- •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.
Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
теорема_1
Якщо одна із спряжених задач має розв язок то друга задача теж має розвязок і значення цієї функції співпадатимуть.
Х*=(x*1,x*2,x*3…x*n);Y*=(y*1,y*2,y*3…y*n); Fmax=F(x*) => Zmin=Z(y*) Fmax=Zmin; Max прибуток F підприємство має від реалізації оптимального плану х*, однак ту ж суму він отримає від продажу ресурсів за оптим. Цінами у*.
Теорема_2
При підстановці оптимального плану х* в і-те обмеження прямої задачі можна отримати 2 варіанти оцінки ресурсів, якщо маємо знак (=), то ресурс викор. Повністю, він є дефіцитним тобто цінним. його треба поповнювати, його двоїста оцінка є додатнім числом.
Ai1 * X*1 – Ai2 * X*2 +…+Ain * X*n <або= Bi1=> Y*i>або= 0
Теорема_3
Компоненти оптимального плану Y*i дають оцінку дефіцитних і недефіцитних ресурсів, а кожне додатнє значення двоїстої оцінки характеризує приріст цільової ф-ції F, зумовлений малими змінами на одиницю/ відповідного запасу дефіцитних ресурсів)
В симплекс таблиці значення двоїстих оцінок знаходь в останньому перевірочному рядку навпроти баз. змінних прямої задачі.
Y*1=s\3 –p. A
Y*2=0 – p. B – не дефіцит.
Y*3=1\3 – p. C
Y*4=0 –p. D – не дефіцит.
Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
Показники рентабельності використовують для оцінки результатів діяльності підприємства, його структурних підрозділів, у ціноутворенні, інвестиційній політиці, для порівняльного аналізу споріднених підприємств, що виробляють таку саму продукцію, для вибору варіантів формування асортименту і структури продукції, аналізу раціональності виробництва продукції.
Для прямої задачі
X1 > 0; X2 > 0- виробництво обох видів продукції є рентабельним якщо якась змінна = 0, то вироб. Є нерентабельним.
Для двоїстої задачі
Підставимо оптимальні значення у* в свої обмеження 1\3+8\3=3, 2\3+4\3=2 => отже виробн. Є рентабельнішим ніж продаж.
Для прямої задачі
X3 і X4 характер. Залишки ресурсів від витрат на виробниц. X*3=0,
X*4=0 => ресурси витратилися повністю, вони є дефіцитними.
Для двоїстої задачі
За теорем 2 двоїсті оцінки дефіцитності ресурсів є додатні числа.
Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
Ресурси, що використовуються для виробництва продукції, можна умовно поділити на дефіцитні та недефіцитні залежно від того, повне чи часткове їх використання передбачене оптимальним планом прямої задачі. Якщо деяке значення двоїстої оцінки уі в оптимальному плані двоїстої задачі дорівнює нулю, то відповідний і-й ресурс використовується у виробництві продукції не повністю і є недефіцитним. Якщо ж двоїста оцінка уі > 0, то і-й ресурс використовується для оптимального плану виробництва продукції повністю і називається дефіцитним. Відомо (третя теорема двоїстості), що величина двоїстої оцінки показує, наскільки збільшиться значення цільової функції Z, якщо запас відповідного ресурсу збільшити на одну умовну одиницю.
Статус ресурсів можна визначати трьома способами. Перший — підстановкою значень вектора Х* (оптимального плану виробництва) у систему обмежень прямої задачі.Другий спосіб — через додаткові змінні прямої задачі. Якщо додаткова змінна в оптимальному плані дорівнює нулю, то відповідний ресурс дефіцитний, а якщо більша від нуля — недефіцитний.Третій спосіб — за допомогою двоїстих оцінок. Якщо уі > 0, то зміна (збільшення або зменшення) обсягів і-го ресурсу приводить до відповідної зміни доходу підприємства, і тому такий ресурс є дефіцитним. Якщо ж уі = 0, то і-й ресурс недефіцитний.