close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

"Математическое моделирование производственно

код для вставкиСкачать
МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ - ФИЛИАЛ ФГОУ ВПО
«УЛЬЯНОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ»
КАФЕДРА «ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«Математическое моделирование производственно-экономических процессов»
по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии АПК»
Димитровград, 2009
Цель и задачи дисциплины
Целью курса является формирование у студентов системы профессиональных знаний, умений и навыков по моделированию производственных процессов, обеспечивающих рациональное использование машин, материалов, рабочего времени и трудовых ресурсов при осуществлении мероприятий в хозяйственной деятельности предприятий.
Основное содержание курса – методы моделирования производственных процессов и явлений, включающие комплекс приемов и правил по постановке задач, их математической формализации и параметризации, решению и анализу
полученных решений, проверки адекватности модели.
Основные задачи курса:
 Научить формировать цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных;
 правильно выбирать базовую экономико-математическую модель для поставленной задачи;
 выделять наиболее существенные количественные связи моделируемого объекта, определять объясняемую и
объясняющие переменные;
 проводить анализ полученных решений,
 проводить верификацию полученной модели.
Основные вопросы, подлежащие рассмотрению:
основные термины, понятия и принципы экономического моделирования;
классификация видов экономических моделей;
общие вопросы моделирования систем;
основные понятия и определения линейного моделирования производственных процессов;
основные понятия и определения сетевого моделирования производственных процессов;
построение сетевых моделей;
эконометрическое моделирование процессов.
Кроме общих вопросов математического моделирования, системы моделей и экономико-математического анализа
оптимальных решений, в курс включены конкретные, наиболее характерные и практически применяемые модели планирования и анализа народного хозяйства.
1. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
Дисциплина «Математическое моделирование производственно-экономических процессов» относится к циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин. Ее изучение базируется на знании дисциплин: экономическая
теория, математика, информатика. Дисциплина занимает одно из центральных мест в системе подготовки выпускников
по специальности 080502.65 «Экономика и управление на предприятии АПК».
Знания, умения и навыки, полученные студентами при изучении дисциплины «Математическое моделирование
производственно-экономических процессов» являются основой для изучения последующих дисциплин: «Планирование
на предприятии», «Экономическая оценка инвестиций», «Планирование и прогнозирование развития АПК», «Моделирование и региональная структура АПК».
В результате изучения дисциплины студенты должны овладеть:
знаниями:
основных терминов, понятий и принципов моделирования производственно-экономических процессов;
компьютерных пакетов прикладных программ, позволяющих осуществлять моделирование производственноэкономических процессов;
математического аппарата моделирования производственно-экономических процессов.
умениями и навыками:
составлять алгоритмы и математические модели для моделирования производственно-экономических процессов;
применять компьютерные пакеты прикладных программ при моделировании;
применять аппарат моделирования для рациональной организации производственных и экономических процессов.
2. Объем дисциплины и виды учебной работы
Виды учебной работы
Всего часов
Общая трудоемкость дисциплины
75
Аудиторные занятия
8
Лекции
6
Практические занятия
2
Самостоятельная работа
67
Вид итогового контроля
Зачет
Семестры
7
7
7
7
7
7
3. Содержание дисциплины
3.1. Разделы дисциплины и виды занятий
Количество аудиторных
часов
КолСамостоя№
во
в том числе
Наименование разделов и тем
тельная рап/п
часов
практичебота
всего
всего
лекций ских занятий
I Общая характеристика математических методов и моделей реше- 10
3
3
7
ния задач
1.1. Введение: содержание дисциплины: возможности использования 3
1
1
2
математических методов, направления их использования, возникновение и развитие средств и методов вычисления. Предмет, содержание и задачи курса. Место курса в системе дисциплин.
1.2. Современные методы вычислений: необходимость и возможность 3
1
1
2
применения математических методов в экономике народного хозяйства, их классификация.
1.3. Основы математического моделирования, понятие модели и мо- 4
1
1
3
делирования, классификация моделей. Этапы моделирования, параметры задач.
II Оптимизационные модели
27
5
3
2
22
2.1. Общая модель линейного программирования: понятие линейного
программирования, составные части общей модели линейного программирования.
