Учебная работа № 85348. «Контрольная Экономико-математические методы и модели. Задания 5, 14, 19, 32, 42

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 85348. «Контрольная Экономико-математические методы и модели. Задания 5, 14, 19, 32, 42

Количество страниц учебной работы: 12
Содержание:
«Задание 5
Даны зависимости спроса D = 600 – 8р и предложения S = 120 + 8р от цены р. Найдите равновесную цену, выручку при равновесной цене. Найдите цену, при которой выручка максимальна, и саму эту макси¬мальную выручку.
Задание 14
Пусть производственная функция фирмы есть у = F(x) = 10х1/3 (объем основных фондов х и выпуск продукции у даны в стоимостном выражении). Сейчас объем основных фондов равен b = 27. Найдите среднюю и предельную фондоотдачу, эластичность выпуска по фондам, функцию спроса на ресурсы и функцию предложения про¬дукции (в рассматриваемый момент цену продукции считать в два раза больше цены ресурса).
Задание 19
Пусть производственная функция фирмы есть у = F(x) = 64х1/5 (объем основных фондов х и выпуск продукции у даны в стоимостном выражении). Сейчас объем основных фондов равен b = 32. Найдите среднюю и предельную фондоотдачу, эластичность выпуска по фондам, функцию спроса на ресурсы и функцию предложения про¬дукции (в рассматриваемый момент цену продукции считать в два раза больше цены ресурса).

Задание 32
Найти область допустимых решений и максимум целевой функции задачи линейного программирования геометрическим методом.
Намечается выпуск двух видов костюмов – мужских и женских. На женский костюм требуется 1 м шерсти, 2 м лавсана и 1 человеко-день трудозатрат. На мужской костюм – 3,5 м шерсти, 0,5 м лавсана и 1 человеко-день трудозатрат. Всего имеется 350 м шерсти, 240 м лавсана и 150 человеко-день трудозатрат. Определите число костюмов каждого вида, обеспечивающее максимальную прибыль предприятию. Прибыль от реализации женского костюма составляет 10 ден. ед., а от мужского – 20 ден. ед. При этом следует иметь в виду, что необходимо сшить не менее 60 мужских костюмов и обеспечить прибыль не менее 1400 ден.ед.
Задание 42
Для сетевого графика (см. рисунок ниже) найти все полные пути, критический путь; рассчитать ранние и поздние сроки свершения событий, начала и окончания работ; определить резервы времени полных путей и событий, резервы времени (полные, частные резервы первого вида, свободные и независимые) работ.
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 85348.  "Контрольная Экономико-математические методы и модели. Задания 5, 14, 19, 32, 42
Форма заказа готовой работы

Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

Укажите № работы и вариант


Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
Я ознакомился с Пользовательским

соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


Подтвердите, что Вы не бот

Выдержка из похожей работы

ru/
Задание 1
мультипликативная модель аппроксимация
Приведены поквартальные данные (см, табл,) о кредитах от коммерческого банка на жилищное строительство (в условных единицах) за 4 года (всего 16 кварталов, первая строка соответствует первому кварталу первого года),

Кварталы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

кредиты

39

50

59

38

42

54

66

40

45

58

69

42

50

62

74

46

Требуется:
1, Построить адаптивную мультипликативную модель Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора, приняв параметры сглаживания б1 = 0,3; б2 = 0,6; б3 = 0,3,
2, Оценить точность построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации,
3, Оценить адекватность построенной модели на основе исследования:
— случайности остаточной компоненты по критерию пиков;
— независимости уровней ряда остатков по d — критерию (критические значения d1 = 1,10 и d2 = 1,37) и по первому коэффициенту автокорреляции при критическом значении r1 = 0,32;
— нормальности распределения остаточной компоненты по R/S — критерию с критическими значениями от 3 до 4,21,
4, Построить точечный прогноз на 4 шага вперед, то есть на 1 год,
5, Отразить на графике фактические, расчетные и прогнозные данные,
Решение:
1) Построим таблицу начальных параметров:

t

Ytф

t-tср

(t-tср)^2

Y-Yср

(Y-Yср)*(t-tср)

Ytр

1

39

-7,5

56,25

-13,125

98,4375

45,35

2

50

-6,5

42,25

-2,125

13,8125

46,26

3

59

-5,5

30,25

6,875

-37,8125

47,16

4

38

-4,5

20,25

-14,125

63,5625

48,06

5

42

-3,5

12,25

-10,125

35,4375

48,96

6

54

-2,5

6,25

1,875

-4,6875

49,87

7

66

-1,5

2,25

13,875

-20,8125

50,77

8

40

-0,5

0,25

-12,125

6,0625

51,67

9

45

0,5

0,25

-7,125

-3,5625

52,58

10

58

1,5

2,25

5,875

8,8125

53,48

11

69

2,5

6,25

16,875

42,1875

54,38

12

42

3,5

12,25

-10,125

-35,4375

55,29

13

50

4,5

20,25

-2,125

-9,5625

56,19

14

62

5,5

30,25

9,875

54,3125

57,09

15

74

6,5

42,25

21,875

142,1875

57,99

16

46

7,5

56,25

-6,125

-45,9375

58,90

8,5

52,125

 

340

 

307

 

Найдем b0:
b0 =307/340 = 0,9
Найдем a0:
a0 = Yтф — b0*tср
a0 = 52,125 — 0,9*8,5 = 44,45
Тогда запишем вспомогательную линейную модель:
Yt = 44,45 + 0,9*t

Используем полученную формулу для заполнения Ytр в таблице начальных параметров,
2) Корректировка параметров от уровня к уровню:

t

ytф

at

bt

Ft

ytр

Et

Отн, Погр,,%

0

44,45

0,902941

F-3,,,F0

 

1

39

45,37006

0,908077

0,859295

39,74558

-0,74558

1,91

2

50

46,25913

0,902375

1,081283

51,02427

-1,02427

2,05

3

59

46,88966

0,82082

1,265175

60,85607

-1,85607

3,15

4

38

47,96844

0,89821

0,78826

38,23181

-0,23181

0,61

5

42

48,86984

0,899165

0,859374

42,76627

-0,76627

1,82

6

54

49,82051

0,914617

1,082848

54,85901

-0,85901

1,59

7

66

51,16459

1,043457

1,280043

66,05234

-0,05234

0,08

8

40

51,76903

0,911751

0,778902

41,52618

-1,52618

3,82

9

45

52,58566

0,883216

0,857197

45,94974

-0,94974

2,11

10

58

53,49696

0,89164

1,083643

58,89456

-0,89456

1,54

11

69

54,24335

0,848066

1,275244

70,51938

-1,51938

2,20

12

42

54,74062

0,742825

0,771914

43,21615

-1,21615

2,90

13

50

56,3373

0,998981

0,875386

49,1485

0,851496

1,70

14

62

57,29971

0,988012

1,082675

63,1631

-1,1631

1,88

15

74

58,20984

0,964646

1,272855

75,46192

-1,46192

1,98

16

46

59,29979

1,002237

0,774197

46,54795

-0,54795

1,19

17

 

 

 

 

52,78754

 

30,52

18

 

 

 

 

65,28751

 

 

19

 

 

 

 

76,75575

 

 

20

 

 

 

 

46,68565

 

 

Найдем начальные сезонные коэффициенты:
F-3 = 0,5*(y1ф/y1р+ y5ф/y5р) = 0,5*(39/45,35+42/48,96) = 0,86;
F-2 = 0,5*(y2ф/y2р+ y6ф/y6р) = 0,5*(50/46,26+54/49,87) = 1,08;
F-1 = 0,5*(y3ф/y3р+ y7ф/y7р) = 1,28;
Для построения мультипликативной модели Хольта-Уинтерса используем формулы:

at = d1* ytф/Ft-L + (1-б1)*(at-1+bt-1)
bt = б3* (at — at-1) + (1-б3)* bt-1
Ft = б2* ytф/ at + (1 — б2)*Ft-L
ytр(ф) = (at + bt* ф)* Ft-L+ф
где at и bt — корректируемые параметры модели,
F — коэффициент сезонности
L — период сезонности (L = 4)
б1 = 0,3; б2 = 0,6; б3 = 0,3 — параметры сглаживания или параметры корректировки,
3) Для проверки качества модели построим следующую таблицу:

t

Et

Точка поворота

E(t)^2

[E(t) — E(t-1)]

[E(t) — E(t-1)]^2

Et* E(t-1)

 

 

 

 

 

 

 

1

-0,75

0

0,56

2

-1,02

0

1,05

-0,28

0,08

0,76

3

-1,86

1

3,44

-0,83

0,69

1,90

4

-0,23

1

0,05

1,62

2,64

0,43

5

-0,77

0

0,59

-0,53

0,29

0,18

6

-0,86

1

0,74

-0,09

0,01

0,66

7

-0,05

1

0,00

0,81

0,65

0,04

8

-1,53

1

2,33

-1,47

2,17

0,08

9

-0,95

0

0,90

0,58

0,33

1,45

10

-0,89

1

0,80

0,06

0,00

0,85

11

-1,52

1

2,31

-0,62

0,39

1,36

12

-1,22

0

1,48

0,30

0,09

1,85

13

0,85

1

0,73

2,07

4,28

-1,04

14

-1,16

0

1,35

-2,01

4,06

-0,99

15

-1,46

1

2,14

-0,30

0,09

1,70

16

-0,55

0,30

0,91

0,84

0,80

сумма

-13,96

9

18,77

0,20

16,60

10,04

а) относительная погрешность ?Et поделенное на фактическое значение Yt=30,52/16 *100 = 1,9 % <5% Следовательно, условие точности выполнено, б) проверка случайности уровней: Общее число поворотных точек p = 9 > q = 6,
Значит условие случайности уровней ряда остатков выполнено,
Проверка независимости уровней ряда остатков (отсутствия автокорреляции):
в) по d-критерию Дарбина-Уотсона:
d = = 16,60/18,77 = 0,88
0 0,32
значит имеется зависимость уровней ряда,
д) проверка соответствия ряда остатков нормальному распределению осуществляем по RS-критерию:
RS = (Emax — Emin)/S
где Emax = 0,85, Emin = -1,86,
S = =
RS = (0,85 — (-1,86))/1,12 = 2,42
RS не попадает в интервал 3,00 — 4,21, значит уровни ряда остатков не подчиняются нормальному распределению
Таким образом можно сказать об неудовлетворительном качестве выбранной модели,
4) Для моделирования трендсезонных рядов можно использовать соответствующие модели в программе VSTAT:
Задание 2

Даны цены (открытия, максимальная, минимальная и закрытия) за 14 дней, (см, таблица) Интервал сглаживания принять равным пяти дням, Рассчитать:
— экспоненциальную скользящую среднюю;
— момент;
— скорость изменения цен;
— индекс относительной силы;
— %R, %К и %D,
Расчеты проводить для всех дней, для которых эти расчеты можно выполнить на основании имеющихся данных,
Решение:
1, Данные об котировках акций Сбербанка взяли из сайта finam,ru (экспорт котировок, выбираем ММВБ акции и организацию,)
,,,

Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика