экономические науки

Economics turns me off — Экономические науки наводят на меня скуку

When they mentioned the price that turned me right off — Когда они назвали цену, у меня вся охота пропала

This town really turns me off — Как мне надоел этот город

That guy really turns me off — Этот тип мне просто противен

Her manner really turns me off — Мне претит ее манера поведения

That man has a way of turning off everyone he comes in contact with — У этого человека просто какой-то дар всех настраивать против себя

When the bank is turned off the guys will be sitting pretty — После ограбления банка у ребят появятся деньжата

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

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

потребности (экономические)
1. В обобщенном смысле — часть потребностей общества, для удовлетворения которых необходимо общественное воспроизводство. 2. Индивидуальные потребности в товарах, услугах и некоторых иных благах, в которых как объективно, так и по мнению людей они нуждаются для поддержания своей жизнедеятельности. ТЕОРИЯ МАСЛОУ ? Многообразные индивидуальные (личные) П. людей принято объединять в две группы: 1) физиологические, 2) обусловленные общественной средой, в которой находятся люди. Это в полной мере относится и к экономическим П. Они имеют исторический характер и в определенной мере поддаются сознательному управлению (развитию, воспитанию разумных потребностей). Экономические П. людей, с одной стороны, являются стимулом их участия в общественном производстве, а с другой — производство порождает новые П. и способствует отмиранию некоторых старых. Различаются: 1) фактически удовлетворяемые П., соответствующие покрытому платежеспособному спросу; 2) П., подлежащие в данных условиях удовлетворению, — они характеризуются суммой покрытого и непокрытого платежеспособного спроса; 3) П., оценка которых в данный момент не связывается с платежеспособным спросом, выходя за его пределы, но должна учитываться в экономических расчетах развития производства на будущее (например, при планировании выпуска новых товаров необходимо предусматривать возможности соответствующего расширения покупательной способности их потенциальных потребителей); 4) П., прежде всего вредные для здоровья, удовлетворение которых нецелесообразно. Уровень возможного насыщения П. учитывается при выработке рациональных норм потребления, — в частности, рациональных норм питания, исходящих из данных медицинской науки, а также рациональных норм обеспечения населения одеждой и обувью, физиологически и социально необходимого минимума жилой площади и т.п. 3. Производственные П. находят выражение в спросе на материально-техническое обеспечение, финансовые ресурсы, рабочую силу. П. отдельных производственных звеньев (например, предприятий) определяются из их планов, но возможности удовлетворения П. в свою очередь влияют на содержание самих планов. Производственные П. в масштабе народного хозяйства выявляются методом межотраслевого баланса. См. также: Иерархия потребностей, Насыщение спроса, Потребление.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic wants, needs

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

Тематики

• энергетика в целом

EN

• shock

запирание потока
(режим критического течения)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• shock

поражать
(напр. электрическим током)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• shock

удар
Совокупность явлений, возникающих при столкновении движущихся твёрдых тел, а также при некоторых видах взаимодействия твёрдого тела с жидкостью или газом
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

Тематики

• науки технические другие

EN

• impact
• shock

DE

• StojŞ

FR

• choc
• impact

ударная волна
Распространяющаяся со сверхзвуковой скоростью переходная область в газе, жидкости или в твердом теле, в которой происходит резкое увеличение плотности, давления и скорости среды
[ ГОСТ 26883-86]
[ ГОСТ Р 22.0.08-96]

ударная волна
Ударная волна, скачок уплотнения, распространяющаяся со сверхзвуковой скоростью тонкая переходная область, в которой происходит резкое увеличение плотности, давления и скорости вещества. У. в. возникают при взрывах, при сверхзвуковых движениях тел (см. Сверхзвуковое течение), при мощных электрических разрядах и т. д.
[БСЭ]

The overpressure wave is one of the other effects occurring inside an assembly in case of arcing.
[ABB]

Одним из характерных проявлений электрической дуги, возникшей внутри НКУ, является ударная волна.
[Перевод Интент]

Тематики

• техногенные чрезвычайные ситуации

Обобщающие термины

• взрывы, общие понятия

EN

• knock wave
• overpressure wave
• percussion
• shock
• shock wave

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

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• shock

шок
Тяжелое расстройство кровообращения, дыхания, обмена веществ, обусловленное резким нарушением нервной регуляции жизненных процессов, вызванным чрезвычайным раздражителем
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

шок
Резкие экзогенные (см. Экзогенные величины) изменения в экономической системе. Наиболее распространены: Ш. спроса [demand shock] - сдвиг кривой спроса, произошедший в результате действия экзогенных факторов, и Ш. предложения [supply shock] - сдвиг кривой предложения, произошедший в результате действия экзогенных факторов. Дефляционный шок — радикальное средство борьбы с инфляцией, реализуется прежде всего путем резкого сжатия денежной массы в стране, а также либерализации цен, внешней и внутренней торговли и других мероприятий, в совокупности составляющих так наз. рыночные экономические реформы. Нередко с помощью Ш. решаются крупные политико-экономические задачи. Примерами могут быть такие шоки, как произведенный в Китае роспуск миллионов земледельческих коммун и кооперативов (1979-80 гг.), давший мощный импульс развитию рыночных процессов, первые шаги экономической реформы в постсоветской России на рубеже 1991-92 гг.(правда, в скором времени сведенные на нет в результате сложившегося в стране фактического двоевластия), введение собственной валюты с одновременным проведением предельно жесткой финансово-кредитной политики в Эстонии ( май 1992 г.) и др. Термин “шоковая терапия” родился в связи с преобразованиями в Польше, где, как и в ряде других бывших социалистических стран, такая политика привела, после преодоления сравнительно недолговременных трудностей, к возобновлению экономического роста. См. Градуализм.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• биотехнологии
• экономика

EN

• shock

нематериальные активы
1. Тип внеоборотных активов, не имеющих материальной сущности, ценность которых определяется правами или преимуществами обладателя. Примерами являются патенты, авторские права, торговые знаки, торговые марки, лицензии и деловая репутация. Как правило, в бухгалтерском учете отражаются только приобретенные нематериальные активы, в отличие от разработанных внутри предприятия. Использование нематериальных активов отражается способом амортизации.
2. Внеоборотные активы, не имеющие материально-вещественной формы, используемые в производстве продукции (при выполнении работ, оказании услуг, в управленческих нуждах организации) в течение длительного периода времени продолжительностью свыше 12 месяцев (или обычного операционного цикла), способные приносить доход в будущем, надлежаще оформленные сохранными документами.
В составе нематериальных активов в бухгалтерском учете учитываются также деловая репутация организации и организационные расходы, связанные с образованием юридического лица, признанные в соответствии с учредительными документами часть вклада участников (учредителей) в уставный (складочный) капитал организации (ПБУ 14/2000).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

нематериальные активы
Невещественные факторы, которые вносят вклад в производство или используются для производства товаров и услуг, и от которых ожидают, что они в будущем принесут производственные выгоды для тех лиц или фирм, которые контролируют использование этих факторов (Определение Брукингской комиссии по нематериальным активам.) Обещания будущих выгод, которые порождаются инновациями (изобретениями, открытиями), уникальными организационными проектами или практикой управления человеческими ресурсами - все они признаются активами (это основной вид нематериальных экономических объектов). Для конкретной компании, предприятия Н.а, — права, используемые в течение длительного периода (свыше 1года), приносящие доход и возникающие из авторских и иных договоров на произведения науки, искусства, из патентов на изобретения, промышленные образцы, свидетельств на товарные знаки и знаки обслуживания или лицензионных договоров на их использование, из прав на ноу-хау и других аналогичных прав. К нематериальным активам также относят гудвилл. Однако нематериальный актив должен признаваться активом отдельно от гудвилла, если он возникает из указанных выше прав (независимо от того, могут ли эти права передаваться или отделяться от приобретенной хозяйственной единицы или от других прав и обязательств). Если нематериальный актив не возник из договорных или иных юридических прав, его следует признавать активом отдельно от гудвилла только в том случае, если он обладает свойством сепарабельности. Нематериальные активы взаимодействуют с материальными и финансовыми активами в создании корпоративной стоимости и экономическом росте. См. также примечание к ст. Нематериальное имущество
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• бухгалтерский учет
• экономика

EN

• intangible asset
• intangible assets
• intangibles

нематериальные экономические объекты
Обобщенное понятие, охватывающее такие общепринятые понятия, как нематериальные активы, нематериальные обязательства, нематериальные инвестиции. В литературе термины «Н.э.о.» и «нематериальные активы» часто не различаются — это связано в тем, что в английском языке слово Intangibles имеет оба эти значения, различаемые лишь в контексте.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• intangibles