- •1 Понятие эконометрики, ее основные задачи
- •2 Классы эконометрических моделей
- •3 Типы данных и виды переменных в эконометрических моделях
- •4 Этапы эконометрического моделирования
- •5 Корреляционно-регрессионный анализ. Этапы его проведения
- •6. Парная корреляция. Линейный коэффициент корреляции и парный коэффициент детерминации. Проверка значимости коэффициента корреляции.
- •7 Парная линейная регрессия. Оценка коэффициентов корреляции.Коэффициент эластичности.
- •8. Предпосылки мнк ( условия Гаусса-Маркова).
- •9. Проверка адекватности модели. Критерий Фишера.
- •10. Определенные меры точности модели. Доверительные интервалы прогноза.
- •11. Нелинейные модели и их линеаризация. Логарифмич. Модели и обратная зависимость.
- •12. Нелинейные модели и их линеаризация. Степенная и показательн. Модели
- •13. Множественный корреляцион. Регрессион. Анализ. Его задачи.
- •15. Множественная и частная корреляция. Матрица парных линейных коэф-в корреляции, нахождение коэф-та множествен. Корреляции и коэф-т детерминации.
- •16 Виды систем эконометрических уравнений. Применение систем одновременных уравнений
- •17 Структурная форма модели, содержание ее параметров. Классы структурных уравнений модели
- •18 Приведенная форма модели, причины ее построения
- •19 Иденцификация модели. Классы структурных моделей. Необходимое и достаточное условие идентифицируемости системы
- •20 Методы решения систем одновременных уравнений. Косвенный мнк
- •21 Временные ряды(вр),их классификация. Составляющие вр
- •22 Осн. Этапы анализа врем.Рядов
- •23 A)Стационарный врем.Ряд, коэффициент автокорреляции, автокоррел-ая функция б)Понятие об авторегрессионных моделях
- •24 Прогнозирование на основе моделей врем.Рядов(вр)
- •25 Экономический анализ при нарушении классических предположений
- •27.Автокорреляция,ее основные причины и последствия.
- •28.Обнаружение и устранение автокор-ции.
- •29.Мультиколлинеарность,ее последствия и причины устранения.
- •30.Определение мультиколл-сти и методы ее устранения.
- •31 Задачи эмм
- •32. Экономико-математическая оптимизационная модель.
- •33 Модели оптимального планирования в промышл-м и аграрном комплексе
- •34 Виды оптимизац. Моделей.
- •35 Задача оптимизации производств-ой прогр-мы предприятия
- •36. Математическая модель и экономическая интерпретация задачи рационального использования ресурсов и двойственной к ней
- •37.Понятие о методе межотраслевого баланса. Балансовая модель. Межотраслевой баланс в общем виде
- •38.Состав и характеристика 4-х квадрантов межотраслевого баланса
- •39.Стоимостной межотраслевой баланс. Цены, используемые при разработке стоимостного баланса
- •40. Состав и характеристика 4-х квадрантов стоимостного моб
- •41. Основные соотношения моб
- •42. Модель Леонтьева. Расчеты, кот. Можно выполнить с помощью этой модели
- •43. Динамические модели моб
- •44. Матричная игра с нулевой суммой
- •45. Чистые и смешанные стратегии. Реш-е матр.Игры в чистых стр-гиях
- •46. Смешанные стратегии. Теоремы о смешанных стратегиях матричной игры
- •47. Активные стратегии. Теоремы об активных стратегия
- •48. Доминирующие и доминируемые стратегии. Теорема о преобразовании платежной матрицы матричной игры
- •49. Решение матричных игр 2*2
- •50. Сведение ми к злп
- •51.Статистические игры. Основные понятия.
- •52. Решение статистических игр при неизвестных вероятностях состояний природы. Критерий Вальда и Гурвица.
- •53. Матрица рисков Сэвиджа
- •54. Критерии Байеса, Гурвица, Вальда и Сэвиджа.
- •55.Сетевое планирование. Основные понятия. Правила построения сетевых графиков.
- •56. Основные параметры, которые можно определить для каждой из работ сетевого графика (ранние и поздние сроки начала и окончания работ, резервы времени работ).
- •57. Сетевое планирование. График Ганта.
- •58. Сетевое планирование. График интенсивности использования ресурсов.
- •59. Основные характеристики моделей управления запасами.
- •60. Системы регулирования запасов.
- •61. Основная модель управления запасами (параметры модели и предположения о работе идеального склада). Формула Уилсона
- •62. Формула Уилсона. Характеристическое свойство оптимального размера партии. Расчетные характеристики работы склада в оптимальном режиме
- •63. Основная модель управления запасами. Точка заказа
- •64.Модель производственных запасов
- •Оптимальная периодичность поставок
- •65. Системы массового обслуживания. Основные понятия и виды смо
- •66. Понятие потока событий. Простейший поток
- •67. Уравнения Колмогорова
- •68. Процессы гибели и размножения
- •69. Смо с отказами
- •70.Многоканальная система с отказами
43. Динамические модели моб
Рас-е ранее модели межотраслевого баланса явл-ся статическими, т.е. такими, в которых все зав-ти отнесены к одному моменту времени. Эти модели могут разрабатываться лишь для отдельно взятых периодов, причем в рамках данных моделей не устанавливается связь с предшествующими или последующими периодами. В стат. моделях не анализируется распределение использования и про-я эф-ть капитальных вложений. Капиталовложения вынесены из сферы про-ва в сферу конечного исп-я вместе с предметами потребления и непроизводственными затратами, т.е. включены в конечный продукт. В отличии от статических, динамические модели должны отражать не состояние, а процесс развития экономики, устанавливать непосредственную связь м/ду предыдущими и последующими этапами. В основе построения моделей в виде динамической системы лежит математическая зав-ть м/ду величиной капитальных вложений и приростом продукции.
Уравнения распределения продукции вида в динамической модели преобразуется в след. где (хij)nxn – матрица межотраслевых потоков текущих затрат. Элементы этой матрицы совпадают с соответствующими элементами статич. баланса. ( )nxn – матрица межотраслевых потоков капитальных вложений.Элементы этой матрицы показывают показывают какое количество продукции i-той отрасли направлено в текущем периоде в j-тую отрасль в качестве производственных капитальных вложений в ее основные фонды.
уi` - продукция i-той отрасли, идущая в личное и общественное потребление, непроизводственные накопления, прирост оборотных фондов на экспорт и т.д. Таким образом сумма потоков капитальных вложений и конечного продукта динамической модели = конечной продукции статического баланса уi=
44. Матричная игра с нулевой суммой
Чтобы задать матричную игру с нулевой суммой необходимо перечислить все возможные стратегии каждой из сторон и определить результат игры для каждой пары таких стратегий. Обозначим возможные стратегии игрока А: A1, A2, A3…Am.
Стратегии второго игрока В: В1, В2, В3…Вn.
Если игрок А применит стратегию Аi, то время как игрок В применяет стратегию Вj, то рез-том такого решения будет выйгрыш игрока А равный аij, а для игрока В вел-на аij будет пройгрышем. Матричная игра с нулевой суммой полностью задаётся платёжной матрицей игры.
= [aij]mxn
Если в игре исп-ютя случайные ходы, то исход игры определяется средним значением выйгрыша (мат. ожиданием). В платёжной матрице записываются всегда выйгрыши игрока А. Число α = maxi αi = maxi minj aij называется нижней чистой ценой игры (максмином). Оно показывает, какой минимальный выйгрышможет получить игрок А, правильно применяя свои чистые стратегии при любых действиях игрока В. Соответствующая стратегия называется максминной. Число β = minj βj = minj maxi aij называется верхней чистой ценой игры (минимаксом). Оно показывает максимальный проигрыш игрока В.
45. Чистые и смешанные стратегии. Реш-е матр.Игры в чистых стр-гиях
Чистые стратегии.
Чистая стр-гия Аi – чистая стр-гия игрока А (Вj – игрока В) – это возможный ход первого (второго) игрока, выбранный им с вер-тью 1.
Если 1-ый игрок имеет m чистых стр-гий, а 2-ой – n чистых стр-гий, то для любой пары стр-гий 1-ого и 2-ого игрока чистые стр-гии можно представить в виде единичных векторов. Для пары стр-гий А1 и В2 – чистые стр-гии записываются в виде:
Для A: p=(1;0;…;0) m штук
Для B: q=(0;1;…;0) n штук
Теорема 1
В матр.игре нижняя чистая цена игры не превосходит верхней чистой цены игры, т.е. α≤β.
Решение матричной игры чистой стратегии: Если для чистых стратегий Аi и Вj игроков А и В соотв-но имеет место равенство α=β, то пару чистых стратегий (Аi, Вj) наз. седловой точкой матричной игры. Эл-т aij платёжной матрицы называется седловым эл-том.
Число υ=α=β наз-ся чистой ценой игры. Т.о. если матричная игра имеет решение чистой стратегии, то платёжная матрица имеет седловую точку и чистые стратегии обращающие эту седловую точку будут оптимальными. В этом случае оптимальным решением игры считается тройка объектов (Аi, Вj, υ). Платёжная матрица может иметь несколько седловых точек.
Смешанные стратегии.
Если α< β, то игрок А стремится увеличить выйгрыш, а игрок В – уменьшить пройгрыш. Поиск такого решения приводит к использованию сложной стратегии, сост. в случайном применении чистых стратегийс определёнными частотами. Такая стратегия называется смешанной.
Смеш-ой стр-гией 1-ого игрока А (2-ого игрока В) наз-ся вектор p=(p1;p2;…;pm), где pi≥0 i=1,m и ∑pi=1 (q=(q1;q2;…;qn) qj≥0 j=1,n ∑qj=1), где pi и qj вер-ти, с которыми игроки А и В применяют свои чистые стр-гии Аi и Вj в ходе игры.
Т.к. игроки выбирают чистые стратегии случайно и независимо друг от друга, игра имеет случайный хар-р и случайной становится вел-на выйгрыша (пройгрыша). Ф-ция f(p;q) = ∑∑aijpiqj наз-ся платежной ф-цией игры с матрицей [aij]mxn.