Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Атрощенко, Полина Валерьевна

• Атрощенко, Полина Валерьевна
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Атрощенко, Полина Валерьевна

Введение

Глава 1. Анализ подходов и методов информационной поддержки принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска

1.1 Анализ развития российского рынка лизинговой деятельности

1.2 Риск в процессе управления лизинговой деятельностью 18 1.3Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска на основе прогнозных исследований

1.4Классификация системных факторов риска в лизинговой деятельности.

Постановка цели и задач работы

1.5 Выводы по первой главе

Глава 2. Концептуализация разработки ИППР

2.1 Концепция управления лизинговой деятельностью в условиях риск

2.1.1 Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска

2.1.2 Функциональная модель ИППР

2.1.3 Информационная модель ИППР

2.2 Разработка структуры модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

2.3 Выводы по второй главе

Глава 3. Прогнозирование риска в процессе управления лизинговой деятельности

3.1 Постановка задачи ИППР в процессе управления лизинговой деятельности на основании теории распознавания образов

3.2 Статистический подход к прогнозированию риска

3.3 Актуализация решающих правил эвристических методов прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью

3.4 Прогнозирование риска коллективами решающих правил

3.5 Выводы

Глава 4. Апробация предложенных подходов к интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

4.1 Разработка алгоритмического обеспечения прогнозирования риска на основе предлагаемого подхода 89 4.2 Анализ эффективности и целесообразности использования предложенных методов Hi II IP в процессе управления лизинговой деятельностью

4.3 Разработка и внедрение программного обеспечения

4.4 Выводы по четвертой главе 112 Заключение 114 Литература 116 Приложение А 123 Приложение Б 124 Приложение В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью»

Создание эффективной экономической системы в условиях недостатка у предприятий собственных оборотных средств, кредитных ресурсов и бюджетных ассигнований, предполагает активную деятельность рынка лизинговых услуг. В мировой практике лизинг является одним из основных инструментов привлечения инвестиций в реальный сектор экономики, позволяющих обновить устаревшую производственную базу и приобрести основные производственные фонды на выгодных для субъектов хозяйствования условий.

Несмотря на преимущество лизинга перед другими финансовыми инструментами, данная форма экономических отношений в России развивается медленными темпами. Объем лизинговых операций в общем объеме инвестиций составляет только 5%, тогда как в зарубежных странах этот показатель варьируется от 15 до 30%. Одной из основных причин слабой динамики развития лизинга является наличие большого риска принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью и отсутствие эффективных методов его прогнозирования.

Известны исследования зарубежных авторов в области инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов - Д. Портера, Э. Томсона, Г. Бирмана, С. Шмидта, В. Беренса, Ф. Фабоцци., а также исследования и работы отечественных экономистов в области лизинговой деятельности и риск-менеджмента - В.Д. Газмана, В.А. Горемыкина, М.И. Лещенко, А.П.Смирнова, В.Ф. Овчинниковой, Л.В. Поповой, Л.Е. Романовой, С.А. Никитина, Е.В. Францевой, Н.И. Киркоровой, Е.М.Шабалина и др. В работах вышеназванных авторов раскрываются теоретические проблемы и даются характеристики и определения понятий «риск» и «неопределенность».

Практическое применение теории рисков рассмотрено в работах Дж. Бароне-Адези, Т. Боллерслева, К. Гианнопоулоса, М. В. Грачева, Г. Гуптона, П. Зангари, И. Б. Котлобовского, В. Е. Кузнецова, А. Ли, М. А. Рогова, В. А. Чернова, Г. В. Чернова, Р. Энгля и других.

Основное место в большинстве исследований отводится разработке математических моделей и анализу рисков в условиях сформированной карты рисков, оценке количественных характеристик неопределенности, таких как математическое ожидание и дисперсия. Вопросам прогнозирования риска при интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в лизинговой деятельности внимания до настоящего времени практически не уделялось.

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений для снижения риска в лизинговой деятельности.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию информационной поддержки принятия управленческих решений в лизинговой деятельности в условиях риска, основанную на разработке схемы ситуационного управления лизинговой деятельностью, функциональной и информационной моделей.

2. Разработать методы (решающие правила) информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска, в процессе лизинговой деятельности.

3. Разработать алгоритмы эконометрического прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности и программное обеспечение для информационной поддержки принятия управленческих решений.

4. Исследовать эффективность разработанного подхода к информационной поддержке принятия управленческих решений' в процессе лизинговой деятельности.

Методы исследования. Поставленные в работе задачи решены с использованием методов системного анализа, математической статистики и теории вероятностей, теории информации, теории распознавания образов.

На защиту выносятся:

1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе ранней диагностики возможной несостоятельности лизинговой сделки и анализа показателей финансового состояния лизингополучателя.

2. Теоретический инструментарий информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности по бинарным данным о системных факторах риска.

3. Алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.

4. Результаты исследования эффективности разработанного подхода к методологии информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.

Научная новизна

1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается от известных тем, что выбор эффективного управления производится на основании структурного подхода, предполагающего построение схемы ситуационного управления, функциональной и информационной моделей принятия управленческих решений. Это позволяет повысить достоверность принятия управленческих решений о будущем состоянии заключаемых лизинговых сделок.

2. Задача информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска сформулирована в терминах задачи распознавания образов, что позволило решать ее методами данной теории.

Методология информационной поддержки основана, в отличие от известных, на применении как разнотипных, так и гибридных решающих правил прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью. Разработанные основные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него.

3. Предложен метод прогнозирования риска в лизинговой деятельности, основанный на байесовской теории принятия решений, минимизирующий финансовые потери по критерию экономической эффективности. Новизна метода заключается в том, что введена новая характеристика риска лизинговой сделки - вектор риска, представляющий совокупность системных бинарных факторов риска, влияющих на протекание лизинговой сделки и произведено разбиение всего пространства принимаемых им значений на две области, соответствующие нормальному и кризисному состоянию лизинговой сделки. Это позволило обосновать тип задачи распознавания (прогнозирования) риска в лизинговой деятельности.

4. Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается, во-первых, одновременным использованием разнотипных и гибридных решающих правил, во-вторых, возможностью адаптации алгоритмов на основе информации о ранее завершенных лизинговых сделках, что в совокупности позволяет существенно повысить качество прогнозов.

Практическая ценность работы

Значение результатов для практики информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности заключается в том, что они представляют собой научно-обоснованный подход к повышению эффективности рынка лизинговых услуг, поскольку дают практически реализуемую информацию по снижению риска принятия ошибочных управленческих решений.

Алгоритм распознавания (прогнозирования) риска реализован в виде программы на языке С++. Это позволяет анализировать любую сделку по факторам риска, относить ее к прибыльным или опасным и прогнозировать ее результат. Программу можно применять как в производственных условиях, так и в научных исследованиях.

Разработана методика адаптации алгоритмов эконометрического прогнозирования риска на основе информации о завершенных лизинговых сделках.

Основания для выполнения работы

Основные результаты диссертационной работы в виде методов, методики и программного обеспечения прогнозирования риска в лизинговой деятельности внедрены в ООО «Вольво-Финанс» и ООО «Лизинговая компания «Скандинавия» (г. Санкт-Петербург) и реализованы в рамках хозяйственного договора «Разработка методики информационной поддержки лизинговой деятельности» № ИС-ВК-09-07-хк от 21.04.2008-г. между УГАТУ и лизинговой компанией ООО ИФК «Виктория» (г. Уфа). Внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в учебный процесс на кафедре ВМиК УГАТУ для обучения студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике». Кроме того, исследования проводились в рамках научноисследовательских работ № ИФ-ВК-01-08-03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальной технологической-поддержки принятия -решений и управления на основе инженерии знаний».

Апробация работы

Результаты и положения; исследовательской работы докладывались и обсуждались на- следующих научно-технических - и научно-практических конференциях:

Г. Третья международная научно-техническая' конференция «Сварка; Контроль. Реновация-2003», Уфа,2003.

2: Международная молодежная? ' научно-техническая; конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации»: УГАТУ, •Уфа, 2003. , ;

3. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа,16-19 февраля 2006.

4. Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2006. ••/

5; 8-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» С8ГГ2006., Карлсруэ, Германия, 2006.

6. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, февраль 2007.

7. Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2007.

