Экономическая статистика

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Управление логистикой и цепями поставок в бизнесе)

Направление: 38.03.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент стратегического и международного менеджмента

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Веселова Анна Сергеевна, Кокоулина Людмила Олеговна, Селезнева Александра Игоревна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 30

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Экономическая статистика» направлена на формирования у студентов базовых навыков работы с данными и компетенций по их обработке. В рамках дисциплины рассматриваются основные направления применения статистических методов для анализа как отдельных процессов в деятельности компании, так и оценки общей результативности компании и экономики в целом; изучаются основные методы систематизации, обработки и анализа статистических данных, включающих описательные методы анализа данных и вероятностно-статистический подход.

Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины состоит в формировании у студентов практических навыков применения статистических методов при подготовке управленческих решений и способностей по формированию массивов данных на основе первичных и вторичных источников, а также организации статистического процесса от постановки гипотезы до получения выводов с учетом возможностей и ограничений каждого метода.

Планируемые результаты обучения

 знать основные подходы к анализу данных и выявлению закономерностей с использованием описательных и вероятностно-статистических методов;
 знать основные понятия и методы сбора, систематизации и анализа статистических данных;
 владеть навыками использования пакетов прикладных программ для решения управленческих задач с использованием статистических методов;
 уметь осуществлять визуализацию данных, строить диаграммы, таблицы, дашборды;
 уметь интерпретировать результаты статистического анализа и применять их для решения управленческих задач.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Предприятие в системе статистического изучения.
Единицы наблюдения в статистике предприятий. Бизнес-демография и источники данных о предприятиях. Обследование деловой активности предприятий. Обзор баз данных о предприятиях (СКРИН, СПАРК, Euromonoitor, Росстат, Thomson Reuters и другие). Обзор пакетов прикладных программ, применяющихся для анализа данных.
Тема 2. Организация массовых данных и алгоритмы выявления выбросов.
Организация массовых данных. Выбросы и их типы. Визуализация данных: графические методы представления данных. Табличные методы представления данных. Построение и использование таблицы.
Тема 3. Использование первичных источников данных и методы сбора статистической информации.
Сбор на основе наблюдения, эксперимента, опроса. Правила создания анкеты для опроса. Основные источники ошибок наблюдений и их влияние на результаты статистических расчетов. Параметры анкет и методы оценки их качества. Понятие выборочного дизайна для независимых выборок. Смещенные и несмещенные, вероятностные и невероятностные выборки. Малые и микро-выборки в бизнесе. Классификация статистических данных. Типы переменных и шкал. Первичный анализ данных и описательная статистика.
Тема 4. Статистические методы одномерных данных
Статистические методы одномерных категориальных данных. Статистические методы одномерных количественных данных. Группировка данных, основные характеристики одномерных количественных данных. Нормированные и унифицированные данные.
Тема 4. Статистические методы двумерных и многомерных данных
Анализ вариации и корреляции. Вариация естественная и случайная. Измерение тесноты связи между неколичественными переменными. Понятие параметрического и непараметрического анализа, границы применения каждого из них. Гипотеза исследования и статистическая гипотеза как инструмент принятия решений в бизнесе. Параметрические гипотезы на основе t- и z- распределения. Параметрические гипотезы на основе F-распределения. Непараметрические гипотезы и основные принципы их проверки. Тесты, свободные от распределения, для проверки гипотез о параметрах генеральных совокупностей для больших и малых выборок.
Тема 5. Дисперсионный анализ (ANOVA) и регрессионное моделирование.
Статистические методы анализа взаимосвязей. Дисперсионный анализ (ANOVA). Параметры качества парной и множественной линейной регрессии. Включение дихотомических переменных в регрессионную модель.
Тема 6. Анализ рядов динамики.
Понятие временных рядов, построение и анализ временных рядов. Аналитические показатели динамики. Средние по рядам динамики. Методы выявления тенденции, прогнозирование. Выявление и измерение сезонных колебаний.
Тема 7. Индексный метод.
Основные задачи индексного метода. Виды индексов: индивидуальные и сводные индексы. Индексные системы в динамике. Характеристики структурных сдвигов.

Элементы контроля

Индивидуальные тесты
Индивидуальные контрольные задания
Групповой проект
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.3 * Групповой проект + 0.15 * Индивидуальные контрольные задания + 0.15 * Индивидуальные тесты + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины