- •1. Алгоритм аналізу економічного ризику
- •2. Алгоритм графічного розв’язання задачі нелінійного програмування
- •3. Алгоритм Дарбіна-Уотсона
- •4. Алгоритм економіко-математичного моделювання
- •5. Алгоритм розв’язання м-задачі
- •6. Алгоритм симплекс-методу
- •7. Алгоритм усунення гетероскедастичності
- •8. Алгоритм утворення спряженої задачі лінійного програмування
- •9. Алгоритм Фаррара-Глобера
- •10. Системний аналіз економічного ризику
- •11. Біфуркація економічних процесів
- •12. Взаємне розташування одр і опорної прямої при графічному розв’язані задачі лп
- •13. Види економічного ризику
- •14. Визначення моделювання, його типи.
- •15. Властивості оцінок на підставі мнк
- •16. Властивості простої вибіркової лінійної регресії.
- •17. Властивості спряжених задач лп
- •18 Гетероскедастичність: причини, наслідки
- •20. Глобальні складові мат. Моделювання: роль і призначення
- •23. Двоїстий симплекс метод
- •24. Деталізувати кроки емм.
- •25. Деякі рубрики класифікації математичних моделей
- •26. Диверсифікація економічного ризику
- •27. Довірчий інтервал індивідуального значення залежної змінної
- •28. Дослідження розв’язків задачі лінійного програмування
- •29. Економіко-математичне моделювання та його етапи
- •30. Економічне тлумачення математичної моделі двоїстої задачі лп.
- •31. Економічний зміст двоїстої злп.
- •32. Економічний ризик та його види.
- •33. Елементи теорії злп.
- •34. Емерджентність: розкрити зміст, навести приклад.
- •38. Зведення задачі дробово-лінійного програмування до лінійного.
- •40. Інтервальні оцінки коефіцієнтів лінійного рівняння регресії.
- •41. Ітеративність емм.
- •42. Кваліфікаційна система ризиків
- •43.Кількісні показники ризику
- •44.Кількісні чинники ризику.
- •45. Класифікація ризику
- •46. Коеф. Детермінації: суть, обчислення, роль
- •47. Коеф. Кореляції: обчисл., тлумачення, зміст
- •48. Комплексна оцінка ек. Ризику
- •49. Концептологія емм,концепції мат.Моделювання
- •50. Крива економічного ризику.
- •51. Критерій методу найменших квадратів
- •52. Критерій Стьюдента
- •53. Критерій Фішера
- •55. Математична модель задачі лінійного програмування, її економічний зміст.
- •56. Метод Ейткена
- •57. Методи кількісних оцінок економічного ризику
- •58. Множинна лінійна регресія
- •59. Множники Лагранжа
- •60. Мультиколінеарність: причини явища, його наслідки
- •61. Обумовленість економіко-математичного моделювання
- •63. Означення моделі, її вербалізація. Типи мат. Моделей
- •64. Означення системи. Притаманні риси соц.-ек. Системи.
- •65. Основна нерівність теорії двоїстості
- •66. Основні припущення для парної лінійної регресії
- •67.Особливості побудови математичної моделі економічного явища чи процесу.
- •68.Охарактеризувати етап якісного аналізу моделі
- •69. Охарактеризувати етапи економіко-математичного моделювання
- •70. Переваги математичного моделювання як засобу пізнання
- •71. Перевірка лінійної регресійної моделі на адекватність
- •72. Передумови появи економ мат моделювання, як сучасного методу пізнання
- •73. Перша теорема двоїстої задачі лінійного програмування,її економ тлумачення
- •74. Підготовка економічної інформації для моделювання, її особливості
- •75. Подолання мультиколінеарності
- •76. Поняття соціально-економічної системи, її характеристика
- •77. Послідовність оцінки економічного ризику
- •78.Правила побудови двоїстих задач.
- •79. Практичні задачі емм.
- •80. Прийняття управлінських рішень, як сфера застосування результатів моделювання
- •81. Принципи аналізу економічного ризику.
- •82. Принципи моделювання, зокрема екон.-математичного моделювання, його причинність.
- •83. Ризик як економічна категорія.
- •84. Рівняння парної лінійної регресії.
- •85. Розв’язати задачу лінійного програмування симплекс методом
- •86. Розширена задача лінійного програмування
- •87.Складові екон-мат моделювання та взаємозв’язок між ними
- •88.Статистична побудова кривої ризику
- •90. Сутність економічного ризику та причини його появи
- •91. Сутність регресійного аналізу (економетричного моделювання)
- •92. Сутність цілочислового програмування, графічне розв’язання
- •93. Друга теорема теорії двоїстої задачі лінійного програмування
- •94. Схема перевірки гіпотез стосовно коефіцієнтів лінійного рівняння регресії.
