Понтия и виды трудового стажа

Докладчик: к.э.н., доцент кафедры математики и

информатикиТФ ГОУ ВПО «ЧелГУ»

Дегтярева Н.А.

СТРУКТУРА И ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ НАУЧНО – ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ

РАБОТЫ

26,01,2011,

Причины активизации научно – исследовательской работы

•Ассимиляция научных знаний в обществе.

•Экспансия науки в профессии.

•Омолаживание профессий, ассоциированных с наукой.

•Увеличение роли информационных технологий.

•Необходимость подготовки нового поколения людей.

Цели научной работы

• переход от усвоения готовых знаний к овладению методами получения новых знаний;

• овладение методологией и методикой научного исследования;

• приобретение навыков самостоятельного решения исследовательских задач;

• самореализация студентов в продуктах научно – исследовательского творчества.

Основные задачи научной работы

•развитие творческого и аналитического мышления;

•повышение качества усвоения изучаемых дисциплин;

•привитие устойчивых навыков ведения научно – исследовательской работы;

•выработка умения применять теоретические знания и современные методы научных исследований в профессиональной деятельности;

•формирование студентов, как личностей, способных творчески подходить к любой проблеме.

Виды научной работы студентов

•научно-исследовательская работа, включенная в учебный процесс, проводимая в учебное время в соответствии с учебными планами (УИРС);

•научно-исследовательская работа, выполняемая во внеучебное время (НИРС).

Организационные формы УИРС

•прослушивание цикла лекций «Основы научных исследований»;

•выполнение индивидуальных заданий (рефератов), лабораторных работ, курсовых и дипломных работ, содержащих элементы научных исследований;

•выполнение конкретных нетиповых заданий научно-исследовательского характера в период учебной практики;

•подготовка и выступление с научными докладами и сообщениями на групповых конференциях и семинарах.

Организационные формы НИРС

•работа в научных кружках, создаваемых при кафедрах;

•подготовка и выступление с научными докладами и сообщениями на студенческих научно-практических конференциях, проводимых в вузе;

•участие олимпиадах и конкурсах на лучшую студенческую научную работу;

•подготовка публикаций по результатам проведенных исследований.

Содержание УИРС на первом курсе

• прослушивание цикла лекций «Основы научных исследований»;

• выполнение индивидуальных заданий (рефератов);

• выполнение лабораторных работ, содержащих элементы исследовательской работы.

Оценка реферата

•Эрудированность в рассматриваемой области:1. актуальность проблемы; 2.Описание современного состояния проблемы; 3. использование известных научных фактов в работе; 4. полнота цитируемой литературы. •Собственные достижения автора: 1. использование знаний вне школьной программы; 2. научная значимость проблемы; 3. владение научным аппаратом. •Характеристика работы: 1. грамотность и логичность изложения материала; 2. выдержанность структуры работы; 3.соответствие оформления реферата стандартам

Тематика рефератов

1. Финансовые функции в EXCEL.

2. Роль всемирной сети Интернет в работе экономиста.

3. Архитектура процессоров семейства Intel.

4. Создание макроса на VBA для обработки рейтинговой системы знаний студентов.

5. Создание электронного учебника Photoshop CS.

6. Создание Web-сайта «Компьютерная зависимость».

7. Лексикографическая сортировка.

Темы курсовых работ

1. Обобщенный метод наименьших модулей.

2. Методы сетевого моделирования для решения задач оптимизации маршрута.

3. Создание web-трёхмерного музея «ЧелГУ».

4. Создание тестовой оболочки «Помощник экзаменатора».

5. Исследование решения задачи коммивояжера методами сетевого моделирования.

6. Подавление шума в изображении с помощью вейвлет – преобразования.

7. Практическая реализация алгоритмов поиска кратчайших путей и оценка их эффективности.

Теоретическая выпускная работа

1. Исследование эффективности адаптивного алгоритма при численном решении задач Штейнера.

2. Уравнение параболического типа с малым параметром при разрывной нелинейности.

3. Дифференциальная игра «Вертолёт-лодка».

4. Нелинейная фильтрация изображений на основе ОМНМ.

5. Фрактальное сжатие графики.

Прикладная выпускная работа

1. Исследование уровня информатизации

общеобразовательных школ Троицкого района на основе регрессионной модели.

2. Разработка автоматизированной системы анализа временных рядов в финансах.

3. Разработка системы электронного документооборота распределения студентов на практику.

4. Автоматизированная система «Учет физических лиц пересекающих границу».

5. Исследование фонда заработной платы занятого населения на основе регрессионной модели.

6. Визуализация рельефа в реальном времени.

Структура квалификационной работы

1. Титульный лист.2. Содержание. 3. Введение.4. Основная часть.5. Заключение.6. Список использованной литературы.7. Приложения.

Основные критерии оценки выпускной квалификационной работы

•актуальность и новизна темы выпускной работы;•наличие научной проблемы;•наличие цели исследования и основных задач;•наличие объекта исследования;•наличие предмета исследования;•теоретические и методологические основы исследования;•правильность оформления работы и полнота научно-справочного материала,

литературы;•оценка плана и структуры работы;•соответствие содержания работы теме, целям и задачам;•полнота изложения вопросов темы;•степень решения поставленных задач;•самостоятельность, творческий характер изложения темы;•умение анализировать и делать выводы в конце каждой главы;•обоснованность сделанных автором выводов и рекомендаций;•теоретическая и практическая значимость исследования.

Научные кружки при кафедре математики и информатики

№ Название научного кружка Ф.И.О. студентов, группа Научный руководитель

1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ

Ахметгалеев Г. (ТФК-101), Аляев А.С. (ТУ-101), Салмина А (ТУ-101), Николаева А, (ТУ -101),Гвоздев А. (ТУ-101), Морозов С. (ТУ - 101)

К.п.н., доцент С.В. Нужнова

2. ЭКОНОМИКО – МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Пименова Ю. (ТПМ - 401), Серебрянская Ю.К. (ТПМ - 501), Коробейникова М Б. (ТПМ – 501.

К.э.н., доцент Н.А. Дегтярева

3. ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА Зянкин А. (ТПМ-301), Коротков М.(ТПМ-301), Москвичев А. (ТПМ-301), Свиридов И. (ТПМ -301), Переседов Д. (ТПМ-401), Черетских А.(ТПМ – 501)

К.п.н., доцент А.Ю. Фадеев

4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАБОТЕ ЭКОНОМИСТА

Богданов И.(ТФК-102), Шамсутдинова М. (ТФК-102), Шумаков Е.(ТФК-102), Ахметгалеев Г. (ТФК - 101), Комисарова М. (ТФК-101), Дъяченко (ТФ-101)

Старший преподаватель Е.В. Глазихина

5. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОЦЕНКЕ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

Уминов В. (ТПМ-301), Смолев М. (ТПМ-301), Падалко А. (ТПМ-301)

Старший преподаватель М.Г. Булатова

Требования к докладупродолжительность доклада должна

составлять

7- 10 минут;

в докладе должно раскрываться содержание дипломной работы;

содержание доклада должно быть согласовано с иллюстративно-графическими материалами (слайдами), подготовленными студентом;

доклад должен излагаться громким голосом, с четким и ясным произношением всех слов.

Основные критерии оценки доклада

грамотный стиль изложения; глубина раскрытия проблемы в докладе;наличие ошибок, неточностей в докладе;наличие замечаний по отдельным вопросам

и работе в целом; компетентность студента в ответах на

вопросы; наглядность представленного доклада; речь докладчика; соблюдение регламента.

В помощь студенту

Методические рекомендации. Организация научно – исследовательской работы студентов специальности «Прикладная математика и информатика».

Методические указания. Курсовая работа.

Методические указания. Квалификационная (дипломная) работа.

