Статистические методы в управлении

内容描述: Изучает количественную сторону различных массовых экономических и социальных явлений, выявляет закономерности их развития, дает точные данные необходимые для оценки текущего состояния объекта, прогнозирует развитие процессов и явлений в будущем. Статистические методы управления позволяют выработать обоснованные стратегические решения сочетающие интуицию специалиста с тщательным анализом имеющейся информации.

贷款数: 4

Пререквизиты:

• Экономика предприятия

*СomplexityDiscipline(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

• о процессе использования количественной информации в компаниях, средствах ее обработки и использования

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• использовать наиболее распространенные программные продукты для анализа информации и проведения расчетов

Результат обучения: формирование суждений

• способность использовать на практике навыки и умения в организации научно-исследовательской и научно-производственных работ

Результат обучения: коммуникативные способности

• способность использовать для решения коммуникативных задач современные технические средства и информационные технологии

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• способность анализировать, синтезировать информацию
• умение анализировать конкретные экономические и управленческие ситуации с применением статистических методов и находить пути их эффективного решения

*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.

*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*

*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:

 

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:

Темы лекционных занятий

• Введение: роль количественных методов и статистики в управлении. Современное понятие количественных методов управления и деловой статистики. Предмет и объект деловой статистики. Основные понятия количественных методов управления и деловой статистики. Система и виды статистических показателей. Методы статистического исследования. Познавательные задачи статистики и ее значение. Задачи и организация статистики в Республике Казахстан. Четыре основных этапа статистического анализа. Понятие «вероятность».
• Структуры данных: классификация различных типов наборов данных. Одномерные, двумерные и многомерные данные. Количественные данные: числа. Дискретные количественные данные. Непрерывные количественные данные. Качественные данные: категории. Порядковые качественные данные. Номинальные качественные данные. Гистограммы: взгляд на распределение данных. Последовательность данных. Использование гистограмм для определения частот. Нормальное распределение. Несимметричное распределение и распределение данных. Бимодальное распределение. Выбросы.
• Обобщающие показатели: интерпретация типических значений. Понятие абсолютных величин, их значение в статистике. Виды абсолютных величин: индивидуальные и суммарные; моментные и интервальные. Понятие относительных величин и их значение. Общая формула относительных величин. Формы выражения относительных величин. Виды относительных величин, их взаимосвязи и условия применения. Анализ относительных величин. Понятие средней величины. Логическая формула расчета средних показателей. Формулы расчета статистических средних величин. Принципы применения средних величин.
• Изменчивость: изучение разнообразия. Вариация признака в совокупности и значение ее статистического изучения. Статистическое изучение вариации в рядах распределения. Структурные характеристики вариационного ряда: мода, медиана, квартили, децили и перцентили. Показатели колеблимости (вариации) признака. Абсолютные показатели вариации: размах вариации; среднее квартильное отклонение, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение. Коэффициент вариации: мера относительной изменчивости.
• Дисперсионный анализ: проверка различий для нескольких выборок. Математические свойства дисперсии и упрощенные способы ее расчета. Виды дисперсий: общая, внутригрупповая, средняя из групповых и межгрупповая дисперсия. Правило сложения дисперсией. Однофакторный дисперсионный анализ. Использование блочных диаграмм для одновременного представления нескольких выборок. Источники вариации в однофакторном дитсперсионном анализе. Двухфакторный дисперсионный анализ. Многомерный дисперсионный анализ.
• Выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение как важнейший источник информации. Основные задачи выборочного наблюдения: определение ошибки выборки, объема и способа отбора. Основной принцип образования выборочной совокупности. Теоретические основы выборочного метода. Генеральная и выборочная совокупность. Основные обобщающие характеристики генеральной и выборочной совокупности. Единица отбора. Классическая теория выборки. Средняя ошибка выборки. Понятие доверительной вероятности. Предельная ошибка выборки. Определение необходимого объема выборки. Теория малой выборки.
• Временные ряды: анализ измерений во времени. Понятие ряда динамики, его элементы. Виды рядов динамики. Моментные и интервальные ряды. Показатели ряда динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста. Исчисление аналитических показателей базисным и цепным методами. Средние показатели ряда динамики. Ряды с равно- и неравноотстоящими уровнями. Выявление основной тенденции ряда динамики: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней, аналитическое выравнивание. Выявление сезонных колебаний.
• Корреляция и регрессия: измерение и прогнозирование взаимосвязей. Значение исследования взаимосвязи явлений. Этапы выявления взаимосвязи. Функциональная и стохастическая связь явлений. Корреляционная связь. Прямая и обратная связь. Теснота связи. Метод приведения параллельных данных. Оценка направления и тесноты связи графически. Парная и множественная регрессия. Оценка существенности связи, анализ коэффициентов: коэффициент эластичности, коэффициент детерминации, коэффициент корреляции. Ранговые коэффициенты корреляции. Значение изучения структуры в статистике. Частные показатели структурных сдвигов. Обобщающие показатели структурных сдвигов. Показатели концентрации и децентрализации: коэффициент и кривая Лоренца, коэффициент Джини.
• Индексы и их использование в экономико-статистических исследованиях. Понятие об экономических индексах. Индексы объемных и качественных показателей. Индексы индивидуальные и общие (сводные). Основные формы индексов. Агрегатный индекс как исходная форма сводного индекса. Индексируемые величины. Проблема соизмерения индексируемых величин. Веса индексов и их выбор. Средний арифметический и гармонический индексы. Критерии правильности расчета средних индексов. Ряды индексов с постоянной и переменной базой сравнения, с постоянными и переменными весами. Индексный метод измерения динамики среднего уровня показателя. Индексы переменного состава, постоянного состава и влияния структурных сдвигов, их экономический смысл, сфера применения. Индексный метод изучения связи. Взаимосвязь индексов. Важнейшие экономические индексы. Понятие индексного факторного анализа. Метод разложения абсолютного прироста по факторам. Территориальные индексы и методы их расчета.
• Кластерный анализ. Понятие «кластера». Основные элементы методики кластерного анализа. Общая характеристика методов кластерного анализа: объединения (древовидная кластеризация) – иерархическое дерево, мер расстояния, правила объединения или связи; двухвходовые объединения, метод k-средних. Критерии качества классификации.

Основная литература

• Инженерное предпринимательство, маркетинг и бизнес-планирование: учебнометодическое пособие. – Караганда. – 2021. - 51 с.
• Математические и статистические методы в экономике: учебное пособие /А. М.Аюлов К. К. Абуов; М-во образования и науки РК, Гуманитарно-техническая академия – Кокшетау: Риск Бизнес Кокшетау КZ. – 2016. - 249 с.
• Бизнес-планирование: учеб. пособие / В. З. Черняк [и др.]; под ред. В. З. Черняка. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ, 2007. - 519 с.: табл. - Библиогр.: с. 513-517.
• Бизнес-аналитика в международной компании: учебное пособие для вузов В. З. Чаплюк, Л. Н. Сорокина, Аль А. Хумсси; под редакцией В. З. Чаплюка. – Москва: Дашков и К, 2024. – 166 c.
• Моделирование бизнес-процессов: управленческие аспекты: монография / М. С. Санталова, А. В. Борщева, И. Л. Гладилина [и др.]; под редакцией М. С. Санталовой. – 2-е изд.– Москва: Дашков и К, 2024. – 222 c.

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.
• 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.IPR SMART http://www.iprbookshop.ru
• ScienceDirect - http://www.sciencedirect.com.
• EBSCO Discovery Service (EDS) - http://search.ebscohost.com