
- •Предмет и задачи эконометрики. Примеры экономических задач, решаемых с помощью аппарата эконометрики.
- •Стохастическая зависимость и функциональная зависимости. Диаграмма рассеяния и линия регрессии. Аналитическое описание линии регрессии.
- •Эконометрическая модель: экзогенные и эндогенные переменные модели, параметры модели. Информационная база для построения модели на пространственных данных и временных рядах.
- •Функция линейной регрессии
- •Статистическое оценивание параметров парной линейной регрессии по методу наименьших квадратов: суть метода
- •Свойства мнк-оценок параметров парной линейной регрессии: теорема Гаусса-Маркова.
- •Проверка качества парной линейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •8. Прогнозирование на основе парной линейной регрессии. Доверительный интервал прогноза. Экономическая интерпретация параметров модели.
- •10. Проверка качества парной нелинейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •11. Прогнозирование на основе парной нелинейной регрессии (степенная функция). Экономическая интерпретация параметров парной регрессии в степенной форме связи.
- •13. Свойства мнк-оценок множественной линейной регрессии: теорема Гаусса-Маркова.
- •14. Проверка качества множественной линейной регрессии: значимость параметров, адекватность модели.
- •15. Понятие мультиколлинеарности факторов. Последствия наличия, диагностика мультиколлинеарности, методы устранения.
- •16. Прогнозирование на основе линейной и нелинейной (степенной) множественной регрессии. Экономическая интерпретация параметров регрессии.
- •17. Анализ зависимости между экономическими показателями на основе парной линейной регрессии.
- •18. Отличие методик построения регрессионной модели на временных рядах и пространственных данных: информационная база, набор статистических характеристик.
- •19. Понятие автокорреляции остатков модели. Критерии ее диагностики. Последствия автокорреляции остатков. Способы устранения автокорреляции.
- •20. Понятие гетероскедастичности остатков. Критерии ее диагностики. Последствия гетероскедастичности остатков. Способы устранения гетероскедастичности
- •Последствия гетероскедастичности
- •21. Структура временного ряда. Диагностика структуры ряда: графическое представление элементов структуры.
- •22. Построение трендовой линейной модели: факторы, общий вид, оценка параметров, статистические характеристики
- •23. Построение трендовой нелинейной модели: факторы, общий вид, оценка параметров, статистические характеристики
- •24. Выделение сезонной компоненты: суть методики. Пример сезонной компоненты на квартальных данных, на недельных данных
- •25. Понятие стационарного и нестационарного временного ряда: графическое представление. Приведение нестационарного временного ряда к стационарному виду.
- •26. Методика построения регрессионной модели на нестационарных временных рядах.
- •29. Отчетный моб как информацион. База моделей прогнозир-я отраслевых показ-лей промышленности: материально-вещественная структура моб.
- •30. Отчетный моб как информационная база моделей прогнозирования отраслевых показателей промышленности: финансовая структура моб
- •31. Коэффициенты прямых затрат: определение, эк. Смысл, методика расчета
- •32. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста цен на ресурсы.
- •33. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста заработной платы
- •34. Модель прогнозирования ценовых пропорций отраслей промышленности в условиях роста ставки косвенных налогов
- •40. Осн. Показатели сетевого планирования: сроки свершения событий, резервы события, время начала работы, время окончания работы.
- •41. Основные показатели сетевой модели: критические работы, критические события, критический срок, их интерпретация.
- •42. Календарный график работ (график Ганта): общий вид в контексте сетевой модели, его интерпретация.
- •43. Построение графика потребности в ресурсах: концепция расчета в контексте сетевой модели, его интерпретация.
- •44. Модели управления запасами как инструмент закупочной логистики: постановка задачи.
- •Расчет оптимальных параметров управления запасами
- •Модели теории игр как инструмент выбора оптимальной стратегии: постановка задачи.
- •Основные понятия и определения статистических игр: состояние природы, стратегии, платежная матрица, ее экономический смысл.
- •Характеристика условий неопределенности. Критерии принятия решений в условиях неопределенности.
- •Характеристика условий риска. Критерии принятия решений в условиях риска.
- •Модель формирования оптимальной инвестиционной программы при ограничениях бюджета.
- •Модель оптимизации производственной программы предприятия и ее модификации
- •Оптимизационная модель задачи развития и размещения производства
- •Модель оптимизации технологических процессов в промышленности
Модели теории игр как инструмент выбора оптимальной стратегии: постановка задачи.
Теория игр – это раздел исследования операций, изучающий процесс, в котором учувствуют две и более сторон, ведущих борьбу за реализацию своих интересов. Каждая из сторон преследует свою цель и используют некоторую стратегию, который может ввести к выигрышу или проигрышу в зависимости от поведения других игроков, которые могут ввести себя нейтрально или действовать логично с целью получения максимум выгоды.
Модели теории игр используются в том случае, когда при определенных условиях из нескольких альтернатив решения должна быть выбрана та альтернатива, которая лучше всего способствует осуществлению цели.
В экономике часто возникают ситуации, в которых интересы участвующих сторон противоположны. Такие ситуации называют конфликтными. Математическую модель конфликтной ситуации называют игрой. Стороны, участвующие в такой ситуации, называют игроками. Возможные действия игроков называют стратегиями. Если один из игроков не является сознательно действующим противником, то его называют природа, а соответствующие игры – игры с природой. В этом случае стратегиями природы будут ее возможные состояния.
В общем виде постановка задачи теории игр производится следующим образом:
Имеется некоторая операция, в которой участвуют две стороны А и В с противоположными интересами;
Имеются правила игры, регламентирующие результаты, к которым приводят возможные варианты действий сторон;
Результаты действий сторон (выигрыши) выражены в количественной форме и обозначены
Основные понятия и определения статистических игр: состояние природы, стратегии, платежная матрица, ее экономический смысл.
Специфическим видом игр, имеющих большое значение при анализе различных практических ситуаций, является Статистические игры.
В экономике часто возникают ситуации, в которых интересы участвующих сторон противоположны. Такие ситуации называют конфликтными. Математическую модель конфликтной ситуации называют игрой. Стороны, участвующие в такой ситуации, называют игроками. Возможные действия игроков называют стратегиями.
В них один из игроков является нейтральным, т. е. не ведет активного противодействия другому участнику игры, но хранит втайне свою стратегию. Обычно такого игрока называют «природой», окружающей средой или обстановкой, а соответствующие игры – играми с природой. Сознательно действующий игрок (его часто называют лицом, принимающим решения − ЛПР), может собрать дополнительную статистическую инфу о возможных состояниях природы.
Платежная матрица: это табличная форма записи функции выигрыша. Элемент матрицы, стоящий на пересечении выбранных строки и столбца, определяет выигрыш игрока А.
По виду функции выигрыша: Матричные (конечная игра 2 лиц с нулевой суммой, функция выигрыша задана в виде матрицы), Биматричные (для каждого из участников заданы свои матрицы выигрышей, игра с нулевой суммой) и Непрерывные (функция выигрыша является непрерывной).
|
|
… |
|
… |
|
|
|
… |
|
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
|
… |
|
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
|
… |
|
… |
|
Где А – строки, кот соответствуют стратегиям игрока, а столбцы – стратегии игрока В. Целью игроков явл выбор наиболее выгодных стратегий, доставляющих игроку А max выигрыш, а игроку В – min проигрыш.