- •1. Принцип гомоморфізму – наукова основа моделювання.
- •2. Поняття економіко-математичної моделі.
- •7. Класифікація економіко-математичних методів та моделей.
- •8. Задача оптимізації.
- •9. Критерій оптимальності.
- •10. Задачі статичного та динамічного програмування.
- •11. Задача про планування випуску малого підприємства.
- •12. Задача про постачання вантажів від постачальників до замовників.
- •13. Задача про раціональний розкрій.
- •14. Задача про складання суміші.
- •15. Форми запису задачі лінійного програмування та їх інтерпретація.
- •16. Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування, графічний метод розв’язання задач лінійного програмування з двома змінними.
- •17. Симплексний метод.
- •18. Формування двоїстої задачі лінійного програмування, її економічна інтерпретація.
- •19. Теореми двоїстості та їх економічне значення.
- •20. Несиметричні двоїсті задачі.
- •21. Симетричні двоїсті задачі.
- •22. Двоїстий симплексний метод.
- •23. Транспортна задача.
- •27. Метод гілок і границь.
- •28. Розв’язання задач методом гілок і границь.
- •29. Загальна постановка задачі нелінійного програмування.
- •33. Поняття та природа економічного ризику
- •35. Основні види невизначеності :
- •36. Аналіз чинників невизначеності.
- •37. Класифікація ризиків.
- •42. Методи управління ризиком: уникнення ризику; попередження ризику; прийняття ризику; оптимізація ступеня ризику.
- •45.Кількісний аналіз ризику
- •46. Статистичний метод
- •47. Застосування ймовірності до оцінки рівня ризику
- •48. Метод аналогії
- •49. Експертні методи оцінювання ризиків
- •51. Ризик у абсолютному вираженні
- •52. Поняття сподіваного значення (математичного сподівання)випадкової величини,дисперсії та середньоквадратичного відхилення
- •53.Ризик у відносному вираженні
- •54. Поняття коефіцієнта ризику та коефіцієнта варіації
- •55.Коєфіцієнт сподіваних збитків
- •56. Ризик і нерівність Чебишева
- •57. Спеціальні методи оцінки ризику:на основі аналізу фінансового стану підприємства,еврестичні методи,метод аналізу доцільності витрат,оцінка ефективності нововведень
- •58. Оцінка систематичного ризику
- •59. Оцінка ризику на основі встановлених нормативів
- •60. Інші методи оцінки ризику
- •61. Предмет економетрики
- •62. Основні типи економетричних моделей
- •63. Лінійна регресія і кореляція:зміст та оцінка параметрів
- •64. Оцінка значимості параметрів лінійної регресії та кореляції.Інтервали довіри для параметрів регресії
- •65. Інтервальний прогноз на основі лінійного рівняння регресії
- •66.Нелінійна регресія.
- •67. Основні припущення, що лежать в основі методу найменших квадратів
- •68. Відбір факторів для побудови множинної регресії та вибір форми її рівняння.
- •69. Оцінка параметрів рівняння множинної регресії.
- •71. Оцінка надійності результатів регресії та кореляції.
- •72. Прогнозування та побудова інтервалів довіри для прогнозу залежної змінної у багатофакторній регресії.
- •73. Визначення мультиколінеарності та її природа.
- •74. Теоретичні та практичні наслідки мультиколінеарності в загальному випадку. Тестування мультиколінеарності та засоби її вилучення.
- •75. Причини появи залежності між помилками.
- •76. Визначення гетероскедастичності та її природа.
- •77. Тестування наявності гетероскедастичності.
- •78. Поняття узагальненої економетричної моделі.
- •79. Наслідки використання класичного мнк в угазальненій моделі.
- •80. Сутність умнк.
- •81. Використання умнк для оцінки параметрів регресії у випадках гетероскедастичності.
- •82. Основні елементи часового ряду.
- •83. Автокореляція рівнів часового ряду і виявлення його структури.
- •84 Моделювання тенденції часового ряду.
- •85. Виявлення сезонних та циклічних коливань
- •86. Стаціонарні часові ряди.
- •87. Однофакторні стохастичні моделі стаціонарних часових рядів.
- •88. Нестаціонарні часові ряди.
78. Поняття узагальненої економетричної моделі.
Економетрична модель — це функція чи система функцій, щоописує кореляційно-регресійний зв'язок між економічними показниками,причому залежно від причинних зв'язків між ними один чи кілька із цихпоказників розглядаються як залежні змінні, а інші — як незалежні.
У загальному випадку рівняння в економетричній моделі має ви-глядде У- результат, або залежна змінна, змінювання якої описує данерівняння; х1, х2,..., хт - фактори, або незалежні змінні, що визнача-ютьповедінку У. Змінна и містить ту частину руху У, що не пояс-нюєтьсязмінними х1, х2,..., хт, і має випадковий характер. Символ /відображуєаналітичний вид зв’язку між досліджуваними змінними.
79. Наслідки використання класичного мнк в угазальненій моделі.
Для МНК шукаються такі числ. знач. параметрів р-ня, щоб сума квадратів залишків регресії була найменшою. Короткий запис Σei2=Σ(yi-b0-b1xi)2→min. На підставі теореми про необхідні умови існування екстремуму і після деяких перетворень отримуємо сист. лінійних алгебраїчних р-нь.
Σyi= b0n+ b1Σxi
Σxiyi=b0Σxi+ b1Σxi2
При використ. МНК до похибок εі діють вимоги(умови Гауса-Маркова).1) εі–випадкова змінна; 2)М(εі)=0; 3)дисперсія εі постійна D(εі)= D(εj)=σ2; 4)знач. εі незалежні між собою; 5)величини εі статист. незалежні зі знач. хі. Якщо виконуються, то оцінки незміщені, тобто мат.спод.= справжнім знач., ефективні (дисперсія найменша) та обґрунтовані.
Узагальнений МНК (методу Ейткена) застосовується, якщо наявна гетероскедастичність. Для її визнач.вдаються до 4 критеріїв: 1)критерій μ(коли вихідна сукупність спостережень досить велика); 2)параметричний тест Гольдфельда-Квандта (сукупність спост.невелика); 3)непараметричний тест Г.-Кв.(на основі графіка зміни залишків після упорядкування спостережень за тією поясн.змінною,що може призвести до гетероскедастичності); 4)тест Глей сера (будується регресій не р-ня від тієї пояснюючої змінної, що може призвести до гетероскедастичності, тобто відповідає зміні дисперсії залишків).
80. Сутність умнк.
Для МНК шукаються такі числ. знач. параметрів р-ня, щоб сума квадратів залишків регресії була найменшою. Короткий запис Σei2=Σ(yi-b0-b1xi)2→min. На підставі теореми про необхідні умови існування екстремуму і після деяких перетворень отримуємо сист. лінійних алгебраїчних р-нь.
Σyi= b0n+ b1Σxi
Σxiyi=b0Σxi+ b1Σxi2
При використ. МНК до похибок εі діють вимоги(умови Гауса-Маркова).1) εі–випадкова змінна; 2)М(εі)=0; 3)дисперсія εі постійна D(εі)= D(εj)=σ2; 4)знач. εі незалежні між собою; 5)величини εі статист. незалежні зі знач. хі. Якщо виконуються, то оцінки незміщені, тобто мат.спод.= справжнім знач., ефективні (дисперсія найменша) та обґрунтовані.
Узагальнений МНК (методу Ейткена) застосовується, якщо наявна гетероскедастичність. Для її визначення вдаються до 4 критеріїв: 1)критерій μ(коли вихідна сукупність спостережень досить велика); 2)параметричний тест Гольдфельда-Квандта (сукупність спост.невелика); 3)непараметричний тест Г.-Кв.(на основі графіка зміни залишків після упорядкування спостережень за тією поясн.змінною,що може призвести до гетероскедастичності); 4)тест Глей сера (будується регресій не р-ня від тієї пояснюючої змінної, що може призвести до гетероскедастичності, тобто відповідає зміні дисперсії залишків).