2.2. Симплексный метод: основные элементы, математическая формулировка задач, алгоритм решения, анализ полученных результатов.
6
2
1
1
4
6
2
1
1
4
2.3. Геометрическая интерпретация и графический метод: основные
элементы, математическая формулировка задач, алгоритм решения,
анализ полученных результатов.
7
1
1
-
6
№
п/п
Наименование разделов и тем
Количество аудиторных
часов
КолСамостояво
в том числе
тельная рачасов
практичебота
всего
всего
лекций ских занятий
8
8
2.4. Распределительная (транспортная) модель: постановка задач, открытые и закрытые модели, вырожденность плана, метод потенциалов.
III Вероятностно-статистические методы моделирования производ10
ственных систем
3.1. Методы корреляционно-регрессионного анализа: общие сведения, 10
этапы построения.
IV Моделирование производственных процессов в экономике
20
-
-
-
10
-
-
-
10
-
-
-
20
4.1. Экономико - математические модели для расчета 10
оптимального состава машинно-тракторного парка и его использования
4.2. Экономико - математические модели для расчета 10
оптимального производства.
-
-
-
10
-
-
-
10
Подготовка к зачету
8
-
-
-
8
Итого
75
8
6
2
67
3.2.
№
п/п
Содержание разделов дисциплины, средства обеспечения их освоения и контроля
Лекции
Наименование разделов и тем
Кол- Технические
Рекомендуево
и другие
Форма
мая литератучасов средства обу- контроля
ра
всего
чения
I Общая характеристика математических методов и моделей решения задач.
1.1. Введение: содержание дисциплины: возможности использования
математических методов, направления их использования. Предмет,
содержание и задачи курса. Место курса в системе дисциплин.
1.2. Современные методы вычислений: необходимость и возможность применения математических методов в экономике, их классификация.
1.3. Основы математического моделирования, понятие модели и моделирования, классификация моделей. Этапы моделирования, параметры модели.
II Оптимизационные модели
3
2.1. Общая модель линейного программирования: понятие линейного программирования, составные части общей модели линейного
программирования.
2.2. Симплексный метод: основные элементы, математическая формулировка задач, алгоритм решения, анализ полученных результатов.
2.3. Геометрическая интерпретация и графический метод: основные
элементы, математическая формулировка задач, алгоритм решения,
анализ полученных результатов.
Итого
1
ПК +
проектор
Зачет
1,5,8
1
ПК +
проектор
Зачет
1,5,8
1
ПК +
проектор
Зачет
1,5,8
1
ПК +
проектор
Опрос
1,5,8
1
ПК +
проектор
1,3,5
1
ПК +
проектор
Контрольная
работа
Контрольная
работа
Зачет
3
6
1,2,5
Содержание учебной дисциплины
РАЗДЕЛ 1. Общая характеристика математических методов и моделей решения задач
Введение
Студент должен
знать:
роль и место дисциплины в системе наук;
о значении знаний по дисциплине для процесса освоения основной профессиональной программы по специальности.
зачади, цель использования математических методов и моделей решения задач;
уметь:
выбирать и использовать математические методы необходимые для решения конкретных задач профессиональной
деятельности.
Содержание дисциплины и ее задачи. Связь с другими общепрофессиональными и специальными дисциплинами.
Общая характеристика математических методов решения задач: возможности использования математических методов,
направления их использования. Современные методы вычислений. Возникновение и развитие средств и методов вычисления. Исторические сведения. Необходимость и возможность применения математических методов в экономике.
Тема 1.2. Современные методы вычислений
Студент должен
знать:
классификацию современных методов;
необходимость и возможность применения экономико-математических методов в экономике;
пакеты прикладных программ, позволяющие реализовать конкретную модель;
уметь:
выбирать и использовать экономико-математические методы, необходимые для решения конкретных задач профессиональной деятельности.
Современные методы вычислений: основные возможности и отличия. Пакеты прикладных программ для решения
профессиональных задач.
Тема 1.3. Основы математического моделирования
Студент должен
знать:
основные понятия моделирования;
классификацию моделей.
уметь:
выбирать и использовать экономико-математические модели, необходимые для решения конкретных задач профессиональной деятельности.
Модель. Моделирование. Принципы построения моделей. Стадии и подходы к моделированию.
РАЗДЕЛ 2. Оптимизационные модели
Тема 2.1. Общая модель линейного программирования
Студент должен
знать:
основные понятия линейного программирования;
составные части общей модели.
уметь:
составлять модели задач линейного программирования.
Линейное программирование. Математическая формулировка задач линейного программирования.
Практические занятия
Тема 2.2. Симплексный метод
Студент должен
знать:
основные элементы;
математическую формулировку задачи;
математическую модель;
алгоритм решения;
уметь:
проводить решения задач симплексным методом и анализировать полученные результаты.
Оптимальность плана. Преобразования. Опорный план. Ведущий столбец. Ведущая строка. Разрешающий элемент.
Алгоритм решения. Критерий оптимальности.
Тема 2.3. Геометрическая интерпретация и графический метод решения задач
Студент должен
знать:
основные элементы;
математическую формулировку задачи;
алгоритм решения;
уметь:
проводить решения задач графическим методом и анализировать полученные результаты.
Геометрическая интерпретация. Многоугольник решения (ОДР). Опорная прямая. Этапы решения.
Тема 2.4. Методы решения транспортных задач
Студент должен
знать:
– постановку задач;
– понятия открытых и закрытых моделей;
– алгоритм метода решения;
уметь:
решать задачи методом потенциалов;
Вырожденность плана. Алгоритм решения транспортных задач. Построение цикла.
Параметры функций.
РАЗДЕЛ 3. Вероятностно-статистические методы при моделировании производственных систем
Тема 3.1. Методы корреляционно-регрессионного анализа
Студент должен
знать:
основные понятия;
компоненты и классификацию моделей корреляционно-регрессионного анализа.
уметь:
проводить корреляционно-регрессионный анализ.
Корреляция. Парная регрессия. Множественная регрессия. Доверительный интервал. Значимость модели.
РАЗДЕЛ 4. Моделирование производственных процессов в экономике
Тема 4.1. Экономико-математическая модель для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка и
его использования
Студент должен
знать:
основные понятия;
компоненты модели.
уметь:
составлять модель и проводить анализ полученного решения, верификацию.
Практические занятия
Тема 4.2. Экономико-математические модели для расчета оптимальной структуры производства
Студент должен
знать:
основные понятия;
компоненты модели.
уметь:
составлять модель и проводить анализ полученного решения.
Практические занятия
№ №
Колпп теНаименование тем и их краткое содержание
во ча- Средства обучения
мы
сов
Составные части общей модели линейного прометодические реко1. 2.1.
1
граммирования.
мендации
методические реко2. 2.2. Симплексный метод
1
мендации, калькулятор, ПК
Итого
2
Методические рекомендации к практическим занятиям
Тема. Линейное программирование. Графический метод
Основные этапы алгоритма.
1. Построить прямые.
Форма
контроля
Опрос
Рекомендуемая литература
1,5,8
Контрольная работа
1,3,5
-
-
Определить полуплоскости, принадлежащие данным прямым.
Определить многоугольник решения (ОДР).
Построить вектор.
Построить опорную прямую.
Определить точки максимума или минимума.
Определить значение целевой функции в найденных точках.
Решение задачи должно включать в себя:
1. Модель задачи (состав переменных, систему ограничений, целевую функцию).
2. Геометрическую интерпретацию.
3. Анализ полученного решения.
Тема. Симплексный метод
1. Ознакомьтесь с руководством пользователя программы MS Excel, надстройкой программы ПОИСК РЕШЕНИЯ.
2. Введите исходные данные задачи.
3. В столбец с расчетными величинами запишите формулу суммы произведений неизвестных величин на соответствующие коэффициенты в ограничениях.
4. Вызовите надстройку ПОИСК РЕШЕНИЯ. В диалоговом окне укажите ячейку с целевой функцией, искомый
критерий оптимальности целевой функции, ограничения задачи. Решите задачу.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
5.
6.
7.
Файл с исходными данными и результатом сохраните под именем zadanie2.
Проанализируйте полученные результаты. Сравните результаты с графическим решением.
Измените данные задачи.
