Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана	
«Утверждаю»
Первый проректор —
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________ Е.Г. Юдин
«___» «___________» 201__ г.

Программа учебной дисциплины составлена в соответствии с основной образовательной программой подготовки магистров факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»
ВПО МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Организационно-экономическое моделирование

Автор: проф., д.э.н., д.т.н. Орлов А.И.
Кафедра ИБМ-2 «Экономика и организация производства»

Виды занятий	
	Всего	3 семестр
17 недель	
Лекции	34	34	
Семинары	17	17	
Самостоятельная работа	85	85	
Итого:	136	136	
Проверка знаний:		Экз.	
	
Виды самостоятельной работы и контрольных мероприятий	
	Всего, час	3 семестр
17 недель	
Домашнее задание №1
№2	7	4/5-7
3/12-14	
Рубежный контроль №1
№2	2	1/7
1/14	
Контрольная работа №1
№2
№3	6	2/5
2/10
2/16	

Москва, 2011

Раздел 1. Цели и задачи дисциплины.
Цель дисциплины: 
►	овладение основами современных статистических методов анализа конкретных экономических данных и выявления закономерностей развития и взаимосвязи экономических явлений и процессов, методов  моделирования организационно-экономических явлений и процессов на уровне, достаточном для использования в практической деятельности инженера-менеджера..	
Задачами дисциплины является изучение:
►	современных статистических методов и моделей, в том числе методов анализа количественных и качественных данных, моделей и методов экспертного оценивания, 	
►	эконометрических моделей риска, инфляции, инвестиций, качества,	
►	современных методов организационно-экономического моделирования, предназначенных для разработки и принятия управленческих решений.	
Примечание.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах (разделах курсов):
1.	«Теория вероятностей и математическая статистика»,
2.	«Экономическая теория»,
3.	«Менеджмент»,
4.	«Прикладная статистика»,
5.	на общематематических дисциплинах, таких, как математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, исследование операций.
После освоения данной дисциплины студент подготовлен для изучения следующих курсов учебного плана:
1.	Организация и управление жизненным циклом наукоемкой продукции
2.	Интегрированная логистическая поддержка наукоемкой продукции
3.	Технологический маркетинг
4.	Отраслевые наукоемкие технологии  и отраслевой маркетинг
5.	Контроллинг
6.	Стратегическое управление наукоемким производством
Раздел 2. Знания, умения и навыки, получаемые после освоения дисциплины.
2.1. Студент должен знать:
►	основные статистические методы анализа эмпирических экономических данных;	
►	основные понятия, методы и процедуры теории принятия решений и моделирования;	
►	базовые идеи, модели, методы и результаты выборочных исследований, теории измерений, статистического анализа числовых, векторных и нечисловых данных, временных рядов, экспертных оценок;	
►	базовые идеи, подходы, методы и результаты теории принятия решений и организационно-экономического моделирования, в частности, моделирования технологий обеспечения качества;	
2.2. Студент должен уметь:
►	строить статистические модели, применять методы описания данных, оценивания, проверки гипотез;	
►	строить организационно-экономические модели для конкретных задач управления организацией и разрабатывать на основе таких моделей адекватные управленческие решения;	
►	проводить эконометрический анализ результатов выборочных исследований при оценивании характеристик и параметров распределений и зависимостей, проверке однородности выборок, нахождении группового мнения комиссии экспертов;	
►	проводить анализ управленческой ситуации, строить соответствующую ей организационно-экономическую модель, изучать ее свойства и характеристики, находить на ее основе оптимальное решение.	
Понятия: статистические и организационно-экономические модели, управленческие решения, выборочные исследования, экспертные оценки.
Методики расчета: описание данных, оценивание, проверка гипотез, оптимизация параметров логистических моделей, анализ и синтез планов статистического контроля, анализ экспертных оценок.
Приборы и изделия: использование необходимых информационных технологий.
