Чарльз С. Холт
Чарльз К. Холт (21 мая 1921 — 13 декабря 2010) был профессором кафедры менеджмента Школы бизнеса МакКомбса Остине Техасского университета в . Он хорошо известен своим вкладом (и вкладом его ученика Питера Уинтерса) в экспоненциальное сглаживание . [1] Холт получил бакалавра и магистра степени Массачусетского технологического института (1944). Позже он получил степень магистра (1950) и доктора философии (1955) в Чикагском университете .
ГСИА
[ редактировать ]В своей статье 2002 года Чарльз К. Холт описывает, как молодая, но очень выдающаяся группа экономистов (он сам, Франко Модильяни , Джон Мут и Герберт А. Саймон ) собрались вместе в Высшей школе промышленного управления (GSIA). в Университете Карнеги-Меллон в 1950-х годах и задался целью разработать количественные и компьютеризированные методы принятия решений для бизнеса и промышленности. Холт далее утверждает, что «оглядываясь назад, все члены команды, вероятно, согласятся, что годы их обучения в GSIA были одними из самых интересных и захватывающих в их карьере».
Холт получил инженерное образование в Массачусетском технологическом институте. Франко Модильяни работал над сглаживанием потребления и производства. Джек Мут имел степень бакалавра в области промышленного проектирования и интересовался применением инженерных методов в экономике. Херб Саймон посвятил себя определению того, как менеджеры на самом деле принимают решения в организациях, и моделированию их поведения. Все четверо разработали методы контроля и применили их к микроэкономике, вычисляя переменные для производства, запасов и рабочей силы в фирме. Их решения были в форме линейных правил принятия решений, где производство, например, в определенный момент времени становилось линейной функцией прошлых уровней запасов. Все четверо стремились не только разработать теорию и математику этого предмета, но и продемонстрировать, как их идеи можно применить на реальном предприятии. Поэтому они обыскали Питтсбург, пока не нашли завод по производству красок, который был готов предоставить им данные. Результатом стало одно из первых применений методов контроля в экономике, а именно Холт, Модильяни, Мут и Саймон (1960).
После завершения работы на лакокрасочной фабрике Холт (1962) обратил внимание на использование линейных правил принятия решений в макроэкономических моделях. Он разработал модель, квадратичную по целевой функции и линейную по системам уравнений для анализа бюджетной и денежно-кредитной политики .
Все эти разработки с оптимальными линейными правилами принятия решений сегодня можно рассматривать как оптимальные правила обратной связи, которые вычисляются с использованием методов динамического программирования в линейно-квадратичных системах, которые дают уравнения Риккати , которые используются для получения ключевых компонентов матрицы усиления обратной связи. Этот подход иногда называют «современным контролем», чтобы отличить его от «классического контроля».
Избранные публикации
[ редактировать ]- Чарльз К. Холт (1957), Прогнозирование тенденций и сезонных явлений с помощью экспоненциально взвешенных средних значений, Технологический институт Карнеги, Питтсбургское управление военно-морских исследований, меморандум №. 52.
- Чарльз К. Холт, Франко Модильяни, Джон Ф. Мут и Герберт А. Саймон (1960), «Планирование производства, запасов и рабочей силы» , Prentice-Hall, Inc., Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси.
- Холт, Чарльз К. (1962). «Правила линейного принятия решений для экономической стабилизации и роста». Ежеквартальный экономический журнал . 76 (1): 20–45. дои : 10.2307/1891129 . JSTOR 1891129 .
- Холт, Чарльз К. (2002). «Научимся планировать производство, запасы и рабочую силу» (PDF) . Исследование операций . 50 : 96–99. дои : 10.1287/opre.50.1.96.17779 . Архивировано из оригинала (PDF) 16 мая 2011 г.
- Холт, Чарльз К. (2004). «Прогнозирование сезонов и тенденций с помощью экспоненциально взвешенных скользящих средних». Международный журнал прогнозирования . 20 :5–10. doi : 10.1016/j.ijforecast.2003.09.015 .
Примечания
[ редактировать ]- ^ Гудвин, Пол (осень 2010 г.). «Подход Холта-Уинтерса к экспоненциальному сглаживанию: 50 лет и он становится сильнее». Форсайт: Международный журнал прикладного прогнозирования (19): 30–33. CiteSeerX 10.1.1.401.2999 . S2CID 62722992 .