Статистичний аналіз і моделювання соціально-економічних систем та процесів

Спеціальність: Управління персоналом та економіка праці
Код дисципліни: 7.051.02.O.004
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Економіка підприємства та інвестицій
Лектор: Кічор Володимир Петрович, к.т.н., доцент
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Формування знань, умінь та навиків, необхідних для: • постановки задач статистичного дослідження складних соціально-економічних систем; • формування інформаційної бази статистичного дослідження соціально-економічних систем; • використання сучасних інформаційних технологій обробки статистичних даних; • побудови статистичних моделей, орієнтованих на дослідження структури, характеру взаємозв’язків і закономірностей функціонування багатовимірних соціально-економічних об’єктів і процесів; • оцінювання параметрів побудованих статистичних моделей, тестування моделей на адекватність, формулювання висновків за результатами статистичного аналізу і моделювання.
Завдання: Загальні компетентності: ЗК2.Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. ЗК8.Здатність проводити дослідження на відповідному рівні. Фахові компетентності: ФК3.Здатність збирати, аналізувати та обробляти статистичні дані, науково-аналітичні матеріали, які необхідні для розв’язання комплексних економічних проблем, робити на їх основі обґрунтовані висновки. ФК4.Здатність використовувати сучасні інформаційні технології, методи та прийоми дослідження економічних та соціальних процесів, адекватні встановленим потребам дослідження. ФК6.Здатність формулювати професійні задачі в сфері економіки та розв’язувати їх, обираючи належні напрями і відповідні методи для їх розв’язання, беручи до уваги наявні ресурси. ФКС 1.1. Здатність розробляти й обгрунтовувати рішення щодо управління конкурентоспроможністю підприємства. ФКС 2.1. Здатність формувати інформаційне забезпечення, застосовувати аналітичний та методичний інструментарій для обґрунтування пропозицій та прийняття управлінських рішень щодо ведення бізнесу.
Результати навчання: ПРН1.Формулювати, аналізувати та синтезувати рішення науково-практичних проблем ПРН8. Збирати, обробляти та аналізувати статистичні дані, науково-аналітичні матеріали, необхідні для вирішення комплексних економічних завдань. ПРН9. Приймати ефективні рішення за невизначених умов і вимог, що потребують застосування нових підходів, методів та інструментарію соціально-економічних досліджень. ПРН10. Застосовувати сучасні інформаційні технології та спеціалізоване програмне забезпечення у соціально-економічних дослідженнях та в управлінні соціально-економічними системами. ПРН11. Визначати та критично оцінювати стан та тенденції соціально-економічного розвитку, формувати та аналізувати моделі економічних систем та процесів. КОМ 1. Донесення до фахівців і нефахівців інформації, ідей, проблем, рішень та власного досвіду в галузі професійної діяльності. АіВ 3. Здатність до подальшого навчання з високим рівнем автономності.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити: Немає Кореквізити: Економічна діагностика процесів інтелектуалізації підприємства Інноваційна економіка
Короткий зміст навчальної програми: Вивчення дисципліни спрямоване на формування у студентів теоретичних знань і практичних умінь, необхідних для дослідження характеру взаємозв’язків між показниками складних соціально-економічних систем, виявлення закономірностей їх функціонування і передбачення тенденцій розвитку на основі методів кореляційно-регресійного, факторного, кластерного, дискримінантного і дисперсійного аналізу.
Опис: Концептуальні засади та інструментальні засоби статистичного дослідження складних соціально-економічних систем. Кореляційно-регресійний аналіз як інструмент дослідження соціально-економічних об’єктів і процесів. Моделювання динаміки соціально-економічних систем. Застосування дисперсійного аналізу для дослідження соціально-економічних систем. Ранжування і класифікація багатовимірних об’єктів і процесів. Поняття, завдання і процедури дискримінантного аналізу. Задачі і методи факторного аналізу. Статистичний аналіз і моделювання з використанням нейронних мереж.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль передбачає: 1)оцінювання знань під час лабораторних занять: оцінювання виконання лабораторної роботи; оцінювання захисту лабораторної роботи; 2)оцінювання виконання та захисту контрольних робіт; 3)контрольне тестування у ВНС.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль (100): виконання та захист лабораторних робіт (63%); виконання та захист індивідуальної контрольні роботи (20%); контрольне тестування (17%).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Благун І.С. Економічне прогнозування: теоретичні та прикладні аспекти: підручник / І.С.Благун, В.П.Кічор, Н.Є.Селюченко; за ред.В.П.Кічора. Львів: Растр 7, 2020. - 290 с. 2. Кічор В. П., Фещур Р. В., Якимів А. І. , Копитко С. Б. Економіко-статистичне моделювання: навч. посібник / за ред. В. П. Кічора. Львів: Растр-7, 2017. - 350 с. 3. Благун І.С. Статистичний аналіз і моделювання соціально-економічних систем та процесів: підручник / І. С. Благун, В. П. Кічор, Д.І.Скворцов, Р. В. Фещур, С.І. Благун; за ред. В. П. Кічора. Львів: Растр-7, 2022. - 400 с. 4. Прогнозування соціально-економічних процесів: навч. посібник / Т.С.Клебанова та ін. Харків: ХНЕУ ім. Кузнеця, 2015. - 576 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).