- •44. Постановка эмм программы распределения удобрений.
- •2. Особенности сельс. И рын. Хозяйства как объекта оптимального планирования.
- •3. Основные элементы эк-мат. Задач. Общая задача мат-моделирования.
- •4. Сущность эмм. Типы экономико-математических моделей.
- •5. Содержание этапов экономико-математического моделирования.
- •6. Обосн. Перечня и содержание переменных эмм
- •7. Методика обоснования исходной информации экономико-математической задачи
- •8. Критерий оптим-ти и целевая функция и значения её в решении задач
- •9. Классификация эмм
- •11. Перечень информации для анализа использования ресурсов с.Х. Организации
- •12. Осн. Огр-ия задачи по выявлению резервов использования ресурсов с.Х. Орг-ии.
- •15. Особенности составления и сод-ия условий по балансу отдельных видов кормов.
- •4.По скп: , jj2 ,hh0
- •16.Сущность скользящей переменной и особенности ее использования
- •17. Структурная эмм анализа использования ресурсов с.Х. Организации
- •4.По скп: , jj2 ,hh0
- •18. Сущность корреляционной модели (км), классификация км
- •19. Сущность и содержание этапов построения корреляционной модели
- •20. Методика подбора факторов корреляционной модели
- •21. Методика выбора формы связи результативного и факторных показателей корреляционных моделей.
- •22.Система уравнений для расчета параметров осн. Видов км
- •23.Методика проверки информации на достоверность.
- •28. Постановка эмм для оптимизации рационов кормления (смесей).
- •29. Стр-ая эмм для оптимизации рационов кормления скота и птицы (смесей).
- •30. Особенности и методика подготовки исх. Инф-ии при расчете рациона кормления скота и птицы.
- •33. Особенности записи технол-их ограничений по трансформации с.Х. Угодий
- •2)По пл. С/х угодий после трансф-ии:
- •3)По пл. Тран-ии зем. Угодий:
- •36.Объективная необходимость совершенствования методов планирования и управления рыночным производством.
- •37. Предмет, задачи и особенности курса.
- •38. Постановка эмм по использованию и доукомплектованию мтп
- •39.Структурная эмм использования и доукомплектования мтп.
- •40. Методы обоснования исх. Инф-ии и построение развернутой модели
- •41. Содержание групп символов для построения структурной эмм
- •42. Сущность и содержание каскадного корреляционного анализа.
- •43. Структурная (статическая) эмм по оптимизации специализации и сочетания отраслей с.Х. Организации в условиях кооперирования.
- •3) По использованию труда:
- •52. Постановка эмм по оптимизации распределения минеральных удобрений
- •54. Структурная эмм по оптимизации распределения удобрений
- •53. Методика подготовки исх. Инф-ии эмм для опт-ии распр-ия мин. Удобрений.
- •50. Одноэтапная система анализа
- •51. Двухэтапная схема анализа региональной экономики.
- •26.Основные статистические характеристики км и основных ее параметров.
- •13.Структурная эмм оптимизации использования кормов с.Х. Организации в условиях кооперирования.(ст151)
- •3.По скп: ,jj0 ,hh0
- •55. Методика количественной оценки качественных признаков: альтернативных, нарастающих.
- •47. Корреляционные модели в анализе особенностей формирования экономических показателей.
- •27.Методика расчетов км зависимости урожайности от определяющих ее факторов.
- •14.Система эк.-математических моделей, взаимосвязь корреляционных и оптимизационных моделей.
- •25. Экономическое содержание параметров км.
- •32. Особенности записи условий по формированию стоимости основных производственных фондов.
- •10 Структурная эмм транспортной задачи (открытая и закрытая модель)
- •48 Км в обосновании показателей растиниеводческих отраслей
- •24. Методика установл-я тесноты связи между результ и факт пок-лями км
- •35 Подготовка задач для решения на пк.
47. Корреляционные модели в анализе особенностей формирования экономических показателей.
Км явл-ся аппаратом объективной оценки эфф-ти исп-ия ресурсов или формировании показателей. На основе КМ можно выявить устойчивые тенденции в эк-ке и обосновать лучшие параметры, при кот. ресурсы исп-ся наиболее эфф-но. Чтобы выявить закономерности и лучшие параметры в эк-ке, строим на основе КМ группировку по след. методике: 1)рассчитываем параметры КМ, 2)если КМ имеет tR,r,n,aj>min, производим сравнение расчетных и фактических значений и выделяем предприятия, для кот. хар-но след.: yх>yi, yx≈yi, yx<yi (ух-расчетное знач-е, уi-фактич-е знач-е) 3)сравниваем ср. знач-е факторов в полученных 3 группах, выясняем а)как измен-ся факторы от 1 группы к 3, б)по лучшей группе имеем ср. знач-я факторов, кот. можем считать как оптим-е и как ориентир для остальных групп.
Переход к рынку предполагает, что общество будет заинтересовано в развитии предприятий, окупающих издержки. В усл-ях нерыночной сис-мы в кач-ве базы для формир-я цен брали средние по совок-ти издержки. При этом было ясно, что предприятия худшей группы имеют низкую окупаемость ресурсов в значительной мере из-за низкого уровня хозяйс-ия и организации производства. В усл-ях самоокупаемости сис-ма хоз-ия не будет ориентироваться на низкорентабельные предприятия. Они могут стать банкротами. Это предполагает, что в кач-ве издержек, на основе кот. могут формироваться цены, будут издержки предприятий лучшей и средней групп.
Отсюда имеется необходимость обосновывать пок-ли лучшх и ср. групп хоз-в по эф-ти исп-ия рес-сов, пок-ли кот. будут являтся ориентиром в развитии эк-ки, основой при формировании цен на продукцию и решать эти задачи позволяют КМ.
27.Методика расчетов км зависимости урожайности от определяющих ее факторов.
Урож-ть зерновых может быть определена несколькими КМ.
1)урож-ть предприятия изменяется стабильно, влияние природных факторов ослаблено. В этом случае для планирования урож-ти можем исп-ть трендовую КМ: ух=ао+а1х, х-номер года. Устойчивость этой модели возрастает, если вместо ао берем уо, кот. означает ср. за последние 2-3 года фактич. урож-ть зерновых: ух=уо+а1х
2)урож-ть зерновых колеблется, однако установлено, что она тесно связана с факторами урож-ти: плодородием, удобрениями, др. факторами технологии и природных условий. В этом случае урож-ть зерновых обосновываем с пом-ю многофакторной КМ: ух=ао+∑аi*хi
3)многофакторная модель требует прогноза пок-лей на планируемый год. Это может предположить ошибки, снижает эфф-ть прогнозных расчетов в целом.
Лучше всего исп-ть 3-ий вариант. Это есть ф-ция от факт-го знач-я урож-ти и времени: ух=f(yo,t). При этом модель учитывает, что при увеличении уо возможности приращения урож-ти становятся меньшими. При этом рассчитываем:а) ух=уо+а1*t^(а2+а3*t), б)рассчитываем а2 и а3 имея ввиду, что ао и а1 известны, а ао заменяем на уо. Урож-ть зерновых отдельных видов может быть рассчитана на основе соотношения ср. урож-ти зерновых и отдельных видов этой группы.
Ур-ть др. с/х к-р может быть обоснована исходя из производственных и технологических взаимосвязей, имеющихся в раст-ве. Суть взаимосвязи: в условиях ротации с/х к-р, севооборота на площади, занятой ранее зерновыми, возделываются др. к-ры. Значит плодородие почвы в равной мере влияет как на зерновые, так и на др. к-ры. С др. стороны, есть технологическая взаимосвязь в производстве разл. видов прод-ции. Она выражается в том, что Ур-нь технологии при возделывании др. к-р подтягивается до Ур-ня технологии ведущей к-ры—зерновых
(коэф. множественной корреляции) yx- расчетное, yi – фактическое.
(ошибка) к – кол-во показателей + результативный.
- коэф. существенности.