- •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
67. Уравнения Колмогорова
Для того, чтобы записать уравнение Колмогорова i-го состояния, следует в левой
части уравнения записать производную ////. В правой части уравнения записывается сумма произведений вероятностей всех состояний, из которых идут стрелки в данное состояние, на интенсивности соответствующих потоков минус суммарная интенсивность всех потоков, которые выводят систему из этого состояния, умноженная на вероятность Рi (t)-го состояния.
Таким образом, каждому состоянию S0, S1, S2 соответствует линейное дифференциальное уравнение, а для всех состояний получим (в нашем примере) три дифференциальных уравнения с тремя неизвестными.
Для того чтобы решить эту систему одно из ДУ можно отбросить и вместо него записать алгебраическое уравнение р0(t) + р1(t)+ р2(t) = 1
Для того чтобы найти частное решение системы ДУ нам нужно иметь начальные условия. Частное решение показывает нам в каком состоянии находится устройство в определенный момент времени. Так если мы знаем, что в момент времени t= 0 система находится в состоянии Si, то начальные условия имеют вид: Pi(0)=1, Pj(0)=0, i≠j
Т.о. Уравнения Колмогорова дают возможность найти вероятности состояний как функции времени. Но следует заметить, что если уравнений больше 3-х, то аналитическое решение системы найти сложно!
Поэтому особый интерес представляют вероятности системы Рi (t) в предельном
стационарном режиме, т.е. при t→∞ которые называются предельными (или финальными) вероятностями состояний.
В теории случайных процессов доказывается, что если число состояний системы конечно и из каждого из них можно (за конечное число шагов) перейти в любое другое состояние, то предельные вероятности существуют.
Предельная вероятность Рi (t) состояния Si имеет четкий смысл: она показывает среднее
относительное время пребывания системы в этом состоянии. Предельные вероятности постоянны! Не меняются со временем.
Например, если предельная вероятность состояния S0 равна р0=0,5, то это означает, что в среднем половину времени система находится в состоянии S 0.
Так как предельные вероятности постоянны, то, заменяя в уравнениях Колмогорова их производные нулевыми значениями, получим систему линейных алгебраических уравнений, описывающих стационарный режим.
Решив эту систему, найдем финальные вероятности.
68. Процессы гибели и размножения
В теории массового обслуживания широкое распространение имеет специальный класс случайных процессов — так называемый процесс гибели и размножения. Название этого процесса связано с рядом биологических задач, где он является математической моделью изменения численности биологических популяций.
Граф состояний процесса гибели и размножения имеет вид, показанный на рисунке:
???????
Рассмотрим упорядоченное множество состояний системы S0 , S1 …Sk. Переходы могут осуществляться из любого состояния только в состояния с соседними номерами, т.е. из состояния Sk возможны переходы только либо в состояние Sk-1 либо в состояние Sk+1.
При анализе численности популяций считают, что состояние Sk соответствует численности популяции, равной k , и переход системы из состояния Sk в состояние Sk+1 происходит при рождении одного члена популяции, а переход в состояние Sk-1— при гибели одного члена популяции.
Предположим, что все потоки событий, переводящие систему по стрелкам графа, простейшие с соответствующими интенсивностями /////// или / ///////.
По графу, представленному на рис., составим и решим алгебраические уравнения для предельных вероятностей состояний (их существование вытекает из возможности перехода из каждого состояния в каждое другое и конечности числа состояний).
В соответствии с правилом составления таких уравнений получим: для состояния Sо:
////////////////
Аналогично, записывая уравнения для предельных вероятностей других состояний, можно получить систему уравнений.
Решая систему получим р0, р1….. рn:
////////////////////
/////////////////
///////////////
////////////////////
Легко заметить, что в последних формулах для р0, р1….. рn коэффициенты при р0 есть слагаемые, стоящие после единицы в формуле для р0. Числители этих коэффициентов представляют произведение всех интенсивностей, стоящих у стрелок, ведущих слева направо до данного состояния Sk, , а знаменатель - произведение всех интенсивностей, стоящих у стрелок, ведущих справа налево до состояния Sk