8. 9-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» С81Т'2007, Красноусольск, Уфа, 2007.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 16 публикациях, в том числе в 1 монографии, 14 статьях, 2 из которых опубликованы в изданиях из списка ВАК, 2 в центральной печати, 9 в трудах конференций и в 1 программе для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 130 страницах, машинописного текста, содержит 35 рисунков и 6 таблиц. Библиографический список включает 100 наименований:

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Атрощенко, Полина Валерьевна

4.4. Выводы по четвертой главе

Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска основано на использовании разнотипных и гибридных решающих правил. Это позволяет реализовать предлагаемый подход к информационной поддержке принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью, обеспечивающий выбор эффективного управления на основании методов теории распознавания образов и методов коллективного распознавания. Разрабатываемые алгоритмы можно разделить на последовательно выполняемые 3 блока: обучение решающего правила, адаптация решающего правила и прогнозирование риска на основе решающего правила.

Экспериментальная проверка метода прогнозирования риска в лизинговой деятельности произведена по результатам работы четырех лизинговых компаний. Кризисные ситуации прогнозировались для лизинговых сделок различного профиля: лизинга оборудования, автомобилей, спецтехники и недвижимости. Каждая лизинговая сделка представляет собой отдельную ситуацию (X ©к), к=1.К+т. Вся совокупность исходных данных разделена на 3 множества, которые выполняют роль обучающей, контрольной и экзаменационной выборок.

Исследована эффективность разработанного подхода к информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе реальных данных. Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11—14 %, что позволило сделать вывод о безусловном повышении качества коллективного прогноза риска для принятия управленческих решений.

Разработанное программное обеспечение представляет собой эффективный инструментарий информационной поддержки принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска. Это позволяет реализовать его в производственных условиях для уменьшения числа рисковых ситуаций в лизинговой деятельности и может быть использовано при проведении научных исследований.

Заключение

1. Разработана концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска, в рамках которой предложена схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска, разработаны функциональная (методология ШЕБО) и информационная модели (методология ГОЕБ1X) информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности. Это позволяет определить структуру модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений и разработать соответствующее программное обеспечение.

2. Для сформулированной задачи информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска предложена интерпретация задачи в терминах теории распознавания образов, что позволяет решать ее статистическими и эвристическими методами данной теории.

Предлагаемая методология информационной поддержки основана на применении разнотипных статистических и эвристических решающих правил и позволяет учесть широкий спектр различных механизмов осуществления лизинговых сделок, что увеличивает вероятность использования решающего правила, прогнозирование риска, на основе которого обеспечивает минимальные средние затраты.

Для применения байесовской теории к задаче информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, произведена бинаризация системных факторов риска. Эвристический подход основан на выявлении регулярных свойств обучающей последовательности лизинговых сделок и применяется в тех случаях, когда механизм генерации векторов риска имеет не вероятностную природу, или отсутствуют априорные сведения, позволяющие делать качественные предположения об условных распределениях векторов риска в каждом из классов.

Для снижения частоты ошибочных прогнозов в процессе управления лизинговой деятельностью предложено использовать коллектив разнотипных решающих правил, т.е. синтезированное гибридное решающее правило. Разработанные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него. Для построения гибридного решающего правила могут быть использованы сами методы формирования разнотипных решающих правил.

Применение гибридного решающего правила позволяет повысить качество прогнозов, в частности, в рассмотренных примерах на 25—30 %.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, отличающиеся от существующих тем, что для получения необходимых данных для прогнозирования риска используются алгоритмы, основанные как на отдельных разнотипных, так и на гибридных решающих правилах.

4. Исследована эффективность разработанного подхода к информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе реальных данных. Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11—14 %, что позволило сделать вывод о безусловном повышении качества коллективного прогноза риска для принятия управленческих решений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Атрощенко, Полина Валерьевна, 2008 год

1. Анализ деятельности российских лизинговых компаний. www.fadr.msu.ru.

2. Абрютина М.С., Грачев A.B. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия.- М.: «Дело и сервис», 1998, 92с.

3. Асоян К. Риски при лизинге: можно ли их избежать?//Финансовый директор, 2002. № 3, С.45-55.

4. Атрощенко В.В., Атрощенко П.В. Прогнозировние аварийных ситуаций в сложных технологических объектах. У.:Издательство «Гилем», 2003, 58 с.

5. Атрощенко П.В., Котельников В.В. Метод формирования обобщенного прогноза надежности в сложных технологических объектах// Безопасность труда в промышленности.-М.-2007., № 7, С. 41-46.

6. Атрощенко П.В., Юсупова Н.И. Об одном подходе к прогнозированию риска// Нефтегазовое дело: научно-технический журнал Уфимск. гос. нефт. техн. ун-та.-У.-2008, №5 (2), С. 127-133.

7. Атрощенко П.В. К вопросу о лизинговой деятельности// Интеллектуальные системы обработки информации и управления : Сборник ■статей Региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых. Уфа, 2006. Т.1,С. 25-27.

8. Атрощенко П.В., Юсупова Н.И. Об одном подходе к прогнозированию рисков-в лизинговой деятельности// Проблемы управления. — М.- 2007., №6, С. 35-40.

9. Атрощенко П.В. Меры защиты лизинговой деятельности// Интеллектуальные системы обработки информации и управления: Сборник статей Региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых. Уфа, 2006. Т.2, С. 55-58.

10. Атрощенко П.В. Информационные технологии .в деятельности -лизинговых компаний// Информационные технологии и математические методы исследований в экономике: Материалы Башкирско-Саксонского форума.-У.-2006, Т.1, С.88-99.

11. Атрощенко П.В. Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью// Информационные технологии и математические методы исследований в экономике: Материалы Башкирско-Саксонского форума.- Уфа, 2007., С.2-8.

12. Аунапу Ф.Ф. Научные методы принятия решений в управлении производством.-М.: Экономика, 1974;

13. Ахаян Р., Горев А., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД//СП6.: Питер, 1997, 80 с.

14. Ахметзянов И.Р. Практика управления инвестиционными рисками лизинговых компаний в Росси// Вопросы экономических наук. —М.: Компания Спутник +, 2005, № 5(15), С.21-25.

15. Баринов В.Ю. Модели прогнозирования в принятии решений на финансовом рынке.- автореф. Дис. Канд.экон.наук.- С-Пб.: 1998, 24 с.

16. Баканов М.м., Шеремет А. Д. Теория анализа хозяйственной деятельности: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2000, 249 е.4 18.Berger J. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. New York: Springer-Verlag; 1985.

17. Berger J.O., Berry D.A. Statistical analysis and the illusion of objectivity. American Scientist 1988;76:159-65

18. Беппиев И.Ю. Повышение эффективности лизинговых операций. //Финансы-2002. -№с.76-77

19. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 2. М.: Советское радио, 1974. — 198 с.

20. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложение. М.: Наука, 1979.-232 с.

21. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование: идеи, основы, теории, приложения. — М.: Знание, 1981. 64 с.

22. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974. - 415 с.

23. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов.М.:Дело,1998,- 150 с.

24. Виды и формы лизинга www.rosec.ru;

25. Владимров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г. Управление риском.- М.: наука, 2000,С. 85-92.

26. Воронов К.и. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов// Финансовая газета, 1993, №№ 49-52; 1994, Ма 1-4, 24-25.

27. Горев А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД.-СПб.: Питер, 1997, 89 с.

28. Горемыкин В.А. Лизинг. Практическое учебно справочное пособиеМ.: ИНФРА, 1997.-3 84с.

29. Jeffreys Н. Theory of Probability, 2d ed. Oxford: Oxford Univ Pr; 1961.

30. Диго C.M. Проектирование и использование баз данных// Учебник.-М.: Финансы и статистика, 1995.

31. Дик. В.В. Информационные системы в экономике. -М.:Финансы и статистика, 1996, 150 с.

32. Доугерти К. Введение в эконометрику. -М.: ИНФА-М, 1997; 402 с.

33. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 176 с.

34. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 1998, 352 с.

35. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.- 240 с.

36. Горемыкин В.А. Правовые основы лизинговых отношений//Финансовый менеджмент, 2003. №3;

37. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике.- М.:ДИС, 1997, 368 с.41.3мирович А.И. Интеллектуальные информационные системы.- Минск: Тетрасистемс, 1997, 368 с.

38. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. - 312 с.

39. Carlin С., Louis Т. Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis. London: Chapman and Hall; 1996.

40. Карп М.В., Махмутов Р.А., Шабалин Е.М. Финансовый лизинг на предприятии. -М: ЮНИТИ, 1998;

41. Колмогоров А.н., Журбенко И.г., Прохоров А.В. Введение в теорию вероятностей.- М.: Наука, 1982,160 с.

42. Кравец А.С. Природа вероятности. — М.: мысль, 1976, 76 с.

43. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999. - 256 с.

44. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ: Учебник для спец. «АСУ» вузов.-М.: Высш. шк., 1987, 234 с.

45. Материалы конференции «Лизинговые сделки на российском рынке: управление рисками».- М.:1999;

46. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990, 180 с.

47. Методология IDEF1X/ Информационное моделирование.- М.: Метатехнология, 1993, 120 с.

48. Мишеин А.И. Теория экономических информационных систем,- М.: Финансы и статистика, 1993.

49. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение.- М.: наука, 1970, 707 с.

50. Орлов А.И. Менеджмент.-М.: Изумруд, 2003;

51. Орлов А.И. Теория принятия решений.- М.: Март, 2004;

52. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980.- 64 с.

53. Орлов А.И. Эконометрика. М.: Экзамен, 2002;

54. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере.- М.: Академия, 2003. 384 с.

55. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981.

56. Отраслевая методика определения экономической эффективности АСУП. -М.:НИИ Экономики, 1982.-75с.

57. Principies for the management of interest rate risk.- Basle: Basle Committee on Banking Supervisión, September 1997, 39 p.

58. Пантешкина А. Риски лизинговой компании минимизация или управление.//Лизинг Ревю, 2007, № 6.

59. Петров A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. -М.: Энергоиздат, 1996.-С. 23-36.

60. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

61. Попов А.Н., Попова H.H. Практика риск-менеджмента в области реализации лизинговых проектов.// Управление финансовыми рисками, 2007, №3;

62. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. — М.: Энергоиздат, 1981. — 77 с.

63. Рейтинговое агентство Эксперт, www.raexpert.ru;

64. Рейтинг лизинговый компаний, http://www.leasinginfo.ru;

65. Семенов М.И. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учеб. Пособие для агроэкономических специальностей вузов. — Краснодар: изд-во Куб-ГАУ, 1998.

66. Словарь бизнес терминов, http://dic.academic.ru

67. Стрекалов О.Б., Зарипов Э.Р. Кризисы в организации и управление проектами: Учебное пособие.- Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997, 160 с.

68. Смирнов А.Д. Архитектура вычислительных систем.- М.6 Наука, 1990, 120 с.

69. Сошикова Л. А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шеффер М. Многомерный статистический анализ в экономике.- М.: ЮНИТИ, 1999, 598 с.

70. Тихомирова Н.Г. Модели и методы прогнозирования риска. М.: МИНХ им. Г. В. Плеханова, 1991.

71. Ткаченко М. Проблемы и перспективы лизинга.// Лизинг Ревю, 2005: № 6;

72. Телегина Е. Об управлении рисками при реализации долгосрочных проектов. //Деньги и кредит -1995-№1-С.57-59

73. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений // М., Син-тег, 1998, 98 с.

74. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ, 1998г. 140с.

75. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Теория организации: Учеб. пособие.-М.: Издательство «РИОР», 2004.

76. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический' анализ, данных на компьютере.- М.: ИНФА-М, 1998, 528 с.

77. Fisher R. Statistical Methods and Scientific Inference, 3d ed. New York: Macmillan; 1973.

78. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. -М.: Мир, 1984, Т.1 528 е.; Т.2. 738 с.

79. Флейшман Б.С. Сложность, эффективность и осуществимость // Автоматика. 1980. - №4. - с. 89-94.

80. Freedman L. Bayesian statistical methods Editorial. BMJ 1996;313:569-70.

81. Чекмарева E.H. Лизинговый бизнес,- M.: Экономика, 1994.

82. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1978.

83. Шаров A.M. Многокритериальный подбор функционирования в эволюционном предсказывающем алгоритме // Вопросы эволюционного моделирования и его приложений. М.: Издательство ИРЭ АН СССР, 1981. - с. 44-50.

84. Шеремет А.Д., Сайфуллин P.C., Негашев Е.В. Методика финансового анализа предприятия. -М.: ИНФРА-М, 2001., 207 с.

85. Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М.: Прогресс, 1982,78 с.

86. Штельмах В. Риски, с которыми сталкиваются участники лизинговой деятельности.//Лизинг курьер, 2000. №№3-4;

87. Штельмах В. Стратегии формирования портфеля лизинговых проектов и минимизация соответствующих рисков ж. Лизинг-курьер, ноябрь — декабрь 2000 года, № 6 (12).

88. Эддоус М., Стэнефилд Р. Методы принятия решений.-М.: ЮНИТИ, 1997, 590 с.

89. Юсупова H.H., Фридлянд A.M., Атрощенко П.В. Поддержка принятия решений при прогнозировании риска в лизинговой деятельности// Вестник УГАТУ : научн. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2007. Т. 9, № 5 (23), С.34-39.