Исследование и разработка математического обеспечения задач автоматизированного управления транспортными предприятиями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Войтко, Ирина Викторовна

• Войтко, Ирина Викторовна
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Войтко, Ирина Викторовна

Введение.

Глава I. Характеристики объекта исследования

1.1 Задачи и цели развития предприятия как большой системы.

1.2 Взаимодействие с внешней средой.

1.3 Предприятие как объект автоматизированного управления.

Глава II. Математические модели как средство исследования больших систем

2.1 Требования к математическим моделям.

2.2 Вопросы адекватности математических моделей.

2.3.Методы построения и исследования математических моделей.

Глава III. Математические модели исследования предприятий как объектов автоматизированного управления

3.1 Моделирование деятельности предприятий с помощью производственных функций.

3.2 Основные характеристики производственной функции.

3.3 Формирование исходных данных.

3.4 Выделение трендов временных рядов показателей.

3.5 Сглаживание взвешенным скользящим Полиномом.

3.6 Анализ временных рядов транспортных предприятий.

3 .7 Анализ взаимосвязей между показателями развитая транспортных предприятий.

Глава IV. Определение характеристик предприятия в процессе машинного эксперимента

4.1 Исследование детерминированных процессов (моделей).

4.2 Составление прогнозов развития транспортных предприятий.

4.3 Имитационная модель деятельности предприятия с включением блока экспертных решений.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка математического обеспечения задач автоматизированного управления транспортными предприятиями»

Повышение эффективности функционирования транспортных предприятий требует совершенствования организации управления на различных уровнях. Эта задача весьма сложна и не может быть решена без все более полной автоматизации управленческих работ с применением математических методов и средств вычислительной техники.

В процессе выработки управленческого решения неизбежно встают задачи анализа и научного прогнозирования: необходимо знать, как в перспективе определенного срока изменится сам объект управления, каковы тенденции его развития, потенциальные ресурсы системы управления, ожидаемые условия достижения цели, предполагаемый эффект и возможные последствия.

Ограниченность возможностей экспериментального исследования больших систем делает актуальной разработку методики их моделирования, которая позволила бы в соответствующей форме представить процессы функционирования систем, описать протекание этих процессов с помощью математических моделей, получить результаты экспериментов с моделями по оценкам характеристик исследуемых объектов

Различным аспектам указанной проблематики посвящено значительное число фундаментальных исследований, в том числе работы А.Й. Анчишкина, Н.А.Бобылева, М.АХалахова, А. А.Горчакова, Ю.П.Иванилова, Г.Б.Клейнера, Н.Е.Кобринского, В.П.Морозова, В.ИНиколаева, С.А.Саркисяна, Б.Я.Советова, Л.Л.Терехова, И.М Чангли, Е.М.Четыркина, Г.Е.Эдельгауза и других ученых.

На водном транспорте значительный вклад в развитие отраслевых аспектов создания и проектирования АСУ внесли работы В.С.Бондаренко, ААБулова, Э.ПХромового, АГ.Китова, Ю.М.Кулибанова, Г.С.Махуренко. В.С.Михалевича, С.АПопова.

Несмотря на значительный объем исследований, посвященных проблемам автоматизированного управления, их научную разработанность в целом нельзя назвать исчерпывающей. Современные условия хозяйствования, научно-технический прогресс, повсеместная автоматизация производственных процессов постоянно добавляют к существующим вопросам новые их аспекты, требующие научного исследования.

Важное прикладное значение имеют вопросы, связанные с повышением степени адекватности применяемых математических методов и моделей реальным зависимостям и ограничениям, характерным для транспортных систем. Далеко не полностью решены проблемы обеспечения точности результатов математического моделирования, сопряженные с исследованием широкого круга теоретических и практических вопросов, связанных с методами построения моделей и их информационным обеспечением, а также непосредственно с практикой управления большими системами.

