Лаборатория «Экономической динамики и управления инновациями» Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН объявляет набор слушателей на программу повышения квалификации «Инструментальные методы экономического моделирования».
Цель обучения на программе состоит в формировании, систематизации и обновлении теоретических знаний и навыков в области моделирования и прогнозирования экономических процессов, а также получение новых знаний для поддержания высокого профессионального уровня, необходимого для обеспечения эффективной профессиональной деятельности и обоснованного представления научных результатов.
Программа дает представление о состоянии, основных инструментах, тенденциях и перспективах развития современной экономики инноваций, об основных принципах принятия решений в области управления инновационным развитием предприятий и отраслей экономики, об основных показателях развития национальных и региональных инновационных систем, о важнейших направлениях формирования и реализации современной экономической политики.
Краткая информация о программе:
Форма обучения: очно-дистанционная
Трудоемкость обучения: 72 ч., из них 36 ч. очно
Продолжительность обучения: 14 дней, из них 5 дней очно
Режим проведения очных занятий: 4 дня по 8 акад. часов и 1 день - 4 акад.часа = 36 акад. часа
Дата начала обучения: 13 июня 2018 г.
Дата начала очной части обучения: 09 июля 2018 г.
Дата окончания обучения: 13 июля 2018 г.
Место проведения занятий: г. Москва, ул. Профсоюзная, д.65, стр.1
Язык обучения: русский
Стоимость: 22000 рублей
Выдаваемый документ: Удостоверение о повышении квалификации
Категория слушателей: Лица, имеющие высшее образование
Документы для приема:
· Оригинал и копия паспорта или документа, заменяющего его;
· Оригинал и копия документа об образовании и квалификации или справка об обучении для лиц, получающих высшее образование;
· Оригинал и копия документа об изменении фамилии, имени, отчества (при необходимости;
· 3 фотографии 3 на 4
Подать предварительную заявку можно через он-лайн форму.
Менеджер программы:
Мизякина Вера Анатольевна
e-mail: mizyakina@ipu.ru
тел. 8-495-334-90-19
Учебно-тематический план
программы повышения квалификации
«Инструментальные методы экономического моделирования»
№ п/п |
Наименование разделов и тем |
Объем аудиторных часов
|
||
Всего |
Лекции |
Семинары |
||
1 |
Основы построения регрессионных моделей |
4 |
2 |
2 |
2 |
Нелинейные модели: специфика построения и преимущества использования в экономических процессах |
2 |
2 |
|
3 |
Методы снижения размерности. Компонентный анализ (метод главных компонент) |
4 |
2 |
2 |
4 |
Классификация многомерных наблюдений. Кластерный анализ |
4 |
2 |
2 |
5 |
Непараметрическая статистика |
4 |
2 |
2 |
6 |
Непараметрическая оптимизация (DEA) |
4 |
2 |
2 |
7 |
Имитационное моделирование |
4 |
4 |
|
8 |
Аналитическое планирование. Оперативный анализ окружения |
6 |
2 |
4 |
9 |
Управление экономической системой |
4 |
2 |
2 |
|
ВСЕГО: |
36 |
20 |
16 |
|
Итоговая аттестация |
2 |
|
|
Преподаватели программы:
д.э.н. Нижегородцев Роберт Михайлович,
|
Область научных интересов: Регрессионное и имитационное моделирование, прогнозирование экономической динамики, методы факторного анализа |
Ратнер Светлана Валерьевна Д.э.н., в.н.с. лаб. 67
|
Область научных интересов: Многомерный статистический анализ экономических процессов, моделирование в наукоемких отраслях, прогнозирование технологических сдвигов |
Горидько Нина Павловна К.э.н., с.н.с. лаб. 67
|
Область научных интересов: Статистический анализ инновационных процессов, эконометрические модели в региональной экономике, регрессионное моделирование экономического роста, нелинейное моделирование монетарной сферы |
Архипова Марина Юрьевна Д.э.н., в.н.с. лаб. 67
|
Область научных интересов: Статистический анализ инновационно-технологической деятельности, патентной активности, моделирование влияния инноваций на макроэкономические показатели, применение эконометрического инструментария и многомерных статистических методов в социально-экономических исследованиях |
Терелянский Павел Васильевич д.э.н., в.н.с. лаб. 67 |
Область научных интересов: Иерархическое моделирование, анализ сетевых структур, методы экспертных оценок, анализ нечетких множеств, прогнозирование многомерных информационных потоков, теория принятия решений |