Разработка моделей и методик проведения маркетинговых исследований на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Полозов, Мечислав Владимирович

• Полозов, Мечислав Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Полозов, Мечислав Владимирович

Введение.

Глава 1. Методы и модели проведения маркетинговых исследований.

1.1. Основные понятия и определения маркетинговых исследований.

1.2. Исследование потребителей.

1.2.1. Основные факторы, определяющие потребности и поведение потребителей.

1.2.2. Сегментация потребителей и позиционирование товара на целевых сегментах.

1.3. Методы принятия решений, аналитического планирования и прогнозирования решений в экономике.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка информационной системы поддержки принятия маркетинговых решений на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества.

2.1. Метод анализа иерархий.

2.2. Метод структурирования функции качества.

2.3. Описание информационной системы поддержки принятия маркетинговых решений на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка моделей и средств проведения маркетинговых исследований на рынке легковых автомобилей на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества.!.

3.1 Состояние и структура рынка автомобилей в России.

3.2. Качественная модель многокритериальной оценки влияния различных рыночных факторов на направления модификации легковых автомобилей.

3.2.1. Выявление приоритетных требований потребителей рынка легковых автомобилей класса В.

3.2.2. Определение конкурентной позиции автомобиля Lada Kalina.

3.2.3 Определение приоритетности инженерных характеристик автомобиля Lada

Kalina на основе требований потребителей.

3.2.4. Модель определения необходимости изменения инженерных характеристик автомобиля Lada Kalina с учетом совокупности рыночных факторов.

3.2.5. Прогноз вероятного уровня конкурентоспособности автомобиля Lada Kalina после изменения величины инженерных характеристик.

Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и методик проведения маркетинговых исследований на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества»

Актуальность работы. В настоящее время в мировых экономических отношениях на первое место выдвигается способность национальных производителей производить конкурентоспособную продукцию. Качественной компонентой конкурентоспособности национальной экономики является устойчивое развитие всех отраслей промышленности. Однако, анализ современного состояния автомобилестроения свидетельствует об отставании темпов роста в этой отрасли. Между тем, развитие автомобильной промышленности оказывает значительное влияние на функционирование всех отраслей и сфер экономики страны, способствует формированию конкурентной среды, повышению производительности труда, снижению безработицы, увеличению доходной части бюджетов всех уровней, обеспечению национальной безопасности. Важной задачей на современном этапе является совершенствование системы и методов управления в автомобилестроении с целью создания продукции, отвечающей требованиям потребителей. Именно удовлетворение потребительских ожиданий является залогом успеха отечественного автомобилестроения на мировом рынке. Несмотря на теоретическую и практическую важность проблемы, в России она исследована недостаточно.

Зачастую информация о потребителях и их требованиях является неточной, неполной и неколичественной. В таких случаях целесообразно использовать класс методов, позволяющий проводить качественный многокритериальный анализ рынка легковых автомобилей. Наиболее предпочтительными для решения данной проблемы являются многокритериальные методы принятия решений и структурирования функции качества.

Степень разработанности проблемы. Проблема создания и модификации продукции на основе требований потребителей с помощью многокритериальных методов принятия решений - одно из бурно развивающихся направлений. Наиболее известные зарубежные исследователи в данной сфере: Р. Акофф, Э. Альтман, И. Акао, Э. Деминг, Ф. Котлер, Я. Монден, JI. Салливан, А. Фейгенбаум. Отечественные исследователи - Ю.П. Адлер, С.А. Кузьмин.

Существенный вклад в развитие многокритериальных методов принятия решений внесли такие зарубежные ученые, как Р. Беллман, JI. Заде, Р. Кини, О. Моргенштерн, Н. Фон, В. Парето, X. Райфа, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, П. Фишберн, Р. Хамалайнен и другие авторы.

Среди российских ученых значительный вклад в исследование данной проблемы внесли Н.М. Абдикиев, A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, JI.C. Беляев, А.Н. Борисов, A.A. Емельянов, O.A. Крумберг, О.Н. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, Д.А. Поспелов, A.B. Смирнов, Н.Г. Ярушкина и др.

