Описание
22 стр.
2020 год
Задание 1.
Построить двухиндексную (транспортную) модель задачи линейного программирования, найти опорные планы методами северо-западного угла и минимального элемента. Решить транспортную задачу линейного программирования, используя метод потенциалов.
Составьте план перевозок продуктов из n пунктов отправления (Аi) в m пункты назначения (Bj). План должен обеспечить минимальные транспортные издержки и полностью удовлетворить спрос потребителей на продукты. Запас (аi), потребность (bj) и стоимость перевозки 1 единицы измерения продуктов (сij) приведены в таблице
| Пункты
отправления (Аi) |
Пункты потребления (Bj) |
Запас (аi) |
| В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
В5 |
| Стоимость перевозки 1 ед. изм. продуктов (сij) |
| А1 |
7 |
3 |
5 |
4 |
2 |
40 |
| А2 |
6 |
2 |
3 |
1 |
7 |
150 |
| А3 |
3 |
5 |
2 |
6 |
4 |
100 |
| Потребность (bj) |
20 |
80 |
90 |
60 |
40 |
|
Задание 2.
Необходимо: собрать данные (экономические показатели), должно быть не менее 10 наблюдений зависимой переменной (Y) от независимой переменной (t), где t – номер наблюдения (t= 1,2, …, n) (n>9).
Требуется:
1)сгладить Y(t) с помощью простой скользящей средней;
2)определить наличие тренда Y(t);
3)построить линейную модель, параметры которой оценить МНК;
4)построить адаптивную модель Брауна Ypасч(t,k)=A0(t) + A1(t)k, где k– период упреждения (количество шагов вперед) с параметром сглаживания α=0,4 и α= 0,7;
5)Оценить построенные модели на адекватность на основе исследования:
–случайности остаточной компоненты по критерию пиков;
– независимости уровней ряда остатков по d-критерию (Дарбина-Уотсона) (в качестве критических используйте уровни d1 = 1,08 и d2 = 1,36) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого r(1) = 0,36;
–нормальности распределения остаточной компоненты по R/S-критерию с критическими уровнями 2,7 – 3,7;
–для оценки точности модели используйте квадратическое отклонение и среднюю по модулю ошибку;
6)выбрать лучшую модель после оценки на адекватность на основе исследования, построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед для вероятности Р = 80% по лучшей построенной модели.
7)составить сводную таблицу вычислений, дать интерпретацию рассчитанных характеристик. Отразить результаты в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов и графики. Вычисления провести с двумя знаками в дробной части
Фрагмент
Задание 2.
Необходимо: собрать данные (экономические показатели), должно быть не менее 10 наблюдений зависимой переменной (Y) от независимой переменной (t), где t – номер наблюдения (t= 1,2, …, n) (n>9).
Требуется:
1)сгладить Y(t) с помощью простой скользящей средней;
2)определить наличие тренда Y(t);
3)построить линейную модель, параметры которой оценить МНК;
4)построить адаптивную модель Брауна Ypасч(t,k)=A0(t) + A1(t)k, где k– период упреждения (количество шагов вперед) с параметром сглаживания α=0,4 и α= 0,7;
5)Оценить построенные модели на адекватность на основе исследования:
–случайности остаточной компоненты по критерию пиков;
– независимости уровней ряда остатков по d-критерию (Дарбина-Уотсона) (в качестве критических используйте уровни d1 = 1,08 и d2 = 1,36) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого r(1) = 0,36;
–нормальности распределения остаточной компоненты по R/S-критерию с критическими уровнями 2,7 – 3,7;
–для оценки точности модели используйте квадратическое отклонение и среднюю по модулю ошибку;
6)выбрать лучшую модель после оценки на адекватность на основе исследования, построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед для вероятности Р = 80% по лучшей построенной модели.
7)составить сводную таблицу вычислений, дать интерпретацию рассчитанных характеристик. Отразить результаты в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов и графики. Вычисления провести с двумя знаками в дробной части.
Решение
Объектом моего исследования будет просроченная задолженность по заработной плате работникам организаций, не относящихся к субъектам малого предпринимательства, по Республике Башкортостан с апреля 2019 года по сентябрь 2020 года, т. е. со 2 квартала 2019 года по 3 квартал 2020 года в млн. руб.
| Наблюдение, t |
Месяц, год |
Задолженность,Y(t) |
| 1 |
апрель, 2019 |
48,3 |
| 2 |
май, 2019 |
44,1 |
| 3 |
июнь, 2019 |
45,8 |
| 4 |
июль, 2019 |
42,3 |
| 5 |
август, 2019 |
42,9 |
| 6 |
сентябрь, 2019 |
46,2 |
| 7 |
октябрь, 2019 |
47,2 |
| 8 |
ноябрь, 2019 |
46,1 |
| 9 |
декабрь, 2019 |
46,8 |
| 10 |
январь, 2020 |
44,7 |
| 11 |
февраль, 2020 |
47,3 |
| 12 |
март, 2020 |
45,8 |
| 13 |
апрель, 2020 |
46,2 |
| 14 |
май, 2020 |
45,9 |
| 15 |
июнь, 2020 |
46,1 |
| 16 |
июль, 2020 |
46,3 |
| 17 |
август, 2020 |
46,3 |
| 18 |
сентябрь, 2020 |
46,6 |
Актуальные данные получены 19.11.20 г. на сайте государственной статистики за текущий и прошлый год. Конкретный адрес находится в файле Рынок труда, занятость и заработная плата.pd f со всеми ссылками. Также присутствует скачанный файл t11.xlsx, содержащий исследуемые данные.
и т.д.
