цена+за+единицу

цена сметная
Цена, определяющая нормативный размер затрат на объект строительства на установленную единицу измерения
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

EN

• estimated price

DE

• Kalkulationspreis

FR

• prix établi par le devis

нормативная цена
Цена за единицу, установленная на материалы или труд на основе систем расчета по нормативной себестоимости.
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• standard price

отклонение общее
Отклонение, вызванное изменением цены и количества. Математически выражается следующим образом: ([фактическая цена за единицу] — [нормативная цена за единицу]) * ([фактическое количество] — [нормативное количество]).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• joint variance

отклонение прямого труда смешанное
Отклонение, возникающее в результате разности между фактическими и нормативными смешанными трудозатратами. Рассчитывается по следующей формуле: (([фактический процент смешанных трудозатрат] —[плановый процент смешанных трудозатрат]) * [фактическое общее число использованных единиц трудозатрат]) * ([плановая индивидуальная цена на единицу трудозатрат] —[плановая средняя цена на единицу трудозатрат]).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• direct labor mix variance

нелинейное ценообразование
Цена за единицу продукта варьируется в зависимости от выбранного количества.
[Англо-русский глосcарий энергетических терминов ERRA]

EN

non-linear pricing
The price for a unit of a product varies with the quantity chosen.
[Англо-русский глосcарий энергетических терминов ERRA]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• non-linear pricing

затратный принцип ценообразования
Принцип, по которому цены устанавливаются, как принято писать в англоязычной литературе, по правилу: «издержки плюс накидка«. В бывш. СССР, при централизованном планировании, на протяжении десятилетий существовала практика, по которой цена продукта определялась в конечном счете уровнем средних затрат на его изготовление, с дополнением к себестоимости определенного процента плановой прибыли, а в последний период также платы за производственные фонды (в большинстве отраслей — в размере 6% их стоимости). Это было одной из коренных причин постоянной разбалансированности экономики, поскольку цены никак не были связаны с соотношением спроса и предложения. В литературе обсуждался также ряд других концепций ценообразования: установление цен по стоимости, по моделям цены производства, «социалистической цены производства» и т.п. Несмотря на их различия, все они сохраняли тот же принцип определения цены по затратам: различия сводились к той или иной схеме образования «добавки» к средней себестоимости: в первом случае она была пропорциональна заложенной в ней трудоемкости, во втором — пропорциональна стоимости производственных фондов, в третьем — частью пропорциональна трудовым затратам, а частью — производственным фондам. Начало перехода к рынку изменило отношение к затратному ценообразованию: по идее, освобожденные цены должны были формироваться на свободном рынке, уравновешивая спрос и предложение товаров. Однако структура производства в стране, где в результате политики его неумеренной концентрации и специализации сложились тысячи предприятий (фирм) - монополистов, затруднила переход к такой системе. Тем не менее, отход от затратной схемы постепенно происходит: на предприятия (особенно на торговые фирмы) все сильнее действуют спрос и возникающие зачатки конкуренции, вынуждая приспосабливать к ним цены. Между тем принцип «издержки плюс накидка» довольно широко применяется во многих странах рыночной экономики, в том числе и там, где уровень монополизации достаточно высок. В США, например, в розничной торговле цены устанавливаются путем прибавления к предельным издержкам накидки, учитывающей — что важно — эластичность спроса на товары данной фирмы. Расчет ведется по формуле: где Р — цена, MC — предельные издержки, Еd — эластичность спроса. Так, если эластичность спроса равняется -4, а предельные издержки 9 долларов на единицу продукции, цена должна составить: 9/(1-1/4)= 12 долл. за единицу. Практически чем более эластичен спрос, тем меньше «накидка» и тем ближе цена к предельным издержкам. Таким образом, монополизированный рынок обретает некоторые черты рынка свободной конкуренции.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• markup pricing

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

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

доходы
Поступления за период или другие формы повышения стоимости активов хозяйственной единицы или изменение состояния ее обязательств (или комбинации того и другого) от поставки или производства продукции, предоставления услуг или других операций, являющихся основной деятельностью хозяйственной единицы.
Согласно ПБУ 9/99, доход - это увеличение экономических выгод в результате поступления активов (денежных средств, иного имущества), погашения обязательств, приводящее к увеличению капитала этой организации, за исключением вкладов участников (собственников имущества).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

доходы
Средства в денежной или натуральной форме, получаемые экономическими субъектами (отдельным лицом, семьей, кооперативом, фирмой, государством и т.д.) в результате их экономической деятельности. Оцениваются за определенный период, обычно за год. Реальные располагаемые доходы — доходы населения за вычетом обязательных платежей, скорректированные на индекс потребительских цен. При анализе экономики фирм различаются доходы: на активы, на долю собственности (return on equity), Д. от основной деятельности фирмы (operating income). Совокупный доход R, получаемый фирмой, равен цене ее продукта, умноженной на количество единиц продукта: R(Q) = PQ. Предельный доход MR — приращение DR(Q) в результате увеличения выпуска продукции на единицу. Средний доход AR, получаемый от продажи единицы продукта — цена единицы продукции Соотношения этих величин показывают таблица [1] и график Д.5, построенный на ее основе. О доходах государства — см. Национальный (народный) доход; см. также Распределение доходов, Результаты, Соизмерение затрат и результатов, Функциональное распределение дохода, Экономический эффект. См. Рис. Д.5 График изменения среднего и предельного дохода фирмы Линия AI-AI средний доход на единицу выпуска; МI-MI предельный доход; Qopt — оптимальный объем выпуска; штриховая кривая характеризует совокупный доход. • Приведем несколько видов доходов: Доходы акционеров, общие ( Stockholder’s revenues, gross) - дивиденды плюс прирост стоимости капитала. Доходы акционеров, чистые (Stockholder/s revenues, net) - общие доходы акционеров за вычетом последующих, после их получения, обязательных платежей (налогов, процентов и т.п.) Доходы будущих периодов (Deferrred income) - доходы, начисленные в отчетном периоде, но относящиеся к будущим отчетным периодам (напр., полученная вперед абонентная плата). В бухгалтерской отчетности Д.б.п. отражаются отдельной статьей. Доходы бюджета (государственного, регионального) (Budget revenues) - часть централизованных финансовых ресурсов государства, необходимых для выполнения его функций. Преобладающую часть Д.б. составляют налоги. Доходы от инвестиций с учетом налогов(Franked investment income) - суммарная величина полученных дивидендов плюс связанная с ними налоговая льгота (см. Налоговый выигрыш от амортизации). Доходы от прочей деятельности (Other activities income, OI) - доходы компании (предприятия) от участия в других организациях, внереализационные доходы и т.п. Доходы от собственности - обобщающее понятие, учитывающее способность собственности (богатства, активов) приносить экономические выгоды, в том числе денежные доходы. Доходы от собственности, в частности, находят выражение в дивидендах акционера, депозитных процентах вкладчика банка, ссудном проценте кредитора и т.д. От предпринимательского дохода Д.о.с. отличаются тем, что они приходят независимо от усилий собственника, его талантов – потому и говорят о свойстве «самовозрастания» богатства в различных его формах. Доходы по ссудам - См. Проценты [1] Заимствовано из книги: Р. Пиндайк, Д. Рубинфельд, Микроэкономика. M., «Дело», 2000, с.376-377.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• бухгалтерский учет
• экономика

EN

• revenues - амер.
• income - англ.

расценка
Размер вознаграждения работнику за единицу объема выполняемой работы.
[ГОСТ 3.1109-82]

расценка
Установленная на что-либо цена, ставка оплаты труда за единицу продукции.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• технологические процессы в целом
• экономика

EN

• quotation