• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Instrumental Methods for Digital Economics

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
2 year, 1, 2 module

Instructors

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

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

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

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
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий домашнее задание
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 2 модуль
    0.3 * домашнее задание + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Контрольная работа
Список литературы

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).