Математическое моделирование массовых информационных процессов имиджевой борьбы в маркетинге тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Жижелев, Арсений Александрович

• Жижелев, Арсений Александрович
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Жижелев, Арсений Александрович

Введение

1 Имиджевая борьба, современное состояние

1.1 Современный маркетинг.

1.2 Маркетинговые модели

1.3 Анализ предпочтений агентов.

1.4 Средства массовой информации в имиджевой борьбе

Выводы.

2 Модель имиджевой борьбы

2.1 Структурная модель имиджевой борьбы.

2.2 Микромодель предпочтений агентов.

2.2.1 Наблюдения.

2.2.2 Общая модель предпочтений одного агента.

2.2.3 Модель агента в виде автомата.

2.2.4 Предпочтения совокупности агентов.

2.3 Анализ предпочтений потребителей.

2.3.1 Цели анализа.

2.3.2 Группировка агентов.

2.3.3 Графическая интерпретация .'

2.3.4 Методика анализа предпочтений.

2.4 Модель массового информирования

2.4.1 Простейшая модель осведомлённости потребителей

2.4.2 Общая модель для произвольного конечного автомата

2.4.3 Модель рекламной кампании с использованием нескольких каналов информирования.

Выводы.

3 Экономические приложения модели

3.1 Оценка эффективности рекламной кампании.

3.2 Оптимальное управление предпочтениями

3.3 Верификация модели

3.4 Выбор каналов.

3.5 Модель пространства предпочтений.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование массовых информационных процессов имиджевой борьбы в маркетинге»

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. В диссертации исследуются некоторые процессы имиджевой борьбы, то есть борьбы альтернатив (товаров, торговых марок, брэндов и политиков), представленных своими имиджами, на поле предпочтений агентов. В современных условиях глобализации и обострения конкуренции возникает насущная необходимость повышения качества решений по планированию маркетинговых коммуникаций на основе анализа предпочтений агентов, что возможно, на наш взгляд, только на основе глубокого научного анализа проблем и использования современных достижений маркетинга.

В маркетинге, являющемся по преимуществу прикладной наукой, основные закономерности выявляются на основе практических наблюдений. В современном потребительском маркетинге исследования направлены на расширение использования математических методов (преимущественно статистических методов) в повседневной практике [49]. Это связано с тем, что решения, в обосновании которых использовались математические методы, позволяют организациям добиваться поставленных целей со значительно меньшими затратами ресурсов. В то же время, в планировании и оценке эффективности маркетинговых коммуникаций математические модели в настоящее время ис пользуются значительно меньше. Это может быть связано как со сложным характером протекающих процессов, так и с тем, что соответствующие этим процессам модели ещё не разработаны.

В связи с этим важной задачей является построение количественных математических моделей, применение которых могло бы увеличить конкурентные преимущества альтернативы в ходе имиджевой борьбы. С одной стороны, эти модели должны устанавливать количественные ориентиры информационной кампании, на основе которых уточняется бюджет, чётче идентифицируется целевая аудитория, определяется число голосов, необходимое для победы на политических выборах. С другой стороны, математические модели должны способствовать более глубокому пониманию механизма протекающих процессов.

Анализ предпочтений в современных условиях является одной из важнейших маркетинговых задач. Разработано много методов, обеспечивающих анализ предпочтений в достаточно широком диапазоне. Однако в тех методах, которые в настоящее время применяются в маркетинговых исследованиях, пока не нашел применения профиль полезности, дающий богатую информацию о предпочтениях агентов. Более того, большинство методов не обеспечивают представление информации в доступной и наглядной форме, не предусматривают возможность интерактивного исследования предпочтений агентов, не позволяют проводить мониторинг динамики предпочтений.

Жесткая конкуренция ограничивает финансовые и временные ресурсы, которые могут использоваться для ведения информационной кампании с использованием СМИ. При этом современные подходы к медиапланированию не позволяют получать точные количественные оценки уровня осведомлённости. Важнейшие маркетинговые показатели, такие как reach п+, рассчитываются по простейшим моделям, которые не учитывают явлений забывания и вытеснения информации. Эмпирические методики определения эффективности информационной кампании не позволяют прогнозировать прямой показатель эффективности — увеличение продаж товаров.

Все это свидетельствует об актуальности проблемы, связанной с разработкой специальных моделей массовых информационных процессов, обеспечивающих принятие более качественных решений при планировании информационной кампании.

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета «Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами».

Состояние изученности проблемы. Изучению проблем практического маркетинга посвящены работы многих видных зарубежных и отечественных учёных, в числе которых Ф. Котлер, Б. Д. Мангейм, Р. К. Рич, Д. Р. Росситер, JI. Перси, Е. П. Голубков, Т. П. Данько, И. Макиенко, А. В. Казуров и др. По тематике практического маркетинга в России публикуется ряд журналов: «Маркетинг в России и за рубежом», «Практический маркетинг», «Маркетинг», «Практика рыночных исследований», «Маркетинг и маркетинговые исследования в России» и другие.

