- •Інтегрована система економіко-математичних моделей.
- •Методологічні принципи побудови системи економіко-математичних моделей. Это ваще бредятина полная!!!))) привет!) как дела?)
- •Предмет та об’єкт “Математичне програмування”. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- •Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- •Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- •Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- •Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- •Теорема про оптимальність розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом.
- •Знаходженння оптимального розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- •Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- •Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- •Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- •Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- •Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- •Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
- •Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •Аналіз коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування.
- •Цілочислове програмування. Область застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом.
- •Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •Метод Гоморі.
- •Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- •Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- •Поняття про опуклі функції. Геометрична інтерпретація задачі опуклого програмування на площині.
- •Сідлова точка та необхідні і достатні умови її існування. Теорема Куна-Таккера.
- •Квадратична функція та її властивості.
- •Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування та їх класифікація.
- •Метод Франка-Вульфа. Алгоритм розв’язування задачі нелінійного програмування.
- •Загальний вигляд теоретичного та емпіричного рівнянь парної лінійної регресії, їх складові елементи.
- •Причини, які спонукають появу випадкової складової в регресійних моделях.
- •Етапи побудови економетричної моделі.
- •Закони розподілу ймовірностей емпіричних параметрів , їх числові характерстики та статистичні властивості.
- •Що являється точковою незміщеною статистичною оцінкою для в моделі парної лінійної регресії?
- •Описати алгоритм побудови довірчих інтервалів із заданою надійністю для параметрів і функції регресії
- •Побудова точкового та інтервального прогнозу залежної змінної в моделі парної лінійної регресії.
- •Описати алгоритм перевірки на статистичну значущість та r в моделі парної лінійної регресії.
- •Коефіцієнт детермінації : формули для обчислення та сутність.
- •Теоретична та статистична лінійна множинна модель та їх запис у векторно-матричній формі.
- •Умови Гаусса-Маркова для парної та множинної лінійної регресії.
- •Чому дорівнює вектор в моделі множинної лінійної регресії?
- •85.Дайте означення економічного ризику. Поясніть його сутність.
- •86.Наведіть приклади економічних рішень, обтяжених ризиком. Ідентифікуйте ризики, здійсніть їх якісний аналіз.
- •88.Пояснити сутність таких понять як: джерело, об`єкт, суб`єкт економічного ризику.
- •87.Поясніть основні причини виникнення економічного ризику.
- •89.Назвіть основні види джерел ризику, в певному виді економічної діяльності, й самих ризиків.
- •90.Сутність кількісного аналізу ризику. Навести відповідні приклади.
- •91.Сутність кількісного аналізу ризику за допомогою методів імітаційного моделювання.
- •92.Основні засади кількісного аналізу ризику методом аналогій.
- •93.Сутність та основні кроки здійснення аналізу ризику за допомогою методу аналізу чутливості. Навести відповідний приклад.
- •94.Чому для кількісного вимірювання величини ризику використовують декілька показників? Навести окремі з них, та подати відповідні приклади.
- •95.Які Ви знаєте показники кількісної оцінки ризику в абсолютному вираженні? Навести приклади.
- •96.Чому та в якому випадку для оцінювання переваг одного з декількох варіантів проектів використовують коефіцієнт варіації, узагальнений коефіцієнт варіації?
- •97.Навести приклади показників ступеня ризику у відносному вираженні.
- •98.В яких ситуаціях доцільніше оцінювати ризик за допомогою семіваріації? За допомогою коефіцієнта семіваріації? Навести приклади.
- •100.Розкрити зміст основних етапів процесу управління ризиком. Навести приклади.
- •101.Наведіть приклади ситуацій, коли доцільно використовувати зовнішні способи зниження ступеня ризику. Дайте відповідні пояснення.
- •102.В яких випадках доцільно й можливо застосовувати страхування як спосіб зниження ризику? Наведіть приклади.
- •103.Для розв’язання яких проблем та в яких сферах економіки можна застосовувати теорію портфеля? Наведіть приклади та дайте відповідні пояснення.
- •104.Суть поняття “систематичний ризик” та “специфічний ризик” цінного паперу. Навести приклади та дати відповідні пояснення.
- •105.Які цінні папери вважаються більш привабливими для інвестора: з більшим чи з меншим коефіцієнтом β? Навести приклади.
- •Сутність соціально-економічних систем.
- •Структура соціально-економічних систем.
90.Сутність кількісного аналізу ризику. Навести відповідні приклади.
Для кількісного аналізу ризику використовують ряд методів. Серед них інваріантними стосовно широкого спектра ек. Проблем є такі:
метод аналогій. Для аналізу ризику, яким може бути обтяжений, скажімо, новий проект, доцільно виявити дані про наслідки впливу несприятливих чинників ризику якихось близьких за сутністю до раніше виконуваних проектів. У цій сфері діяльності найбільшу ініціативу виявляють страхові компанії. Так, на Заході вони регулярно публікують коментарі щодо тенденцій у найбільш суттєвих сферах ризику, наприклад стосовно природничо-кліматичних збурень і пов’язаних з цим значних за обсягом збитків. На підставі таких даних можна зробити певні висновки загального характеру. Під час використання аналогів застосовують бази даних та знань щодо чинників ризику. Ці бази будуються на матеріалах літературних джерел, пошукових робіт, моніторингу, опитувань фахівців тощо.
аналіз чутливості. Є одним з найпростiших i широковiдомих методiв урахування чинникiв невизначеностi, характерних для оцiнювання проектiв у бiзнесi. Як правило, вiн передує аналiзу ризикiв, бо за його допомогою з’ясовують, якi з чинникiв (параметрiв, що оцiнюються) стосовно проекту можна вiднести до найбiльш «ризикованих», тобто таких, що спричиняють найбiльшу частку ризикiв. Аналiз чутливостi здiйснюється в два кроки.Перший крок — формування моделi (нерiдко за допомогою програмно-технiчного комплексу). Така модель визначає математичнi спiввiдношення мiж змiнними (параметрами), якi стосуються прогнозування (планування) майбутнього. Другий крок — це, власне, аналіз чутливості. Він дає змогу ідентифікувати найважливіші (можливі чиниики ризику) змінні в моделі, пов’язані з оцінкою об’єкта (проекту). Його сутність полягає у «вимірюванні чутливості» основних показникiв, ефективностi проекту залежно вiд випадкової змiни чинникiв (тiєї чи iншої змiнної величини параметру);
аналіз методами імітаційного моделювання. Процес цього аналізу розбивають на сім кроків:1.формування моделі об’єкта,що розлядається; 2.визначення ключових аргументів, застосовуючи аналіз чутливості; 3. Визначення можливих інтервалів відхилень прогнозованих значень параметрів від очікуваних; 4. Визначення розподілу ймовірності випадкових значень аргументів; 5. Виявлення залежності, яка на практиці може існувати між ключовими аргументами; 6. Здійснення генерації випадкових сценаріїв відповідно до сист. Прийнятих гіпотез щодо чинників ризику та згідно з обраною на 1-му кроці моделлю; 7. Одержання розподілу частот для підсумкового показника;
аналіз ризику можливих збитків. Для здійснення цього аналізу вводиться поняття областей ризику. Виділяють такі зони ризику: 1. Безризикова зона — це область, у якій випадкові збитки не очікуються. Їй відповідають нульові збитки чи перевищення прибутку над сподіваним значенням.2. Зона допустимого ризику — це область, у межах якої зберігається економічна доцільність підприємницької діяльності, тобто випадкові збитки можуть мати місце, але вони менші сподіваного прибутку від підприємницької діяльності.3. Зона критичного ризику — це область, де є наявною можливість збитків, які перевищують величину очікуваних прибутків аж до величини повної обчисленої виручки від підприємницької діяльності. 4. Зона катастрофічного ризику — це область можливих збитків, які за своєю величиною перевершують критичний рівень і можуть досягати величини майнового стану підприємця. Катастрофічний ризик може призвести до краху, банкрутства компанії (фірми), її закриття і розпродажу її майна.