Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интеллектуального фильтра Калмана тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Шарпаев, Антон Константинович

• Шарпаев, Антон Константинович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Шарпаев, Антон Константинович

Введение

1 Анализ методов и инструментов прогнозирования показателей 11 экономических процессов

1.1 Прогнозирование как этап управленческого цикла

1.2 Роль результатов прогнозирования рыночной конъюнктуры в 21 управлении предприятием

1.3 Анализ современных методов прогнозирования рыночной 31 конъюнктуры

1.4 Выводы

2 Организационно - экономический анализ современного состояния 61 отечественных предприятий легкой промышленности

2.1 Анализ современного состояния и основных тенденций развития 61 легкой промышленности РФ

2.2 Проблемы и перспективы развития предприятий текстильной 78 промышленности в условиях усиления конкуренции

2.3 Особенности функционирования предприятий легкой 91 промышленности Смоленской области

2.4 Выводы

3 Разработка математической модели и инструментов 105 прогнозирования изменения значений конъюнктуры рынка как экономического процесса

3.1 Обобщенная модель нечетко-логического фильтра Калмана для 105 прогнозирования рыночной конъюнктуры предприятия текстильной промышленности

3.2 Методика построения и применения нечеткого фильтра Калмана

3.3 Выводы

4 Программные инструменты прогнозирования показателей 135 конъюнктуры рынка с использованием интеллектуального фильтра

Калмана

4.1 Программная реализация алгоритма прогнозирования на основе 135 интеллектуального фильтра Калмана

4.2 Характеристика автоматизированной системы управления 148 предприятием

4.3 Результаты применения основных положений диссертации в ООО

Ярцевский хлопчато-бумажный комбинат»

4.4 Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции с использованием интеллектуального фильтра Калмана»

Проявления мирового экономического кризиса негативно сказываются на отечественных предприятиях легкой промышленности. В первую очередь это относится к текстильным предприятиям, ориентированным на зарубежную сырьевую базу. Усиливается также конкурентное давление со стороны китайских производителей, которые в условиях сокращения совокупного спроса на текстиль реализуют стратегию снижения издержек и агрессивную маркетинговую политику, в том числе на российском рынке. Сложившаяся ситуация требует от маркетологов отечественных предприятий текстильной промышленности разработки рационального комплекса маркетинга на основе прогнозирования основных показателей конъюнктуры рынка. Для повышения точности прогноза рыночной конъюнктуры, характеризующейся большим • числом показателей, достаточно широко используются различные методы математического моделирования экономических процессов, которые реализуются в информационных системах поддержки принятия решений (СППР) по управлению промышленным предприятием. Обычно изменения характеристик конъюнктуры рынка описываются векторными процессами со случайной составляющей. Колебания показателей конъюнктуры рынка текстиля вызваны сезонностью, изменчивостью климатических факторов, изменением тенденций в моде, многочисленными психологическими факторами и т.д.

Вопросы применения математического моделирования для прогнозирования экономических процессов нашли отражение в трудах таких ученых как к С.А. Айвазян, В.А. Андрейчиков, Т.Андерсон, В.Н. Афанасьев, Дж. Бокс, В.А. Бурков, Д.Е. Бэстенс, Г. Дженкинс, В.В. Дик, И.Н. Дрогобыцкий, А.А.Емельянов, А.Н. Колмогоров, М.Кендалл, Ю.П. Лукашин, B.JI. Макаров, B.C. Мхитарян, A.C. Барашков, B.C. Пугачев, P.JI. Раяцкас, Ю.Ф.Тельнов, Е.М. Четыркин и др.

В ряде работ в качестве одного из перспективных направлений построения прогностических моделей экономических систем является применение алгоритмов фильтрации, изложенных в работах К. Браммера, Р. Бьюси, С.Я. Виленкина,

Д.Гропа, Г. Зиффлинга, Р. Калмана, Д. Ю. Кордунова, В.В. Круглова, В.П. Мешалкина, А.Н. Перова, Э. Сейджа, Е.П. Чуракова.

