изучение+на+модели

системный анализ
Совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера. Он опирается на системный подход, а также на ряд математических методов и современных методов управления. Основная процедура – построение обобщенной модели, отображающей взаимосвязи реальной ситуации. [http://www.rol.ru/files/dict/internet/#P].
[ http://www.morepc.ru/dict/]

системный анализ
1. Научная дисциплина, разрабатывающая общие принципы исследования сложных объектов с учетом их системного характера. 2. Методология исследования объектов посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем. Как научную дисциплину С.а. можно считать развитием идей кибернетики. Как и кибернетика, он исследует категории, общие для многих дисциплин и относящиеся к так называемым системам, которые изучаются любой наукой. Когда речь идет об изучении действующих, развивающихся систем, какими являются и любой экономический объект, и экономика в целом, то системное исследование может иметь два аспекта — генетический и функциональный, т.е. изучение исторического развития системы и изучение ее реального действия, функционирования. Будучи методологией исследования объектов посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем, С.а. представляет собой весьма эффективное средство решения сложных, обычно недостаточно четко сформулированных проблем в науке, на производстве и в других областях. При этом любой объект рассматривается не как единое, неразделимое целое, а как система взаимосвязанных составных элементов, их свойств, качеств. Например, в экономике отдельные стороны, характеризующие данный экономический процесс, рассматриваются как элементы системы, изучается их взаимосвязь. Соответственно С.а. сводится к уточнению сложной проблемы и ее структуризации в серию задач, решаемых с помощью экономико-математических методов, нахождению критериев их решения, детализации целей, конструированию эффективной организации для достижения целей. С.а. любого объекта проводится в несколько этапов. Главные из них следующие: 1. Постановка задачи — определение объекта исследования, постановка целей, задание критериев для изучения объекта и управления им. 2. Выделение системы, подлежащей изучению, и ее структуризация. 3. Составление математической модели изучаемой системы: параметризация, установление зависимостей между введенными параметрами, упрощение описания системы путем выделения подсистем и определения их иерархии, окончательная фиксация целей и критериев. Таким образом, создается модель системы, которая помогает лучше ее понять, выделить главное — то, благодаря чему можно поставить и решить задачу. Такую модель называют также абстрактной системой. Результаты исследования абстрактной системы по определенным правилам можно перенести на реальные изучаемые системы (объекты исследования). В этом смысл применения С.а. прежде всего при решении сложных проблем управления (сложных в том смысле, что требуют выбора наилучших альтернатив в условиях неполноты информации, неопределенности и т.п.). С.а. применяется, в частности, при проектировании организационных структур управления (здесь одно из правил заключается в том, что необходимо строить оргструктуры в зависимости от задачи и методов решения, а не наоборот, как обычно бывает на практике), при выборе альтернатив путем сопоставления затрат на реализацию возможных альтернатив с их ожидаемой эффективностью — такие методики, например, в США называются анализом “затраты-эффективность”, “затраты-выгоды” и др. Системный подход к изучению экономических явлений [systems approach in eco¬nomics] - “комплексное изучение экономики как единого целого с позиций системного анализа”[1]. Можно встретить двоякое понимание С.п.: с одной стороны, это — рассмотрение, анализ существующих систем, с другой — создание или, как часто говорят, конструирование, синтез систем для достижения каких-то целей. Эта двойственность отражает реальное положение дел. Анализ и синтез тесно связаны. Рассмотрим в качестве примера автоматизированную систему управления (АСУ). Ее создание — синтез системы — невозможно без анализа реальных процессов управления, взаимодействия отдельных звеньев предприятия, самого предприятия с внешним миром и т.д. Поскольку главная отличительная особенность большой или сложной системы — тесная взаимосвязь всех ее эле¬ментов и частей, то С.п. к анализу экономических явлений означает учет этих взаимосвязей, изучение отдельных экономических объектов как структурных частей более сложных систем, выявление роли каждого из них в общем процессе функционирования экономической системы и, наоборот, воздействия системы в целом на отдельные ее элементы. [1] Федоренко Н.П. Системный под¬ход к изучению экономических явлений. — в кн.: Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. — М.: Эко¬номика, 1975, стр. 517.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• system analysis
• systems analysis

имитация
Процесс разработки модели реальной ситуации и выполнения экспериментов с целью понять, как будет реально изменяться ситуация.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

Тематики

• менеджмент в целом

EN

• simulation

машинная имитация
имитация на компьютере
Экспериментальный метод изучения экономики с помощью электронной вычислительной техники. (В литературе часто в том же смысле применяется термин «имитационное моделирование«, однако, по-видимому, лучше разделить значения: моделирование есть разработка, конструирование модели некоторого объекта для его исследования, а имитация — один из возможных способов использования модели). Для имитации формируется имитационная система, включающая имитационную модель, а также программное обеспечение. В машину вводятся необходимые данные и ведется наблюдение за тем, как изменяются интересующие исследователя показатели; они подвергаются анализу, в частности, статистической обработке данных. С одной стороны, имитация применяется в тех случаях, когда модель (а значит, отражаемые ею система, процесс, явление) слишком сложна, чтобы можно было использовать аналитические методы решения. Для многих проблем управления и экономики такая ситуация неизбежна: например, даже столь отработанные методы, как линейное программирование, в ряде случаев слишком сильно огрубляют действительность, чтобы по полученным решениям можно было делать обоснованные выводы. А если изучаемые процессы имеют нелинейный характер и еще осложнены разного рода вероятностными характеристиками, то вопрос об аналитическом решении вообще не возникает. Сам выбор между имитационным (численным) или аналитическим решением той или иной экономической задачи не всегда легкая проблема. С другой стороны, имитация применяется тогда, когда реальный экономический эксперимент по тем или иным соображениям невозможен или слишком сложен. Тогда она выступает в качестве замены такого эксперимента. Но еще более ценна ее роль как предварительного этапа, «прикидки», которая помогает принять решение о необходимости и возможности проведения самого реального эксперимента. С помощью статической имитации можно выявить, при каких сочетаниях экзогенных (вводимых) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это полезно, например, при изучении различных методов и средств экономического стимулирования на производстве. М.и. в форме проигрывания динамических моделей (динамической имитации) применяется также в прогнозировании,. С его помощью изучают возможные последствия крупных структурных сдвигов в экономике, внедрения важнейших научно-технических достижений, принятия плановых решений. Если имитация организуется в форме диалога человека и машины, то у экспериментатора появляется возможность, анализируя на ходу промежуточные результаты, менять те или иные управляющие параметры и тем самым — направление изучаемого процесса. В последнее время широко применяется имитация экономических процессов, в которых сталкиваются различные интересы типа конкуренции на рынке. При этом управляют «проигрыванием» люди, принимающие по ходу деловой игры те или иные решения, например: «снизить цены», «увеличить или уменьшить выпуск продукции» и т.д., и ЭВМ показывает, у кого из «конкурирующих» сторон дело идет лучше, у кого — хуже (см. также Деловые игры, Олигопольные эксперименты). Таким образом, машинное имитирование экономических процессов — это, по существу эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. Для повышения его эффективости разрабатываются методы планирования эксперимента, проверки имитационной модели (см. Верификация моделей, Валидация модели), методы анализа функции отклика и т.д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• имитация на компьютере

EN

• simulation

машинное моделирование
Реализуемый на вычислительной машине метод исследования, предполагающий замену реального процесса его математической моделью.
[ ГОСТ 15971-90]

Тематики

• системы обработки информации

EN

• simulation

моделирование
Метод исследования сложных процессов и явлений на их моделях или на натурных установках с применением теории подобия при постановке и обработке эксперимента
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

моделирование
Техника, используемая для предсказания будущего поведения системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. Моделирование обычно используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении доступностью.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

моделирование
1. Исследование объектов познания на моделях. 2. Построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов. М. в обоих указанных смыслах является мощным орудием научного познания и решения практических задач и широко используется как в науке, так и во многих областях производственной деятельности человека. С теоретической точки зрения, модель — гомоморфное отображение моделируемого объекта действительности (см. Гомоморфизм). Ряд авторов, стремясь глубже проникнуть в процесс образования модели, утверждают, что она изоморфна (См. Изоморфизм) по отношению к некоторому абстрактному образу, представлению об объекте, которое в свою очередь является его гомоморфным отображением. М. основывается на принципе аналогии и позволяет (при определенных условиях и с учетом неизбежной относительности аналогии) изучать объект, почему либо трудно доступный для изучения, не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта — модели. По свойствам модели оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта — однако не обо всех, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте, и при этом важны для исследования (такие свойства называются существенными). Различается подобие между моделируемым объектом и моделью: физическое — когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу; структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели; функциональное — подобие с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях; динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели; вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели; геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

modelling
A technique that is used to predict the future behaviour of a system, process, IT service, configuration item etc. Modelling is commonly used in financial management, capacity management and availability management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• теория подобия и моделирования
• экономика

EN

• model-building
• modelling
• simulation

DE

• Modellierung
• Simulation

FR

• simulation

моделирование
Учения кабинетного типа в режиме реального времени (не обязательно проходящие на объекте Игр) с участием руководящей группы поддержки, которая разрабатывает сценарии проведения учений и наблюдает за действиями команд. В ходе таких мероприятий, в основном, отрабатывается информационное взаимодействие. Участников размещают в разных помещениях/зонах, исходя из их функциональных задач, где им предстоит общаться между собой с помощью средств связи, которые будут использоваться во время Игр (радио и телефоны), или же перемещаться по объекту для непосредственного общения. Такие учения характеризуются тем, что их участники разъединены в пространстве, а оперативным группам приходится действовать с учетом нескольких вариантов развития событий. Моделирование ситуаций проводится накануне тестовых мероприятий и до того, как команды переедут на объекты, которые они будут обслуживать во время Игр.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

simulation
SIM
Real-time laboratory-type exercise (which can be conducted in the actual Games-time location, but not necessarily) involving a "driving team" which facilitates the exercise. The driving team feeds scenarios and observes the team responses, and therefore communication is the key testing outcome. Participants are separated into different rooms/spaces based on their functional role and communicate using Games-time devices such as radios and telephones or by moving around to speak face to face. This exercise is characterized by the introduction of geographic separation and by the need for operational teams to address multiple scenarios at once. Simulations are conducted prior to test events and prior to venue teams moving to their venues for the Games time.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (управление Играми)

EN

• SIM
• simulation

моделирование (обычно имитационное)
Имитация структуры, функций и поведения одной системы средствами другой; обычно при моделировании исследуется реальная жизненная ситуация.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• simulation

4.41 моделирование (simulation): Воспроизведение деятельности, характерной для помещения, выполняемой в контролируемых условиях для проверки ее влияния на содержание волокон асбеста в воздухе.

Источник: ГОСТ Р ИСО 16000-7-2011: Воздух замкнутых помещений. Часть 7. Отбор проб при определении содержания волокон асбеста оригинал документа

52. Машинное моделирование

Simulation

Реализуемый на вычислительной машине метод исследования, предполагающий замену реального процесса его математической моделью

Источник: ГОСТ 15971-90: Системы обработки информации. Термины и определения оригинал документа

моделирование
Метод исследования сложных процессов и явлений на их моделях или на натурных установках с применением теории подобия при постановке и обработке эксперимента
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

моделирование
Техника, используемая для предсказания будущего поведения системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. Моделирование обычно используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении доступностью.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

моделирование
1. Исследование объектов познания на моделях. 2. Построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов. М. в обоих указанных смыслах является мощным орудием научного познания и решения практических задач и широко используется как в науке, так и во многих областях производственной деятельности человека. С теоретической точки зрения, модель — гомоморфное отображение моделируемого объекта действительности (см. Гомоморфизм). Ряд авторов, стремясь глубже проникнуть в процесс образования модели, утверждают, что она изоморфна (См. Изоморфизм) по отношению к некоторому абстрактному образу, представлению об объекте, которое в свою очередь является его гомоморфным отображением. М. основывается на принципе аналогии и позволяет (при определенных условиях и с учетом неизбежной относительности аналогии) изучать объект, почему либо трудно доступный для изучения, не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта — модели. По свойствам модели оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта — однако не обо всех, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте, и при этом важны для исследования (такие свойства называются существенными). Различается подобие между моделируемым объектом и моделью: физическое — когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу; структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели; функциональное — подобие с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях; динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели; вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели; геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

modelling
A technique that is used to predict the future behaviour of a system, process, IT service, configuration item etc. Modelling is commonly used in financial management, capacity management and availability management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• теория подобия и моделирования
• экономика

EN

• model-building
• modelling
• simulation

DE

• Modellierung
• Simulation

FR

• simulation

моделирование
Метод исследования сложных процессов и явлений на их моделях или на натурных установках с применением теории подобия при постановке и обработке эксперимента
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

моделирование
Техника, используемая для предсказания будущего поведения системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. Моделирование обычно используется в управлении финансами, управлении мощностями и управлении доступностью.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

моделирование
1. Исследование объектов познания на моделях. 2. Построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов. М. в обоих указанных смыслах является мощным орудием научного познания и решения практических задач и широко используется как в науке, так и во многих областях производственной деятельности человека. С теоретической точки зрения, модель — гомоморфное отображение моделируемого объекта действительности (см. Гомоморфизм). Ряд авторов, стремясь глубже проникнуть в процесс образования модели, утверждают, что она изоморфна (См. Изоморфизм) по отношению к некоторому абстрактному образу, представлению об объекте, которое в свою очередь является его гомоморфным отображением. М. основывается на принципе аналогии и позволяет (при определенных условиях и с учетом неизбежной относительности аналогии) изучать объект, почему либо трудно доступный для изучения, не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта — модели. По свойствам модели оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта — однако не обо всех, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте, и при этом важны для исследования (такие свойства называются существенными). Различается подобие между моделируемым объектом и моделью: физическое — когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу; структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели; функциональное — подобие с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях; динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели; вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели; геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

modelling
A technique that is used to predict the future behaviour of a system, process, IT service, configuration item etc. Modelling is commonly used in financial management, capacity management and availability management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• теория подобия и моделирования
• экономика

EN

• model-building
• modelling
• simulation

DE

• Modellierung
• Simulation

FR

• simulation

теория экономического роста
Экономико-математическая дисциплина (область эконометрии), в центре которой — исследование макроэкономических моделей, характеризующих основные взаимосвязи общих показателей развития народного хозяйства, таких, как национальный доход, конечный продукт, норма накопления, объем капиталовложений и др. Для правильного понимания процессов развития народного хозяйства большое значение имеют: а) изучение основных факторов производства, их взаимосвязей и воздействия на результаты общественного производства; б) анализ обратных связей между ростом конечного продукта общества и расширением капитальных вложений; в) выявление характеристик основных типов экономического роста (таких, как экстенсивный и интенсивный), а также другие аспекты Т.э.р. Данная теория разрабатывает предпосылки равновесного сбалансированного роста экономики, условия ее оптимального развития, применяя при этом разветвленный математический, модельный аппарат. В частности, наиболее широко используются макроэкономические производственные функции (однофакторные и многофакторные модели экономического роста); они хорошо отработаны математически и статистически, могут реально служить инструментом планирования и прогнозирования. Создаются также динамические модели экономики магистрального типа, реализующие теоретические построения модели фон Неймана (см. Неймана модель) и ряд других. Основы Т.э.р. были заложены в докладе советского экономиста Г.А.Фельдмана, подготовленном им в связи с разработкой первого пятилетнего плана. В нем содержалась, в частности, модель роста национального дохода в зависимости от степени наращивания производственных фондов и эффективности их использования. Эта работа предвосхитила многие положения современных концепций экономического роста., в том числе и развивающихся за рубежом. Разрабатываются модели развития с возобновимыми и исчерпывающимися ресурсами, с неизменными и меняющимися (с появлением заменителей ресурсов) технологиями, а также модели, где численность населения выступает как управляемая переменная. Модели Т.э.р. используются в настоящее время отечественными экономистами при исследовании параметров и прогнозировании развития народного хозяйства на перспективу. Здесь в основу расчетов темпов развития экономики берутся модели, связывающие с национальным доходом (конечным продуктом) эффективность капитальных вложений в важнейшие отрасли производства, науки и техники, а также мероприятий по совершенствованию хозяйственного механизма. В современной экономической литературе на Западе представлены два основных направления теории роста: «неоклассическое» и «кейнсианское» («неокейнсианское«). Первое опирается на абстрактные модели «стабильной» экономики, имеющей тенденцию к полной занятости, содержащей гибкие цены факторов и совершенную конкуренцию. Второе рассматривает капиталистическую экономику как принципиально неустойчивую («балансирующую на острие ножа»); анализ здесь направлен на проблемы экономической нестабильности и безработицы. См. Солоу модель роста, Харрода-Домара модель.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic growth theory

анализ риска
Изучение технических требований к машине в части ограничений, идентификация опасности и расчет степени риска
[ ГОСТ Р ИСО 12100-1:2007]

анализ риска
Систематическое использование информации для определения источников и количественной оценки риска.
Примечания
1. Анализ риска обеспечивает базу для оценивания риска, мероприятий по снижению риска и принятия риска.
2. Информация может включать в себя исторические данные, результаты теоретического анализа, информированное мнение и касаться причастных сторон.
[ ГОСТ Р 51897-2002]

анализ риска
Процесс изучения характеристик и слабых сторон системы, проводимый с использованием вероятностных расчетов, с целью определения ожидаемого ущерба в случае возникновения неблагоприятных событий. Задача анализа риска состоит в определении степени приемлемости того или иного риска в работе системы.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• безопасность машин и труда в целом
• менеджмент риска

EN

• risk analysis

FR

• analyse du risque

2.20 анализ риска (risk analysis): Систематический процесс определения величины риска.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий оригинал документа

3.58 анализ риска (risk analysis): Систематический процесс определения величины рисков [2].

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

2.14 анализ риска (risk analysis): Систематическое использование имеющейся информации для выявления опасностей и определения риска ([2], пункт 3.10).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14971-2006: Изделия медицинские. Применение менеджмента риска к медицинским изделиям оригинал документа

3.14 анализ риска (risk analysis): Изучение технических требований к машине в части ограничений, идентификация опасности и расчет степени риска.

Источник: ГОСТ Р ИСО 12100-1-2007: Безопасность машин. Основные понятия, общие принципы конструирования. Часть 1. Основные термины, методология оригинал документа

3.58 анализ риска (risk analysis): Систематический процесс определения величины рисков [2].

Источник: ГОСТ Р ИСО ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

2.21 анализ риска (risk analysis): Процесс понимания природы риска (2.1) и определения уровня риска (2.23).

Примечание 1 - Анализ риска обеспечивает основу для оценивания риска (2.24) и решений, касающихся воздействия на риск (2.25).

Примечание 2 - Анализ риска включает определение степени риска.

[Руководство ИСО 73:2009, определение 3.6.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 31000-2010: Менеджмент риска. Принципы и руководство оригинал документа

3.68 анализ риска (risk analysis): Систематическое использование имеющейся информации для определения опасностей и степени риска серьезности [33].

Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

3.13 анализ риска (risk analysis): Систематическое использование информации для определения источников и количественной оценки риска.

Примечания

1 Анализ риска обеспечивает основу для проведения оценки риска и принятия решений об обработке риска.

2 Информация может включать в себя исторические данные, результаты теоретического анализа, информированное мнение и касаться причастных сторон.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.3.2].

Источник: Р 50.1.068-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 1. Определение области применения

3.6 анализ риска (risk analysis): Идентификация опасности и количественная оценка риска с учетом требований производственных условий.

Источник: ГОСТ Р 53454.1-2009: Эргономические процедуры оптимизации локальной мышечной нагрузки. Часть 1. Рекомендации по снижению нагрузки оригинал документа

3.4.25 анализ риска (risk analysis): Систематическое использование информации для определения источников и оценки риска.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.6 анализ риска (risk analysis): Систематическое использование информации для определения источников и количественной оценки риска.

Примечания

1 Анализ риска обеспечивает основу для проведения оценки риска и принятия решений об обработке риска.

2 Информация может включать в себя исторические данные, результаты теоретического анализа, информированное мнение и касаться причастных сторон.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.3.2]

Источник: Р 50.1.069-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 2. Определение процесса менеджмента риска

информатика
1. Обширная область теоретических и прикладных знаний, связанных с получением, хранением, преобразованием, передачей и использованием информации. У этого термина нет общепринятого определения. Часто его воспринимают как эквивалент термина computer science, однако в современном понимании computer science вопросы конструирования компьютеров относятся к отдельному дереву дисциплин. В Европе термин ассоциируется с терминами информационные технологии (information technology) и информационные системы (information system).
2. Информатика (information science) как наука об информации не является частью или ответвлением науки о компьютерах (computer science). Ее предметом является изучение методов структурирования, создания, манипулирования, выделения, распределения и распространения информации между людьми, в организациях и информационных системах. На нынешнем витке технологической эволюции основное внимание информатики сосредоточено на взаимодействии человека с компьютером (human computer interaction) и на том, как люди могут генерировать, искать и использовать информацию. Существуют несколько образных определений информатики, в том числе "искусство, наука и человеческие аспекты ИТ", "изучение приложений и социальных последствий технологий", "изучение структуры, поведения и взаимодействия естественных и созданных вычислительных систем" [Л.Черняк. изд. "Открытые системы"].
3. Комплексное научное междисциплинарное направление, изучающее модели, методы и средства сбора, хранения, обработки и передачи информации. Теоретической информатикой называют науку о структурах, основывающихся на математике и логике. Практическая информатика является инженерной дисциплиной, опирающейся на сети и системы. В круг ее вопросов входят базы данных и знаний, информационно-поисковые системы, гиперсреда, вопросы языков, компьютерного перевода. Она опирается на теорию информации, искусственный интеллект, электронику, семиотику и др.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

информатика
1. «Отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах деятельности»[1]. В этом смысле речь идет о дисциплине, занимающейся проблемами научно-технической информации. 2. То же, что информационная технология, т.е. совокупность процессов сбора, хранения, поиска, переработки данных для получения информации, а также преобразования, распространения и использования этой информации. Все термины в нашем словаре, относящиеся к И., относятся ко второму ее значению. Информатика как наука в США и некоторых других странах называется computer science. [1] СЭС., стр. 499.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• informatics

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

гипотеза
1. Требующее научного доказательства предположение, предварительное объяснение проблемы, основанное на имеющихся знаниях и опыте. Проверка и подтверждение Г. означают переход от предположения к новому знанию об изучаемом объекте или процессе. Экономико-математические модели строятся на основании тех или иных Г. о структуре и взаимоотношении экономических показателей, о причинах тех или иных процессов. Проверка таких Г. осуществляется тремя путями. Первый путь — статистическое наблюдение и изучение действительных процессов, происходящих в экономике. Например, выдвинута Г.: введение премий за качество продукции снижает брак, повышает прибыль предприятий. Можно изучить применение действующих поощрительных систем (т.е. провести наблюдение) и проверить эту Г. Другой способ проверки Г. — с помощью специально поставленного экономического эксперимента. В этом случае разрабатываются и вводятся в действие новые стимулирующие факторы (премии) и ведется наблюдение за тем, как они действуют. Экспериментальным является и третий способ — машинная имитация, «проигрывание» модели на компьютере. 2. Предпосылка, закладываемая в основу построения экономико-математической модели (часто говорят так: «Модель основана на следующих гипотезах…»). См. также Статистическая проверка гипотез, Нулевая гипотеза.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• защита информации
• экономика

EN

• hypothesis

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia