Главная Обратная связь

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)


 

 

 

 

Список объектов прогнозирования в Омской области



1. Прогнозирование социально-демографических процессов, происходящих на региональном рынке труда

2. Прогнозирование уровня занятости и уровня безработицы в г.Омске или в Омской области

3. Прогнозирование средней заработной платы в г.Омске или в Омской области

4. Прогнозирование среднедушевого дохода в г.Омске или в Омской области

5. Прогнозирование потребительских цен и покупательной способности населения в г.Омске или в Омской области

6. Прогнозирование производительности капитала и труда в г.Омске или в Омской области

7. Прогнозирование уровня жизни населения в г.Омске или в Омской области

8. Прогнозирование одной из ведущих отраслей экономики (сельское хозяйство, промышленность, строительство, транспорт, торговля) в г.Омске или в Омской области

9. Прогнозирование использования природных ресурсов в г.Омске или в Омской области

10. Прогнозирование развития малого или среднего бизнеса в г.Омске или в Омской области

Матрица выбора варианта объекта прогнозирования приведена в Приложении 1.

 

Приложение 3

Задачи

Задача 1

Используя данные таблицы, постройте график, отражающий пространственную выборку. Выявите ошибочные наблюдения и рассчитайте:

- коэффициент вариации средней цены товара по регионам;

- коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем изменится результативный признак У при изменении факторного признака Х на единицу измерения.

Показатель Величина показателя по регионам, руб.
Омск Томск Новосибирск Тюмень Красноярск
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя прибыль производителя (Х)

Задача 2

Используя данные таблицы, постройте график, отражающий пространственную выборку. Выявите ошибочные наблюдения и рассчитайте:

- коэффициент вариации средней цены товара по регионам;

- коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем изменится результативный признак У при изменении факторного признака Х на единицу измерения.

Показатель Величина показателя по регионам, руб.
Омск Томск Новосибирск Тюмень Красноярск
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя себестоимость товара (Х)

Задача 3

Используя данные таблицы, постройте график, отражающий временную выборку, на основе которой, рассчитайте:

- коэффициент вариации средней цены товара;

- коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем изменится результативный признак У при изменении факторного признака Х на единицу измерения.

Показатель Величина показателя по периодам, руб.
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя прибыль производителя (Х)

Задача 4

Используя данные таблицы, постройте график, отражающий временную выборку. Выявите ошибочные наблюдения и рассчитайте:

- коэффициент вариации средней цены товара в регионе;

- коэффициент регрессии, показывающий на сколько в среднем изменится результативный признак У при изменении факторного признака Х на единицу измерения.

Показатель Величина показателя по периодам, руб. Коф-т регрессии
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя себестоимость товара (Х)
Рентабельность товара 1,11 1,1 1,26 1,29 1,33 1,18 1,21

Задача 5

Используя данные таблицы, сделайте прогноз цены товара на 2014г.

Показатель Величина показателя по периодам, руб. средняя
Средняя себестоимость товара (Х)  
Коэффициент регрессии (КР)             1,21
Уравнение регрессии УХ = КР * Х              
Прогноз цены товара (У) на 2014г.              

Задача 6

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии.

Показатель Величина показателя по регионам, руб. Сумма
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя прибыль производителя (Х)
Х2
Х*У
Система уравнений 5 a0 + 45 a1 = 500 a0 = (500 - 45 a1) / 5
45 a0 + 475 a1 =4650 45* ((500 - 45 a1) / 5) + 475 a1 = 4650

Задача 7

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии. Для этого определите неизвестные данные таблицы

  Показатель Величина показателя по регионам, руб.   Сумма
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя себестоимость товара (Х)  
Х2            
Х*У            
5 a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

Задача 8

Решите систему уравнений и определите коэффициенты парной регрессии.

Показатель Величина показателя по регионам, руб. мма
Средняя цена продажи товара (Х)
Средняя прибыль производителя (У)
Х2            
Х*У            
n* a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

Задача 9

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии. Для этого определите неизвестные данные таблицы

Показатель Величина показателя по регионам, руб. Сумма
Средняя цена продажи товара (Х)
Средняя себестоимость товара (У)  
Х2            
Х*У            
n* a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

Задача 10

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии.

Показатель Величина показателя по периодам, руб. Сумма
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя прибыль производителя (Х)
Х2
Х*У
5 a0 + 45 a1 = 500 a0 = (500 - 45 a1) / 5
45 a0 + 475 a1 =4650 45* ((500 - 45 a1) / 5) + 475 a1 = 4650

Задача 11

Пользуясь данными таблицы, сделайте прогноз цены товара (У) в регионе на 2014 г.

Показатель Величина показателя по периодам, руб. Средняя Прогноз цены
Средняя прибыль производителя (Х)    
Ух = a0+ Х* a1   a0           403,7
a1           2,14

Задача 12

Пользуясь данными таблицы, сделайте прогноз цены товара (У) в регионе на 2014 г.

Показатель Величина показателя по регионам, руб. средняя Прогноз цены на 2014г.
Средняя себестоимость товара (Х)    
Ух = a0+ Х* a1   a0           70,5
a1           0,355

Задача 13

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии. Для этого определите неизвестные данные таблицы

Показатель Величина показателя по регионам, руб. Сумма
Средняя цена продажи товара (У)
Средняя себестоимость товара (Х)  
Х2            
Х*У            
5 a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

Задача 14

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии.

Показатель Величина показателя по периодам, руб. Сумма
Средняя цена продажи товара (Х)  
Средняя прибыль производителя (У)  
Х2            
Х*У            
n* a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

 

Задача 15

Решите систему уравнений и определите параметры парного линейного уравнения регрессии. Для этого определите неизвестные данные таблицы

  Показатель Величина показателя по регионам, руб.   Сумма
Средняя цена продажи товара (Х)  
Средняя себестоимость товара (У)  
Х2            
Х*У            
n* a0 + ∑Х* a1 = ∑У a0 =
∑Х a0 + ∑Х 2 * a1 = ∑Х *У a1 =

Задача 16

Пользуясь данными таблицы, спрогнозируйте себестоимость производства товара в регионе на 2014 г.

Показатель Величина показателя по регионам, руб. средняя Прогноз на 2014 г.
Средняя цена продажи товара (Х)    
Ух = a0+ Х* a1   a0           27,4  
a1           0,556  

Задача 17

Оценить связь между двумя качественными признаками процесса накопления населением денежных средств в Сберегательном банке в одном из регионов РФ

Семейное положение вкладчиков Число вкладчиков, чел Из них
Имеющие сбережения Не имеющие сбережения
Одинокие а + б а б
Семейные с + д с д
Итого а+б+с+д а + с б + д
Коэффициент ассоциации (Ка) Критерий связи двух качественных признаков Ка ≥ 0,5   Ка = (а*д – в*с) / (а*д + в*с)  
Коэффициент контингенции (Кк) Критерий связи двух качественных признаков Кк ≥ 0,3   Кк = (а*д – в*с) /√(а+б)*(б+д)*(а+с)*(с+д)

Задача 18

Определите тесноту связи между динамикой прибыльности фирм одной отрасли региона (Х) и динамикой прибыльности бизнеса в трехлетний период (У)

Фирма Уi Прибыль, тыс.руб. Хi Средняя Х К=∑ (Хi-Х)2 Ϭв = √ К/3 Средняя Ϭв
     
     
     
Средняя У              
К=∑ (Уi-У)2              
Ϭм = √ К/3              
Ϭобшая              
Эмпирический коэффициент корреляции Кк = Ϭм / Ϭобшая
Эмпирический коэффициент детерминации Кд = √ Кк

 

Задача 19

Пользуясь данными таблицы и формулами, определите коэффициент взаимной сопряженности по Пирсону и оцените тесноту связи между качественными признаками, характеризующие распределение наемного персонала в малом бизнесе (общественное питание) региона по уровню образования.

Уровень образования (Хi)   Численность наемного персонала, чел. (Уj) Итого ∑ Хi j Ксоп ⱷ2 Величина
Руково- дители У1 j 2 Специ- алисты У2 j 2 Рабо- чие У3 j 2
Высшее Х1      
Неполное высшее Х2        
Среднее специальное Х3        
Среднее общее Х4      
Итого ∑ Хi ∑ У1 j ∑ У2 j ∑ У3 j ∑Ксоп    
Ксопряженности взаимной                  
Ксопряженности ПИРСОНА                  
Критерий тесноты связи близость к 1,0              

 

Ксоп = ((У1 j 2 / ∑ У1 j ) + (У2 j 2 / ∑ У2 j ) + (У3 j 2 / ∑ У3 j )) / ∑ Х1 j

 

Ксопряженности взаимной = 1+ⱷ2 = ∑Ксоп

 

Ксопряженности взаимной ПИРСОНА = √ ⱷ2 / (1+ⱷ2)

 

Задача 20

Зная внутригрупповое отклонение прибыли, спрогнозируйте прибыль каждой фирмы, исследуемой группы предприятий и отрасли в целом на 2014 г.

Фирма Уi Прибыль, тыс.руб. Хi Средняя Х ± Ϭв = √ К/3 Прогноз на 2014г.
 
 
 
Средняя У    
± Ϭм = √ К/3          
Прогноз прибыли группы фирм на 2014г.      
Ϭобшая          
Прогноз отраслевой прибыли на 2014г.      

Задача 21

Пользуясь данными таблицы, спрогнозируйте прибыль 4 фирмы, планирующей выйти на данный рынок в 2014 г. Рассчитайте коэффициенты вариации, определите управленческие риски и спрогнозируйте ближайшего конкурента для нового рыночного игрока.

 

Фирма Уi Прибыль, тыс.руб. Хi Средняя Х ± Ϭв = √ К/3 Прогноз на 2014г. Коэффиц-нт вариации
   
   
   
Средняя У      
             
± Ϭм = √ К/3            
Прогноз отраслевой прибыли на 2014г.        
Ϭобшая            
Эмпирический коэффициент корреляции Кк = Ϭм / Ϭобшая = 0,75  
Эмпирический коэффициент детерминации Кд = √ Кк = 0,87 = 87 %  
Управленческий риск для отрасли  

Задача 22

На основании данных таблицы определите коэффициенты парной линейной регрессии, устанавливающей форму связи между факторами в малом бизнесе региона в 2013г.

Фирма Численность профессионалов, имеющих высшее образование, чел. (Х) Выручка , млн.руб. (У) Х2 Х*У Система уравнений n*а0 + а1*∑Х = ∑У а0*∑Х + а1*∑Х2 = ∑Х*У
2,62 60,26 3*а0 + а1* 105 = 8,81
3,04 97,28
3,15 157,5 105*а0 + а1* 4053 = 315,04
Итого 8,81 315,04
  а0 = а1= Ух = а0 + а1*Х

Задача 23

Пользуясь данными таблицы, спрогнозируйте выручку каждой фирмы и малого бизнеса региона на 2014 г.

Фирма Численность профессионалов, имеющих высшее образование, чел. (Х) Прогноз выручки на 2014 г, млн.руб. (У) а0 а1 Регрессионное уравнение  
      Ух = а0 + а1*Х
     
     
средняя     2,307 0,018

Задача 24

Пользуясь данными таблицы, рассчитайте коэффициенты уравнения регрессии, характеризующие форму связи между среднедушевым доходом в регионе и стоимостью одной покупки продуктов.

 

Среднедушевой доход, тыс.руб. (Х) Стоимость 1 покупки, тыс.руб. (У)     хi * fхi     ∑ хi*уi*fуi    
Интервал Шаг Средина интервала (хi) Доля покупателей,% (fхi) 0,1 –0,5 0,5 – 1,0 1,0 – 3,0
Средина интервала (уi)
0,3 0,75 2,0
Доля покупателей,% (fуi)
3,0 – 5,0 2,0 4,0 3,6+3+8=14,6
5,0 – 10,0 5,0 7,5 6,8+84,4+30=121,2
10,0 – 20,0 10,0 15,0 90+337+300=
20,0 – 25,0 5,0 22,5 337,5 6,8+84,4+405= 496,2
итого     fуi итого 1407,5
уi * fуi 8,1 38,25 44,0 90,35    
уi 2 * fуi 2,43 28,69 119,1    
Система уравнений          
n*а0 + а1*∑ уi*fуi = ∑ хi*fхi а0 =  
а0*∑ уi*fуi + а1*∑ уi 2 *fуi = ∑ хi*уi*fуi а1 =  
                     

Задача 25

Пользуясь данными таблицы, определите децильный коэффициент дифференциации и распределение малых предприятий общественного питания в регионе по сроку их работы. Спрогнозируйте горизонт планирования малого бизнеса в регионе.

