Бакалавриат 2025/2026

Инструментальные методы цифровой экономики

Статус: Курс по выбору (Экономический анализ)

Кто читает: Отдел сопровождения учебного процесса в бакалавриате

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Егорова Людмила Геннадьевна

Язык: русский

Контактные часы: 56

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 различные правила голосования и их свойства, умеет их проверять
• 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 рассчитывать основные меры центральности сети
• знает методы выявления предпочтений
• знает основные классы бинарных отношений, их связь с рациональным выбором
• знает основные модели потоков потребителей и посещаемости
• знает свойства бинарных отношений и функций выбора, умеет их проверять
• 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
• Визуализирует данные с помощью пакета Orange
• Способен реализовать в Anylogic системно-динамическую модель
• Умеет использовать классические методы машинного обучения с помощью пакета Orange
• Умеет визуализировать паттерны и проводить анализ паттернов
• Умеет автоматизировать запросы на базе макросов VBA и скриптов Python
• Знает и умеет использовать основные типы нейросетей (многослойные персептроны, свёрточные и рекуррентные сети) для анализа данных
• Способен создать, расположить элементы и настроить дашборд в DataLens

Содержание учебной дисциплины

• Методы принятия решений в современных экономических системах
• Многокритериальные задачи
• Моделирование предпочтений
• Модели принятия решений с помощью голосований
• Влияние в группах. Анализ распределения влияния в парламентах, банках, МВФ.
• Графы и сети. Сети миграции, студенческих обменов, международных конфликтов и внешних заимствований.
• Обобщенные паросочетания и наём персонала
• Справедливый дележ. Распределение спорных территорий в Арктике
• Методы анализа данных в экономических задачах
• Оптимизационные модели.
• Оптимизационные модели на графах.
• Динамическая оптимизация.
• Выявление предпочтений потребителей
• Пространственный анализ, геомаркетинг

Элементы контроля

• Домашние задания
• Контрольная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.29 * Домашние задания + 0.29 * Контрольная работа + 0.42 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Бинарные отношения, графы и коллективные решения : учеб. пособие, Алескеров, Ф. Т., 2012
• 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: 04.07.2025).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Методы оптимальных решений. Т.2: Многокритериальность. Динамика. Неопределенность, , 2010

Авторы

• Егорова Людмила Геннадьевна
• Кабирова Ирина Александровна