Интерактивные методы прогнозирования экономических процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Попов, Вадим Александрович

• Попов, Вадим Александрович
• доктор экономических наук
• 1997

Оглавление диссертации доктор экономических наук Попов, Вадим Александрович

Введение

Глава 1. Экономические исследования на современном этапе развития

1.1 Новая парадигма экономической науки

1.2. Реализация системных принципов в экономических исследованиях

1.3. Особенности инструментария экономических исследований

1.4. Методология применения инструментальных средств

Глава 2. Методология современного экономического прогнозирования

2.1. Экономические процессы как объекты прогнозирования

2.2. Типология прогнозов и методов прогнозирования

2.3. Принципы прогнозирования экономических процессов

Глава 3. Зконометрические методы моделирования

3.1. Общие принципы эконометрического моделирования

3.2. Модель регрессии и методы оценки параметров

3.3. Специальные приемы эконометрического

3.3.1. Модели, основанные на системах взаимозависимых уравнений

3.3.2. Модели с распределенным лагом

3.3.3. Зконометрические модели с переменной структурой

Глава 4. Информационные технологии в экономических исследованиях

4.1. Концепция информационных технологий

4.2. Основные положения теории гибридного интеллекта

4.3. Проблемы нечеткости в экономико-математическом моделировании

4.4. Основные положения информационно-логического пространства

Глава 5. Концепция интерактивной автоматизированной прогнозирующей системы

5.1. Основные положения

5.2. Интеграция данных, фактов и знаний в информационно-логическом пространстве

5.3. Система обеспечения подготовки решений

5.3.1. Анализ существующих прогнозирующих систем

5.3.2. Состав и структура системы

5.3.3. Структуризация множества показателей

5.3.4. Организация взаимодействия пользователя с системой

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интерактивные методы прогнозирования экономических процессов»

Экономическая система в кашей стране, сложившаяся к концу 80-х годов, характеризовалась относительно высокой материалоемкостью к фондоемкостью производства, низкими темпами развития научно-технического прогресса, значительной разбалансированноетью хозяйства. Возникшие проблемы, связанные с низкой производительностью труда, технической и технологической отсталостью, ухудшением окружающей среды, низким уровнем промышленной продукции и структурными диспропорциями, должны были решить экономические реформы. Одновременно реформы должны были создать необходимые условия устойчивого роста производства и повышения уровня жизни населения.

В течение нескольких лет экономических реформ удалось решить только ряд тактических задач, в частности, добиться улучшения соотношения между денежным спросом населения и предложением потребительских товаров. Но это было достигнуто не за счет увеличения выпуска последних, а вследствие снижения реальных доходов основной части населения.

Современное социально-экономическое положение Российской Федерации характеризуется острым структурным кризисом, обусловившим резкое падение уровня жизни. Этот кризис выражается в том числе в снижении выпуска товаров производственного и потребительского назначения , а в целом ряде случаев, в прекращении производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Как следствие создавшегося положения - снижение расходов на социальные нужды. Другим важным аспектом кризисной ситуации является потеря не только международных, но и внутренних региональных рынков сбыта продукцик для отечественных товаропроизводителей.

Падение внутреннего производства, естественно, предопределяет необходимость широкого импорта товаров производственного, и особенно, потребительского назначения, в частности, такой важной позиции как продовольствие. В свою очередь, расширение объемов импорта требует стимулирования экспорта для приобретения иностранной валюты . Но так как на международные рынки отечественная продукция в настоящее время не имеет выхода (по различным причинам - низкое качество, неконкурентоспособность и т. д.), то экспортируется сырье - нефть, газ, руды, древесина, что крайне отрицательно сказывается на общем состоянии экономики страны.

Возникшие проблемы не могут быть решены даже при снижении темпов инфляционного процесса. Более того, инвестиции малыми долями во многие отрасли промышленного производства абсолютно неэффективны при отсутствии четкого, реального планирования и прогнозирования экономических процессов.

Эффективность же экономических исследований и прогнозов в настоящее время во многом зависит от того, как полно и точно отражены в них характерные черты экономических процессов. При этом наиболее значительное влияние на надежность и достоверность исследований оказывают показатели, характеризующие увеличение сложности, скорости протекания, неопределенности и возможного количества альтернатив реализации экономических процессов. у Готовить и принимать управленческие решения на современном этапе приходится в условиях высокой степени динамического изменения экономических процессов, резко возросшей их сложности, недетерминированности и нелинейности. При этом, разрабатывая прогнозные варианты развития экономических процессов, необходимо учитывать комплексность, системность, многофакторность и многовариантность их дальнейшего развития.У

V Необходимость решения актуальных теоретических, методологических и практических проблем, позволяющих сформулировать основные направления современного экономического прогнозирования, а также разработать эффективные методы прогнозирования экономических процессов в современных условиях, рационально сочетающих элементы существующих и применяемых на практике методов, определяет актуальность проведенного исследования. У ч/Главная цель диссертации состоит в решении крупной научной Я проблемы, имеющей важное народнохозяйственное значение, - разработке методологии и аппарата экономического прогнозирования в интересах подготовки и повышения эффективности управленческих решений на основе информационных технологий. Указанные разработки должны обеспечить максимальную достоверность экономических прогнозов, что позволит разрешить проблемы исходной сложности исследуемых экономических объектов.

Кроме этого, разработка методологии прогнозирования экономических процессов позволит принимать эффективные решения в области управления отдельными отраслями промышленного производства и народного хозяйства в целом при существующей многовариантности организационного, технического и экономического состояния производства. Этот эффект достигается за счет появляющейся возможности существенного маневрирования в рамках принимаемых решений, используя интеграцию различных видов информации. Реализация главной цели опирапрактических исследований в области информационных технологий.

Предметом исследования являются интерактивные методы прогнозирования и информационные технологии, методология их применения при разработке прогнозов экономических процессов в интересах принятия управленческого решения с широким использованием экономико-математического моделирования.

При выработке управленческих решений, как известно, наибольшее значение имеют такие факторы, как: квалификация и профессионализм субъекта управления; научно обоснованная технология выработки управленческих решений, включая их подготовку с помощью ЭВМ; качество к достоверность используемой при подготовке решений информации , в том числе опережающей прогнозной. Поэтому повышение качества и эффективности управленческих решений зависит от рационального применения при их подготовке прогнозного сопровождения. С этой целью исследуется роль прогнозирования в управлении в рамках цикла подготовки и принятия управленческого решения.

