625. Орлов А.И. Учебная программа дисциплины «Методы анализа качественной информации». – М.: Российская экономическая академия им. Г.В.Плеханова, 2006. – 6 с.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

РОССИЙСКАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ им. Г.В.ПЛЕХАНОВА

Экономико-математический факультет

«УТВЕРЖДАЮ»
Зав. кафедрой «Анализ стохастических 
процессов в экономике»
профессор, доктор физ.-мат. наук 

______________Самыловский А.И.
«____»_____________2004 г.

У Ч Е Б Н А Я            П Р О Г Р А М М А

 
 
Наименование дисциплины

«МЕТОДЫ АНАЛИЗА КАЧЕСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ»

Объемы различных форм учебной работы (в часах)

Всего аудиторных занятий……………………………….36 часов
в том числе
лекции………………………………………………...18 часов
практические занятия………………………………..18 часов

Самостоятельные 
занятия слушателей……………………………………….36 часов

Форма контроля…………………………………………...Зачет

Москва, 2004

ВВЕДЕНИЕ

	Целью изучения дисциплины "Методы анализа качественной информации" является 

овладение основными современными эконометрическими методами анализа конкретных экономических данных на уровне, достаточном для использования в практической деятельности менеджера, а также инженера-менеджера и экономиста-менеджера.
	Задачами изучения дисциплины являются:
	- знакомство с современным представлением об эконометрике;
	- овладение основными приемами выборочных исследований;
	- знакомство с методами проверки однородности и обнаружения различий;
	- изучение теории и алгоритмов метода наименьших квадратов;
	- овладение приемами практического анализа временных рядов на примере данных об изменении цен на товары и услуги, а также способами применения полученных результатов;
	- знакомство с различными методами проведения экспертных исследований;
	- изучение основ современной теории измерений и применение этой к теории к выбору вида средней величины в соответствии со шкалой измерения;
	- овладение методами определения эмпирических и теоретических средних величин для данных произвольной природы.
	Теоретической базой дисциплины являются математические дисциплины, входящие в стандартный начальный курс высшей математики. А именно - общий курс высшей математики (математический анализ, линейная алгебра), особенно теория вероятностей и математическая статистика. Полезно знакомство с курсами дискретной математики и исследования операций. Из экономических дисциплин в ряде тем курса предполагается знакомство с основами экономической теории и со статистикой (общим курсом статистики или экономической статистикой). 
 	Изложение материала ведется в логической последовательности, начиная с обоснования необходимости использования современных эконометрических методов в практической работе менеджера. Затем рассматриваются вопросы организации и проведения выборочных исследований, анализа их результатов, в том числе методы проверки однородности и обнаружения различий. Выборочные исследования широко применяются в работе менеджеров, в частности, в маркетинговых исследованиях, но при этом достаточно просты с математической точки зрения. Затем разбирается простейший вариант одного из основных эконометрических методов – метод наименьших квадратов. Анализ инфляции избран в качестве развернутого примера прикладного эконометрического исследования. Затем после обсуждения проблем организации и проведения экспертных исследований рассматриваются соответствующие этой области эконометрики теоретические вопросы, связанные с теорией измерений и определением эмпирических и теоретических средних, используемых в качестве итогового мнения комиссии экспертов. Конкретизация материала осуществляется рассмотрением соответствующих примеров, частных задач и их решений.
	При изучении дисциплины предусматриваются лекции, практические занятия, контрольные работы и самостоятельное изучение материала. По итогам изучения дисциплины проводится экзамен. Контрольные работы и экзамен проводится за счет времени, отведенного на изучение дисциплины. 

УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ  ПЛАН

№ п/п	Название темы	Всего 
ауд. часов	В том числе	
			Лекции	Практ. зан.	
1	Методы анализа качественной информации как часть эконометрики	2	2	-	
2	Теория измерений и средние величины	4	2	2	
3	Экспертные технологии	8	4	4	
4	Статистика бинарных отношений	6	2	4	
5	Средние величины для нечисловых данных	4	2	2	
6	Статистика нечисловых данных	8	4	4	
7	Статистика интервальных данных	4	2	2	
	ИТОГО:	36	18	18	

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ  ДИСЦИПЛИНЫ

Лекции

 Тема 1. Методы анализа качественной информации как часть эконометрики

	Определение эконометрики как науки, изучающей конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Структура современной эконометрики: методы анализа данных (прикладная статистика), эконометрические модели, применения эконометрических методов для решения конкретных задач. Особенности экономических данных и их учет в эконометрических методах прикладной статистики. Структура прикладной статистики: одномерная статистика, многомерный статистический анализ, статистика случайных процессов и временных рядов, нечисловая статистика (методы анализа качественной информации). 
	История и современное состояние теории и практики статистики в нашей стране. Развитие нечисловой статистики в СССР и России. Примеры объектов нечисловой природы. Внутреннее деление нечисловой статистики.

Тема 2. Теория измерений и средние величины

	Основы репрезентативной теории измерений. Определения основных шкал, примеры. Группы допустимых преобразований для основных типов шкал (наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной). Требование устойчивости статистических и эконометрических выводов и заключений относительно допустимых преобразований шкал. 
	Различные виды средних величин. Сравнение трех видов средних (среднее арифметическое, мода, медиана) для зарплаты (доходов) работников предприятия. Средние по Колмогорову. Определение средних величин по Коши. 
	Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале. Теорема об описании средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.  Применения к рейтингам. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
	Теория измерений и статистические методы.

Тема 3. Экспертные технологии

	Необходимость проведения экспертных исследований. Примеры процедур экспертных оценок. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный совет в Филях как пример экспертной процедуры. Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. Метод сценариев.
	Основные этапы проведения экспертного исследования. Формирование целей экспертного исследования (сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др.). Формирование состава экспертной комиссии: методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки. Проблема априорных предпочтений экспертов. 
	Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений). Сочетание различных методов экспертного оценивания.

Тема 4. Статистика бинарных отношений

	Проблема получение итогового мнения комиссии экспертов. Метод средних арифметических рангов. Его некорректность в большинстве экспертных исследований. Метод медианных рангов. Согласование кластеризованных ранжировок (ГОГ-метод).
	Бинарные отношения на конечном множестве (ранжировки, разбиения, толерантности) как ответы экспертов. Их описание матрицами из 0 и 1. Рефлексивность, симметричность, транзитивность. Ранжировки (упорядочения), разбиения (эквивалентности), толерантности. Расстояние Кемени между бинарными отношениями. Медиана Кемени, ее асимптотика и свойства при малых объемах выборок и различных предположениях о распределении случайных ранжировок. Унимодальные изотропные распределения и единственность среднего (медианы). Интерпретация законов больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса. Связь метода средних рангов с коэффициентом ранговой корреляции Спирмена. Линейная зависимость расстояния Кемени от коэффициента ранговой корреляции Кендалла.
	Обобщенный показатель (полезность) как функция частных показателей. Методы построения обобщенного показателя. Два подхода к определению весовых коэффициентов линейной функции полезности. Линейная свертка с коэффициентами, которые оценивают эксперты. Критика такого подхода на основе анализа реальных предложений по процедуре выбора технологии Недостатки экспертных методов непосредственного определения  коэффициентов весомости. Экспертно-статистический метод и его реализация с помощью метода наименьших квадратов. 

Тема 5. Средние величины для нечисловых данных

	Оптимизационный подход к определению эмпирических и теоретических средних в пространствах произвольной природы. Сравнение с экстремальными свойствами среднего арифметического, математического ожидания, теоретической и выборочной медианы. Нахождение эмпирического среднего как способ агрегирования мнений экспертов. Формулировки законов больших чисел в пространствах произвольной природы.
	Расстояния, теоретические и эмпирические средние в пространстве подмножеств конечного множества. Построение эмпирического среднего (итогового мнения комиссии экспертов) по правилу большинства.

Тема 6. Статистика нечисловых данных

	Различные виды нечисловых данных, связи между ними. Качественные и разнотипные признаки. Люсианы. Результаты парных сравнений. Множества. 
	Нечеткие ответы экспертов. Определение и примеры нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами и их свойства. Связь нечетких множеств со случайными. Нечеткие эконометрические модели. Расстояния между нечеткими множествами. Усреднение нечетких ответов экспертов.
	Метрики (показатели различия) в пространствах произвольной природы - основа методов статистики нечисловых данных.
	Асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы, в частности, для дискретных пространств. Статистики интегрального типа в пространствах произвольной природы. Применение статистики объектов нечисловой природы при построении новой хронологии и значение полученных выводов для современных социально-экономических проблем.
	Методы анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных. Применение непараметрической статистики (коэффициентов ранговой корреляции). Применение теории люсианов, вычисление медианы Кемени и использование иных методов статистики нечисловых и интервальных данных. Метод "идеальной точки" с использованием средних рангов.

Тема 7. Статистика интервальных данных

	Погрешности измерения и интервальные данные. Основная модель интервальной статистики. Понятия нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных, и асимптотической нотны (при малой абсолютной погрешности). Расчет асимптотической нотны для квадратичных функций второго порядка. Изучение влияния интервальности дисконт-факторов на величину NPV (чистая приведенная стоимость). Формула для погрешности NPV.
	Основные результаты статистики интервальных данных. Рациональный объем выборки. Расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии. 

Практические занятия

1. Расчет и сравнение средних величин.
2. Обработка результатов экспертных упорядочений по методам средних рангов и медиан. 
3. Примеры согласования кластеризованных ранжировок
4. Описание бинарных отношений матрицами, расчет расстояния Кемени.
5. Нахождение медианы Кемени.
6. Метрики в пространствах нечисловых данных.
7. Ранговые коэффициенты корреляции.
8. Основы теории нечетких множеств.
9. Расчет нотны и рационального объема выборки при оценивании математического ожидания и дисперсии.

Методические рекомендации по изучению дисциплины

	Основная часть курса отведена лекционной форме обучения. Изложение нацелено на знакомство слушателей с современными проблемами разработки и применения методов анализа качественной информации. Конкретные задачи разбираются на практических занятиях. Изучение дисциплины целесообразно проводить после изучения дисциплин «Статистика» и «Эконометрика». Контрольные мероприятия: контрольные работы после тем 3 и 6, зачет в конце курса.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА

Основная литература 

Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983.
Менеджмент. Учебное пособие / Под ред. Ж.В. Прокофьевой. - М.: Знание, 2000. - 288 с.
Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. – М.: Экзамен, 2002, 2003, 2004. – 576 с.
Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере. Учебное пособие для вузов. – М.: Академия, 2003. – 403 с.

Дополнительная литература

Алешин Д.Н. Экономическое обоснование эффективности инвестиционных проектов на предприятиях на основе применения эконометрического метода интервальной оценки. Автореферат дисс. канд. экон. наук. - М.: 2001. - 16 с.
Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. - М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997. - 188 с. 
Горский В.Г., Гриценко А.А., Орлов А.И. Метод согласования кластеризованных ранжировок. – Журнал «Автоматика и телемеханика». 2000. No.3. С.179-187.
Гуськова Е.А. Разработка организационно-экономических методов повышения эффективности деятельности промышленного предприятия на основе эконометрического подхода. Автореферат дисс. канд. экон. наук. - М.: 2004. - 16 с.
Жихарев В.Н., Орлов А.И. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы. – В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. – Пермь: Изд-во Пермского государственного  университета, 1998. С.65-84.
Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. - М.: Наука, 1996.- 208 с. 
Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. - М.: Патент, 1996. - 271 с.
Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980. - 64 с.
Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. - 196 с. 
Сайты в Интернете: http://orlovs.pp.ru,  http://antorlov.nm.ru, http://www.newtech.ru/~orlov .

Программу разработал
профессор, доктор технических наук					Орлов А.И.