- •1.Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования: метод Брауна.
- •2.Адаптивные методы среднесрочного прогнозирования модификация метода стохастической аппроксимации
- •3.Адаптивные методы среднесрочного прогнозирования: методы дисконтирования.
- •4.Адресация в сети Internet. Службы Internet.
- •5.Анализ барьеров входа-выхода
- •6.Вероятностная модель рынка с тремя состояниями.
- •7.Внутренняя норма доходности irr инвестиционного проекта
- •8.Восемь этапов проведения организационных изменений (Джон Коттер)
- •9.Генерация и удаление транзактов. Имитация обслуживания.
- •10.Графический метод решения антагонистической игры.
- •11.Графический метод решения задач линейного программирования
- •12.Двойственные задачи линейного программирования.
- •13.Дискретные функции. Непрерывные функции.
- •14.Дискриминантный анализ.
- •15.Задачи имитационного моделирования и принципы построения. Общий вид задачи имитационного моделирования.
- •2. Подготовка исходных данных
- •3. Выбор средств моделирования
- •4. Разработка программы модели
- •5. Проверка адекватности и корректировка модели
- •16.Имитация многоканальных устройств. Смешанная модель.
- •17.Инвестиционные проекты и их финансовые потоки. Основные оценки эффективности инвестиционного проекта.
- •18.Индекс доходности pi инвестиционного проекта.
- •19.Квазимонопольное поведение фирмы на рынке
- •20.Классификация информационных систем. Модели данных.
- •1.Реляционная модель данных или отношение "один к одному" (1:1).
- •2.Иерархическая модель данных или отношение "один ко многим" (1:n).
- •3.Сетевая модель данных или отношение "многие ко многим" (m:n).
- •21.Классификация средств информационных технологий по функциональному признаку. Case средства в информационных технологиях.
- •22.Классификация экспертных систем.
- •23.Кластерный анализ.
- •24.Максимин, минимакс и связывающее их неравенство.
- •25.Метод главных компонент.
- •26.Метод канонических корреляций.
- •27.Методология исследования отраслевых рынков.
- •28.Методы выбора управленческих решений с использованием моделей нелинейного программирования
- •29.Методы выделения тренда. Оценивание параметров трендовых моделей.
- •30.Множественный корреляционный анализ.
- •31.Множественный регрессионный анализ.
- •32.Модели авторегрессии.
- •33.Модели и алгоритмы дискретного программирования при управлении экономикой
- •34.Моделирование одноканальных систем массового обслуживания. Структура модели. Понятие транзакта.
- •35.Моделирование случайных чисел с равномерным распределением. Формирование случайных чисел с заданным законом распределения.
- •Метод аналитического преобразования случайных величин
- •Нормальное распределение.
- •Метод табличного преобразования случайных величин
- •36.Модель 4 сфер влияния: барьеры на пути перемен и стратегии их преодоления.
- •37.Модель делового цикла Самуэльсона-Хикса.
- •38.Модель динамического мультипликатора Кейнса.
- •39.Модель классического проведения организационных изменений.
- •40.Модель обзора четырех сфер влияния.
- •41.Модель перекрывающихся контрактов.
- •42.Модель перекрывающихся поколений: случай производственной функции типа Кобба-Дугласа и логарифмических предпочтений.
- •43.Модель управления запасами. Классификация затрат и формулы Уилсона
- •44.Неоклассическая модель экономического роста Солоу-Свэна.
- •45.Одноканальная модель с приоритетами. Одноканальная модель с различными типами транзактов.
- •46.Олигополия. Стратегическое взаимодействие фирм на рынке.
- •47.Оптимальный выбор решений на моделях линейного программирования
- •48.Основные задачи манипулирования данными в ходе управленческой деятельности.
- •49.Основные принципы поиска информации в Internet. Поисковые ресурсы Internet. Бизнес и Internet.
- •50.Основные формы представления данных в информационных технологиях.
- •51.Основные характеристики системы обслуживания с ожиданием
- •52. Основные характеристики системы обслуживания с отказом
- •53.Оценка монопольной власти фирм на рынке.
- •55.Оценка потерь общества от монополии.
- •56.Ошибки, часто совершаемые при проведении орг изменений на восьми этапах Коттера.
- •57.Парадигма «Структура – поведение - результат» и ее роль в исследовании отраслевых рынков.
- •58.Понятие антагонистической игры. Решение антагонистической игры.
- •59.Понятие седловой точки игры. Теорема о седловой точке.
- •60.Постановка задач оптимального выбора управленческих решений на статических моделях
- •61.Потоки платежей. Дисконтирование и приведенная стоимость потока. Устойчивость оценки приведенной стоимости потока.
- •62. Потоки требований и их характеристики.
- •63.Представление регулярно структурированных данных в текстовых формах.
- •64.Принципы построения и анализа имитационных моделей. Основные и вспомогательные события. Завершение моделирования. Таймер модельного времени.
- •65.Проверка гипотез о значениях параметров многомерной случайной величины.
- •66.Простые и сложные процентные ставки. Основные свойства и формулы.
- •67. Процедура «Поиск решения» и её применение для решения оптимизационных задач
- •68. Пуассоновский поток требований и его характеристики.
- •69.Регистраторы очередей. Передача транзактов
- •70.Реинжиниринг бизнес процессов на примере компании Kodak.
