- •Классическая линейная модель множественной регрессии (клммр). Оценивание неизвестных параметров: метод наименьших квадратов (мнк) и метод максимального правдоподобия (ммп).
- •2.Обобщенная линейная модель множественной регрессии (олммр) и обобщенный мнк.
- •3.Динамические эконометрические модели. Лаговые модели. Примеры лаговых моделей в экономике.
- •4.Прогнозирование экономических процессов с применением эконометрических моделей.
- •5.Производственные функции. Однородные и линейные производственные функции. Производственная функция Кобба-Дугласа.
- •6.Статические модели спроса на товары, эндогенные и экзогенные факторы. Эластичности спроса на товары по их ценам и по доходам.
- •7.Статистические модели потребления благ. Коэффициенты эластичности потребления по доходу.
- •8.Математические методы прогнозирования экономического роста, структуры экономики, цен, инфляции и финансов. Методы прогнозирования темпов экономического роста.
- •9.Математические методы в прогнозировании трудовых ресурсов и занятости населения, социального развития и потребительского рынка.
- •10.Понятия «модель» и «моделирование». Модель и оригинал. Экономико-математическое моделирование и его основные этапы. Классификация экономико-математических моделей и методов.
- •11.Критерий оптимальности решения экономической задачи. Оптимизационные модели в экономике. 12. Информационное и математическое обеспечение процесса моделирования.
- •13.Понятие «информация». Обобщенная схема обработки информации. Экономическая информация и ее свойства.
- •14 Энтропия системы и количество информации. Априорная и апостериорная информация.
- •Основные методы математического моделирования: аналитические, численные, имитационные, статистические.
- •Погрешности компьютерного математического моделирования, способы их оценки.
- •17. Математический аппарат нечеткой логики в моделировании экономических процессов
- •18. Пакеты прикладных программ: общего и специального назначения, методо-ориентированные и проблемно-ориентированные.
- •19. Понятие и классификация информационных технологий. Особенности современного этапа развития информационных технологий
- •20. Компьютерные сетевые технологии.
- •21. Роль и место информационных технологий в социально-экономических исследованиях, прогнозировании и управлении.
- •22. Понятие и виды электронного бизнеса. Модели электронного бизнеса.
- •23. Общая задача математического программирования. Задача линейного программирования. Прямая и двойственная задачи линейного программирования
- •24. Применение методов теории графов в сетевом планировании и управлении
- •25. Системы массового обслуживания, уравнения Эрланга
- •1)Показатели эффективности использования смо:
- •26. Методы расчета экономической эффективности использования новых моделей и информационных технологий.
- •27. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов
- •28. Тенденции развития информационных технологий. Информационная инфраструктура экономических систем
- •29. Моделирование процессов принятия решений. Экспертное моделирование процедур принятия решений, построения баз знаний.
- •30. Системы поддержки принятия решений и их классификация.
- •31.Структура и функции автоматизированной системы формирования, планирования и принятия решений.
- •32.Реинжиниринг бизнес-процессов. Методология, средства и технологии реинжиниринга бизнес-процессов.
- •33.Моделирование бизнес-процессов. Программное обеспечение процесса моделирования.
- •34.Инструментальные методы поддержки принятия решений в проектах по реинжинирингу бизнес-процессов.
- •35.Информационные технологии в реинжиниринге бизнес-процессов.
- •36.Проблемы автоматизации управленческой деятельности.
- •37.Общая характеристика, классификация case-средств и их роль в совершенствовании экономических систем.
- •И спользование case-средств для совершенствования деятельности предприятий
- •38.Методы теории игр в экономике. Решение игры двух лиц с нулевой суммой в смешанных стратегиях.
- •39.Биматричные игры, игры с ненулевой суммой. Кооперативные игры и некооперативные игры с ненулевой суммой.
- •40. Временные ряды экономических показателей. Нестационарные и стационарные временные ряды. Методы обработки временных рядов.
- •41 Построение моделей временных рядов в соответствии с методологией Бокса-Дженкинса. Модели arima.
- •42 Статическая модель межотраслевого баланса (моБа). Экономическое содержание разделов таблицы моБа.
- •43 Отражение региональных связей при анализе функционирования экономических систем. Статическая модель межрегионального моБа. Динамические модели моБа.
- •44. Сущность методов многомерного статистического анализа. Центральные проблемы многомерного статистического моделирования.
- •45. Построение системы исходных данных экономических показателей в виде «объект-свойство».
- •46. Классификация объектов при наличии обучающих выборок. Постановка задачи классического дискриминантного анализа.
- •47. Основные типы задач кластер-анализа и основные типы кластер-процедур.
- •48. Основное содержание задачи снижения размерности исходной системы данных. Метод главных компонент.
- •49 Технологии искусственного интеллекта. Применение систем искусственного интеллекта в социально-экономическом прогнозировании.
- •50 Политика безопасности. Методы и средства защиты информации в информационных системах.
- •Обеспечения информационной безопасности
1)Показатели эффективности использования смо:
1) Абсол.пропуск. способность— сред. число заявок, кот. может обслужить СМО в единицу времени. 2) Относит. пропускная спос-ть— отношение средн. числа заявок, обслуживаемых СМО в ед-цу времени, к среднему числу поступивших заявок за это же время. Коэфф-т использ-я СМО — средняя доля времени, в течение которого СМО занята обслуживанием заявок.
2)Показатели качества обслуживания заявок:1) Среднее время ожидания заявки в очереди. 2) Среднее время пребывания заявки в СМО.3) Вероятность отказа заявке в обслуживании без ожидания.4) Вероятность того, что поступившая заявка немедленно будет принята к обслуживанию. 5) Закон распределения времени ожидания заявки в очереди. 6) Закон распределения времени пребывания заявки в СМО.7) Среднее число заявок, находящихся в очереди.8) Среднее число заявок, находящихся в СМО, и т.п.
26. Методы расчета экономической эффективности использования новых моделей и информационных технологий.
Существующие методы оценки эффективности обычно делятся на четыре группы: методы инвестиционного и финансового анализа, качественные и вероятностные.
Инвестиционный анализ – это общепринятый инструмент обоснования любого бизнес-проекта. Для оценки рентабельности ИТ-проекта чаще всего применяются так называемые динамические методы, основанные преимущественно на дисконтировании образующихся в ходе реализации проекта денежных потоков. Таким образом, методы инвестиционного анализа позволяют оценить экономические параметры внедрения и применения ИС по аналогии с оценкой любого другого инвестиционного проекта.
В методах финансового анализа используются традиционные подходы к финансовому расчету экономической эффективности применительно к специфике ИТ и с учетом необходимости оценивать риск. Достоинство финансовых методов – в их основополагающих принципах, заимствованных из классической теории определения экономической эффективности инвестиций. Данные методы используют общепринятые в финансовой сфере критерии (чистая текущая стоимость, внутренняя норма прибыли и др.) и оперируют понятиями притока и оттока денежных средств, требующими конкретики и точности.
Качественные методы оценки, называемые также эвристическими, дополняют количественные расчеты, что может помочь оценить все явные и неявные факторы эффективности ИС и увязать их с общей стратегией компании. Эта группа методов позволяет специалистам самостоятельно выбирать наиболее важные для них характеристики систем в зависимости от специфики продукции и деятельности предприятия, устанавливать между ними соотношения, например с помощью коэффициентов значимости.
В вероятностных методах используются статистические и математические модели, позволяющие оценить вероятность возникновения риска. Данные методы нужны для оценки будущего эффекта от применения информационной системы, но пока еще не так широко распространены в практике, как количественные и качественные. Рассмотрим все эти методы более подробно.