Бакалавриат
2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Инструментальные методы цифровой экономики
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс по выбору (Экономика и статистика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент математики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
В современных условиях развития общества мы начинаем жить в условиях цифровой экономики. Поэтому каждый член общества должен обладать знаниями по основным инструментальным методам цифровой экономики. Предлагаемый курс призван восполнить пробелы в знаниях в этой области. Изучаемые теоретические модели сопровождаются многочисленными практическими применениями в самых разных отраслях цифровой экономики, от эффективности банков до улучшения эффективности торговли.
Цель освоения дисциплины
- ознакомление студентов с основными методами анализа данных, математического моделирования и принятия решений применительно к решению задач в социально-экономической, финансовой и банковской сферах.
Планируемые результаты обучения
- знает и умеет применять процедуры дележа "дели-и-выбирай", "подстраивающийся победитель", "строгая очередность" и "сбалансированная очередность", знает их ограничения
- знает и умеет применять различные методы принятия решений в многокритериальных задачах
- знает и умеет применять различные методы решения многокритериальных задач
- знает и умеет проверять свойства справедливого дележа
- знает и умеет рассчитывать основные меры центральности сети
- знает методы агрегирования экспертных суждений
- знает основные классы бинарных отношений, их связь с рациональным выбором
- знает основные классы процедур коллективного выбора, умеет применять процедуры голосования и проверять их свойства
- знает основные модели потоков потребителей и посещаемости
- знает свойства бинарных отношений и функций выбора, умеет их проверять
- знает этапы процесса принятия решений
- может найти множество Парето-оптимальных точек в многокритериальной задаче
- способен определить тип критерия (количественный или качественный), знает какие операции можно проводить с этими типами, какие преобразования допустимы для этих типов
- умеет оценивать влияние участников группы с помощь. индексов влияния Банцафа, Джонстона, Шепли-Шубика, Дигена-Пакела, альфа-индексов (с учетом предпочтений по созданию коалиций)
- умеет решать дискретные задачи динамического программирования с помощью принципа Беллмана
- умеет решать задачи оптимизации в MS EXCEL
- умеет строить формальные математические модели задачи оптимизации
Содержание учебной дисциплины
- Методы принятия решений в современных экономических системах
- Многокритериальные задачи принятия решений
- Моделирование предпочтений
- Коллективные решения и экспертные оценки
- Обобщенные паросочетания, наём персонала
- Справедливый дележ. Распределение спорных территорий в Арктике
- Влияние в группах. Анализ распределения влияния в парламентах, банках, МВФ.
- Графы и сети. Сети миграции, студенческих обменов, международных конфликтов и внешних заимствований.
- Методы анализа данных в экономических задачах
- Оптимизационные модели.
- Оптимизационные модели на графах
- Динамическая оптимизация.
- Выявление предпочтений потребителей
- Пространственный анализ, геомаркетинг
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.3 * Домашние задания + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения : учеб. пособие, Алескеров, Ф. Т., 2012
- Исследование операций в экономике : учебник для вузов / под редакцией Н. Ш. Кремера. — 4-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 414 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-12800-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/460143 (дата обращения: 28.08.2023).
- Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 28.08.2023).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Aleskerov, F., Meshcheryakova, N., & Shvydun, S. (2016). Centrality measures in networks based on nodes attributes, long-range interactions and group influence.
- Методы оптимальных решений. Т.2: Многокритериальность. Динамика. Неопределенность, , 2010
- Рубчинский, А. А. Методы и модели принятия управленческих решений : учебник и практикум для вузов / А. А. Рубчинский. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 526 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-03619-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450325 (дата обращения: 28.08.2023).