Международная
«Лига развития науки и образования» (Россия)
Международная ассоциация развития науки,
образования и культуры России (Италия)
НОУ ВПО «Институт управления»
(г. Архангельск)
ЯРОСЛАВСКИЙ ФИЛИАЛ
Учебно-методический комплекс
по дисциплине
«Имитационное моделирование экономических процессов»
для студентов специальности
080801 «Прикладная информатика в экономике»
ЯРОСЛАВЛЬ
ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ
2012
Автор:
, доктор физико-математических наук, доцент
профессор кафедры информатики
Рецензент:
, кандидат физико-математических наук,
профессор кафедры информатики
Учебно-методический комплекс по дисциплине «Имитационное моделирование экономических процессов» подготовлен в соответствии с требованиями приказа Министерства образования и науки РФ от 01.01.01 г. № 000 на основе требований Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 080801 Прикладная информатика (по областям).
Учебно-методический комплекс дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов» по специальности 080801«Прикладная информатика в экономике»/ сост. – Ярославль: Институт управления, 2012. – ____ с. |
1 Цели изучения дисциплины и ее место в учебном процессе
(пояснительная записка)
Дисциплина «Имитационное моделирование экономических процессов» посвящена систематическому изложению общих идей и практических методов моделирования сложных систем различного назначения, функционирующих в условиях действия случайных факторов. Рассматриваются основные свойства типичных сложных систем, вводятся показатели их эффективности, надежности, качества управления, наиболее распространенные приемы формирования детерминированных и случайных элементов моделей. Показаны особенности современного объекта экономики как сложной системы. Даются основные понятия системологии, физического и математического моделирования, рассматриваются метод имитационного моделирования, моделирование случайных процессов, моделирование производственных процессов, моделирование автоматизированных систем управления. Успех в освоении дисциплины определяется в основном уровнем освоения курса «Математические методы в экономике». Следует добиваться освоения важнейших понятий из таких областей научного знания, как системология, теория систем, моделирование сложных систем.
Целью дисциплины является подготовка студента-экономиста к решению задач научно-исследовательского, производственного и экономического характера с использованием современных методов имитационного моделирования сложных систем.
Задача курса – дать комплекс знаний и умений, обеспечивающий успешное применение методов имитационного моделирования при анализе процессов административно-хозяйственной деятельности современного объекта экономики с целью обоснования направлений совершенствования его деятельности, прогнозирования характеристик процессов с заданной точностью и надежностью.
2. Требования к уровню освоения рабочей программы
После изучения дисциплины студент должен:
Иметь представление:
о методах моделирования сложных социально-экономических систем, возможностях программных средств моделирования, о способах использования результатов моделирования в практической деятельности в сфере экономики и их роли в деятельности современного объекта экономики.
знать:
основные понятия раздела науки, посвященного моделированию сложных систем, процессов современного объекта экономики;
особенности системного подхода к решению задач имитационного моделирования;
этапы построения модели с применением современных информационных систем;
уметь:
строить модели основных процессов административно-хозяйственной деятельности ОЭ, модели показателей производительности и качества работы ОЭ;
осуществлять моделирование процессов социально-экономических систем;
иметь представление:
принципы оптимизации деятельности ОЭ на основе результатов имитационного моделирования;
иметь навык:
осуществлять разработку систем поддержки принятия решений на основе имитационной модели;
осуществлять оптимизацию деятельности объекта экономики с применением средств автоматизации.
3 Содержание дисциплины
В соответствии с учебными планами по специальности 080801 «Прикладная информатика в экономике», утвержденными 24 апреля 2008 г., время, отводимое на изучение дисциплины (Таблица 1), составляет:
Таблица 1 – Объем времени, отводимого на изучение дисциплины
«Имитационное моделирование экономических процессов»
Форма обучения | База | Срок | Всего часов по дисциплине | в т. ч. | ||
аудиторных | СРС | |||||
Лекций | Лабораторных | |||||
заочная | общее среднее (полное) образование | 6 лет | 72 | 6 | 4 | 62 |
заочная | среднее профессиональное образование | 4 года | 72 | 6 | 4 | 62 |
3.1 Примерный тематический план
Таблица 2 – Распределение учебного времени
Тема | ||||
Всего | в том числе | |||
Уч. занят. | СРС | |||
Лекц. | Лабор. | |||
Тема № 1. Введение в моделирование сложных систем | 12 | 1 | -- | 11 |
Тема № 2. Основы теории управления применительно к хозяйственно-экономической деятельности объекта экономики | 12 | 1 | -- | 11 |
Тема № 3. Сущность метода имитационного моделирования. | 12 | 1 | -- | 11 |
Тема № 4. Технологические этапы создания и использования имитационных моделей | 12 | 1 | -- | 12 |
Тема № 5. Базовые концепции структуризации и формализации имитационных систем. Инструментальные средства автоматизации процессов моделирования | 12 | 1 | 2 | 9 |
Тема № 6. Имитационное моделирование процессов экономической, управленческой, хозяйственной деятельности предприятий. | 12 | 1 | 2 | 9 |
ВСЕГО: | 72 | 6 | 4 | 62 |
3.2 Содержание тем
Тема № 1. ВВЕДЕНИЕ В МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
КРАТКИЙ ЭКСКУРС В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ. ПОНЯТИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
Понятие сложной системы. Свойства сложных систем. Сложная система, как объект моделирования. Прикладной системный анализ – методология исследования сложных систем Инженерное изучение комплексных «общесистемных» проблем крупных технологических, производственных, энергетических, коммуникационных комплексов, систем автоматизированного управления. Современный объект экономики, как сложная система. Наука о сложных системах – системология. Направления развития системологии. создание концептуальных и методологических основ; формирование и формализация новых задач; разработка методов и аппарата решения. Подсистемы и элементы сложной системы.
