для статистики

информационно-вычислительная сеть статистики
ИВСС
Система средств вычислительной техники и связи для автоматизации процессов обработки и представления статистической информации с использованием экономико-математических методов и современной информационной технологии.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• ИВСС

EN

• computerized statistical information network

переписа́ть всех — take down [register] everybody's names

эконометрика
Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым обычно понимается наука,. которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала). В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики). Сам термин «Э.» происходит от двух слов: экономия и метрика, т.е. измерение. Он введен в науку норвежским ученым Р.Фришем, лауреатом Нобелевской премии по экономике. Широко известный международный журнал этого направления тоже называется «Econometrica» (основан в 1933 г. Р.Фришем). Есть много определений Э. По нашему мнению, Э. — одно из ответвлений комплекса научных дисциплин, объединяемого понятием — «экономико-математические методы». Ее главным инструментом является эконометрическая модель (как определенный тип экономико-математических моделей), задачей — проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. Среди конечных прикладных задач Э. выделяют две: прогноз экономических и социально-экономических показателей анализируемой экономической системы, имитацию различных возможных сценариев развития этой системы. По уровню иерархии анализируемой экономической системы выделяют макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации) и микроуровень (домашние хозяйства, фирмы). Э. применяет такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, статистические методы классификации и снижения размерности, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и математической статистики.1 1 Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: Юнити-«Дана». 2001. С.19-20 Эконометрические методы применяются для построения крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную функцию, инвестиционную функцию, а также уравнения, характеризующие движение занятости, доходов, цен и процентных ставок и другие блоки. Среди наиболее известных эконометрических систем подобного рода, по которым ведутся расчеты на ЭВМ, — так называемые Брукингская модель, Уортонская модель (США). Приемы и методы Э. применяются также в анализе спроса и потребления. Э. как наука возникла в начале- середине прошлого века, хотя истоки ее восходят к В.Петти (XVII век) с его «политической арифметикой», О.Курно и Э.Энгелю (ХIХ в.) и др. В ХIХ в. были разработаны и началось использование в Э. таких статистических методов, как множественная регрессия, статистическая проверка гипотез, теория ошибок, выборочные методы ( Р.Фишер, К. Пирсон, Э.Пирсон и др.). В первой половине ХХ в. появился интерес к моделированию структур спроса и потребительских расходов и их эмпирической оценке (Р.Аллен, А.Маршалл и др.). В этот же период формулируется задача идентификации (Е.Уоркинг), начинается изучение производственной функции (Ч.Кобб, П.Дуглас), статистическое моделирование делового цикла (Н.Кондратьев, Е.Слуцкий, Р.Фриш). Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р.Фриш, ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике (1968 г.). После второй мировой войны важным центром развития Э. стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий Э. получила в результате разработки моделей одновременных уравнений (Т.Хаавельмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.) В последние десятилетия методы Э. сыграли решающую роль в освоении и развитии использования компьютерной техники в экономических расчетах разного уровня и назначения. Определенный вклад в развитие Э. внесли и отечественные экономисты (Е.Е.Слуцкий, Л.В.Канторович и др.), несмотря на длительное официальное третирование эконометрии как «буржуазной», «антимарксистской» и «вредной» «лженауки». Большая роль в ее реабилитации принадлежала академику В.С.Немчинову — написанная им статья «Эконометрия» (1965 г.) явилась своего рода открытием для широкой экономической общественности страны.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• econometrics

таможенная стоимость
Стоимость товара или набора товаров в рамках одной поставки, представленной таможенной службе для исчисления пошлин и ведения статистики, выраженная в денежной форме. Таможенная стоимость определяется в соответствии с таможенным законодательством страны, используется при обложении товара пошлиной, ведении таможенной статистики внешней торговли и специальной таможенной статистики, а также применении иных мер государственного регулирования торгово-экономических отношений, связанных со стоимостью товара, включая осуществление валютного контроля внешнеторговых сделок и расчетов банков по ним в соответствии с законодательными актами государства. Таможенная стоимость товара является основой для исчисления таможенной пошлины, акцизов, таможенных сборов и налога на добавленную стоимость
[Упрощение процедур торговли: англо-русский глоссарий терминов (пересмотренное второе издание) НЬЮ-ЙОРК, ЖЕНЕВА, МОСКВА 2011 год]

