Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Информационная поддержка управления освоением производства социально-значимых продуктов: с конечным сроком реализации

Диссертация: Информационная поддержка управления освоением производства социально-значимых продуктов: с конечным сроком реализации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Социально-экономические процессы с позиции возможности применения количественных методов обработки информации характеризуются, согласно исследованиям А. А. Богданова, Л. фон Берталанфи, И. Пригожина, Н. Н. Моисеева и ряда других, следующими особенностями: сложность, нелинейность, неустойчивость, динамичность, самоорганизация, а также уникальность их реализаций. Эти особенности накладывают… Читать ещё >

Информационная поддержка управления освоением производства социально-значимых продуктов: с конечным сроком реализации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Системный анализ социально-экономических процессов и задачи работы
    • 1. 1. Особенности причинно-следственных зависимостей в социально
    • I. экономических системах
      • 1. 2. Обзор количественных методов определения закономерностей в динамических системах
      • 1. 3. Задачи диссертационной работы и их взаимосвязь
  • Глава 2. Алгоритм SP- идентификации динамических процессов по дискретным измерениям вход — выходных переменных
    • 2. 1. Алгоритм решения задачи SP — идентификации в t детерминированном случае
    • 2. 2. Учёт качественных воздействий в социально-экономических процессах
    • 2. 3. Анализ случайных временных рядов в социально-экономических процессах и SP — идентификация
      • 2. 3. 1. Анализ стационарности временных рядов и стационаризация
      • 2. 3. 2. Алгоритм проверки временных Данных на однородность
      • 2. 3. 3. SP — идентификация динамической системы по случайным реализациям вход — выходных переменных
    • 2. 4. Интервальное моделирование социально-экономических процессов
  • Глава 3. Развитие учёта временных и причинных факторов и решение прикладных задач
    • 3. 1. Научно-методические положения повышения достоверности математического моделирования и прогноза
    • 3. 2. Анализ процесса «спроса — предложения» на продукцию
    • 1. предприятия
      • 3. 3. Анализ динамики развития и состояния ООО «ДизайнПак»

Актуальность диссертационного исследования .

Анализ закономерностей социально — экономических процессов (СЭП) занимает одно из первостепенных по значимости условий для принятия решений по управлению в экономике, в социально — политической деятельности, поэтому установление причинно — следственных зависимостей в таких процессах является актуальной и постоянно решаемой задачей. Очевидно, ушло в прошлое время, когда принимались какие-либо решения в рассматриваемой деятельности без тщательного, глубокого и всестороннего анализа, а только лишь на основе интуитивных представлений и рассуждений по аналогии и, в лучшем случае, проведением экспертного опроса. Особо актуальным становится развитие и создание новых количественных методов и алгоритмов анализа, что обусловлено, прежде всего, необратимыми последствиями принятых решений в общественной жизни, в социальноэкономических и социально — политических системах.

Социально-экономические процессы с позиции возможности применения количественных методов обработки информации характеризуются, согласно исследованиям А. А. Богданова, Л. фон Берталанфи, И. Пригожина, Н. Н. Моисеева и ряда других, следующими особенностями: сложность, нелинейность, неустойчивость, динамичность, самоорганизация, а также уникальность их реализаций. Эти особенности накладывают значительный отпечаток на процесс принятия решения. Для обеспечения устойчивого функционирования предприятия ЛПР требуется научное обоснование оценки состояния производства, выявление и оценка влияния различных причин на процесс «производство — сбыт». Данная задача принимает особую актуальность для производств социально-значимых товаров с ограниченным сроком реализации. Здесь актуальными становятся проблемы формирования сырьевой базы, ритмичности производства, обеспечения сохранности товара, анализа процесса потребления товара на рынке и т. д.

