- •21. Технология оперативной обработки транзакции (оlтр–технология). Технология аналитической обработки в реальном времени (оlар-технология).
- •22. Основные функции операционной системы, классификация ос
- •23. Управление процессором, памятью, устройствами ввода-вывода
- •Методы распределения памяти
- •Управление процессами
- •Организация ввода-вывода
- •24. Файловые системы современных ос.
- •Общая модель файловой системы
- •Надежность файловой системы.
- •Целостность файловой системы.
- •25. Архитектура ос семейства Windows 9x.
- •1)Обеспечение интерфейса между человеком и аппаратным комплексом вычислительной машины;
- •2) Управление ресурсами вычислительной машины.
- •26. Структура и функции сетевых ос
- •Общая структура сетевой ос
- •Функции
- •27. Характеристика основных сервисов сети Internet
- •1. Всемирная паутина (www)
- •28. Классификация информационных объектов с точки зрения безопасности. Категории информационной безопасности
- •Категории информационной безопасности
- •29. Средства разработки, эксплуатации и сопровождения Internet/Intranet-приложений
- •1) Средства Run-time включают:
- •30. Гипертекстовый документ. Понятие html. Стандарты html.
- •31. Взаимодействие с бд в системах управления контентом.
- •32. Электронные платежные системы, системы микроплатежей.
- •33. Поиск информации в Интернет. Поисковые машины и системы, языки запросов.
- •34. Информационная безопасность в условиях функционирования глобальных сетей
- •Идентификация пользователей
- •35. Проектирование ис. Требования к эффективности и надежности проектных решений.
- •Стадии и Этапы проектирования ис
- •36. Автоматизированное проектирование информационных систем с использованием case-технологии.
- •Сравнение силы роста простых и сложных процентов
- •Мультиплицирующие и дисконтирующие множители
- •40 Эквивалентность во времени денежных сумм. Математическое дисконтирование. Номинальная и эффективная процентные ставки. Эквивалентность процентных ставок
- •41. Инвестиционные процессы. Основные характеристики. Анализ инвестиционных процессов. Сущность, формы, цели и задачи инвестирования
- •42. Экономические объекты моделирования: элементы, свойства. Примеры.
- •43. Постановка задачи моделирования. Процедуры и методы моделирования.
- •44.Производственные функции. Функция Кобба-Дугласа. Линейные производственные функции.
- •45. Модели межотраслевого баланса (моб). Модель Леонтьева.
- •46. Модели установления равновесной цены. Поведение фирмы на конкурентном рынке
- •47. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов.
- •48 Модель множественной регрессии. Стандартизированная форма уравнений множественной регрессии.
- •49. Оценка тесноты взаимосвязи между экономическими показателями. Ковариация и корреляция.
- •50. Оценка качества модели регрессии. Коэффициент детерминации. Оценка значимости коэффициентов регрессии. Теорема Гаусса-Маркова.
- •51. Коэффициент эластичности модели парной регрессии. Частные коэффициенты эластичности множественной регрессии. Бета - и дельта - коэффициенты.
42. Экономические объекты моделирования: элементы, свойства. Примеры.
В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Между тем, общепризнанного определения понятия модели не существует. Можно использовать следующее определение.
Модель – объект любой природы, который создается исследователем с целью получения новых знаний об объекте-оригинале и отражает только существенные (с точки зрения разработчика) свойства оригинала.
Общие свойства модели:
1.Субъективность, т.е. она несет на себе печать индивидуальности исследователя;
2.Гомоморфность, т.е. в ней отражаются не все, а только существенные свойства объекта-оригинала;
3.Неоднозначность построения, т.е. возможно существование множества моделей одного и того же объекта-оригинала, отличающиеся целями исследования и степенью адекватности.
Адекватность модели объекту-оригиналу – это свойство данной модели, означающее, что она с достаточной степенью приближения на уровне понимания моделируемого процесса исследователем отражает закономерности процесса функционирования реальной системы во внешней среде.
Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.
Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.
Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.
Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.
Особенности применения метода математического моделирования в экономике.
Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки. Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система.
Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований - в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.
Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы. Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования. Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов не означает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике. И хотя нельзя указать абсолютные границы математической формализуемости экономических проблем, всегда будут существовать еще неформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделирование недостаточно эффективно.
Классификация моделей экономических систем по масштабу экономических систем
1.Модели одной стороны определенного экономического процесса в системе малого масштаба. Представляют собой весьма простые соотношения между двумя-тремя переменными. Обычно это алгебраические уравнения 2-й или 3-й степени, в крайнем случае система алгебраических уравнений, требующая для решения применения метода итераций (последовательных приближений). Они находят применение на практике, но не представляют интереса, с точки зрения специалистов, в области математического моделирования.
2.Модели экономических процессов в системах малого и среднего масштаба. Характерной чертой таких экономических процессов является их подверженность воздействию случайных и неопределенных факторов. Разработка таких моделей требует принятия допущений, позволяющих разрешить неопределенности. Например, требуется задать распределения случайных величин, относящихся к входным переменным. Эта искусственная операция в известной степени порождает сомнение в достоверности результатов моделирования. Однако другого способа создания математической модели не существует. Среди моделей этой группы наибольшее распространение получили модели систем массового обслуживания (СМО): аналитические и имитационные. Аналитические модели могут использоваться только как модели первого приближения. С помощью имитационных моделей исследуемый процесс может быть описан с любой степенью точности на уровне его понимания постановщиком задачи.
2.Модели больших и очень больших (макроэкономических) систем: крупных торговых и промышленных предприятий и объединений, отраслей народного хозяйства и экономики страны в целом. Создание математической модели экономической системы такого масштаба представляет собой сложную научную проблему, решение которой под силу лишь крупному научно-исследовательскому учреждению.