КОРОТКО ПРО ДИСЦИПЛІНИ, ЩО Я ВИКЛАДАЮ

1. Математичне програмування

2. Транспортна задача

3. Теорія ігор

4. Інформаційні системи

5. Електронна бухгалтерія

6. Інкотермс

7. Вексельне право

8. Нечіткі висловлювання

9. Прогнозування

ПРОФЕСОРСЬКІ БАЙКИ

1. Оптимальне інвестування шахт

2. Оптимальний запас продукції на складі

3. Оптимальний портфель цінних паперів

4. Модель схильності до банкрутства

5. Оптимальне переміщення обслуги по місту

6. Прогноз дефолту України

7. Вибір заходів методом нечітких множин

8. Знайдення рівноважних цін на роздріб

9. Визначення можливого збитку, якого може завдати клієнт

10. Оптимальне обслуговування машин на базі

11. Чому я не мільйонер

12. Перша зустріч з першим курсом 2023

ШКІЛЬНA МАТЕМАТИКA

1. Рівняння та операції з ними, степені і корені, квадрат суми/різниці, різниця квадратів

2. Квадрітні рівнянння, системи лінійних та квадратних рівнянь

3. Логарифми, системи логарифмічних та показових рівнянь, відсотки і пропорції

4. Тригонометрія. Нерівності

5. Прогресії, теорія ймовірності, статистика

6. Інтегральне та диференціальне числення. Планиметрія

7. Планиметрія (продовження)

8. Стереометрія

ЕКОНОМЕТРИКА

1. Чорний ящик. Економіко-математична модель. Статистична достовірність вибірки

2. Парна лінійна регресія

3. Оцінка якості коефіцієнтів регресії

4. Оцінка якості апроксимації

5. Нелінійні однофакторні моделі

6. Прогнозування

7. Множинна регресія

8. Мультиколінеарність

9. Оцінка впливу факторів

10. Прогноз багатофакторної моделі

11. Ідентифікація системи рівнянь

ЕКОНОМІЧНА СТАТИСТИКА

1. ВСТУП. Налаштування Excel

2. Поняття варіації та її основні показники

3. Економічні індекси

4. Економічні індекси закінчення

5. Міри зв’язку вибірок

6. Множинна кореляція

7. Статистичний критерій Емпіричне значення критерію

8. Віднесення вибірки до нормального закону

9. Розрахування плану контролю виробів

10. Побудова регресійних моделей

11. Коефіцієнт Спірмена

12. Поліноміальні тренди третього порядку

13. Згладжування і прогнозування часового ряду методом експонентного згладжування

14. ЩОСЬ ІЩЕ БУДЕ

ОПТИМАЛЬНІ РІШЕННЯ В ІНВЕСТИЦІЙНОМУ ПРОЕКТУВАННІ

1. Основи італійської бухгалтерії

2. Вступ. Основні оцінки інвестиційного проекту

3. Премія за ризик

4. Амортизаційні відрахування

5. Точка беззбитковості

6. Оптимальний баланс

7. Оптимальна диверсифікація проектів

8. Оцінка облігацій

9. Оцінка акцій

10. Статистичні характеристика акцій

11. Оцінка ефективності інвестицій у цінні папери

12. Портфелі акцій Марковіца, Шарпа

13. Портфелі акцій Пістунова

14. Оцінка стартапів

МОДЕЛІ ЕКОНОМІЧНОГО ЗРОСТАННЯ

1. Вступ. Коефіцієнти зростання українські та міжнародні.

2. Модель Харрода

3. Моделі Харрода-Домара

4. Модель Кобба-ДугласаТінбергена

5. Модель Молоу-Свана

6. Моделі Лукаса та Ромеро

7. Моделі Неокейнсіанської школи.

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІКИ

1. Вступ. Модель поведінки споживачів

2. Виробничі функції

3. Моделі поведінки виробників

4. Модель рекламної кампанії

5. Павутиноподібна модель

6. Модель Еванса

7. Модель Вальраса

8. Модель Солоу

9. Державний борг та сеньораж

10. Модель Леонтьєва

11. Коефіцієнт Джіні

МОДЕЛЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ДИНАМІКИ

1. ВСТУП

2. Модель багатогалузевої економіки Леонтьєва

3. Динамічна модель Леонтьєва

4. Аналіз економіки України за динамічною моделлю Леонтьєва

5. Модель Солоу

6. Модель Харрода-Домара

7. Модель рекламної кампанії

8. Рівняння динаміки суспільного боргу

ДАТАМАЙНІНГ

1. Початкові поняття. Принцип ФСКП

2. Бази даних, бази знань, фільтрація, чищення достаній розмір вибіки

3. Кластерний аналіз

4. Кластеризація Statistic'ою. Перший варіант

5. Кластеризація Statistic'ою. Другий варіант

6. Класифікація нейронними мережами

7. Основні методи регресійного аналізу

8. Побудова моделей

9. Трансцендентна модель

10. Нейронні сітки

11. Програма Statistica

12. Згладжування методом ковзного середнього, Брауна, Мейєра

13. Оцінювання якості прогнозів

14. Прогнозування програмами Excel та Statistica

15. Нечіткі моделі

УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ

1. Вступ. Типи та зони ризиків

2. Аналіз експертних висновків

3. Зони ризику

4. Методи кількісної оцінки ризику

5. Загальні методи зменшення ризику

6. Вступ. Основні оцінки інвестиційного проекту

7. Премія за ризик

8. Точка беззбитковості

9. Функція корисності

10. Теорія ігор. Антагоністична гра

11. Біматрична гра

12. Ігри з природою

13. Портфелі акцій Марковіца, Шарпа

14. Портфелі акцій Пістунова

15. Визначення ризику кредитування клієнта, що не має кредитної історії

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ

1. Теорія масового обслуговування

2. Оптимальний портфель цінних паперів

3. Динамічне програмування

4. Теорія ігор. Антагоністична гра

5. Біматрична гра

6. Ігри з природою

7. Теорія оптимальних систем

8. Трансп задача

9. Аналіз експертних висновків

10. Трансп задача

11. Кластерний аналіз

НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ В МОДЕЛЮВАННІ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ

1. ВСТУП

2. Метод зворотного поширення помилки

3. Нейронні сітки. Основні положення

4. Розрахунки нейронних моделей програмою Statistica

5. Прогнозування часових рядів

6. Кластерний аналіз

7. Кластеризація Statistic'ою. Перший варіант

8. Кластеризація Statistic'ою. Другий варіант

9. Класифікація нейронними мережами

КРИПТОВАЛЮТИ

1. ВСТУП

2. Блок-чейн

3. Біткоїн

4. Електронний гаманець

5. MUMU pet заробляй на пасивному доході від 0.40$ до 33$ в день а то і більше

6. Огляд гаманця Sweat Wallet

7. Криптобіржі

8. Крани біткоїнів

9. Age of Mars краща NFT ігра 2023 року

10. Майнинг Криптовалюти

11. Токени

12. Гаманець токенів

13. Ефективна торгівля криптовалютами

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

1. Принципи і закони кібернетики

2. Модель рекламної кампанії

3. Побудова моделей

4. Трансцендентна модель

5. Кластерний аналіз

6. Кластеризація Statistic'ою

7. Нейронні сітки

8. Програма Statistica

9. Імітаційне моделювання

10. Приклад імітаційної моделі

11. Нечіткі моделі

12. Планування експерименту

ПРОГНОЗУВАННЯ СОЦІАЛЬНО ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ

1. Вступ, коефіцієнти динаміки, типи рядів

2. Згладжування методом ковзного середнього, Брауна, Мейєра

3. Методи Хольта-Брауна та Бокса Дженкінса

4. Довірчі інтервали прогнозу. Декомпозиціця часового рядку.

5. Розрахунок амплітудно-частотної характеристики

6. Сезонна компонента. Метод Четверікова

7. Метод Тейла Вейджа

8. Метод Фостера-Стюарта

9. Ідентифікація часових рядів

10. Оцінювання якості прогнозів

11. Прогнозування багатовимірних процесів та прогнозування програмою Statistika

12. Метод експертних оцінок

13. Прогнозування програмами Excel та Statistica

ТЕОРІЯ ЙМОВІРНОСТІ ТА ОСНОВИ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ

1. Поняття ймовірності, типи подій, повна система подій, закони додавання та множення ймовірностей, формула Бернуллі

2. Найвірогідніше число настання подій. Теорема Бернуллі

3. Дискретні випадкові величини і їх характеристики

4. Теореми про властивість середнього дисперсії та стандартного відхилення. Нерінсть Чебишева

5. Безперервні випадкові величини. Закон та функція розподілу, імовірність попадання на інтервал

6. Числові характеристики безперервних випадкових величин

7. Закон рівномірної щільності

8. Експоненціальний закон розподілу

9. Закон Пуассона

10. Нормальний закон розподілу

11. Інші закони розподілу

12. Теорія масового обслуговування

13. Теорія надійності

14. Гранична теорема. Полігон гісторама, кумулята

15. Числові характеристики вибірки, коефіцієнт кореляції

16. Оцінки числових характеристик вибірки

17. Віднесення вибіркових даних до закону розподілу

ЕКОНОМІЧНА КІБЕРНЕТИИКА

1. Принципи і закони кібернетики

2. Аналіз вибірки

3. Аналіз експертних висновків

4. Кластерний аналіз

5. Кластеризація Statistic'ою

6. Побудова моделей

7. Трансцендентна модель

8. Нейронні сітки

9. Програма Statistica

10. Імітаційне моделювання

11. Приклад імітаційної моделі

12. Нечіткі моделі

13. Планування експерименту

14. Селективні функції

15. Теорія оптимальних систем

16. Багатокритеріальні задачі

17. Транспортна задача

18. Застосування транспортної задачі

19. Оптимальний портфель цінних паперів

20. Динамічне програмування

21. Теорія ігор. Антагоністична гра

22. Біматрична гра

23. Ігри з природою

24. Підсумкова лекція

МОВА ПРОРАМУВАННЯ ПАЙТОН

1. Типи даних, синтаксис, функції, скрипти IF, WHILE та FOR

2. Коротко про минулу лекцію, операції з рядками, створення нових функцій, списки, словники, додавання бібліотек

3. Списки, створення файлів EXE, введення і виведення даних в/з файлів

4. Виведення даних у файл TXT, зчитування даних з файлів XLS та XLSX

5. Робота з OPENPYXL, PULP, TKINTER i>

   Опис бібліотек в Інтернеті, PyCharm, chatGPT

6. Шось іще цікаве далі буде

ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ У ТУРИЗМІ

1. ВСТУП. Операції з програмами Teams та Outlook

2. Створення анкет для опитування клієнтів