Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Адаптивно-рациональное прогнозирование экономических процессов: теоретические основы и прикладные аспекты

Диссертация: Адаптивно-рациональное прогнозирование экономических процессов: теоретические основы и прикладные аспекты
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Новые возможности разработанного аппарата формирования адаптивной и рациональной составляющих полностью реализуются при совместном их использовании в адаптивно-рациональных моделях. Специфика совместного использования этих составляющих позволяет строить модели, применение которых ориентировано на решение специальных классов прогнозных задач. Так, например, включение рациональной составляющей… Читать ещё >

Адаптивно-рациональное прогнозирование экономических процессов: теоретические основы и прикладные аспекты (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ АДАПТИВНО-РАЦИОНАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  • 1. Л. Современные тенденции и проблемы развития прогностических методов в экономической сфере
    • 1. 2. Прогнозные решения на основе адаптивного подхода как альтернатива неопределенности экономических процессов
    • 1. 3. Генезис и принципы адаптивно-рационального прогнозирования как нового подхода к упреждающему отражению экономической действительности
  • 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ АДАПТИВНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ПРОГНОЗНЫХ ТРАЕКТОРИЙ
    • 2. 1. Формализация идей адаптации в решении прогностических задач экономики
    • 2. 2. Определение адаптивной составляющей на основе многофакторных моделей с одношаговым и многошаговым адаптивным механизмом
    • 2. 3. Многоуровневое адаптивное моделирование мультитрендовых процессов
    • 2. 4. Определение адаптивной составляющей в случае прогнозирования многомерных процессов
  • 3. ФОРМИРОВАНИЕ РАЦИОНАЛЬНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ПРОГНОЗНЫХ ТРАЕКТОРИЙ
    • 3. 1. Адаптивно-имитационное моделирование в задачах формирования рациональной составляющей
    • 3. 2. Экспертный выбор альтернативных вариантов рациональной составляющей
    • 3. 3. Ключевые идеи эконометрического моделирования экспертных предпочтений
    • 3. 4. Экспертно-аналитическое оценивание будущего с использованием моделей бинарного и множественного выбора
  • 4. МОДЕЛИ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНО-РАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОГНОЗНЫХ ТРАЕКТОРИЙ
    • 4. 1. Моделирование прогнозных траекторий с распределенным уровнем доверия к экстраполяционным тенденциям и упреждающим оценкам субъективного характера
    • 4. 2. Особенности реализации адаптивно-рационального подхода в случае прогнозирования многомерных процессов
    • 4. 3. Адаптивно-рациональная модель формирования прогнозного образа будущего
    • 4. 4. Специфика построения адаптивно-рациональной модели прогнозирования процессов с биполярной динамикой
  • 5. АДАПТИВНО-РАЦИОНАЛЬНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
    • 5. 1. Прогнозирование стоимости акций в условиях одноиндексной модели рынка
    • 5. 2. Прогнозирование волатильности акций в случае слабой тестируемости условной гетероскедастичности
    • 5. 3. Прогнозирование эволюции цен на биномиальном рынке
  • 6. АДАПТИВНО-РАЦИОНАЛЬНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
    • 6. 1. Современная практика и подходы к разработке прогнозов экономического развития региона
    • 6. 2. Многоуровневая схема прогнозирования экономического развития региона на основе адаптивно-рациональной модели

Актуальность темы

исследования. Новый взгляд на роль прогнозирования в российской экономической науке утвердился вместе с осознанием потенциальных возможностей современных механизмов и инструментов регулирования предпринимательской деятельности. Являясь обязательным элементом процесса принятия решения и находясь долгое время в тесной взаимосвязи с планированием, в настоящее время прогнозирование оказалось доминантной составляющей этого процесса.

Логическим следствием усиления роли прогнозирования в решении задач современного менеджмента явилось повышение требований к обоснованности и надежности прогнозных оценок. Однако уровень соответствия аппарата современной прогностики этим новым требованиям остается чрезмерно низким. Даже применение адаптивных моделей, с помощью которых удается, как правило, достичь необходимого уровня адекватности в описании прогнозируемых процессов, только частично решает проблему повышения надежности.

Современная экономика порождает процессы со столь сложной динамикой, что идентификация ее закономерностей аппаратом современной прогностики часто оказывается неразрешимой задачей. Совершенствование этого аппарата, прежде всего, нуждается в новых идеях и новых подходах, на основе которых возможна реализация механизмов и способов отражения динамики, формируемой под воздействием эффектов, возможность появления которых в будущем не обнаруживается в данных исторического периода.

В то же время тенденции будущего вырастают из прошлого. Этот факт нельзя игнорировать, и, следовательно, он тоже должен найти отражение в прогнозной траектории. Возникает явное противоречие, преодоление которого будет способствовать формированию нового взгляда на прогнозирование как упреждающее отражение в вероятностной среде представления об исследуемом процессе в виде траектории, построенной на основе объективных тенденций и субъективных ожиданий.

Рамки данного определения требуют актуализации вопросов, связанных с: 1) адекватной идентификацией исторически сложившихся тенденций- 2) корректным получением субъективных оценок- 3) разработкой методов, обеспечивающих в каждый момент упреждающего периода оптимальную концентрацию в прогнозных оценках объективного и субъективного представления о будущем. Решение этих проблем предусматривает адаптивно-рациональный подход, разрабатываемый в диссертационном исследовании.

Степень разработанности проблемы. Математические основы теории прогнозирования были заложены фундаментальными исследованиями А. Н. Колмогорова, Н. Винера, Б. В. Гнеденко, Дж. Дуба, Ю. В. Прохорова, B.C. Пугачева, И. И. Гихмана, A.B. Скорохода, Ю. А. Розанова, Э. Хеннана, А. Н. Ширяева, М. Лоэва и других. Идеи и методологические принципы математической теории стали тем фундаментом, на базе которого был построен аппарат прогнозирования характеристик стационарных случайных процессов.

Возможность применения этого аппарата в перспективном анализе экономики была открыта исследованиями А. Г. Аганбегяна, А. И. Анчишкина, А. Г. Гранберга, Г. Б. Клейнера, B.JI. Макарова, B.C. Немчинова, Н. Я. Петракова и других. Большой вклад в разработку методов, ориентированных на статистическое прогнозирование экономических процессов, был сделан С. А. Айвазяном, Дж. Боксом, C.B. Вишневым, П. А. Ватником, Дж. Джонстоном, Г. Джен-кинсом, Н. К. Дружининым, И. И. Елисеевой, М. Дж. Кендаллом, В. А. Лисичкиным, Э. Маленво, П. Ньюболдом, С. А. Саркисяном, А. Стюартом, Г. Тей-лом, Я. Тинбергеном, Г. Тинтнером, Е. М. Четыркиным, Э. Янчем и другими.

Особую роль в развитии прогностики играют прикладные исследования. Работы Л. О. Бабешко, Т. А. Дубровой, Е. В. Заровой, Г. С. Кильдишева, К. Д. Льюиса, И. А. Наталухи, В. А. Перепелицы, Е. В. Поповой, С. Г. Светунькова, В. К. Семёнычева, A.A. Френкеля, Г. Р. Хасаева, С. М. Ямпольского, Л. П. Яновского и других свидетельствуют о постоянном поиске новых подходов.

Постоянный интерес вызывает адаптивный подход к прогнозированию экономических процессов. Теоретическим фундаментом этого подхода стали результаты исследований, изложенные в работах В. Н. Антонова, Д.П. Дере-вицкого, Р. Калмана, П. В. Куропаткина, A.B. Медведева, Дж. Саридиса, В. Г. Сраговича, В. Н. Фомина, A.JI. Фрадкова, Я. З. Цыпкина, В. А. Якубовича и других. Предназначенные в основном для решения технических задач полученные результаты не могли корректно применяться в экономике.

Использование принципов адаптации в экономическом прогнозировании было начато П. Винтерсом, Р. Майером, Р. Брауном, И. И. Перельманом, Ч. Хольтом и продолжено В. П. Бородюком, В. В. Давнисом, П. А. Иващенко, A.C. Корхиным, Е. М. Левицким, Э. К. Лецким, Ю. П. Лукашиным, С. Макри-дакисом, Н. С. Райбманом, С. Уайтом, С. Уилрайтом, В. М. Чадеевым, Г. Б. Шильманом и другими.

В рамках экономического прогнозирования развитие адаптивного подхода происходит по трем направлениям. Первое из них ориентировано, в основном, на усложнение адаптивных прогнозных моделей. Идея второго направления состоит в совершенствовании адаптивного механизма моделей прогнозирования. В третьем направлении реализуется подход совместного использования адаптивных принципов и других методов прогнозирования, в частности, имитационного моделирования. Разработке адаптивно-имитационных моделей посвящены труды Е. М. Левицкого, В. В. Давниса.

