математические+модели

демографические модели
Математические модели, описывающие процессы воспроизводства и миграции населения. В частности: а) модели, в которых важную роль играет возрастная структура населения — другие его параметры рассматриваются как функции этой структуры («демометрические функции»); б) демографические таблицы (таблицы рождаемости, смертности, плодовитости, количества браков и т.д.); в) модели воспроизводства населения, объединяющие таблицы смертности и плодовитости, которые широко применяются для прогнозных и аналитических расчетов. Для изучения режима воспроизводства населения в зависимости от различных факторов используется также идеализированная модель «стабильного населения». Получаемые с ее помощью данные могут вводиться в экономические модели (например, в модели теории производственных функций).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• demographic models

конструктивные модели спроса и потребления
Экономико-математические модели, используемые в планировании и прогнозировании спроса и потребления (наряду с аналитическими и структурными, т.е. балансовыми моделями). В основе таких моделей лежат уравнения бюджета потребителей. Так называется уравнение, выражающее очевидное равенство общего расхода (что то же самое — объема потребления) и суммы произведений количества (потребления) каждого товара на его цену: где i=1, 2, …, m, — номера рассматриваемых видов благ, Z — объем потребления, qi — размер потребления i-го блага, pi — цена i-го блага (товара или услуги), m — количество разных видов благ. Модели бюджетов потребителей играют важную роль в планировании потребления. Известный всем прожиточный минимум — одна из таких моделей. Отечественными экономистами разрабатываются рациональные бюджеты, основанные на научных нормах потребления, прежде всего пищевых продуктов. Изучаются перспективные бюджеты (например, так называемый бюджет достатка и др.). Эти модели учитывают различные факторы, в частности, климатические особенности жизни тех или иных групп населения, что, естественно, сказывается на объеме потребления топлива, одежды, продуктов питания и др. Учитываются также национальные традиции и привычки, профессиональные особенности потребления и т.д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• normative consumer budget models

аналитические модели спроса и потребления
Экономико-математические модели, которые строятся в виде уравнений, характеризующих зависимость потребления благ (т.е. товаров и услуг) от тех или иных факторов: если от одного — имеем однофакторную модель, если от нескольких — многофакторную. Они используются в практике планирования и прогнозирования спроса и потребления наряду с конструктивными и структурными (балансовыми) моделями. Среди факторов, влияющих на спрос и потребление благ, выделяют: уровень доходов семей, структуру семей, уровень цен и их изменение и др. На основании бюджетной и торговой статистики устанавливаются закономерности, связывающие эти факторы с потреблением тех или иных товаров, и подбираются подходящие формулы. Например, в этой области распространены многофакторные линейные и нелинейные регрессионные модели (см. Регрессионный анализ).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• analytical models of demand and consumption

матричные модели
Экономико-математические модели, построенные в виде таблиц (матриц). Они отображают соотношения между затратами на производство и его результатами, нормативы затрат, производственную и экономическую структуру хозяйства. Применяются в межотраслевом балансе, матричном промфинплане предприятия, при решении отраслевых задач оптимального планирования развития и размещения производства, в эколого-экономическом моделировании и т.д. Широкое распространение М.м. связано, в частности, с тем, что запись данных в табличной форме облегчает их введение в компьютер и дает наглядное представление о результатах расчета (на самом деле ввиду большой размерности моделей они обычно не изображаются непосредственно в виде таблиц, а содержащаяся в них информация хранится в памяти компьютера — см. об этом в статье Массив данных). Для перехода между М.м. различных звеньев (уровней хозяйства) применяются вариантные матрицы. М.м. применяются и в теоретических исследованиях экономики, поскольку она представляется как процесс преобразования затрат в результаты. Элементами матрицы при этом являются величины затрат при разных «технологических способах«. В таких исследованиях часто термин «матрица» отождествляется с термином «экономика». Употребляют, например, в одном и том же смысле термины «продуктивная матрица» и «продуктивная экономика» (см. Продуктивность матрицы).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• matrix models

экономико-математические методы
эконометрика
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

экономико-математические методы
ЭММ
Обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики. Введено академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания о том, что это название весьма условно и не отвечает современному уровню развития экономической науки, так как «они (ЭММ. — авт.) не имеют собственного предмета исследования, отличного от пред¬мета исследования специфических экономических дисциплин»[1]. Однако, хотя тенденция подмечена верно, она, по-видимому, реализуется еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого методологического характера. В отличие от дисциплин, в которых преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают лишь в большей или меньшей степени как вспомогательные средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере. Общепринятая классификация экономико-математических дисциплин, явившихся сплавом экономики, математики и кибернетики, пока не выработана. С известной долей условности ее можно представить в виде следующей схемы[2]. 0. Принципы экономико-математических методов: теория экономико-математического моделирования, включая экономико-статистическое моделирование; теория оптимизации экономических процессов. 1.Математическая статистика (ее экономические приложения): выборочный метод; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; регрессионный анализ; многомерный статистический анализ; факторный анализ; теория индексов и др. 2. Математическая экономия и эконометрия: теория экономического роста (модели макроэкномической динамики); теория производственных функций; межотраслевые балансы (статические и динамические); национальные счета, интегрированные материально-финансовые балансы; анализ спроса и потребления; региональный и пространственный анализ; глобальное моделирование и др. 3. Методы принятия оптимальных решений, включая исследование операций: оптимальное (математическое) программирование; линейное программирование; нелинейное программирование; динамическое программирование; дискретное (целочисленное) программирование; блочное программирование; дробно-линейное программирование; параметрическое программирование; сепарабельное программирование; стохастическое программирование; геометрическое программирование; методы ветвей и границ; сетевые методы планирования и управления; программно-целевые методы планирования и управления; теория и методы управления запасами; теория массового обслуживания; теория игр; теория решений; теория расписаний. 4. ЭММ и дисциплины, специфичные для централизованно планируемой экономики: теория оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ); оптимальное планирование: народнохозяйственное; перспективное и текущее; отраслевое и региональное; теория оптимального ценообразования; 5. ЭММ, специфичные для конкурентной экономики: модели рынка и свободной конкуренции; модели делового цикла; модели монополии, дуополии, олигополии; модели индикативного планирования; модели международных экономических отношений; модели теории фирмы. 6. Экономическая кибернетика: системный анализ экономики; теория экономической информации, включая экономическую семиотику; теория управляющих систем, включая теорию автоматизированных систем управления. 7. Методы экспериментального изучения экономических явлений (экспериментальная экономика): математические методы планирования и анализа экономических экспериментов; методы машинной имитации и стендового экспериментирования; «деловые игры». В ЭММ применяются различные разделы математики, математической статистики и математической логики; большую роль в машинном решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие смежные дисциплины. [1] Шаталин С.С. Функционирование экономики развитого социализма. — М.: Изд-во МГУ, 1982. [2] Приведенная схема была разработана автором в 1976-78 гг., для Комитета по социальным наукам Международной федерации документации и использована им при составлении библиографической классификации (УДК) по разделу «Математические методы в экономике».
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

Синонимы

• эконометрика

EN

• econometrics
• economico-mathematical methods

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

ограничения модели
Запись условий, в которых действительны расчеты, использующие эту модель. Обычно представляя собою систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). Совместность системы ограничений — обязательное условие разрешимости модели: в случае несовместности этой системы допустимое множество является пустым. На практике в качестве О.м. часто выступают ресурсы сырья и материалов, капиталовложения, возможные варианты расширения предприятий, потребности в готовой продукции и т.п. Как правило, если снять ограничения задачи, то показатели ее решения окажутся лучше, чем при решении, соответствующем реальным условиям. И, наоборот, если сделать ограничения более жесткими и тем самым сократить возможности выбора вариантов, то решение окажется, как правило, хуже. В первом случае оно будет оптимистичным, во втором — пессимистичным. Это, между прочим, открывает возможность приблизительного, прикидочного решения некоторых оптимизационных задач: меняя ограничения, можно оценить диапазон значений, в пределах которых находятся решения задачи. На рис.O.3 а, б показаны некоторые важнейшие типы О.м., определяющих область допустимых решений в задачах математического программирования. (Для наглядности — в 2-мерном пространстве, в его первом квадранте). Ограничения I, II, Y — линейные, III, IY, YI — нелинейные. Линейными ограничениями являются на рис. O.3а также оси координат; иначе говоря, в область допустимых решений здесь входят все точки, удовлетворяющие I и II, но кроме того, отвечающие условию  x1  ? 0, x2 ? 0 (см. Неотрицательность значений). Кривая IY — ограничение переменной x2 сверху, YI — ограничение той же переменной снизу. Запись типа  a? x ?b  называется двусторонним ограничением. Все показанные ограничения относятся к типу ограничений-неравенств. Что касается ограничений-равенств, то они определяют область допустимых решений как точку (в одномерном пространстве), как линию (в двумерном пространстве), как гиперповерхность (в многомерном пространстве). Экономико-математические ограничения разделяются также на детерминированные (см. рис. O.3 а, б) и стохастические (см. рис.O.3 в). В последнем случае серия кривых АВС отображает возможные случайные реализации стохастического ограничения. В задачах математического программирования системы ограничений (т.е. выражающих их уравнений и неравенств) удобно записывать в векторной форме: f (x) = b или f (x) ? b и т.п., где x — вектор-столбец управляющих переменных xi (i = 1, 2, …, n), b — вектор-столбец, компонентами которого являются функции ограничений bi (примеры см. в статье Математическое программирование). В моделях планирования ограничения снизу имеют смысл плановых заданий (которые допустимо перевыполнять), ограничения сверху — смысл «квот» на выпуск тех или иных видов продукции. При совпадении ограничений сверху и снизу экономический субъект полностью лишается свободы принятия решений в данной области. В системах моделей различаются общесистемные (или глобальные) О.м., имеющие силу для всей моделируемой экономической системы, и локальные ограничения для моделей отдельных подсистем. Несовместность локальных ограничений с общесистемными приводит к неразрешимости системы моделей.   Рис.О.3  Линейные и нелинейные ограничения
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• model constraints

переменная модели
Переменная величина, включенная в модель и принимающая различные значения в процессе решения экономико-математической задачи. Независимые переменные принимают значения координат моделируемой системы; они могут быть управляемыми или сопутствующими (см. Конкомитантные факторы). Зависимые переменные (функции) выступают как результат решения задачи. Либо, наоборот, по желательному значению функции (функционала) критерия отыскивается в том или ином смысле соответствующее ему сочетание значений управляемых переменных (Оптимальный план). См. также Инструментальные переменные, Отклик. В экономико-математической терминологии такие термины как переменная, параметр, фактор, а также «величина» часто смешиваются, обозначая одно и то же. На деле, по-видимому, следует различать: а) переменную и параметр (как константу), б) переменную как элемент модели и фактор как источник воздействия на систему, отражаемый в переменной. Кроме того, наряду с термином «П.м.» часто используется, как равнозначный ему, термин «переменная системы». Однако, строго говоря, последний не имеет смысла: математическое понятие переменной (как и, например, константы) возникает лишь тогда, когда есть математическое описание системы, т.е. модель (см. также Координаты системы). В применении же к системе точнее были бы термины «характеристика«, «свойство«, «воздействие«. · Переменные, способные принимать некоторое ограниченное число значений (т.е. определенные на дискретных множествах) называются дискретными переменными. Наоборот, если переменная определена на непрерывном множестве и может принять любое в его границах значение — она называется непрерывной. Соответственно в процессе решения задачи используются следующие изменения природы переменной величины: рассмотрение переменной в качестве постоянной (константы), рассмотрение дискретной переменной как непрерывной, рассмотрение непрерывной переменной как дискретной. В зависимости от условий задачи подобные преобразования могут облегчать ее решение. В экономико-математических исследованиях используются не только математические переменные (как в приведенных случаях), но и логические переменные (см. например, Параметр целочисленных значений). В эконометрии также применяется взятый из математической статистики термин «объясняющие переменные» (см. Регрессия) — для обозначения независимых переменных (факторов) — как управляемых, так и сопутствующих. Объясняющие переменные могут быть как детерминированными, так и стохастическими.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• variable

устойчивость модели
Свойство модели, характеризующее ее способность обеспечить результаты расчетов (выходные данные), отклоняющиеся от идеальных данных на допустимо малую величину. При этом в качестве идеальных подразумеваются выходные данные, получаемые в таких условиях, когда модель реализует записанные в ней математические зависимости абсолютно без помех; соответственно, реальные выходные данные получаются в условиях определенных возмущающих воздействий (см. Возмущение, Помехи).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• robustness of a model

модель
Масштабный предметный образец объекта или его частей, отображающий их строение и действие
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

модель
Представление системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. которое используется для облегчения понимания или прогнозирования будущего поведения.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

модель
В том смысле как этот термин применяется в словаре — логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых как системы или элементы системы). М. используется как условный образ, сконструированный для упрощения их исследования. Природа моделей может быть различной (общепризнанной единой классификации моделей в настоящее время не существует): материальные или вещественные модели (например, модель самолета в аэродинамической трубе), знаковые модели двух типов: графические (чертеж, географическая карта) и математические (формула, описывающая гравитационное взаимодействие двух тел); материально-идеальные («деловая игра«); словесное описание объекта (явления, процесса) можно также рассматривать как его модель. В управлении хозяйственными процессами наибольшее значение имеют математические, прежде всего, экономико-математические модели, часто объединяемые в комплексы моделей и системы моделей. Подробнее см. Моделирование, Экономико-математическая модель, Экономико-математическое моделирование. Во второй из этих статей см. полную классификацию моделей, представленных в словаре.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

model
A representation of a system, process, IT service, configuration item etc. that is used to help understand or predict future behaviour.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• model

DE

• Modell

FR

• modèle

3.6.28 модель (model): Представление или описание сущности или системы, характеризующее только аспекты, относящиеся к установленной цели.

Примечание - «Сущность» не используют в данном документе в значении, установленном ИСО 10303-11, а используют в значении, представленном в стандарте [2] (см. примечание к 3.6.12).

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

3.47 модель (model): Абстрактное описание реальности в любой форме (включая математическую, физическую, символическую, графическую или описательную), которая представляет определенный аспект этой реальности.

Примечание - Заимствовано из ИСО 15704:2000

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

система
Группа взаимодействующих объектов, выполняющих общую функциональную задачу. В ее основе лежит некоторый механизм связи.
[ ГОСТ Р МЭК 61850-5-2011]

система
Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом системы может быть другая система, называемая подсистемой; система может быть управляющей системой или управляемой системой и включать аппаратные средства, программное обеспечение и взаимодействие с человеком.
Примечания
1 Человек может быть частью системы. Например, человек может получать информацию от программируемого электронного устройства и выполнять действие, связанное с безопасностью, основываясь на этой информации, либо выполнять действие с помощью программируемого электронного устройства.
2 Это определение отличается от приведенного в МЭС 351-01-01.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

система
Множество (совокупность) материальных объектов (элементов) любой, в том числе различной физической природы, а также информационных объектов, взаимосвязанных и взаимодействующих между собой для достижения общей цели.
[ ГОСТ Р 43.0.2-2006]

система
Совокупность элементов, объединенная связями между ними и обладающая определенной целостностью.
[ ГОСТ 34.003-90]

система
Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

система
-
[IEV number 151-11-27]

система
Набор связанных элементов, работающих совместно для достижения общей Цели. Например: • Компьютерная система, состоящая из аппаратного обеспечения, программного обеспечения и приложений. • Система управления, состоящая из множества процессов, которые планируются и управляются совместно. Например, система менеджмента качества. • Система управления базами данных или операционная система, состоящая из множества программных модулей, разработанных для выполнения набора связанных функций.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

система
Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Следует отметить, что это определение (взятое нами из Большой Советской Энциклопедии) не является ни единственным, ни общепризнанным. Есть десятки определений понятия “С.”, которые с некоторой условностью можно поделить на три группы. Определения, принадлежащие к первой группе, рассматривают С. как комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно, независимо от наблюдателя. Его задача состоит в том, чтобы выделить эту С. из окружающей среды, т.е. как минимум определить ее входы и выходы (тогда она рассматривается как “черный ящик”), а как максимум — подвергнуть анализу ее структуру (произвести структуризацию), выяснить механизм функционирования и, исходя из этого, воздействовать на нее в нужном направлении. Здесь С. — объект исследования и управления. Определения второй группы рассматривают С. как инструмент, способ исследования процессов и явлений. Наблюдатель, имея перед собой некоторую цель, конструирует (синтезирует) С. как некоторое абстрактное отображение реальных объектов. При этом С. (“абстрактная система”) понимается как совокупность взаимосвязанных переменных, представляющих те или иные свойства, характеристики объектов, которые рассматриваются в данной С. В этой трактовке понятие С. практически смыкается с понятием модели, и в некоторых работах эти два термина вообще употребляются как взаимозаменяемые. Говоря о синтезе С., в таких случаях имеют в виду формирование макромодели, анализ же С. совпадает в этой трактовке с микромоделированием отдельных элементов и процессов. Третья группа определений представляет собой некий компромисс между двумя первыми. С. здесь — искусственно создаваемый комплекс элементов (например, коллективов людей, технических средств, научных теорий и т.д.), предназначенный для решения сложной организационной, экономической, технической задачи. Следовательно, здесь наблюдатель не только выделяет из среды С. (и ее отдельные части), но и создает, синтезирует ее. С. является реальным объектом и одновременно — абстрактным отображением связей действительности. Именно в этом смысле понимает С. наука системотехника. Между этими группами определений нет непроходимых границ. Во всех случаях термин “С.” включает понятие о целом, состоящем из взаимосвязанных, взаимодействующих, взаимозависимых частей, причем свойства этих частей зависят от С. в целом, свойства С. — от свойств ее частей. Во всех случаях имеется в виду наличие среды, в которой С. существует и функционирует. Для исследуемой С. среда может рассматриваться как надсистема, соответственно, ее части — как подсистемы, а также элементы С., если их внутренняя структура не является предметом рассмотрения. С. делятся на материальные и нематериальные. К первым относятся, например, железная дорога, народное хозяйство, ко вторым — С. уравнений в математике, математика как наука, далее — С. наук. Автоматизированная система управления включает как материальные элементы (ЭВМ, документация, люди), так и нематериальные — математические модели, знания людей. Разделение это тоже неоднозначно: железную дорогу можно рассматривать не только как материальную С., но и как нематериальную С. взаимосвязей, соотношений, потоков информации и т.д. Закономерности функционирования систем изучаются общей теорией систем, оперирующей понятием абстрактной С. Наибольшее значение среди абстрактных С. имеют кибернетические С. Есть два понятия, близкие понятию С.: комплекс, совокупность (множество объектов). Они, однако, не тождественны ему, как нередко утверждают. Их можно рассматривать как усеченные, неполные понятия по отношению к С.: комплекс включает части, не обязательно обладающие системными свойствами (в том смысле, как это указано выше), но эти части сами могут быть системами, и элементы последних такими свойствами по отношению к ним способны обладать. Совокупность же есть множество элементов, не обязательно находящихся в системных отношениях и связях друг с другом. В данном словаре мы стремимся по возможности последовательно различать понятия С. и модели, рассматривая С. как некий объект (реальной действительности или воображаемый — безразлично), который подвергается наблюдению и изучению, а модель — как средство этого наблюдения и изучения. Разумеется, и модель, если она сама оказывается объектом наблюдения и изучения, в свою очередь рассматривается как С. (в частности, как моделируемая С.) — и так до бесконечности. Все это означает, что такие, например, понятия, как переменная или параметр, мы (в отличие от многих авторов) относим не к С., а к ее описанию, т.е. к модели (см. Параметры модели, Переменная модели), численные же их значения, характеризующие С., — к С. (например, координаты С.). • Системы математически описываются различными способами. Каждая переменная модели, выражающая определенную характеристику С., может быть задана множеством конкретных значений, которые эта переменная может принимать. Состояние С. описывается вектором (или кортежем, если учитываются также величины, не имеющие численных значений), каждая компонента которого соответствует конкретному значению определенной переменной. С. в целом может быть описана соответственно множеством ее состояний. Например, если x = (1, 2, … m) — вектор существенных переменных модели, каждая из которых может принять y значений (y = 1, 2, …, n), то матрица S = [ Sxy ] размерностью m ? n представляет собой описание данной С. Широко применяется описание динамической С. с помощью понятий, связанных с ее функционированием в среде. При этом С. определяется как три множества: входов X, выходов Y и отношений между ними R. Полученный “портрет системы” может записываться так: XRY или Y = ®X. Аналитическое описание С. представляет собой систему уравнений, характеризующих преобразования, выполняемые ее элементами и С. в целом в процессе ее функционирования: в непрерывном случае применяется аппарат дифференциальных уравнений, в дискретном — аппарат разностных уравнений. Графическое описание С. чаще всего состоит в построении графа, вершины которого соответствуют элементам С., а дуги — их связям. Существует ряд классификаций систем. Наиболее известны три: 1) Ст. Бир делит все С. (в природе и обществе), с одной стороны, на простые, сложные и очень сложные, с другой — на детерминированные и вероятностные; 2) Н.Винер исходит из особенностей поведения С. (бихевиористский подход) и строит дихотомическую схему: С., характеризующиеся пассивным и активным поведением; среди последних — нецеленаправленным (случайным) и целенаправленным; в свою очередь последние подразделяются на С. без обратной связи и с обратной связью и т.д.; 3) К.Боулдинг выделяет восемь уровней иерархии С., начиная с простых статических (например, карта земли) и простых кибернетических (механизм часов), продолжая разного уровня сложности кибернетическими С., вплоть до самых сложных — социальных организаций. Предложены также классификации по другим основаниям, в том числе более частные, например, ряд классификаций С. управления. См. также: Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая (закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсистема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы..
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

system
set of interrelated elements considered in a defined context as a whole and separated from their environment
NOTE 1 – A system is generally defined with the view of achieving a given objective, e.g. by performing a definite function.
NOTE 2 – Elements of a system may be natural or man-made material objects, as well as modes of thinking and the results thereof (e.g. forms of organisation, mathematical methods, programming languages).
NOTE 3 – The system is considered to be separated from the environment and the other external systems by an imaginary surface, which cuts the links between them and the system.
NOTE 4 – The term "system" should be qualified when it is not clear from the context to what it refers, e.g. control system, colorimetric system, system of units, transmission system.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

system
A number of related things that work together to achieve an overall objective. For example: • A computer system including hardware, software and applications • A management system, including the framework of policy, processes, functions, standards, guidelines and tools that are planned and managed together – for example, a quality management system • A database management system or operating system that includes many software modules which are designed to perform a set of related functions.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

FR

système, m
ensemble d'éléments reliés entre eux, considéré comme un tout dans un contexte défini et séparé de son environnement
NOTE 1 – Un système est en général défini en vue d'atteindre un objectif déterminé, par exemple en réalisant une certaine fonction.
NOTE 2 – Les éléments d'un système peuvent être aussi bien des objets matériels, naturels ou artificiels, que des modes de pensée et les résultats de ceux-ci (par exemple des formes d'organisation, des méthodes mathématiques, des langages de programmation).
NOTE 3 – Le système est considéré comme séparé de l'environnement et des autres systèmes extérieurs par une surface imaginaire qui coupe les liaisons entre eux et le système.
NOTE 4 – Il convient de qualifier le terme "système" lorsque le concept ne résulte pas clairement du contexte, par exemple système de commande, système colorimétrique, système d'unités, système de transmission.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• релейная защита
• системы менеджмента качества
• экономика

EN

• system

DE

• System

FR

• système

4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

Примечание 1 - Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги.

Примечание 2 - На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстно-зависимым синонимом, например, «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010: Информационная технология. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

4.17 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

Примечания

1. Система может рассматриваться как продукт или как совокупность услуг, которые она обеспечивает.

2. На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, система самолета. В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстным синонимом, например, самолет, хотя это может впоследствии затруднять восприятие системных принципов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288-2005: Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем оригинал документа

4.44 система (system): Комплекс процессов, технических и программных средств, устройств, обслуживаемый персоналом и обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям и целям (3.31 ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207).

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910-2002: Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства оригинал документа

3.31 система (system): Комплекс, состоящий из процессов, технических и программных средств, устройств и персонала, обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям или целям.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

3.36 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих объектов. [ ГОСТ Р ИСО 9000, статья 3.2.1]

Источник: ГОСТ Р 51901.6-2005: Менеджмент риска. Программа повышения надежности оригинал документа

3.2 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов. [ ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001]

Примечания

1 С точки зрения надежности система должна иметь:

a) определенную цель, выраженную в виде требований к функционированию системы;

b) заданные условия эксплуатации.

2 Система имеет иерархическую структуру.

Источник: ГОСТ Р 51901.5-2005: Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности оригинал документа

3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

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

3.7 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

Примечания

1 Применительно к надежности система должна иметь:

a) определенные цели, представленные в виде требований к ее функциям;

b) установленные условия функционирования;

c) определенные границы.

2 Структура системы является иерархической.

Источник: ГОСТ Р 51901.12-2007: Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов оригинал документа

3.2.1 система (en system; fr systéme): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

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

2.39 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа

3.20 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.

(МЭК 61513, статья 3.61)

Источник: ГОСТ Р МЭК 61226-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Классификация функций контроля и управления оригинал документа

3.61 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.

[МЭК 61508-4, пункт 3.3.1, модифицировано]

Примечание 1 - См. также «система контроля и управления».

Примечание 2 - Системы контроля и управления следует отличать от механических систем и электрических систем АС.

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

3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

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

2.34 система (system): Специфическое воплощение ИТ с конкретным назначением и условиями эксплуатации.

[ИСО/МЭК 15408-1]

а) комбинация взаимодействующих компонентов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

[ИСО/МЭК 15288]

Примечания

1 Система может рассматриваться как продукт или совокупность услуг, которые она обеспечивает.

[ИСО/МЭК 15288]

2 На практике интерпретация данного зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» допускается заменять, например, контекстным синонимом «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.

[ИСО/МЭК 15288]

Источник: ГОСТ Р 54581-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Основы доверия к безопасности ИТ. Часть 1. Обзор и основы оригинал документа

3.34 система (system):

Совокупность связанных друг с другом подсистем и сборок компонентов и/или отдельных компонентов, функционирующих совместно для выполнения установленной задачи или

совокупность оборудования, подсистем, обученного персонала и технических приемов, обеспечивающих выполнение или поддержку установленных функциональных задач. Полная система включает в себя относящиеся к ней сооружения, оборудование, подсистемы, материалы, обслуживание и персонал, необходимые для ее функционирования в той степени, которая считается достаточной для выполнения установленных задач в окружающей обстановке.

Источник: ГОСТ Р 51317.1.5-2009: Совместимость технических средств электромагнитная. Воздействия электромагнитные большой мощности на системы гражданского назначения. Основные положения оригинал документа

3.1.13 система, использующая солнечную и дополнительную энергию (solar-plus-supplementary system): Система солнечного теплоснабжения, использующая одновременно источники как солнечной, так и резервной энергии и способная обеспечить заданный уровень теплоснабжения независимо от поступления солнечной энергии.

Источник: ГОСТ Р 54856-2011: Теплоснабжение зданий. Методика расчета энергопотребности и эффективности системы теплогенерации с солнечными установками оригинал документа

3.2.6 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

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

3.12 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов

[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008, ст. 3.2.1]

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

3.136 система (system): Совокупность объектов реального мира, организованная для заданной цели.

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

отраслевые задачи оптимального планирования и размещения производства
Экономико-математические задачи расчета оптимальных направлений развития отраслей (в ряде случаев — подотраслей и производств). Наибольшее развитие получили в условиях т.н. отраслевой системы управления в бывш. СССР в 70-х — 80-х гг. При этом, как правило, достигался экономический эффект от 5 до 15% (для сопоставимых условий) по сравнению с традиционными методами. Эта работа опиралась на созданные усилиями ЦЭМИ, Института экономики и организации производства СО АН и СОПСа “Основные методические положения оптимизации развития и размещения производства” (1978 г.). Методы решения отраслевых задач применимы (и действительно применяются во многих странах) при планировании деятельности крупных концернов, корпораций, фирм, при государственном программировании и планировании развития экономики. Решением задач отраслевой оптимизации достигаются следующие цели (они по-разному комбинируются в разных задачах): выбор наиболее экономичного варианта строительства, реконструкции и расширения новых предприятий, выбор их территориального размещения, расчет их оптимальных размеров, оптимальная специализация производства и установление кооперационных связей, выбор наиболее совершенной технологии и др. Важная область отраслевой оптимизации — выбор наилучшей номенклатуры выпускаемых изделий с учетом различий экономического эффекта от их применения для различных целей («Задачи оптимизации структуры производства«). В качестве критерия оптимальности в большинстве отраслевых задач выступает минимум затрат на заданный объем конечного продукта рассматриваемой производственной системы. Применяются экономико-математические модели разных типов: динамические и статические, детерминированные и вероятностные, однопродуктовые и многопродуктовые, с дискретными и непрерывными переменными, производственные функции, производственно-транспортные задачи и, наконец, — по характеру отображения хозяйственных связей — матричные и сетевые модели.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• sectoral planning problems

теория игр
Метод моделирования, используемый для оценки воздействия решения на конкурентов.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

теория игр
Раздел современной математики, изучающий математические модели принятия решений в так называемых конфликтных ситуациях (т.е. ситуациях, при которых интересы участников либо противоположны и тогда эти модели называются «антагонистическими играми», либо не совпадают, хотя и не противоположны, и тогда речь идет об «играх с непротивоположными интересами«). Основоположники теории Дж. фон Нейман и О.Моргенштерн попытались математически описать характерные для рыночной экономики явления конкуренции как некую «игру«. В наиболее простом случае речь идет о противоборстве только двух противников, например, двух конкурентов, борющихся за рынок сбыта (о дуополии). В более сложных случаях в игре участвуют многие, причем они могут вступать между собой в постоянные или временные коалиции, союзы. Игра двух лиц называется парной; когда в ней участвуют n игроков — это «игра n — лиц«, в случае образования коалиций игра называется «коалиционной«. Суть игры в том, что каждый из участников принимает такие решения (т.е. выбирает такую стратегию действий), которые, как он полагает, обеспечивают ему наибольший выигрыш или наименьший проигрыш, причем этому участнику игры ясно, что результат зависит не только от него, но и от действий партнера (или партнеров), иными словами, он принимает решения в условиях неопределенности. Эти решения отражаются в таблице, которая называется матрицей игры, или платежной матрицей. Одной из задач Т.и. является выяснение того, возможно ли, и если возможно, то при каких условиях, некоторое равновесие (компромисс), в наибольшей степени устраивающее всех участников. При этом часто обнаруживается такая точка ( см.»седловая точка«), в которой достигается подобное равновесие. Принципиальным достоинством Т.и. считают то, что она расширяет общепринятое понятие оптимальности, включая в него такие важные элементы, как, например, компромиссное решение, устраивающее разные стороны в подобном споре (игре). На практике же игровые подходы используются отечественными экономистами при разработке моделей, в которых учитываются интересы различных звеньев экономики. Кроме того, математические приемы Т.и. могут применяться для решения многочисленных практических экономических задач на промышленных предприятиях. Например, для выбора оптимальных решений в области повышения качества продукции или определения запасов. «Противоборство» здесь происходит в первом случае между стремлением выпустить больше продукции (затратить на нее, в расчете на единицу, меньше труда) и сделать ее лучше, т.е. затратить больше труда, во втором случае — между желанием запасти ресурсов побольше, чтобы быть застрахованным от случайностей, и запасти поменьше, чтобы не замораживать средства. Следует отметить, что подобные задачи решаются и другими экономико-математическими способами. И это не случайно. Многие задачи Т.и. могут быть сведены, например, к задачам линейного программирования, и наоборот. Классификация игр пока не может считаться разработанной. Перечень видов игр, рассматриваемых в словаре, см. в статье Игра. См. также: Выигрыш, Гурвица критерий, Дерево игры, Игрок, Коалиция, Максимакс, Максимин, Матрица выигрышей, Матрица игры, Минимакс, Платежная матрица, Платежная функция, Побочный платеж, Решение игры, Сэвиджа критерий, Седловая точка игры, Смешанная стратегия, Стратегия, Характеристическая функция, Ход, Цена игры, Чистая стратегия, Ядро игры.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• game theory

внутризаводские задачи оптимального планирования
Массовая область применения экономико-математических методов в экономике, основа автоматизированных систем управления предприятиями. На начальном этапе применение экономико-математических методов характеризовалось разработкой и решением отдельных планово-экономических задач, например, задач оптимизации формирования производственной программы, использования производственных мощностей и др. В этом отношении накоплен богатый опыт. Основной оптимизационной моделью подсистемы перспективного планирования является модель выбора вариантов проектов реконструкции и нового строительства, решаемая методами целочисленного программирования. Она дополняется алгоритмической сетью расчета остальных показателей плана, производных по отношению к показателям капитальных вложений и объемов продукции по годам перспективного периода (эти показатели получаются непосредственно решением модели). Для подсистемы текущего планирования основной является модель оптимизации производственной программы (чаще всего для решения применяются методы линейного программирования). Эта модель сводится к нахождению таких объемов и номенклатуры выпуска продукции, которые в условиях установленной (госзаказом, заказами частных компаний, или прогнозом рыночной конъюнктуры) потребности и при наличных мощностях обеспечивали бы получение экстремума целевой функции; ею может быть максимизация прибыли, объема реализованной продукции и т.д. Экономико-математические модели календарного планирования предназначены для установления (например, в рамках месячного плана) конкретных сроков запуска деталей в производство; матричные модели материальных и информационных потоков используются для разработки бизнес-планов; модели теории управления запасами помогают регулировать незавершенное производство и контролировать запасы сырья, полуфабрикатов и готовой продукции и т.д. Однако опыт показал, что изолированное решение отдельных задач планирования и управления не позволяет полностью использовать возможности экономико-математических методов и современных вычислительных средств. Поэтому в настоящее время основным путем решения внутризаводских задач оптимального планирования и управления стал путь создания взаимосвязанных комплексов экономико-математических моделей. Они объединяют весь цикл управления — от сбора данных до выработки команд и решений, а также доведения их до исполнителей. Такой комплекс включает модели планирования, оптимизации решений и формирования данных непосредственно в последовательности, соответствующей технологии и графику операций по управлению производством. Часть моделей при этом предназначена для выработки на электронной технике управляющих команд в реальном масштабе времени. (Это относится, например, к управлению технологическими процессами в непрерывном производстве). В зависимости от институциональной формы предприятия (компании) возможны разные критерии оптимальности и разные стимулы производства для руководителей и коллективов этих экономических объектов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• internal plant problems of optimal planning

прогнозирование спроса
Исследование будущего (возможного) спроса на товары и услуги в целях лучшего обоснования соответствующих производственных планов. П.с. подразделяется на краткосрочное (конъюнктурное), среднесрочное и долгосрочное. По характеру используемой информации методы и модели П.с. разделяются на две группы: 1) базирующиеся на данных торговой статистики о реализации товаров через сеть государственной, частной и кооперативной торговли; 2) основанные на материалах бюджетной статистики, т.е. выборочных обследований доходов и расходов домохозяйств. Долгосрочное прогнозирование характеризуется дополнительными трудностями, осложняющими применение обоих методов. Дело в том, что использование этих методов не позволяет учитывать ряд факторов, действие которых сказывается лишь на большом промежутке времени. Например, меняется социальная структура общества, соотношение между численностью городского и сельского населения, роль общественных фондов потребления и т.п. В П.с. большую роль играют Энгеля кривые, позволяющие установить, какую долю своих доходов семьи тех или иных экономических групп могут выделить на те или иные виды благ (товаров и услуг). И если, например, выяснится, что в планируемый период население будет готово израсходовать на данную группу товаров 4 млрд. руб., а промышленность намечает выпустить ее лишь на 3 млрд. руб., то придется либо скорректировать план производства (выделив дополнительные ресурсы), либо предусмотреть валютные резервы для импорта, либо, что относится главным образом к краткосрочному и среднесрочному прогнозу, предусмотреть меры, способствующие изменению структуры расходов населения (скорректировав цены, предложив потребителям другие, более привлекательные товары, способные отвлечь часть средств от «дефицитной» группы). Для П.с. применяются различные экономико-математические модели, результаты расчетов по которым взаимно корректируются. Среди них: Аналитические модели спроса и потребления, Конструктивные модели спроса и потребления, Структурные (балансовые) модели спроса и потребления, в том числе Дифференцированный баланс доходов и потребления.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• forecasting of demand