Комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Кулаков, Михаил Юрьевич

• Кулаков, Михаил Юрьевич
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Кулаков, Михаил Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ МОДЕЛЕЙ

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

1.1. Сценарный подход к прогнозированию социально-экономического развития.

1.2. Применение экономико-математических методов для формирования моделей на макроуровне.

1.3. Информационное обеспечение.

ГЛАВА 2. КОМПЛЕКС ИНТЕГРИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

2.1. Модель реального сектора.

2.2 Модель баланса доходов/расходов и занятости населения.

2.3. Модель платежного баланса.

2.4. Модель формирования и распределения федерального бюджета.

2.5. Модель индексов цен и монетарных показателей.

ГЛАВА 3. ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННОГО КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ.

3.1. Программная реализация комплекса моделей.

3.2. Оценка адекватности и устойчивости модельного комплекса.

3.3. Примеры построения сценариев экономического развития на среднесрочную перспективу.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплекс моделей сценарного прогнозирования макроэкономических процессов российской экономики»

Актуальность темы исследования. Проблемы математического моделирования макроэкономических процессов России в современных условиях приобретают особое значение. Это связано, прежде всего, с необходимостью качественного совершенствования анализа ситуаций и подготовки адекватных управленческих решений органов государственного управления, таких как Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации, Центральный банк Российской Федерации, Министерство финансов Российской Федерации, Счетная палата Российской Федерации, Федеральная служба по тарифам, а также для крупных корпораций. Существенная усложненность процессов принятия решений обусловлено сжатостью сроков реагирования организаций на изменяющуюся экономическую ситуацию, при этом требуется оперативно сформировать комплекс мер по стабилизации социально-экономической ситуации. Кроме того, при прогнозировании макроэкономического развития необходимо учитывать множество сценарных и управляющих параметров в области бюджетной, налоговой, инвестиционной, социальной политики. [18,19,29]

Важным фактором эффективного анализа и моделирования макроэкономического развития является применение специализированных информационно-аналитических средств, обеспечивающих возможность решения широкого круга взаимосвязанных задач исследования и прогнозирования экономической ситуации.

Решение проблемы повышения качества прогнозно-аналитических исследований во многом зависит от наличия полной и достоверной информации. При этом, решение задач макроэкономического анализа и прогнозирования должно основываться на показателях, сформированных на единых методологических принципах. Таким образом, разнообразие, сложность и масштабность задач, решаемых на макроэкономическом уровне, требуют комплексного применения экономико-математических моделей и новейших информационных технологий. [35,60,69,70]

Все вышесказанное обусловливает актуальность настоящего диссертационного исследования, связанного с разработкой интегрированного комплекса сценарных макроэкономических моделей, основанного на официальной статистике и реализованного на базе современных программных продуктах.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические вопросы макроэкономического моделирования рассмотрены в работах отечественных авторов: А.Г. Гранберга [23,24,26,28], Ф.Н. Клоцвога [44,44], В.Л. Макарова [69,70,64,71,72], Ю.В. Яременко [76,107,108], А.И. Анчишкина [9,76]. Разработке общих и специальных подходов к моделированию отдельных секторов экономики посвящены труды И.С. Матлина [49], Э.Б. Ершова [38,39], Е.Г. Ясина [109], Е.Т. Гайдара [21,83]. Прикладные проблемы прогнозирования рассмотрены в работах А.Р. Белоусова [16,17,18,19], Е.Т. Гурвича [29,30,31,33], Е.Е. Гавриленкова [79], М.Н. Узякова [93,94] и др.

Большое внимание вопросам макроэкономического прогнозирования уделяется в исследованиях, проводимых при участии международных регулирующих органов и правительств других стран: Мирового банка, Международного Валютного Фонда и др. Среди работ зарубежных экономистов следует назвать исследования Lawrence R. Klein [121,123,124,125], Clopper Almon [113], Jay W. Forrester [98], Irving Fisher [98], Paul A. Samuelson [86], Gerard Debreu [116], Michael P. Clements [114], D.F. Hendry [114].

Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования макроэкономических показателей. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно. Отсутствуют интегрированные разработки, включающие экономико-математические модели и информационные базы, необходимые для формирования прогнозов и выработки управленческих решений на макроэкономическом уровне.

Математические методы используются, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов экономического развития. Для решения определенных задач формируются локальные модели, которые не охватывают всего набора макроэкономических факторов. При этом рассматриваемые в различных источниках модели социально-экономического развития Российской Федерации зачастую не опираются на официальную статистическую информацию, требуют значительного числа экзогенно задаваемых параметров и, соответственно, не позволяют адекватно рассчитать основные макроэкономические показатели.

Кроме того, поскольку российская статистика не имеет достаточно продолжительных рядов экономических показателей на бескризисном временном интервале, необходимо в современных исследованиях предъявлять особые требования к выбору эффективных экономико-математических методов с целью формирования среднесрочных прогнозов макроэкономических показателей. [57,59,62]

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является построение комплекса математических моделей макроэкономического развития России, предназначенного для формирования среднесрочных прогнозов.

В соответствии с заданной целью поставлены следующие задачи: провести сравнительный анализ методов моделирования макроэкономических процессов; сформировать базу данных по показателям, необходимым для построения комплекса моделей макроэкономических процессов; разработать модели, комплексно отражающие макроэкономические процессы в России, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия правительства; провести идентификацию, верификацию и сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей.

Объект диссертационного исследования. Объектом исследования являются макроэкономические процессы в Российской Федерации.

Предмет исследования. Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам социально-экономического и финансового развития на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономико-математического моделирования, в том числе эконометрические и статистические методы, методы ситуационного анализа и прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP).

Информационная база исследования. Информационной базой исследования служат официальные данные Росстата, Банка России и Министерства финансов Российской Федерации. Данные других ведомств используются для детализации и уточнения отдельных блоков моделей. В качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры сценарных условий социально-экономического развития России на среднесрочную перспективу, разрабатываемые Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации, а также важнейшие параметры налогово-бюджетной, денежно-кредитной политики, тарифной политики и ключевые индикаторы мировой экономики. Для идентификации моделей используются квартальные данные с I квартала 1995 по II квартал 2006.

Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

1.3. Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности.

1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов;

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан комплекс моделей, интегрированный с базой данных официальной статистики и реализованный с использованием современных информационных технологий, позволяющий получать прогнозные оценки основных макроэкономических показателей России на среднесрочную перспективу.

Наиболее существенные результаты, имеющие научную новизну и полученные лично автором:

Разработаны спецификации моделей секторов экономики (сектора домашних хозяйств, реального сектора, государственного сектора, денежно-кредитного сектора, внешнего сектора), которые отличаются от существующих тем, что позволяют комплексно моделировать макроэкономическую динамику, а также проводить анализ возможных результатов применения управляющих воздействий, относящихся к налогово-бюджетной, денежно-кредитной, инвестиционной, тарифной и др. политикам.

Сформировано хранилище показателей статистической отчетности на основе официальных источников, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и в автоматическом режиме позволяет актуализировать данные, осуществлять мониторинг и анализ макроэкономических показателей.

Разработаны алгоритмы анализа сбалансированности прогнозных значений экономических показателей с использованием расчетов модели межотраслевого баланса, которые в отличие от существующих, ориентированы на официальную статистику.

Предложены подходы к формированию непротиворечивых сценарных параметров комплекса моделей, позволяющие выявлять степень несогласованности заданных значений экзогенных переменных и проводить их корректировку.

Разработана программно-инструментальная среда, интегрирующая комплекс моделей и хранилище показателей; реализующая возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов; включающая в себя алгоритмы выявления несогласованности сценарных параметров и проверки сбалансированности прогнозных расчетов.

Практическое значение диссертационного исследования.

Практическое значение исследования определяется тем, что предлагаемые в диссертационной работе модели и программные разработки использованы при создании: комплекса функциональных подсистем «Анализ и прогнозирование социально-экономического развития Российской Федерации» в 8

Департаменте исследований и информации Центрального банка Российской Федерации; программно-инструментальных средств и базы данных комплекса сценарного прогнозирования, объединяющего системы моделей различного уровня и горизонта Департамента макроэкономического прогнозирования Министерства экономического развития и торговли; комплекса моделей для Ситуационного центра Счетной палаты Российской Федерации; подсистемы математического моделирования с целью проведения прогнозно-аналитических расчетов влияния регулируемых тарифов (цен) субъектов естественных монополий на социально-экономическое развитие отраслей и регионов Российской Федерации для Федеральной службы по тарифам.

Апробация результатов исследования. Основные положения работы докладывались на 11 Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления - 2006» (Москва ноябрь 2006), Всероссийской научно-практическая конференции «Методы обоснования перспектив развития регионов» (Москва, май 2004), VI Международном конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, сентябрь 2004), II и III Межрегиональной научно-практической конференции «Повышение роли банковской системы через улучшение качества ее деятельности. Управление бизнес процессами в Банке России и кредитных организациях» (Уфа, январь 2005; январь 2006гг.), научно-практической конференции «Информационно-аналитические системы и средства поддержки организационного управления» (Москва, декабрь 2002).

Основные результаты исследования внедрены в 2002-2006 гг. в Банке России, Министерстве экономического развития и торговли Российской Федерации, Счетной плате Российской Федерации, Федеральной тарифной службы Российской Федерации. В рамках указанных проектов автор выступал в качестве руководителя от разработчика Систем - компании «ПРОГНОЗ».

Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам №2002611867 от 01.11.2002 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс анализа и прогнозирования развития отраслей хозяйственного комплекса (Прогноз-Отрасль)».

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 работ (в соавторстве - 9) общим объемом 3 п.л.

Объем и структура диссертации. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, иллюстрирована 2 таблицами и 15 рисунками. Библиографический список содержит 128 наименований литературных источников, в том числе 109 отечественных, 19 зарубежных.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Кулаков, Михаил Юрьевич

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные результаты и выводы:

1. Проведен анализ возможности применения сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических процессов на среднесрочную перспективу и проведен сравнительный анализ экономико-математических методов, применяемых для формирования моделей на макроуровне.

2. Определены основные источники официальной информации, необходимой для анализа и прогнозирования макроэкономических процессов.

3. Разработано хранилище показателей, включающее индикаторы социально-экономического и финансового развития России и мировой экономики, необходимые для реализации комплекса моделей.

4. Разработаны спецификации комплекса моделей, в том числе модель реального сектора, модель баланса доходов/расходов и занятости населения, модель платежного баланса, модель федерального бюджета, модель индексов цен и монетарных показателей.

5. Определены основные сценарные переменные: переменные, отражающие параметры развития мировой экономики, и переменные, отражающие параметры налогово-бюджетной политики, инвестиционной политики, денежно-кредитной политики и других регулирующих воздействий со стороны правительства.

6. Даны оценки адекватности и устойчивости модельного комплекса.

7. На основе комплекса моделей выполнены сценарные расчеты, сформирован среднесрочный прогноз основных макроэкономических показателей Российской Федерации в зависимости от внешнеэкономической конъюнктуры и управляющих воздействий со стороны правительства.

Необходимо отметить, что работа над совершенствованием комплекса моделей ведется практически постоянно. При появлении новых отчетных данных о социально-экономическом и финансовом развитии России проводится переоценка параметров статистических зависимостей. Кроме того, регулярно проводятся эксперименты по применению новейших эконометрических методов, в том числе векторных авторегрессий (VAR) и модели коррекции ошибок (ЕСМ). В ближайшем будущем планируется модель реального сектора построить на базе общероссийского классификатора видов экономической деятельности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Кулаков, Михаил Юрьевич, 2006 год

1. О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации. Федеральный закон от 20 июля 1995 г. № 115-ФЗ // Российская газета. 1995. - 26 июля.

2. Исходные условия (гипотезы) для формирования вариантов развития экономики на период до 2006 года (Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации). М., 2006. www.economy.gov.ru

3. Аверин В.И., Кручинин И.А. Основы системного анализа: Методическое пособие. Выпуск 1-4. - Пермь: Пермский университет, 1998-2000.

4. Аганбегян А.Г., Майер В.Ф. Заработная плата в СССР. М.: Экономиздат, 1959.

5. Аганбегян А.Г., Гранберг А.Г. Экономико-математический анализ межотраслевого баланса СССР. М.: Мысль, 1968. - 412 с.

6. Айвазян С.А. Модель формирования распределения населения России по величине среднедушевого дохода // Экономика и математические методы.1997. Т.ЗЗ. - Выпуск 4. - С. 74-86.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. -472 с.

8. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

9. Анчишкин А.И. Наука техника - экономика. - М.: Экономика, 1986. -383 с.

10. Ю.Асадуллаев С. Фирменные архитектуры хранилищ данных // PC Week/RE.1998. Ill http://www.russianenterprisesolutions.com/techno/firtex.html П.Багриновский К.А. Имитационное моделирование переходной экономики

11. России // В сб. "Управление экономикой переходного периода". Вып.2 М.: Наука, 1998.

12. Багриновский К.А. Имитационные системы в планировании экономических объектов М.: Наука, 1980.

13. Багриновский К.А. Модели и методы экономической кибернетики М.: Экономика, 1973.Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

14. Баранов А.О. Динамическая межотраслевая модель с блоком отраслей нематериального производства // Системный анализ воспроизводства: Сборник науч. тр. / под ред. В.Н. Павлова, А.О. Баранова. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 1992. - С. 3-26.

15. Белоусов А.Р. Изменение структуры оборота доходов российской экономики в 1992-1998 гг. // Проблемы прогнозирования. 1999. - № 6. -С. 77-94.

16. Белоусов А.Р. Выход из сырьевого тупика // Ведомости. 2003. - 8 июля.

17. Белоусов А.Р. Экономический рост в условиях долгосрочных вызовов и стратегической неопределенности // Тезисы доклада на семинаре "Стратегия развития". М., 2003.

18. Белоусов А.Р. Эффективный экономический рост в 2001-2010 гг.: условия и ограничения // Проблемы прогнозирования. 2001. - №1. - С. 27-45.

19. Бир С. Кибернетика и управление производством. М.: Наука, 1965. -391 с.

20. Гайдар Е.Т. Государство и эволюция: Как отделить собственность от власти и повысить благосостояние россиян. СПб.: Норма, 1997. - 222 с.

21. Горюшин О.А. Социально-экономические цели в комплексе межотраслевых моделей. Модели перспективных плановых расчетов народнохозяйственных связей. М.: ЦЭМИ АН, 1988. - 125 с.

22. Гранберг А.Г. Математические модели социалистической экономики: Учебное пособие для экономических вузов и факультетов. М.: Экономика, 1978.-351 с.

23. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Экономическая кибернетика». М.: Экономика, 1985. - 240 с.

24. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ-ВШЭ, 2001. -495 с.

25. Гранберг А.Г. Новое измерение в отношениях «центр регионы» // Федеральный бюджет и регионы. Опыт анализа финансовых потоков: В кн. - М.: Диалог МГУ, 1999. - C.VII-VIII.

26. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Введение в системное моделирование народного хозяйства. Новосибирск: Наука, 1988. - 304 с.

27. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Темпы роста в национальном экономическом пространстве // Вопросы экономики. 2002. - № 9.

28. Гурвич Е.Т. Государственная политика стимулирования экономического роста. // Инструменты макроэкономической политики для России: Сборник статей. М.: ТЕИС. 2001 С. 7-44.

29. Гурвич Е.Т. Государственная политика стимулирования экономического роста // Инструменты макроэкономической политики для России: Сборник статей. -М.: ТЕИС, 2001. С. 7-44.

30. ЗГГурвич Е.Т. Механизмы инфляции в 2000-2001 годах // Банковское дело. -2001.-№ 10.

31. Гурвич Е., Васильева А., Субботин В. Экономический анализ налоговой реформы // Вопросы экономики. 2003. - №6.

32. Гурвич Е., Григорьев Л., Саватюгии А. Финансовая система и экономическое развитие // Мировая экономика и международные отношения. 2003. - №7.

33. Гришин В.Н., Дятлов В.А., Милов Л.Т. Модели, алгоритмы и устройства идентификации сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, Ленинградское отделение, 1985. - 104 с.

34. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2001. - 402 с.

35. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

36. Ершов Э.Б., Ким И.А. Модельная оценка численностей занятых в отраслях межотраслевого баланса // Экономический журнал ВШЭ. 2004. - Т. 8. -№1,-С. 21-55.

37. Ершов Э.Б., Толмачева Н.А. Обобщенная модель профильных трудоемкостей для оценивания численности занятых в отраслях межотраслевого баланса и домашних хозяйствах // Экономический журнал ВШЭ. 2004. - Т. 8. - № 2. - С. 163-196.

38. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и Сервис, 1998.- 176 с.

39. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1997. - 368 с.

40. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. М.: Наука. Физматлит., 1999. - 288 с.

41. Канторович J1.B., Макаров B.J1. Оптимальные модели перспективного планирования: Применение математики в экономических исследованиях. -М.: Мысль, 1965.

42. Клоцвог Ф.Н. Социализм: теория, опыт, перспективы. М.: Комкнига, 2005.-200 с.

43. Клоцвог Ф.Н., Кушникова И.А., Чернова J1.C. Макроэкономическая оценка ресурсного потенциала субъектов России // Проблемы прогнозирования. -1992,-№2.

44. Кобринский Н.Е. Введение в экономическую кибернетику: Учебное пособие. М.: Экономика, 1975. - 343 с.

45. Кобринский Н.Е. Экономическая кибернетика: Учебник для студентов вузов. М.: Экономика, 1982. - 408 с.

46. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Инфра-М, 2001. 302 с.

47. Комплекс моделей перспективного планирования / Под ред. Матлина И.С., Бардиной А.А. -М.: Наука, 1986. 262 с.

48. Конноли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 2-е изд.: Пер. с англ.: Учебное пособие. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - 1120 с.

49. Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирование их развития. М.: Вузовская книга, 1998. - 392 с.

50. Кулаков М.Ю. Макроэкономическая модель Российской Федерации // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2000. -С. 260-266.

51. Кулаков М.Ю. Применение сценарного подхода к прогнозированию макроэкономических показателей // Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2002. -С. 111-115.

52. Кулаков М.Ю. Ситуационный центр как инструмент принятия решений на федеральном и региональном уровнях // Всероссийская научно-практическая конференция «Методы обоснования перспектив развития регионов»: Сборник науч. тр. М., 2004. - С. 220-229.

53. Лев А.В., Прозорова Л.Ю. Оценка экономических результатов работы предприятия в современных условиях хозяйствования: Методическое пособие для студентов экономических специальностей. Пермь: Перм. унт, 2000. - 67 с.

54. Левин М.И., Макаров В.Л., Рубинов A.M. Математические модели экономического взаимодействия. М.: Наука, Физико-математическая литература, 1993.-373 с.

55. Логинова С.В. Об устойчивости одной макроэкономической модели// Экономическая кибернетика: математические и инструментальные методы анализа, прогнозирования и управления: Сб.ст. / Перм. ун-т. Пермь, 2004. с.66-70.

56. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: «ABF», 1996. - 704 с.

57. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // СУБД. 1997. - №3 III www, opensy stems .ru/dbms/1997/03/30 .htm.

58. Лядова Л.Н., Мызникова Б.И., Фролова Н.В. Основы информатики и информационных технологий: Учебное пособие для студентов экономических специальностей / Перм. ун-т. Пермь, 2001. - 200 с.

59. Макаров В.Л. Экономическое моделирование и его роль в теории и практике // Экономика и математические методы. 1990. - №1.

60. Макаров В.Л. Теоретические основы экспериментальной экономики // Экономический журнал (б. Плановое хозяйство). 1995. - № 6.

61. Макаров В.Л. Куда ведет смена экономического режима? // Власть. 1998. -№9-10. -С. 38-43.

62. Макаров В.Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC) / Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.

63. Максимов В.П. Нелинейные модели экономической динамики и задачи их исследования // Вестник Пермского университета. Экономика. 1999. -вып. 1.-С. 155-163.

64. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании. -Новосибирск: Наука, 1981. 154 с.

65. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. -М.: Дело, 1988.-704 с.

66. Методы народнохозяйственного прогнозирования / Под ред. Н.П. Федоренко, А.И. Анчишкина, Ю.В. Яременко. М.: Наука, 1985. -472 с.

67. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: Учебник. 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 240 с.

68. Норенков И.П. Подходы к проектированию автоматизированных систем // Информационные технологии. 1998. - №2. - С. 2-9.

69. Обзор экономической политики в России за 2001 год / Под ред. А.З. Астаповича, Е.Е. Гавриленкова, А.В. Полетаева. М. 2002. - 400 с.

70. Организация государственной статистики в Российской Федерации / Госкомстат России. М., 2004. - 429 с.

71. Павлов А.В., Павлов В.Н. Математическое обоснование расчетов по оптимизационной межотраслевой модели с нечеткими параметрами // Вестник НГУ.-2006. -Т. 6, вып. 1.-С. 19-32.

72. Резниченко A. OLAP в России // PC Week/RE. 2000. - №25 III http://www.olap.ru/trends/news/m000719826.asp.

73. Российская экономика в 1999 г. Тенденции и перспективы / Под ред. Е.Т. Гайдара. М.: Институт экономики переходного периода, 2000. - 743 с.

