1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | формирование теоретических знаний и практических навыков по применению методов анализа временных рядов и прогнозирования социально-экономических и природных процессов, развитие способностей по приобретению организационно-управленческие навыков в профессиональной и социальной деятельности, а также способностей составлять и контролировать план выполняемой работы, планировать необходимые для выполнения работы ресурсы, оценивать результаты собственной работы. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.01 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ПК-3 | Способен разрабатывать и тестировать программное обеспечение |
| ПК-3.1 | Знает основы проектирования и элементы архитектурных решений информационных систем. |
| ПК-3.2 | Умеет проектировать баз данных и разрабатывать программное обеспечение с их использованием. |
| ПК-3.3 | Имеет практический опыт тестирования программного обеспечения. |
| ПК-4 | Способен осуществлять научно-исследовательскую деятельность в области разработки программно-информационных систем |
| ПК-4.1 | Знает основы научно-исследовательской деятельности в области разработки программно-информационных систем, основы создания архитектуры программных средств. |
| ПК-4.2 | Умеет применять полученные знания в области разработки программно-информационных систем, чтобы создавать архитектуру программных средств. |
| ПК-4.3 | Имеет практический опыт применения общенаучных знаний в области разработки программноинформационных систем для сопровождения программных средств. |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | - основные понятия предметной области, включая сущность, виды прогнозов и временных рядов, базовые методы обработки данных временных рядов, методы нахождения параметров прогностических моделей и оценки результатов моделирования. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | - представлять и анализировать информацию с использованием информационных технологий, применять на практике методы анализа временных рядов, самостоятельно реализовывать и применять на практике базовые алгоритмы обработки данных временных рядов, контролировать время выполнения и качество выполнения работы, презентовать результаты работы и их интерпретацию. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | - сбора и предварительной подготовки данных временного ряда, применения приемов анализа временного ряда с получением основных характеристик динамики, типа тренда и т.п., самостоятельного планирования и выполнения работы по прогнозированию социально-экономических процессов, презентации (защиты) и интерпретации полученных результатов. |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Основы прогнозирования | ||||||
| 1.1. | Введение в прогнозирование: основные понятия. Общая постановка задачи прогнозирования. Временной ряд. Тренд, тенденция, прогноз. Прогнозирование по тренду. Этапы прогнозирования. Классификация видов прогнозов. Примеры практического использования методов прогнозирования из области экономики, экологии, демографии. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.2. | Анализ временных рядов: специальные показатели (цепные и базисные). | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.3. | Анализ устойчивости уровня ряда и динамики. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.4. | Статистический анализ данных временного ряда. Показатели дескриптивной статистики. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.5. | Сглаживание данных временного ряда. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.6. | Спецификация и идентификация детерминированных трендов временных рядов. Линейный тренд. | Лекции | 4 | 4 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.7. | Подходы к оценке адкеватности модели детерминированного тренда временных рядов. Получение точечных и интервальных прогнозных оценнок с использованием уравнения линейного тренда. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.8. | Сбор и обработка данных временных рядов. Действующие интернет-ресурсы, базы статистических данных, данные мониторинга. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.9. | Анализ специальных показателей данных временного ряда. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.10. | Анализ устойчивости уровней ряда и динамики. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.11. | Методы сглаживания данных временного ряда. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.12. | Статистический анализ данных временного ряда. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.13. | Спецификация и идентификация детерминированных трендов. Линейный тренд. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.14. | Оценка адекватности модели детерминированного тренда. Получение точечных и интервальных прогнозных оценок. | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.15. | Введение в прогнозирование: сбор и обработка данных | Сам. работа | 4 | 10 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.16. | Сглаживание данных временных рядов | Сам. работа | 4 | 10 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.17. | Анализ данных временного ряда (статистический аализ, анализ устойчивости) | Сам. работа | 4 | 10 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.18. | Идентификация и спецификация детерминированных трендов | Сам. работа | 4 | 10 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 1.19. | Оценка адекватности моделей детерминированного тренда. Получение точечных и интервальных прогнозных оценок | Сам. работа | 4 | 10 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 2. Адаптивное прогнозирование | ||||||
