WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаЕкономіка (різне) → Шпаргалка - Реферат

Шпаргалка - Реферат

16. Властивості простої вибіркової лінійної регресії.

  1. регресій на пряма проходить через точку (х,у).

  2. залишки мають нульову коваріацію із спостережу вальними значеннями х та модальними значеннями у.

  3. сума квадратів залишків є функцією від кута нахилу

  4. випадкові відхилення – не корельовано із спостережу вальними значеннями у залежної змінної У (результативної ознаки).

  5. Оцінки МНК є функціями вибірки.

Окрім рівняння регресії У на Х (У=b0+b1X) також має місце рівняння регресії Х на У:

Х=Со + by*Y, де by=(СоV(x,y)) ∕ (y сер.^2 – (y cep.)^2), Co= xcep.-by*ycep.

17. Властивості спряжених задач ЛП

Спряженими задачами ЛП називають початкову задачу і двоїсту до неї. Зв'язок між вихідною і двоїстою задачею полягає в тому, що коефіцієнти Сj цільової ф-ії початкової задачі будуть вільними членами системи обмежень двоїстої задачі. Вільні члени початкової задачі Ві стануть коефіцієнтами ф-ії мети двоїстої задачі. Матриця коефіцієнтів системи обмежень двоїстої задачі уявляє транспоновану матрицю коеф. системи обмежень початкової задачі. Двоїсті пари задач ЛП бувають симетричні та не симетр. У симетричних задачах обмеження прямої та двоїстої задач є нерівностями, а змінні обох задач набувають не відємного значення. У не симетричних задачах обмеження прямої задачі включають як нерівності, так і рівняння. Двоїста задача включає тільки нерівності, її змінні можуть набувати будь-яких значень.

Якщо пряма задача розв'язувалась на мінімум, всі нерівності будуть мати вигляд ≥, двоїста буде розвязуватись на максимум.

18 Гетероскедастичність: причини, наслідки

Головна умова класичного МНК є гомоскедастичність (Якщо дисперсія залишків стала для кожного спостереження). У випадку коли постійність дисперсії відхилень порушується, спостерігається гетероскедастичність. Тобто гетероскедастичністю називають явище, коли дисперсія залишків змінюється для кожного спостереження або групи спостережень.

Наслідки:

1.отримані оцінки коефіцієнтів є не зміщеними, лінійними, але не ефективними (збільшення дисперсії оцінок знижує ймовірність отримання максимально точних оцінок).

2. Дисперсія оцінок розраховується із зміщенням.

3. Висновки на підставі t та F статистики будуть не надійні, інтервальні оцінки також.

20. Глобальні складові мат. моделювання: роль і призначення

У мат. моделюванні виділяють 2 взаємопов'язані частини:

І. постановка і побудова ММ;

2. дослідження отриманої ММ засобами математики з використанням пакету прикладної програми.

Утворення належної ММ досліджуваної проблеми включає в себе виокремлення суттєвих факторів, не втрачаючи простоти і точності. При наявності декількох факторів одного порядку ступеню значущості всі враховують або всі відкидаються: з'ясовуються початкові граничні умови, а при необхідності й інші додаткові чинники. На підставі якісної моделі визначаються найбільш впливові зв'язки. Найбільші труднощі, як і значні успіхи у моделюванні, і залежать від побудови належної ММ, тобто простої і адекватної. Роль мат. моделювання особливо значна в економічних дослідженнях, оскільки можливості проведення натурального економічного експерименту є досить складна. Навпаки, робота не з самим об'єктом (явищем, процесом), а з його моделлю дає можливість відносно швидко досліджувати його основні (суттєві) властивості та поводження за будь-яких ймовірних ситуацій. Водночас обчислювальні (комп'ютерні, симулятивні, імітаційні) експерименти з моделями об'єктів дозволяють , спираючись на потужність сучасних математичних та обчислювальних методів і технічного інструментарію інформатики, ретельно та досить глибоко вивчати об'єкт у достатньо детальному вигляді.

23. Двоїстий симплекс метод

Як відомо, кожній задачі лінійного програмування можна поставити у відповідність двоїсту задачу. Для знаходження розв'язку однієї зі спряжених задач можна перейти до двоїстої і, використовуючи її оптимальний план, визначити оптимальний план початкової.

Перехід до двоїстої задачі не обов'язковий. Звичайна симплексна таблиця в стовпчиках містить початкову задачу, а в рядках — двоїсту. Оцінками плану прямої задачі є рядок (), а оцінками плану двоїстої — стовпчик "План" з компонентами вектора вільних членів системи обмежень В. Отже, розв'язуючи пряму задачу, симплексний метод дає змогу одночасно знаходити і розв'язок двоїстої задачі. Однак двоїсту задачу можна також розв'язати за таблицею, в якій записана пряма, а відшукавши оптимальний план двоїстої задачі, разом з тим отримати розв'язок початкової задачі. Такий спосіб розв'язання задачі лінійного програмування має назву двоїстого симплексного методу. Прямий та двоїстий симплексні методи пов'язані між собою.

Розглянемо такий алгоритм двоїстого симплексного методу:

1. Необхідно звести всі обмеження задачі до виду "", ввести додаткові невід'ємні змінні, визначити початковий базис та перший опорний план .

2. Якщо всі оцінки векторів і компоненти вектора-стовпчика "План" для всіх , то задача розв'язана. Інакше необхідно вибрати найбільшу за модулем компоненту bl<0 і відповідну змінну xl виключити з базису.

3. Якщо в l-му рядку, що відповідає змінній xl, не міститься жодного , то цільова функція двоїстої задачі необмежена на багатограннику розв'язків, а початкова задача розв'язку не має. Інакше існують деякі і тоді для відповідних стовпчиків визначають аналогічно прямому симплекс-методу оцінки θ:

(), що дає змогу вибрати вектор, який буде включено в базис.

4. Виконавши крок методу повних виключень Жордана—Гаусса, переходять до наступної симплексної таблиці (Переходять до пункту 2).

Зазначимо, що для задачі знаходження максимального значення цільової функції за наведеним алгоритмом необхідно перейти до цільової функції F'=-F, або дещо змінити сам алгоритм.

24. Деталізувати кроки ЕММ.

Зміст етапів (кроків) економіко-математичного моделювання.

  1. Постановка економічної проблеми та її якісний аналіз. Головне— чітко сформулювати сутність проблеми (цілі дослідження), припущення, які приймаються, і ті питання, на які необхідно одержати відповіді. Цей етап включає виокремлення найважливіших рис і властивостей об'єкта, що моделюється, і абстрагування від другорядних; вивчення структури об'єкта і головних залежностей, що поєднують його елементи; формулювання гіпотез, що пояснюють поведінку і розвиток об'єкта.

  2. Побудова математичних моделей. Це — етап формалізації економічної проблеми, вираження її у вигляді конкретних математичних залежностей і відношень (функцій, рівнянь, нерівностей тощо). Спочатку зазвичай визначається основна конструкція(тип) математичної моделі, а потім уточнюються деталі цієї конструкції (конкретний перелік змінних і параметрів, форма зв'язків). Однак надмірна складність і деталізованість моделі утруднює процес дослідження. Однією з важливих особливостей математичних моделей є потенційна можливість їх використання для вирішення різноманітних проблем. Тому, навіть зустрічаючись з новою економічною задачею спочатку необхідно спробувати застосувати для розв'язання цієї задачі вже відомі моделі (адаптувати їх до задачі).У процесі побудови моделі здійснюється зіставлення двох систем наукових знань — економічних і математичних. Треба прагнути до того, щоб одержати модель, яка належить до добре вивченого класу математичних задач (напр. шляхом деякого спрощення вихідних положень моделі), Однак можлива й така ситуація, коли формалізація економічної проблеми приводить до невідомої раніше математичної структури.

  1. Математичний аналіз моделі. Метою цього етапу є з'ясування загальних властивостей моделі. Найважливіший момент доведення існування рішень у сформованій моделі (теорема існування). Якщо математична задача не має рішення, то необхідність у наступній роботі відпадає; слід скоригувати чи постановку економічної задачі, чи модифікувати її математичну формалізацію. Аналітичне дослідження моделі порівняно з емпіричним (числовим) має ту перевагу, що одержувані висновки зберігають свою силу за різноманітних конкретних значень зовнішніх і внутрішніх параметрів моделі. І все-таки моделі складних економічних об'єктів з великими труднощами піддаються аналітичному дослідженню. У тих випадках, коли аналітичними методами не вдається з'ясувати загальні властивості моделі, а спрощення моделі спричиняється до недопустимих (неадекватних) результатів, переходять до числових методів дослідження.

  2. Підготовка вихідної інформації. Моделювання висуває жорсткі вимоги до системи інформації. Водночас реальні можливості одержання інформації обмежують вибір моделей, які пропонуються до практичного використання. До уваги береться не лише можливість підготовки інформації, але й витрати на підготовку відповідних інформаційних масивів. Ці витрати не повинні перевищувати ефект від використання додаткової інформації. до уваги У процесі підготовки інформації широко використовуються методи теорії ймовірностей, теоретичної і математичної статистики.

  3. Числові розв'язки. Цей етап включає розробку алгоритмів для числового розв'язування задачі, складання програм на ЕОМ і безпосереднє проведення розрахунків. Труднощі цього етапу зумовлені передусім великою розмірністю економічних задач, необхідністю опрацювання значних масивів інформації. Звичайно розрахунки на підставі використання економіко-математичної моделі мають багатоваріантний характер. Дослідження, які проводяться за допомогою числових методів, можуть стати суттєвим доповненням до результатів аналітичного дослідження.

  4. Аналіз числових результатів та їх використання. На цьому етапі виникає питання про правильність і повноту результатів моделювання, про рівень практичного застосування останніх. Математичні методи перевірки можуть виявляти некоректність підходу до побудови моделі. Неформальний аналіз теоретичних висновків і числових результатів, які одержують за допомогою моделі, зіставлення їх із знаннями, якими володіємо, і фактами дійсності також дозволять знаходити недоліки постановки економічної задачі, сконструйованої математичної моделі.

Loading...

 
 

Цікаве