Современные методы принятия решений и анализа данных

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Стохастическое моделирование в экономике и финансах)

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Алескеров Фуад Тагиевич, Вольский Владимир Иванович, Егорова Людмила Геннадьевна, Ткачев Даниил Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В современных условиях развития общества мы живем в условиях цифровой экономики. Поэтому каждый член общества должен знать как принимать разумные решения в сложных ситуациях и обладать знаниями по основным инструментальным методам цифровой экономики. Предлагаемый курс призван восполнить пробелы в знаниях в этой области. Целью дисциплины «Современные методы принятия решений и анализа данных» является ознакомление студентов с основными методами анализа данных, математического моделирования и принятия решений применительно к решению задач в социально-экономической, финансовой и банковской сферах. Полученные теоретические модели сопровождаются многочисленными практическими применениями в самых разных отраслях цифровой экономики: оценке эффективности функционирования фирм, банков и университетов, задачах найма персонала, построения справедливого дележа наследства и разрешения спорных ситуаций, анализа сетевых моделей взаимодействия участников в сетях миграции и задаче продовольственной безопасности, выявления предпочтений потребителей и построения оптимизационных моделей в разных постановках. Курс предполагает групповую и индивидуальную работу над различными проектами, связанными с реальными прикладными задачами.

Цель освоения дисциплины

знать теоретические основы современных моделей в задачах принятия решений
уметь оценивать данные, выявлять закономерности в них,
иметь навыки математического моделирования различных задач в области социальных, экономических и политических процессов

Планируемые результаты обучения

знает и умеет применять основные методы классификации и кластеризации данных, оценивать качество классификации
знает и умеет применять различные методы принятия решений в многокритериальных задачах
знает и умеет применять различные методы решения многокритериальных задач
знает различные процедуры принятия коллективных решений
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 строить и оценивать формализованные математические модели, описывающие реальные ситуации

Содержание учебной дисциплины

Методы принятия решений в современных экономических системах
Многокритериальные задачи принятия решений
Обобщенные паросочетания, наём персонала
Задачи справедливого дележа: от раздела имущества до решения конфликтов и территориальных споров
Влияние в группах. Анализ распределения влияния в парламентах, банках, МВФ.
Графы и сети
Сетевое планирование
Методы анализа данных в экономических задачах
Имитационное моделирование экономических систем

Элементы контроля

Домашнее задание
Оценка за домашнее задание представляет собой среднее взвешенное значение всех оценок за домашние задания, которые выдаются студентам после каждого занятия. Домашние задания являются индивидуальными. Формат проверки домашнего задания определяется преподавателями и высылается студентам вместе с описанием домашнего задания. В качестве формата проверки домашнего задания могут быть выбраны проверка решений задач, проведение теста или проверочной работы по темам прошлого занятия, выполнение задания в группе или индивидуально и сдача содержательного отчета по выполненной работе, выступление с докладом по проделанной работе. Формат выполнения может быть скорректирован преподавателем и доведен до сведения студентов заблаговременно, не позднее даты выдачи задания. Преподаватель может дать дополнительные бонусные баллы за интересные содержательные постановки задач, выводы или за масштаб проделанной работы. Пересдать отдельные домашние работы нельзя. Оцениваются правильные и полные ответы на задания и ход решения задач, сумма полученных баллов нормируется к десятибалльной шкале.
Экзамен
Экзамен проводится в виде письменной работы с задачами теоретического и практического характера.

Промежуточная аттестация

2025/2026 3rd module
0.6 * Домашнее задание + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Егорова Людмила Геннадьевна

Программа дисциплины