Проблемами математического моделирования некоторых маркетинговых процессов занимались А. О. Недосекин, О. Тиханов, Ф. Алескеров, В. Г. Горский, Дж. Мерело, А. Прието, Ю. Гудина, В. Г. Ильичев, А. Ф. Терпугов, Н. П. Щирова и другие. Вместе с тем, следует отметить, что в настоящее время многие аспекты маркетинговой деятельности не формализованы в рамках математических моделей. Это обстоятельство определило выбор темы, цель и задачи настоящего исследования.

Объектом исследования выступает информационная составляющая маркетинговых процессов имиджевой борьбы, для случаев, когда наблюдается низкая вовлеченность агентов в процесс принятия решений.

Предметом исследования служит математическое моделирование и методы построения моделей массовых информационных процессов имиджевой борьбы.

Целью исследования является разработка комплекса математических моделей маркетинговых процессов, обеспечивающих информационное управление массовыми предпочтениями агентов.

Цель исследования предопределила решение следующих задач:

• обзор маркетинговых методов анализа предпочтений;

• сравнительная оценка возможностей практического использования .существующих в маркетинге математических моделей медиапланирова-ния;

• формулировка общих требований к моделям, описывающим предпочтения агентов;

• разработка микромодели предпочтений агентов в форме конечного автомата;

• исследование возможности описания предпочтений совокупности агентов профилем полезности;

• разработка интерактивной методики анализа предпочтений совокупности агентов на основе профиля полезности;

• формализация существующих методик медиапланирования;

• разработка математической модели массового информирования на основе модели агента в форме конечного автомата;

• верификация модели на экспериментальных данных;

• рассмотрение основных направлений применения комплекса моделей.

Теоретической и методологической основой исследования являются аксиоматический подход, системный анализ, современные достижения маркетинговых исследований, теория голосования, теория полезности и принятия решений, современные методы медиапланирования. В процессе работы над диссертацией использована справочная и методическая литература по математическим методам исследования операций, математическому моделированию, материалы периодической печати, законодательные акты.

Математическим аппаратом диссертации послужили общая теория систем, теория конечных автоматов, теория обыкновенных дифференциальных уравнений, математическая статистика, логика, теория множеств, инженерная психология.

Эмпирическую базу исследования составили результаты ряда экспериментов по изучению динамики осведомлённости при различных рекламных воздействиях, результаты выборов в Государственную Думу 1999 и 2003 гг., результаты наблюдения за рекламными сообщениями в ходе предвыборной борьбы.

Научная новизна исследования состоит в разработке комплекса математических моделей, обеспечивающих решение важнейших задач маркетинга—анализа предпочтений агентов, выбора целевой аудитории, медиаплани-рования и оценки эффективности рекламы. Все модели основаны на принципе информационного выбора, состоящем в том, что решения, принимаемые агентами, опираются исключительно на ту информацию, которой они владеют в момент принятия решения.

Автор самостоятельно разработал все математические модели, методики и подходы, предлагаемые в диссертации и выносимые на защиту. Идея модели массового информирования разработана в соавторстве с Жижелевым А.В., что отражено в ряде публикаций. Изложение модели анализа предпочтений выполнено под руководством профессора Хромых В.Г. С ним также обсуждался ряд идей, касающихся коллективного принятия решений. Совместно с профессором Давнисом В.В. написана статья и сделан ряд докладов на конференциях. Автором осуществлены все математические выкладки и обоснования.

Основные положения, выносимые на защиту. Научная новизна подтверждена следующими, наиболее существенными, выносимыми на защиту научными результатами, полученными автором в ходе диссертационного исследования:

1. Модель принятия маркетинговых решений агентами в форме конечного автомата. Впервые вербальная маркетинговая модель поведения потребителей формализована в рамках системного подхода в форме конечного автомата.

2. Метод группировки агентов на основе профиля принимаемых решений. Новизна заключается в однозначном отнесении агентов к группам и в точной идентификации групп.

3. Способ визуализации сэ/сатого профиля полезности. Новый способ визуализации обеспечивает компактное и наглядное представление профиля полезности, что позволяет оперативно принимать качественные решения.

4. Методика интерактивного анализа предпочтений агентов. Используемый метод группировки, в отличие от существующих методов, позволяет изменять подробность анализа в интерактивном режиме при наличии соответствующей инструментальной поддержки.

5. Модель распространения информации через канал массового информирования. Впервые на основе аксиоматического метода получена аналитическая модель массового информирования в форме системы дифференциальных уравнений, допускающая исследование математическими методами, объясняющая механизм забывания информации и дающая хорошее согласование с результатами экспериментов.

6. Методика оценки эффективности рекламной кампании. На основе разработанной модели массового информирования и дополнительных предположений найден способ оценки эффективности с использованием прямого показателя эффективности — прибыли. Впервые построена модель, позволяющая оценить эффект рекламы в рафинированном виде.

Концепция диссертации. В диссертации строится ряд моделей, в основе которых лежит принцип информационного выбора: агент принимает решение на основе имеющейся в его распоряжении информации. Этот принцип связан с тем, что в случае низко вовлечённого принятия решений агент формирует образ альтернатив только из поступающих сообщений, которые он пассивно воспринимает. Поэтому решение, которое примет агент, основано не на полной и точной информации об альтернативе, а на частичной и, в ряде случаев, неверной информации, которую он смог получить.

Объём и качество информации определяется теми усилиями, которые агент прикладывает для поиска информации, то есть степенью вовлечённости в процесс принятия решений. На наш взгляд, ситуация низкой вовлечённости широко распространена и требует особого подхода для учёта той информации, которой агент владеет фактически в момент принятия решения.

Второй особенностью диссертации является рассмотрение массовых повторяющихся (типичных) процессов принятия решений. Поскольку отдельный агент в очень малой степени влияет на показатели успешности кампании (величину прибыли, победу одной альтернативы), следует признать, что результат кампании определяется теми людьми, которые формируют информационные сообщения, тиражируемые через СМИ (путём прямой рекламы или используя технику PR). На основе полученной информации миллионы агентов «принимают» решения и приобретают рекламируемый товар, тем самым выражая решение, принятое кем-то другим. Так что понятие «свободный выбор», на наш взгляд, не является адекватным наблюдаемой системе. Скорее можно говорить о массовом управлении агентами элитой, формирующей информационные сообщения — «инфократия». .

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях:

• международной научно-практической конференции «Информационные технологии в моделировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2000);

• научно-практической конференции ВИ МВД России (Воронеж, 2000);

• международной конференции «Радиолокация, связь, навигация» (Воронеж, 2002);

• всероссийской научной конференции молодых учёных и студентов «Реформы в России и проблемы управления» (Москва, 2002);

• всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и её приложения» (Воронеж, 2002);

• научно-практической конференции «Современные сложные системы управления (CCCY/HTCS 2003)» (Воронеж, 2003);

• международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (Москва, 2003);

• всероссийской научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы —2004» (Воронеж, 2004);

• всероссийской научно-практической конференции «Электронный бизнес: опыт и перспективы — 2004» (Воронеж, 2004).

Производилась экспериментальная проверка модели осведомлённости в ходе избирательной кампании.

Практическая и теоретическая значимость работы заключается в расширении набора методов анализа предпочтений и медиапланирования на основе аналитических моделей. Построенные модели допускают как непосредственное использование в практике маркетинговой деятельности, так и использование в теоретических построениях с целью осмысления и более глубокого понимания массовых процессов принятия решений.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 15 печатных работ, список которых приведён в конце заключении. Лично соискателю принадлежат [3,4,8-13,15], в соавторстве с научным руководителем [5,14], в соавторстве с другими авторами [1,2,6,7]. В совместных публикациях соискателю принадлежат результаты, относящиеся к построению зависимости среднего процента голосов; модель распространения информации; методика оценки эффективности рекламной кампании.

Практическая и теоретическая значимость работы заключается в расширении набора методов анализа предпочтений и медиапланирования на основе аналитических моделей. Разработанные в диссертации модели допускают как непосредственное применение в практике маркетинговой деятельности, так и использование в теоретических построениях с целью осмысления и более глубокого понимания массовых процессов принятия решений.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Основной текст изложен на 169 страницах, содержит 24 рисунка. Библиография содержит 102 названия.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Жижелев, Арсений Александрович

Выводы Нахождение распределения рейтинга кандидата является важной задачей исследования предвыборной борьбы. Это распределение можно использовать для определения необходимого для победы числа голосов, оценки шансов кандидатов на победу. Здесь приведены две модели получения распределения в зависимости от числа зарегистрированных кандидатов — простая, допускающая аналитическое исследование, и более сложная, содержащая алгоритм генерации случайных чисел, имеющих похожее распределение. Для выборов, проводимых в разных условиях (разного уровня, в разной политической обстановке и др.), распределения могут отличаться. Поэтому может потребоваться юстировка модели для приближения к действительному распределению. В модели распределения площадей государств такая юстировка достигается изменением доли площади, которая перераспределяется между государствами на каждом шаге модели.

Заключение

В диссертации решены следующие основные задачи исследования:

• выполнен обзор маркетинговых методов анализа предпочтений;

• произведена сравнительная оценка возможностей практического использования существующих в маркетинге математических моделей медиа-планирования;

• сформулированы общие требования к моделям, описывающим предпочтения агентов;

• разработана микромодель предпочтений агентов в форме конечного автомата;

• исследована возможность описания предпочтений совокупности агентов профилем полезности;

• разработана интерактивная методика анализа предпочтений совокупности агентов на основе профиля полезности;

• формализована существующая методика медиапланирования;

• разработана математическая модель массового информирования на основе модели агента в форме конечного автомата;

• произведена верификация модели на экспериментальных данных;

• рассмотрены основные направления применения комплекса моделей.

В ходе решения этих задач получены следующие основные научные результаты, выносимые на защиту:

1. Модель принятия маркетинговых решений агентами в форме конечного автомата. Впервые вербальная маркетинговая модель поведения потребителей формализована в рамках системного подхода в форме конечного автомата.

2. Метод группировки агентов на основе профиля принимаемых решений. Новизна заключается в однозначном отнесении агентов к группам и в точной идентификации групп.

3. Способ визуализации сжатого профиля полезности. Новый способ визуализации обеспечивает компактное и наглядное представление профиля полезности, что позволяет оперативно принимать качественные решения.

4. Методика интерактивного анализа предпочтений агентов. Используемый метод группировки, в отличие от существующих методов, позволяет изменять подробность анализа в интерактивном режиме при наличии соответствующей инструментальной поддержки.

5. Модель распространения информации через канал массового информирования. Впервые на основе аксиоматического метода получена аналитическая модель массового информирования в форме системы дифференциальных уравнений, допускающая исследование математическими методами, объясняющая механизм забывания информации и дающая хорошее согласование с результатами экспериментов.

6. Методика оценки эффективности рекламной кампании. На основе разработанной модели массового информирования и дополнительных предположений найден способ оценки эффективности с использованием прямого показателя эффективности — прибыли. Впервые построена модель, позволяющая оценить эффект рекламы в рафинированном виде.

Практический интерес представляет в первую очередь модель массового распространения информации, методика анализа предпочтений агентов и аналитическое распределение рейтингов (приведено в приложении Г). Методика анализа предпочтений позволяет находить группы агентов, агитация в которых наиболее перспективна. Модель массового информирования позволяет решать задачи оптимального планирования информационной кампании, оценки эффективности кампании и другие задачи. Распределение рейтингов позволяет априорно оценить число голосов, необходимое для победы по правилу относительного большинства.

Теоретический интерес представляет аналитическая модель массового информирования, допускающая исследование средствами математического анализа. Модель позволяет ставить и успешно решать в том числе и такие задачи, как задача оптимального управления предпочтениями агентов.

В диссертации поставлена, но не решена задача выбора комбинации каналов наименьшей стоимости, обеспечивающей покрытие целевой аудитории. Показано, что эта задача относится к числу NP-полных, что оправдывает использование эвристический субоптимальных приёмов её решения.

Основное содержание диссертации опубликовано в 15 печатных публикация. Из них 5 статей и 10 тезисов докладов:

1. Жижелев А.В. Прогнозирование результатов выборов. Возможно ли это? / Жижелев А.В., Жижелев А.А. // Политический маркетинг, №9. — М.: Bci Marketing, 2000. — С. 17-23. — 0,3 а.л.

Автором выполнены статистические расчёты и предложена модель, описывающая зависимость среднего процента голосов от числа зарегистрированных кандидатов.

2. Жижелев А.В. Модель распространения информации через средства массовой информации/ Жижелев А.В., Жижелев А.А. //Региональный научный вестник «Информация и безопасность». — Воронеж: гос. техн. ун-т., 2001. — Вып. 2. — С. 50-57. — 0,5 а.л.

Автором выведена математическая модель распространения информации и выполнены расчёты по модели.

3. Жижелев А.А. Анализ предпочтений в системах с коллективным принятием решений // Труды молодых учёных. — Воронеж: ВГУ, 2002. — Вып. 1. - С. 5-9. —0,3 а.л.

4. Жижелев А.А. Модель массового распространения информации // Труды молодых учёных. - Воронеж: ВГУ, 2003. — Вып. 1. - ISSN 16810112. - С. 3-6. - 0,3 а.л.

5. Давние В.В. Выбор эффективной стратегии рекламной кампании / В.В. Давние, А.А. Жижелев// Вестник Воронежского государственного университета. — Воронеж: ВГУ, 2004. — 0,75 а.л. — [находится в публикации]

Автором выведена математическая модель распространения информации в простейшем случае и в случае произвольного конечного автомата. Рассмотрена методика оценки эффективности рекламы, на основе .которой произведено сравнение трёх медиастратегий.

6. Жиоюелев А.В. Моделирование известности кандидата в предвыборной кампании./ Жижелев А.В., Жижелев А.А. // Информационные технологии в моделировании и управлении: Труды II Международной научно-практической конференции, 20-22 июня 2000 года. — СПб.: Изд-во СПГТУ, 2000. - С.145-147.

7. Жижелев А.В. Моделирование процессов информирования общественности в интересах розыска преступников. / Жижелев А.В., Жиже-лев А.А. // Научно-практическая конференция ВИ МВД России 20-24 апреля 2000 года: Тезисы докладов. — Воронеж: ВИ МВД России, 2000. - С. 41-42.

8. Жиоюелев А.А. Сравнительный анализ байесовского и коллективного правил принятия решений. VIII международная конференция Радиолокация, связь, навигация. — Воронеж, 2002.

9. Жижелев А.А. Анализ предпочтений в системах с коллективным принятием решений. // Труды 17-ой всероссийской научной конференции молодых учёных и студентов «Реформы в России и проблемы управления». - Вып. 1. - М.: ГУУ, 2002. - С. 214.

10. Жижелев А.А. Математическое моделирование предвыборной борьбы. Оптимальное управление предпочтениями выборщиков. // Материалы II Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и её приложения». — Воронеж: Воронеж, гос. технол. акад., 2002. — С. 68-72.

11. Жижелев А.А. Математическое моделирование предвыборной борьбы. Априорные распределения рейтингов. // Материалы II Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и её приложения». — Воронеж: Воронеж, гос. технол. акад., 2002. — С. 124-126.

12. Жижелев А.А. Модель управления предпочтениями активных элементов в двухуровневой системе с коллективным принятием решений// Современные сложные системы управления (CCCy/HTCS 2003): Сборник трудов научно-практической конференции. — Т. 1. — Воронеж, ВГАСУ, 2003. - С. 259-262.

13. Жиоюелев А.А. Оптимальное управление предпочтениями активных элементов.// Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции. (17-19 ноября 2003 г., Москва, Россия). Под общ. ред. В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. - Т. 1. — М.: ИПУ РАН, 2003. -С. 31-32.

14. Давние В.В. Прогноз осведомлённости при распространении сообщений через средства массовой информации с использованием интервальной арифметики. / Давние В.В., Жижелев А.А. // Экономическое прогнозирование: модели и методы — 2004. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. 18-19 марта 2004г.: В 2 ч. / Под ред. В.В. Давниса. - Воронеж: ВГУ, 2004. - 4.2. - С. 291-295.

15. Жижелев А.А. Распределение долей рынка электронной коммерции // Электронный бизнес: опыт и перспективы — 2004. Материалы Третьей Всероссийской научно-практической конференции. 25-26 ноября 2004г.-Воронеж: ВГУ, 2004. - С. 34-36.

Для дальнейшего развития комплекса моделей можно указать следующие направления:

• развитие непрерывной микромодели принятия решений в части уточнения структуры пространства состояний;

• построение инструментальных средств анализа предпочтений на базе диаграммы профиля полезности;

• уточнение модели забывания;

• распространение модели массового информирования на вероятностные автоматы и на другие типы потоков сообщений;

• поиск конкретных конечных автоматов для решения различных прикладных задач;

• поиск эвристических методов выбора комбинации каналов информирования;

• построение модели принятия решений по планированию кампании.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Жижелев, Арсений Александрович, 2004 год

1. Алескеров Ф. О степени манипулируемости правил коллективного выбора / Ф. Алескеров, Э. Курбатов // Автоматика и телемеханика. — 1998. — № 10. — С. 134-146.

2. Алескеров Ф. Локальные модели голосования, обзор аксиоматических методов // Автоматика и телемеханика. — 2000.— № 10.— С. 3-26.

3. Алёшина И. В. Паблик Рилейшнз для менеджеров и маркетеров. — М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем». Издательство «ГНОМ-ПРЕСС», 1997. 256 с.

4. Алёшина И. В. Поведение потребителей: Учеб. пособие для вузов. — М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999. 384 с.

5. Алтунин А. Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. — Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. — 352 с. •

6. Арнольд В. И. "Жесткие" и "мягкие" математические модели. Статистика первых цифр степеней двойки и передел мира. — (http://www.mccme. ru/edu/index.php?ikey=viarn-models6).

7. Багриновский К. А. Методы исследования и моделирования механизма научно-технологического развития // Экономика и математические методы. 2003. — Т. 2.

8. Баутов А. Н. Анализ некоторых аспектов оптимального медиапланирования // Маркетинг и Маркетинговые Исследования. — 2001.— № 3.

9. Велянин А. В. Ожидаемая полезность и обращение предпочтений: теория и эксперимент // Экономика и математические методы. — 1998. —1. Т. 4.

10. Брахман Т. Р. Многокритериальное^ и выбор альтернативы в технике. — М.: Радио и связь, 1984. — 288 с.

11. Ван дер Варден Б. Л. Математическая статистика. — М., I960. — 434 с.

12. Варшавский В. И. Оркестр играет без дирижёра: размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими / В. И. Варшавский, Д. А. Поспелов. — М.: Наука, 1984. — 208 с.

13. Вентцелъ Е. С. Теория случайных процессов и её инженерные приложения / Е. С. Вентцель, JI. А. Овчаров. — М.: Высш.шк., 2000. — 383 с.с

14. Вилкас Э. И. Оптимальность в играх и решениях. — М.: Наука, 1990. — 256 с.

15. Вольский В. И. Голосование в малых группах: процедуры и методы сравнительного анализа / В. И. Вольский, 3. М. Лезина. — М.: Наука, 1991. — 192 с.

16. Волътерра В. Математическая теория борьбы за существование/Пер. с франц. Бондаренко О.Н. / Под ред. Ю. М. Свирежева. — М.: Наука, 1976.

17. Гаврилец Ю. Н. Изменение предпочтений индивидов в социальной среде / Ю. Н. Гаврилец, Б. А. Ефимов // Экономика и математические методы. 1997. — Т. 2.

18. Голубков Е.Л. Современные тенденции развития маркетинга // Маркетинг в России и за рубежом. — 2004. — № 1.

19. Гордон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования // Исследование операций / Под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Издательство «Мир», 1981. —Т. 1.—С. 655-679.

20. Горский В. Г. Метод согласования кластеризованных ранжировок / В. Г. Горский, А. А. Гриценко, А. И. Орлов // Автоматика и телемеханика. 2000. - № 3. - С. 159-167.

21. Горский П. Введение в дисциплину «поддержка принятия решений». — 2001. — (http: //www. cf in.ru/m^agement/decisionscience. shtml).

22. Гудина Ю. Активность российских избирателей: теоретические модели и практика // ПОЛИС. 2003. - № 1.

23. Гэри М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи / Пер. с англ. Е.В. Левнера, М.А. Фрумкина / М. Гэри, Д. Джонсон; Под ред. А. А. Фридмана. — М.: Мир, 1982. — 416 с.

24. Данилов В. И. Кусочно-линейные функции полезности, удовлетворяющие условию валовой заменимости / В. И. Данилов, К. Ланг // Экономика и математические методы. — 2001. — Т. 4.

25. Данько Т. П. Электронный маркетинг: учеб. пособие / Под ред. Т. П. Данько, И. Б. Завьяловой, О. В. Ситниковой. — М.: ИНФРА-М, 2003.— 377 с.

26. Долгий Ю. Ф. Динамические системы в экономике с дискретным временем / Ю. Ф. Долгий, М. Г. Близоруков // Экономика и математические методы. — 2002. — Т. 3.

27. Дюбуа Д. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике: Пер. с франц / Д. Дюбуа, А. Прад. — М.: Радио и связь, 1990.

28. Егорова-Гантман Е. В. Политическая реклама / Е. В. Егорова-Гантман, К. В. Плешаков, В. Б. Байбакова. — М.: Центр политического консультирования "Никколо М", 1999. — 240 с.

29. Жио/селев А. В. Прогнозирование результатов выборов, возможно ли это? / А. В. Жижелев, А. А. Жижелев // Политический маркетинг. — 2000. Т. 9. - С. 17-23.

30. Жижелев А. В. Модель распространения информации через средства массовой информации / А. В. Жижелев, А. А. Жижелев // Региональный научный вестник «Информация и безопасность». — 2001. — № 2. —1. С. 50-57.

31. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. — М.: Мир, 1976. — 165 с.

32. Ильичев В. Г. О динамике конкурирующих социальных групп / В. Г. Ильичев, В. В. Ильичева // Экономика и математические методы.— 2004. — Т. 1.

33. Ильясов Ф. Н. Политический маркетинг, или как «продать» вождя // ПОЛИС. — 1997.— № 5.— (http://www.politstudies.ru/fulltext/1997/5/6. htm).

34. Институт технической кибернетики. Автоматический анализ погрешности/Научный руководитель темы B.J1. Катков // Diff— системакавтоматического дифференцирования. Гл. 6.— 2000.— (http://icediff. chat.ru/gl6/gl6.htm).

35. Исследование операций / Под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби.— М.: Издательство «Мир», 1981. —Т. 1.

36. Казуров А. В. Контроль за ходом рекламной кампании и оценка ее экономического (торгового) эффекта // Маркетинг в России и за рубе-01 сом. — 2003. — № 2.

37. Кини Р. Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / P. J1. Кини, X. Райфа. — М.: Радио и связь, 1981. — Гл. 2-4, 10.

38. Кини Р. Теория принятия решений // Исследование операций / Под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Издательство «Мир», 1981.— Т. 1.— С. 481-509.г

39. Клейнер Г. Б. Экономико-математическое моделирование и экономиче-* екая теория // Экономика и математические методы. — 2001. — Т. 2.

40. Клейнер Г. Б. К методологии моделирования принятия решений экономическими агентами // Экономика и математические методы. —2003. Т. 2.

41. Колядин Д. Слухи «в клетку».— 2000.— (http://www.island-formoza.ru/ techJbred/6/news.htm).

42. Корн Г. Справочник по математике / Г. Корн, Т. Корн. — М.: Наука, 1973.

43. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ.— М.: Прогресс, 1990. — 736 с.

44. Кошелюк М. Е. Технологии политических выборов.— СПб.: Питер,2004. 239 с.

45. Краснощёкое П. С. Принципы построения моделей / П. С. Краснощё-ков, А. А. Петров, 2-е изд. - М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000.- Т. 1 из Математическое моделирование. — 412 с.

46. Кутырев П. П. Технология победы на выборах. — М.: ПРИОР, 1999. — 96 с.

47. Макиенко И. Методы определения рекламного бюджета компании / / Маркетинг в России и за рубежом. — 2003. — № 2.

48. Малхорта М. К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. (Серия «Маркетинг для профессионалов»). — 3-е изд. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. — 960 с.

49. Мангейм Б. Д. Политология. Методы исследования: Пер. с англ./Предисл. Соколова А. К. / Б. Д. Мангейм, Р. К. Рич.— М.: Издательство «Весь Мир», 1997. — 544 с.

50. Маркетинг в России и за рубежом / Под ред. Е. П. Голубкова. — М.: «Финпресс», 2003-2004. — (http ://www.dis.ru/market/).

51. Маркетинг и Маркетинговые Исследования / Под ред. Н. Мавричевой. — М.: ЗАО «Издательский дом Гребенникова», 2000-2001.— (http://www.mmr.ru/).

52. Месаровин М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Ме-сарович, Д. Мако, И. Такахара. — М.: Мир, 1973. — 344 с.

53. Мирошниченко A. A. Public relations в общественно-политической сфере. Провинциальная практика. — М.: Издательство «Экспертное бюро», 1998. 144 с.

54. Морозова Е. Г. Политический рынок и политический маркетинг: концепции, модели, технологии. — М.: «Российская политическая энциклопедия» (РОССПЭН), 1998.- 247 с.

55. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. — М.: Мир, 1991.-464 с.

56. Недосекин А. О. Нечетко-множественный подход в маркетинговых исследованиях / А. О. Недосекин, А. Овсянко.— 2003.— (http://www.aup.ru/art i с1es/market ing/15.htm).

57. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения:

58. Пер. с англ / Под ред. Р. Ягера. — М.: Радио и связь, 1986.

59. Овчинников Б. В. Электоральная эволюция: пространство регионов и пространство партий в 1995 и 1999 годах // ПОЛИС. — 2000. — № 2.

60. Основы инженерной психологии: Учеб. для техн. вузов. / Под ред. Б. Ф. Ломова. — 2-е, доп. и перераб. изд. — М.: Высш. шк., 1986. — 114 с.

61. Пападимитриу X. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность / Пер. с англ. В.Б. Алексеева / X. Пападимитриу, К. Стайглиц. — М.: Мир, 1985.- 510 с.

62. Пашков А. Ю. Некоторые аспекты сравнительного анализа концепций медиапланирования // Маркетинг и Маркетинговые Исследования.— 2000. — № 4.

63. Петрова А. С. О депутатах-одномандатниках // Фонд «Общественное мнение».— 2003,— № 3.— (http://bd.fom.ru/report/cat/policy/rating/ of034005).

64. Плещинский А. С. Механизм равновесных трансфертных цен при вертикальном взаимодействии производственных экономических агентов // Экономика и математические методы. — 2001. — Т. 4.

65. Плотинский Ю. М. Приложения теории разностных уравнений к моделям мобилизации // Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений.— 2-е, перераб. и доп. edition.— М.: Логос, 2001.- Pp. 229-233.

66. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика.— М.: Наука, 1986.- 288 с.

67. Почепцов Г. Г. Имидж политика, партии, президента. — Киев: АДЕФ-Украина, 1997. — 140 с.

68. Почепцов Г. Г. Паблик рилейшнз для профессионалов. — М.: Рефл-бук, 1999.- 624 с.

69. Пфанцагль И. Теория измерений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1976. — 248 с.

70. Рожков И. Я. Реклама: планка для «профи». — М.: Юрайт, 1997.

71. Розен В. В. Цель — оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений). — М.: Радио и связь, 1982.

72. Росситер Д. Р. Реклама и продвижение товаров: пер. с англ. / Д. Р. Росситер, Л. Перси; Под ред. Л. А. Волковой.— СПб.: Издательство "Питер", 2000. 656 с.

73. Ротштейн А. П. Нечёткий многокритериальный анализ вариантов с применением парных сравнений / А. П. Ротштейн, С. Д. Штовба // Известия академии наук. Теория и системы управления. — 2001. — № 3. — С. 150-154.

74. Силантьев А. Ю. Моделирование движения больших групп людей / А. Ю. Силантьев, Д. А. Силантьев // Стратегическая стабильность. — 2003. № 2.

75. Силантьев А. Ю. Модель политико-экономического влияния групп в калининградской области // Стратегическая стабилышсть. — 2003. — № 2.

76. Сиссорс Д. Рекламное медиа-планирование / Д. Сиссорс, Р. Бэрон. (Серия «Маркетинг для профессионалов»). — 6-е изд. — СПб.: Питер, 2004. 416 с.

77. Смоляк С. А. О сравнении альтернатив, параметры которых характеризуются функциями правдоподобия // Экономика и математические методы. 1997. - Т. 4.

78. Советов Б. Я. Моделирование систем: учебник для вузов по спец. Автоматизированные системы управления / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. — М.: Высш. шк., 1985. — 271 с.

79. Структура и динамика российского электорального пространства, круглый стол / В. Лапкин, В. Пантин, А. Соловьев и др. // ПОЛИС — 2000. — № 2.

80. Тиханов О. Математическая модель достижения необходимого уровня известности товара (услуги) // Практический Маркетинг. — 2000. — № 12.— (http://www.prior.ru/pressroom/publication001.shtml, http://www. cfin.ru/press/practical/2000-12/05.shtml).

81. Ту Д. Принципы распознавания образов / Д. Ту, Р. Гонсалес. — М.: Мир, 1978.- 411 с.

82. Фармер М. Рациональный выбор: теория и практика // ПОЛИС.— 1994. № 3.

83. Философский словарь / Под ред. И. Т. Фролова.— М.: Политиздат, 1986. 590 с.

84. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений, — М.: Наука, 1978. 352 с.

85. Фишберн П. Теория полезности // Исследование операций / Под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Издательство «Мир», 1981.— Т. 1.— С. 448-477.

86. Фонд «Общественное мнение». Рейтинги партий в динамике (6 ноября 2003).- (http : //bd. f от. ru/report/cat/policy/partyrating/dynainis parties/d034402).

87. Фонд «Общественное мнение». Электоральные рейтинги политиков (25 августа 2004).— (http://www.fom.ru/ratings/4.html).

88. Центральная избирательная комиссия. — 2004.— (http://www.cikrf.ru/).

89. ЦИК. Архив результатов голосования на выборах в Государственную Думу 2003 года. — 2003. — (http: //gd2003. cikrf. ru/).

90. Цуладзе A. M. Формирование имиджа политика в России. — М.: Книжный дом «Университет», 1999. — 144 с.

91. Шестопал Е. Восприятие образов двенадцати ведущих российских политиков (психологический и лингвистический анализ) / Е. Шестопал, М. Новикова-Грунд // ПОЛИС 1996. - № 5.

92. Эйджин Н. Методика проведения исследований операций // Исследование операций / Под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Издательство «Мир», 1981. Т. 1. - С. 37-65.

93. Экономика и математические методы / Под ред. В. JI. Макарова. — М.: Наука, 1997-2004.— (http://www.cemi.rssi.ru/emm/home.htm).

94. Электорат политических объединений России: опыт проведения exit-poll в Санкт-Петербурге / Г. П. Артемов, Д. А. Авдиенко, О. В. Попова, А. В. Чазов // ПОЛИС. 2000. - № 2.

95. Энджел Д. Ф. Поведение потребителей / Д. Ф. Энджел, Р. Д. Блэкуэлл, П. У. Миниард.- СПб.: Питер Ком, 1999.-768 с.

96. Юрофски М. И. Основополагающие принципы демократии. — 2004. —http: //usinf о. state. gov/russki/inf ousa/govemment/dmpaperl. htm).

97. Arrow K. Social Choice and Individual Values. — New York: Wiley, 1951.

98. Merelo J. J. An agent based model for the study of publicity/consumer dynamics: агентная модель осведомлённости/потребительской динамики. / J. J. Merelo, A. Prieto. — 1997.— (http://citeseer.ist.psu.edu/42396. html).

99. Stiglitz J. E. Information and the change in the paradigm in economics, prize lecture.— 2001.— (http://nobelprize.org/economics/laureates/2001/ stiglitz-lecture.pdf).

100. Sun Microsystems. Interval arithmetic in high performance technical computing.— 2002.— (http://www.sun.com/processors/whitepapers).