Рабочая программа учебной дисциплины «Экономико-математические методы и моделирование» Направление подготовки icon

Рабочая программа учебной дисциплины «Экономико-математические методы и моделирование» Направление подготовки


Смотрите также:
Рабочая программа дисциплины математическое моделирование (Математические методы оптимизации)...
Рабочая программа учебной дисциплины «Математические модели физики» Направление подготовки...
Программа дисциплины дн. В...
Рабочая программа учебной дисциплины математические методы в психологии Направление подготовки...
Рабочая программа учебной дисциплины «Теоретическая механика» Направление подготовки...
Рабочая программа учебной дисциплины «математические методы и модели исследования операций» для...
Рабочая программа учебной дисциплины «Аналитический маркетинг» (специальность «Математические...
Рабочая программа дисциплина «Экономико-математическое моделирование» Специальность...
Рабочая программа дисциплина «Экономико-математическое моделирование» Специальность...
Рабочая программа учебной дисциплины "математические методы и моделирование в мененджменте" Цикл...
Рабочая программа дисциплина Экономико-математические методы и модели (наименование дисциплины...
Программа учебной дисциплинЫ «математические модели и расчет систем управления технологических...



Загрузка...
скачать


ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ



МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»




РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

учебной дисциплины

«Экономико-математические методы и моделирование»


Направление подготовки: 120700 "Землеустройство и кадастры"


Квалификации (степени) выпускника – бакалавр


Санкт–Петербург. 2012


1. Цели и задачи дисциплины:

Цель учебного курса «Экономико-математические методы и моделирование» является выработка у студентов навыков по разработке математических моделей реальных экономических явлений и по исследованию этих моделей математическими методами. Обучение методам использования математического моделирования экономических процессов в отраслях народного хозяйства, способами статистической обработки землеустройтельной и кадастровой информации.


^ Задачи курса: Студенты в процессе изучения дисциплины должны развить знания в области методологии построения математических моделей, изучить современные теоретические подходы к построению и анализу разных видов моделей, развить практические навыки моделирования и интерпретации полученных зависимостей. развивать общую эрудицию и экономическое мышление; показать знания, умения, навыки в процессе текущего и итогового контроля знаний.

^ 2. Место дисциплины в структуре ООП:

Программа дисциплины «Экономико-математические методы и моделирование» составлена в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки бакалавра согласно ФГОС-3 и относится к базовой (общепрофессиональной) части профессионального цикла (Б.3). Курс «Экономико-математические методы и моделирование» – неотъемлемая составная часть профессионального цикла образовательной программы специалиста. Изучение дисциплины предполагает знание следующих разделов курса Б.2.1 «Математика»: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика, а также на владении основами современных компьютерных технологий в объеме курса Б.2.2 «Информатика». Программа курса строится на предпосылке, что студенты владеют базовыми положениями экономической теории, истории экономических учений курса . Б.1.3 «Экономика».

Дисциплина является предшествующей для дисциплин профессионального цикла:

В.3.11 «Кадастры природных ресурсов»,

В.3.6 «Земельный кадастр и мониторинг земель»,

В.3.3 «Геоинформационные и кадастровые информационные системы»,

Д.3.1 «Прогнозирование и планирование использования городских территорий».


^ 3. Требования к результатам освоения дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций общекультурных (ОК) и профессиональных (ПК) компетенций:

владением основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13);

способностью и готовностью к проведению экспериментальных исследований (ПК-19);

способностью и готовностью к участию во внедрении результатов исследований и новых разработок (ПК-21).


В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • экономико-математические методы и модели, связанные с решением оптимизационных задач, экономико-статистические модели при сборе и обработке данных;

  • методы построения регрессионных моделей объектов, явлений и процессов.

Уметь:

  • моделировать процесс организации территории административных образований и земельных участков, землепользований, рассчитывать параметры моделей и оптимизировать их с использованием программного обеспечения;

  • строить на основе описания ситуаций стандартные математические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

  • прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических агентов, развитее экономических процессов и явлений на микро- и макроуровне;

  • применять пакеты прикладных программ при экономико-статистическом моделировании, сборе и обработке данных;

Владеть:

  • современной методикой построения математических моделей;

  • методикой решения оптимизационных задач с использованием методов линейного программирования;

  • методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью стандартных экономико-математических моделей.

^ 4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4,11 зачетные единицы.

Вид учебной работы

Всего часов

Семестры

5

6

^ Аудиторные занятия (всего)

82

34

48

В том числе:







Лекции

49

17

16

Практические занятия (ПЗ)










Семинары (С)










Лабораторные работы (ЛР)

33

17

32

^ Самостоятельная работа (всего)

66

34

32

В том числе:







Курсовой проект (работа)










Расчетно–графические работы

48

24

24

Реферат










^ Другие виды самостоятельной работы

18

10

8

Самоподготовка

18

10

8

Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)




зачет

диф.зачет

Общая трудоемкость 148 час

4,11

148

68

80











^ 5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины

1. Предмет, задачи и базовые понятия курса. Общие сведения и особенности применения экономико-математических методов. Основные понятия: система, структура, состояние системы, цель операции, критерий эффективности. Классификация моделей в зависимости от выбора средств моделирования. Классификация математических моделей. Модели детерминированные и стохастические. Этапы решения оптимизационной задачи. Использование экономико-математических моделей в экономике.


2. ^ Численное решение систем линейных уравнений. Теорема Кронекера-Капелли. Решение систем линейных уравнений в MS Excel с помощью обратной матрицы. Решение систем линейных уравнений в MathCAD методом Гаусса.


3. Задачи математического программирования. Планирование и управление производством с помощью методов линейного программирования. Основные понятия линейного программирования. Понятие о симплекс методе. Графический метод решения простейших задач линейного программирования. Задачи об оптимальном использовании ресурсов (оптимальном плане выпуска продукции). Двойственная задача линейного программирования, ее экономический смысл, Нормированная стоимость продукции. Теневая цена ресурса. Устойчивость решения. Использование надстройки «Поиск решения».

Транспортная задача. Постановка и особенности транспортной задачи. Решение транспортной задачи методом потенциалов. Понятие об оптимизации календарного плана по времени и затратам. Условия применения и классификация линейных моделей. Применение линейного программирования в задачах планирования и управления производством.


4. Элементы теории выбора и принятия решения. Задачи многокритериальной оптимизации. Количественные методы решения многокритериальных задач. Мультипликативная и аддитивная функции ценности. Задача целевого программирования. Теоретико-множественные методы

5. Методы принятия решения в условиях неопределенности и их применения для экономико-математического моделирования. Основные понятия теории игр. Понятие о комбинаторных, статистических и стратегических играх. Примеры игрового подхода к постановке экономических задач. Конечные одноходовые игры двух лиц. Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса. Исследование платежных матриц. Платежная функция и ее седловая точка. Решение игры в смешанных стратегиях. Теоремы о смешанных и активных стратегиях. Сведение игры к двойственной задаче линейного программирования. Простейшие методы нахождения решения игры. Элементы теории статистических решений. Игры с природой. Платежная матрица и матрица рисков. Критерии Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица и др.

^ 6. Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.

6.1. Основные понятия теории вероятностей. Дискретное и непрерывное распределения случайных величин и их основные свойства. Нормальное распределение и связанные с ним χ2 распределение, t-распределение и F-распределение.

6.2. Выборочный метод в статистике. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационный ряд. Интервальный ряд. Полигон и гистограмма. Точечные и интервальные оценки.

6.3. Проверка статистических гипотез. Критерий согласия Пирсона χ2 , критерий Фишера, критерий Стьюдента.


