Программа НС-3бак-2015Кравченкоx

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»
Факультет бизнеса и менеджмента
Школа бизнес-информатики
Программа дисциплины
«Информационная поддержка бизнес-аналитики»
для направления подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
Автор программы:
Шевгунов Т.Я., к.т.н., shevgunov.hse@gmail.com
Одобрена на заседании кафедры
бизнес-аналитики
Зав. кафедрой Кравченко Т.К. ________________________
«____»______________ 2015 г.
Утверждено Академическим советом
бакалаврской программы «Бизнес-информатика»
«____»________________ 2015 г.
Академический руководитель Дмитриев А.В. ________________________
Москва, 2015
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета
и другими вузами без разрешения кафедры – разработчика программы.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
1. Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к
знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных
ассистентов и студентов направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра.
Программа разработана в соответствии с рабочим учебным планом университета по
направлению
«Бизнес-информатика»
38.03.05
подготовки
бакалавра,
утвержденным
26.02.2015 г.
2. Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса
теоретических
знаний
в
области
решения
проблем,
возникающих
при
разработки
информационно-аналитических систем, а также практических навыков, необходимых для
анализа таких систем.
Задачи дисциплины:

Познакомиться с современными информационно-аналитическими системами.

Изучить существующие стандарты обмена данными.

Познакомиться с основами проектирования и разработки перспективных классов систем

Приобрести знания в области анализа базовых динамических моделей и применения их
для описания процессов и систем в предметной области.

Получить навыки моделирования динамических процессов в предметной области.

Выработать навыки использования современных информационных технологий хранения
и обработки данных в решении практических задач.

Расширить область знаний, полученных в рамках дисциплины «Управление данными»
3. Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:

особенности структуры и функциональные возможности современных аналитических
информационных систем;
2
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра

основные
принципы
организации
обмена
данными
между
существующими
информационными системами;

основные принципы построения аналитических моделей динамических систем,
описывающих экономические процессы и функционирование экономических агентов;

основные типы моделей, способы их описания, способы получения аналитических
решений и моделирования с использованием программного обеспечения.
Уметь:

анализировать
предметную
область
с
целью
формирования
требований
к
информационно-аналитической системе и проектировать реляционное хранилище
данных на основе этого анализа;

планировать основные этапы проектов по разработке и внедрению информационноаналитической системы;

использовать
информационные
технологии
для
организации
аналитической
деятельности на основе существующих источников данных в компании;

разрабатывать схему обмена информацией в процессе информационной интеграции;

интерпретировать
и
синтезировать
простые
модели,
описывающие
развитие
экономических систем и поведение экономических агентов во времени;

проводить
численный
расчёт
динамических
моделей
с
использованием
неспециализированного и специализированного программного обеспечения;

давать качественную и количественную интерпретацию полученных результатов
моделирования, проверять их на соответствие экономическому смыслу;

создавать краткие аналитические обзоры по частной области исследования, готовить
презентацию на основе проведенного исследования, готовить доклад для выступления
перед аудиторией.
В результате освоения дисциплины студент приобретает следующие компетенции:
Компетенция
способен решать проблемы в
профессиональной
деятельности на основе
Код по
ФГОС/
НИУ
СК-4
Дескрипторы – основные
признаки освоения
(показатели достижения
результата)
Демонстрирует
Формы и методы обучения,
способствующие
формированию и развитию
компетенции
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
3
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
Компетенция
анализа и синтеза
способен оценивать
потребность в ресурсах и
планировать их
использование при решении
задач в профессиональной
деятельности
способен работать с
информацией: находить,
анализировать и использовать
информацию из различных
источников, необходимую для
решения научных и
практических задач в
профессиональной сфере
способен критически
оценивать и переосмысливать
накопленный опыт
(собственный и чужой),
собственную
профессиональную и
социальную деятельность
способен осуществлять
научную и практическую
деятельность в
международной среде
управлять процессами
создания и использования
информационных сервисов
(контент-сервисов)
проектировать и внедрять
компоненты ИТинфраструктуры предприятия,
обеспечивающие достижение
стратегических целей и
поддержку бизнес-процессов
готовить научно-технические
отчеты, презентации, научные
публикации по результатам
выполненных исследований
Код по
ФГОС/
НИУ
Дескрипторы – основные
признаки освоения
(показатели достижения
результата)
Формы и методы обучения,
способствующие
формированию и развитию
компетенции
СК-5
Демонстрирует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
СК-6
Демонстрирует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
СК-10
Демонстрирует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
СК-11
Демонстрирует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
ПК-13
Владеет и применяет
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
ПК-18
Владеет и применяет
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
ПК-21
Владеет и применяет
Практические занятия,
выполнение домашних
заданий
4
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Дисциплина «Информационная поддержка бизнес-аналитики» относится к вариативной
части профессионального цикла дисциплин.
Требования к входным знаниям, умениям и компетенциям студента.
Для изучения дисциплины «Информационная поддержка бизнес-аналитики» студент
должен:

владеть содержанием дисциплин: вычислительные системы, сети и телекоммуникации;
управление данными (часть 1); программирование;

иметь навыки проектирования баз данных;

владеть инструментарием редактирования программного кода;

уметь использовать программные средства офисного пакета для решения задач создания
текстовых работ, отчётов и презентаций.

владеть
основным
содержанием
дисциплин
микроэкономика,
макроэкономика,
менеджмент;

знать основные понятия математического анализа, теория вероятностей и математической
статистика, теоретических основ информатики;
Дисциплина «Информационная поддержка бизнес-аналитики» изучается в течение 1-го,
2-го, 3-го и 4-го модулей третьего года обучения студентов бакалавриата. На протяжении всего
этого периода она включает как аудиторные занятия (по утвержденному расписанию), так и
самостоятельную работу студентов.
Проведение аудиторных занятий по дисциплине организуется кафедрой бизнесаналитики факультета бизнес-информатики.
Дисциплина способствует выбору дисциплин специализации бакалавров.
Дисциплины, для которых данная дисциплина является предшествующей.
Дисциплина
является
предшествующей
для
дисциплины
"Информационно-
аналитическая поддержка стратегического управления"
5
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
5. Тематический план учебной дисциплины
Всего
часов/
зачетные
единицы
Аудиторные часы
Лекции
Семинары
Практические
занятия
Самостоятельная
работа
В том числе
из них
Формализация предметной области
(1-ый модуль 3-го года обучения)
24
10
0
10
0
14
1.
Информационные модели экономических и деловых
процессов
6
2
0
2
0
4
2.
Формализация предметной области
9
4
0
4
0
5
3.
Аналитическое решение простых моделей
9
4
0
4
0
5
Анализ количественных моделей
(1-ый модуль 3-го года обучения)
24
10
0
10
0
14
4.
Численное моделирование в дискретном времени
6
2
0
2
0
4
5.
Численное решение задач моделирования с
использованием MS Excel и Matlab
9
4
0
4
0
5
6.
Анализ моделей непрерывного времени
9
4
0
4
0
5
Основные прикладные модели
(1-ый модуль 3-го года обучения)
30
16
0
16
0
14
7.
Модели равновесия
8
4
0
4
0
4
8.
Моделирование поведения рыночных агентов
11
6
0
6
0
5
9.
Моделирование процессов макроуровня
11
6
0
6
0
5
Сложные модели и управление знаниями
(1-ый модуль 3-го года обучения)
30
16
0
16
0
14
10.
Введение в анализ сложных моделей
14
8
0
8
0
6
11.
Интеграция данных предметной области
8
4
0
4
0
4
12.
Базы знаний предметной области
8
4
0
4
0
4
108/3
52
0
52
0
56
№
Название темы
Итого часов
6
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
6. Формы контроля знаний студентов
Тип контроля Форма контроля
Домашнее
задание
1
Х
Реферат*
Текущий
Х
Х
4
Х
Х
Х
Экзамен
Параметры
Выполнение домашних заданий
по темам, изученным на
семинарских[ занятиях.
Подготовка письменной работы
по теме исследования.
Х
Самостоятельная
работа
Аудиторная
работа
Итоговый
3 год
2
3
Х
Х
Х
Х
Самостоятельная работа в
выбранной предметной области.
Представление полученных
результатов в формате доклада.
Активное участие в работе
семинара включает в себя:
решение задач на занятиях,
обсуждение докладов
участников, аргументированные
выступления и др.
Х
* Реферат представляет собой продуктивную письменную работу на выбранную тему
(примерный список тем см. в разделе 10.2), объёмом от 4 до 12 страниц A4, гарнитура Times
New Roman, размер 12 pt, одинарный межстрочный интервал, стандартные поля (2 см).
Реферат включает в себя:

введение;

описание предметной области;

краткое описание модели, метода, технологии или средства информационного анализа;

область применения и ограничения;

основные решаемые задачи или классы решаемых задач;

существующие проекты (при их наличии);

историю и перспективы развития (при возможности);

список использованной литературы.
7. Образовательные технологии
Образовательные технологии, используемые при реализации различных видов учебной
работы: проведение семинаров с использованием компьютерных презентаций, выполнение
практических заданий, обсуждение результатов, разбор кейсов, самостоятельная проработка
студентами изученных тем с использованием специализированного программного обеспечения,
подготовка студентами докладов и презентаций.
7
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
8. Содержание дисциплины
Тема 1. Информационные модели экономических и деловых процессов
Понятие модели в контексте решения задач анализа временных зависимостей для
количественных показателей экономических и управленческих процессов. Основные модели в
анализе рынка и деятельности фирмы, сводящиеся к модели первого порядка.
Литература:
1. Основная литература: [1], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1], [5]
Тема 2. Формализация предметной области
Модель систем в переменных состояниях. Статические и динамические модели. Модели
непрерывного и дискретного времени. Линейные и нелинейные модели. Гипотеза о равновесии,
поиск точки равновесия.
Литература:
1. Основная литература: [1], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1], [5]
Тема 3. Аналитическое решение простых моделей
Поиск аналитического выражения для переходного процесса. Решение линейных
разностных уравнений первого порядка. Анализ установившегося решения и оценка временных
характеристик переходного процесса. Качественная интерпретация получаемых решений на
содержательное соответствие описываемым моделям и процессам.
Литература:
1. Основная литература: [1], [5], [6]
2. Дополнительная литература: [6]
Тема 4. Численное моделирование в дискретном времени
Поиск численного решения в форме временного ряда. Визуализация результатов. Анализ
переходного процесса и установившегося значения. Оценка временных характеристик
переходного процесса.
Качественная интерпретация получаемых решений на содержательное соответствие
описываемым моделям и процессам.
Литература:
1. Основная литература: [1], [5], [6]
2. Дополнительная литература: [3], [4]
8
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
Тема 5. Численное решение задач моделирования с использованием MS Excel и
Matlab
Численное моделирование систем дискретного времени с использованием MS Excel.
Параметризация модели. Построение графиков временных рядов. Численное моделирование с
использованием
системы
Matlab.
Основные
этапы:
построение
модели,
исполнение,
интерпретация результатов, экспорт и подготовка отчётов на основе полученных данных.
Литература:
1. Основная литература: [2], [3], [4]
2. Дополнительная литература: [2]
Тема 6. Анализ моделей непрерывного времени
Модели первого порядка. Интерпретация с использованием абстрактной аналогии (потокуровень) и физической аналогии на примере резервуара. Вывод дифференциального уравнения.
Устойчивость модели. Преобразование модели непрерывного времени в модель дискретного
времени с использованием методов первого порядка (явный метод Эйлера). Системные
диаграммы для описания моделей непрерывного и дискретного времени.
Литература:
1. Основная литература: [1], [2], [3]
2. Дополнительная литература: [6]
Тема 7. Модели равновесия
Модель Эванса установления равновесной цены. Паутинообразная модель рыночного
равновесия. Аналитическое описание динамической модели установления равновесия в
непрерывном
и
дискретном
времени.
Численное
моделирование
динамики
модели
установления равновесия. Анализ результатов.
Литература:
1. Основная литература: [5], [6], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1]
Тема 8. Моделирование поведения рыночных агентов
Модели рынка услуг. Модели рынков сезонной продукции. Динамические модели в
условиях полного знания, частичного знания и отсутствия знания. Численное моделирование и
динамики моделей. Интерпретация результатов.
Литература:
1. Основная литература: [5], [6], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1]
9
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
Тема 9. Моделирование процессов макроуровня
Классическая и кейнсианские модели совокупного выпуска. Графический анализ.
Динамический анализ на основе моделей установления равновесия. Модели с государственным
участием. Модели открытой экономики.
Литература:
1. Основная литература: [5], [6], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1]
Тема 10. Введение в анализ сложных моделей
Модели второго порядка. Модели высших порядков. Соответствие между одним
динамическим уравнением высокого порядка и системой динамических уравнений первого
порядка относительно многих переменных.
Нелинейные модели. Способы их моделирования и потенциальные трудности их анализа с
помощью аналитических методов.
Литература:
1. Основная литература: [1], [2], [8], [9]
2. Дополнительная литература: [1], [2], [6]
Тема 11. Интеграция данных предметной области
Назначение интеграции данных. Классификация видов интеграции. Преимущества и
недостатки различных подходов. Типовая архитектура хранилища данных временных
показателей. Процедуры ETL.Классификация процессов ETL. Справочники и классификаторы.
Структура загрузочной области хранилища данных. Язык XML. Трансформация схем с
использованием XSLT. Стандарты информационного обмена.
Литература:
1. Основная литература: [4], [7]
2. Дополнительная литература: [3], [4], [5]
Тема 12. Базы знаний предметной области
Проблема представления знаний. Онтология. Язык OWL. Проектирование базы знаний.
Прямой и обратный логический вывод. Значение базы знаний в задачах анализа и поиска
информации. Иерархии классов. Свойства классов. Запросы на языке SPRQL. Семантическая
сеть. Экспертная система. Пример экспертной системы. Состав экспертной системы.
Литература:
1. Основная литература: [4], [7]
2. Дополнительная литература: [3], [4], [5]
10
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
9.1
Основная литература
1.
H. Klee, R. Allen, Simulation of Dynamic Systems with MATLAB and Simulink, 2nd ed. – CRC
Press, 2011 – 815 p.
2.
Н.А. Васильев, Matlab. Самоучитель. Практический подход. 2-е изд. – СПб.: Наука и
техника, 2015. – 448 с.
3.
S. Attaway, Matlab: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving, 2nd ed. –
Elsevier, 2011 – 544 p.
4.
Л.С. Болотова, Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на
знаниях, М.: «Финансы и статистика», 2012 – 664 с.
5.
R. Shone, An Introduction to Economic Dynamics – Cambridge University Press, 2001 – 238 p.
6.
R. Shone, Economic Dynamics: Phase Diagrams and their Economic Application – Cambridge
University Press, 2003 – 724 p.
7.
Д. Хантер и др, XML. Базовый курс, М.: Вильямс, 2009
8.
H. Bossel, Systems and Models. Complexity, Dynamics, Evolution, Sustainability, BoD, 2007 –
372 p.
9.
H. Bossel, System Zoo 3 Simulation Models. Economy, Society, Development, BoD, 2007 –
276 p.
9.2
Дополнительная литература
1.
П. Самуэльсон, В. Нордхаус, Экономика – М.: «Вильямс», 2015 – 1360 с.
2.
Б.Р. Хант, Matlab R2007 с нуля!, пер. с англ., М.: Лучшие книги, 2008 – 352 с. (книга+
видеокурс)
3.
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining,
Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer, 2011 – 745 p.
4.
С.И. Николенко, А.Л. Тулупьев, Самообучающиеся системы, М.: МЦНМО, 2009 – 288 с.
5.
Ю.Ф. Тельнов, Интеллектуальные информационные системы в экономике. (Учебное
пособие) /М.: СИНТЕГ, 2002. – 118 с.
6.
Т.Я. Шевгунов, Частотный анализ электрических цепей: Метод комплексных амплитуд.
Учебное пособие. – М.: ЛЕНАНД, 2014. – 312 с.
9.3
Программные средства
Для подготовки практических задач, докладов и выступлений студентами используется
современная учебно-лабораторная база, в том числе:

стандартные пакеты прикладных программ офисного назначения, в том числе:
11
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра

информационные системы подготовки текстов (Microsoft Word);

системы электронных таблиц (Microsoft Excel);

системы подготовки презентаций (Microsoft PowerPoint);

системы баз данных (Microsoft Access);

профессиональные информационные системы:

Matlab;
10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
10.1 Формы контроля и структура итоговой оценки
Формирование оценок по учебной дисциплине производится в соответствии с
Положением об организации промежуточной аттестации и текущего контроля успеваемости
студентов НИУ ВШЭ, утвержденного Ученым советом НИУ ВШЭ от 27.06.2014, протокол № 5.
Результирующая оценка (выставляется в диплом) формируется на основе итоговой
оценки за зачет (по 10-балльной шкале) и накопленной оценки. Результирующая оценка
рассчитывается по формуле:
Орезульт = 0,2 × Оитог.зач + 0,8 × Онакопленная
где
Оитог.зач – оценка за итоговый контроль (зачёт в 4-ем модуле);
Онакопленная – накопленная оценка.
Результирующая оценка формируется округлением рассчитанного значения Орезульт до
целого числа по стандартным правилам округления.
Накопленная оценка (по 10-балльной шкале) рассчитывается по формуле:
Онакопленная = 0,6 × Отекущий + 0,1 × Оауд + 0,3 × Осам.работа ,
где
Отекущий – оценка за текущий контроль;
Оауд – оценка за аудиторную работу;
Осам.работа – оценка за самостоятельную работу, оцениваемую по результатам
доклада по теме исследовательского проекта.
Оценка за текущий контроль рассчитывается по формуле:
Отекущий = 0,5 × ОДЗ + 0,5 × ОРеф
где
ОДЗ – оценка за домашние задания (выводится как средняя оценка за все
домашние задания);
ОРеф – оценка за реферат;
Формы текущего контроля ОДЗ, ОРеф, ОПр, ОПЗ оцениваются по 10-балльной шкале.
12
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
10.2 Примерные темы рефератов и самостоятельных работ
1.
Разработка личной поисковой системы, позволяющей находить документы по простому
запросу на русском языке, а также сортировать результаты по релевантности. Количество
входных документов – не менее 30.
2.
Разработка XSL-преобразования результатов поиска.
3.
Применение подхода DataVault к существующей базе данных. Загрузка разработанного
хранилища данных.
4.
Разработка фиксированной отчетности на основе баз данных с колоночной структурой;
создание информационно-аналитической системы в среде IBM Cognos 10.
5.
Онтологическое моделирование предметной области с последующим формированием
описания на языке OWL. Разработка запросов к созданной базе знаний.
6.
Объектно-ориентированные базы данных: система «mongo db».
7.
Метод map-reduce. Распределенные системы анализа больших данных на примере Apache
Hadoop.
8.
Проектирование модели данных и разработка систему отчетности для информационноаналитической системы.
9.
Роль поисковых систем в хранилищах данных. Векторная модель поиска. Стемминг,
лемматизация, индексирования, расстояние Хэмминга и Левенштейна. (на примере Apache
lucene и Solr)
10. Форматы данных, пригодные для использования в процессе интеграции информационных
систем. XML, JSON/JSONP.
11. Веб-сервисы SOAP, REST. Доступный способ создать свой веб-сервис с использованияем
языка C# - WCF.NET.
12. Формализация требования к ИАС. Информационные пакеты, матрица размерностей.
13. Различия в приёмах проектирования хранилищ темпоральных данных. Особенности
проектирования Data Vault.
14. Устойчивые к ошибкам ETL-процедуры.
15. Автоматизированное проектирование ХД.
16. Проверка гипотезы о фрактальной природе финансового рынка.
17. Язык R. примеры использования и построения диаграмм.
18. Реализация алгоритмов кластеризации с использованием R.
19. Встраивание процедур расчетов моделей Data mining в процесс ETL.
20. Применение алгоритмов кластеризации, классификации.
21. Коллаборативная фильтрация.
22. Process mining на основе анализа данных.
13
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
23. Деревья решений как средство хранения результатов кластеризации.
24. Экспертные системы (пример, CLIPS) и онтология. OWL. SPARQL
25. Доступность данных в сети. Web 3.0. конечные точки, распространяющие данные
(например, open data hub). Формат Linked Data, Rdf, Owl- документы. Уровни логики.
26. Исторические модели динамического моделирования: И. Ньютон и Г. Лейбниц.
27. Абстракции моделей второго порядка на основе связанных резервуаров.
28. MATLAB
–
представление
базовых
возможностей
системы
математического
моделирования.
29. Векторизация операций с использованием системы MATLAB.
30. Численное моделирование динамических систем с использованием Simulink
31. Одновидовая модель популяции
32. Модель динамики населения страны с ограниченными ресурсами поддержания качества
жизни
33. Модель первого порядка как фильтр периодических возмущений.
34. Модель работы склада материалов с циклическими поставками.
35. Двухвидовые модели популяции.
36. Трёхвидовые модели популяции.
37. Линейные и нелинейные модели экономического использования биологических ресурсов.
38. Анализ и оптимизация стратегии размещения временно свободных денежных средств на
срочных банковских вкладах.
39. Паутинообразные модели экономического равновесия: модификации.
40. Расчёт моделей с использованием MS Excel.
41. Модели распространения болезней.
42. Математическое моделирование поведения хипстеров
43. Методы технического анализа финансовых рынков
44. Методы оценки инвестиционной привлекательности проектов
45. Механизмы обмена данными в системе 1С:Предприятие
10.3 Примерные вопросы и задания для оценки качества освоения дисциплины
Темы 1–3.
1. Какое значение имеет аналитическая работа для успеха предприятия?
2. Какие информационные ресурсы используются для подготовки принятия решений?
3. Что является предпосылкой для принятия правильных решений?
4. Какие объемы данных используются в процессе анализа?
14
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
5. Назовите основные модели первого порядка для анализа рынков и деятельности фирмы.
6. Охарактеризуйте потоковые величины и величины запасов.
7. Поясните разницу между статическими и динамическими моделями.
8. Поясните разницу между моделями непрерывного и дискретного времени.
9. Поясните разницу между линейными и нелинейными моделями.
10. В чём состоит преимущество линейных моделей?
11. Опишите гипотезу о равновесии. Укажите способы его отыскания.
12. Запишите разностное уравнение в стандартной и рекуррентной формах.
13. Решите линейное разностное уравнение первого порядка.
14. Опишите все характерные случаи собственного решения разностного уравнения с
действительными коэффициентами.
15. Поясните особые случаи в поиске вынужденного решения.
16. Охарактеризуйте длительность переходного процесса, порождаемого разностным
уравнением.
Темы 4–6.
1.
Опишите способ поиска численного решения разностного уравнения.
2.
Перечислите способы визуализации временного ряда.
3.
Проведите качественный анализ переходного процесса и установившегося значения.
4.
Оцените длительность переходного процесса по временным характеристикам
5.
Дайте пример качественной интерпретация получаемых решений.
6.
Проведите анализ модели банковского депозита.
7.
Проведите анализ модели банковского кредита.
8.
Опишите основные приёмы численного моделирование систем дискретного времени с
использованием MS Excel.
9.
В чём состоит преимущество параметризации модели.
10. Приёмы построение графиков временных рядов в MS Excel.
11. Опишите технологию численное моделирование с использованием системы Matlab.
12. Перечислите основные этапы работы в Matlab.
13. Дайте описание линейной динамической модели первого порядка.
14. Постройте модель в форме дифференциального уровнения с использованием
абстрактной аналогии: поток-запас (уровень).
15. Какой
класс
функций
является
решением
для
динамических
уравнений,
описывающих линейные системы.
16. Укажите условия устойчивости модели непрерывного времени.
15
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
17. Опишите преобразование модели непрерывного времени в модель дискретного
времени с использованием методов первого порядка (явный метод Эйлера).
18. Перечислите правила составления системных диаграмм для описания моделей
непрерывного и дискретного времени.
Темы 7–9.
1. Приведите примеры экономических, социальных и технических систем, описываемых
линейной моделью первого порядка.
2. Поясните процедуру аналитического решения разностного уравнения.
3. Как смоделировать разностное уравнение с использованием табличного процессора (на
примере MS Excel)?
4. Дайте структурное описание модели Эванса установления равновесной цены.
5. Дайте структурное описание паутинообразной модели рыночного равновесия.
6.
Аналитическое
описание
динамической
модели
установления
равновесия
в
непрерывном и дискретном времени.
7. Укажите предметные и математические границы применимости модели равновесия.
8. Составьте модель рынка услуг с выраженной конкуренцией.
9.
Составьте
простую
модель
рынка
сезонной
продукции
с
использованием
паутинообразной модели.
10. Проведите модификацию паутинообразной модели в условиях построения прогноза в
условиях полного знания, частичного знания и отсутствия знания.
11. Опишите классическую модель совокупного выпуска
12. Опишите автономную кейнсианскую модель совокупного выпуска.
13. Проведите графический анализ равновесия модели.
14. Модифицируйте кейнсианскую модель с учетом государственных агентов.
15. Модифицируйте кейнсианскую модель с учётом открытой экономики.
16. Модель мультипликатора-акселератора (модель Самуэльсона).
Темы 10–12.
1. Дайте основные характеристики моделям высокого порядка.
2. Поясните процедуры приведения моделей высокого порядка к системам уравнений
первого порядка.
3. Перечислите основные трудности анализа нелинейных систем.
4. В чём смысл процедуры линеаризации модели анализируемой системы.
5. Опишите качественно паутинообразную модель равновесия.
6. Сформулируйте описание модели установления равновесия в непрерывном времени.
16
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Интеллектуальные системы»
для направления 38.03.05 «Бизнес-информатика» подготовки бакалавра
7. Сформулируйте описание модели установления равновесия в дискретном времени.
8. Проведите анализ моделей функциональных блоков, используемых для описания схем
моделирования динамических систем в непрерывном времени
9. Проведите анализ моделей функциональных блоков, используемых для описания схем
моделирования динамических систем в дискретном времени.
10. Опишите процедуру синтеза структурной схемы модели, заданной с помощью
системы динамических уравнений в непрерывном времени.
11. Опишите процедуру синтеза структурной схемы модели, заданной с помощью
системы динамических уравнений в дискретном времени.
12. Опишите процедуру синтеза структурной схемы модели, заданной с помощью
уравнения высокого порядка в непрерывном времени.
13. Опишите процедуру синтеза структурной схемы модели, заданной с помощью
уравнения высокого порядка в дискретном времени.
14. Как проводится моделирование динамических систем с использованием Excel и
Matlab/Simulink?
11. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Используются персональный компьютер (ноутбук) и проектор для проведения лекций и
практических занятий, техническое оснащение компьютерных классов
Автор программы:
НИУ ВШЭ
(место работы)
доцент
(занимаемая должность)
Т.Я. Шевгунов
(инициалы, фамилия)
17