Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах с учетом рыночных отношений на основе динамических моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, доктор технических наук Макарова, Елена Анатольевна

• Макарова, Елена Анатольевна
• доктор технических наук
• 2011

Оглавление диссертации доктор технических наук Макарова, Елена Анатольевна

ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

1.1 Актуальность проблемы исследования, моделирования и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

1.2 Анализ особенностей макроэкономической системы, функционирующей в рыночных условиях.

1.3 Анализ подходов к исследованию и моделированию процесса функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

1.4 Цели и задачи исследования.

Выводы по главе 1.

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ,ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ,ПРОЦЕССОМ

• МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Концепция исследования, системного моделирования и управления; воспроизводственным процессом макроэкономической ,системы.

2.2 Когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов ресурсов макроэкономических агентов.

2.3 Системные принципы моделирования управляемого поведения, макроэкономических агентов.

2.4 Когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2.5 Методология моделирования и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ, МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС С УЧЕТОМ ЗАПАСОВ СЕКТОРОВ ЭКОНОМИКИ.

3.1 Функциональная схема модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС с учетом запасов ресурсов.

3.2 Динамическая модель и алгоритм управления функционированием реального сектора на основе информации о запасах ресурсов.

3.3 Анализ алгоритма управления поведением макроэкономического агента на основе информации о запасах ресурсов.

3.4 Динамическая модель функционирования сектора домашних хозяйств.

3.5 Динамические модели функционирования секторов финансовых и государственных учреждений.

3.6 Динамическая модель формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей.

3.7 Формирование сценариев и анализ закономерностей поведения МЭС на динамически неравновесных режимах.

Выводы по главе 3.

4 РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО

ПРОЦЕССА МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС С УЧЕТОМ РЫНОЧНЫХ РЕГУЛИРУЮЩИХ МЕХАНИЗМОВ.

4.1 Функциональная схема модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС с учетом рыночных механизмов.

4.2 Динамическая модель функционирования рынка благ в системе макроэкономического кругооборота.

4.3 Динамическая модель функционирования рынка труда.

4.4 Динамическая модель процессов формирования инвестиционных потоков при инвестиционном кредитовании предприятия.

4.5 Динамическая модель функционирования денежного рынка.

4.6 Анализ,сценариев управления многосекторной МЭС с учетом рыночных регулирующих механизмов.

Выводы по главе 4.

5 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС.

5.1 Воспроизводственный процесс многосекторной МЭС как динамический многомерный объект управления.

5.2 Функциональная схема системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС.

5.3 Метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС.

5.4 Нейросетевой анализ кластеров макроэкономических ситуаций с учетом типа воспроизводственных пропорций.

5.5 Интеллектуальные алгоритмы принятия решений при управлении инвестиционными потоками предприятия.

5.6 Интеллектуальные алгоритмы принятия решений при управлении многосекторной МЭС с учетом рыночных механизмов.

Выводы по главе 5.

6 СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ УПРАВЛЯЕМОГО ПОВЕДЕНИЯ МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

6.1 Разработка программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления (СИМ ИПУ) многосекторной МЭС в неравновесных рыночных условиях.

6.2 Разработка комплексной методики использования полученных научных результатов при проектировании модели системы поддержки управления МЭС, при исследовании динамики поведения МЭС и при обучении методам управления.

6.3 Исследование динамики функционирования МЭС в условиях действия возмущений.

6.4 Исследование эффективности интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении МЭС с учетом рыночных механизмов.

6.5 Исследование сценариев управления макроэкономической системой, функционирующей в неравновесных рыночных условиях.

Выводы по главе 6-.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах с учетом рыночных отношений на основе динамических моделей»

Актуальность проблемы

Современные условия функционирования российской экономики сложны и многообразны и характеризуются различными тенденциями: длительным трансформационным кризисом системного характера в период 1991-1998 гг., который связан с формированием новой социально-экономической системы с рыночными отношениями; устойчивым экономическим ростом с воспроизводственными пропорциями экспортно-ориентированного сценария в период 20012008 гг.; а также тенденциями рецессии под влиянием мирового финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., оживления и последующего подъема экономики в последние годы.

К отличительным особенностям современного состояния макроэкономических систем (МЭС) необходимо отнести: ускорение научно-технических изменений и возрастание темпов изменения финансовых, материальных и информационных потоков; ограниченность запасов различного рода ресурсов, которая порождает ситуации дефицита, являющиеся в современных условиях одним из основных регуляторов финансовых потоков на макроуровне; расширение глобализации хозяйственной жизни общества, которая усложняет процессы взаимодействия рыночных и государственного механизмов регулирования.

Названные особенности в полной мере присущи и российской экономике, которая за последние десятилетия приобрела ряд характеристик, затрудняющих ее экономическое развитие: экспортно-сырьевая направленность развития; несбалансированность между формированием национальных сбережений и инвестиций; высокий уровень открытости российской экономики по отношению к трансграничным потокам капитала; ограниченность социального эффекта роста; несовершенство рыночных и государственных регулирующих механизмов.

В связи с этим актуальными становятся исследования, направленные на решение целого спектра проблем макроэкономического анализа и государственного регулирования национальной экономики. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы, которая функционирует с учетом рыночных регулирующих механизмов в условиях неопределенности и обладает ограниченными ресурсами. Применение воспроизводственного подхода к исследованию макроэкономических проблем позволяет проводить анализ процессов производства, распределения, обмена, потребления и накопления в их единстве и взаимосвязи на основе системообразующего описания закономерностей, повторяющихся в динамике и присущих всей системе в целом.

В рамках воспроизводственных проблем решаются вопросы: обеспечения условий расширенного воспроизводства как основы экономического роста за счёт управления запасами и формирования инновационно-инвестиционных процессов; обеспечения сбалансированности потоков расходов и доходов секторов экономики; поддержания воспроизводственных пропорций, соответствующих целям макроэкономической политики государства; управления запасами финансовых и материальных ресурсов; совершенствования; механизмовфы-ночного и государственного регулирования.

Решение перечисленных проблем анализа и управления воспроизводственным процессом МЭС требует, в первую1 очередь, разработки программно-моделирующих комплексов и систем: интеллектуальной поддержки принятия решений, применение которых позволяет повысить степень научной; обоснованности управленческих решений, принимаемых на государственном!;уровне. Применение математических моделей и информационных технологий? для*; оценки; социально-экономического положения и разработки сценарных условий функционирования экономики^ служит целям повышения эффективности функционирования макроэкономических систем.

На основе анализа особенностей воспроизводственного* процесса! МЭС обоснована необходимость исследования макроэкономической системы как, сложной динамической многосекторной системы, которая выполняет все стадии воспроизводственного процесса и формирует кругооборот финансовых потоков; функционирует на неравновесных режимах в условиях разнотемповости финансовых потоков с учётом ограниченности запасов; обеспечивает гибкую корректировку финансовых потоков в неопределенных условиях на основе механизмов рыночного и государственного регулирования.

Проблема управления воспроизводственным процессом МЭС давно стала предметом пристального изучения и нашла отражение в трудах многих ученых-экономистов Е. Домара, Дж. Кейнса, Ф. Кене, В. Леонтьева, К. Маркса, Ф; Модильяни, П. Самуэльсона, Р. Солоу, Р. Стоуна, М. Фридмана, Э. Хансена, Р. Харрода, Дж. Хикса. Воспроизводственные аспекты лежат в основе решения основных макроэкономических проблем: поддержания желаемых темпов экономического роста, уровней инфляции и безработицы.

Для решения проблем обеспечения роста ВВП и инновационного развития экономики разрабатываются модели экономического роста (работы Е. Домара, Н. Калдора, М. Калецкого, П. Ромера, Р. Солоу, Р. Харрода, И. Шумпетера), предназначенные для построения траекторий экономического роста с учетом механизмов влияния различных факторов.

Для решения проблем анализа цикличности функционирования экономики разрабатываются модели экономических циклов (работы Дж. Кейнса, Н. Д. Кондратьева, С. Кузнеца, А. Пигу, П. Самуэльсона, М. Фридмана, Ф. А. фон Хайека, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса), которые позволяют выявлять условия развития МЭС на различных периодах времени и причины, вызывающие изменения'экономической конъюнктуры.

Решение проблем безработицы и инфляции связано, как правило, с анализом проблемы рыночного регулирования макроэкономических процессов и требует координации действий экономических субъектов по формированию финансовых и материальных потоков между секторами экономики. Эти проблемы исследуются^ различными направлениями экономической мысли: неоклассическим (Р. Лукас, Т. Сарджент, Ф. А. фон Хайек), кейнсианским (работы Дж. Хикса, Э. Хансена), кейнсианско-неоклассического синтеза (П. Самуэльсон Д. Хикс, Дж. Тобин, Ф. Модильяни, Р. Клауэр), монетаристским (М. Фридмен, К. Бруннер, А. Шварц, А. Мельтцер), а также новой макроэкономической школой (Р. Лукас, Т. Серждент, Р. Барр, Н. Уоллес). Наибольшую поддержку в научных кругах имеет парадигма смешанной экономики, основанная на концепции кейнсианско-неоклассического синтеза, одним из сторонником которой является Дж. Стиглиц. Согласно этой парадигмы государство, находящееся вне рынка, координирует деятельность рыночных субъектов и корректирует рыночные механизмы, исправляя «ошибки рынка».