7. Парная линейная регрессия

Теоретическое и эмпирическое уравнение регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова). Интерпретация уравнения регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии: t – критерий Стьюдента. Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии. Коэффициент детерминации R2. Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом: F – критерий Фишера. Экономический смысл коэффициентов модели, их связь с коэффициентами эластичности. Доверительные интервалы для отклика.

^ 8. Множественная линейная регрессия

8.1. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР). Определение параметров уравнения множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов. Применение t – критерия Стьюдента для модели множественной регрессии, доверительные интервалы. Множественный коэффициент детерминации R2. Применение F – критерия Фишера для модели множественной регрессии. Скорректированный (исправленный) коэффициент детерминации. Методы отбора факторов. Коэффициенты парной и множественной корреляции. Корреляционная матрица. Отбор факторов на основе корреляционного анализа. Метод включения (пошаговое наращивание числа факторов).

8.2. Мультиколленеарность. Последствия мультиколлинеарности. Признаки наличия мультиколлинеарности. Методы устранения мультиколлинеарности, процедура последовательного присоединения элементов.

8.3. Гетороскедастичность остатков. Модели с гетероскедастичными остатками. Причины непостоянства дисперсии остатков. Тестирование на гетероскедастичность (тест Голдфелда-Кванта). Последствия гетероскедастичности.

8.4. Автокорреляция случайных отклонений (остатков). Причины и последствия автокорреляции остатков. Тестирование на автокорреляцию остатков (тест Дарбина-Уотсона).

8.5. Фиктивные переменные. Количество уровней качественной переменной и число фиктивных переменных

^ 9. Временные ряды и прогнозирование.

Временные ряды. Основная тенденция развития и отклонения от нее. Стационарные временные ряды. Автокорреляционная функция, коррелограмма. Механическое сглаживание временного ряда. Аналитическое выравнивание временного ряда. Тесты на наличие тренда временного ряда. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда. Использование фиктивных переменных в анализе сезонных колебаний.

^ 10. Нелинейная регрессия.

Степенные модели. Обратная модель. Полиномиальная модель. Показательная модель. Выбор модели. Виды ошибок спецификации, их обнаружение и корректировка. Исследование остатка. Производственная функция Кобба-Дугласа.


^ 5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п

Наименование обеспе-чиваемых (последую-щих) дисциплин

№ № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1.

Кадастры природных ресурсов

Х

Х










Х

Х

Х

Х




2.

Земельный кадастр и мониторинг земель
















Х

Х

Х

Х




3.

Геоинформационные и кадастровые информационные системы
















Х

Х

Х

Х




4.

Прогнозирование и планирование использования городских территорий

Х




Х

Х

Х

Х

Х

Х

Х

Х



^ 5.3. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Лекц.

Практ.

зан.

Лаб.

зан.

Семин.

СРС

Все–го

1.

Предмет, задачи и базовые понятия курса

1








-

1

2

Численное решение систем линейных уравнений.

1




2




5

8

3

Задачи математического программирования

11




11




12

34

4

Элементы теории выбора и принятия решения. Задачи многокритериальной оптимизации.

2




2




5

9

5

Методы принятия решения в условиях неопределенности и

2




2




12

16

6.

Основные понятия теории вероятностей и математической статистики.

6



8




4

18

7.

Парная линейная регрессия

2



4




4

10

8.

Множественная линейная регрессия

6




10




12

28

9.

Временные ряды и прогнозирование.

2




6




6

14

10.

Нелинейная регрессия

0




4




6

10

^ 6. Лабораторный практикум

№ п/п

№ раздела дисциплины

Наименование лабораторных работ

Трудоемкость

(часы/зачетные единицы)

1

2

Решение системы линейных уравнений в MS Excel и системе MathCAD.


2







Графический метод решения задач ЛП.

2

2

3

Симплекс-метод решения задач ЛП.

2

3

3

Задача о распределении ресурсов. Анализ устойчивости решения задачи линейного программирования.

