
- •Федеральное агентство по образованию
- •Раздел 1. Осмысление математического аппарата для решения экономических задач
- •1.1. Экстремум функции нескольких переменных
- •1.2. Достаточный признак существования экстремума функции двух независимых переменных
- •1.3. Условный экстремум
- •1.4. Метод наименьших квадратов
- •1.5. Правила составления систем стандартных уравнений
- •1.6. Наиболее привлекательные функции для измерения экономических процессов (спроса, выпуска продукции, ценообразования и других)
- •1.6.1. Квадратичная функция
- •1.6.2. Биквадратная функция
- •1.6.3. Кубическая функция
- •1.6.4. Обратно пропорциональная функция
- •1.6.5. Дробно-линейная функция
- •1.6.6. Дробно-рациональные функции
- •1.6.7. Степенная функция
- •1.6.7.1. Степенная функция с натуральным показателем
- •1.6.7.2. Степенная функция с целым отрицательным показателем
- •1.6.7.3. Степенная функция с дробным показателем
- •1.6.8. Показательная функция
- •1.6.9. Логарифмическая функция
- •1.7. Асимптоты с привлекательными функциями для измерения экономических процессов (показателей)
- •1.8. Некоторые обобщения
- •1) Сумма квадратов отклонений
- •2) Сумма модулей отклонений
- •1.9. Вопросы для самоконтроля
- •3. Сформулируйте, при каких обстоятельствах достигает функция максимума, минимума, при каких обстоятельствах остается вопрос открытым и требуются дополнительные исследования.
- •1.10. Тренировочные задачи
- •1.11. Тест к разделу 1
- •Раздел 2. Эконометрические модели
- •2.1. Измеряющие (регрессионные) модели и корреляция
- •2.1.1. Частная корреляция
- •2.2. Имитирование (интерпретация) регрессионных моделей
- •2.3. Эконометрические модели спроса
- •2.4. Эконометрические модели ценообразования
- •2.5. Оценка уравнения регрессии и корреляции
- •2.6. Вопросы для самоконтроля
- •1. В чем сущность эконометрических моделей регрессии, в частности спроса, предложения?
- •2.7. Тренировочные задачи
- •2.8. Тест к разделу 2
- •Раздел 3. Эконометрические модели прогнозирования
- •3.1. Стационарные и нестационарные ряды
- •3.2. Авторегрессия, автокорреляция
- •3.3. Модели прогнозирования
- •3.4. Экспоненты
- •3.5. Кривая Гомперца и логистическая кривая
- •3.6. Гомоскедастичноость, гетероскедастичность остатков
- •3.7. Автокорреляция в остатках, критерий Дарбина-Уотсона
- •3.8. Упрощенное оценивание параметровмодифицированной экспоненты, кривой Гомперца и логической кривой
- •3.8.1. Метод трех сумм
- •3.8.2. Метод трех точек
- •3.9. Графическая интерпретация кривых роста
- •3.10. Доверительные интервалы прогноза
- •3.10.1. Доверительные интервалы прогноза для линейного тренда
- •3.10.2. Доверительные интервалы полиномов невысоких степеней
- •3.11. Критерии точности и надежности прогнозов
- •3.12. Вопросы для самоконтроля
- •3.13. Тренировочные задачи
- •3.14. Тест к главе 3
- •Раздел 4. Программные продукты
- •4.2. Тренировочные задачи
- •Тест по дисциплине
- •Литература
1.6. Наиболее привлекательные функции для измерения экономических процессов (спроса, выпуска продукции, ценообразования и других)
Для количественной оценки технико-экономических показателей, в частности спроса, предложения (выпуска продукции) и других возможно применение не только линейных, но и различных более усложненных функций.
1.6.1. Квадратичная функция
Зависимость между спросом и насыщенностью потребительского рынка вполне может выражаться функцией вида:
y = aх2 + bx + с,
где х - насыщенность рынка;
у - спрос;
а, b, с - параметры системы.
Предположим, что b = 0, с = 0. Тогда функция примет вид:
y = ax2.
График, последней функции в зависимости от величины коэффициентов а - принимает вид
Рис. 2
Осуществим преобразования функции:
Итак,
Первая
часть равенства есть сумма двух слагаемых,
из которых
зависит
от переменнойх,
не
зависит отх,
следовательно, имеет постоянное значение.
Чтобы
получить график функции
,
имея графику
= ах2,
достаточно сдвинуть график у
= ах2
вдоль оси
абсцисс на отрезок, равный
,
а затем достаточно произвести перенос
вдоль оси ординат на величину
.
Таким
образом, чтобы получить график функцииу = ах2
+ bx
+ c
надо сдвинуть
график у =
ах2
сначала вдоль оси абсцисс на отрезок
,
а затем вдоль оси ординат на
.
На рис. 3 показаны графики функцииу
= ах2
+ bx
+ c:
Рис. 3
1.6.2. Биквадратная функция
Функция вида
у = ах4 + bx2 + c (а ≠ 0)
называется биквадратной.
После преобразования получим:
Если b ≠ 0, то график функции получается либо из графика функции у = х4 + х2, либо из графика у = х4 - х2.
График функции у = х4 + х2, есть сумма графиков функции у = х4, у = х2. На рис. 4 показан график данной функции:
Рис. 4.
1.6.3. Кубическая функция
Функция вида у = ах3 + bх2 + cx + d, где a ≠ 0, b, c и d - любые числа, называется кубической. В зависимости от конкретных обстоятельств данную функцию также возможно использовать для оценки основных технико-экономических показателей, и в том числе спроса, предложения, равновесных цен и других.
Функция у = х3. Если а = 1, b = c = d = 0. В данном случае график функции имеет вид:
Рис. 5.
1.6.4. Обратно пропорциональная функция
При оценке технико-экономических показателей особый интерес представляют функции обратно пропорциональной зависимости.
Функция, заданная равенством
,
называется обратно пропорциональной. Графики представлены на рис. 6а, 6б, 6в.
Рис. 6 а Рис. 6б
Рис. 6в
К семейству обратно пропорциональных функций относятся:
и другие.
Данные типы функции наиболее привлекательными являются для оценки зависимости между спросом и насыщенностью потребительского рынка, между спросом и рентабельностью производства и т.д.
1.6.5. Дробно-линейная функция
Дробно-линейной функцией называется функция, заданная равенством:
,
где числитель и знаменатель — линейные функции.
Преобразуем заданную функцию.
Из
последнего следует, что график
дробно-линейной функции — представляет
собой гиперболу с асимптотами
и
Пример. Построить график функции
Преобразуем данное уравнение:
Таким
образом, для построения графика данной
функции надо построить график функции
,
а затем сдвинуть его вверх вдоль оси
ординат на три единицы (рис. 7).
Рис. 7