менеджмент организации - Факультет Менеджмента

2
1. Цели учебной практики
Углубление теоретических знаний, обучение студентов основным экономикоматематическим методам, используемым в процессах управления организацией и
приобретение ими навыков анализа результатов наблюдений за организационноуправленческими и информационно-аналитическими процессами с помощью
современных информационных средств обработки и интерпретации полученных данных,
используя преимущественно математический инструментарий.
2. Задачи учебной практики






Учебными задачами практики являются:
привить студентам понимание сущности экономико-математических методов,
применяемых при решении экономических и финансовых задач;
научить студентов применять накопленные теоретические знания и имеющиеся
программные продукты при проведении инструментальных математических
исследований;
привить студентам устойчивые навыки построения простейших математических
моделей для решения предложенных задач и работы с большими массивами данных;
сформировать у студентов способность к принятию аргументированных
управленческих решений на основе результатов исследований;
способствовать овладению студентами современными средствами информационных
технологий.
Сформировать комплекс математических методов и моделей в управлении
различными объектами на различных организационных уровнях.
3. Место учебной практики в структуре ООП бакалавриата (Б5.У)
Учебная практика позволяет использовать теоретические знания, полученные в курсе
высшей математики для решения конкретных задач экономического и управленческого
характера с использованием информационных технологий и базируется на таких
дисциплинах как «Математика», «Информационные технологии в менеджменте»,
«Эконометрика», «Методы моделирования управленческих, экономических и бизнеспроцессов», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная корпорация -1»: Основы
моделирования деятельности организации», «Учебно-тренировочный комплекс «Учебная
корпорация – 2»: Моделирование бизнес-процессов» и др.
Для успешного прохождения практики студенты должны овладеть знаниями,
предусмотренными в учебных программах названных дисциплин. Успешное прохождение
практики, в свою очередь, способствует лучшему освоению материала дисциплин,
которые изучаются позже: «Методы и инструменты менеджмента», «Процессное
управление в системе стратегического менеджмента», «Учебно-тренировочный комплекс
«Учебная корпорация - 3»: ССП в управлении организацией», «Учебно-тренировочный
комплекс «Учебная корпорация – 4»: Информационные системы в управлении
организацией», а так же других дисциплин ООП бакалавриата..
4. Форма проведения учебной практики: лабораторная.
5. Место и время проведения учебной практики
Учебная практика проводится в лабораториях Университета, оборудованных ИКТ и
современным системным и прикладным программным обеспечением (в компьютерных
учебных классах) с выходом в корпоративную сеть и в Интернет, а так же может
проводиться на конкретных рабочих местах специалистов в структурных подразделениях
3
Университета (в деканатах, на кафедрах, в научных подразделениях, инновационных
центрах, в бухгалтерии, в управлении делами и других функциональных подразделениях).
Учебная практика проводится в течение двух недель в шестом семестре, в июлемесяце.
6. Компетенции, формируемые в результате прохождения учебной практики
В результате прохождения учебной практики обучающийся должен приобретать
следующие знания и практические навыки, умения, которые позволят сформировать
следующие общекультурные и профессиональные компетенции:
Общекультурные компетенции (ОК)
ОК-8 – способен находить организационно - управленческие решения и готов нести за
них ответственность.
ОК-13 – способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы.
ОК-19 – способен осуществлять деловое общение: публичные выступления, переговоры,
проведение совещаний, деловая переписка, электронные коммуникации и т.д..
Профессиональные компетенции (ПК)
ПК-8 – способен оценивать условия и последствия принимаемых организационноуправленческих решений.
ПК-47 – способен проводить анализ операционной деятельности организации и
использовать его результаты для подготовки управленческих решений.
ПК-49 – способен разрабатывать бизнес-планы создания и развития новых организаций
(направлений деятельности, продуктов и т.п.)
В результате сформированных компетенций студент должен:
Знать:
современное программное обеспечение ПК для работы в офисе (ОК-8);
возможности информационных технологий для решения задач (ПК-47);
сущность и содержание методов и процедур решения экономических и финансовых
проблем с использованием информационных технологий (ПК-49);
 принципы и область применения математических моделей в решении экономических и
финансовых задач (ПК-8).