Применение программных методов прогнозирования, метода сценариев и имитационного моделирования помогает субъекту управления активно воздействовать на характер и направленность протекающих процессов. Эти возможности методов прогнозирования существенно сближают характер задач прогнозирования с тем, что всегда считалось прерогативой системы управления и планирования, а именно, формирование логически связанной последовательности действий, обеспечивающей достижение заданной или выбранной цели.

Поэтому эффективное разделение функций управления и прогнозирования, а также организационного оформления каждого из процессов в отдельности и регламентация информационных связей между ними. предусмотрено в концепции исследуемой прогнозной системы.

В соответствии с главкой целью исследования з диссертационной работе были поставлены и последовательно реализованы следующие задачи :

1. Проанализировать сложившиеся к настоящему времени методологию и методику прогнозирования экономических процессов.

2. Выявить организационные и технические решения в существующих методах прогноза, неадекватных современным условиям экономического развития.

3. Провести анализ возможных вариантов использования последних достижений прикладной математики и информатики при разработке прогнозов экономических процессов.

4. Исследовать взаимосвязь новых подходов к прогнозированию и используемых в экономических исследованиях экономико—математических методов.

4. Разработать методические основы рационального взаимодействия человека с компьютером, обеспечивающие эффективное разделение их функций в процессе разработки прогнозов.

5. Разработать соответствующий инструментарий построения интерактивных систем — процесс накопления и представления разнородной информации, аппарат интеграции этой информации, методы построения экономико—математических моделей, методика адаптивного диалога пользователя с компьютером, методология построения систем обеспечения принятия решений.

В качестве аппарата исследования использовались методы системного анализа, социально-экономического прогнозирования, методология и методы информационных технологий, экономико—математического моделирования, математического программирования, теории гибридного интеллекта, теории нечетких множеств, теории математического эксперимента .

Степень разработанности проблемы. Анализ специальной литературы показывает, что в последние годы вопросы прогнозирования экономических процессов являлись постоянным предметом научных исследований и дискуссий. Однако, при этом исследовались и обсуждались Щ отдельные составляющие самого процесса прогнозирования - обшая методология экономического исследования; методы и методики прогнозов; экономико—математическое моделирование; возможности применения информационных технологий в экономических исследованиях. Недостаточно внимания уделялось объединению этих составляющих, их взаимному приспособлению, что позволило бы получить сбалансированный прогноз экономического развития.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем .

1. Разработаны комбинированная система и адекватный современ— Ф ным условиям инструментарий повышения качества управления за счет использования в процессе подготовки управленческих решений опережающей прогнозной информации, позволяющей, в свою очередь, повысить качество экономических прогнозов.

2. Обоснована необходимость и возможность повышения эффективности систем управления за счет применения интерактивной автоматизированной системы прогнозирования на базе использования информационных технологий, позволяющей осуществить оптимальный выбор решения из множества существующих ваоиантов предлагаемых целей и пу тей их достижения, а также возможных последствии от результатов

I 12 Введение

I* реализации принятых решений.

3. Сделан вывод о том, что развитие методологии прогнозирования экономических процессов должно быть основано на оптимальном сочетании изменяющихся условий экономического развития общества и современного развития методов прогнозирования. использующих все расширяющиеся возможности информационных технологий.

4. Разработан метод построения эконометрических моделей, в ф основу которого заложен принцип интерактивности или активного участия человека в процессе построения экономике—математической модели. Метод назван динамическим, так как оценка параметров модели существенно зависит от динамики предполагаемых связей между переменными модели, а в качестве оценок эконометрической модели используются временные ряды значений параметров без априорных предположений о форме зависимости от времени.

5. Предложена модификация динамического метода для специального типа эконометрических моделей (модели с распределенным лагом) , имеющих важное значение для исследования экономических процессов. Применение данной модификации позволяет получать из исходных временных рядов значительно больший объем информации по сравнению с традиционными методами.

6. Исследованы направления перевода систем управления на современные принципы, в том числе: использование прогнозирования в системе управления; формирование диалоговых систем; объединение на основе информационных технологий всех этапов управленческого процесса . С этой целью разработана методология построения интерактивных систем для поогнозиоозания экономических пооцессоз и принятия Ф управленческих решении. основанных на понятии информационно

13 Введение • логического пространства.

7. Разработан метод построения нечетких эконометрических моделей, по которому оценки параметров моделей представлены в виде нечетких множеств их значений. Для лаговых моделей с короткими ос— цилирующими исходными рядами экономических показателей, характерных для объектов микроэкономики, предложен метод оценки. основанный на принципах "анализа данных", гарантирующий, в отличие от традиционных методов, получение экономически осмысленных оценок параметров моделей.

8. Обосновано аксиоматическое построение множества ординарных нечетких чисел и процедур, реализующих основные арифметические операции над этими числами, что позволяет использовать единый математический аппарат при обработке различной по своему характеру информации и тем самым позволяет в определенной степени разрешить проблему интеграции разнородной информации, участвующей б процессе построения экономико-математических моделей.

Теоретическое значение работы состоит в сравнительном анализе 'Ф ведущих современных концепций повышения эффективности систем упра-. вления, их противоречий и нерешенных проблем, а также в изучениии направлений использования прогнозирования в управленческом процессе, требований, предъявляемых к системе прогнозирования и к системе управления.

Анализ показывает, что на современном этапе развития общества, в том числе и развития научно—технического прогресса управляющая система должна функционировать во все возрастающем объеме информации. Традиционная система управления пои значительном увеличении информационного потока предполагает, в свою очередь, расширение количества занятых в этой системе и увеличение числа органов управления. Поэтому использование прогнозной информации в традиционной управляющей системе практически исключается.

В работе обосновывается вывод о том, что интерактивная автоматизированная прогнозирующая система, "встроенная" в управленческий процесс и взаимодействующая с системой обеспечения принятия решений, позволяет реализовать диалоговый режим, необходимый для принятия оптимальных управленческих решений. Введение же указанных систем в управленческий процесс возможно только при использовании информационной технологии, которая объединяет вычислительные, программные и алгоритмические средства, обеспечивающие функционирование систем в пользовательской среде.

Сделан вывод о том, что информационные технологии з экономических исследованиях, и в частности, в прогнозировании экономических процессов должны быть реализованы специальным программным обеспечением. А в качестве одного из возможных подходов к реализации информационных технологий в экономических исследованиях можно использовать систему DLF, обеспечивающую объединение интерактивной автоматизированной прогнозирующей системы и системы обеспечения принятия решений.

Практическая значимость исследования состоит в разработке программного комплекса DLF, использующего опережающую прогнозную информацию интерактивной системы. Данный программный комплекс позволяет разрабатывать прогнозы развития экономических процессов, используя и неформальные знания экспертов об исследуемом процессе, объекте или явлении. Эвристические методы позволяют организовать на основе информационных технологий диалог человека и машины на всех стадиях разработки экономических прогнозов к принятия управленческого решения.

Предложен подход к представлению, накоплению и интеграции совокупной разнородной информации об исследуемом экономическом объекте, основу которого составляет информационно-логическое пространство (ИЛП). В зависимости от структуры и объема представленных в ИЛП известных зависимостей между показателями, описывающими исследуемый экономический объект, появляется возможность построения некоторого подмножества показателей (базисное множество показателей), исчерпывающе описывающих этот объект, в реальных случаях тем самым можно достигнуть сокращения числа показателей на 40-70%.

При этом информационно—логическое пространство позволяет решать массу вспомогательных задач, способствующих более глубокому пониманию исследуемого процесса. Эффективность концепции ИЛП была подтверждена при исследовании достаточно широкого круга экономических объектов следующими авторами; Г.М. Эйдлиной, Я.В. Гамалей, J; II Копыловой, 0 . В . Левченко .

Апробация работы. Осуществлено внедрение системы DLF в научно-исследовательском институте систем автоматизации и ряде других научных и производственных организаций. При этом данная система обеспечения принятия решений позволила существенно повысить качество получаемых управленческих решений.

Отдельные результаты диссертационного исследования были использованы при разработке интерактивных методов поиска в международном банке конверсионных проектов и технологий "КОНВЕРСИНФОРМ", которая выполнялась в числе важнейших приоритетных исследований по заданию Министерства науки, высшей школы к технической политики

Российской Федерации в 1992-1993 гг.

Принципы и методы построения адаптивного диалога пользователя и компьютера были использованы при разработке первого, вышедшего в издательстве "Русский язык", компьютерного учебника "100 компьютерных упражнений по русскому языку". Кроме того эти положения были использованы в ряде обучающих программных комплексов, предназначенных для студентов экономических специальностей.

Объем работы. Диссертация выполнена на 363 страницах текста, состоит из введения, пяти глаз, заключения, содержит 2 таблицы, 11 рисунков, приложение и список использованной литературы.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Попов, Вадим Александрович

Основные результаты, изложенные в диссертационной работе, были использованы при проведении следующих научно—исследовательских работ.

1. "Разработка рекомендаций и предложений по совершенствованию оперативного управления основным производством в электротехнической промышленности с использованием средств вычислительной техники" (1983-1984 гг. Отв. исполнитель),

2. "Развитие образования и подготовки кадров в г, Москве на перспективу до 2005 г." (1983 г. Отв. исполнитель).

3. "Балансово-регрессионный метод оценки эффективности производства" (1984 г. Отв. исполнитель),

4. "Применение методов математического моделирования при разработке комплексов мероприятий по совершенствованию системы управления производственным предприятием (объединением)" (1985 г., Отв. исполнитель).

5. "Разработка методики формирования информационной базы для совершенствования систем управления производственным предприятием электротехнической промышленности (объединением)" (1986-1987 гг., Отв. исполнитель).

6. "Анализ развития системы образования и подготовки кадров в г. Москве по данным статистической отчетности" (1985 г., Отв, исполнитель),

7. "Предварительный вариант раздела "Образование и подготовка кадров в РСФСР на период 1991-2010 гг. (1985 г. Отв. исполнитель).

8. "Прогноз развития системы образования и подготовки кадров в г. Москве" (1987 г. Отв. исполнитель).

9. "Разработка системы обеспечения принятия прогнозных решений развития средств связи" (1988-1991 гг., Отв. исполнитель).

10. "Разработка международного банка конверсионных проектов и технологий "К0НВЕРСИНФ0РМ"" (1992-1993 гг. Исполнитель).

Отдельные результаты этой докторской диссертации были использованы и развиты в следующих кандидатских диссертациях.

1. Гамалей Я.В. Анализ сбалансированности системы подготовки кадров на основе информационной технологии: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13. М. 1991 (Научный консультант),

2. Гамаюнов П.В. Выбор эконометрических моделей, устойчивых к ошибкам в данных задач планирования и прогнозирования народного хозяйства республики: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13. М. 1990 (Научный консультант).

3. Копылова Л.Н. Эконометрическое моделирование системы дошкольного воспитания: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13, М. 1991 (Научный консультант).

Заключение

Основным содержанием государственной доктрины экономической реформы, проводимой в настоящее время в нашей стране, является переход народного хозяйства к рыночной экономике. Необходимость этого коренного изменения в развитии нашего общества была вызвана тем, что в рамках прежней плановой централизованной экономики народное хозяйство не имело возможности, несмотря на принимавшиеся энергичные меры, преодолеть или приостановить нарастающие в экономике негативные кризисные явления и ликвидировать прогрессирующее отставание от передовых капиталистических стран.

Как показали исследования, для преодоления кризиса в нашей стране предстоит осуществить переход от индустриального общества к постиндустриальному, которое является более высокой ступенью развития общества и его производительных сил. Для осуществления указанной трансформации необходим длительный переходный период, в течение которого с широким использованием рыночных отношений будут проводиться кардинальные изменения структуры народного хозяйства, а также обновляться производительные силы путем замены оборудования и технологий на более эффективные.

Коренное обновление общества, изменение условий и требований к его развитию привели к тому, что существующая система управления перестала соответствовать реальной практике. В тоже время успех осуществления развития и трансформации общества, как свидетельствует мировая практика, решающим образом зависит от эффективности систем управления.

