Линейные экономические модели

Г ей л Д. Теория линейных экономических моделей.— М. ИЛ, 1963.  [c.387]

Построение линейных экономических моделей  [c.253]


Линейные экономические модели  [c.253]

Содержание курса первой части учебника охватывает вопросы линейной алгебры и ее приложений к экономике. В учебнике изложены арифметические векторы и системы линейных уравнений, матрицы и определители, линейные экономические модели, элементы аналитической геометрии, метод наименьших квадратов, выпуклые множества, линейное программирование, двойственность.  [c.77]

Ранее мы рассмотрели приложение линейного программирования к некоторым частным линейным экономическим моделям. При этом выяснилось, что задачи поиска оптимального решения в таких моделях охватываются общей схемой линейного программирования и на основе ее может быть произведен анализ задачи, даны эффективные средства нахождения оптимального решения, помимо оптимального плана найдены о. о. оценки различных ингредиентов производственных факторов, продукции), которые служат основой эффективного экономического анализа и совершенствования плана. Опираясь на опыт исследования этих частных задач, мы хотим дать описание некоторых общих схем применения оптимального математического программирования в планово-экономическом анализе.  [c.58]


Д. Г е и л. Теория линейных экономических моделей. М., Изд-во иностранной литературы, 1963.  [c.96]

Колебания е не влияют на выбор М в такой степени, как колебания а. Это происходит потому, что большие значения е не увеличивают эффекта влияния ДЛ/, как в случае больших колебаний а. По этой причине политики могут рассчитывать на среднее значение е, выбирая денежную политику. Другими словами, наличие аддитивной ошибки не влияет на выбор денежной политики. Этот важный результат известен как эквивалентность определенности. В условиях аддитивных шоков, линейной экономической модели и квадратичной функции потерь инструменты должны выбираться так же, как при полной определенности.  [c.654]

Конспект лекций по курсу Моделирование и управление в экономике предназначен для студентов 4 курса специальности Прикладная математика . Курс читается в течении двух семестров и включает в себя помимо лекционных занятий лабораторные и индивидуальную работу. В структуре курса можно выделить три части первая часть посвящается моделированию случайных величин, векторов и процессов вторая часть посвящена методам моделирования систем массового обслуживания третья часть посвящена собственно теории линейных экономических моделей.  [c.3]

Линейные статические модели. В большинстве линейных статических экономических моделей рассматривается конечное число-переменных, скажем п. Переменные модели обозначим через xt, xz,. . ., хп. Предполагается, что, эти переменные принимают вещественные значения. Связи в линейной модели в соответствии с ее названием имеют вид системы линейных равенств и нера-  [c.31]

Основная проблема, которая решается при помощи линейного программирования,— оптимальное распределение ограниченных ресурсов для достижения поставленной цели, такой, как максимизация прибыли или минимизация потребляемых ресурсов. Все взаимозависимости между экономическими показателями в модели линейного программирования линейны. Данная модель широко применяется в таких отраслях, как очистка нефти, производство химических препаратов, обработка пищевых продуктов, где имеются многопродуктовые производства или многокомпонентные продукты.  [c.380]


До сих пор мы рассматривали линейные регрессионные модели, в которых переменные имели первую степень (модели, линейные по переменным), а параметры выступали в виде коэффициентов при этих переменных (модели, линейные по параметрам). Однако соотношение между социально-экономическими явлениями и процессами далеко не всегда можно выразить линейными функциями, так как при этом могут возникать неоправданно большие ошибки.  [c.124]

При моделировании реальных экономических процессов мы нередко сталкиваемся с ситуациями, в которых условия классической линейной модели регрессии оказываются нарушенными. В частности, могут не выполняться предпосылки 3 и 4 регрессионного анализа (см. (3.24) и (3.25)) о том, что случайные возмущения (ошибки) модели имеют постоянную дисперсию и не коррелированы между собой. Для линейной множественной модели эти предпосылки означают (см. 4.2), что ковариационная матрица вектора возмущений (ошибок) е имеет вид  [c.150]

Применительно к нефтеперерабатывающей промышленности проблема агрегирования технико-экономической информации при построении производственно-экономических моделей в классе задач линейного программирования впервые была подробно исследована в работе [4]. Основное внимание уделялось сокращению размерности задачи линейного программирования за счет агрегирования учитываемых в модели способов производства (сокращение числа столбцов матрицы условий) и ресурсов или продукции (сокращение числа строк за счет суммирования). Указанная процедура была связана с тщательным анализом  [c.17]

Одно из основных преимуществ постановки (3.25), являющейся стохастическим аналогом линейных детерминированных моделей с переменными параметрами, заключается в том, что она позволяет учитывать структурные и технологические особенности нефтеперерабатывающих производств (многовариантность, маневренность и взаимозаменяемость способов производства) и обеспечивает требуемый уровень детализации технике-экономических показателей по отдельным установкам, производствам и предприятию в целом.  [c.62]

