
- •1.Экономико-математическая модель (эмм). Понятие, пример, общая классификация эмм.
- •2.Основные этапы применения математических методов в финансово-экономических расчетах (иллюстрация на конкретном примере).
- •3.Принцип оптимальности в планировании и управлении, его математическая запись.
- •4.Общая запись оптимизационной эмм (задача оптимального программирования). Основные элементы и понятия.
- •5.Общая классификация задач оптимального программирования.
- •7.Общая задача линейного программирования, основные элементы и понятия.
- •9.Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •10. Особые случаи решения злп графически
- •11.Основные свойства задачи линейного программирования.
- •12.Канонический вид злп
- •14.Базисные и опорные решения системы линейных уравнений, переход от одного базисного решения к другому.
- •15.Симплекс-метод с естественным базисом, алгоритм метода.
- •16.Особые случаи решения злп симплексным методом.
- •17.Экономическая интерпретация злп, пример постановки задачи и эмм.
- •18.Правило построения двойственной задачи, математическая запись.
- •19.Теоремы двойственности и их использование для анализа оптимальных решений.
- •20.Двойственные оценки в злп, интервалы устойчивости двойственных оценок, определение средствами Excel.
- •21.Свойства двойственных оценок и их использование для анализа оптимальных решений.
- •22.Постановка и экономико-математическая модель закрытой транспортной задачи.
- •23.Постановка и экономико-математическая модель открытой транспортной задачи.
- •25.Задача о назначениях, постановка и эмм.
- •29.Задача дискретной оптимизации, пример (постановка задачи и ее эмм).
- •30.Экономико-математическая модель межотраслевого стоимостного баланса (модель Леонтьева).
- •31.Матрица прямых материальных затрат, ее продуктивность. Признаки продуктивности.
- •32.Матрица коэффициентов полных материальных затрат, способы ее определения.
- •33.Коэффициенты прямых и полных материальных затрат, связь между ними, методы расчета.
- •34.Определение объемов валовой и конечной продукции по модели Леонтьева.
- •36.Структура временных рядов экономических показателей.
- •37.Требования, предъявляемые к исходной информации при моделировании экономических процессов на основе временных рядов.
- •40.Процедура прогнозирования с использованием кривых роста, этапы и наиболее часто используемые кривые роста.
- •42.Методы механического сглаживания временных рядов.
- •43.Расчет параметров кривой роста методом наименьших квадратов
- •44.Оценка адекватности модели кривой роста.
- •45.Оценка точности модели кривой роста, выбор наилучшей кривой роста.
- •47.Временной ряд, тренд, трендовая модель. Получение трендовой модели средствами Excel.
- •60.Построение м-задачи .
- •61.Особые случаи решения злп графическим методом.
- •62.Методы выявления тенденций во временных рядах.
- •63.Симплекс-метод с искусственным базисом, алгоритм метода.
- •65.Особые случаи решения злп симплексным методом.
- •66.Алгоритм получения задачи, двойственной данной.
- •68.Понятие о временном ряде
- •69.Предварительный анализ вр.Р.
- •70.Методы определение наличия тренда
- •1.Экономико-математическая модель (эмм). Понятие, пример, общая классификация эмм.
65.Особые случаи решения злп симплексным методом.
1ый особый случай решения ЗЛП: решение не единственное (линия уровня параллельна одной из линий на границе области допустимых решений). Это означает, что задача имеет бесконечное множество оптимальных решений. Его задают координаты точек отрезка с угловыми точками.
2ой особый случай решения ЗЛП – задача не имеет решения, т.к. область решений не ограничена сверху.
3ий особый случай решения ЗЛП – задача не имеет решения, т.к множество планов пусто, нет ни одной общей точки.
66.Алгоритм получения задачи, двойственной данной.
Исходя из св-в:
число переменных одной задачи = числу ограничений др. задачи.
а одной ф-я max-ется , в др. находится min
коэф-ты при переменных в выр-нии функции цели одной задачи явл. Равными частями системы ограничений др. задачи.
система ограничений одной и др. задачи задается как система неравенств: нер-ва смысла <= при max, нер-ва >= при min
матрицы коэф-ов при переменных транспонированы относительно друг друга.
условия не отрицательности переменных сохр-ется у той и др. задачи.
Задачи отвечающие св-вам явл. симметричными взаимодвойственными, при этом одну из них наз. Прямой, вторую двойственной.
привести прямую задачу к исходной форме. Если в прямой задаче отыскивается max (знаки нер-ва <=) , для двойственной ищем min
написать расширенную матрицу прямой з.
транспонировать эту матрицу
записать условие двойственной задачи.
67.Св-ва Объективно-обусловленных оценок
ООО выступает в качестве показателей степени дефицитности ресурсов. Чем дефицитнее ресурс, тем выше его оценка.
величина ООО показывает, как изменяется ф-я цели при увеличении запаса соответствующего ресурса на одну единицу. (с-во справедливо при относительно небольших изменениях запаса ресурсов, т.е. в пределах интервалов устойчивости.)
ООО выступает в качестве показателя целесообразности выпуска новых видов изделий.
68.Понятие о временном ряде
Совокупность значений к-л показателя упорядоченная во времени есть вр.р.
Уровни вр.р. состоят из следующих компонентов:
1. Тренд Ut (долговременная тенденция в изменении показателя)
2. Сезонная компонента St (отображает периодические колебания происходящие в течение года. Вр.р. должен быть задан либо квартальными, либо месячными данными. Сезонность присутствует на транспорте)
3. Циклическая компонента Ct (отражает повторяющееся во времени процесс, но происходящий через ряд лет (урожайность))
4. Остаточная компонента Et (есть часть вр.р. оставшаяся после удаления из него регулярных компонентов: тренда, сезонных и циклических)
Если регулярные комп-ты выделить правильно, то остаточная будет удовлетворять требованиям:
M(E) =0
D(E) const
Последовательные ур-ни ее не коррелированны
Ряд распределения отс. комп. подчиняется норм. закону рапр.
69.Предварительный анализ вр.Р.
Анализ вр.р. начин. С выявления аномальных наблюдений.
Причины вызвавшие аномальные наблюдения:
заведомо подготовленные аном. набл.
ошибки вызванные неверной передачей статистич. Информации
Подлежат устранения:
ошибки второго рода носят объективный хар-р. АН возникшие из-за этих ошибок устранению не подлежат. Для выявления АН используются методы:
метод
Ирвина (для каждого уровня ряда начиная
со 2-го вычисляют
где
- средн. кв. откл. в данном вр.р.
сравнивают
(кот. нах. по таблице)
если
,
то наблюдение с номеромt
явл-ся аномальным, в противном случае
yt
неаном. набл. После обнаружения аном.
набл. выясн. его причину.