прогнозирование развития производства

прогнозирование спроса и предложения на рынке труда — prévisions de la main-d'œuvre

вероятное прогнозирование — probabilistic forecasting

внешнеполитическое прогнозирование — foreign-policy forecasting

долговременное / долгосрочное прогнозирование — long-range / long-term forecasting

краткосрочное прогнозирование — short-range / short-term forecasting

научное прогнозирование — scientific forecasting

периодическое прогнозирование — cyclic forecasting

сбалансированное прогнозирование — balanced forecasting

социальное прогнозирование — social forecasting

экономическое прогнозирование — economic(al) forecasting

метод прогнозирования — forecasting approach

прогнозирование деловой активности / возможностей производства / конъюнктуры — business forecasting

прогнозирование научно-технического прогресса — technological forecasting

прогнозирование по аналогии — forecasting by analogy

прогнозирование темпов экономического развития — forecasting of rates of economic development

эффективность прогнозирования — forecasting effectiveness

долгосрочное прогнозирование
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

долгосрочное прогнозирование
Оценка будущего развития экономики, научно-технического прогресса, социальных изменений в обществе в долгосрочном периоде. В экономико-математических прогнозах эти стороны развития рассматриваются в единстве. Д.п. обычно относится к периоду в 10 - 15 лет, однако есть и так называемые сверхдолгосрочные прогнозы, или, правильнее, дальнесрочные, охватывающие существенно большие промежутки времени. Они, например, относятся к энергетике, градостроительству, лесному хозяйству, к состоянию природной среды. Как правило, подобные прогнозы существенно менее детализированы, чем кратко- и среднесрочные, в них шире применяются вероятностные оценки (см. Вероятность), а часто — и качественные суждения. Строятся научно-технические, социально-экономические и демографические прогнозы, каждый из которых объединяет и взаимоувязывает результаты многих частных прогнозов: развития тех или иных отраслей техники, производства товаров народного потребления, совершенствования экономического механизма и др. Основные методы прогнозирования в экономике, включая долгосрочное, приводятся в статье Прогнозирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

long-term forecasting
The act or process of predicting and calculating the likely conditions or occurrences for an extended and future point in time, often involving the study and analysis of pertinent data. (Source: RHW / MHE)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды
• экономика

EN

• long-run forecasting
• long-term forecasting

DE

• Langzeitvorhersage

FR

• prévision ŕ long terme

долгосрочное прогнозирование
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

долгосрочное прогнозирование
Оценка будущего развития экономики, научно-технического прогресса, социальных изменений в обществе в долгосрочном периоде. В экономико-математических прогнозах эти стороны развития рассматриваются в единстве. Д.п. обычно относится к периоду в 10 - 15 лет, однако есть и так называемые сверхдолгосрочные прогнозы, или, правильнее, дальнесрочные, охватывающие существенно большие промежутки времени. Они, например, относятся к энергетике, градостроительству, лесному хозяйству, к состоянию природной среды. Как правило, подобные прогнозы существенно менее детализированы, чем кратко- и среднесрочные, в них шире применяются вероятностные оценки (см. Вероятность), а часто — и качественные суждения. Строятся научно-технические, социально-экономические и демографические прогнозы, каждый из которых объединяет и взаимоувязывает результаты многих частных прогнозов: развития тех или иных отраслей техники, производства товаров народного потребления, совершенствования экономического механизма и др. Основные методы прогнозирования в экономике, включая долгосрочное, приводятся в статье Прогнозирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

long-term forecasting
The act or process of predicting and calculating the likely conditions or occurrences for an extended and future point in time, often involving the study and analysis of pertinent data. (Source: RHW / MHE)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды
• экономика

EN

• long-run forecasting
• long-term forecasting

DE

• Langzeitvorhersage

FR

• prévision ŕ long terme

долгосрочное прогнозирование
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

долгосрочное прогнозирование
Оценка будущего развития экономики, научно-технического прогресса, социальных изменений в обществе в долгосрочном периоде. В экономико-математических прогнозах эти стороны развития рассматриваются в единстве. Д.п. обычно относится к периоду в 10 - 15 лет, однако есть и так называемые сверхдолгосрочные прогнозы, или, правильнее, дальнесрочные, охватывающие существенно большие промежутки времени. Они, например, относятся к энергетике, градостроительству, лесному хозяйству, к состоянию природной среды. Как правило, подобные прогнозы существенно менее детализированы, чем кратко- и среднесрочные, в них шире применяются вероятностные оценки (см. Вероятность), а часто — и качественные суждения. Строятся научно-технические, социально-экономические и демографические прогнозы, каждый из которых объединяет и взаимоувязывает результаты многих частных прогнозов: развития тех или иных отраслей техники, производства товаров народного потребления, совершенствования экономического механизма и др. Основные методы прогнозирования в экономике, включая долгосрочное, приводятся в статье Прогнозирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

long-term forecasting
The act or process of predicting and calculating the likely conditions or occurrences for an extended and future point in time, often involving the study and analysis of pertinent data. (Source: RHW / MHE)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды
• экономика

EN

• long-run forecasting
• long-term forecasting

DE

• Langzeitvorhersage

FR

• prévision ŕ long terme

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

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

научно-технический прогресс
НТП
Развитие техники и технологии производства, а так¬же рост организации производства, повышение технического уровня кадров, изменение их профессиональной структуры и другие факторы, — необходимая предпосылка расширенного воспроизводства. Экономико-математический анализ НТП (применяются так¬же термины технический, технологический прогресс) наиболее полно проводится с помощью производственных функций в рамках теории экономического роста. Разработано несколько классификаций типов технического прогресса, самые известные из которых — классификации Хикса, Харрода, Калецкого. Все они с разными модификациями исходят из деления технического прогресса на нейтральный и ненейтральный (в последнем случае — капиталоемкий и капиталосберегающий, трудоемкий и трудосберегающий). Нейтральным называется технический прогресс, при ко¬тором эластичность замещения труда фондами, капиталом (т.е. кривизна изокванты) остается неизменной, а изокванта единичного выпуска сдвигается в сторону начала координат (рис.Н.3). Следовательно, для производства единицы продукции, например, в точке B по сравнению с точкой A требуется меньше труда и меньше фондов (в равной пропорции). Капиталоемкий или трудоэкономящий технический прогресс — не просто такой прогресс, который связан с ростом фондов, а такой, при котором этот рост выше темпов роста численности занятых в материальном производстве. Наоборот, трудоемкий тип технического прогресса — тот, при котором темпы занятости опережают темпы роста производственных фондов (капитала). В этих случаях кривизна изоквант меняется (см. рис. Н.2, кривые II, III). В экономико-математических моделях различаются также понятия материализованного (овеществленного) и автономного (неовеществленного) технического прогресса. Во втором случае имеют обычно в виду усовершенствования методов и организации производства. По способу включения фактора технического прогресса в экономико-математическую модель выделяют понятия экзогенного и эндогенного технического прогресса. Эндогенный рассчитывается из решения модели, экзогенный «задается» извне. В качестве примера последнего можно привести известную модификацию производственной функции, в которую добавляется сомножитель, показывающий эффект технического прогресса (обычно в виде показательной функции реального времени t): N = A • L? • K? • e?t, где p — параметр, характеризующий темп технического развития на разных его временных этапах, e — основание натуральных логарифмов, t — время (другие обозначения см. в ст. Кобба — Дугласа функция). См. также Научно-техническое комплексное прогнозирование, Технологический уклад, Технологическое прогнозирование. Рис. Н.2 Типы технического прогресса
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• technological change
• technological progress

