Тема 3.1. Моделирование в условиях риска и неопределенности

1. Стохастическая модель – это:

математическая модель экономической системы или процесса, учитывающая непрерывный характер переменных

математическая модель экономической системы или процесса с несколькими критериями оптимальности

математическая модель экономической системы или процесса, структура которой меняется стохастически

математическая модель экономической системы или процесса, учитывающая факторы случайной природы

2. Если в качестве целевой функции модели реализации одноэтапной задачи стохастического программирования используется вероятность попадания решения в некоторую случайную область, то такая модель называется:

Р-модель

М-модель

V-модель

R-модель

3. Если в качестве целевой функции модели реализации одноэтапной задачи стохастического программирования используется математическое ожидание некоторых функций, то такая модель называется:

Р-модель

М-модель

V-модель

R-модель

4. Если в качестве целевой функции модели реализации одноэтапной задачи стохастического программирования используется дисперсия некоторых функций, то такая модель называется:

Р-модель

М-модель

V-модель

R-модель

5. Ограничения в одноэтапных задачах стохастического программирования, как правило, бывают трех типов:

жесткие; вероятностные (с заданной вероятностью отклонения от жестких ограничений); статистические (усредненные по распределению случайных параметров)

жесткие; вероятностные (с заданной вероятностью отклонения от жестких ограничений); вспомогательные (для определения значений вспомогательных переменных)

вероятностные (с заданной вероятностью отклонения от жестких ограничений) и статистические (усредненные по распределению случайных параметров)

жесткие и статистические (усредненные по распределению случайных параметров)

6. Решение стохастических задач с помощью моделей блочно-диагональной структуры (один блок - один исход) возможно в том случае:

если известно количество комбинаций возможных сочетаний ресурсов при случайным образом выбираемых технологиях производства

если в каждом блоке все параметры имеют стохастическую природу

если количество возможных исходов не превышает трех

если известно конечное число возможных случайных реализаций условий функционирования производственной системы

7. Технико-экономические коэффициенты базовой М-модели стохастического программирования можно выделить в три группы:

нормативные, случайные, производные

нормативные и расчетные

нормативные, динамические, статические

детерминированные и дискретные

8. В базовой М-модели стохастического программирования к нормативным технико-экономическим коэффициентам относится:

урожайность сельскохозяйственных культур

цена реализации продукции

норма высева семян

производственные затраты в расчете на 1 га посева сельскохозяйственных культур

9. В базовой М-модели стохастического программирования к случайным технико-экономическим коэффициентам относится:

урожайность сельскохозяйственных культур

питательность кормов

норма высева семян

производственные затраты в расчете на 1 га посева сельскохозяйственных культур

10. В базовой М-модели стохастического программирования к производным технико-экономическим коэффициентам относится:

урожайность сельскохозяйственных культур

питательность кормов

норма высева семян

производственные затраты в расчете на 1 га посева сельскохозяйственных культур