| 2.1. | Адаптивные модели временных рядов: классификация, принятые допущения, особенности практического применения. Простейшие модели Брауна, Хольта, Бокса-Дженкинса. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.2. | Адаптивные модели AR, MA, ARMA, ARIMA. | Лекции | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.3. | Модель Брауна | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.4. | Модели AR, MA, ARMA. | Лабораторные | 4 | 4 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.5. | Модель Хольта | Лабораторные | 4 | 2 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.6. | Применение модели Хольта для краткосрочного прогноза стоимости активов на фондовом рынке. | Сам. работа | 4 | 4 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.7. | Применение модели Брауна для краткосрочного прогноза стоимости активов на фондовом рынке. | Сам. работа | 4 | 6 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
| 2.8. | Применение моделей AR, MA, ARMA для краткосрочного прогноза стоимости активов на фондовом рынке. | Сам. работа | 4 | 6 | ПК-4.1, ПК-4.2, ПК-4.3, ПК-3.1, ПК-3.2, ПК-3.3 | Л1.1, Л2.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=887 ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-3: Способен выполнять разработку и тестирование программного обеспечения ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Объект исследования – это а. объект, изучаемый в целях решения некоторой проблемы б. часть предмета исследования в. Цель исследования 2. Дескриптивная статистика – это а. совокупность показателей, характеризующих свойства случайной величины б. множество независимых факторов в. нет такого понятия 3. Математическое ожидание – это а. ожидаемое, наиболее вероятное значение случайной величины б. отклонение от среднего, возведенное в квадрат в. нет такого понятия 4. Статистический критерий – это а. правило, по которому решается принять, либо отклонить нулевую гипотезу H0 б. правило нахождения среднего значения в. Нижняя граница доверительного интервала 5. Цель исследования (анализа) – это а. желаемое будущее состояние объекта, обеспечивающее снятие проблемной ситуации б. закономерность, отражающая изменение негативных эффектов в. завершающий этап исследования 6. Нелинейная модель – это а. модель, в которой используются связи нелинейного характера б. модель, в которой используются связи линейного характера в. Оба ответа неверны 7. В какой форме может быть выражено свойство объекта а оба ответа верны б. количественная в. качественная 8. Временной ряд – это произвольный набор наблюдений или данных а. неверное утверждение б. оба ответа верны в. верное утверждение 9. Априорная оценка – это а. оценка риска до получения опытных, реальных данных, результатов натурного эксперимента б. оценка границ доверительного интервала в. оба ответа верны 10. Апостериорная оценка – это а. оценка риска и ущерба, полученная на основе реальных данных частоты свершения негативных событий и реальных данных последствий полученного ущерба б. оценка значимости доверительного интервала в. оба ответа верны 11. Способность системы сохранять стабильное, целостное состояние - это a. устойчивость б. систематичность в. оба ответа неверны 12. Предсказание, предвидение будущего состояния системы - это a. прогноз б. систематизация с. адаптация 13. Адекватность модели – это а. степень соответствия моделируемого процесса процессу функционирования реальной системы б. способность модели делать прогнозы в. оба ответа неверны 14. Теоретическая модель – это а. математическая модель, представляющая моделируемый объект в общем виде, без конкретизации числовых значений переменных б. модель линейного типа в. оба ответа неверны 15. Структура системы – это а. схема системы, образуемая устойчивыми связями б. реакция системы на «выходах» и ответы на воздействие других объектов или внешней среды на «входы» системы в. оба ответа неверны Во всех вопросах ответ а. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1 Дайте определение свойству объекта Ответ: характеристика объекта, выраженная в количественной или качественной форме, поддающаяся измерению/оценке. 2. Как определяется в числовой выборке среднее значение Ответ: математическое ожидание при равной вероятности получения наблюдений или отношение суммы значений на их число 3. Какие гипотезы могут проверятся с помощью критериев проверки гипотез Ответ: о виде распределения, о значении параметра выборки 4. По числу факторов на какие два типа делятся статистические модели Ответ: однофакторные и многофакторные модели 5. Какие типы прогнозных оценок можно получить с помощью модели Ответ: точечные и интервальные 6. Дайте определение понятия «риск» Ответ: риск – вероятность свершения неблагоприятного события, опасность 7. Определите понятие по определению: предположение относительно свойств генеральной совокупности, проверяемое по выборке Ответ: статистическая гипотеза 8. В каких пределах измеряется вероятность Ответ: от 0 до 1 (или от 0% до 100%) 9. В каких пределах измеряется риск Ответ: от 0 до 1 (или от 0% до 100%) 10. Дайте определение динамике наблюдаемого процесса Ответ: изменение; направленное развитие процесса во времени, наличие зависимости от предыстории. 11. Найдите максимальное значение по выборке (5, 9, 3, 7, 0) Ответ: 9 12. Дайте определение системе Ответ: система – это способ представления предмета исследования, в виде целостного образования, состоящего из взаимосвязанных элементов 13. Назовите понятие по определению: термин, который широко используется и относится к новым техническим решениям, призванным справиться с огромным количеством данных (объем), которые генерируются и/или передаются с высокой частотой Ответ: большие данные 14. Какая система называется статической Ответ: это система, состояние которой в текущий момент времени не зависит от предыстории 15. К какому виду случайной величины относится показатель «Индикатор выпадения осадков с вариантами - 0/1»: Ответ: дискретный 16. Назовите свойство выборки, позволяющее перенести результаты исследования на объекты генеральной совокупности Ответ: репрезентативность 17. К моментному или интервальному типу показателя относится сумма годовых осадков Ответ: интервальный 18. Вставьте пропущенное слово: ____ подход – это принцип познавательной и практической деятельности, который основывается на системном отражении действительности Ответ: системный 19. Вставьте пропущенное слово: Системный анализ – это область знаний изучения реальных объектов и процессов с использованием методов формализации, базирующаяся на применении ___ подхода Ответ: системного 20. Что такое «метод наименьших квадратов» Ответ: математический метод, применяемый для нахождения коэффициентов функциональной зависимости, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-4: Способен осуществлять научно-исследовательскую деятельность в области разработки программно-информационных систем ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Случайная величина – это а. свойство объекта, изменяющееся случайно, с определенной степенью вероятности, частоты б. заранее известное значение в. оба ответа правильные 2. Генеральная совокупность – это а. совокупность всех возможных вариантов реализации случайной величины при неизменных условиях сбора данных б. способ представления предмета исследования в. оба ответа правильные 3. Дисперсия – это а. степень рассеяния случайной величины относительно среднего значения б. наибольшее значение случайной величины в. Наименьшее значение случайной величины 4. Вероятность – это а. степень надежности/частоты свершения некоторого события б. модуль случайной величины в. оба ответа правильные 5. Математическая модель – это а. воспроизведение в виде математических выражений и функций наиболее существенных с точки зрения рассматриваемой проблемы свойств объекта б. модель, в которой учтены только линейные связи в. оба ответа правильные 6. Доверительный интервал – это а. интервал возможных значений случайной величины, соответствующий определенному уровню доверия б. интервал, включающий в себя ровно половину значений случайной величины в. оба ответа правильные 7. Линейная модель – это а. модель, в которой используются связи линейного характера б. модель, в которой используются связи нелинейного характера в. оба ответа правильные 8. Метод исследования объектов (процессов) с учетом наличия случайных факторов путем изучения выборки вариантов реализации случайных величин (свойств объекта) из генеральной совокупности – это a. метод выборочного наблюдения б. метод максимального правдоподобия с. метод анализа иерархий 9. Обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться – это а. машинное обучение б. цифровое обучение в. оба ответа правильные 10. Тип показателя «Влажность воздуха на 01.06.2020, 16:00 (%)» : а. моментный б. интервальный в. оба ответа неправильные 11. Априорная оценка – это а. оценка риска до получения опытных, реальных данных, результатов натурного эксперимента б. оценка границ доверительного интервала в. оба ответа верны 12. Временной ряд, состоящий из наблюдений за период 1999, 2002, 2003, 2004: а. неполный б. полный в. Оба ответа неправильные 13. Какая из перечисленных характеристик соответствует природе случайной величины: а. неопределенность б. предсказуемость в. однозначность 14. К какому виду случайной величины относится показатель «Индикатор выпадения осадков с вариантами - Да/Нет»: а. дискретный б. непрерывный в. оба ответа неверны 15. Термин (русскоязычная версия), который широко используется и относится к новым техническим решениям, призванным справиться с огромным количеством данных (объем), которые генерируются и/или передаются с высокой частотой – это а. большие данные б. малые данные в. оба ответа верны Во всех вопросах ответ а. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1. Чем отличаются генеральная и выборочная совокупности наблюдений Ответ: выборочная совокупность – часть генеральной 2. Что понимают под объемом выборки наблюдений Ответ: число объектов, наблюдений в выборке 3. Назовите два типа случайной величины Ответ: дискретная и непрерывная 4. Как определяется максимум в числовой выборке Ответ: наибольшее значение случайной величины по выборке 5. Чем управляемая переменная отличается от параметра Ответ: Управляемая переменная – свойство системы, на значение которой может оказывать воздействие лицо, принимающее решения. Параметр – постоянная величина, свойство системы относительно постоянное во времени и неизменяемое в процессе моделирования. 