|
1 |
Название дисциплины |
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ
|
|
2 |
Курс обучения |
4, специальность математика(экономическая деятельность) |
|
3 |
Семестр обучения |
7 |
|
4 |
Количество кредитов |
5 |
|
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 3. Многомерное нормальное распределение Тема 3.1. Определения и свойства многомерного нормального распределения. Тема 3.2. Метрика Махаланобиса. Тема 3.3. Условное нормальное распределение. Тема 3.4. Вращения и проекции нормальных распределений. Тема 3.5. Выборочное среднее и ковариации многомерного нормального распределения Тема 3.6. Оценки максимального правдоподобия для параметров нормальных распределений. Тема 3.7. Выборочные корреляции. Раздел 4. Линейная регрессия Тема 4.1. Линейная регрессия случайных величин. Тема 4.2. Множественная и частная корреляции. Тема 4.3. Многомерные выборочные оценки. Тема 4.4. Метод наименьших квадратов. Тема 4.5. Модель множественной линейной регрессии. Раздел 5. Некоторые задачи многомерного статистического анализа. Тема 5.1. Метод главных компонент. Тема 5.2. Дискриминантный и кластерный анализ. Тема 5.3. Т2-статистика Хотеллинга Тема 5.4. Сравнение математических ожиданий. Раздел 6. Временные ряды. Тема 6.1. Временные ряды. Тема 6.2.Оценки параметров временных рядов. Тема 6.3. Временные ряды авторегрессии. Тема 6.4. Временные ряды скользящего среднего. Тема 6.5. Временные ряды авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего. Тема 6.6. Временные ряды с трендом. 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 |
Лекции, практические занятия, УИРС, 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 Оценка на экзамене выставляется с учетом: Оценка на экзамене выставляется с учетом: 30% — работа на лабораторных и практических занятиях, 70% — устный экзамен. |
|
13 |
Форма текущей аттестации |
экзамен |
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Статистические методы экономики»