Geum.ru

Учебно-методический комплекс для студентов заочного обучения специальности Прикладная информатика ( в экономике)

Вид материалаУчебно-методический комплекс

Содержание


Цели и задачи курса
Тематический план курса
Содержание программы курса по темам
Темы семинаров
Дополнительная информация
Подобный материал:
РоссийскАЯ ФедерациЯ

Министерство образования и науки

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ


ИНСТИТУТ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

КАФЕДРА ЭКОНОМИКИ, ФИНАНСОВ И УПРАВЛЕНИЯ


«Имитационное моделирование экономических процессов»


Учебно-методический комплекс

для студентов заочного обучения

специальности Прикладная информатика ( в экономике).


Издательство

Тюменского государственного университета

Тюмень,2006


Рабочая программа разработана и утверждена:

29.03.2006

Рабочая учебная программа

Составлена к.т.н., доцентом Донковой И.А, утверждена на заседании кафедры программного обеспечения, 03.11.2006 г, протокол №2.
Вид занятий Всего часов Семестры
7 8
Общая трудоемкость 105 105
Аудиторные занятия 51 51
Лекции 34 34
Практические занятия 17 17
Индивидуальная работа 6 6
Самостоятельная работа 48 48
Контрольные работы
Вид итогового контроля зачет

Цели и задачи курса

Целью преподавания дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов» является изучение теоретических основ имитационного моделирования и решения экономических задач.
В результате изучения курса студент должен иметь представления о имитационном моделировании процессов в экономике и других научных областях, о методах решения задач с применением ЭВМ.
Знания, умения и практические навыки, полученные в результате изучения дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов», используются студентами при разработке курсовых и дипломных работ.
Задачи дисциплины:
обучить студентов основным методам решения задач имитационного моделирования экономических процессов;
привить студентам устойчивые навыки моделирования с использованием ЭВМ;
дать опыт проведения вычислительных экспериментов


Тематический план курса

  № п/п  

  Наименование темы  

  Лекции  

 

Практич.  


Самост.

  

  Формы контроля  










  1  

  Принципы построения экономико-математических моделей. Классификация имитационных моделей экономических процессов.  

1



11

  2  

  Математические предпосылки создания имитационных моделей. Границы возможностей классических математических методов в экономике  

1
1
20

  3  

  Статистическое моделирование. Поиск оптимальных решений при наличии в модели неопределенных и случайных факторов.  

1
1
10

  4  

  Основные понятия теории марковских случайных процессов. Построение математических моделей случайных процессов.  

1
1
10

  5  

  Задачи теории Марковских процессов. Простейшие системы массового обслуживания (СМО).  

1
1
10

  6  

  Генерация случайных чисел. Метод статистических испытаний Монте-Карло.  

1
1
10

  7  

  Планирование и прогнозирование компьютерных экспериментов .  

1
1
10

  8  

  Введение в теорию экстремальных экспериментов. Решение оптимизационных задач численными методами  

1



10

 

Всего:
8
6
91


Содержание программы курса по темам

1. Основные разделы курса и требования к изучению дисциплины. Список литературных источников. Принципы построения экономико-математических моделей. Виды экономико-математических моделей. Классификация имитационных моделей экономических процессов.
2. Математические предпосылки создания имитационных моделей. Границы возможностей классических математических методов в экономике. Принципы и особенности построения имитационных моделей экономических процессов. Этапы и область применения имитационного моделирования.
3. Статистическое моделирование. Поиск оптимальных решений при наличии в модели неопределенных и случайных факторов. Способы сведения стохастической модели к детерминированной. Применение законов распределения случайных величин в экономике.
4. Основные понятия теории марковских случайных процессов. Случайный процесс, марковский процесс, граф состояний, поток событий, простейшие потоки событий, вероятности состояния, уравнения Колмогорова, финальные вероятности. Построение математических моделей случайных процессов. Оценка эффективности работы исследуемой системы.
5. Задачи теории Марковских процессов. Схема «гибели и размножения». Формула Литтла. Простейшие СМО. Одноканальные и многоканальные СМО с отказами, очередью. Классическая задача Эрланга. Показатели эффективности работы СМО.
6. Генерация случайных чисел. Метод статистических испытаний Монте-Карло. Датчики случайных чисел. Номенклатура датчиков случайных чисел. Программы и алгоритмы генерации псевдослучайных чисел. Единичный жребий и формы его организации.
7. Планирование и прогнозирование имитационных компьютерных экспериментов. Понятие эксперимента. Виды экспериментов. Математический аппарат планирования экспериментов. Постановка задачи планирования эксперимента. Аппроксимация целевой функции с помощью полиномиальной модели. Вычисление коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Статистический анализ уравнения регрессии.
8. Введение в теорию экстремальных экспериментов. Решение оптимизационных задач методом «крутого восхождения» для задачи максимизации, методом «наискорейшего спуска» для задачи минимизации. Программная реализация метода.