В качестве теоретических и методологических оснований проводимых исследований рассматривается концепция кейнсианско-неоклассического синтеза, согласно которой основные вопросы воспроизводства решаются как рыночными методами, так и методами государственного регулирования, которое в условиях смешанной экономики имеет ограниченные масштабы и усложненные функции. Решаемая в работе проблема состоит в разработке методологических основ интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом запасов ресурсов и неравновесных рыночных условий, а также в разработке на их основе математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления с целью повышения эффективности функционирования МЭС.

В процессе решения данной проблемы автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие различных направлений теории моделирования и управления экономическими системами:

• в разработку балансовых моделей, применяемых при решении задач планирования, распределения ресурсов и анализа воспроизводственных пропорций на региональном и государственном уровнях (А. Г. Гранберг, В. В. Ивантер, С. В. Казанцев, Ф. Н. Клоцвог, В. В: Леонтьев, В. Л. Макаров,

A. С. Маршалова, В. С. Немчинов, А. А. Петров, Г. Р. Серебряков, С. А. Суспи-цын, М. Н. Узяков, Ю. Н. Черемных, К. С. Шаталин и др.);

• в разработку балансовых моделей экспериментального характера в виде интегрированных 8АМ-матриц, разработанных для секторного описания экономических систем (Е. А. Абрамова, А. Р. Белоусов, Э. Б. Ершов и др.);

• в разработку моделей индикативного планирования и национального программирования для конъюнктурных, структурных и стратегических целей-(С. Ю: Глазьев, Б. Н. Кузык, В. И. Кушлин, Ю: В. Яковец и др.);

• в разработку систем имитационного моделирования и моделей системной динамики (И. В. Белотелов, Ю. И. Бродский, А. А. Емельянов,

B. И. Маевский, Ю. Н. Павловский, А. А. Петров, Ю. С. Попков, И. Г. Поспелов, Н. В. Чепурных, Дж. Зезза, Д. Медоуз, Т. Нейлор, К. X. дос Сантос, Дж. Форрестер, Р. Шон и др.);

• в разработку статических и динамических вычислимых моделей общего равновесия СвЕ-моделей (В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, П. .Б. Диксон и др.);

• в разработку динамических моделей в рамках методологии системного анализа развивающейся экономики (А. А. Петров, И. Г. Поспелов и др.);

• в разработку теории управления сложными, в том числе организационными, системами на основе теории принятия решений (С. Н. Васильев, В. Н. Бурков, Д. А. Новиков, В. В. Кульба, Р. М. Юсупов и др.);

• в разработку имитационных моделей производственных и макроэкономических систем и их динамических моделей (Э. В. Браверман, Р. С. Гринберг, И. В. Дегтярева, Э. М. Димов, Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова,

Ю. С. Кабальнов, С. В. Казанцев, В. А. Колемаев, А. А. Колобов, Д. С. Конторов, С. Г. Селиванов, А. Д. Смирнов, В. А. Цыбатов, Л. Ф. Шкляр-ский, И. Ю. Юсупов и др.),

• в разработку интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и ситуационного подхода (Д. Л. Андрианов, Р. А. Бадамшин, В. И. Васильев, В. Ф. Венда, В. А. Виттих, Т. А. Гаврилова, С. Н. Горбатков, М. Б. Гузаиров, Л. С.Загадская, Н. Г. Загоруйко, Э. В. Попов, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, С. В. Смирнов, Ю. Ф. Тельнов, В. Ф. Хорошевский, Л. Р. Черняховская, Н. И. Юсупова, Г. Дебок, Т. Кохонен, Д. Рутковская и др.).

Несмотря на большое количество работ в исследуемом .направление следует признать, что в силу сложности макроэкономической системы как объекта исследования и многоаспектности решаемых проблем некоторые особенности управления воспроизводственными процессами в динамике не нашли полного отражения в разрабатываемых моделях и программных комплексах. В частности, проблемы анализа и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственными процессами, которые рассматриваются с учетом замыкания макроэкономического кругооборота финансовых потоков и влияния запасов макроэкономических агентов, а также регулируются рыночными механизмами взаимосвязанного функционирования рынков; остаются малоизученными.

Объект исследования - воспроизводственный процесс макроэкономической системы, выполняемый в рыночных условиях при управляющем воздействии политик государственного регулирования.

