«Прогнозирование в сфере ВЭД»

Правительство Российской Федерации
Государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего профессионального образования
«Государственный университет Высшая школа экономики»
Программа дисциплины
«СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИ З МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И
МЕЖДУНАРОДНЫХ ЭКОНОМ ИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ»
для специальности 080102.65 «Мировая экономика»
подготовки специалиста
Автор: д.э.н., профессор, Т.А. Дуброва [email protected]
Рекомендована секцией УМС
_____________________________
Председатель Кудров В.М.
_____________________________
« 16 » сентября 2009 г.
Одобрена на заседании кафедры
_______________________________
Зав. кафедрой Гутник В.П.
_______________________________
«23» декабря 2008 г
Утверждена УС факультета
_________________________________
Ученый секретарь Шарикова Г.В.
_________________________________
« 29 » сентября 2009 г.
Москва 2008
2
Автор программы: д.э.н., профессор Дуброва Т.А.
Общие сведения об учебном курсе: Дисциплина читается студентам
третьего курса по направлению «Мировая экономика» факультета Мировой экономики и
мировой политики. Курс является дисциплиной по выбору. Продолжительность курса
составляет 108 учебных часа, в том числе - 20часов лекционных занятий, 32 часа
практических занятий и 56 часов самостоятельной работы.
I.
Общее содержание курса
Изучение курса вызвано возрастающим значением аналитических исследований
состояния и тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей,
международных экономических отношений в условиях процессов международной
глобализации и региональной интеграции, углубляющейся интернационализации
хозяйственной жизни, либерализации внешней торговли.
Актуальность курса объясняется также ростом потребности в аналитиках и
экспертах в сфере внешнеэкономической деятельности как на государственном уровне,
так и на уровне частных корпораций и некоммерческого сектора.
Применение многомерных статистических методов при сравнительном анализе
социально-экономического развития стран (регионов), статистических методов
прогнозирования позволяет получить аналитическую информацию, необходимую для
разработки стратегии и тактики участия России и хозяйствующих субъектов в
международных экономических отношениях.
Изучение курса направлено на формирование у студентов навыков исследования
тенденций, закономерностей развития мировой экономики с использованием
современных прикладных методов и пакетов прикладных программ – мировых лидеров в
области статистической обработки информации.
Изучаемый в курсе аналитический инструментарий позволяет проводить обработку
международной статистической информации, анализ официальных статистических
материалов ООН, ОЭСР, Статистического комитета СНГ, Росстата и др. На этих
официальных статистических материалах базируются задачи и практические задания,
рассматриваемые в данном курсе.
Цель изучения курса - дать студентам научное представление о многомерных
статистических методах и современных статистических методах прогнозирования, об их
практическом применении на базе пакетов прикладных программ при анализе состояния и
тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей, при комплексной
обработке международной статистической информации.


Задачи курса. После изучения курса:
студенты будут знать современные многомерные статистические методы,
статистические методы прогнозирования, особенности их реализации в
статистических пакетах – мировых лидерах по статистической обработке данных
(SPSS, Statistica);
студенты приобретут навыки решения реальных задач, связанных с анализом
состояния и тенденций развития мировой экономики, мирохозяйственных связей,
международных экономических отношений, а также научаться обрабатывать и
систематизировать международную статистическую информацию.
3
II.Тематический план учебной дисциплины
Количество часов
№ Название темы
п/
п
Всего
Аудиторная
работа
ЛекПракт.
ции
занят.
Самостоятельная
работа
1
Тема 1. Предмет, содержание, задачи курса
2
2
2
Тема 2. Статистическое изучение
взаимосвязей социально-экономических
показателей
Тема 3. Применение статистических
методов снижения размерности
Тема 4. Методы многомерной
классификации в социально-экономических
задачах
Тема 5. Применение методов социальноэкономического прогнозирования
ИТОГО:
24
2
8
14
26
4
8
14
28
6
8
14
28
6
8
14
108
20
32
56
3
4
5
Базовый учебник
1. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические
методы и модели. — М.: Маркет ДС, 2007.
2. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический
анализ в экономике. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
Формы контроля:
Форма текущего контроля – одна итоговая домашняя работа, включающая задания
по основным разделам курса.
Домашняя работа представляет собой результаты исследований студентов,
проведенные с использованием
современных пакетов прикладных программ по
статистической обработке данных. Исходные данные выдаются преподавателем (по
вариантам), либо (с помощью справочников, информационных баз данных, сети Internet и
др. источников) подбираются студентами самостоятельно и согласовываются с
преподавателем. Ссылка на источник информации обязательна. По каждому заданию
домашней
работы приводятся результаты расчетов в ППП, сопровождающиеся
аналитической запиской.
Форма итогового контроля – зачет.
Оценка ставится по 10-балльной шкале, на нее влияет оценка за домашнее задание
и работу на семинарах (60%), а также оценка, полученная на зачете (40%).
4
III. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Тема 1. Предмет, содержание, задачи курса
Рост потребности в аналитиках и экспертах, связанных с анализом мировой
экономики, мирохозяйственных связей как на государственном уровне (для работы в
федеральных, региональных и муниципальных органах), так и на уровне частных
корпораций и некоммерческого сектора. Необходимость использования в аналитической
работе статистического инструментария и современных ППП для моделирования и
прогнозирования показателей, связанных с внешнеэкономической деятельностью.
Расширение круга потребителей современных ППП по статистической обработке
данных (правительственные организации, плановые и аналитические отделы, отделы
маркетинга и менеджмента производственных и торговых корпораций, банков, страховых
компаний и др.).
Обзор современного программного обеспечения по статистической обработке
данных. Предмет, содержание, задачи курса.
Литература по теме: [1]- [3 ], [7 ].
Тема 2. Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических
показателей при анализе состояния и тенденций развития мировой экономической
системы
Проблемы исследования взаимосвязей и зависимостей показателей при анализе
состояния и тенденций развития мировой экономической системы.
Основные концепции и предпосылки применения корреляционного и
регрессионного анализа. Множественный корреляционный анализ.
Проблемы построения регрессионных моделей. Пошаговые процедуры
регрессионного анализа, реализованные в современных ППП «Statistica» и «SPSS».
Нелинейные модели регрессии и возможности их линеаризации. Интерпретация
результатов регрессионного анализа.
Примеры применения корреляционно-регрессионного анализа при исследовании
социально-экономического развития стран, состояния и тенденций развития мировой
экономической системы и ее сегментов, международных товарных рынков.
Литература по теме: [2]- [3 ], [6 ], [9 ].
Тема 3. Применение статистических методов снижения размерности
исследовании состояния и тенденций развития мировой экономики
при
Предпосылки применения статистических методов снижения размерности в
социально-экономических задачах. Особенности факторного анализа и метода главных
компонент.
Экономическая интерпретация главных компонент (факторов). Свойства матрицы
индивидуальных значений главных компонент (факторов) и ее применение для
классификации наблюдений, выявления аномальных наблюдений (выбросов).
Построение рейтинговых систем с помощью факторного анализа (метода главных
компонент).
Построение регрессии по главным компонентам (факторам). Особенности
реализации методов снижения размерности в современных пакетах прикладных программ
по статистической обработке данных.
5
Применение статистических методов снижения размерности при сравнительном
многомерном анализе социально - экономического развития стран, регионов, при
исследовании деятельности крупнейших банков, компаний, при решении задач
сегментации международных рынков и др.
Литература по теме: [2]-[3 ], [6 ], [11], [9].
Тема 4. Методы многомерной классификации в социально-экономических задачах
Задачи многомерной классификации объектов исследования. Основные понятия
кластерного анализа. Особенности иерархических процедур кластерного анализа.
Метод «К-средних» и его модификации.
Функционалы качества разбиения и их практическое использование. Приемы
нормирования данных.
Построение множественных регрессионных моделей по типологическим группам.
Особенности реализации процедур кластерного анализа в современных
пакетах
прикладных программ по статистической обработке данных.
Задачи многомерной классификации объектов исследования при наличии
обучающих выборок. Основные понятия,
предпосылки и условия применения
дискриминантного анализа. Выбор информативных признаков.
Методологические
основы
комплексного
использования
многомерных
статистических методов.
Применение кластерного и дискриминантного анализа при многомерной
классификации стран, регионов, крупнейших банков, компаний, при решении задач
сегментации международных рынков (кластеризация потребителей, производителей,
импортеров/экспортеров и др.) с использованием современных ППП «Statistica» и «SPSS».
Литература по теме: [2], [6 ], [9].
Тема 5. Применение методов социально-экономического прогнозирования при
исследовании развития мировой экономической системы и ее сегментов
Компоненты временных рядов и их особенности.
Процедуры
скользящих
средних, их применение в техническом анализе товарных и финансовых рынков.
Моделирование и прогнозирование тенденции развития с помощью кривых роста.
Статистический анализ и прогнозирование периодических колебаний во
временных рядах, характеризующих развитие мировой экономики и международных
экономических отношений.
Преимущества адаптивных моделей при оперативном и краткосрочном
прогнозировании. Основные классы адаптивных моделей прогнозирования.
Применение статистических методов для прогнозирования
показателей,
характеризующих
процессы внешнеторгового обмена товарами и услугами на
международных рынках, деятельность отечественных экспортеров-производителей в
условиях возрастающей конкуренции и глобализации и др. с использованием
современных ППП «Statistica» и «SPSS».
Литература по теме: [1], [5],[8],[12].
6
IV. Литература
Дополнительная литература
3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.:
ЮНИТИ, 1998.
4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Классификация и
снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA® в среде
Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. — М.: Финансы и
статистика, 2006.
6. Дубров А.М., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Для
экономистов и менеджеров.- М.: Финансы и статистика, 2000.
7. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
8. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов.
— М.: Финансы и статистика, 2003.
9. Ниворожкина Л.А., Арженовский С.В. Многомерные статистические методы в
экономике: Учебник.- М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2007.
10. Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. — М.: Финансы,
ЮНИТИ, 1999.
11. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ../Дж.-О. Ким, Ч.У.
Мьюллер и др. //Под ред. Енюкова И.С. - М.: Финансы и статистика, 1989.
12. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование. — М.: Издательский
дом «Вильямс», 2003.
13. P.Newbold. Statistics for Business and Economics. - London, Prentice-Hall, Ed.4, 1995.
14. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall. New
Jersey, 2002.
IV.Вопросы для оценки качества освоения курса
1. Для решения каких задач применяется кластерный анализ? Приведите
примеры задач, возникающих при исследовании мировой экономики и международных
экономических отношений.
2. Какие методы кластерного анализа рекомендуется использовать при наличии
больших выборочных совокупностей?
3. Каким образом определяется число кластеров при использовании
иерархических агломеративных процедур кластерного анализа?
4. Как оценивается «качество» результатов
классификации? Приведите
примеры.
5. Для решения каких задач применяется дискриминатный анализ? Приведите
примеры задач, возникающих при исследовании мировой экономики и международных
экономических отношений.
6. В чем отличие дискриминантного анализа от кластерного анализа? Возможно
ли их совместное использование в ходе исследования? Ответ поясните.
7. Как на практике осуществляется выбор информативных признаков при
использовании дискриминантного анализа?
8. Каково назначение метода главных компонент? Опишите спектр задач,
решаемых с его помощью. Приведите примеры задач, возникающих при исследовании
мировой экономики и международных экономических отношений.
7
9. Как осуществляется интерпретация выделенных главных компонент? Какие
подходы к упрощению интерпретации главных компонент существуют при решении
социально-экономических задач?
10. Как с помощью метода главных компонент можно выявить аномальные
наблюдения или выбросы?
11. На какие группы можно разделить экономические прогнозы в зависимости от
времени упреждения? Приведите примеры задач краткосрочного, среднесрочного и
долгосрочного
прогнозирования показателей, характеризующих развитие мировой
экономической системы.
12. Приведите примеры периодических колебаний во временных рядах,
отражающих развитие мировой экономики и международных экономических отношений.
Опишите методы исследования и прогнозирования периодических колебаний.
13. Как используются скользящие средние в техническом анализе
международных товарных и финансовых рынков?
14. Укажите особенности адаптивных моделей прогнозирования. В чем их
достоинства перед традиционными подходами при краткосрочном прогнозировании
показателей, отражающих развитие мировой экономики.
15. Охарактеризуйте основные этапы методики комплексного использования
многомерных статистических методов. Приведите примеры комплексного использования
многомерных статистических методов при анализе мировой экономики и международных
экономических отношений.
Автор программы __________________/Дуброва Т.А./