Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Тукаева, Зульфия Масгутовна

• Тукаева, Зульфия Масгутовна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Тукаева, Зульфия Масгутовна

ОГЛАВЛЕНИЕ

С.

Введение

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ

1.1 Организационно-экономические типы и особенности функционирования нефтегазохимических территориально-производствеиных комплексов

1.2 Система макроэкономических показателей для оценки

22

деятельности территориальио-производственных комплексов

1.3 Сравнительный анализ моделей прогнозирования развития территориально-производственных комплексов

1.4 Особенности процедуры прогнозирования показателей развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов

1.5 Обоснование цели и задач диссертационной работы

2 НЕЧЁТКО-ЛОГИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКИХ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Обоснование выбора определяющих факторов и показателей развития нефтегазохимического ТПК

2.2 Разработка нечетко-логической модели прогнозирования развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности

2.3 Разработка нечетко-временной модели прогнозирования развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом влияния факторов внешней среды

2.4 Архитектура и режимы функциональная информационной системы нечетко-временного прогнозирования показателей развития территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности

2.5 Выводы

3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ НЕЧЕТКО-ВРЕМЕННЫХ МОДЕЛЕЙ

3.1 Современное состояние развития нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан

3.2 Разработка регрессионных факторных моделей краткосрочного оперативного прогноза валового выпуска продукции нефтехимического ТПК от объемов переработки нефти и объемов кредитов, выданных реальному сектору экономики

3.3 Прогноз валового выпуска продукции нефтепереработки на основе экономико-математической нечетко-временной модели

3.4 Прогноз конкурентоспособности нефтехимического ТПК на основе модели нечеткого логического вывода в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности

3.5 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ГЛОССАРИЙ ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ И ПОНЯТИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Копия свидетельства на программный продукт, реализующий методы и алгоритмы прогнозирования показателей

развития

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Справка об использовании результатов диссертации в ОАО АНК «Башнефть»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности»

ВВЕДЕНИЕ

Согласно концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года от 17 ноября 2008 года № 1662-р, стратегической целыо является достижение уровня экономического и социального развития ведущих мировых государств. Одним из основных стратегических ориентиров России является переход к устойчивому социально-экономическому развитию. Важнейшая роль при этом отводится зонам опережающего экономического роста - крупным промышленным структурам -территориально-производственным комплексам (ТПК), в том числе нефтегазохимическим ТПК. Нефтегазохимические ТПК, образуются на базе крупных корпоративных промышленных структур и широкой сети предприятий малого и среднего бизнеса, совокупность которых обеспечивает существенный вклад в ВВП России.

Формирование научно-обоснованной стратегии развития

нефтегазохимическим ТПК, обеспечивающих производство продукции с высокой добавленной стоимостью, базируется на оценках и прогнозах тенденций экономики, прогнозах развития научно-технического прогресса (НТП) и прогнозе факторов и отдельных макроэкономических показателей развития ТПК. При составлении такого рода прогнозов необходимо учитывать взаимодействие ТПК с внешней средой - с потребителями, товарными и финансовыми рынками, экономической ситуацией, законами и политическими факторами.

Вопросам становления и развития производственных комплексов посветили свои работы отечественные ученые: Л.И. Абалкин, М.К. Бандман, О.Л. Бандман, А.Н. Белозерский, М.А. Винокуров, А.Г. Гранберг, Т.Н. Есикова, Т.В. Какатунова, К.А.Кравченко, H.H. Колосовский, Д.С. Львов, Б.З. Мильнер, С.А.Михайлов, А.Г. Наговицин, H.H. Некрасов, B.C. Немчинов, Д.Ш. Султанова, Н.П. Фигурнова, П.Ж. Хандуев и др. За рубежом этими проблемами занимались Р. Акофф, С. Брю, А. Вебер, Т. Конно, В. Лаунхардт, К. Макконел, М. Портер, Л. Тойфсон, Й. Тюнен, П. Уотерман, Д. Хан, Э. Фрезе и др.

Вопросам развития аппарата экономико-математических методов и моделей деятельности промышленных территориально производственных комплексов в условиях неопределенности посвящены работы ученых Белозерского А.Ю., Гармаша A.B., Дли М.И., Емельянова A.A., Карпова В.Г., Карасева А. И., Канторовича JI.B., Кремера Н.Ш., Лоскутовой H.A., Мельника М.М., Мешалкина В.П., Новиковой Н.В., Орлова А.И., Орловой И.В., Поспелова И.Г., Росса Г.В, Тельнова Ю.Ф., Савельевой Т.П., Федосеева В.В. В диссертациях Гараева И.Н., Долотова А.И., Ильина A.A., Ильиных Ю.М., Ильясовой Т.В., Тютриной М.А., Фасхиева A.A. В работах этих ученых показано, что оценка состояния сложных экономических систем является трудно формализуемой задачей ввиду необходимости учета большего числа количественных и качественных факторов, а также наличия сложных взаимосвязей между ними.

Большинство существующих исследований по организации и управлению ТПК направлено на комплексное исследование условий внешнего окружения и внутреннего устройства, на анализ разнообразных сторон функционирования с использованием системного анализа, а также на выявлении ключевых показателей успешной деятельности и управляющих факторов на основе многомерного статистического анализа.

Модели развития ТПК носят описательный или нормативный характер. Следовательно, они не могут быть определены количественно и предлагают некоторые философские парадигмы развития вида как будет происходить. При этом практически не уделяется внимания использованию методов экономико-математического моделированию и прогнозирования факторов, обусловливающих фактический успех и потенциал роста ТПК. Для разработки научно-обоснованной стратегии развития ТПК необходимо помимо методологии формального прогнозирования использовать экономико-математические методы.

Одна из основных тенденций современного развития ТПК - укрупнение бизнеса нефтегазовых компаний как следствие возрастающего спроса на энергоресурсы. В свою очередь определяет влияние тенденций развития мировой экономики на нефтегазохимические ТПК, в частности, мировых цен на ресурсы,

возрастание роли глобальной конкуренции - межсекторной, технологической, финансовой, что создает значительную неопределенность в долгосрочных тенденциях. При долгосрочном прогнозировании развития ТПК вся исходная и разнотипная информация много факторная и обладает неопределенностью. Это данные о состоянии рынков нефти, газа и нефтепродуктов, потребителей, данные об объеме добычи минеральных ресурсов и др.

Процессы стратегического управления неразрывно связаны с рассмотрением и планированием деятельности предприятия ТЭК на отрезке времени в 5-10 лет. Определение эффективных прогнозов различных финансово-экономических показателей необходимо менеджменту компании для принятия правильных решений по стратегическому и операционному управлению, расчету производства и материальных затрат, т.д. Это позволяет получить конкурентные преимущества в постоянно меняющихся условиях.

При составлении такого рода прогнозов необходимо учитывать взаимодействие предприятия с внешней средой - с потребителями, товарными и финансовыми рынками, экономической ситуацией, законами и политическими факторами. Перечень решаемых задач включает: анализ и прогноз цен и состояния рынков нефти, газа и нефтепродуктов в стране и за рубежом; прогноз состояния потребителей; прогноз добычи; прогноз затрат и себестоимости; прогноз инвестиций и капитальных вложений; прогноз дохода и прибыли и др.

Необходимый в современных условиях механизм исследования и реализации стратегии регионального промышленного развития сопряжен с целым рядом проблем, основными из которых являются:

- отсутствие четких методологических основ анализа и моделирования территориально-производственных комплексов;

отсутствие на уровне территорий необходимой организации статистических данных, в частности межотраслевых продуктовых потоков в дробной отраслевой классификации;

- несовпадение пространственных границ производственного комплекса и территорий, по которым осуществляется сбор статистических данных;

- отсутствие информации по многим качественным характеристикам деятельности ТПК;

- отсутствие единого согласованного перечня измерителей деятельности

ТПК.

В этой связи, наиболее распространенным в настоящее время методом идентификации и оценки деятельности региональных экономических систем является подход, основанный на экспертных оценках. Несмотря на это, возможна количественная оценка потенциала роста региональных экономических систем и их отдельных участников.

Можно выделить две основные совокупности методов прогнозирования, получивших названия фундаментальный и технический анализ. Первый из них предусматривает изучение тенденций формирования экономических показателей исходя из базовых факторов экономики, к числу которых относятся, в частности, процентные ставки, налоги, уровень безработицы, состояние бюджета, инфляционные процессы, стабильность политической системы и проводимая экономическая политика. Технический анализ можно определить как методику исследования и прогнозирования посредством анализа графиков развития рынка в предшествующие периоды времени.

Фундаментальный и технический анализ основываются на статистике

I

прогнозного показателя на исследуемом объекте или по аналогичному показателю на других предприятиях. Как правило, полнота исходных данных отсутствует, что создает одну из главных проблем в прогнозировании.

Вторая, не менее трудная задача - установление связи между количественными показателями и качественными факторами. Кроме того, что такая зависимость обычно нелинейная, она еще и динамически меняется во времени.

Для экономических объектов типичным является неопределенность «завтрашнего дня». Прогнозы никогда не будут выполняться со 100%-ой точностью и реализуемая ситуация будущего прогноза обладает расплывчивостыо.

Таким образом, имеются значительные трудности при использовании фундаментального (например, экстраполяции тренда) или технического анализа (отслеживание формальных закономерностей) для нечетких данных. Обычная практика в таких случаях - применение метода экспертных оценок.

Для задач, в которых исторические данные представлены не в привычном числовом виде, а в вербальной (словесной) форме применяются методы нечеткой логики. Например, с помощью аппарата нечеткой логики можно представить такие неопределенные и относительные понятия как «экономический рост», «падение», «свертывание производства» и др.

В более общей ситуации исходные данные для прогнозирования содержат детерминированные данные, случайные (или вероятностные) данные и данные с нечеткой информацией. Для таких задач интенсивно развивается гибридизация методов интеллектуальной обработки информации с методов нечеткой логики. В результате объединения нескольких технологий искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, нечеткая кластеризация, нечеткие ассоциативные правила и другие, появился специальный термин - "мягкие вычисления" (soft computing).

Поэтому, актуальным является приложение теории нечетких множеств и нечетких временных рядов (НВР) для прогноза ряда показателей территориально-производственных комплексов и интегрирование данных методов в общую структуру принятия решений.

Рассматривается задача прогнозирования макроэкономических показателей нефтехимического комплекса, образованного на базе крупных корпоративных структур и широкой сети предприятий сервисного обслуживания и вспомогательного производства. Проблема прогнозирования показателей в таких сложно организованных объектах состоит в том, что данные имеют многоплановый и разнотипный характер, имеется неоднозначность, неопределенность и нечеткость части данных. Информация, зачастую, распределена на многих самостоятельных объектах — составных частях комплекса. Прогнозирование, для таких сложных систем - это непрерывный процесс сбора и

оценки десятков типов информации и построение на его основе структуры для принятия решений с использованием различных подходов и методов. Для оценки нечеткой части информации целесообразно применять методологию идентификация нечетких систем, с последующей интеграцией результатов в общую структуру принятия решений.

