оценка прогноза

научно-техническое комплексное прогнозирование
Выявление и предварительная оценка тенденций развития науки и техники, предвидение крупных научных открытий и технических решений, способных произвести качественные изменения в общем научно-техническом и производственном потенциале страны, в социальных отношениях и мировой политике. Прогноз, как правило, должен дать сведения, во-первых, о возможном распространении уже известных и используемых научно-технических новшеств, во-вторых, о возможностях внедрения тех достижений науки, лабораторная разработка которых уже завершена, и, в-третьих, определить фундаментальные направления развития науки, практические результаты которых на данном этапе полностью или почти полностью не определены. В двух первых случаях прогноз должен дать оценки отдельных направлений научно-технического прогресса, основанные на сопоставлении затрат с экономическим эффектом (принцип «затраты-эффект«). Должна быть также дана оценка социально-экономических и экологических последствий прогнозируемых научно-технических решений.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• technological forecasting

прогнозирование научно-технического прогресса
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• technological forecasting

технологическое прогнозирование
Вид прогнозирования науки и техники, ориентированный на создание динамической картины «перемещения» технологии, под которым понимается процесс ее развития (от уровня изобретения, открытия до уровня инженерной разработки) и ее «распространения«, т.е. практического применения, коммерческой реализации. Обычный прогноз развития науки и техники показывает, опираясь на анализ современного состояния и тенденций развития, какие ресурсы могут быть в принципе освоены, технологический же прогноз показывает, когда использование этих ресурсов может быть не только освоено производством, но и будет экономически эффективно. Технологический прогноз обычно соединяет в себе элементы поискового прогноза и нормативного прогноза.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• technological forecasting

недостоверность
неопределенность (о точности измерений)
погрешность
неточность
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• неопределенность (о точности измерений)
• погрешность
• неточность

EN

• uncertainty

ненадёжность
(напр. сведений, результатов испытаний)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• uncertainty
• inaccuracy
• unreliability

неопределенность
—
[ http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=4925]

Тематики

• защита информации

EN

• uncertainty

неопределенность в системе
Ситуация, когда полностью или частично отсутствует информация о возможных состояниях системы и внешней среды. Иначе говоря, когда в системе возможны те или иные непредсказуемые события (вероятностные характеристики которых неизвестны). Это неизбежный спутник больших (сложных) систем; чем сложнее система, тем большее значение приобретает фактор неопределенности в ее поведении (развитии). Например, в экономическом прогнозировании принято различать истинную (многовариантность развития и невозможность однозначного выбора эффективных вариантов) и «информационную» Н., возникающую из-за неполноты и неточности информации об исследуемых процессах. Неопределенность информации имеет широкий диапазон: от полного неведения о прогнозируемом будущем до возможности более или менее точно определить верхние и нижние пределы значений случайных величин и даже предсказать интервалы наиболее вероятных их значений (см. Диапазон осуществимости прогноза). В экономической системе роль фактора неопределенности быстро возрастает. Н. — фундаментальное понятие кибернетики. Мера Н. называется энтропией. В исследовании операций, в частности — в теории решений, теории игр, принято различать три типа неопределенности: а) «Н. природы» (т.е. внешней среды по отношению к рассматриваемой системе): б) Н. целей; в) Н. действий противника (в случае конфликтных ситуаций, конкуренции и т.п.). См. Зона неопределенности, Неопределенные задачи, Неполнота информации, см. также Вероятностная система, Риск, Статистический (или вероятностный) подход к изучению экономики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• uncertainty

неопределённость
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• uncertainty

3.2 неопределенность (uncertainty): Оценка, приписанная результату измерений, которая характеризует диапазон значений, внутри которого, как можно ожидать, лежит истинное значение.

Примечание - В общем случае неопределенность измерений включает многие составляющие. Некоторые из них могут быть оценены на основе статистического распределения результатов ряда измерений и охарактеризованы экспериментальным стандартным отклонением (среднеквадратическим отклонением - СКО). Оценки других составляющих могут основываться только на опыте или другой информации.

Источник: ГОСТ 31371.2-2008: Газ природный. Определение состава методом газовой хроматографии с оценкой неопределенности. Часть 2. Характеристики измерительной системы и статистические оценки данных оригинал документа

3.20 неопределенность (uncertainty): Параметр, связанный с результатом измерения и характеризующий дисперсию (разброс) значений, которые могут быть обоснованно приписаны измеряемой величине.

[VIM:1993, 3.9]

Примечание - Неопределенность результата измерения может быть описана с помощью (суммарной) стандартной неопределенности или с помощью расширенной неопределенности с установленной доверительной вероятностью.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11222-2006: Качество воздуха. Оценка неопределенности измерений характеристик качества воздуха, полученных усреднением по времени оригинал документа

2.37 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-1-2007: Газы парниковые. Часть 1. Требования и руководство по количественному определению и отчетности о выбросах и удалении парниковых газов на уровне организации оригинал документа

2.30 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-2-2007: Газы парниковые. Часть 2. Требования и руководство по количественной оценке, мониторингу и составлению отчетной документации на проекты сокращения выбросов парниковых газов или увеличения их удаления на уровне проекта оригинал документа

2.38 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-3-2007: Газы парниковые. Часть 3. Требования и руководство по валидации и верификации утверждений, касающихся парниковых газов оригинал документа

3.7 неопределенность (uncertainty): Оценка, приписанная результату измерения, которая характеризует диапазон значений, внутри которого, как можно ожидать, лежит истинное значение.

Примечание - В общем случае неопределенность измерений включает много составляющих. Некоторые из них могут быть оценены из статистического распределения результатов ряда измерений и охарактеризованы стандартным отклонением (среднеквадратическим отклонением - СКО). Оценки других составляющих могут основываться только на предыдущем опыте или другой информации.

Источник: ГОСТ 31371.1-2008: Газ природный. Определение состава методом газовой хроматографии с оценкой неопределенности. Часть 1. Руководство по проведению анализа оригинал документа

3.29 неопределенность (uncertainty): Количественная характеристика ошибки (случайной и/или систематической), соответствующей результатам наблюдений, значениям переменных, параметров, математических выражений или неизвестных величин.

Примечание - См. «распространение неопределенности».

Источник: ГОСТ Р 51901.10-2009: Менеджмент риска. Процедуры управления пожарным риском на предприятии оригинал документа

двухстадийная модель дисконтирования денежного потока
В теории оценки бизнеса — основная модель метода дисконтирования денежного потока (ДДП), содержит следующие два последовательных этапа, подразделяющих прогнозный денежный поток на два разряда: 1) промежуточные денежные потоки (для конечного эксплицитного периода, завершаемого в году f). Хотя точное прогнозирование будущего всегда оказывается затруднительным, все же аналитики способны порой разрабатывать для многих компаний вполне разумные прогнозы краткосрочных финансовых результатов (при условии постоянного темпа роста). Соответственно, первый компонент модели отражает приведенную стоимость промежуточных (обычно — погодовых) денежных потоков (Present Value of Interim Cash Flows, PVICF); 2) терминальная стоимость (стоимость всех остающихся денежных потоков после года f).После дискретного прогнозного периода двухстадийная модель DCF вновь преобразуется в модель Гордона (см. Формула Гордона), поскольку точность дискретного финансового прогноза уменьшается, причем нарушение условия о постоянном темпе роста становится менее существенным. После дисконтирования с конца года f возникает текущая оценка терминальной стоимости (приведенная терминальная стоимость, PVTV). Сумма двух слагаемых PVICF + PVTV и составляет искомую стоимость оцениваемого объекта.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• two-stage DCF model

объективно обусловленные (оптимальные) оценки
О.О. оценки
Одно из основных понятий линейного программирования, введенное Л.В.Канторовичем. Это оценки продуктов, ресурсов, работ, вытекающие из условий решаемой оптимизационной задачи. Их называют также двойственными оценками, разрешающими множителями, множителями Лагранжа и целым рядом других терминов. Будучи элементами двойственной задачи линейного программирования, они показывают, насколько изменится значение критерия оптимальности в соответствующей прямой задаче при приращении данного ресурса на единицу (т.е. имеют предельный характер)[1]. Оценки выступают, следовательно, как мера дефицитности ресурсов и продукции, как мера влияния ограничений на функционал; их можно использовать далее как инструмент определения эффективности отдельных технологических способов с позиций общего оптимума и, наконец, как инструмент балансирования суммарных затрат и результатов. Так как о.о. оценки показывают, насколько возрастает (или уменьшается) функционал (критерий оптимальности) экономико-математической задачи линейного программирования при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурса на единицу — и при использовании ее наилучшим образом, — то они могут показать, к каким экономическим последствиям приведет производство дополнительной единицы ресурса. Если производство единицы ресурса, оцененного таким образом, увеличит функционал меньше чем на эту величину, то такой ресурс не надо производить, т.е. не надо включать в план. В противном случае этот ресурс целесообразно включать в план, поскольку общий результат увеличится. О.о.оценки являются также показателями взаимозаменяемости ресурсов относительно заданного критерия, т.е. характеризуют эффективность замены малого количества (единицы) одного ресурса другим в рамках решения экономико-математической задачи. Таким образом, система о.о. оценок может характеризовать экономическую структуру плана, роль отдельных факторов в формировании оптимума. О.о. оценки применяются в оптимизационных расчетах: при решении задач размещения производства, наиболее рационального прикрепления поставщиков к потребителям, оптимального раскроя материалов и многих других. В перспективном планировании эти оценки могут использоваться в качестве ориентировочных цен, характеризующих будущие соотношения ресурсов и потребностей общества. (Эта их роль хорошо отражена в термине, принятом в западной литературе, — «теневые цены«). При этом учитываются следующие закономерности. С течением времени о.о. оценки имеют тенденцию к снижению. При развитии народного хозяйства по оптимальной траектории оптимальная оценка стремится к так называемой нормальной оценке, которая складывается из прямых затрат и затрат обратной связи, возникающих вследствие ограниченности капитальных вложений. Эти закономерности объясняются тем, что на долговременном отрезке развития дефицитность воспроизводимых ресурсов будет выравниваться в результате соответствующего распределения капитальных вложений. Оптимальные оцен­ки, таким образом, определяются всей совокупностью условий общественного производства и потребления, учитываемых при составлении плана (прогноза). На основе о.о. оценок были выработаны многообразные методы экономико-математического анализа хозяйственных процессов. Ставился вопрос об их использовании и в ценообразовании (подробнее см. Оптимальное ценоообразование). [1] См. примечание к статье «Предельная доходность»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• О.О. оценки

EN

• objectively determined valuations

параметр
Величина, характеризующая основные существенные особенности процессов или объектов
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

параметр
-
[Лугинский Я. Н. и др. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике. 2-е издание - М.: РУССО, 1995 - 616 с.]

