3. Методи викладання на навчання icon

3. Методи викладання на навчання




Скачати 132.65 Kb.
Назва3. Методи викладання на навчання
Дата13.09.2012
Розмір132.65 Kb.
ТипДокументи

ДОНЕЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ОБЛІКОВО-ФІНАНСОВИЙ ФАКУЛЬТЕТ

ПРИКЛАДНА СТАТИСТИКА


СТАТИСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ


ДОВІДНИК ЗА ДИСЦИПЛІНОЮ

7 семестр


Викладач: Шамілева Л.Л.


1. Вступ


Оволодіння багатим арсеналом методів статистичної обробки даних з методів статистичної обробки даних з використанням комп’ютерних технологій є важливою складовою професійної підготовки студентів спеціальності «Прикладна статистика». Саме цій меті підпорядковано курс «Статистичне моделювання та прогнозування».

Для вивчення курсу необхідно володіти знаннями з теорії ймовірностей та математичної статистики, загальної теорії статистики, вищої математики та системою знань зі спеціальних дисциплін.

^ 2. Ціль і результати навчання:

Надання знань у галузі багатовимірного аналізу, моделювання динаміки, структури та взаємозв’язків соціально-економічних явищ.

Завдання: вивчення методологічних засад статистичного моделювання, набуття умінь і навичок використання моделей для соціально-економічного прогнозування і прийняття рішень.

При вивченні курсу студенти повинні оволодіти системою знань:

  • Знаннями методології та принципів статистичного моделювання та прогнозування;

  • Загальними характеристиками сучасних методів та моделей статистичного моделювання та прогнозування;

  • Методикою конкретного методу моделювання та прогнозування;

  • Основних категорій статистичного моделювання та прогнозування;

  • Знаннями методик побудови комплексних моделей та систем прогнозування.

В результаті вивчення курсу студент набуває знання з методології статистичного моделювання прогнозування, побудови комплексних моделей.

3. Методи викладання на навчання

Модульно-рейтингова система навчання.

Форми навчання:

а) лекції: аналітичні, проблемні, інформативні

б) практичні, лабораторні заняття.

Методи навчання

а) репродуктивні

б) проблемно-пошукові

в) дидактичні ігри

г) мозгові атаки


^ 4. Програма курсу

Тема1. Методологічні засади статистичного моделювання та прогнозування.

Тема 2. Моделювання та прогнозування тенденцій розвитку.

Тема 3. Моделі адаптивного прогнозування.

Тема 4. Моделі авторегресії. Інтегрована модель авто регресії та ковзної середньої.

Тема 5. Спектральний аналіз рядів динаміки, сезонні моделі прогнозування.

Тема 6. Моделювання повних циклів.

Тема 7. Багатофакторні індексні моделі

Тема 8. Класична множинна регресія.

Тема 9. Динамічні регресійні моделі прогнозування. Методика побудови .

Тема 10. Регресія на змішаних факторних множинах.

Тема 11. Моделі багатомірних класифікацій. Багатофакторне ранжування.

Тема 12. Моделювання причинних комплексів.

Тема 13. Експертні методи прогнозування. Поняття групової оцінки.

Тема 14. Моделі економічного зростання.


5. Завдання для самостійної роботи студентів і графік виконання СРС


^ КАРТКА САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ




Тема



Види самостійної

роботи


Планові терміни виконання (тиждень)


Форми контролю та звітності

^ Максимальна кількість балів

Разом

у т.ч.

Змістовний модуль № 1

1. Методологічні основи економічного і соціального прогнозування

1.Розробити схему-класифікатор методів прогнозування

1

1.Перевірка наявності

2. Усне опитування

0,4

0,2

0,2

2. Криві росту

1. Розробити критерії вибору оптимальної форми кривої росту для апроксимації тенденції (за реальними динамічними рядами)

2,3

1. Усне опитування

0,2

0,2

3. Екстраполяція трендів, довірчі інтервали

1. Розробити критерії визначення довірчих інтервалів при екстраполяції коротких рядів динаміки

4,5

1. Усне опитування

2. Розрахунок варіантів довірчих інтервалів по реальним даним

0,4

0,2

0,2

4. Адаптивні моделі прогнозування

1.Проаналізувати варіанти застосування параметрів експоненційного згладжування і коефіцієнтів дисконтування в залежності від швидкості постаріння чи знецінення даних

7,8

1.Варіанти експоненційного згладжування реальних рядів, динаміка в залежності від значення параметрів.

2. Обґрунтування оптимального значення параметрів експоненційного згладження.

1,0

0,6


0,4

^ УСЬОГО ЗА 1-ий МОДУЛЬ










2,0




Змістовний модуль № 2

5.Багатофакторний регресійний аналіз взаємозв’язку

1.Розробити постановку задачі для аналізу взаємозв’язку при реалізації її на основі МФК-РА

10,11

1.Перевірка наявності алгоритму реалізації методики МФК-РА

1,0

0,5

6. Прогнозування економічного росту

Побудувати моделі ефективності використання факторів виробництва на основі моделей економічного зросту

14,15

1.Перевірка наявності моделей.

2.Усне опитування за результатами моделей, змістовна характеристика моделей

1,0

0,5


0,5

УСЬОГО ЗА 2- ий МОДУЛЬ










2,0






^ 6. Модульне планування

Порядковий номер і назва модулю

Короткий зміст модулю

Різновид (лекція, практичні, лабораторні, самостійні роботи та інд. заняття

Кількість годин

Форми контролю

Змістовий модуль №1


«Моделювання закономірностей рядів динаміки»

Аналіз внутрішніх компонент. Рядів динаміки. Екстраполяційні методи та моделі

Лекції за темами «Моделювання та прогнозування тенденцій розвитку»

6

Усне опитування, знання методики виконання лабораторних робіт




Адактивні моделі рядів динаміки

«Моделі адактивного прогнозування.


Моделі авторегресііі

4

Оцінка навичок користування інформаційних технологій при виконанні лабораторних робіт




Авторегресійні моделі рядів динаміки

Інтегрована модель авто регресії та ковзної середньої




Захист лабораторної роботи




Сезонні моделі рядів динаміки

«Спектральний аналіз рядів динаміки; моделі сезонності» Лабораторні роботи за цими темами, тобто виконання лабораторних робіт № 1-4

14










Практичні заняття за темами «моделювання та прогнозування тенденцій розвитку»

2

Усне опитування, тестові завдання







«Моделі адаптивного прогнозування»

2

Усне опитування, тестові завдання







«Моделі авторегресії. Інтегруюче модель авто регресії та ковзної середньої»

2

Усне опитування, тестові завдання







«Спектральний аналіз рядів динаміки; сезонні моделі прогнозування» «Моделювання повних циклів»

2

Усне опитування, тестові завдання

^ Усього за 1-ий модуль

42





Змістовий модуль № 2





Багатофакторні індексні моделі

Лекції за темами «Багатофакторні індексні моделі»

4

Усне опитування, тестові завдання

Моделювання та прогнозування взаємозв’язків»

Регресійні статичні моделі взаємозв’язків. Динамічні регресійні моделі,їх види, особливості побудови. Регресія на змішаних множинах. Прогнозування за допомогою динамічних регресійних моделей

«Класична множинна регресія». Логіко-статистичні передумови забезпечення адекватності регресійної моделі».

4










«Динамічні регресійні моделі прогнозування. Методика побудови» «Регресія на змішаних множинах».

4










Моделі багатомірних класифікацій; багатофакторне ранжування.

4










Моделі економічного зростання

4










Виконання лабораторних робіт: №5-8

20










Практичні заняття за темами: «Багатофакторні індексні моделі»

2

Усне опитування, тестове завдання побудова схем факторного аналізу індексних моделей







«Класична множинна регресія»

2

Усне опитування, тестове завдання







«Моделі багатомірної класифікації»

2

Усне опитування; розробка критеріїв для вибору методу нормування при розрахунках багатомірної середньої







«Експертні методи прогнозування»

2

Усне опитування, розробка програми для аналізу результатів експертизи.

Усього за 2-ий модуль

52





^ 7. Критерії оцінювання, форми контролю та графік здачи модульного контролю

Система оцінювання академічних досягнень студентів з дисципліни «Статистичне моделювання та прогнозування»

Таблиця 1

Поточний контроль (max 50 балів)




Підсумковий контроль (max 50 балів)

Змістовий модуль 1

Сума балів за змістовий модуль 1

Змістовий модуль 2

Сума балів за змістовий модуль 2




Іспит

Кількість балів за результатами підсумкового контролю

Загальна кількість балів

Організаційно-навчальна робота студента

Самостійна робота студента

Виконання та захист лабораторних робіт

Організаційно-навчальна робота студента

Самостійна робота студента

Виконання та захист лабораторних робіт

Кількість балів за результатами поточного контролю

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

3

2

20

25

3

2

20

25

50

50

50

100


2. Критерії оцінювання знань поточного контролю організаційно-навчальної роботи студентів: оцінюється рівень знань, продемонстрований у відповідях при підготовці до лабораторних та практичних заняттях, - експрес-контроль (тестові опитування) усне опитування: максимум 2 бали; відповідність виконання лабораторних робіт до плану їх виконання – 1б.

