61.Сутність критерію Вальда. Навести приклади.
Критерій Вальда є критерієм крайнього песимізму, оскільки статистик вважає, що "природа" діє проти нього найгіршим чином. Це критерій гарантованого результату. Нехай гру задано матрицею виграшів гравця А. Тоді на думку статистика - гравця А, дії гравця "природа", якій діє проти нього найгіршим чином, відображуються в реалізації гравцем "природа" таких своїх стані Пj , при яких величина виграшу гравця А (статистика) приймає найменше значення minaij. Виходячи з цього статистик обирає таку чисту стратегію Аi , при якій найменший виграш minaij буде максимальним, тобто забезпечувати максимін: '
Велична аβ , що розраховується за формулою (3.12), називається нижньою ціною гри - це максимальний виграш, що є гарантованим в грі з певним противником шляхом вибору однієї зі своїх стратегій при мінімальних результатах. Нехай гру задано матрицею програшів гравця А, тоді найгірші дії гравця "природа", будуть реалізовуватися в таких станах Пj , при яких величина програшу гравця А (статистика) приймає найбільше значення maxaij. Виходячи з цього статистику необхідно обрати таку чисту стратегію Аi , при якій найбільший програш maxaij буде мінімальним, тобто забезпечувати мінімакс: 'Критерій Вальда забезпечує максимізацію мінімального виграшу або, що теж саме, мінімізацію максимального програшу (втрат), який може виникнути при реалізації однієї зі стратегій. Цей критерій орієнтує ОПР дотримуватися вкрай обережної поведінки. Така поведінка прийнятна наприклад, коли гравець не має зацікавленості в крупному виграші, але хоче себе застрахувати від неочікуваних програшів. Вибір такої поведінки визначається відношенням гравця до ризику. Критерій Вальда застосовують у тих випадках, коли необхідно забезпечити успіх в будь-якій ситуації.
- 4. Параметри моделі парної лінійної регресії, їх сутність та оцінювання.
- 5 Коефіцієнт детермінації та кореляції для моделі парної регресії. Перевірка суттєвості коефіцієнта детермінації за допомогою f-критерію.
- 6 Перевірка суттєвості оцінок параметрів на основі t-критерію.
- 7.Передумови застосування методу найменших квадратів.
- 8.Метод найменших квадратів (мнк). Система нормальних рівнянь.
- 12.Перевірка достовірності оцінок параметрів за допомогою t -критерію.
- 13.Поняття фіктивних змінних.
- 14.Врахування якісних факторів в лінійних економетричних моделях за допомогою фіктивних змінних.
- 15.Суть та наслідки мультиколінеарності.
- 16Тестування наявності мультиколінеарності в моделі. Алгоритм Фаррара-Глобера.
- 17.Поняття про гомо- та гетероскедастичність залишків.
- 18.Тест Гольдфельда-Квандта. Послідовність його виконання.
- 19. Алгоритм теста Глейсера.
- 20Перевірка наявності гетероскедастичності залишків на основі теста коефіцієнта рангової кореляції Спірмена.
- 21. Узагальнений метод найменших квадратів для моделі з гетероскедастичністю залишків.
- 22.Суть та наслідки автокореляції стохастичної складової.
- 23.Алгоритм Дарбіна-Уотсона для виявлення автокореляції залишків першого порядку.
- 24.Узагальнений метод найменших квадратів для знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками.
- 25.Поняття часового лагу. Моделі з часовим лагом незалежних змінних.
- 26. Часовий ряд в загальному вигляді. Поняття тренду, сезонної, циклічної та випадкової компоненти. Основні етапи аналізу числових рядів.
- 28.Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- 29. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- 31.Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- 33.Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- 34.Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- 35.Перша теорема двоїстості та її економічна інтерпретація.
- 38.Постановка транспортної задачі. Поняття відкритої та закритої моделі.
- 41. Побудова опорного плану транспортної задачі: метод подвійної переваги.
- 42. Побудова опорного плану транспортної задачі: метод апроксимації Фогеля.
- 43.Побудова оптимального плану транспортної задачі: метод потенціалів
- 44.Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції.
- 45.Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- 46.Цілочислове програмування. Область застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом.
- 47.Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- 48.Метод Гоморі.
- 49Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- 50.Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- 51.Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- 52.Основні поняття теорії ігор.
- 53.Поняття інформаційної ситуації.
- 54.Основні принципи класифікації інформаційних ситуацій. Навести приклади та дати пояснення.
- 55.Матриця ризику, її побудова. Сутність її елементів. Навести приклади.
- 56.Сутність критерію Севіджа. Навести приклади.
- 57. Пояснити, в чому полягає суть критерію Байєса. Навести приклади.
- 61.Сутність критерію Вальда. Навести приклади.
- 62.Дайте означення економічного ризику. Поясніть його сутність.
- 63.Наведіть приклади економічних рішень, обтяжених ризиком. Ідентифікуйте ризики, здійсніть їх якісний аналіз.
- 64. Поясніть основні причини виникнення економічного ризику.
- 65.Пояснити сутність таких понять як: джерело, об`єкт, суб`єкт економічного ризику.
- 66.Загальні засади класифікації ризику.
- 67.Зовнішні та внутрішні чинники ризику. Навести приклади.
- 68.Фінансовий ризик та його особливості.
- 69.Поняття інгредієнту економічного показника.
- 70.Ризик як величина очікуваної невдачі. Навести приклади.
- 71.Які ви знаєте показники кількісної оцінки ризику в абсолютному вираженні? Навести приклади.
- 72.Навести приклади показників ступеня ризику у відносному вираженні.
- 73.Пояснити, що означають терміни: “допустимий”, “критичний”, “катастрофічний” ризик, навести приклади кількісного визначення цих величин.