Стандартные теоретические модели в виде транспортных задач и их применение к различным экономическим явлениям.

Наиболее простыми транспортными задачами являются задачи о перевозках некоторого продукта из пунктов наличия в пункты потребления при минимальных затратах на перевозку.

Требуется определить опорный план.

Методы построения исходного опорного плана:

- метод северо-западного угла

- метод двойного предпочтения

- метод минимального элемента

- метод аппроксимации Фогеля

Этапы для решения транспортных задач:

1. Построение транспортной таблицы

2. Нахождение исходного опорного решения

3. Проверка этого решения на оптимальность

4. Переход от одного опорного решения к другому (если условия оптимальности не выполняются)

Метод потенциалов (усовершенствование симплекс метода)

Сначала находят опорный план транспортной задачи, а затем его последовательно улучшают до получения оптимального плана методом потенциалов.

Задача о распределении специалистов????

Эконометрические модели экономических процессов и явлений.

Эконометрика — это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.

Эконометрические методы — это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных.

Классификация эконометрических моделей

1.Однофакторные y=f(x):

а) линейные вида y=b_o+b₁x;

б) нелинейные: сводящиеся к линейным и существенно нелинейные.

2. Многофакторные y=f(x_1,x_2,…x_p):

а) линейные видаy=b₀+b₁x₁+…+b_px_p;

б) нелинейные: сводящиеся к линейным и существенно нелинейные.

 

Линейная модель множественной регрессии.

y_x=a+b₁x+b₂x_2+…+b_px_p – параметры при х называются коэффициентами «чистой» регрессии. Они характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего параметра не единственного при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.

 

В частном случае, когда фактор единственный (без учёта константы), говорят о парной или простейшей линейной регрессии: yt=a + bxt + ɛt

Применяется, если доминирующий фактор, определяющий большую долю изменения изучаемой, объясняемой переменной, которая и используется в качестве объясняющей переменной.

Когда количество факторов (без учёта константы) больше 1-го, то говорят о множественной регрессии.

Если зависимость между х и у нелинейная, то используют следующие уравнения регрессии:

yx=a0+a1x+a2x2 – парабола второго порядка; yx=a0 - степенная функция; yx= a0+ a1/x – гипербола и т.д.

Применяется в ситуациях, когда из множества факторов, влияющих на результативный признак, нельзя выделить один доминирующий фактор и необходимо учитывать одновременное влияние нескольких факторов.

Все нелинейные уравнения приводят к линейному виду (линеаризуют) путем замены переменных или логарифмирования.

 

Методы количественного и качественного отбора факторов в эконометрическую модель.

До сих пор в качестве факторов рассматривались экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале. Вместе с тем может оказаться необходимым включить в модель фактор, имеющий два или более качественных уровней. Это могут быть разного рода атрибутивные признаки, такие, например, как профессия, пол, образование, климатические условия, принадлежность к определенному региону. Чтобы ввести такие переменные в регрессионную модель, им должны быть присвоены те или иные цифровые метки, т.е. качественные переменные преобразованы в количественные. Такого вида сконструированные переменные в эконометрике принято называть фиктивными переменными.

Тесноту (силу) связи изучаемых показателей в предмете эконометрика оценивают с помощью коэффициента корреляции Rxy. Коэффициент корреляции в эконометрике статистический показатель, с помощью которого измеряется степень связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1. При этом, значение -1 будет говорить об отсутствии корреляции между величинами, 0 - о нулевой корреляции, а +1 - о полной корреляции величин. Т.е., че ближе значение коэффициента корреляции к +1, тем сильнее связь между двумя случайными величинами. Матрица коэффициентов корреляции, полученных, как правило, экспериментальным путем, корреляционной матрицей.

Элементы этой матрицы являются коэффициентами корреляции между всеми переменными данной совокупности.

Коллинеа́рность — отношение параллельности векторов: два ненулевых вектора называются коллинеарными, если они лежат на параллельных прямых или на одной прямой.

Мультиколлинеарность— в эконометрике (регрессионный анализ) — наличие линейной зависимости между независимыми переменными (факторами) регрессионной модели. При этом различают полную коллинеарность, которая означает наличие функциональной (тождественной) линейной зависимости и частичную или просто мультиколлинеарность — наличие сильной корреляции между факторами.

---

Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 2774; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!