Темы семинаров

5.3 Статистическое моделирование. Поиск оптимальных решений при наличии в модели неопределенных и случайных факторов. Применение статистических методов для построения и анализа модели.
5.4 Построение математических моделей случайных процессов. Нахождение вероятностей состояния и финальных вероятностей. Оценка эффективности работы исследуемой системы.
5.5 Задачи теории марковских случайных процессов. Простейшие СМО. Одноканальные и многоканальные СМО с отказами, очередью. Показатели эффективности работы СМО.
5.6 Построение и исследование имитационных моделей на основе генерации случайных чисел. Метод статистических испытаний Монте-Карло. Датчики случайных чисел. Программы и алгоритмы генерации псевдослучайных чисел.
5.7 Постановка задачи планирования компьютерного эксперимента. Аппроксимация целевой функции с помощью полиномиальной модели. Вычисление коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Статистический анализ уравнения регрессии.
5.8 Решение оптимизационных задач методом «крутого восхождения» для задачи максимизации, методом «наискорейшего спуска» для задачи минимизации. Программная реализация метода.

Литература

Основная литература:
1. Имитационное моделирование экономических процессов Учеб.пособие / А.А.Емельянов, Е.А. Власова, Р.В.Дума; Под ред.А.А.Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
2. Исследование операций в экономике: Учеб.пособие для вузов/ Под ред. Н.Ш.Кремера. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2001. – 407 с.
3. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач. – М.: Вузовский учебник, 2004. – 144 с.
4. Кундышева Е.С. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и испр./ Под науч. ред. проф. Б.А.Суслакова. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2005. - 352 с.
5. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб.пособие для вузов/ В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д.М.Дайтбегов; Под ред. В.В.Федосеева. – М.: ЮНИТИ, 2001. – 391.
Дополнительная литература:

1. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб.пособие. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 256 с.
2. Коросов А.В. Имитационное моделирование в среде MS Excel. Монография: ПитерГУ. Петрозаводск, 2002. -212 с.
3. Солодовников А.С., Бабайцев В.А., Браилов А.В. Математика в экономике: Учебник: В 2-х ч. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 384 с.
4. Донкова И.А. Лекции, практические задания по дисциплинам «Исследование операций», «Методы оптимизации», «Имитационное моделирование экономических процессов» [On-line]

Контрольные вопросы к экзамену (зачету)

1. Принципы построения экономико-математических моделей. Виды экономико-математических моделей.
2. Классификация имитационных моделей экономических процессов.
3. Математические предпосылки создания имитационных моделей. Границы возможностей классических математических методов в экономике.
4. Принципы и особенности построения имитационных моделей экономических процессов.
5. Этапы и область применения имитационного моделирования.
6. Статистическое моделирование. Поиск оптимальных решений при наличии в модели неопределенных и случайных факторов.
7. Способы сведения стохастической модели к детерминированной.
8. Применение законов распределения случайных величин в экономике.
9. Основные понятия теории марковских случайных процессов. Случайный процесс, марковский процесс, граф состояний, поток событий, простейшие потоки событий, вероятности состояния, уравнения Колмогорова, финальные вероятности.
10. Построение математических моделей случайных процессов. Оценка эффективности работы исследуемой системы.
11. Задачи теории марковских процессов.
12. Схема «гибели и размножения». Формула Литтла.
13. Простейшие СМО. Одноканальные и многоканальные СМО с отказами, очередью.
14. Классическая задача Эрланга.
15. Показатели эффективности работы СМО.
16. Генерация случайных чисел.
17. Метод статистических испытаний Монте-Карло.
18. Датчики случайных чисел. Номенклатура датчиков случайных чисел.
19. Программы и алгоритмы генерации псевдослучайных чисел.
20. Единичный жребий и формы его организации.
21. Планирование и прогнозирование имитационных компьютерных экспериментов.
22. Понятие эксперимента. Виды экспериментов.
23. Математический аппарат планирования экспериментов. Постановка задачи планирования эксперимента.
24. Аппроксимация целевой функции с помощью полиномиальной модели.
25. Вычисление коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов.
26. Статистический анализ уравнения регрессии.
27. Решение оптимизационных задач методом «крутого восхождения» для задачи максимизации, методом «наискорейшего спуска» для задачи минимизации.

Дополнительная информация

В результате изучения дисциплины студенты должны
иметь представление: об основных понятиях, определениях и методах решения задач имитационного моделирования экономических процессов;
знать:
теорию основных разделов имитационного моделирования экономических процессов: классификация имитационных моделей, общие принципы создания имитационных моделей, математические и алгоритмические основы имитационного моделирования, основные понятия теории марковских случайных процессов, теории экстремальных экспериментов, планирования и прогнозирования экономических процессов.
уметь:
использовать основные понятия и методы имитационного моделирования экономических процессов;
практически решать типичные экономические задачи методами имитационного моделирования;
решать достаточно сложные в вычислительном отношении задачи, требующих их численной реализации на ЭВМ.

иметь навыки в постановке и реализации задач имитационного моделирования.