Материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления пользователям Интернета и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
© 2018 - 2024
| Показатели оценивания | Критерии оценивания компетенции | Шкала оценивания |
| Знать: основные результаты новых исследований, опубликованные в ведущих профессиональных журналах по проблемам моделирования и управления экономическими системами Уметь: собрать необходимый статистический материал об объекте-оригинале для конструирования модели; применять современный математический инструментарий для решения управленческих экономических задач Владеть: методикой и методологией проведения научных исследований в профессиональной сфере; методикой обоснования вариантов управленческих решений на основе результатов моделирования. | Знать основные результаты новых исследований, по проблемам моделирования и управления экономическими системами | Пороговый уровень |
| Знать основные результаты новых исследований, по проблемам моделирования и управления экономическими системами и уметь проводить различные виды компьютерных экспериментов моделирования; владеть методикой и методологией проведения научных исследований в профессиональной сфере | Продвинутый уровень | |
| Знать основные результаты новых исследований, по проблемам моделирования и управления экономическими системами и уметь собрать необходимый статистический материал об объекте-оригинале для конструирования модели; применять современный математический инструментарий для решения управленческих экономических задач, владеть методикой и методологией проведения научных исследований в профессиональной сфере; методикой обоснования вариантов управленческих решений на основе результатов моделирования. | Высокий уровень |
Текущий контроль осуществляется в ходе учебного процесса и индивидуальной работы со студентами, по результатам выполнения заданий на практических занятиях.
Основными формами текущего контроля знаний являются:
• проверка качества усвоения проблемных вопросов изучаемого материала в ходе плановых занятий, обсуждение на практических занятиях контрольных вопросов;
• результаты выполнения заданий на практических занятиях в компьютерных классах и проверка практических навыков студентов;
• выполнение самостоятельных заданий и контрольной работы, их оценивание и обсуждение результатов.
Промежуточная аттестация по дисциплине проводится в форме зачета. Итоговая оценка на зачете выставляется в форме «зачет» – «не зачет» и в баллах по 100-балльной шкале.
Оценка по 100-балльной шкале складывается из оценки за выполнение экзаменационного задания (максимум 60 баллов), оценки за работу в семестре (максимум 20 баллов) и оценки за промежуточную аттестацию (максимум 20 баллов). Итоговая оценка выставляется в зачётную книжку, если набрано 50 и более баллов.
| Требования к результатам освоения дисциплины | Оценка | Баллы (рейтиговая оценка) |
| Знание основного материала, допусти- мы неточности в ответе на вопрос, недостаточно правильные формулировки, нарушение логической последовательности в изложении программного материала, незначительные затруднения при решении практических задач, обязательное выполнение текущей работы в семестре. | зачет | 50-100 |
| Незнание значительной части программного материала, неумение даже с помощью преподавателя сформулировать правильные ответы на вопросы экзаменационного билета, невыполнение практических заданий. | НЕ зачет | 0-49 |
7.3. Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений, владений
Темы для самостоятельного изучения (контрольных работ):
1. Моделирование производственных и технологических процессов.
2. Моделирование равновесия на конкурентном рынке.
3. Моделирование ценообразования на продукцию конкретной фирмы.
4. Моделирование ценообразования на услуги конкретной фирмы.
5. Моделирование влияния производственного лага на устойчивость экономики.
6. Моделирование влияния срока службы изделий на динамику производства.
7. Моделирование эффективности проведения маркетинговой кампании на примере деятельности конкретной фирмы.
8. Моделирование инвестиций в производственный сектор экономики и анализ их эффективности.
9. Моделирование инвестиций в сферу услуг и анализ их эффективности.
10. Имитационная модель максимизации прибыли в краткосрочном периоде для фирм, действующих в среде монополистической конкуренции.
11. Имитационная модель максимизации прибыли в долгосрочном периоде для фирм, действующих в среде монополистической конкуренции.
12. Имитационная модель эффективного использования рекламы для увеличения сбыта продукции.
13. Имитационная модель эффективного использования рекламы в стимулировании сбыта товаров и услуг для завоевания конкурентного преимущества.
14. Моделирование ценообразования на рынках продукции и ресурсов в условиях совершенной.
15. Моделирование ценообразования на рынках продукции и ресурсов в условиях несовершенной конкуренции.
16. Моделирование взаимоотношений между отраслями и рынками,
между секторами экономики.
17. Моделирование равновесия на рынках товаров и денег для закрытой
экономики.
18. Моделирование равновесия на рынках товаров и денег для открытой
экономики.
19. Моделирование функционирования системы массового обслужива
ния на примере конкретного предприятия.
20. Моделирование интуитивных (экспертных) методов прогнозирования.
21. Применение имитационного моделирования в демографических моделях об-щественного развития.
22. Моделирование курса ценных бумаг на фондовом рынке.
23. Имитационные модели в страховании.
24. Имитационное моделирование и прогнозирование развития страны, региона, производственного комплекса и т.п.
25. Моделирование инфляционных процессов в экономике.
26. Моделирование и оптимизация рекламной деятельности на примере
конкретной фирмы.
27. Имитационные модели ценообразования на рынке недвижимости.
28. Имитационные модели ценообразования на рынке услуг.
29. Имитационные модели ценообразования в энергетических отраслях
экономики.
30. Имитационное моделирование параметров денежных потоков с учетом инфляции и налогообложения.
