
- •Понятие, предмет, методы, этапы экономико-математического моделирования.
- •Понятие экономико-математических моделей и их типы.
- •Этапы построения экономико-математических моделей.
- •15,Классификация экономико-математических моделей.
- •Виды систем моделей.
- •Понятие «информация» и её использование в моделировании
- •Информационные модели: понятие, сущность.
- •Понятие линейного программирования.
- •Метод графического решения задач линейного программирования.
- •Симплекс-метод линейного программирования.
- •Нелинейные методы программирования.
- •Понятие оптимальности в экономико-математическом моделировании.
- •Критерии в экономико-математическом моделировании.
- •Экономические свойства оптимальности.
- •Классификация экономико-математических моделей.(4)
- •Статистические ряды распределения.
- •Статистическая сводка, её организация и техника.
- •Сущность и виды группировок.
- •Статистические таблицы.
- •Абсолютные величины, их виды и значение.
- •Виды абсолютных величин:
- •Формы учета абсолютных величин:
- •Понятие относительных величин, виды и способы их расчёта.
- •Виды относительных величин
- •Сущность и значение средних величин.
- •Виды средних величин и способы их расчёта.
- •Средняя арифметическая (простая и взвешенная)
- •Свойства средней арифметической
- •Средняя гармоническая
- •Показатели вариации и способы их расчёта.
- •Виды дисперсий и правила их сложения.
- •Правило сложения дисперсий
- •Понятие о рядах динамики, сопоставимость статистических величин в рядах динамики.
- •Показатели динамического ряда, методика их расчёта.
- •Средние показатели ряда динамики.
- •Методы выявления тенденций в динамических рядах.
- •Индивидуальные и общие индексы.
- •Формы индексов. Агрегатные индексы и их веса.
- •Средние индексы.
- •Система взаимосвязанных индексов. Факторный анализ.
- •Индексы средних величин. Индексы переменного и постоянного состава.
- •Понятие корреляционного анализа.
- •Виды корреляционной связи.
- •Статистическое измерение корреляционной взаимосвязи.
- •Организация процесса построения пространственных моделей.
- •Спецификация моделей.
- •Метод наименьших квадратов (мнк).
- •Фиктивные переменные.
- •Предпосылки метода наименьших квадратов.
Информационные модели: понятие, сущность.
Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.Информационные модели нельзя потрогать или увидеть, они не имеют материального воплощения, потому что строятся только на информации. Информационная модель — совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.
Понятие линейного программирования.
Линейное программирование – это направление математического программирования, изучающее методы решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными и линейным критерием.
Необходимым условием постановки задачи линейного программирования являются ограничения.
Сущность линейного программирования состоит в нахождении точек наибольшего или наименьшего значения некоторой функции при определенном наборе ограничений, налагаемых на аргументы и образующих систему ограничений, которая имеет, как правило, бесконечное множество решений. Каждая совокупность значений переменных (аргументов функции F), которые удовлетворяют системе ограничений, называется допустимым планом задачи линейного программирования. Функция F, максимум или минимум которой определяется, называется целевой функцией задачи. Допустимый план, на котором достигается максимум или минимум функции F, называется оптимальным планом задачи.
Задачей линейного программирования (ЗЛП) является выбор из множества допустимых планов наиболее выгодного (оптимального).
В общей постановке задача линейного программирования выглядит следующим образом:
Имеются какие-то переменные х = (х1 , х2 , … хn ) и функция этих переменных f(x) = f (х1 , х2 , … хn ), которая носит название целевой функции. Ставится задача: найти экстремум (максимум или минимум) целевой функции f(x) при условии, что переменные xпринадлежат некоторой области G:
В зависимости от вида функции f(x) и области G и различают разделы математического программирования: квадратичное программирование, выпуклое программирование, целочисленное программирование и т.д. Линейное программирование характеризуется тем, что а) функция f(x) является линейной функцией переменных х1 , х2 , … хn б) область G определяется системой линейных равенств или неравенств.
Метод графического решения задач линейного программирования.
Если в задаче линейного программирования ограничения заданы в виде неравенств с двумя переменными, то задача может быть решена графически. Графический метод решения ЗЛП состоит из этапов: 1.Стоится многоугольная область допустимых решений ЗЛП. 2.Строится вектор-градиент целевой функции. Начало в т.О(0,0), а вершина в т.(df/dx1; df/dx2)=(C1;C2). 3.Строим линию уровня c1x1+c2x2=a, a=const. Линия уровня это прямая перпендикулярная вектору-градиенту. Передвигаемся в направлении этого вектора. В случае максимизации ЦФ до тех пор, пока не покинет ОДР. Предельная точка ОДР при этом движении и является точкой max ЦФ. 4.Для нахождения координат указанной предельной точки, достаточно решить 2 уравнения прямых, получаемых из соответствующих ограничений и дающих в пересечении точку max. Значение ЦФ найденное в этой точке является max. При минимизации ЦФ линия уровня перемещается в направлении противоположном вектору-градиенту.