Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет –
Высшая школа экономики
Факультет | Социологии |
МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ
ДИНАМИКИ СОЦИАЛЬНЫХ ЯВЛЕНИЙ
Для специальности 040201.65 "Социология"
(подготовки специалиста)
Автор программы: профессор, к. ф.-м. н
Рекомендована секцией УМС ______________________________ Председатель ______________________________ «_____» __________________ 200 г. | Одобрена на заседании кафедры Методов сбора и анализа социологической информации Зав. кафедрой д. с.н., проф. «_____» __________________ 200 г. |
Утверждена УС факультета Социологии Ученый секретарь ______________________________ «_____» __________________ 200 г. |
Москва
I. Пояснительная записка
Автор программы: к. ф.-м. н., профессор
Требования к студентам: курс «Методы изучения динамики социально-экономических явлений» опирается на материала предшествующих ему курсов «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Математико-статистические модели в социологии», учебного плана факультета социологии.
Аннотация: Повседневная практика сбора, накопления и обработки различной экономической, социальной, демографической информации порождает большие информационные массивы. Их эффективное использование возможно только при тщательном взаимоучете различных факторов и причин, оказывающих значимое влияние на развитие экономических и социальных процессов. Другими словами, для эффективного принятия решений, обоснованного прогнозирования необходимы математические модели, объединяющие различные типы информации и позволяющие осуществлять моделирование и прогноз развития событий. Простейшими типами моделей различных экономических и социальных данных являются индексы и усредненные показатели. В общем случае речь обычно идет о временных рядах наблюдений различных экономических и социальных показателей, которые обычно пытаются увязать между собой с помощью различных стохастических моделей. К наиболее распространенным моделям в этой области относятся простая и множественная регрессия и их разновидности, различные типы моделей временных рядов, включающих тренды, сезонные компоненты, интервенции и т. п., и SARIMA модели.
Исследование подобных моделей на реальных данных сопряжено с большими объемами вычислений и затруднительно без использования статистических пакетов программ на компьютере. Настоящий курс ставит своей задачей познакомить студентов с основными статистическими подходами и моделями анализа различных типов динамик в социално-экономических исследованиях, а так же развить навыки практического исследования динамики процессов и построения различных типов моделей рядов на компьютере с помощью пакета SPSS.
Учебная задача курса: В результате изучения курса студенты должны:
- представлять себе основные математические модели, используемые для описания различных типов динамики в социально-экономических временных рядах и представлять себе причины их порождающие;
- знать границы применимости различных моделей и математические ограничения, при которых проводится вывод результатов в этих моделях;
- представлять себе математические алгоритмы, заложенные в методах построения и оценки параметров моделей;
- получить навыки использования пакета SPSS для построения моделей социално-экономических временных рядов.
Формы контороля: По курсу предусмотрено одно эссе. Форма итогового контороля – зачет, в виде построения математической модели для конкретного социально-экономического ряда на компьютере. Итоговая оценка (ИО) по курсу в десятибальной шкале складывается из оценки эссе (Оэссе ) и оценки зачета (Озачет )
по формуле: ИO = 0.3*Оэссе + 0.7*Озачет
II. Тематический расчет часов
(4 модуль 4-го курса бакалавриата)
N раздела | Наименование раздела | Всего (часов) | Лекции (часы) | Семинары (часы) | Самост. Работа (часы) |
1. | Статистические методы сравнительных исследований в различных шкалах измерений. | 28 | 6 | 4 | 18 |
2. | Общий вид моделей социально-экономических процессов. Тренды. Сезонные индексы. Интервенции. Традиционные методы их оценивания | 35 | 6 | 4 | 25 |
3. | Разновидности SARIMA моделей. Их оценивание и тестирование. | 45 | 9 | 6 | 30 |
ИТОГО | 108 | 21 | 14 | 73 |
Итого аудиторных часов – 35 (лекции – 21, семинары – 14);
Итого внеаудиторных часов самостоятельной работы – 73
Всего учебных часов – 108 (кредитов – 2, кредитов ECTS – 3)
III. Содержание программы
Раздел 1. Статистические методы сравнительных исследований в различных шкалах измерений.
Методы сравнения социально-экономических показателей, измеренных в различных шкалах в разные моменты времени. Критерий знаков, критерий Вилкоксона, критерий Стьюдента для независимых и связанных данных.
Раздел 2. Общий вид моделей социально-экономических процессов. Тренды. Сезонные индексы. Интервенции. Традиционные методы их оценивания
Стохастические модели экономических и социальных процессов. Основные детерминированные компоненты стохастических моделей: тред, сезонная составляющая, циклическая составлящая, интервенция и иррегулярная составлющая. Математические методы выделения и оценки различных детерминированных компанент стохастических моделей. Различные модели трендов. Сезонная компонента и сезонные индексы. Иррегулярная (случайная) компонента стохастической модели. Гауссовский белый шум. Сезонная декомпозиция.
Раздел 3. Разновидности SARIMA моделей. Их оценивание и тестирование.
Простые и сезонные разностные операторы. Автокорреляционная и частная автокорреляционная функция стационарных процессов. Модели AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA и способы их идентификации и оценки.
IV. Список литературы
Базовый учебник
, Макаров данных на компьютере. – М.: ИНФРА-М, 2003 – 544 с.
Основная литература по учебной дисциплине
1. , , Персецский . Начальный курс. – М.: Дело, 1998. – 248 с.
2. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. – М.: Дело и Сервис, 1999.
3. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. – М.: МИР, 1974 – 406 с.
Дополнительная литература по учебной дисциплине
1. Granger C. W.J., Newbold P. Forecasting Economic Time Series. Acadtmic Press, INC, 1986 – 338 p.
2. Hanke J. E., Reitsch A. G. Business Forecasting. Prentice-Hall, 1998 – 582 p.
V. Тематика форм промежуточного контроля
Темы домашнего задания (эссе).
1. Сравнительный анализ динамики различных выборочных показателей в социальных процессах.
2. Подбор функциональных моделей тренда. Возможности проверки предположений о распределении ошибок при построении моделей динамики в социальных явлений.
3. Сезонная декомпозиции и оценка сезонных индексов. Оценивание тредов в сезонных рядах.
4. Модели авторегрессии в социально-экономических исследованиях на реальных данных.
5. Методика анализа стационарных временных рядов. Модели ARMA.
ARIMA и SARIMA модели для описания временных рядов.Автор программы: к. ф.-м. н., профессор