Срок работы фирмы на рынке, лет Средина интервала Число фирм Доля, % Накопленная частота Номер 1 дециля (нижний) НД Номер 9 дециля (верхний) ВД
1 -3 d1=(100+1)/10=10,1 d 9=(100+1)/10 * 9 =90,9
3 -5 1 ˂ d1 ˂ 3 3 ˂ d9 ˂ 7
5 -7    
итого        
Первый дециль d1=1+1*((100/10-10))/54   1 год  
Девятый дециль d9=3+1*((100/10*9-90))/46   3 года  
Децильный коэффициент дифференциации ВД / НД  
Доля фирм работающих на рынке 1 год    
Доля фирм работающих на рынке 3 года    
Доля фирм работающих на рынке более 3 лет    

 

Задача 26

Пользуясь данными таблицы, характеризующими стоимость одной продуктовой покупки в регионе, рассчитайте объем малой выборки в целях организации детальных маркетинговых исследований

Наименование показателя Величина показателя
Средняя сумма одной покупки продуктов, руб. (А)
Среднее стандартное отклонение, руб. (Ϭ)
Погрешность, % (ε)
Допустимая абсолютная ошибка, руб. ∆ = А * ε / Ϭ (∆)      
Отклонение доверительного интервала (ᴢ) 2,58 2,58 2,58 2,58
Объем выборки n =ᴢ*( Ϭ2 / ∆2) (n)        

 

Задача 27

Пользуясь данными таблицы, характеризующими вероятные предпочтения потребителей основных товаров в регионе, рассчитайте объем малой выборки в целях организации детальных маркетинговых исследований

  Наименование показателя Величина показателя
Наименование товара
А Б В Г
Вероятность выбора товара, % (р)
Погрешность, % (ε)
Отклонение доверительного интервала (ᴢ) 1,96 1,96 1,96 1,96
Объем выборки n =ᴢ 2 * (1 - р) / ( р* ε2) (n)        

Задача 28

Пользуясь данными таблицы, рассчитайте вероятность выбора товаров в целях организации планирования ассортимента

  Наименование показателя Величина показателя
Наименование товара
А Б В Г
Вероятность выбора товара, % (р)        
Погрешность, % (ε)
Отклонение доверительного интервала (ᴢ) 1,96 1,96 1,96 1,96
Объем выборки , чел n =ᴢ 2 * (1 - р) / ( р* ε2) (n)

Задача 29

Пользуясь данными таблицы, рассчитайте объемы репрезентативной выборки в целях исследования рынка труда и прогнозирования средней заработной платы.

  Наименование показателя Величина показателя в 2013 г
Средняя заработная плата, тыс.руб.
3 - 5 5 - 10 10 - 15 15 -20
Средина интервала 7,5 12,5 17,5
Вероятность получения заработной платы, % (р)
Погрешность, % (ε)
Отклонение доверительного интервала (ᴢ) 1,96 1,96 1,96 1,96
Объем выборки , чел n =ᴢ 2 * (1 - р) / ( р* ε2) (n)        

Задача 30

Пользуясь таблицей, рассчитайте парный коэффициент корреляции и оцените тесноту связи между переменным и результирующим факторами

Наименование показателя Величина показателя ∑
Экономически активное население, чел (У)
Абсолютный прирост (∆ у)   -300  
(∆ у)2  
Средний годовой душевой доход населения региона, т.руб.(Х) 208,5
Абсолютный прирост (∆ х)   - 40  
(∆ у)2  
А = ∑ (∆ х) *(∆ у)  
В = ∑ (∆ х)2 *∑ (∆ у)2        
С = √В        
Парный коэффициент корреляции (К) К = А / С          

 

Задача 31

Пользуясь таблицей, оцените тесноту связи между двумя факторами

Наименование показателя Величина показателя ∑
Экономически активное население, чел (Х)
Абсолютный прирост (∆ х)   -300  
(∆ х)2  
Средний годовой душевой доход населения региона, т.руб.(У) 183,5
Абсолютный прирост (∆ у)   - 40 - 50  
(∆ у)2  
А = ∑ (∆ х) *(∆ у)   -5000
В = ∑ (∆ х)2 *∑ (∆ у)2        
С = √В        
Парный коэффициент корреляции (К) К = А / С         0,434

 

Матрица выбора номера задач

Буква фамилии Номер задачи Буква фамилии Номер задачи Буква фамилии Номер задачи Буква фамилии Номер задачи
А 1, 29, 30, 18 З 8, 5, 6, 27 П 15, 12, 13, 14 Ц 22,19, 20, 7
Б 2, 30, 31,19 И 9, 6, 7, 28 Р 16, 13, 14, 15 Ч 23, 20, 21, 6
В 3, 31, 1, 20 К 10, 7, 8, 29 С 17, 14, 15, 12 Ш 24, 21, 22, 5
Г 4, 1, 2, 21 Л 11, 8, 9, 30 Т 18, 15, 16, 11 Щ 25, 22, 23, 4
Д 5, 2, 3, 22 М 12, 9, 10, 31 У 19, 16, 17, 10 Э 26,23, 24, 3
Е 6, 3, 4, 23 Н 13, 10, 11, 16 Ф 20, 17, 18, 9 Ю 27, 24, 25, 2
Ж 7, 4, 5, 24 О 14, 11, 12, 17 Х 21, 18, 19, 8 Я 28, 25, 26, 1

 

Приложение 4

Список тем реферата

о «Моделях прогнозирования развития экономики страны»

1. Модель Баумоля-Тобина (модель спроса на деньги, согласно которой люди определяют размеры необходимой им наличности, исходя из соотношения убытков в виде неполученного на эту сумму банковского процента и стоимостной оценки экономии времени от редких посещений банка)

2. Модель жесткой заработной платы (модель совокупного предложения потребительских товаров, исходя из медленных изменений номинальной заработной платы)

3. Модель IS – LM (модель совокупного спроса, позволяющая выявить факторы, определяющие совокупный доход при данном уровне цен на основе анализа взаимодействия денежного и товарного рынков)

4. Модель Кейнса (исходные предпосылки модели – отсутствие изменений заработной платы и цен для установления рыночного равновесия; зависимость объема производства и уровня занятости от размера совокупного спроса)

5. Модель Манделла-Флеминга (модель IS – LM для небольшой открытой экономики. Малая открытая экономика – это экономика, в которой ставка процента задана мировым финансовым рынком. Незначительный размер экономической системы не позволяют ей влиять на процессы, происходящие на мировом рынке).

6. Модель неверных представлений работников (модель совокупного предложения, в которой большое значение придается возможности неправильной оценке общего уровня цен)

7. Модель негибких цен (модель совокупного предложения, исходящая из медленной адаптации цен на товары и услуги)

8. Модель несовершенной информации (модель совокупного предложения, согласно которой фирмы не могут с точностью оценить общий уровень цен, не имея возможности проследить за ценами всех товаров и услуг в стране)

9. Модель уравновешивания рынка (экономическая модель, исходящая из предположения о том, что цены свободно изменяются, уравновешивая спрос и предложение)

10. Институциональная модель рынка (рынок неравновесная система, которая регулируется государством при помощи законодательства)

Матрица выбора варианта темы реферата приведена в Приложении 1.

 

Приложение 5

Экзаменационные вопросы

1. Предмет и метод, цели и задачи дисциплины.

2. Прогнозирование и планирование как функции управления экономикой на макро- и микроуровнях.

3. Связь макроэкономического прогнозирования со стратегическим планированием хозяйствующей единицы.

4. Экономические основы прогнозирования и планирования (рынок, обмен, конкуренция, сделки, контракты).

5. Организационные основы прогнозирования и планирования

6. Социально-психологические аспекты макроэкономического прогнозирования и планирования

7. Рынок в традиционной и институциональной экономических концепциях.

8. Феномен экономического роста, научно-технического прогресса и технологических укладов в современном обществе.

9. Понятие «рыночная власть» рыночного субъекта.

10. Рыночное равновесие и неравновесие, устойчивость и неустойчивость стационарных и нестационарных экономических систем.

11. Субъекты макроэкономического прогнозирования и планирования.

12. Объекты макроэкономического прогнозирования и планирования.

13. Факторы макроэкономического прогнозирования и планирования.

14. Влияние фактора времени на макроэкономическое прогнозирование и планирование (краткосрочные долгосрочные прогнозы и планы).

15. Показатели, используемые в макроэкономическом прогнозировании.

16. Макроэкономическое прогнозирование и индикативное планирование бизнеса рыночных контрагентов.

17. Функции индикативного планирования

18. Эволюция форм индикативного планирования

19. Государственное прогнозирование и бюджетно-налоговое регулирование

20. Государственное программирование, нормативное регулирование и государственные закупки

21. Национальные счета и эконометрические модели прогнозов

22. Экзогенные, эндогенные и структурные переменные прогнозных макроэкономических моделей

23. Односекторная простейшая модель долгосрочного развития макроэкономической системы

24. Многосекторная модель долгосрочного планирования

25. Модели среднесрочных макроэкономических прогнозов

26. Итерации в моделировании долгосрочного и среднесрочного развития макроэкономической системы

