- •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.
-
Предмет, цели и задачи эконометрики. Связь эконометрики с другими областями знаний. Типы выборочных данных в эконометрике.
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.
Задачи, решаемые эконометрикой
• описания данных;
• проверки гипотез;
• восстановления зависимостей;
• классификации объектов и признаков;
• прогнозирования;
• принятия статистических решений и др.
Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. На современном этапе своего развития эконометрика представляет собой сочетание трех наук:
1) экономической теории;
2) математики;
3) математической и экономической статистики.
Помимо вышеназванных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ. Следовательно, эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией.
Пространственные (cross-sectional data) — характеризуют ситуацию по конкретной переменной (или набору переменных), относящейся к пространственно- разделенным сходным объектам в один и тот же момент времени.
Временные (динамические) ряды (time-series data) — отражают изменения (динамику) какой-либо переменной на промежутке времени.
Панельные данные— разновидность пространственно-временных данных (насчитывают три измерения: признаки – объекты – время).
Состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц или объектов на протяжении нескольких периодов времени. Позволяют проводить анализ как временных рядов, так и пространственных выборок.
-
Преимущества и недостатки моделей, использующих коэффициенты прямых затрат, в сравнении с моделями, использующими коэффициенты полных затрат.
Коэффициенты прямых затрат по определению являются неотрицательными, следовательно, матрица А в целом может быть названа неотрицательной: А > 0. Так как процесс воспроизводства нельзя было бы осуществлять, если бы для собственного воспроизводства в отрасли затрачивалось большее количество продукта, чем создавалось, то очевидно, что диагональные элементы матрицы А меньше единицы: ац < 1.
Коэффициенты прямых материальных затрат являются основными параметрами статической межотраслевой модели. Их значения могут быть получены двумя путями:
1) статистически. Коэффициенты определяются на основе анализа отчётных балансов за прошлые годы. Их неизменность во времени определяется подходящим выбором отраслей;
2) нормативно. Предполагается, что отрасль состоит из отдельных производств, для которых уже разработаны нормативы затрат; на их основе рассчитываются среднеотраслевые коэффициенты.
Коэф-ты прямых затрат показывают сколько единиц продукции I-той отрасли непосредственно расходуются на выпуск единицы продукции j-той отрасли.
Коэф-т полных мат. затрат включает в себя как прямые так и косвенные затраты всех порядков. Косв. затраты относ. к предшествующим стадиям пр-ва и входят в продукт не прямо, а через другие средства производства. По данным баланса можно рассчитать коэф-ты прямых мат. затрат: aij=xij/Xj , где xij-мат.поток, Xj-валовая прод. в j отрасли. Из баланса следует, что Xi=xij+yi, тогда Xi=aij* Xj+yi. (1)
Эта формула записывается для каждой отрасли отдельно (всего отраслей n), поэтому это ур-е охватывает с-му из n-ур-йи служит основным математич. соотношением при разработке баланса на плановый период.
Если известны коэф-ты полных затрат, то расчет баланса производят по ф-ле Xi=Aij* yi . Валовая продукция Xi выступает в этой ф-ле как сумма взвешенных конечных продуктов, причем весовыми коэф-тами явл. коэф-ты полных затрат. Они показывают насколько всего нужно произвести продукции в i-той отрасли для выпуска в сферу конечного использования ед-цы продукции j-той отрасли.