Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование. Орлова И.В., Половников В.А.

Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование. Орлова И.В., Половников В.А.

М.: Вузовский учебник, 2007. — 365 с.

Рассмотрены задачи математического моделирования экономических процессов на базе компьютерных технологий подготовки и принятия решений. В качестве инструментального средства моделирования используется стандартная офисная программа Excel. Изложены основные математические понятия и методы, используемые в экономике: матричная алгебра, методы оптимизации и решение оптимизационных задач, основы корреляционно-регрессионного анализа, математическое моделирование и анализ экономических процессов, представленных временными рядами.

Пособие содержит теоретическую часть и практические рекомендации по решению каждого типа задач. Материал каждой главы проиллюстрирован примерами и сопровождается подборкой задач для практических занятий. Для студентов и аспирантов всех экономических специальностей вузов при изучении ими курсов «Экономико-математические методы и модели», «Эконометрика», при выполнении выпускных квалификационных работ, а также для практических работников, занимающихся анализом текущего финансово-экономического состояния и будущего развития фирм и предприятий.

  • Оглавление
  • Предисловие. 3
  • Глава 1, Применение матричной алгебры при решении экономических задач ... 5
  • 1.1. Матрицы и действия над матрицами.. 5
  • 1.2. Технология выполнения операций над матрицами в среде Ехсеl 11
  • 1.3. Решение систем линейных уравнений методом Жордана — Гаусса 24
  • 1.4. Векторы и действия с векторами.. 38
  • 1.5. Модель межотраслевого баланса и модель международной торговли 43
  • Вопросы и задачи для самостоятельного решения 51
  • Глава 2. Оптимизационные методы и модели 54
  • 2.1. Общая задача линейного программирования и составление моделей задач математического программирования 54
  • 2.2. Графический метод решения задачи линейного программирования 65
  • 2.3. Симплексный метод решения задачи линейного программирования 74
  • 2.3.1. Каноническая форма задачи линейного программирования.. 74
  • 2.3.2. Алгоритм симплексного метода 82
  • Симплексный метод с естественным базисом .82
  • Симплексный метод с искусственным базисом (М-метод) .90
  • 2.4. Технология решения оптимизационных задач с помощью надстройки Поиск решения в среде Excel 93
  • 2.4.1. Решение задач линейного программирования 93
  • 2.4.2. Решение задач целочисленного программирования 108
  • 2.4.3. Решение трансрортной задачи и задачи о назначениях 113
  • 2.4.4. Решение задач нелинейной оптимизации .129
  • 2,5. Двойственные задачи линейного программирования — 134
  • 2.5.1. Модели двойственных задач....— 134
  • 2.5.2. Анализ полученных оптимальных решений 141
  • Вопросы и задачи для самостоятельного решения — 157
  • Глава 3. Эконометрические модели 164
  • 3.1. Общие понятия эконометрических моделей 164
  • 3.2. Корреляция, вычисление коэффициентов корреляции 170
  • 3.2.1. Оценка тесноты линейной связи. 170
  • Коэффициент парной корреляции .....— 173
  • Матрица коэффициентов парной корреляции. 176
  • Множественный коэффициент корреляции 177
  • Частный коэффициент корреляции 178
  • 3.2.2. Оценка тесноты нелинейной связи — 186
  • 3.3. Линейная модель парной регрессии .. 190
  • 3.3.1. Основные предпосылки метода наименьших квадратов 192
  • 3.3.2. Оценка параметров регрессионного уравнения.... 194
  • 3.3.3. Оценка качества уравнения регрессии — 197
  • 3.3.4. Прогнозирование с применением уравнения регрессии 201
  • 3.4. Модель множественной регрессии 207
  • 3.4.1. Оценка параметров модели множественной регрессии 207
  • 3.4.2. Оценка качества модели множественной регрессии 211
  • 3.4.3. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей 219
  • 3.4.4. Обобщенный метод наименьших квадратов 233
  • 3.4.5. Нелинейная регрессия.. — 242
  • 3.4.6. Производственные функции 254
  • 3.4.7. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные) 266
  • 3.5. Анализ временных радов экономических процессов 270
  • 3.5.1. Основные понятия и определения. 270
  • 3.5.2. Этапы построения прогноза по временным рядам 274
  • Предварительный анализ данных. 274
  • Построение моделей временных рядов 292
  • Оценка качества моделей 296
  • Построение точечных и интервальных прогнозов 300
  • 3.5.3. Адаптивные модели прогнозирования 311
  • 3.5.4. Моделирование экономических процессов, подверженных сезонным колебаниям 322
  • 3.5.5. Модели стационарных И нестационарных временных рядов. Модели авторегрессии 338
  • Вопросы и задачи для самостоятельного решения 348
  • Список использованной литературы 355
  • Приложения 357

Файл был удален по просьбе правообладателя.