Бизнес-статистика
内容描述: Дисциплина знакомит магистрантов с ролью статистики в управлении экономической деятельностью предприятий и различными типами наборов данных. Также предполагает раскрытие вопросов по организации бизнес-статистики, сбора статистической информации в условиях индустриально-инновационной экономики, выявлении закономерностей массовых социально-экономических явлений на предприятии, прогнозировании развития процессов и явлений в будущем.
贷款数: 5
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 15 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | 30 |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | |
| *srop(zh-CN)* | 30 |
| *sro(zh-CN)* | 75 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* |
零件: Компонент по выбору
循环次数: Базовые дисциплины
Цель
- Подготовка специалистов, владеющих современными методами сбора, обработки и анализа статистической информации, принятыми в отечественной и международной практике делопроизводства, учета и статистики.
Задача
- ознакомление магистрантов с основными статистическими методами управления;
- овладение комплексом статистических методов наблюдения, сводки и группировки массовых данных в деловой статистике;
- освоение системы статистических величин, характеризующих количественную сторону социально-экономических явлений и процессов в деловой статистике
- применение методов статистического анализа при исследовании различных сфер экономики.
Результат обучения: знание и понимание
- знать основные методы статистического анализа при исследовании различных сфер экономики
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- иметь представление о границах применения статистических методов, в балансе между интуитивными и математическими решениями, важности количественного анализа
Результат обучения: формирование суждений
- уметь делать обоснованный выбор методов статистического анализа при исследовании различных сфер экономики
Результат обучения: коммуникативные способности
- уметь пользоваться понятийным аппаратом дисциплины
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- иметь представление о процессе использования количественной информации в компаниях, средствах ее обработки и использования
*TeachingMethods(zh-CN)*
- интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мозговой штурм; мотивационная речь);
- построение сценариев развития различных ситуаций на основе заданных условий;
- информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ);
- поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность магистрантов в процессе обучения);
- решение учебных задач.
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 1 *Rating(zh-CN)* | Решение задач по теме 2 | 0-100 |
| Решение задач по теме 3 | ||
| Решение задач по теме 4 | ||
| Решение задач по теме 5 | ||
| Эссе | ||
| Рубежный тест 1 | ||
| Решение задач по теме 6 | ||
| Решение задач по теме 7 | ||
| Решение задач по теме 8 | ||
| 2 *Rating(zh-CN)* | Решение задач по теме 9 | 0-100 |
| Рубежный тест 2 | ||
| Решение задач по теме 10 | ||
| Решение задач по теме 11 | ||
| Решение задач по теме 12 | ||
| Решение задач по теме 13 | ||
| Решение задач по теме 14 | ||
| Решение задач по теме 15 | ||
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
| Различные виды работ оцениваются по 100%-ой шкале в соответствии со следующими критериями | 1. Даны правильные и полные ответы на все теоретические вопросы; 2. Полностью решено практическое задание; 3. Материал изложен грамотно с соблюдением логической последовательности; 4. Продемонстрированы творческие способности. | 1. Даны правильные, но неполные ответы на все теоретические вопросы, допущены несущественные погрешности или неточности; 2. Практическое задание выполнено, однако допущена незначительная ошибка; 3. Материал изложен грамотно с соблюдением логической последовательности. | 1. Ответы на теоретические вопросы в принципе правильные, но неполные, допущены неточности в формулировках и логические погрешности; 2. Практическое задание выполнено не полностью; 3. Материал изложен грамотно, однако нарушена логическая последовательность. | 1. Ответы на теоретические вопросы содержат грубые ошибки; 2. Практическое задание не выполнено; 3. В изложении ответа допущены грамматические, терминологические ошибки, нарушена логическая последовательность. |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Введение: роль статистики в бизнесе. Возникновение и эволюция статистики в Казахстане. Предмет статистической науки и ее методология. Организация статистики в Республике Казахстан.
- Структуры данных: классификация различных типов наборов данных. Основная классификация признаков в статистике. Сводка и группировка статистических данных. Статистические таблицы и графики.
- Абсолютные и относительные величины. Абсолютные величины и их значение в социально-экономических исследованиях. Относительные величины Относительные величины в статистическом анализе.
- Описание данных: обобщающие показатели. Понятие средней величины. Виды степенных средних величин и порядок их вычисления. Порядок расчета моды и медианы в дискретных и интервальных рядах.
- Изменение степени разброса: дисперсия и стандартное отклонение. Показатели вариации (колеблемости) признака. Элементы дисперсионного анализа.
- Выборочное наблюдение. Понятие о выборочном наблюдении и его теоретические основы. Виды выборки, способы отбора и ошибки выборочного наблюдения.
- Временные ряды: анализ изменения во времени. Ряды динамики и их виды. Показатели изменений уровней динамических рядов. аналитическое выравнивание.
- Способы обработки динамического ряда. Статистические методы выявления трендов и прогнозирования развития социально-экономических процессов: укрупнение интервалов, метод скользящей средней,
- Моделирование сезонных колебаний. Регулярная составляющая (тренд, циклическая и сезонная компонента). Случайная (нерегулярная) компонента.
- Статистическое изучение связей между явлениями и их использование для управления социально-экономическими процессами. Статистические методы изучения взаимосвязей. Парная регрессия и корреляция. Линейная модель парной регрессии и корреляции
- Множественная регрессия и корреляция. Спецификация модели множественной регрессии. Отбор факторов и выбор формы уравнения при построении множественной регрессии. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. Введение фиктивных переменных в линейную модель регрессии. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Оценка параметров уравнения множественной регрессии. Частные уравнения регрессии. Множественная и частная корреляция. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции. Точечный и интервальный прогноз, основанный на моделях линейной регрессии.
- Индексы и их использование в бизнес-статистике. Индексы, их общая характеристика и сфера применения. Средние индексы и их виды, порядок вычисления.
- Выбор альтернатив в процессе принятия управленческих решений. Модели процесса разработки управленческого решения. Метод анализа иерархии. Критерии и ограничения выбора альтернатив.
- Количественная оценка эффективности управленческих решений. Реализация решений. Организация и контроль выполнения решений. Оценка эффективности решений. Графоаналитический метод.
Основная литература
- Елисеева И.И. Бизнес-статистика: учебник и практикум для академического бакалавриата / под ред. И. И. Елисеевой. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 411 с.
- Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник /Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 228 с.
- Минашкин В.Г., Н.А. Садовникова, Р.А. Шмайлова Бизнес-статистика и прогнозирование. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М. , 2008. – 154 с.
- Эндрю Сигел. Практическая бизнес-статистика //пер. с анг. М. Издательский дом "Вильямс", 2002. - 1056 с.
- Образцова О.И. Статистика предприятий и бизнес-статистика //Издательский дом Высшей школы экономики Москва, 2011 - 694 с.
Дополнительная литература
- Закон Республики Казахстан от 19 марта 2010 года № 257-IV «О государственной статистике» (с изменениями и дополнениями по состоянию на 11.04.2019 г.)
- Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник /Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 228 с.
