Delivered at:: Department of Mathematical Economics (Faculty of Economics)

Course type:: Elective course

When:: 3 year, 4 module

Instructor

Lapinova, Svetlana A.

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

«Практикум по прикладным эконмическим исследованиям» как учебная дисциплина обеспечивает знакомство студентов с основными эконометрическими техниками, используемыми в со-временных прикладных исследованиях. В результате освоения дисциплины студент будет знать основные понятия и инструменты современной эконометрики, современные подходы к построению и тестированию эконометрических моделей, основные тенденции современной эконометрики, основные направления современных прикладных экономических исследований; будет уметь применять эконометрические техники для решения прикладных задач и обосновывать полученные выводы; критически оценивать результаты прикладных исследований; выбирать и обосновывать выбор эконометрических подходов для решения конкретных прикладных задач; самостоятельно изучать новые эконометрические техники. Читается с использование онлайн-курса "Введение в машинное обучение" (https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie).

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Практикум по прикладным экономическим исследованиям» являются: 1. знакомство студентов основными этапами проведения прикладных исследований, 2. получение студентами практических навыков по обработке данных с использованием методов оптимизации 3. получение студентами практических навыков по обработке данных с использованием Matlab и средствами MS Office Professional Plus 2013. 4. развитие у студентов навыков качественного и количественного анализа экономических моделей, явлений и процессов; 5. формирование у студентов навыков самостоятельной работы с литературой, электронными ресурсами и Интернет-источниками.

Планируемые результаты обучения

Студент способен анализировать влияние на эффективность и рыночную власть различных методов конкуренции.
Студент дифференцирует основные СМС, знает основные параметры работы, умеет их оценивать
Студент знает основные приемы моделирования. Может писать простые программы для проведения моделирования
Студент знает простые методы прогнозирования и может применить их к выборке данных
Студент различает и способен решать основные задачи Вероятностного динамического программирования
Студент различает и способен решать основные задачи Динамического программирования
Студент различает основные случайные процессы и умеет вычислять их параметры

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Динамическое программирование. Тема 1. Задачи динамического программирования
Раздел 2. Вероятностные модели динамического программирования Тема 2. Примеры применения моделей Вероятностные модели динамического программирования
Раздел 3. Случайные процессы. Тема 3. Введение в теорию случайных процессов.
Раздел 4. Системы массового обслуживания. Тема 4. Системы массового обслуживания.
Раздел 5. Методы прогнозирования. Тема5. Инструменты прогнозирования.
Раздел 6. Методы имитационного моделирования. Тема 6. Методы имитационного моделирования и их применение.
Раздел 7. Марковские процессы принятия решения. Тема 7. Методы имитационного моделирования и их применение.
Раздел 8. Методы и модели нелинейного программирования. Тема 8. Задачи нелинейной оптимизации.

Элементы контроля

Активность а занятиях
Экзамен

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.5 * Экзамен + 0.5 * Активность а занятиях

Список литературы

Авторы

Лапинова Светлана Александровна

Bachelor’s Programme 'Economics'

Practicum on Empirical Methods of Economic Analysis

Instructor

Программа дисциплины