Рабочая программа дисциплины (модуля) Моделирование и анализ бизнес-процессов (стр. 2 )

№ п/п	Раздел дисциплины	С е м е с т р	Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоёмкость (в часах)	Формы текущего контроля успеваемости Форма промежуточной аттестации
Лекции	Практческие, Семинары	Самостоят. работа
1.	Сложные экономические системы как объекты моделирования	4	1		7
2.	Основные понятия математического моделирования социально-экономических процессов	4		7
3.	Особенности статистического моделирования. Требования к информационной базе. Этапы построения статистических моделей	4	1	7	Контрольный опрос
4.	Многомерная классификация как основа экономических исследований. Непараметрические методы многомерной классификации и реализация их в среде статистических ППП	4		1	7	Контрольный опрос
5.	Разведочный анализ данных. Формирование однородных совокупностей	4		1	7	Контрольный опрос
6.	Пространственные статистические модели и проблемы эффективного управления экономикой	4		7	Контрольный опрос
7.	Факторное моделирование и переменная порядка экономических процессов	4		7	Контрольный опрос
8.	Развитие сложных экономических систем и динамические модели	4		1	7
9	Классические модели оптимизации и общие модели развития экономики	4	1		8
10	Линейные балансовые модели	4	1		7
11	Задачи динамического и нелинейного программирования	4			7	Контрольный опрос
12	Линейные задачи оптимизации	4	1		8
13	Методы решения задач линейного программирования	4	1	1	7	Контрольный опрос
14	Двойственная производственная задача	4		1	7
15	Закрытая транспортная задача	4	0,5	1	7	Решение задач
16	Открытая транспортная задача	4	7
17	Графы и сетевые задачи	4		1	7
18	Анализ систем массового обслуживания		0,5	7
	Итого: 144 часа		6	10	128	Контрольная работа Экзамен

Тема 1. Сложные экономические системы как объекты моделирования

Экономика как объект математического моделирования. Особенности открытых и закрытых сложных систем. Российская экономика как открытая система. Процессы организации и самоорганизации сложных экономических систем. Особенности системного и синергетического подхода в управлении сложными экономическими системами. Эффективное управление сложными экономическими системами путем выявления переменных порядка.

Тема 2. Основные понятия математического моделирования социально-экономических процессов

Моделирование как метод научного познания. Особенности экономических наблюдений и измерений. Случайность и неопределенность в экономическом развитии. Особенности применения метода математического моделирования в экономике. Этапы экономико-математического моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей. Значение прикладных экономико-математических исследований.

Тема 3. Особенности статистического моделирования. Требования к информационной базе. Этапы построения статистических моделей

Инерционность сложных экономических систем как предпосылка возможности использования статистических методов. Основные требования к формированию информационной базы. Этапы построения статистических моделей. Спецификация модели (отбор факторов и вида уравнения), оценка параметров, степени надежности модели, идентификация и верификация.

Тема 4. Многомерная классификация как основа экономических исследований. Непараметрические методы многомерной классификации и реализация их в среде статистических ППП

Методика выявления устойчивых классификационных групп. Реализация многомерной классификации методами суммы мест, многомерной средней, паттерн, относительных разностей в среде ППП Statistica. Анализ степени схождения результатов с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмэна. Применение кластерного анализа в задачах многомерной классификации.

Тема 5. Разведочный анализ данных. Формирование однородных совокупностей

Разведочный анализ как этап формирования однородной совокупности. Выявление степени однородности совокупности, точек «выбросов», степени соответствия распределения эмпирических данных теоретическим законам распределения. Исследование законов распределения социально-экономических показателей как предпосылка проведения многомерного статистического анализа. Ввод исходных данных. Вычисление основных статистик. Получение графических результатов. Формулировка выводов о существовании или отсутствии закономерностей в исследуемых процессах. Методика проведения разведочного анализа в среде ППП Statistica.

Тема 6. Пространственные статистические модели и проблемы эффективного управления экономикой

Исследование вида и степени взаимосвязи результативных и факторных признаков. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. Определение меры связи между двумя факторами. Техника проведения корреляционного анализа с использованием пакета статистического анализа Statistica. Выводы о наличии или отсутствии корреляционной зависимости между факторами. Методика проведения многошагового регрессионного анализа методами «включения» и «исключения». Построение моделей средствами ППП Statistica.

Тема 7. Факторное моделирование и переменная порядка экономических процессов

Цель проведения факторного анализа. Выявление гипотетических факторов как переменных порядка с целью повышения эффективности управления социально-экономическими процессами. Постановка задачи и сущность метода факторного анализа. Модель факторного анализа. Основные понятия: факторные нагрузки, генеральный, общий и характерный факторы, общности, специфичности, надежность. Схема решения и основные проблемы факторного анализа. Проблема общности. Проблема факторов. Проблема вращения. Проблема оценки значений факторов. Геометрическая интерпретация модели факторного анализа. Основные критерии, используемые для выделения факторов. Определение числа факторов. Техника проведения факторного анализа с использованием пакета статистического анализа Statistica.

Тема 8. Развитие сложных экономических систем и динамические модели

Понятие экономических рядов динамики. Моделирование тенденций временного ряда. Предварительный анализ и сглаживание временных рядов экономических показателей. Прогнозирование экономической динамики на основе трендовых моделей. Информационная технология построения статистических динамических моделей. Интерпретация и применение статистических моделей в социально-экономическом прогнозировании.

Тема 9. Классические модели оптимизации и общие модели развития экономики

Функция спроса и предложения. Функция полезности. Кривая безразличия. Уравнение Слуцкого. Кривая дохода и потребления. Кривая цены и потребления. Эластичность функции. Материальный баланс. Функция выпуска продукции. Функция производственная затрат ресурсов. Функция целевая. Модели поведения фирмы в условиях совершенной и несовершенной конкуренции. Модель общего экономического равновесия. Модель Эрроу-Гурвица. Модель Солоу. Оптимизационные модели организационного управления и математические особенности его описания. Границы применимости количественного анализа и дерево альтернатив.

Тема 10. Линейные балансовые модели

Балансовые модели в экономике. Матрица Леонтьева (струк­турная), балансовые уравнения, свойства технологических коэф­фициентов, продуктивная матрица. Матрица коэффициентов пол­ных затрат. Коэффициенты косвенных затрат. Коэффициенты прямых и полных затрат труда и капиталовложений. Линейная модель обмена (модель международной торговли). Динамическая модель планирования. Линейная модель производства. Модель равновесных цен. Векторы валового выпуска, цен и норм добавленной стоимо­сти, прогноз изменения цен и инфляции по изменению норм до­бавленной стоимости.

Тема 11. Задачи динамического и нелинейного программирования

Общее понятие о динамических оптимизационных моделях и поиске оптимального решения. Основные определения и задачи дискретного, динамического и нелинейного программирования. Модель распределения усилий. Модель замены оборудования. Алгоритм последовательного многошагового анализа и нахождения оптимального решения.

Тема 12. Линейные задачи оптимизации

Задачи линейного программирования. Система линейных ограничений. Задача рационального составления комбикорма. Задача составления жидких смесей. Многосторонний коммерческий арбитраж. Канонический вид задачи линейного программирования. Экономический смысл дополнительных переменных. Общая задача линейного программирования.