Тематики

• автоматизация, основные понятия

EN

• data point
• factor
• parameter
• setting
• параметр

DE

• Kenngröße
• Kennzahl
• Parameter

FR

• paramètre

параметр модели
Относительно постоянный показатель, характеризующий моделируемую систему (элемент системы) или процесс. Параметры указывают, чем данная система (процесс) отлична от других. Поэтому, строго говоря, они могут быть не только количественными (т.е. показателями), но и качественными (например, некоторыми свойствами объекта, его названием и т.п.). В научной литературе распространено следующее определение: основные параметры системы — это такие ее характеристики, которые изменяются лишь тогда, когда меняется сама система, т.е. для данной системы — это константы. Однако оно не вполне точно. На самом деле параметры модели могут быть переменными величинами, изменяющимися относительно медленно; для упрощения расчетов они принимаются на какой-то не очень длительный период за постоянные. Иногда приходится включать в модель коэффициенты изменения параметров за изучаемый срок. Это усложняет расчеты по модели, зато дает более точные результаты. Термин «экономические параметры» употребляется и в более конкретном смысле как обозначение измеримых величин, которые характеризуют структуру народного хозяйства, его состояние, уровень экономического развития и сам процесс развития. В этом смысле экономическими параметрами можно назвать, например, уровень и темп роста национального дохода, соотношение темпов роста промышленности и сельского хозяйства, численность населения и т.д. Параметры составляют каркас каждой экономико-математической модели. Их выявляют путем статистического изучения экономической действительности. (См. Оценка параметров модели). Например, если изучается расход различных видов материалов в процессе производства, то параметрами будут нормы расхода, устанавливаемые на основе расчетов (технически обоснованные нормы) или же на основе изучения прошлого опыта (опытно-статистические нормы). Соответствующие величины (параметры) можно включить в модель для прогноза или плана производства на будущее. Параметры экономико-математических моделей подразделяются на два вида: а) описывающие поведение системы и б) управляющие, среди которых особенно важны инструментальные, и на три группы: а) параметры среды; б) параметры управляющих воздействий; в) параметры внутреннего состояния системы. С точки зрения экономической природы модели особое значение имеют технологические параметры (например, параметры производственной функции) и поведенческие параметры (характеризующие, например, реакцию работника на стимулирующее воздействие). Ряд авторов относит к П.м. неуправляемые переменные. И вообще, в литературе термины «П.м.» и «переменная модели» часто употребляются в приложении к одним и тем же величинам. Это зависит от постановки задачи, однако, нередко и от нечеткости разграничения самих этих понятий.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• parameter

параметр объекта
Величина, характеризующая свойство объекта, значения которой определяются по количественной шкале.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления.
 Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• автоматизация, основные понятия

EN

• parameter

рабочий параметр
эксплуатационный параметр
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

Синонимы

• эксплуатационный параметр

EN

• operating parameter
• operationa
• parameter
• performance parameter

характеристика
Отличительное свойство.
Примечания
1. Характеристика может быть присущей или присвоенной.
2. Характеристика может быть качественной или количественной.
3. Существуют различные классы характеристик, такие как:
- физические (например, механические, электрические, химические или биологические характеристики);
- органолептические (например, связанные с запахом, осязанием, вкусом, зрением, слухом);
- этические (например, вежливость, честность, правдивость);
- временные(например, пунктуальность, безотказность, доступность);
- эргономические(например, физиологические характеристики или связанные с безопасностью человека);
- функциональные(например, максимальная скорость самолета).
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

характеристика
-
[IEV number 151-15-34]

EN

characteristic
relationship between two or more variable quantities describing the performance of a device under given conditions
[IEV number 151-15-34]

FR

(fonction) caractéristique, f
relation entre deux ou plusieurs variables décrivant le fonctionnement d'un dispositif dans des conditions spécifiées
[IEV number 151-15-34]

Тематики

• системы менеджмента качества
• электротехника, основные понятия

EN

• ability
• attribute
• behavior
• behaviour
• categorization
• character
• characteristic
• characteristic curve
• curve
• description
• feature
• letter of reference
• parameter
• pattern
• performance
• property
• qualification
• quality
• rating
• record
• response
• signature
• state
• testimonial

DE

• Charakteristik

FR

• (fonction) caractéristique, f

4.59 параметр (parameter): Переменная, чьи имя и тип значений указаны.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model