Методи обробки і аналізу статистичної інформації ( заочне відділення)
Викладач: к.ф.-м.н., доц. Інна Юріївна Кисільова
Кафедра: фінансів, банківської справи та страхування, 5й корп. ЗНУ, ауд. 114 (1й поверх)
Email: i_yu_kisileva@ukr.net
Відеоконференція в Google meet :
hha-asyu-nxd
Телефон: (061) 228-76-24 (кафедра), (061) 228-76-13; (061) 228-76-49; (061) 228-76-37 (деканат)
В умовах значних змін у сучасному світі, світової інтеграції і взаємозв’язків, зростання складності наукових досліджень, набуває особливого значення підготовка науковців, спроможних здійснювати статистичний аналіз досліджуваних явищ та процесів і розроблювати прогнози їх майбутнього розвитку.
В ході вивчення дисципліни головна увага приділятиметься сутності статистичних моделей сучасних фінансових, соціально-економічних процесів, умовам застосування методів оцінювання їх параметрів та дослідження, науковій інтерпретації результатів аналізу та практичному застосуванню створених моделей.
Метою дисципліни є вивчення основних теоретичних і практичних положень побудови математико-статистичних моделей складних процесів та практичного використання результатів аналізу для забезпечення наукових висновків та гіпотез.
Об’єктом вивчення дисципліни є результати масових процесів різного походження (фінансових, соціально-економічних, технологічних тощо).
Предметом дисципліни є механізм застосування статистичних методів в аналізі та дослідженні масових процесів.
Основним завданням дисципліни є засвоєння методологічних і методичних положень моделювання взаємозв’язків, класифікації та динаміки розвитку масових процесів на основі математико-статистич- них методів.
В результаті вивчення дисципліни студенти мають знати:
- ймовірносну природу результатів масових процесів;
- методологічні основи статистичного моделювання та прогнозування, перевірки гіпотез і верифікації прогнозів;
- особливості моделювання взаємозв’язків досліджуваних показників та аналізу результатів наукових експериментів;
- сучасні методологічні підходи до моделювання динаміки одно- вимірних економічних процесів (моделі трендів, сезонності, адаптивні);
- методологію аналізу та прогнозування за даними взаємозв’язаних динамічних рядів;
- сутність статистичних методів класифікації за наявності та відсутності навчальних вибірок;
- принципи та методи виявлення латентних (не спостережуваних) змінних та моделювання зв’язків між ними.
Вміти:
- висувати та перевіряти за статистичними даними гіпотези щодо досліджуваних явищ і процесів,
- складати плани проведення і аналізувати результати експериментів;
- створювати статистичні моделі динаміки та взаємозв’язків досліджуваних явищ і процесів;
- проводити тестування моделей і визначати оптимальні;
- прогнозувати досліджувані показники;
- проводити класифікацію досліджуваних об’єктів;
- досліджувати складні причинно-наслідкові зв’язки між змінними, в тому числі, безпосередньо не спостережуваними;
- здійснювати розрахунки з використанням сучасних пакетів прикладних програм.
Результатами вивчення дисципліни є набуття студентами системних знань і навичок щодо практичного статистичного аналізу результатів масових процесів, створенню математико-статистичних моделей досліджуваних явищ, аналізу відповідності створених моделей досліджуваним процесам, прогнозування розвитку процесів, класифікації об’єктів, вимірюванню складних соціально-економічних категорій що дозволить перевіряти висунуті наукові гіпотези та обґрунтовувати отримані наукові висновки.