QReferate - referate pentru educatia ta.
Referatele noastre - sursa ta de inspiratie! Referate oferite gratuit, lucrari si proiecte cu imagini si grafice. Fiecare referat, proiect sau comentariu il poti downloada rapid si il poti folosi pentru temele tale de acasa.



AdministratieAlimentatieArta culturaAsistenta socialaAstronomie
BiologieChimieComunicareConstructiiCosmetica
DesenDiverseDreptEconomieEngleza
FilozofieFizicaFrancezaGeografieGermana
InformaticaIstorieLatinaManagementMarketing
MatematicaMecanicaMedicinaPedagogiePsihologie
RomanaStiinte politiceTransporturiTurism
Esti aici: Qreferat » Referate economie

Modelarea si simularea proceselor economice - test








MODELAREA  SI  SIMULAREA  PROCESELOR  ECONOMICE - TEST

            1)       Selectati afirmatia falsa despre utilizarea modelelor economico-matematice.





1

modelul este o reprezentare simplificata si izomorfa a realitatii, menita sa permita studiul acesteia altfel decat prin experimentare directa;

2

modelul reflecta intr-un mod conventional principalele caracteristici ale realitatii, considerate esentiale pentru scopul cercetarii;

3

cu ajutorul modelelor se identifica solutii optime la probleme complexe, formulate ambiguu si cu date de intrare imprecise si incomplete;

4

un model trebuie sa fie simplu, robust, usor de aplicat si de controlat;

5

„manipularea” modelului presupune transformari ale valorilor exogene in valori cautate/studiate ale variabilelor endogene care descriu caracteristicile esentiale ale obiectului studiat.

ANS:  3

            2)       Expresia matematica care limiteaza intervalul in care variabilele rezultat ar putea fi calculate este echivalenta: 

1

unei functii obiectiv;

2

unui criterii de decizie;

3

unei restrictii;

4

unei functii de utilitate;

5

unei variabile duale.

ANS:  3

            3)       O solutie optima se identifica:

1

din multimea solutiilor admisibile folosind un anume criteriu de decizie sau  o functie scop;

2

din multimea valorilor variabilelor independente;

3

cu ajutorul unei tehnici de simulare sau a unor metode euristice;

4

cu ajutorul mai multor criterii de decizie / functii scop (independente) considerate simultan;

5

luand in considerare subiectivismul cercetatorului decidentului.

ANS:  1

            4)       Spre deosebire de programarea liniara sau programarea dinamica, simularea nu se bazeaza pe un model analitic. Aceasta presupune ca rezultatele obtinute prin simulare sunt:

           

1

valori optime;

2

simplificate;

3

euristice;

4

aproximari ale unor valori reale;

5

nerealiste.

ANS:  4

            5)       Printre aspectele relevante pentru diferentierea modelelor normative (bazate pe optimizare) si cele descriptive (bazate pe satisfactie) nu se enumera:

1

multimea conditiilor ce trebuie satisfacute;

2

alternative studiate;

3

ordonarea si testarea alternativelor;

4

numarul de decidenti;

5

modelul de testare utilizat

ANS:  4

            6)       In functie de natura datelor, modelele se impart in urmatoarele categorii:

1

deterministe / stochastice / fuzzy;

2

multiatribut / multiobiectiv;

3

modele de optimizare / de simulare;

4

de previziune, de organizare, de coordonare, de antrenare, de control;

5

normative /descriptive.

ANS:  1

            7)       Selectati afirmatia falsa din urmatoarele propozitii referitoare la avantajele oferite de tehnica simularii:

1

simularea poate fi folosita pentru a verifica o solutie nesigura obtinuta pe cale analitica;

2

simularea permite controlul fenomenelor reale, prin solutiile oferite putandu-se corecta deciziile efectuate anterior;

3

simularea permite intuirea unor fenomene reale, verificandu-se verosimilitatea unor ipoteze de evolutie;

4

prin simulare se pun in evidenta acele variabile semnificative pentru studiul fenomenului real si legaturile dintre acestea;

5

prin formularea si experimentarea unor modele, prin simulare se pot culege in mod sistematic date concludente si sugestive pentru evolutia fenomenelor reale.

ANS:  1

            8)       Determinati din urmatoarea enumerare:

conceptul folosit pentru a descrie multimea finita de operatii / instructiuni / comenzi care executate intr-o anumita succesiune duc la transformarea datelor de intrare intr-un set de valori de iesire.

1

vector

2

algoritm

3

structura

4

model

5

problema

ANS:  2

        9)  Marimile care caracterizeaza procesele economice din punct de vedere al preciziei lor pot fi clasificate in marimi:

A.  Fuzzy/vagi;

B.  Aproximative;

C.  Euristice;

D.  Exacte;

E.   Stochastice;

F.   Deterministe;

G.  Precise;

H.  Imprecise.

Indicati combinatia corecta:

1

A+B+H

2

D+F+G

3

A+E+F

4

C+E+H

5

A+B+G

ANS:  3

            10)     Atunci cand gradul ridicat de precizie a datelor folosite se asociaza unui grad mediu de completitudine se recomanda utilizarea: 

1

analogiilor; 

2

modelelor deterministe; 

3

abordarii stochastice; 

4

multimilor vagi (fuzzy); 

5

informatiilor nerelevante.

ANS:  2

            11)     Selectati afirmatia falsa referitoare la experimentarea unui model economico-matematic:

1

aceasta se poate face in plan real, prin interventia cercetatorului in definirea cadrului de experimentare;

2

aceasta se poate realiza 'in plan virtual' pe esantioane de mari dimensiuni, furnizand estimari complete la costuri rezonabile;

3

este o etapa necesara a procesului de modelare fiind precedata de identificarea problemei prin cunoasterea detaliata a realitatii si de construirea modelului propriu-zis;

4

este o etapa necesara a procesului de modelare fiind urmata de rezolvarea si implementarea modelului si, eventual, de actualizarea solutiei prin analiza de senzitivitate;

5

aceasta se poate face 'in plan real' prin observarea completa sau exhaustiva a realitatii.

ANS:  5

            12)     Referitor la o problema de programare liniara, introducerea impreciziei (relaxarea datelor inexacte), prin care coeficientii variabilelor sau termenii liberi ai restrictiilor sunt multimi vagi, conduce la:

1

programarea dinamica;

2

programarea fuzzy;

3

 programarea in numere intregi;

4

programarea stochastica;

5

programarea in numere intregi.

ANS:  2

            13)     In cazul problemelor de dimensiuni mari, de natura stochastica sau vaga, se recomanda:

1

algoritmi exacti;

2

algoritmi euristici;

3

algoritmi bazati pe tehnici de optimizare;

4

algoritmi lingvistici;

5

algoritmi de programare liniara cu variabile 0/1.

