• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Экономика и статистика»

Случайные процессы

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

The course on stochastic processes is aimed at students who are familiar with the basics of probability theory and who want to learn the basic concepts, theoretical facts and practical methods of working with random variables changing over time. Such quantities arise naturally in many applied fields while trying to describe objects whose behavior is influenced by a large number of factors that cannot be described by deterministic functions. The main objectives of the course are to introduce students to the most important types of random processes (Gaussian and Markov processes, Brownian motion, renewal processes, etc.) and mastering the basic methods of analysis and modeling of stochastic processes.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • The purpose of this course is to equip students with theoretical knowledge and practical skills, which are necessary for the analysis of stochastic dynamical systems in economics, engineering and other fields. More precisely, the objectives are 1. study of the basic concepts of the theory of stochastic processes; 2. introduction of the most important types of stochastic processes; 3. study of various properties and characteristics of processes; 4. study of the methods for describing and analyzing complex stochastic models.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Know the basic concepts of the theory of stochastic processes Know the most important examples of stochastic processes and their properties Be able to apply methods of description and analysis of stochastic models in specific problems.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • The renewal process
  • Markov chain
  • Poisson process
  • Gaussian process
  • Stationarity. Linear filter
  • Ergodicity, continuity and differentiability
  • Stochastic integration and ito formula
  • The Levy Processes
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Первая контрольная работа
  • неблокирующий Вторая контрольная работа
  • неблокирующий Оценка за работу в течение семестра
  • неблокирующий Итоговая контрольная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.2 * Вторая контрольная работа + 0.15 * Итоговая контрольная работа + 0.15 * Итоговая контрольная работа + 0.15 * Оценка за работу в течение семестра + 0.15 * Оценка за работу в течение семестра + 0.2 * Первая контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Oliver Knill. (2009). Probability and Stochastic Processes with Applications. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.286BE5CF

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Robert M. Gray, Elizabeth Dubois, Jordan Gray, R. Adm, Augustine Heard Gray, & Sara Jean Dubois. (2001). Probability, Random Processes, and Ergodic Properties. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B2CBEC5E

Авторы

  • Панов Владимир Александрович
  • Сиротин Вячеслав Павлович