Предмет исследования - совокупность методов и средств решения проблем интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Цель и задачи исследований

Целью работы является решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах, функционирующих на неравновесных режимах с учетом рыночных отношений между секторами экономики, на основе динамических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления, а также в реализации их в виде программного обеспечения и в применении полученных результатов для решения практических задач оценки эффективности функционирования макроэкономических систем.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологию исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Разработать комплекс динамических моделей' воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя- динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о накопленных запасах ресурсов.

3. Разработать комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Разработать структуру системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования, интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Разработать программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Разработать комплексную методику анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Провести экспериментальные исследования эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, а также выработать практические рекомендации для ситуационного управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом ограниченных запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

Методы исследования

При проведении исследований использованы методы системного анализа, экономической теории, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, теории принятия решений, имитационного моделирования и методы проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о запасах ресурсов.

3. Комплекс динамических- моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков- как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Комплексная методика анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, полученные с использованием разработанной системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методологии исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС заключается в том, что она основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления; требует последовательной декомпозиции МЭС и построения вначале предложенных когнитивных моделей макроэкономического кругооборота с учетом запасов ресурсов и влияния рынков, а затем предложенных функциональных и динамических моделей МЭС. Методология позволяет моделировать неравновесные режимы функционирования многосекторной МЭС при взаимодействии макроэкономических рынков благ, труда и денег на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.

2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в том, что они описывают в виде непрерывных нелинейных уравнений динамику неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов. Новизна предложенного алгоритма управления поведением сектора экономики на основе информации о накопленных запасах ресурсов состоит в том, что он стремится приблизить текущие темпы расхода ресурсов сектора к темпам, текущих доходов, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования.

3. Новизна предложенных динамических моделей функционирования рынков благ, труда и денег состоит в том, что они рассматриваются как единый объект, и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом ценовых регулирующих механизмов.

4. Новизна предложенной структуры системы интеллектуальной поддержки управления МЭС состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а также ситуационного управления с использованием непрерывных, логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей. Новизна предложенного метода формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений в различных ситуациях состоит в том, что он включает этапы: многопараметрического анализа классов неравновесных макроэкономических ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов и нейронных сетей Кохонена; формирования правил принятия решений и построения сценариев управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций на основе самоорганизующихся карт, что позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии-поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления1.

5. Новизна программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления состоит в реализации предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, что позволяет выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.

Практическая* ценность и внедрение результатов

Практическую ценность диссертационного исследования составляет комплексная методика анализа и проектирования системы, интеллектуальной поддержки управления МЭС, которая включает методологию проектирования, динамические модели различных классов, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления поведением МЭС, позволяющее обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку как при моделировании различных сценариев управления МЭС в неравновесных рыночных условиях, так и при оценке результатов управления.

Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению МЭС при реализации различных сценариев управления, которые показали правильность предложенной методологии исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов поддержки управления МЭС в неравновесных рыночных условиях.

Динамические модели, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления МЭС, а также методика их использования внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и ряда других университетов, а также применяются для целей анализа макроэкономических проблем в научно-исследовательских организациях.

Апробация работы и публикации

Основные положения и результаты диссертационной работы регулярно докладывались и обсуждались на конференциях, наиболее значимые из которых: II, V всероссийские научно-технические конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Уфа, 2005, г. Санкт-Петербург, 2008 г., г. Таганрог, 2009); Всероссийская конференция с международным участием «От идеи; академика С. С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам» (Екатеринбург, 2009); Международная научно-практическая мультиконференция ИПУ РАН «Управление большими системами» (Москва, 2009); VIII Международная конференция «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2009); X, XI, XII, XIII, XIV Международные научно-технические конференции «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2006-2010 гг.), VIII, X,

XI, XII международные конференции «Проблемы управления и моделирования i в сложных системах» (г. Самара, 2006, 2008-2010 гг.); XI, XII Международные семинары «Компьютерные- науки и информационные* технологии. (CSIT)» (2007-2010); VI. российская научно-методическая конференция, с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2004, 2006 г.), I и II всероссийские научно-практические конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и, применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006, 2011 гг.), VI Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2009); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и системы: новые информационные технологии в науке, образовании, экономике» (г. Элиста, 2003); X Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы экономических наук» (г. Новосибирск, 2009).