МАКРОПРОЕКТИРОВАНИЕ И МИКРОПРОЕКТИРОВАНИЕ.
Разработка сложных систем. Этапы создания модели сложной системы. Задачи исследования сложных систем: задачи анализа и задачи синтеза. Проблема классификации систем. Свойства сложных систем. Сложная система, как объект моделирования. Прикладной системный анализ – методология исследования сложных систем. Определение модели. Общая классификация основных видов моделирования. Компьютерное моделирование. Метод имитационного моделирования. Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования. Моделирующие алгоритмы. Способы представления моделирующих алгоритмов: операторные схемы; языки программирования; пакеты прикладных программ. Сущность имитационного моделирования как статистического эксперимента. Имитационное моделирование систем со случайными исходами. Метод статистических испытаний (метод статистического моделирования на ЭВМ) (метод Монте-Карло). Выводы. Отличительные особенности моделей различных классов.
Тема № 2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ХОЗЯЙСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБЪЕКТА ЭКОНОМИКИ
Управление системой как процесс сбора, передачи и переработки информации. Иерархическая структура управления. Действие случайных факторов. Энтропия как мера неопределенности системы. Факторы, действующие на процесс функционирования сложной системы. Показатели, характеризующие свойства сложных систем. Функционалы, характеризующие надежность, помехозащищенность и качество управления. Устойчивость функционирования сложной системы.
Тема № 3. СУЩНОСТЬ МЕТОДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Понятие о физическом и математическом моделировании. Моделирование как метод исследования процессов и систем (устройств). Физическое и математическое моделирование. Математическая модель системы (процесса). Содержательное описание. Формализация. Использование математических моделей: аналитическое исследование процессов; исследование процессов при помощи численных методов; моделирование процессов на вычислительных машинах непрерывного действия; моделирование процессов на цифровых вычислительных машинах с учетом и имитацией случайных факторов. Математическая модель элемента сложной системы. Математическая модель взаимодействия элементов сложной системы. Входные и выходные сигналы. Схемы сопряжения. Оператор сопряжения. Составление математических моделей в экономических задачах.
Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы. Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели. Моделирующий алгоритм. Имитационная модель. Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Общая технологическая схема имитационного моделирования. Возможности, область применения имитационного моделирования.
Тема № 4. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования. Этапы определения, характерные для любого метода моделирования; Предметная (проблемная) область; объект моделирования; целенаправленность и целевая функция; Основные требования к моделям; Форма представления модели; Виды описания и построения модели; Характер реализации; Методы исследования; Выводы. Отличительные особенности моделей различных классов.
Основные этапы имитационного моделирования. Общая технологическая схема. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Разработка концептуальной модели объекта моделирования. Формализация имитационной модели. Программирование имитационной модели. Сбор и анализ исходных данных. Испытание и исследование свойств имитационной модели. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений.
Тема № 5. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ СТРУКТУРИЗАЦИИ И ФОРМАЛИЗАЦИИ ИМИТАЦИОННЫХ СИСТЕМ. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Методологические подходы к построению дискретных имитационных моделей. Представление моделирующих алгоритмов при имитационном моделировании: операторные схемы моделирующих алгоритмов; языки моделирования; универсальные имитационные модели. Совокупность операторов, составляющих моделирующий алгоритм: основные операторы, вспомогательные операторы, служебные операторы. Блок-схема моделирующего алгоритма. Операторы для изображения операторных схем алгоритмов – арифметические операторы и логические операторы. Важнейшие типы операторов, выделяемых по другим принципам: вычислительные операторы; операторы формирования реализаций случайных процессов; операторы формирования неслучайных величин; счетчики. Принципы построения моделирующих алгоритмов для сложных систем. «Принцип Dt». Принцип особых состояний («принцип последовательной проводки заявок»). Проблемная ориентация языков моделирования. Фиксация и обработка результатов моделирования. Точность. Количество реализаций. Оптимизация систем, заданных моделирующими алгоритмами. Язык моделирования GPSS. Агрегативные модели. Сети Петри и их расширения. Модели системной динамики. Назначение языков и систем моделирования. Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики. Технологические возможности систем моделирования. Развитие технологии системного моделирования. Выбор системы моделирования.
Имитационное моделирование процессов экономической, управленческой, хозяйственной деятельности предприятий.
Тема № 6. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ, УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ, ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ
Формализация непрерывных производственных процессов. Особенность моделирования. Моделирование операций и процессов производственной деятельности. Моделирование операций и процессов экономической деятельности. Моделирование операций и процессов хозяйственной экономической деятельности. Моделирование систем поддержки принятия решений. Регрессионные модели в горном и торфяном производстве. Понятие регрессионной модели. Расчет параметров однофакторной регрессионной модели. Оценка степени сопряженности связи, существенности и линейности (нелинейности) связи в регрессионной модели. Многофакторная регрессионная модель.
МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
Случайное событие, случайная величина, случайная функция, случайный процесс. Законы распределения случайных величин. Биномиальный закон распределения. Закон редких событий (закон Пуассона). Закон равномерного распределения. Закон нормального распределения. Показательный закон распределения. Закон распределения случайной функции. Стационарные случайные функции и процессы. Эргодичность стационарных случайных функций. Свойства корреляционных функций стационарных случайных процессов. Взаимная корреляционная функция. Сложение случайных функций. Интегрирование и суммирование случайных функций. Моделирование испытаний в схеме случайных событий. Формирование возможных значений случайной величины с заданным законом распределения. Формирование реализаций случайных функций.
Расчет характеристик эргодической стационарной случайной функции по одной реализации. Корреляционная функция и спектральная плотности случайного производства.
