Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Санкт-Петербургский филиал
Факультет экономики
Кафедра институциональной экономики
Программа дисциплины
«Математические методы анализа конъюнктуры
и их применение
в технологиях государственного управления»
Для направления 080100.68 «Экономика» подготовки магистра для магистерской программы «Математические методы анализа экономики»
Автор: профессор, д. ф.-м. н.
e-mail: *****@***ru
Одобрена на заседании кафедры
институциональной экономики «09» октября 2012 г
Зав. кафедрой ______________________
Руководитель МП «Математические
методы анализа экономики» «___»___________ 20_ г
____________________
Согласована УМО «___»___________ 20__ г
Начальник ______________________
Утверждена НМС «___»__________20 __ г.
Председатель . ______________________
Санкт-Петербург
2012
1. Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и магистрантов направления подготовки 080100.68 «Экономика», обучающихся по магистерской программе «Математические методы анализа экономики».
Программа разработана в соответствии с:
• Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки «Экономика», квалификация - магистр, http://www. hse. spb. ru/info/structure/standards-orkko. phtml ;
• Образовательной программой направления 080100.68 «Экономика» подготовки магистра «Математические методы анализа экономики».
• Рабочим учебным планом университета по направлению 080100.68 «Экономика» подготовки магистра.
2. Цели и задачи курса
Цель курса: Изучение особенностей математических методов представления данных о социально-экономической (социальной и т. п.) конъюнктуре в форме концептуальной модели предметной области для разработки и реализации управленческих технологий государственного регулирования экономики и социальной сферы на федеральном и субфедеральном (региональном) уровнях. Знакомство с особенностями математических методов анализа социально-экономической (социальной и т. п.) конъюнктуры, а также их применения в управленческих технологиях государственного регулирования экономики и социальной сферы на федеральном и субфедеральном (региональном) уровнях.
Учебная задача курса: Прослушав курс, студенты должны знать основные факты и понятия, относящиеся к концептуальному моделированию и анализу современной конъюнктуры (экономической, социальной и пр.), и уметь их применять для решения конкретных задач анализа социально-экономических систем (национального и регионального уровней).
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Образовательные результаты: после успешного прохождения курса обучения студент должен:
Знать – основные особенности и свойства базовых технологий проведения научных исследований реальных экономических систем в рамках направления «Математические методы анализа экономики»:
технологии формирования и анализа научного контекста проблемного пространства и концептуального моделирования предметной области;
информационные технологии формирования тематических баз данных для исследуемой проблемы;
методы проектирования анализа полученных данных методами прикладной статистики (анализа данных);
технологии проведения анализа данных методами прикладной статистики и представления полученных результатов в форме научного отчета;
оформление полученных результатов для апробации на научных семинарах – конференциях и публикации в научно-практических изданиях.
Уметь – описывать экономическую систему в контексте социально-ориентированной экономики инновационного типа, анализировать процесс социально-экономического развития с позиций компетентностного подхода.
Иметь навыки – приобрести опыт:
подготовки информационно-методических и аналитических материалов, характеризующих состояние образовательной системы,
планирования научных исследований при проектировании магистерской диссертации,
подготовки сообщений на научно-практических конференциях по проблеме «Математические методы анализа экономики».