ANS:  2

    14)    Metodele de tip determinist se folosesc, in general, atunci cand:

1

problema descrisa este complexa si se pot crea scenarii de evolutie probabila  descrise prin variabile aleatoare;

2

dispunem de date inexacte, dar problema este de dimensiuni mari;

3

dispunem de date suficient de precise si in cantitate mare;

4

dispunem de date inexacte; dar problema este de dimensiuni mici;

5

se doreste previzionarea comportamentului unui sistem economico-social caracterizat prin mai multe stari posibile.

ANS:  3

            15)     Solutia oferita prin aplicarea modelelor euristice este:

1

solutie optima;

2

solutie optima cu o anumita probabilitate;

3

o solutie 'buna' fara sa se arate ca este 'cea mai buna posibila';

4

solutie suboptimala cu o anumita probabilitate;

5

solutie intreaga.

ANS:  3

            16)     Selectati afirmatia falsa: 'Recunoasterea faptului ca in studiul fenomenelor socio-economice, cresterea preciziei datelor afecteaza in sens invers proportional completitudinea acestora conduce la: 

1

abordarea stochastica a problemelor'.;

2

folosirea teoriei jocurilor';

3

abordarea cu ajutorul multimilor vagi';

4

abordarea prin strategii de tipul 'incercare si eroare'.;

5

folosirea tehnicilor de optimizare'.

ANS:  5

            17)     Pentru rezolvarea unor probleme in care volumul de date disponibile este redus se pot folosi:

1

modele deterministe;

2

modele stochastice;

3

modele probabilistice;

4

modele fuzzy;

5

modele econometrice.

ANS:  2

            18)     Modelele de simulare au un caracter:

1

deductiv;

2

stochastic;

3

probabilist;

4

procedural;

5

determinist.

ANS:  4

            19)     Selectati afirmatia falsa:

1

scaderea simultana a preciziei si completitudinii datelor folosite intr-un model economico-matematic permite o abordare optimala cu ajutorul modelelor deterministe.

2

precizia si completitudinea reprezinta atribute distincte, care dau masura utilitatii unui set de date pentru extragerea unor informatii necesare procesului decizional.

3

scaderea alternativa a preciziei sau completitudinii datelor conduce la o abordare stochastica, la folosirea teoriei jocurilor strategice sau a multimilor fuzzy.

4

precizia si completitudinea ridicate ale datelor folosite intr-un model economic-matematic fac posibila aplicarea cu bune rezultate a tehnicilor de invatare de tip 'incercare si eroare'.

5

cel mai adesea, complexitatea fenomenelor si proceselor economico-sociale conduc la imposibilitatea obtinerii simultane a unei precizii ridicate si a unui grad de completitudine mare a informatiilor disponibile.

ANS:  1

            20)     Selectati afirmatia falsa referitoare la decizia economica:

1

„decizia presupune alegerea intre mai multe variante de decizie (formulate ca alternative mutual exclusive)”;

2

„decizia economica presupune activitatea de cautare constienta a unei variante de actiune menita sa contribuie la atingerea unui obiectiv stabilit anterior”;

3

„decizia rezulta ca urmare a procesarii in mod constient si rational a unor informatii si cunostinte”;

4

„decizia apartine unei persoane sau grup de persoane care dispune de autoritatea necesara si care raspunde de gestiunea eficienta a unor resurse intr-o organizatie”;

5

„decizia economica implica folosirea unor algoritmi de tip determinist, aplicati pentru date de intrare exacte, rezultatul deciziei fiind o strategie optima de actiune”.

ANS:  5

            21)     Diferenta dintre valoarea obtinuta prin decizia optima pentru o anumita stare a naturii si valoarea rezultata din oricare alta alegere a variantei decizionale se numeste:

1

risc;

2

rationalitate;

3

regret;

4

incertitudine;

5

eroare.

ANS:  3

            22)     Diferenta principala dintre modul in care actioneaza natura (mediul inconjurator) si modul in care ar actiona un partener constient consta in faptul ca:

           

1

timpul de reactie de care dispune decidentul este mai scurt;

2

mediul extern „actioneaza” fara un scop;

3

actiunile mediului pot fi prevazute in ipoteza de rationalitate; 

4

in general, natura „actioneaza” in favoarea decidentului;

5

natura este 'previzibila'.

ANS:  2

            23)     Caracteristic situatiei decizionale in conditii de certitudine este faptul ca:

1

fiecarei variante decizionale ii corespund mai multe consecinte decizionale pentru care nu se cunosc probabilitatile de aparitie;

2

fiecarei variante decizionale ii corespund mai multe consecinte decizionale pentru care se cunosc probabilitatile de aparitie;

3

elementele procesului decizional sunt variabile controlabile, cu caracteristici cunoscute, cu evolutii ce pot fi anticipate cu precizie acceptabila;

4

numarul de variabile (atat controlabile, cat si necontrolabile) este ridicat, totusi anticiparea evolutiei celor necontrolabile este posibila (cu un grad satisfacator de aproximatie);

5

probabilitatea de aparitie a unor consecinte decizionale poate fi determinata prin estimari subiective sau prin studiul statistic al frecventei de aparitie a unor elemente aleatoare.

ANS:  3

            24)     Ca regula de identificare a variantei optime de decizie nu poate fi considerata:

1

exprimarea preferintei subiective sau intuitive a decidentului;

2

compararea „calitatii” fiecarei variante decizionale cu ajutorul unei reguli de decizie;

3

folosirea unor metode analitice;

4

folosirea unor metode euristice;

5

compararea „utilitatii” fiecarei variante decizionale.

ANS:  1

    25)    Decizii in conditii de incertitudine se iau atunci cand:

1

nu exista informatii privind probabilitatile de realizare ale starilor naturii;

2

managerul dispune de informatii complete asupra desfasurarii viitoare a procesului analizat;

3

nu se pot identifica elementele generale ale unui model de decizie;

4

se cunosc probabilitatile de realizare a starilor naturii;

5

fiecarei variante ii corespunde o singura consecinta/ un singur rezultat.

ANS:  1

   26)     Ca metoda de rationalizare a deciziilor in conditii de incertitudine se recomanda folosirea:

1

numai a tehnicii de tip pesimist sau prudent (Wald) avand in vedere ipoteza aversiunii fata de risc a agentilor economici;

2

numai a tehnicii de tip optimist avand in vedere ipoteza inclinatiei fata de risc a agentilor economici;

3

indicatorului de tip speranta matematica a consecintelor decizionale;

4

indicatorului de tip speranta matematica pentru matricea regretelor;

5

urmatoarelor tehnici: Wald, Savage, Hurwicz, Laplace.

ANS:  5

            27)     Deciziile in conditii de risc se deosebesc de cele in conditii de incertitudine prin faptul ca:

1

la primele se cunosc probabilitatile asociate starilor obiective ale naturii;

2

la primele, decidentul foloseste conceptul de utilitate;

3

primele se refera la mai multe criterii;

4

primele presupun pierderi mai mari decat celelalte;

5

primele sunt conditionate de celelalte.