таможенная стоимость
Налоговая база для исчисления таможенных платежей. Величина Т.с. определяется на основе таможенной декларации согласно методам определения таможенной стоимости, установленным законодательством Российской Федерации. Все эти методы (их 6) основаны на цене сделки с ввозимыми товарами, а также с идентичными и аналогичными товарами. Однако поскольку цены сделок не всегда достоверно представляют реальную таможенную стоимость, то таможенные органы организуют их проверку на предмет соответствия сложившимся рыночным ценам. В случаях, когда цены товаров, примененные сторонами сделки, отклоняются в сторону повышения или в сторону понижения более чем на 20 процентов от рыночной цены идентичных (однородных) товаров, могут выноситься решения о доначислении налога и пени, рассчитанных таким образом, как если бы результаты этой сделки были оценены, исходя из применения рыночных цен на соответствующие товары.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

customs value
The value of a product or a group of products expressed in monetary terms, within a consignment presented to Customs for the assessment of duty and for statistical reasons
[Trade Facilitation Terms: An English - Russian Glossary (revised second edition) NEW YORK, GENEVA, MOSCOW 2276]

Тематики

• торговля
• экономика

EN

• customs value
• dutiable value
• legal value

3.7.3 спецификация (specification): Документ (3.7.2), устанавливающий требования (3.1.2).

Примечание - Спецификации могут относиться к деятельности (например, процедурный документ, спецификация на процесс или спецификация на испытание) или продукции (3.4.2) (например, технические условия на продукцию, эксплуатационная документация и чертежи).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

спецификация (specification): Перечень испытаний, ссыпок на аналитические методики и соответствующие критерии приемлемости, устанавливающие числовые границы, диапазоны или другие критерии для указанных испытаний. Спецификация устанавливает критерии, которым должен соответствовать материал для того, чтобы его можно было применять по назначению. Материал соответствует требованиям спецификации, если при испытаниях по принятым аналитическим методам он удовлетворяет установленным критериям приемлемости.

Источник: ГОСТ Р 52249-2009: Правила производства и контроля качества лекарственных средств оригинал документа

4.1.16 спецификация (specification): Документ, устанавливающий требования к продукции.

Источник: ГОСТ Р 54235-2010: Топливо твердое из бытовых отходов. Термины и определения оригинал документа

3.21 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента и, зачастую, процедуры для определения, выполняются ли эти требования.

[МЭК 60880, пункт 3.39]

Источник: ГОСТ Р МЭК 62340-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Требования по предотвращению отказов по общей причине оригинал документа

3.2.1.1 спецификация (specification): Документ, устанавливающий требования.

[ИСО 9000:2005, пункт 3.7.3]

Примечание 1 - Документ, содержащий информацию о требованиях, может быть размещен на бумажном носителе, компьютерном диске или представлять собой образец изделия.

Примечание 2 - Обычно для этого термина необходимы уточнения. Примерами спецификаций являются спецификации на продукцию, процесс и функциональная спецификация.

Примечание 3 - В выборочном контроле при приемке партия может быть принята, поскольку она соответствует критериям приемки партии, но некоторые единицы продукции в выборке или партии могут не соответствовать требованиям к продукции.

Примечание 4 - По возможности требования необходимо выражать количественно в соответствующих единицах с границами поля допуска. В противном случае необходимо устанавливать критерий, применяемый для экспертизы и принятия решения при контроле. Критерий может быть задан в виде эталонного экземпляра продукции, эталонной выборки или фотографии. Критерий показывает минимально приемлемую или неприемлемую продукцию, вид и/или степень несоответствия, которые недопустимы.

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.39 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента, и, зачастую, процедуры для определения, выполняются ли эти требования.

[IEEE 610]

Примечание - Существуют различные типы спецификаций, например, спецификация требований к ПО или спецификация проекта.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60880-2010: Атомные электростанции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Программное обеспечение компьютерных систем, выполняющих функции категории А оригинал документа

3.60 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента, и, зачастую, процедуры, для определения, выполняются ли эти требования.

[МЭК 60880-2, 3.21 и IEEE 610] [1]

Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа

3.7.3 спецификация (specification): Документ (3.7.2), устанавливающий требования (3.1.2).

Примечание - Спецификации могут относиться к деятельности (например, процедурный документ, спецификация на процесс или спецификация на испытание) или продукции (3.4.2) (например, технические условия на продукцию, эксплуатационная документация и чертежи).

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

3.1.4.1 показатель воспроизводимости процесса (process capability): Статистический показатель процесса, находящегося в состоянии статистической управляемости, который позволяет оценить способность процесса поддерживать выходную характеристику качества процесса на уровне установленных для нее требований.

Примечание 1 - Для выходной характеристики необходимо определить вид распределения (3.1.2.1), которому она подчиняется, и оценить его параметры.

Примечание 2 - В случае нормального распределения оценку полного среднеквадратического отклонения процесса s_t можно определить по формуле для S_t (см. 3.1.3.1, примечание 3).

В некоторых случаях среднеквадратическое отклонение S_w, представляющее изменчивость в пределах только подгруппы, может быть использовано вместо S_t.

 или  или                                                      (9)

где  - среднее арифметическое размаха, вычисленное по т размахам подгрупп;

S_i - выборочная оценка среднеквадратического отклонения i-й подгруппы;

т - количество подгрупп объема п каждая;

d₂, с₄ - константы, соответствующие подгруппе объема п (см. ИСО 8258).

Для процесса в состоянии статистической управляемости оценки S_t и S_w сходятся. Таким образом, сравнение этих двух оценок позволяет оценить уровень стабильности процесса. Для неконтролируемого процесса с постоянным средним или для процесса с систематически изменяющимся средним (см. 3.1.1.6, примечание 4) значение S_w существенно занижает среднеквадратическое отклонение процесса.

Следовательно, оценку S_w необходимо использовать с большой осторожностью. Иногда оценка S_t является более предпочтительной, чем S_w из-за своих статистических свойств (например, более простого вычисления границ доверительного интервала).

Примечание 3 - В случае нормального распределения показатель воспроизводимости процесса можно оценить по формуле:

Показатель воспроизводимости процесса =  ± (zS_t),                                                                                  (10)

где                                                                                                                                                             (11)

- выборочное среднее i-й подгруппы. Оценка  аналогична  (см. 3.1.3.1, примечание 3).

Выбор значения z зависит от требуемого значения показателя воспроизводимости процесса в единицах продукции на миллион. Обычно z присваивают значения 3, 4 или 5. Если показатель воспроизводимости процесса соответствует установленным требованиям, z = 3 означает наличие в среднем 2700 единиц продукции на миллион за пределами требований.

Аналогично z = 4 означает наличие в среднем 64 единиц продукции, не соответствующих установленным требованиям, на миллион, a z = 5 означает наличие в среднем 0,6 таких единиц продукции на миллион.

Примечание 4 - Для других распределений показатель воспроизводимости процесса можно оценить, используя, например, соответствующую вероятностную бумагу или параметры распределения, соответствующие данным. Выражение для оценки показателя воспроизводимости процесса принимает в этом случае асимметричную форму:

показатель воспроизводимости процесса =

Обозначение  имеет тот же смысл, что и допуски по отношению к номиналу или предпочтительному значению для характеристики, когда верхние и нижние допуски различны. Данное обозначение эквивалентно обозначению «+» для симметричных границ поля допуска. Это обозначение дает возможность проводить сравнение показателя процесса с установленными требованиями в терминах параметров положения и разброса.

Примечание 5 - При использовании формулы  необходимо помнить, что оценка S_w:

- становится менее эффективной при увеличении объема подгрупп;

- чрезвычайно чувствительна к особенностям распределения;

- не позволяет легко определять границы доверительного интервала.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.7.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.3.1 показатель пригодности процесса (process performance): Статистический показатель выходной характеристики процесса, используемый для описания процесса, пребывание которого в состоянии статистической управляемости не подтверждено.

Примечание 1 - Выходная характеристика процесса - случайная величина, для которой необходимо определить вид распределения (3.1.2.1) и оценить его параметры.

Примечание 2 - При использовании данного показателя необходимо учитывать, что он может быть подвержен изменчивости, вызванной специальными причинами (3.1.1.4), размах которой, как правило, неизвестен.

Примечание 3 - Для нормального распределения оценка среднеквадратического отклонения S_t по одной выборке размера N имеет вид:

                                                                      (4)

где                                                                                                                                                                 (5)

Оценка S_t учитывает изменения, вызванные случайными причинами (3.1.1.5), а также любыми имеющимися специальными причинами. Оценку S_t используют вместо s_t для статистического описания изменчивости процесса. Объем выборки N может быть составлен из m более мелких выборок объемом п каждая.

Примечание 4 - В случае нормального распределения показатель пригодности процесса оценивают по формуле:

Показатель пригодности процесса =  ± (zS_t).

Значение z зависит от требуемого значения показателя пригодности процесса в единицах продукции на миллион. Обычно значение z равно 3, 4 или 5. Если показатель пригодности процесса соответствует установленным требованиям, значение z = 3 показывает, что в среднем 2700 объектов на миллион не соответствуют требованиям. Аналогично z = 4 показывает, что в среднем 64 объекта на миллион, а z = 5, что в среднем 0,6 объекта на миллион не соответствуют требованиям.

Примечание 5 - Для других распределений показатель пригодности процесса может быть оценен с помощью соответствующей вероятностной бумаги или по параметрам распределения соответствующих данных. Выражение для показателя пригодности процесса в этом случае имеет вид:

Показатель пригодности процесса =

Обозначение  имеет тот же смысл, что и допуски по отношению к номиналу или предпочтительному значению для контролируемой характеристики. Данное обозначение эквивалентно обозначению «+» для симметричных границ поля допуска. Это обозначение дает возможность проводить сравнение показателя пригодности процесса с установленными требованиями в терминах параметров положения и изменчивости.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.6.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.11 граница поля допуска (specification limit): Граница допустимых значений, установленная для характеристики.

[ИСО 3534-2]

Источник: ГОСТ Р ИСО 3951-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по количественному признаку. Часть 5. Последовательные планы на основе AQL для известного стандартного отклонения оригинал документа

3.2.1.2 граница поля допуска (specification limit): Предельное значение, установленное для характеристики.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 3.1.3]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.2.7 опорный интервал (reference interval): Интервал, границами которого являются квантили X_99,865% и X_0,135% уровней значимости 99,865 % и 0,135 % соответственно.

Примечание 1 - Интервал представляют в виде (X_99,865%, X_0,135%), длина интервала равна разности (X_99,865% - X_0,135%).

Примечание 2 - Опорный интервал используют только для определения индекса пригодности процесса (3.1.3.2) и индекса воспроизводимости процесса (3.1.4.2).

Примечание 3 - Для нормального распределения (3.1.2.1) длина опорного интервала равна шести среднеквадратическим отклонениям (6s) или (6S), если оценку s определяют по выборке.

Примечание 4 - Для других распределений длину опорного интервала можно оценить с помощью соответствующей вероятностной бумаги (например, лог-нормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.

