- •1. Принцип гомоморфізму – наукова основа моделювання.
- •2. Поняття економіко-математичної моделі.
- •7. Класифікація економіко-математичних методів та моделей.
- •8. Задача оптимізації.
- •9. Критерій оптимальності.
- •10. Задачі статичного та динамічного програмування.
- •11. Задача про планування випуску малого підприємства.
- •12. Задача про постачання вантажів від постачальників до замовників.
- •14. Задача про складання суміші.
- •13. Задача про раціональний розкрій.
- •15. Форми запису задачі лінійного програмування та їх інтерпретація.
- •16. Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування, графічний метод розв’язання задач лінійного програмування з двома змінними.
- •17. Симплексний метод.
- •18. Формування двоїстої задачі лінійного програмування, її економічна інтерпретація.
- •19. Теореми двоїстості та їх економічне значення.
- •20. Несиметричні двоїсті задачі.
- •21. Симетричні двоїсті задачі.
- •22. Двоїстий симплексний метод.
- •23. Транспортна задача.
- •27. Метод гілок і границь.
- •28. Розв’язання задач методом гілок і границь.
- •29. Загальна постановка задачі нелінійного програмування.
- •33. Поняття та природа економічного ризику
- •35. Основні види невизначеності :
- •36. Аналіз чинників невизначеності.
- •37. Класифікація ризиків.
- •42. Методи управління ризиком: уникнення ризику; попередження ризику; прийняття ризику; оптимізація ступеня ризику.
- •45.Кількісний аналіз ризику
- •46. Статистичний метод
- •47. Застосування ймовірності до оцінки рівня ризику
- •48. Метод аналогії
- •49. Експертні методи оцінювання ризиків
- •51. Ризик у абсолютному вираженні
- •52. Поняття сподіваного значення (математичного сподівання)випадкової величини,дисперсії та середньоквадратичного відхилення
- •53.Ризик у відносному вираженні
- •54. Поняття коефіцієнта ризику та коефіцієнта варіації
- •55.Коєфіцієнт сподіваних збитків
- •56. Ризик і нерівність Чебишева
- •57. Спеціальні методи оцінки ризику:на основі аналізу фінансового стану підприємства,еврестичні методи,метод аналізу доцільності витрат,оцінка ефективності нововведень
- •58. Оцінка систематичного ризику
- •59. Оцінка ризику на основі встановлених нормативів
- •60. Інші методи оцінки ризику
- •61. Предмет економетрики
- •62. Основні типи економетричних моделей
- •63. Лінійна регресія і кореляція:зміст та оцінка параметрів
- •64. Оцінка значимості параметрів лінійної регресії та кореляції.Інтервали довіри для параметрів регресії
- •65. Інтервальний прогноз на основі лінійного рівняння регресії
- •66.Нелінійна регресія.
- •67. Основні припущення, що лежать в основі методу найменших квадратів
- •68. Відбір факторів для побудови множинної регресії та вибір форми її рівняння.
- •69. Оцінка параметрів рівняння множинної регресії.
- •71. Оцінка надійності результатів регресії та кореляції.
- •72. Прогнозування та побудова інтервалів довіри для прогнозу залежної змінної у багатофакторній регресії.
- •73. Визначення мультиколінеарності та її природа.
- •74. Теоретичні та практичні наслідки мультиколінеарності в загальному випадку. Тестування мультиколінеарності та засоби її вилучення.
- •75. Причини появи залежності між помилками.
- •76. Визначення гетероскедастичності та її природа.
- •77. Тестування наявності гетероскедастичності.
- •78. Поняття узагальненої економетричної моделі.
- •79. Наслідки використання класичного мнк в угазальненій моделі.
- •80. Сутність умнк.
- •81. Використання умнк для оцінки параметрів регресії у випадках гетероскедастичності.
- •82. Основні елементи часового ряду.
- •83. Автокореляція рівнів часового ряду і виявлення його структури.
- •84 Моделювання тенденції часового ряду.
- •85. Виявлення сезонних та циклічних коливань
- •86. Стаціонарні часові ряди.
- •87. Однофакторні стохастичні моделі стаціонарних часових рядів.
- •88. Нестаціонарні часові ряди.
58. Оцінка систематичного ризику
Системний (систематичний), або ринковий, ризик являє собою загальний ризик усіх вкладень в цінні папери, ризик того, що інвестор не зможе повернути їх загалом без втрат. Цей вид ризику існує для всіх учасників інвестиційної діяльності і формінвестування.Аналіз системного ризику існує для того чи варто взагалі здійснювати портфельні інвестиції, може, доцільніше спрямувати кошти в інші форми активів (нерухомість, валюту)? Системний ризик, на відміну від несистемного, можна кількісно визначити. Визнаною мірою системного ризику є b-коефіцієнт, який показує мінливість дохідності акції стосовно дохідності ринку загалом (дохідності середньоринкового портфеля).
59. Оцінка ризику на основі встановлених нормативів
Під нормативними вимогами необхідно розуміти закони, правила та стандарти, що мають відношення до діяльності. Нормативні вимоги мають різних видавників та складаються з різних типів обов'язкових правил (норм): правила та стандарти видані наглядовими органами; ринкові домовленості. Ризики виникають у разі недотримання номативних вимог.
60. Інші методи оцінки ризику
До таких методів відносять: математичні: теорія масового обслуговування, метод Монте-Карло, імітаційне моделювання тощо; Методи Монте-Карло-це загальна назва групи методів для рішення різних задач за допомогою випадкових послідовностей. Імітаційне моделювання по методу Монте-Карло дозволяє побудувати математичну модель для проекту з невизначеними значеннями параметрів, і, знаючи ймовірнісні розподіли параметрів проекту, а також зв'язок між змінами параметрів (кореляцію) отримати розподіл прибутковості проекту.
Теорія масового обслуговування (теорія черг) — мета якого є раціональний вибір структури системи обслуговування та процесу обслуговування на основі вивчення потоків вимог на обслуговування, що надходять у систему і виходять з неї, тривалості очікування і довжини черг. У теорії масового обслуговування використовуються методи теорії ймовірностей та математичної статистики.
61. Предмет економетрики
Економетрика – це галузь науки, мета якої полягає у наданні кількісних вимірювань економічним відношенням. Термін „Економетрія” вперше був використаний бухгалтером П.Цьємпою.
62. Основні типи економетричних моделей
Можна виділити 3 основних класи моделей, які застосовуються для аналізу та/або прогнозу.
Моделі часових рядів
До цього класу відносяться моделі:
Тренда:
,
де T(t) – часовий тренд заданого
параметричного виду (наприклад, лінійний
Т(t)=a+bt);
- випадкова (стохастична) компонента.
Сезонності:
,де
S(t) – періодична (сезонна) компонента.
2. Регресійні моделі з одним рівнянням.
В таких моделях залежна ( пояснювальна) змінна у представляється у вигляді функції
,
де
- незалежні (пояснювальні) змінні;
- параметри. В залежності від виду функції
моделі
поділяються на лінійні та нелінійні.
3. Системи одночасних рівнянь
Ці моделі описуються системами рівнянь. маємо тут набір пояснюваних змінних, пов’язаних через рівняння системи. Прикладом може служити модель попиту і пропозиції.
