получим

  • нам потребуется, время прежде чем мы получим достаточно...

  • пока не будет информации, мы не получим ответа...

 

будущая стоимость единичной инвестиции
Стоимость первоначального платежа (инвестиции капитала) через определенный период при ожидаемой доходности вложенного капитала.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

будущая стоимость единичной инвестиции
Стоимость первоначального платежа (инвестиции капитала) через определенный период при ожидаемой доходности вложенного капитала. Исчисляется по формуле: Будущая стоимость = текущая стоимость ? (1+r)n, где r это процентная ставка за период, выраженная десятичной дробью (т.е. 5 % составляют 0,05) и n означает число периодов. Таким образом, в данном примере, если инвестировано 100 руб. на три года по 10 % годовых, мы получим: Будущая стоимость = 100 руб.. ? (1,1)3 = 133, 10.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• future value of investment unit

 

валовой внутренний продукт
Показатель, выражающий стоимость всех конечных продуктов, товаров и услуг в течение определенного периода (квартал) за вычетом стоимости их промежуточного потребления. ВВП - это основной макроэкономический показатель результатов экономической деятельности страны, используемый в системе национальных счетов и исчисляемый органами государственной статистики. В РФ рассчитывается ВВП в текущих ценах - номинальный ВВП, и ВВП в ценах базового года - реальный ВВП. Ср. с Валовый национальный доход.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

валовой внутренний продукт
ВВП
Макроэкономический показатель, выражающий стоимость всех конечных продуктов (товаров и услуг), произведенных в стране в течение определенного периода (гл. обр. — года, но подсчитывается ВВП и поквартально, и помесячно). ВВП — один из сводных показателей системы национальных счетов, получивший с переходом России на эту систему статус основной характеристики национальной экономической деятельности. Исчисляется государственной статистикой РФ в рыночных ценах (в текущих — номинальный, в ценах базового года — реальный ВВП). ВВП может быть рассчитан тремя методами а) производственным, б) методом использования и в) методом формирования ВВП по источникам доходов. При расчете первым из этих методов ВВП вычисляется как разность между выпуском товаров и услуг в целом по стране (валовым выпуском) и промежуточным потреблением. Или же как сумма добавленных стоимостей, создаваемых в отраслях экономики. Причем объемы добавленных стоимостей по отраслям рассчитываются в основных ценах (основная цена — цена, получаемая производителем за единицу товара или услугу, исключая любые налоги на продукты и на импорт, но с учетом субсидий на продукты и на импорт). Добавив чистые (за вычетом субсидий) налоги на продукты и на импорт, получим ВВП в рыночных ценах. При расчете вторым методом ВВП получают путем сложения расходов всех экономических секторов на конечное потребление и валовое накопление, а также чистого экспорта. При этом расходы на конечное потребление подразделяются на расходы домохозяйств, государственных учреждений (организаций бюджетной сферы) и некоммерческих организаций (НКО), обслуживающих домохозяйства. В расходах на конечное потребление выделяются расходы на товары, индивидуальные и коллективные услуги. Валовое накопление складывается из валового накопления основного капитала и изменения запасов материальных оборотных средств. Метод формирования ВВП по источникам доходов не является самостоятельным, поскольку в соответствии с принятой методологией не все показатели доходов подсчитываются путем прямого счета, часть из них исчисляется балансовым методом. В расчетах отражаются первичные доходы, получаемые единицами, непосредственно участвующими в производстве, а также органами государственного управления (организациями бюджетной сферы),обслуживающими домохозяйства. Метод формирования ВВП по источникам доходов используется Госкомстатом России только для анализа стоимостной структуры ВВП, а не для определения его номинального объема или динамики. Оценка ведется по ценам, фактически используемым в операциях, причем в средних ценах рассматриваемого периода. Реальный ВВП в сопоставимых ценах рассчитывается ежегодно методом дефлирования (см. Дефлятор) в ценах предыдущего года — такая частая смена базового года связана с необходимостью учета быстрых структурных изменений в экономике страны, происходящих в период рыночных реформ. По мере поступления более надежных данных и новых источников информации текущие статистические оценки ВВП пересматриваются. Внутри года даются квартальные и месячные оценки ВВП. Данные о ВВП регулярно публикуются Госкомстатом России в изданиях этого ведомства. Показатель ВВП связан с другими макроэкономическими показателями. Вычитанием из ВВП объема потребления основного капитала (см. Основные фонды) получают чистый внутренний продукт (ЧВП). Добавляя к ВВП полученные из «остального мира» оплату труда, доходы от собственности и предпринимательский доход, а также вычитая соответствующие потоки, выплаченные «остальному миру», получают валовой национальный продукт (ВНП).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• ВВП

EN

• gdp
• gross domestic product

 

валовой продукт страны
валовой национальный продукт
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• валовой национальный продукт

EN

• gross domestic product
• GDP

 

графический примитив
Элементарные объекты программ рисования (отдельные окружности, линии, прямоугольники, кривые и т.д.), из которых складывается изображение.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• drawing entity
• GDP
• graphics draw primitive
• graphics primitive

 

валовой внутренний продукт
Показатель, выражающий стоимость всех конечных продуктов, товаров и услуг в течение определенного периода (квартал) за вычетом стоимости их промежуточного потребления. ВВП - это основной макроэкономический показатель результатов экономической деятельности страны, используемый в системе национальных счетов и исчисляемый органами государственной статистики. В РФ рассчитывается ВВП в текущих ценах - номинальный ВВП, и ВВП в ценах базового года - реальный ВВП. Ср. с Валовый национальный доход.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

валовой внутренний продукт
ВВП
Макроэкономический показатель, выражающий стоимость всех конечных продуктов (товаров и услуг), произведенных в стране в течение определенного периода (гл. обр. — года, но подсчитывается ВВП и поквартально, и помесячно). ВВП — один из сводных показателей системы национальных счетов, получивший с переходом России на эту систему статус основной характеристики национальной экономической деятельности. Исчисляется государственной статистикой РФ в рыночных ценах (в текущих — номинальный, в ценах базового года — реальный ВВП). ВВП может быть рассчитан тремя методами а) производственным, б) методом использования и в) методом формирования ВВП по источникам доходов. При расчете первым из этих методов ВВП вычисляется как разность между выпуском товаров и услуг в целом по стране (валовым выпуском) и промежуточным потреблением. Или же как сумма добавленных стоимостей, создаваемых в отраслях экономики. Причем объемы добавленных стоимостей по отраслям рассчитываются в основных ценах (основная цена — цена, получаемая производителем за единицу товара или услугу, исключая любые налоги на продукты и на импорт, но с учетом субсидий на продукты и на импорт). Добавив чистые (за вычетом субсидий) налоги на продукты и на импорт, получим ВВП в рыночных ценах. При расчете вторым методом ВВП получают путем сложения расходов всех экономических секторов на конечное потребление и валовое накопление, а также чистого экспорта. При этом расходы на конечное потребление подразделяются на расходы домохозяйств, государственных учреждений (организаций бюджетной сферы) и некоммерческих организаций (НКО), обслуживающих домохозяйства. В расходах на конечное потребление выделяются расходы на товары, индивидуальные и коллективные услуги. Валовое накопление складывается из валового накопления основного капитала и изменения запасов материальных оборотных средств. Метод формирования ВВП по источникам доходов не является самостоятельным, поскольку в соответствии с принятой методологией не все показатели доходов подсчитываются путем прямого счета, часть из них исчисляется балансовым методом. В расчетах отражаются первичные доходы, получаемые единицами, непосредственно участвующими в производстве, а также органами государственного управления (организациями бюджетной сферы),обслуживающими домохозяйства. Метод формирования ВВП по источникам доходов используется Госкомстатом России только для анализа стоимостной структуры ВВП, а не для определения его номинального объема или динамики. Оценка ведется по ценам, фактически используемым в операциях, причем в средних ценах рассматриваемого периода. Реальный ВВП в сопоставимых ценах рассчитывается ежегодно методом дефлирования (см. Дефлятор) в ценах предыдущего года — такая частая смена базового года связана с необходимостью учета быстрых структурных изменений в экономике страны, происходящих в период рыночных реформ. По мере поступления более надежных данных и новых источников информации текущие статистические оценки ВВП пересматриваются. Внутри года даются квартальные и месячные оценки ВВП. Данные о ВВП регулярно публикуются Госкомстатом России в изданиях этого ведомства. Показатель ВВП связан с другими макроэкономическими показателями. Вычитанием из ВВП объема потребления основного капитала (см. Основные фонды) получают чистый внутренний продукт (ЧВП). Добавляя к ВВП полученные из «остального мира» оплату труда, доходы от собственности и предпринимательский доход, а также вычитая соответствующие потоки, выплаченные «остальному миру», получают валовой национальный продукт (ВНП).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• ВВП

EN

• gdp
• gross domestic product

 

валовой продукт страны
валовой национальный продукт
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• валовой национальный продукт

EN

• gross domestic product
• GDP

 

валовый внутренний продукт
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

EN

gross domestic product
The total output of goods and services produced by a national economy in a given period, usually a year, valued at market prices. It is gross, since no allowance is made, for the value of replacement capital goods. (Source: GOOD)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды

EN

• gross domestic product

DE

• Bruttoinlandsprodukt

FR

• produit intérieur brut

 

График «пушки-масло»
Ограниченность ресурсов (относительно безграничных потребностей) заставляет всех – общество, фирмы, отдельных производителей – во всех случаях делать выбор: что из многообразия продуктов производить, что – нет. Это принято иллюстрировать кривой (или линией, или границей) производственных возможностей. Например, излюбленный прием экономистов: для наглядности рисовать график, условно называемый графиком «пушки-масло». Если обратить все ресурсы, все возможности общества на производство «пушек» (разумеется, это образ – имеется в виду вообще военное производство), то величину, обозначенную в точке А, оно ни за что превзойти не сможет. Соответственно, в точке Е показан максимум потребительских благ (образно – «масла»), на выпуск которых общество способно в условиях, когда выпуск «пушек» равен нулю. Понятно, что всегда выбирается та или иная комбинация: она изображается точкой Б. В милитаризованной стране (или, скажем, во время войны) она расположится выше и левее, в мирной и миролюбивой – ниже и правее. Соединив все подобные точки, мы и получим кривую производственных возможностей. Ее не случайно называют также границей («эффективной границей»): при неполном использовании ресурсов точка выпуска обязательно находится внутри этой границы, скажем, в точке У. Это означает, что общество способно увеличить либо гражданское, либо военное производство, для чего оно привлечет дополнительные имеющиеся у него в распоряжении ресурсы – например, создаст новые рабочие места и сократит безработицу. А вот точки S (подчеркнем — при данной величине ресурсов) оно ни за что достигнуть не сможет. рис Г.4
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• guns and butter curve

 

закон распределения случайной величины
Аналитическое описание распределения вероятностей случайной величины, полученное на основе теоретических представлений о его свойствах и условиях формирования. Для выявления З.р.с.в., по результатам наблюдения за поведением случайной величины, оцениваются один или несколько числовых параметров. Проверяя статистическую гипотезу о соответствии наблюдаемых данных некоторому закону распределения, исследователь может сделать некоторые заключения о свойствах изучаемого объекта. (См. Статистическая проверка гипотез)
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• probability distribution

 

распределение вероятностей
—
[[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]]

Тематики

• защита информации

EN

• probability distribution

 

распределение вероятностей (в математической статистике)
Ряд чисел, показывающих, как часто встречается то или иное значение случайной величины, или соответствующая таблица, диаграмма или математическая формула, их заменяющая. Различают эмпирические Р.в., получаемые в результате экспериментов и измерений, и теоретические Р.в. (к которым бывает удобно с той или иной точностью приводить эмпирические Р.). Если, например, при обработке результатов наблюдения получены некоторые числовые данные, то можно сгруппировать их, собрав в каждую группу или одинаковые значения, или значения, попадающие в тот или иной интервал. Обозначая через x1, x2, …, xm последовательность данных наблюдений и через n1, n2, …, nm частоты (числа соответствующих им наблюдений), получим эмпирическое статистическое распределение. Случайная величина считается заданной, если известен закон ее распределения, т.е. известно или может быть определено, какова частота ее тех или иных значений в общей их совокупности. Одной из форм его выражения является функция распределения, равная вероятности того, что случайная величина будет меньше произвольно выбранного значения (или равна ему). Исследование эмпирического Р.в. (см. также Выборочные методы) производится с помощью известных из теории вероятностей свойств Р. вероятностей теоретически возможных значений случайной величины, т.е. теоретических Р.в., среди которых особенно широко применяются: нормальное, логарифмически нормальное, биномиальное. При этом используются математико-статистические характеристики Р. в., например, такие, как мода, медиана, квантили, среднее значение, дисперсия. Если число переменных, характеризующих признак, более одного, то статистическое Р.в. становится многомерным. На него также обобщаются все приведенные выше понятия, связанные с одномерным Р.в.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• probability distribution

 

коэффициенты полных затрат (материальных)
В межотраслевом балансе — средние затраты i-го продукта на производство единицы конечного продукта отрасли j по всей цепи сопряженных производств[1]. Таким образом, они складываются из прямых затрат каждой отрасли на данный продукт и косвенных затрат. Иначе говоря, коэффициент полных затрат bij показывает потребность в валовом выпуске продукции отрасли i для производства единицы конечной продукции j-го вида. Каждой клеточке таблицы МОБ соответствует свой коэффициент полных затрат bij. Выписав их столбцами и строками в соответствии с этой таблицей, получим матрицу (таблицу) коэффициентов [bij]. В матричной записи ее принято обозначать одной буквой B. Расчет полных затрат весьма сложен, требует огромной вычислительной работы. Есть два основных способа решения этой задачи: первый — подсчет косвенных затрат и их суммирование с прямыми, второй — непосредственное получение коэффициентов полных затрат из матрицы коэффициентов прямых затрат с помощью операции, называемой обращением матрицы. В последнем случае решение системы уравнений МОБ приводит к матрице (таблице) коэффициентов полных затрат: B = (E — A) -1. Выражение в скобках обозначает здесь разность между единичной матрицей E и матрицей коэффициентов прямых затрат (единичная матрица часто обозначается не буквой E, а буквой I); а -1 — здесь знак обращения матрицы. Во многих случаях полные затраты существенно превышают прямые затраты: степень превышения связана с характером производства того или иного продукта. Кроме того, коэффициенты полных затрат нередко расширяют, по сравнению с коэффициентами прямых затрат, номенклатуру учитываемых ресурсов: например, сырая нефть не употребляется непосредственно при производстве чугуна (коэффициент прямых затрат равен нулю), но в числе полных затрат она отражена (через использование энергии в транспорте). В планировании рассчитываются также коэффициенты (нормативы) полных затрат труда и капитальных вложений, полная фондоемкость производства единицы продукции. Использование системы коэффициентов полных затрат позволяет быстро оценить, какие поправки необходимо внести в материальные ресурсы для обеспечения сбалансированности экономики. Они применяются также при оценке влияния изменений межотраслевых пропорций на эффективность производства. [1] Обозначения см. в статье Межотраслевой баланс (МОБ).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• total in

