науки математические

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

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

информация (в кибернетике)
Основное понятие кибернетики, точно так же экономическая И. — основное понятие экономической кибернетики. Определений этого термина много, они сложны и противоречивы. Причина этого, очевидно, в том, что И. как явлением занимается много разных наук, и кибернетика лишь самая молодая из них. И. — предмет изучения таких наук, как наука об управлении, математическая статистика, генетика, теория средств массовой И. (печать, радио, телевидение), информатика (1), занимающаяся проблемами научно-технической И., и т.д. Наконец, последнее время большой интерес к проблемам И. проявляют философы: они склонны рассматривать И. как одно из основных универсальных свойств материи, связанное с понятием отражения. При всех трактовках понятия И., она предполагает существование двух объектов: источника И. и потребителя (получателя) И. Передача И. от одного к другому происходит с помощью сигналов, которые, вообще говоря, могут не иметь никакой физической связи с ее смыслом: эта связь определяется соглашением. Например, удар в вечевой колокол означал, что надо собираться на площадь, но тем, кто не знал об этом порядке, он не сообщал никакой И. В ситуации с вечевым колоколом человек, участвующий в соглашении о смысле сигнала, знает, что в данный момент могут быть две альтернативы: вечевое собрание состоится или не состоится. Или, выражаясь языком теории И., неопределенное событие «вече» имеет два исхода. Принятый сигнал приводит к уменьшению неопределенности: человек теперь знает, что событие «вече» имеет только один исход — оно состоится. Однако, если было заранее известно, что вече состоится в таком-то часу, колокол ничего нового не сообщил. Отсюда вытекает, что, чем менее вероятно (т.е. более неожиданно) сообщение, тем больше И. оно содержит, и наоборот, чем больше вероятность исхода до совершения события, тем меньше И. содержит сигнал. Примерно такие рассуждения привели в 40-х годах XX в. к возникновению статистической, или «классической«, теории И., которая определяет понятие И. через меру уменьшения неопределенности знания о свершении какого-либо события (такая мера была названа энтропией). У истоков этой науки стояли Н.Винер, К.Шеннон и советские ученые А.Н.Колмогоров, В.А.Котельников и др. Им удалось вывести математические закономерности измерения количества И., а отсюда и такие понятия, как пропускная способность канала И., емкость запоминающих И. устройств и т.п., что послужило мощным стимулом к развитию кибернетики как науки и электронно-вычислительной техники, как применения достижений кибернетики на практике. Что касается определения ценности, полезности И. для получателя, то здесь еще много нерешенного, неясного. Если исходить из потребностей экономического управления и, следовательно, экономической кибернетики, то И. можно определить как все те сведения, знания, сообщения, которые помогают решить ту или иную задачу управления (т.е. уменьшить неопределенность ее исходов). Тогда открываются и некоторые возможности для оценки И.: она тем полезнее, ценнее, чем скорее или с меньшими затратами приводит к решению задачи. Понятие И. близко понятию «данные«. Однако между ними есть различие: данные — это сигналы, из которых еще надо извлечь И. Обработка данных есть процесс приведения их к пригодному для этого виду. Процесс их передачи от источника к потребителю и восприятия в качестве И. может рассматриваться как прохождение трех фильтров: 1) физического, или статистического (чисто количественное ограничение по пропускной способности канала, независимо от содержания данных, т.е. с точки зрения синтактики); 2) семантического (отбор тех данных, которые могут быть поняты получателем, т.е. соответствуют тезаурусу его знаний); 3) прагматического (отбор среди понятых сведений тех, которые полезны для решения данной задачи). Это хорошо показано на схеме, взятой из книги Е.Г.Ясина об экономической информации (см. рис. И.8). Соответственно, выделяются три аспекта изучения проблем И. — синтаксический, семантический и прагматический. По содержанию И. подразделяется на общественно-политическую, социально-экономическую (в том числе экономическую И.), научно-техническую и т.д. Вообще же классификаций И. много, они строятся по различным основаниям. Как правило, из-за близости понятий точно так же строятся и классификации данных. Например, И. подразделяется на статическую (постоянную) и динамическую (переменную), и данные при этом — на постоянные и на переменные. Другое деление — первичная, производная, выходная И.: так же классифицируются данные. Третье деление — И. управляющая и осведомляющая. Четвертое — избыточная, полезная и ложная. Пятое — полная (сплошная) и выборочная. См. также Банк данных, Данные, Выборочная информация, Избыточная информация, Обработка данных, Прагматический аспект информации, Релевантная информация, Сбор данных, Семантический аспект информации Теория информации, Экономическая информация, Экономическая семиотика, Энтропия. Рис. И 8. Процесс передачи и восприятия информации Д — данные; I — физический фильтр (канал связи), 1 — статистическая информация, а — статистический шум; II — семантический фильтр (тезаурус), 2 — семантическая информация, б - семантический шум; III — прагматический фильтр, 3 — прагматическая информация; в — прагматический шум (ненужная, например,. избыточная информация). И — используемая информация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• information

макроподход и микроподход
Противоположные подходы к анализу объекта исследования, зависящие главным образом от того, с какой позиции он наблюдается. При макроподходе объект (будь это такая сложная система, как народное хозяйство, или такая сложная его подсистема, как промышленность, или более простой объект — предприятие, участок) рассматривается, так сказать, снаружи, как единое целое. Это означает, что внутренние связи, внутреннее устройство объекта игнорируются, а изучаются только входы и выходы, их взаимная зависимость. В кибернетике такой подход связывают с понятием «черного ящика«. В экономике он означает изучение обобщающих показателей функционирования экономической системы, безотносительно к тому, продуктом каких взаимодействий составляющих ее элементов являются эти показатели. При микроподходе же объект рассматривается как бы изнутри. Изучаются внутренняя структура, внутренние связи между его элементами. Микроподход вовсе не означает «микроскопический», мелкий: при изучении народного хозяйства страны микроподход может означать и анализ взаимосвязей между такими гигантскими элементами, как промышленность и сельское хозяйство, производство и потребление и т.д. Одна из кардинальных и еще далеко не решенных задач экономической науки — проблема соединения микроанализа и макроанализа реальных экономических систем разных типов. Речь идет о том, как выводить из закономерностей экономического поведения и взаимодействий отдельных элементов системы макроэкономические характеристики ее поведения в целом (задача, аналогичная известной задаче физики: установить связь между движением отдельных атомов газа и его общими характеристиками, т.е. температурой, объемом, давлением). Различные математические подходы к такому соединению (иногда его называют «агрегированием микротеорий«) исследуются в рамках ряда экономико-математических направлений. Различия между рассматриваемыми терминами проводятся не всегда строго. Приставка «макро», в частности, привилась к экономической дисциплине — «макроэкономике«, которая оперирует такими понятиями, как «макромоделирование» или макроэкономическое моделирование (укрупненное моделирование экономических процессов всего народного хозяйства), «макроэкономическая модель», даже «макропоказатели» (такие, например, как совокупный общественный продукт, национальный доход и др.). При этом многие макроэкономисты, вопреки указанному выше разделению, рассматривают экономику не только как одно целое, что естественно для макроподхода, но и членят ее на ряд отраслей или секторов, изучая их взаимозависимости и связи. См. также Макроэкономическая модель, Макроэкономический уровень, Микроэкономическая модель.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• macro- and microapproach

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

международный стандарт ИСО
стандарт ИСО
МС ИСО
Нормативный документ, принятый Международной организацией по стандартизации.
Примечание. Разработка стандартов ИСО осуществляется техническими комитетами ИСО.
Пример. Международные стандарты ИСО 31 «Величины и единицы» [2] и ИСО 1000 «Единицы СИ и рекомендации по применению их кратных и дольных и некоторых других единиц» [3] разработаны техническим комитетом ИСО/ТК 12 «Величины, единицы, обозначения, переводные коэффициенты». Стандарт ИСО 31 состоит из 14 частей, касающихся как общих положений (стандарт ИСО 31-0), так величин и единиц по областям науки и техники (стандарты ИСО 31-1 - ИСО 31-10, ИСО 31-13), а также содержит математические знаки и обозначения (стандарт ИСО 31-11), безразмерные параметры (стандарт ИСО 31-12).
[РМГ 29-99]

Тематики

• метрология, основные понятия

Синонимы

• МС ИСО
• стандарт ИСО

EN

• international standard ISO

FR

• norme international ISO

оценка бизнеса
(точнее — оценка стоимости бизнеса), не только акт, процесс (см. Оценивание), но и результат определения стоимости фирмы, иного бизнеса – любого характера и размера. Если рассматривать оценку (value) как результат процесса оценивания, она может быть выражена численно как определенная величина, как последовательность чисел или как отношение (напр., не более чем, не менее чем) к предшествующему суждению о стоимости или к некоторому численному значению (напр., залоговая стоимость). Здесь стоимость — несколько расплывчатое и неуловимое понятие, его смысл меняется в зависимости от ситуации. Вот некоторые из распространенных определений[1]: а. Обоснованная ( или справедливая) рыночная стоимость (Fair market value). б. Обоснованная стоимость (в текущих ценах)(Fair value). в. Инвестиционная стоимость (Investment value). г. Действительная стоимость (Intrinsic value). д. Стоимость действующего предприятия (Going concern value) е. Ликвидационная стоимость (Liquidation value). ж. Балансовая стоимость (book value).. Уже этот перечень определений стоимости, применяющихся в разных ситуациях и для разных целей, показывает, сколь сложна задача оценки бизнеса. Между тем она за последние десятилетия развилась в разветвленную область экономической науки, широко использующую количественные, в том числе математические методы. Выработаны многочисленные методики оценки, разного рода коэффициенты и нормативы, накапливаются массивы данных для типизации и сравнения оцениваемых объектов, которыми могут быть как стоимость целых фирм и предприятий, так и стоимость долей собственности, принадлежащих отдельным акционерам и, наконец, стоимость отдельных акций. При всем многообразии методов и подходов к оценке, можно сформулировать принцип, разделяемый, по-видимому, большинством оценщиков: фирма (бизнес) стоит столько, сколько составляет сегодняшняя стоимость будущих выгод, которые этот бизнес принесет своему владельцу или владельцам; при этом каждая выгода дисконтируется к сегодняшней стоимости по дисконтной ставке, отражающей степень риска (уровень неопределенности) того, что эти выгоды не будут реализованы. Проще говоря, нет смысла покупать бизнес, если он не окупится в приемлемый срок. Этот принцип реализуется в конкретных методах оценки: методах капитализации и дисконтирования будущих доходов, оценочных мультипликаторов (иногда их называют стоимостными коэффициентами) и в ряде других. См. также Эффективность инвестиционных проектов). [1] По книге: Дж.Фишман, Ш.Пратт и др.,.«Руководство по оценке стоимости бизнеса». М.Квинто-консалтинг, 2000
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• business valuation

экономическая кибернетика
Приложение общих законов кибернетики к изучению экономических явлений и управлению экономическими процессами. Э.к. — основа автоматизации управления, научно-теоретическая база разработки автоматизированных систем управления и обработки информации. При этом она исходит из того, что управление есть процесс переработки информации; принятое решение — новая информация, которой руководствуются все те, кого это решение касается. Строго говоря, Э.к. не следовало бы считать отдельной наукой. Это комплекс различных дисциплин. Может быть, правильнее говорить о применении элементов межотраслевой науки — кибернетики в одной отрасли: в экономико-математических исследованиях. Опыт убеждает, что такое применение позволяет углублять понимание сложных экономических взаимосвязей. В Э.к. включают системный анализ, теорию экономической информации, теорию управляющих систем в экономике. Нередко сюда же относят теорию экономико-математического моделирования, эконометрию и другие области. В таких случаях термин «Э.к.» понимается расширительно, как экономико-математические методы в целом.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic cybernetics

международный стандарт ИСО
стандарт ИСО
МС ИСО
Нормативный документ, принятый Международной организацией по стандартизации.
Примечание. Разработка стандартов ИСО осуществляется техническими комитетами ИСО.
Пример. Международные стандарты ИСО 31 «Величины и единицы» [2] и ИСО 1000 «Единицы СИ и рекомендации по применению их кратных и дольных и некоторых других единиц» [3] разработаны техническим комитетом ИСО/ТК 12 «Величины, единицы, обозначения, переводные коэффициенты». Стандарт ИСО 31 состоит из 14 частей, касающихся как общих положений (стандарт ИСО 31-0), так величин и единиц по областям науки и техники (стандарты ИСО 31-1 - ИСО 31-10, ИСО 31-13), а также содержит математические знаки и обозначения (стандарт ИСО 31-11), безразмерные параметры (стандарт ИСО 31-12).
[РМГ 29-99]

Тематики

• метрология, основные понятия

Синонимы

• МС ИСО
• стандарт ИСО

EN

• international standard ISO

FR

• norme international ISO