Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление подготовки
| Вид материала | Основная образовательная программа |
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 65.34kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление, 721.26kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление, 5151.75kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 1316.69kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 3764.91kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 3396.78kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 501.83kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 636.13kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 506.79kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 639.3kb.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Экономика фирмы»
Понятие фирмы. Фирма–основное звено экономики. Классификация организаций.
Типы производства, организация производственного процесса, производственная и организационная структура организации, инфраструктура.
Имущество организации, уставный капитал, основной капитал, его оценка. Оборотные средства, их состав, классификация. Оборачиваемость. Персонал фирмы, его состав, расчет потребности персонале, источники формирования, мотивация, оплата труда, количественные и качественные показатели использования персонала. Оценка эффективности инноваций в управлении персоналом. Производственная программа и производственная мощность, издержки производства и себестоимость продукции, переменные и постоянные издержки, их состав, перенос на себестоимость, расчет их величин, оптимизация. Расчет смет и калькулирование затрат.
Валовые выручка и издержки, прибыль бухгалтерская и экономическая, чистый денежный поток, расчет их величин. Потенциал фирмы, понятие, подходы к оценке и аспекты расчетов потенциала, формирование конкурентных преимуществ организации. Результаты хозяйственно-финансовой деятельности организации: показатели, их расчет и анализ, использование в управлении фирмой. Экономическая безопасность организации, показатели, подходы к их выбору и расчету, использование в обеспечении функционирования и развития организации.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Математический анализ »
1. Цель дисциплины «Математический анализ»предусматривает изучение:
- понятия множества и основных операций над множествами,
- понятия окрестности точки,
- основных понятий и определений, связанных с функциями,
- графиков основных элементарных функций,
- пределов числовой последовательности и функции,
- свойств числовых множеств и последовательностей,
- непрерывности функции точек разрыва,
- производных первого и высших порядков,
- основных теоремо-дифференцируемых функциях и их приложений,
- выпуклости функции,
- дифференциала функции,
- асимптот графика функции,
- неопределенного интеграла,
- основных методов интегрирования,
- свойств определенного интеграла,
- несобственных интегралов,
- точечных множеств в N-мерном пространстве,
- функций нескольких переменных и их непрерывности, производных и дифференциалов функций нескольких переменных.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Дискретная математика»
1. Цель изучения дисциплины: овладение студентами математическим аппаратом, необходимым для применения математических методов в практической деятельности и в исследованиях; обеспечение студентов знаниями по теории множеств и математической логике, необходимые для понимания математики, теории вероятностей и других математических дисциплин.
1)Теория множеств и комбинаторика.
2)Элементы математической логики.
3)Элементы теории графов.
4)Формальные языки и теория автоматов.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Дифференциальные и разностные уравнения»
1. Цель изучения дисциплины: освоение ключевых понятий, вопросов теории
дифференциальных и разностных уравнений, постановок задач, формулируемых в виде дифференциальных и разностных уравнений, аналитических методов решения и качественного исследования.
1. Дифференциальные уравнения 1-го порядка (с разделяющимися переменными, линейные, Бернулли). Интегральные кривые. Построение интегральных кривых методом изоклин.
2. Линейные дифференциальные уравнения n-порядка. Метод вариации произвольных постоянных, метод неопределенных коэффициентов и принцип суперпозиции. Понятие о системах ОДУ.
3. Разностные уравнения. Линейные разностные уравнения. Методы решения. Задачи экономического содержания с дискретным временем.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Линейная алгебра»
1. Целью преподавания и изучения дисциплины «Линейная алгебра» является овладение студентами математическим аппаратом, применяемым в экономико-математических методах и информатике, и служащим основой для разработки информационных технологий в экономике
Основные задачи освоения дисциплины.
Студент должен знать основные понятия, методы, алгоритмы и средства линейной алгебры и аналитической геометрии; владеть методами и алгоритмами алгебры и аналитической геометрии для решения теоретических проблем фундаментальной информатики и практических задач информационных технологий в экономике
- Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Линейная алгебра относится к базовой части цикла Б2 профессиональных дисциплин. Для изучения дисциплины необходимо знание обязательного минимума содержания среднего образования, в особенности математики и информатики. Знания, получаемые при изучении алгебры, используются при изучении математических дисциплин профессионального цикла учебного плана бакалавра.
3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В процессе освоения дисциплины у студента формируются следующие компетенции:
- ОК-1: Владение культурой мышления, способностью к обобщению, анализу информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;
- ОК-9: Способность к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства;
- ПК-19: Способность использования основных методов естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретических и экспериментальных исследований;
- ПК-20: Способность использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования.