 

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

 

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

 

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

 

модульный центр обработки данных (ЦОД)
-
[Интент]

Параллельные тексты EN-RU

[ http://loosebolts.wordpress.com/2008/12/02/our-vision-for-generation-4-modular-data-centers-one-way-of-getting-it-just-right/]

[ http://dcnt.ru/?p=9299#more-9299]

Data Centers are a hot topic these days. No matter where you look, this once obscure aspect of infrastructure is getting a lot of attention. For years, there have been cost pressures on IT operations and this, when the need for modern capacity is greater than ever, has thrust data centers into the spotlight. Server and rack density continues to rise, placing DC professionals and businesses in tighter and tougher situations while they struggle to manage their IT environments. And now hyper-scale cloud infrastructure is taking traditional technologies to limits never explored before and focusing the imagination of the IT industry on new possibilities.

В настоящее время центры обработки данных являются широко обсуждаемой темой. Куда ни посмотришь, этот некогда малоизвестный аспект инфраструктуры привлекает все больше внимания. Годами ИТ-отделы испытывали нехватку средств и это выдвинуло ЦОДы в центр внимания, в то время, когда необходимость в современных ЦОДах стала как никогда высокой. Плотность серверов и стоек продолжают расти, все больше усложняя ситуацию для специалистов в области охлаждения и организаций в их попытках управлять своими ИТ-средами. И теперь гипермасштабируемая облачная инфраструктура подвергает традиционные технологии невиданным ранее нагрузкам, и заставляет ИТ-индустрию искать новые возможности.

At Microsoft, we have focused a lot of thought and research around how to best operate and maintain our global infrastructure and we want to share those learnings. While obviously there are some aspects that we keep to ourselves, we have shared how we operate facilities daily, our technologies and methodologies, and, most importantly, how we monitor and manage our facilities. Whether it’s speaking at industry events, inviting customers to our “Microsoft data center conferences” held in our data centers, or through other media like blogging and white papers, we believe sharing best practices is paramount and will drive the industry forward. So in that vein, we have some interesting news to share.

В компании MicroSoft уделяют большое внимание изучению наилучших методов эксплуатации и технического обслуживания своей глобальной инфраструктуры и делятся результатами своих исследований. И хотя мы, конечно, не раскрываем некоторые аспекты своих исследований, мы делимся повседневным опытом эксплуатации дата-центров, своими технологиями и методологиями и, что важнее всего, методами контроля и управления своими объектами. Будь то доклады на отраслевых событиях, приглашение клиентов на наши конференции, которые посвящены центрам обработки данных MicroSoft, и проводятся в этих самых дата-центрах, или использование других средств, например, блоги и спецификации, мы уверены, что обмен передовым опытом имеет первостепенное значение и будет продвигать отрасль вперед.

Today we are sharing our Generation 4 Modular Data Center plan. This is our vision and will be the foundation of our cloud data center infrastructure in the next five years. We believe it is one of the most revolutionary changes to happen to data centers in the last 30 years. Joining me, in writing this blog are Daniel Costello, my director of Data Center Research and Engineering and Christian Belady, principal power and cooling architect. I feel their voices will add significant value to driving understanding around the many benefits included in this new design paradigm.

Сейчас мы хотим поделиться своим планом модульного дата-центра четвертого поколения. Это наше видение и оно будет основанием для инфраструктуры наших облачных дата-центров в ближайшие пять лет. Мы считаем, что это одно из самых революционных изменений в дата-центрах за последние 30 лет. Вместе со мной в написании этого блога участвовали Дэниел Костелло, директор по исследованиям и инжинирингу дата-центров, и Кристиан Белади, главный архитектор систем энергоснабжения и охлаждения. Мне кажется, что их авторитет придаст больше веса большому количеству преимуществ, включенных в эту новую парадигму проектирования.

Our “Gen 4” modular data centers will take the flexibility of containerized servers—like those in our Chicago data center—and apply it across the entire facility. So what do we mean by modular? Think of it like “building blocks”, where the data center will be composed of modular units of prefabricated mechanical, electrical, security components, etc., in addition to containerized servers.

Was there a key driver for the Generation 4 Data Center?

Наши модульные дата-центры “Gen 4” будут гибкими с контейнерами серверов – как серверы в нашем чикагском дата-центре. И гибкость будет применяться ко всему ЦОД. Итак, что мы подразумеваем под модульностью? Мы думаем о ней как о “строительных блоках”, где дата-центр будет состоять из модульных блоков изготовленных в заводских условиях электрических систем и систем охлаждения, а также систем безопасности и т.п., в дополнение к контейнеризованным серверам.
Был ли ключевой стимул для разработки дата-центра четвертого поколения?

If we were to summarize the promise of our Gen 4 design into a single sentence it would be something like this: “A highly modular, scalable, efficient, just-in-time data center capacity program that can be delivered anywhere in the world very quickly and cheaply, while allowing for continued growth as required.” Sounds too good to be true, doesn’t it? Well, keep in mind that these concepts have been in initial development and prototyping for over a year and are based on cumulative knowledge of previous facility generations and the advances we have made since we began our investments in earnest on this new design.

Если бы нам нужно было обобщить достоинства нашего проекта Gen 4 в одном предложении, это выглядело бы следующим образом: “Центр обработки данных с высоким уровнем модульности, расширяемости, и энергетической эффективности, а также возможностью постоянного расширения, в случае необходимости, который можно очень быстро и дешево развертывать в любом месте мира”. Звучит слишком хорошо для того чтобы быть правдой, не так ли? Ну, не забывайте, что эти концепции находились в процессе начальной разработки и создания опытного образца в течение более одного года и основываются на опыте, накопленном в ходе развития предыдущих поколений ЦОД, а также успехах, сделанных нами со времени, когда мы начали вкладывать серьезные средства в этот новый проект.

One of the biggest challenges we’ve had at Microsoft is something Mike likes to call the ‘Goldilock’s Problem’. In a nutshell, the problem can be stated as:

The worst thing we can do in delivering facilities for the business is not have enough capacity online, thus limiting the growth of our products and services.

Одну из самых больших проблем, с которыми приходилось сталкиваться Майкрософт, Майк любит называть ‘Проблемой Лютика’. Вкратце, эту проблему можно выразить следующим образом:

Самое худшее, что может быть при строительстве ЦОД для бизнеса, это не располагать достаточными производственными мощностями, и тем самым ограничивать рост наших продуктов и сервисов.

The second worst thing we can do in delivering facilities for the business is to have too much capacity online.

А вторым самым худшим моментом в этой сфере может слишком большое количество производственных мощностей.

