663. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. – В кн.: Сборник основных программ (содержательная часть) по специальности 220701 «Менеджмент высоких технологий» / Под ред. И.Н. Омельченко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. – С.111-126.

Министерство образования и науки Российской федерации	
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана	
	
«Утверждаю»
Первый проректор -
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________  Е.Г. Юдин
«___» «___________»  200___г.

Программа дисциплины	
ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ	

для направления подготовки дипломированного специалиста 
220700 «Организация и управление наукоемкими производствами»
Образовательная программа (специальность) 220701 «Менеджмент высоких технологий»
 	
Виды учебных работ	Объём работ, час	
	Всего	4 семестр	5 семестр	7 семестр	8семестр	
		17 недель	17 недель	17 недель	17 недель	
Выделено на дисциплину	442	102	102	119	119	
Аудиторная работа	272	68	68	68	68	
Лекции	136	34	34	34	34	
Семинары	85	17	17	34	17	
Лабораторные работы	51	17	17	-	17	
Самостоятельная работа	170	34	34	51	51	
Курсовая работа	34	-	-	34	-	
Домашние задания	39	7	5; 5	7	10; 5	
Самостоятельная проработка курса и подготовка к контрольным мероприятиям	
97	27	
24	
10	
36	

Сроки выполнения контрольных мероприятий (уч. неделя)	

Рубежный контроль		7, 14	7, 14	7, 14	7, 14	
Домашние задания		10	6, 12	10	6, 12	
Курсовая работа 25%			4			
Курсовая работа 50%			8			
Курсовая работа 75%			10			
Курсовая работа 100%			12			

Оценка знаний					

Экзамен		Экз.	Экз.	Экз.	Экз.	
Зачет		-	-			

Кафедра «Экономика и организация производства» (ИБМ 2)

	Программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы для направления подготовки дипломированного специалиста 220700 «Организация и управление наукоемкими производствами» (образовательная программа (специальность) 220701 «Менеджмент высоких технологий»).

I. Цели и задачи дисциплины

	Цель изучения дисциплины «Организационно-экономическое моделирование»: 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.
	Основные задачи: изучение современных статистических методов и моделей, в том числе методов анализа количественных и качественных данных, экспертного оценивания, эконометрических моделей риска, инфляции, инвестиций, качества, изучение современных методов организационно-экономического моделирования, предназначенных для разработки и принятия управленческих решений.  
	Основные знания, приобретаемые студентами при изучении дисциплины: основные понятия теории статистики, статистические методы анализа эмпирических экономических данных; основные понятия, методы и процедуры теории принятия решений и моделирования.
	Основные умения, приобретаемые студентами при изучении дисциплины: построение статистических моделей, применение методов описания данных, оценивания, проверки гипотез; умение строить организационно-экономическую модель для конкретных задач управления организацией и разрабатывать на основе такой модели адекватные управленческие решения.

	В результате изучения дисциплины студент должен знать 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; должен уметь 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. Студент должен получить навыки проведения сбора и  анализа конкретных технико-экономических данных на основе современных статистических методов, современных методов моделирования и принятия решений.
	Освоение дисциплины в методическом отношении опирается на знания и навыки, полученные студентами ранее  при изучении следующих учебных дисциплин: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Экономическая теория», «Менеджмент». Теоретической базой дисциплины являются математические дисциплины: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика, дискретная математика, исследование операций. 

II. Содержание дисциплины (объем лекций в часах)

Семестр 4
№ пп	Основные разделы	Объем в часах	
Тема 1.	Предмет, метод и задачи прикладной статистики.
Что такое статистика? Прикладная статистика как отрасль статистической науки. Предмет статистики, ее значение и основные задачи. Теоретические основы статистики как науки. История статистики (краткий обзор). Некоторые особенности статистического исследования.
Система показателей экономической статистики. Общие принципы формирования системы показателей для характеристики деятельности предприятий (фирмы, компании, объединения).
Прикладная статистика как область научно-практической деятельности. Примеры практического применения статистических методов и использования статистических данных. Организация государственной статистики в Российской Федерации.	2	
Тема 2.	Теоретические основы и методология статистики.
Основные понятия или категории статистики: совокупность, единица совокупности, признак, показатель, зависимость.
Важнейшие свойства совокупности. Первичная классификация признаков (качественные (атрибутивные), количественные). Разновидности количественных признаков (дискретные, непрерывные).
Статистическая методология. Основные этапы статистического исследования: статистическое наблюдение; первичная обработка, сводка и группировка результатов наблюдения; анализ полученных сводных материалов. 
Методы статистического исследования применительно к каждому этапу.
Вероятностные модели - основа статистических методов.	2	
Тема 3.	Статистическое наблюдение (сбор статистической информации).
Понятие о статистическом наблюдении, этапы его проведения. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения: объект и единица наблюдения; программа наблюдения и основные требования, предъявляемые к ней; статистический формуляр (карта, анкета); место и время проведения; критический момент; срок (период) наблюдения.
Основные организационные формы, виды и способы статистического наблюдения.
Формы статистического наблюдения: отчетность, специально организованное статистическое наблюдение, регистры. Государственная статистическая отчетность. Примеры унифицированных и специализированных форм отчетности и правила их заполнения.
Виды статистического наблюдения: по времени регистрации фактов (текущее, периодическое, единовременное) и по охвату единиц совокупности (сплошное, выборочное). Разновидности выборочного наблюдения: метод моментных наблюдений, метод основного массива, монографическое обследование.
Маркетинговые и социологические опросы.	2	
Тема 4.	Статистическая сводка и группировка.
Сущность сводки и группировки  статистических материалов. Задачи, решаемые при помощи метода группировок. Виды статистических группировок: типологическая, структурная, аналитическая. Базы  данных и электронные таблицы.
Принципы построения статистических группировок: выбор группировочного признака, эмпирические методы определения количества групп, методы расчета интервалов групп. Группировки с открытыми и закрытыми, равными и неравными интервалами.
Вторичные и комбинаторные группировки. Примеры их построения.
Распределения значений признаков. Ряды распределения: атрибутивные и вариационные. Правила их построения.
Кумулятивные ряды. Графическое изображение рядов распределения (эмпирическая функция распределения, полигон, гистограмма, кумулята, огива). Теорема Колмогорова о сходимости эмпирического распределения к теоретическому.
Многомерные группировки и используемые методы для их построения.	3	
Тема 5.	Статистические таблицы.
Статистические таблицы и их отличие от других табличных форм. Подлежащее и сказуемое статистической таблицы. Виды таблиц по характеру подлежащего и сказуемого. Правила построения статистических таблиц. Таблицы сопряженности и анализ качественных признаков. 	1	
Тема 6.	Графическое изображение статистических данных.
Назначение статистических графиков и их основные элементы. Классификация графиков и правила их построения. Назначение круговых и квадратных, столбиковых и полосовых, секторных, фигурных, радиальных и спиральных диаграмм, линейных графиков, картограмм и картодиаграмм.	1	
Тема 7.	Статистические показатели. 
Понятие статистического показателя. Система статистических показателей.  
Абсолютные показатели (индивидуальные и сводные). Единицы измерения абсолютных показателей (натуральные, стоимостные, трудовые).
Относительные показатели. Виды относительных показателей: динамики; плана; реализации плана; структуры и  координации; интенсивности и уровня экономического развития; сравнения.  Их исчисление и значение для экономических расчетов.	2	
Тема 8.	Средние величины.
Средняя, ее сущность и определение. Средняя арифметическая и ее свойства. Другие формы средней: гармоническая, геометрическая, квадратическая. Степенные средние. Средние по Колмогорову. Взвешенные средние. 
Структурные средние: мода, медиана, квантиль, квартиль, дециль, процентиль. Средние по Коши. 
Метод средних, как один из важнейших приемов научного обобщения.	3	
Тема 9.	Показатели вариации и анализ частотных распределений.
Понятие вариации признака. Вариация в пространстве и во времени. Меры вариации: абсолютные и относительные. Абсолютные показатели вариации: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Особая роль дисперсии и среднего квадратического отклонения. Относительные показатели вариации: коэффициенты вариации, относительного линейного отклонения и др. Их определение и значение для экономических расчетов.	2	
Тема 10.	Статистическое изучение взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений.
Виды взаимозависимости. Линейный коэффициент корреляции Пирсона. Непараметрические коэффициента корреляции Кендалла и Спирмена.
Понятие и классификация временных рядов (рядов динамики).
Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики. Статистическое описание временного ряда. Тренд и автокорреляционная функция.
Показатели изменения уровней ряда динамики. Компоненты ряда динамики (аддитивная и мультипликативная модель ряда динамики). Сезонные колебания.
Взаимосвязанные ряды динамики. Функции взаимной корреляции.	4	
Тема 11.	Статистический анализ структуры.
Структура как основа социально-экономических явлений. Показатели структуры и структурных сдвигов. Сводная оценка структурных изменений во времени и в пространстве. Статистические показатели концентрации и специализации.	2	
Тема 12.	Экономические индексы.
Основные понятия и определения. Индивидуальные и общие индексы. Агрегатный индекс как исходная форма индекса. Методика построения агрегатного индекса. Свойства индексов Ласпейреса и Пааше.  
Примеры построения экономических индексов: стоимости продукции или товарооборота, физического объема продукции, цены, себестоимости продукции, издержек производства, производительности труда, затрат времени на производство продукции.
Средние индексы.	4	
Тема 13.	Анализ и обобщение конкретных статистических данных.
Понятие и основные принципы статистического анализа, его роль в исследовании социально-экономических явлений.
13.1. Статистический анализ продукции и ее качества (статистика результатов производства): показатели, источники получения данных. Продукция отгруженная, реализованная, товарная, валовая; валовый выпуск, валовый оборот, внутрипроизводственный оборот. Построение аддитивной модели производства.
Взаимосвязь основных показателей производства и построение мультипликативной (коэффициентной) модели производства.
Расчет показателей динамики, индексов производства и коэффициентов выполнения плана (в т.ч. по номенклатуре) и ритмичности.
13.2. Статистика труда. Анализ состава, численности работников предприятия (фирмы, организации) и использования рабочего времени. Статистический анализ производительности труда: методы измерения уровня и динамики, индексы. Статистические методы анализа уровня и динамики заработной платы.
13.3.Статистика себестоимости продукции и финансовых результатов. Структура себестоимости и статистические методы изучения влияния отдельных факторов на себестоимость. Индексный метод анализа влияния факторов на динамику прибыли и рентабельности.
13.4. Государственная статистическая отчетность. Пояснения к порядку заполнения основных статистических форм.	6	
	Итого в 4-м семестре:	34	

Семестр 5
№ пп	Основные разделы	Объем в час	
Тема 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.	1	
Тема 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).	2	
Тема 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.	2	
Тема 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.	4	
Тема 5	Понятие о регрессионном анализе.
Метод наименьших квадратов (МНК) для линейной прогностической функции от времени. 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.	4	
Тема 6	Основные понятия и результаты многомерного статистического анализа.
Эконометрические методы классификации. Классификация и прогнозирование. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций. 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). Группировки и кластер-анализ.  Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. Методы оценки качества алгоритмов классификации. 
Элементы дисперсионного анализа. Понятие о методе главных компонент и многомерном шкалировании.	3	
Тема 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.	2	
Тема 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	
Тема 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	
Тема 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.	7	
Тема 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	
	Итого в 5 семестре:	34	

Семестр 7
№ пп	Основные разделы	Объем в часах	
Тема 1.	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.	6	
Тема 2.	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.	8	
Тема 3.	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).	10	
Тема 4.	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	10	
	Итого в 7-м семестре:	34	

Семестр 8
№ пп	Основные разделы	Объем в час	
Тема 1	Организационно-экономическое моделирование и методы классификации. 
Основные постановки задач классификации. Типовые примеры. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций.
Задача дискриминации (диагностики). Непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы. Линейный дискриминантный анализ (диагностика на два класса с помощью «индексов» - линейных функций от координат). 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.
Визуализация и методы многомерного шкалирования. Оптимизационные постановки и использование результатов.	8	
Тема 2	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. 	10	
Тема 3	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.	8	
Тема 8	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.	8	
	Итого в 8 семестре:	34	

Семинары (практические занятия) (объем в часах)

Семестр 4
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Разработка программы статистического наблюдения.	2	
2	Выбор различных средних величин в зависимости от цели исследования и исходных данных.	2	
3	Построение рядов распределения и расчет основных показателей вариации.	2	
4	Построение рядов динамики, графическое их выражение, вычисление аналитических показателей, сглаживание.	2	
5	Задачи по расчету индексов в зависимости от исходных данных и цели исследования. Агрегатные индексы с различной базой сравнения.	2	
6	Расчет технико-экономических показателей и определение их взаимосвязи.	2	
7	Построение аддитивной и мультипликативной моделей,  характеризующих производство промышленной продукции.	2	
8	Примеры заполнения форм статистической отчетности.	3	
	Итого:	17	

Семестр 5
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Выборочные исследования. Элементы эконометрики чисел.	2	
2	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности.	2	
3	Понятие о регрессионном анализе	2	
4	Основные понятия и результаты многомерного статистического анализа	2	
5	Теория измерений и экспертные оценки	3	
6	Средние величины для нечисловых данных и экспертные оценки	2	
7	Статистика нечисловых данных. Статистика интервальных данных	2	
8	Эконометрические модели на основе временных рядов	2	
	Итого:	17	

Семестр 7
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Введение в теорию принятия решений	8	
2	Основы организационно-экономического моделирования	6	
3	Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества	10	
4	Методы принятия решений	10	
	Итого в 7-м семестре:	34	

Семестр 8
№ пп	Перечень тем практических занятий	Объем в час	
1	Организационно-экономическое моделирование и методы классификации 	4	
2	Статистика интервальных данных	6	
3	Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска	4	
4	Организационно-экономическое моделирование и экология	3	
	Итого в 8-м семестре	17	

Лабораторные работы

Лабораторный практикум в семестре 4 (объем в часах)
№ пп	Перечень тем лабораторных работ	Объем в час	
1	Статистическое наблюдение и первичная обработка данных.	9	
2	Сводка и группировка. Построение структурных, комбинаторных и структурно-аналитических группировок. 	5	
3	Построение и анализ рядов динамики.	3	
	Итого:	17	

Лабораторный практикум в семестре 5 (объем в часах)
№ пп	Перечень тем лабораторных работ	Объем в час	
1	Проверка гипотез однородности (для независимых выборок) с помощью критериев равенства долей, Крамера-Уэлча, Вилкоксона, Смирнова, Лемана-Розенблатта. 	5	
2	Построение точечных и интервальных прогнозов с помощью непараметрического метода наименьших квадратов	6	
3	Разработка и реализация процедуры экспертного упорядочения методами средних арифметических и медиан рангов с согласованием кластеризованных ранжировок	6	
	Итого:	17	

Лабораторный практикум в семестре 8 (объем в часах)
№ пп	Перечень тем лабораторных работ	Объем в час	
1	Разработка общей схемы организационно-экономической модели, предназначенной для принятия управленческих решений (в соответствии с направлением работы кафедры, к которой относится студенческая группа)	9	
2	Сбор и анализ данных, предназначенных для конкретизации общей схемы организационно-экономической модели	5	
3	Разработка проектов управленческих решений на основе организационно-экономической модели	3	
	Итого:	17	

Темы рубежных контролей 
Семестр 4
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль	Срок
(недели) проведения	
1	Статистическое наблюдение; сводка и группировка; статистические показатели; средние величины.	7	
2	Изучение вариации признака; ряды динамики; индексы.	14	
Семестр 5
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль
	Срок (недели) проведения	
1	Основные непараметрические критерии и статистическая проверка гипотез однородности, регрессионный анализ.	7	
2	Экспертные оценки, средние величины для нечисловых данных 	14	
Семестр 7
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль	Срок
(недели) проведения	
1	Основные понятия, подходы и идеи теории принятия решений в работе менеджера. Основы организационно-экономического моделирования	7	
2	Организационно-экономическое моделирование технологий обеспечения качества. Методы разработки и принятия управленческих решений	14	
Семестр 8
№ пп	Перечень тем входящих в рубежный контроль
	Срок (недели) проведения	
1	Организационно-экономическое моделирование и методы классификации 
Статистика интервальных данных	7	
2	Организационно-экономическое моделирование в условиях неопределенности и риска
Организационно-экономическое моделирование и экология	14	

Темы домашних заданий

Семестр 4
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Комплексный анализ статистической информации (статистическое наблюдение, статистическая сводка и группировка, ряды распределения, ряды динамики	7	10	

Семестр 5
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Оценивание функции ожидаемого спроса	5	6	
2	Расчет индекса инфляции	5	12	

Семестр 7
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Анализ и синтез планов статистического контроля	7	10	

Семестр 8
№ пп	Перечень тем домашних заданий	Объем в час	Срок сдачи 	
1	Расчет нотны, рационального объема выборки, анализ интервальных данных	10	6	
2	Оценка и анализ рисков, разработка предложений по управлению рисками	5	12	

КУРСОВАЯ РАБОТА - 7 семестр (34 час)
Тема: 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.

Учебно-методические материалы

Основная литература:

1. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. - 472 с.
2. Менеджмент. Учебное пособие / Под редакцией Ж.В.Прокофьевой. – М.: Знание, 2000. – 288 с.
3. Общая теория статистики. /Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности/. Под ред. Спирина А.А., Башиной О.Э. М.: «Финансы и статистика», 1994.
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. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.
6. Орлов А.И. Теория принятия решений. - М.: Экзамен, 2006. - 573 с.
7. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. - Москва: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ», 2005. - 496 с. 
8. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.
9. Практикум по теории статистики: Учеб.пособие. /Под ред. проф. Р.А.Шмойловой.- М.; Финансы и статистика, 1999.- 416 с. ил.
10. Русанова Г.В. Учебное пособие для практических занятий по курсу «Статистика». – М.; ИМПЭ, 1996.- 41 с.
11. Статистический словарь. М.: «Финансы и статистика», 1989.
12. Теория статистики: Учебник /Под ред. Р.А.Шмойловой. – 2-е изд.,доп. и перераб.- М.; Финансы и статистика, 1998.- 576с.: ил.
13. Сайт «Высокие статистические технологии» (http://orlovs.pp.ru). 

Дополнительная литература:

14. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 192 с.
15. Валовой Д.В. Рыночная экономика. Возникновение, эволюция и сущность. – М.: ИНФРА-М, 1997. – 400 с. 
16. Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах. Процедуры и методы сравнительного анализа. - М.: Наука, 1991. - 192 с.
17. Гвозденко А.А. Основы страхования. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 304 с.
18. Гнеденко Б.В. Математика и контроль качества продукции.- М.: Знание, 1978. – 64 с.
19. Гундаров И. А. Пробуждение: пути преодоления демографической катастрофы в России. – М.: Центр творчества «Беловодье», 2001. – 352 с. 
20. Жихарев В.Н., Орлов А.И. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок в пространствах произвольной природы. – В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. – Пермь: Изд-во Пермского государственного  университета, 1998. С.65-84.
21. Жихарев В.Н., Кольцов В.Г., Орлов А.И. Новый эконометрический метод "ЖОК" оценки результатов взаимовлияний факторов в инженерном менеджменте . - В сб.: Проблемы технологии, управления и экономики / Под общей редакцией к. э. н. Панкова В.А. Ч.1. Краматорск: Донбасская государственная машиностроительная академия, 1999. -  С.87-89.
22. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 144 с. 
23. 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.
24. Ланкастер К. Математическая экономика. - М.: Советское радио, 1972. - 464 с.
25. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. - М.: Наука, 1996.- 208 с. 
26. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. - М.: Патент, 1996. - 272 с.
27. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. Учебник. – М.: Дело, 2001. – 392 с.
28. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. - М.: Наука, 1984. 
29. 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.
30. Математическое моделирование процессов налогообложения /Под ред. В.Г.Кольцова, В.Н.Жихарева, Н.Ю.Ивановой, А.И.Орлова. - М.: ЦЭО, 1997. - 232 с.
31. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с. 
32. Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. - М.: Молодая Гвардия, 1988. - 254 с.
33. Моткин Г.А. Основы экологического страхования. М.: Наука, 1996. - 192 с.
34. Мухин Ю.И. Наука управлять людьми: изложение для каждого. - М.: Фолиум, 1995. - 368 с.
35. Науман Э. Принять решение – но как?: Пер. с нем. – М.: Мир, 1987. – 198 с.
36. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М.: Мир, 1975. - 500 с.
37. Нейман Дж. фон, Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. - М.: Наука, 1970.
38. Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л.: Наука, 1984. - 190 с.
39. Общая теория статистики: Учебник. – 3-е изд. /Под ред. чл.-корр. РАН  И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 1998.- 368 с.; ил.
40. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
41. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы. // Заводская лаборатория, 1990. № 3, 1995, №№ 3,5.
42. Орлов А.И. Экспертные оценки. // Заводская лаборатория, 1996, №1.
43. Паркинсон С.Н. Законы Паркинсона: Сборник: Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1989. - 448 с.
44. Первозванский А.А., Первозванская А.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. – М.: Инфра-М, 1994.
45. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. – М.: Экономика – Дело, 1992. – 510 с.
46. Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования. Учебное пособие. - М.: Доброе слово, 2004. - 284 с.
47. Статистика: Учеб. пособие /Под ред.проф. М.Р Ефимовой. – М.; ИНФРА-М, 2000.- 336с.- (Серия «Вопрос-ответ).
48. Статистика: Курс лекций /Харченко Л.П., Долженкова В.Г.,Ионин В.Г. и др.; Под ред. В.Г.Ионина.М.; ИНФРА-М, 1998.- 310 с. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
49. Статистические методы повышения качества. / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 301 с. 
50. Ткаченко В.В., Алексеев Ю.Т., Комаров Д.М. Система оптимизации параметров объектов стандартизации. - М.: Изд-во стандартов, 1977. - 184 с.
51. Федеральный закон "Об экологической экспертизе". - В сб.: Сборник новейшего экологического законодательства Российской Федерации. - М.: Институт международного права и экономики, 1996. - С.79-111.
52. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.
53. Харин Ю.С., Малюгин В.Н. и др. Основы имитационного и статистического моделирования. - Минск: ДизайнПро, 1997. - 218 с.
54. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 128 с.
55. Экология. Учебное пособие / Под редакцией С.А. Боголюбова. - М.: Знание, 1999. - 288 с.
56. 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.

Программу составили:		
					Орлов А.И.., профессор, д.т.н.	____________________

					Русанова Г.В., доцент, к.т.н. (4 семестр)________________

Выписка
из Государственного образовательного стандарта
высшего профессионального образования

	Направление подготовки (специальность)
220700 – Организация и управление наукоемкими производствами 
(утверждено приказом Министерства образования Российской Федерации от 05.05.2004 г. № 2058).
	Образовательная программа (специальность), реализуемая в рамках данного направления подготовки дипломированного специалиста:
220701	-  Менеджмент высоких технологий	

Дисциплина СД.Ф.04

Организационно-экономическое моделирование

	Статистические сводки и группировки. Статистические таблицы. Графическое изображение статистических данных. Средние величины. Показатели вариации. Экономические индексы. 
	Вероятностные модели выборки, интервальное оценивание доли и проверка гипотезы о равенстве долей. Проверка гипотез однородности двух независимых выборок. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Индекс инфляции, его свойства и применения. Процедуры экспертного оценивания: примеры, варианты организации, основные стадии. Методы средних арифметических и медиан рангов, построение согласующей  ранжировки. Основные понятия теории измерений. Средние по Коши и Колмогорову в шкалах порядка, интервалов и отношений. Эмпирические и теоретические средние, законы больших чисел в пространствах произвольной природы.
	Основы теории принятия решений и организационно-экономического моделирования. Моделирование технологий обеспечения качества. Методы принятия решений. Методы классификации. Статистика интервальных данных. Моделирование неопределенностей и риска. Организационно-экономическое моделирование и экология.