Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Моделирование сложной экономической системы: На примере транспортного комплекса Оренбургской области

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Экономическое пространство России весьма неоднородно. Диапазон территориальных контрастов колеблется от доиндустриальной стадии развития (например, в республиках Калмыкии и Туве) до постиндустриального (в г. Москве). Причины этого кроются в сложной внутренней структуре и чрезвычайной, по сравнению с другими государствами, маштабности страны. Разные стартовые условия для перехода регионов… Читать ещё >

Моделирование сложной экономической системы: На примере транспортного комплекса Оренбургской области (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМ КОМПЛЕКСОМ РЕГИОНА
    • 1. 1. Управление экономикой региона в период изменения хозяйственного механизма
    • 1. 2. Транспорт как составная часть экономики региона
    • 1. 3. Транспортный комплекс Оренбургской области
    • 1. 4. Автоматизация процесса анализа транспортного комплекса
  • ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
    • 2. 1. Анализ существующих методов исследования
    • 2. 2. Применение факторного анализа для выявления связей между показателями
    • 2. 3. Метод построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных
      • 2. 3. 1. Постановка задачи
      • 2. 3. 2. Алгоритм метода
      • 2. 3. 3. Определение вкладов
  • ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ
    • 3. 1. Анализ пассажирооборота транспортного комплекса области
    • 3. 2. Исследование функционирования транспортного комплекса
    • 3. 3. Модели основных экономических показателей транспортного комплекса региона
    • 3. 4. Исследование сезонности

В последние годы в условиях перехода к рыночным отношениям возросла значимость региональной экономики. Практически любая проблема, возникающая в процессе перестройки, тесно связана с воздействием тех или иных региональных факторов и условий. Результаты проведения экономических реформ и становление рыночных отношений в России зависят в первую очередь от нормализации политической обстановки в регионах.

Для успешного проведения экономических реформ особенно важно сохранение единого экономического пространства и общих принципов функционирования рынка на всей территории России. При этом важной стороной региональной политики является разграничение компетенции федеральных и региональных органов управления.

Экономическое пространство России весьма неоднородно. Диапазон территориальных контрастов колеблется от доиндустриальной стадии развития (например, в республиках Калмыкии и Туве) до постиндустриального (в г. Москве). Причины этого кроются в сложной внутренней структуре и чрезвычайной, по сравнению с другими государствами, маштабности страны. Разные стартовые условия для перехода регионов к рыночным отношениям и различия вариантов их реформирования обусловливают сильную дифференциацию по темпам структурной перестройки, приватизации, создания инфраструктуры рынка. Соответствующим образом накапливается и потенциал социальной напряженности, которая грозит в дальнейшем взорваться именно там, где в силу различных причин сдерживаются преобразования.

Проблемы, связанные с диспропорциями территориальной структуры хозяйства, региональные власти стремятся возвести во главу угла, требуя особых условий для их решения. Но в нынешней ситуа ции государство не в состоянии решать одновременно все проблемы.

Распыление ресурсов не дает положительных результатов. И в то же время отсутствие федеральной стратегии регионального развития усугубляет социально-экономические различия, обостряет конфликто-генные факторы, ставит под угрозу целостность Российского государства.

В необходимости целенаправленной региональной политики сегодня никто не сомневается. В правительственных постановлениях постоянно указывается, что необходимо поддерживать проблемные регионы, оказавшиеся в достаточно тяжелой ситуации. Но встает вопрос, на какой же научной и законодательной базе все это осуществлять?

Современный хозяйственный комплекс России имеет сложную отраслевую структуру, которая сейчас коренным образом перестраивается. В условиях становления и развития рыночных отношений внутри России идет процесс регионализации экономики отдельных субъектов Федерации, вырабатываются новая региональная политика и регио-^ нальная стратегия.

При приоритетном развитии отраслей производства, которые производят товары для нужд населения, одними из важнейших звеньев отраслевой структуры останутся электроэнергетика, топливная промышленность, химия, агропромышленный комплекс, строительство и транспорт.

Исключительно велико значение транспорта для нашей страны. Возрастает потребность в четком взаимодействии всех звеньев транспортной системы, надежном и полном удовлетворении потребностей регионов в перевозках грузов и пассажиров.

В последние годы состояние транспортного комплекса ухудшалось прогрессирующими темпами. Свыше 56% основных фондов транс портного комплекса России изношено и требует замены.

Тяжелое положение сложилось на городском транспорте России, особенно на электротранспорте (трамваи и троллейбусы), которым осуществляются перевозки пассажиров в 113 городах России. Из-за убытков и высокой стоимости транспортных средств практически приостановлено приобретение подвижного состава [43].

Ожидаемые стабилизация и подъем промышленного производства меняют динамику падения на динамику роста объемов перевозок, а это значительно повышает требование к надежности и устойчивости работы всего транспортного комплекса. Вместе с этим ужесточаются требования к отраслевой экономике со стороны жестких рыночных законов, которые способствуют постоянному повышению эффективности работы, гибкости поведения во взаимоотношениях с партнерами и предвидения перспективы. Углубление рыночных реформ порождает необходимость выработки упреждающих действий по адаптации отрасли к новым условиям. Для решения этих задач необходимы новые подходы к анализу экономических процессов транспортного комплекса.

Транспортная стратегия России своими целями имеет прежде всего экономическое и политическое возрождение страны, сохранение ее единства и дальнейшую интеграцию. Транспорт всегда был и остается геополитической доминантой России.

Методология анализа транспортного комплекса региона, как единой системы, разработана недостаточно. В условиях многоукладной рыночной экономики только всесторонний многоаспектный анализ деятельности комплекса может обеспечить его эффективное управление.

Исследование функционирования транспортного комплекса Оренбургской области направлено на решение актуальной задачи повышения эффективности управления комплексом на основе разработки и использования экономико-математических методов и средств современной вычислительной техники и ориентировано на практическое применение.

Диссертационное исследование выполнялось в рамках Федеральной инновационной программы «Инжинирингееть России» (ФИ-ПИС.02.002.010), шифр 34.1, утвержденной Постановлением Правительства России № 322 от 15 апреля 1994 г., комплексный проект «Создание и развитие Оренбургской Инжинирингеети» и научно-исследовательской работы по теме «Исследование, анализ, проектирование и оценка эффективности управления организационными системами» (государственный регистрационный номер 01.9.80.002953).

Отмеченные положения определяют цель диссертации, которая состоит в исследовании и развитии экономико-математических методов анализа на базе использования вычислительной техники для получения количественной оценки деятельности транспортного комплекса региона и апробации на примере Оренбургской области.

В соответствии с поставленной целью в диссертации:

— проведен содержательный анализ задачи повышения эффективности управления региональным транспортным комплексом, выбрана система показателей, характеризующих его функционирование;

— обоснована целесообразность всестороннего многоаспектного исследования деятельности комплекса на основе использования информационных технологий (ИТ);

— проведен сравнительный анализ основных эконометрических методов исследования сложных экономических систем;

— для определения качественных связей между показателями функционирования транспортного комплекса выбран метод главных компонент;

— осуществлена модификация алгоритма метода главных компонент, который дополнен алгоритмом уплотнения матрицы фактошых нагрузок в случае ее вырождения и алгоритмом объединения показателей по факторам;

— разработан метод построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных и с автоматическим выбором степени аппроксимирующего полинома;

— создан алгоритм определения вкладов независимых переменных полиномиальных моделей;

— осуществлена программная реализация предлагаемых алгоритмов и проведены экономико-математическое моделирование и анализ функционирования транспортного комплекса Оренбургской области с целью выявления тенденций развития, резервов повышения эффективности функционирования.

Методологической и научной основой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в области экономико-математических методов, математической статистики, системного анализа, аппарата математического программирования, а также использованы методические материалы, статьи по организации и совершенствованию регионального управления.

Объектом исследования является как в целом транспортный комплекс Оренбургской области, так и отдельные виды транспорта.

Научная новизна. В диссертации решена актуальная задача совершенствования существующих и разработки новых эконометрических методов анализа экономических систем (на примере транспортного комплекса Оренбургской области).

В рамках решения этой задачи получены:

— новый результат в области развития экономико-математического моделирования, который заключается в методе построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных, при автоматическом выборе степени аппроксимирующего полинома для получения одно-факторных и многофакторных моделей;

— алгоритм метода оценок вкладов переменных в полиномиальных моделях, позволяющий проранжировать переменные по значимости, дающий возможность получать многофакторные экономические модели в удобном для анализа виде с минимальными затратами труда и времени обработки больших массивов исходных данных для повышения эффективности регионального управления;

— модификация алгоритма метода главных компонент, позволяющая уплотнять матрицу факторных нагрузок в случае ее вырождения и определять связи по матрице факторных нагрузок после варимаксного вращения, что способствует более эффективному проведению эконо-метрических исследований при снижении их трудоемкости;

— направления многоаспектного анализа деятельности транспортного комплекса, которые показали, что повышение эффективности функционирования достигается за счет выявления внутренних резервов системы и за счет сглаживания отрицательного влияния на него внешних факторов, важнейшим среди которых является сезонность;

— система моделей динамики пассажирооборота транспортной сети области, позволяющая проводить комплексный анализ;

— многофакторные модели показателей экономического процесса, которые позволили более полно и всесторонне отразить процесс функционирования транспортного комплекса области.

Практическая значимость. Полученные результаты практического использования предложенных моделей и алгоритмов явились основой для анализа развития транспортного комплекса Оренбургской области как в целом, так и по отдельным его видам. Расчеты проведены на реальных исходных данных Оренбургского областного комитета госу дарственной статистики. Результаты исследования использовались в областной администрации для анализа работы транспортного комплекса, они позволяют гибко реагировать на все изменения, происходящие при функционировании комплекса, и повышать обоснованность управленческих решений.

Исследование динамики показателей экономического процесса и их взаимных зависимостей при функционировании транспортного комплекса демонстрируют широкие адаптационные свойства предлагаемых в диссертации алгоритмов. Разработанные алгоритмы могут быть применены в других областях экономики, где необходимо исследование и моделирование экономических процессов.

Разработанные алгоритмы и программные средства используются для преподавания курсов системного анализа и прогнозирования в Оренбургском государственном университете (ОГУ).

Апробация. Материалы диссертации докладывались на научно-практической конференции «Оптимизация информационных систем» (г.Оренбург, декабрь 1995 г.), научных семинарах ОГУ, межвузовской научно-методической конференции «Технология образовательного процесса» (г.Оренбург, 4−6 февраля 1997 г.), III Международной научной конференции «Проблемы менеджмента и рынка» (г. Оренбург, 23−25 апреля 1998 г.), научно-практической конференции «Экономика Оренбуржья: стабилизация, направления и перспективы экономического роста» (г.Оренбург, 28 мая 1998 г.).

Результаты практических расчетов одобрены областной администрацией, Оренбургским областным комитетом государственной статистики, имеются документы о внедрении.

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объемом 3,8 п. л.

Структура исследования. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников ft и приложений. А т.

Основные результаты диссертации состоят в следующем:

1 Разработан метод построения полиномиальных эконометрических моделей с элиминированием переменных, позволяющий осуществлять автоматический выбор оптимальной степени аппроксимирующего полинома и последовательно включать в модель независимые признаки с сохранением ожидаемого действия каждого из них.

2 На основе предложенных направлений проведения исследования деятельности транспортного комплекса показана возможность выявления внутренних резервов повышения эффективности функционирования системы и возможность сглаживания отрицательного влияния внешних факторов.

3 Усовершенствование использования информационных технологий за счет включения программного блока построения моделей позволяет реализовать предлагаемые направления исследования функционирования транспортного комплекса.

4 Проведенная модификация алгоритма метода главных компонент дает возможность уплотнять матрицу факторных нагрузок в случае ее вырождения и определять связи по матрице факторных нагрузок после варимаксного вращения, что способствует более эффективному проведению эконометрических исследований при снижении их трудоемкости.

5 На основе построения и проведенного комплексного исследования трендовых моделей пассажирооборота, многофакторных моделей функционирования комплекса установлена возможность получения количественной оценки изучаемого процесса и более полного и всестороннего отражения деятельности комплекса.

6 В итоге анализа построенных моделей прибыли, капитальных вложений, валовой продукции грузового транспорта были выявлены их резервы роста.

7 Как результат проведенного исследования сезонности пассажирооборота авиационного транспорта и перевозки грузов железнодорожным транспортом предложена методика, позволяющая более корректно отслеживать локальные тренды, что особенно важно в условиях кризисного развития транспорта, поскольку сезонность спроса на услуги транспорта является важным отрицательно влияющим внешним фактором.

8 На алгоритмическом языке Фортран-5 создано программное обеспечение разработанных алгоритмов построения моделей функционирования транспортного комплекса.

9 На основе реализаций предложенных в диссертации алгоритмов показана важность теоретико-методологического подхода к исследованию деятельности транспортного комплекса в условиях кризисной экономики. Теоретико-методологическая основа предложенных методов.

— 1−33 и алгоритмов позволяет сделать вывод, что в условиях стабильной экономики на их основе может быть выполнен как анализ отраслевых подсистем, так и прогнозирование развития системы в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Результаты диссертации представляют новое решение актуальной задачи совершенствования существующих и разработка новых методов экономико-математического анализа деятельности транспортного комплекса Оренбургской области для получения количественной оценки его деятельности с целью повышения эффективности функционирования комплекса.

Методология основана на сочетании качественных и количественных методов исследования. Разработанные алгоритмы экономико-математического анализа способствуют более эффективному проведению эконометрических исследований при снижении их трудоемкости.

Полученные результаты использованы при разработке рекомендаций по совершенствованию управления транспортным комплексом Оренбургской области.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.П. Введение в планирование эксперимента.-М.: Металлургия, 1969.
  2. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Д. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности.-М.: Финансы и статистика, 1989.
  3. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей.-М.:Финансы и статистика, 1985.
  4. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и ос -новы эконометрики. Учебник для вузов.-М.: ЮНИТИ, 1998.-1022 с.
  5. Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976, — 755 с.
  6. Аппак М. А: Автоматизированные рабочие места на основе персональных ЭВМ. М.: Радио и связь, 1989.- 102 с.
  7. Э.В., Ярошенко В. Н. Эффективность информационного обеспечения управления.- М.:Экономика, 1987.-III.
  8. А., Эйзен С. Статистический анализ (Пер. с англ.). -М.: Мир, 1982.- 29 с.
  9. Ахо, Хопкрофт, Ульман. Построение и анализ вычислительных алгоритмов (Пер. с англ.).-М.: Мир, 1979.
  10. Бальсис 0., Жярнис Г., Раяцкас Р., Стонкус В. Система прогнозирования экономических процессов. -Вильнюс: Лит. ПИИНТИ, 1974.- 127 с.
  11. М. С. Введение в теорию случайных процессов (Пер.с англ.). -М.: Изд. иностр.лит., 1958.- 384 с.
  12. Д.Ж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. -М.: Мир, 1974.
  13. ., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методыдля экономики.-М.: Статистика, 1979.- 316 с.
  14. В.П., Боровиков И.П. Statistica.-Статистичес -кий анализ и обработка данных в среде Windows.-М.: Информационно-издательский дом «Филинъ». 1997.- 608 с.
  15. Д.Р. Временные ряды. Обработка данных и теория (Пер. с англ.).-М.: Мир, 1980.
  16. В.Н. Анализ и использование свойств спектров для определения параметров импульсно-модулированных сигналов. -М.: 1987.
  17. Я. Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977.
  18. Я. Я.-Ф. О проблемах статистического анализа вре -менных рядов// Ученые записки Тартуского государственного университета. Труды по экономическим наукам.Т. XXI. -Тарту:1976.-С.19−28.
  19. Н. Интеграл Фурье и некоторые его приложения(Пер. с англ.).-М.: Физматгиз, 1983.
  20. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ.-М.: Мир, 1981.
  21. И.Г., Кильдишев Г. С. Теория вероятностей и математическая статистика.-М.: Статистика, 1975.- 264 с.
  22. Е.С. Теория вероятностей. Издание 4-е. -М.: Наука, 1969, — 536 с.
  23. В.В. Применение метода множественной корреляции. Труды ЦНИИКА, вып.5, 1963.
  24. А. А. Орлова И. В., Половников В. А. Методы эко -номико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. М.: Экономическое образование, 1991.-С.5−6.
  25. А.Г. Динамические модели народного хозяйства. -М.: Наука, 1985.- 240 с.
  26. А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 1990.
  27. У. Случайные процессы и статистические выводы (Пер.с англ.). -М.: Изд. иностр.лит., 1961.- 167 с.
  28. К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. -М.: Статистика, 1972.- 312 с.
  29. В.М. Теория статистики.-М.: Аудит, 1998.- 247 с.
  30. Р.С., Овчинский В. В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. М.: Наука, 1970.
  31. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирова -ние.-М.: Мир, 1975.
  32. Демиденко Е.3. Линейная и нелинейная регрессия.-М.:Финансы и статистика, 1972.- 301 с.
  33. Дж.Бокс, Г. Дженкинс Анализ временных рядов прогноз и управление (Пер. с англ.). T.I. -М.: Мир, 1974.- 18 с.
  34. Дж.Донован. Системное программирование.- М.: Мир, 1976.
  35. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его применение. T. I (Пер. с англ.).-М.: Мир, 1971.- 316 с.
  36. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. -М.: Статистика, 1973.
  37. Н.К. Математическая статистика в экономике.-М.: Статистика, 1966.- 264 'с.
  38. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные ста- 137 тистические методы.Учебник.-М.:Финансы и статистика, 1998.-352 с.
  39. К. Факторный анализ. -М.: Статистика, 1980.
  40. М. Городской заказ обеспечивает выполнение жиз -ненно важных перевозок//Автомобильный транспорт, 1997, № 4.- С. 12.
  41. М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрес -сий (Пер. с англ.). -М.: Статистика, 1966, — 558 с.
  42. .Н. О совершенствовании системы государственного управления транспортного комплекса в Российской Федерации//Водный транспорт, 1996, № 11−12.
  43. Замков 0.0., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике. -М.: ДИС, 1997.- 365 с.
  44. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: 1975, — 311 с.
  45. А.Г., Лапа Р. Г. Предсказание случайных процессов.- Киев: Наукова думка, 1971.- 416 с.
  46. С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике.-М.: Наука, 1976.
  47. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи (Пер. с англ.). -М.: Наука, 1973, — 899 с.
  48. М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976, — 736 с.
  49. В. Государственное и местное регулирование тер -ритормального развития//Экономист, 1994, № 8. С. 68.
  50. Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управле -ние. -М.: Статистика, 1974.
  51. И.Н., Филиппова А. А. Теория вероятностей и математическая статистика.- М.: Высшая школа, 1973.
  52. В. Регионализация реформ и интеграция экономик Казахстана и России//Экономист, 1996, № 5.- С.88−91.- 138
  53. Г. Математические методы статистики (Пер. с англ.). -М.: Изд. иностр. лит., 1948.- 631 с.
  54. В.Л., Соколов В. М., Ягольницер М. А., ИЭиОПП СО РАН, Новосибирск Проблемы проблемного региона// ЭКО, 1997, № 4.1. С. 96.
  55. С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах//Микропроцессорные средства и системы, 1986, № 3, — С. 14−19.
  56. С. Эконометрические методы и задачи(Пер. с англ.). -М.: Статистика, 1971.- 141 с.
  57. Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы матема-тико-статистической теории обработки наблюдений, 2-е изд.- М.: Физматгиз, 1962.
  58. М.й. Анализ предпосылок и выводов теории корреляции и регрессии//Ученые записки по статистике. Т.XYI.- М.: Наука, 1969, — С. 5−17.
  59. М.М. Кривая распределения в экономических исследованиях. -М.: Статистика, 1972.- 29 с.
  60. Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. -М.: Мир, 1967.
  61. М.Л. Статистические методы анализа динамических рядов в экономике: Автореф. дисс. на соискание учен, степени к.э. н. (Новосиб. гос. университет).-Новосибирск, 1967.
  62. Э.М. Математический аппарат физики. -М.: Наука, 1968.
  63. Мак-Кракен Д., Дорн У. Численные методы и программирование на Фортране. М.: Мир, 1977.
  64. Г. Н., Мельников Н. Н., Ханин В. М. Об алгоритме выбора наилучшего подмножества признаков в регрессионном анализе.- 139
  65. В сб. Вопросы кибернетики. № 35. Теоритические проблемы планирования эксперимента.- М.: Советское радио, 1977.- С.110−148.
  66. А. Метод исследования сезонности сельскохозяйственного производства// Вопросы статистики, 1997, № 5.- С.54−58.
  67. Н. Региональная политика государства на совре -менном этапе//Экономист, 1996, № 11.- С.70−78.
  68. Ф. Статистические методы (Пер. с англ.).-М.: Рос -статиздат, 1958.- 799 с.
  69. М. Некоторые статистические задачи дисперсионного и регрессионного анализа. Диссертация, МИАН им. Стеклова, 1979.
  70. А.К. Техника статистических вычислений. -М.: Наука, 1971.- 576 с.
  71. Т. Г. Региональная экономика.-М.: Банки и биржи, 1995, — 304 с.
  72. На автотранспорте и в дорожном хозяйстве должна прово -дится единая политика совместно с регионами//Автомобильный транспорт, 1997, М. С. 6.
  73. Н. Проблемы совершенствования статистики регионального уровня//Вопросы статистики, 1996, № 12. С. 60.
  74. Нейман J1.P., Демирчаян К. С. Теоретические основы электротехники. т. 2. Л.: Энергия, 1981.
  75. Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов (Пер. с англ.).-М.: Мир, 1982, — 428 с.
  76. Пакет прикладных программ «Статистический анализ данных» (ППП САНД). Описание применения.- Калинин: НПО «Центрпрограммсис-тем», 1985, — С. 125.
  77. А.А., Серебренников М. Г. Выявление скрытых периоличностей. М.: Наука, 1965.
  78. Петрович 0. В грузоперевозках торг уместен//Деловой мир, 1995, № 14. С. 10.
  79. Н.М., Якимов А. М. Системы автоматизированной обработки учетной информации.- М.: Финансы и статистика, 1994.
  80. В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. -М.: Транспорт, 1983, — 224 с.
  81. Т. Современный офис как элемент технического обеспечения управления организацией// Российский экономический журнал, 1996, № 5−6. С.76−79.
  82. B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. Изд. 2-е. -М.: Физмат-гиз, 1962, — 883 с.
  83. У. Программирование на языке ассемблер и вычислительные системы IBM 360 и 370.-М.:Мир, 1974.
  84. Рао Р. С. Линейные статистические методы и их приложения. -М.: Наука, 1968.
  85. А., Быстрицкий С. Делушкина Е. Мониторинг-инст -румент наблюдения и анализа экономики//Экономист, 1994, № 2.- С. 55.
  86. Редактор Дж.Вэн.Райзин. Классификация и кластер.-М.:Мир, 1980.
  87. В. Системное регулирование функционально-пространственного развития города//Российский экономический журнал, 1995, N4.- С. 55.
  88. Дж. Линейный регрессионный анализ (Пер. с англ.). -М.: Мир, 1980, — 456 с.
  89. В.А. Обслуживание населения городским и пригородным пассажирским транспортом в 1995 году//Аналитическая записка, 1996, — С. 5.
  90. В.А. Обслуживание населения городским и приго- 141 родным пассажирским транспортом в 1996 году//Аналитическая записка, 1997, — С. 6.
  91. А. Государственное управление при формировании рыночных отношений//Экономист, 1994, № 9. С.33−38.
  92. Е.Е. Сложение случайных причин как источник циклических процессов. В-сб.: Вопросы коньюктуры. T.III. Вып. 1.-М.: Финансовое издательство НКФ СССР, 1927.
  93. .Я. Информационная технология. М.: Высшая школа, 1994.- 355 с.
  94. Современный менеджмент (курс кафедры теории и организа -ции управления ГАУ).Продолжение//Российский экономический журнал, 1995, МО. С. 63.
  95. Современный менеджмент (курс кафедры теории и организа -ции управления ГАУ):Продолжение//Российский экономический журнал, 1996, № 7.- С. 74.
  96. А.А., БашинаО.Э. Общая теория статистики. -М.: Финансы и статистика, 1995.- 296 с.
  97. С. Какие дороги ведут в XXI век // Сегодня, 4 января 1994.- С.З.
  98. Г. Введение в эконометрику (Пер. с нем.).- М.: Статистика, 1965. 361 с.
  99. Г. А., Компьютерные информационные системы управленческой деятельности. М.: Экономическое образование, 1993. — 86 с.
  100. Ю.Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. -М.: Финансы и статистика, 1995.
  101. А.Б., Федоров В. В. Вычислительные аспекты метода наименьших квадратов при анализе и планировании регрессионных экспериментов. -М.: МГУ, 1975.
  102. В.И., Перениян А. А. Показатели эффективности уп -равления//Российский экономический журнал, 1994, № 8.- С. 60.
  103. Г. М. Основы Математического анализа. М.: Высшая школа, 1965.
  104. Р.А. Статистические методы для исследователей(Пер. с англ.). -М.: Госстатиздат, 1958, — 268 с.
  105. А. А., Кильдишев Г. С. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973.- 103 с.
  106. А.А., Математические методы анализа динамики и прогнозирование производительности труда. -М.: Экономика, 1972.-190 с.
  107. Хан Г., Шапиро С. Статистические методы в инженерных задачах. -М.: Мир, 1969, — 356−357 с.
  108. Г. Современный факторный анализ. -М.: Статистика, 1972.
  109. Харченко Л, П., Долженков В. Г., Ионин В. Г. и др.- Под ред. Ионина В. Г. Статистика: Курс лекций.-Новосибирск: НГАЭиУ.М.: ИНФРА-М., 1998, — С. 310.
  110. Э. Анализ временных рядов.-М.: Статистика, 1964.215 с.
  111. Н.С. О ложной корреляции//Ученые записки по статистике. T.XYI.-M.: Наука, 1969.
  112. Е.М., Калихман И. Л. Вероятность и статистика. -М.: Финансы и статистика, 1982.- 200 с.
  113. В.Д. Использование особенностей спектров им -пульсов для измерения параметров гармонического напряжения. При -боростроение.-М.: Высшая школа, 1981.
  114. Юл Дж. Э., Кендалл М. Теория статистики (Пер. с англ.). -М.: Госстатиздат, I960.- 312 с.
  115. С., Широков А. Местное самоуправление: рыночный облик местной власти//Экономист, 1996, № 1.- С.85−90.
  116. Allen D.M. The prediction sum of sguares as a criterion for selecting predictor variables.- University of Kentucky, Department of Statistics, Technical Report 1971, 23.
  117. , V.D. (1970) Fitting Stpaight Linesthe Linear Functional Relationship Whith Replicated Obser Vations. Appl. Statist, 19, 135 — 144.
  118. Brandon D.B. Developing Mathematical Models for Computer Control, USA Journal, 1959, V.6, № 7.
  119. Durbin J. Efficient estimation of parameters .in moving averagemodels.-«Biometrica», 1959, vol.46, p.306−316.
  120. Durbin J. Estimation of parameters in Time-Series reg-ressionmodels. «Journal of the Royal Statistical Society «(B), 1960, vol. 22, p.139−153.
  121. Farrar D. E., Glauber R.R. Multicollinearity in regres -sion analisys- The problem revisited.- «Review of Economics and Statistics», 1967, vol.49, № 1, p. 92−107.
  122. Hoerl A. E., Kennard R.W. Ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems.-Technometrics, 1970,12,p.55−67.
  123. Hotteling Harold. Analysis of a complex of statistical variables into principal components.-Jornal of Educational Psychology, 1993, 24, p. 417−441, 489−520.
  124. Kaiser.H.F. 1. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrica, 23,187 200(1958).
  125. D.N. 1., The estimation of factor loadings by the method of maximum likelihood, proc. roy. Soc. Edinb. Abo. 64−82 (1940).
  126. Mathematical Methods for Digital Computers/Ralston A. and Wllf H.S., ed.-New York: J. Wiley, 1962. Efroumson ML A. Mul -tiple regression analysis,
  127. Pearson K. On a Form of spurios Correlation which may arise when Indices are used in the measurments of Organs. «Proceeding of the Royal Society», 1907, vol. LX, p.5−32.
  128. SPSS: Statistical Packege. for the Social Sciences. Meb-ran-Hill. 1975, M-p. 675.
  129. J. Т., Gunst R. F., Mason R.L. Latent root regression analysis.-Technometrics, 1974,16, p.513−522.
  130. Wold H. A study in the Analysis of Stationary Time-Series, 2-nd ed., Stockholm, Wicksell, 1954, p.389.
  131. Yule G.U. On the time correlation problem. «Journal of the Royal Statistical Society», 1921, vol. 84, p.5−18.
  132. Yule G.U. Why we do sometimes get nonsens correlations.-«Journal of the Royal Statistical Society», 1926, vol. 89, p.5−64.
Заполнить форму текущей работой