Домой

Задачами дисциплины является




Скачать 417.72 Kb.
НазваниеЗадачами дисциплины является
страница1/3
Дата16.04.2013
Размер417.72 Kb.
ТипЗадача
Содержание
1.2. Требования к уровню подготовки аспиранта, завершившего
1.3. Связь с предшествующими дисциплинами
1.4. Связь с последующими дисциплинами
2. Содержание дисциплины
Трудоемкость изучения дисциплины
Самостоятельная работа аспиранта (всего)
2.2. Разделы дисциплины и виды занятий
2.3. Лекционный курс
Тема 2. Выборочное наблюдение
Тема 3. Статистическое изучение взаимосвязи
Тема 4. Ряды динамики и их применение в анализе
Тема 5. Индексный метод анализа
Тема 6. Многомерный статистический анализ
2.4. Практические (семинарские) занятия
Сводка и группировка статистических данных
Выборочное наблюдение
Статистическое изучение взаимосвязи
Статистическое изучение взаимосвязи
Ряды динамики и их применение в анализе
Ряды динамики и их применение в анализе
...
Полное содержание
Подобные работы:
  1   2   3









(подпись)


1. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе, требования к уровню освоения содержания дисциплины


1.1. Цели и задачи изучения дисциплины

Целью изучения дисциплины «Экономико-статистические методы научного исследования» является освоение методологии и практическое овладение приемами экономико-статистического анализа социально-экономических явлений и процессов на микро - и макроуровне, умение использовать данные отечественной и зарубежной статистики в научно-исследовательской деятельности, делать обоснование выводы по результатам проведенного анализа.

Задачами дисциплины является:

- освоение форм, видов и способов проведения статистического наблюдения с целью получения необходимой информации для проведения исследования;

- овладение методом статистических группировок для изучения взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов;

- умение применять факторный анализ на основе индексного метода и приемы анализа динамических рядов для выявления тенденций и закономерностей развития явлений во времени, делать прогнозы;

- овладеть методом корреляционно-регрессионного анализа, строить эконометрические модели, анализировать и интерпретировать полученные результаты.

В системе послевузовской профессиональной подготовки аспирантов дисциплина «Экономико-статистические методы научного исследования», является факультативным курсом.


^ 1.2. Требования к уровню подготовки аспиранта, завершившего

изучение данной дисциплины

Аспиранты, завершившие изучение данной дисциплины, должны:

а) знать:

- формы, виды и способы собирания статистической информации, источники информации;


- виды и способы проведения выборочных обследований для целей исследования;

- основные методы и приемы экономико-статистического анализа и условия их применения в зависимости от объекта и задач исследования.

б) уметь:

- организовать статистическое наблюдение для сбора статистических данных по тематике исследований;

- систематизировать, классифицировать и группировать статистическую информацию для целей выявления типов, групп и взаимосвязей между социально-экономическими явлениями и процессами;

- применять выборочный метод наблюдения и давать статистическую оценку значимости полученных результатов;

- анализировать сложные экономические явления и выявлять влияние отдельных факторов на формирование конечных результатов;

- использовать различные приемы статистического анализа для изучения тенденций и закономерностей изменения явлений во времени и прогнозирования их развития;

- применять корреляционно-регрессионный анализ при изучении взаимосвязей социально-экономических явлений и процессов, уметь анализировать полученные результаты, делать обоснованные выводы;

в) иметь представление:

- об основных источниках статистической информации, видах и способах собирания статистических сведений о массовых явлениях и процессах социально-статистической жизни общества;

- о возможностях применения экономико-статистических методов при анализе различных сторон социальной и экономической деятельности изучаемых объектов исследования;

- об использовании компьютерных программ и их возможностях при обработке и анализе массовых статистических данных.

г) иметь навыки:

- сбора необходимой статистической информации и ее анализа с использованием экономико-статистических методов;

- разработки теоретических и эконометрических моделей исследуемых процессов и явлений и анализа полученных результатов.

^ 1.3. Связь с предшествующими дисциплинами

Для усвоения дисциплины требуется знание следующих дисциплин: «Теория вероятности и математическая статистика», «Эконометрика», «Статистика».

^ 1.4. Связь с последующими дисциплинами

Знание и навыки, полученные аспирантами при изучении данного курса необходимы для изучения дисциплины:

- актуальные проблемы финансового учета и отчетности;

- специальные дисциплины отрасли науки и научной специальности;

- при подготовке и написании диссертации по специальности 08.00.12 – Бухгалтерский учет, статистика


^ 2. Содержание дисциплины

2.1. Объем дисциплины и виды учебной работы (в часах и зачетных единицах)

Форма обучения (виды отчетности)

1 год аспирантуры

Вид учебной работы

Объем часов/ зачетных единиц

^ Трудоемкость изучения дисциплины

108/3

Обязательная аудиторная учебная нагрузка (всего)


36/1,0

в том числе:




лекции

18/0,5

семинары




практические занятия

18/0,5

^ Самостоятельная работа аспиранта (всего)

72/2

в том числе:




Подготовка к практическим занятиям

12/0,33

Самостоятельное изучение теоретического материала

24/0,67

Выполнение индивидуальных заданий

0

Подготовка реферата

0



6

^ 2.2. Разделы дисциплины и виды занятий



п/п

Название раздела
дисциплины


Объем часов / зачетных единиц

лекции

семинары

практические

занятия

самостоятельная работа

1

Сводка и группировка статистических данных

2

-

2

4

2

Выборочное наблюдение

2

-

2

8

3

Статистическое изучение взаимосвязи

социально-экономических явлений


4

-

4

16

4

Ряды динамики и их применение в анализе социально - экономических явлений

4

-

4

20

5

Индексный метод анализа


4

-

4

12

6

Многомерный статистический анализ


2

-

2

12




Итого:

