- •Автокорреляционная функция, коррелограмма и выявление структуры временного ряда.
- •Автокорреляция уровней временного ряда. Свойства коэффициента временной автокорреляции.
- •Аналитическое выравнивание временного ряда. Ошибки спецификации при выборе вида тренда.
- •Балансовый метод планирования. Области применения. Преимущества модели «затраты-выпуск».
- •Временные параметры событий сетевых моделей: ранний срок, поздний срок, резерв времени. Критические события.
- •Геометрическая интерпретация злп. Графическая интерпретация целевой функции. Особые случаи при графическом решении злп.
- •Граф-аналитический метод решения злп. Геометрическая интерпретация и графическое решение злп.
- •Коэффициент напряженности работы в сетевой модели. Пути снижения напряженности работ.
- •Коэффициенты прямых и косвенных материальных затрат в матричных моделях баланса. Основные уравнения математической модели балансового метода планирования.
- •Краткая характеристика симплексного м-метода линейного программирования. Геометрическая интерпретация симплексного метода.
- •Критерий оптимальности. Возможность решения задач с различными целевыми функциями в одной и той же области допустимых решений. Случай многокритериальных задач.
- •Линейная и нелинейная регрессия
- •Матрица (математическая модель) открытой транспортной задачи. Условный потребитель (получатель). Характеристика задач, решаемых этим методом.
- •Множественная регрессия
- •Моделирование одномерных временных рядов. Основные элементы временного ряда
- •Моделирование сезонных и циклических колебаний. Аддитивная и мультипликативная модель временного ряда. Процесс построения модели.
- •Общая формулировка задачи линейного программирования (злп). Каноническая форма злп.
- •Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме
- •Общая формулировка задачи линейного программирования (злп). Матричная форма записи.
- •Описание матрицы модели «затраты-выпуск» на примере межотраслевого баланса. Уравнения баланса для потребляющих и производящих отраслей
- •Определение и формулы для расчета сумм tss, rss и ess. Проверка общего качества уравнения регрессии на основе проверки значимости коэффициента детерминации r2.
- •Определение и формула Истинный коэффициент детерминации модели зависимости случайной величины y от факторов X определяется следующим образом:
- •Основные понятия эволюционно-симулятивной методологии.
- •Общие сведения
- •Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Основные теоремы теории равновесных случайных процессов
- •Особые случаи симплексного метода.
- •Оценка параметров линейной модели парной регрессии. Суть метода наименьших квадратов.
- •Оценка спецификации модели. Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам уравнения парной линейной регрессии.
- •Понятие «временной ряд» и «анализ временного ряда».
- •Понятие «корреляционный анализ»
- •Понятие «модель временного ряда». Модели временных рядов
- •Понятие «регрессия» и «регрессионный анализ».
- •Понятие «эконометрическая модель». Предмет, цели и задачи эконометрики.
- •Понятие двойственности в задаче линейного программирования.
- •Понятие двойственности в задаче линейного программирования. Основные теоремы двойственности.
- •Понятие критического пути в сетевой модели. Построение линейной диаграммы проекта.
- •Понятие социально-экономического процесса. Общие закономерности социально-экономического развития (цикл «инновации-инвестиции»)
- •Правила нахождения коэффициентов новой симплексной таблицы. Оценка оптимальности плана при решении задач на максимум и минимум целевой функции.
- •Правила составления исходной матрицы и первого (опорного, базисного) плана симплексного м-метода линейного программирования.
- •Предмет, цели и задачи эконометрики. Связь эконометрики с другими областями знаний. Типы выборочных данных в эконометрике.
- •Преимущества и недостатки моделей, использующих коэффициенты прямых затрат, в сравнении с моделями, использующими коэффициенты полных затрат.
- •Применение метода наименьших квадратов для регрессионного анализа.
- •Принципы построения эконометрических моделей. Виды переменных эконометрических моделей.
- •Прогнозирование по уравнению парной линейной регрессии. Точечный и интервальный прогнозы значений результативного признака.
- •Прогнозирование по уравнению парной линейной регрессии. Точечный прогноз. Интервальные прогнозы для средних и индивидуальных значений результативного признака.
- •Разложение временных рядов на компоненты
- •Расчет опорного (базисного) плана транспортной задачи методом «северо-западного угла». Формулы расчета потенциалов занятых клеток и расчета оценок свободных клеток матрицы транспортной задачи.
- •Симплексный м-метод линейного программирования. Симплекс-таблица. Правило прямоугольника.
- •Симплекс-таблица. Получение первого опорного решения. Последовательность оптимизации симплекс методом.
- •Способы формализации различных экономических и управленческих задач, заданных в содержательном виде. Задача о раскрое материалов.
-
Понятие «корреляционный анализ»
Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.
Основная задача корреляционного анализа заключается в выявлении взаимосвязи между случайными переменными путем:
• точечной и интервальной оценки парных (частных) коэффициентов
корреляции;
• вычисления и проверки значимости множественных коэффициентов
корреляции и детерминации.
С помощью корреляционного анализа решаются следующие задачи:
• отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на
результативный признак;
• обнаружение ранее неизвестных причинных связей.
-
Понятие «модель временного ряда». Модели временных рядов
Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени. К ним относятся адаптивные модели, модели кривых роста (трендовые) и модели авторегрессии и скользящего среднего.
К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся:
-
Модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);
-
Модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);
-
Модель тренда и сезонности.
-
К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:
-
Модели с распределенным лагом, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;
-
Модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;
-
Модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных и результативных переменных.
-
Понятие «регрессия» и «регрессионный анализ».
Регрессия - это зависимость между определёнными переменными, с помощью которой можно спрогнозировать будущее поведение данных переменных.
Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.
-
Понятие «эконометрическая модель». Предмет, цели и задачи эконометрики.
Эконометрическая модель - это статистическая модель, которая является средством прогнозирования значений определенных переменных, называемых эндогенными переменными.
Предмет исследования эконометрики как науки – экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений.
Цель эконометрики – эмпирический (практический) вывод экономических законов.
Основные задачи эконометрики:
1. Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа.
2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным.
3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.