2.3. Студент должен иметь навыки:
►	проведения сбора и анализа конкретных технико-экономических данных на основе современных статистических методов;	
►	проведения сбора и анализа конкретных технико-экономических данных на основе современных методов моделирования и принятия решений;	
►	разработки и применения статистических и экспертных технологий.	
Раздел 3. Содержание дисциплины.
№
п/п	Раздел дисциплины	Лекции,
ч.	Семинары,
ч.	Литература	
	3 семестр				
3.1.	Статистические методы в менеджменте высоких технологий при проведении технических и организационно-экономических исследований	1	-	[1, 4]	
3.2.	Выборочные исследования	2	1	[3, 4]	
3.3.	Элементы эконометрики чисел	2	1	[3, 4]	
3.4.	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности	4	3	[3, 4]	
3.5.	Понятие о регрессионном анализе	4	2	[3, 4 ]	
3.6.	Организационно-экономическое моделирование динамики цен	3	2	[4]	
3.7.	Понятие об экспертных исследованиях	2	1	[1, 2, 4, 5]	
3.8.	Теория измерений и экспертные оценки	3	1	[1, 3, 4]	
3.9.	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	3	2	[3 4]	
3.10.	Статистика нечисловых данных	7	2	[3, 4]	
3.11.	Эконометрические модели на основе временных рядов	3	2	[1, 3]	
Содержание:
3.1. Статистические методы в менеджменте высоких технологий при проведении технических и организационно-экономических исследованиях (эконометрика).
Определение эконометрики как науки, изучающей конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Структура статистики: математическая статистика, прикладная статистика, применения статистических методов в конкретных областях. Различие между математической статистикой и официальной статистикой. Структура современной эконометрики. Особенности экономических данных и их учет в эконометрических методах прикладной статистики. Понятие об эконометрических моделях прогнозирования, управления качеством, анализа экспертных оценок и др. 
3.2. Выборочные исследования.
Необходимость выборочных исследований. Анкетное исследование (на примере изучения предпочтений потребителей). Различные виды формулировок вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый вопросы), их достоинства и недостатки. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. 
Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа "да" - "нет"). Интервальное оценивание доли и метод проверки статистической гипотезы однородности, т.е. равенства долей (на основе теоремы Муавра-Лапласа, теоремы о наследовании сходимости и таблиц ВЦИОМ).
3.3. Элементы эконометрики чисел.
Определения нормального и логарифмически нормального распределений и их плотностей. Применения Центральной предельной теоремы в аддитивном и мультипликативном случае. Методы оценивание параметров логарифмически нормального распределения. Применение логарифмически нормального распределения для описания распределений доходов (заработной платы). Представление о других параметрических семействах распределения. Одношаговые оценки параметров распределений.
Непараметрическое оценивание характеристик распределений и доверительных границ для них. Непараметрические методы оценивания плотности распределения вероятности в сравнении с методами построения гистограмм.
3.4. Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности.
Различные формулировки гипотезы однородности двух выборок. Критерий Крамера-Уэлча для проверки равенства математических ожиданий (на основе Центральной предельной теоремы и теоремы о наследовании сходимости).
Двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни) и его асимптотическая нормальность. Достигаемый уровень значимости. Асимптотическое распределение критерия Вилкоксона при справедливости альтернативной гипотезы и его асимптотическая мощность. Какие выводы можно сделать на основе критерия Вилкоксона? Альтернатива сдвига. 
Эмпирическая функция распределения и основанные на ней непараметрические одновыборочные статистические критерии А.Н.Колмогорова, Н.В.Смирнова, омега-квадрат (Крамера-Мизеса-Смирнова). Проверка согласия с параметрическим семейством распределений и распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат. 
Двухвыборочные критерии Смирнова и типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта) и проблемы их практического использования для проверки однородности двух  независимых выборок. 
Задача обнаружения различия в связанных выборках. Критерий знаков. Проверка равенства 0 математического ожидания. Одновыборочный критерий Вилкоксона. Сведение задачи обнаружения различия в общем случае к проверке симметрии распределения относительно 0. Проверка симметрии функции распределения относительно 0 с помощью критерия типа омега-квадрат. 
Непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
3.5. Понятие о регрессионном анализе.
Метод наименьших квадратов (МНК) для линейной прогностической функции. Система нормальных уравнений. Формулы для оценивания параметров. Вид расчетной таблицы. Критерий правильности расчетов. Точечный и интервальный прогноз. Изменение ширины доверительного интервала при увеличении горизонта прогнозирования.  
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов в общем случае. Свойства оценок МНК. Модель, линейная по параметрам. Преобразования переменных. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Показатели качества регрессионной модели. Типовое поведение оценки остаточной дисперсии для расширяющегося семейства регрессоров. Предельное распределение оценок степени многочлена. 
Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными  остатками. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 
Регрессия как условное математическое ожидание. Непараметрические оценки регрессионных зависимостей на основе непараметрических оценок многомерной плотности распределения.
3.6. Организационно-экономическое моделирование динамики цен. 
Инфляция как рост цен. Разброс цен и возможная точность определения «рыночной цены». Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.
Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум. Вклады в банки и кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах. Международные сопоставления на основе паритета покупательной способности. Инфляция и бухгалтерская отчетность. Инфляция и стоимость основных фондов предприятия.
3.7. Понятие об экспертных исследованиях.
Необходимость проведения экспертных исследований. Основные представления о теории и практике экспертного оценивания. Примеры процедур экспертных оценок. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный совет в Филях под руководством М.И. Кутузова как пример экспертной процедуры. Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. Метод сценариев. 
Планирование и организация экспертного исследования. Роли лиц, принимающих решения (ЛПР), и специалистов (экспертов) в процедурах принятия решений. Рабочая группа и экспертная комиссия. Основные этапы проведения экспертного исследования. Экономические вопросы проведения экспертного исследования.
Формирование целей экспертного исследования (сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др.). Формирование состава экспертной комиссии: методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки. Проблема априорных предпочтений экспертов. Достоинства и недостатки процедур, используемых при отборе экспертов. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений). Сочетание различных методов экспертного оценивания.
3.8. Теория измерений и экспертные оценки.
Основы репрезентативной теории измерений. Определения, примеры. Группы допустимых преобразований для основных типов шкал (наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной). Требование устойчивости статистических и эконометрических выводов и заключений относительно допустимых преобразований шкал. Сравнение трех видов средних (среднее арифметическое, мода, медиана) для зарплаты (доходов) работников предприятия. Определение средних величин по Коши. 
Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале. Теорема об описании средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.  Применения к рейтингам. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
Проблема получение итогового мнения комиссии экспертов. Метод средних арифметических рангов. Его некорректность в большинстве экспертных исследований. Метод медианных рангов. Согласование кластеризованных ранжировок (ГОГ-метод).
Обобщенный показатель (полезность) как функция частных показателей. Методы построения обобщенного показателя. Два подхода к определению весовых коэффициентов линейной функции полезности. Линейная свертка с коэффициентами, которые оценивают эксперты. Критика такого подхода на основе анализа реальных предложений по процедуре выбора технологии Недостатки экспертных методов непосредственного определения коэффициентов весомости. Экспертно-статистический метод и его реализация с помощью метода наименьших квадратов.
3.9. Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки.
Оптимизационный подход к определению эмпирических и теоретических средних в пространствах произвольной природы. Сравнение с экстремальными свойствами среднего арифметического, математического ожидания, теоретической и выборочной медианы. Эмпирическое среднее как агрегирование мнений экспертов. Формулировка законов больших чисел в пространствах произвольной природы.
Бинарные отношения на конечном множестве (ранжировки, разбиения, толерантности) как ответы экспертов. Их описание матрицами из 0 и 1. Рефлексивность, симметричность, транзитивность. Ранжировки (упорядочения), разбиения (эквивалентности), толерантности. Расстояние Кемени между бинарными отношениями. Медиана Кемени, ее асимптотика и свойства при малых объемах выборок и различных предположениях о распределении случайных ранжировок. Унимодальные изотропные распределения и единственность среднего (медианы). Интерпретация законов больших чисел для нечисловых данных в терминах теории экспертного опроса. Связь метода средних рангов с коэффициентом ранговой корреляции Спирмена. Линейная зависимость расстояния Кемени от коэффициента ранговой корреляции Кендалла.
Расстояния, теоретические и эмпирические средние в пространстве подмножеств конечного множества. Построение эмпирического среднего (итогового мнения комиссии экспертов) по правилу большинства.
3.10. Статистика нечисловых данных.
Различные виды нечисловых данных, связи между ними (качественные и разнотипные признаки, люсианы, результаты парных сравнений, множества). 
Нечеткие ответы экспертов. Определение и примеры нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами и их свойства. Связь нечетких множеств со случайными. Нечеткие эконометрические модели. Расстояния между нечеткими множествами. Усреднение нечетких ответов экспертов.
Метрики (показатели различия) в пространствах произвольной природы - основа методов статистики нечисловых данных.
Асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы, в частности, для дискретных пространств. Статистики интегрального типа в пространствах произвольной природы. Применение статистики объектов нечисловой природы при построения новой хронологии и значение полученных выводов для современных социально-экономических проблем.
Методы анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных. Применение непараметрической статистики (коэффициентов ранговой корреляции). Применение теории люсианов, вычисление медианы Кемени и использование иных методов статистики нечисловых и интервальных данных. Метод "идеальной точки" с использованием средних рангов.)
3.11. Эконометрические модели на основе временных рядов.
Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Восстановление зависимостей во временных рядах на основе методов наименьших квадратов и наименьших модулей, моделей линейной (по параметрам) регрессии. Оценивание необходимого набора регрессоров, в частности, степени тригонометрического полинома. Модели авторегрессии. 
Экспоненциальное сглаживание и другие эмпирические приемы. Понятие цикла и его периода. Непараметрические методы оценки периода. Выделение циклов. 
Система линейных одновременных эконометрических уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Примеры применения эконометрических моделей. Система ЖОК оценки взаимовлияния факторов.)

Раздел 4. Семинары.
№ п/п	Тема семинара	Объем, ч.	Литература	
	7 семестр			
4.1.	Выборочные исследования	1	[3, 4]	
4.2.	Элементы эконометрики чисел	1	[3, 4]	
4.3.	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности	3	[3, 4]	
4.4.	Понятие о регрессионном анализе	2	[3, 4 ]	
4.5.	Организационно-экономическое моделирование динамики цен	2	[4]	
4.6.	Понятие об экспертных исследованиях	1	[1, 2, 4, 5]	
4.7.	Теория измерений и экспертные оценки	1	[1, 3, 4]	
4.8.	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	2	[3 4]	
4.9.	Статистика нечисловых данных	2	[3, 4]	
4.10.	Эконометрические модели на основе временных рядов	2	[1, 3]	
Содержание:
4.1. Выборочные исследования.
Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. 
Интервальное оценивание доли и метод проверки статистической гипотезы однородности, т.е. равенства долей. 
4.2. Элементы эконометрики чисел.
Параметрические семейства распределения. Методы моментов и максимального правдоподобия оценивания параметров. Одношаговые оценки параметров распределений.
Непараметрическое оценивание характеристик распределений и доверительных границ для них. Непараметрические методы оценивания плотности распределения вероятности в сравнении с методами построения гистограмм.
4.3. Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности.
Различные формулировки гипотезы однородности двух выборок. Критерий Крамера-Уэлча для проверки равенства математических ожиданий.
Двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни) и его асимптотическая нормальность. Достигаемый уровень значимости. Асимптотическое распределение критерия Вилкоксона при справедливости альтернативной гипотезы и его асимптотическая мощность.
Эмпирическая функция распределения и основанные на ней непараметрические одновыборочные статистические критерии А.Н.Колмогорова, Н.В.Смирнова, омега-квадрат (Крамера-Мизеса-Смирнова). Проверка согласия с параметрическим семейством распределений и распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат. 
Двухвыборочные критерии Смирнова и типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта) и их практическое использование для проверки однородности двух  независимых выборок. 
Задача обнаружения различия в связанных выборках. Критерий знаков. Проверка равенства 0 математического ожидания. Одновыборочный критерий Вилкоксона. Проверка симметрии функции распределения относительно 0 с помощью критерия типа омега-квадрат. 
Непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла.
4.4. Понятие о регрессионном анализе.
Метод наименьших квадратов (МНК) для линейной прогностической функции. Формулы для оценивания параметров. Расчетная таблица. Критерий правильности расчетов. Точечный и интервальный прогноз. Изменение ширины доверительного интервала при увеличении горизонта прогнозирования.  
Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов в общем случае. Модель, линейная по параметрам. Преобразования переменных. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Показатели качества регрессионной модели. 
4.5. Организационно-экономическое моделирование динамики цен. 
Инфляция как рост цен. Разброс цен и возможная точность определения «рыночной цены». Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. 
Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум. Вклады в банки и кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах. 
4.6. Понятие об экспертных исследованиях.
Необходимость проведения экспертных исследований. Основные представления о теории и практике экспертного оценивания. Примеры процедур экспертных оценок. 
Метод средних арифметических рангов. Метод медианных рангов. Согласование кластеризованных ранжировок (ГОГ-метод).
4.7. Теория измерений и экспертные оценки.
Основы репрезентативной теории измерений. Определения, примеры. Группы допустимых преобразований для основных типов шкал (наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной). Требование устойчивости статистических и эконометрических выводов и заключений относительно допустимых преобразований шкал. 
Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале (примеры). Теорема об описании средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. 
Проблема получение итогового мнения комиссии экспертов. Некорректность метода средних арифметических рангов в большинстве экспертных исследований. Значение метода медианных рангов и процедуры согласования кластеризованных ранжировок.
Обобщенный показатель (полезность) как функция частных показателей. Линейная свертка с коэффициентами, которые оценивают эксперты (на примере выбора места работы).
4.8. Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки.
Оптимизационный подход к определению эмпирических и теоретических средних в пространствах произвольной природы. Экстремальные свойства среднего арифметического, математического ожидания, теоретической и выборочной медианы. Эмпирическое среднее как агрегирование мнений экспертов. Значение законов больших чисел в пространствах произвольной природы.
Бинарные отношения на конечном множестве (ранжировки, разбиения, толерантности) как ответы экспертов. Их описание матрицами из 0 и 1. Рефлексивность, симметричность, транзитивность. Ранжировки (упорядочения), разбиения (эквивалентности), толерантности. Расстояние Кемени между бинарными отношениями. Медиана Кемени. 
Расстояния, теоретические и эмпирические средние в пространстве подмножеств конечного множества. Построение эмпирического среднего (итогового мнения комиссии экспертов) по правилу большинства.
4.9. Статистика нечисловых данных.
Различные виды нечисловых данных, связи между ними (качественные и разнотипные признаки, люсианы, результаты парных сравнений, множества). 
Нечеткие ответы экспертов. Определение и примеры нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами и их свойства. Связь нечетких множеств со случайными. Нечеткие эконометрические модели. Расстояния между нечеткими множествами. Усреднение нечетких ответов экспертов.
Метрики (показатели различия) в пространствах произвольной природы.
Асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной природы, в частности, для дискретных пространств. 
Методы анализа экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных. Применение непараметрической статистики (коэффициентов ранговой корреляции). Применение теории люсианов, вычисление медианы Кемени и использование иных методов статистики нечисловых и интервальных данных. Метод "идеальной точки" с использованием средних рангов.)
4.10. Эконометрические модели на основе временных рядов.
Характеристики временных рядов. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация. Восстановление зависимостей во временных рядах на основе методов наименьших квадратов и наименьших модулей, моделей линейной (по параметрам) регрессии. Оценивание необходимого набора регрессоров, в частности, степени тригонометрического полинома. Модели авторегрессии. 