К сожалению, идеи развития математического аппарата прогнозирования не в достаточной степени учитывали свойства активности экономических систем. Это снижало, даже при высокой интерполяционной точности, уровень правдоподобности прогнозных оценок. В то же время прогнозы, основанные только на субъективной информации, как правило, ориентированы на предсказание качественных характеристик, и поэтому их использование возможно только в специальных случаях. Это выводит на первый план проблему построения прогнозов на основе комбинирования экстраполяционных и субъективных оценок. Известны исследования в данной области, однако анализ результатов этих исследований, проведенный Дж. Армстронгом, Р. Кле-менем, И. Махудом, показал преобладание в них творческого характера, что свидетельствует, по сути, о начальном уровне разработанности проблемы построения комбинированных прогнозов.

Объект исследования — динамика экономических процессов, протекающих на макрои мезоуровне РФ.

Предмет исследования — современный аппарат прогнозирования динамических экономических процессов и возможности его применения.

Цель исследования — развитие аппарата прогнозирования экономических процессов путем разработки адаптивно-рациональных моделей, расширяющих прикладные возможности современной прогностики.

Цель исследования предопределила постановку и необходимость решения следующих задач:

1. Выявить основные направления совершенствования прогностических методов в экономической сфере и разработать концептуальные основы адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов.

2. Разработать модели, прикладные возможности которых ориентированы на определение адаптивной составляющей прогнозных траекторий в случае моделирования:

— мультитрендовых экономических процессов;

— многомерных экономических процессов.

3. Разработать подходы к формированию рациональной составляющей прогнозных траекторий с использованием:

— адаптивно-имитационных моделей;

— эконометрических моделей бинарного/множественного выбора.

4. Разработать адаптивно-рациональные модели, позволяющие:

— прогнозировать развитие экономических процессов, в динамике которых присутствуют развороты тренда;

— строить прогноз в виде множества альтернативных траекторий с вероятностными оценками степени их реальности.

5. Исследовать прикладные возможности адаптивно-рациональных моделей в случае прогнозирования:

— стоимости финансовых активов и их волатильности;

— системы показателей экономического развития региона.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.9.

Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др." специальности 08.00.13 — Математические и инструментальные методы экономики — паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретической и методологической основой исследования послужили современные достижения экономической и математической науки, содержащиеся в трудах отечественных и зарубежных ученых по экономической теории, адаптивному прогнозированию экономических процессов, имитационному моделированию, экспертному оцениванию, эконометрическому моделированию, разработке прогнозов экономического развития регионов, теории финансовых рынков, инвестиционному менеджменту.

Эмпирическую базу исследования составили:

— данные, опубликованные Федеральной службой государственной статистики и Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области;

— данные, предоставленные Главным управлением экономического развития администрации Воронежской области;

— архивы котировок акций российских компаний, размещенные на сайтах Российской торговой системы (www.rts.ru) и РИА «РосБизнесКонсалтинг» (www.rbk.ru).

Научная новизна исследования состоит в разработке и реализации целостной концепции адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов, согласно которой прогноз должен строиться с использованием фактографических данных и с учетом субъективных ожиданий на основе принципа адаптивного распределения доверия к данным разной природы. В рамках предлагаемой концепции, в отличие от существующих, удается построить модели, позволяющие сформировать наиболее полное представление о реальности ожидаемых вариантов упреждающей динамики экономических процессов.

Научная новизна подхода реализована в следующих результатах, полученных лично автором:

1. Проведено теоретическое обоснование адаптивно-рационального подхода к прогнозированию экономических процессов, логика которого выстроена в соответствии с законом необходимого разнообразия и принципом внешнего дополнения. Это закладывает методологические основы отражения упреждающей действительности как результата адаптивного согласования объективных закономерностей и субъективных ожиданий.

2. Для определения адаптивной составляющей прогнозных траекторий:

— предложен новый класс адаптивных моделей — модели с многоуровневой структурой адаптивного механизма. Адаптивный механизм этих моделей обеспечивает идентификацию мультитрендовых процессов, что значительно расширяет возможности отражения сложных трендовых закономерностей, трансформируемых в «прогнозный образ будущего»;

— разработана модель, названная в диссертации «матричный предиктор». В отличие от линейных зависимостей многомерной авторегрессии, эта модель отражает структурную взаимосвязь между прогнозируемыми показателями. На ее основе построено семейство адаптивных моделей, используемых для адаптивно-рационального прогнозирования многомерных процессов.

3. Для формирования рациональной составляющей прогнозных траекторий:

— разработана методика построения альтернативных вариантов рациональной составляющей на основе вычислительных экспериментов, проводимых с адаптивно-имитационной моделью;

— предложен подход к прогнозированию условных субъективных ожиданий с использованием псевдовыборочных совокупностей. В рамках этого подхода разработана модель, получившая в диссертации название «ранговый предиктор». С помощью данной модели альтернативные варианты рациональной составляющей оцениваются в ранговой шкале в соответствии с вероятностью их предпочтительности.

4. Разработаны адаптивно-рациональные модели:

— формирования «прогнозного образа будущего». Модель обеспечивает построение многовариантной прогнозной траектории с вероятностными оценками степени реальности этих вариантов. Ее отличительной особенностью является возможность предсказания даже тех эффектов, которые не наблюдались в динамике прогнозируемого процесса;

— прогнозирования процессов, в динамике которых присутствуют развороты тренда. Особенность модели в том, что ее рациональная составляющая встроена в контур обратной связи адаптивного механизма. Это позволило наделить модель новым свойством, в соответствии с которым сигналы обратной связи могут восприниматься с противоположным знаком. Благодаря данному свойству в адаптивном механизме запаздывающая реакция заменяется ожидаемой.

5. Проведена верификация разработанного подхода на данных, отражающих динамику:

— стоимости акций и их волатильности. С этой целью построены адаптивно-рациональные модели, использование которых в задачах обоснования инвестиционных решений позволяет формировать портфели, ориентированные на поддержание заданного уровня доходности в перспективном периоде. Тестирование на данных упреждающего периода подтвердило более высокую статистическую устойчивость уровней доходности этих портфелей по сравнению с портфелями, построенными на основе классических методик;

— показателей экономического развития региона. С этой целью предложена методика перспективных расчетов многоуровневой системы показателей экономического развития региона, реализующая основные идеи концепции адаптивно-рационального прогнозирования. В получаемых с помощью этой методики прогнозных оценках концентрируется объективная и субъективная информация о тенденциях ожидаемого развития экономики региона, что в условиях недостаточной информационной поддержки повышает достоверность прогнозных оценок.

Теоретическая значимость работы определяется тем, что разработанные в диссертации концептуальные положения и созданный на их основе аппарат адаптивно-рационального прогнозирования задают в прогностике новое направление по упреждающему отражению действительности.

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности применения разработанных моделей, методов и методик для проведения прогнозных расчетов в процессе обоснования управленческих решений. Самостоятельное практическое значение имеют:

— методика прогнозирования многоуровневой системы показателей экономического развития региона, представляющая интерес для любого субъекта РФ, поскольку разработанная в ее рамках вычислительная схема может стать основой для автоматизации прогнозных расчетов;

— адаптивно-рациональные модели прогнозирования стоимости акций и их волатильности, которые могут быть использованы как институциональными, так и частными инвесторами в качестве инструментария для получения дополнительной информации, способствующей повышению степени обоснованности инвестиционных решений.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях в Воронежском государственном университете, ежегодной международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2004;2008), международной научно-практической конференции «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, 2007), V и VI международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (Новочеркасск, 2005;2006), 27-й международной школе-семинаре им. С. С. Шаталина «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Орел, 2005), V международной научно-практической конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2005), международной научно-практической конференции «Современные сложные системы управления (СССУ/НТСБ 2003)» (Воронеж, 2003), III международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (Новочеркасск, 2003), международной научно-практической конференции «Механизмы развития социально-экономических систем региона» (Воронеж, 2003), а также на Всероссийских и региональных конференциях.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с одним из направлений научных исследований Воронежского государственного университета «Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими системами», а также по теме научно-исследовательской работы: «Исследование методов, методических подходов к формированию прогнозов и стратегических планов развития области, финансового оздоровления предприятий региона», выполняемой в рамках тематических планов по заданиям Министерства образования и науки РФ: «Исследование динамики, факторов и механизмов стратегического управления социально-экономическим развитием региона» (номер государственной регистрации 012.411 815).

Основные результаты исследования нашли отражение в учебно-методических комплексах по следующим дисциплинам, преподаваемым в Воронежском государственном университете: «Методы социально-экономического прогнозирования», «Математические методы финансового анализа», «Эконометрика» (имеется акт внедрения).

Адаптивно-рациональные модели прогнозирования стоимости акций и их волатильности используются ООО «Инвестиционная палата» (г. Воронеж) в задачах портфельного инвестирования, что подтверждено актом внедрения.

Методика прогнозирования многоуровневой системы показателей использована при разработке Прогноза социально-экономического развития.

Воронежской области на 2008 год и на период до 2010 года, о чем свидетельствует акт внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 62 работы (вклад автора составляет 88,15 п.л.), в том числе 5 монографий (глав монографий), 14 статей в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук.

Структура работы обусловлена ее целью, задачами, логикой исследования. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка из 347 наименований, приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Сложность в сочетании с высоким уровнем неопределенности условий, в которых осуществляется предпринимательская деятельность, ставит перед прогностикой задачи, решение которых требует совершенствования аппарата прогнозирования. Возможные направления совершенствования были определены в рамках предложенной в диссертации концепции адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов. Данная концепция, объединяя единым замыслом процесс совершенствования аппарата упреждающего отражения действительности, позволила проводить разработку адаптивных моделей и процедур получения/обработки субъективной информации с учетом их совместного использования. Финальным результатом последовательной реализации предлагаемой концепции можно считать адаптивно-рациональные модели.

2. Адаптивно-рациональный подход разрабатывался с целью его применения в ситуациях, когда использование традиционного аппарата прогнозирования экономических процессов является малоэффективным. Поэтому важным моментом совершенствования аппарата, необходимого для его реализации стало создание моделей, расширяющих возможности адаптивного прогнозирования. В результате было построено два новых класса моделей: 1) модели с многоуровневой структурой адаптивного механизма, предназначенные для прогнозирования мультитрендовых процессов- 2) адаптивные матричные предикторы — модели, обеспечивающие прогнозирование многомерных процессов.

3. Возможность использования субъективной информации в адаптивно-рациональных моделей в значительной степени была ограничена существующим аппаратом обработки экспертных данных. Проведенные исследования пополнили этот аппарат новыми процедурами, разработанными на основе адаптивно-имитационного моделирования и эконометрических моделей бинарного/множественного выбора. Это позволило создать разнообразие способов, необходимое для адекватного отражения в прогнозных моделях субъективной информации.

4. Новые возможности разработанного аппарата формирования адаптивной и рациональной составляющих полностью реализуются при совместном их использовании в адаптивно-рациональных моделях. Специфика совместного использования этих составляющих позволяет строить модели, применение которых ориентировано на решение специальных классов прогнозных задач. Так, например, включение рациональной составляющей в контур обратной связи адаптивного механизма приводит к моделям, с помощью которых целесообразно прогнозировать динамику процессов с разворотами трендов. Наиболее полное представление о возможностях адаптивно-рациональных моделей дает ее обобщенный вариант. С его помощью удается построить «прогнозный образ будущего», понимаемый как множество прогнозных траекторий с вероятностными оценками степени их реальности, распределенными по упреждающему периоду времени.

5. С целью верификации адаптивно-рациональных моделей были проведены полномасштабные прогнозные расчеты:

1) стоимости акций и их волатильности ряда российских компаний (ОАО Газпром, ОАО НГМК, ОАО Лукойл и др.). Надежность полученных прогнозных оценок была подтверждена результатами решений задач портфельного инвестирования. Портфели, построенные на основе прогнозной информации, в упреждающие периоды времени показали более высокую доходность, чем портфели, при формировании которых такая информация не использовалась;

2) показателей экономического развития Воронежской области на 2008 год и на период до 2010 года. Результаты верификации показали алгоритмическую реализуемость методики адаптивно-рационального прогнозирования, открывающую возможность для автоматизации прогнозных расчетов показателей экономического развития региона.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Э.Д. Обобщенный алгоритм Качмажа / Э. Д. Аведьян, Я. З. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1978. — № 5. — С. 72−78.
  2. Адаптация и обучение в системах управления и принятия решений / под ред. A.B. Медведева. Новосибирск: Наука, 1982. — 200 с.
  3. Адаптивное управление фирмой / B.C. Кудин, М. В. Лычагин, В. П. Ферапонтова и др. Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, 1995. — 152 с.
  4. Адаптивные фильтры / под ред. К.Ф. Н. Коуэна и П. М. Гранта. М.: Мир, 1988.-388 с.
  5. С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, 1988. — 1022 с.
  6. С.А. Прикладная статистика: исследование зависимостей / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985.-487 с.
  7. А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание / А. Алберт. М.: Наука, 1977. — 224 с.
  8. Анализ и прогнозирование экономики региона / Отв. Ред. В.П. Чичка-нов и П. А. Минакер. М.: Наука, 1984. — 271 с.
  9. Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон. М.: Физматгиз, 1963. — 500 с.
  10. A.M. Теория вероятностей и математическая статистика / A.M. Андронов, Е. А. Копытов, Л .Я. Гринглаз. СПб.: Питер, 2004. — 461 с.
  11. А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М.: Экономика, 1973. — 205 с.
  12. Г. Дж. Г. Анализ таблиц сопряженности / Г. Дж. Г. Аптон. -М.: Финансы и статистика, 1982. 143 с.
  13. C.B. Методы социально-экономического прогнозирования / C.B. Арженовский. М.: Дашков и К, Наука-Спектр, 2008. — 236 с.
  14. В.М. Инвестиционное дело / В. М. Аскинадзи, В. Ф. Максимова, B.C. Петров. М.: Маркет ДС, 2007. — 512 с.
  15. В.М. Инвестиционные стратегии на рынке ценных бумаг / В. М. Аскинадзи. М.: ООО «Маркет ДС Корпорейшн», 2004. — 106 с.
  16. В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2001. — 228 с.
  17. Л.О. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере / Л. О. Бабешко. М.: Экзамен, 2001. — 288 с.
  18. К.А. Моделирование процессов адаптации экономических систем / К. А. Багриновский, H.H. Тренев // Экономика и математические методы. 1999. — Т. 35. — № 2. — С. 138−150.
  19. В.Е. Финансовые инвестиции / Е. В. Барбаумов, И. М. Гладких, A.C. Чуйко. М.: Финансы и статистика, 2003. — 544 с.
  20. А.Э. Трудности прогнозирования инвестиционных проектов в условиях неопределенности российского рынка / А. Э. Баринов // Финансы и кредит. 2005. — № 28(196). — С. 38−51.
  21. Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынках / Л. Е. Басовский. М.: ИНФРА-М, 2003. — 260 с.
  22. Р. Введение в теорию матриц. / Р. Беллман. М.: Наука, 1969. -367 с.
  23. И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз / И. К. Белявский. М.: Финансы и статистика, 2002. — 320 с.
  24. Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность / пер. с англ. под ред. проф. С. А. Айвазяна / Э. Р. Берндт. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.-863 с.
  25. С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. — 263 с.
  26. Бир С. Кибернетика и управление производством / С. Бир. М.: Физматгиз, 1963. — 275 с.
  27. Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. — 408 с.
  28. Большой экономический словарь / под ред. А. Н. Азрилияна. М.: Фонд «Правовая культура», 1994. — 528 с.
  29. В.П. Статистическое описание промышленных объектов / В. П. Бородюк, Э. К. Лецкий. -М.: Энергия, 1971. 112 с.
  30. И.Н. Адаптивно-имитационное моделирование прогнозных оценок предкризисных ситуаций / И. Н. Булгакова, В. В. Давние // Энергия. 2001 .-№ 4(46). — С. 100−105.
  31. А.Н. Управление портфелем ценных бумаг / А. Н. Буренин. М.: Науч.-техн. об-во им. акад. С. И. Вавилова, 2008. — 440 с.
  32. А.Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные / А. Н. Буренин. М.: Науч.-техн. об-во им. акад. С. И. Вавилова, 2008. — 512 с.
  33. В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / В. Н. Бусленко. М.: Наука, 1977. — 239 с.
  34. М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов / М. М. Бутакова. М.: КноРус, Велби, 2008. — 167 с.
  35. В.А. Эконометрика / В. А. Валентинов. М.: Дашков и К, 2006. — 448 с.
  36. В. Адаптивные статистические модели и их применение / В. Венсель. Таллин: Таллин, политехи, инст-т, 2004. — 104 с.
  37. Ю.В. Прогнозирование и индикативное планирование в регионе / Ю. В. Вертакова, Э. Н. Кузьбожев, Е. В. Самофалова. Курск: Курск, гос. техн. ун-т, 2001. — 124 с.
  38. Н.Я. Комбинаторика / Н. Я. Виленкин, А. Н. Виленкин, П. А. Виленкин. М.: Фима, МЦНМО, 2006. — 400 с.
  39. В.Я. Методы выбора экономических решений. Адаптивные модели / В. Я. Вилисов. М.: Финансы и статистика, 2007. — 228 с.
  40. И.Г. Прогнозирование в моделях экономических систем / И. Г. Винтизенко, И. М. Колесников, М. Г. Шадуев. Кисловодск: Изд. центр Кисловодского института экономики и права, 2001. — 100 с.
  41. Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка / Л. П. Владимирова. М.: Изд. дом «Дашков и К», 2001. — 308с.
  42. A.B. Инвестиции и финансирование: методы оценки и обоснования. СПб.: Изд-во С.-Петербург, гос. ун-та, 2003. — 528 с.
  43. A.B. Управление рисками / A.B. Воронцовский. -СПб.: Изд-во С.-Петербург, гос. ун-та, 2000. 206 с.
  44. Ф.Р. Теория матриц / Ф. Р. Гатмахер. М.: Физматлит, 2004. — 560 с.
  45. С.Ю. Проблемы прогнозирования макроэкономической динамики / С. Ю. Глазьев // Экономика и математические методы. 1999. — Т. 35. -№ 3. — С. 122−136.
  46. В.В. Менеджмент / В. В. Глухов. СПб.: СпецЛит, 2000. -700 с.
  47. В.В. Разработка управленческого решения. Прогнозирование. Планирование. Теория проектирования экспериментов /В.В. Глущенок, И. И. Глущенко. г. Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997.-400 с.
  48. Л.В. Прогнозирование развития больших систем / Л. В. Голованов, С. А. Саркисян. М.: Статистика, 1975. — 192 с.
  49. Дж. Матричные вычисления: Пер. с англ. / Дж. Голуб, Ч. Ван Лоун. М.: Мир, 1999. — 548 с.
  50. H.A. Адаптация при прогнозировании экономических показателей методом экспоненциального сглаживания / H.A. Горелик, A.A. Френкель // Экономика и математические методы, 1981. Т. XVII. — Вып. 6. — С. 1203−1209.
  51. Н. Проблемы анализа и прогноза экономической динамики / Н. Горелик, А. Френкель // Вестник статистики. 1982. — № 2. — С. 16−25.
  52. П.Н. Финансовое и инвестиционное прогнозирование / П. Н. Городничев, К. П. Городничева. М.: Экзамен, 2005. — 224 с.
  53. A.B. К вопросу о содержании понятия «имитационное моделирование» / A.B. Горстко // Имитационное моделирование экономических систем. М.: Наука, 1978.
  54. A.A. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования / A.A. Горчаков, И. В. Орлова, В. А. Половников. М.: ВЗФЭИ, 1991.-92 с.
  55. О.Г. Экспертное оценивание / О. Г. Гохман. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991.- 152 с.
  56. А.Г. Основы региональной экономики / А. Г. Гранберг. -М.: ГУ ВШЕ, 2004.-495 с.
  57. И.Б. Адаптация промышленной фирмы: теория и практика / И. Б. Гурков. М.: ВШЭ, 1997. — 234 с.
  58. С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнергетике / С. К. Гурский. Минск: Наука и техника, 1983. — 272 с.
  59. . Решение под прессом неопределенности / Б. Гусаков // РИСК.- 1998.- № 2−3. С. 60−64.
  60. В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы / В. В. Давние. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 1997. — 196 с.
  61. В.В. Адаптивно-рациональное управление: механизмы и стратегии / В. В. Давние, В. И. Тинякова // Энергия-XXI век (науч.-практ. вестник), 2002. № 2 (48). — Воронеж: Воронеж, гос. ун-т. — С. 76−86.
  62. В.В. Адаптивно-рациональный подход к моделированию прогнозных решений /В.В. Давние, В. И. Тинякова // Энергия-XXI век (науч.-практ. вестник), 2003. № 1(49). — Москва — Воронеж: Воронеж, гос. ун-т. -С. 78−83.
  63. В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах / В. В. Давние, В. И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. унта, 2006.-380 с.
  64. В.В. Адаптивный регрессионный анализ в исследовании перспектив развития организации / В. В. Давние, В. И. Тинякова // Экономический анализ: теория и практика. № 10 (13). — 2003. — С. 22−26.
  65. В.В. Матричные модели в экономическом прогнозировании / В. В. Давние, В. И. Тинякова // Современные сложные системы управления (CCCy/HTCS 2003): сб. трудов междунар. науч.-практ. конф Воронеж: Воронеж. гос. арх.-строит. ун-т, 2003. — С. 365−369.
  66. В.В. Основы эконометрического моделирования /В.В. Давние, В. И. Тинякова. Воронеж: АОНО «ИММиФ», 2003. — 155 с.
  67. В.В. Прогноз и адекватный образ будущего / В. В. Давние, В. И. Тинякова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия «Экономика и управление». 2005. — № 2. — С. 183−190.
  68. В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений / В. В. Давние, В. И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. — 248 с.
  69. В.В. Системы адаптивно-рационального управления: генезис и принципы функционирования /В.В. Давние, В. И. Тинякова // Энергия-XXI век (науч.-практ. вестник), 2002. № 1(47). — Воронеж: Воронеж, гос. ун-т-С. 72−82.
  70. В.В. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений /В.В. Давние, В. И. Тинякова // Маркетинг в России и за рубежом. 2006. — № 2. — С. 16−26.
  71. Д.П. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления / Д. П. Деревицкий, A.JI. Фрадков. М.: Наука, 1981. — 216 с.
  72. Г. М. Прогнозирование науки и техники / Г. М. Добров. М.: Наука, 1969.-208 с.
  73. В.А. Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде / В. А. Долятовский. Ростов-на-Дону: РИНХ, 2005.-360 с.
  74. К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. М.: ИНФРА-М, 2004. — 432 с.
  75. A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике /
  76. A.M. Дубров. М.: Финансы и статистика, 2002. — 352 с.
  77. A.M. Многомерные статистические методы / A.M. Дубров,
  78. B.C. Мхитарян, Л. И. Трошин. М.: Финансы и статистика, 1998. — 352 с.
  79. Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике / Т. А. Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 206 с.
  80. Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л. Г. Евланов, В. А. Кутузов. -М.: Экономика, 1978. 133 с.
  81. A.B. Прогнозирование и программирование социального развития региона в переходной экономике: ресурсный подход / A.B. Евченко, Э. Н. Кузьбожев. Курск: РОСИ, 2000. — 216 с.
  82. В.В. Прогнозирование национальной экономики / В. В. Егоров, Г. А. Парсаданов. М.: ИНФРА-М, 2001.- 184 с.
  83. Н.Е. Система моделей прогнозирования спроса на продукцию сферы услуг / Н. Е. Егорова, A.C. Мудунов // Экономика и математические методы. 2002. — Т. 38. — № 2. — С. 66−83.
  84. A.A. Имитационное моделирование в управлении рисками / A.A. Емельянов. СПб.: Инжэкон, 2000. — 376 с.
  85. A.C. Эконометрия и прогнозирование / A.C. Емельянов. М.: Экономика, 1985. — 208 с.
  86. A.A. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума. М.: Финансы и статистика, 2004.-368 с.
  87. С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы / С. М. Ермаков. М.: Наука, 1971. — 471 с.
  88. E.B. Эконометрическое моделирование и прогнозирование развития региона в краткосрочном периоде / Е. В. Зарова, Г. Р. Хасаев. М.: Экономика, 2004. — 149 с.
  89. А. Обоснование структуры инвестиционного портфеля / А. Иванов, А. Саркисян // Журнал для акционеров. 2001. — № 9. — С. 41−49.
  90. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А. Г. Ивахненко. Киев: Техника, 1975. — 312 с.
  91. П.А. Адаптация в экономике / П. А. Иващенко. X.: Вища шк. Изд-во при Харьк. ун-те, 1986. — 144 с.
  92. Г. Г. Анализ временных рядов / Г. Г. Канторович // Экономический журнал ВШЕ. -2002. Т.6. — № 1. — С. 85−116- № 2. — С. 251−273- № 3. — С. 379−401.
  93. М. Дж. Статистические выводы и связи / М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973. — 900 с.
  94. Г. С. Анализ временных рядов и прогнозирование / Г. С. Кильдишев, A.A. Френкель. М.: Статистика, 1973. — 102 с.
  95. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейнен. М.: Статистика, 1978. — 235 с.
  96. Г. Б. Прогнозирование экономических процессов в условиях появления новых факторов / Г. Б. Клейнер // Модели внутрифирменного управления в условиях смешанной экономики / Центр, экон.-мат. ин-т РАН-М., 1993.
  97. Г. Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория / Г. Б. Клейнер // Экономика и математические методы. -2001. Т. 37. — № 3. — С. 111−126.
  98. Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем / Н. Б. Кобелев. М.: Дело, 2003. — 336 с.
  99. Ю.В. Модель прогноза Formod: приницпы, сруктура и механимз функицонирования /Ю.В. Козырь // Экономика и математические методы. 2003. — Т.39. — № 3. — С. 76−87.
  100. Л. Функциональный анализ и вычислительная математика / Л. Коллатц. М.: Мир, 1969. — 444 с.
  101. А.Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей / А. Н. Колмогоров // Известия АН СССР. Серия математическая. 1941. — Т. 5. — № 3. — С. 3−14.
  102. A.C. Многошаговые адаптивные алгоритмы идентификации экономических систем по временным рядам // Методологические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов. М.: Наука, 1979.
  103. Н.И. Финансовое прогнозирование в экономических системах / Н. И. Костина, A.A. Алексеев. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. — 285 с.
  104. В.В. Региональное прогнозирование /В.В. Котилко, И. И. Санин. -М.: Сатурн-С, 2001.- 186 с.
  105. В.К. Новый адаптивный метод следования за тенденцией и рыночными циклами / В. К. Кравчук // Валютный спекулянт. 2000. — № 12. -С. 50−55.
  106. Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации / под ред. Албегова М. М. М.: Эдиториал УРСС. -2001.- 160 с.
  107. М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М. Л. Кричевский. СПб.: Питер, 2005. — 304 с.
  108. P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории / P.M. Кроновер. М.: Постмаркет, 2000. — 354 с.
  109. М.А. Методы формирования портфеля ценных бумаг с учетом рисков / М. А. Кудрявцев, А. Ю. Королев //Финансы. 2001. — № 3. — С. 57−59- № 4.- С.70−71.
  110. Кузнецова JÏ-.Г. Экскурс в теорию блужданий и ее использование для оценки стоимости финансовых активов / Л. Г. Кузнецова // Финансы и кредит. 2005. — № 28(196). — С. 67−71.
  111. Ш. Кулаков А. Е. Волатильность доходности как интегральный показатель риска / А. Е. Кулаков // Финансы и кредит. 2004. — № 16(154). — С. 25−30.
  112. П.В. Оптимальные и адаптивные системы / П.В. Куро-паткин. М.: Высш. школа, 1980. — 287 с.
  113. П. Теория матриц. Пер. с англ./ П. Ланкастер. М.: Наука, 1978.-269 с.
  114. О.И. Объективные модели и субъективные решения / О. И. Ларичев. -М.: Наука, 1987 143 с.
  115. О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах / О. И. Ларичев М.: Логос, 2002. — 392 с.
  116. О.И. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений / О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. М.: Физматлит, 1996. — 207 с.
  117. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г. С. Лбов. Новосибирск: Наука, 1981. — 155 с.
  118. Е.М. Адаптация и моделирование экономических систем / Е. М. Левицкий. Новосибирск: Наука, 1978. — 208 с.
  119. Е.М. Адаптивные эконометрические модели / Е. М. Левицкий. Новосибирск: Наука, 1981. — 223 с.
  120. Т.М. Модели и методы принятия решений / Т.М. Ледене-ва. Вороне: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2004. — 189 с.
  121. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление / Р. Ли. М.: Наука, 1966. — 176 с.
  122. В.А. Теория и практика прогностики: методологические аспекты / В. А. Лисичкин. М.: Наука, 1972. — 224 с.
  123. .Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа / Б. Г. Литвак. М.: Радио и связь, 1982. — 184 с.
  124. .Г. Экспертные технологии в управлении / Б. Г. Литвак. -ML: Дело, 2004.-400 с.
  125. A.M. Адаптивные системы управления / A.M. Литви-ненко, A.A. Семынин. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2006. — 136 с.
  126. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю. П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 2003. -416 с.
  127. Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами / Ю. П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 1992. — 256 с.
  128. Ю.П. Оптимизация структуры портфеля ценных бумаг / Ю. П. Лукашин // Экономика и математические методы. 1995. — Т. 31. -Вып. 1.-С. 138−150.
  129. Ю.П. Статистические методы изучения фондового рынка / Ю. П. Лукашин // Вопросы статистики. 1995. — № 7. — С. 14−21.
  130. К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей / К. Д. Льюис. М.: Финансы и статистика, 1986. — 130 с.
  131. Люу Ю.-Д. Методы и алгоритмы финансовой математики / Ю.-Д. Люу. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 751 с.
  132. Я.Р. Эконометрика / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, A.A. Пере-сецкий. М.: Дело, 2004. — 576 с.
  133. .Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта / Б. Г. Мазманова // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. — № 1. — С. 105−124.
  134. Е.А. Моделирование и прогнозирование экономических процессов / Е. А. Макарова. Волгоград: Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2002. -245 с.
  135. K.P. Экономикс: в 2-х томах / K.P. Макконел, С. Л. Брю -М.: Инфра-М, 1999. 984 с.
  136. Н.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство / Н. К. Малхотра. М.: Изд. дом «Вильяме», 2003. — 960 с.
  137. Н.Д. Региональное прогнозирование и региональное развитие России / Матрусов Н. Д. М.: Наука, 1995. — 221 с.
  138. A.B. Непараметрические системы адаптации / A.B. Медведев. Новосибирск: Наука, 1983.-174 с.
  139. A.B. Математические методы финансового анализа / A.B. Мельников, Н. В. Попова, B.C. Скорнякова. М.: Анкил, 2006. — 440 с.
  140. Менеджмент / под ред. Ю. В. Кузнецова, В. И. Подлесных. СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2001. — 422 с.
  141. М. Основы менеджмента / М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хе-доури. М.: «Дело ЛТД», 1995. — 704 с.
  142. Методологические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов / под ред. Т. В. Рябушкина и A.A. Френкеля. М.: Наука, 1979. -328 с.
  143. Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития / Я. М. Миркин. М.: Альпи-на Паблишер. — 2002. — 624 с.
  144. .Г. Анализ качественных признаков и структур / Б. Г. Миркин. М.: Статистика, 1980. — 319 с.
  145. .Г. Проблема группового выбора / Б. Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256 с.
  146. Моделирование состояния и прогнозирование развития региональных экономических и энергетических систем / под ред. А. И. Татаркина, A.A. Макарова. М.: Экономика, 2004. — 462 с.
  147. В.И. Прогнозирование и моделирование национальной экономики / В. И. Найденков. М.: Приор-издат, 2004. — 160 с.
  148. А.Д. Прогнозирование отраслевого и регионального развития / А. Д. Настенко, Т. В. Васина. М.: Гелиос АРВ, 2002. — 144 с.
  149. А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А. О. Недосекин. СПб., 2002. — 182 с.
  150. Дж. Теория игр и экономическое поведение / Дж. Нейман, О. Моргенштерн. М.: Наука, 1970. — 708 с.
  151. Л.А. Организация экспертиз и анализ экспертной информации / Л. А. Панкова, А. М. Петровский, М. В. Шнейдерман. М.: Наука, 1984. — 120 с.
  152. Г. А. Прогнозирование национальной экономики / Г. А. Парсаданов, В. В. Егоров. М.: Высш. Шк., 2002. — 304 с.
  153. В.А. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов / В. А. Перепелица, Е. В. Попова. Ростов н/Д.: Изд-во Ростов, ун-та, 2002. — 208 с.
  154. В.А. Математическое моделирование экономических и социально-экологических рисков / В. А. Перепелица, Е. В. Попова. Ростов н/Д.: Изд-во Ростов, ун-та, 2001. — 126 с.
  155. С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике / С. Б. Перминов. Новосибирск: Наука, 1981. — 214 с.
  156. Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. Применение теории хаоса в инвестициях и экономике / Э. Петере. М.: Интернет-трейдинг, 2004. — 304 с.
  157. Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка / Э. Петере. М.: Мир, 2000.-333 с.
  158. Н.Я. Факторы неопределенности и управления экономическими системами / Н. Я. Петраков, В. И. Ротарь. М.: Наука, 1985. — 191 с.
  159. О.М. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем / О. М. Писарева. М.: Высшая школа, 2007. — 591 с.
  160. В.В. Мировой рынок: вопросы прогнозирования / В. В. Поляков. М.: КНОРУС, 2004. — 240 с.
  161. Прогноз и стратегический выбор / В. В. Давние, Е. К. Нагина, В. И. Тинякова, В. А. Ищенко. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2004. -216 с.
  162. Прогнозирование социально-экономического развития региона: вопросы теории и методики / А. Г. Гранберг, В. Я. Феодоритов, Т. А. Федорова и др.- отв. ред. A.B. Кольцов, Т. А. Федорова. М.: Наука, 1981. — 178 с.
  163. Прогнозирование социально-экономического развития регионов в условиях рынка / Редкол.: А. Н. Петров и др. Чебоксары: Волго-Вятский регион. центр «Ассоциация содействия вузам», 1996. — 228 с.
  164. Прогнозирование и планирование в условиях рынка / Т. Г. Морозова, A.B. Пикулькин, В. Ф. Тихонов и др.- Под ред. Т. Г. Морозовой, A.B. Пикуль-кина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 318 с.
  165. Прогнозирование и планирование социально-экономического развития России и ее регионов / под ред. Э. Н. Кузьбожева и Ю. В. Вертаковой. -Курск: Курск, гос. техн. ун-т, 2003. 316 с.
  166. Прогнозирование и планирование экономики / под общ. ред. В. И. Борисевича, Г. А. Кандауровой. М.: Интерпрессервис, 2001. — 380 с.
  167. О.С. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию / О. С. Пузиков. Ростов-на-Дону: Ростов, гос. строит, ун-т. — 2000. — 123 с.
  168. И. Теория измерений / И. Пфанцагль. М.: Мир, 1976. -248 с.
  169. Рабочая книга по прогнозированию / под ред. И.В. Бестужева-Лада. -М.: Мысль, 1982.-430 с.
  170. Н.С. Адаптивные модели в системах управления / Н. С. Райбман, В. М. Чадеев. М.: Советское радио, 1966. — 157 с.
  171. Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности / Г. Райфа. М.: Наука, 1977. — 408 с.
  172. Л.А. Психология прогнозирования: успехи в познании будущего / Л. А. Регуш. СПб.: Речь, 2003. — 352 с.
  173. Т.Г. Экономика региона: теория и практика / Т. Г. Розанова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — 360 с.
  174. И.В. Социальное и экономическое прогнозирование / И. В. Романенко. СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2000. — 64 с.
  175. И.Б. Прогнозирование в системе управления современным предприятием / И. Б. Ромашова. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 2000. — 328 с.
  176. В.Н. Финансовый рынок. Инструменты и методы прогнозирования / В. Н. Русинов. М.: Едиториал УРСС, 2000. — 216 с.
  177. В.В. Прогнозирование социально-экономических процессов на основе адаптивных методов спектрального оценивания / В. В. Савченко // Автометрия. 1999. — № 3.
  178. Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления / Дж. Саридис М.: Наука, 1980. — 400 с.
  179. С.Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики / С. Г. Светуньков. Ульяновск: Изд-во Ульянов, гос. ун-та, 1999. — 177 с.
  180. С.Г. Методы маркетинговых исследований / С. Г. Светуньков. СПб.: ДНК, 2003. — 352 с.
  181. .В. Надежность прогнозирования временных рядов и вопросы «разладки» их регрессионных моделей /Б.В. Седелев // Экономика и математические методы. 2000. — т. 36. — № 1. — С.145−147.
  182. В.К. Идентификация экономической динамики на основе моделей авторегрессии / В. К. Семёнычев. Самара: AHO «Изд-во СНЦ РАН», 2004. — 243 с.
  183. Сергеева J1.H. Нелинейная экономика: модели и методы / Л. Н. Сергеева. Запорожье: Полиграф, 2003. — 218 с.
  184. Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования / Ю. В. Сидельников. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. — 196 с.
  185. Л.Н. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе / Л. Н. Слуцкин. ML: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 277 с.
  186. Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков: критические события в комплексных финансовых системах / Д. Сорнетте. М.: Интернет-трейдинг, 2003. — 400 с.
  187. В.Г. Теория адаптивных систем / В. Г. Срагович. М.: Наука, 1976.-320 с.
  188. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г. М. Гамбаров и др.- под ред. А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. — 382 с.
  189. В.Н. Методы статистического анализа в управлении / В. Н. Сулицкий. М.: Дело, 2002. — 520 с.
  190. Г. Экономические прогнозы и принятие решений / Г. Тейл. -М.: Статистика, 1971. 488 с.
  191. Теория вероятностей и математическая статистика / под ред. Ю. В. Прохорова. М.: Большая российская энциклопедия, 1999.
  192. Теория прогнозирования и принятия решений / под ред. С. А. Саркисяна. М.: Высш. школа, 1977. — 351 с.
  193. В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование в экономических системах: концептуальные идеи и модели реализации / В. И. Тинякова //Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2006. — № 2. — С. 286−296.
  194. В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование доходов региона / В. И. Тинякова // Финансово-кредитные отношения и механизм их реализации: сб. ст. регион, науч.-практ. конф. Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2005.-С. 83−85.
  195. В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование показателей социально-экономического развития региона / В. И. Тинякова // Вестник Челябинского государственного университета. 2007. — Вып. 11. — С. 78−87.
  196. В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование при обосновании управленческих решений в сфере АПК / В. И. Тинякова // Труды Кубанского государственного аграрного университета. Вып. № 2. — 2006. — С. 44−56.
  197. В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование: сущность, этапы, модели переходных процессов / В. И. Тинякова // Вестник Ставропольского государственного университета. 2006. — № 44. — С. 93−103.
  198. В.И. Модели адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов / В. И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2008. — 336 с.
  199. В.И. Модели реализации субъективных предпочтений в адаптивно-рациональных прогнозах / В. И. Тинякова // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2007. — № 1. — С. 83−89.
  200. В.И. Модели формирования адаптивно-рациональных прогнозных траекторий развития социально-экономических систем / В. И. Тинякова // Менеджмент: теория и практика. Ижевск: Изд-во Института экономики и управления УдГУ. — 2006. — № 1−2. — С. 98−109.
  201. В.И. Преференция условий ведения бизнеса на основе прогнозных решений // Системное моделирование социально-экономических процессов: сб. материалов 28-й междунар. шк.-семинара им. С. С. Шаталина. -М., 2005.-С. 345−349.
  202. В.И. Прогнозирование многомерных социально-экономических процессов: адаптивно-рациональный подход / В. И. Тинякова // Вестник Костромского государственного университета имени H.A. Некрасова. 2005. — № 12.-С. 57−61.
  203. В.И. Прогнозные оценки в рейтинговых решениях относительно кредита / В. И. Тинякова, A.B. Яркина // Наука на рубеже тысячелетий: сб. науч. ст. 4-й междунар. науч.-практ. конф. Тамбов: ТАМБОВПРИНТ, 2007.-С.121−122.
  204. В.И. Региональное прогнозирование: проблемы и методы / В. И. Тинякова // Механизмы развития социально-экономических систем региона: материалы междунар. науч.-практ. конф. Воронеж: Воронеж, гос. унт, 2003.-С. 196−199.
  205. В.И. Современные тенденции развития прогностических методов: адаптивно-рациональный подход / В. И. Тинякова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного технического университета. 2006. — № 4. — С. 348−353.
  206. В.И. Формирование рациональной составляющей адаптивно-рациональных прогнозов / В. И. Тинякова // Проблемы современной экономики. -№ ½ (17/18) 2006. — С. 211−216.
  207. В.И. Экономическое развитие региона: адаптивно-рациональная модель выбора долгосрочных инвестиционных проектов / В. И. Тинякова // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2007. — № 2(27). — С. 143−149.
  208. В.И. Адаптивно-рациональное моделирование биномиального рынка / В. И. Тинякова // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2008. — Вып.8(64). — С. 369−376.
  209. Н.П. Эконометрика / Н. П. Тихомиров, Е. Ю. Дорохина. -М.: Экзамен, 2003. -512 с.
  210. Н.П. Методы социально-экономического прогнозирования / Н. П. Тихомиров, В. А. Попов. М.: ВЗПИ: Росвузнаука, 1993. — 228 с.
  211. Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р. И. Трухаев. М.: Наука, 1981.-257 с.
  212. Управление современной компанией / под ред. проф. Б. Мильнера и проф. Ф. Лииса. М.: ИНФРА-М, 2001. — 586 с.
  213. Д.К. Вычислительные методы линейной алгебры / Д. К. Фадеев, В. Н. Фадеева. М.: Физматгиз, 1960. — 656 с.
  214. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
  215. Финансовая математика: Математическое моделирование финансового рынка / под ред. В. А. Половникова и А. И. Пилипенко. М.: Вузовский учебник, 2004. — 360 с.
  216. В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В. Н. Фомин, A. J1. Фрадков, В. А. Якубович. М.: Наука, 1981. — 448 с.
  217. В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация / В. Н. Фомин. М.: Наука, 1984. — 286 с.
  218. A.A. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда / A.A. Френкель. М.: Экономика, 1972.-205 с.
  219. A.A. Прогнозирование производительности труда: методы и модели / A.A. Френкель. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2007. -221 с.
  220. М. Количественная теория денег / М. Фридман. М.: Эльф-пресс, 1996. — 131с.
  221. Фундаментальный анализ финансовых рынков. СПб.: Питер, 2006. -288 с.
  222. Д.Э. Бизнес-прогнозирование / Д. Э. Ханк, Д. У. Уичерн, А.Дж. Райте. М.: Вильяме, 2003. — 656 с.
  223. Г. Р. Технология прогнозирования регионального развития: опыт разработки и использования / Г. Р. Хасаев, В. А. Цыбатов // Проблемы прогнозирования. 2002. — № 3. — С. 65−84.
  224. П. Экономический образ мышления / П. Хейне. М.: Ката-лаксия, 1997.-704 с.
  225. Э. Анализ временных рядов / Э. Хеннан. М.: Наука, 1964.
  226. Э.Дж. Многомерные временные ряды / Э.Дж. Хеннан. М.: Наука, 1964.-575 с.
  227. Р. Матричный анализ. Пер. с англ. / Р. Хорн, Ч. Джонсон. -М.: Мир, 1989.-655 с.
  228. B.B. Адаптивные механизмы формирования промышленных объединений / В. В. Цыганов. М., 2000. — 97 с. (Препринт/Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН).
  229. В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов / В. Н. Цыгичко. М.: КомКнига, 2007. — 240 с.
  230. Цыпкин Я.3. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.3. Цыпкин. М.: Наука, 1968. — 400 с.
  231. Я.З. Основы теории обучающихся систем / Я. З. Цыпкин. -М.: Наука, 1970.-252 с.
  232. A.M. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике: разработка управленческих решений / A.M. Чавкин. М.: Финансы и статистика, 2001. — 320с.
  233. Е.М. Финансовая математика / Е. М. Четыркин. М.: Дело, 2006. — 400 с.
  234. Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. М.: Статистика, 1975. — 183 с.
  235. Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов / Ю. В. Чуев, Ю. Б. Михайлов, И. В. Кузьмин. М.: Сов. Радио, 1975. -460 с.
  236. JI.K. Адаптивность как особенность современных экономических систем / JI.K. Шамина // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2007. -№ 3. — Т. 2.- С. 12−16.
  237. A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / A.C. Шапкин. М.: Дашков и К, 2003. — 544 с.
  238. У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли. М.: ИНФРА-М, 2006. -XII, 1028 с.
  239. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука / Р. Шеннон. — М.: Мир, 1978. — 420 с.
  240. Г. Е. Социально-экономическое прогнозирование и моделирование / Г. Е. Шепитько. М.: Академия экономической безопасности МВД России, 2007. — 136 с.
  241. Г. Дисперсионный анализ / Г. Шеффе. М.: Наука, 1980. -512 с.
  242. C.B. Адаптивное прогнозирование при управлении / C.B. Шильман // Автоматика и телемеханика. 1996. — № 8. — С. 100−107.
  243. C.B. Адаптивная фильтрация временных рядов / C.B. Шильман. Н. Новгород: Изд-во Нижегород. гос. ун-та, 1995. — 180 с.
  244. C.B. Адаптивное предельно оптимальное прогнозирование временных рядов при неизвестных значениях ковариационных функций / C.B. Шильман // Доклады РАН. 1993. — Т. 331. — № 2. — С. 161−164.
  245. В.И. Анализ стохастических моделей финансовых рынков / В. И. Ширяев. М.: КомКнига, 2007. — 224 с.
  246. В.И. Финансовая математика. Расчет опционов, вероятностный и гарантированный подходы / В. И. Ширяев. М.: Изд-во ЖИ, 2007. -208 с.
  247. Г. Б. Механизмы адаптации предприятия на рынке / Г. Б. Шишкин, В. В. Цыганов. М., 2000. — 58 с. (Препринт/Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН).
  248. А.Г. Теория риска. Выбор при неопределенности и моделирование риска / А.Г. Шоломицкий- Гос. ун-т Высшая школа экономики. — М.: ГУ ВШЕ, 2005. — 400 с.
  249. Эконометрика / под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.-576 с.
  250. Экономико-математические методы и прикладные модели / В. В. Федосеев, А. Н. Гармаш, И. В. Орлова и др.- под ред. В. В. Федосеева. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 304 с.
  251. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / под ред. A.A. Лобанова и A.B. Чугунова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 878 с.
  252. У.Р. Введение в кибернетику /У.Р. Эшби. М.: Изд-во иностр. лит., 1959. — 432 с.
  253. У.Р. Конструкция мозга, происхождение адаптивного поведения / У. Р. Эшби. М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1962. — 398 с.
  254. Л.П. Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики / Л. П. Яновский, Д. А. Филатов // Финансы и кредит. 2005. — № 32(200). — С. 2−13.
  255. Л.П. Принципы, методология и научное обоснование прогнозов урожая по технологии «ЗОНТ» / Л. П. Яновский. Воронеж: Воронеж, гос. аграр. ун-т, 2000. — 376 с.
  256. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса / Э. Янч. -М.: Прогресс, 1974. 592 с.
  257. Armstrong J.S. Combining Forecast: The End of the Beginning or the Beginning of the End? / J.S. Armstrong // International Journal of Forecasting. -1989.-No 5(4).-P. 585−592.
  258. Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity / T. Bollerslev // Journal of Econometrics. 1986. — No 31. — P. 307−327.
  259. Bopp A.E. On Combining Forecast: Some Extension and Result / A.E. Bopp //Management Science. 1986. — No 31(12). — P. 1492−1497.
  260. Box G.E.P. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd ed./ G.E.P. Box, G.M. Jenkins, G.C. Reinsel. New York: Prentice Hall, 1998.
  261. Brown R.G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time series / R.G. Brown // Englewood Cliffs, New Jersy: Prentice-Hall, 1963.
  262. Brown R.G. The Fundamental Theorem of Exponential Smoothing / R.G. Brown, R.F. Meyer // Operation Research. 1961. — Vol. 5. — No 5. — P. 673−687.
  263. Bunn D. Interaction of Judgmental and Statistical Forecasting Methods: Issue and Analysis / D. Bunn // Management Science. 1991. — No 37(5). — P. 501−516.
  264. Cesarno F. The Rational Expectations Hypothesis in Retrospect / F. Ce-sarno //The American Economic Review. 1983. — Vol. 73. — No 1. — P. 198−203.
  265. Chakravarthy B.S. Adaptation: a promising metaphor for strategic management / B.S. Chakravarthy // Academy of Management Review, 1982. Vol. 7.- P. 35−44.
  266. Chavas J.-P. Economic Behavior Under Uncertainty: A Joint Analysis of Risk Preferences and Technology / J.-P. Chavas, M.T. Holt // The Review of Economics and Statistics. 1996. — Vol. 78. — No 2. — P. 329−335.
  267. Chincarini L.B. Quantitative Equity Portfolio Management / L.B. Chin-carini. McGraw-Hill, 2007.
  268. Chow G.C. Rational Versus Adaptive Expectations in Present Value Models / G.C. Chow // The Review of Economics and Statistics. 1989. — Vol. 71.-No 3.-P. 376−384.
  269. Clemen R.T. Combining Forecast: A Review and Annotated Bibliography / R.T. Clemen // International Journal of Forecasting. -1989. No 5(4). — P. 559−583.
  270. Cowles A. Can Stock Market Forecasters Forecast? / A. Cowles // Econometrica. -1933. Vol. 1. — No 3. — P. 309−324.
  271. Cox J.C. Option pricing: a simplified approach / J.C. Cox, R.A. Ross, M. Rubinstein // Journal of Financial Economics. 1979. — V.7. — No 3. — P. 229 263.
  272. Edmundos R.H. Decomposition: A Strategy for Judgmental Forecasting / R.H. Edmundos // Journal of Business Forecasting. 1990. — No 9, Summer. — P. 305−315.
  273. Elton E.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis / E.J. Elton, M.J. Gruber. New York: Wiley, 1995.
  274. Engle R. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation / R. Engle // Econometrica. -1982.-No 50.-P. 987−1007.
  275. Fourgeaud C. Rational Expectations and Bounded Memory / C. Four-geaud C. Gourieroux, J. Pradel // Econometrica. 1985. — Vol. 53. — No 4. — P. 977−986.
  276. Georgoff D.M. Manager’s Guide to Forecasting / D.M. Georgoff, R.G. Murdick // Harvard Business Review. 1986. — No 1, January-February. — P. 110 120.
  277. Gourieroux Ch. Econometrics of Qualitative Dependent Variables / Ch. Gourieroux. Cambridge: The Pitt Building, 2000. — 371 p.
  278. Granger C.W.J. Forecasting Economic Time Series, 2nd ed. / C.W.J. Granger, P. Newboid New York: Academic Press, 1986.
  279. Granger C.W.J. Improved Methods of Combining Forecasting / C.W.J. Granger, R. Ramanathan // Journal of Forecasting. 1984. — No 3. — P. 197−204.
  280. Green W.H. Econometric Analysis, 4th ed. / W.H. Green New York: Macmillian Publishing Company, 2000. — 1004 p.
  281. Haeckel S.H. Adaptive Enterprise: Creating and Leading Sense-and-Respond Organizations / S.H. Haeckel. Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press, 1999. — 295 p.
  282. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence / J.H. Holland. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1995. — 212 p.
  283. Holt C.C. Forecasting trends and seasonal by exponentially weighted moving averages / C.C. Holt // Office of Naval Research, Memorandum, Carnegie Inst, of Technology. 1957. — No 52.
  284. Hrebiniak L.K. Organizational adaptation: strategic choice and determinism / L.K. Hrebiniak, W.F. Joyce // Administrative Science Quarterly. 1985. -Vol. 30, — P. 336−349.
  285. Ivaldi M. Survey Evidence on the Rationality of Expectations / M. Ivaldi // Journal of Applied Econometrics. 1992. — Vol. 7. — No 3. — P. 225−241.
  286. Kahneman D. Prospect Theory: An Analysis of Decision Under the Risk / D. Kahneman, A. Tversky // Econometrica. 1979. — Vol. 47. — No 2. — P. 263−291.
  287. Keating B. Forecasting Practices and Teachings / B. Keating, J.H. Wilson // Journal of Business Forecasting. — 1987−1988. — Winter. — P. 10−16.
  288. Klein L.R. The Importance of the Forecast / L.R. Klein // Journal of Forecasting. 1984. — Vol. 3. — No 1. — P. 1 -9.
  289. Knight F. Risk, Uncertainty, and Profit / F. Knight. Boston, Houghton Miffin Co. — 1921. — P. 210−235. (Русский перевод: Thesis. — 1994. — No 5. — C. 12−28.
  290. Koberg Ch. Adaptive Latitude: Environment, Organization, and Individual Influences / Ch. Koberg, J. A. Chesley, K.A. Heppard // Journal of Business Research. 2000. — No 50. — P. 259−272.
  291. Lahiri S.B. Modified approach to Trigg and Leach’e adaptive response rate model / S.B. Lahiri // Computer and Operation Researches, 1979. Vol. 6. -No 1.
  292. Lawson T. Adaptive Expectations and Uncertainty / T. Lawson // The Review of Economic Studies. 1980. — Vol. 47. — No 2. — P. 305−320.
  293. Machina M.J. Choice under Uncertainty: Problems Solved and Unsolved /M.J. Machina//Economic Perspectives. 1987.-No l.-P. 121−154.
  294. Maddala G.S. Introduction to Econometrics. 3rd ed. / G.S. Maddala. -New York: John Wiley & Sons Ltd., 2001. 636 p.
  295. Mahoud E. Combining Forecast: Some Managerial Issues / E. Mahoud // International Journal of Forecasting. -1989. No 5(4). — P. 599−600.
  296. Makridacis S. Forecasting Methods and Applications / S. Makridacis, S.C. Whellwright, R. Hyndman. New York: John Wiley&Sons, 1998.
  297. Makridacis S. The Art and Science of Forecasting / S. Makridacis // International Journal of Forecasting. -1986. No 2.
  298. Makridacis S. Adaptive Filtering: an integrated autoregressive: Moving average filter for time series forecasting / S. Makridacis, S.C. Wheelwright // Operation Research Quarterly. 1977. — Vol. 28. — No 2.
  299. Manski C.F. Structural Analysis of Discrete Data and Econometric Applications / Charles F. Manski and Daniel L. McFadden (Eds.). Cambridge: The MIT Press, 1981.
  300. Markowitz H.M. Portfolio Selection. Efficient Diversification of Investments / H.M. Markowitz. Oxford- New York: Blackwell, 1991. — 384 p.
  301. Mavondo F.T. Marketing as a form of adaptation: empirical evidence from a developing economy / F.T. Mavondo // Marketing Intelligence & Planning. -2000. Vol. 18/5.-P. 256−272.
  302. McClain J.O. Response-variance trade-offs in adaptive forecasting / J.O. McClain, L.J. Thomas // Operation Research. 1973. — Vol. 21. — P. 554−568.
  303. McFadden D. A. Estimation by Simulation / D. McFadden, P. Ruud // The Review of Economics and Statistics. 1994. — Vol. 76. — No 4. — P. 591−608.
  304. Montgomery D.C. A note in forecasting with adaptive filtering / D.C. Montgomery, L.E. Contreras // Operation Research Quarterly. 1977. — V. 28. -No 1.
  305. Muth J.F. Rational Expectations and the Theory of Price Movements / J.F. Muth // Econometrica. 1961. — Vol. 29. — No 6. — P. 315−335.
  306. Newbold P. Experience with Forecasting Univariate Time Series and Combination of Forecasts / P. Newbold, C.W.J. Granger // Journal of Royal Statistical Society. 1974. — Vol. 137. — No 2. — P. 131 -164.
  307. Pagan A. The Econometric Analysis of Models With Risk Terms / A. Pagan, A. Ullah // Journal of Applied Econometrics. 1988. — Vol. 3. — No 2. — P. 87−105.
  308. Park J.Y. Nonstationary Binary Choice / J.Y. Park, P.C. B. Phillips // Econometrica. 2000. — Vol. 68. — No 5. — P. 1249−1280.
  309. Pegels C.C. Exponential forecasting: some new variations / C.C. Pegels // Management Science. 1969. — Vol. 15. — No 15.
  310. Pindyck R.S. Econometric Models and Economic Forecasts / R.S. Pindyck, D.L. Rubinfeld. New York: McGraw-Hill, Inc., 1991. — 595 p.
  311. Shephard N. Statistical Aspects of ARCH and Stochastic Volatility / N. Shephard. In Time Series Models in Econometrics, Finance and Other Fields. L.: Chapman&Hall, 1996.-P. 1−67.
  312. Skaperdas S. Risk Aversion in Contests / S. Skaperdas, L. Gan // The Economic Journal. 1995.-Vol. 105.-No 431.-P. 951−962.
  313. Stern S. Simulation-based Estimation / S. Stern // Journal of Economic Literature. 1997. — Vol. 35. — No 4. — P. 2006−2039.
  314. Stock J.H. VAR, Error Correction and Pretest Forecasts at Long Horizons / J.H. Stock // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1996. — V.58. -No 4, — P. 685−701.
  315. Tanizaki H. Prediction, Filtering and Smoothing in Non-Linear and NonNormal Cases Using Monte Carlo Integration / H. Tanizaki, R.S. Mariano // Journal of Applied Econometrics. 1994. — Vol. 9. — No 2. — P. 163−179.
  316. Toffler A. Future Shock / A. Toffler. New York: Bantam Book, 1985.
  317. Trigg D.W. Exponential Smoothing with an adaptive response rate / D.W. Trigg, A.G. Leach // Operation Research Quarterly. 1967. — Vol. 18. — No l.-P. 53−59.
  318. Trigg D.W. Monitoring of forecasting system / D.W. Trigg // Operation Research Quarterly. 1964. — Vol. 15. — No 3. — P. 271−274.
  319. Walden M. How to Evaluate and Improve a Forecasting Process / M. Walden // Journal of Business Forecasting. 1996. — No 15(22). — P. 22.
  320. Wallis K.F. Econometric Implications of the Rational Expectations Hypothesis / K.F. Wallis // Econometrica. -1980. Vol. 48. — No 1. — P. 49−74.
  321. Wang G.C. What you should know about regression based forecasting / G.C. Wang // Journal of Business Forecasting. 1993. — Vol. 12. — No 4.
  322. Willard T. Forecasting: A Key to Business Success / T. Willard // Futurist. 1991. — July-August. — P. 33−34.
  323. Winters P.R. Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages / P.R. Winters // Management Sciences. 1960. — Vol. 6. — No 3. — P. 6879.
  324. Young R.M. Forecasting with an Econometric Model: The Issue of Judgmental Adjustment / R.M. Young // Journal of Forecasting. 1982. — No 1(2).-P. 189−204.
  325. Zagonary F. Decision Making Process under Uncertainty: An Econometric Analysis / F. Zagonary // The Economic Journal. 1995. — Vol. 105. — No 433.-P. 1403−1414.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!