Указанный подход, предполагающий выработку краткосрочных прогнозных оценок, может быть реализован на основе использования фильтра Калмана, который находит широкое применение в различных предметных областях.

Обеспечивая достаточно высокую точность краткосрочного прогноза стационарных и нестационарных процессов, фильтр Калмана предполагает наличие представленной в аналитической форме информации о модели объекта наблюдения (формирующего данный процесс фильтра), которая обычно при решении задач прогнозирования конъюнктуры рынка отсутствует. Данные особенности исходной информации при исследовании экономических процессов не позволяют использовать эффективные алгоритмы калмановской фильтрации, что снижает в общем случае точность краткосрочных и оперативных прогнозов. В то же время формализация экспертной информации о взаимосвязях показателей исследуемой системы, порождающей экономический процесс (которая обычно имеется в наличии), позволяет построить интеллектуальный фильтр Калмана, используемый при прогнозировании стационарных и нестационарных процессов изменения характеристик конъюнктуры рынка. Отметим также, что программная реализация интеллектуальных алгоритмов калмановской фильтрации может быть использована в качестве модуля расширения прикладных пакетов анализа экономической информации.

Изложенное обосновывает актуальность научной задачи разработки инструментов построения и применения интеллектуального фильтра Калмана для краткосрочного прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции, решение которой имеет существенное значение для развития методов математического моделирования экономической конъюнктуры.

Целью диссертационного исследования является разработка математической модели прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интеллектуального фильтра Калмана, а также алгоритмов ее использования в составе СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи исследования:

1. Определение роли и места краткосрочного прогнозирования в управленческом цикле предприятия.

2. Анализ современных подходов к прогнозированию экономической конъюнктуры рынка, обоснование целесообразности применения интеллектуальных фильтров Калмана для краткосрочного прогнозирования рыночных показателей в условиях отсутствия аналитического описания модели рынка.

3. Организационно-экономический анализ современного состояния отечественных предприятий легкой промышленности, выявление факторов, формирующих конъюнктуру рынка текстильной продукции.

4. Разработка математической модели прогнозирования значений экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных при стабильных внешних факторах, на основе применения интеллектуального фильтра Калмана.

5. Разработка алгоритма применения нечетко-логического фильтра Калмана для определения значений экономического процесса, описывающего динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции в условиях нестабильности.

6. Проведение имитационных экспериментов для проверки точности и устойчивости предложенных модели и алгоритмов применения интеллектуальных фильтров Калмана.

7. Разработка методики построения и применения интеллектуального нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования векторных экономических процессов.

8. Разработка структуры и методики построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующей предложенные инструменты нечетко-логической калмановской фильтрации.

9. Практическое использование предложенной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции в ООО «Ярцевский хлопчатобумажный комбинат» (Смоленская обл.).

Теоретической и методологической базой исследования являются методы теории статистического анализа, моделирования и кибернетики, методы экономического анализа, эконометрики и экономико-математического моделирования, системный подход к анализу экономических явлений и процессов, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по математическому моделированию экономических объектов и процессов.

Информационной базой исследования являются официальные данные Росстата, нормативно-правовые акты Правительства РФ, а также отчетные данные текстильных предприятий Смоленской области.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором:

1. Обоснованы предпосылки применения алгоритмов калмановской фильтрации для краткосрочного прогнозирования экономических процессов, как важнейшего этапа управленческого цикла; выявлены специфические особенности прогнозирования конъюнктуры рынка текстильной продукции, что позволило обосновать целесообразность применения инструментов теории нечетких множеств при построении нового класса интеллектуальных фильтров Калмана - с нечетким формирующим фильтром, который может использоваться при реализации стационарной и нестационарной прогностической модели.

2. Разработана модель прогнозирования значений экономического процесса при достаточно стабильных внешних факторах, влияющих на изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интеллектуального фильтра Калмана, отличающегося использованием при описании формирующего фильтра базы нечетко-логических продукционных правил, что позволяет распространить область применения аппарата фильтрации на решение задач прогнозирования развития экономических систем в условиях отсутствия адекватных аналитических описаний зависимостей между их характеристиками.

3. Разработан алгоритм применения нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования значений экономического процесса, описывающего динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции в условиях нестабильности внешней и внутренней среды, отличающийся возможностью использования экспертной информации для коррекции параметров модели рынка после каждого этапа наблюдения, что позволяет обеспечить устойчивость данного алгоритма при краткосрочном прогнозировании.

4. Предложена методика построения и применения интеллектуального нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования векторных экономических процессов, отличающаяся использованием структурных моделей для каждой компоненты этого процесса, которая позволяет уменьшить количество определяемых элементов в матрице формирующего фильтра при реализации процедуры нечеткого логического вывода и снизить размерность решаемой задачи прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

5. Предложена структура и методика построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующая предложенные инструменты нечетко-логической калмановской фильтрации и выполненная в среде разработки MatLAB 6.5 release 13 с интеграцией с базами данными Access, позволяющая вырабатывать прогнозы рыночной конъюнктуры в реальном масштабе времени, которые могут быть использованы при принятии маркетинговых решений в рамках корпоративной системы управления промышленным предприятием.

Объектом исследования является конъюнктура рынков промышленной продукции.

Предметом исследования являются процедуры и инструменты прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры с использованием математических и инструментальных методов экономики.

Обоснованность и достоверность научных и практических результатов диссертационного исследования подтверждается корректным применением методов экономико-математического моделирования и экономического анализа рынков, имитационного моделирования экономических процессов и систем, теории нечеткой логики и нечеткого логического вывода. Разработанные положения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в публикациях отечественных и зарубежных ученых в области прогнозирования экономических процессов при помощи алгоритмов фильтрации, теории экономико-математического моделирования, эконометрики и системного анализа.

Научная новизна работы состоит в разработке модели прогнозирования значений стационарного экономического процесса, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интеллектуального фильтра Калмана, алгоритмов применения нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования значений экономических процессов, описывающих динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции, в стабильных и нестабильных внешних условиях, а также методики их применения при разработке программного обеспечения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции.

Значение полученных результатов для теории и практики.

Разработанные в результате диссертационного исследования инструменты прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интеллектуального фильтра Калмана вносят определенный вклад в развитие теории и практики применения математических и инструментальных методов экономики в части развития математического аппарата моделирования экономической конъюнктуры и использования искусственного интеллекта при выработке управленческих решений, а также методического аппарата разработки СППР для оптимизации управления промышленными предприятиями.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.

Разработанная СППР, реализующая предложенные алгоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интеллектуального фильтра Калмана, практически использована в ООО «Ярцевский хлопчатобумажный комбинат» (Смоленская обл.), что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Разработанные инструменты и реализующая их СППР могут быть рекомендованы для применения в составе автоматизированных систем управления предприятиями (АСУП), реализующими свою продукцию на изменяющихся рынках.

Теоретические и методические результаты диссертации используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске при преподавании дисциплин «Имитационное моделирование экономических процессов» и «Интеллектуальные информационные системы».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на XXII и XXIII Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (Псков, 2009; Саратов, 2010); VII Межрегиональной научной конференции «Информационные технологии, энергетика и экономика» (Смоленск, 2010); II Международной научно-практической конференции «Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности» (Днепропетровск, 2010), Международной научно-практической конференции «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте» (Одесса, 2010), а также семинарах в филиале МЭИ (ТУ) в г. Смоленске.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Шарпаев, Антон Константинович

4.4 Выводы

1. В диссертации предложена структура и методика построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции «KAPROFUZ», реализующей предложенные инструменты нечетко-логической калмановской фильтрации. Данная система выполнена в среде разработки MatLAB 6.5 release 13 с интеграцией с базами данными Access и позволяет вырабатывать прогнозы рыночной конъюнктуры в реальном масштабе времени, которые могут быть использованы при принятии маркетинговых решений в рамках корпоративной системы управления промышленным предприятием.

2. Разработанная программная среда KALPROFU позволяет проводить прогноз экономических показателей на заданный период. Информация для прогноза берется из базы данных предприятия, что позволяет оперативно получать необходимую прогнозную информацию. Интерфейс программы позволяет выводить как численные результаты прогноза, так и в виде графиков, повышая, таким образом, наглядность и удобство использования результатов прогноза.

3. Разработанная СППР, реализующая предложенные алгоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интеллектуального фильтра Калмана, практически использована в ООО «Ярцевский хлопчатобумажный комбинат», что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия. Согласно расчетам, реализация предлагаемой методики прогнозирования спроса позволит сократить затраты на хранение готовой продукции и сырья, необходимого для ее производства, в результате чего снизятся темпы роста себестоимости производимой продукции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен анализ современного состояния отечественных предприятий легкой промышленности, в результате которого определены формирующие конъюнктуру рынка текстильной продукции факторы, что позволило обосновать предпосылки применения алгоритмов калмановской фильтрации для краткосрочного прогнозирования экономических процессов, как важнейшего этапа управленческого цикла в данной отрасли.

2. Проведен анализ современных подходов к построению прогностических моделей конъюнктуры рынка, который показал перспективность использования аппарата калмановской фильтрации и позволил обосновать целесообразность применения инструментов теории нечетких множеств при построении нового класса интеллектуальных фильтров Калмана — с нечетким формирующим фильтром, который может использоваться при реализации стационарной и нестационарной прогностической модели.

3. Разработана структурная модель процедуры прогнозирования значений экономического процесса в условиях стабильности внешней среды, отражающего изменение показателей конъюнктуры рынка и их производных, на основе применения интеллектуального фильтра Калмана с использованием при описании формирующего фильтра базы нечетко-логических продукционных правил.

4. Предложен алгоритм применения нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования значений экономического процесса в условиях нестабильности внешней и внутренней среды, который может описывать динамику показателей конъюнктуры рынка текстильной продукции, отличающийся возможностью использования итерационной коррекции параметров моделируемого рынка после каждого этапа наблюдения.

5. Разработана методика построения и применения интеллектуального нечетко-логического фильтра Калмана для прогнозирования векторных экономических процессов, отличающаяся использованием структурных моделей для каждой компоненты этого процесса, что позволяет снизить размерность решаемой задачи прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

6. Проведены имитационные эксперименты для проверки точности и устойчивости предложенных моделей, результаты которых показали, что точность краткосрочного прогноза интеллектуального прогнозирующего алгоритма на основе фильтра Калмана выше, чем у других методов прогнозирования (например, метода экспоненциального сглаживания при изменении показателя сглаживания во всем диапазоне значений процесса).

7. Предложена архитектура и методика построения информационной СППР по краткосрочному планированию ассортимента текстильной продукции, реализующей предложенные инструменты нечетко-логической калмановской фильтрации.

8. Разработанная СППР, реализующая предложенные алгоритмы прогнозирования конъюнктуры рынка с использованием интеллектуального фильтра Калмана, практически использована в ООО «Ярцевский хлопчатобумажный комбинат», что позволило повысить эффективность краткосрочного планирования ассортимента текстильной продукции и улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Шарпаев, Антон Константинович, 2010 год

1. Баллод Б.А. Методы и алгоритмы принятия решений в экономике: учеб. пособие/Б.А. Баллод, H.H. Елизарова-М.: Финансы и статистика; ИНФА-М, 2009.

2. Карданская Н.Л. Управленческие решения. Учебник для вузов / Н.Л. Карданская. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.

3. Центр дистанционного образования. Цикл управления предприятием // Электронный ресурс. — 2010. — 24 марта. Режим доступа: http://www.elitarium.ru/2008/01/16/ciklupravlenijapredprijatiem.html

4. Функции системы управления // Электронный ресурс. 2010. — 21 марта. -Режим доступа: http://www.kgau.ru/istiki/teis/ch05s05.html

5. Роль прогнозирования в управленческой деятельности // Электронный ресурс. 2010. - 24 марта. - Режим доступа: http://www.totalqualitymanagement.ru/

6. Б.Г. Литвак. Разработка управленческого решения, 3-е изд., испр. М.: Демо, 2002.

7. Административно-управленческий портал Г.Я. Гольдштейн «Основы менеджмента. Прогнозирование и планирование как функция менеджмента» // Электронный ресурс. 2010. - 26 марта. — Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m77/8 3.htm

8. Авторский сайт по прогнозированию. Взаимосвязь прогнозирования и планирования // Электронный ресурс. — 2010. — 27 марта. — Режим доступа: http ://future-control ,ru/

9. Маркетинг для профессионалов: Маркетинговые исследования: Г.А. Черчилль. СПб: Питер, 2001.

10. Райзберг Б.А., Лозовский Л.М., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. 5-е изд., перераб. и доп. - М., 2006

11. Маркетинг: Учебник / А.Н. Романов, Ю.Ю. Корлюгов, С.А. Красильников и др.; Под ред. А. Н. Романова. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ: 2001.

12. Голубков Е.П. Основы маркетинга. Учебник. 2-е издание. М., 2003.

13. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Финансы и статистика, 2002.

14. Основы экономического и социального прогнозирования/под ред. В.Н. Мосина, Д.М. Крука. М.: Высная школа, 1985; Афоничкин А.И. Принятие управленческих решений в экономических системах: учеб. пособие/А.И. Афоничкин. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 1998

15. Нейросетевой анализ и прогнозирование. Метод экспоненциального сглаживания // Электронный ресурс. 2010. - 31 марта. - Режим доступа: http://www.forekc.ru/704/index10htm

16. Технологии корпоративного управления. Методы прогнозирования финансового состояния организации. // Электронный ресурс. — 2010. — 1 апреля. — Режим доступа: http://www.iteam.ru/articles.php?tid=2&pid=7&sid=30&id=408

17. Энциклопедия маркетинга. Методы прогнозирования в маркетинговой деятельности // Электронный ресурс. 2010. - 1 апреля. - Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/read/m9/13.htm

18. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. США, Великобритания, 1974 г.

19. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование. Методы и приемы практических расчетов. М.: КноРус, 2008.

20. Метод наименьших квадратов // Электронный ресурс. 2010. - 7 апреля. — Режим доступа: http://iissvit.narod.ru/rass/vip9.htm

21. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: М.: Инфра-М, 2007.

22. Баттрик Р. Техника принятия эффективных управленческих решений. The Interactive Project Workout. СПб.: Питер, 2006.

23. Метод наименьших квадратов (МНК). Экономико-математическое моделирование // Электронный ресурс. 2010. - 10 апреля. - Режим доступа: http://www.smartcat.ru/Referat/MathematicalMethods/davssalesN.shtml

24. Управление финансами. Рекуррентное оценивание параметров регрессии // Электронный ресурс. 2010. - 11 апреля. - Режим доступа: http://solva.rU/2009/07/27/rekurrentnoe-ocenivanie-parametrov-regressii/2/

25. Емельянов A.A. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. A.A. Емельянова -М.: Финансы и статистика. 2002.

26. Павловский Ю.Н. Имитационное моделирование. Уч. пособ. для вузов. М.: Изд-во «Акдемия». 2008

27. Дли М.И. Локально-аппроксимационные модели сложных объектов. М.: Физматлит. 1999.

28. Изерман Р. Цифровые системы управления. Пер. с англ. -М.: Мир, 1984.

29. Сейдж Э., Мелса Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь. 1976.

30. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999.

31. Фильтр Калмана-Бьюси. Браммер К., Зиффлинг Г. Пер. с нем. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. 1982.

32. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Энергоатомиздат. 1987.

33. Полонский А.Д. Синтез фильтра Калмана в условиях неопределенности. /Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. Т. 46, № 7, 2003

34. Калюжный Д.А., Нечаев Ю.И. Neuro-Fuzzy реализация фильтра Калмана в системах контроля посадки летательных аппаратов морского базирования. Материалы XV Всероссийской научно-методич. конфер «Телематика-2008» Санкт-Петербург, 23-26 июня, 2008 г.

