На сегодняшний день у профессоров и всего педагогического сообщества в сфере высшего профессионального образования уже не вызывает сомнения, по сути свершившийся факт – старая форма проведения изолированных курсовых работ по дисциплинам учебных планов ВПО в современных условиях развития информационного пространства и требований к выпускаемым специалистам – не отвечает потребностям ни рыночного хозяйства, ни технического прогресса, ни государства, ни самих выпускников ВУЗов. Данная констатация касается всех областей подготовки специалистов: педагогики, медицины, техники, военных наук, экономики, юриспруденции и др. Удаленность требований старого формата курсовых работ от профессиональных компетенций, обозначенных в государственных образовательных стандартах, относительная замкнутость дидактических единиц, составляющих теоретическую базу изучаемых дисциплин, отсутствие междисциплинарной основы, а следовательно, многогранности и комплексности содержательной части курсовых работ, обусловили необходимость повсеместного формирования новой модели учебно-исследовательского (учебно-научного) этапа подготовки специалиста – курсового проектирования. 1. Понятие и сущность курсового проекта Учебными планами подготовки специалистов высшими учебными заведениями предусматриваются самостоятельные работы, выполнение которых носит аттестационных характер, то есть их результат, либо имеет оценку, «идущую в диплом» наравне с зачётами и экзаменами, либо является обязательной ступенью, дающей допуск к экзамену или зачёту. Как правило, для гуманитарных направлений это следующие виды самостоятельных работ. Курсовая работа направлена на анализ, исследование, изучение теории, её основу составляет именно теоретическая часть. Основные задачи курсовой работы также носят теоретический характер: изучить литературу на поставленную тему, исследовать ключевые понятия, сравнить теоретические постулаты и практические данные, дать авторские рекомендации. Основные методы при написании курсовой работы – диалектики и научного синтеза. Практикум, основу которого составляет расчётная часть, направлен на формирование и демонстрацию курсантами навыков работы с документами и применения математически и содержательно, с точки зрения экономического и статистического анализа, обоснованных формул, что позволяет получить определённые количественные характеристики для дальнейшей качественной оценки. Основные методы при выполнении практикума – математического анализа и индукции. Курсовой проект – вид самостоятельной учебной работы обучающихся, целью которого является формирование умений и навыков применения полученных знаний по одной или нескольким изученным дисциплинам для решения конкретной задачи профессиональной направленности, что предопределяет его основой – практическую часть, с обязательным оформлением соответствующей расчетно-графической и проектно-конструкторской документации. Основные методы – специальные, присущие той дисциплине, по которой выполняется курсовое проектирование, а также табличный и графический. Отличие курсового проекта: - от курсовой работы заключается в том, что его основу составляет именно практическая часть, связанная с выполнением прикладной и (или) проектной задачи, и насыщенная наглядным представлением хода исследования, его поэтапных результатов. Таким образом, курсовой проект сложнее, так как требует от курсанта не только знаний теории, то есть о том, как надо применять комплекс методов, чем и ограничивается курсовая работа, а умения практического применения теоретически обоснованных методов для решения прикладных задач, выработки практических рекомендаций. То есть е «как надо», а «так надо». Теоретико-методологическая составляющая в курсовом проекте присутствует только в той мере, в которой предназначена для достижения цели и решения задач конкретного прикладного исследования: установление границ объекта, его свойств во взаимодействии с внешней средой, определение предмета исследования и обоснование специальных методов, составляющих инструментарий той дисциплины, по которой выполняется курсовой проект; - от практикума требует обоснованности действий в части доказательности того, что выбираемый на каждом этапе исследования путь, является самым правильным, то есть математически, критериально подтверждённым и соответствующим причинно-следственной логике, воплощаемой в пространственных закономерностях и временных тенденциях; заканчивается содержательной интерпретацией самостоятельно полученных результатов, выработкой практически ориентированных предложений. Статус курсового проекта выше практикума также масштабностью цели и задач прикладного исследования, мышления и его творческого проявления. Цель курсового проектирования по Статистике как элемента учебного плана заключается в интегрированной практической реализации полученных курсантами знаний по всей совокупности дидактических единиц, вынесенных на изучение в различных дисциплинах кафедры; сгенерировать эти знания в целостный комплекс теоретико-методологической и практической подготовки специалиста в сфере обеспечения экономической безопасности. 2. Специфика курсового проекта по Статистике Курсовой проект по Статистике носит междисциплинарный характер и является формой организации и выполнения учебно-исследовательской работы курсантов, охватывает все объекты экономических исследований, отражаемых в информационно-аналитических системах. Объектами изучения выступают экономические активы и прочие ресурсы хозяйственно-экономической деятельности, являющиеся, факторами, определяющими и формирующими результаты функционирования экономических систем любого уровня: основные и оборотные фонды, специфика которых изучается в «Бухгалтерском учёте», «Экономическом анализе», «Экономике организаций», трудовые ресурсы, которым отводится существенное место в «Экономической теории»; финансовые отношения по формированию единого бюджетного фонда страны и регионов, которые курсанты изучают в рамках дисциплин «Финансы», «Налоги и налогообложение»; отраслевые системы, такие как транспорт, энергетика, производство, безопасность и правопорядок, изучаемые в ходе освоения дисциплин «Экономическая безопасность», «Судебно-экономическая экспертиза» и т.д. Кроме того, теоретико-методологическая база практических расчётов, выдвижения и проверки гипотез, содержательная интерпретация результатов, полученных по итогам курсового проектирования по Статистике, базируются на диалектическом единстве и общих законах общественного развития и познания, сути причинно-следственных связей, обоснованных комплексом гуманитарных дисциплин, в первую очередь, «Философией». Именно многоотраслевой охват объектов статистического исследования и связь статистики с другими дисциплинами учебного плана подготовки специалистов по Экономической безопасности предопределяют междисциплинарный характер курсового проекта по Статистике. Перечисленные объекты, качественное содержание которых, изучалось в ходе освоения дисциплин кафедры, становятся в курсовом проекте по Статистике объектами статистического исследования, а предметной областью в отношении этих объектов становится статистическая методология, призванная дать количественную оценку состоянию и развитию объекта, соответствующего теме курсового проекта, вскрытым в ходе исследования закономерностям, выраженным в причинно-следственных связях, факторному влиянию на результат функционирования системы, изменениям во времени и прогнозу показателей. Таким образом, в курсовом проекте по Статистике речь идёт о «горизонтальной» связи с другими дисциплинами, заключающейся в детальной разработке конкретного объекта экономических отношений; а «вертикальная» комплексность реализуется в предметной части - поэтапном приложении статистической методологии, которая относительного каждого конкретного объекта будет носить прикладной характер, что даст возможность каждому курсанту реализовать свой творческий потенциал. Поэтапное применение статистической методологии обосновано в общей теории статистики, а статистические методы, присущие этим этапам, составляют комплекс дидактических единиц дисциплины «Статистика», которые изучаются курсантами в ходе её освоения. Это и определяет уникальность данного курсового проекта: последовательность применения статистических методов и, тем самым, выполнения курсового проекта в целом, совпадает с последовательностью освоения курсантами этих методов на лекционных, семинарских, и главное, практических занятиях. Такая корреляция позволяет курсанту постоянно, в течение всего времени, отведённого на освоение дисциплины, взаимодействовать с научным руководителем, выполняя разделы курсового проекта по мере пополнения своего багажа теоретических знаний и овладения практическими навыками. Выполнение курсового проекта по Статистике соответствует таким компетенциям специалиста в области экономической безопасности, как: способность осуществлять письменную и устную коммуникацию на русском языке, логически верно, аргументированно и ясно строить устную и письменную речь; способность анализировать свои возможности, самосовершенствоваться, адаптироваться к меняющимся условиям профессиональной деятельности и изменяющимся социокультурным условиям, приобретать новые знания и умения, повышать свой интеллектуальный и общекультурный уровень, развивать социальные и профессиональные компетенции, изменять вид и характер своей профессиональной деятельности и др.[10] Информационной базой прикладного статистического исследования в рамках курсового проектирования выступают фактические официальные данные федеральной службы государственной статистики об институциональной финансово-хозяйственной деятельности коммерческих, кредитных, страховых и государственных организаций в регионах [2]; ведомственной статистики Министерства внутренних дел Российской Федерации, разрабатывающей показатели экономической преступности и результатов противодействия ей органами внутренних дел по борьбе с экономическими преступлениями и противодействию коррупции. Курсовой проект по Статистике требует владения серьезными навыками: работа с формулами, таблицами, расчетами, графиками, построение моделей и компьютерное протоколирование. Расчётную составляющую курсового проекта понадобится освоить как вручную, так и на компьютерах - в среде прикладных статистических программ и приложений. Очевидно, что багажа теоретических знаний должно быть достаточно, как для работы с ними, так и для проекта в целом: это компетенции освоенных дисциплин, особенности конкретного прикладного статистического исследования в рамках курсового проекта. 3. Содержание курсового проекта по Статистике 3.1. Этапы и программно-методологические вопросы статистического исследования в курсовом проектировании Курсовой проект по дисциплине Статистика является самостоятельной учебно-исследовательской работой прикладного характера, в процессе которой курсантом, как следует из выше обоснованного, закрепляются полученные знания по: - общей теории статистики и социально-экономической статистике, в части владения статистическим инструментарием для его прикладного применения в анализе, моделировании и прогнозирования развития конкретного объекта статистического исследования; - смежным дисциплинам, где вскрывается специфика различных явлений общественной жизни, которые в свою очередь составляют качественную основу, свойства и границы объекта статистического исследования, что предопределяет те скрытые причинно-следственные связи, подтверждение и статистическое описание которых с помощью типологизации, моделей и трендов войдёт в состав задач каждого конкретного курсового проекта. Научное исследование любого объекта состоит из последовательных, связанных логикой этапов [2]: I. Выдвижение гипотез; II. Планирование исследования; III. Сбор информации; IV. Проведение экспериментальных расчетов; V. Опровержение или неопровержение гипотез; VI. Интерпретация результатов. Приведённая схема этапов исследования является общенаучной для всех областей общественных, естественных и специальных наук, что предполагает неизбежность её спецификации для каждой предметной области. Например: • IV этап, прописанный в данной схеме короткой фразой, в экономических, и в частности статистических исследованиях, является столь трудоёмким, информативным и содержательным, что его детализация в данном случае будет тесно коррелировать с оглавлением курсового проекта; • I и II этапы именно статистического исследования настолько переплетены между собой, что их выполнение фактически будет не последовательным, а параллельным: - последовательность решения задач, поставленных и направленных на достижение цели, сама формулировка цели, установление объекта и обозначение предмета, по сути и являются планированием исследования, которое презентуется и занимает значимую часть во введении курсового проекта; - последовательность задач, объективно обусловленная логикой исследования, определяет очерёдность действий по теоретическому обоснованию и применению статистических методов, что находит отражение также в оглавлении курсового проекта; - последовательность применения статистических методов, составляющих инструментарий решения поставленных задач, в свою очередь и подчинена проверке гипотез, выдвижение которых осуществляется в теоретическо-методологическом обосновании исследования, которому отводится столь существенное место также во введении курсового проекта. Таким образом, параллельное выполнение двух этапов требует диалектического осмысления специфики изучаемого объекта, единства всех действий, предшествующих непосредственной работе со статистическими данными, каждое из которых выступает элементом комплексности и многогранности подготовки статистического исследования. Актуальность выбранного направления, формулировка его цели, постановка задач, установление объекта и обозначение предмета соответствуют реализации в большей части второго этапа статистического исследования и составляют основу введения курсового проекта. Актуальность означает раскрытие существенной, возможно исключительной значимости изучаемого объекта для народного хозяйства (не путать с национальной экономикой – прим. авт.), его места в социально-экономическом развитии регионов, вклада в формирование жизненного уровня населения; перспектив развития и проблем применения, адаптации и апробирования, совершенствования и наращения статистической методологии для комплексного исследования выбранного объекта. Установление объекта сужает выбранное направление, очерчивая некие контуры, внутри которых будет заключена целостная совокупность единиц наблюдения, из которых состоит данный объект исследования, либо речь идёт об очерчивании некоего сегмента из масштабного явления общественной жизни. Например, если изучению подлежит развитие транспортного комплекса, и тема сформулирована как «Статистическое исследование транспортного комплекса России», то объектом исследования в этом случае могут стать транспортные коммуникации в ограничивающей формулировке «Объектом исследования в курсовом проекте выступает сеть автомобильных дорог России как комплекс путей сообщения, вносящих наибольший вклад в транспортировку грузовых отправлений», либо «Объектом исследования выступают ресурсы железнодорожного транспорта как отрасли по оказанию услуг пассажирских перевозок, обеспечивающей межрегиональную мобильность населения». Если направление изучения связано с экономической преступностью, рамки объекта могут быть очерчены как «деятельность подразделений органов внутренних дел по противодействию экономической преступности», либо «материальный ущерб, нанесённый гражданам, организациям и государству, как стоимостная оценка последствий выявленных и раскрытых преступлений экономической направленности». Как видим, любая тема курсового проекта, связанная с тем или иным направлением изучения, аккумулирует в себе огромный ассортимент статистических исследований, предопределяемых чётким установлением объекта. Из этого следует, что количество курсантов, выбравших одну и ту же тему из списка примерных тем, неограниченно. Это обстоятельство вносит существенный положительный вклад в создание и развитие определённой научной школы, так как позволяет разрабатывать одну тему нескольким курсантам многогранно и всесторонне. Тем более, что формально допускается корректировка каждой темы из примерного перечня, уточнение которой обуславливается выбором и установлением объекта статистического исследования в курсовом проекте. Указанное обстоятельство является также залогом самостоятельности выполнения курсового