Моделирование эффективного управления интеграцией субъектов малого и среднего бизнеса в экономический комплекс крупного промышленного предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Якупов, Айдар Ильдарович

• Якупов, Айдар Ильдарович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Якупов, Айдар Ильдарович

Введение.

1. Интеграция малого и среднего бизнеса в экономический комплекс крупных промышленных предприятий.

1.1. Механизмы взаимодействия крупного, среднего и малого бизнеса.

1.2. Развитие субподрядной системы.

1.3. Полученные результаты и выводы.

2. Информационно-аналитическая система финансовой структуры предприятия.

2.1. Структура и типовые компоненты ИАС для финансовой структуры предприятия.

2.2. Реинжиниринг процессов в крупных корпорациях при внедрении информационно-аналитической системы мониторинга экономической стабильности подрядных фирм малого и среднего бизнеса.

2.3. Реинжиниринг процедур андеррайтинга.

2.4. Системный анализ подрядчика как метод оценки экономической стабильности подрядчика.

2.4.1. Виды системного анализа подрядчика.

2.4.2. Процесс разработки информационно-аналитических тендерных карт.

2.5. Статистические алгоритмы системного анализа подрядчика.

2.5.1. Балльная информационно-аналитическая тендерная карта.

2.5.2. Множественная логистическая регрессия.

2.5.3. Интерпретация логрегресионных коэффициентов.

2.5.4. Выбор точки отсечения.

2.5.5. Отбор значимых переменных в тендерную карту.

2.6. Деревья классифицирующих правил как метод машинного обучения в системном анализе подрядчика.

2.7. Лояльность подрядчика крупного промышленного предприятия.

2.8. Жизненный цикл предприятия-подрядчика крупной промышленной компании.

2.9. Аспекты поведения подрядчика в процессе брэндинга.

2.10. Полученные результаты и выводы.97 "

3. Оценка качества и сравнение тендерных моделей системного анализа поставщика.

3.1. Кривые распределения, ROC-анализ и Lift-кривые.

3.2. Перекрестные проверки.

3.3. Вопросы машинного обучения в системном анализе подрядчика с учетом издержек.

3.4. Анализ экономической эффективности модели системного анализа подрядчика.

3.5. Примеры построения и анализа моделей системного анализа подрядчика.

3.6. Экспертные модели системного анализа подрядчика.

3.6.1. Нечеткие экспертные системы.

3.6.2. Нечеткая экспертная модель системного анализа подрядчика на предмет взысканий задолженности по просроченным поставкам.

3.7. Измерение глубины финансовых рисков путем восстановления функции плотности распределения значений финансовых величин.

3.8. Полученные результаты и выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование эффективного управления интеграцией субъектов малого и среднего бизнеса в экономический комплекс крупного промышленного предприятия»

Актуальность темы исследования. Для экономики развитых стран характерно сочетание малых, средних и крупных предприятий. За последние 20 лет доля крупного бизнеса в масштабах мировой экономики выросла почти в 2 раза. С одной стороны, - его влияние на общество и бизнес-среду постоянно увеличивается, причем стабильность развития крупных компаний становится гарантом стабильности экономики в целом. С другой стороны, - эффективность функционирования крупной компании в современных условиях определяется ее конкурентными преимуществами, формирование которых зависит от наличия устойчивых, взаимовыгодных и современных форм партнерских взаимосвязей с малым и средним бизнесом. Именно крупные компании образуют то ядро современных национальных народнохозяйственных комплексов, вокруг которых выстраиваются сети малых предпринимательских структур. В эти сети вовлекается подавляющая часть малых фирм, которые взаимодействуют с крупным бизнесом в многообразных формах, включая субподрядные, франчай-зинговые, венчурно-финансовые и лизинговые. Содержание всех этих форм -интеграция, переплетение функциональных областей крупных и малых хозяйствующих субъектов: производственных (субподряд), производственно-сбытовых (франчайзинг), инновационных (венчурное финансирование), производственно-финансовых (лизинг). Следовательно, сочетание крупного, среднего и малого предпринимательского бизнеса составляет механизм воспроизведения структуры бизнеса в экономике страны, а современные формы их взаимодействия придают этой структуре динамическую устойчивость и способность к развитию, являются одним из факторов роста инновационного потенциала российской экономики.

В последнее время актуальной становится проблема трансформации механизма интеграции крупного и малого секторов в промышленности, а также моделирования управления этим процессом на уровне субъекта Российской Федерации. Под интеграцией обычно понимается процесс: производственного и технологического объединения предприятий; углубления их взаимодействия и развития разносторонних связей между ними; эффективного совместного использования ресурсов и потенциала каждого участника взаимодействия; оказания финансовой, организационной и имущественной поддержки друг другу; создания благоприятных условий осуществления совместной предпринимательской деятельности; снятия существующих на этом пути барьеров.

В настоящее время в мировой экономике главенствуют две основные тенденции: первая — стремление к дезинтеграции и реструктуризации крупных промышленных компаний, рост малого и среднего бизнеса, развитие интеграции малых и крупных предприятий во всех отраслях экономики; вторая - глобализация всех сфер экономической деятельности, основу которой составляют процессы роста транснациональных корпораций, развития глобальных информационных и предпринимательских сетей, централизации производства и капитала.

Диссертационная работа посвящена актуальной проблеме - исследованию объективных условий и особенностей развития интеграции крупных и малых форм бизнеса, самой распространенной из которых признана субподрядная система, являющаяся в настоящее время основой эффективного развития крупных промышленных компаний. Исследование форм субподрядных отношений и механизма их формирования является базой для создания и развития подобных экономических систем в российской экономике, которая до сих пор не решила проблемы последствий «гигантизма» и слабости горизонтальных производственных связей.

Область исследования. Диссертационная работа выполнена в соответствии с требованиями Паспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» - Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность: п. 15.1 «Разработка новых и адаптация существующих методов, механизмов и инструментов функционирования экономики, организации и управления хозяйственными образованиями промышленности», п. 15.2 «Формирование механизмов устойчивого развития экономики промышленных отраслей, комплексов, предприятий», п. 15.15 «Теоретические и'методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей и комплексов народного хозяйства»; 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»: п. 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», п. 2.8 «Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений».

Состояние изученности проблемы. На формирование положений диссертационного исследования оказали влияние работы по институциональной экономике, теории контрактов, теории трансакционных издержек таких российских и зарубежных авторов как: Н.П. Гибало, С.М. Гуриев, Г. Демсец, Р.И. Капелюшников, Г.Б. Клейнер, Р. Коуз, В.Л. Макаров, П. Милгром, Дж. Роберте, О.А. Романова, Г.Г. Сечкарев, В.Л. Тамбовцев, А.И. Татаркин, О. Уильямсон и др.

В математическое моделирование управленческих процессов, в развитие системного подхода в управлении значительный вклад внесли: С.Б. Гальперин, Х.Н. Гизатуллин, А.Г. Гранберг, В.В. Ивантер, Л.В. Канторович, В.Е. Лялин, В.В. Новожилов, И.М. Сыроежин, Ю.Н. Черемных и др.

Вопросы промышленной научно-технической и инновационной политики подробно исследовались в трудах К.А. Багриновского, М.А. Бендикова, В.А. Васина, А.И. Татаркина, О.А. Романовой, А.Н. Пыт-кина, И.О. Боткина, В.И. Некрасова, Г.Б. Клейнера, Б.Н. Кузыка, И.Э.Фролова и ряда других ученых.

Актуальность проблемы и недостаточная изученность отдельных ее практических и теоретических аспектов определили выбор темы диссертационной работы и решение рассматриваемого в ней перечня задач.

Целью работы является проведение комплексных исследований, направленных на построение интеллектуальных моделей, базирующихся на создании алгоритмических композиций из простых логических классификаторов, создания средств управления и поддержки принятия тендерных решений по инвестированию предприятий-подрядчиков малого и среднего бизнеса, интегрированных вокруг крупной промышленной корпорации-инвестора, что будет способствовать выявлению экономически стабильных подрядчиков для выдачи им заказов на производство комплектующих изделий и оказание услуг.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- исследовать связи и противоречия крупного и малого бизнеса в сфере материального производства;

- разработать информационно-аналитическую систему (ИАС) обслуживания тендерных заявок подрядчиков, связывающей при помощи удаленных веб-технологий автоматизированные рабочие места операторов финансовой структуры предприятия (ФСП) и уполномоченных лиц подрядчиков;

- предложить структуру информационно-аналитической тендерной карты и создать алгоритм ее автоматизированной обработки и анализа для принятия или отклонения решения об инвестировании конкретного подрядчика;

- создать систему оценки экономической состоятельности подрядчиков на основе использования метода нечеткого вывода, имеющую высокие аппроксимирующие свойства при классификации подрядчиков, а также способную адаптироваться к изменяющимся макроэкономическим показателям и другим внешним условиям;

- получить результаты расчетов Value at Risk (рисковой стоимости) тремя методами: с использованием распределения Парето, нормального распределения с оценкой матрицы ковариаций при помощи GARCH-moj\qj\w и метода восстановления функции плотности распределения (ВФПР), определить из них наиболее оптимальный по критерию риск/доходность.

Объектом исследования являются малые, средние и крупные промышленные предприятия в интеграционных процессах.

Предметом исследования являются экономические взаимодействия крупных предприятий промышленности, малого и среднего бизнеса с целью обеспечения экономического роста.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных экономистов и специалистов в области теории контрактов, экономико-математического моделирования, работы, посвященные вопросам управления контрактными отношениями, управления экономическими системами, применения экономико-математических моделей и методов при выработке управленческих решений.

Основные методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования являются: общая экономическая теория, теория оптимального управления и устойчивости, математическая теория интеллектуальных систем, системный анализ, теория моделирования, математическая статистика, производственный и инвестиционный менеджмент, а также компьютерные технологии обработки информации.

В процессе работы над диссертацией использовались методы теории прикладной статистики и теории экстремальных величин, а также применялись экономико-математические модели и методы при выработке управленческих решений.

Достоверность и обоснованность. Методы, применяемые в диссертационной работе, обусловливают необходимый уровень его достоверности. Основными факторами достоверности диссертационного исследования следует считать использование методологии системного подхода и структурно-динамического анализа, инструментария математического моделирования экономических процессов и объектов.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обеспечивается современной методологией исследования и компьютерным моделированием. В диссертации использовались методы системного анализа, ориентированного программирования, теории вероятностей, теории риска. В работе широко использованы теория принятия решений, заинтересованности сторон, исследования операций, математической статистики, мониторингов и др.

В работе применены традиционные методы экономических исследований: синтез и анализ, абстракция, ретроспекция, интроспекция. Также в диссертации применялись положения истории, теории и фактологии по изучаемой проблеме.

Информационную базу исследования составили законодательные и нормативные акты Федерального и регионального уровней, материалы территориальных органов Федеральной службы государственной статистики, сведения и отчетные материалы о деятельности ряда промышленных предприятий, материалы периодических изданий.

Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем:.

- установлено, что в современных условиях малый бизнес становится неотъемлемой частью экономики, он существует не изолированно, а взаимодействует с крупным бизнесом и государством. Показано, что одной из форм интеграции мелкого и крупного капитала в промышленности является субподрядная система. Передавая на сторону производство отдельных деталей и узлов или технологических операций, крупные корпорации экономят на инвестициях. В случае постоянных и длительных связей с крупными фирмами последние помогают малым предприятиям в приобретении оборудования и в получении кредитов, поставляют сырье и материалы, способствуют внедрению новых технологий;

- разработана информационно-аналитическая тендерная система, включающая удаленное обслуживание, связывающая при помощи веб-технологий автоматизированные рабочие места операторов ФСП и уполномоченных лиц подрядчиков, расположенных в различных географических зонах земного шара для формирования эффективной инфраструктуры производства, включая встраивание российских и иностранных предприятий малого и среднего бизнеса в технологические цепочки транснациональных корпораций;

- обоснован метод формирования информационно-аналитической карты подрядчика, включающий подготовку данных, очистку и предобработку информации, построение информационно-аналитических тендерных моделей, оценку и анализ качества полученной модели, определение оптимального балла отсечения подрядчиков, несоответствующих требованиям корпорации-инвестора, интеграцию моделей в бизнес-процессы ФСП, актуализацию модели. Создан алгоритм автоматизированной обработки и анализа тендерной карты подрядчика для принятия решения об инвестировании конкретного хозяйствующего субъекта;

- предложена система оценки экономической состоятельности подрядчика, опирающаяся на математический аппарат теории нечеткого логического вывода. При описании элементов использовано множество нечетких ситуаций, характеризующих пространство возможных состояний элементов, а также множество отношений между ними. Основой для проведения операции нечеткого логического вывода являлся тип связей между узлами нечеткой системы, содержащими функции принадлежности термов, правила и названия термов;

- установлено, что наиболее эффективным методом оценки финансовых рисков по критерию риск/доходность является ВФПР, который позволяет вместо необоснованных предположений о нормальности распределения получить картину, соответствующую реальному положению дел.

Практическая значимость. Главным практическим достоинством диссертационной работы является впервые разработанная идеология создания автоматизированной информационно-аналитической тендерной системы, которая предназначена для формализованного объективного рассмотрения заявок предложений подрядчиков, интегрированных под эгидой крупной промышленной корпорации, производящей дорогостоящие наукоемкие изделия.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты при их применении на практике позволяют достичь конкурентных преимуществ предприятию машиностроения за счет более эффективного использования своих финансовых ресурсов.

Приведены интеллектуальные алгоритмы системного анализа подрядчика (САП), основанные на нечетких правилах. Преимуществом подхода нечеткой классификации является то, что ФСП оперирует единственным численным показателем принадлежности заявки к тому или иному множеству подрядчиков. Построена САП-модель на основе системы данных для оценки экономической состоятельности подрядчиков, которая дает возможность сравнивать подрядчиков с совершенно разными характеристическими признаками и принимать решения об инвестировании не интуитивно, а на основе формализованных объективных критериев, непосредственно связанных с вероятностью срыва сроков поставки продукции или оказания услуг подрядчиками.

Сутью рисковой стоимости (VaR) является получение четкого и однозначного ответа на вопрос, возникающий при осуществлении финансовых операций: какой ущерб рискует понести инвестор с заданной вероятностью за определенный период времени. Таким образом, величину VaR можно определить как наибольший ожидаемый убыток, который в течение конкретного количества дней с заданной вероятностью может получить инвестор.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: 34-й международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007), 35-й международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2008), Международной научно-технической конференции «Искусственный интеллект — 2008. Интеллектуальные системы - 2008» (пос. Кацивели, АР Крым, Украина, 2008), Научно-практической конференции с международным участием

Демидовские чтения - Тула, 2009» (Тула, 2009), Всероссийской научно-практической конференции «Человеческие ресурсы и управление бизнес-процессами в современных социально-экономических системах: тенденции, проблемы и перспективы» (Москва, 2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ общим объемом 3,8 п.л., в том числе одна в рецензируемых научных изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Основное содержание работы изложено на 162 страницах. В работе содержатся 19 таблиц и 37 рисунков. Список использованной литературы включает 127 источников.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Якупов, Айдар Ильдарович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Исследованы связи и противоречия крупного и малого бизнеса в сфере промышленного материального производства. Выявлены особенности интеграции малых и средних предприятий в экономический комплекс крупных компаний.

2. Установлено, что в современных условиях малый бизнес становится неотъемлемой частью экономики, он существует не изолированно, а взаимодействует с крупным бизнесом и государством. Показано, что одной из форм интеграции мелкого и крупного капитала в промышленности является субподрядная система. Передавая на сторону производство отдельных деталей и узлов или технологических операций, крупные корпорации экономят на инвестициях. В случае постоянных и длительных связей с крупными фирмами последние помогают малым предприятиям в приобретении оборудования и в получении кредитов, поставляют сырье и материалы, способствуют внедрению новых технологий.

3. Разработана информационно-аналитическая тендерная система, включающая удаленное обслуживание, связывающая при помощи веб-технологий автоматизированные рабочие места операторов ФСП и уполномоченных лиц подрядчиков, расположенных в различных географических зонах земного шара для формирования эффективной инфраструктуры производства, включая встраивание российских и иностранных предприятий малого и среднего бизнеса в технологические цепочки транснациональных корпораций.

4. Выявлены наиболее распространенные ошибки при проектировании бизнес-процессов в результате анализ процессов документооборота заявок подрядчиков в ФСП. Разработана модель бизнес-процесса обработки тендерной заявки подрядчика. Адаптирован реинжиниринг процессов в крупных корпорациях при внедрении информационно-аналитической системы мониторинга экономической стабильности подрядных фирм малого и среднего бизнеса.

5. Обоснован метод формирования информационно-аналитической карты подрядчика, включающий подготовку данных, очистку и предобработку информации, построение информационно-аналитических тендерных моделей, оценку и анализ качества полученной модели, определение оптимального балла отсечения подрядчиков, несоответствующих требованиям корпорации-инвестора, интеграцию моделей в бизнес-процессы ФСП, актуализацию модели. Создан алгоритм автоматизированной обработки и анализа тендерной карты подрядчика для принятия решения об инвестировании конкретного хозяйствующего субъекта. Предложить структуру информационно-аналитической тендерной карты и создать алгоритм ее автоматизированной обработки и анализа для принятия или отклонения решения об инвестировании конкретного подрядчика.

6. Предложена система оценки экономической стабильности подрядчика, опирающаяся на математический аппарат теории нечеткого логического вывода. При описании элементов использовано множество нечетких ситуаций, характеризующих пространство возможных состояний элементов, а также множество отношений между ними. Основой для проведения операции нечеткого логического вывода являлся тип связей между узлами нечеткой системы, содержащими функции принадлежности термов, правила и названия термов.

7. В работе произведено сравнение двух тендерных карт. Баллы первой получены на основе нечеткой экспертной системы, а баллы второй - путем опроса эксперта. В экспертной модели хуже разделяются распределения плохих и хороших заявок, но в тендерной карте нечеткой экспертной системы большое число плохих заявок сконцентрировано в верхнем диапазоне оценочного балла. Кроме того, тендерная карта нечеткой экспертной системы с AUC = 0,9 превосходит экспертную модель, а, следовательно, обладает лучшей прогностической силой. Такую методику сравнения и оценки тендерных карт целесообразно применять в следующих случаях: сравнение информационно аналитических тендерных моделей, разработанных различными методами, в том числе экспертными, для принятия решения о выборе наилучшей; оценка пригодности использования сторонней тендерной карты в новых условиях (другой регион, другая страна и т.п.).

8. Создана нечеткая экспертная система оценки экономической состоятельности подрядчиков. Подход к оценке инвестиционного риска на основе балльной или рейтинговой системы имеет слишком предопределенный характер. При этом велика вероятность ошибки переоценки экономической состоятельности подрядчика либо недооценки. Переоценка устойчивости приводит к увеличению или срыву сроков поставки изделий или оказания услуг. Недооценка состоятельности не позволяет получить прибыль из-за потери подрядчика. Методика оценки экономической устойчивости опирается на математический аппарат теории нечеткого логического вывода и, таким образом, является более подходящей к оценке плохо определяемых параметров.

9. Классическая техника расчета VaR основана на предположении о нормальном распределении доходности финансовых инструментов. Однако в силу нестабильности рынка значения финансовых величин далеко не всегда подчиняются закону нормального распределения, что требует восстановления плотности вероятности для точной оценки VaR.

10. Обоснован инструментальный метод измерения финансовых рисков путем восстановления функции плотности распределения значений финансовых величин ВФПР. Метод восстановления функции плотности распределения позволяет вместо необоснованных предположений о нормальности распределения получить картину, соответствующую реальному положению дел. В результате инвестор принимает решения на основе гораздо более точной оценки рисков.

11. Получены результаты расчетов VaR тремя методами: с использованием распределения Парето, нормального распределения с оценкой матрицы ко-вариаций при помощи GARCH модели и метод восстановления функции плотности распределения ВФПР. В результате сравнения вышеуказанных методов установлено, что наиболее эффективным методом оценки финансовых рисков по критерию риск/доходность является ВФПР, который позволяет вместо необоснованных предположений о нормальности распределения получить картину, соответствующую реальному положению дел.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Якупов, Айдар Ильдарович, 2010 год

1.В. Методы стимулирования малого и среднего бизнеса за рубежом//Техн., экон. Сер. Экон. за рубежом.-1994.-N 1.-С. 67-81.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

3. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод, М.Д. Тесс, С.И. Елизаров. 3-е изд., перераб. и доп. -СПб.: БХВ-Петербург, 2009.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планироваtние решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000.

5. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели. -М.: РУДН, 1999.

6. Бакаева В.В., Ягудина В.Б. Формирование покупательской лояльности в процессе розничной персональной продажи // Вестник Белгородского университета потребительской кооперации. 2009. - № 1. - С. 38-45.

7. Бакулева М.А. Модели и алгоритмы автоматизации проектирования структур хранилищ данных для аналитической обработки числовых показателей: Автореф. дис. канд. техн. наук. Рязань: РГРТУ, 2007.

8. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент М.: Финансы и статистика, 1996.

9. Банковские информационные системы: Учебник / Под редакцией профессора В.В. Дика. М.: Маркет ДС, 2006.

10. Банковские риски: учебное пособие. / Под ред. О.И. Лаврушина, Н.И. Валенцевой // М.: Кнорус, 2007.

11. Богомолова М.А. Интеллектуальный анализ данных о клиентах телекоммуникационной компании // Инфокоммуникационные технологии. -2006. Т. 4, № 2. - С. 82-85.

12. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. — Рига: Зинатне, 1990.

13. Борисов В.В., Круглов В.В. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия — Телеком, 2007.

14. Бородина И.П. Анализ системы управления массовыми коммуникациями фирмы с позиций экономической теории информации // Экономический вестник РГУ. 2007. - Т. 5, №4/3. С. 46-49.

15. Бухвальд Е., Виленский А. Развитие и поддержка малого бизнеса (опыт Венгрии и уроки для России) // Вопросы экономики. 2002. - № 7. -С. 109-118.

16. Вазиев P.P., Уланов С.В. Показатели финансовых рисков и их характеристики // Известия ТулГУ. Серия. Математика. Механика. Информатика. Т. 11. Вып. 5 - Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. - С. 470-489.

17. Воловник А.Д., Уланов С.В., Опарин Д.Ж. Методы оптимизации управления финансовыми ресурсами предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2009. - № 4. - С. 324-357.

18. Гайкалов А.В. Директ-маркетинг как способ повышения лояльности потребителей // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2000. -№ 3. - С. 50-53.

19. Гильфердинг Р. Финансовый капитал. М., 1951.- 650 с.

20. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала.-Т. 1.- М., 1996.-712 с.

21. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учебное пособие. М.: Издательство «Дело и Сервис», 2002.- 160 с.

22. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерный статистический анализ в экономических исследованиях. М., МЭСИ, 1988.

23. Дунаев Э.П. Объединение предприятий как форма обобществления производства. М., 1974.- 298 с.

24. Дьяченко О. Рост невозвратов требует доработки скоринга // Банковское обозрение. — 2006 — № 5.

25. Дюк В. Самойленко A. Data Mining: учебный курс. — СПб: Питер, 2001.

26. Елиферов В.Г. Бизнес-процессы: регламентация и управление. — М.: Инфра-М, 2005.

27. Ендовицкий Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. -М.: Кронус, 2005.

28. Енюков И. Оценка кредитного риска (Credit Scoring) / Рынок ценных бумаг. 2006. - №2(305). - Стр. 50-54.

29. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию решений. М.: МИР, 1976. -166 с.

30. Зубченко JI.A. Новые тенденции в развитии банковского маркетинга // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. - №3. - С. 7-11.

31. Искусственный интеллект. Книга 1. Системы общения и экспертные системы / Под ред. проф. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990.

32. Искусственный интеллект. Книга 2. Модели и методы / Под ред. проф. Д.А.Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990.г

33. Искусственный интеллект. Книга 3. Программные и аппаратные средства. / Под. ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990.

34. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов. — М.: Финансы и статистика, 2006.

35. Катунина Н.В. Формирование комплексной лояльности на потребительском рынке: Автореф. дис. канд. экон. наук. Новосибирск, 2009.

36. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере / Под ред. Г.В. Гореловой. — М.: КолосС, 2009.

37. Киселев А. Что такое субконтрактация? // Бизнес для всех.- 2001.-№ 8.- С.9.

38. Ковтун Р.С. Комплексный механизм организации потребительского кредитования в коммерческом банке: Автореф. дис. канд. экон. наук. Екатеринбург, 2008.

39. Количественные методы анализа в маркетинге / Под ред. Т.П. Данько, И.И. Скоробогатых. СПб.: Питер, 2005.

40. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / Борисов В.В., Бычков И.А., Дементьев А.В. и др. М.: Горячая линия -Телеком, 2002.

41. Коновалихин М.Ю., Сергиенко Д.О., Кулик В.В., Кремлева И.В. Подходы к построению скоринговых моделей / Управление финансовыми рисками. 2007. - № 01(09). - Стр. 48-62.

42. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютан С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Нолидж, 2000.

43. Круглов В. В., Борисов В. В. Нейронные сети: теория и практика. -М.: Горячая линия — Телеком, 2001.

44. Лапушкин А.С., Уланов С.В. Особенности управления финансовыми рисками // Известия ТулГУ. Серия. Математика. Механика. Информатика. — Т. 11. Вып. 5 Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. - С. 553-568.

45. Леоленков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuz-zyTECH. БХВ-Петербург, 2005.

46. Малый бизнес России. Проблемы и перспективы. М. РАРМП, 1996. С. 11.

47. Мандель И.Д. Кластерный анализ.—М.: Финансы и статистика, 1988.

48. Мартынова Т. Настало время удерживать клиента / Банковское обозрение. 2008. - №2(104).

49. Меркулова Н.И., Чернявский А.Д. Разработка методологии маркетинговой политики компании по повышению лояльности клиентов // Вестник Чувашского университета. 2008. - № 3. - С. 424-428.

50. Методы оценки рисков при оценке портфеля просроченной задолженности / Межригеональный Долговой Центр Электронный ресурс. Режим доступа: http://mdco.ru/content/878.

51. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. -М.: Финансы и статистика, 2002.

52. Паклин Н.Б. Отбор переменных в логистическую регрессию генетическим алгоритмом // Искусственный интеллект. Донецк: Наука i освгга. -2008.-№3.-С. 704-711.

53. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). СПб.: Питер, 2009.

54. Подлесный С.Ю. Оптимизация выбора стратегии просроченной задолженности // Управление в кредитной организации. — 2008. — № 5.

55. Полежаев И.Е. Метод сегментации клиентских баз данных на основе жизненного цикла клиента / Исследовано в России Электронный ресурс.: Журнал. Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/200.pdf.

56. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

57. Рубе В.А. Малый бизнес: история, теория, практика. — М.: ТЕИС,2000.-231 с.67 "Руководство по кредитному скорингу / под ред. Эдизабет Мэйз; -Минск: Гревцов Паблишер, 2008."

58. Рутковская Д., Пилинський М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы М.: Горячая линия — Телеком, 2006.

59. Сенаран Т. Программируем коллективный разум. Пер. с англ. -СПб: Символ-Плюс, 2008.

60. Симония Н.А. О роли государства в общественном развитии: Запад vs. незападные модели // Место и роль государства в догоняющем развитии. -М.: ИМЭМО РАН, 1999. С. 4 - 18.

61. Скобцов Ю.О. Основы эволюционных вычислений: учебное пособие. Донецк: ДоНТУ, 2008.

62. Стандарты процедур выдачи, рефинансирования и сопровожденияипотечных кредитов (займов). — ОАО «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию, Москва, 2008.

63. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике М.: МЭСИ, 1998.

64. Тэпман JI.H. Риски в экономике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.А. Швандара. -М.: Юнити-Дана, 2002.

65. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере / Под. ред. В. Э. Фигурнова. — М.: Инфра-М, 1998.

66. Тюсё кигё хакусё. 1985, с. 196.

67. Уланов С.В. Моделирование сценариев развития коммерческого банка // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе: Мат. 33-ой междунар. конф. Украина, Крым, Ялта - Гурзуф: Ж. «Открытое образование», 2006. - С. 458-460.

68. Уланов С.В. Модель жизненного цикла клиента розничного банка // Материалы международной заочной научно-практической конференции «Современная экономическая модель. Проблемы и перспективы». — Магнитогорск: Изд-во МГУ, 2009. С. 130-141.

69. Уланов С.В. Реинжиниринг процессов при внедрении скоринговой системы в банке // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2006. №24 (46) - 2006. - С. 22-28.

70. Уланов С.В. Теоретические проблемы анализа финансовых рисков // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. 2006. - №17 (39) - 2006. - С. 46-54.

71. Уланов С.В., Якупов А.И. Алгоритмы скоринга и точность скоринговых расчетов // Математические модели и информационные технологии в организации производства — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. № 1 (14). - 0,6 п.л. (авт. 0,3 п.л.)

72. Уланов С.В., Якупов А.И. Дедуктивные скоринговые системы // Математические модели и информационные технологии в организации производства.

73. Хахулш В., Ляшенко В., Боярчук П. Про необхщнють створення правово'1 бази розвитку франчайзингу в УкраТш // Пщприемництво, государство, право.- 2000.- № 10.- С. 22-26

74. Холин В.Е. Реинжиниринг бизнес-процессов страховой компании: Автореф. дис. канд. экон. наук. -М.: РЭА им. Г.В. Плеханова, 2009.

75. Хьюз А. Маркетинг на основе баз данных / Пер. с англ. М.: Издательский дом Гребенникова, 2008.

76. Цуневкая О.Я. Маркетинговые технологии формирования программ лояльности клиентов в сфере услуг: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 2008.

77. Черкашенко Н.Ч. Этот загадочный скоринг // Банковские дело. — №3.-2006.-С. 42-28.

78. Чесаков Г. Программа лояльности: мировой опыт, российская практика / Банковское дело в Москве. — 2005. № 3(123).

79. Чибриков Г.Г. Содержание и арифметика финансового кризиса / Банковское дело. 2008. — №12. - С. 23-27.

80. Шрайнер М. Кредитный скоринг: очередной прорыв в микрофинансировании? // CGAP. 2003. - №1 .

81. Якупов А.И. Применение деревьев решений для моделирования экономической состоятельности юридических и физических лиц // Ж. АН Украины «Искусственный интеллект» № 4. - Донецк: Изд-во Наука i освгга, 2008. - 0,6 п.л.

82. Якупов А.И. Применение метода опорных векторов для моделирования кредитоспособности подрядных организаций крупных корпораций // Научно-практическая конференция с международным участием «Демидовские чтения Тула, 2009», Тула, 2009. - 0,4 п.л.

83. Якупов А.И., Уланов С.В. Генетический алгоритм для отбора признаков при разработке скоринговых карт // Вестник Ижевского государственного технического университета, 2010. № 2 (46). - 0,5 п.л. (авт. 0,2 п.л.)

84. Aaker D.A. The Lure of Global Branding // Harvard Business Rev. -1999. -№6. — P.137.

85. Bayle-Ottenheim J., Le Tomas A., Sallez A. La sous-traitance. Paris, 1973.- 189p.

86. Berry M. J. A., Linoff G. S. Data Mining techniques for marketing, sales and customer relationship management. — Wiley Publishing, Inc., 2004.

87. Burges C.J. A tutorial on support vector machines for pattern recognition // Data Mining and Knowledge Discovery. 1998. - Vol. 2. - P. 121-167.

88. Chaillou B. La sous-traitance — element integre de la politique de l'entreprise. These de doctoral d'etat es science economique. Universite Lyon-II, 1978.-231 p.

89. Dellatre M. Les PME aux grandes entreprises // Economic et statistique. 1982. № 148.

90. Elchan Ch. The Foundations of Cost-Sensitive Learning // In Proc. of the 17th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2001, P. 973-978.

91. Hakansson H., Snehota I. No business is an Island: The Network concept of business strategy // Scandinavian Journal of Management 4,3. 1990. - P. 187-200.

92. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied logistic regression (Second Edition). Wiley Publishing, Inc., 2000.

93. Keller K. L. Strategic Brand Management. 2nd edition, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall, 2003. P. 131-136.

94. Kohavi, Ron. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection // Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1995, (12), P. 1137-1143.

95. Kotsiantis S., Pintelas P. Combining Bagging and Boosting. International Journal of Computational Intelligence. 2004. - 1 (4), P. 324-333.

96. La vie francaise. 1980. № 1852. P. 22-24.

97. Larose D. T. Data Mining methods and models. John Wiley & Sons, Inc, 2006.

98. Le Monde. 25 octobre 1983.

99. Masu. Uekusa. Industrial Organization: the 1970-s to the Present.- Tokyo.- 1985.- 245 p.

100. Mercier J. E, Pacini J.E. Marketing: Objectif rentabilite / J. E. Mercier, J. E. Pacini // Banque. P, 1998. - № 594. - P. 59.

101. R. Anderson The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation. Oxford University Press, Inc, 2007.

102. Sallez A, Schlegel J. La sous-traitance dans 1'industrie. Paris, 1963.-112 p.

103. Selen W, Soliman F. Operations in today's demand chain management framework // Journal of Operations Management 2002. Vol. 20. - P. 667-673.

104. Siddiqi N. Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring. — Wiley Publishing, Inc, 2006.

105. The Making of the East Asia Miracle. World Bank Policy Research Bulletin. August-October 1993 (Drawn from World Bank. The East Asian Miracle: Economic Growth and Public Policy. N.Y, 1993, 458 p.)

106. Valentin C. Le contrat de sous-traitance. Univercite Paris-11, 1975,- 250 p.

107. Vatanabe S. Esprit d'entreprise et sous-traitance au Japan. Paris, 1973. 212 p.124 "Wang L, Fu X. Data Mining with Computational Intelligence. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2005."

108. Weiss G.M, McCarthy K, Zabar B. Cost-Sensitive Learning vs. Sampling: Which is Best for Handling Unbalanced Classes with Unequal Error Costs? // Proceedings of the 2007 International Conference on Data Mining, CSREA Press, 2007. P. 35-41.

109. Wilson D.T, Jantrania S.A. Measuring value in relationship development // Proc. of the 9th IMP Conference, Bath, 19936 Sept. P. 23-25.

110. Zweig M.H, Campbell G. ROC Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine // Clinical Chemistry, Vol. 39, No. 4, 1993.