6. Как записывается линейная, однофакторная регрессионная модель Ответ: y =ax b 7. При каком значении средней величины относительной погрешности модель считается точной Ответ: средняя величина относительной погрешности должна быть менее 10% 8. Дайте определение понятия «риск» Ответ: Риск – вероятность свершения неблагоприятного события, опасность 9. В каких пределах измеряется вероятность Ответ: от 0 до 1 (или от 0% до 100%) 10. В каких пределах измеряется риск Ответ: от 0 до 1 (или от 0% до 100%) 11. В какой форме может быть выражено свойство объекта? Ответ: количественная и качественная формы 12. Является ли временной ряд произвольным набором наблюдений или данных Ответ: нет, это упорядоченные во времени наблюдения данные 13. По числу факторов на какие два типа делятся риски Ответ: однофакторные и многофакторные риски 14. Дайте определение априорным оценкам Ответ: оценка риска до получения опытных, реальных данных, результатов натурного эксперимента 15. Дайте определение апостериорным оценкам Ответ: оценки риска и ущерба, полученные на основе реальных данных частоты свершения негативных событий и реальных данных последствий полученного ущерба 16. Что понимают под устойчивостью системы Ответ: способность системы сохранять стабильное, целостное состояние 17. Дайте определение динамике наблюдаемого процесса Ответ: изменение; направленное развитие процесса во времени, наличие зависимости от предыстории 18. Вставьте пропущенное слово: Тенденция – это устойчивая закономерностьизменения процесса во ____. Ответ: времени 19. Найдите минимальное значение по выборке (5, 9, 3, 7, 0) Ответ: 0 20. Переведите вероятность возникновения негативной ситуации 0,1 в проценты Ответ: 10% КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ЗАКРЫТЫХ ВОПРОСОВ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Не предусмотрено |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета (для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме по билетам. В билет входит 2 вопроса: 1 вопрос теоретического характера и 1 вопрос практико-ориентированного характера. ВОПРОСЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА 1. Основные понятия предметной области: объект, предмет исследования, система, модель, методы моделирования. Прогнозирование: понятие, этапы, источники информации. 2. Классификация видов прогнозов. 3. Общая постановка задачи прогнозирования. 4. Тренд, тенденция, прогноз. Прогнозирование по тренду. 5. Временные ряды. Свойства временных рядов и их разновидности (полные и неполные, абсолютные, средние, относительные; моментные и интервальные и т.п.). 6. Размерность временных рядов (одномерные, двумерные и многомерные). 7. Требования к данным временного ряда. 8. Классификация методов исследования временных рядов (методы анализа, статистические модели, адаптивные модели, специальные методы). 9. Анализ временных рядов: специальные показатели (цепные и базовые). 10. Показатели устойчивости динамики. 11. Статистический анализ данных временного ряда. 12. Сглаживание временных рядов (экспоненциальное скользящее среднее, скользящее среднее, фильтр Хэмминга). 13. Спецификация и идентификация зависимостей. Методы спецификации (визуальный, анализ поля корреляции, опытный). 14. Методы идентификации зависимостей (метод наименьших квадратов и его применение для линейных и нелинейных зависимостей). 15. Разновидности моделей временных рядов: линейные и нелинейные. 16. Показатели адекватности однофакторных моделей (точность, реалистичность, работоспособность, чувствительность). 17. Ошибка модели, детерминация, СКО ошибки, стандартные ошибки коэффициентов модели. 18. Расчет доверительного интервала прогноза, получение точечных и интервальных оценок прогноза. 19. Статистические критерии проверки значимости тренда и коэффициентов модели: F-критерий, T-критерий. 20. Принципы адаптивного прогнозирования, модели AR. 21. Принципы адаптивного прогнозирования, MA. 22. Принципы адаптивного прогнозирования, ARMA. 23. Принципы адаптивного прогнозирования, ARCH. 24. Модель экспоненциального среднего. 25. Модели краткосрочного прогнозирования Брауна и Хольта. 26. Модель Бокса-Дженкинса. ВОПРОСЫ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ХАРАКТЕРА 1. Для временного ряда рассчитать абсолютный базисный прирост, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. В качестве базисного значения использовать значение на 2003 г. 2. Для временного ряда рассчитать абсолютный цепной прирост, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. 3. Для временного ряда рассчитать ускорение динамики, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. 4. Для временного ряда рассчитать базисный темп роста, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. В качестве базисного использовать значение на 2003 г. 5. Для временного ряда рассчитать цепной темп роста, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. 6. Для временного ряда рассчитать базисный коэффициент прироста, по полученному показателю определить среднее значение и размах вариации. В качестве базисного рассматривается уровень ряда на 2003 год. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС_2021_Основы прогнозирования_Зачет_Фундаменталы.doc