- •95.Теорія графічного розв’язання задачі лінійного програмування
- •96.Технологія економіко-математичного моделювання
- •97.Типологія математичних моделей економічних процесів та явищ.
- •98.Тлумачення результатів моделювання.
- •100. Умови застосування класичного симплекс-методу
- •101.Умови Куна-Такера.
- •102.Управління економічним ризиком.
- •103. Форми запису задачі лінійного програмування, охарактеризувати їх.
- •104. Явище автокореляції: причини, наслідки.
- •105. Явище емерджентності.
- •106. Явище синергетики в економіці.
- •108. Якісні чинники економічного ризику.
79. Практичні задачі емм.
В математичному програмуванні сформовано певний набір класичних постановок задач, економіко-математичні моделі яких широко використовуються в практичних дослідженнях економ. проблем.
Задача визначення оптимального плану виробництва: для деякої виробничої системи необхідно визначити план випуску кожного виду продукції за умови найкращого способу використання ресурсів. У процесі в-цтва задіяний визначений набір ресурсів: сировина, труд. ресурси, техн. обладнання і ін. Відомі загальні запаси ресурсів, норми витрат кожного ресурсу та прибуток з од. реалізованої продукції. Задаються також за потреби обмеження на обсяги виробництва продукції у певних співвідношеннях. Критерії оптимальності: максимум прибутку, максимум товарної прод., мінімум витрат ресурсів.
Задача про “дієту”: деякий раціон скл. з кількох видів прод. Відомі в-сть од. кожного компонента, к-сть необхідних речовин, вміси поживної речовини. Треба знайти оптимальний раціон. Критерій оптимальності: мінімальна вартість раціону.
Транспортна задача: розгляд. певна к-сть пунктів в-цтва та споживання деякої однорідної продукції. Відомі обсяги виготовленої продукції в кожному пункті в-цтва та потреби кожного пункту споживання. Також задана матриця, елементи якої є вартістю транспортування од. продукції з кожного пункту в-цтва до кожного пункту споживання. Необхідно визначити оптимальні обсяги перевезень продукції, за яких були б найкраще враховані необхідності вивезення продукції від виробників та забезпечення вимог споживачів. Критерій оптимальності: мінімальна сумарна в-сть перевезень, мінімальні сумарні витрати часу.
80. Прийняття управлінських рішень, як сфера застосування результатів моделювання
На етапі аналізу чисельних результатів, перш за все, розв'язується найважливіше питання про правильність і повноту результатів моделювання і застосування їх як в практичній діяльності, так і в цілях удосконалення моделі. Тому в першу чергу повинна бути проведена перевірка адекватності моделі по тих властивостях, які вибрані як істотні (проведені верифікація і валідація моделі). Застосування чисельних результатів моделювання в економіці направлено на рішення практичних задач (аналіз економічних об'єктів, економічне прогнозування розвитку господарських і соціальних процесів, виробітку управлінських рішень на всіх рівнях господарської ієрархії).
81. Принципи аналізу економічного ризику.
Коли говорять про необхідність урахування ризику в певному виді економічної д-сті, мають на увазі інтереси суб'єктів, котрі беруть участь у ньому; замовника, інвестора, виконавця, покупця, страхову компанію. Для аналізу ринку викор. критерії:
1.збитки від ризику незалежні один від одного;
2.збитки за одним напрямом із портфеля ризиків не обов'язково збільшують імовірність збитків за іншим;
3.максимально можливі збитки не повинні перевищувати фінанс. можливостей суб'єктів, що беруть участь у даній д-сті.
Аналіз ризику проводять у такій послідовності:
Визначення внутр. та зовн.чинників, що збільш. чи зменш. ступінь певного виду ризику;
Аналіз виявлених чинників;
Оцінювання певного виду ризику за двома підходами: a) визн. фінанс. доцільності;
b) визн. економ. доцільності;
4. встановлення допустимого ступеня ризику;
5. аналіз окремих операцій щодо обраного ступеня ризику;
6. розробка заходів щодо зниження ступеня ризику;
Всі менеджери зацікавлені в уникненні значних збитків. За умов нестабільної ситуації вони змушені враховувати всі можливі наслідки дій своїх конкурентів, а також змін у ринк. ситуації. Аналіз ризиків поділ. на два види:
якісний – є найб. складним і вимагає ґрунтовних знань, досвіду, інтуїції у даній сфері економ. д-сті. Його гол. мета – визначити чинники ризику, після чого індефікувати усі можливі ризики.
кількісний – кількісне визначення ступеня окремих ризиків і ризику даного виду д-сті в цілому.