МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ЛУЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ БІЗНЕСУ ТА ПРАВА

КАФЕДРА ОБЛІКУ І АУДИТУ

 

ЗАТВЕРДЖУЮ

Декан факультету бізнесу та права

_________________ Любов КОВАЛЬСЬКА

«__» _________________ 2023 р.

 

ЗАТВЕРДЖУЮ

Голова НМР

______________ Надія КОВАЛЬЧУК

«__» _________________ 2023 р.

 

 

РОБОЧА ПРОГРАМА

з дисципліни «МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ЕКОНОМІЧНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ»

ступінь вищої освіти – доктор філософії

галузь знань – 05 «Соціальні та поведінкові науки»

спеціальність – 051 «Економіка»

освітня програма – «Економіка»

 

Форма

навчання

Курс

Семестр

Лекції

(год.)

Лабораторні заняття (год.)

Самостійна робота здобувачів (год.)

Разом

(год.)

Залік

(сем.)

Екз.

(сем.)

всього

З них тренінг (год.)

всього

з них: ІРС (год.)

Денна / вечірня

І

2

15

30

-

105

-

150

-

2

 

 

Луцьк – 2023

Робоча програма складена на основі ОП «Економіка» підготовки доктора філософії галузі знань – 05 «Соціальні та поведінкові науки», спеціальність – 051 «Економіка», затвердженої Вченою радою ЛНТУ (протокол № 10 від 27.04.2023 р.).

 

 

Робочу програму склала кандидат економічних наук, доцент кафедри обліку і аудиту Нужна Оксана Анатоліївна.

 

 

Робоча програма затверджена на засіданні кафедри обліку і аудиту,

протокол № 12 від 07.06.2023 р.

 

 

Завідувач кафедри,

кандидат економічних наук, доцент    ______________                 Чудовець В.В.

 

 

Розглянуто та схвалено групою забезпечення ОП «Економіка»,

протокол № ___ від ___._________.2023 р.

 

 

Гарант ОП,

доктор економічних наук,

професор                                                ______________                 Шубалий О.М.

 

СТРУКТУРА РОБОЧОЇ ПРОГРАМИ НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

«МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ЕКОНОМІЧНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ»

 

1.     Опис дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях».

 

Найменування показників

Галузь знань, спеціальність, СВО

Характеристика навчальної дисципліни

денна / вечірня форма навчання

Кількість кредитів – 5

Галузь знань

05 «Соціальні та поведінкові науки»

Статус дисципліни: обов’язкова

професійної підготовки

Мова навчання: українська

Кількість залікових модулів – 5

Спеціальність

051 «Економіка»

Рік підготовки: 1-й

Семестр: 2-й

Кількість змістових модулів – 3

Ступінь вищої освіти

Доктор філософії

Лекції: 15 год.

Лабораторні: 30 год.

Інші види згідно індивідуального плану НПП: -

Загальна кількість годин – 150

 

Самост. роб.:

105 год., в т.ч.:

Індив. робота: –

Тижневих годин для денної форми навчання – 10,

з них аудиторних – 3

 

Вид підсумкового контролю – екзамен

 

2. Мета і завдання дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях».

 

2.1. Мета викладання дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях» – формування у здобувачів фундаментальних знань теорії та навичок практичного застосування математичних методів, моделей та інформаційних технологій в економічних дослідженнях.

 

2.2. Завдання вивчення дисципліни.

Завдання дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях» – вивчення теоретичних положень та практики застосування математичних методів, моделей та інформаційних технологій в економічних дослідженнях; обґрунтування прийняття рішень з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків.

 

2.3. Найменування та опис компетентностей, формування котрих забезпечує вивчення дисципліни.

Дисципліна «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях» забезпечує набуття здобувачами освіти компетентностей згідно освітньої програми:

Інтегральна компетентність

ІК. Здатність продукувати нові ідеї, розв’язувати комплексні проблеми у сфері економіки, а також проводити власне наукове дослідження, результати якого мають наукову новизну, теоретичне та практичне значення, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань та/або професійної практики.

Загальні компетентності

ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.

ЗК2. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.

Спеціальні (фахові) компетентності

СК3. Здатність використовувати сучасні методології, методи та інструменти емпіричних і теоретичних досліджень у сфері економіки, методи комп’ютерного моделювання, сучасні цифрові технології, бази даних та інші електронні ресурси, спеціалізоване програмне забезпечення у науковій та науково-педагогічній діяльності.

СК5. Здатність виявляти, поглиблено аналізувати та вирішувати проблеми дослідницького характеру у сфері економіки з врахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків, оцінювати та забезпечувати якість виконуваних досліджень, у тому числі з питань європейської та євроатлантичної інтеграції.

СК6. Здатність обґрунтовувати та готувати економічні рішення на основі розуміння закономірностей розвитку соціально-економічних систем і процесів із застосуванням математичних методів та моделей.

 

2.4. Передумови для вивчення дисципліни.

Вивчення дисципліни базується на знаннях економіко-математичного моделювання та основ інформаційних технологій. Дана дисципліна пов’язана з наступними економічними дисциплінами, які викладаються для здобувачів економічних спеціальностей на бакалаврському та магістерському рівнях у закладах вищої освіти: «Вища математика», «Економічна інформатика», «Організація наукових досліджень в економіці», «Економікс», «Економіка підприємства», «Статистика», «Економіко-математичне моделювання», «Інформаційні системи і технології в економіці», «Обґрунтування господарських рішень та оцінювання ризиків», «Багатовимірний аналіз даних».

 

2.5. Результати навчання

У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач повинен:

знати: основні поняття і категорії математичних методів, моделей та інформаційних технологій в економічних дослідженнях як науки і навчальної дисципліни; методи отримання, обробки, зберігання і представлення наукової інформації з використанням математичних методів, моделей та інформаційних технологій з дотриманням етичних принципів; світові тенденції розвитку математичних методів, моделей та інформаційних технологій в економічних дослідженнях; методи оцінки ризиків та критерії прийняття рішень в умовах ризику та невизначеності з урахуванням можливих соціально-економічних наслідків;

вміти: аналізувати й оцінювати процеси і явища у сфері економіки з використанням математичних методів, моделей та інформаційних технологій; виявляти, аналізувати та вирішувати проблеми дослідницького характеру у сфері економіки з врахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків; приймати обґрунтовані рішення на основі розуміння закономірностей розвитку соціально-економічних систем і процесів із застосуванням математичних методів та моделей.

Програмні результати навчання

ПРН 3. Розробляти  та досліджувати фундаментальні та прикладні моделі соціально-економічних процесів і систем, ефективно використовувати їх для отримання нових знань та/або створення інноваційних продуктів у економіці та дотичних міждисциплінарних напрямах.

ПРН 4. Застосовувати сучасні інструменти і технології пошуку, оброблення та аналізу інформації, зокрема, статистичні методи аналізу великих масивів даних та/або складної структури, спеціалізоване програмне забезпечення та інформаційні системи.

ПРН 8. Планувати і виконувати емпіричні та/або теоретичні дослідження у сфері економіки та з дотичних міждисциплінарних напрямів, критично аналізувати результати власних досліджень і результати інших дослідників у контексті усього комплексу сучасних знань щодо досліджуваної проблеми.

ПРН 9. Формулювати і перевіряти гіпотези; використовувати для обґрунтування висновків належні докази, зокрема, результати теоретичного аналізу, емпіричних досліджень і математичного та/або комп’ютерного моделювання, наявні літературні дані.

 

3. Програма навчальної дисципліни.

 

Змістовий модуль 1. Математичні методи та моделі в економічних дослідженнях.

 

Тема 1. Місце та роль математичних методів і моделей в економічних дослідженнях.

Історичні аспекти математичного моделювання економіки. Напрямки математичного моделювання в економічній науці. Розвиток математичних методів в економіці. Місце математичних методів в економічній науці. Особливості застосування методів моделювання.

Література: [3; 7; 8; 11; 15; 27].

 

Тема 2. Балансові моделі в економіці.

Балансовий метод в економіці. Класифікація МГБ (міжгалузевого балансу). Принципова схема міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції. Економіко-математична модель міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції.

Література: [3; 7; 8; 11; 15; 27].

 

Тема 3. Статистичні методи перевірки гіпотез. Моделі кореляційно-регресійного аналізу розвитку соціально-економічних систем.

Статистичні методи перевірки гіпотез. Кореляційний зв’язок в дослідженні стохастичних залежностей. Особливості кореляційного зв’язку при аналізі економічних явищ. Добір факторних і результативних ознак для побудови економетричної моделі. Однофакторний кореляційний аналіз. Багатофакторний кореляційний аналіз.

Література: [3; 7; 8; 11; 15; 26; 27; 29; 33].

 

Тема 4. Статистичні методи аналізу великих масивів даних.

Зміст та характеристики великих масивів даних – Big Data. Методи і технології аналізу та візуалізації великих масивів даних. Особливості обробки багатомірних статистичних даних. Методи багатовимірної класифікації. Кластерний аналіз. Дискримінантний аналіз.

Література: [1; 2; 6; 18; 19].

 

Змістовий модуль 2. Прийняття рішень з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків.

 

Тема 5. Сутність економічного ризику. Управління ризиком в економіці.

Зміст економічного ризику. Негативні і позитивні наслідки ризику. Основні компоненти і детермінанти ризику. Класифікація економічних ризиків. Функції та джерела економічного ризику. Причини виникнення ризику. Етапи процесу управління ризиком. Основні принципи управління ризиком. Методи опрацювання (нейтралізації) ризику.

Література: [4; 9; 10; 23; 27].

 

Тема 6. Аналіз та методи оцінки ризиків.

Загальні принципи аналізу ризику. Якісні методи оцінки ризику. Кількісні методи оцінки ризику. Кількісні показники оцінки ступеня ризику.

Література: [4; 9; 10; 23; 27].

 

Тема 7. Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків.

Задачі прийняття рішень в умовах невизначеності. Статистичні ігри або ігри з природою (середовищем). Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності.

Література: [4; 9; 10; 23; 27].

 

Змістовий модуль 3. Інформаційні технології в економічних дослідженнях.

 

Тема 8. Інформаційне та статистичне забезпечення наукових досліджень.

Джерела наукової інформації. Види та форми джерел. Джерела інформації глобальних комп’ютерних мереж. Пошукові системи. Бази даних, національні та міжнародні банки й галузеві системи наукової інформації. Основи пошуку наукової інформації в електронних базах. Інформаційні ресурси для науковців. Вітчизняні та зарубіжні джерела статистичних даних.

Література: [5; 12; 14; 16; 20].

 

Тема 9. Цифрові технології в економічних дослідженнях.

Поняття про цифрові технології. Цифровізація науки. Моделі хмарного розміщення та їх класифікація. Характеристика хмарних сховищ даних. Основні види сервісів Microsoft Office 365. Інструменти цитування (бібліографічні месенджери). Порівняльна характеристика хмарних сервісів G Suit та Microsoft Office 365 в організації групової проектної роботи.

Література: [12; 14; 16; 18; 20; 24; 25; 30].

 

Тема 10. Інформаційні технології візуалізації, презентації та перевірки етичності досліджень.

Мета, завдання та методи візуалізації інформації. Техніки та інструменти візуалізації. Онлайн-сервіси для візуалізації даних. Можливості візуалізації програми Power BI Desktop. Розповсюджені інформаційні системи економіко-статистичного аналізу. Інформаційні технології перевірки етичності досліджень. Сервіс UNICHECK.

Література: [5; 13; 14; 16; 17; 19; 20; 21; 22].

 

4. Структура навчальної дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях».

 

Назви змістових модулів і тем

Кількість годин

Контрольні заходи

денна / вечірня форма

усього

у тому числі:

лек.

лаб.

сам. роб.

Змістовий модуль 1. Математичні методи та моделі в економічних дослідженнях

Тема 1. Місце та роль математичних методів і моделей в економічних дослідженнях

15

1

-

14

МО2, або МО4, або МО7, або МО8

Тема 2. Балансові моделі в економіці

15

1

4

10

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Тема 3. Статистичні методи перевірки гіпотез. Моделі кореляційно-регресійного аналізу розвитку соціально-економічних систем

15

2

4

9

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Тема 4. Статистичні методи аналізу великих масивів даних

15

1

4

10

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Разом за модулем 1

60

5

12

43

-

Змістовий модуль 2. Прийняття рішень з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків

Тема 5. Сутність економічного ризику. Управління ризиком в економіці

15

2

-

13

МО2, або МО4, або МО7, або МО8

Тема 6. Аналіз та методи оцінки ризиків

15

1

2

12

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Тема 7. Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків

15

2

4

9

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Разом за модулем 2

45

5

6

34

-

Змістовий модуль 3. Інформаційні технології в економічних дослідженнях

Тема 8. Інформаційне та статистичне забезпечення наукових досліджень

15

2

4

9

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Тема 9. Цифрові технології в економічних дослідженнях

15

1

4

10

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Тема 10. Інформаційні технології візуалізації, презентації та перевірки етичності досліджень

15

2

4

9

МО2, або МО4, або МО7, або МО8;

МО9

Разом за модулем 3

45

5

12

28

-

Всього

150

15

30

105

МО1

 

5. Тематика лабораторних занять.

 

Лабораторна робота № 1 (4 год.)

Тема. Модель міжгалузевого балансу народного господарства.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Балансові моделі в економіці». Набуття практичних навичок побудови та дослідження міжгалузевого балансу народного господарства.

Завдання:

1. Скласти міжгалузевий баланс народного господарства для трьох галузей виробництва і споживання.

2. Перевірити виконання основних балансових співвідношень.

2. Зробити висновки про спрямованість галузей щодо виробництва продукції – на кінцевих споживачів чи на забезпечення діяльності інших галузей.

Література: [3; 7; 8; 11; 15; 27].

 

Лабораторна робота № 2 (4 год.)

Тема. Кореляційно-регресійний аналіз в дослідженні соціально-економічних систем.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Статистичні методи перевірки гіпотез. Моделі кореляційно-регресійного аналізу розвитку соціально-економічних систем». Набуття практичних навичок економетричного моделювання з використанням можливостей табличного процесора MS Excel.

Завдання:

1. Сформулювати гіпотезу про існування зв’язку між економічними величинами, вибрати фактор (фактори) і показник.

2. На основі статистичних даних побудувати економетричні моделі для визначення впливу фактора (факторів) на досліджуваний показник:

- на мікрорівні – застосувати метод парної кореляції;

- на макрорівні – застосувати метод множинної кореляції.

3. Побудовані економетричні моделі перевірити на адекватність статистичним даним.

4. Провести аналіз побудованих економетричних моделей.

5. Розрахувати прогнозне значення показника та його довірчий інтвервал.

6. Зробити висновки.

Література: [3; 7; 8; 11; 15; 26; 27; 29; 33].

 

Лабораторна робота № 3 (4 год.)

Тема. Методи та моделі кластерного аналізу.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Статистичні методи аналізу великих масивів даних (Big Data)». Набуття практичних навичок роботи в модулі Cluster Analysis ППП Statistica.

Завдання:

1. Побудувати моделі класифікації підприємств, використовуючи різні методи та стратегії класифікації в модулі Cluster Analysis ППП Statistica.

2. Зробити висновки.

Література: [1; 2; 6; 18; 19].

 

Лабораторна робота № 4 (2 год.)

Тема. Кількісна оцінка ступеня ризику розрахунково-аналітичним методом.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Аналіз та методи оцінки ризиків». Набуття практичних навичок застосування методології дисконтування грошових потоків в оцінюванні рівня ризику з використанням можливостей табличного процесора MS Excel.

Завдання:

1. Оцінити ефективність двох інвестиційних проектів різними методами:

- період окупності;

- дисконтований період окупності;

- чиста теперішня вартість;

- внутрішня норма рентабельності;

- індекс дохідності (рентабельності).

2. Зробити висновки щодо доцільності інвестування у випадку окремих проектів і у випадку альтернативних проектів з урахуванням можливих ризиків та їх наслідків.

Література: [4; 9; 10; 23; 27].

 

Лабораторна робота № 5 (4 год.)

Тема. Визначення ефективності розробки нової продукції методами теорії прийняття рішень в умовах невизначеності.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків». Набуття практичних навичок застосування методів теорії ігор для оцінки економічної ефективності і прийняття рішень про доцільність розробки принципово нової продукції в умовах невизначеності.

Завдання:

1. Проаналізувати економічний ефект від розробки та впровадження нової продукції залежно від часу розробки на основі платіжної матриці.

2. Сформувати матрицю втрат і подати економічну інтерпретацію її елементів.

3. За допомогою умовних ймовірностей, отриманих за результатами попереднього дослідження, звести задачу прийняття рішень в умовах невизначеності до задачі прийняття ірщень в умовах ризику.

4. Розрахувати ризики Байєса для кожної стратегії поведінки.

5. Обґрунтувати вибір оптимальної стратегії на основі значень ризиків Байєса.

6. Побудувати графік економічного ефекту залежно від обраної стратегії поведінки.

Література: [4; 9; 10; 23; 27].

 

Лабораторна робота № 6 (4 год.)

Тема. Застосування інформаційних технологій для пошуку наукової та статистичної інформації для наукових дослідженнях.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Інформаційне та статистичне забезпечення наукових досліджень». Набуття практичних навичок пошуку наукової та статистичної інформації в наукових дослідженнях із застосуванням інформаційних технологій.

Завдання:

1. Здійснити пошук наукових статей за тематикою дисертаційного дослідження в українських та міжнародних виданнях.

2. Здійснити пошук авторефератів дисертацій за тематикою дисертаційного дослідження з використанням електронних ресурсів Національної бібліотеки України ім. В.І. Вернадського.

3. Здійснити пошук статистичних даних на регіональному, національному та світовому рівні для виконання наукового дослідження.

Література: [5; 12; 14; 16; 20].

 

Лабораторна робота № 7 (4 год.)

Тема. Цифрові технології в наукових дослідженнях.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Цифрові технології в економічних дослідженнях». Набуття практичних навичок застосування цифрових технологій в економічних дослідженнях.

Завдання: Спільне управління контентом з використанням цифрових технологій:

1. Google Диск. Робота з Google-документами.

2. Google Клас та робота з Google формами.

3. Організація відеозв’язку за допомогою Google Meet.

4. Використання Google Календар.

Література: [12; 14; 16; 18; 20; 24; 25; 30].

 

Лабораторна робота № 8 (4 год.)

Тема. Інформаційні технології візуалізації, презентації та перевірки етичності наукових досліджень.

Мета: Закріплення теоретичного матеріалу за темою «Інформаційні технології візуалізації, презентації та перевірки етичності наукових досліджень». Набуття практичних навичок застосування інформаційних технологій візуалізації, презентації та перевірки етичності наукових досліджень.

Завдання:

1. Підготувати матеріал для інфографіки відповідно до теми наукового дослідження.

2. Створити інфографіку в обраному Інтернет-сервісі.

3. Здійснити перевірку наукового тексту на плагіат.

Література: [5; 13; 14; 16; 17; 19; 20; 21; 22].

 

6. Теми для самостійної роботи

Самостійна робота здобувачів ступеня доктора філософії з даної навчальної дисципліни може включати наступні форми:

– поглиблене опрацювання теоретичних основ лекційного матеріалу;

– виконання практичних завдань, передбачених на самостійне вивчення дисципліни;

– систематизація вивченого матеріалу перед виконанням модульної роботи;

– самостійне поглиблене освоєння (за бажанням здобувача) інформаційних, цифрових і комунікаційних технологій, програмного забезпечення, необхідного для проведення наукового дослідження;

– підготовка до поточного контролю;

– інші види самостійної роботи, спеціальні для конкретної теми дисципліни, враховуючи наукові інтереси здобувача.

Виконання самостійної роботи здійснюється за наступними темами, в рамках часу, відведеного на самостійну роботу:

№ з/п

Тематика

Кількість годин

 

Змістовий модуль 1

43

1

Тема 1. Місце та роль математичних методів і моделей в економічних дослідженнях

14

2

Тема 2. Балансові моделі в економіці

10

3

Тема 3. Статистичні методи перевірки гіпотез. Моделі кореляційно-регресійного аналізу розвитку соціально-економічних систем

9

4

Тема 4. Статистичні методи аналізу великих масивів даних (Big data)

10

 

Змістовий модуль 2

34

5

Тема 5. Сутність економічного ризику. Управління ризиком в економіці

13

6

Тема 6. Аналіз та методи оцінки ризиків

12

7

Тема 7. Критерії прийняття рішень в умовах невизначеності з урахуванням економічних ризиків та можливих соціально-економічних наслідків

9

 

Змістовий модуль 3

28

8

Тема 8. Інформаційне та статистичне забезпечення наукових досліджень

9

9

Тема 9. Цифрові технології в економічних дослідженнях

10

10

Тема 10. Інформаційні технології візуалізації, презентації та перевірки етичності досліджень

9

Всього

90

 

Самостійну роботу здобувач може виконувати у бібліотеці, навчальних кабінетах, лабораторіях, комп’ютерних класах тощо. Виконання здобувачем самостійної роботи передбачає, за необхідності, отримання консультацій або допомоги відповідного фахівця, зокрема наукового керівника аспіранта.

 

7. Індивідуальне завдання.

Індивідуальне завдання не передбачено програмою дисципліни.

 

8. Методи навчання та оцінювання.

Методи навчання:

МН1 – словесний метод (лекція, дискусія, співбесіда тощо);

МН2 – практичний метод (лабораторні заняття);

МН3 – наочний метод (метод ілюстрацій і метод демонстрацій);

МН4 – робота з навчально-методичною літературою (конспектування, тезування, складання реферату);

МН5 – відеометод у сполученні з новітніми інформаційними технологіями та комп’ютерними засобами навчання (дистанційні, мультимедійні);

МН6 – самостійна робота.

 

Методи оцінювання:

МО1 – екзамен;

МО2 – усне або письмове опитування;

МО4 – тестування;

МО7 – презентації результатів виконаних завдань та досліджень;

МО8 – презентації та виступи на наукових заходах;

МО9 – захист лабораторних робіт.

 

9. Критерії, форми поточного та підсумкового контролю.

 

Підсумковий бал (за 100-бальною шкалою) з дисципліни «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях» визначається як середньозважена величина, залежно від питомої ваги кожної складової залікового кредиту:

Вид контролю

Модульний контроль

Поточний контроль

Підсумковий контроль

Разом (підсумкова семестрова оцінка)

Заліковий модуль

Заліковий модуль 1 (Модульна контрольна робота 1)

Заліковий модуль 2 (Модульна контрольна робота 2)

Заліковий модуль 3

(Модульна контрольна робота 3)

Заліковий модуль 4

(Поточний контроль)

Заліковий

 модуль 5

(Екзамен)

Вага, %

15%

15%

15%

15%

40%

100%

 

Підсумкова оцінка з навчальної дисципліни (освітнього компонента) розраховується як середньозважена з оцінок, отриманих за залікові модулі, включаючи екзаменаційну.

Оцінювання знань здобувачів освіти здійснюється відповідно до загальних критеріїв паралельно за:

– 4-бальною національною шкалою (позитивні оцінки – «відмінно», «добре», «задовільно» або «зараховано», негативні оцінки – «незадовільно» або «незараховано»);

– 100-бальною накопичувальною шкалою ЄКТС.

Шкала оцінювання

Бали за шкалою Універ-ситету

За шкалою ECTS

За державною (національною) шкалою

Критерії оцінювання знань

Екзамен, курсова робота / проєкт, практика, тренінг

Залік

90–100

А (відмінно)

відмінно

зараховано

здобувач освіти вільно володіє програмним обсягом матеріалу, виявляє і демонструє особисті творчі здібності, вміє самостійно здобувати нові знання, демонструє ґрунтовні знання, вміння та практичні навички; без допомоги викладача знаходить та опрацьовує необхідну інформацію, використовує набуті знання і вміння для прийняття рішень у нестандартних ситуаціях, переконливо аргументує відповіді, використовує методи наукового обґрунтування власних рішень, самостійно розкриває власні обдарування й нахили

85-89

В (дуже добре)

добре

зараховано

здобувач освіти вільно володіє програмним обсягом матеріалу, застосовує його на практиці, вільно розв’язує вправи і задачі у стандартних ситуаціях, самостійно виправляє допущені помилки, кількість яких є незначною, обґрунтовує та аргументує свою думку

75–84

С (добре)

зараховано

здобувач освіти вміє: зіставляти, узагальнювати, систематизувати інформацію під керівництвом викладача, в цілому, самостійно застосовувати її на практиці; контролювати власну діяльність; виправляти помилки, серед яких є суттєві; добирати окремі аргументи для підтвердження своїх думок

65–74

D (задовільно)

задовільно

зараховано

здобувач освіти відтворює значну частину теоретичного матеріалу, демонструє знання і розуміння основних положень з допомогою викладача; поверхнево відтворює і аналізує навчальний матеріал, виправляє помилки, серед яких є значна кількість суттєвих

60-64

Е (достатньо)

здобувач освіти володіє навчальним матеріалом на рівні, вищому за початковий, значну його частину відтворює на репродуктивному рівні або володіє матеріалом на рівні окремих фрагментів, що становлять незначну частину навчального матеріалу

35–59

FX (недостатньо з можливістю повторного складання)

незадовільно

не зараховано

здобувач освіти володіє матеріалом на рівні окремих фрагментів, що становлять незначну частину навчального матеріалу

0–34

F (незадовільно з обов’язковим повторним курсом)

здобувач освіти володіє матеріалом на рівні елементарного розпізнавання і відтворення окремих фактів, елементів, об’єктів

 

Поточний контроль

Поточний контроль враховує: по темах 2-4 і 6-10 – захист лабораторних робіт та по темах 1-10 – виконання на вибір одного завдання за узгодженням викладача і здобувача. Виконання завдань за кожною темою оцінюється за 100-бальною шкалою.

Форми проведення поточного контролю з розшифровкою кількості контрольних заходів у розрізі навчальних занять за темами подано у таблиці:

Форми проведення поточного

контролю

Кількість контрольних заходів у розрізі навчальних занять за темами

Тема

Т1

Т2

Т3

Т4

Т5

Т6

Т7

Т8

Т9

Т10

Вага

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

1/10

МО2 – усне або письмове опитування або

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

МО4 – тестування (в тому числі у системі дистанційного навчання Moodle)

або

МО7 – презентації результатів виконаних завдань та досліджень

або

МО8 – презентації та виступи на наукових заходах

МО9 – захист лабораторних робіт

-

1

1

1

-

1

1

1

1

1

Максимальний бал за підсумками кожного контрольного заходу

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

 

Підсумкова оцінка з поточного контролю визначається як середня арифметична оцінка з усіх навчальних занять та розраховується при оцінюванні після проведення останнього у семестрі навчального заняття.

Ліквідація заборгованостей щодо поточних контрольних заходів може здійснюватися впродовж усього періоду вивчення навчальної дисципліни (освітнього компонента) у семестрі. Здобувачу освіти, який має незадовільні оцінки чи пропущені навчальні заняття без поважних на те причин, семестрова середня арифметична оцінка за результатами поточного контролю виставляється після їх відпрацювання (ліквідації заборгованостей за темою навчального заняття).

 

Модульний контроль

Модульний контроль передбачає проміжне оцінювання якості засвоєння здобувачем освіти теоретичного і практичного матеріалу.

Кожна модульна контрольна робота оцінюється за 100-бальною шкалою. Форми проведення модульного контролю з розшифровкою кількості контрольних заходів у розрізі видів модульного контролю подано у таблиці:

Форми проведення модульного контролю

Кількість контрольних заходів у розрізі видів модульного контролю

Модульна контрольна робота 1 (за темами змістовного модулю 1)

Модульна контрольна робота 2 (за темами змістовного модулю 2)

Модульна контрольна робота 3 (за темами змістовного модулю 3)

МО2 – усне або письмове опитування

або

1

1

1

МО4 – тестування (в тому числі у системі дистанційного навчання Moodle)

Максимальний бал за підсумками кожного контрольного заходу

100

100

100

 

На модульний контроль у формі тестування виносяться не менше 20 тестових завдань без групування за рівнями складності, кожне з яких містить 5 варіантів відповідей, з яких тільки одна відповідь є правильною. Кількість балів, які можна отримати за виконання одного тестового завдання визначається шляхом ділення максимальної оцінки (100 балів) на кількість тестових завдань.

Перескладання модулів з позитивним оцінюванням не допускається. Перескладання негативних результатів модульного контролю чи у зв’язку із неявкою на його складання без поважних на те причин дозволяється до настання дати проведення наступного модульного контролю.

 

Підсумковий контроль

Підсумковий контроль проводиться у формі екзамену в період екзаменаційної сесії згідно сформованого розкладу іспитів.

Форми проведення контролю

Кількість контрольних заходів та період проведення

Екзамен

Згідно розкладу

МО1 – екзамен

1

Максимальний бал за підсумками кожного контрольного заходу

100

 

Результати підсумкового контролю оцінюються за 100-бальною шкалою і включаються в підсумкову оцінку з навчальної дисципліни (освітнього компонента) як окремий заліковий модуль з відповідним ваговим коефіцієнтом (як передбачено у робочій програмі навчальної дисципліни).

 

10. Інструменти, обладнання та програмне забезпечення, використання яких передбачає навчальна дисципліна.

 

№ з/п

Найменування

Номер теми

1.

Мультимедійний проектор, комп’ютер (ноутбук), програмне забезпечення Microsoft Office365 (Word, PowerPoint, Excel та ін.), вільнодоступні інформаційно-аналітичні платформи та програмне забезпечення, Internet

1-10

 

11. Методичне забезпечення.

 

1.   Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях [Текст]: конспект лекцій для здобувачів третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти освітньої програми «Економіка», галузі знань 05 Соціальні та поведінкові науки спеціальності 051 Економіка денної та вечірньої форм навчання / уклад. О.А. Нужна. Луцьк: ЛНТУ, 2022. 120 с.

2.   Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях [Текст]: методичні вказівки до лабораторних занять для здобувачів третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти освітньої програми «Економіка», галузі знань 05 Соціальні та поведінкові науки спеціальності 051 Економіка денної та вечірньої форм навчання / уклад. О.А. Нужна. Луцьк: ЛНТУ, 2022. 40 с.

3.   Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економічних дослідженнях [Текст]: методичні вказівки до виконання самостійної роботи для здобувачів третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти освітньої програми «Економіка», галузі знань 05 Соціальні та поведінкові науки спеціальності 051 Економіка денної та вечірньої форм навчання / уклад. О.А. Нужна. Луцьк: ЛНТУ, 2022. 28 с.

