Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана	
«Утверждаю»
Первый проректор —
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________ Е.Г. Юдин
«___» «___________» 200__ г.

Дисциплина для учебного плана специальности 220701 «Менеджмент высоких технологий»
Факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»

Организационно-экономическое моделирование

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

Виды занятий	Объем занятий, час	
	Всего	7 семестр
17 недель	8 семестр
17 недель	
Лекции	68	34	34	
Семинары	51	34	17	
Лабораторные работы	17	-	17	
Самостоятельная работа	102	51	51	
Итого:	238	119	119	
Проверка знаний:		Зач.	Экз.	
	
Виды самостоятельной работы и контрольных мероприятий	Объем, час / выполнение, неделя выдачи-сдачи	
	Всего, час	7 семестр
17 недель	8 семестр
17 недель	
Домашнее задание №1
№2	22	4/5-7
3/12-14	10/4-6
5/10-12	
Рубежный контроль №1
№2	4	1/7
1/14	1/7
1/14	
Контрольная работа №1
№2
№3	12	2/5
2/10
2/16	2/5
2/10
2/16	
Курсовая работа	34	34/1-16		

Москва, 2007

Программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы по направлению подготовки дипломированного специалиста 220700 «Организация и управление наукоемкими производствами» по специальности 220701 «Менеджмент высоких технологий».
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;	
►	методы статистики интервальных данных;	
►	принятия решений в условиях неопределенности и риска, в том числе в эколого-экономических задачах.	
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.	Лабораторные работы,
ч.	Литература	
	7 семестр					
3.1.	Статистические методы в менеджменте высоких технологий при проведении технических и организационно-экономических исследований (эконометрика)	1	-	-	[1, 4]	
3.2.	Выборочные исследования	2	2	-	[3, 4]	
3.3.	Элементы эконометрики чисел	2	2	-	[3, 4]	
3.4.	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности	4	4	-	[3, 4]	
3.5.	Понятие о регрессионном анализе	4	4	-	[3, 4 ]	
3.6.	Организационно-экономическое моделирование динамики цен	3	4	-	[4]	
3.7.	Понятие об экспертных исследованиях	2	2	-	[1, 2, 4, 5]	
3.8.	Теория измерений и экспертные оценки	3	4	-	[1, 3, 4]	
3.9.	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	3	4	-	[3 4]	
3.10.	Статистика нечисловых данных	7	4	-	[3, 4]	
3.11.	Эконометрические модели на основе временных рядов	3	4	-	[1, 3]	
	8 семестр					
3.12.	Введение в теорию принятия решений	4	2	4	[1, 2]	
3.13.	Основы организационно-экономического моделирования	4	-		[1, 2]	
3.14.	Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества	6	4	4	[1, 2, 4]	
3.15.	Методы разработки и принятия управленческих решений	4	3	5	[1, 2]	
3.16.	Организационно-экономическое моделирование и методы классификации	4	2		[3, 4]	
3.17.	Статистика интервальных данных	4	2		[1, 3]	
3.18.	Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска	4	2	4	[1, 2, 4, 5]	
3.19.	Организационно-экономическое моделирование и экология	4	2		[1, 2, 5]	
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.)
3.12. Введение в теорию принятия решений
Пример задачи принятия решения. Голосование - один из методов экспертных оценок. Основные понятия теории принятия решений. Современный этап развития теории принятия решений.
Принятие решений – работа менеджера. Основные функции управления. Роль прогнозирования при принятии решений. Необходимость прогнозирования. Различные виды прогнозов. Демографические прогнозы. Прогнозы невозможности. Самоосуществляющиеся прогнозы. Прогнозирование как основа планирования. Принятие решений при планировании – многокритериальность, противоречивость критериев и экспертные оценки. Восемь стадий планирования. Управление людьми и принятие решений. Принятие решений при контроле.
Принятие решений в стратегическом менеджменте. Пирамида планирования. Целеполагание. Миссия фирмы. Можно ли максимизировать прибыль? Проблема горизонта планирования. Некоторые методы принятия решений в стратегическом менеджменте. 
Принятие решений при управлении инновационными и инвестиционными проектами. Подготовка и проведение нововведений - часть работы менеджера. Инструменты инновационного менеджмента. Инвестиционный менеджмент. Дисконт-функция. Характеристики финансовых потоков. Оценки погрешностей характеристик. Практические вопросы реализации инновационных и инвестиционных проектов
Организационно-экономическое моделирование и принятие решений на основе информационных систем и контроллинга. Роль информации при принятии решений. Роль организационно-экономического моделирования в контроллинге. Информационные системы управления предприятием (ИСУП). Задачи ИСУП. Место ИСУП в системе контроллинга. Перспективы совместного развития ИСУП и контроллинга на базе организационно-экономического моделирования.
3.13. Основы организационно-экономического моделирования
Основные понятия общей теории моделирования. Пример процесса подготовки решений на основе организационно-экономических моделей.
Экономико-математическое моделирование при принятии решений. Примеры макроэкономических моделей. Организационно-экономические модели развития малых предприятий. Принятие решений в малом бизнесе. 
Принятие решений в задачах логистики. Классическая модель управления запасами. Двухуровневая модель. Оптимизация размеров поставок. Современные производственно-сбытовые системы.
3.14. Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества
Статистический приемочный контроль - выборочный контроль, основанный на эконометрической теории. Его необходимость и эффективность. Планы контроля по альтернативному признаку. Одноступенчатый контроль. Оперативная характеристика. Риски поставщика и потребителя, приемочный и браковочный уровни дефектности. Расчеты для плана (n,0).
Контроль с разбраковкой. Средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД). Расчет ПСВУД для плана (n,0). Выбор плана контроля на основе ПСВУД.
Расчет приемочного и браковочного уровней дефектности для одноступенчатого плана на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа. Выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности.
Затраты, связанные с принятием решений при статистическом приемочном контроле. Ограниченные возможности использования экономических показателей при статистическом контроле. 
Арбитражная характеристика и принцип распределения приоритетов. Расчет планов контроля поставщика и потребителя на основе принципа распределения приоритетов. 
Геометрическая интерпретация результатов контроля и планов контроля при последовательной  проверке единиц продукции. Усеченные планы контроля.
Всегда ли нужен выходной контроль качества? Сравнение экономической эффективности сплошного контроля и увеличения объема партии; сплошного контроля и замены дефектных единиц продукции в системе гарантийного обслуживания.
Статистические методы обеспечения качества (прикладная статистика, статистический приемочный контроль по альтернативному и количественному признаку, статистическое регулирование технологических процессов (контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм), планирование экспериментов, надежность и испытания).
3.15. Методы разработки и принятия управленческих решений.
Оперативные приемы принятия решений. Пример разработки управленческого решения. Декомпозиция задач принятия решений. Задачи оптимизации при принятии решений.
Описание неопределенностей в теории принятия решений. Вероятностно-статистические методы описания неопределенностей. Проблема обнаружения эффекта (проверки однородности в связанных выборках). Критерий знаков. Критерий проверки равенства 0 математического ожидания. Критерий типа омега-квадрат для проверки симметрии распределения. 
Анализ интервальных данных. Нечеткие множества. Экспертные методы принятия решений. Комбинированное использование различных методов.
3.16. Организационно-экономическое моделирование и методы классификации.
Основные постановки задач классификации. Типовые примеры. Классификация и прогнозирование. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций.
Задача дискриминации (диагностики). Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы. Линейный дискриминантный анализ Р.Фишера. Многообразие параметрических и непараметрические методов классификации (распознавания образов).
Характеристики качества алгоритмов диагностики. Почему нельзя использовать такую характеристику, как «вероятность правильной классификации»? Асимптотическое распределение рекомендуемой характеристики («прогностической силы»).
Построение классификаций. Чем схожи и чем различаются задачи группировки и кластер-анализа. Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. 
Метод k-средних и проблема остановки алгоритма. Совместное (последовательное и параллельное) использование различных алгоритмов кластер-анализа. Двухкритериальная оптимизационная постановка кластер-анализа.
Кластер-анализ признаков. Измерение расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
Элементы дисперсионного анализа. Понятие о методе главных компонент. Визуализация и методы многомерного шкалирования. Оптимизационные постановки и использование результатов.
3.17. Статистика интервальных данных.
Погрешности измерения и интервальные данные. Операции над  интервальными числами и обоснование правил приближенных вычислений. Две формулы для выборочной дисперсии и их точность. 
Основная модель статистики интервальных данных. Понятие нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных. Расчет асимптотической нотны (для малой абсолютной погрешности). 
 Основные результаты статистики интервальных данных. Рациональный объем выборки. Расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии. 
Задачи оценивания и проверки гипотез в статистике интервальных данных. Линейный регрессионный анализ интервальных данных. Интервальный дискриминантный анализ. Интервальный кластер-анализ. Статистика интервальных данных в прикладной статистике. 
Инвестиционные проекты и сравнение потоков платежей. Чистая текущая стоимость NPV – характеристика финансового потока. Необходимость изучения устойчивости (чувствительности) выводов по отношению к отклонениям коэффициентов дисконтирования и величин платежей. Влияние интервальности дисконт-факторов на величину NPV. Формула для погрешности NPV.)
3.18. Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска.
Эконометрические методы принятия решений в контроллинге.
Понятие риска. Классификация рисков. Характеристики рисков. Оценка и управление рисками. Принятие решений в условиях риска. Методы сведения двухкритериальных задач управления рисками к однокритериальным. Страхование и диверсификация. 
Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков инновационных проектов для малых предприятий.
Принятие решений в условиях рисков инфляции.
3.19. Организационно-экономическое моделирование и экология.
Экологические проблемы в современном мире и в нашей стране. Экология человека. Демографические процессы в России. «Победы» человека над природой. Три этапа в развитии экологии.
Составляющие окружающей среды: литосфера, гидросфера, атмосфера, биосфера. Различные виды загрязнений: выбросы в атмосферу, сбросы на почву и в водные потоки, размещение твердых отходов, биологические загрязнения, радиационные и волновые воздействия.
Конференция ООН в Рио-де-Жанейро в 1992 г. и концепция устойчивого развития. Киотский протокол. Экология в России - от федеральных органов до предприятий и общественных организаций (объединений). 
Экологические проблемы взаимодействия производства и окружающей среды. Экологический ущерб и платежи за природные ресурсы. Экологические требования в стандартизации и сертификации. Экологические экспертизы. 
Влияние природных условий России на ее экономическое положение и экономическую политику.
Нормирование качества окружающей природной среды. Экологический мониторинг и экологический контроль.
Права и обязанности граждан в области охраны окружающей природной среды согласно Конституции Российской Федерации. Федеральный закон "Об охране окружающей среды" (2002). Платность ресурсов. Экологические проблемы в Уголовном кодексе Российской Федерации. Федеральный закон "Об экологических экспертизах".  
Экология и экономика России. Динамика макроэкономических показателей.
Организационно-экономическое моделирование взаимодействия промышленных предприятий и окружающей среды.
Раздел 4. Семинары.
№ п/п	Тема семинара	Объем, ч.	Литература	
	7 семестр			
4.1.	Выборочные исследования	2	[3, 4]	
4.2.	Элементы эконометрики чисел	2	[3, 4]	
4.3.	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности	4	[3, 4]	
4.4.	Понятие о регрессионном анализе	4	[3, 4 ]	
4.5.	Организационно-экономическое моделирование динамики цен	4	[4]	
4.6.	Понятие об экспертных исследованиях	2	[1, 2, 4, 5]	
4.7.	Теория измерений и экспертные оценки	4	[1, 3, 4]	
4.8.	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	4	[3 4]	
4.9.	Статистика нечисловых данных	4	[3, 4]	
4.10.	Эконометрические модели на основе временных рядов	4	[1, 3]	
8 семестр	
4.11.	Введение в теорию принятия решений	2	[1, 2]	
4.12.	Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества	4	[1, 2, 4]	
4.13.	Методы разработки и принятия управленческих решений	3	[1, 2]	
4.14.	Организационно-экономическое моделирование и методы классификации	2	[3, 4]	
4.15.	Статистика интервальных данных	2	[1, 3]	
4.16.	Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска	2	[1, 2, 4, 5]	
4.17.	Организационно-экономическое моделирование и экология	2	[1, 2, 5]	
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.)
4.11. Введение в теорию принятия решений.
Примеры задач принятия решения. Голосование - один из методов экспертных оценок. Основные понятия теории принятия решений.
Принятие решений – работа менеджера. Основные функции управления. Роль прогнозирования при принятии решений. Прогнозирование как основа планирования. Принятие решений при планировании – многокритериальность, противоречивость критериев и экспертные оценки. Восемь стадий планирования. Управление людьми и принятие решений. Принятие решений при контроле.
Принятие решений в стратегическом менеджменте. Пирамида планирования. Целеполагание. Миссия фирмы. Проблема горизонта планирования. Некоторые методы принятия решений в стратегическом менеджменте. 
Организационно-экономическое моделирование и принятие решений на основе информационных систем и контроллинга. Роль информации при принятии решений. Роль организационно-экономического моделирования в контроллинге. Информационные системы управления предприятием (ИСУП). 
Основные понятия общей теории моделирования. Примеры процесса подготовки решений на основе организационно-экономических моделей.
Экономико-математическое моделирование при принятии решений. Примеры макроэкономических моделей. Организационно-экономические модели развития малых предприятий. Принятие решений в малом бизнесе. 
Принятие решений в задачах логистики. Классическая модель управления запасами. Двухуровневая модель. Оптимизация размеров поставок. Современные производственно-сбытовые системы.
4.12. Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества
Статистический приемочный контроль - выборочный контроль, основанный на эконометрической теории. Планы контроля по альтернативному признаку. Одноступенчатый контроль. Оперативная характеристика. Риски поставщика и потребителя, приемочный и браковочный уровни дефектности. Расчеты для плана (n,0).
Контроль с разбраковкой. Средний выходной уровень дефектности и его предел (ПСВУД). Расчет ПСВУД для плана (n,0). Выбор плана контроля на основе ПСВУД.
Расчет приемочного и браковочного уровней дефектности для одноступенчатого плана на основе асимптотических соотношений, вытекающих из теоремы Муавра-Лапласа. Выбор одноступенчатого плана контроля по заданным приемочным и браковочным уровням дефектности.
Затраты, связанные с принятием решений при статистическом приемочном контроле. Ограниченные возможности использования экономических показателей при статистическом контроле. 
Арбитражная характеристика и принцип распределения приоритетов. Расчет планов контроля поставщика и потребителя на основе принципа распределения приоритетов. 
Геометрическая интерпретация результатов контроля и планов контроля при последовательной  проверке единиц продукции. Усеченные планы контроля.
Всегда ли нужен выходной контроль качества? Сравнение экономической эффективности сплошного контроля и увеличения объема партии; сплошного контроля и замены дефектных единиц продукции в системе гарантийного обслуживания.
Статистические методы обеспечения качества (прикладная статистика, статистический приемочный контроль по альтернативному и количественному признаку, статистическое регулирование технологических процессов (контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм), планирование экспериментов, надежность и испытания).
4.13. Методы разработки и принятия управленческих решений.
Оперативные приемы принятия решений. Примеры разработки управленческих решений. Декомпозиция задач принятия решений. Задачи оптимизации при принятии решений.
Описание неопределенностей в теории принятия решений. Вероятностно-статистические методы описания неопределенностей. Анализ интервальных данных. Нечеткие множества. Экспертные методы принятия решений. Комбинированное использование различных методов.
4.14. Организационно-экономическое моделирование и методы классификации.
Основные постановки задач классификации. Типовые примеры. Классификация и прогнозирование. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций.
Задача дискриминации (диагностики). Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы. Линейный дискриминантный анализ Р.Фишера. Многообразие параметрических и непараметрические методов классификации (распознавания образов).
Характеристики качества алгоритмов диагностики. Почему нельзя использовать такую характеристику, как «вероятность правильной классификации»? Асимптотическое распределение рекомендуемой характеристики («прогностической силы»). Проверка возможности пересчета на модель линейного дискриминантного анализа.
Построение классификаций. Задачи группировки и кластер-анализа. Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. 
Метод k-средних и проблема остановки алгоритма. Совместное (последовательное и параллельное) использование различных алгоритмов кластер-анализа. Двухкритериальная оптимизационная постановка кластер-анализа.
Кластер-анализ признаков. Измерение расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
Элементы дисперсионного анализа. Понятие о методе главных компонент. Визуализация и методы многомерного шкалирования. Оптимизационные постановки и использование результатов.
4.15. Статистика интервальных данных.
Погрешности измерения и интервальные данные. Операции над  интервальными числами и обоснование правил приближенных вычислений. Две формулы для выборочной дисперсии и их точность. 
Основная модель статистики интервальных данных. Понятие нотны - максимально возможного отклонения, вызванного интервальностью статистических данных. Расчет асимптотической нотны (для малой абсолютной погрешности). 
 Основные результаты статистики интервальных данных. Рациональный объем выборки. Расчет асимптотической нотны, рационального объема выборки и доверительных интервалов при оценивании математического ожидания и дисперсии. 
Задачи оценивания и проверки гипотез в статистике интервальных данных. Линейный регрессионный анализ интервальных данных. Интервальный дискриминантный анализ. Интервальный кластер-анализ. Статистика интервальных данных в прикладной статистике. 
Инвестиционные проекты и сравнение потоков платежей. Чистая текущая стоимость NPV – характеристика финансового потока. Необходимость изучения устойчивости (чувствительности) выводов по отношению к отклонениям коэффициентов дисконтирования и величин платежей. Влияние интервальности дисконт-факторов на величину NPV. Формула для погрешности NPV.)
4.16. Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска.
Понятие риска. Классификация рисков. Характеристики рисков. Оценка и управление рисками. Принятие решений в условиях риска. Методы сведения двухкритериальных задач управления рисками к однокритериальным. Страхование и диверсификация. 
Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков инновационных проектов для малых предприятий.
Принятие решений в условиях рисков инфляции.
Эконометрические методы принятия решений в контроллинге.
4.17. Организационно-экономическое моделирование и экология.
Экологические проблемы в современном мире и в нашей стране. Экология человека. Демографические процессы в России. «Победы» человека над природой. Три этапа в развитии экологии.
Составляющие окружающей среды: литосфера, гидросфера, атмосфера, биосфера. Различные виды загрязнений: выбросы в атмосферу, сбросы на почву и в водные потоки, размещение твердых отходов, биологические загрязнения, радиационные и волновые воздействия.
Конференция ООН в Рио-де-Жанейро в 1992 г. и концепция устойчивого развития. Киотский протокол. Экология в России - от федеральных органов до предприятий и общественных организаций (объединений). 
Экологические проблемы взаимодействия производства и окружающей среды. Экологический ущерб и платежи за природные ресурсы. Экологические требования в стандартизации и сертификации. Экологические экспертизы. 
Влияние природных условий России на ее экономическое положение и экономическую политику.
Нормирование качества окружающей природной среды. Экологический мониторинг и экологический контроль.
Права и обязанности граждан в области охраны окружающей природной среды согласно Конституции Российской Федерации. Федеральный закон "Об охране окружающей среды" (2002). Платность ресурсов. Экологические проблемы в Уголовном кодексе Российской Федерации. Федеральный закон "Об экологических экспертизах".  
Экология и экономика России. Динамика макроэкономических показателей. Организационно-экономическое моделирование взаимодействия промышленных предприятий и окружающей среды.
Раздел 5. Лабораторные работы.
№ п/п	Тема лабораторной работы	Объем, ч.	Литература	
	8 семестр			
5.1.	Оценка функции ожидаемого спроса по эмпирическим данным и расчет оптимальной розничной цены	4	[3, 4]	
5.2.	Построение точечных и интервальных прогнозов стоимости потребительской корзины с помощью непараметрического метода наименьших квадратов на основе сбора эмпирических данных	4	[4]	
5.3.	Разработка и реализация процедуры экспертного упорядочения методами средних арифметических и медиан рангов с согласованием кластеризованных ранжировок	5	[1, 2]	
5.4.	Оптимизация параметров логистической системы на основе модели Вильсона	4	[1, 2]	
Содержание:
5.1. Оценка функции ожидаемого спроса по эмпирическим данным и расчет оптимальной розничной цены.
Спланировать опрос потребителей и собрать информацию о максимально возможной цене (в руб.), которую потребители готовы заплатить за определенный товар (услугу). 
Опросить не менее 50 человек (не считая отказавшихся от ответа). Построить выборочную функцию спроса. 
Найти розничные цены, максимизирующие прибыль, для пяти различных значений оптовой цены.
Оформить полученные результаты в виде отчета.
5.2. Построение точечных и интервальных прогнозов стоимости потребительской корзины с помощью непараметрического метода наименьших квадратов на основе сбора эмпирических данных
На основе графического анализа функции спроса выбрать интервалы для использования линейной и степенной зависимостей.
Методом наименьших квадратов восстановить (теоретическую) функцию спроса, используя линейную и степенную аппроксимации (на соответствующих интервалах). 
На основе непараметрических вероятностно-статистических моделей рассчитать доверительные границы (при использовании линейной и степенной зависимостей). 
Используя восстановленные зависимости, найти розничные цены, максимизирующие прибыль, для пяти различных значений оптовой цены.
Сопоставить с результатами оптимизации на основе выборочной функции спроса.
Оформить полученные результаты в виде отчета.
5.3. Разработка и реализация процедуры экспертного упорядочения методами средних арифметических и медиан рангов с согласованием кластеризованных ранжировок/
Выбрать совокупность объектов экспертной оценки, подлежащих упорядочению, в количестве 7-9. 
Подобрать 10-12 экспертов. Получить экспертные упорядочения. 
Построить таблицу рангов. Найти итоговые упорядочения методом средних арифметических и методом медиан рангов. 
Провести согласование ранжировок.
Оформить полученные результаты в виде отчета.
5.4. Оптимизация параметров логистической системы на основе модели Вильсона
Проанализировать работу реальной логистической системы. Выделить блок, описываемый моделью Вильсона. 
Оценить экзогенные параметры модели управления запасами (интенсивность спроса, издержки по хранению, затраты на доставку. 
Рассчитать оптимальный объем партии. 
Скорректировать его на условия реальной работы логистической системы. Оценить увеличение издержек.
Оформить полученные результаты в виде отчета.
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. (Тема самостоятельной работы, приведенная в таблице)
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. 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.
6.4. Самостоятельная проработка курса лекций
Проработать конспект лекций, основную и дополнительную литературу, собрать и проанализировать информацию по курсу в средствах массовой информации и в Интернете.
6.5. Анализ и синтез планов статистического контроля. Расчет нотны, рационального объема выборки, анализ интервальных данных
Выдача – 4 неделя, сдача – 6 неделя.
Для заданного плана контроля найти приемочный и браковочный уровни дефектности.
По заданному пределу среднего выходного уровня дефектности синтезировать одноступенчатый план контроля с приемочным числом 0.
По заданным приемочному и браковочному уровням дефектности синтезировать одноступенчатый план.
Для конкретной задачи анализа статистических данных рассчитать нотну и рациональный объем выборки.
6.6. Оценка и анализ рисков, разработка предложений по управлению рисками
Выдача – 10 неделя, сдача – 12 неделя.
Для конкретной организации провести оценку и анализ рисков, разработать предложения по управлению рисками, вытекающие из постановки и решения соответствующей задачи оптимизации.
Раздел 7. Курсовой проект, курсовая работа.
№ п/п	Тема курсового проектирования, курсовой работы	Объем, ч.	Литература	
	0 семестр			
7.1.	Разработка предложений по созданию и использованию организационно-экономической модели в конкретной ситуации	34	[1, 2, 5]	
Содержание:
7.1. Разработка предложений по созданию и использованию организационно-экономической модели в конкретной ситуации
Содержание курсовой работы: 
Часть 1. Анализ ситуации и выбор вида организационно-экономической модели.
Анализ конкретной ситуации, требующей разработки организационно-экономической модели. Принятие решений о виде модели.
Часть 2. Сравнительный анализ методов построения и эксплуатации организационно-экономической модели. 
На основе анализа литературных источников и поиска в Интернете проводится сравнительный анализ информационных и расчетных процедур, используемых в организационно-экономической модели выбранного в части 1 вида. 
Часть 3. Разработка технологии сбора и анализа информации, необходимой для построения и эксплуатации организационно-экономической модели. 
Проектирование процедур сбора и анализа количественных и качественных данных, предназначенных для обеспечения работ по созданию и использованию конкретной организационно-экономической модели рассматриваемого вида в практической работе. 
Часть 4. Разработка предложений по созданию и использованию конкретной организационно-экономической модели.
Анализ проведенной работы, формулировка и обоснование выводов. Подготовка и защита итогового текста предложений (и их обоснования) по созданию и использованию конкретной организационно-экономической модели.
Защита курсовой работы проводиться поэтапно: 
Часть 1. Четвертая неделя; 
Часть 2. Восьмая неделя; 
Часть 3. Десятая неделя; 
Часть 4. Двенадцатая неделя.
Студент должен выполнить следующие объемы работ:
20% (1-3 недели)	  	Анализ ситуации и выбор вида организационно-экономической модели.	
40% (4-6 недели)	  	Сравнительный анализ методов построения и эксплуатации организационно-экономической модели.	
60% (7-9 недели)	  	Разработка технологии сбора и анализа информации, необходимой для построения и эксплуатации организационно-экономической модели	
80% (10-12 недели)	  	Разработка предложений по созданию и использованию конкретной организационно-экономической модели.	
100% (13-16 недели)	  	Окончание разработки и защита	
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. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. - Москва: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ», 2005. - 496 с. 
3.	Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.
4.	Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с.
5.	Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.
8.2. Дополнительная литература.
6.	Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 192 с.
7.	Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. - 472 с.
8.	Валовой Д.В. Рыночная экономика. Возникновение, эволюция и сущность. – М.: ИНФРА-М, 1997. – 400 с. 
9.	Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах. Процедуры и методы сравнительного анализа. - М.: Наука, 1991. - 192 с.
10.	Гвозденко А.А. Основы страхования. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 304 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.	Математическая экономика на персональном компьютере. Пер. с яп./ М. Кубонива, М. Табата, С.Табата, Ю. Хасэбэ; Под ред. М. Кубонива. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 304 с.
22.	Математическое моделирование процессов налогообложения /Под ред. В.Г.Кольцова, В.Н.Жихарева, Н.Ю.Ивановой, А.И.Орлова. - М.: ЦЭО, 1997. - 232 с.
23.	Менеджмент. Учебное пособие / Под редакцией Ж.В.Прокофьевой. – М.: Знание, 2000. – 288 с.
24.	Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с. 
25.	Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. - М.: Молодая Гвардия, 1988. - 254 с.
26.	Моткин Г.А. Основы экологического страхования. М.: Наука, 1996. - 192 с.
27.	Мухин Ю.И. Наука управлять людьми: изложение для каждого. - М.: Фолиум, 1995. - 368 с.
28.	Науман Э. Принять решение – но как?: Пер. с нем. – М.: Мир, 1987. – 198 с.
29.	Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - 500 с.
30.	Нейман Дж. фон, Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. - М.: Наука, 1970.
31.	Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л.: Наука, 1984. - 190 с.
32.	Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
33.	Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. – М.: Знание, 1980. – 64 с.
34.	Паркинсон С.Н. Законы Паркинсона: Сборник: Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1989. - 448 с.
35.	Первозванский А.А., Первозванская А.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. – М.: Инфра-М, 1994.
36.	Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. – М.: Экономика – Дело, 1992. – 510 с.
37.	Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования. Учебное пособие. - М.: Доброе слово, 2004. - 284 с.
38.	Статистические методы повышения качества. / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 301 с. 
39.	Ткаченко В.В., Алексеев Ю.Т., Комаров Д.М. Система оптимизации параметров объектов стандартизации. - М.: Изд-во стандартов, 1977. - 184 с.
40.	Фалько С.Г. Контроллинг для руководителя. –М.: Инсттут контроллинга, 2006. – 196 с.
41.	Федеральный закон "Об экологической экспертизе". - В сб.: Сборник новейшего экологического законодательства Российской Федерации. - М.: Институт международного права и экономики, 1996. - С.79-111.
42.	Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.
43.	Харин Ю.С., Малюгин В.Н. и др. Основы имитационного и статистического моделирования. - Минск: ДизайнПро, 1997. - 218 с.
44.	Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 128 с.
45.	Экология. Учебное пособие / Под редакцией С.А. Боголюбова. - М.: Знание, 1999. - 288 с.
46.	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 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.т.н. Орлов А.И.	______________

Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры (индекс)

Заведующий кафедрой ИБМ-2
(Фалько С.Г.) ___________________	«____» __________ 2007 г.

Председатель методической комиссии факультета ИБМ
(Протопопов В.В.) ___________________	«____» __________ 2007 г.

Начальник Методического отдела
Васильев Н.В. ___________________	«____» __________ 2007 г.