факторный+анализ

• факторный анализ

* * *

• анализ главных факторов

• основной факторный анализ

анализ, исследование, подробное рассмотрение - critical * критический анализ;
- * of variance (математика) дисперсионный анализ результаты анализа, исследования (грамматика) разбор - sentence * синтаксический разбор психоанализ - to be under * подвергаться психоанализу;
лечиться психоанализом аналитический метод, анализ - spectral * спектральный анализ алгебраический анализ математический анализ, дифференциальное и интегральное исчисление( химическое) разложение, анализ - qualitative * качественный анализ (бухгалтерское) метод расчета > in the last * в конечном счете, в конце концов

accounts ~ анализ статей баланса

ad hoc ~ анализ специального вида

analysis (pl -ses) анализ ~ анализ ~ исследование ~ подробное рассмотрение ~ психоанализ ~ грам. разбор;
sentence analysis синтаксический разбор ~ хим. разложение

~ of accounts ревизия счетов

~ of balance sheet анализ балансового отчета

~ of economic trends полит.эк. анализ экономических тенденций

~ of profitability анализ прибыльности

~ of variance стат. дисперсионный анализ

authorized program ~ вчт. санкционированный анализ программы

backwarderror ~ вчт. обратный анализ ошибок

balance sheet ~ анализ балансового отчета

bayesian ~ байесовский анализ

best-route ~ вчт. анализ оптимального маршрута

bottom-up ~ восходящий анализ

breakeven ~ анализ безубыточности

bus state ~ вчт. анализ состояния шины

cash flow ~ анализ движения денежной наличности cash flow ~ анализ движения ликвидности

circulation ~ анализ распространения информации

cluster ~ анализ путем разбиения на группы cluster ~ группирование cluster ~ стат. кастерный анализ cluster ~ классификация cluster ~ вчт. кластерный анализ

comparative external ~ сравнительное наружное обследование

complex ~ вчт. комплексный анализ

congestion ~ вчт. анализ системы массового обслуживания

correlation ~ корреляционный анализ

cost ~ анализ затрат

cost-benefit ~ (CBA) анализ затрат и результатов cost-benefit ~ (CBA) межотраслевой анализ

covariance ~ ковариационный анализ

critical path ~ анализ методом критического пути

cross-section ~ стат. структурный анализ

cross-sectional ~ статический анализ

decision-flow ~ вчт. анализ потока решений

differential ~ дифференциальный анализ

discontinuance ~ анализ причин прекращения производства

discriminant ~ дискриминантный анализ

dynamic ~ динамический анализ

economic ~ экономический анализ (например, экономический анализ деревенской бедности в развивающихся странах) economic ~ экономический анализ

error ~ вчт. анализ погрешностей

extrapolative ~ экстраполятивный анализ

factor ~ факторный анализ

factorial ~ факторный анализ

failure tree ~ вчт. анализ дерева отказов

feasibility ~ анализ осуществимости

financial ~ анализ финансового состояния

flow ~ анализ потоков данных

functional ~ функциональный анализ

funds flow ~ анализ источников и использования средств funds flow ~ отчет об источниках и использовании средств

game-theoretic ~ теоретико- игровой анализ

graphical ~ графический анализ

impact ~ анализ влияния факторов

in the last (или final) ~ в конечном счете

incoming orders ~ анализ поступающих заказов

incremental ~ анализ приращений

invariant ~ инвариантный анализ

investment ~ анализ капиталовложений

job ~ анализ вида работы job ~ изучение особенностей работы job ~ изучение трудовых операций

layout ~ анализ топологии

least-squares ~ анализ методом наименьших квадратов

linear ~ линейный анализ

linear programming ~ анализ методом линейного программирования

liquidity ~ анализ ликвидности

logistic ~ логистический анализ

market ~ анализ рынка

marketing ~ анализ сбыта

markovian ~ марковский анализ

matrix ~ матричный анализ

means-ends ~ анализ цели-средства

media ~ анализ рекламной деятельности

motivational ~ исследование мотиваций motivational ~ мотивационный анализ

multiple factor ~ многофакторный анализ

multivariate statistical ~ многомерный статистический анализ

needs ~ анализ потребностей

network ~ сетевой анализ (частный случай системного анализа) network ~ сетевой анализ

numerical ~ вчт. численный анализ

occupational ~ анализ профессии (описание выполняемых задач и операций)

operations ~ анализ производственного процесса по операциям operations ~ исследование операций

organizational ~ организационный анализ

parameter ~ анализ изменения параметров

parameter variation ~ вчт. анализ изменения параметров

partial ~ частичный анализ

peak hour ~ анализ пикового периода

period ~ анализ последовательностей

periodogram ~ анализ периодических зависимостей

perspective ~ перспективный анализ

postoptimality ~ анализ после нахождения оптимального решения

probabilistic ~ вероятностный анализ

production ~ анализ производства

profitability ~ анализ рентабельности

protocol ~ протокольный анализ

proximate ~ приближенный анализ

quadratic ~ квадратический анализ

qualitative ~ качественный анализ

quantitative ~ количественный анализ

quasilinear ~ квазилинейный анализ

queueing ~ анализ системы массового обслуживания

ranging ~ классификационный анализ

regresslon ~ регрессионный анализ

relevance ~ анализ важности факторов

response ~ анализ ответов

risk ~ анализ степени риска

sales ~ анализ возможностей сбыта

sales order ~ анализ заказов на закупку

scenary ~ анализ сцен

scene ~ вчт. анализ изображений

security ~ изучение финансовой деятельности компании

~ грам. разбор;
sentence analysis синтаксический разбор

sequence ~ вчт. анализ последовательностей

share ~ анализ акций

short-period ~ анализ за короткий период времени

simulation ~ исследование методом моделирования

skill ~ анализ квалификации

socio-economic ~ социально-экономический анализ

spectral ~ спектральный анализ

statistic ~ статистический анализ

statistical ~ статистический анализ

structural ~ структурный анализ

syntax ~ синтаксический анализ

systems ~ анализ систем

tabular ~ анализ табличных данных

task ~ анализ рабочего задания

technical ~ технический анализ

time-series ~ анализ временных рядов

top-down ~ нисходящий анализ

trace ~ анализ кривых

transverse ~ поперечный анализ

trend ~ анализ тренда

value ~ стоимостно-функциональный анализ

variance ~ дисперсионный анализ variance ~ выч. дисперсионный анализ

wave ~ гармоничный анализ

wave-form ~ гармоничный анализ

work load ~ анализ рабочей нагрузки

[əˈnæləsɪs]

accounts analysis анализ статей баланса ad hoc analysis анализ специального вида analysis (pl -ses) анализ analysis анализ analysis исследование analysis подробное рассмотрение analysis психоанализ analysis грам. разбор; sentence analysis синтаксический разбор analysis хим. разложение analysis of accounts ревизия счетов analysis of balance sheet анализ балансового отчета analysis of economic trends полит.эк. анализ экономических тенденций analysis of profitability анализ прибыльности analysis of variance стат. дисперсионный анализ authorized program analysis вчт. санкционированный анализ программы backwarderror analysis вчт. обратный анализ ошибок balance sheet analysis анализ балансового отчета bayesian analysis байесовский анализ best-route analysis вчт. анализ оптимального маршрута bottom-up analysis восходящий анализ breakeven analysis анализ безубыточности bus state analysis вчт. анализ состояния шины cash flow analysis анализ движения денежной наличности cash flow analysis анализ движения ликвидности circulation analysis анализ распространения информации cluster analysis анализ путем разбиения на группы cluster analysis группирование cluster analysis стат. кастерный анализ cluster analysis классификация cluster analysis вчт. кластерный анализ comparative external analysis сравнительное наружное обследование complex analysis вчт. комплексный анализ congestion analysis вчт. анализ системы массового обслуживания correlation analysis корреляционный анализ cost analysis анализ затрат cost-benefit analysis (CBA) анализ затрат и результатов cost-benefit analysis (CBA) межотраслевой анализ covariance analysis ковариационный анализ critical path analysis анализ методом критического пути cross-section analysis стат. структурный анализ cross-sectional analysis статический анализ decision-flow analysis вчт. анализ потока решений differential analysis дифференциальный анализ discontinuance analysis анализ причин прекращения производства discriminant analysis дискриминантный анализ dynamic analysis динамический анализ economic analysis экономический анализ (например, экономический анализ деревенской бедности в развивающихся странах) economic analysis экономический анализ error analysis вчт. анализ погрешностей extrapolative analysis экстраполятивный анализ factor analysis факторный анализ factorial analysis факторный анализ failure tree analysis вчт. анализ дерева отказов feasibility analysis анализ осуществимости financial analysis анализ финансового состояния flow analysis анализ потоков данных functional analysis функциональный анализ funds flow analysis анализ источников и использования средств funds flow analysis отчет об источниках и использовании средств game-theoretic analysis теоретико- игровой анализ graphical analysis графический анализ impact analysis анализ влияния факторов in the last (или final) analysis в конечном счете incoming orders analysis анализ поступающих заказов incremental analysis анализ приращений invariant analysis инвариантный анализ investment analysis анализ капиталовложений job analysis анализ вида работы job analysis изучение особенностей работы job analysis изучение трудовых операций layout analysis анализ топологии least-squares analysis анализ методом наименьших квадратов linear analysis линейный анализ linear programming analysis анализ методом линейного программирования liquidity analysis анализ ликвидности logistic analysis логистический анализ market analysis анализ рынка marketing analysis анализ сбыта markovian analysis марковский анализ matrix analysis матричный анализ means-ends analysis анализ цели-средства media analysis анализ рекламной деятельности motivational analysis исследование мотиваций motivational analysis мотивационный анализ multiple factor analysis многофакторный анализ multivariate statistical analysis многомерный статистический анализ needs analysis анализ потребностей network analysis сетевой анализ (частный случай системного анализа) network analysis сетевой анализ numerical analysis вчт. численный анализ occupational analysis анализ профессии (описание выполняемых задач и операций) operations analysis анализ производственного процесса по операциям operations analysis исследование операций organizational analysis организационный анализ parameter analysis анализ изменения параметров parameter variation analysis вчт. анализ изменения параметров partial analysis частичный анализ peak hour analysis анализ пикового периода period analysis анализ последовательностей periodogram analysis анализ периодических зависимостей perspective analysis перспективный анализ postoptimality analysis анализ после нахождения оптимального решения probabilistic analysis вероятностный анализ production analysis анализ производства profitability analysis анализ рентабельности protocol analysis протокольный анализ proximate analysis приближенный анализ quadratic analysis квадратический анализ qualitative analysis качественный анализ quantitative analysis количественный анализ quasilinear analysis квазилинейный анализ queueing analysis анализ системы массового обслуживания ranging analysis классификационный анализ regresslon analysis регрессионный анализ relevance analysis анализ важности факторов response analysis анализ ответов risk analysis анализ степени риска sales analysis анализ возможностей сбыта sales order analysis анализ заказов на закупку scenary analysis анализ сцен scene analysis вчт. анализ изображений security analysis изучение финансовой деятельности компании analysis грам. разбор; sentence analysis синтаксический разбор sequence analysis вчт. анализ последовательностей share analysis анализ акций short-period analysis анализ за короткий период времени simulation analysis исследование методом моделирования skill analysis анализ квалификации socio-economic analysis социально-экономический анализ spectral analysis спектральный анализ statistic analysis статистический анализ statistical analysis статистический анализ structural analysis структурный анализ syntax analysis синтаксический анализ systems analysis анализ систем tabular analysis анализ табличных данных task analysis анализ рабочего задания technical analysis технический анализ time-series analysis анализ временных рядов top-down analysis нисходящий анализ trace analysis анализ кривых transverse analysis поперечный анализ trend analysis анализ тренда value analysis стоимостно-функциональный анализ variance analysis дисперсионный анализ variance analysis выч. дисперсионный анализ wave analysis гармоничный анализ wave-form analysis гармоничный анализ work load analysis анализ рабочей нагрузки

анализ m

стат. факторный анализ (метод статистического анализа, основанный на установлении взаимосвязи между анализируемыми показателями и влияющими на них факторами)

* * *

* * *

analysis анализ

analysis of covariance анализ ковариансы

analysis of variance анализ вариансы, анализ дисперсии

amino acid analysis аминокислотный анализ

association analysis анализ сопряжённости

basal analysis исследование основного обмена

base ratio analysis анализ нуклеотидного состава (анализ соотношения оснований)

biochemical analysis биохимический анализ

bulk analysis валовой анализ

chromatographic analysis хроматографический анализ

cluster analysis анализ скоплений, групповой анализ

combustion analysis анализ сжигания (органических веществ)

complementation analysis комплементационный анализ

compositional analysis (экол) анализ композиции

countercurrent analysis метод противоточного распределения

discriminance analysis анализ дискриминации, разделение двух смешанных совокупностей и определение принадлежности отдельной особи к той или иной из них (стат.)

end group analysis анализ концевых групп

end-point analysis анализ конечных результатов

error analysis анализ погрешностей

factor analysis факторный анализ

fingerprint analysis метод отпечатков пальцев

Fourier analysis гармонический анализ

frequency analysis частотный анализ

gradient analysis градиентный анализ

gravimetric analysis весовой анализ

harmonic analysis гармонический анализ

immunoblot analysis иммуноблот-анализ

infrared analysis метод анализа с помощью инфракрасной спектроскопии

microvolumetric analysis объёмный микроанализ (газов)

mobility-shift analysis анализ по сдвигу пятна при двумерном разделении

nearest neighbor analysis метод ближайшего соседа

recombination analysis рекомбинационный анализ

sequential analysis последовательный анализ (стат.)

sporo-pollen analysis спорово-пыльцевой анализ

tetrad analysis тетрадный анализ

transduction analysis трансдукционный анализ

tree-ring analysis исследование по годовым кольцам стволов

volumetric analysis объёмный анализ

wandering spot analysis анализ методом блуждающего пятна

 

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

 

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

1) Экономика: анализ влияния факторов (при прогнозировании)

2) Вычислительная техника: анализ последствий, прогнозирование

3) Экология: анализ влияния, анализ воздействия

4) Менеджмент: анализ воздействия, факторный анализ

5) Аварийное восстановление: анализ последствий (бедствия на функционирование организации)

 

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

1) Математика: составной анализ, факторный анализ

2) Лингвистика: семный анализ

3) Нефтегазовая техника компонентный анализ