4 Учебно-методическое обеспечение дисциплины
4.1 Перечень основной литературы
1. , , Лоу, серия: "Классика Computer Science", Изд.: Питер, 2004 г.
2. Лукасевич менеджмент: учебник Серия: Высшее экономическое образование 2007 г. , 768 с.
3. Павловский моделирование. Издательство: "Академия" 2008, страниц: 235 с.
4. Сирота моделирование и оценка эффективности сложных систем. Издательство: "Техносфера" 2006, 279 с.
5. , Яковлев систем: Практикум. Издательство: "Высшая школа (Москва) Переплет: твердый, год издания: 2005, 295 с.
6. , Нейман моделирование экономики. Издательство: "Диалог-МИФИ", 2008, 382 с.
7. Искусство моделирования и имитации: Введение в имитационную систему Simplex3. Изд-во "Финансы и статистика" 2003.
4.2 Перечень дополнительной литературы и ссылок на
информационные ресурсы
1.Википедия. Официальный сайт / [Electronic resource]. - Mode of access: Word Wide Web. URL: http://ru. wikipedia. org
2.Все для студентов. Официальный сайт. / [Electronic resource]. - Mode of access: Word Wide Web. URL: http://www. /.
3.Все для учебы. Официальный сайт./ [Electronic resource]. - Mode of access: Word Wide Web. URL: http://www. *****/.
4.Кобелев имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие : 2003, ISBN: -5
5.Емельянов моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика. 2002 – 368 с.
4.3 Формы текущего промежуточного контроля
В соответствии с учебными планами по специальности 080801 «Прикладная информатика в экономике», утвержденными 24 апреля 2008 г., для всех категорий студентов в качестве формы текущего промежуточного контроля по курсу «Имитационное моделирование экономических процессов» предусмотрено выполнение курсовых работ.
Цель курсовых работ – выработка у студента конкретных представлений по рассматриваемому вопросу, получение навыков в имитационном моделировании социально-экономических процессов.
4.3.1 Тематика курсовых работ
Курсовая работа содержит две части: теоретическую и практическую. Теоретическая часть представляет собою реферат на одну из тем:
1. Анализ эффективности системы управления производственным предприятием с использованием имитационной модели.
2. Моделирование работы морского порта, как системы массового обслуживания.
3. Моделирование производственной деятельности фирмы по выпуску потребительской продукции.
4. Моделирование деятельности торговой фирмы.
5. Оптимизация плана производства производственной фирмы с использованием имитационной модели.
6. Оптимизация ценовой политики торговой фирмы с использованием имитационной модели.
7. Оптимизация структуры производственной фирмы с использованием имитационной модели.
8. Оптимизация структуры торговой фирмы с использованием имитационной модели.
9. Моделирование деятельности кредитной организации в условиях инвестиционных рисков.
10. Моделирование процессов управления многоканальным обслуживающим устройством с отказами.
11. Моделирование работы реальной системы обслуживания с отказами.
12. Построение и использование имитационной модели системы с целью поиска оптимальной структуры.
13. Построение и использование имитационной модели системы при одномерном поиске оптимального параметра методом Дихотомии.
14. Построение и использование имитационной модели системы при одномерном поиске оптимального параметра методом Фибоначчи.
15. Построение и использование имитационной модели системы при одномерном поиске оптимального параметра методом «золотого сечения».
16. Моделирование рекламной деятельности фирмы с использованием имитационного моделирования.
17. Моделирование работы абонентского переговорного пункта.
18. Анализ эффективности организационной структуры торгового предприятия.
19. Анализ эффективности организационной структуры автотранспортного предприятия.
20. Анализ эффективности организационной структуры производственного предприятия.
21. Анализ эффективности системы управления торговым предприятием с использованием имитационной модели.
22. Построение имитационной модели торгового предприятия предполагаемой структуры.
23. Построение имитационной модели производственного предприятия предполагаемой структуры.
24. Анализ выходного эффекта управляющих воздействий в условиях априорной неизвестности.
25. Построение имитационной модели с целью оценки допустимых значений определяющих параметров для заданных условий функционирования.
4.4 Формы итогового контроля.
В соответствии с учебными планами по специальности 080801 «Прикладная информатика в экономике», утвержденными 24 апреля 2008 г., для всех категорий студентов формой итогового контроля по курсу «Имитационное моделирование экономических процессов» является экзамен, предполагающий:
1. Ответ на 2 теоретических вопроса;
2. Выполнение практического задания
4.4.1 Вопросы для подготовки к экзамену
1. Место имитационного моделирования в исследованиях экономических систем.
2. Этапы построения имитационных моделей.
3. Сбор информации о системе, формулирование проблемы и определение целей исследования.
4. Структура представления данных в имитационных моделях.
5. Виды оценок и методы оценивания параметров имитационной модели.
6. Общие положения проверки гипотез о согласии.
7. Разработка концептуальной модели: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.
8. Создание имитационной модели средствами системы моделирования.
9. Испытание и исследование имитационной модели с использованием исходных данных моделирования.
10. Проведение направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели.
11. Анализ и интерпретация результатов имитационного моделирования.
12. Аналитический метод имитационного моделирования.
13. Метод статистических испытаний.
14. Комбинированный метод построения имитационных моделей.
15. Параметры и переменные имитационной модели.
16. Классификация имитационных моделей в зависимости от типа модельного времени.
17. Принцип D t в имитационном моделировании.
18. Принцип особых состояний.
19. Датчики случайных величин.
20. Метод середины квадрата.
21. Мультипликативный конгруэнтный метод.
22. Требования к базовым датчикам и их проверка
23. Имитация случайного события.
24. Имитация сложного события.
25. Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий.
26. Имитация событий, составляющих полную группу.
27. Моделирование дискретных случайных величин
28. Моделирование непрерывных случайных величин
29. Метод обратной функции.