добавьте дополнительное условие в задачу.
Сохраните и проанализируйте полученный результат.
4. Самостоятельная работа
№
Кол-во
Вид и содержание работы
п/п
часов
1. Общая характеристика математических методов и моделей
7
решения задач
1.1. Введение: содержание дисциплины: возможности использо2
вания математических методов, направления их использования,
возникновение и развитие средств и методов вычисления. Предмет, содержание и задачи курса. Место курса в системе дисциплин.
1.2. Современные методы вычислений: необходимость и возмож2
ность применения математических методов в экономике народного хозяйства, их классификация.
1.3. Основы математического моделирования, понятие модели и
3
моделирования, классификация моделей. Этапы моделирования,
параметры задач.
2. Оптимизационные модели
22
2.1. Общая модель линейного программирования: понятие линейного программирования, составные части общей модели линейного программирования.
2.2. Симплексный метод: основные элементы, математическая
формулировка задач, алгоритм решения, анализ полученных результатов.
2.3. Геометрическая интерпретация и графический метод: основные элементы, математическая формулировка задач, алгоритм
решения, анализ полученных результатов.
2.4. Распределительная (транспортная) модель: постановка задач,
открытые и закрытые модели, вырожденность плана, метод по-
Формы контроля
Литература
Зачет
1,5,8
Зачет
1,5,8
Зачет
1,5,8
4
Опрос
1,5,8
4
Контрольная работа
1,3,5
6
Контрольная работа
1,2,5
8
Контрольная работа
1,4,8
тенциалов.
3.
4.
Вероятностно-статистические методы моделирования производственных систем
3.1. Методы корреляционно-регрессионного анализа: общие сведения, этапы построения.
Моделирование производственных процессов в экономике
10
4.1. Экономико - математические модели для расчета
оптимального состава машинно-тракторного парка и его использования
4.2. Экономико - математические модели для расчета
оптимального производства.
Подготовка к зачету
Итого
Контрольная работа
1,2,4
10
Зачет
1,2,6
10
Зачет
1,5,6
8
Зачет
-
67
-
-
10
20
Задания для самостоятельной работы
по теме: Решение транспортных задач.
Работа выполняется строго по вариантам. Выбор варианта задания осуществляется по номеру зачетной книжки.
Последняя цифра шифра зачетной книжки – это вариант контрольного задания.
Например: Номер зачетной книжки - 20054. Студент выбирает 4 вариант.
Таблица 1- Вариант задания
№вариан k a n №вариан k
a
n
та
та
1
2 10 10
16
0 10 10
2
2 0 10
17
0
0 10
3
2 0 20
18
0
0 20
4
2 15 20
19
0 10 20
5
2 25 15
20
0 15 15
6
1 10 0
21
0 10 0
7
1 20 0
22
0 20 0
8
1 20 20
23
0 20 20
9
1 20 15
24
0 20 10
10
1 0 0
25
0
0 15
11
1 10 10
26
2 10 0
12
1 0 10
27
2 20 0
13
1 0 20
28
2 20 20
14
1 10 20
29
2 20 15
15
1 15 15
30
2
0
0
Исходные данные:
Имеются т пунктов отправления груза и объемы отправления по каждому пункту.
Известна потребность в грузах по каждому из п пунктов назначения.
Задана матрица стоимостей доставки по каждому варианту.
Имеется три поставщика и три потребителя некоторого однородного груза. Количество груза, имеющееся у каждого из поставщиков, известно. Известно также количество груза, необходимое каждому потребителю и расстояние между
каждым поставщиком и каждым потребителем. Необходимо составить оптимальный план перевозов, если данные задачи представлены следующей таблицей:
Таблица 2- Объем поставок и стоимость 1 тонны перевозимого груза от поставщиков к потребителям, тыс. руб.
Потребители
1
2
3
поставщиОбъем
ки
товара
1
2
3
1
2
3
объем потребностей
7
6
8+k
8
5+k
10
9
7
6
70-n
50+n
30
50
40+a
60-a
По теме: Решение задач линейного программирования графическим методом и симплекс методом.
1. С1=2; С2=1;
С1=1; С2=2;
0 12
60
2.
А=
20 30
10
6
10
0
В
10
180
60
55
А=
0
20 30
0
12
10
6
С1=4; С2=1;
3.
0
12
40 16
В
166
160
А=
80
1
3
0
10
1
1
10
6
С1=1; С2=1;
5.
10 30
12 20
4
60
180
В
550
70
600
С1=4; С2=1;
70
В
0
180
120
А=
220
0
10
3
1
1
1
10
6
С1=3; С2=2;
7.
55
В
18
7
60
С1=2; С2=3;
8.
10
0
10
8
0
12
1
1
60
В
80
84
10 8
А=
9
С1=9; С2=8;
9.
60
6.
10 10
А=
180
С1=1; С2=4;
180
10 10
А=
В
4.
10 30
А=
35
15 0
0
8
1
1
80
В
90
64
9
С1=4; С2=3;
10.
10
А=
0
15 12
0
12
1
1
60
120
В
84
А=
9
1
1
4
7
12
0
0
40
С1=3; С2=1;
11.
А=
5
4
10
0
0
12
1
1
40
60
В
96
120
14 10
А=
9
10
0
0
12
1
1
70
50
В
48
6
С1=2,5; С2=1;
14.
0,7 0,5
0
1,4
1,2
0
1
1
35
В
70
36
А=
60
0
14
12
0
7
5
1
1
С1=1; С2=2;
15.
560
420
В
350
6
С1=2; С2=1;
16.
0,5 0,8
1,4
1
1
0
0
0,8
40
В
70
35
5
А=
32
17.
8
4,2 3
0
1
400
210
В
40
0,6 0
С1=3; С2=7;
21
С1=9; С2=2;
18.
2,5 4
А=
60
12.
13.
А=
28
В
С1=; С2=3;
С1=6,5; С2=5,5;
А=
6
7
5
0
9
20
0
20
В
35
36
70
10
А=
0
7,5 012
0
12
7
5
35
В
60
48
35
С1=7; С2=4,5;
19.
20.
7 16
А=
С1=1; С2=1;
2
3
6
5
560
120
В
300
0 12
0
А=
360
1
3,5 8
4
6
6
5
С1=2; С2=3,5;
21.
2
1,4 3,2
2
3
1,2
1
60
В
112
120
А=
60
23.
6
5
2
3
0
10
10
0
300
30
В
12
35
45
С1=1; С2=2;
4
24
0
10
4
5
35
В
20
3 2
А=
45
25.
120
4 5
200
В
0 4
140
4 0
С1=3,5; С2=8;
140
С1=3; С2=2,5;
26.
1,2
0,8
0
0,7
0,8
1
0,7 1,4
48
В
21
40
А=
49
С1=0,7; С2=1,4;
27.
240
24.
6
10 10
А=
280
С1=4; С2=1;
С1=1; С2=1;
А=
В
22.
0
А=
30
10
0
7
4
4
10
1
1
35
В
28
40
5
С1=3; С2=1,2;
28.
А=
1
10
1
1
5
2
10
0
250
В
30
100
15 0
А=
150
5
2
0
5
1
1
С1=3,5; С2=2,5;
29.
А=
450
В
200
250
60
С1=1; С2=2;
30.
10
0
3
1,2
0
5
1
1
150
В
60
125
30
А=
10
3
3
0
0
10
1
1
30
В
15
25
6
Тестовые задания
Общие вопросы моделирования производственных процессов
1. Две стадии моделирования объектов с помощью их замещение моделями:
1) моделирование как познавательный процесс;
2) моделирование как процесс создания системы-модели, связанной с системой-оригиналом;
3) начальная;
4) завершающая.
2. Принцип спецификации модели, лежащий в основании классификации: экономические модели; эконометрические модели:
1) формализация экономических закономерностей;
2) равенство числа уравнений модели числу эндогенных переменных;
3) датирование переменных;
4) включение случайных возмущений.
3. Характеристика, которая отражает степени соответствия модели реальному объекту:
1) управляемость;
2) организационная структура;
3) адаптивность;
4) возможность развития;
5) неопределенность.
4. Основные этапы моделирования:
1) разработка концептуальной модели системы;
2) алгоритмизация модели системы;
3) использование модели для получения нового знания;
4) формализация концептуальной модели;
5) машинная реализация модели системы;
6) интерпретация результатов моделирования системы;
7) оценка эффективности.
