экономико-математические методы

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

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

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

Синонимы

• эконометрика

EN

• econometrics
• economico-mathematical methods

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

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

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

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

экспертная система
ЭС
Система, использующая базу знаний для решения задач в некоторой предметной области. ЭС - одно из направлений ИИ.
Синоним - knowledge-based system.
Особый класс систем искусственного интеллекта, включающий знания об определённой слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять разумные решения. Ее основным назначением является: интерпретация данных, диагностика состояния, мониторинг, прогнозирование, планирование и обучение.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

экспертная система
Компьютерная система, предназначенная для решения качественных задач с помощью накапливаемых знаний и получения из них логических выводов. Последние могут вырабатываться как с помощью формализации собранной от экспертов-специалистов в данной предметной области информации, так и с помощью извлечения знаний из других информационных источников. Э.с. с успехом применяются в управлении производством и исследовании операций для решения как тактических задач типа составления графика работы оборудования, так и стратегических — планирования, прогнозирования, распределения ресурсов. Э.с. способны фиксировать неудачные решения и учитывать их в дальнейшем, встречаясь с аналогичными задачами. Они оценивают ограничения задачи, и если при этих ограничениях она оказывается неразрешимой, автоматически смягчают их, следуя установленным приоритетам, пока не «выходят» на приемлемые удовлетворительные решения. Применяются разнообразные экономико-математические методы: сети, методы ветвей и границ, стохастические процессы и др. В некоторых достаточно узких областях Э.с. оказываются эффективнее человека-специалиста (как правило, это относится к решению хорошо структурированных задач, поддающихся строгому операциональному описанию, но не к слабоструктурированным проблемам).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

Синонимы

• ЭС

EN

• expert system

автоматизированная система, управляющая
АСУ
Управляющая система, часть функций которой, главным образом функцию принятия решений, выполняет человек-оператор.
Примечание
В зависимости от объектов управления различают, например: АСУ П, когда объектом управления является предприятие; АСУ ТП, когда объектом управления является технологический процесс; ОАСУ, когда объектом управления является организационный объект или комплекс.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления.  Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

автоматизированная система управления
АСУ
Совокупность математических методов, технических средств (компьютеров, средств связи, устройств отображения информации и т. д.) и организационных комплексов, обеспечивающих рациональное управление сложным объектом (процессом) в соответствии с заданной целью. АСУ принято делить на основу и функциональную часть. В основу входят информационное, техническое и математическое обеспечение. К функциональной части относят набор взаимосвязанных программ, автоматизирующих конкретные функции управления (планирование, финансово-бухгалтерскую деятельность и др.). Различают АСУ объектами (технологическими процессами - АСУТП, предприятием - АСУП, отраслью - ОАСУ) и функциональными автоматизированными системами, например, проектирования, расчетов, материально-технического и др. обеспечения.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

автоматизированная система управления
АСУ
Система управления, в которой применяются современные автоматические средства обработки данных и экономико-математические методы для решения основных задач управления производственно-хозяйственной деятельностью. Это человеко-машинная система: в ней ряд операций и действий передается для исполнения машинам и другим устройствам (особенно это относится к так называемым рутинным, повторяющимся, стандартным операциям расчетов), но главное решение всегда остается за человеком. Этим АСУ отличаются от автоматических систем, т.е. таких технических устройств, которые действуют самостоятельно, по установленной для них программе, без вмешательства человека. АСУ подразделяются прежде всего на два класса: автоматизированные системы организационного управления и автоматизированные системы управления технологическими процессами (последние часто бывают автоматическими, первые ими принципиально быть не могут). Традиционно термин АСУ закрепился за первым из названных классов. Отличие АСУ от обычной, неавтоматизированной, но также использующей ЭВМ, системы управления показано на рис. А.1, а, б. Стрелками обозначены потоки информации. В первом случае компьютер используется для решения отдельных задач управления, например для производства плановых расчетов, результаты которых рассматриваются органом управления и либо принимаются, либо отвергаются. При этом необходимые данные собираются специально для решения каждой задачи и вводятся в компьютер, а потом за ненадобностью уничтожаются. Во втором случае существенная часть информации от объекта управления собирается непосредственно вычислительным центром, в том числе по каналам связи. При этом нет необходимости каждый раз вводить в компьютер все данные: часть из них (цены, нормативы и т. п.) хранится в ее запоминающем устройстве. Из вычислительного центра выработанные задания поступают, с одной стороны, в орган управления, а с другой (обычно через контрольное звено) — к объекту управления. В свою очередь информация, поступающая от объекта управления, влияет на принимаемые решения, т.е. здесь используется кибернетический принцип обратной связи. Это — АСУ. Принято рассматривать каждую АСУ одновременно в двух аспектах: с точки зрения ее функций — того, что и как она делает, и с точки зрения ее схемы, т.е. с помощью каких средств и методов эти функции реализуются. Соответственно АСУ подразделяют на две группы подсистем — функциональные и обеспечивающие. Создание АСУ на действующем экономическом объекте (в фирме, на предприятии, в банке и т.д.) — не разовое мероприятие, а длительный процесс. Отдельные подсистемы АСУ проектируются и вводятся в действие последовательными очередями, в состав функций включаются также все новые и новые задачи; при этом АСУ органически «вписывается» в систему управления. Обычно первые очереди АСУ ограничиваются решением чисто информационных задач. В дальнейшем их функции усложняются, включая использование оптимизационных расчетов, элементов оптимального управления. Степень участия АСУ в процессах управления может быть весьма различной, вплоть до самостоятельной выдачи компьютером, на основе получаемых им данных, оперативных управляющих «команд». Поскольку внедрение АСУ требует приспособления документации для машинной обработки, создаются унифицированные системы документации, а также классификаторы технико-экономической информации и т.д. Экономическая эффективность АСУ определяется прежде всего ростом эффективности самого производства в результате лучшей загрузки оборудования, повышения ритмичности, сокращения незавершенного производства и других материальных запасов, повышения качества продукции. РисА.1. Системы управления с использованием компьютеров а — неавтоматизированная, б — автоматизированная; I — управляющий центр; II — автоматизированная управляемая система (например, производство), III — контроль; тонкая черная стрелка — канал непосредственного управления компьютером некоторыми технологическими процессами (бывает не во всех АСУ); тонкая пунктирная стрелка показывает ту часть информации, которая поступает непосредственно в центр, минуя компьютер.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• автоматизированные системы
• экономика

Синонимы

• АСУ

EN

• ACS
• automated
• automated control system
• automated controlling system
• automated data management system
• automatized control system
• automatized management system
• computerized control system
• management information system
• MIS

антимонопольное регулирование
Совокупность законодательных, административных и экономических мер, осуществляемых государством с целью создания условий для добросовестной конкуренции, пресечения недобросовестной конкуренции, ограничения возможностей для производителей монополизировать рынки и тем самым осуществлять диктат над рынком и потребителем (в частности, злоупотребляя завышением цен и тарифов на свою продукцию).
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

антимонопольное регулирование
Совокупность законодательных, административных и экономических мер, осуществляемых государством с целью создания условий для добросовестной конкуренции, пресечения недобросовестной конкуренции, ограничения возможностей для производителей монополизировать рынки и тем самым осуществлять диктат над рынком и потребителем (в частности, злоупотребляя завышением цен и тарифов на свою продукцию). Для развития конкуренции применяются разнообразные меры налоговой политики, таможенно-тарифного регулирования, а также государственные закупки и тарифное регулирование естественных монополий, другие антимонопольные инструменты. Их использованию способствуют также экономико-математические методы и приемы, см. например, Индекс концентрации производства, Индекс Лернера, Затратный принцип ценообразования.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• antimonopoly regulation
• cartel regulation

банки
Денежно-кредитные институты, регулирующие платежный оборот в наличной и безналичной формах. Под банком понимается «кредитная организация, имеющая право привлекать денежные средства физических и юридических лиц, размещать их от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности и осуществлять расчетные операции по поручению клиентов» [1]. Впрочем, это определение не является ни единственным, ни общепризнанным. Банк рассматривается как торговое предприятие (торгующее деньгами), кредитное учреждение, агент биржи, организация, предназначенная для осуществления денежных расчетов и платежей. Но, по-видимому, при том, что банки действительно выполняют все эти многообразные функции, все же надо выделить их главное предназначение: служить финансовыми посредниками, аккумулирующими временно свободные денежные средства населения и фирм (как “конечных кредиторов”) и передающими их в виде кредитов заемщикам, получающим таким образом возможность реализации своих коммерческих и инвестиционных проектов. Иными словами, они превращают бездействующие накопления в функционирующий капитал. Б. — основа кредитно-банковской системы, которая в разных странах строится по-разному. В большинстве из них она возглавляется центральным эмиссионным банком, ответственным за регулирование денежного обращения в стране, поддержание стабильности национальной валюты как на внутреннем рынке, так и по отношению к другим валютам. Эти цели достигаются с помощью трех основных инструментов кредитно-денежной политики: учетной ставки, норм обязательных резервов (см. Резервные требования), операций на открытом рынке. Нижний уровень кредитно-банковской системы составляют коммерческие банки и разного рода специализированные кредитные и финансовые учреждения. Б. являются элементами ряда макроэкономических моделей, хотя в целом в науке существует жесткое разделение экономических явлений на “реальный” и “финансовый” секторы экономики — это называется классической дихотомией. В самой банковской деятельности экономико-математические методы (в частности, эконометрические модели) применяются в таких областях, как прогнозирование объемов активных операций, депозитов, величины банковских процентов, объема денежной массы. В инвестиционной деятельности, когда дело идет о рациональном распределении капитальных вложений, Б. используют модели межотраслевого баланса, линейного программирования • Некоторые виды банков: Банк инвестиционный (Investment bank) банк, специализирующийся на операциях с ценными бумагами, финансировании и долгосрочном кредитовании различных отраслей хозяйства; занимается продажей корпоративных акций и облигаций. Плата за услуги составляет разницу между суммой, уплаченной банком фирме (эмитенту), выпустившей ценные бумаги, и суммой, полученной за них от покупателей. Банк инновационный (Innovation bank) коммерческий банк, который специализируется на финансировании и кредитовании инновационных проектов, т.е. различных научно-технических новшеств, разработок, начиная от проектирования, создания опытного образца до массового производства. Банк ипотечный (Mortgage bank) банк, выдающий под залог и под определенный процент долгосрочные кредиты на покупку определённого товара (например, дома) с рассрочкой в несколько лет и правом передачи его выплаты наследникам. Б.и. также занимается скупкой и размещением ипотечных закладных, которые попадают в банк либо напрямую от физических и юридических лиц, либо, что в мировой практике встречается чаще, от строительных компаний и агентов по продаже недвижимости. Банк коммерческий (Commercial bank; business bank) универсальное кредитное учреждение, создаваемое для привлечения денежных средств и размещения их от своего имени на условиях возвратности и платности.Подробнее см. Коммерческие банки. Банк международных расчетов(Bank of international settlements) межгосударственный банк, проводящий коммерческие операции для центральных банков и участвующий в организации международного валютного сотрудничества. Банк развития (Development bank) специализированный национальный или многонациональный инвестиционный кредитно-финансовый институт государственного или смешанного типа, предназначенный для кредитования крупных программ структурных экономических преобразований в отдельных странах. Российский банк развития создан с целью консолидировать государственные и частные средства для поддержки экономической политики Правительства РФ, обеспечения структурных изменений в национальной экономике, модернизации предприятий, содействия инновациям, повышения качества и конкурентоспособности отечественных товаров на внутреннем и мировом рынках. Банк уполномоченный – см. Уполномоченный банк. Банковская гарантия (Bank guarantee) - способ обеспечения исполнения обязательств. Банк, иное кредитное учреждение или страховая организация (гарант) дают по просьбе другого лица (принципала) письменное обязательство уплатить кредитору принципала (бенефициару) в соответствии с условиями даваемого гарантом обязательства денежную сумму по представлении бенефициаром письменного требования о ее уплате. Б.г. явлилась одним из элементов тех мер, которые были связаны с преодолением последствий глобального кризиса, начавшегося в 2008 г. Применяется в России, Англии, других странах. [1] Финансово-кредитный энциклопедический словарь. М.: «Финансы и статистика», 2002. С.64.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• banks

бизнес-план
Документ, в котором систематизируются основные аспекты намеченного коммерческого мероприятия, проекта (его цели, пути и средства их реализации) для обоснования стратегии предстоящих действий и привлечения необходимых инвестиций (последнее особенно важно, когда речь идет о привлечении сторонних инвесторов). Содержание и структура Б.-п. могут варьировать в зависимости от цели составления и характера предприятия, но обычно он включает: сведения о компании, о среде для бизнеса, план по маркетингу, оперативный план, план по трудовым ресурсам, финансовый план. Б.-п. инвестиционного проекта содержит в структурированном виде информацию о проекте и описание практических действий по осуществлению инвестиций, готовится по результатам проработки инвестиционного проекта и в обязательном порядке корректируется на каждой стадии реализации инвестиционного проекта.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

бизнес-план
Документ, вырабатываемый новой или действующей фирмой, компанией, в котором систематизируются основные аспекты намеченного коммерческого мероприятия. Процедура разработки Б.-п. позволяет предвидеть возможные проблемы, избегать ошибок в управлении, распознавать и оценивать два основных вида рисков, присутствующих в любом бизнесе: внутренний, над которым предприниматель в целом имеет контроль (персонал, товарно-материальные запасы, местоположение бизнеса), и внешний (экономические условия, новое законодательство, погода), т.е. то что предприниматель не в состоянии изменить. По содержанию и назначению Бизнес-планы достаточно многообразны. Например, полный бизнес-план коммерческой идеи или инвестиционного проекта — изложение для потенциального партнера или инвестора результатов маркетингового исследования (см. Маркетинг), обоснования стратегии освоения рынка, предполагаемых финансовых результатов. Бизнес-планы составляются на уровне фирмы (компании), их структурных подразделений и т.д..Содержание и структура бизнес-плана. могут варьироваться в зависимости от цели составления этого документа, области применения (производственные, сервисные, торговые и др. компании). Но в целом обычно в нем содержатся следующие компоненты: Резюме, кратко суммирующее основные моменты Б.-п.; Сведения о компании — раскрываются содержание бизнеса и направления работы; «Среда для бизнеса» — раздел, в котором определяются объем рынка сбыта для производимого продукта (услуг и т.п.), доля рынка, которую предполагается захватить; План по маркетингу и продажам — показывает планируемые объемы продаж и то, как это будет достигнуто; Оперативный план — план приобретения оборудования, строительства, закупок и т.п.; План по трудовым ресурсам (подготовка, наем рабочей силы); Финансовый план, в каком-то смысле обобщающий все перечисленное; Обоснованность и полнота этого раздела имеет особое значение в случаях, когда компания рассчитывает с помощью Б.-п. привлечь сторонних инвесторов для реализации намеченных коммерческих мероприятий (проекта). Во всех перечисленных разделах могут применяться, а часто и реально применяются, разнообразные экономико-математические методы и модели. Например, модели жизненного цикла товара, модели планирования (в том числе математического программирования), матрица для анализа конкурентов, различные модели оптимального поведения на рынке в условиях неопределенности (в частности, известна так называемая матрица Бостонской консалтинговой группы), хорошо отработанные модели управления запасами и многие другие. Б.-п. — документ адаптивный, он должен постоянно пересматриваться по ходу дела, на каждой стадии реализации инвестиционного проекта.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• business plan
• business-plan

маркетинг
Совокупность принципов, методов и средств управления предприятием по разработке новой продукции, сбыту товара, предоставлению услуг, рекламе и ценообразованию на основе комплексного учета процессов, происходящих на рынке.
[ ГОСТ Р 52104-2003]

маркетинг
Система управления деятельностью фирмы по разработке, производству и сбыту товаров или предоставлению услуг на основе изучения рынка и реальных запросов и потребностей покупателя. Включает планирование ассортимента товаров, долгосрочную и краткосрочную стратегию изменения их качества, изучение потенциала и структуры рынка, успешности сбыта продуктов, а также меры воздействия на рынок потребителей (например, рекламу). При исследовании и прогнозировании рынка М. широко применяет экономико-математические методы, математическую статистику, экономические эксперименты (например, пробные продажи), изучение жизненного цикла изделий, социологические опросы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• ресурсосбережение, обращение с отходами
• экономика

EN

• marketing

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

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

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

EN

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

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• model

DE

• Modell

FR

• modèle

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

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

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

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

Примечание - Заимствовано из ИСО 15704:2000

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

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

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

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

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

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

исследование операций
Прикладное направление кибернетики, используемое для решения практических организационных (в том числе экономических) задач. Это — комплексная научная дисциплина. Круг проблем, изучаемых ею, пока недостаточно определен. Иногда И.о. понимают очень широко, включая в него ряд чисто математических методов, иногда, наоборот, очень узко — как практическую методику решения с помощью экономико-математических моделей строго определенного перечня задач. Главный метод И.о. — системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная (в частности, количественная) сравнительная оценка возможных результатов этих действий. Например, расширение выпуска продукции на заводе требует одновременного и взаимосвязанного решения множества частных проблем: реконструкции предприятия, заказа оборудования, сырья и материалов, подготовки рынка сбыта, совершенствования технологии, изменений системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования, организационной перестройки, перемещения руководящих работников и т.д. При анализе возможных последствий принимаемых решений приходится учитывать такие факторы, как неопределенность, случайность и риск. К решению столь сложных задач привлекают экономистов, математиков, статистиков, инженеров, социологов, психологов и др., поэтому одной из особенностей И.о. считают его междисциплинарный комплексный характер. Операционные исследования прежде всего предназначены для предварительного количественного обоснования принимаемых решений, поскольку они, как видно из примеров, очень сложны, требуют больших затрат и, главное, могут реализоваться многими способами (эти способы называют стратегиями или альтернативами). Кроме обоснования самих решений И.о. позволяет сравнить возможные варианты (альтернативы) организации операции, оценить возможное влияние на результат отдельных факторов, выявить «узкие места», т.е. те элементы системы, нарушение работы которых может особенно сильно сказаться на успехе операции и т.д. Таким образом, сущность задач И.о. — поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для реализации поставленной цели. Количественные методы И.о. строятся на основе достижений экономико-математических и математико-статистических дисциплин (теории массового обслуживания, оптимального программирования и т.д.). Разные математические методы применяются (в тех или иных комбинациях) при решении различных классов задач. Среди важнейших классов задач И.о. можно назвать задачи управления запасами, распределения ресурсов и назначения (распределительные задачи), задачи массового обслуживания, задачи замены оборудования, упорядочения и согласования (в том числе теории расписаний), состязательные (например, игры), задачи поиска и др. Среди применяемых методов — математическое программирование (линейное, нелинейное и т.п.), дифференциальные и разностные уравнения, методы теории графов, марковские процессы, теория игр, теория (статистических) решений, теория распознавания образов и ряд других. Считается, что И.о. зародилось накануне второй мировой войны, когда в Англии на одной радиолокационной станции была создана группа специалистов для решения технических задач с помощью математики. Они сосредоточили внимание на сравнении эффективности путей решения задач, поиске оптимального решения. Участие в этой группе представителей разных специальностей предопределило комплексный, или, как теперь принято говорить, системный подход. В настоящее время в этом направлении работают сотни исследовательских учреждений и групп в десятках стран. Организованы общества И.о., объединяемые международной федерацией (ИФОРС International Federation Of Operational Research Societies). Методы И.о., как и любые математические методы, всегда в той или иной мере упрощают, огрубляют задачу, отражая нелинейные процессы линейными моделями, стохастические системы — детерминированными и т.д. Жизнь богаче любой самой сложной схемы. Поэтому не следует ни преувеличивать значения количественных методов И.о., ни преуменьшать его, ссылаясь на примеры неудачных решений. Уместно привести в связи с этим известное парадоксальное определение, которое дал крупный американский специалист в этой области Т.А.Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими способами…»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• operational research
• operations research
• OR

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

алгоритм
Конечный набор предписаний для получения решения задачи посредством конечного количества операций.
[ ГОСТ 34.003-90]

алгоритм
Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи.
[ИСО/МЭК 2382-1]
[ ГОСТ Р 52292-2004]

алгоритм
Последовательность действий для определенного вычисления
[ ГОСТ 30721-2000]
[ ГОСТ Р 51294.3-99]

алгоритм
Набор упорядоченных шагов для решения задачи, такой как математическая формула или инструкция в программе. В контексте кодирования речи алгоритмами называют математические методы, используемые для компрессии речи. Уникальные алгоритмы кодирования речи патентуются. Конкретные реализации алгоритмов в компьютерных программах также являются субъектом авторского права.
Совокупность четко определенных правил, процедур или команд, обеспечивающих решение поставленной задачи за конечное число шагов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

алгоритм
алгорифм
Точное предписание относительно последовательности действий (шагов), преобразующих исходные данные в искомый результат. Это понятие появилось за много веков до появления компьютеров, с которыми его обычно связывают. Термин же происходит от слова Algorithmi, так на латинском языке звучало имя хорезмского математика IX столетия аль-Хорезми, трактат которого в средние века был распространен в Европе. Тогда алгоритмом называлось десятичное счисление и искусство счета в этой системе. А. — основа решения любой экономико-математической задачи, задачи управления, а также построения многих экономико-математических моделей — особенно прикладных, предназначенных для практических расчетов на компьютерах. Оценка качества А. обычно определяется его сходимостью (если А. не сходится, он не годится), скоростью сходимости (чем она выше, т.е. чем меньше шагов требуется для решения, тем А. лучше); кроме того, важную роль играют время счета на компьютере (оно зависит не только от числа шагов, но и других обстоятельств), удобство обращения к А., возможность работы в режиме диалога человека и ЭВМ. Для наглядности алгоритм, если он относительно прост, можно отобразить в виде блок-схемы (см. рис. А.2). А., записанный таким образом, чтобы его могла выполнять вычислительная машина, называется программой. Рис.А.2 Блок-схема алгоритма вычисления среднего арифметического Среди важнейших (для экономико-математических приложений) видов алгоритмов назовем следующие: Алгоритмитеративный [iterative routine] - см. Итеративные методы. Алгоритм моделирующий. [simulator] - алгоритм (компьютерная программа), имитирующий при исследовании сложных систем взаимодействие элементов процесса и позволяющий при заданной совокупности экзогенных величин (параметров, управляющих переменных) получить эндогенные величины (выходы) или их искомые характеристики. Алгоритм циклический [cyclical algorithm] - алгоритм, при котором через какое-то (обычно большое) число шагов результаты начинают повторяться. Таков, например, А. вычисления на компьютере псевдослучайных чисел. Алгоритм управления [control procedure] - точно определенный порядок выработки управленческих решений, формирования планов, обмена информацией в процессе управления. Тщательная отработка А. у. — необходимый этап проектирования любой АСУ. Для проверки А.у. эффективно применение методов машинной имитации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• кодирование штриховое
• экономика
• электронный обмен информацией

Синонимы

• алгорифм

EN

• ALG
• algorithm

DE

• Algorithmus

FR

• algorithme

1 Алгоритм - однозначное описание последовательности операций над исходными данными (из некоторой совокупности возможных исходных данных), направленной на получение результата, полностью определяемого этими исходными данными.

Источник: МИ 2174-91: Рекомендация. Государственная система обеспечения единства измерений. Аттестация алгоритмов и программ обработки данных при измерениях. Основные положения

анализ спроса и потребления
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

анализ спроса и потребления
Область экономико-математических исследований, основной задачей которых является научное предвидение материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Прежде всего, для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей: удовлетворение спроса — это хотя и необходимый (для сбалансированного ведения хозяйства), но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения потребностей членов общества. Важное направление анализа — исследование спроса и потребления однородных социальных групп, однородных с точки зрения характера их потребительского поведения. Речь идет о группах, различающихся уровнем доходов, интересами, родом занятий, семейным положением и т.д. Ведутся широкие демографические и статистические исследования, на основе которых выявляются определенные типы потребления. Каждый тип характеризуется присущей ему системой предпочтений и иерархией потребностей. Для таких групп разрабатываются экономико-математические модели, которые позволяют отвечать на ряд вопросов, например,: на какие товары вырастет спрос, если будет повышена заработная плата определенной группы работников, или наоборот, если возрастут цены на определенные виды товаров, то какие группы населения от этого особенно пострадают? Кроме того, разрабатываются модели, которые связывают потребление и спрос с производством; на этой основе формируются системы моделей прогнозирования развития народного хозяйства в целом. Различия в степени инерционности отдельных экономических процессов должны учитываться при определении методов и средств сбалансирования спроса и предложения. Например, структура и объемы предложения товаров не могут быть существенно изменены в краткие сроки (за 1-3 года), и в этом случае нарушенное по тем или иным причинам равновесие может быть восстановлено только посредством варьирования цен (плюс некоторые оперативные мероприятия по линии внешней торговли). И наоборот, за относительно более длительные промежутки времени задача может быть решена за счет структурных сдвигов в производстве (путем строительства, модернизации предприятий, освоения новых видов продукции), а также с помощью постепенных изменений в структуре доходов и спроса населения. При определении будущих потребностей населения статистические методы исходят из изучения платежеспособного спроса сегодня, расчетов будущего изменения доходов и изменения спроса, а нормативные методы — из расчета научно обоснованных норм потребления тех или иных групп населения. Разрабатываются, например, научно обоснованные нормы питания на базе изучения физиологических потребностей человека. Российские ученые разработали такое важное средство анализа как дифференцированный баланс доходов и потребления. Используются три типа экономико-математических моделей спроса и потребления: конструктивные, структурные (балансовые) и аналитические, а также разнообразный математический аппарат: функции спроса, коэффициенты эластичности и др. По нашему мнению, переоценивать значение нормативных методов не следует: в бывшем Советском Союзе, при плановом хозяйстве и приоритете, отдававшемся именно нормативным методам, нередко случались факты, когда тех или иных товаров было достаточно по «рациональным нормам», но они оставались в остром дефиците из-за крайней несбалансированности цен и нередко — так называемого ажиотажного спроса — законы рынка оказываются в этом отношении сильнее научных расчетов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• demand and consumption analysis