Моделирование процесса управления инвестициями на региональном уровне: на примере Республики Марий Эл тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Кислицына, Вера Евгеньевна

• Кислицына, Вера Евгеньевна
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Кислицына, Вера Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. РАЗРАБОТКАКТУРЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЕГИОНА.

1.1. Обзор существующих экономических моделей, методы и задачи их построения

1.2. Особенности регионального моделирования.

1.3. Построение структурной схемы трехзвенной макроэкономической модели.

1.4. Область практического применения трехзвенной модели.

Выводы по главе i.

ГЛАВА II. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИЯМИ НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.

2.1. Трехзвенная модель с применением теории нечетких множеств.

2.2. Возможность и необходимость, нечеткое управление.

2.3. построение системы поддержки принятия решения.

2.4. Практические результаты применения теории нечетких множеств.

Выводы по главе II.

ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА СППР И АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В РЕСПУБЛИКЕ МАРИЙ ЭЛ.

3.1. Анализ и выбор инструментальных средств.

3.2. СППР в инструментальной среде.

3.3. Развитие СППР до информационно-аналитической системы.

3.4. Результаты построения СППР в инструментальной среде.

Выводы по главе ш.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование процесса управления инвестициями на региональном уровне: на примере Республики Марий Эл»

Актуальность темы диссертационного исследования. Особенностью экономического развития России в настоящее время является, с одной стороны, формирование рыночных отношений, основанных на саморегулировании рынка, с другой, реализация государством конкретных целевых (национальных) проектов, направленных на улучшение качества жизни граждан страны. В данных условиях возрастает не только роль оценки отдельных инвестиционных проектов, но и правильной расстановки приоритетов и целей инвестиционных вложений на определенной территории. Реализуемые правительством Федеральные целевые программы, состоящие из комплекса экономических, финансовых, социальных, производственных, политических и правовых мер, слабо способствуют усилению инвестиционной активности и продолжают приводить к распылению бюджетных ресурсов. Главным недостатком по-прежнему остается отсутствие критериев и ориентации на достижение целей, учитывающих интересы федерального центра, субъектов федерации, муниципальных образований, населения и общества в целом. В условиях дефицита инвестиционных ресурсов, регионы принимают любые проекты, либо реализуют собственные программы развития без адаптации их к центру и соседним областям. На этапе, когда субъекты Федерации обладают достаточной самостоятельностью и могут оказывать влияние на проведение инвестиционной политики в регионе, требуется разработка концепции системы регионального развития экономики с учетом комплексного анализа как со стороны привлекательности региона для внедрения того или иного проекта, так и возможности реализации самого проекта на территории региона. Это обусловлено тем, что на уровне региональных систем все основные факторы социально-экономического развития, включая производственные, природно-экологические, ресурсные, социальные и другие, образуют единый комплекс.

В течение последних лет в России большое значение имело использование потенциала факторов экономического роста (прежде всего благоприятной конъюнктуры цен на мировых рынках сырья). Кратковременная ненаправленная активизация инвестиционной деятельности на региональном уровне способствовала росту отдельных показателей экономики, но не закладывала оснований ее дальнейшего развития. Практика применения балансовых методов, позволяющих выбрать оптимальное соотношение между отраслями, затрагивает в основном производственные факторы и не дает возможности рассматривать экономику как органическую часть развития общества с учетом рационального распределения воздействий на все сферы жизнедеятельности. Требуется построение системы, моделирующей связи и направления развития региональной экономики, создание независимой научно обоснованной оценки перспектив реализации инвестиционных проектов в текущем экономическом положении региона.

Текущий состав макроэкономических показателей и слабая степень структурированности исходной информации сегодня не дают достаточно взаимоувязанного представления о процессах, проходящих в региональной экономике России. Внедрение инвестиционных проектов, со своей стороны, характеризуется многофакторностью условий и нелинейной связью принимаемых решений с получаемыми результатами воздействий на разные сегменты экономики. В силу этого, разработка концепции развития территорий должна основываться на принципах постоянного мониторинга текущего состояния экономики и, на этой основе, построения модели ее развития и расстановки приоритетных направлений инвестиционных вложений.

