Статитстическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах / Statistical Modelling and Analyses of Data in Economics and Finance: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: The programof the educational institution of the discipline for the speciality: Специальность / Speciality: 7-06-0533-05 Прикладная математика и информатика / 7-06-0533-05 Applied Mathematics and Computer Science Профилизация / Profilization: Компьютерный анализ данных / Computer Data Analysis. Регистрационный № 3166/m.

Abstract

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Статистические модели экономических и финансовых процессов называются эконометрическими моделями, а методы анализа экономических и финансовых процессов – эконометрическими методами. Эконометрические модели и методы используются для решения таких актуальных задач, как: причинно-следственный анализ, прогнозирование и оптимизация принятия решений в экономике и финансах. Это определяет необходимость их изучения и практического освоения специалистами в области компьютерного анализа данных в рамках дисциплины «Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах». Цель и задачи учебной дисциплины Цельдисциплины «Статистическое моделирование и анализ данных в экономике и финансах» – изучение методов и программных средств эконометрического анализа, моделирования и прогнозированияреальных процессов на основе экономических и финансовых данных. Задачи дисциплины: 1) изучение теоретических основ эконометрического моделирования, анализа и прогнозирования экономических и финансовых процессов; 2) освоение навыков построения типовых эконометрических моделей с использованием модельных данных и современных эконометрических программ; 3) приобретение навыков построения эконометрических моделей реальных экономических и финансовых процессов, а также их использование для анализа причинно-следственных связей между экономическими переменными, прогнозирования и оптимизации экономических решений. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к дисциплинам по выборумодуля «Математические методы для анализа данных»компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом междисциплинарных связей и программ по дисциплинам: «Многомерный статистический анализ», «Математическое и компьютерное прогнозирование».