Программа разработана к т. н., доцентом Абатуровым Владимиром Анатольевичем Рецензент к т. н., доцент Голованов Дмитрий Владимирович 1 Цели освоения дисциплины Дисциплина «Имитационное моделирование экономических процессов»

Инновационные технологии, используемые в преподавании курса

1. 
   Свойства сложных систем. Сложная система, как объект моделирования. Прикладной системный анализ - методология исследования сложных систем.
   
2. 
   Определение модели. Общая классификация основных видов моделирования. Компьютерное моделирование. Метод имитационного моделирования.
   

1. 
   Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования.
   
2. 
   Метод статистического моделирования на ЭВМ (метод Монте-Карло).
   

3. 
   Отличительные особенности моделей различных классов.
   
4. 
   Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы.
   

3. 
   Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели.
   
4. 
   Моделирующий алгоритм. Имитационная модель.
   
5. 
   Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели.
   

10. 
    Общая технологическая схема имитационного моделирования.
    
11. 
    Возможности, область применения имитационного моделирования.
    
12. 
    Основные этапы имитационного моделирования. Общая технологическая схема.
    
13. 
    Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования.
    
14. 
    Разработка концептуальной модели объекта моделирования.
    

10. 
    Формализация имитационной модели.
    
11. 
    Программирование имитационной модели.
    
12. 
    Сбор и анализ исходных данных.
    

18. 
    Испытание и исследование свойств имитационной модели.
    
19. 
    Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений.
    
20. 
    Методологические подходы к построению дискретных имитационных моделей.
    
21. 
    Язык моделирования GPSS.
    
22. 
    Агрегативные модели.
    
23. 
    Сети Петри и их расширения.
    
24. 
    Модели системной динамики.
    
25. 
    Назначение языков и систем моделирования.
    
26. 
    Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики.
    
27. 
    Технологические возможности систем моделирования.
    
28. 
    Развитие технологии системного моделирования.
    
29. 
    Выбор системы моделирования.
    
30. 
    Комплексный подход к тестированию имитационной модели.
    
31. 
    Проверка адекватности модели.
    
32. 
    Верификация имитационной модели.
    
33. 
    Валидация данных имитационной модели.
    
34. 
    Оценка точности результатов моделирования.
    
35. 
    Оценка устойчивости результатов моделирования.
    
36. 
    Анализ чувствительности имитационной модели.
    
37. 
    Тактическое планирование имитационного эксперимента.
    
38. 
    Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели и его содержание.
    
39. 
    Основные цели и типы вычислительных экспериментов в имитационном моделировании.
    
40. 
    Основы теории планирования экспериментов. Основные понятия: структурная, функциональная и экспериментальная модели.
    
41. 
    План однофакторного эксперимента и процедуры обработки результатов эксперимента.
    
42. 
    Факторный анализ, полный и дробный факторный эксперимент и математическая модель.
    

43. 
    Основные классы планов, применяемые в вычислительном эксперименте.
    
44. 
    Методология анализа поверхности отклика. Техника расчета крутого восхождения.
    

1. 
   Место имитационного моделирования в исследованиях экономических систем.
   
2. 
   Этапы построения имитационных моделей.
   
3. 
   Сбор информации о системе, формулирование проблемы и определение целей исследования.
   
4. 
   Структура представления данных в имитационных моделях.
   
5. 
   Виды оценок и методы оценивания параметров имитационной модели.
   
6. 
   Общие положения проверки гипотез о согласии.
   
7. 
   Разработка концептуальной модели предметной области: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.
   
8. 
   Создание имитационной модели средствами системы моделирования.
   
9. 
   Испытание и исследование имитационной модели с использованием исходных данных моделирования.
   
10. 
    Проведение направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели.
    
11. 
    Анализ и интерпретация результатов имитационного моделирования.
    
12. 
    Аналитический метод имитационного моделирования.
    
13. 
    Метод статистических испытаний.
    
14. 
    Комбинированный метод построения имитационных моделей.
    
15. 
    Параметры и переменные имитационной модели.
    
16. 
    Классификация имитационных моделей в зависимости от типа модельного времени.
    
17. 
    Принцип t в имитационном моделировании.
    
18. 
    Принцип особых состояний.
    
19. 
    Датчики случайных величин.
    
20. 
    Метод середины квадрата.
    
21. 
    Мультипликативный конгруэнтный метод.
    
22. 
    Требования к базовым датчикам и их проверка
    
23. 
    Имитация случайного события.
    
24. 
    Имитация сложного события.
    
25. 
    Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий.
    
26. 
    Имитация событий, составляющих полную группу.
    
27. 
    Моделирование дискретных случайных величин
    
28. 
    Моделирование непрерывных случайных величин
    
29. 
    Метод обратной функции.
    
30. 
    Метод Неймона (режекции).
    
31. 
    Алгоритм получения значений нормально распределенной случайной величины.
    
32. 
    Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону.
    
33. 
    Имитация нестационарных случайных процессов.
    
34. 
    Имитация стационарных СП.
    
35. 
    Статистические проблемы имитационного моделирования.
    
36. 
    Условие системности имитационного моделирования.
    
37. 
    Модели общих систем.
    
38. 
    Возможности интеграции имитирующих моделей с помощью моделей общих систем.
    
39. 
    Дискретные имитационные системы.
    
40. 
    Непрерывные имитационные системы.
    
41. 
    Принципы и методы построения имитационных моделей. Аналитический метод построения имитационной модели. Метод статистического моделирования. Комбинированный подход.
    
42. 
    Сетевое имитационное моделирование, входные и выходные спецификации.
    
43. 
    Построение моделей в компьютерных средах для производственно-технологических и социально-экономических систем.
    
44. 
    Виды применяемых систем и примеры формирования имитирующих моделей.
    
45. 
    Возможности использования имитационных языков. Сведения о современных программных продуктах в этой области и обучение их применению.
    
46. 
    Моделирование прогнозирования объёма продаж.
    
47. 
    Имитационное моделирование операций с ценными бумагами.
    
48. 
    Имитационное моделирование инвестиционных рисков.
    
49. 
    Имитационные модели для построения системы согласованных тарифов.
    
50. 
    Современные программные продукты в области построения системы согласованных тарифов.
    
51. 
    Проблема взаимосвязанной имитации процессов в совокупности производственно-технологических и социально-экономических систем.
    
52. 
    Планирование имитационного эксперимента. Стратегии запуска и правила остановки.
    
53. 
    Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования торгово-экономической деятельности.
    
54. 
    Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования управленческой деятельности.
    
55. 
    Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования социальной сферы.
    
56. 
    Особенности моделирования в логистике решения по транспортировке, хранению, продажам.
    
57. 
    Особенности моделирования процессов обслуживания клиентов.
    
58. 
    Имитационное моделирование, законы эволюции и анализ жизненных циклов систем различного назначения
    
59. 
    Особенности моделирования эффективности инвестиционных проектов.
    
60. 
    Практическое применение имитационного и комплексного моделирования и средств автоматизации моделирования.
    

• 
  Оценка работы студента в аудитории (оценка за текущую успеваемость): по каждой теме за работу на интерактивных занятиях выставляется в рабочую ведомость оценка 0 или 1 балл.
  

• 
  Оценка выполнения заданий для самостоятельной работы (решение практических задач и выполнение расчетно-графических работ) студентов (О_{сам. работа=}∑ О_{сам. работа. i}): максимальная оценка выполнения каждого задания 5 баллов
  

• 
  экзамен (О_{экзамен}): максимальная оценка 20 баллов