Тематический план освоения дисциплины
| № раз-дела | Наименование разделов |
| 1 | Матрицы и определители |
| 2 | Системы линейных алгебраических уравнений |
| 3 | Элементы векторного анализа |
| 4 | Эвклидово пространство |
| 5 | Линейные операторы в векторном пространстве |
| 6 | Квадратичные формы |
| 7 | Некоторые приложения к экономике |
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Теория вероятности и математическая статистика»
1. Цель дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» предусматривает изучение:
- основных понятий теории вероятностей,
- вероятностного пространства,
- теорем сложения и умножения вероятностей,
- формул полной вероятности Байеса,
- дискретных и не прерывных случайных величин,
- законов распределения вероятностей, наиболее употребляемых в социально-экономических приложениях,
- законов распределения вероятностей для функций от известных случайных величин,
- неравенства Чебышева,
- закона больших чисел и его следствия,
- особой роли нормального распределения и центральной предельной теоремы,
- цепей Маркова и их использования в моделировании социально-экономических процессов,
- характеристик вариационного ряда,
- точечных оценок параметров распределения,
- элементов корреляционного анализа,
- статистического оценивания и проверки гипотез,
- статистических методов обработки экспериментальных данных.
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Общая теория систем»
1. Цель дисциплины - формирование у студентов теоретических представлений о системном подходе, навыков исследования организационных, социальных и технических систем, изучение современных средств поддержки выполнения процедур системного анализа.
Задачи дисциплины:
- формирование у студентов представлений о системности мира и объектов разной природы, об основных закономерностях теории систем;
- накопление навыков концептуального анализа предметной области, постановки задач, сведения их к соответствующим разделам и методам системного анализа;
- освоение методов и моделей анализа функциональных, структурных характеристик экономических и информационных систем, как основы для формирования комплекса эффективных бизнес процессов.
Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Дисциплина входит в Блок 2 «Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть» учебного плана.
Требования к результатам освоения содержания дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
ОК-12, ОК-13, ОК-16, ПК-19, ПК-20.
В результате освоения курса студент должен знать:
- эволюцию системных представлений;
- модели, системы и модели систем;
- классификации систем;
- информационные аспекты изучения системного анализа;
- роль измерений в системном анализе;
- проблемы выбора (принятия решений);
- процедуры системного анализа;
- неформализуемые этапы системного анализа;
- роль системного анализа в экономике;
- основы теории формальных систем и её значение для проблематики алгоритмизации, программирования и искусственного интеллекта.
Должен уметь:
- выяснять причины реальной сложности, возникающие перед «обладателем проблемы»;
- выработать варианты их устранения;
- отделять важное от несущественного;
- найти правильную формулировку для каждой из возникающих задач.
Иметь представление:
- об основных этапах становления теории систем как научной дисциплины;
- о мировоззренческом, научном и прикладном значении теории систем;
- о месте теории систем в системе научного знания.
Должен иметь навыки:
- системного анализа в приложении к недостаточно изученным производственным, финансовым и организационным системам;
- формального описания структуры систем;
- представления знаний о структуре системы с помощью изобразительных средств современных вычислительных систем.
- использования возможностей различных наук и практических сфер деятельности;
- привлечения людей к работе;
- организации коллективной деятельности;
- к развитию диалектического видения мира, системного мышления;
- создания систем и решения сложных задач, улучшающих вмешательство в проблемную ситуацию.
Тематический план освоения дисциплины
| Наименование разделов |
| 1. Предмет и история общей теории систем |
| 2. Понятие структуры в теории систем |
| 3. Цель как общесистемная категория |
| 4. Системный анализ — основной метод теории систем |
| 5. Синтетический метод в теории систем |
| 6. Понятие о формальных системах |
| 7. Формализмы как средство представления знаний |
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Исследование операции»
1. Цель дисциплины - дать представление студентам о принципах и методах математического моделирования операций, познакомить с основными типами задач исследования операций и методами их решения для практического применения, изучение и освоение методов математического программирования наиболее часто используемых при решении оптимизационных задач в области экономики, планирования и проектирования. Формирование практических навыков применения методов и алгоритмов оптимизации в экономической деятельности. Конечной целью изучения дисциплины «Математические методы и модели исследование операций» является формирование у будущих специалистов в области экономики и управления теоретических знаний и практических навыков для решения прикладных экономических задач с целью принятия управленческих решений средствами количественного анализа и экономико-математического моделирования.
Задачи дисциплины - научить студентов использовать методологию исследования операций; выполнять все этапы операционного исследования; внедрять результаты операционного исследования; классифицировать задачу оптимизации; выбирать метод решения задач оптимизации; проверять выполнение условий сходимости методов; использовать компьютерные технологии реализации методов исследования операций и методов оптимизации, обучить студентов основам количественного анализа ситуаций в экономике, приемам исследования экономических объектов путем построения и анализа экономико-математических моделей в соответствии с требованиями, установленными Государственным стандартом высшего профессионального образования к подготовке специалистов в области экономических и бизнес-дисциплин. Данный курс рассчитан на студентов специальности «Математические методы в экономике» дневной формы обучения.
2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Дисциплина входит в Блок 2 «Математический и естественнонаучный цикл. Базовая часть» учебного плана.
Требования к результатам освоения содержания дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
ОК-1, ОК-17, ПК-4, ОК-19, ПК-20, ПК-22.
В результате освоения курса студент должен знать:
•Правила построения математических моделей задач оптимизации;
•Классификацию задач оптимизации
•Методы решения задач линейной оптимизации
•Основные типы экономико-математических моделей, применяющихся для выработки и принятия управленческих решений
Должен уметь:
•создавать математические модели для оптимизационных задач разных классов.
