- •Вопрос 1. Спур.
- •Вопрос 2. Компромиссы в процессе принятия решений. Многоцелевая оптимизация.
- •Вопрос 3. Общие проблемы моделирования при обосновании решений.
- •Вопрос 4. Количественные модели прогнозирования при обосновании решения.
- •Вопрос 5. Этапы моделирования при прогнозировании
- •Вопрос 6. Система. Определение составляющих системы. Примеры.
- •Вопрос 7. Закон необходимого разнообразия системы.
- •Вопрос 8. Принципы построения управляющей системы.
- •Вопрос 9. Экономическая система. Определение. Примеры.
- •Вопрос 10. Два подхода к изучению экономических систем.
- •Вопрос 11. Этапы моделирования экономических систем.
- •Вопрос 12. Схема циклического процесса моделирования.
- •Вопрос 13. Два уровня моделирования экономических систем.
- •Вопрос 19. Имитационное моделирование.
- •Вопрос 20. Эконометрические модели в прогнозировании. Особенности.
- •Вопрос 21. Формы статистической взаимосвязи экономических показателей.
- •Вопрос 22. Проверка эконометрической модели на достоверность.
- •Вопрос 23. Производственная функция. Определение и особенности. Виды производственных функций.
- •Вопрос 24. Построение производственной функции.
- •Вопрос 25. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости построения производственной функции.
- •Вопрос 26. Анализ производственных функций. Сущность анализа.
- •Вопрос 27. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости анализа производственной функции
- •Вопрос 28. Виды эластичности в анализе производственной функции.
- •Вопрос 29. Эффект масштаба производства. Три случая эффекта.
- •Вопрос 30. Задача фирмы в условиях совершенной конкуренции, монополии (монопсонии).
- •Вопрос 31. Изокванта. Определения.
- •Вопрос 32. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости моделирования тенденции временного ряда экономического показателя.
- •Вопрос 33. Этапы анализа временных рядов экономических показателей с учетом сезонности.
- •Вопрос 34, 35. Кривые роста в прогнозировании. Оценка надежности кривых роста, анализ системности, адекватности, альтернативности модели.
- •Вопрос 36. Тенденция временного ряда экономического показателя. Модель тенденции.
- •Вопрос 37. Методы сглаживания временных рядов экономических показателей.
- •Вопрос 38. ЭмМодель объема реализации услуг с учетом сезонных факторов. Экономическая интерпретация.
- •Вопрос 39. Схема моделирования объема реализации услуг при прогнозировании.
- •Вопрос 40. Модели теории массового обслуживания, их значение и область применения.
- •Вопрос 41. Система массового обслуживания. Определение. Примеры.
- •Вопрос 42. Оценка качества функционирования систем массового обслуживания.
- •Вопрос 44. Моделирование входящего потока требований. Интенсивность входящего потока.
- •Вопрос 45. Схема моделирования системы массового обслуживания.
- •Вопрос 46. Оптимизационные модели линейного программирования.
- •Вопрос 47. Экономическая постановка задачи оптимизации производственной программы фирмы.
- •Вопрос 48. Значение оптимизационных моделей линейного программирования для оперативного управления производством в условиях дефицитности ресурсов.
- •Вопрос 49. Свойства двойственных оценок при экономико – математическом анализе оптимального плана.
- •Вопрос 50. Экономическая интерпретация двойственных оценок в оптимальном плане.
- •Вопрос 51. Балансовые модели (моб производства и использования товаров и услуг в системе национальных счетов).
- •Вопрос 52. Основное математическое соотношение моб производства и использования товаров и услуг (сравнительный анализ в статической и динамической модели). В тетради
- •Вопрос 53. Статическая эмМодель моб (стоимостная форма).
- •Вопрос 54. Динамическая эмМодель моб
- •Вопрос 55. Коэффициенты прямых и полных материальных затрат в балансовых моделях.
- •Вопрос 56. Коэффициенты вложений в балансовых моделях.
Вопрос 19. Имитационное моделирование.
Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.
Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).
Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.
Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].
Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
К имитационному моделированию прибегают, когда:
-
дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
-
невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
-
необходимо сымитировать поведение системы во времени.
Вопрос 20. Эконометрические модели в прогнозировании. Особенности.
Если при прогнозировании используются эконометрические модели, необходим выполнение следующих положений:
- рассчитанный прогноз действительно имеет построенную тенденцию экономического показателя или взаимосвязь (регрессию) между экономическими показателями.
- сложившаяся тенденция или взаимосвязь существенно не изменятся в будущем.
Вопрос 21. Формы статистической взаимосвязи экономических показателей.
Виды и формы связей между явлениями.
Существуют два вида связи: функциональная и корреляционная, которые обусловлены двумя типами закономерности: динамической и статистической.
При функциональной зависимости величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений другой величины (функции). В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции (при постоянной численности рабочих).Взаимосвязанные признаки подразделяются на факторные (под их воздействием изменяются другие, зависящие от них признаки) и результативные.
При функциональной связи изменение результативного признака всецело зависит от изменения факторного признака :
Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.
В различных процессах, характеризующихся статистическим закономерностями, нет строгой зависимости между причиной и результатом, и обычно не предоставляется возможным выявить строгую зависимость явлений от факторов, потому что закономерности складываются под влиянием множества причин и условий.
При корреляционной связи изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов : .
Корреляционная связь является свободной, неполной и неточной связью. Например, себестоимость величины продукции зависит от уровня производительности труда: чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость. Но себестоимость зависит также и от ряда других факторов: стоимости сырья и материалов, топлива, электроэнергии, их расхода на единицу продукции, цеховых и общезаводских расходов и т.д. Поэтому нельзя утверждать, что при повышении производительности труда, допустим, на 10% себестоимость снизится также на 10%. Может случиться, что, несмотря на рост производительности труда, себестоимость не только не снизится, но даже несколько повысится, если на нее окажут более сильное влияние действующие в обратном направлении другие факторы.
Аналогично, можно провести рассуждения при изучении связи между производительностью труда и заработной платой. Величина заработной платы работников зависит не только от производительности труда, но и от ряда других факторов: инфляционные процесс в стране; рентабельность предприятия в целом; направление деятельности предприятия. Например, при увеличении производительности труда заработная плата рабочих предприятия может не увеличиться вследствие роста цен на сырьё. Значит, между производительностью труда и заработной платой существует корреляционная зависимость.
Корреляционная зависимость проявляется только в средних величинах и выражает соотношение между ними в виде тенденции к возрастанию или убыванию одной переменной величины при возрастании или убывании другой.
Существует еще одна достаточно важная характеристика связей с точки зрения взаимодействующих факторов. Если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной. Если изучаются более чем две переменные - множественной.
Для того, чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются многообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых --какие связи; во-вторых -- тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом -- слабая); в-третьих -- форму связи (т.е. формулу, связывающую величину и).
По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых , наоборот, рост факторного признака сопровождается уменьшением результативного. Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.
По аналитическому выражению корреляционная связь может быть примолинейной и криволинейной. Прямолинейной называется связь, когда величина явления изменяется приблизительно равномерно в соответствии с изменением величины влияющего фактора. Математически прямолинейная связь может быть выражена уравнением прямой: .
Если происходит неравномерное изменение явления в связи с изменением величины влияющего фактора, то такая связь называется криволинейной. Математически криволинейная зависимость может быть выражена уравнением криволинейной связи (уравнение параболы, показательная, степенная, логарифмическая функции и другие)
Указанные выше классификационные признаки наиболее часто встречаются в статистическом анализе. Но кроме перечисленных различают такженепосредственные, косвенные и ложные связи. Собственно, суть каждой из них очевидна из названия. В первом случае факторы взаимодействуют между собой непосредственно. Для косвенной связи характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками. Ложная связь - это связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками. Она не имеет под собой качественной основы или же бессмысленна.