- •Введение
- •Глава 1. Оптимизационные экономико-математические модели
- •1.1. Общая задача оптимизации. Примеры задач линейного программирования
- •1.1.1. Задача оптимального использования ресурсов (задача о коврах)
- •Экономико-математическая модель задачи
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.2. Графический метод решения задач линейного программирования
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.3. Технология решения задач линейного программирования с помощью надстройки поиск решения в среде excel
- •1.3.1. Общие сведения о работе с табличным процессором Excel
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.4. Двойственность в задачах линейного программирования. Анализ полученных оптимальных решений
- •Решение
- •Содержание отчета по результатам
- •Содержание отчета по устойчивости
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.5. Специальные задачи линейного программирования
- •1.5.1. Задачи целочисленного программирования
- •Экономико-математическая модель задачи
- •Решение задачи целочисленного программирования с помощью средства Excel Поиск решения
- •1.5.2. Транспортная задача и ее реализация в среде Excel
- •Применение транспортных моделей к решению некоторых экономических задач
- •Решение
- •1.31. Диалоговое окно Результаты поиска решения
- •1.5.3. Задача о назначениях
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.6. Возможные ошибки при вводе условий задач линейного программирования
- •Глава 2. Балансовые модели
- •2.1. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса (модель Леонтьева)
- •2.2. Межотраслевые балансовые модели в анализе экономических показателей
- •Решение
- •2.3. Модель международной торговли (линейная модель обмена)
- •Решение
- •2.4. Модель неймана
- •Вопросы и задачи для самостоятельного решения
- •Глава 3. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических процессов с использованием временных рядов
- •3.1. Основные понятия и определения
- •3.1.1. Требования к исходной информации
- •3.1 .2. Этапы построения прогноза по временным рядам
- •2. Построение моделей
- •3. Оценка качества построенных моделей
- •4. Построение точечных и интервальных прогнозов
- •Установка Пакета анализа
- •Решение
- •Решение задачи с помощью Пакета анализа Excel
- •Решение
- •3.3. Анализ временных рядов с помощью инструмента мастер диаграмм
- •Построение линий тренда
- •График временного ряда Индекс потребительских расходов
- •Решение
- •Вопросы и задачи для самостоятельного решения
- •Глава 4. Аудиторная работа «Решение задач линейного программирования с использованием Microsoftt Excel»
- •4.1. Руководство к выполнению аудиторной работы
- •4.2. Инструкция по использованию Microsoft Excel при решении задач линейного программирования
- •2) В окне Поиск решения запустить задачу на решение;
- •3) В окне Результат выбрать формат вывода решения.
- •4.3. Порядок выполнения работы
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Примерные вопросы на защите работы
- •Приложение 1
- •Василий Васильевич леонтьев
- •5 Августа 1906 г. - 5 февраля 1999 г.
- •Леонид Витальевич канторович
- •19 Января 1912 г. - 7 апреля 1986 г.
- •Оглавление
- •Глава 1. Оптимизационные экономико-математические модели
- •Глава 2. Балансовые модели
- •Глава 3. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических процессов с использованием временных рядов
- •Глава 4. Аудиторная работа «решение задач линейного программирования с использованием microsoft excel»
Оглавление
Введение
Глава 1. Оптимизационные экономико-математические модели
1.1. ОБЩАЯ ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ. ПРИ МЕРЫ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
1.1.1. Задача оптимального использования ресурсов (задача о коврах)
1.1.2. Задача о размещении производственных заказов
1.2. ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
1.3. ТЕХНОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ НАДСТРОЙКИ ПОИСК РЕШЕНИЯ В СРЕДЕ EXCEL
1.3.1. Общие сведения о работе с табличным процессором Excel
1.4. ДВОЙСТВЕННОСТЬ В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ. АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ
Задачи для самостоятельного решения
1.5. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИР0ВАНИЯ
1.5.1. Задачи целочисленного программирования
1.5.2. Транспортная задача и ее реализация в среде Excel
1.5.3. Задача о назначениях
1.6. ВОЗМОЖНЫЕ ОШИБКИ ПРИ ВВОДЕ УСЛОВИЙ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Вопросы и задачи для самостоятельного решения
Глава 2. Балансовые модели
2.1. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА (МОДЕЛЬ ЛЕОНТЬЕВА)
2.2. МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ БАЛАНСОВЫЕ МОДЕЛИ В АНАЛИЗЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
2.3. МОДЕЛЬ МЕЖДУНАРОДНОЙ ТОРГОВЛИ (ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ ОБМЕНА)
2.4. МОДЕЛЬ НЕЙМАНА
Вопросы и задачи для самостоятельного решения
Глава 3. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических процессов с использованием временных рядов
3.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
3.1.1. Требования к исходной информации
3.1.2. Этапы построения прогноза по временным рядам
3.2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НАДСТРОЙКИ EXCEL АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
3.3. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПОМОЩЬЮ ИНСТРУМЕНТА МАСТЕР ДИАГРАММ
Вопросы и задачи для самостоятельного решения
Глава 4. Аудиторная работа «решение задач линейного программирования с использованием microsoft excel»
4.1. РУКОВОДСТВО К ВЫПОЛНЕНИЮ АУДИТОРНОЙ РАБОТЫ
4.2. ИНСТРУКЦИЯ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ MICROSOFT EXCEL ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
4.3. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ
4.4. ВАРИАНТЫ
Примерные вопросы на защите работы
Приложение 1
НОБЕЛЕВСКИЕ ЛАУРЕАТЫ ПО ЭКОНОМИКЕ...
Приложение 2
Таблица П-1. Значения F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05
Таблица П-2. Значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двусторонний)
Таблица П-3. Статистические таблицы критических уровней при уровне значимости 0,05
Литература
Таблица П-2. Значения t-критерия Стьюдента при уровне
значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двусторонний)
Число степеней свободы df |
α |
Число степеней свободы df |
α |
||||
0,10 |
0,05 |
0,01 |
0,10 |
0,05 |
0,01 |
||
1 |
6,313 |
12,706 |
63,657 |
18 |
1,7341 |
2,1009 |
2,8784 |
2 |
2,9200 |
4,3027 |
9,9248 |
19 |
1,7291 |
2,0930 |
2,8609 |
3 |
2,3534 |
3,1825 |
5,8409 |
20 |
1,7247 |
2,0860 |
2,8453 |
4 |
2,1318 |
2,7764 |
4,6041 |
21 |
1,7207 |
2,0796 |
2,8314 |
5 |
2,0150 |
2,5706 |
4,0321 |
22 |
1,7171 |
2,0739 |
2,8188 |
6 |
1,9432 |
2,4469 |
3,7074. |
23 |
1,7139 |
2,0687 |
2,8073 |
7 |
1,8946 |
2,3646 |
3,4995 |
24 |
1,7109 |
2,0639 |
2;7969 |
8 |
1,8595 |
2,3060 |
3,3554 |
25 |
1,7081 |
2,0595 |
2,7874 |
9 |
1,8331 |
2,2622 |
3,2498 |
26 |
1,7056 |
2,0555 |
2,7787 |
10 |
1,8125 |
2,2281 |
3,1693 |
27 |
1,7033 |
2,0518 |
2,7707 |
11 |
1,7959 |
2,2010 |
3,1058 |
28 |
1,7011 |
2,0484 |
2,7633 |
12 |
1,7823 |
2,1788 |
3,0545 |
29 |
1,6991 |
2,0452 |
2,7564 |
13 |
1,7709 |
2,1604 |
3,0123 |
30 |
1,6973 |
2,0423 |
2,7500 |
14 |
1,7613 |
2,1448 |
2,9768 |
40 |
1,6839 |
2,0211 |
2,7045 |
15 |
1,7530 |
2,1315 |
2,9467 |
60 |
1,6707 |
2,0003 |
2,6603 |
16 |
1,7459 |
2,1199 |
2,9208 |
120 |
1,6577 |
1,9799 |
2,6174 |
17 |
1,7396 |
2,1098 |
2,8982 |
00 |
1,6449 |
1,9600 |
2,5758 |
Таблица П-3. Статистические таблицы критических уровней
при уровне значимости 0,05
Количество наблюдений |
Первый коэффициент автокорреляции, r(1) |
Модель |
Граница RS-критерия |
||||
однопараметрическая (m = 1) |
двухпараметрическая (m = 2) |
нижняя |
верхняя |
||||
d1 |
d2 |
d1 |
d2 |
||||
10 |
0,360 |
- |
- |
- |
- |
2,67 |
3,69 |
15 |
0,328 |
1,08 |
1,36 |
0,95 |
1,54 |
2,96 |
4,14 |
20 |
0,300 |
1,20 |
1,41 |
1,10 |
1,54 |
3,18 |
4,49 |
25 |
0,276 |
1,28 |
1,45 |
1,20 |
1,55 |
3,34 |
4,71 |
30 |
0,257 |
1,35 |
1,49 |
1,28 |
1,57 |
3,47 |
4,89 |