В то же время, проблема создания конкурентоспособной продукции на основе современных методов многокритериального принятия решений и интеллектуальных информационных систем требует своего дальнейшего разрешения.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка качественных моделей и инструментальных средств для проведения маркетинговых исследований в условиях неопределенности рыночной информации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы и методы, используемые в настоящее время для проведения маркетинговых исследований и принятия маркетинговых решений;

- обосновать целесообразность использования при анализе потребительских требований в условиях неполной, нечеткой, неколичественной рыночной информации многокритериальных методов анализа иерархий и структурирования функции качества;

- для исследования специфических рынков с большим числом учитываемых в моделях факторов и критериев качества на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества разработать методику многокритериального анализа требований потребителей в условиях неопределенности;

- разработать многокритериальную модель для оценки конкурентной позиции легкового автомобиля, технико-экономического потенциала легкового автомобиля;

- разработать алгоритм определения наиболее важных инженерных характеристик легковых автомобилей и направлений их изменения исходя из требований потребителей;

- выявить основные тенденции развития рынка легковых автомобилей класса В в России.

Объектом исследования является российский рынок легковых автомобилей класса В.

Предметом исследования являются социально-экономические процессы, протекающие на российском рынке легковых автомобилей класса В.

Методологическую основу диссертационного исследования составили научные разработки и публикации ведущих отечественных и зарубежных ученых в области анализа рыночной ситуации и требований потребителей. Для решения поставленных задач использовались методы теории многокритериального принятия решений и искусственного интеллекта, методы проектирования информационных технологий.

Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем:

1. Предложена качественная модель, которая позволяет проводить оценку конкурентной позиции продукта; оценивать привлекательность сегментов рынка; выявлять приоритетность инженерных характеристик продукции с учетом различных рыночных факторов; определять долю рынка для рассматриваемой продукции.

2. Разработано инструментальное средство, обеспечивающее поддержку принятия решений при проведении маркетинговых исследований.

3. Усовершенствована методика анализа требований потребителей в процессе структурирования функции качества.

4. На основе метода анализа иерархий разработана методика оценки требуемых изменений в технических показателях продукции с использованием многокритериального анализа рыночной ситуации в условиях неопределенности.

5. Проведена оценка зависимости изменения доли рынка для автомобиля Lada Kaiina при изменении инженерных характеристик данного автомобиля.

6. Выявлены основные тенденции развития российского рынка легковых автомобилей.

На защиту выносятся: модели многокритериальной оценки конкурентной позиции легковых автомобилей; оценки привлекательности сегментов автомобильного рынка; ранжирования требований потребителей; оценки технологического потенциала продукции на основе методов анализа иерархий и структурирования функции качества; комплексная методика многокритериального анализа рыночной ситуации в условиях неопределенности; автоматизированная технология определения необходимости изменения инженерных характеристик легковых автомобилей на основе требований потребителей; алгоритм определения изменения доли рынка автомобиля Lada Kaiina в результате изменения приоритетных инженерных характеристик данного автомобиля; выявленные тенденции развития российского рынка легковых автомобилей класса В.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

Теоретическая значимость результатов исследования состоит в разработке новых подходов для решения задач комплексной оценки рыночного положения продукции на основе методов многокритериального принятия решений (метода анализа иерархий и структурирования функции качества), а также в разработке теоретических основ создания интеллектуальных информационных систем многокритериального принятия маркетинговых решений в условиях неопределенности.

Практическая значимость результатов исследования состоит в создании инструментального методического средства, позволяющего решать широкий спектр задач в области оценки рыночных позиций продукции.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета (2003, 2004, 2005 гг.).

По теме диссертации опубликовано 3 работы общим объемом 1,6 печатных листа.

Разработанные методики и модели комплексной оценки апробированы в рамках проекта № 02.07.001 «Комплекс интеллектуальных систем для решения задач концептуального проектирования узлов и систем автомобилей», который выполнялся на кафедре «Информационные системы в экономике» ВолгГТУ (межотраслевая программа Министерства образования РФ «Научно-инновационное сотрудничество», АО «АВТОВАЗ»),

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка литературы.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Полозов, Мечислав Владимирович

Выводы по главе 3,

1. Функционирование субъекта рынка всегда происходит в условиях, которые характеризуются значительной долей неопределенности. Наличие большого числа критериев рыночной среды затрудняет использование регрессионных методов прогнозирования. В связи с этим, методы анализа иерархий и структурирования функции качества являются перспективными инструментами маркетинговых исследований.

2. Методы анализа иерархий и структурирования функции качества позволяют провести совокупный анализ привлекательности сегментов и требований потребителей с учетом различных рыночных факторов. Данные методы анализа рыночной среды, могут быть существенно обобщены и применены для более широкого класса маркетинговых задач, а также для ряда смежных проблем менеджмента и социального управления.

3. С помощью комплекса методов анализа иерархий и структурирования функции качества решена практическая задача определения наиболее важных инженерных характеристик автомобиля Lada Kaiina. Показано влияние изменения инженерных характеристик на повышение конкурентоспособности данного автомобиля.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Полозов, Мечислав Владимирович, 2006 год

1. Челябинский госуниверситет, 1995. 124с.

2. Дорошев, В.И. Введение

3. Дубов, А. М. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем/ А. М. Дубов, И. Травкин, В. Н. Якимец. М.: Наука, 1986.-296 с.

4. Дубров, А. М. Математико-статистическая оценка эффективности в экономических задачах А. М. Дубров. М.: Финансы и статистика, 1982. 176с.

5. Дубров, А. М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе/ А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев. М.: Финансы и статистика, 1999. 176 с.

6. Евланов Л.Г Экспертные оценки в управлении Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. М.: Экономика, 1978. 133с. 132

7. Жуковин, В. Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений/ В. Е. Жуковин. Тбилиси: Мецниереба, 1988. 70 с.

8. Жуковский, В.И. Кооперативные игры при неопределенности и их приложения В.И. Жуковский. М.: Эдиториал УРСС, 1999. 336с.

9. Жуковский, В.И. Оптимизация гарантий в многокритериальных задачах управления В.И. Жуковский, М.Е. Салуквадзе. Тбилиси: Мецниереба, 1996.-302с.

10. Заборский П.А. Практика сетевого планирования научно исследовательских и опытно конструкторских работ П.А. Заборский, Д.М. Пусенбаум. М.: Экономика, 1967. 88с.

11. Заде, Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений Л. А. Заде Математика сегодня. М.: Знание, 1974.-С. 5-49.

12. Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Л. А. Заде. М.: Мир, 1986. 165 с.

13. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Алексеев В.А., Борисов А.П., Вилюмс Э.Р. и др. Рига: Зинатне, 1997. 320с.

14. Исикава, К. Японские методы управления качеством К. Исикава Пер. с англ. М.: Экономика, 1988. 204с.

15. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Справочник. М.: Радио и связь, 1990.

16. Карпов, В. Маркетинговое исследование рынка В. Карпов Маркетинг. 1994. №2. 78-88 133

17. Кинг, У. Стратегическое планирование и хозяйственная политика У. Кинг, Д. Клиланд; под ред. Г.Б.Кочеткова. М.: Прогресс, 1982. 339с.

18. Кини, Р. Размещение энергетических объектов: выбор решений Р. Кини. М Энергоатомиздат, 1983. 320с.

19. Кини, Р. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения/ Р. Кини, X. Райфа. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

20. Ковалев, А.И. Маркетинговый анализ А.И. Ковалев, В.В. Войленко. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. 176 с.

21. Колесников, А.В. Проблемно структурная технология разработки приложений гибридных интеллектуальных систем А.В. Колесников Труды конференции КИП2000. М.: 2000. том 2. 717-725.

22. Короткий, Ю. Формализация подхода к маркетинговым исследованиям Ю. Короткий Маркетинг. 1999. №2. 65-70

23. Костерин, А.Г. Практика сегментирования рынка А.Г. СПб.: Питер, 2002.-288с.

24. Котлер, Ф. Маркетинг. Менеджмент Ф. Котлер СПб.: Питер, 1998. 512с.

25. Котлер, Ф. Основы маркетинга Ф. Котлер: пер. с англ. М.: Прогресс, 1991.-698 с.

26. Кофман, А. Сетевые методы планирования. Применение системы ПЕРТ и ее разновидностей при управлении производством и научно Костерин. исследовательскими проектами А. Кофман, Г. Дебазей: пер. с франц. М.: Прогресс, 1968.-168с.

27. Краснощекое, П.С. Элементы математической теории принятия решений П.С. Краснощеков, В.В. Федоров, Ю.А. Флеров Автоматизация проектирования. 1997. JNTol. 15-23 SI.Кротов, А. Сегментация по важности свойств продукта А. Кротов Маркетинг. 2000. №5. 30-55 134

28. Крылова, Г.Д. Маркетинг. Теория и 86 ситуаций: учебное нособие для вузов Г.Д. Крылова, М.И. Соколова. М.: ЮНИТИ ДАНА, 1999.-519 с.

29. Кузьмин, A.M. История возникновения, развития и иснользования метода развертывания функции качества A.M. Кузьмин Методы менеджмента качества. 2002. №1. 4-10.

30. Ларионов, А.И. Экономико-математические методы в нланировании А.И. Ларионов. М Высшая школа, 1991. 240с.

31. Ларичев, О. И. Субъективные модели и объективные решения/ О. И. Ларичев. М.: Наука, 1987. 231 с.

32. Ларичев, О. И. Теория и методы иринятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах О. И. Ларичев. М.: Логос, 2000. 296 с.

33. Ларичев, О.И. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений. О.И. Ларичев, Р. Браун Экономика и математические методы. 1998. т.34. вып.4. с.97107.

34. Ларичев, О. И. Качественные методы нринятия решений. Вербальный анализ решений О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. М.: Наука. Физматлит, 1996.-208 с.

35. Лебедев, О.Т. Основы маркетинга О.Т. Лебедев, Т.Ю. Филинпова. СПб.: ИД «МиМ», 1997. 224 с.

36. Левин, Р. Практическое введение

37. Лисичкин, В.А. Принятие решений на основе ирогнозирования в условиях АСУ В.А. Лисичкин, Е.И. Голынкер. М.: Финансы и статистика, 1981. 50с.

38. Логический нодход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990. 432с. 135

39. Лоренс П. Сулливан. Структурирование функции качества Лоренс П. Сулливан. Режим доступа: http://www.deming.nm.ru/TehnUpr/StrFunKa.htm, 1996 9в.Лорье, Ж. Системы искусственного интеллекта Ж. Лорье. М.: Мир, 1991.-568С.

40. Мазаев, А. К. Конкурентоспособность как фактор развития отраслевого рынка (На примере рынка легковых автомобилей России): дис. канд. экон. наук/А. К. Мазаев.-М., 2003.-141с.

41. Майминас, Е.З. Проблемы методологии экономического планирования Е.З. комплексного социально В.Л. Майминас, Тамбовцев, А.Г.Фонатов; под ред. Н.П.Федоренко. М.: Наука, 1983. 415с.

42. Макаров, И. М. Теория выбора и принятия решений/ И. М. Макаров. М.: Наука, 1982.-382 с.

43. Макдональд, М. Сегментирование рынка: практическое руководство М. Макдональд, Я. Данбар: пер. 2-го англ. издания. М.: Изд-во «Дело и сервис», 2002. 288 с.

44. Манделъ, И.Д. Кластерный анализ И.Д. Мандель. М.: Финансы и статистика. 1988.-176с.

45. Марселлус, Д. Программирование экспертных систем на Турбо Нрологе Д. Марселлус. М.: Финансы и статистика, 1994. 256с.

46. Махмутова, Г. Анализ и классификация методов сегментации рынка/ Г.С. Махмутова, И.П. Махмутов Маркетинг в России и за рубежом. 2005. -№1.-С.35-40

47. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой/ А.Н. Мелихов, Л.С. Берпштейн, Я. Коровин. М.: Наука, 1990. 272с. 136

48. Месарович, М. Общая теория систем: математические основы/ М.Месарович, И. Такахара; под ред. В. Емельянова. М.: Мир, 1978. 298 с.

49. Микони, СВ. Методы мягкого выбора объектов/ С В Микони// Труды конференции КИИ2000. М.: Изд. физ.-мат. лит.- 2000. том 2. 472-479.

50. Микросегментация московского рынка легковых автомобилей. К. Банников, Е. Блехер, И. Казаков. М.: МГУ им. Ломоносова. 2004. 34 с. Режим доступа: http://www.kazakov.biz/files/marketing.pdf

51. Миркин, Б.Г. Проблема группового выбора Б.Г. Миркин. М.: Наука, 1974.-256с. ПО. Мишин, СТ. О роли национальной автомобильной промышленности Г. Митин Автомобильная промышленность. 1999. №4. 3-7.

52. Михеенкова, М.А. Об одном классе экснертных систем с неполной информацией М.А. Михеенкова, В.К. Финн Изв. АН СССР, Техн. кибернетика. 1986. №5.

53. Мотышина, М.С. Методы и модели маркетинговых исследований: учеб. пособие М.С. Мотышина. СПб: Изд-во СП6УЭФД996 ИЗ. Мулен, Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели Э. Мулен. М.: Мир, 1991. 464с.

54. Мушик, Э. Методы принятия технических решений Э. Мушик, П. Мюллер. М.: Мир, 1990 208с.

55. Наумова, Н.И. Неманипулируемость некоторых процедур голосования с векторными стратегиями. Н.И. Наумова В избранных трудах междунар. конф. по проблемам управления. том 2. М.: СИНТЕГ, 1999. 83-88.

56. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему К. Нейлор. М.: Энергоатомиздат, 1991.- 151с. 137

57. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М Наука, Физматлит, 1986, 312с.

58. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986. 408с.

59. Неш, Дж. Бескоалиционные игры. Матричные игры. Дж. Н е т М.: Физматгиз, 1961 205-221.

60. Обработка знаний. М Мир, 1989. 293с.

61. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304с.

62. Ойхман, Е.Г. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии Ойхман Е.Г., Нонов Э.В. М.: Финансы и статистика, 1997. 336с.

63. Оптнер, Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем: пер. с англ./ Л. Оптнер. М.: Советское радио, 1969.-216 с.

64. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы. Калинина Э.В., Лапига А.Г., Поляков В.В. и др. М.: Химия, 1989. 256с.

65. Орловский, А. Проблемы принятия решений при нечеткой входной информации/ А. Орловский. М.: Наука, 1981.- 208 с.

66. Осипов, Г.С. Динамика в системах, основанных на знаниях/ Г.С. Осипов// Известия АН. Теория и системы управления. 1998. №5. 24-28.

67. Панкрухин, А.П. Маркетинг: учебник А.П. Панкрухин. -М.: Институт международного права и экономики им. А.С. Грибоедова, 1999.-398 с.

68. Плинкетт, Л. Выработка и принятие управленческих решений Л. Плинкетт, Г. Хейл. М.: Экономика, 1984. 187с.

69. Подиновский, В.В. Лексикографические задачи оптимизации В.В. Подиновский. М.: 1972. 135с. 138

70. Подиновский, В.В. Парето оптимальные решения многокритериальных задач /В.В. Подиновский, В.Д. Погин. М.: Наука, 1982. 320с.

71. Попов, Е. Планирование маркетинговых исследований на предприятии /Е. Попов //Маркетинг. 1999. №1. 101-108

72. Попов, М.Е. Разработка и постановка продукции на производство на основе структурирования функции качества М.Е. Попов, A.M. Вестник машиностроения. 2000. №7. 52-58.

73. Попов, Э.В. Корпоративные системы управления знаниями Э.В. Попов Новости искусственного интеллекта. 2001. №1. 14-25.

74. Попов, Э.В. Экспертные системы/ Э.В. Попов. М.: Наука, 1987. 288с.

75. Поспелов, Д.А. Логико лингвистические модели Д.А. Поспелов. М.: Энергоиздат, 1981.-232с.

76. Поспелов, Д.А. Мпогоагентные системы настояш,ее и будущее Д.А. Поспелов Информационные технологии и вычислительные системы. 1998.-№1.-С.14-21.

77. Поспелов, Д.А. Моделирование рассулодений Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1989.-184с.

78. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. 220с.

79. Райфа, Г. Анализ решений/ Г. Райфа. М., 1977. 408 с.

80. Райфа, Г. Прикладная теория статистических решений Г. Райфа, Р. Шлейфер. М.: Статистика, 1977. 306с.

81. Руа, Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА)/ Б. Руа// Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М., 1976. 80-

82. Рубашкин, В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах В.Ш. Рубашкин. М.: Наука, Гл. ред. физ-мат. лит., 1989. 192с.

83. Саати, Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий Т. Л. Саати. М Радио и связь, 1989.-316 с.

84. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем: пер. с англ./ Т. Саати, К. Кернст. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.

85. Самойлович, ВТ. Прогнозирование оптимального технико- экономического уровня машин В.Г. Самойлович. М.: Машиностроение, 1987.-136с.

86. Саркисян, А. Научно техническое прогнозирование и программно целевое планирование в машиностроении А.Саркисян, П.Л.Аконов, Г.В. Мельник. М.: Машиностроение, 1987. 304с.

87. Соломатин, Н.М. Ннформационные семантические системы П.М. Соломатин. М Высшая школа, 1989. 127с.

88. Статистические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. М Финансы и статистика, 1996. 320с.

89. Сулливан, Л. Структурирование функции качества Л. Сулливан Курс на качество. 1992. 3-4. 156-177.

90. Таганов, Д.Н. Сегментирование потребителей на основании иерархического кластерного анализа Д.Н. Таганов Маркетинг в России и за рубежом. 2005. №2. с. 16-25

91. Таунсенд, X. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ X. Таунсенд, Д. Фохт. М.: Финансы и статистика, 1990. 320с.

92. Таха, X. Исследование операций. X. Таха М.: Мир, 1985. 312с. 140

93. Теория нрогнозирования и нринятия решений. Под ред. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977.

94. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная иоддержка принятия решений Э. А. Трахтенгерц. М СИНТЕГ, 1998. 376с.

95. Трсатенгерц, Э.А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений. Э.А. А. Трахтенгерц Автоматика и телемеханика. 1995. Хо4. 3-52.

96. Трахтенгерц, Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 2001. 256с.

97. Трухаев, Р.Н. Методы принятия решений в условиях неопределенности /Р.Н. Трухаев. М.: Наука, 1980. 321с.

98. Уткина, Э.А. Маркетинг Э.А. Уткина М.: 1998.-320 с.

99. Федоров, В.В. Численные методы максимины В.В. Федоров. М.: Наука, 1979.-278с.

100. Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции А. Фейгенбаум: пер. с англ. М.: Экономика, 1986. 306с.

101. Финн, В.К. Индуктивные модели/ В.К. Финн.-М.: ВИНИТИ, 1984.-115с.

102. Фишберн, TI. Теория полезности для принятия решения И. Фишберн. М Наука, 1978.-352с.

103. Обобп];енная независимость по полезности и некоторые смежные вопросы Н. Фишберн, Р. Кини В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. М.: Статистика, 1979. 45-52..

104. Фишер, Р. Путь к согласию или переговоры без поражения Р. Фишер. -М.:Наука, 1992.-155с. 141

105. Целых, А.Н. Формирование процедур принятия решений с использованием гомоморфных отображений нечетких отношений/ А.Н. Целых, Л.С. Бернштейн Труды конференции КИИ2000. том 2. М.: Изд. физ-мат. лит., 2000. 524-535.

106. Черемных, КН. Математические модели развития народного хозяйства Н.Н. Черемных- М.: Изд.-во МГУ, 1986. 102с.

107. Чернов, Г. Элементарная теория статистических решений Г. Чернов, Л. Мозес: пер. с англ. М.: Сов. Радио, 1962. 406с.

108. Шишкин Е.В. Математические методы и модели в управлении Е.В. Шишкин, А.Г. Чхартишвили. М Дело, 2000. 400с.

109. Шоломое, Л".. Функциональные возможности и сложность механизмов выбора, основанных на исключении худших вариантов Л.А. Шоломов Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1987. №1. 10-17.

110. Эддоуе, М. Методы принятия решений/ М. Эддоус, Р. Стенфилд. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.

111. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализация. Минск: Вышэйшая школа, 1990. 197с.

112. Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989.152с.

113. Экспертные системы. Нринципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987.-224с.

114. Элти, Дж. Экспертные системы: концепции и примеры Дж. Элти, М. Кумбс. М.: Финансы и статистика, 1987. 191с.

115. Юдин, Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений Д.Б. Юдин. М Наука, 1989. 320с. 142

116. Ясухиро, М. «Тоёта» методы эффективного уиравления производством М. Ясухиро. М.: Экономика, 1989. 258с.

117. Акао, Y. Quality Function Deployment (QFD). Integrating Customer Requirements into Product Design Y. Akao. Portland, OR: Productivity Press, 1990.-369 p.

118. Arrow, KJ. Social Choice and Individual Values K.J. Arrow. New York: John Wiley, 1963.-290 p.

119. Bauer, P. A brief course in Fuzzy Logic and Fuzzy Control/ Bauer P. [2005] Режим дocтyпa:http: ftp.flll.uni-linz.ac.at pub info, 1996.

120. Clarke, E.H. Multipart pricing of public goods E.H. Clarke Public Choice. 1970. №11. P. 17-33.

121. Еигека, W.E. Quality up. Cost down. A Managers Guide to Taguchi Methods and QFD W.E. Eureka, N.E. Ryan Dearborn, Michigan: ASI Press, 1995.-224 p.

122. Gibbard, A. Manipulation of voting schemes: a general result A. Gibbard Econometrica. 1973. №41. P.587-601.

123. Groves, T. Incentives in terms T. Groves Econometrica. 1973. №41. P.617-663.

124. Groves, T. Incentives and public inputs T. Groves, M. Loeb Journal of public Economics. 1975. №4. P.211-226.

125. Kahneman, D. Prospect Theory: an analysis of decisions risk D. Kahneman, A. Tversky Econometrica. 1979. 47. P. 32-43.

126. Mizuno. QFD. The Customer-Driven Approach to Quality Plarming and Deployment Mizuno, Shigeru, Yoji Akao. Tokyo, Japan: Asian Productivity Organization, 1994. 365 p.

127. Nash, J.F: The bargaining problem J.F. Nash Econometrica. 1950. №28.-P.155-162. 143

128. Ryan, N. Taguchi Methods and QFD. Hows and Whys for Management N. Ryan. -Dearborn, Michigan: ASI Press, 1988. 110 p.

129. Saaty, T.L. Fundamentals of Decision making and Priority Theory of the Analytic Hierarchy Process T.L. Saaty. Pittsburgh RWS Publication, 1994. 527 p.

130. Satterthwaite, M.A. Stategy profneess and Arrows conditions: existence and correspondence theorems for voting procedures and social welfare functions M.A. Satterthwaite //Journal of Economic Theory. 1975. №10. P.198-217.

131. Sen, A.K. Collective Choice and Social Welfare A.K. Sen. San Francisco: Holden Day, 1970.-345p.

132. Sertel, M.R. Choice, hull, continuity and fidelity M.R. Sertel Math. Soc. Sciences. 1988. vol. 16. №2. P.203-206. 200. 201. http://www.99t.m http://www.automen.ru/news 202. http://auto.mail.m 203. http://www.autostat.m 204. http://carexpert.m 205. 206. http://www.ladanews.ru http://www.ladaonline.ru 207. http://media.lada-auto.ru 208. 209. http://www.news.vaz2110.ru http://www.zr.ru 144