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1997 по 2011 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998-2006 гг., НИР «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах» в 2001-2004 гг., НИР «Разработка информационно-управляющей системы учебно-научно-инновационного комплекса Уфимского государственного авиационного технического университета» в 2003 г., НИР «Интеллектуализация процессов принятия решения в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций» в 2005-2007 гг., гранта РФФИ на тему «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний» в 2007-2009 гг.

Публикации>

Основные результаты диссертационной работы отражены в 67 работах, все по теме диссертации, в том числе в 14 статьях, опубликованных в рецензируемых центральных журналах, входящих в список ВАК, 1 монографии и 7 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 248 наименований, изложенных на 313 страницах машинописного текста, содержит 85 рисунков и 16 таблиц. Объем приложений составляет 37 страниц.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Макарова, Елена Анатольевна

Выводы* по главе 6

1. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС в рыночных условиях, которое основано на предложенной методологии исследования и реализует динамические модели и интеллектуальные алгоритмы принятия решений, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления МЭС. Визуальная поддержка предполагает: представление в интегрированном виде текущих и ранее накопленных данных о состоянии МЭС; задание точек останова для анализа и принятия решений; своевременную выдачу диагностических сообщений. Информационная поддержка предполагает: расчет сбалансированных плановых расхода ресурсов секторами; выполнение статического расчета на основе модели Ш-ЬМ\ выполнение расчета и перерасчета значений переменных модели по требуемому интервалу времени. Интеллектуальная поддержка предполагает: выполнение обучения нейронных сетей Кохонена и построения самоорганизующихся карт для кластеризации текущей макроэкономической ситуации в динамике; выдачу рекомендаций для принятия решений.

2. Разработана комплексная методика использования полученных научных результатов при проектировании модели системы интеллектуальной поддержки управления МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика исследования динамики и анализа закономерностей поведения МЭС описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как сложный, многоэтапный циклический процесс с большим количеством шагов в рамках каждого этапа. Сформулированы рекомендации по подготовке статистических данных для работы с динамической моделью МЭС. Определены принципы построения сценария управляемого поведения МЭС на основе статистических данных: итеративности выполнения этапов корректировки параметров динамической модели, ранжирования групп показателей МЭС по степени важности, принципа последовательной настройки контуров модели МЭС в соответствии с когнитивной моделью. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и синтеза управляющих решений при управлении МЭС на динамически неравновесных режимах с учетом засов и рыночных регулирующих механизмов.

3. Результаты исследований сценариев неуправляемого поведения МЭС в условиях действия возмущений позволили заключить, что за счет стабилизирующего влияния ценовых механизмов макроэкономических рынков обеспечивается компенсация падения ВВП и предотвращение перераспределения запасов между секторами МЭС. Показано, что рыночные регулирующие механизмы не способны вернуть МЭС на желаемый уровень функционирования в условиях действия возмущений, поэтому необходимы механизмы государственного регулирования экономики в виде налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик.

4. Проведены экспериментальные исследования эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений при управлении процессом функционирования МЭС в рыночных условиях по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований. Результаты экспериментов показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,09-1,14 раза.

Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.

5. Выполнен анализ соответствия полученных результатов моделирования поведения МЭС известным закономерностям, которые присущи существующим макроэкономическим моделям. Проведенные экспериментальные исследования на качественном уровне воспроизвели ряд известных экономических эффектов: парадокс бережливости, эффекты замещения, процентной ставки, богатства; причинно-следственные цепочки передаточного механизма денежно-кредитной политики, политик дешевых и дорогих денег.

Разработанный сценарий управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях с использованием статистических данных об экономике России показал, что разработанные динамические модели МЭС и интеллектуальные алгоритмов управления являются адекватными реальным процессам и позволяют разрабатывать реалистичные сценарии на основе ретроспективных данных и проводить исследования, реальных макроэкономических систем, функционирующих в условиях ограниченности запасов ресурсов и неопределенности рыночной среды. Показано, что для сектора государственных учреждений рекомендуется заменить тип поведения «Медленный агент с большими запасами» на тип поведения «Опережающий агент» с малыми запасами в период их роста с целью наращивания темпов расходов ресурсов. Установлено, что принимаемые решения позволяют обеспечить рост выпуска ВВП более высокими темпами.