- •71.Сети эвм. Основные понятия. Классификация. Протоколы сети Internet.
- •72.Системы управления базами данных (субд). Структура субд.
- •73.Сравнительный анализ основных типов рыночных структур: совершенной конкуренции, монополии, монополистической конкуренции, олигополии. Индексы концентрации.
- •74.Средства и задачи формальной обработки данных.
- •75.Средства создания и сопровождения информационных систем.
- •76.Стационарные траектории и стационарные состояния динамической системы. Понятие устойчивости стационарного состояния.
- •77.Структура гипертекстового документа. Цвет и инструкции заголовка гипертекстового документа. Гиперссылки и форматирование гипертекстового документа. Пример простейшего сайта.
- •78.Структура процессов информационных технологий.
- •79.Структура ресурсов информационных технологий.
- •80.Структура средств информационных технологий.
- •81.Существование решения антагонистической игры в смешанных стратегиях.
- •82.Таймер модельного времени. Представление результатов моделирования.
- •83.Теневые цены (двойственные оценки) в задачах линейного программирования
- •84. Теоремы двойственности в линейном программировании
- •85. Технология разработки математических моделей оптимального управления экономикой
- •86.Точечные и интервальные оценки многомерных статистик.
- •87.Факторный анализ.
- •88.Финансовые ренты. Основные понятия и формулы.
- •89.Формирование видения компании: базовая идеология.
- •90.Характеристика симплекс-метода.
- •91.Ценовая дискриминация и ценовая политика фирмы на товарном рынке.
- •92.Чистый приведенный доход npv инвестиционного проекта.
- •93.Эконометрическое моделирование отраслевой функции затрат.
66.Простые и сложные процентные ставки. Основные свойства и формулы.
Ставка процента может применяться к одной и той же первоначальной сумме на протяжении всего срока вклада. В этом случае говорят о простых процентных ставках (простых процентах). Однако возможны и другие ситуации, когда ставка процента применяется не только к первоначальной сумме, но и к сумме процентных денег, начисленных ранее. В таком случае говорят о сложных процентных ставках (сложных процентах), или о капитализации процентов (начисление процентов на проценты).
Принцип финансовой эквивалентности: для сравнения денежных величин, относящихся к разным моментам времени, следует пересчитать (привести) их к одному и тому же времени.
Простые
процентные ставки
Если t1 i1, t2i2…
- простая
переменная ставка
Сложная процентная ставка
Годовые, квартальные, месячные сложные процентные ставки
Пусть
период начисления по процентной ставке
делится на
одинаковых
промежутков времени. Тогда процентная
ставка
,
связанная с этими промежутками,
определяется через ставку
в соответствии с соотношением:
(1+i’)m = (1+i)i = (1+i’)m – 1; i’ = (1+i)1/m - 1
Формулы, выражающие одну ставку через другую:
i= (1+i’)t/t’ – 1; i’ = (1+i)t’/t - 1
Характеристики роста по простым и сложным процентам
Если 0<t<1, то рост по простой больше, чем по сложной;
Если t=1, то они равны;
Если t>1 , то по сложной больше чем по простой.
С ростом t возрастает не только величина расхождения, но и скорость увеличения этого расхождения.
Связь между простыми и сложными ставками
Расчет продолжительности срока по сложным процентным ставкам
67. Процедура «Поиск решения» и её применение для решения оптимизационных задач
Процедуру поиска решения можно использовать для определения значений влияющих ячеек, которые соответствует экстремуму зависимой ячейки. Средство поиска решения MS Excel использует алгоритм нелинейной оптимизации Generalized Reduced Gradient, метод «ветвей и границ» для линейных и целочисленных задач оптимизации с ограничениями, симплекс-метод и другие вычислительные методы.
1 — целевая ячейка (установить макс./мин./данному значению). 2 — изменяемые ячейки. Изменяемые ячейки должны быть прямо или косвенно связаны с конечной ячейкой. Допускается задание до 200 изменяемых ячеек. Чтобы автоматически найти все ячейки, влияющие на формулу модели — кнопка «Предположить». 3 — ячейка с ограничениями. Виды ограничений: <=, =, >=, цел или двоич; в поле ограничение: число, ссылка на ячейку, имя ячейки, формула.
Параметры:
Максимальное время: интервал в секундах, ограничивающий время поиска решения задачи. Предельное число итераций: максимальное количество итераций, отводимое на достижение конечного результата. При достижении границы отведенного временного интервала или при выполнении отведенного числа итераций на экране появляется диалоговое окно Текущее состояние поиска решения. Относительная погрешность: чем меньше введенное число, тем выше точность результатов. Допустимое отклонение: необходимый допуск. Сходимость: относительного изменения, при достижении которого в последних пяти итерациях поиск решения прекращается — чем меньше это значение, тем выше точность результатов.
После выполнения поиска возможны следующие действия: 1) сохранить найденное решение; 2) восстановить исходные данные.
После нахождения оптимального решения предоставляются возможности анализа устойчивости и чувствительности модели. Три вида отчёта: отчёт по устойчивости, отчёт по результатам, отчёт по пределам.
Для оценки поведения системы в различных ситуациях можно провести параметрический анализ, причем изменение любого параметра с некоторым шагом может быть сохранено в виде сценария. Предусмотрены встроенные инструменты корректировки сценариев, а также формирования итогового отчета с результатами многовариантного исследования.