This has led to a focus on smart, intelligent growth for the business — refining our overall demand picture. It can’t be too hot. It can’t be too cold. It has to be ‘Just Right!’ The capital dollars of investment are too large to make without long term planning. As we struggled to master these interesting challenges, we had to ensure that our technological plan also included solutions for the business and operational challenges we faced as well.
So let’s take a high level look at our Generation 4 design

Это заставило нас сосредоточиваться на интеллектуальном росте для бизнеса — refining our overall demand picture. Это не должно быть слишком горячим. И это не должно быть слишком холодным. Это должно быть ‘как раз, таким как надо!’ Нельзя делать такие большие капиталовложения без долгосрочного планирования. Пока мы старались решить эти интересные проблемы, мы должны были гарантировать, что наш технологический план будет также включать решения для коммерческих и эксплуатационных проблем, с которыми нам также приходилось сталкиваться.
Давайте рассмотрим наш проект дата-центра четвертого поколения

Are you ready for some great visuals? Check out this video at Soapbox. Click here for the Microsoft 4th Gen Video.

It’s a concept video that came out of my Data Center Research and Engineering team, under Daniel Costello, that will give you a view into what we think is the future.

From a configuration, construct-ability and time to market perspective, our primary goals and objectives are to modularize the whole data center. Not just the server side (like the Chicago facility), but the mechanical and electrical space as well. This means using the same kind of parts in pre-manufactured modules, the ability to use containers, skids, or rack-based deployments and the ability to tailor the Redundancy and Reliability requirements to the application at a very specific level.

Посмотрите это видео, перейдите по ссылке для просмотра видео о Microsoft 4th Gen:

Это концептуальное видео, созданное командой отдела Data Center Research and Engineering, возглавляемого Дэниелом Костелло, которое даст вам наше представление о будущем.

С точки зрения конфигурации, строительной технологичности и времени вывода на рынок, нашими главными целями и задачами агрегатирование всего дата-центра. Не только серверную часть, как дата-центр в Чикаго, но также системы охлаждения и электрические системы. Это означает применение деталей одного типа в сборных модулях, возможность использования контейнеров, салазок, или стоечных систем, а также возможность подстраивать требования избыточности и надежности для данного приложения на очень специфичном уровне.

Our goals from a cost perspective were simple in concept but tough to deliver. First and foremost, we had to reduce the capital cost per critical Mega Watt by the class of use. Some applications can run with N-level redundancy in the infrastructure, others require a little more infrastructure for support. These different classes of infrastructure requirements meant that optimizing for all cost classes was paramount. At Microsoft, we are not a one trick pony and have many Online products and services (240+) that require different levels of operational support. We understand that and ensured that we addressed it in our design which will allow us to reduce capital costs by 20%-40% or greater depending upon class.

Нашими целями в области затрат были концептуально простыми, но трудно реализуемыми. В первую очередь мы должны были снизить капитальные затраты в пересчете на один мегаватт, в зависимости от класса резервирования. Некоторые приложения могут вполне работать на базе инфраструктуры с резервированием на уровне N, то есть без резервирования, а для работы других приложений требуется больше инфраструктуры. Эти разные классы требований инфраструктуры подразумевали, что оптимизация всех классов затрат имеет преобладающее значение. В Майкрософт мы не ограничиваемся одним решением и располагаем большим количеством интерактивных продуктов и сервисов (240+), которым требуются разные уровни эксплуатационной поддержки. Мы понимаем это, и учитываем это в своем проекте, который позволит нам сокращать капитальные затраты на 20%-40% или более в зависимости от класса.

For example, non-critical or geo redundant applications have low hardware reliability requirements on a location basis. As a result, Gen 4 can be configured to provide stripped down, low-cost infrastructure with little or no redundancy and/or temperature control. Let’s say an Online service team decides that due to the dramatically lower cost, they will simply use uncontrolled outside air with temperatures ranging 10-35 C and 20-80% RH. The reality is we are already spec-ing this for all of our servers today and working with server vendors to broaden that range even further as Gen 4 becomes a reality. For this class of infrastructure, we eliminate generators, chillers, UPSs, and possibly lower costs relative to traditional infrastructure.

Например, некритичные или гео-избыточные системы имеют низкие требования к аппаратной надежности на основе местоположения. В результате этого, Gen 4 можно конфигурировать для упрощенной, недорогой инфраструктуры с низким уровнем (или вообще без резервирования) резервирования и / или температурного контроля. Скажем, команда интерактивного сервиса решает, что, в связи с намного меньшими затратами, они будут просто использовать некондиционированный наружный воздух с температурой 10-35°C и влажностью 20-80% RH. В реальности мы уже сегодня предъявляем эти требования к своим серверам и работаем с поставщиками серверов над еще большим расширением диапазона температур, так как наш модуль и подход Gen 4 становится реальностью. Для подобного класса инфраструктуры мы удаляем генераторы, чиллеры, ИБП, и, возможно, будем предлагать более низкие затраты, по сравнению с традиционной инфраструктурой.

Applications that demand higher level of redundancy or temperature control will use configurations of Gen 4 to meet those needs, however, they will also cost more (but still less than traditional data centers). We see this cost difference driving engineering behavioral change in that we predict more applications will drive towards Geo redundancy to lower costs.

Системы, которым требуется более высокий уровень резервирования или температурного контроля, будут использовать конфигурации Gen 4, отвечающие этим требованиям, однако, они будут также стоить больше. Но все равно они будут стоить меньше, чем традиционные дата-центры. Мы предвидим, что эти различия в затратах будут вызывать изменения в методах инжиниринга, и по нашим прогнозам, это будет выражаться в переходе все большего числа систем на гео-избыточность и меньшие затраты.

Another cool thing about Gen 4 is that it allows us to deploy capacity when our demand dictates it. Once finalized, we will no longer need to make large upfront investments. Imagine driving capital costs more closely in-line with actual demand, thus greatly reducing time-to-market and adding the capacity Online inherent in the design. Also reduced is the amount of construction labor required to put these “building blocks” together. Since the entire platform requires pre-manufacture of its core components, on-site construction costs are lowered. This allows us to maximize our return on invested capital.

Еще одно достоинство Gen 4 состоит в том, что он позволяет нам разворачивать дополнительные мощности, когда нам это необходимо. Как только мы закончим проект, нам больше не нужно будет делать большие начальные капиталовложения. Представьте себе возможность более точного согласования капитальных затрат с реальными требованиями, и тем самым значительного снижения времени вывода на рынок и интерактивного добавления мощностей, предусматриваемого проектом. Также снижен объем строительных работ, требуемых для сборки этих “строительных блоков”. Поскольку вся платформа требует предварительного изготовления ее базовых компонентов, затраты на сборку также снижены. Это позволит нам увеличить до максимума окупаемость своих капиталовложений.
Мы все подвергаем сомнению

In our design process, we questioned everything. You may notice there is no roof and some might be uncomfortable with this. We explored the need of one and throughout our research we got some surprising (positive) results that showed one wasn’t needed.

В своем процессе проектирования мы все подвергаем сомнению. Вы, наверное, обратили внимание на отсутствие крыши, и некоторым специалистам это могло не понравиться. Мы изучили необходимость в крыше и в ходе своих исследований получили удивительные результаты, которые показали, что крыша не нужна.
Серийное производство дата центров

In short, we are striving to bring Henry Ford’s Model T factory to the data center. http://en.wikipedia.org/wiki/Henry_Ford#Model_T. Gen 4 will move data centers from a custom design and build model to a commoditized manufacturing approach. We intend to have our components built in factories and then assemble them in one location (the data center site) very quickly. Think about how a computer, car or plane is built today. Components are manufactured by different companies all over the world to a predefined spec and then integrated in one location based on demands and feature requirements. And just like Henry Ford’s assembly line drove the cost of building and the time-to-market down dramatically for the automobile industry, we expect Gen 4 to do the same for data centers. Everything will be pre-manufactured and assembled on the pad.