 

12. Рекомендована література

 

Базова

1.   Бізнес-аналітика багатовимірних процесів: мультимедійний навч. посіб. / Т.С. Клебанова, Л.С. Гур’янова, Л.О. Чаговець [та ін.]; Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця. Харків: ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2020. URL: http://ebooks.git-elt.hneu.edu.ua/babap/index.html.

2.   Верес О.М., Оливко Р.М. Класифікація методів аналізу Великих даних. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Сер.: Інформаційні системи та мережі. 2017. № 872. С. 84-92. URL: http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/VNULPICM_2017_872_12.pdf.

3.   Вітлінський В.В. Моделювання економіки: навч. посіб. 2-ге вид., без змін. К.: КНЕУ, 2003. 408 с. URL: https://fingal.com.ua/content/view/202/39/.

4. Вітлінський В.В., Верченко П.І., Сігал А.В., Наконечний Я.С. Економічні ризики: ігрові моделі: навч. посіб. К.: КНЕУ, 2002. 446 с. URL: https://polka-knig.com.ua/book.php?book=650.

5.   Годун В. М., Орленко Н.С., Сендзюк М.А. Інформаційні системи і технології в статистиці. URL: http://library.if.ua/book/80/5668.html.

6. Григорук П.М. Багатомірне економіко-математичне моделювання: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. Львів: «Новий світ – 2000», 2006. 148 с.

7.   Економіко-математичні методи та моделі: навч. посіб. / за заг. ред. Мацкул В.М. Одеса, 2018. 405 с. URL: http://dspace.oneu.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/7939/1/%D0%95%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%96%D0%BA%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%20%D1%82%D0%B0%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96.pdf.

8. Економіко-математичні методи та моделі: оптимізація: навч. посіб. / Вітлінський В.В., Терещенко Т.О., Савіна С.С. К.: КНЕУ, 2016. 303 с. URL: file:///C:/Users/PROFES~1/AppData/Local/Temp/%D0%95%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%96%D0%BA%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%96%20%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%20%D1%96%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96%20%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D1%96%D0%B7%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8F.pdf.

9. Економічний ризик: методи оцінки та управління: навч. посіб. / Т.А. Васильєва, С.В. Лєонов, Я.М. Кривич та ін.; під заг. ред. Т.А. Васильєвої, Я.М. Кривич. Суми: ДВНЗ «УАБС НБУ», 2015. 208 с. URL: https://essuir.sumdu.edu.ua/bitstream-download/123456789/50229/5/Ekonomichnyi_ryzyk%20.pdf.

10.  Керування ризиком. Методи загального оцінювання ризику (IES/ISO 31010:2009, IDT) ДСТУ IES/ISO 31010:2013: Національний стандарт України. Офіційне видання. Київ, Мінекономрозвитку України, 2015. 80 с. URL: https://khoda.gov.ua/image/catalog/files/dstu%2031010.pdf.

11.  Кузьменко О. Економіко-математичні методи та моделі (економетрика): навч. посіб. К.: Університетська книга, 2019. 406 с. URL: https://essuir.sumdu.edu.ua/bitstream-download/123456789/53231/7/Kozmenko_Ekonomiko_matematychni_metody.pdf.

12.  Костенко І.А., Пасов Г.В. Інформаційні технології та інструментальні методи в наукових дослідженнях: конспект лекцій. Чернігів: НУ «Чернігівська політехніка, 2021. 86 с. URL: http://ir.stu.cn.ua/bitstream/handle/123456789/23377/4106%20%d0%9c%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d0%a1%d0%86%d0%a1%d0%bb%d0%b5%d0%ba2021%20%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%b0.pdf?sequence=1&isAllowed=y.

13. Лупаренко Л. А. Інструментарій виявлення плагіату в наукових роботах: аналіз програмних рішень. Інформаційні технології і засоби навчання. 2014. Том 40. №2. URL: http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/ITZN_2014_40_2_16.pdf.

14.  Нєвєнченко А.І. Інформаційні технології в наукових дослідженнях: конспект лекцій. Івано-Франківськ: ІФНУНГ, 2015. 116 с.

15.  Самарай В.П. Економіко-математичне моделювання: курс лекцій. К.: КиМУ, 2012. 193 с. URL: https://foundry.kpi.ua/wp-content/uploads/2020/05/samaraj-vp-ekonomiko-matematychne-modelyuvannya.pdf.

16.  Сучасні інформаційні технології в науці та освіті: конспект лекцій. Вінниця: ВНТУ, 2016. 71 с. URL: http://sukhorukov.vk.vntu.edu.ua/file/SITNO/0adb2500d2f4abff939d80a7f4f5c 11b.pdf.

17. Тютюнник А.В. Технології візуалізації у світових дослідженнях. Open educational e-environment of modern University. 2020. №9. С. 161-168. URL: https://openedu.kubg.edu.ua/journal/index.php/openedu/article/download/327/350/.

18. Цифрова економіка: підручник / Т.І. Олешко, Н.В. Касьянова, С.Ф. Смерічевський та ін. К.: НАУ, 2022. 200 с. URL: https://dspace.nau.edu.ua/bitstream/NAU/54129/1/%D0%9F%D1%96%D0%B4%D1%80%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA%20%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%20%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%96%D0%BA%D0%B0.pdf.

19.  Фетісов В.С. Пакет статистичного аналізу даних STATISTICA: навч. посіб. Ніжин: НДУ ім. М. Гоголя, 2018. 114 с. URL: http://lib.ndu.edu.ua/dspace/handle/123456789/32.

20. Швачич Г.Г., Толстой В.В., Петречук Л.М., Іващенко Ю.С., Гуляєва О.А., Соболенко О.В. Сучасні інформаційно-комунікаційні технології: навч. посіб. Дніпро: НМетАУ, 2017. 230 с. URL: https://nmetau.edu.ua/file/ikt_tutor.pdf.

21. Eppler M. J., Lengler R. Towards a periodic table of visualization methods. Proceeding GVE ‘07 Proceedings of the IASTED International Conference on Graphics and Visualization in Engineering. 2007. P. 83-88. URL: https://dl.acm.org/doi/10.5555/1712936.1712954.

22. Zelazny G. Say It With Charts: The Executive’s Guide To Visual Communication. 4th ed. McGraw Hill Professional, 2001. 225 p.