5. Основной недостаток классического подхода к моделированию объектов и систем заключается:
1) в наличии взаимосвязи между компонентами системы;
2) в отсутствии взаимосвязи между компонентами системы;
3) в возможности моделирования объекта или системы полностью;
4) в невозможности моделирования объекта или системы полностью.
6. В основе создания моделей лежит принцип:
1) аналогии, соотношения подобий;
2) достаточности сведений об изучаемом объекте;
3) достаточности ресурсов всех видов;
4) достаточности сведений о внешней среде.
7. Объект и внешнюю среду выделяют из объективной реальности для:
1) упрощения процесса моделирования;
2) расширения возможностей системного подхода;
3) расширения возможностей классического подхода;
4) расширения знаний об объекте и внешней среде.
8. На стадии макропроектирования моделей систем разрабатывают и определяют:
1) модель внешней среды;
2) ресурсы аппаратные, временные, денежные и т.д.;
3) тип моделирования;
4) критерии, позволяющие оценить адекватность модели реальной системе.
9. Принципы, которые необходимо соблюдать при построении моделей:
1) пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели;
2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и др. характеристик;
3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования;
4) целостность отдельных обособленных стадий проектирования модели.
10. По форме представления объекты могут быть смоделированы:
1) мысленным видом моделирования;
2) реальным видом моделирования;
3) статическим видом моделирования;
4) непрерывным видом моделирования.
11. Математическое моделирование объектов и систем включает в себя:
1) аналитическое;
2) статистическое;
3) комбинированное;
4) гипотетическое;
5) аналоговое;
6) макетирование;
7) языковое;
8) знаковое;
9) научный эксперимент;
10) комплексные испытания;
11) производственный эксперимент;
12) в реальном масштабе времени;
13) в нереальном масштабе времени.
12. Наглядное моделирование объектов и систем включает в себя:
1) аналитическое;
2) статистическое;
3) комбинированное;
4) гипотетическое;
5) аналоговое;
6) макетирование;
7) языковое;
8) знаковое;
9) научный эксперимент;
10) комплексные испытания;
11) производственный эксперимент;
12) в реальном масштабе времени;
13) в нереальном масштабе времени.
13. Символическое моделирование объектов и систем включает в себя:
1) аналитическое;
2) статистическое;
3) комбинированное;
4) гипотетическое;
5) аналоговое;
6) макетирование;
7) языковое;
8) знаковое;
9) научный эксперимент;
10) комплексные испытания;
11) производственный эксперимент;
12) в реальном масштабе времени;
13) в нереальном масштабе времени.
14. Натурное моделирование объектов и систем включает в себя:
1) аналитическое;
2) статистическое;
3) комбинированное;
4) гипотетическое;
5) аналоговое;
6) макетирование;
7) языковое;
8) знаковое;
9) научный эксперимент;
10) комплексные испытания;
11) производственный эксперимент;
12) в реальном масштабе времени;
13) в нереальном масштабе времени.
15. Физическое моделирование объектов и систем включает в себя:
1) аналитическое;
2) статистическое;
3) комбинированное;
4) гипотетическое;
5) аналоговое;
6) макетирование;
7) языковое;
8) знаковое;
9) научный эксперимент;
10) комплексные испытания;
11) производственный эксперимент;
12) в реальном масштабе времени;
13) в нереальном масштабе времени.
16. По характеру изучаемых процессов выделяют следующие виды моделирования:
1) полное;
2) неполное;
3) приближенное;
4) детерминированное;
5) статическое;
6) дискретное;
7) стохастическое;
8) динамическое;
9) непрерывное;
10) дискретно-непрерывное;
11) мысленное;
12) реальное.
17. По степени полноты модели выделяют следующие виды моделирования:
1) полное;
2) неполное;
3) приближенное;
4) детерминированное;
5) статическое;
6) дискретное;
7) стохастическое;
8) динамическое;
9) непрерывное;
10) дискретно-непрерывное;
11) мысленное;
12) реальное.
