исследование методов

исследование операций
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

исследование операций
Прикладное направление кибернетики, используемое для решения практических организационных (в том числе экономических) задач. Это — комплексная научная дисциплина. Круг проблем, изучаемых ею, пока недостаточно определен. Иногда И.о. понимают очень широко, включая в него ряд чисто математических методов, иногда, наоборот, очень узко — как практическую методику решения с помощью экономико-математических моделей строго определенного перечня задач. Главный метод И.о. — системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная (в частности, количественная) сравнительная оценка возможных результатов этих действий. Например, расширение выпуска продукции на заводе требует одновременного и взаимосвязанного решения множества частных проблем: реконструкции предприятия, заказа оборудования, сырья и материалов, подготовки рынка сбыта, совершенствования технологии, изменений системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования, организационной перестройки, перемещения руководящих работников и т.д. При анализе возможных последствий принимаемых решений приходится учитывать такие факторы, как неопределенность, случайность и риск. К решению столь сложных задач привлекают экономистов, математиков, статистиков, инженеров, социологов, психологов и др., поэтому одной из особенностей И.о. считают его междисциплинарный комплексный характер. Операционные исследования прежде всего предназначены для предварительного количественного обоснования принимаемых решений, поскольку они, как видно из примеров, очень сложны, требуют больших затрат и, главное, могут реализоваться многими способами (эти способы называют стратегиями или альтернативами). Кроме обоснования самих решений И.о. позволяет сравнить возможные варианты (альтернативы) организации операции, оценить возможное влияние на результат отдельных факторов, выявить «узкие места», т.е. те элементы системы, нарушение работы которых может особенно сильно сказаться на успехе операции и т.д. Таким образом, сущность задач И.о. — поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для реализации поставленной цели. Количественные методы И.о. строятся на основе достижений экономико-математических и математико-статистических дисциплин (теории массового обслуживания, оптимального программирования и т.д.). Разные математические методы применяются (в тех или иных комбинациях) при решении различных классов задач. Среди важнейших классов задач И.о. можно назвать задачи управления запасами, распределения ресурсов и назначения (распределительные задачи), задачи массового обслуживания, задачи замены оборудования, упорядочения и согласования (в том числе теории расписаний), состязательные (например, игры), задачи поиска и др. Среди применяемых методов — математическое программирование (линейное, нелинейное и т.п.), дифференциальные и разностные уравнения, методы теории графов, марковские процессы, теория игр, теория (статистических) решений, теория распознавания образов и ряд других. Считается, что И.о. зародилось накануне второй мировой войны, когда в Англии на одной радиолокационной станции была создана группа специалистов для решения технических задач с помощью математики. Они сосредоточили внимание на сравнении эффективности путей решения задач, поиске оптимального решения. Участие в этой группе представителей разных специальностей предопределило комплексный, или, как теперь принято говорить, системный подход. В настоящее время в этом направлении работают сотни исследовательских учреждений и групп в десятках стран. Организованы общества И.о., объединяемые международной федерацией (ИФОРС International Federation Of Operational Research Societies). Методы И.о., как и любые математические методы, всегда в той или иной мере упрощают, огрубляют задачу, отражая нелинейные процессы линейными моделями, стохастические системы — детерминированными и т.д. Жизнь богаче любой самой сложной схемы. Поэтому не следует ни преувеличивать значения количественных методов И.о., ни преуменьшать его, ссылаясь на примеры неудачных решений. Уместно привести в связи с этим известное парадоксальное определение, которое дал крупный американский специалист в этой области Т.А.Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими способами…»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• operational research
• operations research
• OR

исследование возможности обработки опасных отходов
(объёма предварительной обработки, её условий, эффективности методов для конкретного типа отходов и др.)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• treatability study

Применение научных методов в решении сложных проблем, возникающих при руководстве и управлении большими системами людей, машин, материалов и денег в промышленности, бизнесе, правительстве и обороне. Направлено на оказание помощи управленческому персоналу в определении его политики и действий. — The application of the methods of science to complex problems arising in the direction and management of large systems of men, machines, materials and money in industry, business, government and defense. The purpose is to help management determine its policy and action scientifically.

оценочное исследование
Совокупность действий, методов и приемов, применяемых для выполнения оценки. (Иногда называется оценочной процедурой). Оценочная услуга, предоставленная в соответствии с соглашением между оценщиком и клиентом включает:. Результаты оценочного исследования: мнения и суждения оценщика, специфичные для данного заказа на оценочное исследование Эти результаты, в свою очередь, включают мнения или заключения оценщика, выработанные в ходе исследования, такие как оценка стоимости; мнения оценщика об адекватности, релевантности или разумности результатов, полученных в процессе экспертизы проведенной ранее оценки, а также мнения, заключения или рекомендации, выработанные в процессе выполнения заказа на оценочное консультирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• appraisal procedure
• valuation procedure

элемент
Обобщенный термин, под которым в зависимости от соответствующих условий может пониматься поверхность, линия, точка.
Примечания
1. Элемент может быть поверхностью (частью поверхности, плоскостью симметрии нескольких поверхностей), линией (профилем поверхности, линией пересечения двух поверхностей, осью поверхности или сечения), точкой (точкой пересечения поверхностей или линий, центром окружности или сферы).
2. В соответствии с терминологией, принятой в настоящем стандарте для поверхностей, профилей и линий, могут применяться обобщенные термины: номинальный элемент, реальный элемент, базовый элемент, прилегающий элемент, средний элемент и т.п.
[ ГОСТ 24642-81]

элемент
Первичная (для данного исследования, модели) составная часть сложного целого. См. Элемент множества, Элемент системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• нормы взаимозаменяемости
• экономика

EN

• element
• feature

DE

• Element

FR

• elément

3.27 элемент (cell): Устройство, состоящее из электродов и электролита и являющееся наименьшим электрическим блоком батареи.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61241-0-2007: Электрооборудование, применяемое в зонах, опасных по воспламенению горючей пыли. Часть 0. Общие требования оригинал документа

3.1 элемент (unit): Компонент или набор компонентов, которые функционируют как самостоятельный объект.

Примечание - Элемент может существовать только в двух состояниях: работоспособном или неработоспособном (см. 3.3 и 3.4). Для удобства обозначения состояния элемента в настоящем стандарте используется термин «состояние элемента».

Источник: ГОСТ Р 51901.15-2005: Менеджмент риска. Применение марковских методов оригинал документа

3.8 элемент (element): Непосредственная составляющая части, которая служит для идентификации существенных особенностей части.

Примечание - Выбор элементов может зависеть от конкретного применения, но элементы могут включать особенности, такие как материал, выполняемое действие, используемое оборудование и т.д. Материал должен рассматриваться в широком смысле и включать данные, программное обеспечение и т.д.

Источник: ГОСТ Р 51901.11-2005: Менеджмент риска. Исследование опасности и работоспособности. Прикладное руководство оригинал документа

3.4 элемент (cell): Основная функциональная единица (ячейка), состоящая из электродов, электролита, корпуса, выводов и (обычно) сепараторов, являющаяся источником электрической энергии, полученной прямым преобразованием химической энергии.

Источник: ГОСТ Р МЭК 62281-2007: Безопасность при транспортировании первичных литиевых элементов и батарей, литиевых аккумуляторов и аккумуляторных батарей оригинал документа

3.4 элемент (cell): Основная функциональная единица (ячейка), состоящая из электродов, электролита, корпуса, выводов и (обычно) сепараторов, являющаяся источником электрической энергии, полученной прямым преобразованием химической энергии.

[IEV 482-01-01:2004]

Источник: ГОСТ Р МЭК 60086-4-2009: Батареи первичные. Часть 4. Безопасность литиевых батарей оригинал документа

3.6.11 элемент (element): Статическое представление части области обсуждения, которая может быть идентифицирована и охарактеризована поведением и признаком.

Примечание - Статическое представление представляет собой моментальный снимок части области обсуждения, которая в данный момент рассматривается. Оно может включать динамические признаки как, например, поведение. Эти признаки характеризуют элемент, какой он есть или каким он может быть в данное время.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15531-1-2008: Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Данные по управлению промышленным производством. Часть 1. Общий обзор оригинал документа

3.172 элемент (element): Элементарная компонента (составляющая) модели.

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

3.13 элемент (item): Любая часть, компонент, устройство, подсистема, функциональная единица, аппаратура или система, которые могут рассматриваться как самостоятельные единицы.

Примечания

1 Объект может состоять из технических средств, программных средств или их комбинации и может также, в частных случаях, включать в себя технический персонал.

2 На данном уровне рассмотрения элемент рассматривается как неделимый.

3.14

Источник: ГОСТ Р 51901.3-2007: Менеджмент риска. Руководство по менеджменту надежности оригинал документа

вычислительная математика
Математическая дисциплина, изучающая методы численного решения математических задач путем нахождения алгоритма точного или приближенного получения результата с помощью конечной последовательности элементарных арифметических операций. В более широком смысле — «раздел математики, включающий круг вопросов, связанных с использованием ЭВМ» [1]. Соответственно этому пониманию в В.м. выделяются три больших раздела: анализ математических моделей; разработка методов и алгоритмов решения типовых математических задач, возникающих при исследовании моделей; вопросы упрощения взаимоотношений человека с ЭВМ, включая теорию и практику программирования задач для ЭВМ, в том числе автоматизации программирования. Среди важных задач В.м. — развитие численных методов оптимизации, исследование устойчивости методов и алгоритмов к различного рода ошибкам, в том числе ошибкам округления, а также разработка методов системного программирования.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• calculus mathematics

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

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

анализ
1) Метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.
2) Химический анализ - совокупность операций, имеющих целью установить, из каких веществ состоит исследуемый объект (качественный анализ) или в каких количественных соотношениях входят в него те или иные вещества (количественный анализ).
[МУ 64-01-001-2002]

анализ
Исследовательский метод, состоящий в том, что объект исследования, рассматриваемый как система, мысленно или практически расчленяется на составные элементы (признаки, свойства, отношения и т. п.) для изучения каждого из них в отдельности и выявления их роли и места в системе, обнаружения таким образом структуры системы. В дальнейшем изученные в процессе А. элементы подвергаются синтезу, что позволяет на новом уровне знания продолжить и углубить исследование системы. Экономический А., т.е. анализ экономических систем разного уровня, производится различными средствами, в том числе и экономико-математическими. Основное назначение последних заключается в возможно более полной формализации и количественном обосновании решений, которые в условиях реальной экономики принимаются в основном на интуитивном уровне. Экономико-математическому анализу могут подвергаться: а) материальный объект; б) информационный объект; в) ситуация; г) решение; д) процесс. Целью анализа в случаях а), б) может быть выявление структуры и закономерностей функционирования экономической системы, в случае в) - исследование устойчивости ситуации, возможных путей ее изменения; в случае г) - выявление множества альтернативных решений (альтернатив) и их возможных исходов; д) - определение траектории процесса и исследование ее устойчивости. См. также: Анализ производственных отраслей, Анализ спроса и потребления, «Затраты-выпуск», «Затраты-эффективность», Системный анализ, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• производство лекарственных средств
• экономика

EN

• analysis

3.8.7 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности и результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Пример - Анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей, анализ несоответствий.

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

3.1 анализ (analysis): Процедура оценки состояния машины и ее повреждений на основе методов обработки сигнала и знаний принципов работы машин данного вида.

Источник: ГОСТ Р ИСО 18436-2-2005: Контроль состояния и диагностика машин. Требования к обучению и сертификации персонала. Часть 2. Вибрационный контроль состояния и диагностика оригинал документа

3.8.7 анализ (en review; fr revue): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности, результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Примеры: анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей и анализ несоответствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.8.7 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности и результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Пример- Анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей, анализ несоответствий.

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

3.1.3 анализ (analysis): Деятельность для определения приблизительных и окончательных данных анализа топливной ценности (калорийности) и технических требований к размеру частиц ТДШ.

Источник: ГОСТ Р 54260-2010: Ресурсосбережение. Обращение с отходами. Стандартное руководство по использованию топлива, полученного из отходов шин оригинал документа

3.2.62 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности, результативности рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

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

анализ спроса и потребления
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

анализ спроса и потребления
Область экономико-математических исследований, основной задачей которых является научное предвидение материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Прежде всего, для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей: удовлетворение спроса — это хотя и необходимый (для сбалансированного ведения хозяйства), но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения потребностей членов общества. Важное направление анализа — исследование спроса и потребления однородных социальных групп, однородных с точки зрения характера их потребительского поведения. Речь идет о группах, различающихся уровнем доходов, интересами, родом занятий, семейным положением и т.д. Ведутся широкие демографические и статистические исследования, на основе которых выявляются определенные типы потребления. Каждый тип характеризуется присущей ему системой предпочтений и иерархией потребностей. Для таких групп разрабатываются экономико-математические модели, которые позволяют отвечать на ряд вопросов, например,: на какие товары вырастет спрос, если будет повышена заработная плата определенной группы работников, или наоборот, если возрастут цены на определенные виды товаров, то какие группы населения от этого особенно пострадают? Кроме того, разрабатываются модели, которые связывают потребление и спрос с производством; на этой основе формируются системы моделей прогнозирования развития народного хозяйства в целом. Различия в степени инерционности отдельных экономических процессов должны учитываться при определении методов и средств сбалансирования спроса и предложения. Например, структура и объемы предложения товаров не могут быть существенно изменены в краткие сроки (за 1-3 года), и в этом случае нарушенное по тем или иным причинам равновесие может быть восстановлено только посредством варьирования цен (плюс некоторые оперативные мероприятия по линии внешней торговли). И наоборот, за относительно более длительные промежутки времени задача может быть решена за счет структурных сдвигов в производстве (путем строительства, модернизации предприятий, освоения новых видов продукции), а также с помощью постепенных изменений в структуре доходов и спроса населения. При определении будущих потребностей населения статистические методы исходят из изучения платежеспособного спроса сегодня, расчетов будущего изменения доходов и изменения спроса, а нормативные методы — из расчета научно обоснованных норм потребления тех или иных групп населения. Разрабатываются, например, научно обоснованные нормы питания на базе изучения физиологических потребностей человека. Российские ученые разработали такое важное средство анализа как дифференцированный баланс доходов и потребления. Используются три типа экономико-математических моделей спроса и потребления: конструктивные, структурные (балансовые) и аналитические, а также разнообразный математический аппарат: функции спроса, коэффициенты эластичности и др. По нашему мнению, переоценивать значение нормативных методов не следует: в бывшем Советском Союзе, при плановом хозяйстве и приоритете, отдававшемся именно нормативным методам, нередко случались факты, когда тех или иных товаров было достаточно по «рациональным нормам», но они оставались в остром дефиците из-за крайней несбалансированности цен и нередко — так называемого ажиотажного спроса — законы рынка оказываются в этом отношении сильнее научных расчетов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• demand and consumption analysis