Самостійна робота студентів, - за планом самостійної роботи, - 2 бали;

Виконання лабораторної роботи за графіком виконання та її усний захист, - максимум 5 балів за одну роботу, що складає 5*4=20 балів на кожний модуль.

Критерії оцінювання підсумкового контролю: іспит – 50 балів.

8. Список літератури

1. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: Навчальний посібник. - К.: КНЕУ, 2001. - 170 с.

2.Статистическое моделирование и прогнозирование: Учеб.пособие / Под ред. А.Г.Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990 – 383 с.

3. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистка, 1977. – 199с.

4.Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для ВУЗов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 206с.

5.Марюта А.Н., Бойцун Н.Е. Экономико-математическое моделирование и оптимизация управления организациями: Монография. – Д.: Изд-во Днепропетровского национального университета, 2001. – 540с.

6. Моделі і методи соціально-економічного прогнозування: підручник /Геєць В.М., Клебанова Т.С., Черняк О.І., Іванов В.В., Дубровіна Н.А., Ставицький А.В. – Х.: ВД „ІНЖЕК”, 2005. – 396с.

7. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические методы и модели: учеб. пособие/ Т.А.Дуброва. – М.: Маркет ДС, 2007. – 192с. (университетская серия).

8. Л. Л. Шамілева Статистическое моделирование и прогнозирование: курс лекцій – Донецк: «Каштан», 2008. – 304 с.

Схожі:

3. Методи викладання на навчання icon1. Вступ. Мета та результати навчання
Методика викладання. Методика викладання: модульно-рейтингова система навчання. Форми навчання: лекції: аналітичні, проблемні; методи...
3. Методи викладання на навчання iconЛітній інститут уармбо технологія І методи викладання дисципліни
«Технологія І методи викладання дисципліни «Корпоративна соціальна відповідальність бізнесу»
3. Методи викладання на навчання iconПитання семестрового екзамену з дисципліни «Методика викладання дисциплін професійного навчання»
Методи та методичні прийоми професійного навчання, їх роль в процесі професійної підготовки трактористів
3. Методи викладання на навчання iconРішення на морському транспорті» зі спеціальності «Менеджмент організацій» 5 курсу денної форми навчання та 6 курсу заочної форми навчання
Моделі І методи підготовки управлінських рішень: економіко-математичні методи І моделі, активізуючи методи, експертні методи, методи...
3. Методи викладання на навчання iconПоложення про єдність мислення й почуттів учнів і зумовлюється їх обов’язковими емоційними переживаннями. Із цією метою в методику викладання правознавчих предметів у школі широко впроваджуються спеціальні дидактичні методи та прийоми
У статті досліджуються емоційні чинники навчання у шкільній правознавчій освіті України у 1944−1991 рр. Проаналізовано дидактичні...
3. Методи викладання на навчання iconНаукового дослідження у методиці навчання іноземних мов. Експеримент як найважливіший метод наукового дослідження. Принципи, методи та прийоми методики викладання іноземних мов. Звязок
О. Допоміжні засоби вербальної та невербальної наочності на різних ступенях навчання
3. Методи викладання на навчання iconМета і завдання викладання дисципліни, її місце в навчальному процесі
Метою викладання дисципліни “Управління інноваційним потенціалом підприємства” є формування системи теоретичних і практичних знань...
3. Методи викладання на навчання iconДокументи
1. /Методика викладання дисципл_н з профес_йного навчання/Методика викладання дисципл_н з...
3. Методи викладання на навчання iconРектор С. В. Мельничук
Методологія дослідження світоглядних культур. Принципи та методи викладання релігієзнавчих дисциплін
3. Методи викладання на навчання iconРектор С. В. Мельничук
Методологія дослідження світоглядних культур. Принципи та методи викладання релігієзнавчих дисциплін
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи