методы планирования развития

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

Тематики

• экономика

EN

• econometrics

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

планирование
Процесс выбора целей и решений, необходимых для их достижения.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

планирование 
Деятельность по созданию одного или нескольких планов. Например, планирование мощностей.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

planning
An activity responsible for creating one or more plans – for example, capacity planning.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• менеджмент в целом

EN

• planning

планирование (в экономике)
Процесс разработки планов развития экономических объектов разного уровня. В широком смысле слова включает также процессы организации осуществления планов, корректировки планов и контроля за их выполнением. В государствах централизованно планируемой экономики с иерархической структурой управления народным хозяйством П. также строится по иерархическому принципу. При этом центральные органы управления в основном сосредотачиваются на определении важнейших пропорций общественного производства и ограниченного количества натуральных, стоимостных и трудовых показателей. В рыночной экономике П. осуществляется главным образом в пределах корпораций и фирм. В некоторых государствах с рыночной экономикой используются также методы индикативного планирования (программирования) экономики. Планирование — ориентированный в будущее систематический процесс принятия решений. Различаются: текущее планирование, среднесрочное и долгосрочное перспективное планирование, целевое планирование. По характеру доведения плановых заданий до исполнителя возможны три вида планов: императивный план, централизованно устанавливающий точные задания всем производственным ячейкам; нормативный план, при котором централизованно определяются обезличенные нормативы, например, цены; смешанный план, сочетающий элементы императивного плана (в отношении наиболее крупных решений, пропорций и темпов) с элементами нормативного плана, дающими определенную свободу действий производственным ячейкам в рыночных условиях. Утверждения некоторых авторов о том, что советское планирование якобы исходило из «принципа удовлетворения потребностей населения страны», абсолютно несостоятельны. Например, пишут так: « зная, сколько в будущем году родится младенцев, планировали производство детских колясок»…(1). На самом деле, колясочной фабрике сначала давали задание на выпуск пулеметных станин или чего-то подобного, подходящего по технологии (как главной продукцией тракторных заводов были танки, а обувных фабрик – солдатские сапоги…), а уже потом, как тогда говорили, по остаточному принципу – выделяли ресурсы на выпуск детских колясок. Не случайно, на улицах городов они встречались намного реже, чем сейчас. А сельские жители, составлявшие большую часть населения страны, даже не знали, что это за такая диковина – детская коляска… Планирование «по остаточному принципу» применялось в отношении отраслей, как раз предназначенных для удовлетворения потребностей населения, - как производственных, так и, особенно, непроизводственных, таких как образование, здравоохранение, культура. Другой очень распространенный метод планирования – «от достигнутого»: намечался определенный рост производства того или иного вида продукции (чаще всего это относилось к натуральным показателям), а нужен ли такой рост населению, никого не интересовало: планирование «от достигнутого» обычно выполняло пропагандистские, идеологические задачи, выдвигавшиеся вождями коммунистической партии. Наконец, третий метод советского планирования – действительно планирование по потребности, только не населения, а предприятий, связанных по технологической цепочке. Например, если намечалось выпустить тысячу автомобилей, то шинный завод получал задание на четыре тысячи покрышек, а комбинат искусственного каучука – на соответствующее количество резины, и так далее. Для этого производились расчеты материальных балансов, межотраслевых балансов (МОБ), в том числе и оптимизационные (см. Оптимальная или оптимизационная задача. См. также: Адаптивность плана, Алгоритмическая сеть, Аппроксимация производственно-технологических возможностей, Внутризаводские задачи оптимального планирования, Горизонт планирования, Декомпозиционное планирование, Задача планирования, Комплексная народнохозяйственная программа, Композиционное планирование, Корректировка плана, Маневренность плана, Марковский план, Матричный промфинплан предприятия, Межотраслевой комплекс, Метапланирование, Надежность плана, Оптимальное планирование, Оптимальный план, Оптимизируемая система, Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения отраслей, Перспективное оптимальное планирование, План, «Планирование — программирование — финансирование«, Планово-экономическая задача, Потенциально-оптимальный вариант (план), Программирование (экономическое), Програм­мно-целевые методы планирования и управления, Система комплексного планирования, Согласование плановых решений, Целевая комплексная программа. (1) Гражданкин А.И.. Кара-Мурза С.Г. Белая книга России М.: Либроком, 2013.С.4
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• planning

планирование применения обновлений
—
[Интент]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• planning

проектирование
Процесс разработки и выпуска проектной документации, необходимой для строительства объекта
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

проектирование
(ITIL Service Design)
Деятельность или процесс, который идентифицирует требования и далее определяет решение, способное удовлетворить этим требованиям.
См. тж. проектирование услуг.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

design
(ITIL Service Design) An activity or process that identifies requirements and then defines a solution that is able to meet these requirements.
See also service design.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• проектирование, документация

EN

• construction
• design
• design engineering
• design planning
• design practice
• design procedure
• design study
• design work
• designing
• designing practice
• designing procedure
• designing work
• development
• development work
• drafting
• engineering
• laying
• laying-out
• planning
• project engineering
• project management
• projecting
• projection

DE

• Projektierung

FR

• travaux d'étude en deux phases

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

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

программно-целевые методы планирования и управления
Методы, при которых цели плана увязываются с ресурсами с помощью программ. Они представляют собой применение системного подхода и основаны на формулировании целей экономического развития, их разделении на подцели все более дробного характера и выявлении ресурсов, необходимых для их согласованной реализации. Целевой метод использует аппарат теории графов. Его особенностью является построение двух графов — дерева целей и дерева ресурсов. В результате расчетов по ним с помощью ЭВМ выявляются ключевые программы, на которые нужно направлять наибольшие силы и средства. Оценка и выбор возможных вариантов программ производится по разным критериям (минимум затрат или времени на реализацию программы при фиксированных конечных показателях и т.д.) с помощью специальных приемов (например, программных матриц). Нельзя не присоединиться к словам акад. Н.П.Федоренко, утверждающего, что «нет и не может быть опасений по поводу того, что разработка и реализация целевых программ встретит трудности или войдет в противоречие с рыночным механизмом». Эта мысль подтверждается им примерами из практики развитых капиталистических стран, имеющих богатый положительный опыт подобной работы (комплексная территориальная программа «Долина реки Теннесси» — в США, программа поддержки малого и среднего бизнеса — в Германии, научно-техническая и образовательная программа «Эурека» — в ЕЭС и др.)[1] [1] Федоренко Н.П. Россия: уроки прошлого и лики будущего-М. «Экономика»,.2000, Сс. 372-373.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• program-objective methods in planning and control

Инновация дегеніміз не нәрсе?

Инновация сөзбе-сөз “новацияға (жаңа енгізілімге) жұмсалған инвестиция” дегенді білдіреді. Жаңа енгізілім бұрын болмаған қайсыбір жаңалық болып табылады. Азаматтық құқыққа сәйкес жаңа енгізілім тараптар жасасқан бір міндеттемені басқасымен ауыстыру туралы олардың келісімі дегенді білдіреді. Осындай ауыстырудың нәтижесі де жаңа енгізілім дегенді білдіреді.

Банк инновациясының мәні мен мазмұны неде?

Банк инновациясы – жаңа банк өнімі немесе операция (технология) нысанында іске асырылған банкінің инновациялық қызметінің ақырғы нәтижесі.

Банк өнімі деп нені айтамыз?

Банк өнімі деп банк көрсететін қызметтің материалдық тұрғыдан ресімделген бөлігі (карта, жинақ кітапшасы, жол чегі, электронды әмиян, т.б.). Банк өнімі қаржы нарығында сатуға арналған зат түрінде болады.

Жаңа банк өнімі қандай түрлерге бөлінеді?

Жаңа банк өнімі:

- жеке-дара;

- көпшілік қолды түрлерге бөлінеді.

Жеке-дара банк өнімі — жеке өнім. Зат ретінде оны басқа банк өнімдерінің арасында бөлектеп тұратын тек өзіне ғана тән сипатты ерекшеліктері болады. Мысалы, нақты асыл металдан шекілген белгілі бір салмағы бар нақты мәнет, нақты жылжымайтын мүлік, нақты эмитент-банкінің облигациясы, т.б. Оның сатып алушыларының айқын белгіленген шеңбері болады. Сондықтан ол нақты тұтынушыларға арналған есеппен шығарылады.

Көпшілік қолды банк өнімі — айқын жеке-дара сипаты жоқ өнім. Оның ерекше сипатты белгілері жоқ. Ол өнім түрлері немесе қаржы активі бойынша ғана ерекшеленеді, мысалы, банк депозиті, банк шоты, мемлекеттік ішкі немесе барлық түрдегі мунипицалдық қарыз облигациялары, т.б. Көпшілік қолды қаржы өнімі тұтынушылар мен инвесторлардың қалың қауымына арналған есеппен шығарылады.

Лимиттелген банк өнімінің қандай сипатты белгілері бар?

Ол көлемі немесе саны үлестемелетін өнім. Бұл көлем шығару кезінде белгіленеді. Көлем мөлшері көптеген факторлармен: акционерлік банкінің жарғылық капиталымен, тұтынушылардың сұранымымен, т.б. айқындалады. Лимиттелетін банк өнімдеріне акциялар, облигациялар, несие келісімдерінің түрлері, т.б. жатады. Ол нақты сатып алушыға арналған есеппен шығарылады.

Лимиттелмеген банк өнімінің қандай сипатты белгілері бар?

Лимиттелмеген банк өнімі – шығарылу көлемі (саны) ешқандай үлестемемен шектелмеген өнім. Ол ықтимал әлеуетті сатып алушыға арналған есеппен шығарылады. Лимиттелмеген банк өніміне: пластикалық есептесу және несиелік карталар, банк шоттары, т.б. жатады.

Жаңа банк өнімі қандай нысанда болады?

Жаңа банк өнімі:

- мүлік;

- мүліктік құқық нысанында болуы мүмкін.

Мүлік деген меншіктің материалдық объектісі, мысалы, ақша, алтынның өлшемді құймасы, мәнет, бағалы қағаздар, т.б.

Мүліктік құқықтың мәнісі белгілі бір мүлікті иелену, билеу, пайдалану құқығы дегенді білдіреді. Мүліктік құқық нысанындағы банк өніміне банк шотының шарты, несиелік келісімдер, т.б. сияқтылар жатады.

Банк операцияларына қандай операциялар жатады?

Банк операциясы дегеніміз банк капиталын басқару жөніндегі белгілі бір міндеттерді шешуге бағытталған әрекеттердің рәсімі. Банк операцияларына:

- ақшалай қаражат пен бағалы қағаздар қозғалысын бақылау мен есепке алу нысандары;

- қаржы көрсеткіштерін жоспарлау әдістері;

- әртүрлі қаржы жоспарларын жасау әдіснамасы;

- қаржы талдауының тәсілдері;

- банкіде қаржы жұмысын ұйымдастыру нысандары;

- капиталды интерактивтік және басқа ұқсас инвестициялау мен басқа да әрекеттер жатады.

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі неден көрініс табады?

Банк инновациясының өміршеңдік циклі – белгілі бір уақыт кезеңі, бұл кезең бойына банк өнімі немесе операция белсенді өміршеңдік күшке ие болады және банкіге өнімгер (өндіруші) және инновация сатушы ретінде белгілі бір пайда немесе басқадай нақты тиімділік әкеледі. Өміршеңдік циклі тұжырымдамасының инновациялар өндірісін жоспарлауда және банк аясындағы инновациялық үдерісті ұйымдастыруда зор маңызы бар. Оның мәні мынадан көрініс табады: банк инновациясының өміршеңдік циклінің тұжырымдамасы:

- шаруашылық қызметті қазіргі уақыт тұрғысынан да, оның даму келешегі тұрғысынан да талдауға банк басшысын және оның маркетингілік қызметін мәжбүр етеді;

- инновациялардың шығарылымын жоспарлау жөніндегі (идеяларды іздестіру, инновациялық үдерісті ұйымдастыру, банк инновациясын жасау, оны нарықта жылжыту және қайта тарату), сондай-ақ инновацияларды сатып алу жөніндегі (сұранымды зерттеу, банк маркетингі, бенгмаркетинг) жүйелі жұмыстың қажеттілігін негіздейді;

- инновацияны талдау және жоспарлау тетігінің негізі болып табылады.

Банк инновациясын жоспарлау үдерісін қандай нышандарға бөлуге болады?

Банк инновациясын жоспарлау жөніндегі барлық қызметті мыналарды қамтитын бірқатар нышандарға бөлуге болады:

- қаржы нарығын зерттеу;

- нарықтың осы активі бойынша банк инновациясы нарығын зерттеу;

- банк инновациясы өміршеңдігінің ұзақтығын зерттеу;

- банк инновациясын әзірлеу (яғни банк өнімін немесе жаңа операцияны жасау);

- баға саясаты;

- жарнама;

- банк инновациясын жылжыту жөніндегі шаралар;

- банк инновациясын сатуды (өткізуді) ұйымдастыру;

- банк инновациясын қайта тарату (диффузия).

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі қандай сатыларды қамтиды?

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі жеті сатыны қамтиды:

- жаңа банк өнімін әзірлеу;

- нарыққа шығу;

- нарықтың дамуы;

- нарықтың тұрақтануы;

- нарықтың өрлеуі;

- нарықтың азаюы;

- нарықтың құлдырауы.

Своп дегеніміз не?

Своп субъектілер арасында міндеттемелерді немесе активтерді айырбастау жөніндегі валюталық операция болып табылады.

Своп қандай түрлерге бөлінеді?

Своп:

- валюталық;

- пайыздық;

- валюталық-пайыздық;

- нөл купондық своп болып бөлінеді.

Валюталық своп валютаны сатып алу және сонымен бір мезгілде форвардтық сату (депорт) немесе валютаны сату және сонымен бір мезгілде форвардтық сатып алу (репорт) болып табылады.

Пайыздық своп – қарыз қаражаты бойынша пайыздық мөлшерлемелерді айырбастау.

Валюталық-пайыздық своп валютамен де, пайызбен де айырбастау болып табылады. Своптың бұл түрі бірнеше қатысушылар арасында жасасылуы мүмкін.

Нөлдік купонмен жасалатын своптың мәні мынада: купонсыз облигацияның эмитенті тіркелген кірісті бір мезгілде пайыздық своп және жыл сайынғы кері төлем жолымен өзгермелі пайыздық мөлшерлеме бойынша айырбастауы мүмкін.

НОУ шот дегеніміз не нәрсе?

НОУ шот депозиттік салым мен ағымдағы шоттың ұштастырылуы болып табылады. НОУ шоттың иесі 30 күн бұрын хабар алған кезде “өндіріп алу туралы айналыстағы бұйрықтар” деп жазуға және оларды есеп айырысу чектері ретінде төлемдер үшін пайдалануға құқылы болады. НОУ шот бойынша иесіне шот жабылғаннан кейін ғана қайтарылатын салымның міндетті ең аз қалдығы, сондай-ақ салымның қатаң мақсаты белгіленеді.

Своптарды жинақтау операциясы қандай шарттарды көздейді?

Своптарды жинақтау операциясы банкімен своп туралы шарт жасасуды және оны банк своп туралы шарттың екінші тарабын іздеп тапқанға дейін сақтандыруды (әдетте фьючерстермен) көздейді. Мысалы, банк инвестормен пайыздық мөлшерлемелерді айырбастау туралы шарт жасасады, сонымен бір мезгілде пайыздық мөлшерлеме шамасын сақтандырады.

Контокоррентті овердрафтымен ұштастыру операциясының мазмұны неде?

Бұл операцияның мазмұны ақшалай төлемдерді төлеу кезінде, әсіресе валюталық есеп айырысу кезінде оларды бірге пайдалануда. Ақшалай қаражат иеленушінің шотына жасасқан келісімшарт бойынша төлем мерзімінен бұрын түскен кезде ол конторренттік шотқа есептеледі. Егер төлем мерзімі ақшаның түсуінен бұрын басталған болса, онда инвестор банк овердрафтысын пайдаланады. Овердрафт бойынша несие және ол бойынша пайыздар банкіге ақшаның иеленуші шотына түсуі сәтінде қайтарылады.

Инновация дегеніміз не нәрсе?

Инновация сөзбе-сөз “новацияға (жаңа енгізілімге) жұмсалған инвестиция” дегенді білдіреді. Жаңа енгізілім бұрын болмаған қайсыбір жаңалық болып табылады. Азаматтық құқыққа сәйкес жаңа енгізілім тараптар жасасқан бір міндеттемені басқасымен ауыстыру туралы олардың келісімі дегенді білдіреді. Осындай ауыстырудың нәтижесі де жаңа енгізілім дегенді білдіреді.

Банк инновациясының мәні мен мазмұны неде?

Банк инновациясы – жаңа банк өнімі немесе операция (технология) нысанында іске асырылған банкінің инновациялық қызметінің ақырғы нәтижесі.

Банк өнімі деп нені айтамыз?

Банк өнімі деп банк көрсететін қызметтің материалдық тұрғыдан ресімделген бөлігі (карта, жинақ кітапшасы, жол чегі, электронды әмиян, т.б.). Банк өнімі қаржы нарығында сатуға арналған зат түрінде болады.

Жаңа банк өнімі қандай түрлерге бөлінеді?

Жаңа банк өнімі:

- жеке-дара;

- көпшілік қолды түрлерге бөлінеді.

Жеке-дара банк өнімі — жеке өнім. Зат ретінде оны басқа банк өнімдерінің арасында бөлектеп тұратын тек өзіне ғана тән сипатты ерекшеліктері болады. Мысалы, нақты асыл металдан шекілген белгілі бір салмағы бар нақты мәнет, нақты жылжымайтын мүлік, нақты эмитент-банкінің облигациясы, т.б. Оның сатып алушыларының айқын белгіленген шеңбері болады. Сондықтан ол нақты тұтынушыларға арналған есеппен шығарылады.

Көпшілік қолды банк өнімі — айқын жеке-дара сипаты жоқ өнім. Оның ерекше сипатты белгілері жоқ. Ол өнім түрлері немесе қаржы активі бойынша ғана ерекшеленеді, мысалы, банк депозиті, банк шоты, мемлекеттік ішкі немесе барлық түрдегі мунипицалдық қарыз облигациялары, т.б. Көпшілік қолды қаржы өнімі тұтынушылар мен инвесторлардың қалың қауымына арналған есеппен шығарылады.

Лимиттелген банк өнімінің қандай сипатты белгілері бар?

Ол көлемі немесе саны үлестемелетін өнім. Бұл көлем шығару кезінде белгіленеді. Көлем мөлшері көптеген факторлармен: акционерлік банкінің жарғылық капиталымен, тұтынушылардың сұранымымен, т.б. айқындалады. Лимиттелетін банк өнімдеріне акциялар, облигациялар, несие келісімдерінің түрлері, т.б. жатады. Ол нақты сатып алушыға арналған есеппен шығарылады.

Лимиттелмеген банк өнімінің қандай сипатты белгілері бар?

Лимиттелмеген банк өнімі – шығарылу көлемі (саны) ешқандай үлестемемен шектелмеген өнім. Ол ықтимал әлеуетті сатып алушыға арналған есеппен шығарылады. Лимиттелмеген банк өніміне: пластикалық есептесу және несиелік карталар, банк шоттары, т.б. жатады.

Жаңа банк өнімі қандай нысанда болады?

Жаңа банк өнімі:

- мүлік;

- мүліктік құқық нысанында болуы мүмкін.

Мүлік деген меншіктің материалдық объектісі, мысалы, ақша, алтынның өлшемді құймасы, мәнет, бағалы қағаздар, т.б.

Мүліктік құқықтың мәнісі белгілі бір мүлікті иелену, билеу, пайдалану құқығы дегенді білдіреді. Мүліктік құқық нысанындағы банк өніміне банк шотының шарты, несиелік келісімдер, т.б. сияқтылар жатады.

Банк операцияларына қандай операциялар жатады?

Банк операциясы дегеніміз банк капиталын басқару жөніндегі белгілі бір міндеттерді шешуге бағытталған әрекеттердің рәсімі. Банк операцияларына:

- ақшалай қаражат пен бағалы қағаздар қозғалысын бақылау мен есепке алу нысандары;

- қаржы көрсеткіштерін жоспарлау әдістері;

- әртүрлі қаржы жоспарларын жасау әдіснамасы;

- қаржы талдауының тәсілдері;

- банкіде қаржы жұмысын ұйымдастыру нысандары;

- капиталды интерактивтік және басқа ұқсас инвестициялау мен басқа да әрекеттер жатады.

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі неден көрініс табады?

Банк инновациясының өміршеңдік циклі – белгілі бір уақыт кезеңі, бұл кезең бойына банк өнімі немесе операция белсенді өміршеңдік күшке ие болады және банкіге өнімгер (өндіруші) және инновация сатушы ретінде белгілі бір пайда немесе басқадай нақты тиімділік әкеледі. Өміршеңдік циклі тұжырымдамасының инновациялар өндірісін жоспарлауда және банк аясындағы инновациялық үдерісті ұйымдастыруда зор маңызы бар. Оның мәні мынадан көрініс табады: банк инновациясының өміршеңдік циклінің тұжырымдамасы:

- шаруашылық қызметті қазіргі уақыт тұрғысынан да, оның даму келешегі тұрғысынан да талдауға банк басшысын және оның маркетингілік қызметін мәжбүр етеді;

- инновациялардың шығарылымын жоспарлау жөніндегі (идеяларды іздестіру, инновациялық үдерісті ұйымдастыру, банк инновациясын жасау, оны нарықта жылжыту және қайта тарату), сондай-ақ инновацияларды сатып алу жөніндегі (сұранымды зерттеу, банк маркетингі, бенгмаркетинг) жүйелі жұмыстың қажеттілігін негіздейді;

- инновацияны талдау және жоспарлау тетігінің негізі болып табылады.

Банк инновациясын жоспарлау үдерісін қандай нышандарға бөлуге болады?

Банк инновациясын жоспарлау жөніндегі барлық қызметті мыналарды қамтитын бірқатар нышандарға бөлуге болады:

- қаржы нарығын зерттеу;

- нарықтың осы активі бойынша банк инновациясы нарығын зерттеу;

- банк инновациясы өміршеңдігінің ұзақтығын зерттеу;

- банк инновациясын әзірлеу (яғни банк өнімін немесе жаңа операцияны жасау);

- баға саясаты;

- жарнама;

- банк инновациясын жылжыту жөніндегі шаралар;

- банк инновациясын сатуды (өткізуді) ұйымдастыру;

- банк инновациясын қайта тарату (диффузия).

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі қандай сатыларды қамтиды?

Жаңа банк өнімінің өміршеңдік циклі жеті сатыны қамтиды:

- жаңа банк өнімін әзірлеу;

- нарыққа шығу;

- нарықтың дамуы;

- нарықтың тұрақтануы;

- нарықтың өрлеуі;

- нарықтың азаюы;

- нарықтың құлдырауы.

Своп дегеніміз не?

Своп субъектілер арасында міндеттемелерді немесе активтерді айырбастау жөніндегі валюталық операция болып табылады.

Своп қандай түрлерге бөлінеді?

Своп:

- валюталық;

- пайыздық;

- валюталық-пайыздық;

- нөл купондық своп болып бөлінеді.

Валюталық своп валютаны сатып алу және сонымен бір мезгілде форвардтық сату (депорт) немесе валютаны сату және сонымен бір мезгілде форвардтық сатып алу (репорт) болып табылады.

Пайыздық своп – қарыз қаражаты бойынша пайыздық мөлшерлемелерді айырбастау.

Валюталық-пайыздық своп валютамен де, пайызбен де айырбастау болып табылады. Своптың бұл түрі бірнеше қатысушылар арасында жасасылуы мүмкін.

Нөлдік купонмен жасалатын своптың мәні мынада: купонсыз облигацияның эмитенті тіркелген кірісті бір мезгілде пайыздық своп және жыл сайынғы кері төлем жолымен өзгермелі пайыздық мөлшерлеме бойынша айырбастауы мүмкін.

НОУ шот дегеніміз не нәрсе?

НОУ шот депозиттік салым мен ағымдағы шоттың ұштастырылуы болып табылады. НОУ шоттың иесі 30 күн бұрын хабар алған кезде “өндіріп алу туралы айналыстағы бұйрықтар” деп жазуға және оларды есеп айырысу чектері ретінде төлемдер үшін пайдалануға құқылы болады. НОУ шот бойынша иесіне шот жабылғаннан кейін ғана қайтарылатын салымның міндетті ең аз қалдығы, сондай-ақ салымның қатаң мақсаты белгіленеді.

Своптарды жинақтау операциясы қандай шарттарды көздейді?

Своптарды жинақтау операциясы банкімен своп туралы шарт жасасуды және оны банк своп туралы шарттың екінші тарабын іздеп тапқанға дейін сақтандыруды (әдетте фьючерстермен) көздейді. Мысалы, банк инвестормен пайыздық мөлшерлемелерді айырбастау туралы шарт жасасады, сонымен бір мезгілде пайыздық мөлшерлеме шамасын сақтандырады.

Контокоррентті овердрафтымен ұштастыру операциясының мазмұны неде?

Бұл операцияның мазмұны ақшалай төлемдерді төлеу кезінде, әсіресе валюталық есеп айырысу кезінде оларды бірге пайдалануда. Ақшалай қаражат иеленушінің шотына жасасқан келісімшарт бойынша төлем мерзімінен бұрын түскен кезде ол конторренттік шотқа есептеледі. Егер төлем мерзімі ақшаның түсуінен бұрын басталған болса, онда инвестор банк овердрафтысын пайдаланады. Овердрафт бойынша несие және ол бойынша пайыздар банкіге ақшаның иеленуші шотына түсуі сәтінде қайтарылады.

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

Тематики

• менеджмент в целом

EN

• simulation

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

Тематики

• экономика

Синонимы

• имитация на компьютере

EN

• simulation

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

Тематики

• системы обработки информации

EN

• simulation

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

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

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

EN

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

Тематики

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

EN

• model-building
• modelling
• simulation

DE

• Modellierung
• Simulation

FR

• simulation

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

EN

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

Тематики

• спорт (управление Играми)

EN

• SIM
• simulation

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

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• simulation

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

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

52. Машинное моделирование

Simulation

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

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

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

вторичная обмотка
измерительный элемент
Обмотка и (или) устройство, измеряющее напряженность магнитного поля, через которые проходит результирующее магнитное поле.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

вторичная обмотка
-
[Лугинский Я. Н. и др. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике. 2-е издание - М.: РУССО, 1995 - 616 с.]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля

Синонимы

• измерительный элемент

EN

• receiving element
• S
• sec
• secondary
• secondary coil
• secondary winding

второстепенный
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• secondary
• SEC

код с исправлением одиночных ошибок
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• single-error correction code
• SEC

комиссия по ценным бумагам и биржам
Американское государственное агентство, пристально наблюдающее за деятельностью фондовых брокеров и торговцев ценными бумагами. Комиссия осуществляет также контроль за проводимыми в США поглощениями. В случае, если какое-либо лицо или организация приобретают 5 и более процентов акционерного капитала компании, они обязаны сообщить о своей покупке в Комиссию по ценным бумагам и биржам в течение 10 дней. См. также: creeping takeover (“ползучее” поглощение).
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• securities and exchange commission
• SEC

комиссия по ценным бумагам и биржам США
Комиссия, созданная в 1934 году, как независимая регулирующая организация Правительства США. Ее основной функцией является регулирование всех аспектов выпуска и продажи ценных бумаг коммерческими организациями. Комиссии предоставляется право определять требования, предъявляемые к внешней финансовой отчетности, и используемые учетные стандарты и практику компаний, попадающих под ее юрисдикцию, то есть компаний, выпускающих акции в открытую продажу и зарегистрированных на биржах. Такие компании обязаны предоставлять SEC годовые финансовые отчеты, заверенные аудитором, по форме 10-К и квартальные финансовые отчеты без подтверждения аудитора по форме 10-Q. Для получения разрешения на выпуск ценных бумаг компании должны предоставить SEC программу (проспект) выпуска, содержащую информацию о компании, ее представительствах и финансовом состоянии и заверенную аудитором. SEC выпускает собственные документы, касающиеся регулирования учета: Правила S-X (Regulations S-X), содержащие требования к составлению и форме финансовых отчетов, которые должны быть представлены SEC; Релизы (выпуски) по финансовой отчетности (Financial Reporting Releases); Релизы (выпуски) по обязательным правилам учета и аудирования (Accounting and Auditing Enforcement Releases) и другие публикации. SEC является одной из немногих правительственных (государственных) организаций, которая наиболее активно влияет на разработку стандартов учета в США. Комиссия тесно сотрудничает с Комитетом по стандартам финансового учета (Financial Accounting Standards Board - FASB) и требует соблюдения стандартов, разработанных "бухгалтерской профессией". В то же время SEC часто идентифицирует проблемы, возникающие в сферах, где, с ее точки зрения, интересы инвесторов ущемляются, и оказывает давление на FASB для их разрешения.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• Securities and Exchange Commission
• SEC

научно-образовательное учреждение
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• scientific and educational centre
• SEC

научно-технические расчеты
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• scientific and engineering computation
• SEC

Объединение производителей экологически чистой энергии
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• Safe Energy Coalition
• SEC

Объединение стран по проблемам устойчивого развития энергетики
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• Sustainable Energy Coalition
• SEC

отделы стратегического планирования, внешних сношений и связи
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• strategic planning, external affairs and communication union
• SEC

относящийся ко второму контуру ядерного реактора
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• secondary
• SEC

Секретарь комиссии
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• Secretary of Commission
• SEC

тактовый генератор аппаратуры СЦИ
(МСЭ-T G.820/ I.351/ Y.1501).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• SDH equipment clock
• SEC

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

межотраслевой баланс
МОБ
Каркасная модель экономики, таблица, в которой показываются многообразные натуральные и стоимостные связи в народном хозяйстве. Анализ МОБ дает комплексную характеристику процесса формирования и использования совокупного общественного продукта в отраслевом разрезе. Покажем это на простейшем примере стоимостного баланса. В основу его схемы положено разделение совокупного продукта на две части, играющие различную роль в процессе общественного воспроизводства, — промежуточный и конечный продукт (см. табл. 1). Выделенная часть таблицы МОБ составляет его первый раздел (первый квадрант МОБ). Это — шахматная таблица межотраслевых материальных связей. Она характеризует текущее производственное потребление. В строках и столбцах в одинаковом порядке перечислены одни и те же отрасли материального производства от 1-й до n-й; показатели, помещенные на пересечениях строк и столбцов, представляют собой величины межотраслевых потоков продукции и в общей форме обозначаются xij, где i и j соответственно номера отраслей производителей и потребителей. Например, число x32 на пересечении третьей строки и второго столбца говорит о том, что отрасль, обозначенная номером 3, произвела (или должна произвести, если баланс — плановый) для отрасли номер 2 продукцию стоимостью x32. Если обозначить количество продукции одной отрасли, необходимой для производства единицы продукции другой отрасли, через aij, а через xj — объем продукции отрасли-потребителя, то межотраслевой поток отраслей i и j составит aijxj. Показатели aij называются коэффициентами прямых затрат. Во втором разделе баланса (в таблице справа от первого) показывается структура конечного продукта, в третьем (он расположен под первым) — формирование его стоимости как суммы чистой продукции и амортизации. Конечный продукт отрасли i принято обозначать yi. В четвертом разделе показываются элементы перераспределения и конечного использования национального дохода. Одна из важнейших предпосылок модели МОБ — линейность связей — состоит в том, что выпуск продукции предпола гается пропорциональным прямым затратам предметов труда и ТАБЛИЦА живого труда, т.е. если прямые затраты увеличить вдвое, то и выпуск (валовой продукции) вырастет тоже вдвое, а если в выпуске данного продукта участвует несколько отраслей, то этот выпуск оказывается линейной (пропорциональной) функцией всех прямых затрат. Линейность связей, разумеется, упрощение реальной экономической действительности. На самом деле связи сложнее. Однако линейность принимается условно, ради упрощения процесса расчетов по межотраслевому балансу, поскольку при этом модель можно представить как систему линейных уравнений, методы решения которой хорошо известны в математике. Ведутся также поиски путей большего приближения МОБ к действительности путем отказа, в той или иной форме, от предпосылки линейности. В принципе возможны два метода оценки продукции в МОБ: по ценам производителей (учитывающим затраты на производство) и по ценам конечного потребления (учитывающим также затраты, связанные с реализацией продукции). На практике в основном применяется второй из этих методов. Стоимостный МОБ строится в разрезе «чистых» отраслей (см. Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Агрегирование) в сопоставимых средних ценах реализации продукции. Для расчета стоимостного баланса, построенного по указанной схеме, применяется экономико-математическая модель, которая представляет собой систему линейных уравнений: В матричной записи она выглядит еще компактнее: AX + Y = X где X — вектор-столбец объемов производства; Y — то же конечного продукта; A = [aij] — матрица коэффициентов прямых затрат. Эту систему принято называть уравнением Леонтьева. Решение системы относительно X позволяет выявить объем продукции каждой отрасли, необходимой для получения запланированного количества конечной продукции (Y), или, наоборот, определить конечный продукт по данным о валовом продукте. Как видим, принимается ли в уравнении за неизвестное X или Y, зависит от постановки задачи. Процесс ее решения связан с расчетом коэффициентов полных затрат (bij) продукции i-й отрасли на единицу продукции j-й отрасли (о методах их расчета см. Коэффициенты полных материальных затрат). Включив их в указанное выше уравнение, преобразуем его в следующее: или в матричной форме: X=BY. Таким образом, получим решение относительно X. Если известны коэффициенты bij, можно делать расчеты различных вариантов планового или прогнозного баланса, исходя из заданного количества конечного продукта общественного производства. Выбор из ряда вариантов МОБ на плановый (прогнозный) период одного «лучшего» в принципе позволил бы оптимизировать план (прогноз), однако методы оптимизации МОБ недостаточно разработаны. В планировании бывш. СССР применялся не только подобный статический стоимостный баланс, но и динамические балансы, натуральные балансы, натурально-стоимостные балансы и другие виды МОБ. Создание метода МОБ было крупным этапом в развитии экономико-математических исследований не только в СССР, но и во всем мире. Первый в истории отчетный баланс народного хозяйства СССР, построенный в виде шахматной таблицы межотраслевых связей, был рассчитан за 1923/24 хозяйственный год. Но тогда вычислительные возможности и состояние математической науки не позволили развить этот метод настолько, чтобы можно было включить его в практику народнохозяйственного планирования. Главным же препятствием явился произвол Сталина, не понявшего значения работ отечественных экономистов и прекратившего их. Многие наиболее талантливые ученые были подвергнуты репрессиям, уничтожены физически. За рубежом же новое направление успешно развивалось. Большой вклад в экономико-математическую разработку метода «затраты-выпуск» (термин, который применяется на Западе для обозначения того же понятия) внес В В.Леонтьев, американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. В СССР работы в этом направлении возобновились в середине 60-х годов под руководством акад. В.С.Немчинова. Проводились экспериментальные расчеты в экономических районах, был создан ряд модификаций МОБ страны, в том числе балансов материальных, стоимостных, балансов труда. Материалы отчетных балансов публиковались в статистических сборниках. За разработку и внедрение МОБ в практику группа советских экономистов в 1968 г. была удостоена Государственной премии СССР. В ее составе — акад. А.Н.Ефимов (руководитель работы), Э.Ф.Баранов, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершов, Ф.Н.Клоцвог, В.В.Коссов, Л.Е.Минц, С.С.Шаталин, М.Р.Эйдельман. Переход к рыночной экономике и связанная с ним перестройка практики народнохозяйственного планирования ни в коем случае не умаляет значения МОБ как мощного инструмента анализа, прогнозирования, а также планирования (в частности, индикативного) социального и экономического развития страны. См. также: Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, «Затраты-выпуск», Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс; Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженнные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• МОБ

EN

• input - output model
• I. O.
• intersectoral balance

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

модульный центр обработки данных (ЦОД)
-
[Интент]

Параллельные тексты EN-RU

[ http://loosebolts.wordpress.com/2008/12/02/our-vision-for-generation-4-modular-data-centers-one-way-of-getting-it-just-right/]

[ http://dcnt.ru/?p=9299#more-9299]

Data Centers are a hot topic these days. No matter where you look, this once obscure aspect of infrastructure is getting a lot of attention. For years, there have been cost pressures on IT operations and this, when the need for modern capacity is greater than ever, has thrust data centers into the spotlight. Server and rack density continues to rise, placing DC professionals and businesses in tighter and tougher situations while they struggle to manage their IT environments. And now hyper-scale cloud infrastructure is taking traditional technologies to limits never explored before and focusing the imagination of the IT industry on new possibilities.

В настоящее время центры обработки данных являются широко обсуждаемой темой. Куда ни посмотришь, этот некогда малоизвестный аспект инфраструктуры привлекает все больше внимания. Годами ИТ-отделы испытывали нехватку средств и это выдвинуло ЦОДы в центр внимания, в то время, когда необходимость в современных ЦОДах стала как никогда высокой. Плотность серверов и стоек продолжают расти, все больше усложняя ситуацию для специалистов в области охлаждения и организаций в их попытках управлять своими ИТ-средами. И теперь гипермасштабируемая облачная инфраструктура подвергает традиционные технологии невиданным ранее нагрузкам, и заставляет ИТ-индустрию искать новые возможности.

At Microsoft, we have focused a lot of thought and research around how to best operate and maintain our global infrastructure and we want to share those learnings. While obviously there are some aspects that we keep to ourselves, we have shared how we operate facilities daily, our technologies and methodologies, and, most importantly, how we monitor and manage our facilities. Whether it’s speaking at industry events, inviting customers to our “Microsoft data center conferences” held in our data centers, or through other media like blogging and white papers, we believe sharing best practices is paramount and will drive the industry forward. So in that vein, we have some interesting news to share.

В компании MicroSoft уделяют большое внимание изучению наилучших методов эксплуатации и технического обслуживания своей глобальной инфраструктуры и делятся результатами своих исследований. И хотя мы, конечно, не раскрываем некоторые аспекты своих исследований, мы делимся повседневным опытом эксплуатации дата-центров, своими технологиями и методологиями и, что важнее всего, методами контроля и управления своими объектами. Будь то доклады на отраслевых событиях, приглашение клиентов на наши конференции, которые посвящены центрам обработки данных MicroSoft, и проводятся в этих самых дата-центрах, или использование других средств, например, блоги и спецификации, мы уверены, что обмен передовым опытом имеет первостепенное значение и будет продвигать отрасль вперед.

Today we are sharing our Generation 4 Modular Data Center plan. This is our vision and will be the foundation of our cloud data center infrastructure in the next five years. We believe it is one of the most revolutionary changes to happen to data centers in the last 30 years. Joining me, in writing this blog are Daniel Costello, my director of Data Center Research and Engineering and Christian Belady, principal power and cooling architect. I feel their voices will add significant value to driving understanding around the many benefits included in this new design paradigm.

Сейчас мы хотим поделиться своим планом модульного дата-центра четвертого поколения. Это наше видение и оно будет основанием для инфраструктуры наших облачных дата-центров в ближайшие пять лет. Мы считаем, что это одно из самых революционных изменений в дата-центрах за последние 30 лет. Вместе со мной в написании этого блога участвовали Дэниел Костелло, директор по исследованиям и инжинирингу дата-центров, и Кристиан Белади, главный архитектор систем энергоснабжения и охлаждения. Мне кажется, что их авторитет придаст больше веса большому количеству преимуществ, включенных в эту новую парадигму проектирования.

Our “Gen 4” modular data centers will take the flexibility of containerized servers—like those in our Chicago data center—and apply it across the entire facility. So what do we mean by modular? Think of it like “building blocks”, where the data center will be composed of modular units of prefabricated mechanical, electrical, security components, etc., in addition to containerized servers.

Was there a key driver for the Generation 4 Data Center?

Наши модульные дата-центры “Gen 4” будут гибкими с контейнерами серверов – как серверы в нашем чикагском дата-центре. И гибкость будет применяться ко всему ЦОД. Итак, что мы подразумеваем под модульностью? Мы думаем о ней как о “строительных блоках”, где дата-центр будет состоять из модульных блоков изготовленных в заводских условиях электрических систем и систем охлаждения, а также систем безопасности и т.п., в дополнение к контейнеризованным серверам.
Был ли ключевой стимул для разработки дата-центра четвертого поколения?

If we were to summarize the promise of our Gen 4 design into a single sentence it would be something like this: “A highly modular, scalable, efficient, just-in-time data center capacity program that can be delivered anywhere in the world very quickly and cheaply, while allowing for continued growth as required.” Sounds too good to be true, doesn’t it? Well, keep in mind that these concepts have been in initial development and prototyping for over a year and are based on cumulative knowledge of previous facility generations and the advances we have made since we began our investments in earnest on this new design.

Если бы нам нужно было обобщить достоинства нашего проекта Gen 4 в одном предложении, это выглядело бы следующим образом: “Центр обработки данных с высоким уровнем модульности, расширяемости, и энергетической эффективности, а также возможностью постоянного расширения, в случае необходимости, который можно очень быстро и дешево развертывать в любом месте мира”. Звучит слишком хорошо для того чтобы быть правдой, не так ли? Ну, не забывайте, что эти концепции находились в процессе начальной разработки и создания опытного образца в течение более одного года и основываются на опыте, накопленном в ходе развития предыдущих поколений ЦОД, а также успехах, сделанных нами со времени, когда мы начали вкладывать серьезные средства в этот новый проект.

One of the biggest challenges we’ve had at Microsoft is something Mike likes to call the ‘Goldilock’s Problem’. In a nutshell, the problem can be stated as:

The worst thing we can do in delivering facilities for the business is not have enough capacity online, thus limiting the growth of our products and services.

Одну из самых больших проблем, с которыми приходилось сталкиваться Майкрософт, Майк любит называть ‘Проблемой Лютика’. Вкратце, эту проблему можно выразить следующим образом:

Самое худшее, что может быть при строительстве ЦОД для бизнеса, это не располагать достаточными производственными мощностями, и тем самым ограничивать рост наших продуктов и сервисов.

The second worst thing we can do in delivering facilities for the business is to have too much capacity online.

А вторым самым худшим моментом в этой сфере может слишком большое количество производственных мощностей.

This has led to a focus on smart, intelligent growth for the business — refining our overall demand picture. It can’t be too hot. It can’t be too cold. It has to be ‘Just Right!’ The capital dollars of investment are too large to make without long term planning. As we struggled to master these interesting challenges, we had to ensure that our technological plan also included solutions for the business and operational challenges we faced as well.
So let’s take a high level look at our Generation 4 design

Это заставило нас сосредоточиваться на интеллектуальном росте для бизнеса — refining our overall demand picture. Это не должно быть слишком горячим. И это не должно быть слишком холодным. Это должно быть ‘как раз, таким как надо!’ Нельзя делать такие большие капиталовложения без долгосрочного планирования. Пока мы старались решить эти интересные проблемы, мы должны были гарантировать, что наш технологический план будет также включать решения для коммерческих и эксплуатационных проблем, с которыми нам также приходилось сталкиваться.
Давайте рассмотрим наш проект дата-центра четвертого поколения

Are you ready for some great visuals? Check out this video at Soapbox. Click here for the Microsoft 4th Gen Video.

It’s a concept video that came out of my Data Center Research and Engineering team, under Daniel Costello, that will give you a view into what we think is the future.

From a configuration, construct-ability and time to market perspective, our primary goals and objectives are to modularize the whole data center. Not just the server side (like the Chicago facility), but the mechanical and electrical space as well. This means using the same kind of parts in pre-manufactured modules, the ability to use containers, skids, or rack-based deployments and the ability to tailor the Redundancy and Reliability requirements to the application at a very specific level.

Посмотрите это видео, перейдите по ссылке для просмотра видео о Microsoft 4th Gen:

Это концептуальное видео, созданное командой отдела Data Center Research and Engineering, возглавляемого Дэниелом Костелло, которое даст вам наше представление о будущем.

С точки зрения конфигурации, строительной технологичности и времени вывода на рынок, нашими главными целями и задачами агрегатирование всего дата-центра. Не только серверную часть, как дата-центр в Чикаго, но также системы охлаждения и электрические системы. Это означает применение деталей одного типа в сборных модулях, возможность использования контейнеров, салазок, или стоечных систем, а также возможность подстраивать требования избыточности и надежности для данного приложения на очень специфичном уровне.

Our goals from a cost perspective were simple in concept but tough to deliver. First and foremost, we had to reduce the capital cost per critical Mega Watt by the class of use. Some applications can run with N-level redundancy in the infrastructure, others require a little more infrastructure for support. These different classes of infrastructure requirements meant that optimizing for all cost classes was paramount. At Microsoft, we are not a one trick pony and have many Online products and services (240+) that require different levels of operational support. We understand that and ensured that we addressed it in our design which will allow us to reduce capital costs by 20%-40% or greater depending upon class.

Нашими целями в области затрат были концептуально простыми, но трудно реализуемыми. В первую очередь мы должны были снизить капитальные затраты в пересчете на один мегаватт, в зависимости от класса резервирования. Некоторые приложения могут вполне работать на базе инфраструктуры с резервированием на уровне N, то есть без резервирования, а для работы других приложений требуется больше инфраструктуры. Эти разные классы требований инфраструктуры подразумевали, что оптимизация всех классов затрат имеет преобладающее значение. В Майкрософт мы не ограничиваемся одним решением и располагаем большим количеством интерактивных продуктов и сервисов (240+), которым требуются разные уровни эксплуатационной поддержки. Мы понимаем это, и учитываем это в своем проекте, который позволит нам сокращать капитальные затраты на 20%-40% или более в зависимости от класса.

For example, non-critical or geo redundant applications have low hardware reliability requirements on a location basis. As a result, Gen 4 can be configured to provide stripped down, low-cost infrastructure with little or no redundancy and/or temperature control. Let’s say an Online service team decides that due to the dramatically lower cost, they will simply use uncontrolled outside air with temperatures ranging 10-35 C and 20-80% RH. The reality is we are already spec-ing this for all of our servers today and working with server vendors to broaden that range even further as Gen 4 becomes a reality. For this class of infrastructure, we eliminate generators, chillers, UPSs, and possibly lower costs relative to traditional infrastructure.

Например, некритичные или гео-избыточные системы имеют низкие требования к аппаратной надежности на основе местоположения. В результате этого, Gen 4 можно конфигурировать для упрощенной, недорогой инфраструктуры с низким уровнем (или вообще без резервирования) резервирования и / или температурного контроля. Скажем, команда интерактивного сервиса решает, что, в связи с намного меньшими затратами, они будут просто использовать некондиционированный наружный воздух с температурой 10-35°C и влажностью 20-80% RH. В реальности мы уже сегодня предъявляем эти требования к своим серверам и работаем с поставщиками серверов над еще большим расширением диапазона температур, так как наш модуль и подход Gen 4 становится реальностью. Для подобного класса инфраструктуры мы удаляем генераторы, чиллеры, ИБП, и, возможно, будем предлагать более низкие затраты, по сравнению с традиционной инфраструктурой.

Applications that demand higher level of redundancy or temperature control will use configurations of Gen 4 to meet those needs, however, they will also cost more (but still less than traditional data centers). We see this cost difference driving engineering behavioral change in that we predict more applications will drive towards Geo redundancy to lower costs.

Системы, которым требуется более высокий уровень резервирования или температурного контроля, будут использовать конфигурации Gen 4, отвечающие этим требованиям, однако, они будут также стоить больше. Но все равно они будут стоить меньше, чем традиционные дата-центры. Мы предвидим, что эти различия в затратах будут вызывать изменения в методах инжиниринга, и по нашим прогнозам, это будет выражаться в переходе все большего числа систем на гео-избыточность и меньшие затраты.

Another cool thing about Gen 4 is that it allows us to deploy capacity when our demand dictates it. Once finalized, we will no longer need to make large upfront investments. Imagine driving capital costs more closely in-line with actual demand, thus greatly reducing time-to-market and adding the capacity Online inherent in the design. Also reduced is the amount of construction labor required to put these “building blocks” together. Since the entire platform requires pre-manufacture of its core components, on-site construction costs are lowered. This allows us to maximize our return on invested capital.

Еще одно достоинство Gen 4 состоит в том, что он позволяет нам разворачивать дополнительные мощности, когда нам это необходимо. Как только мы закончим проект, нам больше не нужно будет делать большие начальные капиталовложения. Представьте себе возможность более точного согласования капитальных затрат с реальными требованиями, и тем самым значительного снижения времени вывода на рынок и интерактивного добавления мощностей, предусматриваемого проектом. Также снижен объем строительных работ, требуемых для сборки этих “строительных блоков”. Поскольку вся платформа требует предварительного изготовления ее базовых компонентов, затраты на сборку также снижены. Это позволит нам увеличить до максимума окупаемость своих капиталовложений.
Мы все подвергаем сомнению

In our design process, we questioned everything. You may notice there is no roof and some might be uncomfortable with this. We explored the need of one and throughout our research we got some surprising (positive) results that showed one wasn’t needed.

В своем процессе проектирования мы все подвергаем сомнению. Вы, наверное, обратили внимание на отсутствие крыши, и некоторым специалистам это могло не понравиться. Мы изучили необходимость в крыше и в ходе своих исследований получили удивительные результаты, которые показали, что крыша не нужна.
Серийное производство дата центров

In short, we are striving to bring Henry Ford’s Model T factory to the data center. http://en.wikipedia.org/wiki/Henry_Ford#Model_T. Gen 4 will move data centers from a custom design and build model to a commoditized manufacturing approach. We intend to have our components built in factories and then assemble them in one location (the data center site) very quickly. Think about how a computer, car or plane is built today. Components are manufactured by different companies all over the world to a predefined spec and then integrated in one location based on demands and feature requirements. And just like Henry Ford’s assembly line drove the cost of building and the time-to-market down dramatically for the automobile industry, we expect Gen 4 to do the same for data centers. Everything will be pre-manufactured and assembled on the pad.

Мы хотим применить модель автомобильной фабрики Генри Форда к дата-центру. Проект Gen 4 будет способствовать переходу от модели специализированного проектирования и строительства к товарно-производственному, серийному подходу. Мы намерены изготавливать свои компоненты на заводах, а затем очень быстро собирать их в одном месте, в месте строительства дата-центра. Подумайте о том, как сегодня изготавливается компьютер, автомобиль или самолет. Компоненты изготавливаются по заранее определенным спецификациям разными компаниями во всем мире, затем собираются в одном месте на основе спроса и требуемых характеристик. И точно так же как сборочный конвейер Генри Форда привел к значительному уменьшению затрат на производство и времени вывода на рынок в автомобильной промышленности, мы надеемся, что Gen 4 сделает то же самое для дата-центров. Все будет предварительно изготавливаться и собираться на месте.
Невероятно энергоэффективный ЦОД

And did we mention that this platform will be, overall, incredibly energy efficient? From a total energy perspective not only will we have remarkable PUE values, but the total cost of energy going into the facility will be greatly reduced as well. How much energy goes into making concrete? Will we need as much of it? How much energy goes into the fuel of the construction vehicles? This will also be greatly reduced! A key driver is our goal to achieve an average PUE at or below 1.125 by 2012 across our data centers. More than that, we are on a mission to reduce the overall amount of copper and water used in these facilities. We believe these will be the next areas of industry attention when and if the energy problem is solved. So we are asking today…“how can we build a data center with less building”?

А мы упоминали, что эта платформа будет, в общем, невероятно энергоэффективной? С точки зрения общей энергии, мы получим не только поразительные значения PUE, но общая стоимость энергии, затраченной на объект будет также значительно снижена. Сколько энергии идет на производство бетона? Нам нужно будет столько энергии? Сколько энергии идет на питание инженерных строительных машин? Это тоже будет значительно снижено! Главным стимулом является достижение среднего PUE не больше 1.125 для всех наших дата-центров к 2012 году. Более того, у нас есть задача сокращения общего количества меди и воды в дата-центрах. Мы думаем, что эти задачи станут следующей заботой отрасли после того как будет решена энергетическая проблема. Итак, сегодня мы спрашиваем себя…“как можно построить дата-центр с меньшим объемом строительных работ”?
Строительство дата центров без чиллеров

We have talked openly and publicly about building chiller-less data centers and running our facilities using aggressive outside economization. Our sincerest hope is that Gen 4 will completely eliminate the use of water. Today’s data centers use massive amounts of water and we see water as the next scarce resource and have decided to take a proactive stance on making water conservation part of our plan.

Мы открыто и публично говорили о строительстве дата-центров без чиллеров и активном использовании в наших центрах обработки данных технологий свободного охлаждения или фрикулинга. Мы искренне надеемся, что Gen 4 позволит полностью отказаться от использования воды. Современные дата-центры расходуют большие объемы воды и так как мы считаем воду следующим редким ресурсом, мы решили принять упреждающие меры и включить экономию воды в свой план.

By sharing this with the industry, we believe everyone can benefit from our methodology. While this concept and approach may be intimidating (or downright frightening) to some in the industry, disclosure ultimately is better for all of us.

Делясь этим опытом с отраслью, мы считаем, что каждый сможет извлечь выгоду из нашей методологией. Хотя эта концепция и подход могут показаться пугающими (или откровенно страшными) для некоторых отраслевых специалистов, раскрывая свои планы мы, в конечном счете, делаем лучше для всех нас.

Gen 4 design (even more than just containers), could reduce the ‘religious’ debates in our industry. With the central spine infrastructure in place, containers or pre-manufactured server halls can be either AC or DC, air-side economized or water-side economized, or not economized at all (though the sanity of that might be questioned). Gen 4 will allow us to decommission, repair and upgrade quickly because everything is modular. No longer will we be governed by the initial decisions made when constructing the facility. We will have almost unlimited use and re-use of the facility and site. We will also be able to use power in an ultra-fluid fashion moving load from critical to non-critical as use and capacity requirements dictate.

Проект Gen 4 позволит уменьшить ‘религиозные’ споры в нашей отрасли. Располагая базовой инфраструктурой, контейнеры или сборные серверные могут оборудоваться системами переменного или постоянного тока, воздушными или водяными экономайзерами, или вообще не использовать экономайзеры. Хотя можно подвергать сомнению разумность такого решения. Gen 4 позволит нам быстро выполнять работы по выводу из эксплуатации, ремонту и модернизации, поскольку все будет модульным. Мы больше не будем руководствоваться начальными решениями, принятыми во время строительства дата-центра. Мы сможем использовать этот дата-центр и инфраструктуру в течение почти неограниченного периода времени. Мы также сможем применять сверхгибкие методы использования электрической энергии, переводя оборудование в режимы критической или некритической нагрузки в соответствии с требуемой мощностью.
Gen 4 – это стандартная платформа

Finally, we believe this is a big game changer. Gen 4 will provide a standard platform that our industry can innovate around. For example, all modules in our Gen 4 will have common interfaces clearly defined by our specs and any vendor that meets these specifications will be able to plug into our infrastructure. Whether you are a computer vendor, UPS vendor, generator vendor, etc., you will be able to plug and play into our infrastructure. This means we can also source anyone, anywhere on the globe to minimize costs and maximize performance. We want to help motivate the industry to further innovate—with innovations from which everyone can reap the benefits.

Наконец, мы уверены, что это будет фактором, который значительно изменит ситуацию. Gen 4 будет представлять собой стандартную платформу, которую отрасль сможет обновлять. Например, все модули в нашем Gen 4 будут иметь общепринятые интерфейсы, четко определяемые нашими спецификациями, и оборудование любого поставщика, которое отвечает этим спецификациям можно будет включать в нашу инфраструктуру. Независимо от того производите вы компьютеры, ИБП, генераторы и т.п., вы сможете включать свое оборудование нашу инфраструктуру. Это означает, что мы также сможем обеспечивать всех, в любом месте земного шара, тем самым сводя до минимума затраты и максимальной увеличивая производительность. Мы хотим создать в отрасли мотивацию для дальнейших инноваций – инноваций, от которых каждый сможет получать выгоду.
Главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen4

To summarize, the key characteristics of our Generation 4 data centers are:

Scalable
Plug-and-play spine infrastructure
Factory pre-assembled: Pre-Assembled Containers (PACs) & Pre-Manufactured Buildings (PMBs)
Rapid deployment
De-mountable
Reduce TTM
Reduced construction
Sustainable measures

Ниже приведены главные характеристики дата-центров четвертого поколения Gen 4:

Расширяемость;
Готовая к использованию базовая инфраструктура;
Изготовление в заводских условиях: сборные контейнеры (PAC) и сборные здания (PMB);
Быстрота развертывания;
Возможность демонтажа;
Снижение времени вывода на рынок (TTM);
Сокращение сроков строительства;
Экологичность;

Map applications to DC Class

We hope you join us on this incredible journey of change and innovation!

Long hours of research and engineering time are invested into this process. There are still some long days and nights ahead, but the vision is clear. Rest assured however, that we as refine Generation 4, the team will soon be looking to Generation 5 (even if it is a bit farther out). There is always room to get better.

Использование систем электропитания постоянного тока.

Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этом невероятном путешествии по миру изменений и инноваций!

На этот проект уже потрачены долгие часы исследований и проектирования. И еще предстоит потратить много дней и ночей, но мы имеем четкое представление о конечной цели. Однако будьте уверены, что как только мы доведем до конца проект модульного дата-центра четвертого поколения, мы вскоре начнем думать о проекте дата-центра пятого поколения. Всегда есть возможность для улучшений.

So if you happen to come across Goldilocks in the forest, and you are curious as to why she is smiling you will know that she feels very good about getting very close to ‘JUST RIGHT’.

Generations of Evolution – some background on our data center designs

Так что, если вы встретите в лесу девочку по имени Лютик, и вам станет любопытно, почему она улыбается, вы будете знать, что она очень довольна тем, что очень близко подошла к ‘ОПИМАЛЬНОМУ РЕШЕНИЮ’.
Поколения эволюции – история развития наших дата-центров

We thought you might be interested in understanding what happened in the first three generations of our data center designs. When Ray Ozzie wrote his Software plus Services memo it posed a very interesting challenge to us. The winds of change were at ‘tornado’ proportions. That “plus Services” tag had some significant (and unstated) challenges inherent to it. The first was that Microsoft was going to evolve even further into an operations company. While we had been running large scale Internet services since 1995, this development lead us to an entirely new level. Additionally, these “services” would span across both Internet and Enterprise businesses. To those of you who have to operate “stuff”, you know that these are two very different worlds in operational models and challenges. It also meant that, to achieve the same level of reliability and performance required our infrastructure was going to have to scale globally and in a significant way.

Мы подумали, что может быть вам будет интересно узнать историю первых трех поколений наших центров обработки данных. Когда Рэй Оззи написал свою памятную записку Software plus Services, он поставил перед нами очень интересную задачу. Ветра перемен двигались с ураганной скоростью. Это окончание “plus Services” скрывало в себе какие-то значительные и неопределенные задачи. Первая заключалась в том, что Майкрософт собиралась в еще большей степени стать операционной компанией. Несмотря на то, что мы управляли большими интернет-сервисами, начиная с 1995 г., эта разработка подняла нас на абсолютно новый уровень. Кроме того, эти “сервисы” охватывали интернет-компании и корпорации. Тем, кому приходится всем этим управлять, известно, что есть два очень разных мира в области операционных моделей и задач. Это также означало, что для достижения такого же уровня надежности и производительности требовалось, чтобы наша инфраструктура располагала значительными возможностями расширения в глобальных масштабах.

It was that intense atmosphere of change that we first started re-evaluating data center technology and processes in general and our ideas began to reach farther than what was accepted by the industry at large. This was the era of Generation 1. As we look at where most of the world’s data centers are today (and where our facilities were), it represented all the known learning and design requirements that had been in place since IBM built the first purpose-built computer room. These facilities focused more around uptime, reliability and redundancy. Big infrastructure was held accountable to solve all potential environmental shortfalls. This is where the majority of infrastructure in the industry still is today.

Именно в этой атмосфере серьезных изменений мы впервые начали переоценку ЦОД-технологий и технологий вообще, и наши идеи начали выходить за пределы общепринятых в отрасли представлений. Это была эпоха ЦОД первого поколения. Когда мы узнали, где сегодня располагается большинство мировых дата-центров и где находятся наши предприятия, это представляло весь опыт и навыки проектирования, накопленные со времени, когда IBM построила первую серверную. В этих ЦОД больше внимания уделялось бесперебойной работе, надежности и резервированию. Большая инфраструктура была призвана решать все потенциальные экологические проблемы. Сегодня большая часть инфраструктуры все еще находится на этом этапе своего развития.

We soon realized that traditional data centers were quickly becoming outdated. They were not keeping up with the demands of what was happening technologically and environmentally. That’s when we kicked off our Generation 2 design. Gen 2 facilities started taking into account sustainability, energy efficiency, and really looking at the total cost of energy and operations.

Очень быстро мы поняли, что стандартные дата-центры очень быстро становятся устаревшими. Они не поспевали за темпами изменений технологических и экологических требований. Именно тогда мы стали разрабатывать ЦОД второго поколения. В этих дата-центрах Gen 2 стали принимать во внимание такие факторы как устойчивое развитие, энергетическая эффективность, а также общие энергетические и эксплуатационные.

No longer did we view data centers just for the upfront capital costs, but we took a hard look at the facility over the course of its life. Our Quincy, Washington and San Antonio, Texas facilities are examples of our Gen 2 data centers where we explored and implemented new ways to lessen the impact on the environment. These facilities are considered two leading industry examples, based on their energy efficiency and ability to run and operate at new levels of scale and performance by leveraging clean hydro power (Quincy) and recycled waste water (San Antonio) to cool the facility during peak cooling months.

Мы больше не рассматривали дата-центры только с точки зрения начальных капитальных затрат, а внимательно следили за работой ЦОД на протяжении его срока службы. Наши объекты в Куинси, Вашингтоне, и Сан-Антонио, Техас, являются образцами наших ЦОД второго поколения, в которых мы изучали и применяли на практике новые способы снижения воздействия на окружающую среду. Эти объекты считаются двумя ведущими отраслевыми примерами, исходя из их энергетической эффективности и способности работать на новых уровнях производительности, основанных на использовании чистой энергии воды (Куинси) и рециклирования отработанной воды (Сан-Антонио) для охлаждения объекта в самых жарких месяцах.

As we were delivering our Gen 2 facilities into steel and concrete, our Generation 3 facilities were rapidly driving the evolution of the program. The key concepts for our Gen 3 design are increased modularity and greater concentration around energy efficiency and scale. The Gen 3 facility will be best represented by the Chicago, Illinois facility currently under construction. This facility will seem very foreign compared to the traditional data center concepts most of the industry is comfortable with. In fact, if you ever sit around in our container hanger in Chicago it will look incredibly different from a traditional raised-floor data center. We anticipate this modularization will drive huge efficiencies in terms of cost and operations for our business. We will also introduce significant changes in the environmental systems used to run our facilities. These concepts and processes (where applicable) will help us gain even greater efficiencies in our existing footprint, allowing us to further maximize infrastructure investments.

Так как наши ЦОД второго поколения строились из стали и бетона, наши центры обработки данных третьего поколения начали их быстро вытеснять. Главными концептуальными особенностями ЦОД третьего поколения Gen 3 являются повышенная модульность и большее внимание к энергетической эффективности и масштабированию. Дата-центры третьего поколения лучше всего представлены объектом, который в настоящее время строится в Чикаго, Иллинойс. Этот ЦОД будет выглядеть очень необычно, по сравнению с общепринятыми в отрасли представлениями о дата-центре. Действительно, если вам когда-либо удастся побывать в нашем контейнерном ангаре в Чикаго, он покажется вам совершенно непохожим на обычный дата-центр с фальшполом. Мы предполагаем, что этот модульный подход будет способствовать значительному повышению эффективности нашего бизнеса в отношении затрат и операций. Мы также внесем существенные изменения в климатические системы, используемые в наших ЦОД. Эти концепции и технологии, если применимо, позволят нам добиться еще большей эффективности наших существующих дата-центров, и тем самым еще больше увеличивать капиталовложения в инфраструктуру.

This is definitely a journey, not a destination industry. In fact, our Generation 4 design has been under heavy engineering for viability and cost for over a year. While the demand of our commercial growth required us to make investments as we grew, we treated each step in the learning as a process for further innovation in data centers. The design for our future Gen 4 facilities enabled us to make visionary advances that addressed the challenges of building, running, and operating facilities all in one concerted effort.

Это определенно путешествие, а не конечный пункт назначения. На самом деле, наш проект ЦОД четвертого поколения подвергался серьезным испытаниям на жизнеспособность и затраты на протяжении целого года. Хотя необходимость в коммерческом росте требовала от нас постоянных капиталовложений, мы рассматривали каждый этап своего развития как шаг к будущим инновациям в области дата-центров. Проект наших будущих ЦОД четвертого поколения Gen 4 позволил нам делать фантастические предположения, которые касались задач строительства, управления и эксплуатации объектов как единого упорядоченного процесса.

Тематики

• ЦОДы (центры обработки данных)

Синонимы

• модульный ЦОД

EN

• modular data center

контроль над ценами
Государственное регулирование цен на некоторые виды товаров.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

контроль над ценами
Ситуация, при которой цены на товары и услуги устанавливаются решением государственных органов, а не рыночными факторами. Включает прямое установление всех или некоторых цен и их косвенное регулирование с помощью нормативов и тарифов (торговые скидки, таможенные пошлины и др).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• бухгалтерский учет
• экономика

EN

• price control policies

ценообразование
Процесс формирования цен на товары и системы цен в целом. На свободном рынке процесс ц. происходит стихийно, цены складываются под воздействием спроса и предложениях в условиях конкуренции.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

ценообразование
(ITIL Service Strategy)
Деятельность, определяющая, какая сумма должна быть оплачена заказчиками.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

ценообразование
Процесс формирования цен в экономике, принципиально различный для централизованно планируемой экономики и рыночной экономики. В первом случае цены устанавливаются и контролируются «сверху» — органами управления народным хозяйством, во втором — самими хозяйствующими субъектами, «снизу». Это не означает, конечно, что при централизованном, командном ценообразовании цены всегда устанавливаются произвольно. По возможности учитывается ситуация на рынке, производятся подчас сложные расчеты — в бывш. СССР существовала даже целая «наука о Ц.», подводились «теоретические обоснования» под ту или иную применявшуюся систему цен (цены на стоимостной основе, на основе понятия цены производства и т.д.). Существовала разветвленная бюрократическая сеть учреждений, контролировавших цены и их соблюдение. Но перманентные дефициты в народном хозяйстве, очереди, ставшие образом жизни миллионов советских граждан, искаженная структура производства (в чем немалую роль сыграла и система цен) — все это продемонстрировало принципиальную неэффективность и несостоятельность централизованного ценообразования, как и всей системы централизованного планирования и управления экономикой. О некоторых попытках преодоления ее пороков см. в статье «Оптимальное ценообразование«. Разумеется, в любом хозяйстве та или иная часть цен определяется централизованно или они формируются под воздейcтвием централизованного начала (это называется государственным регулированием цен). Вопрос лишь в том, какая именно часть. Не только российский, но и весь мировой опыт говорит, что она должна быть минимальной. Основная же масса цен может и должна формироваться на рынке, на основе взаимодействия спроса и предложения, приводя их в состояние рыночного равновесия. (Нерыночное формирование цен «сверху», впрочем, успешно применяется и, по-видимому, всегда будет применяться даже в условиях рыночной системы — во внутризаводском, внутрифирменном управлении. Расчетные, условные внутренние цены в одних случаях исходят из рыночных цен на продукцию фирмы, в других — не зависят от них, при их определении — по английски это называется transfer pricing — могут быть использованы и некоторые расчетные методы, наработанные советской «наукой о ценообразовании”. См. Трансфертные цены). На окончательное преодоление пороков централизованного Ц. и установление рыночного равновесия была направлена начавшаяся 2 января 1992 г. широкая либерализация цен — первый этап кардинальной экономической реформы в России. В условиях свободного рынка фирмы в основном самостоятельно устанавливают цены на свою продукцию. Исходным принципом всего процесса формирования и изменения уровней соотношений и структуры цен здесь является возмещение затрат на производство и реализацию продукции, услуг, работ и получение прибыли в размере, достаточном для осуществления расширенного воспроизводства, выплаты соответствующих налогов и дивидендов акционерам, образования фонда потребления в объеме, обеспечивающем определенный стандарт жизни работников предприятия. Фирмы исходят из собственных представлений о возможностях продажи продукции и получения прибыли, о задачах стратегии развития своего бизнеса и т.д, опираясь на расчетный аппарат предельного анализа (см. Анализ спроса и предложения, Маркетинг, Теория фирмы). В частности, ими применяется Ц. на основе предельных издержек, на основе средних издержек. Эта принципиальная возможность ограничивается теми или иными регулирующими воздействиями государства (например, налоговой системой, экспортно-импортными тарифами), но особенно — разного рода проявлениями монополии, картельного сговора участников рынка или, например, так называемого лидерства в ценообразовании (оно является одной из форм скрытого сговора, который иногда позволяет обойти «дилемму заключенного«: одна фирма устанавливает цену, другие вынуждены следовать за ней). Одна из наиболее обсуждаемых в западной экономической литературе — концепция Ц. по предельным издержкам (ЦПИ) как оптимального для естественных монополий — обычно национализированных отраслей, производящих блага общественного назначения. Цены на их продукцию должны, как доказывается, основываться на предельных издержках, но отклоняться от последних в неравной степени в зависимости от эластичности спроса на данный продукт: чем она выше, тем больше отклонение. Ц. выступает для фирм как острое орудие конкурентной борьбы. Например, резкое занижение цены достаточно сильной фирмой (даже в ущерб себе на определенном этапе) позволяет ей вытеснить конкурентов с рынка, а потом восстановить упущенное. Это называется «хищническим ценообразованием» (predatory pricing). Сродни ему и демпинг, применяемый некоторыми странами в борьбе за рынки сбыта. В результате указанных процессов практически все фирмы в условиях рынка делятся на тех, которые сами определяют цены своей продукции, и тех, которые вынуждены использовать цены, устанавливаемые другими (см.Ценопроизводители и ценополучатели). См.также: Дефляция, Затратный принцип ценообразования, Контроль над ценами, Лидерство в ценах, Монопольная власть, Монопсоническая власть, Ценовая дискриминация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

pricing
(ITIL Service Strategy)
Pricing is the activity for establishing how much customers will be charged.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• бухгалтерский учет
• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• price control policies
• price determination
• price fixing
• pricing

ценообразование
Процесс формирования цен на товары и системы цен в целом. На свободном рынке процесс ц. происходит стихийно, цены складываются под воздействием спроса и предложениях в условиях конкуренции.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

ценообразование
(ITIL Service Strategy)
Деятельность, определяющая, какая сумма должна быть оплачена заказчиками.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

ценообразование
Процесс формирования цен в экономике, принципиально различный для централизованно планируемой экономики и рыночной экономики. В первом случае цены устанавливаются и контролируются «сверху» — органами управления народным хозяйством, во втором — самими хозяйствующими субъектами, «снизу». Это не означает, конечно, что при централизованном, командном ценообразовании цены всегда устанавливаются произвольно. По возможности учитывается ситуация на рынке, производятся подчас сложные расчеты — в бывш. СССР существовала даже целая «наука о Ц.», подводились «теоретические обоснования» под ту или иную применявшуюся систему цен (цены на стоимостной основе, на основе понятия цены производства и т.д.). Существовала разветвленная бюрократическая сеть учреждений, контролировавших цены и их соблюдение. Но перманентные дефициты в народном хозяйстве, очереди, ставшие образом жизни миллионов советских граждан, искаженная структура производства (в чем немалую роль сыграла и система цен) — все это продемонстрировало принципиальную неэффективность и несостоятельность централизованного ценообразования, как и всей системы централизованного планирования и управления экономикой. О некоторых попытках преодоления ее пороков см. в статье «Оптимальное ценообразование«. Разумеется, в любом хозяйстве та или иная часть цен определяется централизованно или они формируются под воздейcтвием централизованного начала (это называется государственным регулированием цен). Вопрос лишь в том, какая именно часть. Не только российский, но и весь мировой опыт говорит, что она должна быть минимальной. Основная же масса цен может и должна формироваться на рынке, на основе взаимодействия спроса и предложения, приводя их в состояние рыночного равновесия. (Нерыночное формирование цен «сверху», впрочем, успешно применяется и, по-видимому, всегда будет применяться даже в условиях рыночной системы — во внутризаводском, внутрифирменном управлении. Расчетные, условные внутренние цены в одних случаях исходят из рыночных цен на продукцию фирмы, в других — не зависят от них, при их определении — по английски это называется transfer pricing — могут быть использованы и некоторые расчетные методы, наработанные советской «наукой о ценообразовании”. См. Трансфертные цены). На окончательное преодоление пороков централизованного Ц. и установление рыночного равновесия была направлена начавшаяся 2 января 1992 г. широкая либерализация цен — первый этап кардинальной экономической реформы в России. В условиях свободного рынка фирмы в основном самостоятельно устанавливают цены на свою продукцию. Исходным принципом всего процесса формирования и изменения уровней соотношений и структуры цен здесь является возмещение затрат на производство и реализацию продукции, услуг, работ и получение прибыли в размере, достаточном для осуществления расширенного воспроизводства, выплаты соответствующих налогов и дивидендов акционерам, образования фонда потребления в объеме, обеспечивающем определенный стандарт жизни работников предприятия. Фирмы исходят из собственных представлений о возможностях продажи продукции и получения прибыли, о задачах стратегии развития своего бизнеса и т.д, опираясь на расчетный аппарат предельного анализа (см. Анализ спроса и предложения, Маркетинг, Теория фирмы). В частности, ими применяется Ц. на основе предельных издержек, на основе средних издержек. Эта принципиальная возможность ограничивается теми или иными регулирующими воздействиями государства (например, налоговой системой, экспортно-импортными тарифами), но особенно — разного рода проявлениями монополии, картельного сговора участников рынка или, например, так называемого лидерства в ценообразовании (оно является одной из форм скрытого сговора, который иногда позволяет обойти «дилемму заключенного«: одна фирма устанавливает цену, другие вынуждены следовать за ней). Одна из наиболее обсуждаемых в западной экономической литературе — концепция Ц. по предельным издержкам (ЦПИ) как оптимального для естественных монополий — обычно национализированных отраслей, производящих блага общественного назначения. Цены на их продукцию должны, как доказывается, основываться на предельных издержках, но отклоняться от последних в неравной степени в зависимости от эластичности спроса на данный продукт: чем она выше, тем больше отклонение. Ц. выступает для фирм как острое орудие конкурентной борьбы. Например, резкое занижение цены достаточно сильной фирмой (даже в ущерб себе на определенном этапе) позволяет ей вытеснить конкурентов с рынка, а потом восстановить упущенное. Это называется «хищническим ценообразованием» (predatory pricing). Сродни ему и демпинг, применяемый некоторыми странами в борьбе за рынки сбыта. В результате указанных процессов практически все фирмы в условиях рынка делятся на тех, которые сами определяют цены своей продукции, и тех, которые вынуждены использовать цены, устанавливаемые другими (см.Ценопроизводители и ценополучатели). См.также: Дефляция, Затратный принцип ценообразования, Контроль над ценами, Лидерство в ценах, Монопольная власть, Монопсоническая власть, Ценовая дискриминация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

pricing
(ITIL Service Strategy)
Pricing is the activity for establishing how much customers will be charged.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• бухгалтерский учет
• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• price control policies
• price determination
• price fixing
• pricing

ценообразование
Процесс формирования цен на товары и системы цен в целом. На свободном рынке процесс ц. происходит стихийно, цены складываются под воздействием спроса и предложениях в условиях конкуренции.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

ценообразование
(ITIL Service Strategy)
Деятельность, определяющая, какая сумма должна быть оплачена заказчиками.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

ценообразование
Процесс формирования цен в экономике, принципиально различный для централизованно планируемой экономики и рыночной экономики. В первом случае цены устанавливаются и контролируются «сверху» — органами управления народным хозяйством, во втором — самими хозяйствующими субъектами, «снизу». Это не означает, конечно, что при централизованном, командном ценообразовании цены всегда устанавливаются произвольно. По возможности учитывается ситуация на рынке, производятся подчас сложные расчеты — в бывш. СССР существовала даже целая «наука о Ц.», подводились «теоретические обоснования» под ту или иную применявшуюся систему цен (цены на стоимостной основе, на основе понятия цены производства и т.д.). Существовала разветвленная бюрократическая сеть учреждений, контролировавших цены и их соблюдение. Но перманентные дефициты в народном хозяйстве, очереди, ставшие образом жизни миллионов советских граждан, искаженная структура производства (в чем немалую роль сыграла и система цен) — все это продемонстрировало принципиальную неэффективность и несостоятельность централизованного ценообразования, как и всей системы централизованного планирования и управления экономикой. О некоторых попытках преодоления ее пороков см. в статье «Оптимальное ценообразование«. Разумеется, в любом хозяйстве та или иная часть цен определяется централизованно или они формируются под воздейcтвием централизованного начала (это называется государственным регулированием цен). Вопрос лишь в том, какая именно часть. Не только российский, но и весь мировой опыт говорит, что она должна быть минимальной. Основная же масса цен может и должна формироваться на рынке, на основе взаимодействия спроса и предложения, приводя их в состояние рыночного равновесия. (Нерыночное формирование цен «сверху», впрочем, успешно применяется и, по-видимому, всегда будет применяться даже в условиях рыночной системы — во внутризаводском, внутрифирменном управлении. Расчетные, условные внутренние цены в одних случаях исходят из рыночных цен на продукцию фирмы, в других — не зависят от них, при их определении — по английски это называется transfer pricing — могут быть использованы и некоторые расчетные методы, наработанные советской «наукой о ценообразовании”. См. Трансфертные цены). На окончательное преодоление пороков централизованного Ц. и установление рыночного равновесия была направлена начавшаяся 2 января 1992 г. широкая либерализация цен — первый этап кардинальной экономической реформы в России. В условиях свободного рынка фирмы в основном самостоятельно устанавливают цены на свою продукцию. Исходным принципом всего процесса формирования и изменения уровней соотношений и структуры цен здесь является возмещение затрат на производство и реализацию продукции, услуг, работ и получение прибыли в размере, достаточном для осуществления расширенного воспроизводства, выплаты соответствующих налогов и дивидендов акционерам, образования фонда потребления в объеме, обеспечивающем определенный стандарт жизни работников предприятия. Фирмы исходят из собственных представлений о возможностях продажи продукции и получения прибыли, о задачах стратегии развития своего бизнеса и т.д, опираясь на расчетный аппарат предельного анализа (см. Анализ спроса и предложения, Маркетинг, Теория фирмы). В частности, ими применяется Ц. на основе предельных издержек, на основе средних издержек. Эта принципиальная возможность ограничивается теми или иными регулирующими воздействиями государства (например, налоговой системой, экспортно-импортными тарифами), но особенно — разного рода проявлениями монополии, картельного сговора участников рынка или, например, так называемого лидерства в ценообразовании (оно является одной из форм скрытого сговора, который иногда позволяет обойти «дилемму заключенного«: одна фирма устанавливает цену, другие вынуждены следовать за ней). Одна из наиболее обсуждаемых в западной экономической литературе — концепция Ц. по предельным издержкам (ЦПИ) как оптимального для естественных монополий — обычно национализированных отраслей, производящих блага общественного назначения. Цены на их продукцию должны, как доказывается, основываться на предельных издержках, но отклоняться от последних в неравной степени в зависимости от эластичности спроса на данный продукт: чем она выше, тем больше отклонение. Ц. выступает для фирм как острое орудие конкурентной борьбы. Например, резкое занижение цены достаточно сильной фирмой (даже в ущерб себе на определенном этапе) позволяет ей вытеснить конкурентов с рынка, а потом восстановить упущенное. Это называется «хищническим ценообразованием» (predatory pricing). Сродни ему и демпинг, применяемый некоторыми странами в борьбе за рынки сбыта. В результате указанных процессов практически все фирмы в условиях рынка делятся на тех, которые сами определяют цены своей продукции, и тех, которые вынуждены использовать цены, устанавливаемые другими (см.Ценопроизводители и ценополучатели). См.также: Дефляция, Затратный принцип ценообразования, Контроль над ценами, Лидерство в ценах, Монопольная власть, Монопсоническая власть, Ценовая дискриминация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

pricing
(ITIL Service Strategy)
Pricing is the activity for establishing how much customers will be charged.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• бухгалтерский учет
• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• price control policies
• price determination
• price fixing
• pricing