математические модели в экономике (Учебное пособие «Математические модели в экономике», автор М. Г. Сидоренко, 2000 г вариант 11
. .docФакультет дистанционного обучения
Томский государственный университет
систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)
Кафедра (экономика)
Контрольная работа
по курсу «Математические модели в экономике»
(Учебное пособие «Математические модели в экономике»,
автор М. Г. Сидоренко, 2000 г.)
Выполнил:
студент ТМЦДО
гр.:
специальность 080502
г. Шарыпово
2011 г
Вариант №11![]()
Задание 1
Объем выпуска продукции Y зависит от количества вложенного труда x как функция Y(x)=1.5x2-x. Цена продукции v=10, p=290. Другие издержки не учитываются. Найти оптимальное количество вложенного труда.
Решение
Прибыль определяется: W = vY- px = 10(1,5x2 – x)- 290x
Воспользуемся соотношением v(df / df) = p, для нахождения оптимального объема производства: 10*1,5/(2x-1)=290.
Следовательно, x=38,8 – оптимальное количество вложенного труда.
Максимальная прибыль при x=38,8:
W=10*(1,5*38,82-38,8)-290*38,8=10941,6.
Выпуск продукции при x=38,8 равен Y=1,5*38,82-38,8=2219,36.
Задание 2
Даны зависимость спроса D и предложения S от цены. Найдите равновесную цену, при которой выручка максимальна и эту максимальную выручку. D=100-p; S=20+p.
Решение
Точка равновесия характеризуется равенством спроса и предложения, т.е. 100-p=20+p. Равновесная цена p*=40 и выручка при равновесной цене W(p*) = p* x D(p*) = p* x S(p*) = 40*(100-40)=2400
При цене p>p* объем продаж и выручка определяется функцией спроса, при p<p*- предложения. Необходимо найти цену p’, определяющую максимум выручки:

При p*(100-p) максимум достигается в точке p’=50 (определяем максимум через производную), выручка W(50)=50*(100-50)=2500.
При p*(20+p) максимум достигается в точке p’=10, выручка W(10)=10*(20+10)=300.
Таким образом, максимальная выручка W(p)=2500 достигается не при равновесной цене.
Задание 3
Найдите решение
матричной игры (оптимальные стратегии
и цену игры).
![]()
Решение
Решим игру
.
Сначала необходимо
проверить наличие Седловой точки, так
как если она есть, то решение игры ясно.
Седловой точки нет.
Обозначим оптимальную стратегию Первого Х
1 – Х,
искомую оптимальную стратегию Второго (y, 1-y). Выигрыш Первого есть случайная величина с таким рядом распределения:
![]()
Находим средний выигрыш за партию Первого – математической ожидание случайной величины W(x,y):
M(x,y)=3xy-3x(1-y)-2(1-x)y+1(1-x)(1-y)=3xy-3x+3xy-2y+2xy+1-x-y+xy=9xy-4x-3y+1=9x(y-4/9)-3(y-4/9)-1/3=9(y-4/9)(x-3/9)-1/3
Для нахождения оптимальных стратегий игроков необходимо, чтобы М(х,у*) <= М(х*,у*) <= М(х*,у). Это выполняется при x*= 1/3 и y*= 4/9, так как именно в этом случае M(x,4/9)=М(1/3,4/9)=М(1/3,y)=-1/3.
Следовательно, оптимальная стратегия

Задание 4
Для трехотраслевой
экономической системы заданы матрицы
коэффициентов прямых материальных
затрат
и вектор конечной продукции
.
Найти коэффициенты полных материальных
затрат двумя способами (с помощью формул
обращения невырожденных матриц и
приближенно), заполнить схему межотраслевого
баланса.
Решение
1. Определим матрицу коэффициентов полных материальных затрат по второму способу, учитывая косвенных затраты до 2-го порядка включительно. Запишем матрицу коэффициентов косвенных затрат 1-го порядка:

Матрицу коэффициентов 2-го порядка:

Таким образом, матрица коэффициентов полных материальных затрат приближенно равна:

Определим матрицу коэффициентов полных материальных затрат с помощью формул обращения невырожденных матриц (первый способ).
А) находи матрицу (Е-А):

Б) вычисляем определитель этой матрицы:

В) транспонируем матрицу (Е-А):

Г) находим алгебраические дополнения для элемента матрицы (Е-А)’:

Таким образом, присоединенная к матрице (Е-А) матрица имеет вид:

Д) находим матрицу коэффициентов полных материальных затрат:

2. Найдем величины валовой продукции трех отраслей (вектор X), используя формулу:

3. Составляем схему межотраслевого баланса, для получения первого квадранта нужно элементы первого столбца заданной матрицы А умножить на величину X1=688,2; элементы второго столбца матрицы А умножить на X2=613,5; элементы третьего столбца умножить на X3=555,5.
|
Производящие отрасли |
Потребляющие отрасли |
||||
|
1 |
2 |
3 |
Конечная продукция |
Валовая продукция |
|
|
1 2 3 |
0 275,3 137,6 |
122,7 122,7 61,3 |
55,5 55,5 166,6 |
510 160 190 |
688,2 613,5 555,5 |
|
Условно чистая продукция |
275,3 |
306,8 |
277,9 |
860 |
|
|
Валовая продукция |
688,2
|
613,5 |
555,5 |
|
1857,2 |
Задание 5
Проверить ряд y=75, 76, 78, 78, 79, 80, 79, 80, 78, 79 на наличие выбросов методом Ирвина, сгладить методом простой скользящей средней с интервалом сглаживания 3, методом экспоненциального сглаживания (а=0,1), представить результаты сглаживания графически, определите для ряда трендовую модель в виде полинома первой степени (линейную модель), дайте точечный и интервальный прогноз на три шага вперед.
Решение
А) Проверим ряд на наличие выбросов методом Ирвина. Метод Ирвина Служит для выявления аномальных уровней, т.е. – это отдельное значение временного ряда которое не отвечает потенциальным возможностям исследуемой экономической системы и которое, оставаясь в качестве значения уровня ряда, оказывает существенное влияние на значение основных характеристик временного ряда, и на трендовую модель.


Расчётные значения:
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
- |
0,62 |
1,23 |
0 |
0,62 |
0,62 |
0,62 |
0,62 |
1,23 |
0,62 |
Необходимо,
расчётные значения сравнить с табличными
критерия Ирвина
,
и если окажется, что расчётное больше
табличного, то соответствующее значение
уровня ряда считается аномальным.
Табличные значения для уровня значимости a=0,05, т.е. с 5% ошибкой:
|
n |
2 |
3 |
10 |
20 |
30 |
50 |
100 |
|
|
2,8 |
2,3 |
1,5 |
1,3 |
1,2 |
1,1 |
1 |
Таким образом, при
сравнении значений, обнаруживаем, что
аномальных уровней нет, т.е.
.
Б) Сгладим методом простой скользящей средней с интервалом сглаживания m=3:

|
t |
|
Метод
простой скользящей средней,
|
|
1 |
75 |
-- |
|
2 |
76 |
-- |
|
3 |
78 |
76,3 |
|
4 |
78 |
77,3 |
|
5 |
79 |
78,3 |
|
6 |
80 |
79 |
|
7 |
79 |
79,3 |
|
8 |
80 |
79,6 |
|
9 |
78 |
79 |
|
10 |
79 |
79 |
С) Сгладим экспоненциальным методом с а=0,1 – параметр сглаживания:

|
t |
|
Экспоненциальный
метод,
|
|
1 |
75 |
76,17 |
|
2 |
76 |
76,15 |
|
3 |
78 |
76,34 |
|
4 |
78 |
76,51 |
|
5 |
79 |
76,80 |
|
6 |
80 |
77,12 |
|
7 |
79 |
77,31 |
|
8 |
80 |
77,58 |
|
9 |
78 |
77,62 |
|
10 |
79 |
77,76 |
Д) Представим результаты графически:

Е) Определим для ряда трендовую модель в виде полинома первой степени (линейную модель):

Необходимо оценить адекватность и точность построения модели, т.е. необходимо выполнение следующих условий:
а) Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности:
![]()
Проверку случайности
уровней ряда проведем по критерию пиков,
должно выполняться:![]()

2,97<4 – Условие не выполняется, значит, свойства случайности ряда не выполняется. Модель считается неадекватной.
|
t |
Фактическое
|
Расчётное
|
Отклонение
|
Точки пиков |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
75 76 78 78 79 80 79 80 78 79 |
76,46 76,85 77,23 77,62 78,01 78,40 78,79 79,17 79,56 79,95 |
1,46 0,85 -0,77 -0,38 -0,99 -1,6 -0,21 -0,83 1,56 0,95 |
-- 0 0 1 0 1 1 0 1 -- |
|
55 |
782 |
782,04 |
0,04 |
4 |
б) Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения:


Необходимые условия:
![]()
Если эти условия выполняются одновременно, то гипотеза о характере распределения случайной компоненты принимается, если выполняется хотя бы одно из следующих неравенств:
![]()
то гипотеза о нормальном распределении отвергается, трендовая модель признаётся неадекватной.
1)![]()
2)![]()
Таким образом, ни одно из неравенств не выполняется, трендовая модель неадекватна, значит, дальнейшее исследование не имеет смысла. Но мы попробуем.
Ж) Точечный и интервальный прогноз на три шага вперед.
Точечный
11
= 76,07 + 0,388 * 11 = 80,34
12
= 76,07+ 0,388 * 12 = 80,73
13
= 76,07 + 0,388 * 13 = 81,11
Вычислим значения величины К путём их линейной экстраполяции приведённых имеющихся значений для числа уровней в ряду n = 11, 12, 13.
По таблице значений величина К для t = 10 (L = 1) K = 1,77
Для t = 11 (L= 1) K = 1,88
Для t = 12 (L= 2) K = 1,73
Для t = 13 (L= 3) K = 1,68
|
Время t |
Шаг L |
Точечный прогноз |
Доверительный интервал прoгноза |
|
|
Нижняя граница |
Верхняя граница |
|||
|
11 12 13
|
1 2 3 |
80,34 80,73 81,11
|
71,2 72,3 72,9 |
89,5 89,1 89,3 |
Определим среднюю квадратическую ошибку прогнозируемого показателя
((76,07 – 80,34) +(76,07 –
80,73)+(76,07 – 81,11))2
/ 10 –1,77
= -23,71, извлечём корень = 4,87
Ввиду того, что трендовая модель неадекватна выясним по формуле среднюю относительную ошибку аппроксимации по формуле:
![]()
а) для трендовой модели по методу простой скользящей средней:
1/8*(0,022+0,009+0,009+(-0,004)+0,005+0)*100%=0,5%
б) для трендовой модели по экспоненциальному способу:
1/10*(-0,0156+(0,0019)+0,021+0,019+0,028+0,036+0,021+0,0302+0,005 +0,016) *100%=1,59%
Можно выбрать для прогноза трендовую модель по методу простой скользящей средней, как наиболее точную.
Задание 6
Пункт по ремонту
квартир работает в режиме отказа и
состоит из двух бригад. Интенсивность
потока заявок
,
производительность пункта
.
Определить вероятность того, что оба
канала свободны, один канал занят, оба
канала заняты, вероятность отказа,
относительную и абсолютную пропускные
способности, средне число занятых
бригад.
Решение
Рассчитаем
коэффициент использования
- количество
заявок, поступающих за время использования
одной заявки.
Далее:
а) Вероятность того, что оба канала свободны:
![]()
б) Вероятность того, что один канала занят:
![]()
с) Вероятность того, что оба канала заняты:
![]()
Отсюда:
д) Вероятность отказа в заявке:
![]()
е) Относительная пропускная способность:
![]()
ж) Абсолютная пропускная способность:
![]()
з) Среднее число занятых бригад:
![]()