Прогнозирование развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности - это непрерывный процесс сбора и оценки больших объемов разнотипной информации и построение на его основе структуры для принятия решений с использованием различных подходов и методов.

Вышеизложенное определяет актуальность научной задачи разработки экономико-математических инструментов прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях неопределенной информации о факторах внешней и внутренней среды.

Основные разделы диссертационной работы соответствуют плану фундаментальных исследований РАН на период до 2025 года - раздел 8.2 "Экономические науки", в рамках научной проблемы: «Разработка математического и эконометрического инструментария, а также теоретических и методологических основ анализа, моделирования и прогноза качества и образа жизни населения: макро - и региональный аспекты».

Объект исследования предприятия и объединения предприятий нефтегазохимического территориально-производственного комплекса России.

Предметом исследования являются модели и процедуры прогнозирования показателей ТПК в условиях неопределенности факторов внешней и внутренней среды.

Целыо диссертационного исследования разработка нечетко-логических и нечетко-временных инструментов прогнозирования показателей развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности факторов внешней и внутренней среды, как для последующего анализа, так и разработки принятия научно-обоснованных управленческих

решений по формированию стратегии устойчивого социально-экономического развития.

Для достижения поставленной цели в работе поставлены следующие задачи:

1. Обоснование выбора определяющих факторов и показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности внутренней и внешней среды.

2. Разработка нечетко-логической модели прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности.

3. Разработка нечетко-временной модели прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом влияния факторов внешней среды.

4. Разработка регрессионной модели оперативного прогноза валового выпуска продукции нефтегазохимического ТПК.

5. Разработка комплекса программ нечетко-логического и нечетко-временного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях неопределенности.

6. Практическое применение предложенных нечетко-логических и нечетко-временных инструментов прогнозирования на материалах нефтехимического комплекса республики Башкортостан.

Научная новизна исследования

1. Разработана нечетко-логическая модель прогнозирования основных показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности факторов, отличающаяся применением процедур факторной декомпозиции прогнозной функции по группам определяющих факторов, получении прогноза с использованием нечеткого логического вывода по каждой группе факторов и группового синтеза результирующего прогноза, что позволяет устранить внутри- и межгрупповые эффекты взаимодействия нечетких факторов, проводить анализ и

прогнозирование с использованием данных, представленных в вербальной форме и повышает достоверность прогноза.

2. Разработана нечетко-временная модель прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенных факторов внутренней и внешней среды, отличающаяся использованием процедур нечеткого логического вывода, основанного на правилах, на прецедентах и на нечетко-временных последовательностях, что позволяет строить прогноз выходного признака с использованием разнотипных факторов, и проводить согласование прогноза с тенденциями развития отраслевой, национальной и мировой экономики.

3. Разработана регрессионная факторная модель валового выпуска продукции нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан по данным 2005-2012 гг., отличающаяся использованием агрегированной производственной функции и выбором в качестве основной независимой переменной объема кредитов, выданных реальному сектору экономики, что позволяет проводить оперативный прогноз валового выпуска продукции на краткосрочный период.

4. Разработан комплекс программ нечетко-логического и нечетко-временного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности, позволяющий проводить прогнозирование по исходным данным, представленным в количественной, качественной и вербальной форме.

Теоретическая и практическая значимость

1. Теоретическое значение имеют нечетко-логическая и нечетко-временная модели прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК, обеспечивающие повышение достоверности прогнозов нечетких показателей и минимизацию рисков при принятии управленческих решений в условиях неопределенности.

2. Практическую значимость имеют комплекс программ нечетко-логического и нечетко-временного прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности.

Методы исследования: методы экономической теории, математической статистики, системный анализ, методы социально-экономического прогнозирования и теории нечетких множеств и нечеткой логики. Применяются научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по экономико-математическому моделированию бизнес-процессов и прогнозированию социально-экономических систем в условиях неопределенности.

Положения, выносимые на защиту

1. Нечетко-логическая модель прогнозирования основных показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности факторов.

2. Нечетко-временная модель прогнозирования развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом влияния факторов внешней среды на основе методологии нечетких временных рядов и нечеткого логического вывода, основанного на правилах и на прецедентах.

3. Регрессионная факторная модель валового выпуска продукции нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан от объема кредитов, выданных реальному сектору экономики.

4. Комплекс программ нечетко-логического и нечетко-временного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности внешней среды.

Обоснованность выводов и положений диссертации подтверждается комплексным использованием известных, проверенных практикой теоретических и эмпирических методов исследования - методов статистического прогнозирования и экономического анализа; методов теории нечетких множеств, статистического анализа и экономико-математического моделирования, а также

учетом экспериментально изученных особенностей функционирования нефтегазохимических территориально-производственных комплексов.

Достоверность результатов исследования определяется тем, что рекомендации и выводы диссертационного исследования основаны на обработке исходной статистической информации; не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в публикациях отечественных и зарубежных ученых по применению математических и инструментальных методов экономики для исследования территориально-производственных комплексов.

Эффективность предложенных в диссертации инструментов принятия решений подтверждается результатами их практического применения в ОАО АНК «Башнефть».

Апробация работы Основные результаты диссертационного исследования докладывались на ряде научно-практических конференциях: Международных научно-практических конференциях «Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития» (Новосибирск, 2012, 2013); «Промышленное развитие России: проблемы, перспективы» (Н.Новгород, 2012); «Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов» (Казань, 2013); «Экономико-математические методы исследования современных проблем экономики и общества» (Уфа, 2013); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Инновационные технологии управления социально-экономическим развитием регионов России» (ИСЭИ УНЦ РАН, Уфа, 2013), а также научных семинарах Башкирского государственного университета и Международного института логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета имени Д.И. Менделеева.

Результаты исследования и разработанный автором комплекс программ «Прогнозирование нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК» использованы при прогнозировании показателей развития нефтеперерабатывающего ТПК республики Башкортостан.

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ

1.1 Организационно-экономические типы и особенности функционирования нефтегазохимических территориально-

производственных комплексов

Развитие экономики государства как единого хозяйственного комплекса должно сопровождаться рационализацией организации производства и отраслевой структуры.

Проблема организации производства и модернизация существующих территориально-производственных экономических систем занимает особое место среди вопросов эффективного размещения производительных сил.

По нашему мнению, для того чтобы разработать программу развития территориально-производственных экономических систем и как ими управлять необходимо точно знать определение понятия территориально-производственных экономических систем, их типологии [2].

В экономической политике государства основное направление уделяется развитию крупных территориально-производственных комплексов. В период экономического подъема экономика опиралась на крупные компании, которые ориентировались на ресурсы. Благодаря этому были решены социально-экономические проблемы и создана благоприятная среда для развития рыночных институтов. Как показывают исследования, территориально-производственные комплексы значительно влияют на эффективное развитие производственных процессов и предопределяют уровень развития экономики в перспективе [25].

Значительный интерес исследования территориально-производственных экономических систем последние 10-15 лет обусловлен тем, что сконцентрированные географически и не жестко конкурирующие между собой

взаимосвязанные группы предприятий могут представлять достаточно мощную конкурентоспособную силу в глобальной экономике. В связи с этим, такие структуры представляют основу региональной экономики, и исследования закономерностей их развития и динамики, оценка конкурентоспособности и устойчивости представляет научный и практический интерес [2].

В трудах Аганбегян А.Г.: «Под типологией понимают метод научного познания, которое грунтуется на делении совокупности объектов на группы за определенными характерными свойствами». Из этого следует, что типология территориально-производственных экономических систем - это их упорядочение, систематизация. Для того чтобы выделить основные типы ТПК сначала нужно их классифицировать, т.е. разделить по классам, которые будут отличаться количественными признаками. Только потом можно группировать по типам, которые будут отличаться по качественным признакам [2]. В производственных исследованиях благодаря типологии можно составлять описания множеств однородных объектов, изучать закономерности на основе анализа таких множеств [28].

Формальные методы классификации применяются для проведения типологии и при их помощи определяют, належит ли объект к тому или другому классу, начиная простым отнесением объекта к классу соответственно определенному количественному значению любого признака и заканчивая использованием сложных методов распознавания с помощью электронно-вычислительных машин. По признакам типологии ТПК можно раскрыть особенность развития производства по отдельным пунктам и по регионам. Типологизация помогает обнаружить отдельные закономерности и особенности формирования ТПК, но также своевременно анализировать их состояние и делать прогноз приоритетных направлений их развития на перспективу.

В научной литературе существуют различные мнения по этим вопросам, но единой теории пока не сложилось. Существует множество определений понятия «производственный комплекс», но отсутствует общепринятая классификация и единый подход к исследованию таких структур. Основоположниками теории

территориально - производственных комплексов считаются И. Н. Колосовский, П. М. Алампиев, Ю. Г. Саушкин. Классическое определение ТГПС впервые было дано H.H. Колосовским [54] в 1941 году: «Производственным комплексом называется такое экономическое сочетание предприятий в одной промышленной точке или целом районе, при котором достигается определенный экономический эффект за счет удачного подбора предприятий в соответствии с природными и экономическими условиями района, с его транспортным и экономико-географическим положением». В административно - производственных единицах особое развитие идеи формирования ТПК получило в 1960-90-е [5].

По мнению H.H. Колосовского [54], производственные связи создают экономическое единство территориально-производственных комплексов, а так же использование общерайонных природных и экономических ресурсов. Если сравнивать одиночное размещение предприятий и планомерное формирование ТПК, то конечно же второе дает возможность получать значительный экономический эффект. Результат за счет соединения предприятий, разумного использования природного и трудового резерва, вторичного сырья, транспорта, сервисных организаций, инженерных коммуникаций. Можно сделать вывод о том, что территориально - производственные комплексы - это новая развивающаяся форма территориальной организации производства. В условиях рыночной экономики ТПК есть форма территориальной организации хозяйства, которая обеспечивает наиболее целесообразное размещение производительных сил.

Экономика России располагает колоссальными производственными мощностями, трудовыми ресурсами, на основе которых можно создавать крупные территориально-производственные комплексы. И, следовательно, в целом изменять экономическую структуру и специализацию региона, привлекая большие капиталовложения [21].

В статьях H.H. Колосовского [54] впервые был проведен систематический анализ производственной структуры территориально - производственных комплексов, позволивший показать возможность их типологии с помощью

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тукаева, Зульфия Масгутовна, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абалкин Л.И. Экономическая энциклопедия. - Москва: Экономика, 1999. -380 с.

2. Аганбегян А.Г. Территориально-производственные комплексы: планирование и управление. - Новосибирск: Знание, 1996. - 265 с.

3. Агарков С.А. Агрегированная модель экономического роста, сбалансированного по кредитно-финансовому (банковскому) сектору // Вестник МГТУ. - 2005. том 8, № 2, С. 189-133.

4. Адаева Т.Ю. Организационные факторы и резервы повышения конкурентоспособности предприятия - Пенза: Изд-во Пензенского государственного Университета, 2009. - 230 с.

5. Алампиев П.М. Экономическое районирование СССР, М.: Знание, 1979. - 63 с.

6. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. - Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2000. - 352 с.

7. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. Москва «Финансы и статистика» / Под ред. A.A. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

8. Багиев Г.Л., Богданова Е.Л. Методы прогнозирования в маркетинговой деятельности. - М.: «Финансы и статистика», 1999. - 256 с.

9. Багриновский К.А. Имитационное моделирование влияния инвестиционной

политики на технологическое развитие // Микроэкономические предпосылки экономического роста: Сб. статей / Под ред. Г.Б. Клейнера. Вып. 2. - М.: ЦЭМИ РАН, 2003.-53 с.

10. Багриновский К.А., М.К. Исаева // Микроэкономические предпосылки экономического роста: Сб. статей / Под ред. Г.Б. Клейнера. Вып. 2. - М.: ЦЭМИ РАН, 2003.-59 с.

П.Бандман М.К. Территориально-производственный комплекс. Новосибирск: Знание, 1980.-280 с.

12. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

И.Бестужев И.В. Рабочая книга по прогнозированию / Лада - М.: Мысль, 1982.-430 с.

14. Бетяев С.К. Научный прогноз: сущность и возможности // Вести Моск. ун-та. Сер.7. Философия. - 1999. - №2. - С. 49-61.

15. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ предприятия / Пер. с англ. Москва, 1999.-379 с.

16. Богаткова Л.В. Становление муниципальной информационной системы // Вести Моск. ун-та, - 1999, - №5. - С. 82-83.

17. Большаков B.C. Финансовое прогнозирование: теоретические аспекты // М.: Финансы. - 1999. - №10. - С. 53-55.

18.Борисевич В.И. Прогнозирование и планирование экономики / Под ред. Кандауровой. - Минск: Экоперспектива, 2000, - 430 с.

19. Быкова Н.И. Управление рисками при финансировании предприятий - СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 2000. - 131 с.

20. Вертакова Ю.В. Индикативное планирование развития экономики // Проблемы региональной экономики. - 2000. - №1-4. - С. 54-75.

21. Виноградова О. Итоги мировой нефтегазовой промышленности в 2002 году // Нефтегазовая вертикаль, - 2003. - №2. - С.76-86.

22. Винтизенко И.Г. Детерминированное прогнозирование в экономических системах // Труды III международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Н.Мысск: Издательство ИУБП, 2003. - С. 163167.

23. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. - М.: Проспект, 2000. - С.305-412.

24. Воронин А. Государственное регулирование структурных преобразований в ТЭК в условиях глобализации мировой экономики, // Экономист. - 2003, - №10. - С.3-17.

25. Вощцнин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. — М.: Знание, 1999.-494 с.

26. Выступление Президента ОАО «НК «Роснефть» И.И.Сечина на Круглом Столе ПМЭФ 2013 // URL: http://www.rosneft.rU/attach/0/04/20/message.pdf/ (дата обращения: 02.08.2013).

27. Галеева Е.И. Стратегия - путь достижения целей организации // Актуальные проблемы современной экономики России : сб. материалов Между нар. науч.-практ. конф., 2 февр. 2011 г. - Казань : Изд-во НПК "РОСТ", 2011. - С. 77-88.

28. Гапоненко Н.В. Теория. Методология. Опыт. М.: ЮНИТИ-ДАНА. Форсайт. 2008. - 78 с.

29. Геец В.М. Отраслевое прогнозирование: методологический и организационный аспект. Киев: ИНТРА, 1998. 343 с.

30. Гитман М.Б. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику. Применение лингвистической переменной в системах принятия решений. Пермь: Перм.гос.техн.ун-т., 1998. - 45 с.

31.Глущенко В. В. Разработка управленческого решения: Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов. - Железнодорожный: Крылья, 2000. - 397 с.

32. Годовой отчет 2010-2012 / ОАО АНК «Башнефть». URL: www.bashneft.ru.

33. Гольцберг М.А., Колотий В.М. Прогнозирование тенденций экономического развития. - Киев: Наукова думка, 1999. - 248 с.

34. Гражданников Е.Д. Экстраполяционная прогностика: Классификационное и математическое моделирование в исторических и прогностических исследованиях. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1988. - 144 с.

35. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование - М: Финансы и статистика, 1990. - 383 с.

36. Даллаго Б. Есть ли будущее у макроэкономического планирования? // РЭЖ. - 1992. -№3.-С. 4.

37. Денисов Г.А. О применении балансовых моделей в управлении кластерами региональной экономики // Новые технологии. - 2011. - № 2. С. 79

38. Дженкинс Г., Дж. Бокс Анализ временных рядов: прогноз и управление. - М.: Мир, 1984.- 406 с.

39. Евстигнеева Jl., Евстигнеев Р. Макроэкономические аспекты региональной политики. / М.: Экономическая политика № 4, декабрь 2011, с.112.

40. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов / Под редакцией доктора экономических наук A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. С.412.

41. Еремеев А.П., Тихонов Д.А., Шутова П.В. Поддержка принятия решений в условиях неопределенности на основе марковской модели // Известия РАН. Теория и системы управления. 1999. -№5. - С.87-93

42. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Модели представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003, №5. - С. 75-88.

43. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики - М.:ИНФРА-М, 1996. - 416 с.

44. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 162 с.

45. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. - М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1999. -368 с.

46. Ивантер В. Экономическое прогнозирование в России: реальность и перепек тивы // Общество и экономика. - 1999. - №5. - С. 66-74.

47. Ивантер В.В., Говтань О.Дж., Ксенофонтов М.Ю., Панфилов B.C., Узяков М.Н. Экономика роста (Концепция развития России в среднесрочной перспективе) // Проблемы прогнозирования. - 2000. - №1. С. 68-74.

48. Ивахненко А.Г Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами - Киев: Техника, 2005. - 312 с.

49. Ильин В. А., Садовничий В. А., Сендов Бл. X. Математический анализ. М.: Издательство МГУ. 1995. С.56.

50. Ильясов С.М. Денежно-кредитный механизм развития региона. М.: Финансы и статистика, 2005. - 215 с.

51. Исхакова A.M. Инновационный климат в Республике Башкортостан и пути его повышения // сборник материалов научно-практической конференции

«Образование и национальная безопасность России: проблемы, взаимосвязи, перспективы». - Уфа: ВЭГУ, 2012. - С.56.

52. Кистанов В.В., Копылов Н.В. Региональная экономика России: Учебник для вузов. М., 2002. С.99.

53. Клинов В. Г. Мировая экономика: прогноз до 2050 г. // Вопросы экономики. - 2008. -№5. - С.62-79.

54. Колосовский H.H. Теория экономического районирования. М.: Наука, 1969.-45 с.

55. Короткова Е.М. Антикризисное управление. М.: ИНФРА-М, 1999. - С 152.

56. Кофман А, Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями: Пер. с исп. - М.: Высш.шк., 1992. - 224 с.

57. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: ЮНИ ТИ-ДАНА, 2000. - 543с.

58. Круглое В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.

59. Кугаенко А. А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. - М.: Вузовская книга, 1998. - 392 с.

60. Кудряшов С.И. Вице-президент ОАО НК «Роснефть» Успешность развития компании определяется ее устойчивым и динамичным ростом // Нефтяное хозяйство. 2006. - №2 - 14-17 с.

61. Леонтьев Н.Л. Техника статистических вычислений. - М.: Нефтяная промышленность, 1966. - 250 с.

62. Лесникова О.В. Проявление глобализации в мировой индустрии // Экономика. Управление. Культура. Вып. 14: Сборник научных статей. М.: ГУУ, 2009. 4.2. С.88.

63. Ллойд Э. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2: Пер. с англ. / Под ред. Ледермана, С.А. Айвазяна, Ю.Н. Тюрина. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с.

64. Львов Д.С. НТП и экономика переходного периода // Вопросы экономики. -

1991.-№Ц._с. 12-16.

65. Маевский В., Амосов А, Волкова Н. Методы прогнозирования платежеспособного спроса на нефтепродукты // Экономист. - 1999. - №9. С. 75-82.

66. Марков Л.С., Ягольницер М.А. Экономические кластеры: идентификация и оценка эффективности деятельности / Л.С. Марков, М.А. Ягольницер. -Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2006. - 88 с.

67. May В. Экономический рост и постиндустриальные вызовы // Проблемы теории и практики управления. - 2003. - №1 - С.31-35.

68. Методологические положения по статистике. Вып. 2. / Госкомстат России. -М., 1998.-244 с.

69. Мешалкин В.П., Михайлов С.А., Дли М.И. Прогнозный топливно-энергетический баланс региона как инструмент управления энергосбережением //Энциклопедия инженера-химика. - 2011, № 8. - С. 8-13.

70. Морозова Т.Г., Пикулькин A.B. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие М.: Знание, 1999. - С. 385

71.Мхитарян B.C., Бамбаева Н.Я. Регрессионная модель индекса российской торговой системы // Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов / Под ред. С. А. Айвазяна. - М.: ЦЭМИ РАН, 1999.- 199 с.

72. Наумов В.Н. Теория принятия решений. М.: Знание, 1998. - С. 122.

73. Некрасов H.H., Адамеску A.A. Проблемы территориального управления экономикой: территориально-отраслевой принцип планирования: теория и практика. М.: Проспект, 1990. - С. 127-134.

74. Очур' Ю.С. Типологизация территориально-производственных комплексов по охвату территории. М.: Знание, 2011. С. 144-145.

75. Прокофьев Е.А., Степанова E.H. Вариантное прогнозирование социально-экономического развития региона // Проблемы стратегии и тактики регионального развития. - Вологда: ВНКЦ, 1999. - 261 с.

76. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и ее приложений / Москва: «Диалог - МГУ», 2003. - 81 с.

77. Салимгареев Н.Г. Разработка потенциальных кластеров в пространственных социально-экономических микросистемах // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2011. - № 76. - С. 61-66.

78. Саркисов П.Д., Мешалкин В.П., Булатов И.С. Анализ прогнозных значений мировых цен на топливно-энергетические ресурсы химической и нефтехимической промышленности // Химическая технология. - 2002, №6. - С. 43-46.

79. Семина J1.A. Кластерные формирования в системе инновационно-инвестиционной деятельности региона // Известия Алтайского государственного университета. - 2011. - № 2. - С. 319-324.

80. Сергеева JI.H. Нелинейная динамика: модели и методы. - Запорожье: «Полиграф», 2003. - С. 218

81. Соколов А., Денисов 10. Научно-технический прогноз как ориентир для предпринимателя (опыт развитых стран) // Проблемы теории и практики управления я. - 1998, - №3. - С. 50-54.

82. Соколов В.Г., Смирнов В.А. Исследование гибкости и надежности экономических систем. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. - 253 с.

83. Сошникова J1.A., Тамашевич В.Н., Уебе Г. Многомерный статистический анализ в экономике. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 528 с.

84. Страхова Л.П., Бартенев А.Е. Корпоративные образования в современной экономике // Менеджмент в России и за рубежом. - 2000. - № 5. - С. 52-57.

85. Теплова О.В. Инструменты устойчивого функционирования нефтеперерабатывающих предприятий Республики Башкортостан // Вестник СамГУ. - 2012. - № 7. - С. 92-97.

86. Тимошенко П.Н., Яковенко B.C. Экономические циклы - новые подходы к обнаружению, анализу, прогнозированию. «Циклы». Материалы пятой Международной конференции. Том 1. - Ставрополь: Изд. СевероКавказского государственного технического университета, - 2003. - С.87-90.

87. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Пер. с англ. - М.: Дело и сервис, 1999. - 423 с.

88. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. М.: Синтег, 1998. - С. 36-42.

89. Третьяк В.П. «Кластеры предприятий как форма квазиинтеграции». Электронный ресурс: www.znanie.org/FLG/Tretyak/Prezen21_10.ppt.

90. Трифонов Ю.В. Плеханова А.Ф., Орлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Н. Новгород: ННГУ, 1998. 350 с.

91. Тукаева З.М. Методология нечеткой идентификации при прогнозировании показателей территориально-производственных комплексов // Промышленное развитие России: проблемы, перспективы. - Тр. X Междунар. науч.-прак. конф. преподавателей, ученых, аспирантов, студентов. (Н.Новгород, 6 декабря 2012 г).- Н.Новгород, 2012. - Т. 1. - С.

338-343.

92. Тукаева З.М. Моделирование и оценка эффективности деятельности региональных экономических систем кластерного типа // Экономика и управление. - Сб. трудов III Междунар. научно-практической конференции. (Новосибирск, 16 августа 2013 г.). - Новосибирск , 2013. - С. 294-298.

93. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Модель прогнозирования нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2013, №56. URL: http://www.uecs.ru (дата обращения:28.08.2013).

94. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Оптимизация регионального развития по параметрам кредитно-финансового сектора // В кн.: «Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов». — IV-Междунар. научно-практической конференции (Казань 16 мая 2013 г.). — С.

339-343.

95. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Оценка влияния развития нефтехимического комплекса РБ на развитие территории // Инновационные технологии управления социально-экономическим развитием регионов России. - Сб. тр. Всеросс. науч.-прак. конф. с междунар. участием. (Уфа, 07 июля 2013г.). - Институт социально-экономических исследований УНЦ

РАН. - Уфа, 2013. - С. 146-157.

96. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Прогнозирование показателей территориально-производственных комплексов на основе нечетких временных рядов // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция, -2013. №3 -С. 152-163.

97. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Программа для ЭВМ «Прогнозирование нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК» // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2013618857. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 19.09.2013.

98. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Эконометрический анализ динамики нефтехимического комплекса республики Башкортостан // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития - сб. тр. II Международной научно-практической конференции. (Новосибирск, 31 декабря 2012 г.). - Новосибирск, 2012 - С. 191-195.

99. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Модель прогнозирования макроэкономических показателей территориально-производственного комплекса на основе нечеткого логического вывода // Экономико-математические методы исследования современных проблем экономики и общества: - сб. мат. Международной научно-практической конференции. (16-17 декабря 2013 г., г. Уфа). В 2-х ч. Ч. II / отв. ред. И.У. Зулькарнай, Р.Х. Бахитова. - Уфа: РИЦ БашГУ. - 2013.- С. 124-129.

100. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы / Под ред. К. Асаи, М. Сугэно. -М.: Мир, 1993.-С. 126

101.Узяков М.Н. Ключевые детерминанты долгосрочного прогноза развития российской экономики // Всероссийский общеэкономический журнал «ЭКО». - 2012 - № 6, - С. 42-59.

102. Указ Президента РФ от 01.04.1996 N 440 "О Концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию"

\\ СПС «Гарант», обновление от 01.09.2013 г.

103. Уткин Э.А. Стратегическое планирование. - М.: Ассоциация авторов и издателей "ТАНДЕМ". Издательство ЭКМОС, 1998. - 440 с.

104. Фатхутдинов P.A. Конкурентоспособность: Экономика, стратегия, управление.-М.: ИНФРА-М., 2000.-312 с.

105. Фатхутдинов P.A. Разработка управленческого решения. - М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-синтез», 1997. - 208 с..

106. Хрущев А.Т. Избранные труды. - Смоленск: Ойкумена, 2010. - С. 320

107. Хэссинг К., Арнольд М. Информационная логистика и менеджемент потока работ. // Проблемы теории и практики управления. - 1997. - №5. - С. 105.

Ю8.Чепурных Н.В., Новоселов A.JI. Планирование и прогнозирование - М.: Интерпракс, 1995. - 288 с.

109. Черныш Е.А. Прогнозирование и планирование. - М.: Издательство "ПРИОР", 1999.- 176 с.

110. Шарыгин М.Д. Основные закономерности формирования и развития территориальных социально-экономических систем // Территориальные социально-экономические системы Урала. Пермь, ПТУ, 1988. - С. 4-15.

111. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. - М.: Наука, 1992. - 176 с.

112. Штангей Е.Т. Аналогии между экономическими районами разных стран. // Территориальные производственные комплексы. / Под ред. H.H. Казанского. -М., 1990. -С.66.

ПЗ.Штовба Е.В. Моделирование конкурентоспособности бренда на основе нечетких баз знаний // Вестник Житомирского государственного технологического университета. - 2004.- №4. Том. II. - С. 168-179.

114. Эрлих A.A. Технический анализ товарных и финансовых рынков: Прикладное пособие. - 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 1996. - 176 с.

115.Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Наука, 1974. С. 523.

116. Ярушкина Н.Г. Интеллектуальный анализ временных рядов: учебное

пособие / Н.Г. Ярушкина Т.В. Афанасьева, И.Г. Перфильева. - Ульяновск: УлГТУ, 2010.-320 с.

117. Yu НК. Weighted fuzzy time-series models for TAIEX forecasting. Physica A, 2004, (349), - P. 609-624.

118. Yeremeyev A.P. The Organization of Real Time Decision Support Systems of a Semiotic Type // Sixth National Conf. with Intern. Participations CAI'98. Workshop Applied Semiotics and Abstracts of CAI'98 Reports. 5-11 Oct. 1998. Pushchino, Russia, 1998.Vol.III, p.3-7.

119. Vajda S., Probabilistic Programming // Academic Press, New York and London, - 1972.

120. Tsaur RC and Kuo TC. The adaptive fuzzy time series model with an application to Taiwan's tourism demand. Expert Systems with Applications, 2011, Volume 38, Issue 8,-P. 9164-9171.

121. Silvell W., Lindqvist G., Ketels Ch. The Cluster Initiative Greenbook. The Competitiveness Institute/VINNOVA, Gothenburg, 2003. - 94 p.

122. Song Q and Chissom BS. Fuzzy time series and its models. Fuzzy Sets and Systems, 1993, (54), - P. 269-277.

123. Song Q and Chissom BS. Forecasting enrollments with fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems, 1993, (54), - P. 1-9.

124. Porter M.E. The Competitive Advantage of Nations: With a New Introduction. N.Y.: The Free Press, 1990, Palgrave Tenth Edition, 1998 - P. 131.

125. Porter M. Konkurenciya. - M.: Izdatelski dom «Williams», 2002. - 496 p.

126. Partridge E. Smaller Slang Dictionary. London, 1964. -IX- 204 p.

127. Partnership LINKWEST, 2009, 10.03.

128. Mooney C. and Roddick J. F. Mining relationships between interacting episodes. In M. W. Berry, U. Dayal, C. Kamath, and D. B. Skillicorn, editors, Proceedings of the 4th SIAM International Conference on Data Mining (SDM'04). SIAM, 2004.

129. Lee LW, Wang LH and Chen SM. Temperature prediction and TAIEX forecasting based on high-order fuzzy logical relationships and genetic simulated

annealing techniques. Expert Systems with Applications, 2008, (34), 328-336.

130. Hwang JR, Chen SM and Lee CH. Handling forecasting problems using fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems, 1998, (100), - P. 217-228.

131. Herrere F., Herrera-Viedma E., Verdegay J. L. Linguistic Measures Based on Fuzzy Coincidence for Reaching Consensus in Group Decision Making / F. Herrere, E. Herrera-Viedma, J. L. Verdegay //International Journal of Approximate Reasoning, 1996. - № 2. - P. 2-29.

132. Godman, Sachs, SBS Warburg Dillon Read. The practice of risk management. L.: Euromoney Publications, 1998.

133. Chen SM. Forecasting enrollments based on fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems, 1996 (81), - P. 311-319.

134. Chen SM and Hwang JR. Temperature prediction using fuzzy time series. IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics-Part B: Cybernetics, 2000, vol. 30, no. 2,-P. 263-275.

135. Chen S.M. Forecasting enrollments based on fuzzy time series // Fuzzy Sets Systems, 1996, vol. 81, no. 3. - P. 311-319.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Копии свидетельств на программные продукты, реализующие методы и алгоритмы прогнозирования показателей развития

РТСОТЙСЖАМ фшзжшзраожж

йййййй

й й

и и

й

Й

й

й $

Й Й Й Й Й Й Й Й й й Й Й Й Й й Й

ШШШв

„ .[-\ш

ж__ЙЙЙЙ

-

>! ' /

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2013618857

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕЧЕТКИХ ДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ БИЗНЕС ЗАДАЧ ПРЕДПРИЯТИЙ ТЭК

Правообладатели: Тукаева Зульфия Масгутовна (Ли), Мухаметзяпое Ирик Зирягоеич (Я11)

Авторы Тукаева Зульфия Масгутовна (IIи), Мухаметзяпое Ирик Зирягоеич (ЯП)

. к » * К 4 . »

Й Й

Й

Й й

Й Й

у у

Заявка № 2013617348

Дата поступления 08 августа 2013 Г.

Дата государственной регистрации

в Реестре программ для ЭВМ 19 Сентября 2013 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Б П. Симонов

Й

Й Й Й Й Й Й й Й Й Й Й

Й Й !Й

Й Й Й й Й Й

Й Й Й Й Й Й

>ЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙ<

Ы)

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Справка об использовании результатов диссертации в ОАО «АНК Башнефть»

Ре<п/^пика Ьашкортостан Открытое акционерное общество «Акционерная нефтяная Компания • Ваш нефть-45007/, г. Уфа ул. К.Мгркса, д 30. корп 1 тгл [phone] Факс ч 7 347261-62-62 ИНН 0274051582, ОКПО 00135645 ги

БАШНЕфТЬ

Башхорт.^гт.-н Ре<пу6пинвьы Ваижефть* Акционер нрФть КомпанияЬы»

450077. Эфе каламы. К.Марксур.. 30,1 -се корпус тел <7347 261-61-61, факс *? 247 261-62-62 ИНН0274051582. ОКПОООН5645

Ьд«.ЬпеМ т

Н«й

N823-10-11/

СПРАВКА

об использовании результатов диссертационной работы

Настоящей справкой подтверждаю, что разработанная в диссертационной работе Тукаевой З.М. на тему: «Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности» методика прогнозирования показателей для оценки ожидаемых результатов экономического развития используется в отделе финансового планирования и контроллинга для интегрированного планирования, улучшения качества и достоверности прогнозов при оценке развития сегмента «Нефтеперерабатывающий комплекс» ОАО АНК «Башнефть».

Начальник отдела // /

И.Р.Данилюк