Методи та технології обробки даних і знань в економіці та фінансах

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни:
забезпечити загальну теоретико-практичну підготовку майбутніх докторів філософії (PhD), яка слугуватиме основою для наукової, дослідницької, аналітичної роботи, сформувати у здобувачів третього (освітньо-наукового) вміння аналізувати великі об’єми даних, оперувати фундаментальними теоретичними і практичними знаннями аналізу і прогнозуванню діяльності підприємств, інвестиційної діяльності, динаміки фондового ринку. 
.

Завдання дисципліни:
навчитися використовувати сучасні інформаційні та комунікаційні технології, бази даних та інші електронні ресурси, спеціалізоване програмне забезпечення у науковій та освітній діяльності; обґрунтовувати та готувати економічні рішення на основі розуміння закономірностей розвитку соціально-економічних систем і процесів із застосуванням математичних методів та моделей на мікро-, мезо-, та макрорівнях.
 
 
Основні результати навчання
 
Розробляти  та досліджувати фундаментальні та прикладні моделі соціально-економічних процесів і систем різного рівня, ефективно використовувати їх для отримання нових знань та/або створення інноваційних продуктів у економіці та дотичних міждисциплінарних напрямах; Застосовувати сучасні інструменти і технології пошуку, оброблення та аналізу інформації, програмне забезпечення та інформаційні системи для забезпечення реалізації завдань дослідження та професійної діяльності в економіці; 
Розуміти механізми взаємодії функціональних складових соціально-економічних систем різного рівня; вміти аналізувати та контролювати параметри їх стану, розвитку та розробляти управлінські інноваційні рішення з урахуванням чинників невизначеності для забезпечення підвищення їх ефективності; 
Вільно обговорювати з фахівцями і нефахівцями результати досліджень, теоретичні та практичні проблеми економіки державною мовою та/або іноземною; презентувати результати власних досліджень та кваліфіковано відображати їх у наукових публікаціях у провідних наукових виданнях, застосовувати сучасні інформаційні та комунікативні технології.
 
 
Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять
 
Л – лекційні заняття; ЛЗ – лабораторні заняття; СРЗ – самостійна робота здобувача вищої освіти; МКР – модульна контрольна робота; К – консультації.
 
 
Тематика та види навчальних занять
 
1 тиждень
 
Л1. Основні відомості теорії часових рядів.
СРЗ. К.
 
2 тиждень
 
Л2. Кореляційний аналіз.
ЛЗ1. Отримання поточної і архівної інформації з  фондового ринку (імпорт  даних в Excel).
СРЗ. К.
 
3 тиждень
 
Л3. Спектральний аналіз.
СРЗ. К.
 
4 тиждень
 
Л4. Класичні математичні моделі аналізу динаміки активів фондового ринку.
ЛЗ2. Кореляційний аналіз статистичних даних фондового ринку.
СРЗ. К.
 
5 тиждень
 
Л5. Математичні моделі аналізу динаміки активів фондового ринку с ефектом гетероскедастичності.
СРЗ. К.
 
6 тиждень
 
Л6. Фрактальній аналіз (R/S аналіз).
ЛЗ3. Спектральний аналіз даних фондового ринку.
СРЗ. К.
 
7 тиждень
 
Л7. Хаос-динамічний аналіз.
СРЗ. К.
 
8 тиждень
 
Л8. Комп’ютерний пакет програм Fractan фрактального і хаос-динамічного аналізу  .
ЛЗ4. Фрактальний аналіз  статистичних даних   фондового ринку.
МКР1. 
СРЗ. К.
 
9 тиждень
 
Л9. Базові компоненти та класифікація систем підтримки прийняття рішень.
СРЗ. К.
 
10 тиждень
 
Л10. Системи підтримки прийняття рішень на основі сховищ даних та ОLАР-технологій (OLAP - On-Line Analytical Processing).
ЛЗ5. Хаос–динамічний аналіз даних фондового ринку.
СРЗ. К.
 
11 тиждень
 
Л11. Класифікація OLAP-продуктів та їх практичне застосування.
СРЗ. К.
 
12 тиждень
 
Л12. Засоби штучного інтелекту в системах підтримки прийняття рішень.
ЛЗ6. Розробка та застосування сховищ даних.
СРЗ. К.
 
13 тиждень
 
Л13. Розвиток і призначення дейтамайнінгу (Data Mining).
СРЗ. К.
 
14 тиждень
 
Л14. Засоби штучного інтелекту в системах підтримки прийняття рішень.
ЛЗ7. Створення ОLАР-звітів, проведення трендового та кластерного аналізу в ОLАР-системі.
СРЗ. К.
 
15 тиждень
 
Л15. Пакети програм аналізу із застосуваннмя нейронних мереж.
МКР2.
СРЗ. К.
 
 
Індивідуальна робота 
 
Не передбачена. 
 
 
Самостійна робота
 
Самостійна робота складає 76 години. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт:
1) підготовка до лекційних занять – 30 години;
2)  підготовка до лабораторних занять та до виконання індивідуальних контрольних завдань – 16 годин;
3) підготовка до екзамену – 30 годин;
 
 
Процедура оцінювання
 
Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та лабораторних занять, виконують дві модульні контрольні роботи. Для забезпечення оперативного контролю за успішністю та якістю рівня навчальних досягнень здобувачів вищої освіти дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Кожний модуль оцінюється у 50 балів.
 
Семестровий модуль № 1
 
ЛР1. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 2 тиждень.
ЛР2. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 4 тиждень.
ЛР3. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 6 тиждень.
ЛР4. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 8 тиждень.
МКР1. Модульна контрольна робота – 30 балів (8 тиждень). Перескладання можливе протягом 9–11 тижнів за розкладом консультацій.

Семестровий модуль № 2
 
ЛР5. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 10 тиждень.
ЛР6. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін надання – 12 тиждень.
ЛР7. Оцінка за виконання – 10 балів. Термін надання – 14 тиждень.
МКР2. Модульна контрольна робота – 30 балів (15 тиждень).
 
Максимальна оцінка за повний обсяг виконаних навчальних елементів дисципліни – 100 балів.
 
Підсумковим контролем з дисципліни є залік.
 
 
Умови допуску до підсумкового контролю
 
До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж на 60 %.

Екзамен відбувається за всіма тематичними (змістовними) модулями дисципліни.

Складання/перескладання екзаменів організується за встановленим відділом аспірантури розкладом.
 
 
Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності. 

Виконаний не свій варіант завдання здобувачем не оцінюється.
 
Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.
 
Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».
 
Складання/перескладання екзаменів – за встановленим деканатом розкладом.
 
Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.

Під час розв’язання задач на МКР не дозволяється користуватися навчальними посібниками та методичними вказівками.