Примечание 5 - Квантиль указывает точку деления функции распределения в долях единицы или процентах. Определение квантили приведено в ИСО 3534-1.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.5.7]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.2.8 нижний опорный интервал (lower reference interval): Интервал, границами которого являются 50 %-ая и 0,135 %-ая квантили распределения X_50% и X_0,135%.

Примечание 1 - Нижний опорный интервал имеет вид (X_0,135%, Х_50%), а длина интервала равна разности (Х_50% - Х_0,135%).

Примечание 2 - Нижний опорный интервал используют только для определения нижнего индекса пригодности процесса (3.1.3.3) и нижнего индекса воспроизводимости процесса (3.1.4.3).

Примечание 3 - Для нормального распределения (3.1.2.1) длина нижнего опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям (3s) или, при неизвестном s, 3S, a Х_50% равна среднему и медиане.

Примечание 4 - Для других распределений 50 %-ная квантиль Х_50%, т.е. медиана, и 0,135 %-ная квантиль Х_0,135% могут быть оценены с помощью соответствующей вероятностной бумаги (например, лог-нормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.5.8]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.1.2.9 верхний опорный интервал (upper reference interval): Интервал, границами которого являются 99,865 %-ная - X_99,865%, и 50 %-ная - Х_50% квантили распределения.

Примечание 1 - Верхний опорный интервал имеет вид (Х_50%, X_99,865%), а длина интервала равна (X_99,865% - Х_50%).

Примечание 2 - Верхний опорный интервал используют только для определения верхнего индекса пригодности процесса (3.1.3.4) и верхнего индекса воспроизводимости процесса (3.1.4.4).

Примечание 3 - Для нормального распределения (3.1.2.1) длина верхнего опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям 3s или, при неизвестном s, 3S, а Х_50% равна среднему и медиане.

Примечание 4 - Для других распределений 50 %-ная квантиль распределения Х_50%, т.е. медиана, и 99,865 %-ная квантиль распределения Х_99,865% могут быть оценены с помощью соответствующей вероятностной бумаги (например, лог-нормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии.

[ИСО 3534-2:2006, пункт 2.5.9]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

наблюдение экономических явлений
Метод познания экономических процессов, основанный на целенаправленном восприятии статистических и других экономических данных для выявления с помощью абстракции внутренних связей, скрывающихся за ними. Обычно экономическое наблюдение бывает выборочным (см. Выборка), но в ряде случаев статистические организации проводят и сплошное наблюдение, типа переписей населения, переписей оборудования. При выборочном наблюдении из всей совокупности данных выбирается лишь весьма незначительная часть (проблема обоснованности такой выборки изучается методами математической статистики). На основании изучения этой части выдвигаются гипотезы и делаются теоретические выводы о сущности исследуемых экономических процессов. Для получения таких выводов применяются также методы математической статистики. Наиболее надежные результаты наблюдение дает в условиях контролируемого экономического эксперимента. Однако он не всегда возможен. Особую сложность представляет собой получение достоверного знания об истинных мотивах экономических решений и действий людей. В философской и экономической литературе не всегда четко проводится различие между понятиями эксперимента и наблюдения в социальных науках (в том числе в экономике). Главным различием между этими двумя понятиями надо считать степень активности воздействия исследователя на изучаемый объект. Для эксперимента такая активность — определяющая черта. Естественно, что и при наблюдении (поскольку оно является направленным, а не беспорядочным восприятием фактов) тоже проявляется активность исследователя. Но она направлена не на объект, а на сам процесс наблюдения. Поэтому традиционное применение в научной литературе (главным образом социологической) термина «экспериментальный метод» к таким приемам, как обследование, опрос, интервью и т.п., по нашему мнению, неправомерно. Все это формы не эксперимента, а наблюдения. Наблюдение может быть качественным и количественным; во втором случае проблема наблюдения тесно связана с проблемой измерения экономических величин, а также с весьма сложной проблемой точности экономических данных.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic observation