Положение ЛПР более усугубляется, если речь идёт о становлении нового производства в условиях рыночной экономики: это проблемы организации бесперебойной, ритмичной работы предприятия, социальные проблемы, проблемы выхода товара на рынок и т. п. Перед ЛПР в таких условиях возникает актуальная задача внутренней самооценки функционирования и прогнозирования состояния развития предприятия с точки зрения выполнения производственных функций, оценки влияния на производство различных проявлений внешнего и внутреннего происхождения, обоснования и установления пороговых значений производства товаров, принятие мер противодействия угрозам. Как правило, исходной информацией являются причинные воздействия на производство как количественного, так и качественного характера, и количественные данные об изменении выходных факторов, т. е. исходная информация представлена нестационарными временными рядами.

Анализ нестационарных временных рядов относится к классу сложных задач и поэтому существует значительное число методов их исследования. На наш взгляд, наиболее перспективной концепцией анализа таких процессов является «многоканальность» использования методов и алгоритмов. Одним из основных и недостаточно развитых направлений определения закономерностей в динамических процессах являются методы структурнопараметрической идентификации. Основным положением этих методов является задание предполагаемой структуры модели и задания процедуры её уточнения. Таким образом, недостаточно исследованными и разработанными в данном направлении являются: а) учёт особенностей СЭП (например, решения по управлению сформулированы на качественном уровне) — б) сложность с определением исходной структуры модели (в отличии от физических и технологических процессов). Диссертационная работа выполнена в соответствии с основным направлением научной деятельности КемГУ: социально-экономические, политические и правовые проблемы становления рыночных отношений в производственной и непроизводственной сферах региона.

Цель и задачи диссертации. Целью диссертационной работы является развитие принципов анализа и алгоритмов информационного обоснования управления ЛПР освоением производства социально значимых продуктов с конечным сроком реализации.

Для достижения цели в работе решаются следующие задачи:

1. Оценить влияние особенностей функционирования социально-экономических систем (СЭС) на существование и определение причинно-следственных закономерностей.

2. С учётом требований ЛПР по предметной области, по форме представления исходной информации, по величине временного интервала сбора информации (периода дискретизации) и характеру причинного воздействия выбрать и обосновать метод решения задач установления причинно — следственных зависимостей.

3. Развить алгоритмы структурно-параметрической идентификации для социально-экономических систем с учётом качественных показателей и исследовать их на тестовых примерах определения причинно-следственных закономерностей с оценкой достоверности и области применения.

4. Использовать алгоритмы структурно-параметрической идентификации для решения реальных задач анализа процессов «производство — сбыт» и управления освоением нового производства выпуска социально-значимой продукции.

Методы выполнения работы. Для достижения указанной цели в работе использованы и развиты с учётом предметной области подходы и алгоритмы теории вероятностей и математической статистики, прикладной статистики и анализа данных, теории непрерывных дробей и методы дробно — рациональной аппроксимации, теории автоматического управления и теории идентификации, методы интервальной математики.

Научная новизна. 1. Класс задач, решение которых необходимо для выявления и представления ЛПР причинно-следственных зависимостей в социально-экономических системах, характеризующихся разнообразием форм исходных данных и типами причинных воздействий.

2. Метод структурно — параметрической идентификации (SP-идентификации), аналитически обоснованный для решения всех сформулированных задач и реализующий дробно — рациональную аппроксимацию причинно-следственных связей качественного и количественного характера на основе аппарата непрерывных дробей.

3. Методика оценки влияния вариаций периода дискретизации на достоверность моделирования закономерностей динамики СЭП, критерии останова процедуры формирования идентифицирующей матрицы В. Висковатова, позволяющие получать наиболее точные приближения по целевому показателю идентификации.

4. Процедуры конкретизации алгоритмов SP — идентификации, отражающие характерные особенности СЭПих тестовые исследования, доказывающие близость элементов нулевой строки для выявления этих особенностей СЭП, в частности, воздействий качественного характера, нестационарности, нелинейности, неустойчивости.

5. Методика определения пороговых значений выпуска социально-значимой продукции путём формирования набора моделей с конечной памятью для описания тенденций развития процесса, обеспечивающая выбор эффективных решений по управлению СЭС в изменяющихся условиях её функционирования.

Практическая значимость.

1. Алгоритмы SP — идентификации, распространенные на качественные воздействия и разнотипные количественные измерения, являются полезными для определении причинно-следственных связей, используемых в задачах управления СЭС, в частности предприятиями легкой и пищевой промышленности.

2. Методика изменения периода дискретизации позволяет определять причинно-следственные связи с наименьшими затратами для проведения контроля состояния СЭС.

3. Методы и алгоритмы SP — идентификации целесообразно использовать в учебном процессе вуза для студентов экономических и экономико-математических специальностей.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены и используются в системах управления предприятиями ОАО «Кемеровохлеб» (г. Кемерово) и ООО «ДизайнПак» (г. Кемерово), а также в учебном процессе при подготовке студентов по специальностям «Прикладная математика и информатика», «Финансы и кредит» и «Экономика и управление на предприятии». Достоверность реализации практических разработок подтверждается справками об использовании.

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносится:

1. Представление причинно-следственных процессов в социально-экономических системах при качественных входных воздействиях и специфических требованиях ЛПР к форме представления исходных данных и выходных результатов.

2. Конкретизированное для СЭС алгоритмическое обеспечение идентификации процессов, основанное на использовании итерационных свойств непрерывных дробей и позволяющее оценить причинно-следственные закономерности в исследуемых системах.

3. Методика выбора периода дискретизации СЭП и критериев наилучшего приближения моделями с конечной памятью, обеспечивающих требуемую степень достоверности полученных результатов.

4. Методика формирования пороговых значений выпуска социально-значимой продукции, учитывающая существенную неритмичность процессов, изменение условий функционирования, неопределенность влияния внешних и внутренних факторов СЭС, особенно важных на этапе запуска и освоения производства.

Личный вклад автора заключается в выборе и обобщении из существующих методов и алгоритмов непараметрической идентификации способа решения, который в наибольшей степени учитывает особенности СЭП при определении причинно-следственных закономерностейв конкретизации алгоритмов SP — идентификации и методики вариации периода дискретизации для учёта особенностей исследуемых процессовв проведении представительных тестовых исследований для процессов с различными типами исходных данных и динамических свойствв решении прикладных задач анализа и оценки состояния производства и потребления продукции ОАО «Кемеровохлеб» и ООО «ДизайнПак».

Апробация работы. Основные положения и результаты докладывались и получили одобрение на Международном симпозиуме «Инженерная экология — 2003» (секция «Экология и социально-экономические процессы», Москва, 2003 г.) — Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (С-Петербург, 2004 год) — V Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2005 г.) — V Всероссийской научно-практической конференции «Недра Кузбасса. Инновации — 2006» (Кемерово, 2006 г.), а также на научно-методических семинарах кафедр «Менеджмента», «Экономики и управления на предприятии» и совещаниях в ООО «ДизайнПак».

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Общий объём работы (без приложений) — 148 страниц.

Список литературы

включает 116 наименований.

Заключение

.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Выделен и исследован класс задач по установлению причинно-следственных закономерностей в социально-экономических процессах, отличающихся разнообразием форм представления исходных данных и типами причинных воздействий.

2. Для решения вышеуказанных задач целесообразно использовать единый подход непараметрической идентификации, основанный на дробно-рациональной аппроксимации алгоритмами теории непрерывных дробей. Преимуществами данного подхода является универсальность (по отношению к типу процессов), простота реализации, формирование последовательности приближений к исходным данным, итерационность вычислительной процедуры с естественными правилами её останова.

3. Для конкретизации алгоритмов SP — идентификации необходимо учитывать особенности социально-экономических процессов, в частности наличие одной реализации временных рядовпроведение измерений в равноотстоящие моменты времени, нестационарность, распределённость систем. Для учёта нелинейности введены в рассмотрение модели с конечной и бесконечной памятью.

4. Приведены научно обоснованные решения по учёту факторов, соответствующих требованиям ЛПР и влияющих на достоверность установленных закономерностей: параметров вариации периода дискретизациисущественного причинного воздействиякритериев останова при получении наилучших приближений. Тестовые исследования подтверждают возможность применения данного подхода для учёта особенностей и многообразия структур закономерностей: инерционность, колебательность, переменное запаздывание, неустойчивость.

5. Методика определения пороговых значений выпуска социально-значимой продукции отражает конкретные условия функционирования социально-экономической системы и способствует выбору эффективных решений по управлению социально-экономической системой в изменяющихся условиях её функционирования.

6. Результаты конкретизации и применения предложенных методик и алгоритмов для решения задач управления системами «производствопотребление» применительно к выпуску хлебобулочной и упаковочной продукции подтверждают обоснованность и эффективность теоретических разработок.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.П. и др. Восстановительно-прогнозирующие системы управления. Учебное пособие: Кемерово, КемГУ, 1984. — 92с.
  2. И., Кузьмин В. Многоконтурное управление в социально-экономических системах. //Проблемы теории и практики управления, 2006 -№ 6. с.27−35.
  3. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. -472 с.
  4. Д.Л., Уланов А. Ю., Селянин А. О. Принципы формирования информационной системы социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. //Региональная экономика: теория и практика, 2006 № 5(32). с. 26−29.
  5. Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие: М.: ИНФРА — М, 2002. — 260с.
  6. Е. Модель динамики курса «Доллар/Евро». //Экономист, 2005 -№ 9. с. 75−81.
  7. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с анг. М.: Мир, 1989. -540с.
  8. Безопасность России. Правовые, социально экономические и научно — технические аспекты. — М.: МГФ «Знание»
  9. Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. -М.: Мир, 1974.-464 с.
  10. В.А. О динамике совокупной факторной производительности в российской переходной экономике. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 8, 2004, № 4. с. 542−587.
  11. Дж., Дженкис Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Выпуск 1. М.: Мир, 1974. — 410с.
  12. Дж., Дженкис Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Выпуск 2. М.: Мир, 1974. — 200с.
  13. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. -М.: Наука, 1983 464 с.
  14. И.Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, Гл.ред. физ-мат.лит., 1986.-544 с.
  15. В.М., Оводов И. Г., Шевченко С. Н. Статистический подход к проблеме оценки надежности коммерческих банков. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 2, 1998, № 1. с. 67−83.
  16. JI.E. Прогнозирование динамики кадровой составляющей научного потенциала России. //РАН. Экономика и математические методы. Том 35, № 1, 1999 М.: Наука. С. 43−55.
  17. К.К. Закономерности краткосрочной экономической динамики. Теория. Статистические исследования. Критика макроэкономики. -М.: Янус-К, 2005.- 616с.
  18. В.Г., Надоршин Е. Р. Валютная политика Центрального банка: степень вмешательства в процесс курсообразования и последствия для экономики. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 8, 2004, № 1. с. 56−80.
  19. Я. А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. Рига: Зинатне, 1967. — 542 с.
  20. В.В., Медников М. Д., Коробко С. Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб.: Издательство «Лань», 2005. — 528с.
  21. У., Трон В. Непрерывные дроби. М.: Мир, 1985. — 416 с.
  22. Ю.Ф., Близоруков М. Г. Динамические системы в экономике с дискретным временем. //РАН. Экономика и математические методы. Том 38, № 3, 2002 М.: Наука, с. 94−106.
