ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ НА ЕКЗАМЕН

1. Історичні аспекти математичного моделювання економіки.

2. Напрямки математичного моделювання в економічній науці.

3. Розвиток математичних методів в економіці.

4. Місце математичних методів в економічній науці.

5. Особливості застосування методів моделювання.

6. Балансовий метод в економіці.

7. Класифікація МГБ (міжгалузевого балансу).

8. Принципова схема міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції.

9. Економіко-математична модель міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції.

10. Статистичні методи перевірки гіпотез.

11. Кореляційний зв’язок в дослідженні стохастичних залежностей. Особливості кореляційного зв’язку при аналізі економічних явищ.

12. Добір факторних і результативних ознак для побудови економетричної моделі.

13. Однофакторний кореляційний аналіз.

14. Багатофакторний кореляційний аналіз.

15. Зміст та характеристики великих масивів даних – Big Data.

16. Методи і технології аналізу та візуалізації великих масивів даних.

17. Особливості обробки багатомірних статистичних даних. Методи багатовимірної класифікації.

18. Кластерний аналіз.

19. Дискримінантний аналіз.

20. Зміст економічного ризику. Негативні і позитивні наслідки ризику.

21. Основні компоненти і детермінанти ризику.

22. Класифікація економічних ризиків.

23. Функції та джерела економічного ризику.

24. Причини виникнення ризику.

25. Етапи процесу управління ризиком.

26. Основні принципи управління ризиком.

27. Методи опрацювання (нейтралізації) ризику.

28. Загальні принципи аналізу ризику.

29. Якісні методи оцінки ризику.

30. Кількісні методи оцінки ризику.

31. Кількісні показники оцінки ступеня ризику.

32. Задачі прийняття рішень в умовах невизначеності.

33. Статистичні ігри або ігри з природою (середовищем).

34. Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності.

35. Джерела наукової інформації. Види та форми джерел.

36. Джерела інформації глобальних комп’ютерних мереж.

37. Пошукові системи.

38. Бази даних, національні та міжнародні банки й галузеві системи наукової інформації.

39. Основи пошуку наукової інформації в електронних базах.

40. Інформаційні ресурси для науковців.

41. Вітчизняні та зарубіжні джерела статистичних даних.

42. Поняття про цифрові технології.

43. Цифровізація науки.

44. Моделі хмарного розміщення та їх класифікація.

45. Характеристика хмарних сховищ даних.

46. Основні види сервісів Microsoft Office 365.

47. Інструменти цитування (бібліографічні месенджери).

48. Порівняльна характеристика хмарних сервісів G Suit та Microsoft Office 365 в організації групової проектної роботи.

49. Мета, завдання та методи візуалізації інформації.

50. Техніки та інструменти візуалізації.

51. Онлайн-сервіси для візуалізації даних. Можливості візуалізації програми Power BI Desktop.

52. Розповсюджені інформаційні системи економіко-статистичного аналізу.

53. Інформаційні технології перевірки етичності досліджень.

54. Сервіс UNICHECK.