1 |
Название дисциплины |
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ
|
2 |
Курс обучения |
3, специальность математика(экономическая деятельность) |
3 |
Семестр обучения |
6 |
4 |
Количество кредитов |
3 |
5 |
Ф.И.О. лектора |
Бахтин Виктор Иванович |
6 |
Цели изучения дисциплины |
расширение математического кругозора, знакомство с новыми методами доказательств, владение статистическими методами исследования экономических задач |
7 |
Пререквизиты |
Алгебра и теория чисел Функциональный анализ Теория вероятностей и математическая статистика |
8 |
Содержание дисциплины |
Раздел 1. Статистическое оценивание параметров Тема 1.1. Предмет математической статистики и эконометрики. Тема 1.2. Основные понятия математической статистики. Тема 1.3. Эмпирические распределения и выборочные оценки. Тема 1.4. Квантили и p-уровни. Тема 1.5. Метод моментов для построения оценок. Тема 1.6.Неравенство Рао–Крамера. Тема 1.7. Эффективные и асимптотически эффективные оценки. Тема 1.8. Метод максимального правдоподобия. Тема 1.9. Условные математические ожидания. Тема 1.10. Условные распределения. Тема 1.11. Байесовские оценки. Тема 1.12. Достаточные статистики. Тема 1.13. Интервальное оценивание параметров. Раздел 2. Статистическая проверка гипотез. Тема 2.1. Основные понятия статистической проверки гипотез. Тема 2.2. Решающее правило Неймана–Пирсона. Тема 2.3. Проверка простой гипотезы против сложной альтернативы Тема 2.4. Критерии согласия. Тема 2.5. Критерий отношения правдоподобия для сложных гипотез. Тема 2.6. Байесовские решающие правила. В результате изучения дисциплины обучаемый должен уметь: — определить адекватную статистическую модель для описания конкретного экономического объекта или явления; — проводить анализ экономического объекта или прогнозирование экономического процесса в рамках выбранной модели с использованием прикладного пакета программ Statistica; — строить точечные и интервальные оценки параметров; — проверять статистические гипотезы; — строить критерии проверки гипотез методами многомерного статистического анализа; — проводить анализ и строить прогнозы для временных рядов. |
9 |
Рекомендуемая литература min |
Основная литература 1.Бахтин В.И. Введение в прикладную статистику. Курс лекций. Ч. 1. Математическая статистика. — Минск: Изд-во БГУ, 2011. 2.Бахтин В.И. Введение в прикладную статистику. Курс лекций. Ч. 2. Методы прикладной статистики. Рукопись. 3.Харин Ю.С., Жук Е.Е. Математическая и прикладная статистика. — Минск: Изд-во БГУ, 2005. 4.Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.1,2. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001. Дополнительная литература 1.Боровков А.А. Математическая статистика. — М.: Наука, 1984. 2.Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. — М.: Бином, 2007. 3.Мардас А.Н. Эконометрика. — С.-Петербург, 2004. 4.Орлов А.И. Эконометрика. — М.: Экзамен, 2004. 5.Мынбаев К., Лемас А. Эконометрика. — Алматы, 2004. Полный текст курса лекций доступен по адресу http://elib.bsu.by/handle/123456789/12993 |
10 |
Методы преподавания |
Контрольные работы, лабораторные работы Примеры исходных файлов для выполнения лабораторных работ доступны по адресу http://elib.bsu.by/handle/123456789/12993. |
11 |
Язык обучения |
Русский |
12 |
Условия (требования), текущий контроль |
— контрольная работа; — лабораторные работы |
13 |
Форма текущей аттестации |
зачет |
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Статистические методы экономики»