В 1965 г. академикам Л.В. Канторовичу, B. . Немчинову и проф. В.В. Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и других математико-экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В. Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике.  [c.406]

В 1958 г. Немчинов организовал первую в стране Лабораторию экономико-математических исследований, на базе которой в 1963 г. был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР (ныне ЦЭМИ РАН). Под руководством B. . Немчинова были возобновлены прерванные с 20-х гг. работы по межотраслевому балансу, им впервые в советской науке были поставлены и решены многие теоретические вопросы экономической кибернетики, эконометрии, применения методов математического моделирования и вычислительной техники в экономических исследованиях (монография "Экономико-математические методы и модели"), разработаны модели расширенного воспроизводства, статическая модель общественного разделения труда. Труды B. . Немчинова оказали влияние на развитие концепций планового ценообразования. Он был действительным членом Международного статистического института (1958), почетным членом Английского королевского статистического общества (1961). Государственная премия (1946), Ленинская премия (1965, посмертно) — за участие в научной разработке методов линейного программирования и экономических моделей.  [c.445]

При исследовании природно-экономической модели в качестве аппарата, позволяющего осуществлять выбор и отбраковку альтернативных решений, использованы методы эллипсоидального оценивания множеств достижимости линейных управляемых систем [Константинов и др., 1986 Методы..., 1990].  [c.177]

Извлеченные 3 главные компоненты были использованы в качестве обобщенных факторов для аппроксимации экономических показателей при помощи линейной регрессионной модели.  [c.6]

ЛИНИЯ 45°, БИССЕКТРИСА-в графическом изображении модели экономического роста - прямая, указывающая на равенство темпов роста фактора и обусловленного им результата. В частности, в линейной макроэкономической модели роста чистого национального продукта такая графическая зависимость свидетельствует о равенстве стоимости ЧНП и совокупных расходов, то есть доходов и расходов.  [c.364]

Если функция регрессии линейна, то речь ведут о линейной регрессии. Модель линейной регрессии является наиболее распространенным (и простым) уравнением зависимости между экономическими переменными. Кроме того, построенное линейное уравнение может быть начальной точкой эконометрического анализа.  [c.98]

Во многих практических случаях моделирование экономических зависимостей линейными уравнениями дает вполне удовлетворительный результат и может использоваться для целей анализа и прогнозирования. Однако в силу многообразия и сложности экономических процессов ограничиваться лишь рассмотрением линейных регрессионных моделей невозможно. Многие экономические зависимости не являются линейными по своей сути, и поэтому их моделирование линейными уравнениями регрессии, безусловно, не даст положительного результата. Например, при рассмотрении спроса Y на некоторый товар от цены X данного товара в ряде случаев можно ограничиться линейным уравнением регрессии Y = BO ч-BjX. Здесь pi характеризует  [c.180]

Собранные данные могут быть представлены в различной форме в виде таблиц, диаграмм, графиков. Сформулировав в явном виде экономическую модель, например, предположив, что совокупное потребление линейно растет с ростом совокупного дохода, мы должны собрать данные по тем экономическим показателям, которые входят в исследуемую модель, то есть данные по совокупному потреблению и совокупному доходу. Это можно сделать, например, взяв годовые данные из национальных счетов какой-либо страны за некоторый промежуток времени. Эти данные могут быть представлены в виде таблицы так, в таблице приведены данные по ВВП ("доход") и объему личных потребительских расходов ("потребление") в США, в млрд. долларов в ценах 1987 г.  [c.249]

В процессе построения и развития модели функции чистого экспорта мы рассмотрели ряд основных подходов к улучшению статистического качества модели. До сих пор мы говорили лишь о линейной регрессионной модели, однако нередко связь между экономическими переменными существенно нелинейна. В заключение этой главы рассмотрим некоторые методы сведения нелинейной модели к линейной, или ее линеаризации. Сделаем это на примере построения макроэкономических производственных функций.  [c.350]

В предыдущих главах были рассмотрены модели парной и множественной линейной регрессии, а также задачи экономического анализа, решаемые с помощью этих моделей. Однако далеко не все задачи исследования взаимосвязей экономических переменных описываются обычной линейной регрессионной моделью. Во-первых, исходные данные могут не соответствовать тем или иным предпосылкам линейной регрессионной модели и требовать либо дополнительной обработки, либо иного модельного инструментария Во-вторых, исследуемый процесс во многих случаях описывается не одним уравнением, а системой, где одни и те же переменные могут быть в одних случаях объясняющими, а в других - зависимыми. В-третьих, исследуемые взаимосвязи могут быть (и обычно являются) нелинейными, а процедура линеаризации не всегда легко осуществима и может приводить к искажениям. В-четвертых, структура описываемого процесса может обусловливать наличие различного рода связей между оцениваемыми коэффициентами регрессии, что также предполагает необходимость использования специальных методов. Настоящая глава посвящена обзору ситуаций, требующих выхода за рамки стандартной модели линейной регрессии, и подходов к их исследованию.  [c.353]

В основе предлагаемого конспекта лекций лежат лекции, прочитанные на факультете прикладной математики и информатики НГТУ в период с 1995 по 2002 год. В работе содержатся материалы по моделированию дискретных и непрерывных случайных величин, векторов и процессов, по методам моделирования систем массового обслуживания, теории линейных экономических моделей. Конспект предназначен для студентов 4 курса специальности Прикладная математика .  [c.2]

Серьезная депрессия по типу 1920-21 годов - маловероятна. Мы не наблюдаем длительную ликвидацию". Это был анализ, предложенный своим подписчикам через день после крушения Гарвардским Экономическим Обществом. После непрерывных и ошибочных оптимистических прогнозов, общество закрылось в 1932. Таким образом, два наиболее известных экономических института прогнозов в Америке не сумели предсказать вовремя приближающийся крах и депрессию и продолжали излагать оптимистические прогнозы будущего даже тогда, когда Великая Депрессия охватила Америку. Причина проста предсказание разворотов тренда представляет намного более трудную задачу для предсказателей и такие предсказания очень ненадежны, особенно в рамках линейной структуры стандартных (авторегрессионых) экономических моделей.  [c.28]

За разработку метода линейного программирования и экономических моделей академик Л.В. Канторович совместно с американским профессором К. Купмансом в 1975 г. получил Нобелевскую премию по экономике.  [c.20]

В экономической науке широко применяются также линейно-программные модели для решения задач рационализации перевозки грузов,, выбора наилучших решений в сельскохрзяйст-венном производстве, эффективного развития отрасли и отдельного предприятия. Если задача в силу сложности объекта не может быть решена с помощью линейного программирования, ис-  [c.590]

Модель извлечения сигнала (signal extra tion model) — экономическая модель, разработанная Р. Лукасом в 1972—1973 гг., согласно которой взаимосвязь между выпуском продукции и инфляцией возникает в связи с тем, что экономические агенты не способны провести различие между совокупным и относительным ценовым шоком. Шоки невозможно наблюдать непосредственно, в результате чего агенты выбирают, увеличивать производство или цены в зависимости от величины инфляции. Чем более изменчивы цены, тем больше вклад в ценовой шок совокупных колебаний и меньше — относительных колебаний цен. При более изменчивой инфляции фирмы предпочитают увеличивать цены на свою продукцию, нежели объемы производства. В краткосрочном периоде кривая Филлипса является линейной функцией, однако ее наклон положительно зависит от волатильности инфляции.  [c.194]

МОДЕЛЬ КЛЕЙНА — модель, разработанная лауреатом Нобелевской премии Лоу-ренсом Клейном в 1950 г. и описывающая развитие экономики США за 1921—1941 гг. Все экономические связи в ней представлены в линейной форме. Модель состоит из трех структурных уравнений и трех тождеств. В уравнения входят такие функции, как функция потребления, инвестиций, заработной платы в частном секторе, а в тождества включаются равенство между национальным доходом (в том числе косвенными налогами) и суммой потребления, инвестициями и государственными расходами, стандартное равенство национального дохода и суммы заработной платы плюс прибыль, а также равенство прироста капитала и инвестиций.  [c.383]

Для исследования линейных динамических моделей могут успешно применяться методы линейного программирования, однако, в соответствии со сказанным, увеличиваются размерность задачи (число переменных) и объем матрицы, содержащей исходную экономическую информацию, даже если производить (без чего здесь нельзя обойтись) широкое агрегирование (объединение) отдельных продуктов в целые группы их. Может объединяться даже продукция целой отрасли, использоваться данные межотраслевого баланса. Здесь полезно отметить, что при решении больших задач оптимального планирования, относящихся к большому хозяйственному комплексу, а тем более к народному хозяйству в целом, исходная информация подготавливается не одним лицом и даже не одной организацией. Большое достоинство линейнопрограмм-ной модели состоит в том, что отдельные части матрицы, содержащие информацию, относящуюся к различным отраслям и специальным технологиям, могут подготавливаться различными компетентными учреждениями. Объединение же частей матрицы происходит в процессе решения, когда с помощью ЭВМ отыскивается оптимальный перспективный план. Следует сказать и о другом достоинстве этих моделей. Они правильно направляют мысль исследователя в постановке задачи, определении программы работ, необходимой исходной информации, выборе цели исследования.  [c.84]