Допоміжна

23.   Вітлінський В.В., Великоіваненко Г.І. Ризикологія в економіці та підприємництві: [монографія]. К.: КНЕУ, 2004. 480 с.

24.   Використання сервісів адаптивних хмаро орієнтованих систем у діяльності вчителя: [Електронне видання]: Метод посіб. / Барладим В.М., Берідзе К.С., Бруяка А.В., Горбаченко С.В., Коваленко В.В., Носенко Ю.Г., Мар’єнко М.В., Семеріков С.О., Шишкіна М.П. / За ред. М. П. Шишкіної. Київ: Педагогічна думка, 2020. 148 с.

25.   Глазунова О.Г., Кузьмінська О.Г., Волошина Т.В., Саяпіна Т.П., Корольчук В.І. Хмарні сервіси Microsoft та Google: організація групової проєктної роботи студентів ВНЗ. Відкрите освітнє е-середовище сучасного університету. №3. 2014. С. 199-211.

26.   Нужна О.А. Моделювання та прогнозування показників ефективності використання капіталу методами економетричного аналізу на сільськогосподарських підприємствах України. Механізми забезпечення ефективної діяльності підприємств: контрольно-аналітичний аспект: [колективна монографія]. Луцьк: ІВВ Луцького НТУ, 2019. 114 с. С. 55-71. URL: http://lib.lntu.edu.ua/sites/default/files/2021-04/Monograf_ndr_Lutsk17_12_19.pdf.

27.   Нужна О.А. Оптимізаційні методи та моделі: навч. посіб. Луцьк, 2016. 232 с.

28.   Нужна О.А., Пиріг С.О., Тлучкевич Н.В. АВС-аналіз матеріальних витрат на виробництво пшениці в Україні та США. Економічний форум. 2018. №2. С. 72-77. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ecfor_2018_2_12.

29.   Нужна О.А., Тлучкевич Н.В. Дослідження ефективності затрат праці і капіталу в сільському, лісовому та рибному господарстві України з використанням виробничих функцій. Економічний форум. 2022. №1. С. 109-114. URL: http://e-forum.lntu.edu.ua/index.php/ekonomichnyy_forum/article/view/293/281.

30.   Червякова В.В., Червякова Т.І. Економічні аспекти використання хмарних сервісів вітчизняними суб’єктами підприємницької діяльності. Вісник Національного транспортного університету. 2015. №3. С. 265-275. URL: http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/Vntu_2015_3_36.pdf.

31.   Dziamulych M., Sadovska I., Shmatkovska T., Nahirska K., Nuzhna O., Gavryliuk O. The study of the relationship between rural population spending on peasant households with the main socio-economic indicators: a case study of Volyn region, Ukraine. Scientific Papers Series «Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development». 2020. Vol. 20. Iss. 2. P. 217-222. URL: http://managementjournal.usamv.ro/index.php/scientific-papers/2202-the-study-of-the-relationship-between-rural-population-spending-on-peasant-households-with-the-main-socio-economic-indicators-a-case-study-of-volyn-region-ukraine. (Web Of Science).

32.   Zhuk V., Kantsurov O., Sadovska I., Melnyk K., Safarova A., Starenka O., Nahirska K., Nuzhna O., Tluchkevych N. Calculation of the efficiency of involving the institute of audit in sustainable development of rural areas in Ukraine. AD ALTA: Journal of Interdisciplinary Research. 2021. Vol. 11. Iss. 2. Spicial Issue XXI. 2021. P. 128-135. URL: http://www.magnanimitas.cz/ADALTA/110221/PDF/110221.pdf (Web Of Science).

33.   Zhurakovska I., Nuzhna O., Tluchkevych N. (2022). TRENDING TOPICS OF ACCOUNTING RESEARCH: EXPERIENCE OF UKRAINE. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 2022. Vol. 4(45). P. 276-284. URL: https://doi.org/10.55643/fcaptp.4.45.2022.3826. (Web of Science).

34.   Nuzhna O., Tluchkevych N., Semenyshena N., Nahirska K., Sadovska I. Making managerial decisions in the agrarian management through the use of ABC-Analysis tool. Independent Journal of Management and Production (IJMP). Vol 10, No 7 (2019). Pp. 798-816. URL: http://www.ijmp.jor.br/index.php/ijmp/article/view/901. DOI: 10.14807/ijmp.v10i7.901 (Web Of Science).

Інформаційні ресурси

35.   Агенство з розвитку інфраструктури фондового ринку України. URL: https://smida.gov.ua/db.

36.  Бібліографічний месенджер EndNote. EndNoteTraining.  URL: https://www.youtube.com/user/EndNoteTraining.

37. Бібліографічний менеджер Mendeley. URL: https://www.mendeley.com/.

38. Бібліографічний месенджер Zotero. URL: https://www.zotero.org/support/quick_start_guide.

39.  Вебінар про бізнес-аналітику і платформу Power BI. URL: https://www.youtube.com/watch?v=mOFEW9MPGso.

40.  Відкрита карта впливу даних. Open Data Impact Map. URL: https://opendataimpactmap.org/.

41.  Головне управління статистики у Волинській області. URL: http://www.lutsk.ukrstat.gov.ua.

42. Державна служба статистики України. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/.

43. Єдиний вебпортал використання публічних коштів. URL: https://spending.gov.ua/new/.

44.  Єдиний державний веб-портал відкритих даних. URL: https://data.gov.ua/.

45. Європейська комісія Євростат. Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/.

46.  Європейський союз: портал відкритих даних. European Union Open Data Portal. URL: https://data.europa.eu/en.

47.  Інститут Фрейзера Економічна свобода світу. Economic Freedom. URL: https://www.fraserinstitute.org/economic-freedom/map?geozone=world&page=map&year=2020.

48. Інструментальний засіб Canva. URL: https://www.canva.com/uk_ua.

49. Інструментальний засіб Chartbuilder. URL: https://quartz.github.io/Chartbuilder/.

50.  Інструментальний засіб Silk. URL: https://www.statsilk.com/.

51. Інструментальний засіб Tableau Public. URL: http://www.tableau.com/.

52.  Інструментальний засіб RAW. URL: https://densitydesign.org/research/raw/.