31. Имитационное моделирование в транспорте, связи и телекоммуникациях.
32. Имитационная модель оптимальной ставки налога на прибыль предприятий.
33. Моделирование в системах административного управления.
34. Имитационное моделирование в проектировании.
35. Имитационное моделирование оценивания параметров регрессион-
ной модели.
36. Имитационное моделирование и анализ бизнес-процессов на примере конкретного предприятия.
37. Моделирование и исследование ценообразования на услуги.
38. Моделирование формирования портфеля ценных бумаг с заданным
значением доходности при минимальном риске.
39. Моделирование максимизации доходности портфеля ценных бумаг
при ограниченном риске.
40. Построение имитационной модели экономической системы на языке
имитационного моделирования GPSS.
41. Построение имитационной модели экономической системы с помощью прог-раммы MathCad Professional.
42. Разработка имитационной модели финансово-экономической деятельности
предприятия с помощью программы Project Expert.
Контрольные вопросы для самопроверки:
1. Какова роль структурного анализа при проведении имитационного моделирования?
2. Является ли метод Монте-Карло в сочетании с проверкой статистических гипотез имитационным моделированием?
3. Какие типовые задачи решаются средствами имитационного моделирования при управлении экономическими объектами?
4. Какие статистические результаты позволяет получить имитационная модель, реализованная в любой системе моделирования (например, Pilgrim, ReThink или GPSS)?
5. В чем заключается кибернетический подход к организации экспериментальных исследований сложных объектов и процессов?
6. Какие характерные признаки имеет пассивный эксперимент?
7. В каких случаях проводится активный эксперимент?
8. Что такое функция (поверхность) отклика? Как она связана с факторным пространством?
9. Как представляется общий вид уравнения регрессии, полученного на основе опыта?
10. Каким образом вычисляются коэффициенты регрессии?
11. Как проводится статистический анализ уравнения регрессии?
12. Возможности системы имитационного моделирования AnyLogic по созданию гибридных моделей.
12. Как модели проходят проверку на адекватность? Что является ее главным критерием?
13. В чем суть постановки прямой и обратной задачи моделирования?
14. Какие признаки системы определяют выбор типовой математической схемы моделирования?
15. Назовите основные методы построения моделей.
16. Какие направления имитационного моделирования поддерживает AnyLogic?
17. Система (язык) GPSS: сфера применения, основные понятия. Примеры явлений предметной области, моделируемых транзактами.
18. Имитационное моделирование процессов обслуживания заявок в условиях отказов.
Контрольные вопросы для зачета по дисциплине
1. Место имитационного моделирования в исследованиях экономических
систем.
2. Этапы построения имитационных моделей.
3. Применение теории вероятностей и математической статистики к ими-
тационному моделированию.
4. Статистические проблемы имитационного моделирования.
5. Сбор информации о системе, формулирование проблемы и определе-
ние целей исследования.
6. Структура представления данных в имитационных моделях.
7. Виды оценок и методы оценивания параметров имитационной модели.
8. Общие положения проверки гипотез о согласии.
9. Разработка концептуальной модели: логико-математическое описание
моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.
10. Создание имитационной модели средствами системы моделирования.
11. Испытание и исследование имитационной модели с использованием
исходных данных моделирования.
12. Проведение направленного вычислительного эксперимента на имитационной
модели.
13. Анализ и интерпретация результатов имитационного моделирования.
14. Аналитический метод имитационного моделирования.
15. Метод статистических испытаний.
16. Комбинированный метод построения имитационных моделей.
17. Параметры и переменные имитационной модели.
18. Классификация имитационных моделей в зависимости от типа модель-
ного времени.
19. Принцип Δt в имитационном моделировании.
20. Принцип особых состояний.
21. Датчики случайных величин.
22. Метод середины квадрата.
23. Мультипликативный конгруэнтный метод.
24. Требования к базовым датчикам и их проверка.
25. Имитация случайного события.
26. Имитация сложного события.
27. Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий.
28. Имитация событий, составляющих полную группу.
29. Моделирование дискретных случайных величин
30. Моделирование непрерывных случайных величин
31. Метод обратной функции.
32. Метод Неймона (режекции).
33. Алгоритм получения значений нормально распределенной случайной
величины.
34. Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону.
35. Имитация нестационарных случайных процессов.
36. Имитация стационарных СП.
37. Статистические проблемы имитационного моделирования.
38. Условие системности имитационного моделирования.
39. Модели общих систем.
40. Возможности интеграции имитирующих моделей с помощью моделей
общих систем.
41. Дискретные имитационные системы.
42. Непрерывные имитационные системы.
43. Принципы и методы построения имитационных моделей.
44. Аналитический метод построения имитационной модели.
45. Метод статистического моделирования.
46. Комбинированный подход.
47. Сетевое имитационное моделирование, входные и выходные спецификации.
48. Построение моделей в компьютерных средах для моделирования деятельности компании на финансовом рынке.
49. Виды применяемых систем и примеры формирования имитирующих
моделей.
50. Возможности использования имитационных языков. Сведения о современных программных продуктах в этой области и обучение их применению.
51. Имитационное моделирование операций с ценными бумагами.
52. Имитационное моделирование инвестиционных рисков.
53. Имитационные модели для построения системы согласованных тарифов.
54. Планирование имитационного эксперимента. Стратегии запуска и правила оста-новки.
Дата: 2019-07-30, просмотров: 145.