Бакалавриат
2022/2023
Специальные главы теории принятия решений
Статус:
Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление:
38.03.05. Бизнес-информатика
Кто читает:
Департамент бизнес-информатики
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Алескеров Фуад Тагиевич,
Вольский Владимир Иванович,
Демин Сергей Станиславович,
Лепский Александр Евгеньевич,
Ткачев Даниил Сергеевич,
Хачикян Павел Павлович
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
40
Программа дисциплины
Аннотация
Предлагаемый курс призван познакомить студентов с некоторыми разделами теории принятия решений. Целью дисциплины «Специальные главы теории принятия решений» является ознакомление студентов с основными методами анализа данных, математического моделирования и принятия решений применительно к решению задач в экономической, финансовой и банковской сферах. Теоретические модели сопровождаются многочисленными практическими применениями в самых разных отраслях: принятии коллективных решений, задачах найма персонала и распределения влияния между акционерами компании. Курс предполагает индивидуальную и групповую работу над раз-личными проектами, связанными с реальными прикладными задачами.
Цель освоения дисциплины
- Изучение теоретических основ современных моделей принятия индивидуальных, многокритериальных и коллективных решений в экономике и бизнесе
- Изучение принципов построения, анализа и оценки формализованных математических моделей, описывающих реальные ситуации
- Знакомство с некоторыми моделями принятия многокритериальных, индивидуальных и коллективных решений, построением паросочетаний, оценкой влияния в группах и оценкой эффективности компаний
Планируемые результаты обучения
- Находит устойчивые паросочетания
- Применяет методы многокритериального выбора, оценка эффективности компаний
- Применяет методы оболочечного анализа данных
- Применяет процедуры справедливого дележа
- Рассчитывает индексы влияния
- Рассчитывает меры центральности в сетях
Содержание учебной дисциплины
- Системы пропорционального представительства
- Интервальные модели многокритериального выбора
- Оболочечный анализ данных
- Анализ сетей
- Принятие решений с учетом неточности данных и информационной неопределенности
- Принятие решений в условиях глубокой неопределенности
Элементы контроля
- Домашнее заданиеДомашнее задание может выполняться группой студентов
- Активность на семинаре
- ЭкзаменЭкзамен состоит из задач, эквивалентных или аналогичных тем, которые были разобраны на лекциях и семинарах, а также даны студентам в домашних заданиях для самостоятельной работы. Экзаменационная работа выполняется студентом самостоятельно. Пользоваться какими-либо материалами (в печатном и электронном виде) запрещено. Оценки за экзамен выставляются в 10 балльной шкале и не округляются.
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 3 модуль0.2 * Активность на семинаре + 0.4 * Экзамен + 0.4 * Домашнее задание
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения, учебное пособие, 2-е изд., перераб. и доп., 341 с., Алескеров, Ф. Т., Хабина, Э. Л., Шварц, Д. А., 2017
- Нечеткие модели анализа данных и принятия решений : учебное пособие, Броневич, А. Г., 2022
- Системы пропорционального представительства и индексы представительности парламента : Препринт WP7/2003/05, Алескеров, Ф. Т., 2003
Рекомендуемая дополнительная литература
- Aizerman, M. A. (1985). New Problems in the General Choice Theory. Working Papers.
- Aleskerov, F., Meshcheryakova, N., & Shvydun, S. (2016). Centrality measures in networks based on nodes attributes, long-range interactions and group influence.
- Aleskerov, F., Meshcheryakova, N., Rezyapova, A., & Shvydun, S. (2018). Network analysis of international migration.
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения. Примеры и задачи : учебное пособие для вузов / Ф. Т. Алескеров, Э. Л. Хабина, Д. А. Шварц, Л. Г. Егорова. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 458 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14489-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/477702 (дата обращения: 28.08.2023).