По завершению курса обучения студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция | Код по ФГОС / НИУ | Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата) | Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции |
Компетенция постановки проблем | ОК-9 | Демонстрирует умение структурировать проблемное пространство и представлять его в формате концептуальной модели предметной области. Анализирует научный контекст проблемы, формирует множество альтернатив и критерии их сравнительной оценки. | Проектная деятельность по разработке концептуальной модели предметной области, изучение литературных и информационных источников, реферирование. Выступление с тематическими докладами на семинарских занятиях и мотивированная активность в дискуссиях. |
Компетенция аналитической работы | ОК-10 | Умение формировать базу знаний как концептуальную модель предметной области, оценивать ее адекватность решаемой проблеме. Выделять и проводить верификацию информационного, нормативно-правового и аналитического обеспечения как ресурсных компонент концептуальной модели. | Проектная деятельность. Выступление с тематическими докладами на семинарских занятиях и мотивированная активность в дискуссиях |
Компетенция владения инструментальными средствами исследования | ОК-11 | Умение пользоваться современными средствами получения, хранения, обработки и представления информации, работать с распределенными базами данных (знаний) в глобальных компьютерных сетях. Знание (на научно-методическом уровне) основных принципов и методов анализа тематических баз данных и умение проектировать процессы анализа данных для решения поставленных задач | Проектная деятельность. Выступление с тематическими докладами на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях. Разработка модельных тематических БД, проведение экспериментальных расчетов. |
Компетенция научной работы | ОК-12 | Умение соотносить результаты имеющихся отечественных и зарубежных исследований. Умение использовать знание при осуществлении экспертных работ, в целях практического применения методов и теорий | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях, обоснованность занимаемой позиции. |
Компетенция критического анализа | ОК-15 | Умение критически оценивать информацию, переоценивать накопленный опыт и конструктивно принимать решение на основе анализа информации. Способность критического анализа своих возможностей (инструментальных, методических и т. п.). | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях. |
Компетенция ответственности | ОК-16 | Умение оценивать адекватность используемого научно-методического, инструментального, информационного и пр. обеспечения. | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях, обоснованность занимаемой позиции. |
Владеть навыками использования инструментов экономической и социальной. | ПК-8 | Знание основных принципов и методов формирования и реализации экономической и социальной политик, их воздействия на качество экономической системы Умение формировать концептуальную модель и проектировать ее исследование для указанных политик. | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях |
Уметь вырабатывать решения, учитывающие правовую и нормативную базу | ПК-9 | Знание видов нормативно-правовых документов, умение работать с информационно-поисковыми системами правовой информации. Умение использовать нормативные правовые акты как систему ограничений на выбираемые альтернативы | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях |
Владеть современными методами диагностики, анализа и решения проблем, а также методами научного обоснованияпринятия решений и их реализации на практике | ПК-11 | Уметь проводить формализацию анализируемой ситуации (решаемой проблемы) методами концептуального моделирования. Уметь проектировать процесс анализа исследуемой ситуации – разрабатывать концептуальную модель анализа построенной тематической БД с использованием современных инструментальных средств. | Научные доклады на семинарских занятиях. Мотивированная активность в дискуссиях, обоснованность занимаемой позиции. |
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы.
Требования к студентам: студенты должны владеть базовым курсом «Эконометрика» и базовым вузовским курсом математики.
Аннотация:
Общая концепция курса. Математическое моделирование и государственное управление: математические аспекты государственного регулирования экономики и социальной сферы на региональном уровне.
Концептуальное моделирование системы знаний о социально-экономических системах как начальный этап математического моделирования процессов государственного регулирования экономики и социальной сферы (региональный уровень).
Основные направления:
Концептуальные модели и методы развития эмпирической базы моделирования (институциональных исследований). Проблема «эмпирической достаточности» – информационной и нормативно-правовой адекватности.
Математические модели представления официальной статистической информации и результатов выборочных обследований населения и хозяйствующих субъектов. Проблемы репрезентативности и адекватности данных, релевантности информации и т. п.
Основные элементы нормативно-правового поля, регулирующего правоотношения в экономике и социальной сфере.
Математические методы анализа данных и информационно - аналитические технологии, поддерживающие процесс моделирования.
Математические методы анализа официальной статистической информации и результатов выборочных обследований населения и хозяйствующих субъектов. Проблемы репрезентативности и адекватности данных, релевантности информации и т. п.
Инструментальная направленность и междисциплинарный характер, предметная детализация:
использование различных подходов концептуального моделирования социально-экономических процессов;
использование различных видов моделирования социально - экономических процессов;
государственное регулирование региональных рынков труда;
институциональные особенности социальной сферы на субфедеральном уровне;
межрегиональное сопоставление региональных социально-экономических систем различных предметных областей на базе официальной статистической информации.
Инструментальная и эмпирическая база курса:
Теория и математический аппарат продвинутых методов анализа многомерных данных
Цикл фундаментальных исследований лаборатории математических методов анализа данных СПб ЭМИ РАН (с 1980 по 2012 гг.).
Интегрированная вычислительная среда
Профессиональные СУБД – Visual FoxPro и др. MS-инструменты (Access, SQL Server и пр.).