ANS:  1

            28)     In cazul unei probleme decizionale cu consecinte de tip profit, alegerea variantei decizionale optime in conditii de incertitudine cu criteriul Savage se face aplicand formula:

unde: 

Cij - consecinta economica (de tip profit) a alegerii variantei de decizie i, i=1,,m, in conditiile in care s-a produs starea naturii j, j=1,,n;

V* - varianta optima;

pj – probabilitatea manifestarii pentru starea naturii SNj.

1

2

3

4

max

5

ANS:  5

            29)     In cazul unei probleme decizionale cu consecinte de tip profit, alegerea variantei decizionale optime in conditii de incertitudine cu criteriul Wald se face aplicand formula:

unde:

Cij consecinta economica a alegerii variantei de decizie i, i=1,,m, in conditiile in care s-a produs starea obiectiva j, j=1,,n;

V* varianta optima;

pj – probabilitatea manifestarii starii a naturii j.

1

;

2

3

4

 

5

unde

ANS:  1

            30)     Selectati afirmatia falsa:

1

Ca tehnica de rationalizare a deciziilor in conditii de risc se foloseste transformarea unor judecati calitative de verosimilitate in echivalente numerice (valori in intervalul [0,1]).

2

Deciziile in conditii de risc se adopta intotdeauna pe baza unor ipoteze privind rezultatele potentiale pentru fiecare varianta decizionala in parte.

3

Deciziile in conditii de risc se adopta pe baza preferintei decidentului pentru consecintele decizionale exprimate prin atitudinea fata de risc (neutralitate, de inclinatie, de aversiune).

4

Pentru rationalizarea deciziilor in conditii de nedeterminare se folosesc probabilitati estimate subiectiv de catre decident (pe baza experientei, intuitiei) sau determinate obiectiv (prin metode statistico-matematice).

5

Luarea deciziilor in conditii de risc poate fi efectuata prin compararea valorii asteptate asociate variantelor decizionale cu valoarea identificata de regula prudenta  maximin (Wald).

ANS:  5

            31)     Selectati afirmatia adevarata referitoare la valoarea informatiei perfecte (VIP):

unde:

Cij consecinta economica (de tip profit) a alegerii variantei de decizie i, i=1,,m, in conditiile in care s-a produs starea obiectiva j, j=1,,n;

pj – probabilitatea manifestarii starii a naturii j.

1

este data de diferenta dintre profitul estimat a fi obtinut in conditiile cunoasterii complete a informatiilor si costul achizitionarii informatiilor perfecte (C);

2

rolul informatiei perfecte este dat de posibilitatea (teoretica) de a preschimba situatia decizionala din una in conditii de risc intr-una in conditii de incertitudine;

3

valoarea VIP pentru modelele de decizii incerte este mai mica in comparatie cu valoare VIP calculata pentru decizii in conditii de risc;

4

se calculeaza cu formula: VIP  =;

5

daca VIP > C nu se recomanda achizitionarea informatiei perfecte / aditionale.

ANS:  4

            32)     Metoda arborilor de decizie presupune:

1

evaluarea nodurilor initiale inaintea celor finale;

2

evaluarea tuturor nodurilor de decizie inaintea celor de tip incertitudine;

3

eliminarea din calcul a variantelor aparent nefavorabile la un anumit moment;

4

alegerea variantei cu cea mai mare probabilitate de realizare;

5

evaluarea nodurilor de tip eveniment inaintea nodurilor de tip decizie.

ANS:  5

            33)     Selectati afirmatia falsa referitoare la metoda arborelui de decizie:

O intreprindere din sectorul public are la dispozitie trei variante de extindere a activitatii din care doreste sa selecteze varianta optima in conditiile minimizarii investitiilor (tabelul 1 – sume necesare stabilite pe baza informatiilor din studiile de fezabilitate) si in trei scenarii posibile / stari ale naturii (evolutie favorabila, satisfacatoare, nefavorabila a economiei in urmatorii ani).

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

1

se aplica la situatiile decizionale de mare complexitate, in care sunt implicate evenimente aleatorii care se produc succesiv;

2

in reprezentarea diagramei apar trei tipuri de noduri (de decizie, de tip eveniment /de tip consecinta sau finale);

3

fiecare nod are mai multe noduri ascendente si descendente;

4

alegerea variantei optime se realizeaza pe baza analizei comparative a sperantelor matematice calculate pana la nivelul nodului initial;

5

gasirea unei solutii „optime” este echivalenta cu alegerea unui drum complet in arbore (pornind de la nodurile finale ale arborelui si pana la nodul initial).

ANS:  3

            34)     Indicati raspunsul correct:

Folosind teoria deciziilor in conditii de incertitudine si  programul informatic WINQSB/ modulul Decision Analysis s-au obtinut rezultatele prezentate in tabelul 2.Tabelul 2. Rezultatele obtinute cu WINQSB/DA

Criterion

Best Decision

Decision Value

Maximin

V3

($13500)

Maximax

V1

($8250)

Hurwicz (p=0.8)

V1

($9400)

Minimax Regret

V3

$250

Expected Value

V3

($11000)

Equal Likelihood

V3

($11000)

Expected Regret

V3

$83.33

Expected Value without any Information =   ($11000)

Expected Value with Perfect Information=   ($10916.67)

Expected Value of Perfect Information =      $83.33

In cazul unui decident neutru fata de risc, varianta optima:

1

este varianta 1;

2

este varianta 2;

3

este varianta 3;

4

poate oricare dintre variante, in mod indiferent;

5

nu se poate preciza optimalitatea pentru nici o varianta.

ANS:  5

            35)     Indicati raspunsul correct:

Folosind teoria deciziilor in conditii de incertitudine si  programul informatic WINQSB/ modulul Decision Analysis s-au obtinut rezultatele prezentate in tabelul 2. Tabelul 2. Rezultatele obtinute cu WINQSB/DA

Criterion

Best Decision

Decision Value

Maximin

V3

($13500)

Maximax

V1

($8250)

Hurwicz (p=0.8)

V1

($9400)

Minimax Regret

V3

$250

Expected Value

V3

($11000)

Equal Likelihood

V3

($11000)

Expected Regret

V3

$83.33

Expected Value without any Information =   ($11000)

Expected Value with Perfect Information=   ($10916.67)

Expected Value of Perfect Information =      $83.33

Selectati afirmatia falsa referitoare la valoarea informatiei perfecte (VIP) pentru aceasta problema decizionala:

1

daca se dispune de posibilitatea achizitiei de informatie completa, iar pretul acesteia este de 83,33 u.m., nu se recomanda achizitionarea informatiei;

2

daca se dispune de posibilitatea achizitiei de informatie completa, iar pretul acesteia este de mai mic de 83,33 u.m., nu se recomanda completarea informatiilor;

3

valoarea informatiei perfecte este de 83,33 u.m.

4

valoarea asteptata a profitului in conditiile dispunerii de informatie perfecta este de 10916.67 u.m.;

5

valoarea asteptata a profitului fara informatie perfecta este de 11000 u.m.