Прогнозирование величины объема выручки на основе

модели Хольта-УинтерсаВыполнила студентка гр. ТПМ-501

Горшенина Н.А.

Научный руководитель к.э.н., доцент, Дегтярева Нина Адамовна

Цель работы – прогнозирование величины объема выручки от продаж компьютеров и их комплектующих на основе адаптивой модели Хольта-Уинтерса.

Объект исследования – компьютерная фирма«Компьютер – сервис».

Предмет исследования - временной ряд, представляющий собой статистическую информацию об объеме продаж компьютеров и их комплектующих.

Научная новизна исследования – в решении практической задачи, в применении известных методов в новых условиях, в написании программы (на языке Паскаль) по проблеме.

Задачи исследования:- собрать исходную информацию;

- провести анализ исходного временного ряда;

- сформировать вид модели и численно оценить ее параметры;

- проверить качество построенной модели;

- использовать лучшую модель для прогнозирования.

Задача

Построить адаптивную экономико-математическую модель на основе имеющихся квартальных данных компьютерной фирмы «Компьютер-сервис» за период с 1.01.02 г по 31.03.07 г. об объеме продаж компьютеров и их комплектующих за последние 5 лет и рассчитать прогноз на два квартала вперед.

Квартальные данные по величине объема выручки (тыс.ден.ед.)

Квартал 2002г 2003г 2004г 2005г 2006г 2007г

I

1050,924 тыс.

ден.ед

1785,874тыс.

ден.ед.

2810,065тыс.

ден.ед.

3518,048тыс.

ден.ед.

тыс. ден.ед. 4339,430

5361,820тыс.

ден.ед.

II

954,970 тыс.

ден.ед.

1654,341тыс.

ден.ед.

2415,285тыс.

ден.ед.

3112,349тыс.

ден.ед.

3891,534тыс.

ден.ед.  

III

1204,643 тыс.

ден.ед.

2202,222тыс.

ден.ед.

3248,593тыс.

ден.ед.

3810,693тыс.

ден.ед.

4493,763тыс.

ден.ед.  

IV

2241,536тыс.

ден.ед.

3701,194тыс.

ден.ед.

5105,523тыс.

ден.ед.

6390,892тыс.

ден.ед.

7121,968тыс.

ден.ед.  

Временной ряд

820.5361968.7121763.4493

534.3891430.4339892.6390693.3810349.3112048.3518

523.5105593.3248285.2415065.2810194.3701222.2202

341.1654874.1785536.2241643.1204970.954924.1050:yt

Квартальная динамика

0,0001000,0002000,0003000,0004000,0005000,0006000,0007000,0008000,000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21квартал

об

ъе

м п

ро

да

ж, ты

с.

де

н.е

д.

Модель Хольта-Уинтерса

Ftbay ittt)(

компонентасезоннаяF i

Модель Тейла-Вейджа

gtbayittt

компонентасезоннаяgi

Тренд-сезонная модель

Stbay ittt)(

компонентасезоннаяS i

Модель Хольта-Уинтерса (1)

(2)

))(1(1111 baF

ya tt

lt

tt

Fay

F ltt

tt

)1(22

baab tttt 1313)1()(

Ftbay ittt)(

Начальные коэффициенты сезонности

)(ˆ)(ˆ2

10

ltyy

tyy

F lttt

сезонностипериодl 4

Модель Хольта-Уинтерса

Fy itt)251.464485.621(

;1546.01

кварталагодляF

;3484.03

кварталагодляF

.4059.14

кварталагодляF

;2372.02

кварталагодляF

Модель Тейла-Вейджа (1)

(2)

gtbayittt

))(1()(1111 bagya ttlttt

gaygltttt

)1()(22

baab tttt 1313)1()(

Начальные коэффициенты сезонности

))(())((

2

10 ˆˆ lttt yyyyg ltt

сезонностипериодl 4

Модель Тейла-Вейджа

gyit

t 047.0650.8

;1076.01

кварталагодляg

;2264,02

кварталагодляg

;3123,03

кварталагодляg .4297,0

4кварталагодляg

Сезонные коэффициенты

972.04

940.0943.0000.1005.11

x

836.04

857.0836.0809.0841.02

x

054.14

846.0834.0855.0797.03

x

372.14

399.1376.1353.1358.14

x

Корректировка сезонных коэффициентов

xxS ii

4

1

4

iix

xгде

Тренд-сезонная модель

Sty it)224.230843.787(

;1919,01

кварталагодляS

;2790,02

кварталагодляS

;3996.03

кварталагодляS .4296.1

4кварталагодляS

Случайность колебаний уровней остаточной последовательности;

Соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения;

Равенство математического ожидания случайной компоненты нулю;

Независимость уровней остаточного ряда.

Свойства случайной компоненты

Анализ адекватностиМодель

Хольта-УинтерсаМодель

Тейла-ВейджаТренд-сезонная модель

Случайность коле-баний уровней остаточной последова-тельности

P=9=9

→выполняется

P=12>9

→выполняется

P=9=9→выполняется

Соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения

RS=3.76[3.18;4.49]

→выполняется

RS=0.61[3.18;4.49]

→не выполняется

RS=4.52 [3.18;4.49] →не выполняется

Равенство математического ожидания случайной компоненты нулю

tpac=1,04<tα=1,06→ M(E)=0

выполняется

tpac=1,44>tα→ M(E)≠0

не выполняется

tpac=1,36>tα→ M(E)≠0

не выполняется

Независимость уровней остаточного ряда

d=1.88>1.42→выполняется

d=0.081<1.22→не выполняется

d=2,33d’=4-2.33=1.67>1.42

→выполняется

Модель Хольта-Уинтерса

Fy itt)251.464485.621(

;1546.01

кварталагодляF

;2372.02

кварталагодляF

;3484.03

кварталагодляF .4059.1

4кварталагодляF

Точечный прогноз

4030,6230,37322)464,251 621,485(

)121()( ˆˆ

yytt

t

5468,8410,48423)464,251 621,485(

)221()( ˆˆ

yytt

t

Интервальный прогноз

829.5252;416.2808

207.1222623.4030;207.1222623.4030)1()1();1()1( ˆˆ

UtUt yy

106.6706;575.4231

265.1237841.5468;265.1237841.5468)2()2();2()2( ˆˆ

UtUt yy

Результаты аппроксимации и прогнозирования по модели

Хольта-Уинтерса

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23Квартал В

ел

ич

ин

а о

бъ

ем

а в

ыр

уч

ки,

тыс

. д

ен

.ед

.

Верхняя и нижняя границы прогнозаПрогнозФактические данные Расчетные значения

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, в ходе исследования:1) были углублены теоретические знания по темам: адаптивные

модели с сезонной компонентой и тренд-сезонные модели;

2) для решения поставленной практической задачи было построено несколько экономико-математические моделей прогнозирования, позволяющих учитывать сезонные колебания: модель Хольта-Уинтерса, модель Тейла-Вейджа и тренд-сезонная модель;

3) при оценивании адекватности построенных моделей было выявлено, что адекватной оказалась только одна модель – модель Хольта-Уинтерса

4)были решены поставленные задачи и получены следующие результаты, что с доверительной вероятностью 70% можно утверждать, что при сохранении сложившихся закономерностей развития на 2-й квартал прогноза получена выручка 4030,623 ден.ед., а область возможных значений этой величины составит (2808,416; 5252,829); на 3-й - 5468,841 ден.ед. и область значений - (4231,575; 6706,106) ден.ед.

Практическая значимость исследования состоит в том, что в результате прогнозирования на основе модели Хольта-Уинтерса уменьшается риск принятия неверных, необоснованных и субъективных решений, а также учет нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании,что позволяет принять необходимые меры для их предупреждения.

Спасибо за внимание!