банки
Денежно-кредитные институты, регулирующие платежный оборот в наличной и безналичной формах. Под банком понимается «кредитная организация, имеющая право привлекать денежные средства физических и юридических лиц, размещать их от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности и осуществлять расчетные операции по поручению клиентов» [1]. Впрочем, это определение не является ни единственным, ни общепризнанным. Банк рассматривается как торговое предприятие (торгующее деньгами), кредитное учреждение, агент биржи, организация, предназначенная для осуществления денежных расчетов и платежей. Но, по-видимому, при том, что банки действительно выполняют все эти многообразные функции, все же надо выделить их главное предназначение: служить финансовыми посредниками, аккумулирующими временно свободные денежные средства населения и фирм (как “конечных кредиторов”) и передающими их в виде кредитов заемщикам, получающим таким образом возможность реализации своих коммерческих и инвестиционных проектов. Иными словами, они превращают бездействующие накопления в функционирующий капитал. Б. — основа кредитно-банковской системы, которая в разных странах строится по-разному. В большинстве из них она возглавляется центральным эмиссионным банком, ответственным за регулирование денежного обращения в стране, поддержание стабильности национальной валюты как на внутреннем рынке, так и по отношению к другим валютам. Эти цели достигаются с помощью трех основных инструментов кредитно-денежной политики: учетной ставки, норм обязательных резервов (см. Резервные требования), операций на открытом рынке. Нижний уровень кредитно-банковской системы составляют коммерческие банки и разного рода специализированные кредитные и финансовые учреждения. Б. являются элементами ряда макроэкономических моделей, хотя в целом в науке существует жесткое разделение экономических явлений на “реальный” и “финансовый” секторы экономики — это называется классической дихотомией. В самой банковской деятельности экономико-математические методы (в частности, эконометрические модели) применяются в таких областях, как прогнозирование объемов активных операций, депозитов, величины банковских процентов, объема денежной массы. В инвестиционной деятельности, когда дело идет о рациональном распределении капитальных вложений, Б. используют модели межотраслевого баланса, линейного программирования • Некоторые виды банков: Банк инвестиционный (Investment bank) банк, специализирующийся на операциях с ценными бумагами, финансировании и долгосрочном кредитовании различных отраслей хозяйства; занимается продажей корпоративных акций и облигаций. Плата за услуги составляет разницу между суммой, уплаченной банком фирме (эмитенту), выпустившей ценные бумаги, и суммой, полученной за них от покупателей. Банк инновационный (Innovation bank) коммерческий банк, который специализируется на финансировании и кредитовании инновационных проектов, т.е. различных научно-технических новшеств, разработок, начиная от проектирования, создания опытного образца до массового производства. Банк ипотечный (Mortgage bank) банк, выдающий под залог и под определенный процент долгосрочные кредиты на покупку определённого товара (например, дома) с рассрочкой в несколько лет и правом передачи его выплаты наследникам. Б.и. также занимается скупкой и размещением ипотечных закладных, которые попадают в банк либо напрямую от физических и юридических лиц, либо, что в мировой практике встречается чаще, от строительных компаний и агентов по продаже недвижимости. Банк коммерческий (Commercial bank; business bank) универсальное кредитное учреждение, создаваемое для привлечения денежных средств и размещения их от своего имени на условиях возвратности и платности.Подробнее см. Коммерческие банки. Банк международных расчетов(Bank of international settlements) межгосударственный банк, проводящий коммерческие операции для центральных банков и участвующий в организации международного валютного сотрудничества. Банк развития (Development bank) специализированный национальный или многонациональный инвестиционный кредитно-финансовый институт государственного или смешанного типа, предназначенный для кредитования крупных программ структурных экономических преобразований в отдельных странах. Российский банк развития создан с целью консолидировать государственные и частные средства для поддержки экономической политики Правительства РФ, обеспечения структурных изменений в национальной экономике, модернизации предприятий, содействия инновациям, повышения качества и конкурентоспособности отечественных товаров на внутреннем и мировом рынках. Банк уполномоченный – см. Уполномоченный банк. Банковская гарантия (Bank guarantee) - способ обеспечения исполнения обязательств. Банк, иное кредитное учреждение или страховая организация (гарант) дают по просьбе другого лица (принципала) письменное обязательство уплатить кредитору принципала (бенефициару) в соответствии с условиями даваемого гарантом обязательства денежную сумму по представлении бенефициаром письменного требования о ее уплате. Б.г. явлилась одним из элементов тех мер, которые были связаны с преодолением последствий глобального кризиса, начавшегося в 2008 г. Применяется в России, Англии, других странах. [1] Финансово-кредитный энциклопедический словарь. М.: «Финансы и статистика», 2002. С.64.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• banks

макроэкономическая модель
макромодель
агрегированная модель
агрегатная модель
Экономико-математическая модель, отражающая функционирование народного хозяйства как единого целого. Макромодели оперируют крупноагрегированными, как правило, стоимостными показателями — агрегатами (например, валовой национальный продукт, валовые капиталовложения и др.). Четкого отграничения макромоделей от микромоделей пока нет. Безусловно лишь, что к первым относятся наиболее обобщенные глобальные модели. Что же касается моделей, в которых учитывается членение народного хозяйства на крупные подсистемы, например, секторы (подразделения общественного производства), отрасли и регионы, то одни авторы относят их к микромоделям, другие — к макромоделям. Макромодели используются для теоретического анализа наиболее общих закономерностей функционирования и развития народного хозяйства. (Например, агрегированные теоретико-аналитические модели теории экономического роста). Важным полем применения М.м. является прогнозирование народнохозяйственных процессов. Для этого применяются макроэкономические производственные функции, модели оптимизации соотношения нормы накопления и нормы потребления в национальном доходе и др. На Западе среди используемых для прогнозирования макроэконометричес­ких моделей наиболее известны модели Клейна — Голдбергера, Брукингская, Уортонская в США, модели хозяйственного развития Голландии, Канадская модель. По характеру зависимостей макромодели (как и всякие модели) могут быть детерминированными и вероятностными (стохастическими), по роли временного фактора — статическими и динамическими, по представлению переменных (включая переменную времени) — дискретными и непрерывными. См. также Макроподход и микроподход, Неймана модель, Производственная функция.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• макромодель
• агрегированная модель
• агрегатная модель

EN

• macroeconomic aggregative model

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

ожидания
Представление о будущих значениях тех или иных экономических переменных в условиях неопределенности. В процессе исследований рыночного равновесия разработана, в частности, теория «рациональных ожиданий» — статистических оценок будущего развития. Изучаются методы формирования ожиданий и их влияние на экономическое поведение индивидуумов, фирм и государства (очевидно, например, что прогнозирование возможной выручки определяет принятие решений о начале производства того или иного товара). «Инфляционные ожидания» т.е. ожидания будущего повышения цен, стимулируют покупательский спрос (иногда принимающий форму ажиотажного), и это в свою очередь, стимулирует ускорение инфляции. В этом случае О. выступают как самооправдывающийся прогноз. «Адаптивные ожидания» — те, которые постоянно пересматриваются с учетом реально происходящих изменений.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• expectations