Курс «Методы количественного» является базовой дисциплиной при подготовке специалистов по программе МВА, связанной с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес-среде.

В результате изучения курса слушатели получают основы теоретических знаний и практический опыт для статистического анализа данных, математического моделирования в бизнес-среде и принятия управленческих решений в условиях неопределенности.

Необходимо также знакомство с программным инструментарием для практического применения теории к анализу данных и принятию эффективных управленческих решений.

Изучение курса позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез, методы построения оптимизационных моделей, методы построения и оценки регрессионных зависимостей, элементы имитационного моделирования, методы экономического прогнозирования.

Целью данной дисциплины является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес-среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.

Дисциплина также имеет целью дать необходимые знания и навыки и для овладения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес-среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи книга содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.

Раздел I посвящен способам обработки количественной информации. Эти темы элементарны в математическом плане, но имеют большое практическое значение. Удивительно, что сложные исследования можно проводить элементарными средствами Excel (Анализ данных) и его расширений, например, StatPro.

Поскольку неопределенность является ключевым аспектом большинства проблем бизнеса, необходимы первоначальные представления о вероятности. Раздел II дает основные представления о вероятности и плотности распределения вероятностей, посвящен наиболее важным распределениям. Для выбора закона распределения, наиболее соответствующего статистической выборке, может использоваться программный инструмент BestFit. В разделе рассматриваются процедуры принятия решений в условиях неопределенности, которые предполагают, как правило, вычисления некоторых вероятностных характеристик. Удобным инструментом для подобных задач является Precision Tree.

Раздел III посвящен выборкам и методам их статистического анализа. Выборки возникают, когда невозможно или неэффективно обрабатывать весь набор данных. Например, аудиторские проверки крупных компаний на предмет соответствия их учета определенным стандартам. В разделе рассматриваются технические аспекты получения случайных выборок, описывается техника построения доверительных интервалов для статистических оценок различных параметров, описываются основные подходы к оценке статистических гипотез.

Для решения реальных задач необходимо программное обеспечение. Предлагаемое в нашем курсе программное обеспечение используется в ведущих компаниях. Основа — Microsoft Excel — наиболее распространенная среда. По данным еженедельника Computer Week, еще в конце 1995 г. Excel использовали в своей деятельности 60% московских организаций. За последние годы популярность Excel еще более возросла, что объясняется его органичной интеграцией в пакет Microsoft Office. Наряду со встроенными средствами Excel в курсе используются некоторые надстройки. Список встроенных средств и надстроек приведен ниже в таблице. Демоверсии некоторых из них включены в состав диска.

В качестве дополнительного материала на диске размещена демонстрационная версия аналитической платформы Deductor Professional (компания BaseGroup Labs) — это пакет приложений, предназначенный для быстрого и эффективного анализа информации. В нем сосредоточены самые современные методы извлечения, очистки, манипулирования и визуализации данных. С применением пакета Deductor становятся доступны моделирование, прогнозирование, кластеризация, поиск закономерностей, и многие другие технологии обнаружения знаний (Knowledge Discovery in Databases) и добычи данных (Data Mining). Основные компоненты пакета Deductor приведены в следующей таблице.

Для того чтобы стать квалифицированным пользователем этих программных средств, необходима хорошая практика. Все вышеперечисленные программные средства доступны в виде демоверсий, представленных на сайтах разработчиков.

Итоговая оценка по дисциплине выставляется в зависимости от суммы баллов, набранных за письменные работы.

Стандартная система оценки при проверке:

• Контрольной работы

  От 0 до 40 баллов

• Контрольно-курсовой работы

  От 0 до 60 баллов