Мы хотим применить модель автомобильной фабрики Генри Форда к дата-центру. Проект Gen 4 будет способствовать переходу от модели специализированного проектирования и строительства к товарно-производственному, серийному подходу. Мы намерены изготавливать свои компоненты на заводах, а затем очень быстро собирать их в одном месте, в месте строительства дата-центра. Подумайте о том, как сегодня изготавливается компьютер, автомобиль или самолет. Компоненты изготавливаются по заранее определенным спецификациям разными компаниями во всем мире, затем собираются в одном месте на основе спроса и требуемых характеристик. И точно так же как сборочный конвейер Генри Форда привел к значительному уменьшению затрат на производство и времени вывода на рынок в автомобильной промышленности, мы надеемся, что Gen 4 сделает то же самое для дата-центров. Все будет предварительно изготавливаться и собираться на месте.
Невероятно энергоэффективный ЦОД

And did we mention that this platform will be, overall, incredibly energy efficient? From a total energy perspective not only will we have remarkable PUE values, but the total cost of energy going into the facility will be greatly reduced as well. How much energy goes into making concrete? Will we need as much of it? How much energy goes into the fuel of the construction vehicles? This will also be greatly reduced! A key driver is our goal to achieve an average PUE at or below 1.125 by 2012 across our data centers. More than that, we are on a mission to reduce the overall amount of copper and water used in these facilities. We believe these will be the next areas of industry attention when and if the energy problem is solved. So we are asking today…“how can we build a data center with less building”?

А мы упоминали, что эта платформа будет, в общем, невероятно энергоэффективной? С точки зрения общей энергии, мы получим не только поразительные значения PUE, но общая стоимость энергии, затраченной на объект будет также значительно снижена. Сколько энергии идет на производство бетона? Нам нужно будет столько энергии? Сколько энергии идет на питание инженерных строительных машин? Это тоже будет значительно снижено! Главным стимулом является достижение среднего PUE не больше 1.125 для всех наших дата-центров к 2012 году. Более того, у нас есть задача сокращения общего количества меди и воды в дата-центрах. Мы думаем, что эти задачи станут следующей заботой отрасли после того как будет решена энергетическая проблема. Итак, сегодня мы спрашиваем себя…“как можно построить дата-центр с меньшим объемом строительных работ”?
Строительство дата центров без чиллеров

We have talked openly and publicly about building chiller-less data centers and running our facilities using aggressive outside economization. Our sincerest hope is that Gen 4 will completely eliminate the use of water. Today’s data centers use massive amounts of water and we see water as the next scarce resource and have decided to take a proactive stance on making water conservation part of our plan.

Мы открыто и публично говорили о строительстве дата-центров без чиллеров и активном использовании в наших центрах обработки данных технологий свободного охлаждения или фрикулинга. Мы искренне надеемся, что Gen 4 позволит полностью отказаться от использования воды. Современные дата-центры расходуют большие объемы воды и так как мы считаем воду следующим редким ресурсом, мы решили принять упреждающие меры и включить экономию воды в свой план.

By sharing this with the industry, we believe everyone can benefit from our methodology. While this concept and approach may be intimidating (or downright frightening) to some in the industry, disclosure ultimately is better for all of us.

Делясь этим опытом с отраслью, мы считаем, что каждый сможет извлечь выгоду из нашей методологией. Хотя эта концепция и подход могут показаться пугающими (или откровенно страшными) для некоторых отраслевых специалистов, раскрывая свои планы мы, в конечном счете, делаем лучше для всех нас.

Gen 4 design (even more than just containers), could reduce the ‘religious’ debates in our industry. With the central spine infrastructure in place, containers or pre-manufactured server halls can be either AC or DC, air-side economized or water-side economized, or not economized at all (though the sanity of that might be questioned). Gen 4 will allow us to decommission, repair and upgrade quickly because everything is modular. No longer will we be governed by the initial decisions made when constructing the facility. We will have almost unlimited use and re-use of the facility and site. We will also be able to use power in an ultra-fluid fashion moving load from critical to non-critical as use and capacity requirements dictate.

Проект Gen 4 позволит уменьшить ‘религиозные’ споры в нашей отрасли. Располагая базовой инфраструктурой, контейнеры или сборные серверные могут оборудоваться системами переменного или постоянного тока, воздушными или водяными экономайзерами, или вообще не использовать экономайзеры. Хотя можно подвергать сомнению разумность такого решения. Gen 4 позволит нам быстро выполнять работы по выводу из эксплуатации, ремонту и модернизации, поскольку все будет модульным. Мы больше не будем руководствоваться начальными решениями, принятыми во время строительства дата-центра. Мы сможем использовать этот дата-центр и инфраструктуру в течение почти неограниченного периода времени. Мы также сможем применять сверхгибкие методы использования электрической энергии, переводя оборудование в режимы критической или некритической нагрузки в соответствии с требуемой мощностью.
Gen 4 – это стандартная платформа

Finally, we believe this is a big game changer. Gen 4 will provide a standard platform that our industry can innovate around. For example, all modules in our Gen 4 will have common interfaces clearly defined by our specs and any vendor that meets these specifications will be able to plug into our infrastructure. Whether you are a computer vendor, UPS vendor, generator vendor, etc., you will be able to plug and play into our infrastructure. This means we can also source anyone, anywhere on the globe to minimize costs and maximize performance. We want to help motivate the industry to further innovate—with innovations from which everyone can reap the benefits.

Наконец, мы уверены, что это будет фактором, который значительно изменит ситуацию. Gen 4 будет представлять собой стандартную платформу, которую отрасль сможет обновлять. Например, все модули в нашем Gen 4 будут иметь общепринятые интерфейсы, четко определяемые нашими спецификациями, и оборудование любого поставщика, которое отвечает этим спецификациям можно будет включать в нашу инфраструктуру. Независимо от того производите вы компьютеры, ИБП, генераторы и т.п., вы сможете включать свое оборудование нашу инфраструктуру. Это означает, что мы также сможем обеспечивать всех, в любом месте земного шара, тем самым сводя до минимума затраты и максимальной увеличивая производительность. Мы хотим создать в отрасли мотивацию для дальнейших инноваций – инноваций, от которых каждый сможет получать выгоду.
Главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen4

To summarize, the key characteristics of our Generation 4 data centers are:

Scalable
Plug-and-play spine infrastructure
Factory pre-assembled: Pre-Assembled Containers (PACs) & Pre-Manufactured Buildings (PMBs)
Rapid deployment
De-mountable
Reduce TTM
Reduced construction
Sustainable measures

Ниже приведены главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen 4:

Расширяемость;
Готовая к использованию базовая инфраструктура;
Изготовление в заводских условиях: сборные контейнеры (PAC) и сборные здания (PMB);
Быстрота развертывания;
Возможность демонтажа;
Снижение времени вывода на рынок (TTM);
Сокращение сроков строительства;
Экологичность;

Map applications to DC Class

We hope you join us on this incredible journey of change and innovation!

Long hours of research and engineering time are invested into this process. There are still some long days and nights ahead, but the vision is clear. Rest assured however, that we as refine Generation 4, the team will soon be looking to Generation 5 (even if it is a bit farther out). There is always room to get better.

Использование систем электропитания постоянного тока.

Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этом невероятном путешествии по миру изменений и инноваций!

На этот проект уже потрачены долгие часы исследований и проектирования. И еще предстоит потратить много дней и ночей, но мы имеем четкое представление о конечной цели. Однако будьте уверены, что как только мы доведем до конца проект модульного дата-центра четвертого поколения, мы вскоре начнем думать о проекте дата-центра пятого поколения. Всегда есть возможность для улучшений.

So if you happen to come across Goldilocks in the forest, and you are curious as to why she is smiling you will know that she feels very good about getting very close to ‘JUST RIGHT’.

Generations of Evolution – some background on our data center designs

Так что, если вы встретите в лесу девочку по имени Лютик, и вам станет любопытно, почему она улыбается, вы будете знать, что она очень довольна тем, что очень близко подошла к ‘ОПИМАЛЬНОМУ РЕШЕНИЮ’.
Поколения эволюции – история развития наших дата-центров

We thought you might be interested in understanding what happened in the first three generations of our data center designs. When Ray Ozzie wrote his Software plus Services memo it posed a very interesting challenge to us. The winds of change were at ‘tornado’ proportions. That “plus Services” tag had some significant (and unstated) challenges inherent to it. The first was that Microsoft was going to evolve even further into an operations company. While we had been running large scale Internet services since 1995, this development lead us to an entirely new level. Additionally, these “services” would span across both Internet and Enterprise businesses. To those of you who have to operate “stuff”, you know that these are two very different worlds in operational models and challenges. It also meant that, to achieve the same level of reliability and performance required our infrastructure was going to have to scale globally and in a significant way.

Мы подумали, что может быть вам будет интересно узнать историю первых трех поколений наших центров обработки данных. Когда Рэй Оззи написал свою памятную записку Software plus Services, он поставил перед нами очень интересную задачу. Ветра перемен двигались с ураганной скоростью. Это окончание “plus Services” скрывало в себе какие-то значительные и неопределенные задачи. Первая заключалась в том, что Майкрософт собиралась в еще большей степени стать операционной компанией. Несмотря на то, что мы управляли большими интернет-сервисами, начиная с 1995 г., эта разработка подняла нас на абсолютно новый уровень. Кроме того, эти “сервисы” охватывали интернет-компании и корпорации. Тем, кому приходится всем этим управлять, известно, что есть два очень разных мира в области операционных моделей и задач. Это также означало, что для достижения такого же уровня надежности и производительности требовалось, чтобы наша инфраструктура располагала значительными возможностями расширения в глобальных масштабах.

It was that intense atmosphere of change that we first started re-evaluating data center technology and processes in general and our ideas began to reach farther than what was accepted by the industry at large. This was the era of Generation 1. As we look at where most of the world’s data centers are today (and where our facilities were), it represented all the known learning and design requirements that had been in place since IBM built the first purpose-built computer room. These facilities focused more around uptime, reliability and redundancy. Big infrastructure was held accountable to solve all potential environmental shortfalls. This is where the majority of infrastructure in the industry still is today.

Именно в этой атмосфере серьезных изменений мы впервые начали переоценку ЦОД-технологий и технологий вообще, и наши идеи начали выходить за пределы общепринятых в отрасли представлений. Это была эпоха ЦОД первого поколения. Когда мы узнали, где сегодня располагается большинство мировых дата-центров и где находятся наши предприятия, это представляло весь опыт и навыки проектирования, накопленные со времени, когда IBM построила первую серверную. В этих ЦОД больше внимания уделялось бесперебойной работе, надежности и резервированию. Большая инфраструктура была призвана решать все потенциальные экологические проблемы. Сегодня большая часть инфраструктуры все еще находится на этом этапе своего развития.

We soon realized that traditional data centers were quickly becoming outdated. They were not keeping up with the demands of what was happening technologically and environmentally. That’s when we kicked off our Generation 2 design. Gen 2 facilities started taking into account sustainability, energy efficiency, and really looking at the total cost of energy and operations.

Очень быстро мы поняли, что стандартные дата-центры очень быстро становятся устаревшими. Они не поспевали за темпами изменений технологических и экологических требований. Именно тогда мы стали разрабатывать ЦОД второго поколения. В этих дата-центрах Gen 2 стали принимать во внимание такие факторы как устойчивое развитие, энергетическая эффективность, а также общие энергетические и эксплуатационные.

No longer did we view data centers just for the upfront capital costs, but we took a hard look at the facility over the course of its life. Our Quincy, Washington and San Antonio, Texas facilities are examples of our Gen 2 data centers where we explored and implemented new ways to lessen the impact on the environment. These facilities are considered two leading industry examples, based on their energy efficiency and ability to run and operate at new levels of scale and performance by leveraging clean hydro power (Quincy) and recycled waste water (San Antonio) to cool the facility during peak cooling months.

Мы больше не рассматривали дата-центры только с точки зрения начальных капитальных затрат, а внимательно следили за работой ЦОД на протяжении его срока службы. Наши объекты в Куинси, Вашингтоне, и Сан-Антонио, Техас, являются образцами наших ЦОД второго поколения, в которых мы изучали и применяли на практике новые способы снижения воздействия на окружающую среду. Эти объекты считаются двумя ведущими отраслевыми примерами, исходя из их энергетической эффективности и способности работать на новых уровнях производительности, основанных на использовании чистой энергии воды (Куинси) и рециклирования отработанной воды (Сан-Антонио) для охлаждения объекта в самых жарких месяцах.

As we were delivering our Gen 2 facilities into steel and concrete, our Generation 3 facilities were rapidly driving the evolution of the program. The key concepts for our Gen 3 design are increased modularity and greater concentration around energy efficiency and scale. The Gen 3 facility will be best represented by the Chicago, Illinois facility currently under construction. This facility will seem very foreign compared to the traditional data center concepts most of the industry is comfortable with. In fact, if you ever sit around in our container hanger in Chicago it will look incredibly different from a traditional raised-floor data center. We anticipate this modularization will drive huge efficiencies in terms of cost and operations for our business. We will also introduce significant changes in the environmental systems used to run our facilities. These concepts and processes (where applicable) will help us gain even greater efficiencies in our existing footprint, allowing us to further maximize infrastructure investments.

Так как наши ЦОД второго поколения строились из стали и бетона, наши центры обработки данных третьего поколения начали их быстро вытеснять. Главными концептуальными особенностями ЦОД третьего поколения Gen 3 являются повышенная модульность и большее внимание к энергетической эффективности и масштабированию. Дата-центры третьего поколения лучше всего представлены объектом, который в настоящее время строится в Чикаго, Иллинойс. Этот ЦОД будет выглядеть очень необычно, по сравнению с общепринятыми в отрасли представлениями о дата-центре. Действительно, если вам когда-либо удастся побывать в нашем контейнерном ангаре в Чикаго, он покажется вам совершенно непохожим на обычный дата-центр с фальшполом. Мы предполагаем, что этот модульный подход будет способствовать значительному повышению эффективности нашего бизнеса в отношении затрат и операций. Мы также внесем существенные изменения в климатические системы, используемые в наших ЦОД. Эти концепции и технологии, если применимо, позволят нам добиться еще большей эффективности наших существующих дата-центров, и тем самым еще больше увеличивать капиталовложения в инфраструктуру.

This is definitely a journey, not a destination industry. In fact, our Generation 4 design has been under heavy engineering for viability and cost for over a year. While the demand of our commercial growth required us to make investments as we grew, we treated each step in the learning as a process for further innovation in data centers. The design for our future Gen 4 facilities enabled us to make visionary advances that addressed the challenges of building, running, and operating facilities all in one concerted effort.

Это определенно путешествие, а не конечный пункт назначения. На самом деле, наш проект ЦОД четвертого поколения подвергался серьезным испытаниям на жизнеспособность и затраты на протяжении целого года. Хотя необходимость в коммерческом росте требовала от нас постоянных капиталовложений, мы рассматривали каждый этап своего развития как шаг к будущим инновациям в области дата-центров. Проект наших будущих ЦОД четвертого поколения Gen 4 позволил нам делать фантастические предположения, которые касались задач строительства, управления и эксплуатации объектов как единого упорядоченного процесса.

Тематики

• ЦОДы (центры обработки данных)

Синонимы

• модульный ЦОД

EN

• modular data center

 

национальный доход
народный доход
1. Вновь созданная (за год) в отраслях материального производства стоимость (трактовка, принятая в марксистской литературе). Многие годы Н.д. в этой трактовке рассматривался как база для дальнейшего расширенного воспроизводства и роста материального благосостояния людей и был основным показателем советской статистики.. Рост Н.д. зависит от двух факторов: темпов прироста производительности труда (интенсивный) и темпов прироста численности людей, занятых в материальном производстве (экстенсивный).Сумма чистой продукции отдельных отраслей материального производства — произведенный Н.д. Если же подсчитать сумму фондов потребления и накопления, получим так называемый использованный Н.д. Он меньше произведенного на сумму потерь в народном хозяйстве (а также сальдо внешней торговли). 2. В современной трактовке источники Н.д. не ограничиваются только материальным производством: они включают также всю деятельность по производству услуг, роль который последние десятилетия быстро возрастает.. В этой трактовке Н.д. это весь чистый национальный продукт, отличающийся от валового национального продукта на объем амортизации. Можно отметить три подхода к исчислению Н.д.: 1. Подход, основанный собственно на доходах [income approach] Н.д. как сумма доходов от экономической деятельности (прибылей, ренты, заработной платы); то есть, это — общий доход, полученный поставщиками ресурсов за их вклад в производство ВНП. Он равен ВНП за вычетом отчислений, не являющихся чьим-либо доходом. 2. Подход, основанный на исчислении расходов [expenditure approach]. Здесь Н.д. — суммарная стоимость затрат на потребление и инвестиции, накопление запасов и др.; при таком подходе Н.д. распадается на выплаты: во-первых, домохозяйствам (заработная плата, процент, дивиденды и рента), расходуемые на потребление (обозначается — С); во-вторых, правительству (налоги за вычетом субсидий, идущие на государственные расходы) — G; в-третьих, — владельцам предприятий (прибыли, инвестируемые в экономику) -I. 3. Подход, основанный на исчислении выпуска продукции [output approach]. Здесь Н.д. выступает как совокупная стоимость всей продукции отраслей народного хозяйства. Таким образом, получаем основное тождество многих макроэкономических моделей (надо подчеркнуть: закрытых моделей). Это тождество (вернее, приблизительное равенство по объему) национального продукта, национального дохода и национальных затрат: Y ? N? C + I + G, Где Y – национальный продукт N –национальный доход C -потребление I -инвестиции G – государственные (правительственные) расходы Переходя к открытой модели, мы должны здесь учитывать также результаты внешнеэкономической деятельности (сальдо внешней торговли, ввоз и вывоз капитала, прибыли транснациональных компаний и т.д.), и некоторые другие элементы (обычно принятое обозначение NX с соответствующим знаком — плюс или минус). В настоящее время в России Н.д. как официальный обобщающий показатель не фигурирует. Однако он сохраняет, безусловно, аналитическое значение и в этом качестве используется в Системе национальных счетов. При анализе экономической динамики применяется индекс физического объема Н.д.; для его исчисления чистая продукция разных лет оценивается в сопоставимых ценах (непосредственно приведенных к определенной дате или — для длительного периода — рассчитанных цепным методом). При анализе в статике процессов распределения и перераспределения Н.д. необходимо его исчисление в фактических (текущих) ценах. Последние используются, впрочем, и при анализе динамики, характеризуя ценностные сдвиги за исследуемый период. Как параметр в ряде экономико-математических моделей развития народного хозяйства применяется соотношение между фондом потребления и фондом накопления в Н.д. Оно служит одним из факторов, определяющих эффективность экономического развития. См. также Валовой национальный доход, Валовой внутренний продукт, Норма накопления, Система национальных счетов, Национальный продукт.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• народный доход

EN

• national income

 

оптимальная модель
оптимизационная модель
Экономико-математическая модель, которая охватывает некоторое число вариантов (технологических способов) производства, распределения или потребления и предназначена для выбора таких значений переменных, характеризующих эти варианты, чтобы был найден лучший из них. В отличие от дескриптивной (описательной, балансовой) модели оптимизационная модель содержит наряду с уравнениями, описывающими взаимосвязи между переменными, также критерий для выбора — функционал (или, что то же, целевую функцию). Оптимизационные модели — основной инструмент экономико-математических методов. Обычно они очень сложны, насчитывают сотни и тысячи уравнений и переменных. Но общая структура таких моделей проста. Она состоит из целевой функции, способной принимать значения в пределах области, ограниченной условиями задачи (области допустимых решений), и ограничений, характеризующих эти условия. Целевая функция в самом общем виде в свою очередь состоит из трех элементов: управляемых переменных, параметров (или также переменных), которые не поддаются управлению, например, зависящих от внешней среды, и формы зависимости между ними (формы функции). Если обозначить критерий оптимальности — U (в частном случае, например, — полезность), управляемые переменные — xi и параметры — yi, то получим общий вид оптимизационной модели: 1) U = f (xi, yj) ? max или min, т.е. отыскивается максимум или минимум функции f (x, y) в зависимости от того, какой показатель выбран в качестве критерия; 2) xi = A, xi > A или xi < A — это означает, что управляемые переменные xi могут изменяться лишь в заданных пределах: быть равными, или больше, или меньше величин, определяемых ограничениями модели. О.м. — основа для решения оптимальных или оптимизационных задач.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• оптимизационная модель

EN

• optimization model

 

оптимизационная модель
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• optimization model

 

последнее предупреждение
«Купи или умри». Нам, правда, еще далеко до таких вот маркетинговых штучек, но на продвинутом западном буржуйском рынке buy-or-die message – довольно распространенное явление. Это часть такого вида рекламы, как директ-маркетинг. Как правило, последнее предупреждение высылается так называемым пассивным клиентам, которые добросовестно получают красочные каталоги, но не совершают покупок. Все действительно так серьезно, европейцы и американцы привыкли считать деньги: если они потратились на почтовую рассылку, то внимательно следят за покупательской активностью своих потенциальных клиентов. Конечно же, здесь речь идет об особом виде рассылок, когда от покупателя может последовать внятный жест в виде конкретного приобретения по каталогу, полученному по почте. Если после двадцать пятого отправления в один и тот же адрес компания понимает, что толку никакого нет, то ему высылается такая вот «черная метка». В послании сообщается душещипательный текст вроде: «Хотя мы и считаем Вас своим клиентом, наши издержки достигли такого уровня, что мы не сможем высылать Вам последующие выпуски каталога, если в ближайшее время не получим от Вас заказ». Коротко и по делу. Между прочим, имеется целая категория клиентов, очень трепетно относящихся в подобным посланиям. Как правило, именно они «ломаются» и делают покупку. Не исключено, что им это понравится, и они станут постоянными клиентами компании. Так что налаживайте контроль, следите за рассылочными списками, и не бойтесь давить на пассивных получателей каталогов. В конце концов, даже если ваше предупреждение и останется безответным, что вы потеряете?
[ http://www.lexikon.ru/rekl/a_eng.html]

Тематики

• реклама

EN

• buy-or-die message

 

раннее срабатывание клапана
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• early valve actuation
• EVA

 

экономическая добавленная стоимость
Показатель EVA определяется как разница между чистой прибылью и стоимостью использованного для её получения собственного капитала компании. Стоимость использования капитала определяется на основе минимальной ожидаемой ставки доходности, необходимой для того, чтобы рассчитаться как с акционерами, так и с кредиторами. Точно определив стоимость использования собственного капитала, можно эффективнее распределять его и выявлять нерентабельные хозяйственные подразделения, которые финансируются за счёт прибыльных. EVA помогает менеджерам анализировать, где именно создаётся стоимость и эффективно управлять денежными потоками.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

экономическая добавленная стоимость
Одна из приблизительных оценок прибыли компании. Традиционные финансовые отчеты преобразуются в отчеты экономической добавленной стоимости корректировкой некоторых показателей обычной деятельности и включением в операционную прибыль статей используемого капитала. Например, списание гудвилла капитализируется, так же как и чрезвычайные убытки и дисконтированная стоимость операционной аренды. Показатель Э.д.с. исчисляется по формуле: (ROIC – WACC) ? инвестированный капитал. (где ROIC – доходность инвестированного капитала, WACC – средневзвешенная стоимость капитала). Идея, заложенная в показатель, состоит в том, что стоимость компании для инвесторов может возрастать в том случае, если доходность инвестированного капитала превосходит стоимость капитала самой компании. Если помножить это превышение на инвестированный капитал, получим годовой прирост (или сокращение) стоимости компании, что при прочих равных условиях на эту сумму увеличит или уменьшит ее рыночную капитализацию.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• economic value added
• economical value added
• EVA

 

функция спроса
Функция, которая показывает, как меняется объем продаж конкретного продукта в зависимости от его цены при равных маркетинговых усилиях по его продвижению на рынок.
[ http://www.lexikon.ru/dict/fin/a.html]

функция спроса
Функция, отражающая зависимость объема спроса на отдельные товары и услуги (потребительские блага) от комплекса факторов, влияющих на него. Более узкая трактовка: Ф.с.выражает взаимозависимость между спросом на товар и ценой этого товара при условии, что другие факторы, влияющие на величину спроса, признаются постоянными. Такие зависимости применяются в аналитических моделях спроса и потребления и строятся с использованием методов математической статистики на основе информации о структуре доходов населения, цен на товары и других факторов. Например, для анализа и прогнозирования спроса на предметы длительного пользования нужны данные о наличии и возрасте таких предметов, уже имеющихся у населения, о составе семей; спрос на мебель во многом определяется интенсивностью жилищного строительства и т.д. Наибольшее распространение получили однофакторные функции, отражающие зависимость спроса от уровней семейных доходов. Соответствующие этим функциям кривые названы кривыми Э. Энгеля по имени впервые изучившего их немецкого ученого. В обобщенной форме эти кривые можно выразить формулой: xi = fi(S), где S — средний доход, xi — объем потребления i-го блага (либо объем спроса, если он удовлетворяется). Формы же кривых (т.е. характер функций fi) могут быть различны. Например, если спрос в определенной группе семей на данный товар возрастает примерно в той же пропорции, что и доход, то функция будет линейной: отложив на оси обсцисс графика уровень дохода, а на оси ординат — величину спроса, получим точки, расположенные примерно по прямой линии (рис. Ф.3 а). Например, зависимость между доходами и расходом на фрукты и ягоды, трикотажные изделия, готовую одежду и рыбные продукты в семьях рабочих и служащих была до реформы цен приблизительно линейной. Второй вид зависимости: когда по мере роста дохода спрос на данную группу товаров возрастает все более высокими темпами. Здесь мы уже имеем выпуклую кривую (рис. Ф.3 б). Если же рост значений спроса (потребления), начиная с определенного момента по мере насыщения спроса отстает от роста дохода, то графически связь между этими показателями выражается вогнутой кривой (рис. Ф.3 в). Таковы наиболее обобщенные формы зависимости между доходами и спросом. В аналитических моделях используются для разных статей расходов различные функции, например, степенная, параболическая и др. Большую роль играет коэффициент эластичности, показывающий относительное изменение потребления при изменении дохода на единицу (см. Эластичность спроса от доходов). Коэффициенты эластичности различны для разных благ в зависимости от степени удовлетворения соответствующей потребности и ее настоятельности. Ф.с. строятся также для анализа соотношения спроса и цен. Для большинства благ действует зависимость: чем выше цена, тем ниже спрос, и наоборот (ср., однако, Веблена эффект, Гиффина товары). Здесь также возможны разные типы зависимости и, следовательно, разные формы кривых. Важно различать действительное увеличение спроса на данный товар, когда сама кривая сдвигается вверх и вправо, и увеличение покупок в результате снижения цен (при неизменности суммы затрат), что означает движение вверх, например от A к B или от A’ к B’ по той же кривой (рис.Ф.4). Приведенные примеры относятся к функциям индивидуального рыночного спроса на отдельные группы товаров и услуг. От них следует отличать макроэкономическую функцию совокупного (агрегатного) спроса, показывающую планируемый уровень расходов населения (домашних хозяйств) и фирм на товары и услуги при каждом уровне совокупных доходов, а также предельную склонность к потреблению, показывающую долю прироста дохода, на величину которой увеличивается потребление. Рис.Ф.3 Кривые Энгеля Рис. Ф.4 Функции спроса
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• demand function

 

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

 

экономическая добавленная стоимость
Показатель EVA определяется как разница между чистой прибылью и стоимостью использованного для её получения собственного капитала компании. Стоимость использования капитала определяется на основе минимальной ожидаемой ставки доходности, необходимой для того, чтобы рассчитаться как с акционерами, так и с кредиторами. Точно определив стоимость использования собственного капитала, можно эффективнее распределять его и выявлять нерентабельные хозяйственные подразделения, которые финансируются за счёт прибыльных. EVA помогает менеджерам анализировать, где именно создаётся стоимость и эффективно управлять денежными потоками.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

экономическая добавленная стоимость
Одна из приблизительных оценок прибыли компании. Традиционные финансовые отчеты преобразуются в отчеты экономической добавленной стоимости корректировкой некоторых показателей обычной деятельности и включением в операционную прибыль статей используемого капитала. Например, списание гудвилла капитализируется, так же как и чрезвычайные убытки и дисконтированная стоимость операционной аренды. Показатель Э.д.с. исчисляется по формуле: (ROIC – WACC) ? инвестированный капитал. (где ROIC – доходность инвестированного капитала, WACC – средневзвешенная стоимость капитала). Идея, заложенная в показатель, состоит в том, что стоимость компании для инвесторов может возрастать в том случае, если доходность инвестированного капитала превосходит стоимость капитала самой компании. Если помножить это превышение на инвестированный капитал, получим годовой прирост (или сокращение) стоимости компании, что при прочих равных условиях на эту сумму увеличит или уменьшит ее рыночную капитализацию.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• economic value added
• economical value added
• EVA