![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •1. Понятие эконометрики, ее основные задачи. Классы эконометрических моделей.
- •2.Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях. Этапы эконометрического моделирования.
- •3. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа.
- •4. Парная корреляция. Нахождение линейного коэффициента корреляции и парного коэффициента детерминации. Проверка значимости коэффициента корреляции.
- •5. Парная линейная регрессия. Оценка коэф регрессии. Коэф эластичности.
- •6.Предпосылки мнк (условия Гаусса-Маркова)
- •7. Проверка адекватности модели. Критерий Фишера.
- •8.Определение меры точности модели. Доверительные интервалы прогноза.
- •9.Нелинейные модели и их линеаризация. Логарифмические и полулогарифмические модели.
- •10. Нелинейные модели и их линеаризация. Обратная зависимость. Степенная и показательная модели.
- •11.Множественная корреляция. Матрица парных линейных коэф корреляции, нахождение коэф множественной корреляции и коэф детерминации.
- •12. Виды ошибок спецификации.
- •13. Эконометрический анализ при нарушении классических предположений. Гетероскедастичность и ее последствия.
- •14. Обнаружение гетероскедастичности, методы ее устранения.
- •15. Автокорреляция, ее основные причины и последствия.
- •16. Обнаружение и устранение автокорреляции
- •17. Мультиколлинеарность, ее последствия и причины возникновения.
- •18. Определение мультиколлинеарности и методы ее устранения.
- •19. Виды систем эконометрических уравнений. Применение систем одновременных уравнений.
- •20. Структурная форма модели, содержание ее параметров. Классы стуктурных уравнений модели
- •21 Приведенная форма модели, причины ее построения.
- •22. Идентификация модели. Классы структурных моделей. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости системы
- •23.Необохдимое и достаточное условия идентифицируемости уравнения системы
- •24. Методы решения систем одновременных ур-ний.
- •25.Косвенный метод мнк.
- •26. Временные ряды и их классификация
- •27. Стационарный временной ряд, коэф автокорреляции, автокорреляционная ф-ция. Понятие об авторегрессионных моделях.
- •28.Понятие об авторегрессионных моделях.
- •29. Математические модели социально-экономических систем.(сэс)
- •30. Сущность процесса моделирования.
- •32. Экономико-математические оптимизационные модели. Критерии оптимальности предприятия, их математич форма.
- •33. Понятие о методе межотраслевого баланса.
- •34. Состав и характеристика четырех квадрантов межотраслевого баланса
- •35. Стоимостный моб.
- •36. Основные характеристики моб
- •37. Система уравнений моб. Виды расчетов, выполняемые по модели Леонтьева.
- •38. Матрица прямых и полных материальных затрат, связь между ними. Понятие о продуктивной модели.
- •39. Системы массового обслуживания (основные понятия, классификация.)
- •40. Элементы смо. Понятие потока событий. Простейший поток.
- •42.Финансовые вероятности состояния смо.
- •43. Смо с отказами, расчет основных характеристик
- •44. Смо с неограниченным ожиданием, расчет основных характеристик.
- •45. Моделирование конфликтных ситуаций с помощью теории игр, основные понятия и классификация.
- •46. Матричные игры с нулевой суммой. Решение матричных игр в чистых стратегиях.
- •47.Решение матричных игр в чистых стратегиях.
- •48. Решение матричных игр в смешанных стратегиях.
- •49. Решение матричной игры сведением к задаче лп.
- •50.Игры с природой. Решение статистических игр при известных вероятностях состояний природы (критерии Байеса, Лапласа )
- •51. Решение статистических игр при неизвестных вероятностях состояний природы (критерии Вальда, Гурвица)
- •52. Матрица рисков. Критерий Сэвиджа.
- •53. Постановка задачи управления запасами, основная модель управления запасами.
- •54,55 Оптимальный размер партии. Расчет характеристик работы склада в оптимальном режиме.
- •56. Модель производственных запасов.
- •57. Основные понятия сетевой модели.
- •58. Правила построения сетевых графиков.
- •59. Расчет параметров сетевого графика.
- •60. Построение календарного графика, учет интенсивности использования р-сов.
48. Решение матричных игр в смешанных стратегиях.
Игрокам надо так выбирать стратегии, чтобы партнер не догадался о них
р1,……рm
– вероятности, с котор А использует
стратегии А1,…..Аm:
.
р=(р1…..рm) – смешанная стратегия. Чистая стратегия – частный случай смешанной р=(0,…..,1,….0).
q=(q1;…..;qn) – смешанная стратегия B.
Игроки выбир-т
стратегии случайно и независимо друг
от друга, вероятность выбора комбинации
.
Средняя величина
выйгрыша
Решение можно упростить, выявив доминир-ее стратегий.
Если
,то
выйгрыш А при
больше, чем при
.
Аналогично
.
В невыгодно применять
.
Стратегия
доминирует над стратегией
.
49. Решение матричной игры сведением к задаче лп.
Пусть
и
все аij
.
Тогда v>0.Для
qопт.
В стремится сделать V меньше, т.е. max ф-цию.
При ограничениях
Задача ЛП. Решив
Аналогично
-пара
симметричных двойственных задач.
50.Игры с природой. Решение статистических игр при известных вероятностях состояний природы (критерии Байеса, Лапласа )
Сознательный игрок
А (статистик), заинтерес-ый в исходе
против участника, безразличн к рез-ту
(природы П). При решении достаточно найти
рекомендации для А, природа в рекомендациях
не нужд-ся. Обычно известны возможные
состоянии природы, а иногда и их
вероятности. Эти вероятности наз-т
априорными.
Отбрасывать состояния природы нельзя.
Риском
статистика
наз-ся разность
между максим выйгрышем, котор он мог бы
получить, зная, что природой будет
реализовано состояние
и выйгрышем, котор он получит использ
стратегию
.
,
где
-
максим элемент j-го
столбца.
Решение оцен-т с различных позиций. Если известны вероятности состояний природы:
Среднее значение
выйгрыша
Среднее значение
риска
.
В качестве оптимальной
по критерию Байеса приним-ся стратегия
,
максимиз-щая средний выйгрыш.
Если статистик считает состояния природы в равной мере возможными, то q1=…..=qn=1/n – принцип недостаточного основания Лапласа.
51. Решение статистических игр при неизвестных вероятностях состояний природы (критерии Вальда, Гурвица)
Если неизвестны вероятности qj состояний природы:
Критерий Вальда (крайнего пессимизма)полагает, что природа “действует” наихудшим образом. Выбирают стратегию, при кот наименьший выигрыш-max , оптимальна максимальная стратегия, max выигрыш –нижняя чистая цена игры. Для смешанных стратегий критерий Вальда: оптимальной смешанной стратегией считается та, при кот min средний выигрыш максимизируется.
Критерий Гурвица (пессимизма-оптимизма) советует рассчитывать на нечто среднее.
Оптимальная стратегия.
и
выбирается из субъективных соображений
При
критерий
Гурвица превращается в критерий Вальда.
При
в критерий крайнего оптимизма
Анализ следует проводить по нескольким критериям.
Пример: Создается ателье для ремонта телевизоров. Поток заявок на ремонт -2,4,6 и 8 тыс заявок. Прибыль от ремонта 1 телевизора – 9 денежных ед, потери вызванные отказом в ремонте-5ден. ед., убытки от простоя -6 ден.ед. Дать рекомендации о мощности создаваемого ателье.