  23. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник /Под. ред. чл. корр. РАН И. И. Елисеевой. — 4-е изд., пераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 480с.
  24. Э.Б., Толмачева Н. А. Обобщенная модель профильных трудоемкостей для оценивания численности занятых в отраслях межотраслевого баланса и домашних хозяйствах. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 8, 2004, № 2. с. 163−196.
  25. М.Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1996. — 416с.
  26. И.Б., Яновский Л. П. Анализ закономерностей и прогноз межгодовых колебаний урожаев сельскохозяйственных культур. //РАН. Экономика и математические методы. Том 40, № 2, 2004 М.: Наука, с. 59−71.
  27. .П., Мартыненко Л. А. Информационная экология. Часть 1. СПб.: «Нордмед — Издат», 1998 — 208 с.
  28. П.А. Об оценке эффективности рекламных компаний. //РАН. Экономика и математические методы. Том 41, № 2, 2005 М.: Наука, с. 74−83.
  29. Г. Г. Лекции: Анализ временных рядов. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 6, 2002, № 4. с. 498−523.
  30. Г. Г. Лекции: Анализ временных рядов. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 6, 2002, № 3. с. 379−401.
  31. Г. Г. Лекции: Анализ временных рядов. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 6, 2002, № 2. с. 251−273.
  32. Г. Г. Лекции: Анализ временных рядов. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 6, 2002, № 1. с. 85−116.
  33. Л.В. Экономический расчёт наилучшего использования ресурсов. -М.: Изд. АНСССР, 1959.
  34. В.К. Взаимосвязь реального курса рубля и динамики промышленного производства в России. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 5, 2001, № 3. с. 363−374.
  35. В.Я. Анализ и исследование аппроксимационных свойств непрерывных дробей при решении задачи структурно параметрической идентификации динамических объектов. / Препринт № 22 — Барнаул: Изд- во Алтайского госуниверситета, 1996 — 40 с.
  36. В.Я., Инденко О. Н. Способ идентификации линейного объекта. / Патент РФ № 2 097 818 М.: Бюль № 33, 1997.
  37. В.Я., Новосельцева М. А. Способ идентификации линейного объекта. // Патент РФ № 2 146 063. М.: 200 — 24 с.
  38. В.Я., Петрикевич Я. И. Ансов С.П. Способ идентификации линеаризованного динамического объекта. / Патент № 2 256 950. М.: Бюль № 20, 2005.
  39. В.Я. Непрерывные дроби, (определения и свойства). // Учебное пособие Кемерово: Кузбасс — вузиздат, 1999. — 88 с.
  40. В.Я. Цифровые системы контроля с идентификацией динамических свойств и характеристик сложных объектов / Дисс. на соис. д.т.н. / Кемерово: КемГУ- 1997. — 478 с.
  41. В.Я., Столетов А. В. Идентификация интервальных моделей динамических объектов при наличии ошибок точечных измерений / Сборник тезисов Всерос. конференции Интервал 2006 — С. Петербург С.П.ГУД006.
  42. В.Я., Новосельцева М. А. Риск с позиций системного анализа // Недра Кузбасса. Инновации. Труды НПК. Кемерово: УНИТИ, 2006.-с. 122−126.
  43. В .Я., Новосельцева М. А. Оценка риска в динамических системах //Сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM 2006 С-Пб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006. С. 67−70.
  44. В.Я., Карташова JT.B. Оценка последствий нормативно-управленческих решений в социально-экономических системах //Материалы международного симпозиума «Инженерная экология 2003» — М.: ВСНТОРЭС им. А. С. Попова, 2003.-е. 136−140.
  45. JI.B. Построение формирующих моделей при анализе социально-экономических процессов //Сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям. Том 2. С. -Петербург: Изд-во СПбЭТУ «ЛЭТИ», 2004. — с. 96−99.
  46. Л.В. Анализ социально-экономических процессов на основе математического моделирования //Системы автоматизации в образовании, науке и производстве. Труды V Всероссийской НПК конференции. Новокузнецк: СибГИУ, 2005. — с. 413−416.
  47. Л.В. Оценивание причинно-следственных зависимостей в социально-экономических системах //Недра Кузбасса. Инновации 2006. Труды V Всероссийской НПК. — Кемерово- ИНТ, 2006. — с. 120−122.
  48. Л.В., Ванюхина Д. В. Статистический анализ динамики производства и реализации в условиях рынка //Социально-экономические преобразования в России. Сборник научных трудов. Выпуск 3 Кемерово: Кузбассвузиздат, 2004. — с. 379−385.
  49. Л.В., Бабина С. И., Петрищева А. И. Анализ динамики производственных процессов на основе установления причинно-следственных зависимостей //Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. М.: МАРТИТ, 2006, № 7(29) — с. 24−32.
  50. Р. Управление хозяйственным риском основа экономической безопасности региона. //Проблемы теории и практики управления, 2006 — № 4. с.42−45.
  51. М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.199 с.
  52. Н.Е., Майминас Е. З., Смирнов А. Д. Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1982. — 408с.
  53. Д., Снелл Э. Прикладная статистика. Принципы и примеры. -М.: Мир, 1984.-200с.
  54. Ф. Основы маркетинга. Новосибирск: Наука, 1992. — 736с.
  55. Д. Влияние иностранных инвестиций на экономический рост. //Экономист. 2005 № 9. с. 82−85.
  56. А.Б., Замараев Р. Ю. Математические модели диагностики уникальных объектов Новосибирск- Изд — во СО РАН, 1999. — 228 с.
  57. А.Б., Замараев Р. Ю., Логов А. А. Анализ функционального состояния промышленных объектов в фазовом пространстве. Институт угля и углехимии СОР АН, Кемерово, 2004. 168 с.
  58. Р.Н., Оскорбин Н. М. Методы декомпозиции при оптимальном управлении непрерывными производствами. Томск: Красное знамя, 1979.-218 с.
  59. К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, эпономика и политика. Том1.- М.: Республика, 1992. 399с.
  60. К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, эпономика и политика. Том 2.- М.: Республика, 1992. 400с.
  61. И.М., Менский Б. М. Линейные автоматические системы (элементы теории, методы расчёта и справочный материал) М.: Машиностроение, 1982. — 504 с.
  62. В.И., Бабкин А. В. Проектирование производственной системы с учётом динамики продуктового портфеля предприятия. //Экономика и управление, 2005 № 3(20). с. 70−75.
  63. М., Альберт М., Хедоурн А. Основы менеджмента. М.: Дело, 1998.-800 с.
  64. Методы робастного, нейро нечёткого и адаптивного управления. / Под ред. Н. Д. Егупова — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002 — 744 с. 69. «Мировая экономика и международные отношения» 2002. № 12. с. 93.95.
  65. И.И., Осипов С. Н. Многоконтурные системы обработки информации и активного управления. М.: Энергоатом издат., 1997. — 342 с.
  66. А.С. Не факторы: неточность и недоопределенность -различие и взаимосвязь // Известия РАН. Теория и системы управления. -2000, № 5.-с. 44−56.
  67. К. Применение теории систем к проблемам управления. -М.: Издательство «Мир», 1981. 180с.73. «Нефть России» № 3 2002. статья- с. 102−104.
  68. И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М.: Наука, 1983. — 200 с.
  69. М.А., Карташова Л. В. Структурный анализ в задачах обработки данных //Вестник Кемеровского госуниверситета. Журнал теоретических и прикладных исследований. Выпуск 1(25) Кемерово.: ЮНИТИ, 2006. — с.43−48.
  70. М.А., Идентификация моделей совмещённых случайных процессов для систем контроля горной техники // Дисс. канд. тех. наук / Кемерово: КемГУ, 2001.
  71. А.А. Математическое моделирование финансовых рисков: Теория измерения. Новосибирск: Наука, 2001. — 102 с.
  72. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем / Под ред. М. Бассвиль, А. Банвениста. М.: Мир, 1989. — 278 с.
  73. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник /Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1999. — 416с.
  74. Н.М. Математические основы управления большими системами. Учебное пособие. Барнаул: Изд-во АГУ, 1982. — 76 с.
  75. К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987.-480 с.
  76. Ф.И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. — 367с.
  77. А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. — 617 с.
  78. Я.И. Структурно-параметрическая идентификация динамических объектов по интервальным исходным данным. /Дисс. на соиск. канд. тех. наук. Кемерово, 2006 — 225с.
  79. Прикладная статистика: Основы эконометрики. /Учебник для ВУЗов: в 2 т. т.1: Айвазян С. А., Мхитарян B.C. Теория В и Пр. стат. — М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2001. — 656с.
  80. Прикладная статистика: Основы эконометрики. /Учебник для ВУЗов: в 2 т. т.2: Айвазян С. А. Основы эконометрики — М.: ЮНИТИ -ДАНА, 2001.-432с.
  81. К.А., Егупов Н. Д., Макаренков A.M., Трофимов А. И. Теория и компьютерные методы исследования стохастических систем. М.: Физматлит, 2003 — 400 с.
  82. А.Ф., Сергеев Г. А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. М.: Советское радио, 1968. — 247 с.
  83. Россия ОПЕК: от конфронтации к многостороннему сотрудничеству//Нефть России № 4, 2002.
  84. В.Я. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. М.: Издательство МЭИ, 2004. — 400с.
  85. Ю.С. Слияния и приобретения компаний: влияние юридической структуры сделки на стоимость бизнеса // Российский Экономический Интернет Журнал. Издатель: Академия труда и социальных отношений. Сетевой адрес: -http://www.e-rej.ru/. -28.06.2006г.
  86. В.Я. Теория вертящихся цепных дробей и её применение в вычислительной математике. М.: Наука, 1983. — 312 с.
  87. Смит Джон М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей. М.: Машиностроение, 1980. — 271 с.
  88. Современный маркетинг /Хруцкий В.Е., Корнеева И. В., Автухова Е. Э. М.: Финансы и статистика, 1991. — 256с.
  89. Справочник по теории автоматического управления /Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. — 712 с.
  90. Д.А. Оценка факторов неопределённости и управления рисками на предприятиях строительного комплекса // Российский Экономический Интернет Журнал. Издатель: Академия труда и социальных отношений. Сетевой адрес: -http://www.e-rej.ru/- 15.12.2003 г.
  91. А. А. Эмпирический анализ финансовых кризисов в России. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 2, 1998, № 2. с. 197−209.
  92. А.Е., Шашиов С. А. Об основных тенденциях в уровне жизни и сберегательном поведении населения России. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 6, 2002, № 3. с. 324−342.
  93. Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ.- М.: Мир, 1981.-695 с.
  94. С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика. -М.: Дело, 2001.- 864с.
  95. Дж.Э., Уичерн Д. У., Райте А.Дж. Бизнес прогнозирование, 7-е издание. — М.- Издат. дом «Вильяме», 2003 — 656 с.
  96. А.Н. Приложение цепных дробей и их обобщений к вопросам приближенного анализа -М.: ГИТТЛЗ, 1956. 197 с.
  97. Хозяйственный риск и методы его измерения. М.: Экономика, 1979.- 184 с.
  98. Т.Д. О краткосрочном прогнозировании выпуска продукции химического предприятия. //Социально-экономические преобразования в России: сб. научных трудов. Вып. 3. Кемерово: Кузбассвузиздат, 2004. — С. 377−379.
  99. Е.М., Калихман И. Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. — 319с.
  100. А.Н. Статистический последовательный анализ. М.: Наука, 1976.-272 с.
  101. С.В., Сосунов К. А. Влияние валютного курса на потребительские цены в России. //Экономический журнал ВШЭ. Том. 9, 2005, № 1. с. 3−16.
  102. Ю.И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981 —112 с.
  103. А.Г. Теория риска. Выбор при неопределённости и моделирование риска. М.: Изд. Дом ГУ ВШЭ, 2005 — 400 с. 115. htpp://www.hf.ru/an/articles/world/oil «Мировой рынок нефти и ОПЕК».116. htpp://www.OPEC.RU официальный сайт ОПЕК.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!