Практика моделирования процессов развития показывает, что модели определенного вида оказываются справедливыми во вполне определенном диапазоне изменения параметров объекта и времени его развития. Это связано, как правило, с переменным характером внутренних и внешних условий развития. С изменением этих условий, начиная с некоторого момента времени, происходят адаптационные изменения в структуре системы, направленные на приспособления к новым условиям развития. Здесь вступает в силу диалектический закон перехода количественных отношений в качественные, который должен найти свое отражение в структуре моделей, описывающих такие процессы. Для этой цели необходимы модели, описывающие изменение характеристик объекта при определенном принципе его действия (эволюционные модели) и предназначенные для определения длительности данного принципа функционирования и развития системы и момента ее перехода на новый принцип. Установление таких диапазонов представляет актуальную проблему; отдельные разработки методов ее решения можно найти в исследованиях В.А.Бессонова, Н.МХромовой, В.А.Половникова, В.В.Федосеева, Ю.А.Чижова.

В области, близкой к границам устойчивости, проблема точности моделирования приобретает решающую роль; здесь резко возрастают влияния стохастических составляющих, что обусловливает необходимость детального анализа влияния вариаций структуры и параметров модели на поведение ее выходной переменной. Одним из условий решения этой задачи является разработка методов, позволяющих исследовать развитие систем в случае, когда оно сопровождается переходом из одного устойчивого состояния в другое.

Особую важность в этой связи приобретает создание динамических имитационных моделей как инструмента поддержки стратегических решений, средства формирования поведения системы при различных сочетаниях управляющих воздействий, изменяющихся условиях внешней и внутренней среды.

Этим определяется актуальность темы диссертации, значимость содержащихся в ней исследований, их теоретическая ценность и прикладное значение.

Конечная цель настоящей работы - исследование и разработка математического обеспечения задач автоматизированного управления транспортными предприятиями, предполагает системный подход к анализу предприятий, основанный на комплексном рассмотрении всех аспектов процесса их развития.

В соответствии с поставленной целью исследования в диссертации рассматриваются следующие основные вопросы:

- классификация и исследование проблематики точности моделирования и прогнозирования показателей транспортных предприятий;

- совершенствование методов оценки областей параметров системы, внутри которых сохраняются ее свойства;

- разработка методологии качественного анализа для определения тенденций развития транспортных предприятий;

- исследование отличий характеристик объекта на эволюционных участках развития от соответствующих характеристик в момент скачка;

- разработка методологии для определения оценки влияния различных факторов и их совокупностей на исследуемый процесс на базе компонентного анализа.

Являясь сложными системами, состоящими из множества взаимосвязанных элементов и подсистем, транспортные предприятия характеризуются большим числом параметров, меняющихся во времени. Изучение закономерностей и тенденций их динамики и составляет предмет исследования в диссертации

Для достижения цели исследования и решения указанных задач Использовались методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики (в частности, регрессионного, корреляционного и факторного анализа), теории производственных функций.

Научная новизна результатов исследований, выполненных в диссертации, заключается в следующем:

1. Проанализированы системные аспекты построения математических моделей в соответствии с целями их создания и использования. Принципы реализации особенностей математического моделирования и исследования его точности рассмотрены с учетом особенностей объекта моделирования: соотношения его детерминированных и стохастических свойств, эволюционных участков развития и скачков, связанных с изменением организационно-функциональной структуры системы. Предложена классификация способов оценки адекватности моделей, как по единичным, так и по обобщенным показателям с изложением процедуры вычислений.

2. 'Показана возможность использования двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа в задачах моделирования и прогнозирования деятельности транспортных предприятий. Предложена модификация указанной функции, позволяющая в некоторых случаях дать более точную характеристику объекта управления.

3. Предложен метод разбиения временного ряда на участки с различными характеристиками исследуемого процесса, основанный на выделении низкочастотной составляющей и исследовании знака локального выборочного коэффициента корреляции.

4. Разработан метод структуризации и формализации исходных и прогнозируемых данных об объекте управления с целью обеспечения их надлежащего учета при решении задач математического моделирования и прогнозирования с использованием средств вычислительной техники.

5. Предложена имитационная модель деятельности транспортного предприятия с включением блока экспертных решений. Имитационные расчеты осуществляются по мере того, как возникают изменения в нормативной базе или иные изменения внешней среды. Такой режим применения модели позволит, не повышая требований к точности описания объекта, своевременно адаптировать выработанный стратегический план к новым условиям.

6. Предложено методическое обеспечение факторного исследования по методу главных компонент с целью выделения из временного ряда групп точек, сходных по отдельным признакам.