30. Метод Неймона (режекции).
31. Алгоритм получения значений нормально распределенной случайной величины.
32. Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону.
33. Имитация нестационарных случайных процессов.
34. Имитация стационарных СП.
35. Статистические проблемы имитационного моделирования.
36. Условие системности имитационного моделирования.
37. Модели общих систем.
38. Возможности интеграции имитирующих моделей с помощью моделей общих систем.
39. Дискретные имитационные системы.
40. Непрерывные имитационные системы.
41. Принципы и методы построения имитационных моделей.
i. Аналитический метод построения имитационной модели.
ii. Метод статистического моделирования.
iii. Комбинированный подход.
42. Сетевое имитационное моделирование, входные и выходные спецификации.
43. Построение моделей в компьютерных средах для производственно-технологических и социально-экономических систем.
44. Виды применяемых систем и примеры формирования имитирующих моделей.
45. Возможности использования имитационных языков. Сведения о современных программных продуктах в этой области и обучение их применению.
46. Моделирование прогнозирования объёма продаж.
47. Имитационное моделирование операций с ценными бумагами.
48. Имитационное моделирование инвестиционных рисков.
49. Имитационные модели для построения системы согласованных тарифов.
50. Современные программные продукты в области построения системы согласованных тарифов.
51. Проблема взаимосвязанной имитации процессов в совокупности производственно-технологических и социально-экономических систем.
52. Планирование имитационного эксперимента. Стратегии запуска и правила остановки.
53. Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования торгово-экономической деятельности.
54. Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования управленческой деятельности.
55. Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования социальной сферы.
56. Особенности моделирования в логистике решения по транспортировке, хранению, продажам.
57. Особенности моделирования процессов обслуживания клиентов.
58. Имитационное моделирование, законы эволюции и анализ жизненных циклов систем различного назначения
59. Особенности моделирования эффективности инвестиционных проектов.
60. Практическое применение имитационного и комплексного моделирования и средств автоматизации моделирования.
4.4.2 Варианты тестов по дисциплине
Вариант 1
№1. Что не является целью имитационного моделирования экономической системы?
1. Мониторинг
2. Прогноз
3. Управление
4. Максимизация прибыли
5. Всё упомянутое является
№2. Какая из моделей относится к макроэкономическим моделям?
1. Паутинообразная модель рынка
2. Модель потребительского поведения
3. Модель денежного обмена Ньюкомба-Фишера
4. Модель Курно
5. Модель Стэкельберга
№3. Если 2 набора товаров лежат на одной кривой безразличия
1. Они эквивалентны по стоимости
2. Они эквивалентны по полезности
3. Они оба доступны для потребителя
4. Они оба недоступны для потребителя
5. Ничего нельзя сказать – недостаточно информации
№4. Какие трудности могут встретиться при моделировании сложных систем?
1. Реакция на часть симптомов создает новые неприятные последствия
2. Различны краткосрочные и долгосрочные реакции системы
3. Противоречия между целями подсистемы и системы в целом
4. Нечувствительность системы к методам
5. Все упомянутые
№5. Какая из моделей относится к микроэкономическим моделям?
1. Модель Вальраса
2. Паутинообразная модель рынка
3. Модель денежного обмена Ньюкомба-Фишера
4. Все модели – микроэкономические
5. Все модели – макроэкономические
№6. Если некоторый набор товаров лежит выше бюджетной линии, то
1. Он доступен для потребителя
2. Он является оптимальным
3. Можно увеличить потребление каждого из товаров
4. Все утверждения верны
5. Все утверждения неверны
№7. Точка равновесия - это точка, в которой
1. Объем спроса равен нулю
2. Объем спроса максимален
3. Объем предложения равен нулю
4. Объем предложения максимален
5. Спрос равен предложению
№8. Что может являться причиной сдвига графика спроса?
1. Увеличение цены товара
2. Появление на рынке нового производителя
3. Появление новой технологии производства товара
4. Успешно проведенная рекламная кампания
5. Сокращение налога на прибыль
№9. Что произойдет с равновесной точкой в результате сокращения цены на товар-заменитель?
1. Цена возрастет, объем продаж уменьшится
2. Цена упадет, объем продаж уменьшится
3. Цена возрастет, объем продаж увеличится
4. Цена упадет, объем продаж увеличится
5. Цена и объем продаж не изменятся
№10. Цена потребителя
1. Это максимальная цена, по которой можно продать указанный объем товара
2. Находится, если выразить цену через количество из закона спроса
3. Это отрицательная зависимость цены от количества товара
4. Все ответы верны
5. Среди ответов нет правильного
№11. Какие значения эластичности спроса по доходу соответствуют товарам низшей катего-рии?
1. εI > 0
2. εI > 1
3. εI < 0
4. εI < –1
5. εI = 0
№12. Ценовая эластичность спроса в долгосрочном периоде
1. Равна нулю
2. Такая же, как в краткосрочном
3. Для всех товаров больше по абсолютной величине, чем в краткосрочном
4. Для всех товаров меньше по абсолютной величине, чем в краткосрочном
5. Зависит от рассматриваемого товара
№13. Производитель прекращает производство продукции, если
1. Цена снижается до нуля
2. Цена становится ниже минимума средних издержек
3. Цена становится ниже минимума средних постоянных издержек
4. Цена становится ниже минимума средних переменных издержек
5. Цена становится ниже минимума предельных издержек
№14. Постоянные издержки
1. Постоянны с течением времени
2. Не зависят от объема производства
3. Равны нулю при нулевом объеме производства
4. Равны переменным издержкам
5. Все ответы верны
№15. Главный критерий деятельности фирмы – это
1. Максимизация объема производства
2. Максимизация цены
3. Минимизация издержек
4. Максимизация выручки
5. Максимизация прибыли
№16. Тип рынка, на котором присутствует несколько крупных производителей
1. Совершенная конкуренция
2. Монополистическая конкуренция
3. Олигополия
4. Монополия
5. Все, кроме совершенной конкуренции
№17. В каких моделях олигополии стратегической переменной является объем производства?
