Учебно-методический комплекс дисциплины математические методы в бизнесе и управлении (наименование учебной дисциплины по учебному плану) icon

Учебно-методический комплекс дисциплины математические методы в бизнесе и управлении (наименование учебной дисциплины по учебному плану)


Смотрите также:
Учебно-методический комплекс дисциплины экономико-математические методы и модели в бизнесе и...
Учебно-методический комплекс дисциплины экономико-математические методы и модели в бизнесе и...
Учебно-методический комплекс дисциплины управление проектами (наименование учебной дисциплины по...
Учебно-методический комплекс дисциплины информатика и программирование (код и название...
Учебно-методический комплекс дисциплины сд. Ф...
Рабочая программа дисциплина Экономико-математические методы и модели (наименование дисциплины...
Рабочая программа учебной дисциплины дс...
Рабочая программа учебной дисциплины спасательная техника и базовые машины (наименование...
Рабочая программа учебной дисциплины тактика Сил рсчс и го (наименование дисциплины по учебному...
Учебно-методический комплекс дисциплины методы защиты информации (код и название дисциплины по...
Учебно-методический комплекс дисциплины высокоуровневые методы информатики и программирования...
Учебно-методический комплекс дисциплины дс. Р...



Загрузка...
скачать


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Московский государственный лингвистический университет»



УТВЕРЖДАЮ




Проректор по учебной работе




( ученая степень и/или ученое звание)







(подпись)

(фамилия и инициалы)




« »___________ 20__ г.




^ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ

Математические методы в бизнесе и управлении

(наименование учебной дисциплины по учебному плану)

ДН-М.07

(шифр дисциплины по учебному плану)

магистратуры по направлению 080100 - экономика

(шифр и наименование образовательной программы (нескольких образовательных программ),

в рамках которой(ых) дисциплина реализуется)



Москва 2009 г.



Составители:

Светлов Н.М., д.э.н., доцент, профессор кафедры




(Ф.И.О., ученая степень, ученое звание, должность)




менеджмента и маркетинга

^ Ответственный редактор:







(Ф.И.О., ученая степень, ученое звание, должность)









Учебно-методический комплекс дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» рассмотрен и одобрен на заседании кафедры менеджмента и маркетинга


Протокол № ______ от «____» _____________ 2009 г.


© Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Московский государственный лингвистический университет»


  1. ^ Общие положения


Учебно-методический комплекс дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» является частью основной образовательной программы магистратуры по направлению «Экономика», разработанной в Московском государственном лингвистическом университете.

Учебно-методический комплекс дисциплины (далее - УМКД) – это совокупность учебных и учебно-методических материалов, обеспечивающих организационную и содержательную целостность системы обучения по дисциплине «Математические методы в бизнесе и управлении», способствующих оптимизации процесса обучения и эффективному усвоению студентами учебной программы.

Учебно-методический комплекс дисциплины включает:

  • Общие положения;

  • Рабочую программу учебной дисциплины;

  • Методические рекомендации преподавателю;

  • Методические материалы, определяющие порядок и содержание рубежного контроля и промежуточной аттестации;

  • Контрольно-измерительные материалы;

  • Теоретические материалы.



Учебно-методический комплекс дисциплины разработан в соответствии с нормативными и организационно-распорядительными документами:


  1. Федеральный закон о высшем и послевузовском образовании от 7 августа 1996 года в редакции от 28 февраля 2008 года.

  2. Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования магистратуры по направлению «Экономика», утвержденный 14 апреля 2000 г. № 352 гум/маг.

  3. Типовое положение об образовательном учреждении высшего профессионального образования (высшем учебном заведении), утвержденное Постановлением Правительства Российской Федерации от 14 февраля 2008 г., № 71.

  4. Приказ Рособрнадзора от 30.09.2005 № 1938 «Об утверждении показателей деятельности и критериев государственной аккредитации высших учебных заведений».

  5. Письмо Рособрнадзора от 17.04.2006, № 02-55-77ин/ак «О новых критериях показателя государственной аккредитации высших учебных заведений».

  6. Письмо Минобразования России от 19.05.2000 № 14-52-357 ин/13 «О порядке формирования основных образовательных программ высшего учебного заведения на основе государственных образовательных стандартов».

  7. Учебный план магистратуры по направлению «Экономика».

  8. Положение о проведении текущего контроля и промежуточной аттестации обучающихся.


^ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Московский государственный лингвистический университет»



УТВЕРЖДАЮ




Проректор по учебной работе




( ученая степень и/или ученое звание)







(подпись)

(фамилия и инициалы)




« »___________ 20__ г.




^ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Математические методы в бизнесе и управлении

(наименование учебной дисциплины по учебному плану)

ДН-М.07

(шифр дисциплины по учебному плану)

магистратуры по направлению 080100 - экономика

(шифр и наименование образовательной программы (нескольких образовательных программ),

в рамках которой(ых) дисциплина реализуется)



Москва 2009 г.



Составители:

Светлов Н.М., д.э.н., доцент, профессор кафедры




(Ф.И.О., ученая степень, ученое звание, должность)




менеджмента и маркетинга

^ Ответственный редактор:







(Ф.И.О., ученая степень, ученое звание, должность)









© Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Московский государственный лингвистический университет»


Рабочая программа учебной дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» составлена в соответствии с целями и задачами Основной образовательной программы, утвержденной Ученым советом МГЛУ, и требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования магистратуры по направлению «Экономика», утвержденного 14 апреля 2000 г. № 352 гум/маг (далее - ГОС ВПО).

Рабочая программа учебной дисциплины предназначена для преподавателей и студентов «Московского государственного лингвистического университета», читающих и изучающих учебную дисциплину «Математические методы в бизнесе и управлении» в качестве обязательной дисциплины вузовского компонента цикла дисциплин направления.

Рабочая программа учебной дисциплины рассмотрена и одобрена на заседании кафедры менеджмента и маркетинга

Протокол № ______ от «____» ______________ 20____г.


СОГЛАСОВАНО:


Начальник Учебно-методического управления


(подпись)



(И.О. Фамилия)


«……» 20__г.
















Декан факультета (Директор института)


(подпись)



(И.О. Фамилия)


«……» 20__г.
















Заведующий выпускающей кафедрой


(подпись)



(И.О. Фамилия)


«……» 20__г.
















Заведующий библиотекой


(подпись)



(И.О. Фамилия)


«……» 20__г.










  1. ^ Общие положения


Рабочая программа учебной дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» составлена в соответствии с целями и задачами Основной образовательной программы, утвержденной Ученым советом МГЛУ, и требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования магистратуры по направлению «Экономика», утвержденного 14 апреля 2000 г. № 352 гум/маг (далее - ГОС ВПО).

Рабочая программа разработана с учётом того, что на магистратуру имеют право поступления бакалавры экономики, успешно выдержавшие вступительные испытания и освоившие образовательную программу бакалавриата по данному направлению в соответствии с образовательным стандартом. Это обусловило необходимость, с одной стороны, преемственности курса по отношению к курсам данного профиля, вошедшим в региональный и вузовский компоненты учебного плана бакалавриата МГЛУ, с другой, обеспечение возможности успешного освоения данного курса студентами, закончившими бакалавриат других образовательных учреждений высшего профессионального образования.

Рабочая программа учебной дисциплины предназначена для преподавателей и студентов «Московского государственного лингвистического университета», читающих и изучающих учебную дисциплину «Математические методы в бизнесе и управлении» в качестве обязательной дисциплины вузовского компонента цикла дисциплин направления.


  1. ^ Цель и задачи учебной дисциплины


Учебная дисциплина «Математические методы в бизнесе и управлении» реализуется и осваивается с целью углублённого овладения студентами теоретическими знаниями, необходимыми для решения конкретных задач управления бизнесом и по их информационной поддержке на основе применения современных экономико-математических методов, адекватных специфике ведения бизнеса в условиях постиндустриального информационного общества, и приобретения соответствующих практических навыков. Предполагается, что выпускники будут применять полученные знания в условиях высокой степени неопределённости и хозяйственных рисков, острой конкурентной борьбы, высокой производительности труда и сопряжённых с нею трудностей распределения общественного продукта, ускоренных темпов внедрения и распространения инноваций.

Задачи дисциплины:

  1. Привить студентам навыки применения теоретических основ и методологии экономико-математического моделирования и инструментальных методов экономики в решении практических задач управления бизнесом.

  2. Обучить студентов самостоятельно решать типовые задачи логистики, маркетинга, управления рисками и оптимизации инвестиционного процесса с использованием экономико-математических методов и персональных ЭВМ, при необходимости обращаясь к специальной литературе по данным вопросам.

  3. Сформировать навыки профессиональной коммуникации по проблемам применения математических методов в бизнесе и управлении со специалистами в данной области.

  4. Закрепить и развить базовые навыки подготовки и принятия управленческих решений на основе применения экономико-математических методов с учётом границ их познавательных возможностей и рисков, связанных с их применением.




  1. ^ Требования к уровню освоения содержания учебной дисциплины


В результате изучения учебной дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» обучаемые должны приобрести комплекс общекультурных компетенций:

  • способен к самостоятельному освоению новых методов исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

  • способен самостоятельно приобретать (в том числе с помощью информационных технологий) и использовать в практической деятельности новые знания и умения, включая новые области знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 3)

и профессиональных компетенций:

  • способен оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности (ПК-6);

  • способен разрабатывать стратегии поведения экономических агентов на различных рынках (ПК-7);

  • способен готовить аналитические материалы для оценки мероприятий в области экономической политики и принятия стратегических решений на микро-и макроуровне (ПК-8);

  • способен разрабатывать варианты управленческих решений и обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической эффективности (ПК-12).


