Контрольная работа: Математические модели в экономике
Факультет дистанционного обучения
Томский государственный университет
систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)
Кафедра экономики
Контрольная работа № 1
по дисциплине «математические модели в экономике »
выполнена по методике М.Г. Сидоренко «математические модели в экономике»
Вариант-1
Выполнил:
студент ФДО ТУСУР
гр.: з-828-Б
специальности 080105
Афонина Ю.В,
1 декабря 2010 г.
Г. Нефтеюганск
2010г
Задание 1
В пространстве трех товаров рассмотрите бюджетное множество при векторе цен P и доходе Q. Описать его и его границу с помощью обычных и векторных неравенств и равенств, изобразите бюджетное множество и его границу графически. В ответ дать число, равное объему бюджетного множества.
| Вариант | 1 |
| Данные |
P = (1,3,4) Q = 24 |
|
![]()
|
|
|
|
|

|
|
Цена товара
, товара
, товара
и
бюджетное
множество
есть
пирамида ОАВС. Точка А имеет координату
, точка В имеет координату
, точка С имеет
координату
.
Бюджетное множество B(P,Q) и его граница G(P,Q) зависят от цен и дохода.
Бюджетное множество и его границу можно определить с помощью обычных неравенств и равенств так:

и с помощью векторных равенств и неравенств
![]()
Объем бюджетного множества равен объему построенной пирамиды ОАВС.
Объему пирамиды ОАВС равен одной трети произведения площади основания на высоту:

где S – площадь основания, H – высота пирамиды.
В рассматриваемом случае высота Н равна 24.
Площадь основания равна ½ АВ умножить на ВС и на синус угла между ними.

![]()
Задание 2
Даны зависимости спроса D и предложения S от цены. Найдите равновесную цену, при которой выручка максимальна и эту максимальную выручку.
| Вариант | Данные |
| 1 | D = 1000 – 10p; S = 100 +10p |
Решение:
Точка равновесия характеризуется равенством спрос и предложения, т.е. 1000 – 10p = 100+10p. Равновесная цена p* = 45 и выручка при равновесной цене W(p*) = p* * D(p*) = p* * S(p*) = 24750.
При цене p > p* объем продаж и выручка определяется функцией спроса, при p < p* - предложения. Необходимо найти цену
, определяющую максимум
выручки:

p*(1000 – 10p) – функция имеет максимум в точке 50, W(50)=25000
p*(100 - 10p) –функция максимальна в точке 5, W(5)=250
Таким образом, максимальная выручка W(р) =25000 достигается не при равновесной цене.
Задание 3
Найдите решение матричной игры (оптимальные стратегии и цену игры).
| Вариант | Игра |
| 1 |
|
Сначала необходимо проверить наличие седловой точки. Седловой точки нет.
Обозначим стратегию
Первого
,
искомую оптимальную стратегию Второго
.
Выигрыш Первого есть случайная величина с таким рядом распределения:
| W(x,y): | 2 | -3 | -2 | 2 |
| xy | x(1-y) | (1-x)y | (1-x) (1-y) |
Находим средний выигрыш за партию Первого – математическое ожидание случайной величины W(x,y):
M(x,y)=2xy-3x(1-y)-2(1-x)y+2(1-x)(1-y)=2xy-3x+3xy-2y+2xy+2-2x-2y+2xy=9xy-5x-4y+2=9x(y-5/9)-4(y-5/9)+6/9=9(y-5/9)(x-4/9)+6/9
Для нахождения оптимальных стратегий игроков необходимо, чтобы M(x,y*)≤ M(x*,y*)≤ M(x*,y). Это выполняется при x*=4/9 и y*=5/9, так как именно в этом случае M(x , 5/9) = M(4/9 , 5/9) = M(4/9 , y) = 6/9.
Следовательно, оптимальная стратегия первого игрока есть
,
Второго -
. Цена игры по
определению равна v=M(P*,Q*)=6/9
Задание 4
Для трехотраслевой экономической системы заданы матрица коэффициентов прямых материальных затрат и вектор конечной продукции. Найти коэффициенты полных материальных затрат двумя способами (с помощью формул обращения невырожденных матриц и приближенно), заполнить схему межотраслевого баланса.
| Вариант | Данные |
| 1 |
|
1. определим матрицу коэффициентов полных материальных затрат по второму способу, учитывая косвенные затраты до 2-го порядка включительно. Запишем матрицу коэффициентов косвенных затрат 1-го порядка:

матрицу коэффициентов второго порядка:

Таким образом, матрица коэффициентов полных материальных затрат приближенно равна:

3. определим матрицу коэффициентов полных материальных затрат с помощью формул обращения невыраженных матриц (первый способ).
А) находим матрицу (Е - А):
![]()

Б) вычисляем определитель этой матрицы:

В) транспонируем матрицу (Е - А):

Г) находим алгебраические
дополнения для элемента матрицы
:
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Таким образом, присоединенная к матрице (Е – А) матрица имеет вид:

Д) используя формулу (7.14), находим матрицу коэффициентов полных материальных затрат:
![]()

Элементы матрицы В, рассчитанные по точным формулам обращения матриц, больше соответствующих элементов матрицы, рассчитанных по второму приближенному способу без учета косвенных материальных затрат порядка выше 2-го.
1. найдем величины валовой продукции трех отраслей (вектор Х), используя формулу (7.9)
![]()

2.
для определения
элементов первого квадрата материального межотраслевого баланса воспользуемся
формулой, вытекающей из формулы (7.4):
. Из этой формулы следует, что для
получения первого столбца первого квадрата нужно элементы первого столбца
заданной матрицы А умножить на величину
; элементы второго столбца матрицы
А умножить на
; элементы третьего столбца
матрицы А умножить на
.
Составляющие третьего квадранта (условно чистая продукция) находятся с учетом формулы (7.1) как разность между объемами валовой продукции и суммами элементов соответствующих столбцов найденного первого квадранта.
Четвертый квадрант в нашем примере состоит из одного показателя и служит, в частности, для контроля правильности расчета: сумма элементов второго квадранта должна в стоимостном материальном балансе совпадать с суммой элементов третьего квадранта. Результаты расчета приведены в таблице.
| Производящие отрасли | Потребляющие отрасли | ||||
| 1 | 2 | 3 | Конечная продукция | Валовая продукция | |
|
1 2 3 |
476.76 397.3 158.92 |
118.04 59.02 59.02 |
0 33.76 0 |
200 100 120 |
794.6 590.2 337.6 |
| Условно чистая продукция | -238.38 | 354.12 | 303.84 | 420 | |
| Валовая продукция | 794.6 | 590.2 | 337.6 | 1722.4 |
Задание 5
Проверить ряд на наличие
выбросов методом Ирвина, сгладить методом простой скользящей средней с
интервалом сглаживания 3, методом экспоненциального сглаживания (
=0,1), представить
результаты сглаживания графически, определите для ряда трендовую модель в виде
полинома первой степени (линейную модель), дайте точечный и интервальный
прогноз на три шага вперед.
| Вариант | Ряд данных |
| 1 | у = 12, 10, 11, 13, 14, 15, 14, 13, 15, 16 |
Найдем среднее
арифметическое ![]()
Среднее квадратическое
отклонение ![]()
| t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|
|
- | 1.06 | 0.53 | 1,06 | 0.53 | 0.53 | 0.53 | 0.53 | 1.06 | 0.53 |
Аномальный уровень отсутствует.
Методом простой скользящей средней с интервалом сглаживания 3
Для вычисления сглаженных
уровней ряда
применяется формула:

где
при нечетном m, в нашем случае m = 3, следовательно ![]()
| y(t) | 12 | 10 | 11 | 13 | 14 | 15 | 14 | 13 | 15 | 16 |
|
|
- | - | 11 | 11.3 | 12.7 | 14 | 14.3 | 14 | 14 | 14.7 |
Методом экспоненциального
сглаживания (
=0,1)
Экспоненциальное
сглаживание осуществляется по формуле:
, где
- параметр сглаживания. В нашем
случае
=
0,1.
![]()
| y(t) | 12 | 10 | 11 | 13 | 14 | 15 | 14 | 13 | 15 | 16 |
|
|
11.1 | 10.99 | 2.2 | 3.28 | 4.35 | 5.42 | 6.29 | 6.96 | 7.76 | 8.58 |
Графическое представление результатов сглажевания

Ниже в таблице приведены исходный ряд данных yt и сглаженные двумя способами уровни исходного ряда. При этом при сглаживании при помощи метода простой скользящей средней использовался интервал сглаживания m = 3.
При сглаживании экспоненциальным методом был доведён параметр сглаживания а = 0,1
Соответственно, числовая последовательность весов имела вид:
|
t |
yt
|
простой скользящей средней |
_ методом y экспоненциального сглаживания |
| 1 | 12 | - | 11.1 |
| 2 | 10 | 11 | 10.99 |
| 3 | 11 | 11.3 | 2.2 |
| 4 | 13 | 12.7 | 3.28 |
| 5 | 14 | 14 | 4.35 |
| 6 | 15 | 14.3 | 5.42 |
| 7 | 14 | 14 | 6.29 |
| 8 | 13 | 14 | 6.96 |
| 9 | 15 | 14.7 | 7.76 |
| 10 | 16 | - | 8.58 |
Чтобы правильно подобрать лучшую кривую роста для моделирования и прогнозирования экономического явления, необходимо знать особенности каждого вида кривых в экономике часто используется полиномиальная кривая роста, как кривая с полиномом первой степени.

Параметр a1 называют линейным приростом. Для полинома первой степени характерен постоянный закон роста. Если посчитать первые приросты по формуле
ut = yt – yt-1, t = 2,3,…,n,
то они будут постоянной величиной и равны а 1.
Значения прироста для
полиномов любого порядка не зависят от значений самой функции
.
Полиномные кривые роста можно использовать для аппроксимации (приближения) и прогнозирования экономических процессов, в которых последующее развитие не зависит от достигнутого уровня. Исходный временной ряд предварительно сглаживается методом простой скользящей средней.
Необходимо оценить адекватность и точность построения модели, т.е. необходимо выполнение следующих условий:
a) проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности:
![]()
Проверку случайности
уровней ряда проведем по критерию пиков, должно выполняться:![]()

| t |
Фактическое |
Расчётное |
Отклонение |
Точки пиков |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
12 10 11 13 14 15 14 13 15 16 |
10.99 11.51 12.03 12.55 13.07 13.59 14.11 14.63 15.15 15.67 |
1.01 -1.51 -1.03 0.45 0.93 1.41 -0.11 -1.63 -0.15 0.33 |
-- 1 0 0 0 1 0 1 0 - |
| 55 | 133 | 133.3 | - | 3 |
a) проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения:


В соответствии с характером изменения средних приростов и производных показателей выбирается вид кривой роста для исходного временного ряда.
Необходимые условия:
![]()
Если эти условия выполняются одновременно, то гипотеза о характере распределения случайной компоненты принимается, если выполняется хотя бы одно из следующих неравенств:
![]()
то гипотеза о нормальном распределении отвергается, трендовая модель признаётся неадекватной.
1) ![]()
2) ![]()
Таким образом, одно из неравенств не выполняется, трендовая модель неадекватна, значит, дальнейшее исследование не имеет смысла, но попробуем.
Прогнозирование экономических показателей на основе трендовых моделей основано на распространении закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределами. Достоверный прогноз возможен лишь относительно таких объектов и явлений, которые в значительной степени детерминируются прошлым и настоящим. При прогнозировании лучше задавать интервалы значений, в которых с достаточной долей уверенности можно ожидать появления прогнозируемой величины. Установление такого интервала называется интервальным прогнозом.
Прогноз на основании трендовых моделей (кривых роста) содержит два элемента: точечный и интервальный прогнозы.
Для полинома первой степени адекватная линейная модель
![]()
= 10.47 + 0,52t
Получим точечные прогнозы, подставляя в формулу
= а0 + а1t
значения t = 11, t=12, t =13, то есть на три шага вперёд.
Среднее значение по ряду было определено ранее ,это число11
a 1 для полинома первой степени выведено и равно 0,52
11 = 11 + 0,52 * 11 = 16.72
12 = 11+ 0,52 * 12 = 17.24
13 = 11 + 0,52* 13 = 17.76
Вычислим значения величины К путём их линейной экстраполяции приведённых имеющихся значений для числа уровней в ряду n = 11, 12, 13.
По таблице значений величина К для t = 10 (L = 1) K = 1,77
Для t = 11 (L= 1) K = 1,88
Для t = 12 (L= 2) K = 1,73
Для t = 13 (L= 3) K = 1,68
Определим среднюю квадратическую ошибку прогнозируемого показателя
10.41/10 –1,77=1,26 корень=1.12
Для n 11 K после расчёта по формуле = 0.15
Для n 12 К = 0.19
Для n 13 К = 0.23
Интервальный прогноз на базе трендовых моделей осуществляется путём расчёта доверительного интервала. В этом интервале учитывается верхняя и нижняя границы
|
Время t |
Шаг L |
Точечный прогноз | Доверительный интервал прoгноза | |
| Нижняя граница | Верхняя граница | |||
|
11 12 13 |
1 2 3 |
16.72 17.24 17.76 |
15.83 17.02 17.5 |
16.88 17.45 18.02 |
Ввиду того, что предыдущая трендовая
модель неадекватна выясним по формуле среднюю относительную ошибку
аппроксимации по формуле:
![]()
а.) для трендовой модели по методу простой скользящей средней:
(1 : 8) * (0 + 0,13+ 0,09+ 0,07 +(-0,02) + (-0,08) + 0,07 +0,08)* 100%= 42.5%
б) для трендовой модели по экспоненциальному способу:
( 1 : 10) * (0,08+ (-0,099) +0,8 +0,75 +0,69 +0,64 +0,55 +0,46 +0,48 +
0,46)* 100% = 48.11%
Можно выбрать для прогноза трендовую модель по экспоненциальному способу, как наиболее точную.
Задание 6
Пункт по ремонту
радиотехники работает в режиме отказа с одним мастером. Интенсивность потока
заявок
,
производительность мастера
. Определить предельные значения
относительной пропускной способности Q, абсолютной пропускной способности А и вероятность отказа
телефонной линии.
Определить также среднее время обслуживания одного вызова, среднее время
простоя канала и вероятность того, что канал свободен или занят.
| Вариант |
Интенсивность потока заявок |
Интенсивность потока обслуживания |
| 1 | 0.25 | 0.35 |
Решение.
Так как пункт по ремонту
радиотехники является СМО с отказами, характеризующаяся параметрами:
интенсивность потока заявок
=0.25 и Интенсивность потока
обслуживания
, то по формуле определим
предельную вероятность отказа:
![]()
или 41%, т.е. в установившемся режиме из каждых 100 заявок в среднем 41 получают отказ.
Определим предельное значение относительной Q и абсолютной A пропускной способности СМО:
![]()
Итак, из расчета следует,
что случайный характер поступления телефонных вызовов и случайных характер
длительности разговоров порождают ситуацию, что абсолютная пропускная
способность А = 0,148 разговора/мин более чем в два раза меньше
производительности телефонной линии
вызовов/ мин.
Определим далее:
Ø
среднее время
обслуживания
мин.
Ø
среднее время
простоя канала
мин.
Ø
Вероятность того,
что канал свободен 
или ![]()
Ø
Вероятность того,
что канал занят ![]()
Таким образом,
вероятность того, что канал занят, меньше вероятности того, что канал свободен,
и этого следовало ожидать, так как интенсивность входящего потока
меньше
интенсивности производительности канала
.
