Экономико-математическое моделирование процесса выбора рынка стали: на примере Исламской Республики Иран тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Пежман Джафари

• Пежман Джафари
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Пежман Джафари

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Глава I. 11 Теоретические концептуальные основы исследования рынка и его моделирование

§ 1.1. Теоретические основы исследования рынка и обзор научных 11 работ в области исследования рынка

§1.2. Структура и статистическое исследование рынков стали Ирана

1.2.1. Проблема выбора рынка: существующие и инновационные 39 методы решения проблемы

Глава II. 49 Исследование математических моделей типа «Анализ среды функционирования» (АСФ)

§ 2.1. Анализ среды функционирования (АСФ) и его методология

2.1.1. Модель ССЯ и её концепции

2.1.2. Модель ВСС и её концепции

2.1.3. Аддитивная модель и её концепции

2.1.4. Модель БВМ и её концепции 72 § 2.2. Определение двойственных параметров 76 § 2.3. Расширение понятия ограничительного (весового) множителя

Глава III

Математическое моделирование процесса выбора рынка стали и результаты компьютерных экспериментов

§3.1. Определение двойственных ролевых факторов

§ 3.2. Численные расчеты модельных задач выбора рынка

Заключение

Приложение Ю®

Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математическое моделирование процесса выбора рынка стали: на примере Исламской Республики Иран»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность диссертационного исследования. Современные реалии мировых тенденций таковы, что национальная экономика любой страны не может оставаться в стороне от влияния процессов глобализации, стараясь улучшить экономический рост всевозможными путями, такими как: торговая политика, промышленная политика, привлечение отечественных и зарубежных инвестиций и т.д.

Сталь - фундаментальный материал для производителей в таких областях, как производство трубопроводов, производство стальных конструкций, автомобилестроение и др. За исключением сырой нефти, никакой другой материал в Иране не занимает такое центральное положение по отношению к процессам экономического роста и развитию промышленности как сталь.

В 2008 году резкое повышение цены на сырую нефть, так же как и на железную руду, вызвало резкое повышение цены стали из-за повышения цен ключевых производственных показателей, но для производителей Ирана ключевые ценовые показатели на энергоносители и железную руду почти не повышались. Это обеспечило конкурентные преимущества производителей стали в Иране, поскольку достаточные природные ресурсы страны позволяют Правительству обеспечить недорогие производственные показатели для отрасли.

Иран занимает третье место в мире по запасам нефти и второе по запасам природного газа после России. Большая часть стали в этой стране производится на предприятиях, работающих по газовой технологии, которая использует огромное количество природного газа и электроэнергию, как энергетические факторы. Для поддержки отечественной промышленности, правительство Ирана предоставило сталеплавильным заводам производственные субсидии, а именно - на природный газ, электричество и железную руду. До 2008 года все

сталеплавильные заводы находились в собственности правительства, таким образом, компании по производству стали не имели никакого контроля над ценообразованием их конечного продукта. В некоторых случаях, цена на черном рынке составляла двойную государственную цену. Поэтому, правительство решило изменить свою политику в данном вопросе и с 2008 года сталь производится с субсидированными производственными факторами, но продаётся на иранской Бирже металлов по механизмам свободного рынка, в котором ценообразование зависит от мировой цены стали плюс тариф и др. затраты.

Известно, что не только глобальные цены оказывают влияние на местные рынки, но и некоторые рынки могут оказывать влияние на глобальные цены.

Выбор рынка - одна из самых сложных проблем для иранских производителей, поскольку производство стали занимает третье место как стратегическое производство (после нефти и нефтехимической промышленности) в Иране и это имеет также влияние на объем ВНП (валовой национальный продукт) страны.

Актуальность темы заключается в том, что выбор мирового рынка -одно из самых важных решений, которые принимаются предприятиями или организациями, участвующими в международной торговле. Все же, несмотря на его важность, подходы, используемые многими организациями в определении прибыльности в международном контексте, часто основаны на традиционных решениях и интуиции, а не на формализованной методике выборе иностранных целевых рынков. Значимость аналогичного выбора относится и к производству стали. Поскольку существуют региональные различия в торговле, выбор рынка требует обязательного анализа фактических региональных выгод с раскрытием всех факторов, определение специфических критериев процессов и других параметров, связанных с выбором рынка.

Степень разработанности проблемы. Проблемы выбора рынка исследовались еще со времен промышленной революции - когда массовое производство попыталось быстро захватить местные рынки. В связи с большими издержками, менеджеры сделали ставку на концептуальные методы, такие как маркетинговый стиль и рекламирование. Исследования, связанные с проблемой выбора рынка проводились такими учеными как Ди Вон Бэйли (Dee Von Bailey) и Лин Ханникатт (Lynn Hunnicutt) статистическими методами (уравнения регрессии), Флора Белоне (Flora Bellone), Патрик Массо (Patrick Musso), Лионел Неста (Lionel Nesta) и Майкил Квир (Michel Quere) в теории производственных моделей, Люсия Фостер (Lucia Foster), Джон Халтивангер (John Haltiwanger) и С.Дж. Крижан (C.J. Krizan), Винченсо Деничело (Vincenzo Denicolo) и Пиеркарло Занчеттин (Piercarlo Zanchettin) в области математического моделирования, Ян Палчевски (Jan Palczewski) и Клаус Райнер Шенк-Хоп (Klaus Reiner Schenk-Hopp) в области математической структуры финансов, Лоренс Блюм (Lawrence Blume) и Девид Изли (David Easley), Вилко ван ден Ховел (Wilco van den Heuvel) и др. в теории линейного и смешанного целочисленного программирования. Преобладающее количество работ посвящены финансовым рынкам, в большинстве которых использованы эвристические методы, производительность, и только в последние годы немногие - с использованием линейного программирования.

Тема выбора рынка на основе математического программирования является недостаточно изученной. В связи с этим возникают проблемы изучения и выбора рынков на основе математических методов. Одним из удачных инструментов исследования данной проблемы является модель «Анализ среды функционирования» (АСФ). Характеризуя основные результаты предшествующих исследований на основе модели АСФ можно отметить работы, посвященные:

• Оценке поставщиков с множеством критериев и определению базового значения с использованием АСФ и многофакторного программи-

рования (Вебер).

• Описанию теории полезности на основе использования АСФ (Бралья и Петруни).

Применение данного метода основано на использование методов линейного программирования с максимизацией прибыли, ранжирующей рынки, чтобы облегчить выбор рынка. Реальные данные были получены непосредственно от производителей стали и заложены в основу модели линейного программирования. Все допустимые решения-вектора построены из данных В-►М- область, которая названа «пространством решения». Чтобы создать основную модель данного исследования, вытекающей из моделей АСФ, выходы, зависящие от вкладов, и входы делятся на фракции. Экономические данные исследования связаны с их действием на вход, выход или двойственными параметрами. Функции характеризуют поведение рынка через однородные данные. Дополнительные ограничения, введенные и обоснованные в построенной нами модели, отражают специфические особенности рынков. Анализ результатов проводится с использованием разработанных способов. [1],

И-

Целью исследования. Целью данного диссертационного исследования является разработка методики для отбора мировых рынков, на основе моделей АСФ для разработки систем поддержки принятия решений. Мотивацией использования математического моделирования является достаточно точное принятие решений после количественного и качественного исследования.

Для достижения сформулированной цели решаются следующие

основные задачи:

1. Изучить теоретические основы построения математической модели выбора рынка применимой независимо от масштаба производства на примере Исламской республики Иран.

2. Провести обзор теоретических оснований выбора рынка и провести анализ современного состояния и существующих проблем в экономике

Ирана.

3. Построить и обосновать математическую модель через регенерацию модели выбранной АСФ связанной с производством стали в Исламской Республике Иран.

4. Разработать комплекс программ для определения выбора рынка производства стали и провести вычислительные эксперименты, с учетом двойственного ролевого фактора и допустимых ограничений.

5. Провести анализ полученных результатов численных экспериментов по выбору рынка стали.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды зарубежных и отечественных ученых. Фундаментальное значение для моделирования выбора рынка имеют работы Пирсона, Кобба и Дугласа в макроэкономике, М.Дж.Фаррелла - измерение производственной эффективности, Г. Дебреу - эконометрика, М.Дж. Фаррелл - линейное программирование, А.Чорнз, В.В. Купер - К-эффективность, А.Чорнз, В.В. Купер, Е. Рудез - К-эффективность и ССЯ модель.

Объект исследования - Проблема выбора рынка в условиях, существующих в экономике Ирана.

Предмет исследования - разработка математических моделей решения проблемы выбора рынка в контексте производства стали с помощью методов линейного программирования.

Методы исследования: В данном научном исследовании используются современные методы теории алгебраических уравнений и неравенств, математического моделирования и численного эксперимента. Методология, используемая в этой диссертации, основана на дробно-линейном (фракционном) программировании.

Научная новизна исследования:

• Осуществлено математическое моделирование согласно методо-

• логии АСФ с градацией модели ЭВМ через одновременную интерполяцию двойных ролевых факторов (двойственные параметры) и ограничительного множителя.

• Использовано дробно - линейное программирование для выбора рынка с различными типами переменных и ограничений, определенных в векторном пространстве, и сведения его к задачам линейного программирования.

• Найден способ преобразования неэффективных параметров модели в эффективные путем изменения количества издержек.

• Показана необходимость оптимизации экспортных сумм для принятия решения в рамках производственного планирования.

• Определены двойственные параметры - двойные ролевые факторы модели.

