Рабочая программа. Наименование дисциплины Экономико-математические методы и модели в таможенной статистике (стр. 1 )

Российский государственный торгово-экономический университет

(РГТЭУ)

Кафедра «Финансы и статистка»

Одобрено УМС факультета

Протокол № ___от «____» 20__г.

Председатель

Рабочая программа

Наименование дисциплины Экономико-математические методы и модели в таможенной статистике

Рекомендуется для направления подготовки 036401 – Таможенное дело

Квалификация (степень) выпускника Бакалавр

Согласовано: Рекомендовано кафедрой:

Учебно-методическое управление Протокол №____

РГТЭУ От «___»_______________20__г.

«___»__________________20__г. Зав. кафедрой________________

____________________________

Москва 2011

С О Д Е Р Ж А Н И Е

С О Д Е Р Ж А Н И Е.. 3

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ... 4

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ... 5

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ... 6

3.1 Объем дисциплины и виды учебной работы.. 6

3.2 Распределение часов по темам и видам учебной работы.. 6

4. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА.. 10

5. ТЕМЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ.. 13

6. ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ.. 15

7. ВАРИАНТЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ И МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИХ ВЫПОЛНЕНИЮ 72

ВАРИАНТЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ. 102

8. ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ.. 112

9. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

9.1 ЛИТЕРАТУРА.. 114

9.2 МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

9.3 МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИН 114

10. ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ПРЕПОДАВАНИИ КУРСА «ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ В ТАМОЖЕННОЙ СТАТИСТИКЕ» 115

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

Российская таможенная система является одной из важнейших составляющих частей системы государственного регулирования внешнеэкономической деятельности, с помощью которой государство воздействует на внешнеторговый оборот, обеспечивает надлежащую интеграцию России в мировое хозяйство, защищает интересы национальной экономики и отечественных товаропроизводителей.

Выпускаемый специалист таможенного дела должен быть подготовлен не только к правоохранительной и внешнеэкономической видам деятельности, но так же к организационно-управленческой, экономической и информационно-аналитической деятельности. Поэтому наряду с таможенным правом и иностранными языками в число основных дисциплин для подготовки специалиста таможенного дела включено изучение экономико-математических методов и моделей.

Экономико-математические методы и модели могут быть использованы в вопросах регулирования внешнеторговой деятельности, связанных с перемещением товаров и транспортных средств через таможенную границу и в вопросах соблюдения мер таможенно-тарифного регулирования. Специалист, не владеющий этими методами, не может эффективно работать аналитиком. Он обречен на принятие ошибочных решений, и не в состоянии оценить внешнеторговые отношения с точки зрения обеспечения государством своей безопасности.

Экономико-математические методы и модели все более широко используются в управленческой деятельности предприятий и организаций торговли, позволяют сделать достаточно точные перспективные прогнозы о состоянии потребительского рынка, товарных рынков, регулируют динамику цен, что в свою очередь на прямую влияет на внешнеэкономические отношения РФ.

ЦЕЛЬ ПРЕПОДАВАНИЯ КУРСА - формирование теоретических знаний о сущности методологии экономико-математического моделирования при исследовании сложных таможенных объектов и процессов, а также формирование практических навыков применения методов экономико-математического моделирования в процессе принятия решений при управлении таможенной системой.

ЗАДАЧИ КУРСА - в соответствии с целью студенты должны усвоить экономико-математическое моделирование; освоить принципы построения статистических моделей взаимосвязей; рассмотреть качественные и количественные, экспертные и вычислительные методы оценки параметров сложных систем в условиях определенности, неопределенности, риска; ознакомиться с методологией моделирования сложных систем, получить навыки моделирования таможенных бизнес-процессов; изучить принципы оптимизации функционирования многокритериальных систем в интересах программно-целевого управления таможенной системой.

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

СФЕРА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ПРИМЕНЕНИЯ И СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ - современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования не возможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики, т. е. дисциплин, позволяющих исследователю разобраться в огромном количестве стохастической информации и среди множества различных вероятностных моделей выбрать единственную, наилучшим образом отражающую изучаемый процесс или явление.

В результате изучения дисциплины специалист должен:

- знать методы экономико-математического моделирования; методы моделирования систем, принципы и методы управления в системе;

- уметь выбирать и применять экономико-математические методы и модели при анализе внешнеторговой деятельности и таможенных процессов; выявлять и классифицировать конкретные проблемы, возникающие при экономико-математическом моделировании таможенного дела, с целью выяснения принадлежности стоящих перед исследователем задач к определенным областям знания и привлечения к решению этих задач соответствующих специалистов; находить и использовать доступные информационные ресурсы для интенсификации процесса поддержки принятия управленческих решений в таможенной службе; применять и адаптировать компоненты общего и специального программного обеспечения для решения задач повседневной профессиональной деятельности;

- приобрести навыки построения регрессионных моделей, позволяющих получать оценки параметров таможенных бизнес-процессов, применения способов оптимизации таможенных технологий на основе их моделирования; моделирования потоков товаров, проходящих таможенное оформление с использованием метода статистических испытаний; формирования управленческих решений в условиях определенности, неопределенности и риска;

- иметь опыт построения регрессионных моделей, позволяющих получать количественные выражения закономерностей внешнеторговой деятельности и таможенных процессов.

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ

3.1 Объем дисциплины и виды учебной работы

Для специальности: 080115

Вид учебной работы	Количество часов по формам обучения
Форма обучения очная	Форма обучения очно-заочная	Форма обучения заочная
№№ семестров	9	9	10
Аудиторные занятия:	51	34	12
Лекции	34	24	8
практические занятия	17	10	4
Самостоятельная работа	49	66	88
Всего часов на дисциплину	100	100	100
Виды итогового контроля	Зачет – 9 сем.	Зачет – 9 сем.	Зачет – 10 сем.

3.2 Распределение часов по темам и видам учебной работы

Форма обучения очная

№п/п	Название разделов и тем	Всего (часов)	Аудиторные занятия (час)	Самостоятельная работа
в том числе
Лекции	Практические занятия
1	Тема 1. Понятие экономической модели. Роль моделей в экономической теории и принятии решений. Типы экономических моделей. Неполнота в экономических моделях. Основные этапы построения экономических моделей.	8	2	1	5
2	Тема 2. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов. Геометрическая интерпретация. Матричная форма записи. Линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок s 2	12	6	3	3
3	Тема 3. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Предпосылки регрессионного анализа. Адекватность, значимость и точность модели. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Уравнение регрессии в стандартизованной форме. Пример построения линейной модели множественной регрессии. Экономическая интерпретация параметров модели.	16	6	3	7
4	Тема 4. Гетероскедастичность. Тесты на гетероскедастичность: их преимущества и недостатки. Устранение гетероскедастичности. Автокорреляция. Тесты для проверки наличия автокорреляции остатков: их преимущества и недостатки. Мультиколлинеарность. Признаки и последствия наличия мультиколлинеарности. Устранение мультиколлинеарности.	16	6	3	7
5	Тема 5. Система линейных одновременных уравнений. Идентификация систем одновременных уравнений. Двухшаговый, трехшаговый и косвенный МНК.	16	4	2	10
6	Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена. Фиктивные переменные. Построение регрессионных моделей по неоднородным данным. Тест Чоу.	16	4	2	10
7	Тема 7. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.	8	4	2	2
8	Тема 8. Модели стационарных и нестационарных рядов. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.	8	2	1	5
	ИТОГО:	100	34	17	49

Форма обучения очно-заочная

№п/п	Название разделов и тем	Всего (часов)	Аудиторные занятия (час)	Самостоятельная работа
в том числе
Лекции	Практические занятия
1	Тема 1. Понятие экономической модели. Роль моделей в экономической теории и принятии решений. Типы экономических моделей. Неполнота в экономических моделях. Основные этапы построения экономических моделей.	8	1	0,5	6,5
2	Тема 2. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов. Геометрическая интерпретация. Матричная форма записи. Линейная регрессионная модель. Теорема Гаусса-Маркова. Оценка дисперсии ошибок s 2	12	4	1	7
3	Тема 3. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Предпосылки регрессионного анализа. Адекватность, значимость и точность модели. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Уравнение регрессии в стандартизованной форме. Пример построения линейной модели множественной регрессии. Экономическая интерпретация параметров модели.	16	4	2	10
4	Тема 4. Гетероскедастичность. Тесты на гетероскедастичность: их преимущества и недостатки. Устранение гетероскедастичности. Автокорреляция. Тесты для проверки наличия автокорреляции остатков: их преимущества и недостатки. Мультиколлинеарность. Признаки и последствия наличия мультиколлинеарности. Устранение мультиколлинеарности.	16	4	3	9
5	Тема 5. Система линейных одновременных уравнений. Идентификация систем одновременных уравнений. Двухшаговый, трехшаговый и косвенный МНК.	16	4	1	11
6	Тема 6. Обобщенный метод наименьших квадратов. Теорема Айткена. Фиктивные переменные. Построение регрессионных моделей по неоднородным данным. Тест Чоу.	16	3	1	12
7	Тема 7. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.	8	3	1	4
8	Тема 8. Модели стационарных и нестационарных рядов. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.	8	1	0,5	6,5
	ИТОГО:	100	24	10	66

Форма обучения заочная