362

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное научно-практическое значение проблема исследования, моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной макроэкономической системы, позволяющая повысить эффективность функционирования системы в неопределенных условиях взаимодействия рыночных и государственных' регулирующих механизмов с учетом ограниченных запасов секторов экономики. При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты:

1. Разработана методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС, которая основана на интеграции системного, динамического, когнитивного, сценарного подходов, применение которых позволяет: во-первых, последовательно выполнить различные способы декомпозиции МЭС вначале - путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов и рынков и построения когнитивных моделей МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами и информационными регулирующими связями; а затем — путем выделения функциональных процессов для секторов МЭС и построения функциональных и динамических моделей МЭС; во-вторых, исследовать неравновесные режимы функционирования МЭС с помощью взаимосвязанного изменения во времени трех системных факторов: темпов финансовых потоков, объемов, ограниченных запасов и управлений в виде корректировки темпов расхода ресурсов и выбора' моментов времени принятия-решений по корректировке темпов-потоков с учетом запасов и ценовых механизмов регулирования в условиях неопределенности.

Разработана когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов, которая описывает все стадии воспроизводственного процесса в виде трех взаимосвязанных контуров: основного системообразующего контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», служащих дополнительными источниками ресурсов для обеспечения стабильного функционирования первого контура. Сформулированы системные принципы построения структур моделей управляемого поведения макроэкономических агентов, инвариантных по отношению к составу выполняемых в воспроизводственном процессе функций.

Разработана когнитивная модель функционирования МЭС с учетом рынков благ, труда и денег, которая позволяет: во-первых, определить роль рынка благ, которая состоит в аккумулировании финансовых потоков потребления и накопления, а также в формировании уровня цен как информационного фактора, регулирующего процесс обмена благ и денег на динамически неравновесных режимах; вовторых, определить роль рынка труда, находящегося в зависимом от рынка благ положении, которая состоит в формировании информационных показателей уровня безработицы и заработной платы, характеризующих социальное благополучие МЭС и регулирующих планы поведения реального сектора и сектора домохозяйств на неравновесных режимах; в-третьих, определить роль рынка денег, тесно взаимодействующего с рынком благ, которая состоит в формировании ставки процента как информационного регулирующего фактора, воздействующего на инвестиционный спрос как самый динамичный компонент совокупного спроса; в-четвертых, выявить неспособность регулирующего воздействия рыночного механизма противодействовать нерациональному перераспределению запасов между агентами и обосновать необходимость государственного регулирования экономики.

2. Предложены системные принципы построения функциональной схемы модели многосекторной МЭС при переходе к секторальной декомпозиции. Разработана функциональная схема динамической модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, в которой произведено распределение функциональных процессов воспроизводства между секторами с выделением для каждого сектора основного функционального назначения.

Разработаны динамические модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающие модели функционирования: реального сектора, секторов домашних хозяйств, финансовых и государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей. Предлагаемые динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, реализованные в классе непрерывных моделей с нелинейными и логическими элементами, позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления потоков финансовых ресурсов с учетом накопленных запасов. Модель формирования совокупных осуществляет замыкание воспроизводственного цикла путем преобразования совокупных расходов в доходы отдельных секторов.

Разработан алгоритм корректировки плановых темпов расхода ресурсов на основе информации об ограниченной сумме накопленных запасов, который выполняет анализ обеспеченности ресурсами в динамике, гибкую корректировку плановых темпов расхода ресурсов в зависимости от текущего объема накопленных запасов на неравновесных режимах. Алгоритм является инвариантным по отношению к виду выполняемых секторами функций, применяется в моделях функционирования всех секторов. Алгоритм обеспечивает самовыравнивание темпов доходов и расходов на неравновесных режимах функционирования, причем управление состоит в стремлении приблизить темпы расхода к темпам текущих доходов сектора, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС.

Предложены варианты интерпретации структурной схемы модели управляемого поведения макроэкономического агента, позволяющие сформировать триединый взгляд на модель, которая воплотила в себе закономерности экономической теории, теории управления и теории систем. Триада теорий, формирующих математическую основу описания поведения МЭА, является отображением триады подходов, составляющих основу концепции исследования МЭС. Проведенный анализ позволил выявить особенности реакции МЭА при изменении его доходов и сформулировать описание динамики следующих типов управляемого поведения МЭА: быстрого агента с малыми запасами; медленного агента с большими запасами; опережающего и запаздывающего агентов с варьируемыми запасами.

Сформированы сценарии и выявлены закономерности неуправляемого и управляемого поведения МЭС на динамически неравновесных режимах. Показано, что при формировании тенденций роста запасов сектора целесообразно принимать решения об увеличении расходов, что препятствует изъятию из оборота части ресурсов. Принятие таких решений способствует восстановлению баланса в первую очередь в секторе, по которому было принято решение; и только затем последствия этого решения сказываются на поведении других секторов с учетом механизма взаимовлияния потоков и запасов. Показано, что ключевым является реальный сектор, от состояния которого зависит состояние других секторов и всей МЭС в целом.

3. Разработан комплекс динамических моделей функционирования макроэкономических рынков благ, труда и денег. Разработана модель функционирования рынка благ, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимообусловленного изменения совокупного спроса, совокупного предложения и уровня цен; определить зависимость тенденций движения МЭС на динамически неравновесных режимах от поведения секторов МЭС, возмущающих воздействий и управляющих воздействий в области государственного регулирования; выявить ограниченность регулирующих возможностей ценового механизма рынка благ, неспособность его компенсировать снижение темпа выпуска ВВП.

Разработана динамическая модель функционирования рынка труда, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности изменения- спроса на труд, предложения труда и ставки заработной платы, установления состояния квазиравновесия; определить особенности взаимодействия рынка труда с рынком благ, согласно которым регулируется планы поведения как реального сектора, так и сектора домохозяйств на динамически неравновесных режимах.

Разработаны динамические модели инвестиционных процессов взаимодействия предприятия и банка при инвестиционном кредитовании в рыночных условиях, которые позволяют отразить динамику формирования, распределения и перераспределения денежных потоков по всем выделенным контурам денежного оборота предприятия с учетом ограниченных ресурсов. Модели являются инвариантными по отношению к уровню описания и используются для построения макроэкономических моделей и их элементов.

Разработана динамическая модель рынка денег в системе макроэкономического кругооборота, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимосвязанного изменения спроса на деньги и процентной ставки; исследовать особенности взаимодействия рынка денег и рынка благ; а также сформировать причинно-следственные цепочки механизма реализации денежно-кредитной политики.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях рынков благ, труда и денег позволил заключить, что регулирующие ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена в соответствии с самовыравнивающими свойствами рынков.

4. Обоснована целесообразность построения системы интеллектуальной поддержки управления* многосекторной МЭС в классе иерархических систем с использованием, нейросетевых и продукционных моделей. Предложена структура трехуровневой системы интеллектуальной поддержки управления МЭС, в которой первый уровень-включает контуры управления процессами расходов ресурсов'секторами, построенные на основе принципа обратной связи;, второй уровень включает контуры управления, построенные на основе принципа адаптации и предназначенные для корректировки плановых темпов- расхода ресурсов секторами на основе информации о состоянии макроэкономических рынков и объемах запасов; третий уровень построен на основе принципа ситуационного управления и решает задачи многопараметрического анализа макроэкономических ситуаций на динамически неравновесных режимах с помощью нейросетевых технологий и технологий экспертных систем для обеспечения поддержки в процессе принятия решений.

Предложен метод формирования интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решения при управлении МЭС с учетом запасов и рыночных механизмов регулирования, который предполагает: построение самоорганизующихся карт Ко-хонена для динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов с учетом выделенных моментов времени; многопараметрический анализ построенных кластеров с учетом информации о рыночных индикаторах; анализ причин возникновения неблагоприятных ситуаций и формирование правил принятия решений с учетом запасов секторов экономики; упорядочивание кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий; формирование типовых сценариев поведения

МЭС в виде цепочек переходов между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций во времени. Сценарий представляет собой интегральную траекторию движения системы, позволяющую дать качественную оценку тенденциям движения системы.

Разработаны нейросетевые алгоритмы кластеризации и построены самоорганизующиеся карты для анализа макроэкономических ситуаций и принятия решений с учетом типа воспроизводственных пропорций и неравновесных рыночных ситуаций. Предложены различные принципы выделения кластеров макроэкономических ситуаций в динамике: по степени отдаленности от благоприятных ситуаций; по характеру неравновесного режима; по типу воспроизводственных пропорций; при наступлении особых событий или контрольных моментов времени; по виду причин наступления неблагоприятных ситуаций. Предложена процедура упорядочивания кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий. Разработаны нейронные сети Кохонена для классификации неравновесных ситуаций с учетом рынков на основе признаков различных уровней иерархии. Первая нейронная сеть выполняет классификацию ситуаций на основе обобщенной информации о состоянии МЭС с учетом характера неравновесия на рынке благ, который интегрирует все основные финансовые потоки МЭС. Вторая нейронная сеть предназначена для выявления причин, вызвавших рецессию.

5. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях, которое основано на предложенной методологии исследования и реализует динамические модели и интеллектуальные алгоритмы принятия решений, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления МЭС.

6. Разработана комплексная методика использования полученных' научных результатов при проектировании модели системы интеллектуальной поддержки управления многосекторной МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов поддержки принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика системных исследований описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как многоэтапный циклический процесс. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и синтеза управляющих решений при управлении МЭС на динамически неравновесных режимах с учетом засов и рыночных регулирующих механизмов.

