Высокие статистические технологии

Курс проф., д.э.н., д.т.н. А.И.Орлова «Эконометрика»
(весенний семестр 2014/2015 уч. г., гр. ИБМ 4-81, 4-82)

Среда, ауд. 422ю, 12.00 – 13.35


Лекция 1 (11 февраля 2015 г.)

Часть 1. Статистический контроль

1. Статистический приемочный контроль - выборочный контроль, основанный на теории вероятностей и математической статистике. Его необходимость и эффективность. Планы контроля по альтернативному признаку. Одноступенчатый контроль. Оперативная характеристика. Риски поставщика и потребителя, приемочный и браковочный уровни дефектности. Расчеты для плана (n,0).
Эконометрика, Глава 13.1.

Лекция 2 (18 февраля 2015 г.)

2. Контроль с разбраковкой. Средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД). Расчет ПСВУД для лана (n,0). Выбор плана контроля на основе ПСВУД.
Эконометрика, Глава 13.1.

3. Выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа.
Теория принятия решений, часть IV, гл.4
Эконометрика, Глава 13.2 (изд.3-е, на сайте ЛЭММК).

Лекции 3 и 4 (25 февраля 2015 г.)

Часть 2. Обнаружение эффекта

4. Проблема обнаружения эффекта (проверки однородности в связанных выборках). Критерий знаков. Критерий проверки равенства 0 математического ожидания.
Прикладная статистика, разд.8.5

5. Критерий типа омега-квадрат для проверки симметрии распределения.
Эконометрика, Глава 4.7.

11 марта А.И. Орлов болен - лекция переносится.
18 марта - лекция состоялась

Лекция 5 (18 марта 2015 г.)

Часть 3. Нечеткость и интервальность

6. Описание неопределенностей с помощью теории нечетких множеств. Алгебра нечетких множеств.
Эконометрика, приложение 2.
Теория принятия решений, часть II, глава 4.

7. Понятие случайного множества. Распределения случайных множеств. Вероятность накрытия.
Эконометрика, приложение 2.
Теория принятия решений, часть II, глава 4.

Лекция 6 (25 марта 2015 г.)

8. Сведение теории нечетких множеств к теории случайных множеств.
Эконометрика, приложение 2.
Теория принятия решений, часть II, глава 4.

9. Погрешности измерения и интервальные данные. Операции над интервальными числами.
Эконометрика, глава 9.1.
Теория принятия решений, часть II, глава 3.

10. Основная модель статистики интервальных данных. Понятие нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных. Расчет асимптотической нотны (для малой абсолютной погрешности).

Лекция 7 (01 апреля 2015 г.)

11. Основные результаты статистики интервальных данных. Рациональный объем выборки.
Эконометрика, Глава 9.1.
Теория принятия решений, часть II, глава 3.

12. Расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии.
Эконометрика, Глава 9.2.
Теория принятия решений, часть II, глава 3.

13. Инвестиционные проекты и сравнение потоков платежей. Чистая текущая стоимость NPV – характеристика финансового потока. Необходимость изучения устойчивости (чувствительности) выводов по отношению к отклонениям коэффициентов дисконтирования и величин платежей. Влияние интервальности дисконт-факторов на величину NPV. Алгоритм расчета погрешности NPV.
Эконометрика, Глава 9.3.
Теория принятия решений, часть II, глава 3.

Лекция 8 (08 апреля 2015 г.)

Часть 4. Теория классификации

14. Математические методы классификации. Триада: построение классификаций - анализ классификаций - использование классификаций.
Эконометрика, Главы 5.3, 5.4.

16. Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы.
Эконометрика, Главы 5.3, 5.4 и 8.5.

Лекция 9 (15 апреля 2015 г.)

17. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы.
Эконометрика, Главы 5.3, 5.4 и 8.5.

18. Линейный дискриминантный анализ (диагностика на два класса с помощью «индексов» - линейных функций от координат). Характеристики качества алгоритмов диагностики. Почему нельзя использовать такую характеристику, как «вероятность правильной классификации»? Асимптотическое распределение рекомендуемой характеристики («прогностической силы»).
Эконометрика, Глава 5.4.

19. Чем схожи и чем различаются задачи группировки и кластер-анализа? Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи.
Эконометрика, Главы 5.3 и 5.4.

20. Метод k-средних и проблема остановки алгоритма. Совместное (последовательное и параллельное) использование различных алгоритмов кластер-анализа.
Эконометрика, Главы 5.3 и 5.4.

Лекция 10 (22 апреля 2015 г.)

21. Двухкритериальная оптимизационная постановка кластер-анализа на основе внутрикластерного разброса и числа кластеров.
Эконометрика, Главы 5.3 и 5.4.

22. Кластер-анализ признаков. Измерение расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
Эконометрика, Главы 5.2, 5.3 и 5.4.

23. Понятие о методах многомерного шкалирования. Оптимизационные постановки и использование результатов.
Прикладная статистика, глава 9.6. Лекции.

24. Современная эконометрика.
Эконометрика, Главы 1, 15.

Лекция 11 (29 апреля 2015 г.)

Зачетные мероприятия.

КУРС ЗАВЕРШЕН


Часть 5. Инфляция и метод наименьших квадратов (по тематике лабораторной работы и домашнего задания)

25. Инфляция как рост цен. Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Инфляция в РФ. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.
Эконометрика, гл.7.

26. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум. Вклады в банки и проценты за кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах. Инфляция и бухгалтерская отчетность. Инфляция и стоимость основных фондов предприятия.
Эконометрика, гл.7.

27. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Оценивание параметров. Критерий правильности расчетов. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз.
Эконометрика, гл.4. Функция спроса и метод наименьших квадратов.

28. МНК для сгруппированных данных. МНК для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Преобразования переменных. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа.
Эконометрика, гл.7.


Основная литература

1. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. Изд. 3-е, исправленное и дополненное. – М.: Экзамен, 2004. – 576 с. (http://orlovs.pp.ru/econ.php , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-13-econ )
2. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 572 с. http://www.bmstu.ru/ps/~orlov/

Дополнительная литература

3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat
4. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. Гриф УМО. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с. http://baumanpress.ru/books/342/ ,
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-04-hsexp ,
http://www.mtas.ru/search/search_result ... n_id=18590
5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с. http://baumanpress.ru/books/411/ ,
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan
6. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с. ( http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 9-prikstat , http://orlovs.pp.ru/stat.php#k1).
7. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. - М.: ИКЦ "МарТ"; Ростов н/Д: Издательский центр "МарТ", 2005. - 496 с. (Серия "Учебный курс") (http://orlovs.pp.ru/stat.php#k5 , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 10-uprresh )
8. Орлов А.И. Теория принятия решений. – М.: Экзамен, 2006. – 576 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 1-teorresh
9. Материалы сайтов http://orlovs.pp.ru , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/lab.html
10. Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. – М.: Издательство «Экзамен», 2008. – 621 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-06-menht
11. Орлов А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2015. – 600 с. http://www.bmstu.ru/ps/~orlov/

Примечание 1. Перечень ссылок не является полным.
Примечание 2. Студенты имеют возможность самостоятельно найти разделы, соответствующие лекциям, в основной и дополнительной литературе, в частности, в трехтомнике «Организационно-экономическое моделирование».
Примечание 3. Большинство вопросов, рассмотренных в «Эконометрике», рассмотрено также в «Прикладной статистике». Статистический контроль, кроме «Эконометрики», рассмотрен в «Теории принятия решений». Статистика интервальных данных наиболее полно изложена в «Прикладной статистике», «Нечисловой статистике» и «Теории принятия решений». «Принятие решений» – сокращенный вариант «Теории принятия решений». И т.п.