- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
- •204. Визначення ключових параметрів ризику.
- •206. Визначення математичного сподівання та дисперсії з генерованих випадкових величин.
- •207. Визначення тісноти взаємозв'язку між випадковими параметрами.
- •209. Задачі планування експериментів.
- •208. Загальна схема і цілі машинної імітації.
- •211. Застосування методу Монте-Карло для розв'язування детермінованих задач (обчислення визначеного інтегралу).
- •212. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів.
- •213. Імітаційна модель керування запасами (логічна структурна схема).
- •214. Імітація випадкових подій, Схема випробувань за "жеребкуванням".
- •215. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
- •216. Керування багато продуктовими запасами: основні перед посилки.
- •217. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності.
- •218. Основні етапи факторного аналізу.
- •219. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
- •220. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
- •222. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз.
- •221. Перевірка однорідності дисперсії.
- •223. Поняття і характеристики квазірівномірної випадкової послідовність чисел.
- •224. Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел.
- •233. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель.
- •226. Поняття та інструментарій планування експериментів.
- •227. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів.
- •228. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: метод серединних квадратів.
- •229. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: мультиплікативний конгруентний метод.
- •230. Способи програмної реалізації імітаційних моделей, їх переваги та вади.
- •234. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки.
- •231. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини.
- •232. Статистичне оброблення експериментальних даних.
- •235. Стратегії (політики) керування запасами.
- •236. Сутність критерію Стьюдента.
- •237. Сутність критерію Фішера.
- •240. Сутність оптимального керування запасами.
- •238. Сутність методу Бокса-Уілсона.
- •239. Сутність методу добору при генеруванні випадкових величин.
- •201. Gpss- програма імітаційної моделі завантаження еом.
- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
204. Визначення ключових параметрів ризику.
Основними рисами ризику є: суперечливість, альтернативність і невизначеність.
Така риса як суперечливість у ризику призводить до зіткнення об'єктивно існуючих ризикованих дій з їх суб'єктивною оцінкою. Так як поряд з ініціативами, новаторськими ідеями, впровадженням нових перспективних видів діяльності, які прискорюють технічний прогрес і впливають на громадську думку і духовну атмосферу суспільства, йдуть консерватизм, догматизм, суб'єктивізм і т.д.
Альтернативність у ризику передбачає необхідність вибору з двох або декількох можливих варіантів рішень, напрямів, дій. Якщо можливість вибору відсутня, то не виникає ризикованої ситуації, а, отже, і ризику.
Невизначеністю називається неповнота або неточність інформації про умови реалізації проекту (рішення). Існування ризику безпосередньо пов'язано з наявністю невизначеності, яка неоднорідна за формою прояву і за змістом. Підприємницька діяльність здійснюється під впливом невизначеності зовнішнього середовища (економічної, політичної, соціальної і т.д.), безлічі змінних, контрагентів, осіб, поведінка яких не завжди можна передбачити з прийнятною точністю.
Основними причинами невизначеності є:
Спонтанність природних процесів і явищ, стихійні лиха (землетруси, урагани, повені, посуха, мороз, ожеледь).
Випадковість. Коли в подібних умовах одне і те ж подія відбувається неоднаково в результаті багатьох соціально-економічних і технологічних процесів.
Наявність протиборчих тенденцій, зіткнення інтересів (військові дії, міжнаціональні конфлікти).
Імовірнісний характер науково-технічного прогресу. Практично неможливо визначити конкретні наслідки тих чи інших наукових відкриттів, технічних винаходів.
Неповнота, недостатність інформації про об'єкт, процес, явище. Ця причина призводить до обмеженості людини в зборі та переробці інформації, з постійною мінливістю цієї інформації.
Обмеженість, матеріальних, фінансових, трудових та інших ресурсів при прийнятті та реалізації рішень; неможливість однозначного пізнання об'єкта при сформованих рівні і методи наукового пізнання; обмеженість свідомої діяльності людини, що існують відмінності в соціально-психологічних установках, оцінках, поведінці.205. Визначення коефіцієнтів лінійної регресії.
Якщо дано сукупність показників y, що залежать від факторів х, то постає завдання знайти таку економетричну модель, яка б найкраще описувала існуючу залежність. Одним з методів є лінійна регресія. Лінійна регресія передбачає побудову такої прямої лінії, при якій значення показників, що лежать на ній будуть максимально наближені до фактичних, і продовжуючи цю пряму одержуємо значення прогнозу. Процес продовження прямої називається екстраполяцією. Відповідно до цього постає задача визначити цю пряму, тобто рівняння цієї прямої. В загальному вигляді рівняння прямої виглядає:
=а+bх,
(1.1)
де - вирівняне значення у для відповідного значення х.
Константи а і b - константи, які передбачають зменшення суми квадратів відхилень між фактичним значенням у і вирівняним значенням .
(у - )2 min (1.2)
Коефіцієнт а характеризує точку перетину прямої регресії з лінією координат.
Коефіцієнт b характеризує кут нахилу цієї прямої до осі абсцис, а також на яку величину зміниться при зміні х на одиницю.
Коефіцієнти а і b знаходять із системи рівнянь (1.3), що випливає з формули (1.2).
(1.3)
Знайшовши значення параметрів
розраховують ряд вирівняних значень
для відповідних факторів і проводять
дослідження знайденої економетричної
моделі.
Щоб зробити висновок про доцільність використання знайденої моделі проводять аналіз за наступними напрямками:
1) Розраховують критерій Фішера та перевіряють знайдену модель на адекватність вихідним даним;
2) Розраховують і аналізують дисперсію показників;
3) Розраховують і аналізують коефіцієнт кореляції;
4) Розраховують та аналізують коефіцієнт еластичності;
5) Розраховують довірчий інтервал для прогнозованих показників.