5

4

3

Транспортная задача

2

5

4

Задачи многокритериальной оптимизации.

2

6

5

Конечные одноходовые игры двух лиц.

1

7

5

Игры с природой.

1

8

6.1

Дискретные случайные величины и их основные свойства. Функция распределения.

1

9

6.1

Непрерывные случайные величины и их основные свойства. Основные свойства распределений хи-квадрат, Стьюдента, Фишера.

2

10

6.2

Выборочный метод в статистике.

1

11

6.3

Проверка статистических гипотез

2

12

7

Парная линейная регрессия

2

13

8.1

Множественная линейная регрессия

4

14

8.5

Фиктивные переменные.

2

15

9

Временные ряды. Построение аддитивной модели временного ряда.

2














^ 8. Примерная тематика курсовых проектов (работ) не предусмотрена

9. Учебно–методическое и информационное обеспечение дисциплины:

1) Основная литература:


  1. Экономико-математические методы и моделирование. Часть 1. Оптимальное распределение ресурсов. Транспортная задача. Программа, методические указания и контрольные задания. / Санкт-Петербургский горный ин-т. Сост.: В.В. Беляев, Т.А. Виноградова, Г.Н. Журов., Т.Р Косовцева. СПб, 2004. 71 с.

  2. Экономико-математические методы и моделирование. Часть 2. Многокритериальная оптимизация. Множественная регрессия. Программа, методические указания и контрольные задания. / Санкт-Петербургский горный ин-т. Сост.: В.В. Беляев, Г.Н. Журов., Т.Р Косовцева. СПб, 2005. 71 с.




  1. Методы и модели в экономике. Принятие решений в условиях неопределенности. Системы массового обслуживания: Программа, методические указания и контрольные задания./ Санкт-Петербургский горный ин-т. Сост.: В.В Беляев, Т.Р Косовцева, Л.Г .Муста. СПб, 2002 . 75 с.

  2. ЭКОНОМЕТРИКА: Учебник/ Елисеева И.И. Курышева С.В., Гордеенко Н.М. Костеева Т.В. и др. – М.: Финансы и статистика, 2005. -576с.:ил.

  3. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике: Учеб. Пособие/ Курышева С.В., Гордеенко Н.М. – М.: Финансы и статистика, 2007. -244с.:ил.

  4. ЭКОНОМЕТРИКА. Ч1. Элементы теории вероятностей и математической статистики. Методические указания для выполнения лабораторных работ для студентов специальности 080109 / СПГГИ(ТУ). Сост.: В.В. Беляев, Т.А. Виноградова, Т.Р. Косовцева,. СПб, 2008., 72 с.

  5. ЭКОНОМЕТРИКА. Ч2. Элементы теории вероятностей и математической статистики: Методические указания для выполнения лабораторных работ / СПГГИ(ТУ). Сост.: В.В. Беляев, Т.А. Виноградова, Т.Р. Косовцева. СПб, 2008. 64 с.

  6. ЭКОНОМЕТРИКА. Парная регрессия. Методические указания к лабораторным работам для студентов специальности 080109 СПГГИ(ТУ). Сост.: В.В. Беляев , Т.А. Виноградова, Т.Р. Косовцева, Г.Н. Журов. СПб, 2009., 55 с.

  7. ЭКОНОМЕТРИКА. Множественная регрессия. Методические указания к лабораторным работам для студентов специальности 080109 СПГГИ(ТУ). Сост.: В.В. Беляев , Т.А. Виноградова, Т.Р. Косовцева, Г.Н. Журов. СПб, 2009., 55 с.

2) Дополнительная литература:

  1. Мур Дж, Уэддерфорд Л. Экономическое моделирование в Microsoft Excel: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. - 1024 с.: ил.  

  2. Хемди А. Таха Введение в исследование операций — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — 903с.

  3. Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 573 с. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. — М.: МарТ, 2005. — 496 с

  4. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами EXCEL 7.0.- СПб.: BHV- СПб. 1997. -384 с

  5. Бубес Э.Я., Зельдович Р.Н. Оптимальное программирование в экономике градостроительства и городского хозяйства., Л., Стройиздат, 1975-210с

  6. Колеснёв В. И., Шафранская И. В. Экономико-математические методы и моделирование в землеустройстве: практикумИздательство: "ИВЦ Минфина", 2007.-320 с

  7. Практикум по экономико-математическим методам и моделированию в землеустройстве /под ред. Волкова С.Н., Твердовской Л.С. – М., Агромпромиздат, 1991– 256

  8. Доугерти К. Введение в эконометрику: (Серия «Университетский учебник»)Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М,2001., 402 с.

  9. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб 6-е изд. – М.; Дело,2006. – 400с.

  10. Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – М., Дело, 2003. – 208с.

  11. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. М., ГУ-ВШЭ, 2001. – 112c.

  12. Арженовский С.В.,Федосова О.Н. Эконометрика:Учебное пособие/Рост.гос. унив. – Ростов н/Д., 2002.-102 с.

  13. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятности и математической статистике. – М.: Высшая школа, 2004.- 404 с..



Программное обеспечение: MS Word , MS Excel c установленными надстройками «Поиск Решения». «Пакет Анализа».

4) Электронные базы данных информационно–справочные и поисковые системы, конспекты лекций и практических занятий:

  1. http://ecsocman.edu.ru/docs/ Образовательный портал "Экономика, социология, менеджмент"

  2. http://www.matburo.ru/st_subject.php?p=emm Математические методы в экономике: учебники, лекции, примеры

  3. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm Эконометрическая страничка А. Цыплакова (Новосибирский государственный университет): ресурсы по эконометрике.

  4. http://ecsocman.edu.ru/docs/16000077/ Образовательный портал "Экономика, социология, менеджмент": раздел "Эконометрика"

  5. http://econline.h1.ru/theor.htm Economics Online. Экономическая теория  англоязычные и русскоязычные ресурсы.

  6. http://www.xplore-stat.de/ebooks/ebooks.html Учебники по прикладной статистике и эконометрике.

  7. http://tumania.econ.msu.ru/study.html Сайт экономического факультета МГУ.



^ 9. Материально–техническое обеспечение дисциплины:

Специализированные лаборатории учебного компьютерного центра и экономического факультета, оснащенные ПК;

Лекционные аудитории, оснащенные мультимедийными средствами.

^ 10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:

Курс предполагает как аудиторную (лекции и лабораторные занятия), так и самостоятельную работу студентов.

На лекциях излагаются основные теоретические положения и концепции курса, дающие студентам информацию, соответствующую программе.

Задача лабораторных занятий – развитие у студентов навыков по применению теоретических положений к решению практических проблем. С этой целью материалы для лабораторных занятий включают в себя счетные задачи. Обязательным элементом выполнения лабораторных работ является этап их защиты. Именно на этом этапе детально обсуждаются основные вопросы теоретического материала и умение его использовать для решения практических задач.

Оценка знаний студентов проводится на основе контрольных и зачетных работ. Суммируются баллы, набранные студентом за контрольную и зачетную работы.


Разработчики:

^ СПГГИ (ТУ)

каф. Информатики и компьютерных технологий



доцент



В.В. Беляев

СПГГИ (ТУ)

каф. Информатики и компьютерных технологий



доцент



Т.Р. Косовцева



Эксперты:


____________________

(место работы)


____________________

(занимаемая должность)


____________________

(инициалы, фамилия)



____________________

(место работы)


____________________

(занимаемая должность)


____________________

(инициалы, фамилия)







Скачать 246,29 Kb.
оставить комментарий
Дата25.09.2012
Размер246,29 Kb.
ТипРабочая программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх