Организационно-экономическое моделирование
(для магистрантов ИБМ второго года обучения МГТУ им. Н.Э. Баумана)
Курс проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. А. И. Орлова. Лекции
Осень 2023 г.
Среда (числитель)
17.25 - 19.00 ОЭМ (л) ИБМ 2,3,4,5,6,7 Магистранты 2 курса - а.507
Основная литература к курсу:
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat 1а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c. — ISBN 978-5-4497-1435-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117028.html 2. 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.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-04-hsexp ,
http://www.mtas.ru/search/search_result ... n_id=18590 2а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c. — ISBN 978-5-4497-1469-5. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL
https://www.iprbookshop.ru/117030,
https://doi.org/10.23682/117030 3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
http://baumanpress.ru/books/411/ ,
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan 3а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c. — ISBN 978-5-4497-1470-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117029.htmlПЛАН ЛЕКЦИЙ
1. Управление запасами (13.09.2023, 27.09.2023)
2. Теория измерений и средние величины (11.10.2023)
3. Новая парадигма организационно-экономического моделирования и ее значение (25.10.2023).
4. Солидарная цифровая экономика (08.11.2023).
5. Статистика объектов нечисловой природы (22.11.2023),
6. Теория классификации, реконструкция истории на основе организационно-экономического моделирования и ее роль при принятии решений в современных условиях (06.12.2023).
7. Непосредственный анализ статистических данных (20.12.2023).
Лекция 1 (13 сентября 2023 г.)
1. Введение. Понятие об организационно-экономическом моделировании.
Тема 1. Управление запасами
2. Классическая модель управления запасами. Три этапа теоретического решения задачи оптимизации. Четыре шага алгоритма расчетов. Пример расчета оптимального плана.
Литература к лекции 1:
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
http://baumanpress.ru/books/411/ ,
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan , глава 8.
2. Орлов А.И. Оптимальные методы в экономике и управлении. Учебное пособие по курсу «Организационно-экономическое моделирование». — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. — 44 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-07-opt , главы 1, 2.
3. Орлов А.И. Оптимальный план управления запасами нельзя найти на основе формулы квадратного корня // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 106. С. 270–300.
http://ej.kubagro.ru/2015/02/pdf/18.pdf Лекция 2 (27 сентября 2023 г.)
Тема 1. Управление запасами (окончание)
3. Проблема горизонта планирования. Асимптотически оптимальный план. Теорема о том, что план Вильсона асимптотически оптимален. График превышения средних издержек плана Вильсона над оптимальным планом.
4. Влияние отклонений. Влияние на средние издержки (за целое число периодов) отклонений от оптимального объема партии (точная формула). Влияние на средние издержки (за целое число периодов) отклонений от оптимального объема партии (приближенная формула). Влияние неопределенностей параметров классической модели управления запасами на объем поставки.
5. Принцип уравнивания погрешностей. Пример практического применения классической модели управления запасами.
6. Модель с дефицитом.
Литература к лекции 2:
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
http://baumanpress.ru/books/411/ ,
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan , глава 8.
2. Орлов А.И. Оптимальные методы в экономике и управлении. Учебное пособие по курсу «Организационно-экономическое моделирование». — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. — 44 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-07-opt , главы 3 - 7.
3. Смольников Р.В. Практическое применение математических моделей управления запасами //Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2008. Т.74. No.3. С.64-69.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-18-prakt ,
http://zldm.ru/content/article.php?ID=511 4. Орлов А.И. Асимптотика квантования, выбор числа градаций в социологических анкетах и двухуровневая модель управления запасами // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 123. С. 660 – 687.
http://ej.kubagro.ru/2016/09/pdf/45.pdfЛекция 3 (11 октября 2023 г.)
Тема 2. Теория измерений и средние величины
7. Математические, реальные и компьютерные числа. Погрешности измерений и вычислений. Методологическая несостоятельность Росстата. Анализ двух равносильных формул для выборочной дисперсии с точки зрения точности вычислений.
8. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.
Недопустимость использования среднего арифметического для усреднения данных, измеренных в порядковой шкале. Различные виды средних величин. Средние степенные и структурные средние. Средние по Коши и средние по Колмогорову, их частные виды
Литература к лекции 3:
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat 2. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2006. — 576 с.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-11-teorreshЛекция 4 (25 октября 2023 г.)
Тема 3. Новая парадигма организационно-экономического моделирования и ее значение
9. Краткая история статистических методов. Четыре этапа развития статистики (описательная, параметрическая, непараметрическая, нечисловая). Четыре области (по видам данных). Три основные задачи (описание данных, оценивание, проверка гипотез). Пять точек роста: непараметрика, информационные технологии (бутстреп), устойчивость, статистика интервальных данных, нечисловая статистика.
10. Новая парадигма организационно-экономического моделирования.
Литература к лекции 4:
1. Орлов А.И. О новой парадигме математических методов исследования.
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php ... 9927#p9927 2. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. – 541 с.
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-02-hsstat 3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. Гриф УМО. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.
http://baumanpress.ru/books/342/ ,
http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-04-hsexp ,
http://www.mtas.ru/search/search_result ... n_id=18590 4. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
http://baumanpress.ru/books/411/ ,
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan Лекция 5 (8 ноября 2023 г.)
Тема 4. Солидарная цифровая (информационная) экономика
11. Аристотель - основоположник экономической теории. Экономика и хрематистика. Цель экономической деятельности - удовлетворение потребностей. Смена парадигм в экономике.
12. Влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. ОГАС В.М. Глушкова и КИБЕРСИН Ст. Бира. Развитие информационно-коммуникационных технологий и выявление потребностей. Принятие решений на основе сетей экспертов.
13. Основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к смешанной (планово-рыночной) системе управления хозяйством. Солидарная информационная экономика. Возможность глобальной оптимизации (Cockshott W. Paul and Cottrell Allin F.).
Контрольная работа 5 (на лекции). Аристотель и изменения в практике экономической деятельности
Литература к лекции 5:
1. Солидарная информационная экономика (на 27.10.2019 - более 114,2 тыс. посещений)
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=2&t=570 2. Источники по солидарной информационной экономике
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=2&t=1311 3. Орлов А.И. О развитии солидарной информационной экономики / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2019. – №07(121). С. 262 – 291. – IDA [article ID]: 1211607007. – Режим доступа:
http://ej.kubagro.ru/2019/07/pdf/07.pdfЛекция 6 (22 ноября 2023 г.)
Тема 5. Статистика объектов нечисловой природы
Практические все распределения реальных данных являются ненормальными.
Непараметрическая статистика. Ранговая статистика. Состоятельные критерии Смирнова и омега-квадрат для проверки однородности двух независимых выборок.
Эмпирическое и теоретическое среднее, закон больших чисел. Пример: эмпирическое среднее для числовой выборки как интервал между левой и правой медианой.
Теория классификации. Непараметрические методы диагностики.
Литература к лекции 6:
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: : учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика. Гриф УМО. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 542 с.
2. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c. — ISBN 978-5-4497-1435-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL:
https://www.iprbookshop.ru/117028.html 3. Орлов А.И. Математические методы теории классификации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 95. С. 23 – 45.
4. Орлов А.И. Прогностическая сила – наилучший показатель качества алгоритма диагностики // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 99. С. 33-–49.
Лекция 7 (6 декабря 2023 г.)
Тема 6. Теория классификации, реконструкция истории на основе организационно-экономического моделирования и ее роль при принятии решений в современных условиях
Основные понятия теории классификации в составе организационно-экономического моделирования.
Методы построения новой статистической хронологии на основе нечисловой статистики (введения показателей различия и применения алгоритмов кластер-анализа). Основные черты реконструкции истории новой статистической хронологии. Её значение для организации современного хозяйства.
Контрольная работа 7 (на лекции). Новая статистическая хронология.
Литература к лекции 7:
1. Орлов А.И. Математические методы теории классификации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 95. С. 23 – 45.
http://ej.kubagro.ru/2014/01/pdf/23.pdf.
2. Официальный сайт научного направления НОВАЯ ХРОНОЛОГИЯ
http://chronologia.org/ 3. Орлов А.И. Статистические методы в истории // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2019. № 115. С. 227 – 262.
http://ej.kubagro.ru/2019/01/pdf/14.pdf 4. Орлов А.И. Новая хронология всеобщей и российской истории - основа государственно-патриотического мировоззрения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2019. № 120. С. 60 – 85.
http://ej.kubagro.ru/2019/06/pdf/03.pdf.
5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с. - Раздел 8.5.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan ,
http://baumanpress.ru/books/411/ ,
Лекция 8 (20 декабря 2023 г.)
Тема 7. Непосредственный анализ статистических данных
Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.
Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.
Демографические прогнозы в экономике.
Контрольная работа 11 (на лекции). Непосредственный анализ статистических данных.
Литература к лекции 8:
1. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2006. — 576 с.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-11-teorresh 2. Кара-Мурза С. Г., Батчиков С. А., Глазьев С. Ю. Куда идет Россия. Белая книга реформ. — М.: Алгоритм, 2008. — 448 с.
3. Гражданкин А. И., Кара-Мурза С. Г. Белая книга России. Строительство, перестройка и реформы: 1950 - 2012 гг.
http://profilib.com/chtenie/30258/a-gra ... rossii.phpКУРС ЗАВЕРШЕН