Тема: Теоретические основы налогового стимулирования малого бизнеса. Учебная работа № 362734

Учебная работа № 362734. Тема: Теоретические основы налогового стимулирования малого бизнеса

Выдержка из подобной работы

…

Теоретические основы математических и инструментальных методов экономики

…….ми причинами: взаимозаменяемостью
ресурсов; взаимозаменяемостью готовых
видов продукции; существованием
альтернативных технологий производства;
неодинаковостью технико-экономических
показателей даже однотипных хозяйственных
субъектов.
 Возможны
два подхода к  постановке оптимизационных
задач: при первом подходе требуется
получить максимальные  конечные
результаты при заданных условиях
производства; при втором подходе
требуется получить заданные конечные
результаты при минимальных затратах
ресурсов.
Математический
инструментарий, позволяющий решать
экономические задачи оптимального
типа, называется программированием.
Различают линейное и нелинейное
программирование.
 На практике
наибольшее распространение получило
линейное программирование.
Методы линейного
программирования в математике известны
под названием общей задачи линейного
программирования.
 Аналитическая
формулировка общей задачи линейного
программирования
Общая задача
линейного программирования формулируется
следующим образом:
Найти решение
{Х1,Х2,….Хn}, позволяющее
максимизировать или минимизировать 
целевую функцию
F = C1X1+C2X2+…+
CnXn
при условиях

Х1≥0;
Х2≥0; …; Хn≥0.
Это развернутая
запись общей задачи линейного
программирования.
Сокращенная
запись этой модели имеет вид:

Найти решение
{Xj}, позволяющее максимизировать
(минимизировать) функцию  

при условиях

 ,
i  = 1,2,…,n;

Xj ≥ 0, j
= 1,2,…,n.
 Вышеприведенные
записи общей задачи линейного
программирования называют аналитической
формой записи.
Любое решение,
удовлетворяющее условиям, называется 
допустимым решением. Допустимое решение
систем неравенств, удовлетворяющее
целевой функции, называется оптимальным
решением. Такое решение единственно
при заданных условиях.
 
Матричная
форма записи общей задачи линейного
программирования

при ограничениях
AX≤B
                            
 X≥0,

где С = (с1,
с2,…, сn);
                  

где С –
матрица-строка
 А – матрица
системы
 Х –
матрица-столбец переменных
 В –
матрица-столбец свободных членов
Векторная
форма записи общей задачи линейного
программирования
F = CX → max (min)
при ограничениях

Х≥0,
где СХ –
скалярное произведение векторов

С = (С1,
С2, …, Сn) и Х = (х1, х2,
…, хn),

векторы

 
состоят
соответственно из коэффициентов при
переменных и свободных членов.
(про функционал)
В общем случае
задача оптимизации формулируется как
задача отыскания max или
min значения I(v)
д
…