Разработка и исследование логико-лингвистической модели поведения социально-экономических систем и ее применение к анализу финансовой деятельности предприятий
Проведенный в работе анализ показал, что существует сходство эволюций подходов к изучению поведения в психологии и кибернетике, а общей чертой рассмотренных теорий поведения является стремление редуцировать отношения субъекта со средой к некоему равновесию, в котором субъект и среда становятся элементами новой объективной целостности. Для социально-экономических же систем характерно понимание… Читать ещё >
Разработка и исследование логико-лингвистической модели поведения социально-экономических систем и ее применение к анализу финансовой деятельности предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Содержание
Актуальность работы. По мере преобразования российской экономики в рыночную все более очевидным становится тот факт, что финансовая отчетность предприятий нужна всем — менеджерам предприятия, его инвесторам, акционерам и кредиторам, а также контролирующим органам: менеджеры нуждаются в ней для выработки решений, максимизирующих стоимость капитала предприятия, инвесторы, акционеры и кредиторы — для оценки привлекательности предприятия в качестве объекта для инвестиций, контролеры — для получения реальной картины происходящего с предприятием. В рыночных условиях и сами предприятия нуждаются в бухгалтерской отчетности своих потенциальных и действующих партнеров. Таким образом, налицомительный рост количества и разнообразия пользователей информации финансовой отчетности.
Всё многообразие пользователей специалисты делят на три категории [94, с. 543]. Первая категория — это лица, непосредственно связанные с предпринимательством: менеджеры, работники управления, включая, конечно, бухгалтеров. Вторая категория — это лица, не работающие непосредственно на предприятиях, но имеющие прямой финансовый интерес: акционеры, инвесторы, кредиторы, покупатели и продавцы продукции. Третья категория — это пользователи, имеющие косвенный финансовый интерес: различные финансовые институты, налоговые службы, органы статистики, профсоюзы и т. п. Все они нуждаются в данных финансовой отчетности для принятия решений относительно собственной деятельности, но не всем им эти данные нужны в той же форме и в том же объеме, как бухгалтерам предприятия.
Многих из них интересуют не столько количественные показатели, сколько аналитические оценки качественного характера. Это значит, что системы финансового анализа должны быть способны удовлетворять потребности различных категорий пользователей.
Другое обстоятельство, с которым следует считаться, — это обусловленность качественных оценок количественных финансовых показателей состоянием экономики, спецификой отрасли и предприятия. Так, оценка соотношения собственных и заемных средств предприятия зависит от многих факторов [94, с. 559]: для предприятий с высокой оборачиваемостью активов, стабильным спросом, низким уровнем постоянных затрат доля собственных средств может составлять менее половины и обеспечивать достаточно высокую финансовую устойчивость, для капиталоемких же предприятий с длительным периодом оборота средств доля заемных средств свыше 40% может быть опасной. Особое значение для финансовой устойчивости имеет способ размещения собственных и заемных средств: способ считается оптимальным, если за счет собственного капитала сформированы основные средства и часть оборотных, но и в этом случае многое зависит от отрасли и рода деятельности предприятия.
Следует учитывать и влияние фактора времени на изменение качественных оценок количественных показателей. Так, например, доля дебиторской задолженности в оборотных активах современных российских предприятий возросла. Важным моментом в обеспечении финансовой устойчивости предприятия является контроль за соотношением дебиторской и кредиторской задолженностей в динамике. Необходимо также иметь возможность различать влияние объективных и субъективных факторов на финансовую динамику предприятия. Так, замедление оборачиваемости может быть вызвано не только объективными причинами (влиянием инфляции, разрывом хозяйственных связей), но и субъективными (неэффективным управлением).
Таким образом, сами по себе финансовые показатели (коэффициенты) не имеют универсального значения, и относиться к ним следует как к инструменту управления (например, рост оборачиваемости дебиторской задолженности является благом для предприятия, если он не является следствием жесткой политики торговых кредиторов от предприятия, что может повлечь за собой снижение объема продаж). Поэтому для правильной интерпретации финансовой ситуации нужна система финансовых показателей, так как в каждом из них отражается лишь отдельный аспект ситуации. Сегодня признанной [51, с. 55] считается система, включающая следующие четыре группы показателей: коэффициенты доходности- коэффиценты эффективности или оборачиваемости активов- коэффициенты ликвидности- коэффиценты финансовой устойчивости. Вместе с тем, нужны и некие стандарты, база для сравнения коэффициентов. На практике в качестве таких ориентиров рассматриваются [51, с. 54]: нормативный уровень- среднеотраслевой уровень- показатели аналогичных предприятий-конкурентов- те же показатели предприятия за прошлые годы. При введении базовых значений различных уровней учитывается то обстоятельство, что в условиях стабильной производственной деятельности коэффициенты обычно варьируют в предсказуемых границах и это служит основанием для вывода среднеотраслевых и среднегрупповых значений [42, с. 240]. Вместе с тем, очевидно, что с течением времени эти границы не остаются неизменными и, значит, количественное содержание качественных оценок меняется в соответствии с изменением границ и среднеотраслевых и среднегрупповых значений.
Лица, проявляющие тот или иной финансовый интерес к предприятию, для принятия своих решений нуждаются в оценке его будущего. Источником необходимой для этого информации служит финансовая отчетность, работа по созданию которой базируется на данных о деятельности предприятия в прошлом, на изучении сложившейся динамики основных его показателей. Иначе говоря, применяемые сегодня способы прогнозирования основаны на экстраполяции настоящего в будущее, на предположении, что существующие тенденции сохранятся. Но это предположение не всегда справедливо даже в отношении ближайшего будущего, так как качественные изменения финансового состояния могут повлечь за собой изменение приоритетов и, значит, поведения предприятия.
Нельзя игнорировать и возможные изменения условий экономической деятельности, что особенно актуально для российской действительности, где такие изменения могут происходить очень часто. Так, часть I Налогового кодекса была введена в действие с 1 января 1999, а далее в нее неоднократно вносились изменения и дополнения (30 марта 1999, 9 июля 1999, 2 января 2000), а также в закон о введении в действие части I Налогового кодекса (9 июля 1999, 5 августа 2000, 24 марта 2001). Часть II Налогового кодекса в начальном варианте была опубликована 10 августа 2000 и введена в действие с 1 января 2001. Одновременно был опубликован Федеральный закон «О введении в действие части второй Налогового кодекса Российской Федерации и внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации о налогах» от 5 августа 2000. Изменения и дополнения в часть II вносились 29 декабря 2001, 30 мая 2001, 6 августа 2001, 7 августа 2001, 8 августа 2001. Изменения и дополнения в закон о введении в действие части II Налогового кодекса вносились 24 марта
2001, 6 августа 2001. Изменения могут носить даже катастрофический характер, подобно кризису 1998 года.
Все сказанное выше дополняется той проблемой, что на всех этапах анализа финансовой деятельности предприятия аналитикам приходится иметь дело с большими объемами числовых данных, требующих интерпретации. Конечный же пользователь аналитических отчетов, стремящийся извлечь из них собственные
выводы, касающиеся его собственных интересов, сталкивается с еще более сложной проблемой, поскольку аналитики руководствуются лишь нормативными оценками существующего положения вещей.
Следовательно, учитывая уровень квалификации, необходимый аналитику и пользователю для выполнения анализа, сложность и трудоемкость качественного анализа финансовой отчетности, как аналитик, так и особенно пользователь финансовой отчетности нуждаются в средстве автоматизации аналитической деятельности, способном осуществлять анализ в интересах конкретного пользователя на основе объективных данных, в соответствии с экономическими законами и в пределах нормативов, обусловленных состоянием экономики и спецификой отрасли и анализируемого предприятия.
Существует множество бухгалтерских программ, позволяющих вести бухгалтерский учет и формировать отчетность. Однако простые системы (типа «1-С Бухгалтерия», «Галактика», «Парус» и т. п.) имеют в своем составе минимальные аналитические возможности. Более сложные и развернутые информационные системы (Platinum, BAAN, R-3), кроме обобщения и систематизации бухгалтерских данных, позволяют еще и контролировать производственные процессы в реальном времени. Но во всех этих системах функции анализа не являются основополагающими.
Проблема, таким образом, состоит в необходимости теоретического исследования и разработки методов и алгоритмов, обеспечивающих возможность создания систем качественной оценки финансового состояния и финансовой динамики предприятия (на основе объективных данных и в интересах различных категорий пользователей), адаптируемых к состоянию экономики, а также к различным отраслевым и специфическим для предприятий условиям.