Профессиональные системы статистического анализа данных – SPSS.
Специализированные комплексы программно-методического обеспечения и информационно-аналитических технологий для классификационно-типологического анализа многомерных данных: построение, верификация и анализ классификационно-типологических моделей.
Эмпирическая база: пакет прикладных исследований – эмпирическая база и результаты свыше 40 научных проектов, выполненных за последние 15 лет в предметных областях:
Рынок труда, сфера занятости и система профессионального образования, включая Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда Санкт-Петербурга, проводившегося в гг. по инициативе и при поддержке ФГСЗН СПб (Минтруд РФ) и Администрации Санкт-Петербурга.
Отдельные отраслевые направления социальной сферы, региональные аспекты демографического развития.
Сравнительный анализ региональных инновационных систем.
5. Тематический план учебной дисциплины
№ п/п | Наименование тем | Итого часов | Лекции | Семинары | Самостоя-тельная работа |
1 | Общая концепция курса. Анализ конъюнктуры и государственное управление: основные понятия и определения | 4 | 2 | 2 | |
Концептуальное моделирование. Примеры концептуальных моделей для моделирования социально-экономических процессов | 4 | 2 | 2 | ||
2 | Примеры концептуальных моделей для моделирования социально-экономических процессов | 4 | 2 | 2 | |
Особенности информационного и нормативно-правового обеспечения госрегулирования экономики и социальной сферы | 4 | 2 | 2 | ||
3 | Релевантность и репрезентативности сплошных и выборочных статистических наблюдений | 4 | 2 | 2 | |
Традиционные и «продвинутые» методы прикладной статистики. | 4 | 2 | 2 | ||
4 | Математические модели многомерного шкалирования. Технологии главных компонент: линейные и нелинейные подходы. | 4 | 2 | 2 | |
Мониторинг как инструмент формирования системы различных уровней и средство системного анализа социально-экономических процессов. | 4 | 2 | 2 | ||
5 | Основные итоги. Анализ эссе. Задачи для практических занятий | 10 | 2 | 8 | |
Концептуальное моделирование как инструмент представления системы знаний для эконометрического анализа | 8 | 2 | 6 | ||
6 | Концептуальное моделирование как инструмент представления системы знаний для эконометрического анализа | 8 | 2 | 6 | |
Формирование тематических БД с помощью официальной статистической информации. Технологии подготовки данных для эконометрического анализа. Формирование систем индикаторов | 8 | 2 | 6 | ||
7 | Цели и задачи первичного статистического анализа многомерных данных как предварительного этапа эконометрического моделирования. Индикативные методы анализа. | 14 | 2 | 12 | |
8 | Многомерное шкалирование как метод эконометрического сопоставления пространственных социально-экономических систем. Примеры анализа региональных рынков труда, субфедеральных инновационных систем. | 14 | 2 | 12 | |
9 | Обсуждение общих итогов. Финальный письменный зачет | 14 | 4 | 10 | |
Всего | 108 | 16 | 16 | 76 |
6. Формы контроля знаний студентов.
Тип контроля | Форма контроля | 2 модуль | Параметры |
Текущий | Контрольная работа | * | Письменная работа |
Аудиторная работа | Доклады на семинаре | * | Выступление, участие в обсуждении |
Самостоятельная работа | Домашние задания | * | Письменная работа |
Итоговый | Зачет | * | Письменный зачет |
6.1. Критерии оценки знаний, навыков.
Оценка за работу на семинаре (Оауд.): основными критериями служат выполнение домашних заданий и степень активности участия в работе семинара – выступление с докладом, участие в обсуждении докладов, пассивное участие в работе семинара.
Максимальная суммарная оценка работы на всех (трех) сессиях семинара – 40% общего балла. Эта оценка складывается из оценок работы на каждой сессии:
Выступление с докладом – 30% общего балла.
Участие в обсуждениях докладов – до 10% общего балла.
Пассивное участие в работе семинара – 5% от общего балла.
Текущий контроль (Отекущий): письменная контрольная работа в форме эссе (объемом 5-7 страниц) на предложенную тему. Максимальная оценка работы – 30% общ. балла.