18

-

18

72



^ 2.3. Лекционный курс

Тема 1. Сводка и группировка статистических данных

Основное содержание статистической сводки и ее задачи. Проблема обеспечения однородности статистической информации. Использование результатов сводки для решения аналитических задач. Задачи группировок и их значение в статистическом исследовании. Виды группировок. Выбор группировочного признака, определение числа групп. Вторичная группировка данных. Классификация, как разновидность группировок в статистике. Статистическая таблица и ее элементы. Принципы построения и виды статистических таблиц.


^ Тема 2. Выборочное наблюдение

Основные понятия теории выборки. Генеральная и выборочная совокупность, их характеристика. Средняя и предельная ошибки выборочного наблюдения для показателей средней и показателей доли. Повторный и бесповторный отбор. Виды выборки: случайная, механическая, серийная, типологическая, моментная. Определение необходимой численности выборки. Определение вероятности допустимой ошибки выборки. Способы распространения данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность. Использование данных выборочного метода для аналитических целей. Понятие о малой выборке и определение ошибок при малой выборке. Практика применения выборочного метода.


^ Тема 3. Статистическое изучение взаимосвязи

социально-экономических явлений

Понятие о статистической связи. Виды и формы связи. Методы изучения связи. Частная и множественная корреляция. Задачи применения корреляционно-регрессионного анализа. Непараметрические методы определения тесноты связи количественных и качественных признаков. Методы исчисления и границы изменения. Коэффициент Фихнера. Коэффициент рангов Спирмена. Коэффициент ассоциации и контингенции. Параметрические методы определения тесноты связи. Методы исчисления и границы изменения. Линейный коэффициент корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Множественный коэффициент корреляции. Частные коэффициенты корреляции. Регрессионный метод анализа связи. Выбор формы уравнения регрессии для анализа экономических явлений. Линейная парная корреляция. Определение параметров уравнения и ее значимости. Проверка гипотез корреляционной связи. Возможности корреляционно-регрессионного метода анализа социально-экономических явлений.


^ Тема 4. Ряды динамики и их применение в анализе

социально - экономических явлений

Понятие о рядах динамики. Основные правила построения рядов динамики и их использование для анализа изменения явления во времени. Абсолютные, относительные и средние показатели рядов динамики. Основная тенденция ряда динамики ( тренд) и способы ее выявления. Метод укрупнения интервалов. Метод скользящей средней. Аналитическое выравнивание. Определение параметров уравнения тренда. Метод механического выравнивания. Метода анализа случайной компоненты ряда. Изучение и измерение сезонных колебаний. Индексы сезонности. Сопоставление рядов динамики, приведение рядов к одному основанию. Коэффициент опережения. Автокорреляция в рядах динамики. Авторегрессионная модель. Временной лаг. Интерполяция и экстраполяция рядов динамики.


^ Тема 5. Индексный метод анализа

Понятие об индексах. Сфера применения индексов и их классификация. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс, как основная форма общего индекса. Индексируемые величины. Соизмеримость индексируемых величин. Веса индексов. Взаимосвязи важнейших индексов. Средние арифметический и гармонический индексы. Ряды индексов с постоянной и переменной базой сравнения, их взаимосвязь. Индексный метод анализа динамики среднего уровня. Индексы переменного состава, индексы постоянного состава, индексы структурных сдвигов. Факторный метод анализа. Определение абсолютного и относительного влияния фактора на результат. Интегральный метод факторного анализа. Территориальные индексы.


^ Тема 6. Многомерный статистический анализ

Понятие и характеристика методов многомерного статистического анализа. Метод главных компонент; центроидный метод определения факторов. Кластерный анализ и его проблемы. Основные этапы кластеризации. Дискриминантный анализ. Понятие о дискриминантной функции. Параметрические и непараметрические методы оценок результатов многомерного статистического анализа.


^ 2.4. Практические (семинарские) занятия





Наименование практического занятия




1

^ Сводка и группировка статистических данных




Построение аналитических группировок.




2

^ Выборочное наблюдение




Решение задач и разор практических ситуаций.




3

^ Статистическое изучение взаимосвязи

социально-экономических явлений




Выбор факторного и результативного признаков, корреляционно-регрессионный анализ




4

^ Статистическое изучение взаимосвязи

социально-экономических явлений




Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.




5

^ Ряды динамики и их применение в анализе

социально - экономических явлений




Методы выявления тенденции развития в социально-экономических явлений и процессов, решение задач.




6

^ Ряды динамики и их применение в анализе

социально - экономических явлений




Методы прогнозирования социально-экономических явлений и процессов, решение задач.




7

^ Индексный метод анализа




Применение индексного анализа для выявления факторов изменения при разнородных видах продукции, решение задач.




8

^ Индексный метод анализа




Базисные и цепные индексы, их применение, решение задач.




9

^ Многомерный статистический анализ




Кластерный анализ и его проблемы. Основные этапы кластеризации. Параметрические и непараметрические методы оценок результатов многомерного статистического анализа. Решение задач.



  1   2   3

Скачать 417.72 Kb.
Поиск по сайту:



База данных защищена авторским правом ©dogend.ru 2019
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Уроки, справочники, рефераты