проекта, индивидуального подхода к его разработке и проявления творческого потенциала каждым курсантом. Возможные (примерные) направления статистического изучения представлены в названиях граф таблицы 1. Таблица 1 – Направления и инструментарий исследования в курсовом проекте по Статистике Укрупнённые объекты: Сферы экономической деятельности Социальная сфера Агропромышленный комплекс Обрабатывающие производства Транспорт Торговля Строительство Экспорт и импорт Инвестиции ****** Финансы и кредит Образование Здравоохранение Уровень жизни Миграция ****** Преступность Этапы и методы: I - диалектический * II, III – статистического наблюдения * IV – сводки и группировки, средних величин, корреляции и регрессии, относительных величин, аналитического выравнивания и прогнозирования, динамической регрессии * V - проверки значимости рассчитанных параметров регрессии и трендов * VI – индукции и синтеза * III-V – наглядного представления данных: табличный, графический * Пересечение граф и строк и предопределяет уточнение объекта исследования, что отражается в точной формулировке темы, и содержании исследования, что, в свою очередь, презентуется в оглавлении курсового проекта. Транспортная тематика, обозначенная в таблице звёздочками и которую мы начали уже рассматривать в качестве примера, может при формулировке темы как «Статистическое исследование автотранспортных коммуникаций» иметь следующее оглавление, выстроенное, исходя из представленной в схеме логической последовательности этапов: Введение Глава 1. Теоретические основы статистического изучения коммуникаций автомобильного транспорта в России 1.1. Автодорожная сеть в единой системе транспортного комплекса как объект статистического исследования 1.2. Основные классификации, необходимые для статистического изучения автотранспортных коммуникаций 1.3. Система статистических показателей, применяемая для анализа автомобильных дорог как важнейшего ресурса экономики Глава 2. Статистическое изучение взаимосвязей показателей транспорта и социально-экономического развития 2.1. Систематизация статистических данных об автотранспортных магистралях на основе метода группировок 2.2. Моделирование взаимосвязей показателей автодорожных ресурсов и социально-экономического развития на основе метода корреляции и регрессии Глава 3. Статистическое изучение динамики показателей автотранспортных коммуникаций 3.1. Расчет основных характеристик рядов динамики в изучении автомобильных магистралей и дорог России 3.2. Выявление тенденций развития автотранспортных недвижимых активов на основе метода аналитического выравнивания и прогнозирования 3.3. Построение динамических регрессионных моделей для исследования тенденций и прогноза автотранспортных коммуникаций в России Заключение Список литературы Приложения Примерный перечень тем курсового проектирования представлен ниже в отдельном пункте данного учебного пособия. При формулировании цели каждого конкретного статистического исследования должен учитываться его уровень. Подчас, целям, которые ставят будущие специалисты, обучающиеся по программе ВПО, могут позавидовать даже уже состоявшиеся, признанные и авторитетные учёные. Необходимо помнить, что продвижение науки осуществляются в докторских диссертациях; научные результаты, обладающие признаками научной новизны и потенциальной практической значимостью, выступают обязательным атрибутом кандидатских диссертаций. Поэтому, не надо насыщать высокой наукой целевую установку и связанные с ней задачи. Курсанты должны изучить, систематизировать, рассчитать, представить, обобщить и наметить перспективы. Пример формулировки цели в курсовом проекте по Статистике можно иллюстрировать так: «провести комплексный статистический анализ транспортной отрасли на основе систематизации имеющихся теоретических положений отраслевой статистики и прикладного применения математико-статистических методов». Комплекс задач, связанный с достижением цели в курсовом проекте по любой теме подчинён и отражает этапы статистического исследования, отражённый в вышеприведённой схеме и представленные в оглавлении. Например, так: «отразить сущность и значение транспортного комплекса, его внутреннее содержание и возможности количественных оценок на основе статистических классификаций и системы показателей; сформировать однородные группы регионов и выявить статистические закономерности, определяющие результат функционирования транспортного комплекса на основе методов группировки, корреляции и регрессии; дать количественное описание тенденций развития и построить прогноз основных показателей транспорта на основе трендовых методов анализа». 3.2. Гипотезы и обоснование научного статистического исследования в курсовом проекте То обстоятельство, что гипотезы обозначены как первый этап исследования, вовсе не означает, что на этом работа с ними заканчивается. Означает это лишь то, что начинать исследование без них не только нельзя, но и невозможно. Гипотезы выдвигаются, конкретизируются и проверяются на протяжении всего исследования. В первой главе, где даётся представление объекта исследования с позиций качественных характеристик, что определяет его отличие от любых других объектов, характеристик его свойств, которые являются внешним проявлением качества, гипотезы объединены в некий общий вектор, который тоже можно назвать обобщающим качественным предположением. Например, продолжая использовать как иллюстрацию статистическое исследование транспортного комплекса, в первой главе гипотезы могут концентрироваться в