- •Экономико-математическое моделирование
- •Содержание
- •Общие замечания к изучению курса «Экономико-математическое моделирование» и выполнению контрольной работы
- •I. Основная
- •II. Рекомендованная (дополнительная)
- •Программа курса
- •Тема 1. Концептуальные аспекты математического моделирования экономики
- •Тема 2. Методы решения задач линейного программирования
- •Тема 3. Теория двойственности и анализ линейных моделей оптимизационных задач
- •Тема 4. Транспортная задач линейного программирования
- •Тема 5. Задача динамического программирования
- •Тема 6. Методы решения специальных задач разных разделов математического программирования
- •Тема 7. Матричные методы анализа и исследования экономики
- •Тема 8. Классическая линейная регрессионная модель и ее связь с обобщенной эконометрической моделью
- •Тема 9. Построение обобщенной эконометрической модели
- •Тема 10. Эконометрические модели на основе системы одновременных уравнений
- •Тема 11. Сущность, анализ риска в экономике и предпринимательстве, методы его измерения
- •Примеры решений задач для выполнения расчётно-графических работ
- •Составление математических моделей задач линейного программирования
- •1.1. Процесс принятия решений и его основные этапы
- •Математическая модель злп составляется по схеме:
- •1.2. Задача оптимального выпуска продукции
- •1.3. Задача о рационе
- •1.4. Задача о раскрое материала
- •1.5. Транспортная задача
- •1.6. Задача о назначении
- •2. Графическое решение простейших задач линейного программирования
- •Выделяем одз — пятиугольник oabcd. Строим вектор – направление наибольшего возрастания функции z.
- •Выпишем алгоритм графического решения злп
- •Рассмотрим методику графического решения злп с помощью winqsb.
- •6. В появившуюся таблицу вводим числовые коэффициенты задачи.
- •Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •Результат записываем на месте первой строки в новую симплекс-таблицу.
- •Получили второе опорное решение.
- •Выпишем алгоритм симплексного метода
- •4. Двойственные задачи линейного программирования. Экономико-математический анализ задачи линейного программирования Сформулируем правило составление двойственных задач
- •Правило составление двойственных задач
- •5. Метод искусственного базиса (м - метод)
- •6. Транспортная задача
- •Заполняем новую таблицу.
- •Получили третий план.
- •Рассмотрим методику решения транспортной задачи с помощью winqsb.
- •Получили решение в виде таблицы
- •7. Многофакторные линейные эконометрические модели
- •8. Производственные функции в эконометрии
- •9. Оценка риска
- •9.1. Определение риска
- •1) Риск–это ситуационная характеристика деятельности любого производителя, отображающая неопределённость её исхода и её возможные неблагоприятные последствия в случае неуспеха.
- •9.2. Склонность, несклонность к риску, ожидаемая полезность
- •9.3. Система количественных оценок экономического риска
- •9.4. Систематический риск
- •Шкалы рисков
- •3. . Таблица 9.7
- •9.6. Нахождение оптимальной структуры портфеля с помощью компьютера
- •Рассмотрим методику решения задач квадратичного программирования с помощью winqsb.
- •Контрольные задания
- •Задание 2. Решить графически задачу линейного программирования
- •Задание 3. Симплексный метод
- •Задание 4. Метод искусственного базиса
- •Задание 5. Транспортная задача
- •Данные к заданию 7
- •Задание 8. Портфель ценных бумаг
- •Заключение
- •2. Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01(двухсторонний)
- •3. Критические значения корреляции для уровневой значимости
- •4. Значения статистик Дарбина - Уотсона dL dL при
- •83055, М.Донецьк, вул. Університетська, 24
- •83055, М.Донецьк, вул. Університетська, 24
2. Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01(двухсторонний)
Число степеней свободы d.f |
|
Число степеней свободы d.f |
|
||||
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,1 |
0,05 |
0,01 |
||
1 |
6,314 |
12,71 |
63,657 |
18 |
1,734 |
2,101 |
2,8784 |
2 |
2,92 |
4,303 |
9,9248 |
19 |
1,729 |
2,093 |
2,8609 |
3 |
2,353 |
3,183 |
5,8409 |
20 |
1,725 |
2,086 |
2,8453 |
4 |
2,132 |
2,776 |
4,6041 |
21 |
1,721 |
2,08 |
2,8314 |
5 |
2,015 |
2,571 |
4,0321 |
22 |
1,717 |
2,074 |
2,8188 |
6 |
1,943 |
2,447 |
3,7074 |
23 |
1,714 |
2,069 |
2,8073 |
7 |
1,895 |
2,365 |
3,4995 |
24 |
1,711 |
2,064 |
2,7969 |
8 |
1,86 |
2,306 |
3,3554 |
25 |
1,708 |
2,06 |
2,7874 |
9 |
1,833 |
2,262 |
3,2498 |
26 |
1,706 |
2,056 |
2,7787 |
10 |
1,813 |
2,228 |
3,1693 |
27 |
1,703 |
2,052 |
2,7707 |
11 |
1,796 |
2,201 |
3,1058 |
28 |
1,701 |
2,048 |
2,7633 |
12 |
1,782 |
2,179 |
3,0545 |
29 |
1,699 |
2,045 |
2,7564 |
13 |
1,771 |
2,16 |
3,0123 |
30 |
1,697 |
2,042 |
2,75 |
14 |
1,761 |
2,145 |
2,9768 |
40 |
1,684 |
2,021 |
2,7045 |
15 |
1,753 |
2,132 |
2,9467 |
60 |
1,671 |
2 |
2,6603 |
16 |
1,746 |
2,12 |
2,9208 |
120 |
1,658 |
1,98 |
2,6174 |
17 |
1,74 |
2,11 |
2,8982 |
|
1,645 |
1,96 |
2,5758 |
3. Критические значения корреляции для уровневой значимости
0,05 и 0,01
d.f. |
=0,05 |
= 0,01 |
d.f. |
= 0,05 |
= 0,01 |
1 |
0,996917 |
0,9998766 |
17 |
0,4555 |
0,5751 |
2 |
0,95 |
0,99 |
18 |
0,4438 |
0,5614 |
3 |
0,8783 |
0,95873 |
19 |
0,4329 |
0,5487 |
4 |
0,8114 |
0,9172 |
20 |
0,4227 |
0,5368 |
5 |
0,7545 |
0,8745 |
25 |
0,3809 |
0,4869 |
6 |
0,7067 |
0,8343 |
30 |
0,3494 |
0,4487 |
7 |
0,6664 |
0,7977 |
35 |
0,3246 |
0,4182 |
8 |
0,6319 |
0,7646 |
40 |
0,3044 |
0,3932 |
9 |
0,6021 |
0,7348 |
45 |
0,2875 |
0,3721 |
10 |
0,576 |
0,7079 |
50 |
0,2732 |
0,3541 |
11 |
0,5529 |
0,6835 |
60 |
0,25 |
0,3248 |
12 |
0,5324 |
0,6614 |
70 |
0,2319 |
0,3017 |
13 |
0,5139 |
0,6411 |
80 |
0,2172 |
0,283 |
14 |
0,4973 |
0,6226 |
90 |
0,205 |
0,2673 |
15 |
0,4821 |
0,6055 |
100 |
0,1946 |
0,254 |
16 |
0,4683 |
0,5897 |
|
|
|
Для простой корреляции d.f. на 2 меньше, чем число пар вариантов; в случае частной корреляции необходимо также вычесть число исключаемых переменных.