Нужна ли современному экономисту математика?

Что из себя сегодня представляет успешно развивающееся производство? Ответ очевиден – производство, которое постоянно обновляет свою техническую базу, внедряет новые наукоемкие технологии. Весь процесс сопровождается современными управленческими решениями экономического профиля. Решения касаются рационального управления производством, анализа перспектив развития компании и не только. Все это, в свою очередь, требует от современных экономистов владения новыми методами анализа, прогнозирования, методами принятия стратегических решений и т.д. Все эти методы имеют серьезную математическую составляющую. Именно математика лежит в основе статистических и количественных методов решения типовых организационно-управленческих задач. Знание адекватной математической модели производства позволит не только организовать его эффективное управление, но и снизит экономические риски. Мы больше не будем Вас уговаривать, что математика для современного экономиста важна. Вместо этого, посмотрим какие дисциплины математического профиля изучают сегодняшние студенты экономических специальностей?

Поскольку наш проект matematyka-po-polsku.com имеет отношение к образованию в Польше, то в качестве примера возьмем один из польских ВУЗов. Сразу отмечу, университет выбран совершенно случайным образом. Информация взята на страницах официального сайта университета.

Группу А (№1-№9) составляют базовые (обязательные) дисциплины. Это значит, что на аналогичной специальности в другом ВУЗе также изучают эти дисциплины. Среди девяти дисциплин, кроме №2 «Matematyka», математическими также являются: №1 «Ekonometria», №8 «Statystyka opisowa». Что изучают и чему учатся студенты в рамках этих дисциплин (информация взята с официального сайта университета без поправок)

№1 «Ekonometria»

Efekty kształcenia:

Umiejętności i kompetencje: przygotowanie w zakresie rozumienia roli i miejsca ekonometrii w analizach i badaniach ekonomicznych; rozumienia modeli ekonometrycznych i zasad konstruowania modeli z jedną zmienną objaśniającą; prognozowania w oparciu o modele ekonometryczne; wykorzystywania metodologii badań operacyjnych; prognozowania, konstruowania i wykorzystywania modeli decyzyjnych; interpretowania danych wynikających z programowania matematycznego.

Treści kształcenia:

Teorie ekonomii a modelowanie ekonometryczne. Model ekonomiczny, model ekonometryczny. Cele i metody ekonometrii, klasyfikacja modeli ekonometrycznych, etapy modelowania ekonometrycznego, specyfikacja zmiennych modelu. Regresja liniowa z jedną zmienną objaśniającą. Metoda najmniejszych kwadratów, metoda momentów. Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie. Model procesu decyzyjnego. Programowanie liniowe. Metody - graficzne i simpleks. Dualność w programowaniu liniowym. Programy komputerowe z zakresu programowania matematycznego.

№8 «Statystyka opisowa»

Efekty kształcenia:

Celem nauczania jest zapoznanie studentów z metodami pozyskiwania, gromadzenia, opracowywania, prezentacji, sumarycznego opisu i interpretacji danych liczbowych odzwierciedlających różne zjawiska ekonomiczno-społeczne. W trakcie zajęć studenci zdobywają wiedzę i umiejętności pozwalające dobrać odpowiednie narzędzia z zakresu statystyki opisowej do analizy badanych problemów.

Treści kształcenia:

Statystyka jako nauka. Przedmiot, zadania i organizacja badań statystycznych. Charakterystyka procesu badania statystycznego. System państwowej informacji statystycznej. Podstawowe pojęcia i definicje. Klasyfikacja cech, skale pomiarowe. Czynności poznawcze w statystyce, klasyfikowanie, porządkowanie, określanie związków. Etapy badania statystycznego. Opracowanie i prezentacja materiału statystycznego. Kryteria i techniki oceny materiału statystycznego. Prezentacja tabelaryczna i graficzna danych statystycznych. Porządkowanie i grupowanie danych statystycznych. Szeregi statystyczne. Wykresy statystyczne. Metody opisu struktury zbiorowości statystycznej. Podstawowe statystyki opisowe: położenia, dyspersji, asymetrii i koncentracji. Metody indeksowe opisu dynamiki zjawisk społeczno-gospodarczych. Opis siły związku i zależności między zjawiskami społeczno-gospodarczymi. Pojęcie związków korelacyjnych i zależności regresyjnych. Współczynniki korelacji oparte na statystyce chi-kwadrat. Korelacja rang. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona. Klasyczne modele trendu. Ustalenie postaci analitycznej, weryfikacja merytoryczna i statystyczna, interpretacja parametrów strukturalnych. Dekompozycja szeregów czasowych. Metody wykrywania i wyodrębniania wahań sezonowych. Sumaryczny opis złożonych zjawisk. Etapy konstrukcji cechy syntetycznej. Konstruowanie syntetycznych mierników rozwoju. Klasyfikacja i typologia jednostek statystycznych.

Не пугайтесь новых слов, названий методов и т.д. Все это можно разобрать и выучить, все придет постепенно в процессе Вашей учебы. В университете Вас научат всем этим пользоваться не только через теорию, но и практику. Вы обязательно станете профессионалом в области экономики. Сейчас делайте то, что от Вас зависит. Если Ваш выбор - экономическая специальность - учите математику!