Экспоненциальное сглаживание и другие эмпирические приемы. Понятие цикла и его периода. Непараметрические методы оценки периода. Выделение циклов. 
Система линейных одновременных эконометрических уравнений. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов. Примеры применения эконометрических моделей. Система ЖОК оценки взаимовлияния факторов.)
Раздел 5. Лабораторные работы.
Лабораторные работы не включены в программу дисциплины.
Раздел 6. Самостоятельная работа.
№ п/п	Тема самостоятельной работы	Объем, ч.	Литература	
	7семестр			
6.1.	Самостоятельная проработка курса лекций		[1, 2, 3, 4]	
6.2.	Домашнее задание 1. Метод наименьших квадратов	4	[3, 4]	
6.3.	Домашнее задание 2. Анализ экспертных оценок	3	[1, 2]	
	8 семестр			
6.4.	Самостоятельная проработка курса лекций		[1, 2, 3, 4, 5]	
6.5.	Домашнее задание 1. Анализ и синтез планов статистического контроля. Расчет нотны, рационального объема выборки, анализ интервальных данных	10	[1, 2, 4]	
6.6.	Домашнее задание 2. Оценка и анализ рисков, разработка предложений по управлению рисками	5	[1, 2, 4, 5]	
Содержание:
6.1. Самостоятельная проработка курса лекций
Проработать конспект лекций, основную и дополнительную литературу, собрать и проанализировать информацию по курсу в средствах массовой информации и в Интернете.
6.2. Домашнее задание -1. Метод наименьших квадратов
Выдача – 5 неделя, сдача – 7 неделя.
Исходные данные – набор пар чисел. Методом наименьших квадратов оценить параметры линейной зависимости. Выписать восстановленную зависимость. 
Вычислить восстановленные значения зависимой переменной, сравнить их с исходными значениями и проверить условие точности вычислений. 
Найти остаточную сумму квадратов и оценить дисперсию погрешностей. Выписать точечный прогноз, а также верхнюю и нижнюю доверительные границы для него. 
Рассчитайте прогнозное значение и доверительные границы для заданного момента. 
6.3. Домашнее задание – 2. Анализ экспертных оценок
Выдача – 12 неделя, сдача – 14 неделя.
По набору экспертных упорядочений найти итоговое мнение комиссии экспертов. Найти упорядочение по средним рангам, упорядочение по медианам, согласующую эти два упорядочение кластеризованную ранжировку.
Дана матрица попарных расстояний для некоторого множества бинарных отношений. Найти в этом множестве эмпирическое среднее для заданной выборки.
Раздел 7. Курсовой проект, курсовая работа.
Курсовая работа не включена в программу дисциплины.
Раздел 8. Учебно-методические материалы.
8.1. Основная литература.
1.	Орлов А.И. Теория принятия решений. - М.: Экзамен, 2006. - 573 с.
2.	Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.
3.	Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с. 
4.	Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 572 с. 
5.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 541 с.
6.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.
7.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 486 с.
8.2. Дополнительная литература.
8.	Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. - 472 с.
9.	Валовой Д.В. Рыночная экономика. Возникновение, эволюция и сущность. – М.: ИНФРА-М, 1997. – 400 с. 
10.	Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах. Процедуры и методы сравнительного анализа. - М.: Наука, 1991. - 192 с.
11.	Гнеденко Б.В. Математика и контроль качества продукции.- М.: Знание, 1978. – 64 с.
12.	Гундаров И. А. Пробуждение: пути преодоления демографической катастрофы в России. – М.: Центр творчества «Беловодье», 2001. – 352 с. 
13.	Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. - М.: Финансы и статистика, 1998. 144 с. 
14.	Контроллинг: учебник / А.М. Карминский, С.Г. Фалько, А.А. Жевага, Н.Ю. Иванова: под ред. А.М. Карминского, С.Г. Фалько. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 336 с.
15.	Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях / А.М. Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г. Фалько. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
16.	Ланкастер К. Математическая экономика. - М.: Советское радио, 1972. - 464 с.
17.	Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. - М.: Наука, 1996.- 208 с. 
18.	Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. - М.: Патент, 1996. - 272 с.
19.	Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. Учебник. – М.: Дело, 2001. – 392 с.
20.	Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. - М.: Наука, 1984. 
21.	Математическое моделирование процессов налогообложения /Под ред. В.Г.Кольцова, В.Н.Жихарева, Н.Ю.Ивановой, А.И.Орлова. - М.: ЦЭО, 1997. - 232 с.
22.	Менеджмент. Учебное пособие / Под редакцией Ж.В.Прокофьевой. – М.: Знание, 2000. – 288 с.
23.	Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с. 
24.	Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. - М.: Молодая Гвардия, 1988. - 254 с.
25.	Моткин Г.А. Основы экологического страхования. М.: Наука, 1996. - 192 с.
26.	Мухин Ю.И. Наука управлять людьми: изложение для каждого. - М.: Фолиум, 1995. - 368 с.
27.	Науман Э. Принять решение – но как?: Пер. с нем. – М.: Мир, 1987. – 198 с.
28.	Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - 500 с.
29.	Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. - М.: Наука, 1970.
30.	Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л.: Наука, 1984. - 190 с.
31.	Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
32.	Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. – М.: Знание, 1980. – 64 с. 
33.	Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.
34.	Орлов А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты: справочник. – М.: КНОРУС, 2010. – 192 с.
35.	Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. - Saarbrücken (Germany), LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. – 436 с.
36.	Паркинсон С.Н. Законы Паркинсона: Сборник: Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1989. - 448 с.
37.	Первозванский А.А., Первозванская А.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. – М.: Инфра-М, 1994.
38.	Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. – М.: Экономика – Дело, 1992. – 510 с.
39.	Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования. Учебное пособие. - М.: Доброе слово, 2004. - 284 с.
40.	Статистические методы повышения качества. / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 301 с. 
41.	Ткаченко В.В., Алексеев Ю.Т., Комаров Д.М. Система оптимизации параметров объектов стандартизации. - М.: Изд-во стандартов, 1977. - 184 с.
42.	Фалько С.Г. Контроллинг для руководителя. –М.: Институт контроллинга, 2006. – 196 с.
43.	Федеральный закон "Об экологической экспертизе". - В сб.: Сборник новейшего экологического законодательства Российской Федерации. - М.: Институт международного права и экономики, 1996. - С.79-111.
44.	Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.
45.	Харин Ю.С., Малюгин В.Н. и др. Основы имитационного и статистического моделирования. - Минск: ДизайнПро, 1997. - 218 с.
46.	Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 128 с.
47.	Экология. Учебное пособие / Под редакцией С.А. Боголюбова. - М.: Знание, 1999. - 288 с.
48.	Эмсден А., Интрилигейтор М., Макинтайр Р., Тейлор Л. Стратегия эффективного перехода и шоковые методы реформирования российской экономики. – В сб.: Шансы российской экономики. – М.: ТЕИС, 1997. – С.168-195.
8.3. Наглядные материалы и пособия.
►	Сайт Института проблем управления РАН http://www.ipu.ru/ 	
►	Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru 
►Сайт Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html	
►	Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг» http://www.rbc.ru/ 	
►	Форум сайта «Высокие статистические технологии» http://forum.orlovs.pp.ru/ 	
►	Сайт Российской ассоциации нечетких систем http://fuzzy.kstu.ru/rans.htm 	
►	Сайт Центрального экономико-математического института РАН http://www.cemi.rssi.ru/ 	

Программа составлена:	профессор, д.э.н., д.т.н. Орлов А.И.	______________

Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры ИБМ-2

Заведующий кафедрой ИБМ-2
(Фалько С.Г.) ___________________	«____» __________ 2011 г.

Председатель методической комиссии факультета ИБМ
(Протопопов В.В.) ___________________	«____» __________ 2011 г.

Начальник Методического отдела
Васильев Н.В. ___________________	«____» __________ 2011 г.