7. Результаты исследований сценариев неуправляемого поведения МЭС в условиях действия возмущений позволили заключить, что за счет стабилизирующего влияния ценовых механизмов макроэкономических рынков обеспечивается компенсация падения ВВП и предотвращение перераспределения запасов между секторами МЭС. Показано, что рыночные регулирующие механизмы не способны вернуть МЭС на желаемый уровень функционирования в условиях действия возмущений, поэтому необходимы механизмы государственного регулирования экономики.

Экспериментальные исследования эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом функционирования МЭС в рыночных условиях по различным сценариям. Результаты экспериментов показали; что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,09-1,14 раза. Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.

Разработанный сценарий управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях с использованием статистических данных об экономике России показал, что разработанные динамические модели МЭС и интеллектуальные алгоритмов управления являются адекватными реальным процессам и позволяют разрабатывать реалистичные сценарии на основе ретроспективных данных и проводить исследования реальных макроэкономических систем, функционирующих в условиях ограниченности запасов ресурсов и неопределенности рыночной среды. Показано, что для сектора государственных учреждений рекомендуется заменить тип поведения «Медленный агент с большими запасами» на тип поведения «Опережающий агент» с малыми запасами в период их роста с целью наращивания темпов расходов ресурсов. Установлено, что принимаемые решения позволяют обеспечить рост выпуска ВВП более высокими темпами.

Разработанные модели, алгоритмы и СИМ ИПУ могут быть использованы: в качестве аналитического инструментария при исследовании макроэкономических проблем, возникающих при управлении макроэкономической системой; в качестве обучающей системы для подготовки специалистов в области макроэкономического анализа и прогнозирования; а также в качестве исследовательской системы, позволяющей решать задачи анализа, синтеза, исследования динамики поведения макроэкономических систем как сложных социально-экономических систем.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Макарова, Елена Анатольевна, 2011 год

1. Годовой отчет об исполнении бюджета Электронный ресурс. // Информация об исполнении бюджетов Федерального казначейства (Казначейства России), 2010. -<httpУ/v^^vw.roskaznaл]/reports/yi.html> (01.12.2010).

2. Денежно-кредитная и финансовая статистика Электронный ресурс. // Макроэкономическая статистика Центрального Банка России, 2010. <htíp://wwwxbr.ru/statis(i(^Prtid=dkís > (01.12.2010).

3. Доклад об экономике России, № 12 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Всемирного банка, 2006. www.worldbank.org.ru.

4. Национальные счета России в 2000-2009 годах Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. -<http://www.gks.ru/doc2010/пас8Ь.яр> (01.12.2010).

5. Основные экономические показатели Электронный ресурс. // Макроэкономическая статистика Центрального Банка России, 2010. -<http://www.cbr.ru/statisticsф^ (01.12.2010).

6. Поступление в бюджетную систему РФ и государственные внебюджетные фонды доходов, админисгрируемых ФНС России Электронный ресурс. // Информация Федеральной налоговой службы России, 2010. <ht^)://www.nalog ЛJ/index.php?topic=budjet> (01.12.2010).

7. Российский статистический ежегодник 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <httpУ/www.gks.m/doc2010/уеаг10/уеаг 10 хаг> (01.12.2010).

8. Россия в цифрах. 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. -<http://www.gks.ru/doc2010/rusfig/rusl0.zip> (01.12.2010).

9. Россия и страны Европейского Союза. 2009 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <http://www.gksm/doc2009/ruses.zip> (01.12.2010).

10. Россия и страны мира 2010 ¡Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. -<http://www.gks.ru/doc2010Ашг1(1гаг> (01.12.2010).

11. Социально-экономическое положение России 2010 год Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. - <http://www.gks.ru/bgd/re¿/b 1001/Мат.11йтй (01.12.2010).

12. Финансы России, 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <Ь^Ду^^^ос2010/Ашвг> (01.12.2010).

13. Абалкин Л.И. Взгляд в завтрашний день. //Изд-во Инсг-та экономики 2005. - С. 21 -3 9.

14. Абалкин Л .И. Логика экономического роста.—М.: РАН Ин-т экономики, 2002.—228 с.

15. Абрамова Е.А., Белоусов Д.Р., Михайленко К.Е. Экономические итоги развития российской экономики в 2006 г. и прогноз на 2008-2010 гг. // Проблемы прогнозирования. 2008. - № 1. С. 55-72.

16. Абрамова Н.А., Федотов А.А. О развитии аналитического подхода к определению внешнего поведения моделей на основе динамических когнитивных карт// Труды Международной научно-практической мультиконференции «Управление17