Учебно-методический комплекс дисциплины математические методы принятия решений (стр. 7 )

Задание 3. Решить графически матричную игру, заданную матрицей

С=, указать количество игроков, и стратегий у каждого игрока.

Тест рубежного контроля №3

1. В антагонистической игре:
1)	2 игрока и сумма выигрышей нулевая	2)	Любое количество игроков и сумма выигрышей не нулевая
3)	2 игрока и сумма выигрышей не нулевая	4)	Нет правильного ответа
2.  Матричная игра подразумевает:
1)	2 игрока и по две стратегии у каждого игрока	2)	Любое количество игроков и стратегий
3)	3 игрока и любое количество стратегий	4)	Любое количество игроков, но по две стратегии  у каждого
3. По основной теореме матричных игр: матричная игра в смешанных стратегиях …
1)	Не существует	2)	Разрешима только в случае двух игроков
3)	Всегда разрешима	4)	Не имеет решения
4.  Бескоалиционная игра с нулевой суммой и двумя игроками - это
1)	Разрешимая только в смешанных стратегиях игра	2)	Бесконечная игра, с ограниченным количеством стратегий у игроков
3)	Неразрешимая игра	4)	Антагонистическая игра
5. Коалиционная игра - это
1)	Игра двух игроков с нулевой суммой выигрышей	2)	Биматричная игра
3)	Антагонистическая игра	4)	Игра, решением которой являются оптимальные стратегии

№	1	2	3	4	5
1)
2)
3)
4)

Тема 8. Эконометрические методы принятия решений

  Высокие статистические технологии и эконометрика - неотъемлемая часть любой современной системы поддержки принятия решений. Используемые термины требуют пояснений. Высокие статистические технологии - это процедуры анализа статистических данных, основанные на последних достижениях прикладной математической статистики.

Эконометрика – наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Эконометрические методы - это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров. В нашей стране до средины девяностых годов двадцатого века  они были недостаточно хорошо известны, хотя именно в России уже полтора столетия активно работает наиболее мощная (в мире) научная школа в области основы эконометрики – теории вероятностей.

Статистические (эконометрические) методы используются в зарубежных и отечественных экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту). Применение прикладной статистики и других эконометрических методов дает заметный экономический эффект. Например, в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества. В 1988 г. затраты на статистический анализ данных в нашей стране оценивались в 2 миллиарда рублей ежегодно. Согласно расчетам сравнительной стоимости валют на основе потребительских паритетов, эту величину можно сопоставить с 2 миллиардами долларов США. Следовательно, объем отечественного "рынка статистических и эконометрических услуг" был на порядок меньше, чем в США, что совпадает с оценками и по другим показателям, например, по числу специалистов.

В мировой науке эконометрика занимает достойное место. Об этом свидетельствует, например, присуждение Нобелевских премий по экономике. Их получили эконометрики Ян Тинберген, Рагнар Фриш, Лоуренс Клейн, Трюгве Хаавельмо. В 2000 г. к ним добавились еще двое - Джеймс Хекман и Дэниель Мак-Фадден. Выпускается ряд научных журналов, полностью посвященных эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya (Indian Journal of Statistics. Ser. D. Quantitative Economics. Индия), Publications Econometriques (Франция), электронный еженедельник "Эконометрика" (Россия). Публикуются также масса книг и статей в иных изданиях. Действуют национальные и международные эконометрические общества, объединяющие десятки тысяч специалистов.

А что у нас? База для успешного развития и применения эконометрики есть. Так, в последние пятнадцать лет во все государственные стандарты по экономическим специальностям и направлениям введена учебная дисциплина эконометрика. В настоящее время в России начинают разворачиваться теоретические и практические эконометрические исследования, а также в средине девяностых годов двадцатого века было положено начало распространению обучения этой дисциплине. Большая часть преподавателей прошли обучение в зарубежных вузах (Голландия, США), в международных школах по эконометрике и по мультипликативной системе обучают других преподавателей, аспирантов и магистрантов. Однако в нашей стране по ряду причин эконометрика не была сформирована как самостоятельное направление научной и практической деятельности, в отличие, например, от Польши, не говоря уже об англосаксонских странах. Польша стараниями известного экономиста Оскара Ланге и его коллег покрыта сетью эконометрических "институтов" (в российской терминологии - кафедр вузов). За рубежом эконометрику изучают со школьной скамьи. А мы вынуждены догонять. В результате - специалистов по эконометрике у нас на порядок меньше, чем в США и Великобритании (Американская статистическая ассоциация включает более 20000 членов).

         Для решения каких экономических задач в области принятия решений может быть полезна эконометрика? Практически для всех, использующих конкретную информацию о реальном мире. Только чисто абстрактные, отвлеченные от реальности исследования могут обойтись без нее. В частности, эконометрика необходима для прогнозирования, в том числе поведения потребителей, а потому и для планирования. Выборочные исследования, в том числе выборочный контроль, основаны на эконометрике. Но планирование и контроль - основа контроллинга. Поэтому эконометрика - важная составляющая инструментария контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений. Прежде всего, оптимальных решений, которые предполагают опору на адекватные эконометрические модели. В производственном менеджменте это может означать, например, использование оптимизационных эконометрических моделей типа тех, что применяются при экстремальном планировании эксперимента (они позволяют повысить выход полезного продукта на 30-300%).

Сущность эконометрической модели; ее специфика в ряду экономико-математических моделей; типы эконометрических моделей; причины существования случайной составляющей

Процесс моделирования включает следующие этапы:

Постановочный: определение конечных целей моделирования, набора участвующих моделей факторов и показателей, их роли; Априорный: предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации; Параметризация: это собственно моделирование, т. е. выбор общего вида модели; Информационный: сбор необходимой статистической информации, т. е. регистрация значений участвующих моделей факторов и показателей; Идентификация модели: статистический анализ модели, и в первую очередь, статистической оценивание независимых параметров модели; Верификация модели: сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели. Оценка точности модельных данных.

Любая математическая модель, в том числе экономико-математическая, может быть сформулирована на общем, качественном уровне без настройки на конкретные статистические данные (без 4 и 5 пунктов), она, в этом случае, не является эконометрической.

Т. е, суть эконометрической модели заключается в том, что она, будучи представленной в виде набора математических соотношений, описывает функции конкретной экономической системы, а не системы вообще (например, экономики России, а не вообще какой-то страны; экономики Ростовской области, а не вообще какого-либо региона и т. д.).

В чем же специфика эконометрической модели?

Прежде, чем познакомиться со спецификой эконометрической модели, необходимо разобраться с теми проблемами, которые приходится решать в эконометрике:

Проблема спецификации модели. Эта проблема решается на первых трех этапах моделирования и включает в себя: определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация, управление); определение списка экзогенных и эндогенных переменных; определение состава анализируемой системы, уравнений и тождеств, их структуры; формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений.

Спецификация модели – это первый важнейший шаг эконометрических исследований. Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания или на интуитивные представления исследователя об анализируемой экономической системе

Проблема идентификации. Решение этой проблемы предусматривает «настройку» записанной в общей структурной форме модели, на реальных статистических данных. Речь идет о выборе и реализации методов статистического оценивания неизвестных параметров модели; Проблема верификации модели. Построение эконометрической модели, завершается ее идентификацией, после этого возникают вопросы: насколько удачно удалось решить проблему спецификации, идентифицируемости и идентификации модели; какова точность прогнозных и имитационных расчетов, основанных на построенной модели.

Получение ответов на эти вопросы с помощью тех или иных математико-статистических методов и составляет содержание проблемы верификации модели.