Недостаточность доступных к практическому использованию научных разработок в сфере управления инвестициями на региональном уровне, оценки эффективности влияния инвестиций на развитие региональной экономики, с учетом ее текущего состояния и связи ресурсного, производственного и потребительского уровней, предопределяет актуальность выбранной темы диссертационной работы и круг рассматриваемых вопросов.

В данной работе экономика региона представлена в качестве связанной подсистемы народнохозяйственного комплекса, учитывающей характерные социально-экономические черты, экологическую загруженность, информационное обеспечение, культурный и образовательный уровни, общее направление развития территории. Такой подход позволяет определить приоритетные области для инвестиционных вложений на региональном уровне и рассчитать уровень воздействия проводимых инвестиционных решений. Исходными данными являются макроэкономические показатели некоторых зарубежных стран, в целом России и территориального образования — субъекта Российской Федерации Республики Марий Эл.

Состояние разработанности проблемы. Вопросы построения эффективной системы принятия инвестиционных решений с многоплановым учетом текущей экономической ситуации региона являются недостаточно проработанными. Наиболее исследованными являются экономико-математические аспекты, связанные с расчетом инвестиционной привлекательности регионов, анализа рисков инвестиций, а также вопросы автоматизации статистической обработки данных.

На результаты исследования повлияли труды отечественных и зарубежных ученых в областях:

- экономико-математического моделирования: НБ.Кобелева, В.А.Колемаева, А.С.Макаряна, Р.М.Нуреева, И.Г.Поспалова, К.В.Сомик;

- регионоведения, государственного управления и инвестиционного анализа: ЮЛАнискина, Т.В.Грицюк, Т.Г.Морозовой, Г.Р.Хасаева, В.А.Цыбатова,

A.М.Чавкина, В.В.Царева, Р.АЭльмурзаевой;

- принятия решений: В.В.Дика, А.А.Емельянова, Т.Саати, А.М.Чавкина,

B.Г.Чернова;

- нечетких множеств: ПМ.Деревянко, ДДюбуа, ЛЗаде, Б.Коско, А.Кофмана, А.О.Недосекина, А .Пегат, А.Прада, Н.Г.Ярушкиной;

- применения инструментальных средств: ВЛРоманова, Н.К.Смоленцева,

C.Д.Штовба, И.Ф.Цисарь, а так же, методики принятые в Центральном банке Российской Федерации -Г.Г.Никитина, АВ.Улюкаева и др.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является построение экономико-математической модели региона и системы поддержки принятия решений по управлению инвестициями с учетом текущей ситуации в регионе, а также реализация данной системы в инструментальной среде.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Провести исследование существующих моделей экономики и управления инвестициями, теоретического и практического зарубежного и отечественного опыта в разработке экономико-математических моделей регионального уровня.

2. Разработать структуру макроэкономической модели региона с учетом взаимодействия ресурсов, факторов производства и потребления, описать механизм взаимодействия ее элементов для оценки эффективности инвестиционных решений.

3. Разработать математический инструментарий системы поддержки принятия решения по управлению инвестициями на базе разработанной макроэкономической модели региона с применением теории нечетких множеств.

4. Создать методику и алгоритм расчета синтетической оценки состояния экономики региона и оценки интегрального показателя «уровень целесообразности инвестиций» на уровне блоков макроэкономической модели региона.

5. Реализовать построение системы поддержки принятия решений в инструментальной среде, определить основные задачи, решаемые системой и ее организационную структуру.

6. Оценить эффективность разработанной методики и модели поддержки принятия решений.

Объектом исследования является экономическая система региона на примере субъекта Российской Федерации - Республики Марий Эл.

Предмет исследования - управление инвестициями на региональном уровне с целью формирования эффективной экономической политики в регионе.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с п. 1.2 «Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей» и п.2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на все уровнях» Паспорта специальностей ВАК Минобр-науки России (экономические науки) по специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретической и методологической основой проведения исследований явились теория макроэкономического анализа, теория нечетких множеств, теория принятия решений в условиях неопределенности, а также принципы системного анализа, обеспечивающие раскрытие сущности экономических процессов, обобщение и выявление связей, позволивших синтезировать различные по своей природе знания в единой базе. Для выявления связей применялись такие методы научного познания как: синтез, анализ, аналогия, систематизация, классификация, наблюдете, обобщение.

Научная новизна. Научная новизна исследования состоит в разработке модели, методик и инструментария поддержки принятия решений по управлению инвестициями с учетом комплексного анализа специфики региональной экономики -взаимодействия ресурсного, потребительского и производственного звеньев.

Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и имеющие элементы научной новизны:

1. Впервые построена динамическая макроэкономическая трехзвенная модель региональной экономики, которая в отличие от существующих моделей позволяет провести комплексный анализ экономики и на основе взаимодействия ресурсного, производственного и потребительского звеньев оценить состояние социальной сферы, культурного уровня, информационного обеспечения, окружающей среды и пр.

2. Разработан математический инструментарий формализации трехзвенной модели и системы поддержки принятия решения по управлению инвестициями на региональном уровне на основе теории нечетких множеств, который в отличие от существующих методов анализа позволяет устранить некоторые факторы неопределенности и оценить влияние реализуемых инвестиционных проектов на территории региона на этапе принятия решений о внедрении.

3. Впервые создана методика и алгоритм расчета синтетической оценки состояния экономики региона на базе блоков трехзвенной модели, которые позволяют проанализировать текущее состояние экономики региона и в динамике оценить величину влияния инвестиций.

4. Разработана оценка интегрального показателя «уровень целесообразности инвестиций» для каждого из блоков трехзвенной модели, которая в отличие от существующих подходов позволяет не только оценить влияние определенного инвестиционного проекта на региональную экономику, приоритет его внедрения, но и определить социально-экономические области реализации инвестиционных проектов.

5. Построена инструментальная модель поддержки принятия решений для формирования инвестиционной политики региона, которая в отличие от существующих подходов позволяет исследовать эффективность инвестиционных проектов для экономики региона на этапе их внедрения, и проводить последующий анализ их влияния с привлечением, при необходимости, дополнительной информации от лица, принимающего решения (ЛПР).

Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в возможности применения разработанной модели и инструментальных средств управления инвестиционными проектами для повышения эффективности развития региональной экономики. Предложенные теоретическое обоснование и методика поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе теории нечетких множеств позволяет оценить реальное состояние экономики в условиях неопределенности и неустойчивого состояния блоков экономической модели. Самостоятельное практическое значение имеют:

- макроэкономическая динамическая трехзвенная модель региона, которая позволяет проводить оценку общего состояния региональной экономики;

- методические рекомендации по определению количественных и качественных показателей экономики региона и анализа инвестиционных проектов, которые упрощают подбор и расчет показателей для ЛПР;

- информационная база знаний выявленных связей блоков трехзвенной модели 8 и алгоритмы расчета, которые позволяет построить систему взаимодействия ресурсного, производственного и потребительского звеньев;

- синтетическая оценка благосостояния блоков экономики региона и «уровня целесообразности инвестиций», которые позволяют оценить величину влияния инвестиций на каждый из блоков экономики региона;

- созданная модель под держки принятия решений в инструментальной среде для анализа текущей экономической ситуации при формировании инвестиционной политики региона и внедрения» инвестиционных проектов, обеспечивающая повышение качества принимаемых решений Jii.JP. Практическая значимость состоит в том, что разработанная и программно реализованная трехзвенная модель и система поддержки принятия решений по управлению инвестициями позволяет повысить эффективность реализации инвестиционных проектов, как на региональном уровне, так и при разработке федеральных целевых программ. Предложенная макроэкономическая динамическая трехзвенная модель может применяться для общего анализа состояния экономики органами государственной власти, Федеральной службой государственной статистики и частными инвесторами с целью определения базовых блоков экономики для инвестирования и расчета влияния инвестиционных проектов на экономику региона.

Материалы диссертационного исследования могут использоваться в учебном процессе по специальностям: «Государственное и муниципальное управление», «Ма- тематические методы в экономике», «Проектирование информационных систем».

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения исследования докладывались и были одобрены на следующих конференциях: «Вави-ловские чтения. Диалог наук на рубеже ХХ-ХХ1 веков и глобальные проблемы современности» Марийского государственного технического университета; Международной научно-методической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в вузах» Московского государственного университета экономики, статистики и информатики; IX международной научно-технической конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века» Воронежского государственного университета. Апробация результатов исследования проводилась в Национальном банке Республики Марий Эл Центрального банка Российской Федерации.

Публикации;' Основные положения диссертации опубликованы в. 5 работах [44-48] (авторских - 1,83 пл.), из них три научные публикации (1,16 п.л.) - в журналах, включенных в перечень ВАК Минобрнауки России. .

В первой главе - «Разработка структуры макроэкономической модели' региона» проведено исследование подходов к моделированию; макроэкономики, в том числе подходов в , области- анализа инвестиционных проектов и инвестиционного климата в регионе, описания методов и задач моделирования региональной экономики. На основе проведенного исследования, выполнено построение новой трехзвенной макроэкономической модели экономики региона и описано ее практическое применение. ,

Во второй главе - «Математическое моделирование процесса управления инвестициями на основе аппарата нечетких множеств» на основе трехзвенной модели построена математическая ¡модель региональной экономики с целью оптимизации в фазовом пространстве необходимости и возможности инвестиционных вложений, используя теорию нечетких множеств, разработана методика и алгоритмы расчета синтетической оценки состояния экономики региона на; базе интегрального показателя «уровень целесообразности инвестиций», выполнена реализация нечеткой системы поддержки принятия решения по управлению инвестициями на региональном уровне, создана система участвующих в анализе статистических показателей для апробации на математической модели трех инвестиционных проектов, реализуемых на территории Республики Марий Эл.

В третьей главе - «Разработка СППР и анализ инвестиционных проектов в Республике Марий Эл» выполнен анализ используемых в мировой практике инструментальных средств, в том числе с использованием нечетких множеств, проведено построение системы поддержки принятия решений в инструментальной среде: МАТЬАВ, показаны возможности развития СППР- до полноценной информационно-аналитической системы,, показаны практические результаты работы СППР на основе трехзвенной модели для Республики Марий Эл.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Кислицына, Вера Евгеньевна

Основные выводы и результаты исследования:

1) Реализация комплексного подхода к оценке состояния экономики региона на основе трехзвенной модели позволяет учитывать взаимосвязь ресурсного, производственного и потребительского звеньев экономики и проводить оценку воздействия инвестиционных проектов на блоки модели.

2) Применение аппарата нечетких множеств устраняет неопределенность и на основе нечетких импликаций, задающих логические правила и описывающих функционирование нечеткой системы поддержки принятия решения по управлению инвестициями на региональном уровне, формирует базу знаний.

3) Реализованная модель на основе аппарата нечетких множеств позволяет синтезировать объективные оценки текущего экономического состояния региона и экспертные оценки внедряемых инвестиционных проектов и выявить социально-экономическую значимость внедряемых проектов.

4) Синтетическая оценка благосостояния блоков трехзвенной модели и интегральных показателей «уровень целесообразности инвестиций» систематизирует информацию для ЛПР и тем самым повышает качество принимаемых решений.

5) Реализация системы поддержки принятия решений в инструментальной среде МАТЬАВ позволяет повысить скорость и эффективность принятия решений по управлению инвестициями до момента их внедрения и устранить негативное воздействие на экономику региона.

6) Полученные результаты исследования позволили осуществить выбор эффективных инвестиционных проектов для Республики Марий Эл, а также способствуют развитию региональной базы знаний и системы поддержки принятия решений при формировании инвестиционной политики республики.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Кислицына, Вера Евгеньевна, 2011 год

1. Buckley J. J., Siler W. Fuzzy numbers for expert systems // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V., 1988. - P.153-172.

2. Gupta M.M. Cognition, perception and uncertanity // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V. - 1988. - P.3-10.

3. Hohle U. Representation theorems for fuzzy quantities // Fuzzy Sets and Systems. 1981. - Vol.5 P.83-107.

4. Math Works Software Maintenance Service. Subscribe to updates, support, and online license managementhttp://www.mathworks.com/services/maintenance/.

5. Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol. 43, No. 11, November 1994. P. 1329-1333.

6. Sugeno M. Fuzzy measure and fuzzy integrals // Trans. S.I.C.E. 1972. - Vol.8, No.2.

7. Zadeh L.A. Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility // Fuzzy Sets and Sys-tems. . Журнал. - 1978. - Volrl, №1

8. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sci. 1975. - Vol.7. - P.199-249, Vol.8. -P.301-357, Vol.9 P.43-80.

9. Wierzchon S.T. On plausible reasoning // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V. - 1988. - P.133-152.

10. Аверкин A.H. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.:Наука, 1986. -312с.

11. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления // Пер. с англ. Книга. - [б.м.] : М.: Мир, 1987.- 356с.

12. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях//Монография, http://www.plink.i-u/tnm/cont.htm. -[б.м.] : Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

13. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике// Учебник. -2-е изд., доп. и перераб. — М.: Финансы и статистика, 2004. 464 е.: ил.

14. Анискин Ю.П., Бударов А.Ю., Попов А.Н., Привалов В.В. Управление инвестиционной активностью // Под ред. Ю.П. Анискина. М.: ИКФ Омега-Л, 2002. 272 с.

15. Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении: учебное пособие // В.С Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; под ред. А.А.Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2009. — 368 с. : ил.

16. Батыршин И. 3., Шереметов JL Б. Модели и методы перцептивного дата майниинга временных рядов для систем поддержки принятия решений // Журнал. [б.м.] : Нечеткие системы и мягкие вычисления Том 2, номер 1, март 2007. С. 29-52.

17. Беллман Р., Заде JI. Принятие решение в расплывчатых условиях. // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Пер. с англ. М., Мир, 1976, с. 172-215.

18. Белоусов А. Уроки посткризисного роста (1999-2001 гг.). Журнал. -[б.м.] : Вопросы статистики, N 6, 2002.

19. Борисов А.Н., Алексеев A.B. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений// М.:Радио и связь, 1989.-304с.

20. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.//Рига, Зинатне, 1990.

21. Бююль Ахим, Цёфель Петер SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. //Пер. с нем./ Ахим Бююль, Петер Цёфель СПб.: ООО "ДиаСофтЮП", 2001. - 608 с. Книга.

22. Варфоломеев И. В. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем// Практикум. Учеб пособие. М.- Финансы и статистика, 2000. 208 е.: ил Книга.

23. Введение в информационный бизнес// Учебное пособие / О. В. Голосов, С. А. Охрименко, А. В. Хорошилов и др.; под. ред. В. П. Тихомирова, А. В. Хорошилова-М.: Финансы и статистика, 1996 —240с.

24. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика//— М.: Дело, 2004. —■ 888 с.

25. Грицюк Т. В. Государственное регулирование экономики: теория и практика// М. Издательство РДЛ, 2004. - 288 с. Книга.

26. Гришин А. Ф. Статистические модели в экономике // А.Ф. Гришин, С.Ф. Котов-Дарти, В.Н. Ягунов. Ростов н/Д: "Феникс", 2005. - 334 с. Книга.

27. Гришина И., Шахназаров А., Ройзман И. Комплексная оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности российских регионов: методика определения и анализ взаимосвязей //Инвестиции в России, 2001. №4. С. 7.

28. Гудмен И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ; Под ред. Р.Р.Ягера.- М., 1986.- С.241-263.

29. Дик В.В. Информационные системы в экономике// Уч. пособие / Дик В.В. -М.: ФиС, 1996-345с.

30. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки.// М.: Финансы и статистика, 2001.-300 с.

31. Дюбуа Д., Прад А., Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. // Пер. с фран. В.Б.Тарасова. Под ред. С.А.Орловского. Книга. М.: Радио и связь, 1990.

32. Дюк В., Самойленко A. Data mining: учебный курс (+CD). // СПб: Питер, 2001. - 368 е.: ил. Книга.

33. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов // Под редакцией A.A. Емельянова. Москва: Финансы и статистика, 2002. -352 с.

34. Инвестиции в России. 2009// Стат.сб./Росстат.-М.,2009. 327с.43 .Информационные ресурсы Министерства экономического развития Российской Федерацииhttp://www.economy.gov.ru/wps/wcm/coraieciyeconomylib/meil/welcome/abo utmini stry/informresoiirces/.

35. Кислицына В.Е. Пути анализа региональной экономики Текст. / В.Е. Кислицына // Вопросы современной науки и практики». Ун-т им. В.И. Вернадского. - 2009. - № 1(15). - С. 218-223. ■

36. Кислицына В.Е. Инвестиции в экономической системе региона в условиях неопределенности Текст. / В.Е. Кислицына // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО: Научно-практический журнал. МЭСИ. 2010. -№3. - С.100-103.

37. Кислицына В.Е. Роль инвестиций в экономике региона Текст. / В.Е. " Кислицына// Транспортное дело России. 2010. - №7 (80). - С. 46-49.

38. Клемент Э.Ф. О связи между различными понятиями нечетких мер // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера.- М., 1986.- С.279-285.

39. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств// Пер. с франц. -Книга.: М.: Радио и связь, 1982.

40. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями// Минск: Высшая школа, 1992.

41. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. // Книга.: М.: Физматлит, 2002.

42. Кураков Л.П., Кураков В.Л. Словарь-справочник по экономике. //- 2-е изд. доп. и перераб. Книга.: М. Гелиос АРВ, 1999. - 464 с.

43. Курбатова Е.А. MATLAB 7. Самоучитель. // М.: "Диалектика", 2005. -С. 256 Книга.

44. Лагоша Б. А., Апалькова Т. Г. Оптимальное управление в экономике: Теория и приложения// Учебное пособие для вузов Изд. 2-е, перераб., доп.- Книга.: М.:Финансы и статистика, 2008. 224 е.: ил.

45. Лагоша Б. А. Оптимальное управление в экономике // Учеб. пособие. -Книга. М.:Финансы и статистика,2003.-192с.: ил.

46. Лагоша Б.А., Шаркович В.Г. Анализ и синтез в системах отраслевого управления. //- М.: Наука, 1987. Книга.

47. Лагоша Б.А., Шаркович В.Г., ДягтереваТ.Г. Методы и модели совершенствования организационных структур // Книга. М.: Наука, 1988. 192 с.

48. Лагоша Б.А. Экономико-организационные основы отраслевого управления. // М.: Наука, 1981. Книга.

49. Леоленков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.// Книга.: СПб., 2003.

50. Макаров И. М., Виноградская Т. Т., Рубинский А. А., Соколов В. Б.

51. Теория выбора и принятия решений. // М.: Наука, 1982. - 328 с.

52. Макарян A.C. Глобализация и человеческий потенциал: демографическое измерение. Международный аспект // ЗАО "Издательство "Экономика", 2003. 160 е.: табл. Книга.

53. Мартынов Г. В. Модели оптимизации многоотраслевых производственных комплексов. //- М.: Финансы и статистика, 1982.

54. Мастяева И.Н., Горбовцов Г.Я., Семенихина О.Н. Исследование операций в экономике. //- М.: ММИЭИФП, 2003. — 113 с.

55. Мастяева И.Н., Семенихина О.Н. Численные методы // Учебное пособие / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. -М., 2003. —102 стр.

56. Мировая экономика. Экономика зарубежных стран // Учебник/ Под ред. д-ра экон. наук, проф. М.Н. Осьмовой. Книга.: М.: Флинта: Московский психолого-социальный институт, 2000.

57. Морозов В. П. и др. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования// Учеб. пособие для студентов экон. спец. /В. П. Морозов, В. П. Тихомиров, Е. Ю. Хрусталев. М.: Финансы и статистика, 2008. -254.

58. Морозова Т.Г., Победина М.П., Шишов С.С., Исляев P.A.

59. Регионоведение // Учебник для вузов/ Под ред. проф. Т.Г. Морозовой. -Книга.: М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1999.

60. Народное хозяйство СССР в 1987 г. // Статья. [б.м.] : стат. ежегодник / Госкомстат СССР. М.: Финансы и статистика, 1998.

61. Наследов А. Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. // СПб.: Питер, 2005 - 416 с. Книга.

62. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ, Статья. №2,2000. г. На сайте: http://www.cfin.iai/press/afa/2000-2/08.shtml.

63. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта// Под ред. Д.А.Поспелова.- Книга. [б.м.] : М.:Наука. Гл.ред. физ.-мат.лит., 1986.

64. Нечеткие множества в системах управления // Под редакцией доктора технических наук, профессора Ю.Н. Золотухинаhttp ://idi sys.iae.nsk.su/flizzybook/content.html.

65. Нуреев Р. М. Экономика развития. Модели становления рыночной экономики// Учебное пособие. М.-.ИНФРА-М, 2001. - 240 с. Книга.

66. Орлова И. В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование// Книга. [б.м.] : - Учеб. пособие. М.: Вузовский учебник, 2007 - 365 с.

67. Пахомов А. В. Некоторые методы оценки финансово-экономического состояния предприятия. // Журнал. [б.м.] : (Дубна). Экономика и математические методы, N 1, 2002.

68. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление// А.Пегат; пер. с англ. — М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. 798 е.: ил. - (Адаптивные и интеллектуальные системы).

69. Пономаренко А. Н. Ретроспективные национальные счета России: 19611990. // М.: Финансы и статистика, 2002.- 256 е.: ил. Книга.

70. Поспелов И. Г. Моделирование экономических структур. // М.: ФАЗИС * ВЦ РАН, 2003 194 с. Книга.

71. Постников С. JI. Попов С. А. Мировая экономика и экономическое положение России. Сборник статистических материалов. // -М.: Финансы и статистика, 2001. 224 е.: ил. Книга.

72. Рише К. Реорганизация фирм и промышленная политика в странах с переходной экономикой. // Рише К., профессор Университета Марн ла Балле (Франция) Статья. http://vasilievaa.narod.ru/ptpu/4601.htm.

73. Романов В. П. Интеллектуальные иформационные системы в экономике // Учебное пособие / Под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство "Экзамен", 2003. - 496 с. Книга.

74. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. // М., 2004.

75. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. //- М.: Диалог-МГУ, 1998.

76. Рябушкин Б. Т. Национальные счета и экономические балансы: Практикум // Учебное пособие. -2-е изд., перераб. и доп. Книга. -[б.м.] : М.:Финансы и статистика, 2002. -256 е.: ил.

77. Саати, Т. Принятие решений: метод анализа иерархий / Т. Саати ; пер. с англ. II М. : Радио и связь, 1993. - 315 с.

78. Селезнев А.З. Ограничения экономического роста в России Статья. // Проблемы прогнозирования, N 6, 2002.

79. Смоленцев H. MATLAB: Программирование на Visual С#, Borland JBuilder, VBA // Учебный курс(+СБ). М.:ДМК Пресс; СПб.: Питер, 2009. -464 е.: ил.

80. Сомик К. В. Связанные структуры экономических событий. // Учеб. пособие. Книга. - [б.м.] : М.: Финансы и статистика, 2005. - 176 е.: ил.

81. Состояние окружающей среды. 2003. Статистический справочник Всемирного банка// Пер. с англ.-М.: Издательство "Весь мир", 2004. -238 с. Доклад.

82. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2007 // Стат. сб./ Росстат М., 2007. - 505 с. Книга.

83. Строительство и инвестиции в Республике Марий Эл: Статистический сборник Госкомстат Республики Марий Эл //- Йошкар-Ола, 2001. 95 с. Доклад.

84. Тельнов Ю. Ф. Реинжениринг бизнес-процессов. Компонентная методология. // 2-е изд., перераб. и доп. - Книга. - [б.м.] : М.: Финансы и статистика, 2005. - 320 с.

85. Терова И.К. Статистические методы построения обобщенных оценок воспроизводственного процесса развития хозяйствующего субъекта // http://old.nsaem.ru/Science/Publications/Sciencenotes/Archive/2007/2/3 71 .pdf

86. Тихомиров В.П. Основы информатизации современных бизнес-процессов. // Моск. гос. университет экономики, статистики и информатики / В. П. Тихомиров, М. С. Гаспариан. М.: МЭСИ, 1996.

87. Финансы в Республике Марий Эл: Статистический сборник Госкомстат Республики Марий Эл // Йошкар-Ола, 2001. 109 с. Доклад.

88. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. // М.: Наука, 1978.

89. Фромм Э. Иметь или быть. HTML // Сергей Вырко, 19 Aug 2000 http://www.philosophy.ni/library/fromm/haveorbe.html

90. Хасаев Г.Р. Цыбатов В. А. Технология прогнозирования регионального развития: опыт разработки и использования. // Журнал. -[б.м.] : Проблемы прогнозирования, N 3, 2002.

91. Чавкин А. М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике: разработка управленческих решений // Книга. М. Финансы и статистика, 2001.

92. Чернов В. Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. //- М.: Горячая линия-Телеком, 2007. -312 е.: ил.

93. Шапорев С. Д. Прикладная статистика: Учебное пособие. // Балт. гос. техн. ун-т. СПб., 2003. 254 с. Книга.

94. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB.// М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 228 е.: ил.

95. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций». // — СПб.: «Питер», 2004. — 464 е.: ил.

96. Цисарь И.Ф. MATLAB.Simlink. Компьютерное моделирование экономики. //-М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2008.- 256с.:ил.- (Серия «Библиотека профессионала»)

97. Цукамото Я., Гупта М.М., Никифорук П.Н. О плотности ^-нечеткой меры // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера.- М., 1986.- С.292-299.

98. Экспертные системы. Принципы работы и примеры // Пер.с англ./ А.Брукинг, П.Джонс, Ф.Кокс и др.; под ред. Р.Форсайта.- М.:Радио и связь, 1987.-224с.

99. Эльмурзаева P.A. Актуальные проблемы современной региональной инвестиционной политики. // Томский государственный университет, «Экономические науки», 2006

100. Юрлов Ф.Ф., Кривенков E.H. Принципы выбора эффективности инвестиционных решений в условиях неопределенности. // Финансы и кредит, N 35, декабрь, 2006

101. Ягер P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; под ред. Р.Р.Ягера.- М.: Радио и связь, 1986.-С.71-78.

102. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких множеств и гибридных систем// Учеб.пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. -320 е.: ил. Книга.

103. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие // Г.Э. Яхътеева. 2-е изд., испр. — М.: Интернет-Университет Информационных технологий; Бином. Лаборатория знаний, 2008. -316 е.: ил., табл.

104. Яхъяева Г. Э. Основы теории нечетких множеств // http ://www. intuit.ru/department/ds/fuzzy sets/1 /.