Эссе: в форме научной статьи выражает индивидуальные впечатления и соображения автора по конкретному предмету, не претендует на исчерпывающую трактовку темы.
Финальный письменный зачет (Озачет): – 30% общего балла.
Итоговая оценка выставляется путем суммирования накопленных и полученных на финальном зачете баллов.
Оценивается дифференцированный зачет по 10 – балльной системе:
100-91 % выполнения 10 баллов (блестяще)
90-81 % 9 баллов (отлично)
80-71% 8 баллов (почти отлично)
70-61 % 7 баллов (очень хорошо)
60-53 % 6 баллов (хорошо)
52-44 % 5 баллов (весьма удовлетворительно)
43-35% 4 балла (удовлетворительно)
менее 35 % незачет (неудовлетворительно)
6.2. Порядок формирования оценок по дисциплине.
Накопленная оценка (Онакопленная) за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:
Онакопленная = 0,3 * Отекущий + 0,4 * Оауд. + 0,3 * Осам. работа, где
Отекущий = Ок/р;
Результирующая оценка (Орезульт.) формируется следующим образом:
Орезульт. = 0,3 * Озачет + 0,7 * Онакопленная
Округление оценки производится по арифметическому правилу.
7. Содержание дисциплины
Лекции
1. Общая концепция курса. Анализ конъюнктуры и государственное управление: основные понятия и определения. Концептуальное моделирование: цели и задачи: основные понятия и определения. Принцип единства информационных и аналитических технологий в рамках действующего правового поля (2 часа)
2. Концептуальное моделирование. Примеры концептуальных моделей для моделирования социально-экономических процессов в различных предметных областях. Примеры концептуальных моделей для моделирования социально-экономических процессов в различных предметных областях. Критерии применимости (выбора) математического метода, адекватного конкретным задачам анализа эмпирических данных в рамках концептуальной модели (4 часа)
3. Особенности информационного и нормативно-правового обеспечения госрегулирования экономики и социальной сферы. (2 час)
4. Проблема адекватности информационного обеспечения. Релевантность и репрезентативности сплошных и выборочных статистических наблюдений. (2 часа)
5. Традиционные и «продвинутые» методы прикладной статистики. Особенности эконометрических подходов: непараметричность и функционально-статистическая обоснованность. Регрессионные, классификационные и типологические методы. Геометрические и вероятностно-статистические подходы в анализе данных. (2 часа)
6. Математические модели многомерного шкалирования. Технологии главных компонент: линейные и нелинейные подходы. Эконометрическое моделирование методами многомерного шкалирования: классификационно-типологические технологии. Примеры классификационно-типологических технологий анализа многомерных данных: государственное регулирование региональных рынков труда. (2 часа)
7. Мониторинг как инструмент формирования системы различных уровней и средство системного анализа социально-экономических процессов. Общие принципы. Пример мониторинга регионального рынка труда. (2 часа)
Семинары – практические занятия
1. Основные итоги. Анализ эссе. Задачи для практических занятий. Концептуальное моделирование как инструмент представления системы знаний для эконометрического анализа. (4 часа)
2. Концептуальное моделирование как инструмент представления системы знаний для эконометрического анализа. Формирование тематических БД с помощью официальной статистической информации. Технологии подготовки данных для эконометрического анализа (моделирования). Формирование систем индикаторов (4 часа)
3. Цели и задачи первичного статистического анализа многомерных данных как предварительного этапа эконометрического моделирования. Индикативные методы анализа. 4 часа)
4. Многомерное шкалирование как метод эконометрического сопоставления пространственных социально-экономических систем. Примеры анализа региональных рынков труда, субфедеральных инновационных систем. 4 часа)
Обсуждение общих итогов. Финальный письменный зачет. (4 часа)
8. Оценочные средства для текущего и итогового контроля студента.
Образцы вопросов для контрольной работы и зачета.
1. Что такое концептуальная схема, концептуальная модель (онтология)? Основные элементы концептуального моделирования: объекты, субъекты (экономические агенты, «акторы» и т. п.), отношения (связи), атрибуты; глоссарий (система базовых понятий), классификаторы.
2. Как Вы понимаете информационно-логическую адекватность концептуальной модели?
3. Укажите основные объекты и отношения на концептуальной схеме «Социальная сфера»
4. Укажите основные объекты и отношения на концептуальной схеме «Социальное благо»
5. Поясните понятие «Государственная политика» на примере Государственной социальной политики.
6. Определите понятие «Государственные социальные гарантии». В каких взаимоотношениях находятся понятия «социальная защита» и «государственные социальные гарантии»?
7. Дайте необходимые пояснения к концептуальной схеме «Государственные социальные гарантии».
8. Как Вы понимаете термин «монетизация социальных льгот»?
9. Как Вы понимаете термин «официальная статистическая информация»? Как она создается? Кто участвует в работах по ФПСР?
10. В какой форме и где можно найти данные официальной статистики?
11. Укажите основные объекты и отношения схеме функциональная модели организации статистического учета в РФ.
12. Как Вы понимаете «статистическую легитимность» информационных ресурсов (данных, статистической информации и т. п.)?
13. Кто такие: субъекты официального статистического учета, респонденты статистической информации, пользователи официальной статистической информации?
14. Что такое «первичная статистическая информация», «административные данные»? Кто их «собирает» и что из них «производит»? Может ли пользователь официальной статистической информации получать первичную статистическую информацию? А административные данные?
15. Что такое домашнее хозяйство и какова его роль в официальном статистическом учете?
16. Какие Вы можете назвать типы нормативных правовых документов? Приведите примеры. К какому типу относятся Конституция РФ, Федеральный закон, Постановление Правительства СПб?
17. Какие нормативные правовые акты РФ являются основными для регулирования деятельности органов государственной статистики РФ (ФСГС РФ)?
18. Какие нормативные правовые акты РФ являются основополагающими для государственных социальных гарантий?
19. Где и как можно найти нормативные правовые акты Санкт-Петербурга о социальных льготах и ГСГ?
20. Как Вы понимаете понятие «кодификация правового поля»? Какие Вы знаете Кодексы РФ?
21. Какой вид обследований называется мониторингом? Связь мониторинга и статистического наблюдения (выборочного, сплошного). Пример федерального мониторинга 2009 г.
22. Основные понятия сферы занятости: безработные и занятые, ЭАН. Уровень экономической активности, занятости и безработицы. Чем отличаются категории ЭАН: безработные по методологии МОТ и зарегистрированные безработные.
23. Основные задачи и объекты наблюдения мониторинга регионального рынка труда.
24. Что такое «Прикладная статистика»?
25. Когда следует применять вероятностные методы прикладной статистики?
26. Какие типы показателей Вы знаете?
27. Что такое «Концепция субъективных вероятностей»?
28. Какие Вы знаете формы организации информации для обработки методами прикладной статистики? Что такое таблица «объект-свойство», «объект-признак»?
29. Какие Вы знаете формы организации информации для обработки методами прикладной статистики? Что такое «матрица парных сравнений», таблица «объект-объект», таблица «признак-признак»?
30. Назовите основные типы проблем – задач прикладной статистики.
31. Каковы основные типовые задачи прикладной статистики?
32. Каковы основные этапы прикладного статистического анализа?
33. Какие задачи решаются на этапе первичной статистической обработки данных?
34. Как проявляются «проблемы выборки» в экономической статистике (выборочные статистические наблюдения), прикладной социологии (выборочные статистические обследования) и т. п.?
35. Генеральная совокупность и выборка. Какие Вы знаете способы организации выборки? Приведите примеры.
36. Что такое репрезентативность выборки (выборочного обследования, выборочного статистического наблюдения)? Приведите примеры.
37. Как Вы понимаете распространение выборочных оценок на генеральную совокупность методом взвешивания выборочных наблюдений? Приведите пример.
38. Что такое стандартизированный показатель (Z-индикатор)?
39. Что такое масштабный структурный индикатор (S‑индикатор)?
40. Что такое линейный структурный индикатор (R-индикатор)?
41. Какие задачи прикладной статистики решаются с помощью метода главных компонент?
42. Как вычисляются среднее значение и среднеквадратическое отклонение от среднего значение статистического показателя?
43. Какие показатели называются ортогональными, корреляционно независимыми?
44. Как определить количество факторов для построенной модели методом главных компонент?
45. Что такое матрица факторных нагрузок?
46. Для чего используется матрица коэффициентов индивидуальных оценок факторов?
47. Как определяется 1-я главная компонента в методе ГК?
48. Укажите главные проблемы на региональных рынках труда РФ.
49. Опишите 1-й фактор, построенный методом ГК для индикаторов ключевых проблем РРТ.
50. Опишите 2-й фактор, построенный методом ГК для индикаторов ключевых проблем РРТ.
51. Укажите основные особенности метода классификации «k‑средние».
52. Что такое многомерное шкалирование?
53. Какие Вы знаете математические модели многомерного метрического шкалирования? Укажите систему инвариантов для этих моделей.
54. Какие данные являются исходными для методов метрического шкалирования?
55. Что такое плоскость типологизации (типологическая плоскость)? Приведите пример.
56. Какой геометрический смысл имеет вектор локального влияния для первичного типологизирующего признака? Приведите пример.
57. Что такое «уникальные» классы на плоскости типологизации? Основные (наполненные) классы? Приведите пример.
58. Структура и основные особенности зоны риска регионального рынка труда. Приведите пример.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.
Базовые учебники и справочные издания:
1. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2009. ‑465 с. –ISBN 3640-3.
2. , Мхитарян статистика и основы эконометрики. –М.: ЮНИТИ, 1998. –1008 с. –ISBN -8.
3. , Мхитарян статистика. Основы эконометрики (в 2-х т.).–М.: ЮНИТИ, 2001. –1022 с. ISBN -8.
4. Маркетинговое исследование с помощью SPSS. Практическое руководство. 4-е изд., пер. с англ. –М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. –1200 с. ISBN: -6.
5. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. , , . М.: Финансы и статистика, 1983. –471 с.
6. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Справочное изд. / , , . –М.: Финансы и статистика, 1985. ‑487 с.
7. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерностей. Справочное изд. / , , . –М.: Финансы и статистика, 1989. –608 с. ISBN -X.
8. Введение в математическое моделирование: Учебное пособие / Ред. Трусов П. В. –М.: Логос, 2005. –440 с. –ISBN -X.
9. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. –М., ФИЗМАТЛИТ, 2005. –320 с. –ISBN: -X.
10. Многомерное шкалирование (методы наглядного представления данных). – М.: «Финансы и статистика»,1988.–253с.
11. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. 2-е изд. /Ахим Бююль, Петер Цёфель. –ДиаСофт, 2005. –608. –ISBN: -2, -1.
Дополнительная литература
1. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. –М., ФИЗМАТЛИТ, 2005. –320 с. –ISBN: -X.
2. Измерение экономического неравенства. –М.: «Лето», 2002. –320 с. –ISBN -6.
3. О науке и государственной научно-технической политике: Федеральный закон Российской Федерации -ФЗ (в ред. от 01.01.2001) [Электронный ресурс] // URL http://base. consultant. ru/ cons/cgi/online. cgi? req=doc;base=LAW; n=103052 (дата обращения 04.09.2010)
4. Об Основах инновационной политики в Санкт-Петербурге на 2008–2011 гг.: Постановление Правительства Санкт-Петербурга от 20 июля 2007 г. № 000 (в ред. от 01.01.2001) [Электронный ресурс] // URL: http:// base. consultant. ru/cons/cgi/online. cgi ?req=card; page=splus (дата обращения 21.02.2010).
5. Методика отнесения организаций к инновационному типу: Постановление Правительства Санкт-Петербурга от 22 июля 2008 г. № 000 "О внесении изменений в постановление Правительства Санкт-Петербурга от 01.01.2001 N 881" [Электронный ресурс] // URL: http://base. consultant. ru/cons/cgi/ online. cgi? req=card;page=splus; (дата обращения 21.02.2010).
6. Положение о всероссийском мониторинге социально-трудовой сферы: Постановление Правительства РФ от 01.01.2001 N 291 [Электронный ресурс] // URL: http://base. consultant. ru/cons/cgi/online. cgi? req=card;page=splus (дата обращения 21.02.2010).
7. Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации: Федеральный закон Российской Федерации от 01.01.2001 N 282-ФЗ [Электронный ресурс] // Интернет-версии системы КонсультантПлюс: законы РФ и другие нормативные документы. URL: http://base. consultant. ru/cons/cgi /online. cgi? req=doc;base=LAW;n= 72844 (дата обращения 21.02.2010).
8. Методология. Метаданные и нормативно-справочная информация. URL: http://www. gks. ru/metod/metod. html (дата обращения 16 марта 2010 г.).
9. Методологические положения по статистике. Вып. 3. М.: Госкомстат России, 20с. ISBN -8.
10. Методологические положения по статистике. Вып. 5. М.: Росстат, 20с. ISBN -1.
11. Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности. ОК (КПЕС 2002). Издание официальное. М.: Стандартинформ, 20с.
12. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. М.: Росстат, 20с. ISBN -285-2.
13. Малое предпринимательство в России. 2008: Стат. сб. М.: Росстат, 20с. ISBN -256-2.
14. Промышленность России. 2008: Стат. сб. М.: Росстат, 20с. ISBN -258-6.
15. О численности и потребности организаций в работниках по профессиональным группам на 31 октября 2008 г. (по результатам выборочного обследования организаций) URL: http://www. gks. ru/free_doc/2009/ potrorg/potrorg08.htm (дата обращения 22.02.2010).
16. Методология выборочного статистического наблюдения за деятельностью малых предприятий // Методологические положения по статистике. Вып. 3. М.: Госкомстат России, 2000. С. 69-76. ISBN -8.
17. , . Статистика инноваций: проблемы государственного регулирования инновационной сферы в субъектах Российской Федерации // Управленческое консультирование. 2010, № 3. C.146-156. ‑ISSN .
18. , , . Статистика сферы занятости и актуальные проблемы государственного регулирования рынка труда в регионах России // Российский экономический конгресс. Сборник докладов участников. –М.: ИЭ РАН, 2009. –ISBN 0219-3.
19. , , . Формирование эффективной социальной политики в регионах России: экономические, нормативно-правовые и информационно-аналитические аспекты // Российский экономический конгресс. Сборник докладов участников. –М.: ИЭ РАН, 2009. –ISBN 0219-3.
20. Технологические принципы кодификации правового поля, регулирующего социальные правоотношения на субфедеральном уровне / Лаптев С. А., Никифоров О. Н., Ошурков А. Т., Перекрест В. Т., Перекрест И. В. и др. // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. Вып. 4, часть 1. –СПб.: СПб ЭМИ РАН, 2005. ‑С. 264-325. ISBN ‑3.
21. Инновационная активность российских предприятий: проблемы измерения в условиях роста / , , –СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. –206 с. –ISBN 2879-0.
22. , Флуд оценка инновационного развития // Вопросы статистики. –2008, № 2. – С. 15-30. –ISSN?.
23. Статистическое наблюдение инновационной деятельности в России: федеральная система и региональные инициативы / , , // Вопросы статистики. –2008, № 7. – С. 4-15. –ISSN?.
24. , Уринсон анализ инновационного потенциала Российской // Вопросы статистики. –2008, № 7. – С. 15-19. –ISSN
25. Bronstein, A. M, Bronstein, M. M, and Kimmel, R. Generalized multidimensional scaling: a2. framework for isometry-invariant partial surface matching, Proc. National Academy of Sciences (PNAS), Vol. 103/5, 2006. –pp. 1168–1172.
26. Borg I., Groenen, P. J.F. Modern Multidimensional Scaling. Theory and Applications. Series: Springer Series in Statistics XXII, 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 2005, –614 p. –ISBN 5150-9.
27. Naresh K Malhotra, Satyabhushan Dash. Marketing Research: An Applied Orientation. 5th International edition. –US: Pearson Education, 2008. –864 pp. ‑ISBN: . –ISBN13: .
28. Маркетинговое исследование с помощью SPSS. Практическое руководство. 4-е изд., пер. с англ. –М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. –1200 с. ‑ISBN: -6, , -1.
29. Математические модели процессов государственного регулирования регионального рынка труда в условиях экономического роста / , , . // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. III. СПб: Наука, 2003. –С. 104-152. –ISBN -2.
30. Терехина данных методами многомерного шкалирования. –М.: Наука, 1986. –168 с.