Научная значимость диссертации заключается в разработке и совершенствовании математических методов качественного анализа показателей для реализации задач автоматизации управления транспортными предприятиями. Разработанное математическое обеспечение доведено до методических рекомендаций и алгоритмов и использовано в исследовательских разработках по повышению качества и эффективности автоматизированных систем поддержки решений. Предложенные в работе методы определения тенденций развития предприятий, сформулированные применительно к транспортным предприятиям, носят качественный характер. Локальный подход для периодизации временного ряда может быть использован для любых временных рядов, стабильно растущих во времени и имеющих доминирующую регулярную составляющую.

Предложенный подход к анализу результатов факторных исследований по методу главных компонент не имеет ограничений по использованию; возможность его применения определяется только спецификой показателей, отражающей особенности каждого конкретного объекта управления.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Войтко, Ирина Викторовна

Заключение.

Научно-технический прогресс, повсеместная автоматизация производственных процессов заставляют организаторов производства искать современный действенный инструмент анализа и прогнозирования больших систем, задачи управления которыми носят нетривиальный характер и требуют разработки новых подходов и методов.

В настоящее время управление производством должно обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений, так как цена потенциального ущерба от принятия необоснованных решений сегодня многократно возрастает. В транспортных системах, подверженных влиянию большого числа случайных факторов, для принятия качественных решений недостаточно применения обычных методов анализа: нужен научный фундамент всей системы планирования и оперативного управления, требуются современные методы исследования и моделирования транспортного процесса, методы системного анализа и синтеза методов управления.

Повышение эффективности реализации процессов управления транспортными предприятиями требует широкого внедрения автоматизированных систем управления, создаваемых с применением математических методов и средств вычислительной техники. Необходимость анализа большого объема информации, реализуемой в виде технико-экономических показателей, определяет требования к разработке и совершенствованию средств и методов описания данных, направленных, в первую очередь, на повышение эффективности применения средств вычислительной техники в области управления. При этом основными критериями эффективности функционирования автоматизированных систем управления являются оперативность, точность н полнота информации, которая предоставляется пользователям для принятия управляющих решений.

Исследования по данной проблематике, выполненные в диссертационной работе, позволяют сформулировать следующие основные выводы и результаты.

1. Выполнено моделирование свойств изучаемого процесса в виде производственной функции. Успех моделирования во многом зависит от того, насколько используемая функция адекватна изучаемому процессу. В ходе экспериментального исследования подтверждено, что точность математической модели как мера статистической близости выходного показателя и его фактической величины — необходимое, но еще не достаточное условие адекватности модели.

В работе установлено, что вариации параметров модели не всегда оказывают существенное влияние на точность отражений в ней характеристик изучаемого процесса. Факт такой устойчивости в каждом конкретном случае подлежит внимательному изучению; его подтверждение способствует формированию компактной модели, адекватно воспроизводящей поведение системы.

2. Обоснован метод качественного анализа показателей, используемый в системе управления предприятием. Показана возможность осуществления такого анализа на основе производственной функции Кобба-Дугласа или ее модификации, полученной в работе. Предложен и обоснован научный подход к разработке процедуры адаптации модели, содержащей производственную функцию, к новым условиям - последним тенденциям развития предприятия. Его сущность заключается в переоценке параметров модели через определенный период времени. Предлагаемый методический подход может быть исПользован для структурных подразделений различного уровня иерархии.

3. Теоретически обоснованы и экспериментально подтверждены вопросы, касающиеся формирования исходных данных при построении математической модели. Предложен новый метод проведения периодизации динамического ряда, осровзшшй на выделении низкочастотной составляющей и анализе локального коэффй^ента корреляции. Рассмотрены особенности исследования Яременных рядов показателей транспортных предприятий, оказывающие большое влияние на метода их изучения и выделения тренда.

На основе анализа взаимосвязей между показателями сделаны выводы о точности моделирования и устойчивости параметров модели в различные периоды развития системы, а также о связи знака локального выборочного коэффициента корреляции с устойчивостью параметров.

4. Способность системы управления адаптироваться в данных условиях проявляется в том, что в течение определенного промежутка времени она должна изучить действие неизвестного фактора. Предложен и апробирован на материале показателей работы транспортных предприятий метод оценки степени воздействия ведущих факторов, основанный на компонентном анализе. Показана возможность его использования в качестве дополнения к традиционным и локальным методам для выявления групп точек со сходной реакцией системы на действующие факторы, а также для определения эволюционных участков развития и скачков, связанных с изменением организационно-функциональной структуры системы. В отличие от традиционных методов, при таком подходе практически нет "устаревших" данных. Являясь частью автоматизированной системы поддержки решений, он поможет восполнить недостаток информации при определении тенденций развития предприятий и степени риска прогнозов.

5. В диссертации разработана методика структуризации и формализации априорных нестатистических данных, источником которых являются знания пользователя - эксперта о характере функционирования объекта исследования, для их использования при составлении прогнозов в режиме диалога "эксперт -ЭВМ".

6. Методика прогнозирования временных рядов, традиционно используемая в отраслевых исследованиях, дополнена методом факторного прогноза показателей, основанном на сочетании адаптивного и экспертного подходов.

7. В работе предложена имитационная динамическая модель деятельности транспортного предприятия, включающая оценку и прогноз динамики важнейших технико-экономических показателей, и блок экспертных решений.

Экспертная система включает комплекс аналитических процедур, направленных на анализ и обобщение полученной информации. Такая модель является инструментом поддержки стратегических решений, позволяющим учитывать изменения в нормативной базе и внешней среде.

Круг обсужденных ранее вопросов имеет важное значение для моделирования процессов развития систем и автоматизации выработки управленческих решений. Полученные выводы и результаты по оценке количественных и качественных закономерностей процессов функционирования транспортных систем, проведение структурного, алгоритмического и параметрического синтеза, могут быть использованы при проектировании информационных подсистем различного уровня.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Войтко, Ирина Викторовна, 1999 год

1. Абрамов А.П., Бессонов В.А., Никифоров Л.Г., Свиридеико К С. Исследование динамики макроэкономических показателей методом производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1987 - 64 с.

2. Абрамов А.П., Нажмудинова М.С. Исследование динамики факторных эла-стичностей производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1998.— 20 с.

3. Айвазян С.А. Енкжов И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.- 471 с.

4. Акимов Н.И. Моделирование движения основных фондов // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.-С.57-63.

5. Акофф Р.Л. Планирование будущего корпорации. М.: Прогресс, 1985.-327с.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-755с.

7. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М.: МГИЭТ(ТУ), 1994.- 94 с.

8. Анчишкин А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М.: Экономика, 1973.- 294 с.

9. Анчишкин А.И., Федоренко Н.П., Яременко Ю.В. Методы народнохозяйственного прогнозирования. М.: Наука, 1985.- 472 с.

10. Ю.Бариновский К.А., Рубцов В.М. Модели и методы прогнозирования и долгосрочного планирования: Учебное пособие. М.: РУДИ, 1992.- 78 с,

11. Баркалов Н.Б. Производственные функции в моделях экономического роста» М.: Изд-во МГУ, 1983.- 128 с.

12. Бессонов В.Л. Расщепление временных рядов социально-экономических макропоказателей // Эконометрическое моделирование. М.: ВЦ РАН, 1992.- С.10-74.

13. Бессонов В.А., Воронкова О.В. Анализ взаимосвязей между макропоказателями экономического роста // Эконометрическое моделирование. М.: ВЦ АН СССР, 1991.- С.21-80.

14. Бессонов В.А., Долгов B.C. Анализ взаимосвязи расходов на потребление с доходами и накоплениями населения. Подход с использованием локальных методов // Исследование операций (модели, системы, решения). — М.: ВЦ АН СССР, 1991.-С.43-64.

15. Бессонов В.А., Иванилов Ю.П., Положишников В.Б. Связь темпов роста производительности труда с темпами роста фондовооруженности. М.: ВЦ АН СССР, 1983.-24 с.

16. Бланк Ш.П., Митаишвили A.A., Легостаев В.А. Экономика внутреннего водного транспорта. М.: Транспорт, 1983. -463 с.

17. Блауберг И.В. Проблемы методологии системного исследования. М.: Мысль, 1970.- 455 с.

18. Бобылев H.A. и др. Математическая теория систем. М.: Наука, 1986.- 156с.

19. Богачев В.В. Исследование фильтра для декомпозиции временных рядов // Моделирование экономических процессов. -М.: МЭСИ, 1990.- С.23-28.

20. Бокс Дж,, Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. -М.: Мир, 1974, вып. 1- 406 е., вып. 2- 197 с.

21. Бондаренко B.C. Автоматизированные системы управления на морском транспорте. -М.: Транспорт, 1977 -136 с.

22. Булов A.A. Автоматизированные системы управления на речном транспорте. Л.: Изд-во ЛИВТ, 1973 - 97 с.

23. Булов A.A., Неволин В.В., Савин В.И. Автоматизированная система управления водным транспортом. М.: Транспорт, 1978.- 264 с.

24. Варшаве кий А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. М.: Финансы и статистика, 1984.- 208 с.

25. Венгерова И.В., Данилов И.Н., Филипцева Е Я. Имитационная динамическая модель как инструмент поддержки стратегических решений // Модели внутрифирменного управления в условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИРАН, 1993.-С.108-119.

26. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М,: Наука, 1977-287 с.

27. Войтко И.В. Использование производственных функций в автоматизированных системах поддержки решений.// Информационные технологии в управлении войсками и оружием: Научно-технический сборник №5 СПб.: ВАУ, 1999, С.31-45.

28. Войтко И.В. Моделирование экономического развития транспортных предприятий.// Научно-методическая конференция 98. Тезисы докладов, часть П. - СПб.: СПбГУВК, 1998, с.43.

29. Войтко И.В. Определение тенденций экономического развития транспортных предприятий.// Экономика и управление предприятиями речного транспорта. СПб: СПбГУВК, 1998, с.152-155.

30. Галахов М.А. Моделирование сложных объектов. М.: МФТИ, 1993.- 84с.

31. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение управления. М.: Сов. радио, 1979.- 534 с.

32. Гладышевский А.И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование. -М.: Наука, 1992 152 с.

33. Годовников М.Н. и др. Представление знаний об экономике в рамках математических моделей системного анализа развивающейся экономики. М.: ВЦ РАН, 1985,- 88 с.

34. Головач A.B., Ерина А.М., Трофимов В.П. Критерии математической статистики в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973 -136 с.

35. Горчаков A.A. Методические указания по работе на ПЭВМ с программой моделирования и прогнозирования социально экономических процессов "ОРАКУЛ". - М.: АГРОНИИТЭИПП, 1988.-С.84.

36. Горчаков A.A., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1995 -136 с.

37. Горчаков A.A., Половников В.А. Методы и модели экономического прогнозирования. -М.: МЭСИ, 1980,-116 с.

38. Гренжер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. -М.: Статистика, 1972.-312 с.41 .Громова Н.М. Прогнозирование и планирование на предприятии: Текст лекций. СПб.: СПГУВК, 1997- 148 с.

39. Громова Н.М. Социально-экономическое прогнозирование и стратегическое планирование. СПб.: Изд-во СПбГУВК, 1997.- 50 с.

40. Громовой Э.П. Математические методы и модели в планировании и управлении на морском транспорте. М.: Транспорт, 1979.- 360 с.

41. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974.-493 с.

42. Дементьев О.Н. О вариантах учета научно-технического прогресса в макроэкономических моделях // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.- С.28-36.

43. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия М.: Финансы и статистика, 1981 - 302 с.

44. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.- 444 с.

45. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системотологии. М.: Сов. радио, 1976- 296 с.

46. Езикель М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий. М.: Статистика, 1966.- 588 с.

47. Иванилов Ю.П., Лотов В.А. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.- 304 с.

48. Иванилов Ю.П., Положишников В.Б., Рассадин В.Н. Производственная народнохозяйственная функция. М.: ВЦ АН СССР, 1983.- 44 с.

49. Иоффе Л.Ш., Клейнер Г.Б. Системный анализ и структурное моделирование целенаправленных систем. М.: Информэлектро, 1978. -57 с.

50. Катковнтс В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Наука, 1985 - 336 с.

51. Кашьян Р.Л., Pao А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. -М.: Наука, 1993.- 384 с.

52. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М,: Наука, 1976.- 736 с.

53. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981199 с.

54. Кендэл М. Ранговые корреляции. М,: Статистика, 1975 - 216 с.

55. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.: Прогресс, 1982 - 398 с.

56. Китов А.Г. и др. Автоматизированные системы управления предприятиями на речном транспорте. Горький: ГИВТ, 1985 - 90 с.

57. Клейнер Г.Б. Прогнозирование экономических процессов в условддх появления новых факторов // Модели внутрифирменного управления а условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИ РАН, 1993,- С.29-54.

58. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. -М.: Финансы и статистика, 1986.- 240 с.

59. Клейнер Г.Б. Системный анализ экономических показателей. М.: Инфор-мэлектро, 1981.-61 с.

60. Клейнер Г.Б., Николаева H.JI. Прогностическая экстраполяция экономических показателей // Экономико-математические проблемы хозрасчета в объединениях. М. ИНЭУМ, 1977.-С.35-39.

61. Кобринский Н Е. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986.- 240 с.

62. Кобринский Н.Е., Кузьмин Точность экономико-математических моделей. -М.: 1981.- 255 с.

63. Крутов А.П., Петров A.A. Поспелов И Г. Системный анализ экономики: модель общественного воспроизводства в плановой экономике // Математическое моделирование: методы описания и исследования сложных систем -М.: Наука, 1982.-С.200-231.

64. Левицкий Е.М., Меньшиков С.М., Чижов Ю.А. Моделирование американской экономики. Новосибирск: Наука, 1975.- 228 с.

65. Лизер С. Эконометрические модели и задачи. М.: Статистика, 1971.- 141 с.

66. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.- 144 с.

67. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.-254 с.

68. Мандрица В.М., Краев В.Н. Автоматизированные системы управления предприятиями. Владимир: ВПЙ, 1983. -64 с.

69. Марьенко А.Ф, Прогнозирование оценка возможностей развития по моделям. - Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1984.- 56 с.80,Махуренко Г.С. Системный анализ в управлении морским транспортом. -М.: ЦРИА Морфлот, 1981,- 48 с.

70. Михалевич B.C., Бакаев А.А., Петухов B.C. Экономико-математическое моделирование деятельности флота и портов. М.: Транспорт, 1986.- 287 с.

71. Михалевский Б.И. Система моделей среднесрочного народнохозяйственного планирования. М.: Наука, 1972.- 475 с.

72. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М,: Статистика, 1968.- 293 с.

73. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: математическое обеспечение. Л.: Машиностроение, 1984.- 333 с.

74. Мот Ж. Статистическое предвидение и решение на предприятии. М.: Прогресс, 1966.- 293 с.8 6. Мышки с А.Д. Элементы теории математических моделей. М.: Физматлит, 1994.- 192 с.

75. Научные основы экономического прогноза / Кириченко В.Н., Анчишкин А.И., Яременко Ю.В. М.: Мысль, 1971 - 424 с.

76. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л: Машиностроение, 1985 - 199 с.

77. Петров Л.А., Поспелов Й.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. — М.: Энергоатомиздат, 1996.- 544 с.

78. Плещинский A.C. Модели текущего внутрифирменного управления в условиях рыночной экономики // Модели внутрифирменного управления в условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИ РАН, 1993, С.91-107.

79. Половников В.А., Горчаков A.A., Синилов Д.А. Оценивание точности и адекватности моделей экономического прогнозирования // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.- С.37-47.

80. Попов С.А., Кулибанов Ю.М., Ковалев Ю.Н., Бондаренко B.JI., Сахаров В В. Автоматизация производственных процессов на водном транспорте. М: Транспорт, 1983.- 240 с.

81. Порогов Г.С. Основы статистической обработки материалов разведки месторождений: Учебное пособие. Л.: Изд-во ЛГИ, 1985 - 97 с.

82. Рахимов Р.К. и др. Прогнозирование и инвестиционное моделирование в экономике. Душанбе: Домниш, 1971 - 56 с.

83. Рябов В.Ф., Советов В.Я., Яковлев С.А. Машинное моделирование при построении больших систем: Учебное пособие. Л.: ЛЭТИ, 1978.-100 с.

84. Саркисян С.А. Теория прогнозирования и принятия решений. М.: Высшая школа, 1977.-351 с.

85. Саркисян С.А., Голованов Л.В. Прогнозирование развития больших систем. -М.: Статистика, 1975,- 192 с.

86. СеделевБ.В. Оценка параметров и структуры экономических процессов. -М.: Экономика, 1985.-112 с.

87. Советов Б.Я., Яковлев СЛ. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1988.- 135 с.

88. Стенаненко Б.В. Формирование стратегии развития предприятий с использованием системы контроллинга. Автореф. канд. экон. наук. М., 1996.-21с.

89. Сутягин B.C. Анализ и прогнозирование народнохозяйственной динамики. -М.: Наука, 1992 129 с.

90. Тейл Г. Прикладное эконометрическое прогнозирование. М.: Прогресс,1970.-510 с.

91. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика,1971.-488 с.

92. Терехов Л.Л. Производственные функции. М.: Статистика, 1974 - 128 с.

93. Тинберхэн Я., Бос X. Математические модели экономического роста. -М.: Прогресс, 1967.-174 с.

94. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М.: Статистика, 1965 - 361 с.

95. Точилин В.А. Корректность экономико-математических моделей. Киев: Наук, думка, 1989,-176 с.

96. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.- 272 с.

97. Федюшин В.М., Китов А.Г. Проектирование и эксплуатация автоматизированных систем управления. Горький, ГИВТ, ч. 1 1988. -120с., ч.2.1989 -110с.

98. ИЗ. Фильчакова В .П., Бобршцев А.В., Решотка Х.С., Ничуговская Л И., Жукова Е.П. Моделирование интенсивно развивающихся процессов. - Киев: Институт математики АН УССР, 1985.- 32 с.

99. Флейшман Б.С. Основы системологии. М,: Радио и связь, 1982,- 386 с.

100. Френкель A.A. Математические метода анализа динамики и прогнозирования производительности труда. -М.: Экономика, 1972.-189 с.

101. Хайкин В.П., Найденов B.C., Галуза С.Г. Корреляция и статистическое моделирование в экономических расчетах. М.: Экономика, 1964.- 216 с.

102. Хауштейн Г.Д. Методы прогнозирования в социалистической экономике. М.: Прогресс, 1971.-398 с.

103. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. -М.: Финансы и статистика, 1981,- 255 с.

104. Холл А.Д. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975.-448 с.

105. Чангли И М., Николенко A.A. Анализ точности экономико математических моделей // Экономика и системы управления, вып. 1(160). - М.: Изд-во ЦНИИ "Электроника", 1990.- 27 с.

106. Черкасов В В., Копотев Прогнозирование в развитых капиталистических странах. М: ЦООНТИ, Экое, 1980.- 32 с.

107. Чернов В.П. Базовые структуры моделей экономической динамики-СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996.-160 с.

108. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М. . Экономика, 1975 - 191 с.

109. Четвериков Н.С. Сглаживание динамических рядов // Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М.: Наука, 1973,- С.106-136.

110. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.- 200 с.

111. Четыркин Е.М., Никитина Е.И. Статистический анализ динамики производительности труда и трудоемкости продукции (измерение влияния факторов). -М.: АН СССР, ИМЭиМО, 1994 38 с.

112. Чижов Ю.А., Ермилов А.П. Эконометрическое прогнозирование в капиталистических странах. Новосибирск, Наука, 1982 -117 с.

113. Чижов Ю.А., Ермилов А.П. Эконометрическое прогнозирование капиталистической экономики. Новосибирск: Наука, 1982,- 177с.

114. Шашков З.А. Внутренний водный транспорт СССР. М.: Транспорт, 1978-296 с.

115. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982,- 152 с.

116. Эдельгауз Г.Е. Достоверность статистических показателей. — М.: Статистика, 1977 278 с.

117. Эдельгауз Г.Е. Комплексный краткосрочный прогноз деятельности производственного объединения (предприятия). М.: Информэлектро, 1985-39с.

118. Эдельгауз Г.Е. Точность, надежность и устойчивость экономических показателей. -Л: Изд-во ЛИЭИ, 1971 125 с.

119. Эдельгауз Г.Е., Коробкова В. А., Купова Л .И. Анализ влияния факторов экономических показателей с использованием ПЭВМ. Л.: Изд-во ЛИЭИ, 1990.-77 с.

120. Экономике математические методы и прикладные модели./ В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д М. Дайитбегов и др. - М.: ЮНИТИ, 1999,- 391 с.

121. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса М.: Прогресс, 1974.- 586 с.