ANS:  2

            36)     Indicati raspunsul correct:

Folosind teoria deciziilor in conditii de incertitudine si  programul informatic WINQSB/ modulul Decision Analysis s-au obtinut rezultatele prezentate in tabelul 2.

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

Tabelul 2. Rezultatele obtinute cu WINQSB/DA

Criterion

Best Decision

Decision Value

Maximin

V3

($13500)

Maximax

V1

($8250)

Hurwicz (p=0.8)

V1

($9400)

Minimax Regret

V3

$250

Expected Value

V3

($11000)

Equal Likelihood

V3

($11000)

Expected Regret

V3

$83.33

Expected Value without any Information =   ($11000)

Expected Value with Perfect Information=   ($10916.67)

Expected Value of Perfect Information =      $83.33

In conditii de risc (prin acordarea unor  probabilitati celor 3 stari ale naturii), valoarea informatiei perfecte:

1

se pastreaza constanta;

2

se reduce cu 83,33 um.:

3

creste cu 83.33. um:

4

creste cu o valoare care se poate calcula cu informatiile disponibile in tabelul 1;

5

se reduce cu o valoare care se poate calcula cu informatiile disponibile in tabelul  1

ANS:  5

            37)     Indicati raspunsul correct:

Folosind teoria deciziilor in conditii de incertitudine si  programul informatic WINQSB/ modulul Decision Analysis s-au obtinut rezultatele prezentate in tabelul 2.

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

Tabelul 2. Rezultatele obtinute cu WINQSB/DA

Criterion

Best Decision

Decision Value

Maximin

V3

($13500)

Maximax

V1

($8250)

Hurwicz (p=0.8)

V1

($9400)

Minimax Regret

V3

$250

Expected Value

V3

($11000)

Equal Likelihood

V3

($11000)

Expected Regret

V3

$83.33

Expected Value without any Information =   ($11000)

Expected Value with Perfect Information=   ($10916.67)

Expected Value of Perfect Information =      $83.33

Pentru modelul matriceal in conditii de risc, folosind aceeasi matrice a consecintelor (tabelul 1), informatia disponibila se suplimenteaza cu vectorul de probabilitati asociate starilor naturii: (0,35, 0,45, 0,2). Atunci, rezultatul (vezi tabelul 2) se modifica in cazul aplicarii criteriului:

1

maxmin (criteriul Wald);

2

maxmax (criteriul superoptimist);

3

Hurwicz;

4

expected value (valoare asteptata);

5

equal likelihood (criteriul Laplace).

ANS:  4

        38)      Indicati raspunsul corect.

Construind arborele de decizie pentru matricea consecintelor din tabelul 1 si folosind probabilitatile asociate starilor naturii de 0,35, 0,45 si 0,2 se obtine figura 1 - rezolvarea corespunde celei din produsul informatic WINQSB/modulul Decision Analysis.

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

Valoarea nodului 4 s-a calculat:

1

alegand minimul dintre valorile nodurilor imediat urmatoare;

2

prin calculul valorii asteptate utilizand valorile nodurilor imediat urmatoare si probabilitatile asociate;

3

prin media aritmetica;

4

independent de probabilitati;

5

pe baza valorii din nodul 1.

ANS:  2

        39)      Indicati raspunsul corect.

Construind arborele de decizie pentru matricea consecintelor din tabelul 1 si folosind probabilitatile asociate starilor naturii de 0,35, 0,45 si 0,2 se obtine figura 1 - rezolvarea corespunde celei din produsul informatic WINQSB/modulul Decision Analysis.

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

Selectati afirmatia falsa despre nodul 4:

1

este un nod de tip decizie;

2

este un nod de tip eveniment / sansa;

3

valoarea sa este de -11375 u.m.;

4

valoarea se calculeaza prin speranta matematica a valorile din nodurile imediat urmatoare;

5

nu este luat in considerare pentru identificarea solutiei optime.

ANS:  1

        40)      Indicati raspunsul corect.

Construind arborele de decizie pentru matricea consecintelor din tabelul 1 si folosind probabilitatile asociate starilor naturii de 0,35, 0,45 si 0,2 se obtine figura 1 - rezolvarea corespunde celei din produsul informatic WINQSB/modulul Decision Analysis. I

Tabelul 1. Matricea consecintelor

Variante decizionale

Starile naturii

S1

S2

S3

V1

V2

V3

14000

13800

13500

11125

11050

11000

8250

8300

8500

Valoarea asociata nodului 1:

1

desemneaza strategia optima pentru procesul decizional;

2

este calculata ca speranta matematica a valorilor din nodurile 2, 3 si 4;

3

este o valoare neafectata de risc;

4

exprima inclinatia fata de risc a decidentului;

5

este determinata prin compararea valorilor din nodurile 2, 3  si 4 (noduri imediat urmatoare).

ANS:  5

            41)     Selectati afirmatia falsa despre optimizarea multicriteriala:

1

in cazul optimizarii multiobiectiv, multimea variantelor de decizie este finita;

2

conceptul de multicriterialitate este strans legat de optimizarea flexibila;

3

cazul optimizarii multiobiectiv se trateaza distinct de cazul optimizarii multiatribut;

4

 in marea lor majoritate, problemele decizionale economice sunt multicriteriale;

5

orice problema de optimizare multicriteriala evidentiaza o solutie suboptimala care rezulta prin considerarea tuturor criteriilor simultan.

ANS:  1

            42)     In teoria stiintifica a deciziilor, utilitatea reprezinta:

1

o valoare subiectiva asociata unui anumit rezultat economic si asigura comparabilitatea variantelor decizionale evaluate cu ajutorul mai multor criterii;

2

o curba ce exprima valoarea asteptata in conditii de informatii perfecte si riscul asociat;

3

o curba ce reprezinta valoarea asteptata a indicatorului in functie de timp;

4

valoarea castigului estimat pentru cea mai defavorabila situatie / stare a naturii;

5

valoarea pierderii estimate pentru cea mai defavorabila situatie / stare a naturii.

ANS:  1

               43)   Selectati afirmatia falsa: „In cazul optimizarii multiatribut:

1

multimea alternativelor/variantelor de actiune este finita;

2

fiecare alternativa este caracterizata de mai multe atribute;

3

alternativa optima aleasa este aceea care satisface cel mai bine toate atributele; 

4

exista metode specifice pentru situatii caracterizate de risc si incertitudine; 

5

multimea solutiilor posibile este infinita”.

ANS:  5

            44)     Pe baza tabelelor 3 si 4, indicati raspunsul corect:

In vederea achizitionarii unui scanner de mare productivitate, o institutie publica a intocmit un caiet de sarcini care a indicat urmatoarele criterii ca foarte importante pentru adjudecarea ofertelor de licitatie:

Criteriul C1 – valoarea echipamentului (mii lei)

Criteriul C2 – cheltuieli de exploatare (mii lei la 1000 pagini A4 scanate)

Criteriul C3 – timpul mediu de functionare normala (numar de ore / 1000 ore de functionare)

Criteriul C4 – posibilitatea de asigurare a service-ului dupa expirarea perioadei de garantie.

Principalele caracteristici in functie de criteriile mentionate sunt prezentate pentru cele mai interesante 4 oferte in tabelul  3:

                         Tabel 3 – Informatii preliminare

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

14900

36.5

987

Resurse proprii

Oferta 2

14780

38.0

979

intermediari

Oferta 3

15100

41.0

994

Resurse proprii

Oferta 4

14850

37.5

989

posibil

Tabelul 4 – Matricea utilitatilor

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

0.625

1

0.46

1

Oferta 2

1

0.666

0

0.66

Oferta 3

0

0

1

1

Oferta 4

0.781

0.77

0.33

0.33

Indicati oferta cea mai convenabila din punctul de vedere al celei mai mari utilitati sinteza:

1

oferta 1;

2

oferta 2;

3

oferta 3;

4

oferta 4;

5

nu se poate distinge cea mai buna oferta pe baza informatiilor disponibile.

ANS:  1

            45)     Pe baza tabelelor 3 si 4, indicati raspunsul corect:

In vederea achizitionarii unui scanner de mare productivitate, o institutie publica a intocmit un caiet de sarcini care a indicat urmatoarele criterii ca foarte importante pentru adjudecarea ofertelor de licitatie:

Criteriul C1 – valoarea echipamentului (mii lei)

Criteriul C2 – cheltuieli de exploatare (mii lei la 1000 pagini A4 scanate)

Criteriul C3 – timpul mediu de functionare normala (numar de ore / 1000 ore de functionare)

Criteriul C4 – posibilitatea de asigurare a service-ului dupa expirarea perioadei de garantie.

Principalele caracteristici in functie de criteriile mentionate sunt prezentate pentru cele mai interesante 4 oferte in tabelul  3:

                         Tabel 3 – Informatii preliminare

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

14900

36.5

987

Resurse proprii

Oferta 2

14780

38.0

979

intermediari

Oferta 3

15100

41.0

994

Resurse proprii

Oferta 4

14850

37.5

989

posibil

Tabelul 4 – Matricea utilitatilor

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

0.625

1

0.46

1

Oferta 2

1

0.666

0

0.66

Oferta 3

0

0

1

1

Oferta 4

0.781

0.77

0.33

0.33

Selectati afirmatia adevarata:

1

coeficientii de importanta nu influenteaza asupra alegerii variantei preferate; 

2

solutia aleasa este optima;

3

selectia ofertelor este absolut obiectiva; 

4

ordinea de preferinta a ofertelor se modifica odata cu schimbarea importantei criteriilor; 

5

se recomanda ca utilitatea sinteza sa fie cat mai aproape de 1.

ANS:  4

            46)     Pe baza tabelelor 3 si 4, indicati raspunsul corect:

In vederea achizitionarii unui scanner de mare productivitate, o institutie publica a intocmit un caiet de sarcini care a indicat urmatoarele criterii ca foarte importante pentru adjudecarea ofertelor de licitatie:

Criteriul C1 – valoarea echipamentului (mii lei)

Criteriul C2 – cheltuieli de exploatare (mii lei la 1000 pagini A4 scanate)

Criteriul C3 – timpul mediu de functionare normala (numar de ore / 1000 ore de functionare)

Criteriul C4 – posibilitatea de asigurare a service-ului dupa expirarea perioadei de garantie.

Principalele caracteristici in functie de criteriile mentionate sunt prezentate pentru cele mai interesante 4 oferte in tabelul  3:

                         Tabel 3 – Informatii preliminare

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

14900

36.5

987

Resurse proprii

Oferta 2

14780

38.0

979

intermediari

Oferta 3

15100

41.0

994

Resurse proprii

Oferta 4

14850

37.5

989

posibil

Tabelul 4 – Matricea utilitatilor

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

0.625

1

0.46

1

Oferta 2

1

0.666

0

0.66

Oferta 3

0

0

1

1

Oferta 4

0.781

0.77

0.33

0.33

Setul de utilitati corespunzatoare criteriului C4 se determina:

1

cu ajutorul unei formule de tipul ;

2

prin extrapolare;

3

obiectiv - cu ajutorul unui procedeu de optimizare;

4

subiectiv – prin acordarea de valori in intervalul [0,1];

5

prin simulare.

ANS:  5

            47)     Pe baza tabelelor 3 si 4, indicati raspunsul corect:

In vederea achizitionarii unui scanner de mare productivitate, o institutie publica a intocmit un caiet de sarcini care a indicat urmatoarele criterii ca foarte importante pentru adjudecarea ofertelor de licitatie:

Criteriul C1 – valoarea echipamentului (mii lei)

Criteriul C2 – cheltuieli de exploatare (mii lei la 1000 pagini A4 scanate)

Criteriul C3 – timpul mediu de functionare normala (numar de ore / 1000 ore de functionare)

Criteriul C4 – posibilitatea de asigurare a service-ului dupa expirarea perioadei de garantie.

Principalele caracteristici in functie de criteriile mentionate sunt prezentate pentru cele mai interesante 4 oferte in tabelul  3:

                         Tabel 3 – Informatii preliminare

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

14900

36.5

987

Resurse proprii

Oferta 2

14780

38.0

979

intermediari

Oferta 3

15100

41.0

994

Resurse proprii

Oferta 4

14850

37.5

989

posibil

Tabelul 4 – Matricea utilitatilor

Coef de importanta

C1

C2

C3

C4

0,4

0,3

0,2

0,1

Oferta 1

0.625

1

0.46

1

Oferta 2

1

0.666

0

0.66

Oferta 3

0

0

1

1

Oferta 4

0.781

0.77

0.33

0.33

Setul de utilitati corespunzatoare criteriului C2 se determina:

1

cu ajutorul unei formule de tipul ;

2

cu ajutorul unei formule de tipul ;

3

cu ajutorul estimarilor decidentului;

4

subiectiv – prin acordarea de valori in intervalul [0,1];

5

prin simulare.

ANS:  1

            48)     Selectati afirmatia falsa referitoare la metoda programarii scop (Goal Programming):

1

Se poate aplica in doua variante: cu obiective de importanta egala si cu prioritati diferite acordate obiectivelor;

2

In cazul in care obiectivele sunt exprimate in unitati de masura diferite, pentru minimizarea deviatiilor fata de nivelurile de aspiratie este necesara determinarea unor costuri de «penalizare» ale deviatiilor.

3

Ideea de baza a acestei metode, consta in transformarea obiectivelor in «restrictii scop» prin specificarea pentru fiecare obiectiv a unui nivel de aspiratie;

4

Nivelurile de aspiratie pot fi precizate de catre decident sau calculate prin rezolvarea unor modele de programare liniara formate din fiecare functie obiectiv si sistemul de restrictii;

5

Se cauta acea solutie care atinge toate nivelurile de aspiratie, fara a permite inregistrarea de abateri

ANS:  5

            49)     Selectati afirmatia falsa: ”In cazul optimizarii multiobiectiv:

1

multimea solutiilor posibile este finita;

2

criteriile de optim se prezinta sub forma unor functii obiectiv care trebuie maximizate sau minimizate;

3

in aceasta categorie, cel mai frecvent utilizata este metoda de programare liniara cu mai multe functii obiectiv;

4

solutia conduce la abateri cat mai mici fata de scopurile specificate de decident;

5

criteriile de decizie pot avea diferite prioritati”.

ANS:  1

            50)     Selectati afirmatia adevarata referitoare la metoda programarii scop (Goal Programming) aplicata pentru r obiective:

1

Ideea de baza a acestei metode, consta in agregarea obiectivelor in intr-o functie de utilitate sinteza prin specificarea pentru fiecare obiectiv a unei utilitati;

2

Nivelurile dorite sau prestabilite sunt identificate cu ajutorul unor modele de programare liniara multicriteriale formate din r-1 functii obiectiv si sistemul de restrictii;

3

Se cauta acea solutie care atinge toate nivelurile de aspiratie, fara a permite inregistrarea de abateri;

4

Fiecarei restrictii scop i se ataseaza cate o pereche de variabile de abatere (care masoara deviatia in plus, respectiv in minus fata de scopul propus de decident) care sunt ambele diferite de zero;

5

In cazul in care obiectivele sunt exprimate in unitati de masura diferite, pentru minimizarea deviatiilor fata de nivelurile de aspiratie este necesara determinarea unor costuri de «penalizare» ale deviatiilor.

ANS:  5

            51)     Incercarea de a lua in considerare factorii (controlabili sau nu) ce actioneaza asupra unei organizatii conduce la utilizarea unor metode specifice de previziune. Metodele bazate pe serii de timp se utilizeaza:

1

pentru prognoze pe termen lung (mai ales cand intervin factori externi) sau atunci cand nu exista date istorice sau acestea sunt limitate si se bazeaza pe estimari subiective, mai degraba decat pe date;

2

in situatiile in care este posibila identificarea unor relatii functionale de tipul Y=f(x1, x2, …, xn) unde Y variabila dependenta este exprimata in functie de nivelul factorilor explicativi/independenti (x1, x2, … xn);

3

in cazul in care evolutia curenta a unui indicator depinde de nivelul anterior (in ipoteza pastrarii unui comportament inertial al fenomenului): ;

4

in cazul unor ecuatii simultane sau sisteme de ecuatii ce descriu in forma matematica diferite legitati economice si pentru rezolvarea carora este necesar un set de date initiale;

5

in situatia in care se pot identifica factori externi care pot fi controlati prin interventie controlata si actiune constienta

ANS:  3

            52)     Printre trasaturile functiei de previziune nu se numara:

1

precede celelalte functii (ajuta si initiaza procesul decizional); 

2

pune in evidenta necesitatea practicarii unui management previzional;

3

prin exercitarea ei, se anticipeaza evolutia conditiilor in care se va afla organizatia, precum si starea, comportarea si functionarea acesteia; 

4

identifica tendintele existente; 

5

analizeaza procesele si fenomenele de organizare si coordonare a tuturor activitatilor.

ANS:  5

            53)     Intre obiectivele analizei seriilor de timp, nu se numara:

1

obtinerea unei descrieri cat mai concise a unei serii de timp particulare;

2

determinarea unei reprezentari cat mai corecte a mecanismului de generare a procesului care a produs realizarea data (construirea unui model);

3

realizarea, pe baza rezultatelor obtinute anterior, a predictiei valorilor viitoare ale seriei, utilizand valorile anterioare;

4

demonstrarea legaturii care exista intre o variabila dependenta si alte variabile independente printr-o ecuatie de regresie;

5

conducerea procesului care a generat seria, prin examinarea a ceea ce se poate intampla daca se modifica anumiti parametri ai modelului sau prin stabilirea unei politici de interventie, atunci cand deviatiile procesului in raport cu un obiectiv depasesc o anumita valoare.

ANS:  3

            54)     Selectati afirmatia adevarata de maxima generalitate; „Intre componentele esentiale ale unei serii dinamice se includ:

1

variatiile ciclice si oscilatiile pur aleatoare”.

2

variatiile sezoniere si oscilatiile pur aleatoare”.

3

tendinta si oscilatiile pur aleatoare”.

4

variatiile ciclice si cele sezoniere”.

5

tendinta, variatiile ciclice, cele sezoniere si oscilatiile pur aleatoare”.

ANS:  5

            55)     Selectati din urmatoarea enumerare, componenta care nu este specifica analizei seriei temporale a unui indicator sau fenomen economic (de exemplu: cursul de schimb):

1

trendul (tendinta);

2

variatia ciclica;

3

variatia sezoniera;

4

fluctuatiile neregulate/intamplatoare;

5

viteza de crestere/descrestere a marimii indicatorului.

ANS:  5

            56)     In modelul ajustarii exponentiale, alegerea unei valori apropiate de 0 pentru ? va conduce:

1

la aparitia unor erori de previziune mici;

2

la obtinerea unor valori indepartate de valorile ajustate (previzionate) din momentul anterior;

3

la o panta pozitiva a dreptei de regresie;

4

la ajustarea puternica a oscilatiilor din seria de date reale;

5

la valori descrescatoare ale valorilor ajustate (previzionate).

ANS:  4

            57)     Procedeele de previziune bazate pe modelul Brown (cu un singur factor de nivelare in jurul mediei) pot fi aplicate in practica daca:

1

prognoza se face pe termen lung;

2

exista informatii din perioadele trecute asupra evolutiei indicatorului considerat;

3

se produc schimbari majore in evolutia fenomenului studiat;

4

se poate determina valoarea factorului de nivelare prin metoda celor mai mici patrate;

5

coeficientii de nivelare se pot determina foarte riguros.

ANS:  2

   58)     ”In modelul ajustarii exponentiale primare, coeficientul de nivelare a:

1

are o valoare unica a=0,5, stabilita ca medie a valorilor minima si maxima pentru ?;

2

influenteaza modul in care observatiile trecute (datele istorice) sunt ponderate;

3

este o variabila aleatoare uniform distribuita cu valori in intervalul [0,1];

4

nu influenteaza acuratetea prognozei;

5

se poate obtine prin tehnica optimizarii (prin programare liniara cu variabile 0 si 1”.

ANS:  2

            59)     Selectati afirmatia falsa: 'In metoda ajustarii exponentiale a lui Brown (cu un singur factor de nivelare,  ):

1

formula  se recomanda in cazul seriilor de date cu caracter  stationar si pentru care nu se inregistreaza un trend liniar si/sau variatii sezoniere'.

2

pentru determinarea lui  se apeleaza la tehnici de simulare'.

3

pentru seriile de date ce inregistreaza fluctuatii mari se recomanda valori mici ale lui '.

4

calitatea ajustarii se apreciaza prin calculul erorilor de ajustare'.

5

se pot estima valorile indicilor de sezonalitate'.

ANS:  5

            60)     Pentru a aprecia acuratetei metodei de ajustare exponentiala se poate folosi:

1

testul de admisibilitate, in anumite limite, a valorilor ajustate;

2

un criteriu de optim;

3

media erorilor patratice sau

4

coeficientul de corelatie sau de determinare;

5

coeficientul de variatie.

ANS:  3

            61)     Indicati raspunsul corect pe baza datelor si rezultatelor din tabelul 5.

Pe baza datelor referitoare la evolutia cursului de schimb leu-dolar (date reale pentru Romania ian 2003- feb 2004 - medii lunare) si folosind metoda ajustarii exponentiale simple (SES din WINQSB/ modulul Forecasting), s-au obtinut urmatoarele rezultate – tabelul 5.

Actual Data

Forecast by SES

Forecast by SES

Ian 03

33448

Feb 03

32883,95

33448

33448

Mar 03

33134,5

33391,59

32940,36

Apr 03

33702,67

33365,88

33115,09

Mai 03

32501,71

33399,56

33643,91

Iun 03

32616,43

33309,78

32615,93

Iul 03

32667,43

33240,44

32616,38

Aug 03

33359,14

33183,14

32662,32

Sep 03

33799,32

33200,74

33289,46

Oct 03

33157,17

33260,6

33748,33

Noi 03

34108,8

33250,26

33216,29

Dec 03

33012,55

33336,11

34019,55

Ian 04

32571,9

33303,76

33113,25

Feb 04

32072,5

33230,57

32626,04

33114,76

32127,85

CFE

-3332,365

-1466,828

MAD

559,3989

563,9823

MSE

402414,5

424108,3

MAPE

1,69986

1,703991

Trk.Signal

-5,957047

-2,600841

Alpha=0,1

Alpha=0,9

Cea mai “corecta” previziune a cursului de schimb ROL/USD pentru luna martie 2004 este:

1

32072,5 ROL/USD;

2

33230,57 ROL/USD;

3

32626,04 ROL/USD;

4

33114,76 ROL/USD;

5



32127,85 ROL/USD.

ANS:  4

            62)     Indicati raspunsul corect pe baza datelor si rezultatelor din tabelul 5.

Pe baza datelor referitoare la evolutia cursului de schimb leu-dolar (date reale pentru Romania ian 2003- feb 2004 - medii lunare) si folosind metoda ajustarii exponentiale simple (SES din WINQSB/ modulul Forecasting), s-au obtinut urmatoarele rezultate – tabelul 5.

Actual Data

Forecast by SES

Forecast by SES

Ian 03

33448

Feb 03

32883,95

33448

33448

Mar 03

33134,5

33391,59

32940,36

Apr 03

33702,67

33365,88

33115,09

Mai 03

32501,71

33399,56

33643,91

Iun 03

32616,43

33309,78

32615,93

Iul 03

32667,43

33240,44

32616,38

Aug 03

33359,14

33183,14

32662,32

Sep 03

33799,32

33200,74

33289,46

Oct 03

33157,17

33260,6

33748,33

Noi 03

34108,8

33250,26

33216,29

Dec 03

33012,55

33336,11

34019,55

Ian 04

32571,9

33303,76

33113,25

Feb 04

32072,5

33230,57

32626,04

33114,76

32127,85

CFE

-3332,365

-1466,828

MAD

559,3989

563,9823

MSE

402414,5

424108,3

MAPE

1,69986

1,703991

Trk.Signal

-5,957047

-2,600841

Alpha=0,1

Alpha=0,9

Eroarea medie patratica (MSE) in cazul celei mai “corecte” previziuni a cursului de schimb mediu zilnic ROL/USD este:

1

424108,3;

2

mai mare decat 424108,3;

3

402414,5;

4

mai mica decat 402414,5;

5

cuprinsa in intervalul [402414,5; 424108,3].

ANS:  3

            63)     Indicati raspunsul corect pe baza datelor si rezultatelor din tabelul 5.

Pe baza datelor referitoare la evolutia cursului de schimb leu-dolar (date reale pentru Romania ian 2003- feb 2004 - medii lunare) si folosind metoda ajustarii exponentiale simple (SES din WINQSB/ modulul Forecasting), s-au obtinut urmatoarele rezultate – tabelul 5.

Actual Data

Forecast by SES

Forecast by SES

Ian 03

33448

Feb 03

32883,95

33448

33448

Mar 03

33134,5

33391,59

32940,36

Apr 03

33702,67

33365,88

33115,09

Mai 03

32501,71

33399,56

33643,91

Iun 03

32616,43

33309,78

32615,93

Iul 03

32667,43

33240,44

32616,38

Aug 03

33359,14

33183,14

32662,32

Sep 03

33799,32

33200,74

33289,46

Oct 03

33157,17

33260,6

33748,33

Noi 03

34108,8

33250,26

33216,29

Dec 03

33012,55

33336,11

34019,55

Ian 04

32571,9

33303,76

33113,25

Feb 04

32072,5

33230,57

32626,04

33114,76

32127,85

CFE

-3332,365

-1466,828

MAD

559,3989

563,9823

MSE

402414,5

424108,3

MAPE

1,69986

1,703991

Trk.Signal

-5,957047

-2,600841

Alpha=0,1

Alpha=0,9

Pentru o aplicare riguroasa a metodei nivelarii exponentiale simple, in previziunea unui fenomen, semnalul de urmarire (Trk. Signal – eng.) trebuie sa ia valori:

1

TS > 5;

2

TS < -5;

3

; 

4

TS = 10;

5

.

ANS:  5

            64)     Indicati raspunsul corect pe baza datelor si rezultatelor din tabelul 5.

Pe baza datelor referitoare la evolutia cursului de schimb leu-dolar (date reale pentru Romania ian 2003- feb 2004 - medii lunare) si folosind metoda ajustarii exponentiale simple (SES din WINQSB/ modulul Forecasting), s-au obtinut urmatoarele rezultate – tabelul 5.

Actual Data

Forecast by SES

Forecast by SES

Ian 03

33448

Feb 03

32883,95

33448

33448

Mar 03

33134,5

33391,59

32940,36

Apr 03

33702,67

33365,88

33115,09

Mai 03

32501,71

33399,56

33643,91

Iun 03

32616,43

33309,78

32615,93

Iul 03

32667,43

33240,44

32616,38

Aug 03

33359,14

33183,14

32662,32

Sep 03

33799,32

33200,74

33289,46

Oct 03

33157,17

33260,6

33748,33

Noi 03

34108,8

33250,26

33216,29

Dec 03

33012,55

33336,11

34019,55

Ian 04

32571,9

33303,76

33113,25

Feb 04

32072,5

33230,57

32626,04

33114,76

32127,85

CFE

-3332,365

-1466,828

MAD

559,3989

563,9823

MSE

402414,5

424108,3

MAPE

1,69986

1,703991

Trk.Signal

-5,957047

-2,600841

Alpha=0,1

Alpha=0,9

In cazul previziunii cu cea mai mica eroare medie patratica (MSE), constanta de nivelare ? propusa ca optima este:  

1

0,1;

2

0,3;

3

1;

4

0,9;

5

0,5.

ANS:  1

            65)     In general, determinarea valorii optime a constantei de nivelare se poate face in cazul aplicatiilor economico - sociale dupa criteriul de minimizare a:

1

erorii de tip MAD;

2

a erorii de tip MSE;

3

a erorii de tip CFE;

4

a semnalului de urmarire;

5

a erorii de tip MAPE.

ANS:  2

            66)     Atunci cand gradul ridicat de precizie a datelor folosite se asociaza unui  grad mediu de completitudine se recomanda utilizarea:

1

analogiilor;

2

modelelor deterministe;

3

abordarii stochastice;

4

multimilor vagi (fuzzy);

5

informatiilor nerelevante.

ANS:  4

            67)     Una din premisele utilizarii lanturilor Markov pentru modelarea evolutiei ponderii pe piata a unor produse concurentiale este urmatoarea:

1

numar infinit de marci;

2

numar finit si constant de marci;

3

probabilitatile de trecere de la o marca la alta variaza in timp.

4

clientul alege mai multe marci simultan;

5

alegerea unei marci de catre un client la un moment dat nu depinde de marca aleasa in perioada imediat precedenta.

ANS:  2

            68)     Selectati afirmatia falsa despre un lant Markov:

1

matricea probabilitatilor de tranzitie poate fi constanta in timp sau variabila de la o etapa la alta;

2

suma elementelor de pe fiecare coloana din matricea probabilitatilor de tranzitie este 1;

3

pe diagonala principala se regasesc informatii despre mentinerea sistemului in aceeasi stare de la o etapa la alta;

4

matricea probabilitatilor de tranzitie poate fi inlocuita cu o diagrama de trecere sau cu un graf;

5

orice lant Markov este definit complet prin matricea sa de tranzitie (P) si probabilitatile initiale (sub forma unui vector linie).

ANS:  2

            69)     Unele din premisele utilizarii lanturilor Markov pentru modelarea evolutiei pe piata a unor produse concurentiale sunt urmatoarele:

A.  pe piata exista un numar finit si constant de produse concurente;

B.  in matricea probabilitatilor, suma pe coloana este 1;

C.  probabilitatile de a cumpara o marca se estimeaza prin sondaj statistic;

D.  o probabilitate pij arata ponderea clientilor care cumpara marca j, dupa ce anterior a cumparat marca i;

E.   suma coeficientilor de fidelitate este 1;

F.   probabilitatile trecerii de la o marca la alta sunt variabile pe o anumita perioada de timp.

Indicati combinatia corecta:

1

A+C+D

2

B+C+D

3

A+C+F

4

C+D+E

5

A+E+F

ANS:  1

            70)     Produsul AA1 al unei societati comerciale este in concurenta pe piata cu produsele AA2 si AA3 realizate de firme concurente. Cu ajutorul unor sondaje de marketing, efectuate de firma  in urma campaniei de publicitate a firmei concurente AA3 din luna martie, s-au obtinut datele necesare pentru determinarea ponderilor pe piata ale celor trei produse concurentiale in perioada aprilie - iunie. Evolutia ponderilor pe piata incepand din luna martie a fost determinata cu produsul informatic WINQSB/ Mkp:

Tabelul 6. Date initiale

 From To

AA1

AA2

AA3

AA1

0.6

0.2

0.2

AA2

0.1

0.7

0.2

AA3

0.1

0.1

0.8

Initial Prob.

0.55

0.25

0.20

                        

Tabelul 7. Time Parametric Analysis for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

Time Period

Probability of State AA1

Probability of State AA2

Probability of State AA3

1

0.3750

0.3050

0.3200

2

0.2875

0.3205

0.3920

3

0.2438

0.3211

0.4352

Tabelul 8. Steady State for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

State Name

State Probability

Recurrence Time

CS1

0.2000

5

CR2

0.3000

3.3333

CR3

0.5000

2.0000

Ponderea pe piata a produsului AA1 in luna martie este:

1

0,375;

2

0,2875;

3

0,2438

4

0,2;

5

 0,55

ANS:  5

            71)     Produsul AA1 al unei societati comerciale este in concurenta pe piata cu produsele AA2 si AA3 realizate de firme concurente. Cu ajutorul unor sondaje de marketing, efectuate de firma  in urma campaniei de publicitate a firmei concurente AA3 din luna martie, s-au obtinut datele necesare pentru determinarea ponderilor pe piata ale celor trei produse concurentiale in perioada aprilie - iunie. Evolutia ponderilor pe piata incepand din luna martie a fost determinata cu produsul informatic WINQSB/ Mkp:

Tabelul 6. Date initiale

 From To

AA1

AA2

AA3

AA1

0.6

0.2

0.2

AA2

0.1

0.7

0.2

AA3

0.1

0.1

0.8

Initial Prob.

0.55

0.25

0.20

                        

Tabelul 7. Time Parametric Analysis for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

Time Period

Probability of State AA1

Probability of State AA2

Probability of State AA3

1

0.3750

0.3050

0.3200

2

0.2875

0.3205

0.3920

3

0.2438

0.3211

0.4352

Tabelul 8. Steady State for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

State Name

State Probability

Recurrence Time

CS1

0.2000

5

CR2

0.3000

3.3333

CR3

0.5000

2.0000

Coeficientul de fidelitate de la o luna la urmatoarea luna pentru produsul AA2 este:

1

0,7;

2

0,53;

3

0,433;

4

0,1;

5

0,2.

ANS:  1

            72)     Produsul AA1 al unei societati comerciale este in concurenta pe piata cu produsele AA2 si AA3 realizate de firme concurente. Cu ajutorul unor sondaje de marketing, efectuate de firma  in urma campaniei de publicitate a firmei concurente AA3 din luna martie, s-au obtinut datele necesare pentru determinarea ponderilor pe piata ale celor trei produse concurentiale in perioada aprilie - iunie. Evolutia ponderilor pe piata incepand din luna martie a fost determinata cu produsul informatic WINQSB/ Mkp:

Tabelul 6. Date initiale

 From To

AA1

AA2

AA3

AA1

0.6

0.2

0.2

AA2

0.1

0.7

0.2

AA3

0.1

0.1

0.8

Initial Prob.

0.55

0.25

0.20

                        

Tabelul 7. Time Parametric Analysis for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

Time Period

Probability of State AA1

Probability of State AA2

Probability of State AA3

1

0.3750

0.3050

0.3200

2

0.2875

0.3205

0.3920

3

0.2438

0.3211

0.4352

Tabelul 8. Steady State for 'Evolutia pe piata a unor produse concurentiale'

State Name

State Probability

Recurrence Time

CS1

0.2000

5

CR2

0.3000

3.3333

CR3

0.5000