BAEB035 Икономическа (бизнес) статистика

Анотация:

• Курсът основно е посветен на анализа на данни, зависещи от времето (времеви редове) от гледна точка на икономическите приложения. Разглеждат се и редица съвременни многомерни методи, които са широко използвани при построяването на социално-икономически модели (индексен и факторен анализ, множествена регресия), както и статистическия контрол на качеството. Курсът завършва с обзор на все по-често срещаните в икономическата литература методи за мета-анализ.

• Цел на курса:

o да даде на студентите концептуално разбиране на основните съвременни статистически понятия и подходи, използвани при анализа на данни, зависещи от времето.

o да въведе студентите в проблемите на многомерните модели и границите на тяхната приложимост в икономиката и мениджмънта.

o да създаде навици за самостоятелна работа с данни и използването на съвременните електронни средства (статистически пакети)

прочети още
Управление на бизнеса и предприемачество

Преподавател(и):

проф. Красимир Калинов  д-р
доц. Георги Петков  д-р

Описание на курса:

Компетенции:

1) знаят:

• да са ориентирани в терминологията, която се използва от статистиката

• да са запознати с основните теоретични положения на статистическия подход

при събирането и анализа на социално-икономически данни

2) могат:

• да разпознават практическите ситуации, в които статистическите методи биха били полезни и уместни

• да се ориентират в научната литература, която използва методите на статистиката


Предварителни изисквания:
Студентите да имат знания и/или умения:

• Основни математически понятия в обема на гимназиалния курс

• Начални познания по статистика в обема на уводните статистически курсове, например BAEB034.



Форми на провеждане:
Редовен

Учебни форми:
Лекция

Език, на който се води курса:
Български

Теми, които се разглеждат в курса:

1. Обзор на основните статистически понятия. Описания на данните. Графично представяне на числовата информация. Вероятностни разпределения. Извадкови разпределения. Изводи, които могат да се направят на базата на извадките: оценяване и проверка на хипотези. Хипотеза за нормалност на разпределението. Корелация и регресия. Предвиждане и прогнозиране. Приложение в икономиката и мениджмънта.

2. Изследване на данните и избор на метод за прогнозиране. Изучаване на набори данни, които се явяват времеви редове. Изследване на данни с помощта на автокорелационния анализ. Измерване на грешката на прогнозата. Оценка на адекватността на избрания метод за прогнозиране. Приложение в икономиката и мениджмънта.

3. Методи на изглаждане и плъзгаща средна. Наивни модели. Методи за прогнозиране, базирани на средните. Методи за експоненциално изглаждане: метод на Холт, метод с отчитане на тренда и сезонните колебания, метод на Уинтерс.

4. Времеви редове и техните съставящи. Декомпозиция. Тренд. Прогнозиране на тренда. Сезонност. Данни с отстранени сезонни колебания. Циклични и нециклични изменения. Прогнозиране на сезонен времеви ред. Метод за декомпозиция Census II. Приложение в икономиката и мениджмънта – индекс на цените.

5. Множествена линейна регресия. Няколко независими променливи. Ковариационна и корелационна матрици. Статистически модел на многомерната регресия. Интерпретация на регресионните коефициенти. Анализ на регресионния модел: стандартна грешка на оценката, значимост на регресията, прогнозиране на бъдещи стойности на зависимата променлива. Фиктивни променливи. Избор на „най-добрата” линия на регресия. Постъпкова регресия. Диагностика и анализ на остатъците. Опасности при прогнозирането: прогнозиране извън допустимото множество, полезна регресия и големи F-стойности. Нелинейна регресия.

6. Регресионен анализ на времеви редове. Данни, зависещи от времето и автокорелация. Тест на Дурбин-Уотсон. Решение на проблема за автокорелацията. Данни, зависещи от времето и хетероскадастичност. Използване на регресията за прогнозиране на сезонни данни. Иконометрично прогнозиране.

7. Статистически контрол на качеството. Система ISO9000: основни принципи и изисквания. Процеси и причини за разсейване. Диаграма на Парето. Контролни карти: как да се работи с тях, контролни граници. Количествени измервания: и R-карти. Построяване на контролни карти за процента на брак.

8. Метод на индексите . Обща характеристика и класификация. Динамични индекси: на равнища, на обеми и на маси и връзката между тях. Индекси с постоянна и верижна база. Пример: Индекс за ранно прогнозиране на икономическото развитие

9.Факторен анализ. Въведение в процедурите на ФА. Метрики и определяне на разстояния. Главни компоненти. Построяване и оценяване на модела. Ротация. Потвърдителен ФА. Хипотези, генерирани от данните и предварителен ФА. Интерпретация на резултатите – факторни тегла и общности. Познавателни граници на ФА.

10. Мета-анализ за синтез на информация. Обобщени изводи от различни източници. Област на приложимост, предимства и недостатъци. Модели на мета-анализа и връзката му с други статистически подходи.

Литература по темите:

1. Калинов К., СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ В ПОВЕДЕЧЕСКИТЕ И СОЦИАЛНИТЕ НАУКИ, 3-то преработено и допълнено изд., НБУ, София, 2013.

2. Гатев К., ВЪВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИКАТА. изд.ЛИА, София, 1995.

3. Съйкова Ив., С.Тодорова, СТАТИСТИЧЕСКОТО ИЗСЛЕДВАНЕ. ИК “Люрен”, София, 1994.

4. Сигел Э., ПРАКТИЧЕСКАЯ БИЗНЕС-СТАТИСТИКА, 4-то изд., Вильямс, Москва, 2002.

5. Ханк Э., А.Дж. Райтс, Д.У. Уичърн, БИЗНЕС-ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, Вильямс, Москва, 2003.

6. Berenson M.L., D.M.Levine, BASIC BUSINESS STATISTICS: Concepts and Applications, 6th ed., Prentice Hall, New Jersey, 1996.

7. Tabachnik B.G., L.S. Fidell, USING MULTIVARIATE STATISTICS, 5th ed., Pearson Education. Inc., Boston, 2007.

Средства за оценяване:

ФОРМИ НА ОЦЕНЯВАНЕ ТЕКУЩ КОНТРОЛ КОМБИНИРАНО ОЦЕНЯВАНЕ ФИНАЛЕН ИЗПИТ

ТЕСТ 70% 70% 50%

ПИСМЕНИ ЗАДАЧИ 20% 20%

ПРАКТИЧЕСКА ЗАДАЧА 10% 10%

ПОРТФОЛИО

УСТЕН ИЗПИТ 50%

ДОПЪЛНИТЕЛНИ УСЛОВИЯ ПРИ ФОРМИРАНЕ НА КРАЙНАТА ОЦЕНКА:

Студентите, които

- покажат успеваемост над 80% от тестовете

- решат самостоятелно писмените задачи

- вземат активно участие в разработването на практическата задача

ще могат да се освободят от изпита.