27. Балансовые межотраслевые модели прогнозов

28. Макроэкономическое и межотраслевое балансовое планирование

29. Прогнозирование кризисов, их профилактика и планирование путей выхода из кризисной ситуации

30. Прогнозирование рыночной инфраструктуры и внутренняя экономическая политика государства

31. Методология прогнозирования и планирования (теоретические стратегии и проекты). Материализм и идеализм, номинализм и реализм

32. Методологическое сходство прогнозирования и планирования

33. Эмпиризм, субъективизм, субстанциализм, рационализм как стратегии изучения социально-экономической реальности

34. Классификация методов прогнозирования

35. Классификация методов планирования

36. Эвристические методы прогнозирования

37. Статистические методы прогнозирования

38. Комбинированные методы прогнозирования

39. Экономико-математические методы прогнозирования

40. Методы оптимального планирования

41. Формы организации планирования

42. Основные типы информации, используемые для составления прогнозов и планов

43. Методы получения вторичной информации

44. Формализованный анализ документов

45. Методы получения первичной информации

46. Планирование выборочных исследований

47. Формирование выборки

48. Определение объема выборки

49. Виды и методы анализа временных рядов

50. Анализ и прогнозирование тренда

51. Метод Дельфи

52. Метод сценариев

53. Методы коллективной генерации идей

54. Методы экспертных (индивидуальных и коллективных) оценок

55. Оценки компетентности и значимости экспертов

56. Прогнозирование неустойчивости методами теории катастроф

57. Классификация факторов деловой активности рыночных субъектов

58. Методы ранговых и бальных оценок

59. Оценка стратегических альтернатив как метод прогнозирования поведения рыночных субъектов

60. Сезонные, циклические и случайные составляющие экономической динамики

61. Природа прогнозирования

62. Предсказание как сочетание гипотезы, прогноза и плана

63. Предуказание как сочетание плана, программы и проекта

64. Принципы прогнозирования.

65. Сходство и различие прогнозирования и планирования

66. Нормативные и поисковые, качественные и количественные прогнозы

67. Классификация прогнозов по объектам прогнозирования

68. Оперативные, тактические и стратегические прогнозы

69. Классификация прогнозов по сложности.

70. Детерминированные, стохастические и смешанные прогнозы

71. Дискретные и апериодические, интервальные и точечные прогнозы

72. Классификации прогнозов по признаку масштабности

73. Основные методы верификации прогнозов

74. Научные и ненаучные, качественные и количественные прогнозы

75. Моделирование как метод познания экономических явлений

76. Достоинства и недостатки математических моделей. Алгебраические и статистические математические модели

77. Описательные, аналоговые и символические модели

78. Модели линейного и математического программирования.

79. Имитационные модели и модели теории очередей

80. Методы экстраполяции

81. Метод подбора функций, метод наименьших квадратов и его модификации

82. Метод экспоненциального сглаживания и старение данных

83. Основные этапы и методы экспертного прогнозирования

84. Метод класстерного анализа

85. Метод экономического анализа

86. Казуальное (причинно-следственное) моделирование

87. Комбинаторный анализ

88. Горизонтальные и вертикальные матрицы решений

89. Дефинициальные, феминологические модели и модели ожидаемой ценности

90. Метод «дерево решений» и метод анализа чувствительности

Матрица выбора номера вопроса

Буква фамилии Номер вопроса Буква фамилии Номер вопроса Буква фамилии Номер вопроса Буква фамилии Номер вопроса
А 1, 29, 57, 85 З 8, 36, 64, 15 П 15, 43, 71, 8 Ц 22, 50, 78, 7
Б 2, 30, 58, 86 И 9, 37, 65, 16 Р 16, 44, 72, 9 Ч 23, 51, 79, 6
В 3, 31, 59, 87 К 10, 38, 66, 17 С 17, 45, 73, 10 Ш 24, 52, 80, 5
Г 4, 32, 60, 88 Л 11, 39, 67, 18 Т 18, 46, 74, 11 Щ 25, 53, 81, 4
Д 5, 33, 61, 89 М 12, 40, 68, 19 У 19, 47, 75, 12 Э 26, 54, 82, 3
Е 6, 34, 62, 90 Н 13, 41, 69, 20 Ф 20, 48, 76, 13 Ю 27, 55, 83, 2
Ж 7, 35, 63, 22 О 14, 42, 70, 21 Х 21, 49, 77, 14 Я 28, 56, 84, 1

 

Просмотров 552
Эта страница нарушает авторские права


allrefrs.su - 2024 год. Все права принадлежат их авторам!