53. Інструментальний засіб Quadrigram. URL: http://www.quadrigram.com/.

54.  Міжнародна асоціація офіційної статистики. International Association for Official Statistics. URL: https://www.iaos-isi.org/.

55.  Міжнародна організація праці. International Labour Organization. URL: https://www.ilo.org/global/statistics-and-databases/lang--en/index.htm.

56.  Міжнародний валютний фонд. International Monetary Fund. URL: https://www.imf.org/en/home.

57.  Міністерство економіки України. Статистика. URL: https://www.me.gov.ua/Tags/DocumentsByTag?lang=uk-UA&id=9eff78e0-b591-47d6-800a-c12adc1176aa&tag=statistics.

58.  Міністерство освіти і науки України. Відкриті освітні реєстри даних МОН. URL: https://library.sumdu.edu.ua/uk/doslidnyku/prohramne-zabezpechennia/upravlinnia-danymy-doslidzhen/dzherela-danykh.html.

59. Національна бібліотека імені В.І. Вернадського. URL: http://www.nbuv.gov.ua/.

60. Національний Банк України. Статистика. URL: https://bank.gov.ua/ua/statistic.

61. Національний університет «Києво-могилянська академія». Бібліотека. URL: https://library.ukma.edu.ua.

62.  Національний фонд досліджень України. URL: https://nrfu.org.ua/.  

63.   ООН. Статистичні дані. UNData. URL: http://data.un.org/.

64.  Організація економічного співробітництва та розвитку. Organisation for Economic Co-operation and Development. URL: https://www.oecd.org/sdd/statisticalresources.htm.

65.  Програма Eviews. URL: https://www.eviews.com/home.html.

66.  Програма Eviews. Університетська версія. URL: https://www.eviews.com/EViews12/EViews12Univ/evuniv12.html.

67.  Програма Statistica. Тестова версія. URL: https://www.statistica.com/en/software/statistica-evaluation.

68. Програмна платформа IBM SPSS Statistics. URL: https://spss.en.softonic.com/.

69.   Рейтинг. Бізнес в офіційних цифрах. URL: https://q.rating.zone/.

70.  Світова статистика інтернет. Internet World Stats. URL: https://www.internetworldstats.com/.

71.  Український інститут науково-технічної експертизи та інформації. URL: http://www.uintei.kiev.ua/.

72.  ЮНЕСКО. UNESCO Institute for Statistics. URL: http://data.uis.unesco.org/.

73.  Як знайти українські журнали у Scopus. URL: https://openscience.in.ua/journals-inscopus.html.

74.  BASE (Bielefeld Academic Search Engine). URL: https://www.base-search.net/.

75.  DANS (Data Archiving and Networked Services. URL: https://www.nwo.nl/en/data-archiving-and-networked-services-dans.

76.   Dimensions. URL: https://www.dimensions.ai/.

77.  DOAB (Directory of Open Access Books). URL: https://www.doabooks.org/

78.   DOAJ (Directory of Open Access Journals). URL: https://www.doabooks.org/.

79.   EBSCO Open Dissertations. URL: https://www.ebsco.com/products/research-databases/ebsco-open-dissertations.

80.   E-data. Інформаційно-аналітична система «Прозорий бюджет». URL: https://edata.gov.ua/.

81.    EZB (Elektronische Zeitschriften bibliothek). URL: https://ezb.uni-regensburg.de/.

82.   Free Library. URL: https://www.thefreelibrary.com/.

83.    Gallica. URL: https://gallica.bnf.fr/accueil/en/content/accueil-en?mode=desktop.

84.   Google books. URL: https://books.google.com/ 

85.   Google Dataset Search. URL: https://datasetsearch.research.google.com/.

86.   Google Public Data. URL: https://www.google.com/publicdata/directory.

87.    Google Scholar. URL: https://scholar.google.com/.

88.    Google Trends. URL: https://trends.google.com/trends/?geo=US.

89.   Gutenberg. URL: https://www.gutenberg.org/.

90.   Hathi Trust Digital Library. URL: https://www.hathitrust.org/.

91.  IFIs projects. URL: https://proifi.gov.ua/?p=index.

92.  Index Translationum (World Bibliography of Translation). URL: https://databases.lib.sfu.ca/record/61245147490003610/Index-Translationum-World-Bibliography-of-Translation.

93.   Journal FI (Finnish Scholarly Journals Online). URL: https://journal.fi/.

94.  Journals4Free. URL: https://library.gov.ua/svitovi-e-resursy/4400/journals4free/.

95. KDnuggets. URL: https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html.

96.  MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute). URL: https://www.mdpi.com/.

97.  MUSE Open Access Content. URL: https://about.muse.jhu.edu/muse/open-access-overview/

98.   OAIster.  URL: https://www.oclc.org/en/oaister.html.

99.  OAPEN (Open Access Publishing in European Networks).  URL: https://www.oapen.org/.

100.   Open Budget. URL: https://openbudget.gov.ua/.

101.   Open Corporates. URL: https://opencorporates.com/.

102.   Open Library. URL: https://openlibrary.org/.

103.   Open Ukrainian Citation Index (OUCI).  URL: https://ouci.dntb.gov.ua/.

104.   RePEc (Research Papers in Economics). URL: http://repec.org/.

105.   Re3data. URL: https://www.re3data.org/.

106.   Science.gov. URL: https://www.science.gov/.

107.   Scilit. URL: https://www.scilit.net/.

108.   Scopus. URL: https://www.scopus.com/.

109.   Spending. URL: https://spending.gov.ua/new/.

110.   Statcounter. URL: https://gs.statcounter.com/.

111.   Statista. URL: https://www.statista.com/.

112.   Trove. URL: https://trove.nla.gov.au/.

113.   Unicheck: Сервіс перевірки на академічний плагіат. Офіційний сайт ЛНТУ. URL: https://lntu.edu.ua/uk/unicheck-servis-perevirky-na-akademichnyy-plahiat.

114.   Unicheck Україна. Простими словами про плагіат. URL: https://www.youtube.com/channel/UCjMPspaG1vsUm6hb7VVf0HA.

115.   VoxUkraine. URL: https://voxukraine.org/doslidzhennya/.

116.   Web of Science. URL: https://clarivate.com/products/web-of-science/.

117.   World Bank Open Data. URL: https://data.worldbank.org/.