18. По форме представления выделяют следующие виды моделирования:
1) полное;
2) неполное;
3) приближенное;
4) детерминированное;
5) статическое;
6) дискретное;
7) стохастическое;
8) динамическое;
9) непрерывное;
10) дискретно-непрерывное;
11) мысленное;
12) реальное.
19. Характеристика, которая используется для оценки степени организованности модельной системы:
1) управляемость;
2) организационная структура;
3) адаптивность;
4) возможность развития;
5) неопределенность.
20. Характеристика, которая используется для оценки сложности взаимосвязей между элементами модельной системы:
1) управляемость;
2) организационная структура;
3) адаптивность;
4) возможность развития;
5) неопределенность.
Моделирование различных процессов
1. Определите последовательность действий при решении задачи линейного программирования геометрическим методом:
1. Определить полуплоскости, принадлежащие данным прямым.
2. Построить вектор.
3. Построить опорную прямую.
4. Определить многоугольник решения (ОДР).
5. Определить значение целевой функции в найденных точках.
6. Построить прямые.
7. Определить точки максимума или минимума.
2. Базисными переменными в задаче линейного программирования являются:
1) переменные, введенные для баланса в систему неравенств;
2) переменные, относительно которых система неравенств задана;
3) переменные, которые определяют решение задачи;
4) свободные переменные.
3. Симплексный метод считается самым эффективным для решения задач линейного программирования с числом переменных:
1) одна;
2) две;
3) более двух.
3. Характеристика, которая позволяет экспериментатору исследовать объект в разных условиях модельной системы:
1) управляемость;
2) организационная структура;
3) адаптивность;
4) возможность развития;
5) неопределенность.
4. Оптимизация сетевой модели возможна применением следующих мероприятий:
1) перераспределения временных ресурсов;
2) перераспределения рабочих;
3) интенсификации выполнения работ;
4) параллельного выполнения работ;
5) изменения методов выполнения работ;
6) изменением количества ремонтируемых объектов.
5. По мере удаления индивидуального значения эндогенной переменной от среднего по выборке длина доверительного
интервала:
1) увеличивается;
2) уменьшается;
3) не меняется.
6. С увеличением объема выборки длина доверительного интервала индивидуального значения эндогенной переменной:
1) увеличивается;
2) уменьшается;
3) не меняется.
7. Коэффициент детерминации в парной регрессии применяется для проверки:
1) общего качества регрессии;
2) статистической значимости оценок параметров;
3) качества прогнозов эндогенной переменной;
4) адекватности модели.
8. При выполнении условий Гаусса-Маркова МНК-оценки параметров парной регрессии являются:
1) несмещенными;
2) смещенными;
3) эффективными;
4) неэффективными;
5) состоятельными;
6) несостоятельными.
9. Независимые переменные в регрессионных моделях называются:
1) откликами;
2) возмущениями;
3) регрессорами;
4) остатками.
10. В зависимости от количества регрессоров модели распределяются на следующие виды:
1) линейные и нелинейные;
2) парные и множественные;
3) статистические и динамические;
4) стационарные и нестационарные.
11. Под параметризацией модели понимается:
1) спецификация модели;
2) оценка параметров модели;
3) сбор статистической информации об объекте исследования;
4) проверка адекватности модели.
12. По отношению к выбранной модели все экономические переменные объекта подразделяются на два вида:
1) эндогенные и экзогенные;
2) дискретные и непрерывные;
3) случайные и детерминированные.
13. Под верификацией модели понимается:
1) спецификация модели;
2) оценка параметров модели;
3) сбор статистической информации об объекте исследования;
4) проверка адекватности модели.
14. Установить правильную последовательность этапов построения эконометрической модели:
1) оценка параметров модели (параметризация);
2спецификация модели;
3) проверка адекватности модели;
4) сбор статистической информации об объекте исследования.
15. Циклом в решении транспортной задачи называется:
1) перерасчет таблицы;
2) ломаная линия, вершины которой расположены в занятых клетках;
3) ломаная линия, вершины которой расположены в свободных клетках.
16. Циклом в решении транспортной задачи называется:
1) перерасчет таблицы;
2) ломаная линия, вершины которой расположены в занятых клетках;
3) ломаная линия, вершины которой расположены в свободных клетках.
17. Причины гетероскедастичности модели:
1) исследование неоднородных объектов;
2) характер наблюдений;
3) ошибки спецификации;
4) ошибки измерений.
18. Причины автокорреляции модели:
1) исследование неоднородных объектов;
2) характер наблюдений;
3) ошибки спецификации;
4) ошибки измерений.
19. МНК – оценки параметров обобщенной регрессионной модели:
1) смещенные;
2) несмещенные.
20. ОМНК – оценки дисперсии возмущений обобщенной регрессионной модели:
1) смещенные;
2) несмещенные.
5. Список рекомендуемой литературы
Основная литература
1. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пос. – М: Финансы, 2006
2. Власов М.П., Шимко П.Д. Моделирование экономических процессов. – Ростов н/Д: Феникс, 2005. – 409с.
3. Глухов В.В. и др. Математические методы и модели для менеджмента: учебник для вузов – СПб: Лань, 2007
4. Емельянов А.А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб. пос. – М: Финансы, 2006
5. Моделирование экономических процессов: учебник для вузов /Под ред. М.В. Грачевой – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2005
6. Лосева Т.П. Моделирование социально-экономических процессов. Методические указания и контрольные задания
студентам-заочникам по специальности «Бухгалтерский учѐт, анализ и аудит», «Экономика и управление на предприятии». – Димитровград: Технологический институт – филиал ФГОУ ВПО УГСХА, 2007.
Дополнительная литература
7.
Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. М.:Высшая школа», 2006.
8.
Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования. М.: «КомКнига», 2007.
9.
Белько И. В., Свирид Г. П. Теория вероятностей и математическая статистика. Примеры и задачи. – Минск: ООО
«Новое знание», 2006. – 250 с.
10. Гатауллин А.М. Практикум по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве.
М.: ВО «Агропромиздат», 2005.
11. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Высшая
школа, 2005. – 400 с.
12. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для студентов вузов. – М.:
Высшая школа, 2006. – 479 с.
13. Калинина В. Н., Панкин В. Ф. Математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2006. – 336 с.
14. Карпенко А.Ф. Практикум по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве.
М.: Колос, 2005.
15. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М. «ЮНИТИ-ДАНА». 2006.
16. Кузнецов Б.Т. Математические методы и модели исследования операций: Учебное пособие для студентов вузов. –
М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.-390 с.
17. Курносов А.П. Вычислительная техника и программирование. М.:- Финансы и статистика, 2006.
18. Новиков Г.И., Пермякова Э.И., Яковлев В.Б. Сборник задач по вычислительной технике и программированию.
М.:- Финансы и статистика, 2005.
19. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. _М.: Финансы и статистка,
2005. – 616 с.
20. Экономико-математические методы и прикладные модели / Под ред. В. В. Федосеева. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 391
с.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Контрольные вопросы к зачету по дисциплине
Предмет и задачи курса.
Место курса в системе дисциплин.
Возникновение и развитие средств и методов вычисления.
Возможности использования математических методов, направления их использования.
Классификация современных методов моделирования.
Математические методы решения задач.
Требования, предъявляемые при использовании экономико-математических методов и моделей.
Понятие модели и моделирования.
Этапы моделирования, параметры задач.
Основные понятия линейного программирования.
Классификация задач линейного программирования.
Понятие критерия оптимальности и целевой функции.
Алгоритм решения задач графическим методом.
14. Алгоритм решения задач симплексным методом.
15. Канонические и неканонические модели;
16. Правила построения симплексных таблиц;
17. Метод решения транспортных задач.
18. Постановка транспортной задачи.
19. Закрытая и открытая модели транспортной задачи.
20. Вырожденность плана.
21. Построение исходного опорного плана транспортной задачи.
22. Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов.
23. Признак оптимальности транспортной задачи.
24. Методы корреляционно-регрессионного анализа.
25. Компоненты и классификация моделей корреляционно-регрессионного анализа.
26. Парный регрессионный анализ.
27. Множественный регрессионный анализ.
28. Идентификация модели.
29. Верификация модели.
30. Экономико - математические модели для расчета оптимальной структуры производства.
31. Экономико - математические модели для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка и его использования.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа