МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Информационные технологии прогнозирования и оценки рисков
рабочая программа дисциплины

Закреплена за кафедройКафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики
Направление подготовки38.03.05. Бизнес-информатика
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость3 ЗЕТ
Учебный план38_03_05_БИ-2-2020
Часов по учебному плану 108
в том числе:
аудиторные занятия 42
самостоятельная работа 39
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 5

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 3 (5) Итого
Недель 16
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 18 18 18 18
Лабораторные 24 24 24 24
Сам. работа 39 39 39 39
Часы на контроль 27 27 27 27
Итого 108 108 108 108

Программу составил(и):
д.э.н., проф., Дубина И.Н.

Рецензент(ы):
к.т.н., доц., Рязанов М.А.

Рабочая программа дисциплины
Информационные технологии прогнозирования и оценки рисков

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 38.03.05 БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА (уровень бакалавриата) (приказ Минобрнауки России от 11.08.2016г. №№1002)

составлена на основании учебного плана:
38.03.05 Бизнес-информатика
утвержденного учёным советом вуза от 30.06.2020 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики

Протокол от 13.05.2019 г. № 10
Срок действия программы: 2019-2020 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.э.н., профессор Мамченко О.П.

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании кафедры

Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики

Протокол от 13.05.2019 г. № 10
Заведующий кафедрой д.э.н., профессор Мамченко О.П.

1. Цели освоения дисциплины

1.1.Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса.
Задачи курса:
• дать представление об основных понятиях и принципах социально-экономического прогнозирования, а также о возможностях и ограничениях построения прогнозов для анализа социально-экономических процессов;
• познакомить с методами построения прогнозов;
• познакомить с методами оценки рисков и критериями принятия оптимальных решений в условиях риска и неопределенности;
• обучить применять программные продукты для построения прогнозов, оценки рисков и принятия решений в условиях риска и неопределенности.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ПК-2: проведение исследования и анализа рынка информационных систем и информационно-коммуникативных технологий
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.о возможностях и функциях статистических пакетов R, PSPP и др. для социально-экономического прогнозирования и анализа социально-экономических процессов, исследования и анализа рынка информационных систем и информационно-коммуникационных технологий
3.2.Уметь:
3.2.1.корректно применять математико-статистические методы обработки и анализа эмпирических данных, построения прогнозов, оценки рисков, выработки практических рекомендаций в предметной области, в т.ч. рынка информационных систем и информационно-коммуникационных технологий
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.навыками построения и интерпретации прогнозов, оценки рисков, качества результатов статистических бизнес-исследований, в том числе для анализа рынка информационных систем и информационно-коммуникационных технологий

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Информационные технологии прогнозирования. Основные понятия и принципы. Регрессионный анализ и статистическое прогнозирование. Прогнозирование на основе временных рядов.
1.1. Основные понятия и принципы прогнозирования Лекции 5 1 ПК-2 Л1.1, Л1.2
1.2. Классификация методов прогнозирования. Общий обзор. Программные продукты для построения прогнозов. Лекции 5 1
1.3. Регрессионный анализ и статистическое прогнозирование 5.1. Модели парной и множественной регрессии. Реализация в статистических пакетах 5.2. Проверка адекватности регрессионной модели. Реализация в статистических пакетах 5.3. Фиктивные и стохастические объясняющие переменные в регрессионных моделях. Реализация в статистических пакетах 5.4. Пошаговая регрессия. Реализация в статистических пакетах Лекции 5 4 ПК-2 Л1.1, Л1.2
1.4. Выявление связей и их проверка на значимость. Построение регрессионных моделей. Работа в статистических пакетах Лабораторные 5 6 ПК-2 Л1.2
1.5. Построение параметрических моделей стационарных временных рядов. Работа в статистических пакетах Лабораторные 5 8 ПК-2
1.6. Прогнозирование на основе временных рядов Лекции 5 2
1.7. Практикум по прогнозированию. Работа в статистических пакетах Лабораторные 5 10 ПК-2 Л1.1, Л1.2
Раздел 2. Оценка рисков и принятие оптимальных решений в условиях риска и неопределенности
2.1. Риски. Принципы принятия решений в условиях риска и неопределенности Лекции 5 2 ПК-2
2.2. Оценка рисков и построение дерева решений. Реализация в Lumenaut Decision Tree и Palisade Decision Tools Лекции 5 2 ПК-2
2.3. Оценка рисков и принятие оптимальных решений на основе имитационного моделирования. Реализация в Lumenaut Monte-Carlo и Palisade Monte-Carlo. Экспертные оценки рисков. Реализация в программе Expert Choice Лекции 5 6 ПК-2 Л1.2
2.4. Подготовка к зачету (экзамену) Сам. работа 5 6 Л1.1, Л1.2
2.5. Работа над индивидуально-групповым проектом Сам. работа 5 6 ПК-2 Л1.1, Л1.2
2.6. Внеаудиторное чтение Сам. работа 5 27 Л1.1, Л1.2

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания
См. Приложение
5.2. Темы письменных работ (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
5.3. Фонд оценочных средств
Представлен в электронном учебно-методическом комплексе (ЭУМК)по курсу, который размещен на Едином образовательном портале АлтГУ (portal.edu.asu.ru).

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях: «Финансы и статистика», 2010
Л1.2 Дубина И.Н. Основы математического моделирования социально-экономических процессов: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры М. : Издательство Юрайт // ЭБС «Юрайт», 2018 www.biblio-online.ru/book/AE81649F-D411-4FF5-8733-614106E0D831.
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Образовательный портал «Экономика, Социология, Менеджмент: Методы сбора и анализа социологических данных». http://ecsocman.edu.ru/db/sect/124/36.html
Э2 2. Сайт В.С. Аванесова. http://testolog.narod.ru
Э3 3. Социологические исследования. http://ecsocman.edu.ru/socis/
Э4 4. Социология и маркетинг в сети. http://socionet.narod.ru/stat.html
Э5 5. Социология: методология, методы, математические модели. http://www.nir.ru/socio/scipubl/4M.htm
Э6 6. Статистика и обработка данных в психологии. http://psyfactor.org/lib/
Э7 7. Статистические методы. Сайт А.И. Орлова. http://orlovs.pp.ru/stat.php
Э8 8. Центр маркетинга и информационного менеджмента РГГУ. Словарь терминов. http://marketing.rsuh.ru
Э9 9. Экономика и математические методы. http://www.cemi.rssi.ru/emm/
Э10 10. Cumulative Item Response Theory Models.
Э11 http://www.education.umd.edu/Depts/EDMS/tutorials/CIRT.html
Э12 11. Expert Choice. www.expertchoice.com
Э13 12. Exponenta.ru. Образовательный математический сайт. http://www.exponenta.ru/SOFT/STATIST/STATIST.asp
Э14 13. Institute for Objective Measurement. http://www.rasch.org
Э15 14. Palisade Decision Tools. www.palisade.com
Э16 15. StatSoft Russia. www.statsoft.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
R
PSPP

Microsoft Windows
Microsoft Office
7-Zip
AcrobatReader
6.4. Перечень информационных справочных систем

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)
Помещение для самостоятельной работы помещение для самостоятельной работы обучающихся Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Представлены в электронном учебно-методическом комплексе (ЭУМК)по курсу, который размещен на Едином образовательном портале АлтГУ (portal.edu.asu.ru).
ЭУМК содержит элементы, необходимые для успешного освоения курса, в т.ч. в формате дистанционного обучения:
презентации лекций и учебные материалы по всем темам курса,
интерактивные лекции и видеолекции по отдельным темам,
задачи и тестовые задания по курсу,
компьютерные программы, используемые в рамках курса,
глоссарий (словарь базовых терминов),
ссылки на полезные ресурсы,
а также дополнительные материалы, изучение которых поможет вам лучше понять методологию и инструментарий статистического прогнозирования.
Изучение данного курса предполагает последовательное освоение всех тем по порядку. Темы 6 и 7 являются факультативными. Рабочий язык занятий - русский, лекции по темам 3-5 по желанию студентов могут быть проведены на английском языке.
В Новостном форуме регулярно представляются задания, выполняемые группой на лабораторных занятиях в компьютерном классе, а также рекомендации и инструкции по их выполнению. Если по уважительной причине пропущены лабораторные занятия, соответствующие задания необходимо выполнить самостоятельно и представить результаты преподавателю на очередном занятии или консультации.