Выбор же оптимального решения в системе управления при значи— тельном количестве переменных и связей невозможен без использования специальных средств для его подготовки. Качественный скачок сложности при подготовке решений и сокращение времени, отпускаемого для этого, создали кризис в системе управления. Разрешение этого кризиса возможно только за счет использования управленческого нововведения в виде человеко-машинной автоматизированной системы подготовки решения.

Постоянно возрастающая сложность и системность экономических процессов и объектов, ускорение протекания процессов и изменений в экономике, высокая степень неопределенности, рост количества возможных альтернатив решения проблем — основные специфические особенности . с которыми сталкиваются при разработке экономических прогнозов .

Поэтому теоретические и практические работы в области диалоговых режимов использования ЭВМ, возможности глобальных и региональных компьютерных коммуникаций, обеспечивающих двустороннее общение через компьютер и связь с различными банками данных, достижения прогнозирования в области систем непрерывного прогнозирования и автоматизированных систем, новые математические теории и результаты теоретических и практических исследований в области информационных технологий предоставляют возможность разработки прогнозирующей системы.

На основании указанного выше в диссертации были исследованы следующие группы проблем.

Первая группа проблем, исследуемых в диссертации, касается соответствия современно го состояния экономической теории практике проводимых в нашей стране радикальных преобразований, включая экокомические реформы.

Критический анализ существующего арсенала экономической науки. тематики экономических исследований позволил выявить основные их черты, которые сводятся к следующему: непрерывное осмысление и переосмысление собственных научных представлений; постоянное использование новых идей и технологических сдвигов в структуре общественного воспроизводства; усиление информационной составляющей общественного развития; реорганизация управления на современных принципах; стремление превратить экономическую теорию в надежный компас экономической практики.

Сложность, неопределенность, многовариантность. возросший динамизм протекания экономических процессов на современном этапе стадийного перехода и широкого использования рыночных отношений требуют обеспечения методологии экономических исследований соответствующими инструментальными средствами. Поэтому для развития новой концепции экономической науки, включая предложения по созданию эффективной системы управления, должен быть выполнен значительный объем научных исследований не только в области экономики, но и смежных наук.

В этой связи следует отметить, что одним из важнейших принципов методологии экономических исследований является принцип системности, то есть изучение экономических объектов и процессов должно опираться на позиции общей теории систем, на системный подход. При этом к теоретическими сферами системного подхода следует отнести: во-первых, общие принципы проведения исследований сложных систем, в частности, принципы интегрирования различных методов и объединение их во взаимообусловленную совокупность методов; во—вторых, проблемы сложности и неопределенности, а также методы их разрешения; в-третьих, проблемы предельных характеристик систем и принципы модельной имитации.

Проведенный анализ показывает, что построение математических моделей можно считать основой системного подхода в экономических исследованиях, так как сам системный подход нацелен на получение качественных и количественных характеристик, создание методов. сужающих неоднозначность понятий, определений и оценок. При этом кроме чисто прагматических целей, таких как получение непосредственно результатов, математическая модель может быть использована в других аспектах.

Вторая группа проблем, исследуемых в диссертации, связана с выявлением закономерностей развития формального инструментария экономических исследований.

Исследуя эволюцию развития формального инструментария экономических исследований следует выделить две важные тенденции этого развития. Первая - наряду с углубляющейся специализацией математических методов, используемых з экономических исследованиях, явно прослеживается необходимость их интеграции для решения сложных экономических задач. Вторая - появление все более тесной взаимозависимости развития теоретических исследований с их практической реализацией на ЗВМ.

В отличие от задач физического или технического моделирования , построение полной, исчерпывающей модели для большинства экономических объектов не представляется возможным в связи со сложностью учета факторов субъективного характера. Применение же неполных моделей кардинально изменяет взаимоотношения исследователя и модели. Если в случае полной модели исследователь получает решение в виде оптимального вектора, варианта прогноза или имитирующей траектории, то здесь результат заключается в учете множества состояний модели, идентифицированных как недопустимые с точки зрения той части существенных зависимостей, которые удалось формализовать с приемлемой степенью точности.

Рассматривая методологию экономико-математического моделирования, следует кратко остановиться на концепции математического или вычислительного эксперимента, который основывается, во-первых, на построении сложных математических моделей; во-вторых. на использовании достижений вычислительной техники на современном этапе. Построение математической модели служит необходимой предпосылкой для осуществления вычислительного эксперимента, в процессе которого первоначальная модель совершенствуется. Решающую роль при этом играет сопоставление эмпирически проверяемых следствий модели с данными конкретных наблюдений за процессом и неформальным опытом и знаниями исследователя.

Третья группа проблем, исследуемых в диссертации, состоит в анализе роли прогнозирования в управлении и методологии современного экономического исследования и практики использования прогнозов в системах управления.

В диссертации используется подход определяющий прогнозирование как процесс подготовки множества прогнозных вариантов решения управленческой или исследовательской проблемы, а процесс управления, как процесс выбора из представленного "веера альтернатив" варианта для реализации. Этим снимается проблема специфики моделей, методов прогнозирования и экономических исследований, терминов языка моделирования.

На этапе прогнозирования выявляются объективно сложившиеся тенденции, проблемы и возможные цели развития, а также подготавливаются альтернативные варианты решений. При использовании программных методов прогнозирования появляется возможность не только выявления результатов развития на конечный период прогноза, но и определения средств, необходимых для достижения нужного результата. В свою очередь, расширение функций прогнозных исследований сближает управление и прогнозирование.

Однако, эффективное использование прогнозной информации возможно только после создания и внедрения новой, прогрессивной автоматизированной технологии управления, в полной мере отвечающей требованиям современности. При этом новая система управления должна органически предусматривать не только использование прогнозной информации, но и обеспечивать ее получение.

Для эффективного применения информационных технологий в процессе разработки экономических прогнозов, необходимо рассмотреть прогнозирование экономических процессов как область знаний, имеющую свою методологию и свои особенности. Результаты проведенного в диссертации анализа показывают, что существующие в настоящее время подходы к соотношению прогнозирования как области научного познания (прогностики) и объектов прогнозирования следует разделить на три вида: прагматический, волюнтарный и формальный.

