1.Основные понятия ИТ. КИТ.

Информационная технология –сочетание процедур, реализующих функции сбора, получения, накопления, хранения , обработки, анализа и передачи информации с использованием средств вычислительной техники. Иными словами, совокупность процессов циркуляции и переработки информации и описание этих процессов. Цель применения ИТ – снижение трудоёмкости использования информационных ресурсов. Под информационными ресурсами понимается совокупность данных, представляющих ценность для организации (предприятия) и выступающих в качестве материальных ресурсов. К ним относятся файлы данных, документы, тексты, графики, аудио и видео информация и др. Информационная система – это система предназначенная для хранения большого объёма инфрмации, быстрого поиска требуемой информации и её вывода в удобном для человека виде. КИТ – способы использования вычислительной техники, программного обеспечения, систем связи и данных, подлежащих приему, передаче, обработке и хранению, и отражающие реальную действительность или интеллектуальную деятельность во всех сферах жизни общества.

Корпоративная Информационная Система (КИС) — система, предназначенная для комплексной автоматизации всех видов хозяйственной деятельности компаний, а также корпораций, требующих единого управления.

2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.

Информационные технологии (ИТ) в экономике базируются на основе аппаратных средств и программных продуктов. Аппаратные средства:

Суперкомпьютеры – большие компьютеры для задач, требующих больших вычислений.

Мейнфреймы – большие компьютеры с высоким быстродействием и большими вычислительными ресурсами, способные обрабатывать большое количество данных и выполнять обработку запросов одновременно нескольких тысяч пользователей.

Серверы – компьютеры, служащие центральными узлами в компьютерных сетях. На серверах хранится информация, которой могут пользоваться все компьютеры, подключенные к сети.

Персональные компьютеры – используются одним человеком, независимо от других компьютеров.

Программные продукты делятся на:

Системные - операционная система; антивирусные программы; программы архивирования; программы обслуживания сети и др.

Прикладные - текстовые редакторы (Microsoft Word); системы машинной графики (учебные, научные, инженерные и др.); электронные таблицы (Microsoft Excel); СУБД (Microsoft Access), бухгалтерские программы (1С Бухгалтерия, Турбо Бухгалтер и др.); браузеры; обучающие программы и др.

Инструментальные - облегчают процесс создания новых программ для ЭВМ на конкретном языке программирования: Quck Basic; Turbo Basic; Visual Basic; Pascal; C++; Delphi и др.

3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.

Целевая функция - функция, экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей; показателем эффективности или критерием оптимальности. Ограничения - экономические возможности. Все это составляет математическую модель. Математическая модель задачи это отражение оригинала в виде функций, уравнений, неравенств, цифр и т. д. Модель задачи математического программирования включает: 1) совокупность неизвестных величин.; 2) целевую функцию (функцию цели, показатель эффективности, критерий оптимальности, функционал задачи и др.). Целевая функция позволяет выбирать наилучший вариант -из множества возможных. Наилучший вариант доставляет целевой функции экстремальное значение. Это может быть прибыль, объем выпуска или реализации, затраты производства, издержки обращения, уровень обслуживания или дефицитности, число комплектов, отходы и т. д. Математически ограничения выражаются в виде уравнений и неравенств. Их совокупность образует область допустимых решений (область экономических возможностей). Методы оптимизации: метод перебора, поразрядного поиска, метод деления пополам, метод золотого сечения.

4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.

Статистические методы прогнозирования — научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных. Для прогнозирования по временному ряду используют компьютерные программы — инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, Forecast Expert

Аппроксима́ция, или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). Среднеквадратическое отклонение или Стандартное отклонение — в теории вероятности и статистике наиболее распространенный показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.

5. Стандартные функции прогнозирования в Excel.

Линейная аппроксимация.

ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x). Вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям. То есть определяет прогнозируемое значение у для фиксированного значения х, не рассчитывая уравнение регрессии. ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст) Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Вычисляет прогнозируемое значение у, соответствующее заданному массиву х значений по существующим х и у значениям. В отличие от предсказ, тенденция позволяет рассчитать значения н для массива значений х.