Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Требования, предъявляемые к исходной информации при моделировании экономических процессов на основе временных рядов.
1. Сопоставимость достигается в результате одинкаовым подходом к наблюдениям на разных этапах формирования ряда динамики. Одни и те же единицы измерения, одинаковый шаг наблюдений, один и тот же интервал времени, одна и та же методикаодни и те же элементы, относящиесяк неизменной совокупности. 2. Однородность данных – отсутствие сильных изломов тенденций, а также аномальных наблюдений. 3. Представительность данных хар-ся их полнотой. Число наблюдений должно быть достаточным для потсаленной задачи. 4. Устойчивость – преобладание закономерности над случайностью.
Правило построения двойственной задачи, математическая запись. 1. Если исходная задача сформулирована на max, то двойственная д.б. сформулирована на минимум, и наоборот. 2. Матрица А, составленная из коэффициентов неизвестных в системе ограничений двойственной задачи является транспонированной матрице А исходной задачи. 3. Число переменных в двойственной задаче равно числу функциональных переменных исходной задачи, а число ограничений этой задачи равно числу переменных в исходной задаче. 4. Коэффициенты неизвестных в целевой функции двойственной задачи являются свободными членами в системе ограничений исходной задачи. А правыми частями в ограничениях двойственной задачи – коэффициенты при неихвестных в целевой функции исходной задачи. 5. Если в исходной задаче, сформулированной на максимум, все функциональные ограничения будут иметь знак < или =, то в двойственной задаче все неизвестные неотрицательны. Если в исходной задаче, сформулированной на максимум, присутствуют уравнения или ограничений тип > или =, то соответствующие двойственные оценки будут отрицательными. Математическая запись: Экономико-математическая модель межотраслевого стоимостного баланса (модель Леонтьева). ЭММ межотраслевого баланса представляет собой систему уравнений, отражающих функциональную зависимость включенных в его систему элементов: Х1=Х1,1 + Х1,2 +……+ Х1n + Y1 X2=X2,1 + X2,2 +…….+ X2,n + Y2 Xn = Xn,1 + Xn,2 +……+Xn + Yn Где Х =(Х1, Х2,…, Хn) – вектор валовой продукции, Y =(Y1, Y2,…,Yn) – вектор конечной продукции (конечное потребление и накопление), Хij – производственные материальные затраты j-й отрасли, с учетом обозначений: Aij = Xij / Xj, Xij =AijXj. Система уравнений перепишется в виде: Х1=А1,1*Х1,1 + А1,2*Х1,2 +…..+ А1,n*X1,n + Y1 X2=A2,1*X2,1 + A2,2*X2,2+…..+A2,n*X2,n + Y2 Xn=An,1*Xn,1 + An,2*Xn,2 +…..+An,n*Xn,n +Yn Или в более компактном виде: Xi = ∑Aij*Xj + Yi, где i=от 1, до n. Запись в матричной форме: Х = АХ + Y, где А=(Аij) размерностью n*n
Именно в этих двух формах записи и используется ЭММ межотраслевого баланса, которую называют моделью Леонтьева. Элементы Аij матрицы А называют коэффициентами прямых (материальных) затрат. Это – затраты i-й отрасли на единицу (рубль) валовой продукции j-й отрасли. В матричной форме модель Леонтьева записывается Х-АХ=Y или (Е-А)Х=Y.
Общая классификация задач оптимального программирования. 1.По характеру взаимосвязи между переменными: а) линейные, т.е. все функциональные связи в системе ограничений и функции цели – это линейные функции, б) нелинейные, т.е. наличие нелинейности в хотя бы одном из упомянутых элементов. 2.По характеру изменения переменных: а) непрерывные, т.е. значения каждой из управляющих переменных могут заполнять сплошь некоторую область, б) дискретные, т.е. все или хотя бы одна переменная могут принимать некоторые целочисленные значения. 3.По учету факторов времени: а) статистические. Моделирование и принятие решений осуществляются в предположении о независимости от времени элементов модели в течении периода времени, на который принимается управленческое решение, б) динамические. Такое предположение принято не может быть. 4.По наличию информации о переменных: а) задачи в условиях полной определенности (детерминированные), задачи в условиях неполной информации (случай риска). Отдельные элементы являются вероятностными величинами, однако дополнительными статистическими исследованиями могут быть установлены их законы распределения вероятностей, в) задачи в условиях неопределенности. Можно сделать предположение о возможных исходах случайных элементов, но нет возможности сделать вывод о вероятности исходов. 5.По числу критериев оценки альтернатив: а) простые (однокритериальные), где экономически приемлемо использование одного критерия оптимальности или удается специальными процедурами свести многокритериальный поиск к однокритериальному, б) сложные (многокритериальные), т.е. выбор управленческого решения по нескольким показателям.
Матрица прямых материальных затрат, ее продуктивность. Признаки продуктивности. По ЭММ Леонтьева (Е-А)X=Y можно определить объемы валовой продукции отрасли Х1, Х2, …, Хn по заданным объемам конечной продукции: Х = (Е-А)‾¹ Y; X=BY, B=(E-A)‾¹. Элементы Bij обратной матрицы B = (E-A)‾¹ называются коэффициентами полных (материальных) затрат, т.е. это затраты i-й отрасли на каждый рубль конечной продукции отрасли j. Соответственно матрицу В называют матрицей коэффициентов полных затрат, а матрицу А – матрицей коэффициентов прямых затрат. Неотрицательную матрицу А (А≥0) называют продуктивной, если существует хотя бы один такой положительный вектор Х>0, что каждый объект может произвести некоторое количество конечной продукции. Для продуктивности матрицы А необходимо и достаточно, что бы выполнялось одно из перспективных условий: 1) матрица (Е-А) неотрицательно обратима, т.е. существует обратная матрица (Е-А)‾¹ и все ее элементы неотрицательны, 2) положительны все главные миноры матрицы (Е – А), 3) матричный ряд Е + А + А² + … + =∑А® сходятся, причем ∑А®=(Е-А)‾¹. 4) максимальное собственное число матрицы А меньше 1, т.е. Λ(А) < 1. Собственными значениями (числами) квадратной матрицы А называются корни (решения) характеристического уравнения | А-λЕ |=0.
|
||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2018-05-30; просмотров: 388. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |