Мәліметтерді талдау және экономиканы моделдеу

Сипаттама: Пән әлеуметтік-экономикалық мәліметтердің үлкен массивтерімен жұмыс істеу әдістерін оқып, оларды өңдеу және жинақы ұсыну дағдыларын меңгеруге бағытталған. Курста себеп-салдарлық байланыстар, уақытша үрдістер, объектілер мен құбылыстардың ұқсастығы туралы пайдалы ақпаратты статистикалық деректерден алу әдістері, Деректерді оңайлату әдістері, болжамдарды модельдеу және құру қарастырылады.

Кредиттер саны: 5

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	15
Практикалық жұмыстар	30
Зертханалық жұмыстар
СӨЖО	30
СӨЖ	75
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Базалық пәндер

Мақсат

• Статистикалық деректерден алынған құбылыстар мен процестерді басқару үшін пайдалы ақпарат алудан математикалық-статистикалық тәсілдер мен әдістерді, білімді және дағдыларды пайдалану арқылы білімді игеру және экономикалық ақпаратты өңдеу дағдыларын дамыту.

Міндет

• 1) экономикалық үдерістерді үлгілеу және болжау саласында студенттердің теориялық және практикалық дайындығы; 2) студенттерді қосымша аналитикалық жұмыс үшін ыңғайлы нысанда деректерді енгізу әдістерін игеру; 3) статистикалық деректерді талдау үшін қолданбалы бағдарламалар пакеттерін әзірлеу және қолдану.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Білу және түсіну: 1) экономикалық сипаттағы статистикалық деректерді басқару шешімдерін талдау және қабылдау үшін ыңғайлы нысанға келтірудің математикалық әдістері; 2) тәуелділікті, үрдістерді, үлгілерді анықтаудың математикалық әдістерін; 3) экономикалық көрсеткіштерді модельдеу және болжаудың математикалық әдістерін; 4) факторлық талдау әдісі; 5) кластерлерді қалыптастыру және белгілеу тәсілдері; 6) сараптамалық деректерді өңдеу тәсілдері; 7) имитациялық модельдеуді жүргізу және белгілеу

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Жасай білу керек: 1) статистикалық деректерді вариация серияларын, топтауды, орташа мәндерді қалыптастыру жолымен талдау үшін қолайлы нысанда келтіру; 2) деректерді графикалық түрде көрсету; 3) вариационды сериялардың сандық сипаттамаларын есептеп, қорытындылар туралы қорытынды жасайды; 4) әлеуметтiк-экономикалық құндылықтар мен индикаторлардың тәуелдiлiгiнiң болуын және дәрежесін анықтау; 5) әлеуметтік-экономикалық даму үрдістерін және үлгілерін айқындау; 6) уақыт серияларын талдау; 7) математикалық модельдеуді қолдану арқылы болжам жасау және оның нақтылығы мен сенімділігін бағалау; 8) экономиканың басқа да емес әдістерінің көмегімен болжам жасау; 9) кластерлерді қалыптастыру; 10) имитациялық модельдеуді жүзеге асырады; 11) сарапшы құралдармен алынған деректерді өңдеу.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Облыстың, елдің,сондай-ақ жеке кәсіпорынның одан әрі дамуының әлеуметтік-экономикалық дамуының ерекшеліктерін, тәуелділігін, үрдістерін, болжамдарына байланысты қорытынды жасай білуі.

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Басқарудың кез-келген деңгейінде қалыптасқан тұжырымдарды дәлелдеу, тұжырымдау, түсіндіру және жеткізуді білу.

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Қолданбалы статистикалық бағдарламалардың өзіндік зерттеу дағдылары.

Оқыту әдістері

1) информационно-коммуникационные технологии обучения; 2) предметно-ориентированные технологии обучения

Білім алушының білімін бағалау

Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.

