5.3. Задание и ход выполнения лабораторной работы

ЗАДАНИЕ для лабораторной работы.

При проведении исследований формирования спроса и предложения определенного товара или вида услуг на некотором конкурентном рынке были получены экспериментальные данные. На основе этих данных решить задачу параметрической идентификации функций спроса g(x) и предложения f(x) , определяющих паутинную модель,  

g(x) = a0 + a1x + a2x 2 ; f(x) = k e a x (k-"задано") , где a , a0 , a1 , a2 - параметры модели, подлежащие определению.

Визуализировать процесс формирования равновесной цены спроса и предложения.

 

ХОД выполнения лабораторной работы

  1. Ознакомиться с предметной областью, постановкой задачи и ходом выполнения работы.
  2. Письменно ответить на контрольные вопросы.
  3. Исходных данные для каждого варианта приведены в файлах  *.xls или *.txt Считать данные из файла и сформировать:
Закрыть

Контрольные вопросы

 1.      Что такое рыночное равновесие и когда оно возникает?

 2.      Что такое равновесная цена?

 3.      Охарактеризуйте два основных подхода к анализу установления равновесной цены.

 4.      Поясните рисунок 5.2. В чем отличаются концепции формирования равновесной цены Вальраса и Маршалла?

 5.      Поясните рисунок 5.3а.

 6.      Поясните рисунок 5.3б.

 7.      Поясните рисунок 5.3в.

 8.      Как математически можно формализовать "паутинную" модель формирования спроса и предложения ?

 9.      Опишите рисунок 5.4?

10.      Какую математическую модель называют эконометрической?

Закрыть
ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ

Вариант 1. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_1». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=2.048.

Вариант 2. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_2». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=1.9584

Вариант 3. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_3». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.8348.

Вариант 4. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_4». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.031

Вариант 5. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_5». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=2.1517

Вариант 6. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_6». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=1.9356

Вариант 7. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_5». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.9358

Вариант 8. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_6». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.0015

Вариант 9. Данные в файлах «Predl1.txt» и «Spros1.txt» в папке «Variants» . Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.048

Вариант 10. Данные в файлах « Predl2.txt» и « Spros2.txt» в папке «Variants». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.9584.

Вариант 11. Данные в файлах « Predl3.txt» и « Spros3.txt» в папке «Variants» . Длярешения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=1.8348

Вариант 12. Данные в файлах « Predl4.txt» и « Spros4.txt» в папке «Variants». Длярешения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=2.031

Вариант 13. Данные в файлах « Predl5.txt» и « Spros5.txt» в папке «Variants» . Длярешения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=2.1517

Вариант 14. Данные в файлах « Predl6.txt» и « Spros6.txt» в папке «Variants». Длярешения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=1.9356

Вариант 15. Данные в файлах « Predl7.txt» и « Spros7.txt» в папке «Variants» . Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=1.9358

Вариант 16. Данные в файлах « Predl8.txt» и « Spros8.txt» в папке «Variants». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=2.0015

массив <цены спроса>

массив <спроса>

массив <цены предложения>

массив <предложения>.

  1. Решить задачу параметрической идентификации функции спроса g(x) , используя массив <цены спроса> и массив <спроса>.
  2. Решить задачу параметрической идентификации функции предложения f(x) , используя  массив <цены предложения> и  массив <предложения>.
  3. Изобразить на экране экспериментальную и функциональную зависимости спроса и предложения от цены  (см. рисунок 5.5).
  4. Изобразить процесс формирования равновесной цены в рамках "паутинной" модели (см. рисунок 5.4).
  5. Написать отчет.
Рисунок 5.5. Спрос и предложение в зависимости от цены (линиями показана функциональная зависимость).

Содержание отчета

Отчет должен быть оформлен в соответствии с требованиями, предъявляемыми к отчету на механико-математическом факультете ТГУ. Алгоритмы реализуются на любом языке высокого уровня, использование пакетов Excel, MathCad и др. Наличие в отчете описания процесса отладки и тестирования алгоритмов приводит к повышению балла. Все программы должны быть снабжены комментариями, тестовыми примерами и объяснениями.