35. Кордунов Д.Ю. Рекуррентно-статистический метод и информационная система прогнозирования экономической конъюктуры для нефтехимических предприятий. Дис. канд. эк. наук РХТУ им. Д.И. Менделеева - 2005.

36. Ивахненко А. Г., Лапа В. Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Изд-во «Наукова Думка», 1971.

37. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах / Под ред. К.Т.Леондеса М.: Мир. 1980.

38. Икрамов Х.Д. Численное решение матричных уравнений. Ортогональные методы. М.: Наука. 1984.

39. Артемьев В.М. , Ивановский A.B. Дискретные системы управления со случайным периодом квантования. М.: Энергоатомиздат. 1986.

40. Артамонов Г.Т., Тюрин В.Д. Анализ информационно-управляющих систем со случайным интервалом квантования сигнала по времени. М.: Энергия. 1977.

41. Горелов Г.В. Нерегулярная дискретизация сигналов. М.: Радио и связь. 1982.

42. Легкая промышленность. РБК — Исследования рынков электронный ресурс. URL: http://marketing.rbc.ru/revshort/1012884.shtml

43. Стратегия развития легкой промышленности России на период до 2020 года. Министерство промышленности и торговли Российской Федерации М., 2009

44. Россия в цифрах. 2010: Краткий статистический сборник/Росстат М., 2010.

45. Промышленность России. 2008: Стат.сб./ Росстат М., 2008. - 381 с.

46. Российский статистический ежегодник. 2009: Стат.сб./Росстат. М., 2009.

47. Хлопчатобумажные ткани электронный ресурс. URL: http://www.asta-tex.ru/article.php?idarticle=15

48. Федеральная служба государственной статистики электронный ресурс. — URL: http://www.gks.ni/wps/portal/OSIP/PROM#

49. Легкая промышленность: Ключевая цель — освоение рынка товаров конечного спроса. МинПромТорг России электронный ресурс. URL: http://www.minprom.gov.ni/activity/light/return/0/

50. Легкая промышленность: О состоянии промышленного производства и розничной торговли в январе-октябре 2009 года. МинПромТорг России электронный ресурс. URL: http://www.minprom.gov.rU/activity/avia/stat/10-2009/5

51. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2008: Стат. сб. / Росстат. М., 2009.

52. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009: Стат. сб. / Росстат. М., 2009.

53. Департамент Смоленской области по промышленности электронный ресурс. URL: http://admin.smolensk.ru/~depprom/index.php?option=com content&task=view&id=17&Itemid=30

54. Общая характеристика промышленности города Смоленска. Официальный сервер администрации города-героя Смоленска электронный ресурс. — URL: http://www.admcity.smolensk.ru/economic/manufact/ manufact.html

55. Ярцевский хлопчатобумажный комбинат электронный ресурс.! URL: http://www.sci.smolensk.ru/users/xbk/

56. Ярцевский хлопчатобумажный комбинат, УМП электронный ресурс. URL: http://www.vse-poselki.ru/?page=8&iid=25365

57. Справка о развитии промышленности в МО «Ярцевский район». Департамент Смоленской области по промышленности электронный ресурс. — URL: http://admin.smolensk.ru/~depprom/index.php?option=com content&task=view&id=48&Itemid=61

58. Основные покащатели экономического развития города Смоленска за январь-март 2010 года электронный ресурс. URL: http://www.admcity.smolensk.ru/economic/socialpokaz/files/socpok201003.htm

59. Сайт Смоленской Чулочной Фабрики электронный ресурс. URL: http://www.smolenskye.ru/index.php

60. Российский статистический ежегодник. 2008: Стат.сб./Росстат. М., 2008.847 с.

61. Инвестиционная деятельность в России: условия, факторы, тенденции — 2009: Стат.сб./ Росстат. М., 2009. - 63 с.

62. Инвестиции в России. 2009: Стат.сб./ Росстат. М., 2009. - 323 с.

63. Итоги работы легкой промышленности в I полугодии 2008г. РосЛегПром электронный ресурс. URL: http://www.roslegprom.ru/Go/ AllArticles/feed=ofichron

64. Индикаторы инновационной деятельности: 2009. Статистический сборник. — М.: ГУ-ВШЕ, 2009. -488с.

65. Экономика переходного периода. Очерки экономической политики посткоммунистической России. Экономический рост 2000-2007. — М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. 1328с.

66. Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение. 1982. 216 с.

67. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000

68. Савченко В.В. Прогнозирование социально- экономических процессов на основе адаптивных методов спектрального оценивания// Автометрия. 1999. № З.С.99-108.

69. Статистическое моделирование экономических процессов/ Под ред. Б.Б.Розина. Новосибирск: Изд-во НГУ, 1991.

70. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие. М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2001.-224 с.

71. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер 2001.

72. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системьг.Учебное пособие для вузов. Мн.: ТетраСистемс. 1997.

73. Системы искусственного интеллекта. Практический курс.Учебное пособие для вузов/Под ред. В.А. Чулюкова. М.: БИНОМ. 2008.

74. Абдикиев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в Экономике. Учебник для вузов. М.: Изд-во Экзамен. 2004.

75. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Изд. дом «Вильяме». 2001.

76. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник для вузов под ред. Н.П. Тихомирова. М.: Экзамен, 2004.

77. Дьяконов В.П. МаЛаЬ 6(6/1) 6.5 + БШиЬБЧК. Основы применения. М.: СОЛОН, 2004.

78. Поршнев С.В. Ма1ЬАВ 7. Основы работы и программирования.Учебник. М.: ООО «БИНОМ-Пресс». 2006.

79. Семенко М.Г. Введение в математическое моделирование. М.: СОЛОН-Р. 2002

80. Дик, В. В. Информационные системы в экономике / В.В. Дик. М.: Финансы и Статистика, 2005

81. Вендров А.М. САБЕ-технологии: Современные методы и средства проектирования информационных систем. М: Финансы и статистика, 1998.

82. Исследование и разработка проекта информационной системы // Электронный ресурс. 2010. - 31 мая. - Режим доступа: http://revolution.allbest.ru/programmmg/000891690.html

83. Годин, В.В. Управление информационными ресурсами / В. В. Годин, И. К. Корнеев. М.: ИНФРА-М, 2004.

84. Семенов, В. К. Критерии выбора программного обеспечения // http://www. ро .ru/indexch/3 .htm.

85. Уилсон, Скотт Ф. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения: Учебный курс MCSD. М.: Русская редакция. 2000.

86. Локальные вычислительные сети // Электронный ресурс. 2010. - 18 мая. -Режим доступа: http://lyceuml.perm.ru/general/kaf/kinfo/k info met/set.htm

87. Новиков, Ю.В. Локальные сети: архитектура, алгоритмы, проектирование, и др., изд-во ЭКОМ, 2000 г.

88. Пятибратов, А.П. Вычислительные системы, сети телекоммуникации: Учебник М.: Финансы и статистика, 2005.

89. Свободные технологии // Электронный ресурс. 2010. - 18 мая. - Режим доступа: http://www.opentula.ru/tag/apache

90. Сервер приложений Apache // Электронный ресурс. 2010. — 18 мая. — Режим доступа: http://www.methodlab.ru/technology/apache.shtml

91. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2002.

92. К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных, 8-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.

93. Черкесов Г.Н. Надежность аппаратно-программных комплексов. Учебное пособие. -СПб.: Питер, 2005.

94. Диго, С.М/ Проектирование и использования баз данных. Москва: Финансы и статистика 1995.

95. СУБД MySQL // Электронный ресурс. 2010. - 18 мая. - Режим доступа: http://www.methodlab.ru/technology/mvsql.shtml

96. Бойко, В.В. Организация технологического обеспечения информационной системы/ В. В. Бойко. М.: Финансы и статистика, 2006.