1. Модель Курно
2. Модель Стэкельберга
3. Модель Бертрана
4. Во всех, кроме модели Бертрана
5. Во всех
№18. Определить тип ценовой дискриминации, типичный для продажи билетов в музей
1. Ценовая дискриминация первой степени
2. Ценовая дискриминация второй степени
3. Ценовая дискриминация третьей степени
4. Ценовой дискриминации не наблюдается
5. Однозначно определить тип невозможно
№19. Инвестиционный проект стоит реализовывать, если
1. Дисконт положителен
2. Чистая текущая стоимость проекта положительна
3. Внутренняя норма доходности проекта положительна
4. Внутренняя норма доходности проекта больше, чем дисконт
5. Верны ответы 2 и 4
№20. При наличии жесткой конкуренции в условиях неопределенности можно использовать
1. Критерий Вальда
2. Критерий Гурвица
3. Критерий Лапласа
4. Критерий математического ожидания
5. Критерий Сэвиджа
№21. Основной причиной инфляции является
1. Повышение цен
2. Рост курса доллара
3. Увеличение степени монополизации экономики
4. Неконтролируемая денежная эмиссия
5. Увеличение скорости обращения денег
№22. 5% / месяц – это
1. Дефляция
2. Низкая инфляция
3. Высокая инфляция
4. Гиперинфляция
5. Зависит от государства, в котором она наблюдается
№23. Индекс, использующий в качестве весовых коэффициентов объемы продаж базового периода
1. Индекс цен Ласпейреса
2. Индекс цен Пааше
3. Индекс цен Фишера
4. Индекс цен потребительской корзины
5. Среднегеометрический индекс цен
№24. Что не является причиной невыполнения паритета покупательной способности?
1. Транспортные издержки
2. Таможенные пошлины
3. Фиксация обменного курса Центральным Банком
4. Ограничения и запреты на ввоз отдельных товаров
5. Невозможность экспорта большинства услуг
№25. Критерий деятельности фирмы, получающей фиксированную выручку
1. Максимизация объема производства
2. Максимизация цены
3. Максимизация выручки
4. Минимизация издержек
5. Минимизация переменных издержек
Вариант №2
№1. Что не является целью имитационного моделирования экономической системы?
1. Мониторинг
2. Прогноз
3. Управление
4. Минимизация издержек
5. Всё упомянутое является
№2. Какая из моделей не относится к микроэкономическим моделям?
1. Модель паритета покупательной способности
2. Модель Бертрана
3. Модель Салопа
4. Все модели – микроэкономические
5. Все модели – макроэкономические
№3. Если некоторый набор товаров лежит ниже бюджетной линии, то
1. Он доступен для потребителя
2. Он не является оптимальным
3. Можно увеличить потребление каждого из товаров
4. На него не тратятся все имеющиеся в распоряжении потребителя средства
5. Все утверждения верны
№4. График функции спроса является
1. Возрастающим
2. Убывающим
3. Горизонтальным
4. Вертикальным
5. Зависит от рассматриваемого товара
№5. Что может являться причиной сдвига графика предложения?
1. Уменьшение цены товара
2. Уменьшение цены товара-заменителя
3. Государственная дотация за производимую продукцию
4. Успешно проведенная рекламная кампания
5. Сезонное повышение спроса
№6. Что произойдет с равновесной точкой после успешно проведенной рекламной кампании?
1. Цена возрастет, объем продаж уменьшится
2. Цена упадет, объем продаж уменьшится
3. Цена возрастет, объем продаж увеличится
4. Цена упадет, объем продаж увеличится
5. Цена и объем продаж не изменятся
№7. График функции предложения является
1. Возрастающим
2. Убывающим
3. Горизонтальным
4. Вертикальным
5. Зависит от рассматриваемого товара
№8. Что может являться причиной сдвига графика спроса?
1. Уменьшение цены товара
2. Уменьшение цены дополняющего товара
3. Удорожание сырья
4. Увеличение акцизов
5. Разорение части фирм на рынке данного товара
№9. Что произойдет с равновесной точкой при появлении нового оператора сотовой связи?
1. Цена возрастет, объем продаж уменьшится
2. Цена упадет, объем продаж уменьшится
3. Цена возрастет, объем продаж увеличится
4. Цена упадет, объем продаж увеличится
5. Цена и объем продаж не изменятся
№10. С помощью паутинообразной модели рынка можно
1. Отыскать оптимальный объем производства
2. Отыскать равновесную цену и равновесный объем продаж
3. Проследить динамику изменения цен и объемов продаж на рынке одного товара за несколько периодов
4. Все ответы верны
5. Среди ответов нет правильного
№11. Какие значения ценовой эластичности соответствуют эластичному спросу?
1. 0 < ε < 1
2. ε > 1
3. –1 < ε < 0
4. ε < –1
5. ε = 0
№12. Ценовая эластичность спроса по абсолютной величине больше
1. Если это товар первой необходимости
2. Если у данного товара есть товары-заменители
3. Если у данного товара есть дополняющие товары
4. Если доля данного товара в потребительском бюджете невелика
№13. Производитель получает прибыль, если
1. При любой положительной цене
2. Цена становится выше минимума средних издержек
3. Цена становится выше минимума средних постоянных издержек
4. Цена становится выше минимума средних переменных издержек
5. Цена становится выше минимума предельных издержек
№14. Экономическая прибыль
1. Равна бухгалтерской прибыли
2. Равна разнице выручки и бухгалтерских издержек
3. Равна сумме внутренних и внешних издержек
4. Положительна, если не существует лучшего варианта использования ресурсов
5. Положительна, если фирма в состоянии отвечать по своим обязательствам
№15. Критерий деятельности фирмы с нулевыми переменными издержками
1. Максимизация объема производства
2. Максимизация цены
3. Максимизация выручки
4. Минимизация издержек
5. Минимизация постоянных издержек
№16. Тип рынка, на котором производитель имеет некоторое влияние на цену продукции
1. Совершенная конкуренция
2. Монополистическая конкуренция
3. Олигополия
4. Монополия
5. Все, кроме совершенной конкуренции
№17. Моделями олигополии без сговора являются
1. Модели Курно и Стэкельберга
2. Модель Бертрана
3. “Лидерство в ценах” и картель
4. Все, кроме модели Бертрана
5. Все, кроме “лидерства в ценах” и картеля
№18. Определить тип ценовой дискриминации, типичный для восточного базара
1. Ценовая дискриминация первой степени
2. Ценовая дискриминация второй степени
3. Ценовая дискриминация третьей степени
4. Ценовой дискриминации не наблюдается
5. Однозначно определить тип невозможно
№19. Дисконт – это
1. Скидка на товар во время распродажи
2. Коэффициент, позволяющий инвестору сопоставить доходы текущего и будущих периодов
3. Банковский процент по депозиту
4. Банковский процент по кредиту
5. Уровень инфляции
№20.Если есть оценки вероятности реализации каждого из состояний среды, можно использо-вать
1. Критерий Вальда
2. Критерий Гурвица
3. Критерий Лапласа
4. Критерий математического ожидания
5. Критерий Сэвиджа
№21. Что нельзя назвать издержками инфляции?
1. Сокращение фиксированных доходов
2. “Долларизация” экономики
3. Увеличение безработицы
4. Издержки меню
5. Неравномерный рост цен на различные товары
№22. 60% / месяц - это
1. Дефляция
2. Низкая инфляция
3. Высокая инфляция
4. Гиперинфляция
5. Зависит от государства, в котором она наблюдается
№23. Индекс, использующий в качестве весовых коэффициентов объемы продаж текущего периода
1. Индекс цен Ласпейреса
2. Индекс цен Пааше
3. Индекс цен Фишера
4. Индекс цен потребительской корзины
5. Среднегеометрический индекс цен
№24. Реальный обменный курс – это
1. Курс Центрального Банка
2. Средневзвешенный курс покупки и продажи в обменных пунктах
3. Курс, рассчитанный по паритету покупательной способности
4. Коэффициент, показывающий во сколько раз товары в России дешевле, чем за рубежом
5. Коэффициент, показывающий во сколько раз товары в России дороже, чем за рубежом
№25. Какая из величин не входит в уравнение денежного обмена Ньюкомба-Фишера?
1. Уровень цен
2. Процентная ставка
3. Физический объем производства
4. Денежная масса
5. Скорость обращения денег
Критерии выставления оценки по результатам тестирования определяет преподаватель.
5. Приложение к программе
5.1 Методические указания для студентов
Видами аудиторной работы студента при изучении дисциплины «Информационные системы в прогнозировании» являются лекции и практические занятия. Студент не имеет права пропускать без уважительных причин аудиторные занятия. На лекциях излагаются и разъясняются основные понятия темы, связанные с ней теоретические и практические проблемы, даются рекомендации для самостоятельной работы. В ходе лекции студент должен внимательно слушать и конспектировать лекционный материал. При необходимости студент имеет право задать вопрос в отношении изложенного материала во время, отведенное для этих целей преподавателем.
5.1.1 По подготовке к семинарским и лабораторным занятия
На лабораторных занятиях излагаются и разъясняются основные понятия темы, связанные с выполнением практических заданий, даются рекомендации для самостоятельной работы. При подготовке к лабораторным занятиям студент должен изучить вопросы ранее рассмотренные на лекционных занятиях.
5.1.2 По выполнению контрольных (курсовых) работ
Тема (вариант) работы выбирается в соответствии с последней цифрой зачётной книжки (студенческого билета).
Далее следует осуществить подбор литературы по теме работы. При этом необходимо обращать внимание на дату издания того или иного учебника, т. к. содержащиеся в них сведения могут быть неактуальными. При подготовке работы студенты должны изучить нормативные документы по рассматриваемому вопросу, при этом целесообразно использовать материалы информационно-справочных систем «Гарант», «Кодекс», «Консультант-плюс» и т. д., что позволит избежать ссылок на устаревшие нормативные документы.
3. Письменная работа должна состоять из:
- титульного листа;
- листа содержания;
- введения;
- основной части;
- заключения;
- библиографического списка;
- приложений (при необходимости).
4. Во введении необходимо:
а) обосновать актуальность выбранной темы;
б) определить цель работы, а также задачи, решение которых позволяет достичь цели (как правило, это делается в форме перечисления - «изучить...», «установить...», «выявить...», «сформулировать рекомендации...»);
в) выделить объект изучения (процесс или явление, выбранное для исследования).
Объем введения рекомендован 2-3 страницы.
5. Основная часть состоит, как правило, из нескольких глав (теоретических и практических), в которых рассматриваются соответствующие вопросы темы и решения предложенной задачи.
6. В заключении должны быть подведены итоги, даны рекомендации по совершенствованию, обоснованы полученные результаты. -
Компиляция и плагиат при выполнении работы запрещаются.
Объем заключения рекомендован 2-3 страницы.
7. Объем курсовой работы рекомендован в пределах 25-35 страниц машинописного текста, исключая библиографический список и приложения.
8. Основные параметры:
- текст курсовой работы печатается на одной стороне стандартной белой бумаги формата А 4;
- при компьютерной печати используется 14 шрифт «Times New Roman», через 1,5 интервала (28-30 строк на одной странице), ширина строки - 60-65 знаков (считая каждый знак препинания и пробел между словами также за печатный знак), с использованием автоматического переноса, размер абзацного отступа («красная строка») должен быть равен 1,25 см., выравнивание основного текста – «по ширине»;
- размер полей страницы: левое - 30 мм - для переплета, правое - 15 мм, верхнее и нижнее - 20 мм:
- заголовки печатаются по центру страницы: главы - прописными буквами, параграфы – строчными с прописной. Каждая глава начинается с новой страницы;
- цифру, обозначающую порядковый номер страницы, ставят по центру верхнего поля страницы. Нумерация начинается с листа введения. Работа имеет сквозную (единую) нумерацию, включая библиографический список и приложения;
- при использовании информации из литературных источников на них обязательно делается отсылка, например: [3, с. 34]. Первое число в скобках должно соответствовать порядковому номеру в библиографическом списке, который представляется в конце работы. Название литературного источника в списке оформляется в соответствии с ГОСТ «Библиографическое описание документа. Общие требования и правила составления».
С образцами оформления работ можно ознакомиться на кафедре.
5.1.3 По организации самостоятельной работы
Для студентов, обучающихся по заочной форме обучения, самостоятельная работа является основным видом работы по изучению дисциплины. Она включает
- изучение материала установочных занятий;
- работу с рекомендованной литературой и дополнительными источниками информации;
- выполнение курсовой работы;
- подготовку к сдаче экзамена.
Самостоятельную работу по изучению дисциплины целесообразно начинать с изучения рабочей программы, которая содержит основные требования к знаниям, умениям, навыкам обучаемых, ознакомления с разделами и темами.
Конкретные вопросы, вынесенные из содержания темы для самостоятельного изучения, представлены в Таблице 4.
Получив представление об основном содержании раздела, темы, необходимо изучить данную тему, представленную в учебнике, придерживаясь рекомендаций преподавателя, данных в ходе установочных занятий по методике работы над учебным материалом.
Затем необходимо ознакомиться с правовыми и нормативными документами. При этом целесообразно использовать материалы информационно-справочных систем «Гарант», «Кодекс», «Консультант-плюс» и т. д., что позволит избежать ссылок на устаревшие нормативные документы и принятия неверных решений.
Рекомендуется дополнить конспект лекций по результатам работы с источниками.
Подготовка к экзамену включает в себя как повторение на более высоком уровне изученных ранее вопросов, вынесенных на экзамен, так и углубление, закрепление и самопроверку приобретенных и имеющихся знаний.
Подготовка к экзамену – сложная и трудоемкая работа. Её следует начинать с выполнения следующих действий:
- уточнить особенности методики приема итогового государственного междисциплинарного экзамена (билеты, разрешенный вспомогательный материал и др.).
- уточнить список вопросов (проблем), которые выносятся на экзамен.
- выяснить возможные дополнительные вопросы в рамках каждой из тем, выносимых на экзамен.
- провести идентификацию каждого вопроса с какой-либо частью конспекта лекции или самостоятельно отработанного материала учебника, учебного пособия и др.
Изучение вопросов (проблем) целесообразно начать с изучения базовой рекомендованной литературы по дисциплине. Как правило, базовые учебники (учебные пособия) дают представление о проблеме, но этих сведений может оказаться недостаточным для исчерпывающего ответа на экзаменационный вопрос. Поэтому следует, не ограничиваясь базовым учебным изданием, изучить некоторые специальные издания (нормативные документы), которые дадут возможность более подробно рассмотреть некоторые специфические аспекты изучаемого вопроса (проблемы), глубже изучить специальные методы разрешения проблем, проанализировать накопленный в этом отношении отечественный и зарубежный опыт. Особо следует подчеркнуть, что в процессе подготовки к экзамену следует реализовать интегративно-комплексный подход в изучении различных вопросов (проблем), а значит, уметь анализировать и оценивать его исторические, правовые, экономические и прочие аспекты и компоненты, выявлять их взаимосвязь и взаимообусловленность.
На экзамене по дисциплине студент должен четко и ясно формулировать ответ на вопрос билета; уметь обосновать выбор ответа на тестовый вопрос, а также объяснить ход решения предложенной в билете задачи.
5.1.4.ГЛОССАРИЙ
Валидация модели – процесс логического доказательства соответствия модели объекту путём вывода из её соотношений наперёд известных закономерностей, присущих объекту.
Верификация модели – процесс проверки соответствия результатов моделирования эмпирическим данным об объекте, сопровождающийся анализом и объяснением причин наблюдаемых расхождений.
Входная переменная – переменная, значение которой присваивается перед началом вычислительного эксперимента и остаётся неизменным вплоть до его завершения.
Выходная переменная – переменная, значение которой в момент начала вычислительного эксперимента не определено, а по завершении используется в целях интерпретации либо в качестве исходных данных другой модели.
Вычислительный эксперимент – этап решения практической задачи с помощью имитационной модели, состоящий в её решении (процедурном выполнении) при заданных значениях переменных, имитирующих заданные условия функционирования моделируемого объекта.
Динамическое программирование – раздел математического программирования, изучающий методы поиска оптимального пути на сетях.
Имитационная модель – математическая модель, не содержащая соотношений, выражающих цель её эксплуатации и ориентированная на постановку компьютерных экспериментов, цель которых, как правило, не вполне известна разработчику.
Интерфейс модели – совокупность тех входных и выходных переменных модели, через которые она взаимодействует с другими моделями в процессе её эксплуатации.
Исчисление предикатов – формальная система, широко используемая для представления логических законов, связывающих объекты исследования с отношениями между этими объектами. Применяется в системах искусственного интеллекта.
В исчислении предикатов употребляются следующие символы:
¨ предметные переменные, соответствующие объектам исследования теории;
¨ предикатные переменные, соответствующие произвольным отношениям между объектами;
¨ знаки логических операций: конъюнкции, дизъюнкции, импликации, отрицания;
¨ кванторы всеобщности и существования
¨ скобки (для определения последовательности логических операций и определения области действия кванторов).
Коллекция моделей – множество моделей, соответствующих одному и тому же объекту и имеющих один и тот же интерфейс, но различающихся степенью детальности, требуемыми затратами вычислительных ресурсов, границами выполнения основного предположения имитационного моделирования, потребностью в информации для параметрической идентификации и т. д. В зависимости от цели компьютерного эксперимента перед его началом выбирают подходящие экземпляры из коллекций моделей, используемых в данном эксперименте.
Комплиментарные блага – блага, рост спроса на одно из которых при прочих равных условиях приводит к росту спроса на другое в определённой пропорции.
Макроэкономическая модель – экономико-математическая модель, в которой субъекты принятия экономических решений представлены агрегированно, а различия между ними не отражены.
Математическое программирование – раздел математики, изучающий методы поиска экстремумов на множествах, заданных системами уравнений или неравенств.
Матрица Гессе – квадратная матрица, соответствующая функции вида f(x) = 0 в заданной точке x*, где x = (xj) – вектор переменных, состоящая из компонентов 
Матрица Якоби – матрица, соответствующая решению системы уравнений вида f(x)=0, где x = (xj) – вектор переменных, f(x) = (fi(x)) – вектор-функцияˆ, по следующим правилам: строки соответствуют уравнениям, столбцы – переменным, компоненты матрицы равны 
Микроэкономическая модель – экономико-математическая модель, явно отражающая субъектов принятия экономических решений.
Невязка – минимальная величина, на которую нужно изменить одну из сторон равенства (или неравенства) при заданных значениях его переменных, чтобы обратить его в истинное утверждение.
Основное предположение имитационного моделирования – непроверяемое предположение, на котором основывается методология имитационного моделирования. В соответствии с ним при выполнении ряда условий:
¨ если некоторая модель достаточно точно описывает некоторое представительное подмножество возможных состояний объекта;
¨ можно указать некоторые границы значений переменных, в которых заключено данное подмножество;
¨ нет оснований считать, что связи между переменными в этих границах могут различаться,
предполагается, что имитационная модель описывает все возможные состояния объекта в этих границах.
Отладка имитационной модели – процесс выявления ошибок, возникших на этапе программирования имитационной модели.
Параметр – числовая величина, остающаяся неизменной в конкретном варианте модели.
Параметрическая идентификация – процесс определения значений параметров математической модели, наилучшим (в том или ином смысле) образом согласующихся с имеющимися эмпирическими данными.
Переменная состояния – переменная имитационной модели, значение которой в начале компьютерного эксперимента не определено и которая не используется по его завершении.
Поток данных – понятие, содержание которого определяется ролью конкретных переменных модели (входные, выходные либо переменные состояния) в конкретном компьютерном эксперименте.
Производственная функция – способ представления технологии производства в форме математической зависимости выпуска одного или более видов продукции от затрат одного или более видов ресурсов.
Символьная переменная – переменная, значение которой является последовательностью символов, не интерпретируемых как число.
Субмодель – понятие, применяемое к модели, используемой в качестве составляющего элемента более сложной модели.
Субституционарные блага – блага, рост спроса на одно из которых при прочих равных условиях приводит к сокращению спроса на другое в определённой пропорции.
Теоретическая модель – математическая модель, представляющая моделируемый объект в общем виде, без конкретизации числовых значений переменных. Используется для теоретического исследования свойств моделирования объекта путём доказательства утверждений о свойствах объекта, вытекающих из соотношений модели и постулируемых требований к ним.
Управляемая переменная – переменная управляемой подсистемы кибернетической системы, находящаяся в зависимости от некоторых переменных управляющей подсистемы, реализующей заданную цель управления.
Факторная модель – математическая модель, ставящая исследуемую переменную или множество переменных в зависимость от переменных, отражающих, как предполагается, факторы исследуемого явления.
Формализм – формальная система, используемая в качестве средства представления знаний. Формализм предоставляет лингвистические (языковые) и процедурные средства для представления знаний.
Формальная система (символьная система, знаковая система) – система, определяемая алфавитом, синтаксисом (правилами построения формул из символов алфавита), аксиоматикой (множеством формул, считающихся теоремами a priori) и правилами вывода новых теорем.
Формально-логическая модель – математическая модель, описывающая связи между символьными переменными с помощью изобразительных средств исчисления предикатов.
Числовая модель – математическая модель, всем параметрам и переменным которой присвоены числовые значения. Используется для исследования количественных связей между явлениями, отображаемыми моделью.
Числовая переменная – переменная, принимающая значения из множества действительных чисел или некоторого его подмножества.
Экзогенная переменная – а) переменная имитационной модели, значение которой задаётся исследователем; б) независимая переменная эконометрической модели.
Эксплуатация модели – процесс использования математической модели в практической деятельности (например, в процессе изучения объекта моделирования или в обосновании управленческих решений).
Эмпирическая модель – числовая модель, при разработке которой использованы данные, собранные в результате наблюдения исследуемого объекта (в экономике – данные бухгалтерского учёта, статистической отчётности, выборочных или сплошных обследований).
Эндогенная переменная – а) переменная имитационной модели, значение которой определяется в процессе вычислительного эксперимента; б) зависимая переменная эконометрической модели.
