ВЧВ Статистичне моделювання і прогнозування

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

Предметом вивчення дисципліни є закономірності формування, розподілу, динаміки, взаємозв’язків соціально-економічних явищ та процесів.

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

В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: сутність статистичного моделювання та прогнозування, що використовується для опису процесів та явищ; основні категорії та поняття притаманних статистичному моделюванню та прогнозуванню; предмет та об’єкт статистичного моделювання та прогнозування; методи аналізу рядів розподілу; методи експертних оцінок, адаптивного прогнозування, побудову та аналіз часових моделей, дослідження видів тенденцій у зміні економічних та соціальних явищ, оцінки загальної тенденції явища, оцінки стохастичних явищ, прогнозної екстраполяції на основі трендових моделей, коливань та сталості динамічних рядів, побудови одно факторних та багатофакторних регресійних моделей; наукових методів первинної обробки інформації; сучасні інформаційні технології збору, обробки та поширення даних; контроль соціально-економічних показників.

Підготовлений фахівець повинен вміти: застосовувати загальні положення статистичного моделювання та прогнозування; володіти методами аналізу соціальної та економічної сфери; впроваджувати методологію статистичного моделювання та прогнозування при оцінці статистичних явищ та процесів; здійснення статистичних спостережень; проводити статистичні розрахунки; здійснювати статистичний аналіз; побудови моделей; прогнозування соціально-економічних явищ та процесів; перевіряти адекватність побудованих моделей; забезпечення безперервної освіти та підвищення кваліфікації; використовувати сучасні пакети прикладних програм для моделювання та прогнозування соціально-економічних явищ та процесів та візуалізації отриманих результатів.

Змістовий модуль І : “Теоритичні та прикладні аспекти статистичного моделювання і прогнозування”

Тема 1. Методологічні основи статистичного моделювання та прогнозування

Тема 2. Формування інформаційної бази моделі.

Тема 3. Опис об’єкта моделювання.

Тема 4. Багатовимірне ранжирування.

Тема 5. Моделі багатовимірної класифікації.

Тема 6. Моделювання та прогнозування тенденцій розвитку.

Тема 7. Моделі адаптивного згладжування.

Тема 8. Моделювання сезонних коливань.

Тема 9. Інтегрована модель авторегресії і ковзної середньої.

Тема 10. Моделювання повних циклів.

Тема 11. Моделювання процесів поновлення.

Тема 12. Багатофакторні індексні моделі.

Тема 13. Класична множинна регресія. Логіко-статистичні передумови забезпечення адекватності регресійних моделей.

Тема 14. Регресія на змішаних факторних множинах і згрупованих даних.

Тема 15. Поєднання моделей регресійного і дисперсійного аналізу.

Тема 16. Методологічні принципи багатофакторного прогнозування.

Тема 17. Моделювання причинних комплексів.

Тема 18. Модель головних компонент.