Бакалавриат
2020/2021
Экономическая статистика
Статус:
Курс обязательный (Маркетинг и рыночная аналитика)
Направление:
38.03.02. Менеджмент
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
30
Программа 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 данныхСтатистические 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 данныхАнализ 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.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.3 * Групповой проект + 0.15 * Индивидуальные контрольные задания + 0.15 * Индивидуальные тесты + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
- Мхитарян В. С., Агапова Т. Н., Ильенкова С. Д., Суринов А. Е. ; Под ред. Мхитаряна В.С. - СТАТИСТИКА. В 2 Ч. ЧАСТЬ 2 2-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 270с. - ISBN: 978-5-534-09357-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/statistika-v-2-ch-chast-2-456166
Рекомендуемая дополнительная литература
- Елисеева И.И. - под ред. - БИЗНЕС-СТАТИСТИКА. Учебник и практикум для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2018 - 411с. - ISBN: 978-5-534-05724-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/biznes-statistika-410150