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Лукашин Ю. П. | Прогнозирование социально-экономических процессов: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | Директ-Медиа, 2017 | biblioclub.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Невская, Н. А. | Макроэкономическое планирование и прогнозирование в 2 ч. Ч.1: учебник и практикум для вузов | М. : Издательство Юрайт, 2020 | URL: https://urait.ru/bcode/453446 |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Электронная библиотека АлтГУ. http://www.lib.asu.ru | |||
| Э2 | Аналитическо-информационный портал "Финам". http://www.finam.ru | |||
| Э3 | РОССТАТ. Официальный сайт.http://www.gks.ru | |||
| Э4 | Электронная библиотечная система "Лань" . http://e.lanbook.com | |||
| Э5 | Научная электронная библиотека "Elibrary". http://elibrary.ru | |||
| Э6 | Электронная библиотечная система издательства "Юрайт". http://biblio-online.ru | |||
| Э7 | Издательство МЦНО (свободно-распространяемые книги). www.mccme.ru/free-books | |||
| Э8 | "Основы прогнозирования" страница дисциплины на Образовательном портале АлтГУ (Moodle) | portal.edu.asu.ru | ||
| Э9 | Онлайн курс "Автоматические инструменты измерений и методы анализа данных" | online.edu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Табличный процессор, текстовый процессор, операционная система, файловый менеджер, доступ к интернет, архиватор, Acrobat Reader.Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Аналитическо-информационный портал "Финам". http://www.finam.ru РОССТАТ. Официальный сайт.http://www.gks.ru | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 320Л | медиатека, читальный зал – помещение для самостоятельной работы | Учебная мебель на 15 посадочных мест; персональные компьютеры с выходом в информационно-телекоммуникационную сеть Интернет и электронную информационно-образовательную среду; |
| 202Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка HP - 14 единиц; мониторы: марка ASUS модель VS197DE - 14 единиц |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| 1. Для успешного освоения содержания дисциплины необходимо посещать лекции, принимать активное участие в работе на семинаре, практическом занятии, а также выполнять задания, предлагаемые преподавателем для самостоятельного выполнения. 2. Лекция. -На лекцию приходите не опаздывая, так как это неэтично. - На лекционных занятиях необходимо конспектировать изучаемый материал. - Для систематизации лекционного материала, который будет полезен при подготовке к итоговому контролю знаний, записывайте на каждой лекции тему, вопросы для изучения, рекомендуемую литературу. - В каждом вопросе выделяйте главное, обязательно запишите ключевые моменты (определение, факты, законы, правила и т.д.), подчеркните их. - Если по содержанию материала возникают вопросы, не нужно выкрикивать, запишите их и задайте по окончании лекции или на семинарском занятии. - Перед следующей лекцией обязательно прочитайте предыдущую, чтобы актуализировать знания и осознанно приступить к освоению нового содержания. 3. Практическое (лабораторное) занятие – это форма работы, где студенты максимально активно участвуют в освоении теории и методов. - Для подготовки к семинару необходимо просмотреть лекционный конспект, отметить наиболее непонятные моменты, прочитать литературу рекомендуемую преподавателем. - При использовании литературы важно запомнить, что любой источник должен нести достоверную информацию, особенно это относится к Internet-ресурсам. При использовании Internet - ресурсов в процессе подготовки не нужно их автоматически «скачивать», они должны быть проанализированы. Не нужно «скачивать» готовые рефераты, так как их однообразие преподаватель сразу выявляет, кроме того, они могут быть сомнительного качества. - В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы. - Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/). - В процессе подготовки и построения ответов при защите результатов типовых расчетных заданий не просто пересказывайте конспект лекции, содержание презентации или задания, но и проявите больше красноречия, используйте дополнительные сведения об изучаемом объекте, чтобы украсить ваше выступление. - При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы. 4. Самостоятельная работа. - При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на лекциях и практических занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. - Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. - Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. - При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. - Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. 5. Итоговый контроль. - Для подготовки к зачету/экзамену возьмите перечень примерных вопросов у методиста кафедры. - В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на лекции, практических занятиях. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу. - Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на лекции, семинарском занятии, изучите их самостоятельно. Если есть сомнения, задайте вопросы на консультации перед экзаменом. - Продумайте свой ответ на экзамене, его логику. Помните, что ваш ответ украсит ссылка на источник литературы, иллюстрация практики применения теоретического знания. |