2. Уметь:
 Выполнять задания по практике в микрогруппах (коллективы студентов 3-4 чел.) (ОК19)
 создавать и модифицировать простейшие базы данных на основе статистических
наблюдений (ОК-13);
 строить математические модели управления (ПК-49);
 использовать на практике различные методы решения задач по исследованию операций
и пр (ПК-47).
3. Владеть:
 методами и процедурами решения задач мониторинга, контроля и прогнозирования
динамики деятельности организации с использованием информационных технологий
(ПК-8, ОК-13);
 методами группировки и обработки количественных массивов на основе
статистических наблюдений и методов вероятностной математики и эконометрики
(ПК-49);
1.



7. Структура и содержание учебной практики
Продолжительность учебной практики 2 недели, общая трудоемкость составляет 3
зачетных единиц или 108 часов.
4
№
п/п
Таблица 1 - Структура и содержание практики
Наименование
Содержание раздела
раздела
практики
1
Основы теории
вероятностей.
Законы
распределения
случайных
величин
2
Основы
математической
статистики.
Моделирование
случайных
выборок и описательная статистика.
Интервальное
оценивание
3
Проверка
статистических
гипотез. Критерии
согласия
4
Дисперсионный
анализ.
Корреляционный
и регрессионный
анализ
5
Анализ
временных рядов
Классификация случайных событий и случайных величин. Математическое
ожидание, дисперсия и стандартное отклонение. Функция распределения
случайной величины. Плотность распределения случайной величины. Законы
распределения вероятностей дискретных и случайных непрерывных величин.
Нормальное распределение. Правило «трех сигм». Законы распределения,
используемые при статистической обработке данных: Хи-квадрат, Стьюдента,
Фишера-Снедекора. Функции MS Excel, используемые при вычислении
вероятностей случайных величин, интервалов по правилу «трех сигм».
Генеральная и выборочная совокупности. Разновидности вариационных рядов.
Средняя арифметическая и дисперсия ряда. Репрезентативная выборка.
Моделирование случайных выборок и описательная статистика. Вычисление
параметров описательной статистики. Характеристики положения, рассеяния,
формы распределения. Построение интервального вариационного ряда.
Эмпирическая функция распределения. Полигон распределения и гистограмма
частот. Свойства оценок параметров генеральной совокупности:
несмещенность, состоятельность, эффективность. Несмещенность и
состоятельность выборочной средней. Смещенность и состоятельность
выборочной дисперсии. Исправленная (несмещенная) выборочная дисперсия.
Отыскание дисперсии исследуемого параметра по выборке и по генеральной
совокупности. Интервальные оценки. Понятие доверительного интервала.
Надежность оценки. Доверительный интервал для математического ожидания
нормального распределения при известной дисперсии и при неизвестной
дисперсии. Доверительный интервал для дисперсии нормального
распределения при известном и при неизвестном математическом ожидании.
Понятие статистического критерия. Нулевая и альтернативная
(конкурирующая) гипотеза. Уровень значимости. Критическое значение
критерия. Критическая область и ее виды. Область принятия гипотезы.
Ошибки первого и второго рода. Мощность критерия. Алгоритм проверки
статистических гипотез. Проверка гипотез о числовых значениях параметров.
Гипотеза о равенстве математического ожидания случайной величины
гипотетическому значению при известной и неизвестной дисперсии. Проверка
гипотез о равенстве числовых характеристик двух случайных величин.
Проверка гипотез о равенстве дисперсий двух случайных величин при
известных и при неизвестных математических ожиданиях. Проверка гипотез о
равенстве математических ожиданий двух случайных величин при
неизвестных, при известных равных и неравных дисперсиях. Критерии
согласия для проверки гипотезы о теоретическом законе распределения: хиквадрат Пирсона, Колмогорова.
Факторный анализ. Уровни фактора и отклика. Однофакторный,
двухфакторный и многофакторный дисперсионный анализ с повторениями и
без повторений. Проверка гипотезы о влиянии фактора на результативный
признак. Отыскание ковариации между различными параметрами
производственных процессов.
Линейный корреляционный и регрессионный анализ парной зависимости..
Корреляционный момент (ковариация). Коэффициенты
корреляции и
детерминации. Выборочный коэффициент корреляции и проверка его
значимости. Построение доверительного интервала для коэффициента
корреляции. Выборочное уравнение парной линейной регрессии и
прогнозирование с его помощью. Проверка значимости коэффициентов
уравнения линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов
уравнения линейной регрессии. Множественный линейный корреляционный и
регрессионный анализ. Множественная линейная регрессия. Ранговая
корреляция. Коэффициент Спирмена. Построение и анализ линейного тренда
для корреляционного поля.
Характеристика компонентов временного ряда. Выявление неслучайной
составляющей. Критерий серий, основанный на медиане. Критерий
«восходящих» и «нисходящих» серий. Построение линии тренда. Виды тренда
(линейный, полиномиальный, экспоненциальный, логистический). Методы
5
сглаживания
временного
ряда.
Метод
скользящего
среднего
и
экспоненциальное
сглаживание.
Стационарные
временные
ряды.
Автокорреляционная функция и коррелограмма. Временные ряды и
прогнозирование. Автокорреляция возмущений. Критерий Дарбина-Уотсона.
Авторегрессионные модели. Временные ряды в анализе динамики качества и
производственных параметров.
Лабораторные
работы
Всего
Общая
трудоемкость, час
Формы текущего
контроля
1
Основы теории вероятностей. Законы
распределения случайных величин.
2
4
6
10
16
2
Основы математической статистики. Моделирование случайных выборок и описательная статистика.
Интервальное оценивание
2
6
8
12
20
прове
рка
р.-а.
з.
прове
рка
р.-а.
з.
3
Проверка статистических гипотез. Критерии
согласия.
1
4
5
11
16
4
Дисперсионный анализ.
Корреляционный и регрессионный анализ
2
7
9
11
20
5
Анализ временных рядов
1
5
6
12
18
6
Защита отчета
-
2
2
16
18
8
28
36
72
108
Наименование
разделов
и тем
№ п/п
Итого:
СРС
Лекции
Таблица 2-Тематический план практики
Аудиторные часы
прове
рка
р.-а.
з.
прове
рка
р.-а.
з.
прове
рка
р.-а.
з.
Зачет
с
оценк
ой
8. Образовательные, научно-исследовательские и научно-производственные
технологии, используемые на учебной практике
Основными образовательными технологиями, используемыми на учебной практике,
являются:
проведение ознакомительных лекций;
обсуждение материалов учебной практики с руководителем;
ознакомительные беседы с сотрудниками производственных подразделений базы учебной
практики;
6
проведение защиты отчета по практике.
Основными возможными научно-исследовательскими технологиями, используемыми на
учебной практике, являются:
сбор научной литературы по тематике задания по учебной практике;
участие в формировании пакета научно-исследовательской документации как на базе
практики, так и в учебных подразделениях Университета;
подготовка и написание научной статьи по итогам учебной практики.
Основными научно-производственными технологиями, используемыми на учебной
практике, являются:
сбор и компоновка научно-технической документации с целью углубленного
исследования предметной области;
непосредственное участие практиканта в решении научно-производственных задач
организации, учреждения или предприятия (выполнение отдельных видов работ,
связанных с отработкой профессиональных знаний, умений и навыков).
9. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов на учебной
практике
Раздел 1. Основы теории вероятности. Законы распределения вероятности
случайной величины.
Вопросы для самопроверки и самостоятельной работы студентов:
1. Дайте определение дискретных и непрерывных случайных величин. Приведите
примеры. Укажите, в каком виде задается закон распределения дискретной
случайной величины.
2. Дайте определение функции распределения случайной величины и укажите ее
свойства.
3. Дайте определение плотности распределения вероятностей и укажите ее свойства.
4. Дайте определение математического ожидания дискретной и непрерывной
случайной величины.
5. Дайте определение дисперсии случайной величины. Выпишите формулы
вычисления дисперсии для дискретных и непрерывных случайных величин.
6. Дайте определение биномиального распределения и распределения Пуассона.
Укажите числовые характеристики и выпишите функции MS Excel для их
вычисления.
7. Дайте определение равномерного распределения, укажите числовые характеристики
и функции MS Excel для их вычисления, графики функций распределения.
8. Дайте
определение
показательного
распределения,
укажите
числовые
характеристики и функции MS Excel для их вычисления, графики функций
распределения.
9. Дайте определение нормального распределения, укажите числовые характеристики,
свойства нормального распределения.
10. Сформулируйте правило “трех сигм” и примените правило на примере.
11. Чем отличается процентная точка распределения от квантили?
12. Что такое квартиль распределения? С помощью какой функции она
рассчитывается?
13. Перечислите законы распределения вероятностей, часто используемые при
статистической обработке данных.
7
Литература: О-2, О-5, О-6, Д-1, Д-7, Д-8, Д-11, Д-15
Раздел 2. Основы математической статистики. Моделирование случайных выборок
и описательная статистика. Интервальное оценивание.
1. Дайте определение генеральной совокупности, выборки, размаха выборки и объема
выборки.
2. Что мы называем вариационным и статистическим рядом, функцией распределения
и статистической функцией распределения?
3. Какими свойствами обладает статистическая функция распределения?
4. Дайте определение группированного статистического ряда. Как строится
гистограмма?
5. Назовите выборочные числовые характеристики.
6. Что такое статистики и для чего они служат?
7. Какими свойствами должны обладать оценки?
8. Приведите примеры состоятельной, несмещенной, эффективной оценок.
9. Дайте определения доверительного интервала, доверительной вероятности,
укажите точность оценки.
10. Укажите правило и функцию Ms Excel для построения доверительного интервала
оценки математического ожидания нормального распределения при известной
дисперсии.
11. Укажите правило и функцию Ms Excel для построения доверительного интервала
оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестной
дисперсии.
12. Укажите правило и функцию Ms Excel для построения доверительного интервала
оценки дисперсии нормального распределения при известном математическом
ожидании.
13. Укажите правило и функцию Ms Excel для построения доверительного интервала
оценки дисперсии нормального распределения при неизвестном математическом
ожидании.
14. Сколько степеней свободы у распределения Стьюдента, используемого в
определении доверительного интервала математического ожидания нормального
распределения при неизвестной дисперсии?
15. Сколько степеней свободы у распределения Хи-квадрат, используемого в
определении доверительного интервала дисперсии нормального распределения при
известном математическом ожидании?
Литература: О-2, О-5, Д-1, Д-4, Д-8, Д-(11-14), Д-21.
Раздел 3. Проверка статистических гипотез. Критерии согласия.
Дайте определение статистической гипотезы, нулевой и альтернативной гипотез.
Дайте определения ошибок первого и второго рода, критической области.
Как определяется мощность критерия?
Назовите основные этапы проверки статистических гипотез.
Сформулируйте правило проверки гипотезы о значении математического ожидания
нормального распределения.
6. Сформулируйте правило проверки гипотезы о значении дисперсии нормального
распределения.
7. Сформулируйте правило проверки гипотезы о нормальном распределении с
использованием критерия Пирсона.
1.
2.
3.
4.
5.
8
Литература: О-1, О-2, О-3, О-4, Д-1, Д-4, Д-8, Д-(11-14), Д-17.
Раздел 4. Дисперсионный анализ.
В чем заключается основная идея дисперсионного анализа?
Дайте определение фактора, уровня фактора и отклика.
Как оценивается межгрупповая вариация?
Как оценивается внутригрупповая вариация?
На какие компоненты разлагается общая дисперсия при однофакторном анализе?
На какие компоненты разлагается дисперсия при двухфакторном анализе?
Что характеризует остаточная дисперсия?
В чем отличие двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями от анализа
без повторений?
9. С помощью какого средства MS Excel производится дисперсионный анализ?
10.Приведите процедуру проверки нулевой гипотезы о влиянии фактора на
результативный признак при однофакторном дисперсионном анализе.
11.Приведите процедуру проверки нулевой гипотезы о влиянии факторов на
результативный признак при двухфакторном дисперсионном анализе.
12.Дайте определение функциональному, статистическому и корреляционному типам
связи.
13.Назовите основные условия применения корреляционно-регрессионного метода
анализа статистических связей.
14.Приведите примеры различных видов уравнений парной и множественной
регрессии.
15.Дайте определение понятию «корреляционное поле».
16.Дайте определение парному и множественному линейным коэффициентам
корреляции.
17.Как оценивается значимость коэффициента корреляции?
18.Чем характеризуются функционально связанные между собой факторы?
19.Что характеризуют параметры регрессионного уравнения? Объясните сущность
коэффициента парной линейной регрессии.
20.В чем заключается метод наименьших квадратов? Каковы основные условия его
применения?
21.Как оценивается значимость параметров регрессионного уравнения?
22.Что позволяет оценить множественный коэффициент детерминации?
23.Для чего используется множественный коэффициент детерминации?
24.Как оценить статистическую надежность регрессионного уравнения в целом?
25.Дайте определение тренда? Может ли он использоваться для прогнозирования
будущих значений?
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Литература: О-2, О-5, О-6, Д-2, Д-4, Д-9, Д-30, Д-38, Д-42.
Раздел 5. Анализ временных рядов.
1. Дайте определение временного ряда.
2. В чем состоят отличия временного ряда от случайной выборки?
3. Перечислите элементы разложения временного ряда.
9
4. Закончите фразу: «если гипотеза M(x(t))=a=const принимается при уровне
значимости 0, 05    0, 0975 , то построение тренда … »
5. Назовите два критерия, используемые для проверки гипотезы о наличии
неслучайной составляющей в разложении временного ряда.
6. Перечислите основные виды трендов, построение которых возможно в среде MS
Excel.
7. Для чего используют методы сглаживания трендов? Назовите их.
8. Что называют строго стационарным рядом? В чем смысл этого ряда?
9. Дайте определение коэффициента автокорреляции.
10. Какие требования предъявляются к случайным остаткам временного ряда?
11. Какой критерий используется для проверки наличия (отсутствия) автокорреляции
возмущений?
12. Приведите примеры авторегрессионных моделей.
Литература: О-4, О-6, Д-4, Д-30, Д-38, Д-42.
Самостоятельная работа проводится студентами во внеаудиторное время с
использованием литературы, информационных ресурсов Интернет и частных технических
средств. Группа студентов, сформированная на первом занятии по практике на период
практики получает индивидуальное задание. Индивидуальное задание может
варьироваться в зависимости от места прохождения практики. Отчет по практике
представляет собой отчет по индивидуальному заданию. Ниже приводится примерный
состав индивидуального задания:
Тематика индивидуального задания
Индивидуальное задание формулируется руководителем практики и выдается
студенту в электронном виде в начале учебной практики. Студент может принимать
участие в составлении индивидуального задания списка или определяется студентом
самостоятельно и согласовывается с преподавателем.
Структура индивидуального задания
Индивидуальное задание включает в себя три части:
1. Электронные таблицы и базы данных для решения некоторой задачи.
2. Текст отчета о выполнении индивидуального задания, подготовленный в текстовом
процессоре.
3. Презентация, раскрывающая основные положения проделанной работы.
Система таблиц и баз данных
Эта часть задания содержит одну или несколько таблиц и/или баз данных,
обеспечивающих решение поставленной задачи. При разработке таблиц/баз данных
следует продемонстрировать владение как можно большим числом приемов, которые
изучались на занятиях.
Оформление отчета
Текст отчета готовится в текстовом процессоре. Для подготовки текста должен быть
создан собственный шаблон, включающий необходимые для написания отчета стили и
иметь следующие составляющие.
1. Титульный лист.
2. Оглавление с номерами страниц, проставляемыми автоматически.
10
3. Введение.
4. Две или три главы, каждая из которых состоит из иерархически подчиненных
параграфов (пунктов) с нумерацией. Параграфы (пункты) имеют подпараграфы
(подпункты) и т.д. Минимальная глубина подчиненности параграфов должна быть
не менее трех уровней.
5. Все страницы, за исключением титульного листа, должны иметь верхний и нижний
колонтитулы. В нижнем колонтитуле мелким шрифтом должно быть напечатано
имя файла, дата и время. Верхний колонтитул должен содержать фамилии,
факультет, группу студентов и тему задания.
6. В тексте должны быть внедрены:
 формулы;
 диаграммы;
 электронные таблицы;
 блок-схемы;
 организационные диаграммы;
 рисунки.
7. Список иллюстраций (рисунков).
8. Список таблиц.
9. Предметный указатель на 10-15 терминов.
10. Список литературы и Web-ресурсов.
11. Приложения
Содержание отчета
1. Текст отчета должен раскрывать сущность решаемых задач. Должно быть дано
краткое описание решаемой задачи. Ссылки на использованную литературу и
Интернет ресурсы обязательны.
2. В работе должна быть приведена математическая формулировка (математическая
модель) задачи.
3. В виде блок-схемы должен быть представлен алгоритм решения задачи.
4. Должна быть написана краткая инструкция по установке программ (таблиц) и их
использованию.
5. Если задача связана с вычислениями, должен быть приведен контрольный пример,
то есть должны быть перечислены исходные данные, охватывающие различные
варианты развития вычислительного процесса, и результаты, которые при этом
должны быть получены.
6. В работе должны быть использованы и продемонстрированы специальные
инструменты MS Excel (в частности, макросы).
Доклад по индивидуальному заданию
Доклад оформляется в виде электронной презентации и должен быть рассчитан на
10-12 минут выступления. Презентация должна содержать:
1. Титульный слайд.
2. Информационные слайды разного типа (не менее 15).
3. Итоговый слайд.
Следует использовать максимальное количество приемов оформления презентации,
изученных на занятиях.
10. Форма итогов практики - зачет
По итогам практики студент составляет отчет, который сдается на кафедру для
проверки руководителем практики. Отчет подлежит защите.
11
Для проверки знаний по отдельным темам могут использоваться компьютерные
тестирующие системы.
По итогам защиты отчета с учетом результатов тестирования и посещаемости
выставляется зачет.
Критерии оценки по учебной практике
1. Процент выполнения индивидуальных расчетно-аналитический заданий (количество ). Задание
считается выполненным, если оно соответствует выданному варианту, имеется решение, ответ и
выводы к нему. Источник для оценки: итоговый отчет группы студентов в составе 2-3 человек.
2. Ответы на вопросы (от 3 до 5 вопросов) по выполнению заданий. Источник для оценки: записи
вопросов на специальном или титульном листе. Опрос, как правило, индивидуальный.
3. Качество выполнения задания, исходя из наличия ошибок и их типа (логическая,
алгебраическая, арифметическая).
Формы контроля
Результаты текущего контроля и промежуточной аттестации формируют
рейтинговую оценку работы студента. Распределение баллов при формировании
рейтинговой оценки работы студента осуществляется в соответствии с «Положением о
рейтинговой системе оценки успеваемости и качества знаний студентов в федеральном
государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального
образования
«Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова».
Распределение баллов по отдельным видам работ в процессе освоения учебной практики
осуществляется в соответствии с Приложением 1.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение учебной практики
Основная литература
1. Барбаумов В. Е., Гладких И. М., Чуйко А. С. Финансовые инвестиции. Учебник. М.:
Финансы и статистика, 2003
2. Барбаумов В.Е., Гладких И.М., Чуйко А.С. Финансовые инвестиции: Учебник. –
М.: Финансы и статистика, 2003.
3. Волков Е.А. Численные методы. Учебное пособие. СПб.: Лань, 2004.
4. Практикум по теории вероятностей и математической статистике: методические
указания к самостоятельной работе студентов / Под ред. Сагитова Р.В. – М:
Менеджер, 2003.
5. Сагитов Р.В., Бирюкова Л.Г., Бобрик Г.И., Макжанова Я.В., Швед Е.В., Раутиан
Н.А. Практикум по высшей математике. М.: Менеджер, 2006.
6. Экономико-математическое моделирование / Под общей редакцией И.Н.
Дрогобыцкого. – М.: Издательство «Экзамен», 2004
Дополнительная литература
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.:
ЮНИТИ, 1998.
2. Бахвалов Н.С. Численные методы. В 2 т. Т.1. – М.: Наука, 1973.
3. Вентцель Е.С. Исследование операций. – М.: Высшая школа, 2001.
4. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия. / Гл. редактор Ю.В.
Прохоров. М.: Большая Российская Энциклопедия, 1999.
5. Высшая математика для экономистов: Учебник / Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.:
Инфра-М, 2001.
6. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и
математической статистике. М., Высшая школа, 1979.
7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая
школа, 1977.
8. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.
М.: Финансы и статистика, 1998.
12
9. Завьялова Н.Б., Бирюкова Л.Г., Киселева Е.В., Конева И.А. Решение задач
линейного программирования средствами MS OFFICE. М.: 2000.
10. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в
экономике: Учебник. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство «ДИС», 1998.
11. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и
математическая статистика. М.: Высшая школа,1991.
12. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для
вузов. М.: Юнити-Дана, 2002.
13. Кузнецов
Ю.Н.,
Кузубов
В.И.,
Волощенко
А.Б.
Математическое
программирование. М.: Высшая школа, 1980.
14. Матвеев В.И. Краткий курс теории вероятностей и математической статистики для
общеэкономических специальностей. М.: РЭА им. Г.В.Плеханова, 1996.
15. Матвеев В.И., Сагитов Р.В. Сборник задач по высшей математике. Теория
вероятностей
и
математическая
статистика
для
общеэкономических
специальностей. М.: Менеджер, издание 2-ое, 1999.
16. Матвеев В.И., Сагитов Р.В., Шершнев В.Г. Курс линейного программирования. М.:
Менеджер, 1998.
17. Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль.
– Томск: МП «РАСКО», 1991.
18. Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов: Учеб. пособие. 2-е
изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2001.
19. Общий курс высшей математики для экономистов. Учебник. Под ред.
В.И.Ермакова. М., ИНФРА-М, 1999.
20. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики / Пер. с англ. /
Под ред. и с предисл. Е .М. Четыркина. – М.: Финансы и статистика, 1982.
21. Пономаренко А.К., Сахаров В.Ю., Степанова Т.В, Черняев П.К. Учебные и
контрольные задания по обыкновенным дифференциальным уравнениям: Учеб.
пособие. – СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного
университета, 2000.
22. Понтрягин Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. – М.: Физматгиз,
1961.
23. Сборник задач по высшей математике для экономистов. Под ред. проф.
В.И.Ермакова, М.: ИНФРА-М, 2000.
24. Смагина О.К. Применение математической статистики в бизнесе и экономике. М.:
РЭА им. Г.В.Плеханова, 1996.
25. Справочник по математике для экономистов. Под ред. проф. В.И.Ермакова, М.:
Высшая школа, издание 2-ое, 1998.
26. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютерах. М.:
ИНФРА-М, 1998.
27. Филиппов А.Ф. Сборник задач по дифференциальным уравнениям. – М.: Наука,
1992.
28. Чуйко А.С., Шершнев В.Г. Математические методы финансового обслуживания.
Учебное пособие. – М.: Издательство «Менеджер», 2000.
29.
30.
31.
32.
Статистические сборники
Россия в цифрах. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
Торговля в России. 2007: Стат. сб. / Росстат. М., 2007.
Система таблиц "Затраты-Выпуск" России. 2008: Статистический сборник. /
Росстат. М., 2008.
Экономическая активность населения России (по результатам выборочных
обследований). 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
13
33. Национальные счета России в 2000-2007 годах: Статистический сборник. / Росстат.
М., 2008.
34. Цены в России. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
35. Основные показатели транспортной деятельности в России. 2008: Статистический
сборник. / Росстат. М., 2008.
36.
Семья в России. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
37. Связь в России. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
38. Строительство в России. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
39.
Малое предпринимательство в России. 2008: Статистический сборник. /
Росстат. М., 2008.
40.
Промышленное производство в России. 2008: Статистический сборник. /
Росстат. М., 2008.
41. Финансы России. 2008: Статистический сборник. / Росстат. М., 2008.
42. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2008: Статистический
сборник. / Росстат. М., 2008.
Интернет-ресурсы
43. http://www.gks.ru/ – сайт Федеральной службы государственной
статистики;
44. http://www.cbr.ru/ – сайт Центрального банка (Банка России);
45. http://www.economy.gov.ru/ – сайт Минэкономразвития РФ;
46. http://www.amr.ru/ – сайт Ассоциации менеджеров;
47. http://cfin.ru/ – проект «Корпоративный менеджмент;
48. http://cbonds.ru/ – информационно-аналитическое агентство «Рынок
облигаций России».
49. http://rts.ru – сайт Российской Торговой Системы (РТС).
Таблица 5 -Рекомендуемые альтернативные программные продукты для
использования при изучении дисциплины
№ п/п Название рекомендуемых программ
темы
компьютерных средств обучения
1
MiniTab 15
Разделы 1-5
2
DERIVE-6
3
MathCAD 2000
4
СТАТИСТИКА 6.0
5
MATHLAB 7
6
MAPLE
7
Mathematica
14
12. Материально-техническое обеспечение учебной практики
Минимально необходимый для проведения учебной практики перечень
материально-технического обеспечения включает в себя следующее.
1.
Классы, оборудованные современными компьютерами, объединенными в
локальную вычислительную сеть с выходом в корпоративную сеть Университета и в
Интернет. Помещение должно соответствовать действующим санитарным нормам. Для
каждого обучаемого должно быть обеспечено индивидуальное рабочее место.
2. Электронные проекторы в компьютерных классах и лекционных аудиториях.
3. Сканер.
4. Лицензионная операционная система.
5. Лицензионные пакеты прикладных программ (табл. 5).
15
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Формирование оценки по дисциплине с использованием
балльно-рейтинговой оценки работы студента1
В соответствии с «Положением о рейтинговой системе оценки успеваемости и качества
знаний студентов в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении
высшего профессионального образования «Российский экономический университет имени Г.В.
Плеханова распределение баллов, формирующих рейтинговую оценку работы студента,
осуществляется следующим образом по каждому семестру:
Форма контроля
Посещаемость
Текущий и рубежный контроль
Творческий рейтинг
Промежуточная аттестация (экзамен /зачет)
ИТОГО
Максимальное количество баллов
20
20
20
40
100
1. Посещаемость
В соответствии с утвержденным рабочим учебным планом по направлению 080200
«Менеджмент» профиль подготовки - «Менеджмент организации» по учебной
практике предусмотрено на (под)группу в неделю 54 часа (2 нед.). За посещение в
течение 1 недели студент набирает 10 баллов.
2. Текущий и рубежный контроль
Форма контроля
Наименование раздела/ темы,
выносимых на контроль
Форма проведения
контроля (тест, контр.
работа и др. виды
контроля в
соответствии с
Положением)
Количе
ство
баллов
1. Текущий
контроль
Текст отчета о выполнении
индивидуального задания,
подготовленный в текстовом
процессоре.
Отчет
10
2.Рубежный
контроль по
результатам
Текст отчета о выполнении
индивидуального
задания,
подготовленный
в
текстовом
процессоре
Отчет
10
Всего
20
1. Творческий рейтинг
Распределение баллов осуществляется по решению методической комиссии кафедры и
результат распределения баллов за соответствующие виды работ представляются в виде
следующей таблицы
Вид работы
Вид работы 1
Наименование раздела/ темы
дисциплины
Презентация,
раскрывающая
основные
положения
проделанной работы
Форма контроля
Количество
баллов
Презентация
10
Если дисциплины изучается более одного семестра, то описание «формирования оценки» осуществляется
раздельно по каждому семестру в котором она изучается
1
16
Вид работы 2
Презентация,
раскрывающая
основные
положения
проделанной работы
Презентация
ИТОГО
10
20
3. Промежуточная аттестация (защита отчета)
Промежуточная аттестация в 6 семестре – защита отчета (40 баллов).
Итоговый балл формируется суммированием баллов за промежуточную
аттестацию и баллов, набранных перед аттестацией. Приведение суммарной балльной
оценки к четырехбалльной шкале производится следующим образом:
Перевод 100-балльной рейтинговой оценки по дисциплине
в традиционную четырехбалльную
100-балльная
система оценки
Традиционная четырехбалльная система оценки
85 – 100 баллов
оценка «отлично»/«зачтено»
70 – 84 баллов
оценка «хорошо»/«зачтено»
50 – 69 баллов
оценка «удовлетворительно»/«зачтено»
менее 50 баллов
оценка «неудовлетворительно»/«незачтено»
17