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

Специальные главы теории принятия решений

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль

Преподаватели

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

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
    Домашнее задание может выполняться группой студентов
  • неблокирующий Активность на семинаре
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен 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

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.2 * Активность на семинаре + 0.4 * Экзамен + 0.4 * Домашнее задание
Список литературы

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).