Направление подготовки: 08070062 Бизнес-информатика
Сетевой анализ
и оптимальное
планирование
№ 6860
Содержание дисциплины: Построение сетевого графика, нахождение минимальных, максимальных времен появления события, критического пути, построение линейной диаграммы проекта, оптимальное распределение ресурсов при постоянных и переменных интенсивностях.
Компетенции: В процессе изучения дисциплины студенты получают знания, которые в дальнейшем могут быть использованы при составлении плана выполнения работ, определении порядка выполнения работ, определении оптимальных сроков выполнения работ с учетом имеющихся ресурсов.
Связь с другими дисциплинами: «Дискретная математика» (№ 11509); «Линейное и целочисленное программирование» (№ 6859); «Линейная алгебра» (№ 619).
Направление подготовки: 08070062 Бизнес-информатика
Теория вероятностей
№ 1317
Содержание дисциплины: Правила действия со случайными событиями и вероятностями их осуществления. Аксиоматика А.Н. Колмогорова. Условные вероятности, независимость событий и экспериментов. Случайные величины и законы распределения вероятностей. Основные числовые характеристики случайных величин. Производящие функции моментов. Законы распределения вероятностей, наиболее распространенные в практике статистических исследований. Совместное распределение случайных величин. Закон больших чисел и центральная предельная теорема. Последовательности случайных величин в дискретном вероятностном пространстве. Последовательности, образующие цепь Маркова.
Компетенции: Умение выявлять закономерности, присущие массовым статистическим явлениям, умение описывать случайные процессы и на основе полученных характеристик делать выводы, с помощью вероятностных моделей описывать и прогнозировать экономические и любые другие ситуации.
Связь с другими дисциплинами: «Математический анализ» (№ 5833).
Направление подготовки 08070062 Бизнес-информатика.
|
|
Теория игр
№ 9718
Содержание дисциплины: Матричные игры. Чистые и смешанные стратегии игры, Использование методов линейного программирования. Метод фиктивного разыгрывания. Доминирование стратегий.
Компетенции: Умение применять методы теории игр для решения экономических задач.
Связь с другими дисциплинами: «Линейная алгебра» (№ 619); «Линейное и целочисленное программирование» (№ 6859).
Направление подготовки: 08070062 Бизнес-информатика
Теория принятия решений
№ 6864
Содержание дисциплины: Основные понятия теории принятия решений (ТПР). Основные разделы ТПР; Принятие решений в условиях определенности. Метод анализа иерархий; Критериальный анализ; Принятие решений в условиях риска; Принятие решений в условиях неопределенности; Субъективность в принятии решений. Идеология формализации оценок; Теория выбора. Коллективный выбор; Коллективное принятие решений; Компьютерные системы поддержки принятия решений (СППР).
Компетенции: В результате изучения дисциплины студент ориентируется в классах задач ТПР, может грамотно сформулировать задачу в терминах ТПР и адекватно ее формализовать, обоснованно выбрать методы для решения поставленной задачи, сформулировав принципы оптимальности для выбора окончательного решения, и правильно интерпретировать полученные результаты решения.
Связь с другими дисциплинами: «Линейная алгебра» (№ 619); «Математический анализ» (№ 5833); «Теория вероятностей» (№ 1317); «Математическая статистика» (№ 2374); «Экономическая теория» (№ 5840).
Направление подготовки: 08070062 Бизнес-информатика.
Теория риска
и моделирование
рисковых ситуаций
№ 9719
Содержание дисциплины: Риски, их особенности и классификация. Меры риска. Методы принятия решений в условиях неопределённости и риска. Теория полезности Неймана-Моргенштерна. Финансовые и инвестиционные решения в условиях риска. Моделирование стратегических игр и игр с природой. Управление рисками в торговле.
Компетенции: В результате изучения дисциплины студент должен овладеть навыками количественного оценивания рисков и методами их анализа с помощью современных программных продуктов, научиться рассчитывать риски инвестиционных проектов и коммерческих операций с учётом имеющейся статистической информации и использовать теорию полезности для моделирования склонности к риску лица, принимающего решения.
|