В целях приобретения компетенции ПК-6 «способен оценивать эффективность проектов с учетом фактора неопределенности» обучающийся должен:

знать

  • математические методы оценки и обоснованного выбора проектов для реализации в условиях неопределённости;

  • математические методы и модели формирования инвестиционных программ;

уметь

  • удовлетворять информационную потребность, возникающую при решении задач выбора инвестиционных проектов, с использованием математических методов и моделей;

  • выявлять и использовать источники данных для разработки числовых экономико-математических моделей, предназначенных для обоснованного выбора инвестиционных проектов;

владеть

  • методиками разработки и исследования математических моделей, используемых в процессе обоснования решений о выборе проектов для реализации;

  • навыками освоения новых, в том числе специализированных, методик выбора инвестиционных проектов для реализации, предусматривающих применение математических методов.


В целях приобретения компетенции ПК-7 «способен разрабатывать стратегии поведения экономических агентов на различных рынках» обучающийся должен:

знать

  • математические методы, используемые в процессе стратегического планирования;

уметь

  • составлять, анализировать и использовать для обоснования стратегий экономико-математические модели агента или отдельных аспектов его деятельности;

владеть

  • методами решения многокритериальных (векторных) задач оптимизации для системного отражения многообразных целей экономической стратегии;

иметь представление

  • об информационной потребности, возникающей в процессе разработки стратегий поведения экономического агента на рынке, и методах её удовлетворения.


В целях приобретения компетенции ПК-8 «способен готовить аналитические материалы для оценки мероприятий в области экономической политики и принятия стратегических решений на микро- и макроуровне» обучающийся должен:

знать

  • математические методы анализа рынков;

  • методы оценивания параметров статистико-экономических моделей при малом количестве доступных наблюдений и методологические основы применения получаемых оценок;

  • теорию двойственности и теоретические основы применения множителей Лагранжа в аналитической деятельности, в том числе в условиях неопределённости;

уметь

  • использовать изученные математические методы и модели для решения аналитических задач;

владеть

  • теоретическими основами и методическими приёмами использования математических моделей в целях экономического анализа, выявления резервов повышения эффективности и диагностики экономических агентов.


В целях приобретения компетенции ПК-12 «с способен разрабатывать варианты управленческих решений и обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической эффективности» обучающийся должен:

знать

  • математические методы, используемые для информационной поддержки принятия управленческих решений по оптимизации хозяйственных рисков, управлению запасами, сбытом, товарными потоками, в том числе в условиях конфликта целей;

уметь

  • обосновывать конкретные управленческие решения на основе применяемых математических методов;

  • оценивать адекватность и достоверность результатов применения изученных экономико-математических методов в бизнесе и управлении.

владеть

  • программным обеспечением решения прикладных задач математической поддержки принятия решений;

иметь представление

  • о теоретических и прикладных проблемах, ограничивающих применение математических методов в бизнесе и управлении, и о перспективах их решения;


В целях приобретения общекультурных компетенций, формирование которых предусмотрено рабочей программой данной учебной дисциплины, обучающийся должен:

знать

  • основные литературные источники, отражающие состояние изученности проблем прикладного экономико-математического моделирования, разработки математических и инструментальных методов для информационной и консультационной поддержки принятия управленческих решений в различных сферах бизнеса;

уметь

  • самостоятельно формировать многоэтапные последовательности решения исследовательских и прикладных задач в сферах бизнеса и управления, опираясь на последовательное применение изученных либо описанных в литературе математических методов моделирования и анализа экономики;

  • интерпретировать формальные записи изученных экономико-математических моделей, модифицировать их применительно к специфике конкретного объекта приложения, объяснять их содержание в процессе профессиональной коммуникации;

владеть

  • математической нотацией и её смысловым содержанием в объёме, достаточном для профессиональной коммуникации со специалистами в области математических методов экономики;

иметь представление

  • об основных направлениях исследований, направленных на развитие методологии и математических методов обоснования и информационной поддержки принятия управленческих решений применительно к различным объектам бизнеса;




  1. ^ Общая трудоемкость теоретического обучения и распределение

её по видам учебной работы и формам промежуточной аттестации


^ Вид учебной работы

Всего часов

Распределение часов по семестрам (по учебному плану)

1

2

3

4

Аудиторные занятия (А), в т.ч.:

32



32





Лекция (Л)

13



13





Семинар (С)

4



4





Лабораторная работа (ЛР)

12



12





Контрольная работа (КР), в том числе и в целях проведения рубежного контроля

1



1





Контрольное занятие (КЗ) (зачеты и диф. зачеты, которые проводятся в зачетную неделю и не выносятся на экзаменационную сессию)

2



2





Самостоятельная работа (СР), в т.ч.:

54



54





Реферат











Курсовая работа











Домашнее задание

54



54





Другие виды работ











^ Объем учебной работы (УР) студента

(УР = А + СР)

86



86





^ Объем работы студента в период экзаменационной сессии (Э), в т.ч:

Экзамен











Д.зачет











^ Общая трудоемкость теоретического обучения (ТО =УР + Э)

86



86





^ Общая трудоемкость теоретического обучения в кредитах (ТО: 36)

2



2







^

5. Содержание учебной дисциплины, структурированное

по видам учебных занятий с указанием их объемов




5.1. Содержание тем учебной дисциплины




^

Тема 1. Математические методы планирования риска


Математическая формализация основных видов риска и склонности к риску. Функция полезности лица, принимающего решение в условиях риска.

Представление формализованных рисков и склонности к риску в экономико-математических моделях оптимального планирования.

Подготовка и статистико-математический анализ исходных данных для моделирования рисков бизнеса.

Моделирование многоэтапного процесса принятия решений в условиях риска.
^

Тема 2. Принятие решений в условиях многообразия целей


Постановка задачи векторного программирования. Понятие оптимума по Парето. Функция Лагранжа задачи векторного программирования. Экономическая интерпретация множителей Лагранжа задачи векторного программирования.

Исследование пространства оптимумов по Парето методом параметрического программирования. Методы отыскания частных оптимумов по Парето: ранжирование целей, оценка значимости целей, задание постоянных пропорций степени достижения целей, задание уровней насыщения.

Основы методологии управления конкурентными системами.
^

Тема 3. Математические методы в маркетинге


Теоретические основы моделирования спроса и потребления.

Моделирование спроса при известной функции предпочтения потребителя.

Оценивание функции предпочтения потребителя. Коэффициенты эластичности спроса по цене: практическое значение, оценивание, свойства.

Оценивание параметров моделей спроса при малом количестве наблюдений и отрицательном числе степеней свободы выборки.
^

Тема 4. Математические методы логистики


Классическая задача управления запасами.

Стратегия оптимального пополнения запасов.

Регулирование товарных запасов в системах с фиксированным размером заказа и с фиксированной периодичностью заказа.

Оптимизация размеров заказа для создания товарных запасов.

Математическое представление материальных и финансовых потоков при моделировании двухэтапного процесса принятия решений в условиях неопределённости.
^

Тема 5. Математические методы управления товарными потоками


Понятие системы массового обслуживания.

Основные понятия системы массового обслуживания: пропускная способность, интенсивность потока заявок, запас мощности, средняя длина очереди, среднее время ожидания в очереди. Необходимое условие работоспособности системы массового обслуживания при случайном потоке заявок, распределённом по закону редких событий.

Моделирование потоков товаров и услуг с использованием формализма теории массового обслуживания.

Использование теории массового обслуживания для научного обоснования инвестиционных решений в сфере управления товарными потоками.
^

Тема 6. Принятие хозяйственных решений в условиях антагонизма целей и конкурентной борьбы


Формализм матричных антагонистических игр с нулевой суммой и область его экономических приложений. Экономическая интерпретация задачи определения оптимальной смешанной стратегии.

Применение теории игр для принятия решений в условиях высокой цены риска и в условиях оппортунистического поведения партнёров.

Приложения теории игр к проблемам антикризисного управления и в целях снижения рисков реализации инвестиционных проектов.
^

Тема 7. Математические методы управления инвестиционной деятельностью


Классификация методов принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости.

Метод альтернативных целей.

AHP-метод. Анализ приоритета объектов инвестирования.

Методы теории многоатрибутной полезности.

Моделирование инвестиционного риска.

^

5.2. Распределение учебного времени, отведенного на изучение

учебной дисциплины (по семестрам, разделам, темам, видам

учебных занятий и формам промежуточной аттестации)

(в часах)





№ Раздела, те­мы

Наименование раздела, темы,

формы промежуточной

аттестации

^ Общая трудоемкость теоретического обучения

Всего на теоретическое обучение

Объем учебной работы студента

Время на экзаменационную сессию

^ Всего на учебную работу

Аудиторные занятия

Самостоятельная рабо­та

Всего на аудиторные занятия

В том числе по видам

аудиторных занятий:

Л

С

ЛР

КР

(рубежный контроль)

КЗ

^ II семестр

1.

Математические методы планирования риска

14

14

6

2



4





8



2.

Принятие решений в условиях многообразия целей

18

18

8

2

2

4





10



3.

Математические методы в маркетинге

10

10

4

2



2





6



4.

Математические методы логистики

9

9

3

2

0,75



0,25



6



5.

Математические методы управления товарными потоками

11

11

3

2

0,75



0,25



8



6.

Принятие хозяйственных решений в условиях антагонизма целей и конкурентной борьбы

10

10

2

1

0,5



0,5



8



7.

Математические методы управления инвестиционной деятельностью

12

12

4

2



2





8






Форма промежуточной аттестации:


































дифференцированный зачет





2









2








^ Всего за семестр

86

86

32

13

4

12

1

2

54






^ Всего по дисциплине

86

86

32

13

4

12

1

2

54


^

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература



а) основная:

Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2006. — 496 с.

Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. — 2 е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 304 с.

б) дополнительная:

Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001. — 208 с.

Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем: Учеб. пособие. М.: Высшая школа, 2006. — 511 с.

Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие для студентов вузов / А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев, Т. П. Барановская; Под ред. Б. А. Лагоши. — 2-е изд. М.: Финансы и статистика, 2003. — 222 с.

Моделирование экономических процессов: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления (060000) / Под ред. М.В. Грачёвой, Л.Н. Фадеевой, Ю.И. Черемных. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 351 с.

Уотшем Т., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов / М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.

Федосеев В.В., Эриашвили Н.Д. Экономико-математические методы и модели в маркетинге: Учеб. пособие для вузов. — 2 е изд. М. ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. — 2 е изд. М.: Финансы и статистика, 2005. — 616 с.

Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. — 2 е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 287 с.

Törn, A., Žilinskas, A. Global optimization. Berlin; New York: Springer-Verlag, 1989. — 255 p.

Wilhelm, J. Objectives and multi-objective decision making under uncertainty. Berlin; New York: Springer-Verlag, 1975. — 111 p.

в) программное обеспечение и Интернет ресурсы:

Светлов Н.М. Программный интерфейс к программному модулю решения задач линейного и целочисленного программирования Sunset XA. http://nsvetlov.narod.ru/umk1/sample-xa-new.xls

Светлов Н.М. Элементы учебно-методического комплекса по экономико-математическому моделированию. http://nsvetlov.narod.ru/ umk7/umk.htm


6.2. Методические указания студентам


6.2.1. Общие рекомендации


Прорабатывая материал лекций, студент обязан отметить в конспекте утверждения, определения, выводы, смысл или обоснованность которых ему непонятны, и обратиться к рекомендуемой литературе за разъяснениями. Если рекомендуемая литература не содержит требуемых объяснений, необходимо обратиться к преподавателю с вопросом на семинарском занятии или во время, выделенное для индивидуальных консультаций. Если на семинаре задан вопрос, имеющий частное значение или слабо связанный с обсуждаемой темой, преподаватель имеет право назначить студенту индивидуальную консультацию в пределах времени, устанавливаемых действующим учебным планом.

Предварительными условиями допуска к лабораторному практикуму на ЭВМ являются:

  • ознакомление с инструкцией по технике безопасности работы в компьютерном классе;

  • изучение необходимого теоретического материала;

  • подготовка исходных данных и модельных сценариев в соответствии с заданием.

Допуск к лабораторному практикуму осуществляется по результатам контроля владения теоретическим материалом и содержанием лабораторной работы.

Студент обязан в полном объёме использовать время самостоятельной работы, предусмотренное настоящей рабочей программой, для изучения соответствующих разделов дисциплины, и своевременно обращаться к преподавателю в случае возникновения затруднений при выполнении самостоятельной работы.


6.2.2. Перечень тем для самостоятельного изучения студентами
^

Тема 8. Математические методы планирования риска


Подготовка и статистико-математический анализ исходных данных для моделирования рисков бизнеса.

Тема 9. Принятие решений в условиях многообразия целей


Методы отыскания частных оптимумов по Парето: ранжирование целей, оценка значимости целей, задание постоянных пропорций степени достижения целей, задание уровней насыщения.

Основы методологии управления конкурентными системами.
^

Тема 10. Математические методы в маркетинге


Теоретические основы моделирования спроса и потребления.

Моделирование спроса при известной функции предпочтения потребителя.

Оценивание функции предпочтения потребителя. Коэффициенты эластичности спроса по цене: практическое значение, оценивание, свойства.
^

Тема 11. Математические методы логистики


Регулирование товарных запасов в системах с фиксированным размером заказа и с фиксированной периодичностью заказа.

Оптимизация размеров заказа для создания товарных запасов.
^

Тема 12. Математические методы управления товарными потоками


Основные понятия системы массового обслуживания: пропускная способность, интенсивность потока заявок, запас мощности, средняя длина очереди, среднее время ожидания в очереди. Необходимое условие работоспособности системы массового обслуживания при случайном потоке заявок, распределённом по закону редких событий.

Использование теории массового обслуживания для научного обоснования инвестиционных решений в сфере управления товарными потоками.
^

Тема 13. Принятие хозяйственных решений в условиях антагонизма целей и конкурентной борьбы


Формализм матричных антагонистических игр с нулевой суммой и область его экономических приложений. Экономическая интерпретация задачи определения оптимальной смешанной стратегии.
^

Тема 14. Математические методы управления инвестиционной деятельностью


Классификация методов принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости.

AHP-метод. Анализ приоритета объектов инвестирования.

Методы теории многоатрибутной полезности.


^ 6.2.3. Календарный план-график прохождения рубежного контроля


^ II семестр

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

Планируемый

рубежный контроль





лр1







лр2



лр3













кр



лр4

кз

Аудиторные занятия, ч

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

Время на контрольное мероприятие, ч





4







4



2













1



2

2

Контролируемые темы





1







2



3













4,5,6



7

1 7

Обозначения: лр – защита лабораторной работы; кр – контрольная работа; кз – контрольное занятие.

Примечание. Защита лабораторной работы проводится во время аудиторных занятий в рамках времени, выделенного на её выполнение.


В таблице указано общее время, отводимое на выполнение и защиту лабораторных работ. Защита лабораторных работ во внеаудиторное время не допускается, за исключением студентов, которым деканатом по уважительной причине разрешено свободное посещение занятий.


^ 6.2.4. Перечень вопросов/заданий для самоконтроля и прохождения рубежного контроля


6.2.4.1. Задания и методические указания к выполнению лабораторных работ приводятся в следующем издании: Светлов Н.М. Задания и методические указания к лабораторному практикуму по курсу «Математические методы в бизнесе и управлении» для студентов очной магистратуры (направления «Экономика» и «Менеджмент») (Приложение 1 к настоящему учебно-методическому комплексу дисциплины). Выполнению подлежат лабораторные работы №1, 2, 3 и 5 из данного пособия.

6.2.4.2. Вопросы контрольной работы

  1. Сформулируйте классическую задачу управления запасами.

  2. Какова стратегия оптимального пополнения запасов в классической задаче управления запасами?

  3. Обоснуйте целевую функцию классической задачи управления запасами.

  4. Опишите модель регулирования товарных запасов в системах с фиксированным размером заказа.

  5. Какова оптимальная стратегия регулирования товарных запасов в системах с фиксированным размером заказа?

  6. Опишите модель регулирования товарных запасов в системах с фиксированной периодичностью заказа.

  7. Какова оптимальная стратегия регулирования товарных запасов в системах с фиксированной периодичностью заказа?

  8. Опишите модель регулирования товарных запасов в системах с фиксированными периодичностью и размером заказа.

  9. Как оптимизировать размер заказа для создания товарных запасов в зависимости от дополнительных требований к периодичности и размеру заказа?

  10. Как математически представить процесс формирования запаса при моделировании двухэтапного процесса принятия решений?

  11. Как математически представить процесс формирования финансового резерва при моделировании двухэтапного процесса принятия решений?

  12. Что понимают под системой массового обслуживания?

  13. Решению каких прикладных экономических проблем служит теория очередей?

  14. Что понимают под пропускной способностью системы массового обслуживания? В каких единицах она измеряется?

  15. Что такое транзакт? Приведите три примера транзактов.

  16. Что понимается под узлом в системе массового обслуживания? Приведите три примера узлов.

  17. Что понимается под интенсивностью потока заявок? В каких единицах она измеряется?

  18. Что такое запас мощности системы массового обслуживания? Как его определить?

  19. Как рассчитать среднюю длину очереди к узлу системы массового обслуживания при заданных интенсивности потока заявок и пропускной способности системы массового обслуживания в предположении, что поток заявок простейший, а время обслуживания фиксировано?

  20. Как рассчитать среднее время ожидания в очереди при заданных интенсивности потока заявок и пропускной способности системы массового обслуживания в предположении, что поток заявок простейший, а время обслуживания фиксировано?

  21. Сформулируйте еобходимое условие работоспособности системы массового обслуживания при простейшем потоке заявок.

  22. Сформулируйте еобходимое условие работоспособности системы массового обслуживания при случайном потоке заявок, распределённом по закону редких событий.

  23. Каковы известные вам применения теории массового обслуживания к моделированию продуктовых цепей?

  24. Охарактеризуйте возможности применения теории массового обслуживания для обоснования инвестиционных решений в сфере управления товарными потоками.

  25. Какой математический аппарат применяется для обоснования решений о количестве терминалов при проектировании морского порта? Какие вычисления при этом выполняются?

  26. Какой математический аппарат применяется для обоснования решений о количестве взлётно-посадочных полос аэропорта? Какие вычисления при этом выполняются?

  27. Опишите область применения матричных антагонистических игр с нулевой суммой в экономике.

  28. В каких случаях при возникновении рисковой ситуации следует применять оптимальную смешанную стратегию?

  29. Дайте экономическую интерпретацию задачи определения оптимальной смешанной стратегии.

  30. Приведите пример применения теории игр для принятия решений в условиях высокой цены риска.

  31. Приведите пример применения теории игр для принятия решений в условиях оппортунистического поведения партнёров.

  32. Опишите известные вам приложения теории игр к проблемам антикризисного управления.

  33. Как использовать матричные антагонистические игры для снижения рисков реализации инвестиционных проектов?

  34. Как рассчитать компоненты матрицы антагонистической игры для обоснования оптимальной стратегии участия в конкурсе на выполнение инвестиционного проекта?


^ 6.2.5. Методические рекомендации для подготовки к рубежному контролю


Ниже перечислены основные и дополнительные литературные источники по темам контрольной работы.

Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2006. — Главы 4, 13.

Федосеев В.В., Эриашвили Н.Д. Экономико-математические методы и модели в маркетинге: Учеб. пособие для вузов. — 2 е изд. М. ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. — 2 е изд. М.: Финансы и статистика, 2005. — Главы 3, 6.

Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. — 2 е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — п.8.2, 8.3, 8.4.


^ 6.3. Перечень информационных технологий, рекомендуемых для

изучения дисциплины, и рекомендации по их использованию


Лабораторный практикум выполняется на ЭВМ с использованием компьютерных программ Microsoft Office Excel (включая средство поиска решения, реализующее методы поиска оптимума задач выпуклого программирования, и средство анализа данных, обеспечивающее выполнение элементарных операций статистического анализа данных, в том числе оценивание параметров линейных или линеаризованных эконометрических моделей) и Sunset XA (для решения задач линейного и целочисленного программирования).

При изучении дисциплины «Математические методы в бизнесе и управлении» студенты пользуются компонентами учебно-методического комплекса дисциплины, доступными в сети Интернет по адресу http://nsvetlov.narod.ru/ umk7/umk.htm. Лекционный курс излагается с использованием компьютерных презентаций. Презентации доступны студентам для предварительного ознакомления перед лекцией и для использования во время самоподготовки по вышеуказанному URL.


^ 7. Промежуточная аттестация


II семестр.

Форма контроля — дифференцированный зачёт.

Форма проведения — устная, во время сессии.

Методика оценки знаний

Оценка промежуточной аттестации за II семестр студентов магистратуры по направлению «Экономика», изучающих учебную дисциплину «Математические методы в бизнесе и управлении», производится с учётом результатов рубежного контроля по следующим правилам:

  • рубежный контроль предусматривает оценку по пятибалльной шкале результатов защиты четырёх лабораторных работ и одной контрольной работы;

  • студент, не аттестованный хотя бы по одной из лабораторных или контрольных работ, обязан пересдать их в сроки, установленные преподавателем, но не позже окончания семестра, если иное не установлено деканатом в порядке исключения при наличии у студента весомой уважительной причины;

  • студент, не аттестованный хотя бы по одной из лабораторных или контрольных работ по завершении семестра (если иное не установлено деканатом) либо получивший неудовлетворительную оценку при сдаче дифференцированного зачёта, получает неудовлетворительную оценку промежуточной аттестации;

  • в противном случае после сдачи диф. зачёта определяется средневзвешенная оценка с использованием следующих весов:

    • результаты защиты лабораторной работы по теме №1 — 10%;

    • результаты защиты лабораторной работы по теме №2 — 10%;

    • результаты защиты лабораторной работы по теме №3 — 10%;

    • результаты защиты лабораторной работы по теме №7 — 10%;

    • результаты контрольной работы №1 — 10%;

    • результаты дифференцированного зачёта — 50%;

  • средневзвешенной оценке от 4,5 и выше соответствует оценка «отлично», от 3,5 до 4,5 — «хорошо» и до 3,5 — «удовлетворительно».

Перечень вопросов, выносимых на промежуточную аттестацию

  1. Формальные требования к функции полезности лица, принимающего решения в условиях риска, и их экономические основания.

  2. Представление рисков в экономико-математических моделях оптимального планирования.

  3. Представление склонности к риску в экономико-математических моделях оптимального планирования.

  4. Функция полезности Неймана-Моргенштерна: теоретические основы и практическое применение.

  5. Подготовка исходных данных для обоснования целевой функции модели оптимального планирования, учитывающей склонность к риску.

  6. Понятие априорного решения в стохастическом программировании.

  7. Понятие апостериорного решения в стохастическом программировании.

  8. Обоснование весовых коэффициентов исходов реализации случайных условий в двухэтапных стохастических моделях оптимального планирования.

  9. Отражение ценовых рисков в математических моделях оптимального планирования.

  10. Отражение неопределённости спроса в математических моделях оптимального планирования.

  11. Задача векторного программирования и её экономическая интерпретация.

  12. Понятие оптимума по Парето и его экономическая интерпретация.

  13. Двойственные оценки ограничений задачи векторного программирования.

  14. Экономическая интерпретация двойственных оценок ограничений задачи векторного программирования.

  15. Методы исследования многокритериальных математических моделей.

  16. Методы отыскания частных оптимумов по Парето и условия их применимости.

  17. Экономические приложения и процедура решения задачи векторного программирования при заданных рангах целей.

  18. Процедура решения задачи векторного программирования весовым методом и её управленческие приложения.

  19. Экономические приложения и процедура решения задачи векторного программирования при заданных пропорциях степени достижения целей.

  20. Задача векторного программирования при заданных уровнях насыщения целей и её приложение к проблемам менеджмента.

  21. Математические модели управления конкурентными системами: математическая форма, экономическая интерпретация, методы исследования.

  22. Эконометрическое моделирование функции спроса.

  23. Эконометрическое моделирование функции предпочтения.

  24. Эластичность спроса по цене: определение и использование в практике маркетинга.

  25. Методы оценивания эластичности спроса по цене.

  26. Свойства эластичности спроса по цене.

  27. Оценивание параметров моделей спроса при малом количестве наблюдений.

  28. Понятие и математическая формализация потребительского выбора.

  29. Использование моделей потребительского выбора для принятия управленческих решений.

  30. Использование моделей спроса для принятия управленческих решений в условиях недостатка маркетинговых данных.

  31. Подготовка исходных данных для оценивания параметров моделей спроса.

  32. Подготовка исходных данных для формулирования бюджетных ограничений моделей спроса.

  33. Теоретические основы применения математических методов в логистике.

  34. Формулировка и экономическая интерпретация классической задачи управления запасами.

  35. Методика исследования классической задачи управления запасами.

  36. Математические методы оптимизации стратегии пополнения запасов.

  37. Математические методы регулирования товарных запасов в системах с фиксированным размером заказа.

  38. Применение математических методов для регулирования товарных запасов в системах с фиксированной периодичностью заказа.

  39. Оптимизация размеров заказа для создания товарных запасов.

  40. Оптимизация материальных потоков пополнения и использования запасов при моделировании двухэтапного процесса принятия решений в условиях неопределённости.

  41. Оптимизация денежных потоков пополнения и использования финансовых резервов при моделировании двухэтапного процесса принятия решений в условиях неопределённости.

  42. Понятие и экономическая интерпретация системы массового обслуживания.

  43. Использование теории очередей в управлении потоками товаров и услуг.

  44. Расчёт средней длины очереди к системе массового обслуживания.

  45. Расчёт вероятности превышения пороговой длины очереди к системе массового обслуживания.

  46. Расчёт среднего времени ожидания в очереди к системе массового обслуживания.

  47. Необходимое условие работоспособности системы массового обслуживания, его обоснование и экономическое значение.

  48. Анализ проектов расширения обслуживающих мощностей с использованием теории очередей.

  49. Оптимизация обслуживающих мощностей с использованием теории очередей.

  50. Формулировка и экономическая интерпретация модели системы массового обслуживания.

  51. Понятие и примеры матричных антагонистических игр с нулевой суммой.

  52. Задача определения оптимальной смешанной стратегии в антагонистической матричной игре с нулевой суммой и её экономическая интерпретация.

  53. Математические методы принятия управленческих решений в условиях неопределённости при высокой цене риска.

  54. Математические методы принятия управленческих решений в условиях конфликта.

  55. Математические методы принятия управленческих решений в условиях неопределённости при оппортунистическом поведении партнёров.

  56. Применение теории игр к проблемам антикризисного управления.

  57. Компенсация рисков реализации инвестиционных проектов с использованием методов теории игр.

  58. Понятие и экономическая интерпретация цены игры. Определение цены матричной антагонистической игры с нулевой суммой.

  59. Оптимальные смешанные стратегии: понятие, причины использования, приёмы практической реализации.

  60. Подготовка исходных данных для анализа матричной антагонистической игры с нулевой суммой в целях подготовки управленческого решения.

  61. Математическая поддержка принятия инвестиционных решений.

  62. Классификация методов принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости.

  63. Сущность, условия применения, преимущества и недостатки AHP-метода обоснования объектов инвестиционной деятельности.

  64. Математические методы анализа целей инвестиционной деятельности.

  65. Теория мультиатрибутивной полезности в приложении к проблемам анализа проектов.

  66. Математические методы моделирования инвестиционного риска.




Заведующий выпускающей кафедрой




Г.Ф. Красноженова




(подпись)

(Ф.И.О.)

«____» _________2009 г.












Скачать 423,84 Kb.
оставить комментарий
Дата10.03.2012
Размер423,84 Kb.
ТипУчебно-методический комплекс, 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

наверх