Объект исследования. Объектом исследования в работе являются предприятия как социально-экономические субъекты — «организации, преследующие извлечение прибыли в качестве основной цели своей деятельности» [30, с. 69] и реализующие свои экономические и социальные интересы путем удовлетворения результатами своей деятельности некоторой социальной потребности.
Цель работы и задачи исследования. Цель работы заключалась в том, чтобы путем анализа существующих концепций и методов изучения поведения найти способ адекватного описания и моделирования поведения социально-экономических субъектов для создания средств оценки и мониторинга качественных изменений финансового состояния и финансовой динамики предприятия. Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач.
1. Выявление специфики поведения социально-экономических систем на основе анализа существующих подходов к исследованию поведения, основных концепций и теорий поведения (в психологии, кибернетике, экономике).
2. Разработка, обоснование и исследование принципов, методов и алгоритмов логико-лингвистического моделирования финансового поведения и трансформаций поведения социально-экономических субъектов (предприятий).
3. Экспериментальная проверка и оценка эффективности предложенных решений путем разработки и применения прототипа экспертной системы для моделирования и оценки финансового состояния и финансовой динамики конкретных предприятий.
Методы исследования. В процессе решения поставленных исследовательских задач рассматривались и применялись методы теории управления, исследования операций и теории игр, методы синергетики и теории катастроф, методы теории алгоритмов и теории автоматов, методы оптимизации, методы теории моделирования и теории принятия решений, методы теории нечетких множеств и нечеткой логики.
Научная новизна результатов исследования. Научную новизну диссертационной работы составляют следующие результаты: постановка проблемы оценки и прогнозирования эволюции социально-экономических субъектов на основе анализа форм и трансформаций их поведения-
концепция моделирования, предусматривающая явное представление объективной и субъективной составляющих поведения социально-экономических субъектов-
алгоритм идентификации системы многомерных предпочтений социально-экономического субъекта и его обоснование-
метод классификации форм и трансформаций динамики состояния социально-экономических субъектов и его обоснование-
прототип системы оценки финансового состояния и финансовой динамики предприятия, основанный на предложенных в работе концепциях, методах и алгоритмах.
Практическая ценность и реализация результатов исследования. Практически значимыми являются: принцип явного представления в модели объективной и субъективной составляющих поведения моделируемых социально-экономических субъектов-
способ построения логико-лингвистической модели субъективной составляющей поведения и алгоритм идентификации многомерной системы предпочтений субъекта-
метод классификации форм и трансформаций динамики состояния социально-экономических субъектов как инструмент оценки и прогнозирования стадий их эволюции.
Предложенные в работе концепция, принципы, методы и алгоритмы апробированы в процессе создания с использованием оболочки EXSYS прототипа экспертной системы оценки форм и трансформаций динамики состояния предприятия «Financial State and Dynamic Evaluation» (FSDE). Наиболее вероятными пользователями систем такого типа могут стать руководители и менеджеры высшего звена, инвесторы и акционеры.
Экспертная система FSDE была испытана на анализе данных финансовой отчетности трех предприятий различного профиля и принята одним из них в опытную эксплуатацию. Результаты исследования используются в учебном процессе кафедры «Оптимизации систем управления» Томского политехнического университета в преподавании курсов «Экспертные системы в экономике» и «Проектирование экспертных систем в экономике». Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту:
1. Анализ существующих подходов к исследованию поведения, основных концепций и теорий поведения, показавший необходимость явного представления объективной и субъективной компонент в моделях поведения социально-экономических систем.
2. Разработка, обоснование и исследование принципов, методов и алгоритмов логико-лингвистического моделирования финансового поведения социально-экономических субъектов (предприятий) и его трансформаций с использованием аппарата нечеткой логики, включая: постановку проблемы оценки и прогнозирования эволюции социально-экономических субъектов на основе анализа форм и трансформаций их поведения-
концепцию моделирования, предусматривающую явное представление объективной и субъективной составляющих поведения социально-экономических субъектов-
логико-лингвистическую модель социально-экономического субъекта, реализующую концепцию моделирования-
алгоритм идентификации системы многомерных предпочтений социально-экономического субъекта и его обоснование-
метод классификации форм и трансформаций динамики состояния социально-экономических субъектов и его обоснование.
3. Прототип экспертной системы оценки финансового состояния и финансовой динамики предприятий, реализующий разработанные концепции, методы и алгоритмы, и его применение для моделирования поведения и оценки финансового состояния и финансовой динамики конкретных предприятий.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на IV Всероссийской конференции с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур» (г. Томск, 2002 г.), на Всероссийском семинаре молодых ученых им. П. В. Копнина (г. Томск, 2002 г.), на Всероссийской научно-практической конференции «Информационные модели в экономике» (г. Москва, 2003 г.), на научных семинарах кафедры оптимизации систем управления Томского политехнического университета.
Публикации. Основное содержание работы отражено в 11 публикациях, в том числе в 8 статьях и 3 тезисах докладов.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов (содержащих десять подразделов), заключения, списка литературы из 106 наименований и 4
приложений.
Выводы, которые можно сделать по результатам анализа финансового состояния и финансовой динамики рассматриваемого предприятия, выполненного экспертной системой FSDE, состоят в следующем.
1. Несмотря на критически низкие количественные значения критериев на протяжении года, предприятию удалось во втором полугодии задержать падение и стабилизировать свое положение, а к концу третьего квартала наметился некоторый рост масштабов деятельности предприятия.
2. Как можно наблюдать по качественным оценкам критериев, в течение года предприятию, по большей части, удавалось либо удерживать показатели на прежнем уровне, либо улучшать свои позиции по некоторым из них. Следовательно, финансовую динамику предприятия можно в целом охарактеризовать как устойчиво неотрицательную.
3. Насколько можно судить по аналитическому отчету акционерного общества (Приложение 3), оценки финансового состояния и финансовой динамики и заключения по ним, сделанные FSDE, не противоречат выводам, полученным традиционными методами, что свидетельствует об адекватности предложенных моделей и поддерживающих их программных средств.
4. Многие показатели в аналитическом отчете акционерного общества дублируются, их содержание идентично. Отчет перегружен числовыми данными, восприятие его достаточно сложно. В некотором смысле аналитический отчет о состоянии дел акционерного общества представляет собой «полуфабрикат», требующий дальнейшей обработки и дополнительных усилий для его осмысления. Использование FSDE ускоряет эту обработку и делает анализ наглядным.
5. Наличие в аналитическом отчете предприятия граф, в которых приводятся смысл, расчетные формулы и нормативные значения для показателей («Что показывает», «Как расчитывается», «Рекомендуемые значения»), является нетривиальным подтверждением того, что описанные в начале подраздела 4.2 сложности при использовании традиционных аналитических отчетов действительно существуют. Это свидетельствует о необходимости и полезности применения в анализе финансового состояния и финансовой динамики предприятий систем, подобных FSDE, обеспечивающих системность, компактность и обозримость результатов анализа финансовой отчетности.
Заключение
.
Проведенный в работе анализ показал, что существует сходство эволюций подходов к изучению поведения в психологии и кибернетике, а общей чертой рассмотренных теорий поведения является стремление редуцировать отношения субъекта со средой к некоему равновесию, в котором субъект и среда становятся элементами новой объективной целостности. Для социально-экономических же систем характерно понимание отношения со средой не как с нейтральной природой, а как с такими же социально-экономическими системами, составляющими окружение. Эта особенность стала основанием для заключения о том, что в модели социально-экономического субъекта в явном виде должны быть представлены как предметный уровень динамики его состояний и его отношений с окружающей средой, так и всё многообразие его существенных интересов и устремлений.
Исследована возможность осуществления полученных выводов. Показано, что на предметном уровне эволюция поведения субъекта может быть представлена как последовательность относительно устойчивых форм динамики его состояния, обусловленных характером отношений субъекта с окружающей средой. Связующим звеном между предметным уровнем и интересами субъекта выступает система критериев, выражающих степень соответствия объективных процессов субъективным предпочтениям и устремлениям субъекта. Предложена логико-лингвистическая модель предпочтений субъекта и способ ее построения, реализованная применительно к описанию финансовой деятельности предприятия с использованием финансовых показателей в качестве критериев. На основе логико-лингвистической модели существование субъекта представлено как поиск, устремленный к наилучшему для субъекта состоянию. Разработаны система признаков и способ классификации форм динамики состояний субъекта, с помощью которых дано определение пяти типов динамики, характеризующих качественно различные стадии эволюции субъекта.
Полученные результаты применены для анализа существующей теории и практики оценки финансового состояния и финансовой динамики предприятий. Показана целесообразность использования лингвистических моделей нечеткой логики для качественной интерпретации количественных критериев и количественных оценок финансового состояния, финансовой устойчивости и деловой активности предприятия, поскольку первичные данные финансовой отчетности предприятия достаточно многообразны и, следовательно, сложны в отношении их интерпретации не только для широкого круга пользователей, но и для специалистов.
Показано, что научно обоснованная система термов (вербальных значений) лингвистических переменных и правил вывода заключений позволяет приблизить оценочные суждения к естественной речи, что облегчает понимание финансовой отчетности широким кругом пользователей, а возможность настройки количественного содержания термов и логики суждений позволяет учитывать эволюцию экономики, специфику отрасли и вида предпринимательской деятельности, не меняя языка и смысла оценочных суждений.
На примере реального предприятия представлены результаты практического применения экспертной системы FSDE, реализующей концепции, методы и алгоритмы, изложенные в работе. Применение экспертной системы к анализу финансовой отчетности продемонстрировало, что ее использование во многом помогает устранить недостатки традиционной аналитики.
Что касается перспективных направлений исследований в данной области, особого внимания, на наш взгляд, заслуживают следующие три: мало изученная область проблем, касающихся формирования равновесных субъект-субъектных отношений [49]- развитие направления использования дефиниций в процессе извлечения экспертного знания, реализованное в данной работе лишь частичноразвитие средств визуальной поддержки процессов решения многомерных задач.
1. Айзерман М. А., Гусев Л. А., Розоноэр Л. И., Смирнова И. М., Таль А. А. Логика. Автоматы. Алгоритмы. М.: Физматгиз, 1963. — 556 с.
2. Акофф Р. Планирование будущего корпораций. М.: Прогресс, 1985.
3. Алексеев В. М., Тихомиров В. М., Фомин С. В. Оптимальное управление. М.: Наука, 1979. — 430 с.
4. Арнольд В. И. Теория катастроф. 3-е изд. Доп. — М.: Наука, 1990. -128 с.
5. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов/Пер. с англ. М.: Мир, 1979. — 536 с.
6. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях// Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. -С.172−215;
7. Береза Т. Н., Хрусталев Е. Ю. Методы оценки маркетинговых решений в условиях неопределенности и риска// Маркетинг в России и за рубежом. 2000. — № 6 (20). — С. 3−16.
8. Бернстайн Л. А. Анализ финансовой отчетности/Пер. с англ. / Научн. ред. перевода чл.-корр. РАН И. И. Елисеева. Гл. ред. серии проф. Я. В. Соколов. М.: Финансы и статистика, 1996.
9. Бихевиоризм: Э. Торндайк. Принципы обучения, основанные на психологииДжон Б. Уотсон. Психология как наука о поведении. -М.: ООО Изд-во ACT-ЛТД, 1998.
10. Ю. Бойчук Л. М. Балансные динамические модели в экономике: режимы движения и прибыль// Проблемы управления и информатики. 1998. — № 2.-С.129−134.
11. П. Бочаров В. В. Управление денежным оборотом предприятий и корпораций. М.: Финансы и статистика, 2000.
12. Бочаров В. В. Финансовое моделирование СПб.: Питер, 2000. 208 с.
13. Брейли Р., Майерс С. Основные принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М.: Олимп-бизнес, 1997.
14. Бригхэм Ю. Энциклопедия финансового менеджмента / Пер. с англ. -М.: экономика, 1998.
15. Бригхэм Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент. Полный курс в 2 т./ Пер. с англ. СПб.: Экономическая школа, 1997.
16. Быстрай Г. П., Пивоваров Д. В. Неравновесные системы: целостность, эффективность, надежность. Свердловск: Изд-во Урал. Ун-та, 1989. — 192 с.
17. Вагнер Г. Основы исследования операций. Том 1./ Пер. с англ. М.: Мир, 1972. 336 с.
18. Вагнер Г. Основы исследования операций. Том 2./ Пер. с англ. М.: Мир, 1973.-488 с.
19. Вагнер Г. Основы исследования операций. Том 3./ Пер. с англ. М.: Мир, 1973. 504 с.
20. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами / Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 2000.
21. Вашавский В. И. Коллективное поведение автоматов. М.: Наука, 1973.-408 с.
22. Вертгеймер М. Продуктивное мышление. М.: Прогресс, 1987.
23. Витковски Т. Многоэтапные процессы принятия решений в управлении предприятием// Проблемы управления и информатики. -1998. -№ 3.-С.124−137.
24. Гермейер Ю. Б.
Введение
в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. -384 с.
25. Гермейер Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. — 328 с.
26. Гилл А.
Введение
в теорию конечных автоматов/ Пер. с англ. Под ред П. П. Пархоменко. М.: Наука, 1966. — 272 с.
27. Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. Кн.1. -М.: Мир, 1984. 350 с.
28. Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. Кн.2. -М.: Мир, 1984. 228 с.
29. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций.// М.: Мир, 1973. 280 с.
30. Гражданский кодекс Российской Федерации. Части I, II, III. СПб.: Питер, 2003.-528 с.
31. Дубров A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.
32. Дульзон А. А. Управление персоналом и организационное поведение. Томск: Изд. ТПУ, 2000. — 315 с.
33. Идеи Н. Д. Кондратьева и динамика общества на рубеже третьего тысячелетия. М., 1995.
34. Кемени Дж, Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. -272 с.
35. Князева Е. Н. Сложные системы и нелинейная динамика в природе и обществе, -http://www.iph.ras.ru/~mifs/rus/kn3.htm.
36. Князева Е. Н., Курдюмов С. П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. М.: Наука, 1994. — 236 с.
37. Ковалев В. В.
Введение
в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1999.
38. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1997.
39. Ковалев В. В., Волкова О. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: ПБОЮЛ М. А. Захаров, 2001. — 424 с.
40. Коврижкин О. Г. Имитационная модель принятия решений на основе нечеткого структурного графа// Проблемы управления и информатики. 1995. — № 3. — С. 130−138.
41. Котлер Ф. Основы маркетинга/ Пер. с англ. М.: Бизнес-книга, 1995. -702 с.
42. Курдюмов C. J1. Кризисные явления и подходы синергетики // Материалы 7-й международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем», 1999 г. http://www.sbcinfo.ru/articles/7th1999conf/.
43. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. М., 1992.
44. Ларичев О. И., Мечитов А. И., Мошкович Е. М., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации). М.: Наука, 1989. 128 с.
45. Левин К. Теория поля в социальных науках. СПб.: Речь, 2000.
46. Лефевр В. А. Конфликтующие структуры. М.: Советское радио, 1973. 158 с.
47. Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам. / Пер с англ. А. Д. Касавина, В. А. Лотоцкого, А. С. Манделя. Под ред. и с предисл. Н. С. Райбмана. М.: Статистика, 1977. — 221 с.
48. Лобанова Е. Н., Лимитовский М. А. Управление финансами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 14. М.: ИНФРА-М, 2000. — 240 с.
49. Мак Кинси Дж.
Введение
в теорию игр. М.: Физматгиз, 1960.
50. Малыхин В. И. Математическое моделирование экономики: Учебно-практическое пособие. М.: Изд-во УРАО, 1998. — 160 с.
51. Малыхин В. И. Финансовая математика: Учебное пособие для ВУЗов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. — 247 с.
52. Международные стандарты финансовой отчетности. М.: Аскери, 1999.
53. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.
54. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
55. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979. — 512 с.
56. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта/ Пер. с англ. Под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Радио и связь, 1985. — 376 с.
57. Основные направления психологии в классических трудах. Гештальт-психология: В. Келер. Исследование интеллекта человекоподобных обезьянК. Коффка. Основы психического развития. М.: ACT, 1998.
58. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир, 1971.-232 с.
59. Парсонс Т. Система современных обществ/ Пер с англ. Под ред. М. С. Ковалевой. М.: Аспект Пресс, 1997. — 270 с.
60. Переходы и катастрофы: опыт социально-экономического развития/ Под ред. Ю. М. Осипова, И. Н. Шургалиной. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1994. 192 с.
61. Понтрягин JI.C., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976. -392 с.
62. Попов С. А. Стратегическое управление: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 4. М.: ИНФРА-М, 2000. — 304 с.
63. Попов Э. В., Шапот М. Д., Кисель Е. Б., Фоминых И. Б. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 с.
64. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993.
65. Приобретение знаний/ Пер. с япон. Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.
66. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности)/Пер. с англ. М.: Наука, 1977. — 408 с.
67. Робертс Ф. С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986.-494 с.
68. Роджерс X. Теория рекурсивных функций и эффективная вычислимость/ Пер. с англ. Под ред. В. А. Успенского. М.: Мир, 1972.-624 с.
69. Руа Б. Класификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА)// Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. — С.80−107.
70. Сетлак Г. Нейронные сети в интеллектуальных системах управления производством// Проблемы управления и информатики. 2000. — № 1. — С.112−119.
71. Скиннер Б. Ф. Технология поведения// Американская социологическая мысль. М.: Из-дво МГУ, 1994.
72. Современное состояние теории исследования операций/ Под ред. Н. Н. Моисеева. М.: Наука, 1979. — 464 с.
73. Станиславчик Е. Н. Основы финансового менеджмента. М.: Ось-89, 2001. — 128 с.
74. Стахов А. П.
Введение
в алгоритмическую теорию измерения. М.: Сов. Радио, 1977. — 288 с.
75. Тарасенко В. Ф. Нелинейные математические модели и информационные системы в финансовом менеджменте/ Под ред. Ямпольского В. З. Томск: Изд. ТПУ, 1998. — 191 с.
76. Теория и практика антикризисного управления: Учебник для ВУЗов/ Под ред. С. Г. Беляева и В. И. Кошкина. М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1996.-469 с.
77. Теплова Т. В. Финансовые решения: стратегия и тактика. М.: Магистр, 1998.
78. Тихонов В. И., Миронов М. А. Марковские процессы. -М.: Сов. радио, 1977.-488 с.
79. Толмен Э. Поведение как молярный феномен// Хрестоматия по истории психологии. М.: Изд-во МГУ, 1980.
80. Тренев Н. Н. Управление финансами. М.: Финансы и статистика, 1999.
81. Уинстон П. Искусственный интеллект/ Пер. с англ. В. Л. Стефанюка под ред. Д. А. Поспелова. М.: Мир, 1980.
82. Управление исследованиями, разработками и инновационными проектами/ Под ред. С. В. Валдайцева. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 1995. — 208 с.
83. Фелькер Р. Использование теории игр в практике управления// Проблемы теории и практики управления. № 5. — 1999. -http ://www.ptpu.ru/issues/5 99/18 599 .htm.
84. Финансовое управление фирмой / Под ред. В. И. Терехина. М.: Экономика, 1998.
85. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е. С. Стояновой. 5-е изд., перераб. и доп. -М.: Перспектива, 2000.
86. Финансы. Мастерство / Науч. ред. Е. Н. Лобанова. М.: Олимп-бизнес, 1998.
87. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.
88. Ченг Ф. Ли, Финнерти Д. И. Финансы корпораций: теория, методы и практика / Пер с англ. М.: ИНФРА-М, 2000.
89. Шваб А. Менеджмент для инженеров/ Пер. с нем. СПб.: Папирус, 2001.-427 с.
90. Экономика предприятия/ Пер. с нем. М.: ИНФРА-М, 1999. — 928 с.
91. Экономика предприятия: Учебник для ВУЗов/ Под ред. В. Я. Горфинкеля, В. А. Швандара. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 718 с.
92. Экономика фирмы: Учебное пособие/ Под ред. И. О. Волкова. М.: ИНФРА-М, 2000. — 280 с.
93. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие для ВУЗов/ Под ред. А. В. Кузнецова.- Минск: Изд-во БГЭУ, 2000. 412 с.
94. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для ВУЗов/ Под ред. В. В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 2001.
95. Экономическая безопасность предпринимательской деятельности. Практическое пособие для предпринимателя. СПб.: Кредитреформа-Санкт-Петербург, 2000.
96. Durkin J. Expert Systems: a view of the field. IEEE Expert, 1996, No2, pp. 56−63.
97. George J.M., Jones G.R. Understanding and Managing Organizational Behavior. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1996.
98. Higgins R.C. Analysis for Financial Management. 4th ed. Boston, 1996.
99. Robbins S.P. Organizational Behavior. New Jersey, 1996.
100. Ross S.A., Westerfield R.W., Jordan B.D. Fundamentals of Corporate Finance. 3rd ed. Irwin, 1995.
101. Siegel J.G., Shim J.K. Accounting handbook Barron’s Educational Series, Inc., 1995.
102. Weston J.F., Besley K., Brigham E.F. Essentials of Managerial Finance. llthed. 1996.
103. Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 1965. P. 338−353.