•использовать методы математического программирования при решении оптимизационных задач
•формировать постановку экономико-математической модели на основе качественного анализа объекта исследования;
•применять адекватные математические модели и методы для получения наиболее рационального решения в конкретной ситуации;
•проводить анализ полученного решения с целью выявления области его устойчивости, а также определения возможных изменений в управленческих мероприятиях при изменении внутренних и внешних факторов.
Иметь представление:
• о математическом программировании как об одном из приоритетных направлений развития математики.
Должен иметь навыки:
•решения оптимизационных задач разных классов, с использованием вычислительных возможностей Microsoft Excel.
•применения методов оптимизации при решении прикладных задач и моделировании;
Тематический план освоения дисциплины
| Наименование разделов |
| 1. Понятие и этапы исследования операций. Математические модели: понятие и классификация. |
| 2. Примеры классических экономико-математических моделей и задач, сформулированных на их основе: управление портфелем активов, задача простейшего планирования, транспортная задача, оптимизация плана производства. |
| 3. Линейное программирование в экономике. Модели, приводящие к задачам ЛП. Области применения методов ЛП. Постановка ЗЛП: общая, стандартная, каноническая формы |
| 4. Множество решений ЗЛП и его геометрическая интерпретация. Свойства решений ЗЛП, схема решения ЗЛП и алгоритм поиска оптимального решения. |
| 5. Графический метод решения задач линейного программирования (ЗЛП): алгоритм решения, различные области допустимых решений и возможные решения, графический способ решения задач при условии m-n<=2 |
| 6. Численный метод решения ЗЛП |
| 7. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования. Методы отыскания исходной угловой точки. |
| 8. Метод искусственного базиса. |
| 9. Особые случаи применения симплекс-метода: вырожденность, альтернативное оптимальное решение, неограниченное решение, отсутствие допустимых решений |
| 10. Двойственная задача ЛП. Теоремы двойственности. |
| 11. Двойственный симплекс-метод |
| 12. Анализ чувствительности: изменение коэффициентов целевой функции, стоимость ресурсов |
| 13. Транспортная задача. Постановка, типы задач, Построение транспортной модели. Сбалансированные и несбалансированные транспортные модели |
| 14. Определение начального плана перевозок: метод северо-западного угла, метод минимальной стоимости, метод Фогеля. Проверка плана на невырожденность, Симплекс-метод |
| 15. Решение транспортной задачи методом потенциалов |
| 16. Задача о назначении. Венгерский метод |
| 17. Транспортная задача с ограничениями на пропускную способность: ограничение снизу, ограничение сверху. Транспортная задача по критерию времени. Транспортная модель с промежуточными пунктами. |
АННОТАЦИЯ
ПРИМЕРНОЙ ПРОГРАММЫ
дисциплины «Анализ данных »
1. Целью преподавания дисциплины является изучение математических методов прикладного анализа случайных данных, синтеза цифровых алгоритмов их обработки, развития навыков, умения статистического моделирования и исследования различных процессовнаЭВМ,практическогопримененияметодованализадлярешенияразличных научных и технических задач в экономике, социологии.
В результате изучения курса «Анализ данных» студент должен:
знать:
методы сбора данных, научиться сводить их в таблицы и графически отображать в среде SPSS (PASW);
основные распределения вероятностей и области их применения;
анализ зависимости между двумя переменными при помощи графических средств;
заложенные в основу регрессионной модели вероятностно-статистические допущения и необходимость проверки соответствия этим допущениям первичного статистического материала;
методыпроверкивтерминахстандартныхвизуальныхтестовитестовизвестных статистических гипотез при помощи процедур, встроенных в среду;
прогнозирование средних и индивидуальных значений отклика посредством найденного в этой среде уравнения регрессии, применять прогнозирование в хозяйственной и коммерческой деятельности.
уметь:
применять вероятностные методы анализа, например, владеть приемами построения деревьев вероятностей и деревьев решений при разборе различных
хозяйственных ситуаций;
статистически интерпретировать построенные доверительные интервалы;
вычислять коэффициенты корреляции с целью определения силы линейной зависимости между ними;
сроить регрессионные прямые, анализировать результаты (таблицы) регрессионного анализа, полученные в среде пакета статистических программ, проверять совместность первичных данных с допущениями модели регрессии путем анализа ее остатков и использовать методы регрессии для получения простейших прогнозов в разнообразных экономических ситуациях при принятии экономических решений.
владеть навыками:
вычислением важнейших описательных статистических показателей, уяснив необходимость их использования при оценке информации экономического характера;
основными методами вычисления вероятностей в случае дискретных и непрерывных распределений;
техникой проверки статистических гипотез в терминах критических значений статистики теста, ее наблюденной значимости (p-value) и путем вычисления доверительных интервалов для тестируемых параметров генеральной совокупности;
основными приемами множественного регрессионного анализа, включая диагностику мультиколлинеарности, методы выявления гетероскедастичности и коррелированности ошибок регрессии, способы отбора значимых предикторов, в частности, в виде соответствующих пошаговых алгоритмов.