Статистика

1. Методологічні засади статистики.

2. Статистичне спостереження.

3. Зведення і групування статистичних даних.

4. Узагальнюючі статистичні показники.

5. Аналіз рядів розподілу.

6. Аналіз концентрації, диференціації та подібності розподілів.

7. Статистичні методи вимірювання взаємозв'язків.

8. Аналіз інтенсивності динаміки.

9. Аналіз тенденцій розвитку та коливань.

10. Індексний метод.

11. Вибірковий метод.

12. Подання статистичних даних: таблиці, графіки, карти.

Топологія економічних структур

1. Комбінаторний аналіз. Правила суми та добутку. Складний вибір елементів. Основні комбінаторні з’єднання без повторень елементів: перестановки, сполучення та розміщення.

2. Основні комбінаторні з’єднання із повтореннями елементів: перестановки, сполучення та розміщення. Формула включення-виключення. Задачі про безлад та зустріч.

3. Неорієнтовані графи. Підграфи та ізоморфізм. Незалежні, домінуючі множини вершин та кліки.

4. Маршрути та зв’язність. Алгоритми пошуку найкоротших маршрутів.

5. Ейлерові цикли та графи. Критерій ейлеровості. Гамільтонові цикли та графи.

6. Дерева та остови. Остов мінімальної ваги. Алгоритми Прима та Краскала.

7. Планарність графів. Критерій Понтрягина-Куратовського. Алгоритм плоскої укладки графів.

8. Ографи. Зв’язність у орграфах. Конденсація, база та антибаза.

Економетрика

1. Основні положення кореляційно-регресійного аналізу. Метод найменших квадратів. Система нормальних рівнянь. Лінійна парна регресійна модель.

2. Нелінійні парні моделі: параболічна, гіперболічна, степенева та експоненційна. Засоби лініарізації.

3. Методи оцінки якості регресійної моделі. Надійні інтервали оцінок. Числові критерії адекватності моделі. Критерії Стьюдента та Фішера. Коефіцієнт детермінації.

4. Непараметричні методи аналізу взаємозв’язку. Коефіцієнти Фехнера, Спірмена та Кендалла.

5. Множинна регресія. Структура моделі та основні припущення при її побудові. Оцінювання моделі. Порівняння факторів за ступенем їх впливу. Економічний зміст коефіцієнтів регресії.

6. Регресійні залежності довільного типу. Модель Коба-Дугласа. Приклади застосування множинної лінійної регресії. Інтерпретація коефіцієнтів регресії.

7. Мультиколінеарність у регресії. Методи визначення мультиколінеарності. Шляхи позбавлення мультиколінеарності. Приклади оцінювання регресії з мультиколінеарними змінними.

3. Критерії оцінки вступного випробування Оцінка рівня знань з кожної дисципліни

Оцінка відмінно (20 балів). Студент має систематичні та глибокі знання навчального матеріалу, безпомилково виконав все завдання, які передбачені програмою курсу, засвоїв основну й ознайомився з додатковою літературою, викладає матеріал у логічній послідовності, робить самостійні узагальнення й висновки, наводить практичні приклади в контексті тематичного теоретичного матеріалу

Оцінка добре (10-15 балів). Студент добре засвоїв навчальний матеріал, виконав практичні завдання, допустив незначні помилки у формулюванні термінів, категорій, невеликі арифметичні помилки в розрахунках під час розв'язання практичних завдань.

Оцінка задовільно (5-10 балів). Студент засвоїв матеріал не в повному обсязі, дав неповні відповіді на поставлені теоретичні питання, припустився грубих помилок під час розв'язання практичного завдання.

Оцінка незадовільно (0-5 балів). Студент не засвоїв навчального матеріалу, дав неправильні відповіді на поставлені теоретичні питання, не вірно виконав розрахунки під час розв'язання практичних завдань

№	Назва дисципліни	Кількість балів
1	Економіка підприємства	10
2	Моделювання економіки	10
3	Прогнозування соціально-економічних процесів	10
4	Прикладні задачі моделювання економічних процесів	10
5	Інформаційні системи в економіці	10
6	Економічна кібернетика	10
7	Системи підтримки прийняття рішень	10
8	Статистика	10
9	Топологія економічних структур	10
10	Економетрика	10
Разом:		100