- •1. Сутність моделювання. Сформулюйте поняття «модель» та «метод моделювання», поясніть відмінності даних понять.
- •2. Опишіть особливості, принципи математичного моделювання
- •3. Поясніть необхідність використання нелінійних математичних моделей
- •4. Розкрийте сутність економічних спостережень і вимірів
- •5. Чим пояснюється наявність випадковості і невизначеності економічного розвитку
- •9. Охарактеризуйте економіку як складну систему з внутрішньо притаманним ризиком
- •6. Наведіть основні елементи класифікації економіко-математичних моделей
- •7. Опишіть основні етапи економіко-математичного моделювання
- •8. Які завдання вирішуються при перевірці адекватності моделей?
- •10. Опишіть системні властивості економічних рішень
- •14. Наведіть форми запису моделей лінійного програмування в розгорнутому, скороченому та векторно-матричному вигляді.
- •11. Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •12. Класифікація задач математичного програмування
- •13. Загальна математична модель лінійного програмування. Приклади економічних задач лп.
- •16. Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- •26. Опишіть суть аналізу обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •15. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- •19. Знаходження розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- •17. Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- •17. (Продовження)
- •20. Суть симплексного методу із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом. Відмінність від класичного методу.
- •18. Суть теореми про оптимальність розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом.
- •22. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- •21. Економічна інтерпретація прямої та двоїстої задач лінійного програмування
- •25. Сутність аналізу розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
- •23. Теореми двоїстості. Економічна інтерпретація першої та другої теорем двоїстості.
- •24. Приклад застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- •27. Опишіть суть аналізу коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування.
- •28. Постановка транспортної задачі. Опис алгоритму одного із методів рішення задач транспортної задачі.
- •29. Сутність цілочислове програмування. Область застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом.
- •30. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •35. Геометрична інтерпретація задач нелінійного програмування.
- •31. Сутність методу Гоморі.
- •32. Економічна і математична постановка задачі дробово-лінійного програмування
- •33. Геометрична інтерпретація задачі дробово-лінійного програмування
- •34. Економічна і математична постановка задачі нелінійного програмування.
- •36. Суть умовного та безумовного екстремуму функції.
- •37. Опишіть суть методу множників Лагранжа.
- •38. Необхідні умови існування сідлової точки
- •39. Опишіть сутність теореми Куна-Таккера.
- •40. Опишіть сутність опуклого програмування
- •41. Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •42. Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування та їх класифікація.
- •43. Загальний вигляд теоретичного та емпіричного рівнянь парної лінійної регресії, їх складові елементи.
- •44. Причини, які спонукають появу випадкової складової ε в регресійних моделях.
- •45. Опишіть поняття специфікації та основні етапи побудови економетричної моделі.
- •47. Характерстики та статистичні властивості емпіричних параметрів оцінок β0*, β1*.
- •46. Параметри моделі парної лінійної регресії, їх сутність та оцінювання. Умови застосування мнк.
- •48. Суть і обчислення коваріаційної матриці оцінок параметрів моделі
- •49. Описати алгоритм побудови довірчих інтервалів із заданою надійністю для параметрів β0,β1 і функції регресії Використання розподілу Стьюдента.
- •50. Побудова точкового та інтервального прогнозу залежної змінної в моделі парної лінійної регресії.
- •51. Описати алгоритм перевірки на статистичну значущість β1.
- •52. Коефіцієнт детермінації r2: формули для обчислення та сутність.
- •53. Теоретична та статистична лінійна множинна модель та їх запис у векторно-матричній формі.
- •54. Умови Гаусса-Маркова для парної та множинної лінійної регресії.
- •55. Напишіть та поясніть формулу у матричному вигляді визначення коефіцієнтів регресії в моделі множинної лінійної регресії?
- •56. Як виявити ознаку мультиколінеарності в лінійних моделях? в якому випадку: , , ?
- •57. Суть та наслідки мультиколінеарності. Методи усунення з моделі ознаки мультиколінеарності.
- •58. Опишіть алгоритм Фаррара–Глобера дослідження наявності мультиколінеарності. Що характеризують критерії χ2, f, t ?
- •59. Поняття виробничої функції. Виробнича функція Кобба-Дугласа. Визначення для неї .
- •60. Суть гетероскедастичності. Які негативні наслідки викликає ознака гетероскедастичності в лінійних моделях?
- •61. Перерахуйте основні методи визначення гетероскедастичності. Вкажіть основні відмінності між ними.
- •62. В чому полягає суть тесту Гельдфельда-Квандта? Послідовність його виконання?
- •63. Особливості матриці s та суть гіпотез залежності пропорційності залишків до зміни поряснювальної.
- •64. Узагальнений метод найменших квадратів Ейткена. Особливості та алгоритм.
- •65. Особливості застосування критерію μ у визначеності гетероскедастичності.
- •66. Модель лінійної регресії з автокорельованими збуренями. Наслідки автокорельованості на оцінки мнк.
- •67. Основи використання критерію Дарбіна – Уотсона для визначення автокорельованості
- •68. Дайте основні визначення економічного ризику
- •69. Вкажіть основні кроки процедури аналізу ризику
- •70. Дайте характеристику основних чинників ризику
- •71. Наведіть основні типи та види ризиків. Дайте їм характеристики
- •72. Наведіть основні відмінності методу аналогій та чутливості у кількісному аналізі ризику
- •73. Дайте характеристику основних кроків аналiзу ризику методами iмiтацiйного моделювання
- •74. Охарактеризуйте п’ять спрощених ситуацій прийняття рішення. Поясніть приклад однієї із них графічно.
- •75. Охарактеризуйте зони ризику збитків на графічному прикладі функції щільності розподілу ймовірності збитків
- •76. Охарактреризуйте ймовірність як один з підходів до оцінки ризику
- •78. Поясніть основні відмінності методів оц-ня ризику як величини очікуваної невдачі та методу зваженого середньогеометричного значення економічного показника
- •77. Охарактеризуйте інгредієнт економічного показника ризику, основні відмінності м-дів абсолютному вираження та спрощеного оцінювання ризику. Наведіть приклад.
- •79. Дисперсія та середньоквадратичне відхилення як міра ризику. Наведіть приклад
- •80. Семіваріація та семіквадратичне відхилення як міра ризику. Наведіть приклад
- •82. Поняття премії за ризик. Наведіть графічний приклад
- •83. Опишіть поняття схильності – несхильності до ризику.
- •Сутність моделювання. Сформулюйте поняття «модель» та «метод моделювання», поясніть відмінності даних понять.
35. Геометрична інтерпретація задач нелінійного програмування.
Геометрично цільова функція визначає деяку поверхню, а обмеження — допустиму підмножину n-вимірного евклідового простору. Знаходження оптимального розв’язку задачі нелінійного програмування зводиться до відшукання точки з допустимої підмножини, в якій досягається поверхня найвищого (найнижчого) рівня. Якщо цільова функція неперервна, а допустима множина розв’язків замкнена, непуста і обмежена, то глобальний максимум (мінімум) задачі існує. Найпростішими для розв’язування є задачі нелінійного програмування, що містять систему лінійних обмежень та нелінійну цільову функцію. В цьому разі область допустимих розв’язків є опуклою, непустою, замкненою, тобто обмеженою.
31. Сутність методу Гоморі.
Нехай маємо задачу цілочислового програмування. 1.Знаходять розв'язок послабленої, тобто задачі без вимог цілочисловості змінних Якщо серед елементів умовно-оптимального плану немає дробових чисел, то цей план є оптимальним планом задачі цілочислового програмування 2.Коли в умовно-оптимальному плані є дробові значення, товибирається змінна, яка має найбільшу дробову частину. На базі цієї змінної (елементів відповідного рядка останньої симплексної таблиці, в якому вона міститься) будується додаткове обмеження Гоморі:де символ {} позначає дробову частину числа. Для визначення дробової частини будь-якого числа від цього числа віднімають цілу його частину - найбільше ціле число, що неперевищує даного Цілу частину числа позначають символом [ ]. Наприклад :Додаткове обмеження після зведення його до канонічного вигляду і введення базисного елемента приєднується до останньої симплексної таблиці, яка містить умовно-оптимальний план. Здобуту розширену задачу розв'язують, а далі перевіряють її розв'язок на цілочисювість. Якщо він не цілочисловий, то процедуру повторюють повертаючись до пункту 2.Так діють доти, доки не буде знайдено цілочислового розв'язку або доведено, що задача не має допустимих розв'язків у множині цілих чисел. Досвід показує, що процес розв'язування задач великої розмірності методом Гоморі повільно збіжний. Істотними є також похибки округлення, які можуть призвести до того, що отриманий цілочисловий план не буде оптимальним.
32. Економічна і математична постановка задачі дробово-лінійного програмування
Розв’язуючи економічні задачі, часто як критерії оптимальності беруть рівень рентабельності, продуктивність праці тощо. Ці показники математично виражаються дробово-лінійними функціями. Загальну економіко-математичну модель у цьому разі записують так (розглянемо задачу визначення оптимальних обсягів виробництва продукції): позначимо через cjприбуток від реалізації одиниці j-го виду продукції, тоді загальний прибуток можна виразити формулою: ; якщо dj — витрати на виробництво одиниці j-го виду продукції, то — загальні витрати на виробництво. У разі максимізації рівня рентабельності виробництва цільова функція має вигляд:
за умов виконання обмежень щодо використання ресурсів:
.
Передбачається, що знаменник цільової функції в області допустимих розв’язків системи обмежень не дорівнює нулю.
Очевидно, що задача (7.1)—(7.3) відрізняється від звичайної задачі лінійного програмування лише цільовою функцією, що дає змогу застосовувати для її розв’язування за певного модифікування вже відомі методи розв’язання задач лінійного програмування.