Основные результаты исследования: Одна из основных проблем иранских производителей стали - это выбор рынка, при уменьшении потребностей местного. При этом возникает проблема, для выхода из которой необходима система поддержки принятия решений. В данном исследовании для оптимального выбора наилучшего управления была рассмотрена модель типа АСФ. Модель позволяет производителям провести ранжирование от лучших вариантов к наихудшим вариантам выбора рынка и получить решение проблемы выбора, при неудовлетворительной оценке рынка. При этом:

• Определена двойственность некоторых параметров в совокупности данных; выявлены такие факторы путем фильтрации с использованием коэффициента корреляции Пирсона. Главная модель должна раскрывать реальную роль каждой переменной, поскольку от этого зависит принятие оптимального решения выбора рынков. Доказано, что двойственные параметры играют роль как на входе, так и на выходе в изменяющихся рынках.

• Выявлено, что местные и иностранные рынки меняют эластичность (гибкость) требования и размер прибыли. Нормализация рыночного спроса указывает на присутствие пропорционального множителя для каждой группы рынков.

• Ранжирование рынков с использованием списка поиска с последующим исключением из модели не отвечающих критериям рынков. Построена математическая модель выбора рынка стали на примере производителей Исламской Республики Иран.

• Эвристическим методом найдено решение модификации неэффективного рынка к эффективному, путем изменения переменных в модели.

• Разработан комплекс программ для определения выбора рынка и проведены вычислительные эксперименты для иранских производителей стали.

Работа выполнена в соответствии со следующими разделами паспорта 08.00.13 - «математические и инструментальные методы экономики»:

1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании.

1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

2.1. Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления.

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Практическая значимость диссертационного исследования.

Полученные результаты значительно повышают значимость возможности использования теоретического анализа проблемы выбор рынка для любых производителей. Теоретические выводы, предложенные подходы и рекомендации могут быть использованы в качестве инструментария для анализа проблем выбора рынка производителями. Материалы и обобщения, которые содержатся в работе, могут быть предложены в качестве рекомендаций для промышленных предприятий Ирана. Содержащиеся в работе научно - методические разработки могут быть использованы для чтения лекций по курсам: «Организация и управление производством», «Экономика промышленности», «Мировая экономика», «Эконометрика» и при написании курсовых и дипломных работ. Использование теоретических выводов, позволяют значительно ускорить направление использования моделей выбора рынка и проводить практическую реализацию в экономических системах.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования отражены в публикациях автора, докладывались, были обсуждены и получили положительную оценку: на нескольких научно-практических конференциях Таджикского Национального Университета; научной конференции «Organization and department assessment» (Тегеран, 2004); на внутреннем ежегодном семинаре «Pathways to efficiency and effectiveness» (Sepahan steel manufacturing Co., 2006); на дидактическом семинаре «Management and productivity» (Irankhodro Co., 2008) и на регулярных международных конференциях по компьютерному анализу проблем науки и технологии (2008, 2011г.г.) проводимые в ТНУ.

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в пяти научных работах общим объемом 2.1 п.л. (в том числе 1.8 п.л. лично

автора); из них 5 работ в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, приложения и списка использованной литературы. Общий объем диссертационного исследования составляет 115 стр., в том числе 16 рисунков, 10 таблиц, список использованной литературы содержит 130 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Пежман Джафари

Выводы

1- Пользователям необходимо ознакомиться с некоторыми ключевыми определениями, такими как резервы, излишки и двойная цена, (приложение IV)

Например, первый рынок был выбран для анализа.

Корея (рынок)

Global optimal solution found at iteration: 5 линия 1

Objective value: 0.7789849 линия 2

Variable Value Reduced Cost линия 3

U 0.1000000E-05 0.000000 линия 4

GAMMA 0.1205761E-01 0.000000 линия 5

BETA 0.000000 0.000000 линия 6

VI 0.1241821E-01 0.000000 линия 7

V2 0.1000000E-05 0.000000 линия 8

Row Slack or Surplus Dual Price линия 9

1 0.7789849 1.000000 линия 10

2 0.000000 0.9808081 линия 11

3 0.2210151 0.000000 линия 12

4 0.6378265E-01 0.000000 линия 13

5 0.1045127 0.000000 линия 14

6 0.1914701E-01 0.000000 линия 15

7 0.1457157E-01 0.000000 линия 16

8 0.1414501E-01 0.000000 линия 17

9 0.000000 1.000000 линия 18

10 0.1408044Е-01 0.000000 линия 19

11 0.1911108Е-01 0.000000 линия 20

12 0.1459878Е-01 0.000000 линия 21

13 0.2248271Е-01 0.000000 линия 22

14 0.2279587Е-01 0.000000 линия 23

15 0.8838800Е-01 0.000000 линия 24

16 0.4709700 0.000000 линия 25

17 0.1241721Е-01 0.000000 линия 26

18 0.000000 -201822.2 линия 27

19 0.000000 -1.001300 линия 28

20 0.1205761Е-01 0.000000 линия 29

21 0.000000 0.000000 линия 30

Первая строка показывает номер симплексных таблиц после решения. Вторая строка показывает Эффективность связанного рынка (DMU). Третья строка показывает название связанных колонок. Строки с номерами четыре - восемь представляют переменные и их оценки и сокращенные затраты. U - показывают результат выхода. Гамма и бета показывают ситуацию двойного ролевого фактора, vi и v2 показывают результаты входов. Сокращенная стоимость - ноль потому что все ресурсы, использованы моделью. Девятая строка показывает названия второй части таблицы. Десятая по тридцатую строки показывают строки пронумированые от первой по двадцать первую программой Линго (Lingo) соответственно.

Пользователь может изменять количество переменных двойным ценовым анализом, упомянутой связанной колонки, а также изменяя эффективность вершины рынков через количество контролируемых переменных. Лица, принимающие решения, могут следовать за процедурой эффективности, затем найти отношение каждого фактора к эффективности и попытаться оптимизировать их, чтобы увеличить эффективность в других вопросах. Затем двойная цена, которая является количеством, которое улучшило бы объективную функцию, поскольку правая сторона ограничения увеличивается на одну единицу. Кроме того, двойные ценовые показатели переменны и вскоре должны либо уменьшиться (s+) либо увеличиться (s"). Например, Корея - наименее эффективный рынок. Раздел 3.5, ряд 27 и 28 аналитического отчета Линго (Lingo) показывает, что рынок Кореи должен уменьшить количество v2 (импорт) -201822.2 и количество продукции -1.001300 соответственно, чтобы создать лучшую оценку эффективности. Эта альтернатива предоставляет пользователям большой выбор. После выполнения выше упомянутого решения и запуска модели, новые результаты следующие:

Новые показатели таблицы (рынка) Кореи, Тайваня и Китая действительно изменили свою оценку эффективности. Корея улучшила ранг эффективности на два пункта. Этот пример проясняет, как рынок спада может улучшить ранг или изменить класс.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На современном этапе развития мирового хозяйства национальная экономика любой страны не может жить изолированно от происходящих в мире процессов. Исламская республика Иран, как часть мирового хозяйства не может быть не затронута влиянием процессов глобализации, стараясь улучшить экономический рост всевозможными путями, такими как: торговая политика, промышленная политика, привлечение отечественных и зарубежных инвестиций и т.д.

Сталь - это основной материал для многих производителей в таких областях, как производство трубопроводов, автомобилестроение и выпуск товаров для домашнего потребления и т.д. За исключением сырой нефти, никакой другой материал не занимает такое центральное положение по отношению к процессам экономического роста и развитию промышленности как сталь.

Проблемы выбора рынка на примере производителей стали являются актуальными в современных условиях Ирана. Теоретические выводы, предложенные подходы и рекомендации могут быть использованы в качестве инструментария для анализа проблем выбора рынка производителями. Материалы и обобщения, которые содержатся в работе, могут быть предложены в качестве рекомендаций промышленным предприятиям Ирана. Настоящая работа посвящена именно исследованию выбора рынка производителей стали и системе поддержки принятия решений.

Основными результатами работы являются следующие:

1. Показана двойственность некоторых параметров в совокупности данных; выявлены такие факторы путем фильтрации с использованием коэффициента корреляции модели Пирсона. Главная модель должна раскрывать реальную роль каждой переменной, поскольку от этого зависит лучшее принятие решения выбора рынков. Доказано, что двойственные параметры играют роль как на входе, так и на выходе.

2. Предприятия экспортируют продукцию используя таблицу ранжирования рынков.

3. Построена линейная математическая модель выбора рынка стали на примере производства Республики Иран.

4. Эвристическим методом найдено решение модификации неэффективного рынка к эффективному, путем изменения переменных в модели (линейная производственная функция и эффективность использования запасов в производстве).

5. Разработан комплекс программ для определения выбора рынка и проведены вычислительные эксперименты для иранских производителей стали.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Пежман Джафари, 2011 год

Литература

1.Моргунова О.Н. Компьютерная поддержка принятия решений по оцен-ке эффективности сложных систем / О.Н. Моргунова, Е.П. Моргунов // Изд-во ВСГТУ. - 2006. - № 1. - С. 183-186.

2.Антамошкин А.Н. Методика исследования эффективности сложных иерархических систем / А.Н. Антамошкин, О.Н. Моргунова, Е.П. Моргунов // Вестник Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та. - 2006. - №. 2. - С. 913.

3.Cateora P.R. International Marketing / P.R. Cateora, P.N. Ghauri. - European issue, Virginity. - Mc.Graw-Hill Publishing Company. - 2000.

4.Cateora P.R. International Marketing / P.R. Cateora, J.L. Graham. - New York. - Mc.Graw-Hill Companies. - 2002.

5.De Burca S. Международный Маркетинг - Перспектива SME / S. De Burca, R. Fletcher, L. Brown // Прентис Хол. - 2004.

6.Mahnert К. International market selection, issues and methodologies / K. Mahnert, S. McGauley, L. McGrath, L. McGrath // University course of MBS in Marketing. - 2008.

7.Beyli D. Role of the Operating Expenseses in Choice Market / D. Beyli, L. Hunnikatt // Godovom meeting to american Agricultural Economic. - 2002. -C.28-31.

8.Beyli D. Role of the Operating Expenseses in Choice Market / D. Beyli, L. Hunnikatt // Godovom meeting to american Agricultural Economic. - 2002. -P.20-25

9.Bellone F. Productivity and Market Selection of French Manufacturing Firms in the Nineties / F. Bellone // DIME Working paper in the series on; Dynamics of Knowledge Accumulation, Competitiveness, Regional Cohesion and Economic Policies. - 2006. - Package 34.

10.Keyvs D. V. Many-sided Comparisons to Product, Entry, and Capacity Using Best Indexes / D. V. Keyvs, Li. R. Kristensen, V. E. Divert. // Economic Journal. - 1982.-P.73-86.

11.Good D. H. Index and Approaches of the Requirement of the Factor to Estimation of Capacity / D. H. Good, M. Nadiri, R. Sickles. -ManagamentApplied Econometrical. - Sons H. - Oxford. - 1997.

12.Foster L. Aggregate Productivity Growth: Lessons from Microeconomic

Evidence / L. Foster, J. Haltiwanger, C.J. Krizan // NBRE Working Paper. -1998.-№ 6803.

13.Foster L. Market Selection, Reallocation and Restructuring in the U.S. Retail / L. Foster, J. Haltiwanger, C.J. Krizan // 2005. - JEL Nos. D21, J24, 047.

14.Palczewski J. Market Selection of Constant Proportions Investment Strategies in Continuous Time / J. Palczewski, K. R. Schenk // National Centre of Competence in Research Financial Valuation and Risk Management. - 2008. - Working Paper No. 500.

15.Changjiang L. The empirical analysis of dividend policy in Chinese listed firms / L. Changjiang, W.Kemin // Economic research in Chinese. - 1999.

16.La Porta R. Agency Problems and Dividend Policies around the World / R. La Porta, F. Lopez-De-Silanes, A. Shleifer, R.W. Vishny // Journal of Finance. - 2000. - N.55. - P. 1-33.

17.Shulian L. Empirical Analysis of Cash Dividend Payment in Chinese Listed Companies / L. Shulian Y. Hu // School of Accounting, Dongbei University of Finance and Economics. - 1986. - 0086-411-8471-2716.

18.Chen W. An empirical study on the signaling effect of dividend policy in Shanghai Stock Market / W. Chen, X. Liu, Y. Yang // Chinese Journal of Management Science. - 1999.

19.Wang J. Inter-temporal Asset Prices under Asymmetric information / J. Wang // University of Pennsylvania. - 1990. - Ph.D. Dissertation.

20.Lintner J. Distribution of incomes of corporations among dividends, retained earnings and taxes / J. Lintner // American Economic Review. - 1956.

21.Piazzesi M. Housing, Consumption and Asset Pricing / M. Piazzesi, M. Schneider, S. Tuzel // forthcoming Journal of Financial Economics. - 2006.

22.Zhao C. Dividend policy, selection incentive: empirical evidence from Chinese stock market / C. Zhao, X. Zhang L. Ye // Finance and Economic Research. - 2001.

23.Campbell J. The dividend-price ratio and expectations of future dividends and discount factors / J. Campbell Y. Robert J. Shiller // Review of Financial Studies. - 1988.-P.195-227.

24.Forte C. R. The Determinants of Dividend Payments in the UK, Germany, Italy and France / C. R. Forte // Ministry of Economic Affairs and Development. - 2006.

25.Carr P. An Alternative Approach for Valuing Continuous Cash Flows / P. Carr, A. Lipton D. Madan // bank of America Securities. - 2000.

26.Wang J. A model of Inter temporal Asset Prices under Asymmetric information / J. Wang // Management Institute of Technology, First version

received. - 1991.

27.Clemens S. Tax Changes and Asset Pricing: Cross-Sectional Evidence / Clemens S. // University of Michigan and NBER. - 2006.

28.Piazzesi M. Asset Prices and Asset Quantities / M. Piazzesi, M. Schneider // University of Chicago. - 2006.

29.Albuquerque R. Agency Conflicts, Investment and Asset Pricing / R. Albuquerque, N. Wang //. - 2005.

SO.Nosal ED. Pair Wise Trade, Asset Prices and Monetary Policy / ED. Nosal G. Rocheteau // Federal Bank of Chicago and University of California. - 2009.

31 .Hughston L. P. Inflation Derivatives / L. P. Hughston // Department of Mathematics King's College London. - 1998. - Working paper.

32.Denicolo V. Competition, Market selection and Growth / V. Denicolo, P. Zanchettin // Department of Economics, University of Bologna and Department of Economics, University of Leicester. - 2008.

33.Barro R.J. Economic Growth / R.J. Barro, X. Sala-i-Martin // Cambridge, MA, MIT press. - 2003. - CH. 7.

34.Barro RJ. Economic Growth / R.J. Barro, X. Sala-i-Martin // Cambridge, MA, MIT press. - 2003. - CH. 7.

35.Bamcci E. On the market selection hypothesis / E. Barucci, M. Casna // Department of mathematic, Milan Polytechnic faculty, training booklet. -2009.

36.Barucci E. On the market selection hypothesis / E. Barucci, M. Casna // Milan Polytechnic faculty, training booklet. - 2009. - P. 13.

37.Blume L. The Market Selection Hypothesis / L. Blume, D. Easly // Department of Economics, Cornell University. - 1999.

38.Den Heuvel V.V. Integrated Market selection and Production Planning, Complexity and Solution Approaches / V.V. Den Heuvel // Econometric Institute Report EI. - 2007.

39.Wagner H.M. Dynamic version of the economic lot size model / H.M. Wagner, T. M. Whitin // Management Science. - 1958. - P.89-96.

40.Federgruen A. A simple forward algorithm to solve general dynamic lot sizing models with n periods in 0 (n log n) or O (n) time / A. Federgruen, M. Tzur // Management Science. -1991. - P.909-925.

41.Wagelmans A.P.M. Economic Lot Sizing: A 0 (n log n) algorithm that runs in linear time in the Wagner-Whitin case / A.P.M. Wagelmans // Operations Research. - 1992.-P.145-156.

42.Aggarwal A. Improved Algorithms for Economic lot-size problems / A. Aggarwal, J.K. Park // Operation Research. - 1993. - P.549-571.

43.Krarup J. Plant Location, Set Covering and Economic Lot-Size: An O (mn) algorithm for structured problems / J. Krarup, O. Bilde // Volume 36 International Series of Numerical Mathematics. - 1977. - P.155-180.

44.Rahdari H. Analyzing the Effect of Global Steel Price Fluctuation on Iran's Steel-Maker Stock Prices / H. Rahdari // Management and Economics Sharif University of Technology. - 2008.

45.IIS A. World Steel in Figures 2008 / USA // International Iron and Steel Association. - 2008.

46.Cheely R. Gasification and the Midrex : Direct Reduction Process / R. Cheely// Gasification Technologies Conference. - 1999.

47.Motlagh M. Expansion of DRI-EAF based steel industry in Iran / M. Motlagh //All Business. - 2003.

48.World Steel Association. Steel in Figures / World Steel Association // DRI Figures in 2008. - 2008.

49.Bugayev K. Iron and Steel Production / K. Bugayev, Y. Konovalov, Y. Bychkov, E. Tretyakov, Savin, V. Ivan. - The Minerva Group, Inc. - 2009.

50.Hopfield J. J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities / J. J. Hopfield. - Proc. NatL Acad. Sci. USA Vol. 79.

- 1982. -P.2554-2558.

51 .Kutner M.H. Applied Linear Regression Models / M.H. Kutner, C.J. achtsheim, J. Neter. - McGraw-Hill. - Irwin, Boston. - 2004. - p.25.

52.Leontief W. Input-Output Economics / W. Leontief. - New York: Oxford University Press. - 1986.

53.Ayres R.U. Economic growth, technological progress and energy use in the U.S. over the last century: Identifying common trends and structural change in macroeconomic time series / R.U. Ayres, B.Warr. - INSEAD. - 2006.

54.Charnes A. Measuring the efficiency of decision-making units / A. Charnes, W. Cooper, E. Rhodes. - European Journal of Operational Research vol. 2. -1978. - P.429-444.

55.Hopfield J.J. Neurons networks and physical systems with emergent collective computational abilities / J.J. Hopfield // Proc. Natl. Acad. Sci. USA.

- 1982.-Vol. 79.-P. 2554-2558.

56.Banker R.D. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis / R. D. Banker, R. F. Charnes, W. W. Cooper // Management Science vol. 30. - 1984. - P. 1078-1092.

57.Кривоножко B.E. Анализ эффективности функционирования сложных систем / B.E. Кривоножко, А.И. Пропой, Р.В. Сеньков, И.В. Родченков, П.М. Анохин // Автоматизация проектирования. - 1999. - № 1. - С. 2-7.

58- Fare R. The Management of Efficiency of Production / R. Fare // Kluwer Nijhoff, Publishing со., Production Frontiers, Cambridge Unv. Press.2004.

59.Tofallis С. Combining two approaches to efficiency assessment / C. Tofallis // Journal of Operational Research Society. - 2001. - N52. - P.l 225-1231.

60.Lovell C.A.L. A Comparison of Alternative Approaches to the Measurement of Productive Efficiency / C.A.L. Lovell, P. Schmidt // Kluwer. - 1988.

ól.Coelli T.J. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis / T.J. Coelli // Springer. - 2005.

62.Шапкин A.C. Математические методы и модели исследования операций / А.С. Шапкин, Н.П. Мазаева // Издательско-торговая корпорация «Дашко и К°». - 2006. - с. 400.

63.Безродный А.А. Автозаправочные станции: вопросы теории, практики функционирования и подготовки персонала / Безродный А.А. // Саратов: Сарат. гос. техн. ун-тю - 2006. - с. 326.

64.MEPS со. (Great Britain) annual reports, England. - 2011. - S10 2GZ.

65.Бондарь W.W. Анализ среды функционирования Всесторонний текст с Моделями, Заявления, / W.W. Бондарь // второй выпуск. - 2008.

66.Kechris A.S. Notes on the theory of scales / A.S. Kechris, Y.N. Moschovakis. Lowe, Benedikt. - 2008.

67.Thomas H. Introduction to Algorithms / H. Thomas, E. Charles, R.L. R. Leiserson, S. Clifford. - MIT Press and McGraw-Hill. - 2001. P.790-804.

68.Jafari P. Data Envelopment Analysis (АСФ) as a Non-Parametric Method / P. Jafari //, Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N3. - Р.81-89.

69.Уткин О.Б. АСФ: презентация новых технологий системного анализа / О.Б. Уткин, Е.К. Терпугов, В.Е. Кривоножко, Р.В. Сеньков, А.В. Володин // Нефть, газ и бизнес. - 2000. - № 6. - С. 28-32.

70.Fama E.F. Separation of Ownership and Control / E.F. Fama, M.C. Jensen // journal of law and economics. - 1983. - N 26. - P.301-325.

71.Триф А.А. Анализ устойчивости функционирования финансовых институтов / А.А. Триф, О.Б. Уткин, В.Е. Кривоножко, Р.В. Сеньков, А.В. Антонов // Нефть, газ и бизнес. - 1999. - № 5. - С. 27-33.

72.Banker R.D. A Comparative Application of Data Envelopment Analysis and Tran slog Methods: An Illustrative Study of Hospital Production . R.D. Banker, R.F. Conrad, R.P. Strauss //Management Science. - 1986.

73.Cummins J.D. Comparisons of Frontier Efficiency methods: An Application to the U.S. Life Insurance Industry / J.D. Cummins, H. Zi // Journal of Productivity Analysis. - 1998.

74.Triantis К. A Mathematical Programming Approach for Measuring Technical Efficiency in a Fuzzy Environment / K. Triantis, O. Girod // Journal of Productivity Analysis. - 1998.

75.Bardhan I. A Simulation Study of Joint Use of АСФ and Stochastic Regressions for Production Function Estimation and Efficiency Evaluations / I. Bardhan, W.W. Cooper, S. Kumbhakar // Journal of Productivity Analysis.

- 1998.

76.Безродный A.A. Математические модели структур нефте продукто обеспечения / A.A. Безродный, А.Ф. Резчиков // Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т. - 2004. - с. 249.

77.Banker R.D. A Comparative Application of Data Envelopment Analysis and Tran slog Methods: An Illustrative Study of Hospital Production / R.D. Banker, R.F. Conrad, R.P. Strauss // Management Science. - 1986.

78.Banker R.D. A Comparative Application of Data Envelopment Analysis and Tran slog Methods: An Illustrative Study of Hospital Production / R.D. Banker, R.F. Conrad, R.P. Strauss // Management Science. - 1986.

79.Jafari P. An algorithm for ranking Universities / P. Jafari //, Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2011. - N1. - P. 19-24.

80.Cooper W.W. Data Envelopment Analysis A Comprehensive Text with Models, Applica-tions, References and АСФ-Solver Software / W.W. Cooper, L.M. Seiford, K. Tone. - 2008. - P.24-25.

81 .Cooper W.W. Data Envelopment Analysis A Comprehensive Text with Models, Applications, References and АСФ-Solver Software / W.W. Cooper, L.M. Seiford, K. Tone. - 2008.

82.Charnes A. Measuring the Efficiency of Decision Making Units / A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes // European Journal of Operational Research. - 1978. - P.429-444.

83.Emroznegad A. The Mathematical Programming Approach to Efficiency Analysis / A. Emroznegad, L. Seiford // C.A.K. Lovell and S.S. Schmidt, ed. -1993. INFOR 31. - P.290-297.

84.Cooper W.W. A Development Study of Data Envelopment Analysis in Measuring the Efficiency of Maintenance Units in the U.S. Air Forces / W.W. Cooper, B. Golany // Annals of Operational Research. - 1985. - P.59-94.

85.Ahn Т. Efficiency Characterizations in Different АСФ Models / T. Ahn, A. Charnes, W.W. Cooper // Socio-Economic Planning Sciences. - 1988. - N. 22. -P.253-257.

86.Bardhan R. АСФ and Stochastic Frontier Regression Approaches Applied to Evaluating Performances of Public Secondary Schools in Texas / R. Bardhan.

- Ph.D Thesis. - University of Texas at Austin. - 1995.

87.A1I A.L. The Mathematical Programming Approach to Efficiency Measurement / A.L Ali, L.M. Seiford // Oxford University Press. - 1993.

88.Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment analysis / W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu // Kluwer Academic Publishers. - 2004. - p.92.

89.Brockett P.L. DEA Evaluation of Organizational Forms and Distribution System in the U.S. Property and Liability Insurance Industry / P.L. Brockett, W.W. Cooper, L.L. Golden, J.J. Rousseau, Y. Wang // International Journal of Systems Science. - 1998.

90.Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment analysis / W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu // Kluwer Academic Publishers. - 2004. - P-95.

91.This term has taken from the literature on dimensional analysis. Duality, Classification and Slacks in АСФ / Annals of Operations Research. -1996. -p.66.

92.Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment analysis / W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu // Kluwer Academic Publishers. - 2004. - p. 102.

93.Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment analysis / W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu // Kluwer Academic Publishers. - 2004. - p. 103.

94.Jafari P. Department's Performance Assessment with both increase outputs and decrease inputs when some of them are discretionary / P. Jafari //, Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N3. -Р.53-59.

95.Cook W.D. Dual-role factors in data envelopment analysis / W.D. Cook, R.H. Green, J. Zhu // HE Trans. - N.38. - 2006. - P.105-115.

96.Farzipoor Saen R. Restricting weights in supplier selection decisions in the presence of dual-role factors / R. Farzipoor Saen // Applied Mathematical Modeling. - 2010.

97.Charne A. Cone-ratio data envelopment analysis and multiobjective programming / A. Charnes, W.W. Cooper, Q.L. Wei, Z.M. Huang // Int. J. Syst. Sci. - 1989. - N.20. - P.1099-1118.

98.Thompson R.G. The role of multiplier bounds in efficiency analysis with application to Kansas farming / R.G. Thompson, L.N. Langemeier, C.T. Lee, R.M. Lee // J. Econ. - 1990. - N.46. - P.93-108.

99.Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment analysis / W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu // Kluwer Academic Publishers. - 2004.

100.Wong Y.H.B. Restricting weight flexibility in data envelopment analysis / Y.H.B. Wong, J.E. Beasley // Journal of Operation Research Society. - 1990. -N.41. - P.829-835.

101.Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики / С.А.

Айвазян B.C. Мхитарян // Москва: Юнити-Дана (проект TASIS). - 2001.

- №. 1,2. с. 1088.

102.Pepedopulos N. Stock, taxonomy and estimation of the methods for choice world market / N. Pepedopulos, I.E. Denis // International Marketing Review.

- 1988.-N.5.-P.38-51.

103.Jafari P. Model of GDP assessment and some computing experiments / P. Jafari, M. Yunusi, F. Yunusi // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2011. - N8. - Р.3-8.

104.Ершов Э.Б. Распространение коэффициента детерминации на общий случай линейной регрессии, оцениваемой с помощью различных версий метода наименьших квадратов /Э.Б. Ершов // Цеминар Экономика и математические методы. - Москва: ЦЕМИ РАН. - 2002. - №. 3. - С. 107120.

105.Ершов Э.Б. Выбор регрессии максимизирующий несмещённую оценку коэффициента детерминации Айвазян С.А. Прикладная эконометрика / Э.Б. Ершов // Маркет ДС. - 2008. - №. 12. - С. 71-83.

Юб.Соорег W.W. Data Envelopment Analysis, A comprehensive Text with Models, Applications / W.W. Cooper. - 2008. - p.74.

107 Jafari P. Balance Budget Optimization / P. Jafari, M. Yunusi // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N6. - Р.295-301.

По теме диссертатци опубликованы следующие работы

110.Jafari P. Department's Performance Assessment with both increase outputs and decrease inputs when some of them are discretionary / P. Jafari // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N3. -Р.53-59.

111.Jafari P. Data Envelopment Analysis (DEA) as a Non-Parametric Method / P. Jafari // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N3. - Р.81-89.

112.Jafari P. Balance Budget Optimization / P. Jafari, M. Yunusi // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2010. - N6. - Р.295-301.

113.Jafari P. An algorithm for ranking Universities / P. Jafari // Вестник, Таджикиского Национального Университета. - 2011. - N1. - P. 19-24.

114.Jafari P. Model of GDP assessment and some computing experiments / P. Jafari, F. Yunusi // Вестник, Таджикиского Национального Университета. -2011.-N8.-Р.3-8.