Бакалавриат
2024/2025
Инструментальные методы цифровой экономики
Статус:
Курс по выбору (Экономический анализ)
Направление:
38.03.01. Экономика
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
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 основные методы классификации и кластеризации данных, оценивать качество классификации
- 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 решения многокритериальных задач
- знает и умеет проверять свойства справедливого дележа
- знает и умеет рассчитывать основные меры центральности сети
- знает методы агрегирования экспертных суждений
- знает методы выявления предпочтений
- 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 различные процедуры принятия коллективных решений
- 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 находить кратчайшие пути в графе между любыми вершинами
- умеет оценивать влияние участников группы с помощь. индексов влияния Банцафа, Джонстона, Шепли-Шубика, Дигена-Пакела, альфа-индексов (с учетом предпочтений по созданию коалиций)
- умеет применять алгоритм Гейла-Шепли для отыскания устойчивого паросочетания
- умеет решать дискретные задачи динамического программирования с помощью принципа Беллмана
- умеет решать задачи оптимизации в MS EXCEL
- умеет строить и оценивать формализованные математические модели, описывающие реальные ситуации
- умеет строить максимальные потоки в сети и доказывать их оптимальность
- умеет строить минимальные остовные деревья в графе
- умеет строить сетевые графики, находить критические пути и оценить резерв времени
- умеет строить формальные математические модели задачи оптимизации
Содержание учебной дисциплины
- Методы принятия решений в современных экономических системах
- Многокритериальные задачи
- Моделирование предпочтений
- Коллективные решения и экспертные оценки
- Влияние в группах. Анализ распределения влияния в парламентах, банках, МВФ.
- Обобщенные паросочетания и наём персонала
- Справедливый дележ. Распределение спорных территорий в Арктике
- Методы анализа данных в экономических задачах
- Графы и сети. Сети миграции, студенческих обменов, международных конфликтов и внешних заимствований.
- Оптимизационные модели.
- Оптимизационные модели на графах.
- Динамическая оптимизация.
- Выявление предпочтений потребителей
- Пространственный анализ, геомаркетинг
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.3 * Домашние задания + 0.4 * Контрольная работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения : учеб. пособие, Алескеров, Ф. Т., 2012
- 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: 27.08.2024).
- 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: 27.08.2024).
- Рубчинский, А. А. Методы и модели принятия управленческих решений : учебник и практикум для вузов / А. А. Рубчинский. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 526 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-03619-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511189 (дата обращения: 27.08.2024).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Методы оптимальных решений. Т.2: Многокритериальность. Динамика. Неопределенность, , 2010