31. Перекрест типологический анализ социально - экономической информации: математические модели и вычислительные методы. – Л.: Наука, 1983. –176 с.
32. Терехина анализ метрических и неметрических методов многомерного шкалирования // Анализ нечисловых данных в системных исследованиях. –М.: ВНИИСИ АН СССР, 1982. –С.55-61.
33. Рынок труда Санкт-Петербурга: структура спроса и банк вакансий. / Клупт М. А., Кротов А. Н., Перекрест В. Т., Перекрест В. А. –СПб.: ЦСАОП, 2004. –52 с.
34. Технологические принципы целевой трансформации трудового потенциала на субфедеральном уровне для приоритетных направлений экономического развития / Никифоров О. Н., Пархоменко Л. И., Перекрест В. Т., Перекрест И. В., Фример Е. В. ‑СПб: ЦСАОП, 2007. ‑44 с. ISBN 38-6‑7.
35. Сравнительный анализ инновационного развития Санкт-Петербурга как субъекта Российской Федерации: математические методы и проблемы информационного обеспечения. / Воронина Д. Е., Никифоров О. Н, Пархоменко Л. И., Перекрест В. Т., Перекрест И. В. –СПб: ЦСАОП, 2008. ‑60 с. ISBN 38-8-1.
36. Проблемы формирования муниципальной статистики в субъектах Российской Федерации / Воронина Д. Е., , Пархоменко Л. И., Перекрест В. Т., Перекрест И. В. –СПб: ЦСАОП, 2008. –60 с. –ISBN 38-7-4.
37. , . Применение методов проблемной типологизации субъектов РФ в задачах оценки эффективности информационного взаимодействия ОГВ и ТОГС. –СПб: ЦСАОП, 2006. –56 с.
38. Особенности прогнозирования структуры спроса на региональных рынках труда в ситуации экономического роста / Ильин Е. М., Клупт М. А., Панчук Ж. И., Пархоменко Л. И., Перекрест В. Т., Перекрест И. В., Чернейко Д. С. // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. Вып. 4, часть 1. ‑СПб.: СПб ЭМИ РАН, 2005. ‑С. 201-263. –ISBN 5‑‑3.
39. Методические рекомендации по планированию активных программ содействия занятости в субъектах Российской Федерации. –СПб.: ЦСАОП, 2003. ‑85 с.
40. Мониторинг занятости: методология, методики, опыт организации / Береснева И. Б., Иванов О. И., Иванов С. А., Ильин Е. М., Клупт М. А., Перекрест В. Т., Хачатурова Т. В. // Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда С.-Петербурга. Информационно-аналитический бюллетень. –СПб., 1995, № 2. –С. 42-45.
41. Критическая зона рынка труда: размеры, структура и динамика / Ильин Е. М., Клупт М. А, Косолапенко Н. Г., Озерова Е. Ф., Панчук Ж. И., Перекрест В. Т., Потапенко А. А. // Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда С.-Петербурга. Информационно-аналитический бюллетень. –СПб,: 2000, № 3. ‑С. 53-67.
Интернет-ресурсы
42. An elementary introduction to multidimensional scaling (http://www. mathpsyc. uni-bonn. de/doc/delbeke/delbeke. htm)
43. Evaluation of multidimensional scaling algorithms (http://www. pavis. org/essay /multidimensional_scaling. html)
44. NewMDSX: Multidimensional Scaling Software (http://www. /)
45. Relational Perspective Map: MDS on closed manifolds (http://www. /index. aspx? p=Resources)
46. Multigrid MDS (http://www. cs. technion. ac. il/~mbron/research_mds. html)
47. MDS page (http://www. /MDS/)
48. NovoSpark Visualizer (http://www. )
49. MDS in C++ (http://codingplayground. /2009/05/multidimension-scaling. html) by Antonio Gulli
50. Multidimensional Scaling (http://www. /textbook/multidimensional-scaling/)
51. New MDS(X). // Современное многомерное шкалирование. URL: http://www. (дата обращения 14.11.2010, обновление 16.04.2010).
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины.
При проведении лекционных занятий преподавателем и презентации студентами докладов или результатов работы над эссе используется компьютер, мультимедийный проектор и флип-чарт.