Очевидно, что каждый из рассмотренных подходов содержит определенные рациональные положения, основными из которых следует считать : наличие существенного влияния объекта и целей на методы прогнозирования ; требование необходимости разработки общетеоретичесних положений прогностики и ее формально—логического аппарата исследования; обязательный учет целенаправленной человеческой деятельности в решении конкретных задач. Однако каждый из подходов отражает отдельные направления взаимоотношения объекта и прогностики как науки. Следовательно, прогностика должна обобщать уже накопленный опыт разработки прогнозов в целом ряде других областей знания (технике, экономике, социологии, экологии, политике) и на его основе создавать общую теоретическую базу для решения специфических задач прогнозирования, возникающих при исследовании явлений самой различной природы.

В диссертации расмотрены также основные принципы прогнозирования экономических процессов, среди которых выделены: принцип системности (целостность, структурность, иерархичность, функциональность, целенаправленность, управляемость); принцип адекватности прогнозирования. принципы наблюдаемости и альтернативности; принципы комплексности, относительной самостоятельности и научной обоснованности . Здесь же приводится сложившаяся типология прогнозов.

Четвертая группа проблем, исследуемых в диссертации посвящена эконометрическим методам моделирования, так как они в настоящее время, на этапе активного развития информатики, получили новое, более глубокое содержание. В диссертации этим методам уделено значительное внимание, поскольку бесспорным преимуществом эконометрии перед другими экономико-математическими методами является использование количественных закономерностей и взаимосвязей экономических объектов в математических и математико—статистических методах и моделях.

Для эконометрического моделирования характерно резкое возрас— тание качества моделей вследствие активного сочетания формальных методов и неформальных знаний исследователя. К настоящему времени сложились два направления в эконометрическом моделировании. Первое - частичный отказ от постулатов и методов классической математической статистики и создание более адекватных природе экономических данных методов их обработки. Второе - практически полный отказ от методов математической статистики и разработка принципиально новых методов обработки неэкспериментальных данных.

Одним из важнейших вопросов эконометрического моделирования является предположение о постоянстве во времени параметров модели, что существенно упрощает процедуру ее построения. Однако, такое предположение следует рассматривать в качестве существенного недостатка по следующим причинам: во-первых, исключает учет влияния увеличения масштабов производства; во—вторых, вызывает сомнение достоверность с точки зрения учета технологических изменений; в— третьих, существуют факторы, влияющие на эндогенную переменную, например, таких как организация труда и структура управления, учет влияния которых возможен только через изменение параметров модели во времени; в-четвертых, подавляющее большинство взаимосвязей в социально-экономических системах имеют динамичный характер. Поэтому значительная часть информации, описывающая динамику исследуемого процесса, остается скрытой от исследователя и как следствие, она искажает получаемые результаты.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Попов, Вадим Александрович, 1997 год

1. Айламазян А.К,, Стась Е.В. Информатика и теория развития.1. М. 1989.

2. Акоф Р., Сасиени М. Оснозы исследования операций. М. 1971.

3. Алимов Ю.Н. Прогнозирование распределений вероятностей. Свердловск. 1986.

4. Аникин А.В. Юность науки: Жизнь и идеи мыслителей-экономистов до Маркса. 4-е изд. М. 1985.

5. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М. 1988.

6. Аракелян А., Дадаян В. Прогнозирование показателей экономического развития республики // Вопр. экономики. 1970. N 3. С. 17-26.

7. Арнольд В.й. Теория катастроф. М. 1983.

8. Афанасьев В.Г. Системность и общество. М. 1980.

9. Афанасьев В.Г. Общество: системность, познание и управление. М. 1981.

10. Афанасьев В.Г. Научное управление обществом. М. 1986.

11. Багриновский К.А,, Бусыгин В.П. Математика плановых решений. М. 1980.

12. Баранов А.О. Инвестиционный лаг в производстве общественного продукта и фондов. Новосибирск. 1991.

13. Баранова Л.Я., Левин А.И. Моделирование и прогнозирование спроса населения. М. 1978.

14. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М. 1979.

15. Бауэр Ф.Л. Грооз Г. Информатика. Вводный курс. В 2-х ч.1. М. 1990.

16. Белов Н.В., Русаков В.П. Плановая сбалансированность спроса и предложения потребительских благ. М. 1986.

17. Бестужев-Лада И.В. Окно в будущее. М. 1970.

18. Бестужев-Лада И.В. Поисковое социальное прогнозирование. М. 1984.

19. Бестужев-Лада И.В. Нормативное социальное прогнозирование: Возможные пути реализации целей общества. М. 1987.

20. Бигель Дж. Управление производством, Количественный подход . М. 1973.

21. Блауберг И.В., Юдин З.Г. Становление и сущность системного подхода. М. 1977.

22. Боярский А.Я. Экономика и мера точности. В кн.: Статистика и электронно-вычислительная техника в экономике, М. 1968.

23. Браверман Э,М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М. 1983.

24. Будущее в настоящем: Сборник. М. 1984.

25. Венда В.ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. М. 1990.

26. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: Теория, информация. моделирование. М. 1981.

27. Винер Н. Кибернетика и общество. М. 1958.

28. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь з животном и машине, М. 1983.

29. Винн Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический

30. Вишнев С.М, Основы комплексного прогнозирования. М. 1977.

31. Воронин В.Т., Овсиенко Ю.В. О лаговой структуре динамики социально-экономических процессов // Известия АН СССР. Сер. экон.i Л П \Т о Л п О fl АПiv о о , N cL , С. i^,^,.

32. Воропаев В.Г. Время производства и лаги в строительстве // Основные проблемы расширенного производства. М. 1977.

33. Гамалей Я.В. Анализ сбалансированности системы подготовки кадров на основе информационной технологии: Дис. , . . канд. экон. наук: 08.00.13. М. 1991.

34. Гамаюнов П.В. Выбор эконометрических моделей, устойчивых к ошибкам в данных задач планирования и прогнозирования народного хозяйства республики: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.13. М. 1990 .

35. Гамаюнов П.В. йсследование устойчивости уравнений регрессий к ошибкам измерения // Проблемы развития автоматизации республиканского планирования. М. 1989. С. 18-44.

36. Гамаюнов П.В., Зайцев А.Н., Моторин В.И. Выбор структуры эконометрической модели с использованием методов анализа чувствительности критерия выбора // Проектирование систем автоматизации территориального планирования и управления. М. 1989. С.86-107.

37. Гамаюнов П.В., Зайцев А.Н. Анализ влияния ошибок исходных данных на регрессионные модели // Планирование на ЭВМ в новых условиях хозяйствования. М. 1989. С. 6-19.

38. Гвишиани Д.М. Meтодологические аспекты системных исследований // Филосовско-методологические основания системных исследо39. гиг дж. ван. Прикладная общая теория систем. В 2-х кн. М.1981 .

39. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. М. 1977.

40. Гладышевский А.И., Белоус Г.К. Анализ основных характеристик продолжительности строительства в черной металургии // Моделирование инвестиционных процессов. М. 1979. С. 151-163.

41. Гладышевский А.И., Рутковская Е.А., Силонова Н.А. Модели распределенных лагов капитального строительства // Моделирование инвестиционных процессов. М. 1979. С. 44-82.

42. Гладышевский А.И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование. М. 1992.

43. Гликман Н, Эконометрический анализ региональных систем. М. 1980.

44. Горелова В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем. М, 1986.

45. Гранберг А.Г, Динамические модели народного хозяйства. М.1980.

46. Дейвисон Н. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных. М. 1988.

47. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М. 1981.

48. Демиденко Е.З. Гребневая регрессия. М. 1982.

49. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. М. 1989.

50. Денниг В., Эссиг Г., Маас С. Диалоговые системы "человек-ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя. М. 1984.

51. Деннис Дж. мл. Шнабель Р. Численные методы безусловнойоптимизации и решения нелинейных уравнений. М. 1988.

52. Джилмор Р. Теория катастроф для ученых и инженеров. М.1983 .

53. Джонс Дж. К. Методы проектирования. М. 1986.

54. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М. 1980.

55. Добров Г.М. Потенциал науки. Киев. 1969.

56. Драймз Ф. Распределенные лаги: Проблемы выбора и оценивания модели, М, 1982.

57. Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М. 1986.

58. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М. 1990.

59. Езикиел М., Фокс К.А. Методы анализа корреляций и регрессий, линейных и криволинейных. М. 1966.

60. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М. 1985.

61. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. Пакет ППСА. М. 1986.

62. Ермилов А.П. Макроэкономическое прогнозирование в США. Новосибирск, 1987.

63. Ершов З.Б., Рутковская Е.А. Взаимосвязь капитальных вложений и вводов основных фондов в динамической модели межотраслевого баланса // экономика и математические методы, 1978. — Т. XIV, вып. 1. С. 53-64.

64. Шерардэн Л. Исследование альтернативных картин будущего. Метод составления сценариев. В кн. Руководство понаучно-техническому прогнозированию. М. 1977. С.206-220.

65. Журавлев А.П. Григоров О.Н., Д. Дэвидсон. Н.А. Фокина, В.А. Попов, В.А. Золин 100 компьютерных упражнений по русскому языку. М. 1991.

66. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. 1976,

67. Кади Дж. Количественные методы в экономике. М. 1977.

68. Калман Р., Фалб П. Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М. 1971.

69. Канторович Л.В. и др. Экономика и оптимизация. М. 1990,

70. Кваша Я.Б., Красовский В.П. Проблема лага в динамической экономике // Вопросы экономики. 1970. N 12. С. 70-79.

71. Кваша Я.Б. Фактор времени в общественном воспроизводстве. М. 197В.

72. Кибернетика. Становление информатики. М. 1986.

73. Кириченко В.Н. Методологические проблемы построения системы макроэкономических моделей прогнозирования народного хозяйства. // Модели прогнозирования темпов и пропорций экон. роста. М.1980. С. 6-24.

74. Киселева В.В. Комплексный прогноз экономики США. М. 1983.

75. Китова Г.А., Кузнецова Т.Е. Имитация и прогноз экономического развития США. М. 1984.

76. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М. 1990.

77. Колек Ю., Шуян И. Экономические модели в социалистическихстранах. М. 1979.-79. Колмогоров A.M., Фомин С.В- Элементы теории функций и функционального анализа. М. 1972.

78. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. М. 1969.

79. Корхин А.С. Моделирование экономических систем с распределенным лагом. М. 1981.

80. Коутс Р., Влейминк И. Интефейс "человек—компьютер". М,

81. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М. 1982.

82. Краснощекое П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М. 1983.

83. Кузьмин В.П. Принцип системности в теории и методологии К. Маркса. М. 1980.

84. Куратозский К. Мостовский А. Теория множеств. М, 1970.

85. Ларичев 0.И. Объективные модели и субъективные решения. М. 1987.

86. Левин А.И. Экономика потребления. М. 1984.

87. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели. Новосибирск. 1981.

88. Лезгина М.Л. Детерминация прогнозирования. Л. 1983.

89. Ленин В.И. Карл Маркс // Полн. собр. соч. Т. 26. С. 4393 .

90. Леонтьев В. Теоретические допущения и ненаблюдаемые факты. // США: ЭПИ. 1972. N 9. С. 101-104.

91. Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. Выбор формы связи. М. 1983.

92. Липкин М. О применении теории вероятностей и математической статистики в экономических исследованиях // Вестник статистики. 1982. N 12, С, 17-28.

93. Лисичкин В.А. Методы прогнозирования научно-технического прогресса. Киев 1969.

94. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики: Методологические аспекты. М. 1972.

95. Литвак Б.Г. Экспертная информация; Методы получения и анализа. М. 1982.

96. Ломов В.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М. 1984.

97. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей, М, 1986.

98. Майминас Е.З. Теоретические проблемы моделирования социально-экономической системы. Экономика и математические методы. 1979. Т.XV. Вып. 4. С. 653-668.

99. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М. 1975. Вып. 1.

100. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М. 1976. Вып. 2.

101. Маркс К. К критике гегелевской философии права. Введение // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 1. С.414-429.

102. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М. 1977.

103. Мартишюс С.Ю. Методологические проблемы построения и применения эконометрических моделей. Вильнюс. 1979,

104. Математическая экономика на персональном компьютере. М.1. QQ ;

105. Материалы по МО ЭВМ. Пакет программ по прикладному статистическому анализу. М. 1983.

106. Межотраслевые эконометрические модели. Новосибирск.1983 .

107. Месарович М. Такахара И. Общая теория систем: Математические основы. М. 1978.

108. Минский М. Фреймы для представления знаний. М. 1979.

109. Мину М, Математическое программирование. Теория и алгоритмы. М. 1990.

110. Моделирование глобальных экономических процессов. М.1984 .

111. Моделирование межотраслевых взаимодействий. М. 1984.

112. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. М. 1979.

113. Моргенштерн О. 0 точности экономико—статистических наблюдений, М. 1968.

114. Мостеллер Ф., Тьюки Дт. Анализ данных к регрессия. 3 2-х кн. М. 1982.

115. Народное благосостояние: Методология и методика исследования. М. 1988.

116. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М. 1975.

117. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения, М. 1986.

118. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М. 1986,

119. Новиков и.С. Элементы математической логики. М. 1959.

120. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М. 1989.

121. Пакет прикладных программ статистической обработки медицинской информации // Программное обеспечение ЭВМ. Минск. 1983. Вып. 44. В 2-х ч. 1986.

122. Парасюк И.Н., Сергиенко И.В. Пакеты программ анализа данных: технология разработки. М. 1988.

123. Песаран М., Слейтер Л. Динамическая регрессия: Теория и алгоритмы. М. 1984.

124. Пивоваров С.Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении. Л. 1974.

125. Пирогов Г.Г., Федоровский Ю.П, Проблемы структурного оценивания в эконометрии, М. 1979,

126. Плошко В.Г., Елисеева И.И. История статистики. М. 1990,

127. Попов В,А. Динамический метод построения экономико-статистических моделей. // Электротехн. пром-ть. Сер. общеотраслевые вопр. 1984. Вып. 3. С. 7-9.

128. Попов В.А. Об одном методе построения линейной модели с непостоянными коэффициентами. // Электротехн. пром-ть. Сер. общеотраслевые вопр. 1984. Вып. 4. С. 11-14.

129. Попов В.А. (в соавт.) Анализ сложной социально-экономической системы на основе информационной технологии. // Тез докл. региональной научно-практической конференции "Социально-экономические проблемы перехода к рынку". Ростов-на Дону. 1991. С 93-94.

130. Попов В.А. Информационно—логическое пространство для описания моделей сложных систем. // Анализ развития социально-экономических систем на основе моделирования. М. 1989.с. 40-45.

131. Попов В.А, Аналитическое выполнение арифметических операций над нечеткими числами // Тез. докл. Всесоюз. науч. семинара

132. Модели выбора альтернатив в нечеткой среде". Рига. 1983. С. 43—50.

133. Попов В.А. Построение базисного множества показателей системы на основе множества зависимостей. // Актуальные проблемы проектирования и разработки АСУ. М. 1989. С. 115-120.

134. Попов В.А. (в соавт.) 100 компьютерных упражнений по русскому языку. М. 1991.

135. Попов В.А. (в соавт.) Методы социально-экономического прогнозирования. М. 1993.

136. Попов В.А. (в соавт.) Реализация системы поддержки принятия решений на базе локальной вычислительной сети. М. 1988.

137. Постон Т., Стьюард Я. Теория катастроф и ее приложения1. М. 1980.

138. Прайс Д. Малая наука, большая наука. // Наука о науке. М. 1966. С. 281-283.

139. Представление и использование знаний. М. 1989.

140. Применение пакетов прикладных программ по эконономико-математическим методам в АСУ. М. 1980.

141. Приобретение знаний. М. 1990.

142. Пуарье Д. Эконометрия структурных изменений. М. 1981.

143. Раяцкас Р.Л. Система моделей планирования и прогнозирования. М. 1976.

144. Рабочая книга по прогнозированию. М. 1982.

145. Робинсон Дж.А. Машинно-ориентированная логика, основанная на принципе резолюции. В кн. Кибернетич. сб., нов. сер. вып. 7. М. 1970. с. 194-318.

146. Розин Б.Б., Котюков В.И,, Ягольницер М.А. Экономико-статистические модели с переменной структурой. Новосибирск. 1984.

147. Рубинштейн А.Г. Моделирование экономического взимодейст— вия в анализе территориальных систем. Новосибирск. 1983.

148. Рузавин Г.И. Матемизация научного знания. М. 1984.

149. Рутковская Е.А. Проблемы и методы оценки распределенного лага в капитальном строительстве // Моделирование инвестиционных процессов. М. 1979. С. 83-117.

150. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М. 1991.

151. Самарский А.А. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент // Вест. АН. СССР. 1979. N 5. с. 38-49.

152. Самарский А.А. Введение в численные методы. М. 1982.

153. Самарский А.А. Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах. М. 1986.

154. Самарский А. А. Вычислительный эксперимент и научно-технический прогресс // Информатика и научно-технический прогресс. М. 1987. с. 34 -54.

155. Саркисян С.А,. Ахундов В.М., Минаев Э.С. Анализ и прогноз развития больших технических систем. М. 1983.

156. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ М. 1980.

157. Седелев Б.В. Оценка распределенных лагов в экономических процессах, М. 1977,

158. Седелев Б.В. Оценка параметров и структуры экономических процессов. М, 1985.

159. Седелев Б.В. 0 логике получения надежных новых знаний об экономических процессах // Моделирование и измерение процессов в условиях неопределенности. М. 1989.

160. Симоне Дж. ЭВМ пятого поколения компьютеры 90-х годов. Ш. 19В5.

161. Система экономико-математических моделей для анализа и прогнозирования уровня жизни. М, 1986.

162. Соловьев Ю.П., Друкер С.Г. Анализ и прогнозирование структуры потребительских расходов. М. 1981.

163. Староверов О.В. Модели движения населения. М. 1979.

164. Статистическое моделирование и прогнозирование. М, 1990.

165. Суслов И.П. Теория статистических показателей. М. 1975.

166. Суслов И.П. Основы теории достоверности статистических показателей. Новосибирск. 1979.

167. Суслов И.П. Методология экономического исследования. М.

168. Теория прогнозирования и принятия решений. М. 1977.

169. Тихомиров Н.П. Статистические методы анализа воспризвод-ства населения. М. 1984.

170. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М., 1986.

171. Тюхтин. B.C. Отражение. системы. кибернетика. М., 1972.

172. Уаттс Р. ЭВМ и непрофессиональные пользователи. Организация взаимодействия. М., 1989.

173. Умнов А. Е. Шомполов И. Г. Математическое моделирование в условиях неполной информации. М., 1986.

174. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.1989 .

175. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.,1989 .

176. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. М., 1978.

177. Форрестер Дж. Мировая динамика. М., 197 8.

178. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. М., 1972.

179. Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робаст-ность в статистике М., 1989.

180. Хауштейн Г. Методы прогнозирования в социалистической экономике. М., 1971.

181. Хемминг Р.В. Численные методы (для научных работников иинженеров). М., 1972.

182. Храленко Н.И. Философско-методологические проблемы прогнозирования . Л., 1980.

183. Ху Т.Целочисленное программирование и потоки в сетях.1. М. . 1974.

184. Хьюбер П. Рабастность з статистике. М,, 1984.

185. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. М,, 1986,

186. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой.1. М,, 1975.

187. Чижов Ю.А. Ермилов А,П. Экономическое прогнозирование капиталистической экономики. Новосибирск. 1982.

188. Шалютин С.М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект. М. 1985.

189. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М., 1978.

190. Эдельгауз Г.Е. Точность, надежность и устойчивость экономических показателей. Л., 1971,

191. Эдельгауз Г.Е. Достоверность статистических показателей, М. . 1977.

192. Элти Дж., Кулибс М. Экспертные системы: концепции и примеры, М. . 1987.

193. Энгельс Ф. Карл Маркс. К критике политической экономии // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 13. С.489-499.

194. Энгельс Ф. Антидюринг // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 20, С.1-338.

195. Энгельс Ф. Диалектика природы // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 20. С. 339-499.

196. Эренберг А. Анализ и интерпретация статистических данных. М,. 1981.

197. Эшби У. Росс Введение в кибернетику. М., 1959.

198. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. М. 1983.

199. Янч Э. Прогнозирование научно—технического прогресса. М . , 1970.

200. Ястремский А.И. Стохастические модели математической экономики. Киев, 1983.

201. Almon S. The distributed lag between capital appropriations and expenditures // Econometrica. 1965. N33, P, 178-196.

202. Barr A. and Jeigenbaum E. (eds) .The Handbook of Arti-sicial «Intelligence, volumes 1 and 2, Pitman, 1981 and 1982.

203. Bernanke В., Jorgenson D.W, The Integration of energy policy models. Conference on mathematical economic models. Moscow. 1975.

204. Borch K. The Economics of Incertainty. Prinston, 1968 .

205. Brookings model: Perspective and Recent Developments / Ed. G. Fromm, L.R. Klein. Chicago, 1975.

206. Campbell R.A. Methodological Study of the Utilization. Los Angeles, 1966.

207. Database design for decision support systems. Lee D.T. Manag and Off, Inf. Syst. N J. London, 1984. p.183-204.

208. Dhrymes P.J. Distributed Lags: Problems of Estimation and Formulation. San Francisco, Holden-Day, 1971.

209. Dixon W.J.,Brown M.B.(eds). BMDP Biomedical Computer Programs. Berkley: Univ. of California Press, 1979.

210. Dixon W.J. et al. BMDP 1983 Statistical Software Manual. Berkley: Univ. of California Press, 1983.

211. Fair R.С. A Short-Run Forecasting Model of the United Stats Economy. Lexington (Mass.). 197Q.

212. Fisher I, Note on a Short-Gut Method for Culculating Distributed Lags. Bulleitin de L'Institut International ue Statis-tique, 1957. N 29.

213. Fromm G. Flow—of—funds model of the US Economy. Conference on mathematical economic models. Moscow, 1975.

214. Holly S. The construction and optimal control of econometric models of nationals of national economies. Imperal College of Science and Technology. London, 1978.

215. Holly S,, Rustein В., "Westcott J. The design of economic stabilization policies with large nonlinear econometric models: two possible approaches. Imperal College of Science and Technology. London, 1978.

216. Hymans S., Shapiro H. The Structure and of the Michigan Quarterly Econometric Model of the US Economy // Intern. Econ. Rev. 1974. N5. p. 33-49.

217. Jorgenson D.W. Rational Distributed Lag Functions, Eco-nometrica, 1966, vol 34, N 1.

218. Koyek L.M- Distributed Lags and Investment Analysis, Amsterdam. North-Holland Publishing Co. 1954,

219. McCarthy M. The Wharton Quarterly Econometric Forecasting Model MARK-3. Philadelphia, 1972.

220. Mesarovich M., Pestel E. Mankind at the Turning Point. Toronto. 1974.

221. Passer H.Friedler E. Economic forecasting ingoverment

222. Methods and techniques of business forecasting. Englewood, 1974. P, 621-628.

223. Preston P. The Wharton Annual and Industry Forecasting Model. Philadelphia, 1972.

224. Perspectives on Environmental Impact Assessment. Aberdeen, 1984.

225. Robinson J.A. Logic: Form and Function, Edinburgh University Press, Edinburgh. 1979,

226. Royal Statistical Society Journal.: Jornal ser. A (general) . L. 1960, Vol. 123. P. 60-77.

227. Solow R.M. On a Family of Lag Distributions. Econometri-ca, 1960, vol 28, N 2.

228. Tanaka H., Satoru U., Asai K. Linear Regression Analysis with Fuzzy Model // Transactions on Sisteins, man, and Cybernetics, vol, 12, N6, december 1982.

229. The Limits to growth / Meadows D.H., Meadows D.L., Panders J, a. o, N.Y.; L., 1972.

230. Thorn R. Topological models in biology // Topology -1969. v. 8. N 3, p. 313-335.

231. Umnov A. Impacts of Prices Variations on the Balance of World Trade. Economic Modelling, Ian. 1984, 1, v.l, P.63-90.

232. Where the bag econometric models go wrong // Business week. 1981. Marh 30. P. 70-77,

233. Whitman M. Economics three perspectives // Business economics. 1983. Jan. P. 20-24.

234. Weaver W. Science and complexity. Amerikan Scientist, 36, 1968, p. 536-544.

235. The Wharton Annual and Industry Forecasting Model. Philadelphia, 1977.