Кезең	Тапсырма түрі	Өлшем
1  рейтинг	Задачи на определение типа экономических данных	0-100
	Задачи на расчет средних величин
	Задачи на расчет показателей вариации
	Задачи на построение парной линейной модели данных методом наименьших квадратов и оценка качества модели
	Задачи на построение парных нелинейных моделей данных методом наименьших квадратов и оценка качества модели
2  рейтинг	Задачи на выбор наилучшего варианта сглаживания временного ряда	0-100
	Задачи на построение многофакторной модели и ее оптимизации
	Задачи на построение прогнозов неэконометрическими методами и выбор наиболее надежного метода
	Задачи на формирование кластеров
	Задачи на сокращение размерности признакового пространства
Қорытынды бақылау	емтихан	0-100

Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты

Тапсырма түрі	90-100	70-89	50-69	0-49
	Өте жақсы	Жақсы	Қанағаттанарлық	Қанағаттанарлықсыз

Бағалау нысаны

Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:

• Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
• Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.

Қорытынды бағаны есептеу формуласы:

И= 0,6	Р1+Р2	+0,4Э
	2

 

мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;

Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.

Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:

Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:

Әріптік жүйе бойынша бағалар	Балдардың сандық эквиваленті	Балдар (%-тік құрамы)	Дәстүрлі жүйе бойынша бағалар
A	4.0	95-100	Өте жақсы
A-	3.67	90-94
B+	3.33	85-89	Жақсы
B	3.0	80-84
B-	2.67	75-79
C+	2.33	70-74
C	2.0	65-69	Қанағаттанарлық
C-	1.67	60-64
D+	1.33	55-59
D	1.0	50-54
FX	0.5	25-49	Қанағаттанарлықсыз
F	0	0-24

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Экономические данные и методы их обработки: роль информации, данных в принятии управленческих решений; типы экономических данных; роль математических методов в обработке статистических данных; базовые понятия математической статистики
• Первичная обработка статистических данных с помощью средних величин: аналитические и структурные средние
• Первичная обработка статистических данных с помощью показателей вариации: дисперсия, средние отклонения, коэффициент вариации; виды дисперсии; дисперсионный анализ статистических данных
• Прогнозирование социально-экономических процессов: методы построения прогнозов; понятие зависимости прогнозируемой величины от факторов; строгая функциональная зависимость и ее особенности; корреляционная зависимость и ее особенности; понятие и назначение математической модели и ее виды; строгие функциональные и корреляционные модели; корреляционный анализ статистических данных
• Построение парных линейных и нелинейных математических моделей для прогноза
• Сглаживание временного ряда: назначение, способы
• Построение линейных и нелинейных многофакторных функций прогнозирования
• Неэконометрические методы построения прогноза: метод среднего индекса роста, прогноз с помощью скользящих и экспоненциальных средних
• Методы Холта и Брауна для построения прогноза социально-экономического показателя
• Анализ методов построения прогнозов, выявление достоинств и недостатков

Негізгі әдебиет

• 1 Мхитарян В.С. Анализ данных. Учебник. - М.: Юрайт, 2018. 2 Светуньков И.В. Методы социально-экономического прогнозирования в двух томах. Учебник и практикум для академического бакалавриата. – М.: Юрайт, 2018. 3 Садовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учебник. – М.: Синергия, 2016. 4 Невская Н.А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование. Учебник и практикум для академического бакалавриата. – М.: Юрайт, 2016. 5 Клинов В.Г. Прогнозирование долгосрочных тенденций в развитии мирового хозяйства. Учебное пособие. – М.: Магистр, 2017. 6 Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2014. 7 Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: учебное пособие. – М.: Юрайт, 2018.

Қосымша әдебиеттер

• 1) Сигал А.В. Моделирование экономики. Учебное пособие.-М.: Инфра-М, 2021. 2) Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Компьютерное моделирование. Учебное пособие. - М.: Вузовский учебник, 2018. 3) Козлов А.Ю., Мхитарян В.С. Статистический анализ данных в MS Excel. Учебное пособие.-М.: Инфра-М, 2019.