такой формулировке: «результат коммуникационного прироста, призванный нарастить мобильность и производительность грузового автотранспорта, и выраженный в увеличении протяжённости автодорог и площади автомобильного покрытия, напрямую зависит, как от потребности в таком накоплении материального капитала, так от возможности его ресурсообеспечения, что предопределяет исследование отрасли (отраслевого комплекса или вида экономической деятельности) на основе таких показателей, как: • ввод в действие автомобильных дорог – результат развития объекта исследования (зависимая переменная Y); • грузооборот автомобильного транспорта (Х1), количество дорожно-транспортных происшествий (Х2), затраты на ремонтные работы действующих автомобильных дорог (Х3), увеличение протяжённости железных дорог (Х4) – показатели, характеризующие те факторы, которые диктуют необходимость инициации роста результативной переменной; • стоимость государственных контрактов на дорожное строительство (Х5), размер государственных субсидий капитального характера из бюджетов всех уровней на строительство автомобильных дорог (Х6); инвестиции в основной капитал автодорожного строительства (Х7) – показатели, характеризующие факторы, определяющие материальные возможности капиталообразования, натурально-вещественной формой которого станет прирост автомобильных магистралей и дорог». Таким образом, мы видим, что работа над гипотезой и программой статистического наблюдения, а это и есть перечень показателей, подлежащих разработке, переплелись в единое целое, при этом выдерживая логическую последовательность: от общей формулировки предположения - гипотезы до её конкретизации в форме перечня результативного (Y) и объясняющих показателей (Х1, Х2, ….., Хm-1) – программы статистического наблюдения. В дальнейшем, по мере применения статистических методов и получения соответствующих выходных оценок, имеющих числовое выражение, можно говорить о количественной стороне, как выдвижения гипотез, так и результатов их проверки. Продолжая рассматривать межотраслевой транспортный комплекс как пример, детализация общей гипотезы, ориентация на количественную оценку и проверку методами корреляции и регрессии может иллюстрироваться так: «предположим положительную связь между вводом в действие новых автодорог и затратами на ремонт уже действующих, так как значимость эффекта от ремонта подчас весьма сомнительна: многократный ремонт одного и того же участка по своей суммарной стоимости может превысить затраты на создание новых автодорог с более высоким качеством и технологическими свойствами. Вместе с тем, парная корреляция может быть и отрицательной, указывающей на то, что снижение расходов на ремонтные работы дорожных коммуникаций, ввиду их низкого эффекта, связано с перераспределением материальных и трудовых ресурсов в сторону нового строительства» или «одновременно влияние ввода в действие железных дорог может иметь обратное влияние на результативный показатель, так как речь идёт о ресурсах-конкурентах, то есть железнодорожные коммуникации в своём наращении могут снизить потребность в грузовых автоперевозках грузов и тем самым способствовать снижению показателя ввода в действие автомобильных дорог». Перед применением метода динамической регрессии, основываясь на прогнозах факторных показателей, полученных на этапе аналитического выравнивания, гипотезы могут отражать предположения относительно роста или снижения ввода в действие новых автомобильных дорог под влиянием именно тенденций и ожидаемых изменений у признаков-факторов. Ранее отмечалось, что теоретическая составляющая курсового проекта присутствует в нём как обоснование статистического исследования, то есть в объеме и по содержанию, необходимым для проведения практических расчётов, пояснения гипотез и уточнения сущности объекта и области его учёта, классификационной дифференциации единиц наблюдения, системы статистических показателей, характеризующих, как непосредственно сам объект или явление, так и условия его существования и развития, в том числе тех, которые уже составляют программу статистического исследования. Перечисленные в данном разделе аспекты находят отражение в первой главе курсового проекта по Статистике. 3.3. Решение задач статистического исследования на основе методов общей теории и математической статистики 3.3.1. Статистическое наблюдение и статистическая сводка в курсовом проектировании Согласно теории статистики, и это обозначено в пункте III вышеприведённой схемы, следующим этапом статистического исследования выступает статистическое наблюдение, которое в силу своей наукоёмкости, по сути «наука в науке», и практическая деятельность, результатом которой является сформированный, готовый к обработке математико-статистическими методами массив числовой информации. В рамках курсового проекта по экономической статистике источником сведений будут не опросы, и уж тем более не непосредственное наблюдение, а официальная статистическая информация и ведомственная отчётность, сведение которых в общие таблицы связано с определёнными проблемами. Необходимо помнить и о единстве признаков для всех первичных составляющих совокупности, представляющей объект исследования, будь то совокупность выборочная, или генеральная. Формирование массивов числовой информации, в отношении которых будут применены сложнейшие методы статистического анализа, представляет собой крайне трудоёмкую процедуру, требующую терпения и проявления настойчивости на этом первом шаге практической части курсового проекта. Это связано с тем, что приходится в один числовой массив сводить сведения из информационной базы различных ведомств. Отсутствие информации по какому-либо показателю на сайте или публикациях одного ведомства, например, Росстата, влечёт необходимость поиска подчас очень долгого в базах других органов исполнительной власти или прочих интернет-ресурсах. Здесь приходится сталкиваться с проблемой сопоставимости данных, что в первую очередь касается различной региональной разбивки: так в одном источнике по нескольким показателям Тюменская область структурирована на три субъекта, а в другом источнике по недостающему показателю эта же область детализируется иначе, что требует проведения соответствующих дополнительных вычислений. Кроме того, наличие или, наоборот, отсутствие данных о регионах, вошедших в состав России с 2014 года, также диктует необходимость постоянного мониторинга сопоставимости данных. При работе же с прочими открытыми интернет-ресурсами требуется постоянный контроль за достоверностью сведений. Основные наши сайты и источники сведений при выполнении курсового проекта по статистике: сайт Федеральной службы государственной статистики → официальная статистика → региональная статистика https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sep_region1.htm; Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) https://www.fedstat.ru/, сайты Министерства финансов и Федерального казначейства, форма 5-БЭП УЭБиПК МВД России. Итак, сформирован статический массив, содержащий числовые ряды показателей, варьирующих в пространстве: от одной единицы наблюдения к другой, то есть сведения по регионам, характеризуемым показателями, вошедшими в программу статистического наблюдения, которую, в свою очередь и как мы отмечали ранее, можно считать продуктом сформулированной общей гипотезы исследования. 3.3.2. Типологизация и статистическое моделирование в выявлении закономерностей Мы готовы перейти к выполнению основного - IV этапа статистического исследования в рамках курсового проекта. Систематизация данных осуществляется благодаря применению метода группировки, результатом которой является формирование типологически однородных групп. Метод группировок следует применять в его традиционной разработке, в той чёткой алгоритмизации, которой обучающиеся овладевает в качестве практического навыка в аудиторное время работы на практических занятиях по дисциплине Статистика. Данная типологизации преследует решение двух основные задач: во-первых, ранжирование групп регионов по их средним значениям показателей позволит сделать самые первые, предварительные выводы о характере и степени подтверждения гипотез(ы); во-вторых, это сам факт формирования однородных по масштабам и специализации экономики групп регионов, что позволяет характеризовать их как самостоятельные структурные составляющие объекта исследования, удовлетворяющие требованиям количественной однородности, то есть отсутствие аномальных числовых значений по показателям. Это, при необходимости позволит строить и регрессионные уравнения для каждой группы регионов (или других единиц наблюдения), проводить сравнительный анализ коэффициентов корреляции и параметров регрессии исходя уже из региональной специфики каждой группы. Далее в отношении массива исходных данных применяется метод регрессии для построения моделей, дающих количественное описание влияния объясняющих факторов на результат функционирования всей системы – результативный показатель. [2] На этапе пошагового регрессионного анализа математический аппарат может вступить в некоторое противоречие с экономической природой исследуемого явления, процесс которого и моделируется. Речь идёт о том, что при достижении должного уровня детерминации и адекватности регрессионного уравнения по F-критерию, не следует чрезмерно увлекаться математическим установлением значимости непосредственно самих параметров регрессии b1, b2,…, bm-1, что за многие десятилетия стало, на наш взгляд слишком преувеличенным требованием, а с содержательной точки зрения вообще необоснованным. Иными словами, включение или невключение того или иного объясняющего показателя, мало изменяющее общую детерминацию, приверженцами математического обеспечения статистики со ссылкой на низкое значение критерия t-статистики трактуется как недопустимость в моделе этой объясняющей переменной. Школа экономической статистики, напротив, считает, что на этапе работы с конкретными переменными, при уже достигнутой должной значимости модели в целом, ориентироваться надо именно на субъективную составляющую, подкреплённую исследовательским опытом, то есть на содержательную целесообразность присутствия каждой объясняющей переменной в модели. Ещё раз подчеркнём, это не ухудшит математическое качество регрессионного уравнения. При этом надо помнить, что модель не должна быть перегруженной, а значит только наиболее существенные с экономической точки зрения и причинно-следственных связей объясняющие показатели должны моделировать процесс получения результата. Именно математическая адекватность модели в целом, представленная высоким уровнем детерминации, содержательная под экономической призмой существенность включённых в модель признаков-факторов и обеспечит то диалектическое единство, которое гарантирует объективное количественное описание причинно-следственных связей, позволит информативно интерпретировать качественную сторону выявленных закономерностей. Установление факта наличия положительного или отрицательного влияния каждой попавшей в регрессионное уравнение переменной, фиксация абсолютной и относительной реакции результативного показателя на вариацию объясняющего по параметру регрессии и коэффициенту эластичности - это ещё не выводы по моделе, а лишь констатация. Необходима интерпретация установленных связей, которая должна объяснять природу того, что вскрыла полученная регрессионная модель, почему влияние одного показателя на другой имеет именно такое направление и такое количественное выражение, причём не иллюминировано, а в купе с другими объясняющими переменными. Примером может служить ситуация, когда парные коэффициенты корреляции между выпуском продукции и такими объясняющими переменными, как стоимость основных фондов и численность занятых работников в обоих случаях положительные. Однако в регрессионной моделе, когда оба объясняющих показателя присутствует одновременно, оказывается, что при численности занятых работников образовался отрицательной знак. И тогда необходимо указать, что речь идёт о показателях, которые имеют общую созидательную основу: они характеризуют наличие ресурсов хозяйственной деятельности, являясь по отношению друг к другу не только дополнением, но и конкурентами. Очевидно, что при современном уровне информационно-интеллектуального и технического прогресса основные фонды могут более успешно справляться с поставленными задачами, нежели воплощение человеческого труда, где лишние трудовые руки становятся, подчас, обузой. Без такого объяснения одной лишь констатации, то есть «озвучения» числовых значений параметров регрессии и коэффициентов эластичности, как уже отмечено, недостаточно. Только при наличии содержательной интерпретации по каждому показателю можно говорить о полноценных выводах по результатам корреляционно-регрессионного анализа в целом. Перечисленные в данном и предыдущем пунктах аспекты исследования составляют содержание второй главы курсового проекта. 3.3.3. Проектирование построения трендов и прогнозов Применение статистических методов в отношении числовых массивов, характеризующих единицы наблюдения, а в курсовом проекте это регионы, показателей, варьирующих в пространстве, позволяет выявить закономерности явлений, их существования в отчётном периоде, то есть в современной спецификации. Естественно, что закономерности образуются не спонтанно, не от случая к случаю, и не только в этом отчётном периоде. Для того чтобы наблюдать ту картину, которую показали нам группировка и построенные регрессионные модели, время на достаточно продолжительном своём интервале формировало именно эти причинно-следственные связи. Однако статический анализ и применение статистических методов в отношении показателей, варьирующих в пространстве, не позволяет нам изучить динамику этих закономерностей. Для того, чтобы изучать тенденции, ввести их в количественную регрессионную модель, нам необходимо применять именно те методы статистики, которые позволяют характеризовать изменения явлений и состояния объектов в динамике. Из этого следует, что массив исходных данных на этом шаге статистического исследования будет динамический, то есть те же показатели должны варьировать не по регионам, а как общероссийские варьировать во времени. Традиционно изучение объектов или явлений во времени начинают с расчёта характеристик рядов динамики по тем показателям, которые дают количественное описание развития. Это цепные и базисные абсолютные приросты, коэффициенты и темпы роста и прироста, абсолютные значения 1% прироста, а также их средние значения за исследуемый период. Интерпретировать каждую рассчитанную характеристику смысла не имеет, так как, во-первых, это нецелесообразно, поскольку будет «загрязнять» исследование и выводы по нему; во-вторых, это сделать не позволит и объём курсового проекта, имеющий объективное ограничение. Вместе с тем, будучи сведёнными в единую табличную форму, рассчитанные характеристики рядов динамики, на которые следует обратить внимание, сами укажут на себя резко отличающимися значениями, по которым можно будет судить, на каких временных интервалах явление развивалось скачкообразно: либо существенно увеличиваясь, либо резко снижаясь. Именно такие промежутки времени обязывают дать интерпретацию присущим им характеристикам рядов динамики. Расчёту и связям первичных характеристик временных рядов уделяется значительное место при проведении аудиторных занятиях, как семинарских, так и практических. Построение моделей динамической регрессии позволит установить те объясняющие факторы, которые являются для результативного показателя наиболее существенными за исследуемый период. Необходимо помнить, что обязательной объясняющей переменной в динамической регрессионной модели является фактор времени. По тем показателям, которые обозначат своё присутствие в полученном уравнении, необходимо для каждого подобрать математическую функцию – тренд, количественно описывающий изменение показателя во времени и построить краткосрочный прогноз, как правило на три последующих года. Фактические прогнозные значения объясняющих показателей их подстановкой в модель динамической регрессии дают возможность получить расчётные и прогнозные значения для результативного показателя. Содержательная интерпретация влияния факторов на признак-результат по параметрам модели динамической регрессии и прогноза результативного показателей завершает статистическое исследование. Все перечисленные в данном пункте аспекты распределяются по разделам третьей главы курсового проекта. 4. Заключение по курсовому проекту, литература и приложения Заключение курсового проекта представляет собой не «введение в прошедшем времени», в нём не надо писать, как о свершившихся, о тех задачах, которые были поставлены во введении для достижения цели исследования. Необходимо свести воедино результаты, полученные на всех этапах, шагах и итерациях проведённого в рамках курсового проекта исследования. Согласованность последовательно полученных результатов, их логическая связь и практическая ориентированность позволят сформировать комплексные выводы о причинно-следственных связях, тенденциях и прогнозах для изучаемого явления, что и составляет суть заключения курсового проекта. Список литературы, составление которого тоже сопряжено с определёнными проблемами, должен охватывать примерно 15±2 источников, из которых 2-3 учебника или учебных пособия по общей теории и математической статистике, 2-3 учебных издания, связанных с объектом исследования. Остальные источники представляют собой научную библиографию, как правило представленную статьями, опубликованными за последние несколько лет. Список литературы должен быть актуальным. Большинство, даже практически все ссылки на источники литературы, будут сделаны по введению и первой главе курсового проекта, отчасти во выводам, так как расчетная и интерпретационная части исследования выполняются обучающимися исключительно в авторском формате. Ранее отмечалось, что многие элементы курсового проекта в иных работах, таких как курсовая или выпускная квалификационная, выносятся в приложение. Курсовой проект, отчасти даёт ответ на вопрос «а откуда берутся эти самые приложения?», поэтому многие наглядные формы и расчётные материалы размещаются в основной части работы. Это касается таблиц исходных данных, наглядного представления алгоритмов расчётов, которые непосредственно приводят к окончательным числовым оценкам, составляющим результат расчётной части исследования. Остальные расчёты, указывающие на несостоятельность тех или иных вариантов развития, либо отвергающие определённые гипотезы, выносятся в приложение. Все сомнительные вопросы, в любом случае поможет решить научный руководитель. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Курсовой проект по Статистике можно считать генеральной репетицией выпускной квалификационной (дипломной) работы, обязывающей представления грамотных экономико-статистических расчётов в составе своей практической части, он носит всеобъемлющий характер, требует больших трудовых затрат и усердия, прилежания и высокого уровня самоорганизации со стороны курсанта. Непосредственно дисциплина Статистика, по сути имеет продолжение, закреплённое в учебном плане, как Эконометрика, где также предусмотрена самостоятельная письменная работа в формате практикума, где уровень расчётов по каждому прикладному применению математико-статистических методов будет уже ступенью выше: типологизации объектов осуществляются на основе уже многомерных статистических методов, связанных с переходом в стандартизированную размерность и учитывающую вклад не одного группировочного, а всех показателей, вошедших в программу наблюдения; регрессионное моделирование будет осуществляться по каждому сформированному типически однородному кластеру; прикладное применение статистической методологии и приёмов, присущих эконометрике, будет ориентировано на комплексный анализ экономической преступности.

1. Дианов Д.В., Радугина Е.А. Возможности статистической методологии в изучении экономической безопасности региона // Статистика и Экономика. 2018. Т. 15. № 6. с. 4-14. DOI: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2018-6-4-14; EDN: https://elibrary.ru/MPYPIO

2. Дианов Д.В., Радугина Е.А. Модульная система междисциплинарного экзамена в подготовке специалистов по экономической безопасности // Вестник Московского университета МВД России. 2018. № 5. с. 263-267. EDN: https://elibrary.ru/VAAMUT

3. Калушин А.А., Солдаткин В.И. Опыт защиты курсовых проектов с использованием Microsoft teams // Наука и культура России. 2021. Т. 1. с. 218-219. EDN: https://elibrary.ru/ECBFPP

4. Ермолаева В.Г. Открытая защита курсового проекта - рефлексия развития профессионализма // Вестник научных конференций. 2023. № 6-3 (94). с. 59-63. EDN: https://elibrary.ru/ECYVWQ

5. Задохина Н.В. Формирование культуры логического мышления курсантов в образовательных организациях МВД России: диссертация кандидата педагогических наук: 13.00.08 Москва, 2017. EDN: https://elibrary.ru/HEWTNM

6. Кирилюк О.М. Учебно-методическое пособие к выполнению курсового проекта по дисциплине «Инновационный менеджмент». ОМГУ путей сообщения, 2022. EDN: https://elibrary.ru/OUOGWQ

7. Кусова В.В., Кудинова М.В. Использование компьютерной графики в курсовом проекте // Наука и Образование. 2021. Т. 4. № 2.

8. Программа производственной (преддипломной) практики для слушателей, обучающихся по специальности 031001 «Правоохранительная деятельность». Сост. Фролов С.В. Нижегородская академия МВД России, 2016.

9. Россинская Е. Р. и др. Судебная экспертология: история и современность (научная школа, экспертная практика, компетентностный подход). Монография под ред. Е. Р. Россинской, Е. И. Галяшиной. МГЮА им. О. Е. Кутафина - Москва: Проспект, 2017 – 269 с. EDN: https://elibrary.ru/KOSRTK

10. Эриашвили Н.Д. и др. Экономическая безопасность: учебник для студентов вузов, обучающихся по обучающихся по специальностям экономики и управления/ под ред. Эриашвили Н.Д. - 3-е изд., переработанное и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2016. 503 с.