74. Русинов В.Н. Финансовый рынок: Инструменты и методы прогнозирования. -М.: Эдиториал УРСС, 2000. 216 с.

75. Сакс Джефри Д., Парен Фелипе Б. Макроэкономика. Глобальный подход. -М.: Дело, 1996.-847 с.

76. Самуэльсон Пол, Нордхаус Вильям Economics, 18th Ed. М.: Экономика, 2006.-688 с.

77. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // OLAP.ru III http://www.olap.ru/basic/saharov.asp.

78. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД. 1996. - №3 III http://www.opensystems.ru/dbms/1996/03/44.htm.

79. Семенов М.И., Трубилин И.Т., Лойко В.И., Барановская Т.П. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 416 с.

80. Серебряков Г.Р. Опыт построения динамической межотраслевой равновесной модели экономики. 2000. http://www.macroforecast.ru/pserebryakov.htm

81. Система национальных счетов / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Финстатинформ, 1996. - 300 с.

82. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. -396 с.

83. Узяков М.Н. Влияние цен на энергетические ресурсы и на динамику экономики России. М.: ИНП РАН, 2003. - 32 с.

84. Узяков М.Н. Трансформация российской экономики и возможности экономического роста. М.: ИНП РАН, 2000. - 360 с.

85. Федоренко Н.П. Проблемы методологии комплексного социально-экономического планирования. -М.: Наука, 1983. -416 с.

86. Федоренко Н.П. Межотраслевые комплексы в системе моделей. М.: Наука, 1983. - 320 с.

87. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ, 2000. - 391 с.

88. Фишер Ирвинг Покупательная сила денег. М.: Дело, 2001. - 320 с.

89. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. - 167 с.

90. Холод Н.И., Жихар Я.Н. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие. Мн.: БГЭУ, 2000. - 412 с.

91. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. - 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 1996.-272 с.

92. Цыплаков А. Эконометрический анализ процессов высокой инфляции (на примере России): Автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.13 / Новосибирский гос. ун-т. Новосибирск, 1998.

93. Черкасов Ю.М. Информационные технологии управления: Учебное пособие. -М.: ИНФРА-М, 2001. 216 с.

94. Экономико-математический энциклопедический словарь / Под ред. В.И. Данилова-Данильяна. М.: Большая российская энциклопедия, 2003. -690 с.

95. Эртли-Каякоб П. Экономическая кибернетика на практике: Сокр. пер. с нем. / Под ред. К.А. Багриновского. М.: Экономика, 1983. - 160 с.

96. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: Изд-во иностранной литературы, 1959.-432 с.

97. Яременко Ю.В. Научные основы экономического прогноза. М.: Мысль, 1971.

98. Яременко Ю.В. Структурные изменения в социалистической экономике. -М.: Мысль, 1981.

99. Ясин Е.Г. Модернизация российской экономики. М.: ГУ-ВШЭ, 2002. -557 с.

100. Abel A., Dornbush R., Huizinda J., Marcus A. «Money demand during Hiperinflation», 1979. Journal of Monetary Economics, №5, pp. 97-104.

101. Barth Richard C., Bankim Chadha, «А simulation Model for FinancialProgramming», IMF Working Paper, 1989.

102. Basdevant O., Hall S.G. «Analyzing exchange rate volatility around the August 1998's Russian crisis», Centre for International macroeconomics, Discussion Paper 2000. №7.

103. Chamberlain G. Multivariate Regression Models for Panel Data. Journal of Econometrics. 1982.

104. Clements Michael P., Hendry D.F. Forecasting Economic Time Series. (The Marshall Lectures on Economic Forecasting) Cambridge: Cambridge University Press. 1998.

105. Clopper Almon The craft of economic modeling. Department of Economics University of Maryland, 1999.

106. Debreu Gerard The Theory of Value: An Axiomatic Analysis of Economic Equilibrium, 1959.

107. Fridlund A.J. Sophisticated STATISTICA Is a Slick Jack-of-all-trades. — Info World. 30-th Oct., 1995, p. 106.

108. Gavrilenkov E., Henry S.G.B., Nixon J. A Quarterly Model of the Russian Economy: Estimating the Effects of a Devaluation. — Discussion Paper №. DP 08-99, Bureau of Economic Analysis (Moscow) — London Business School, October 1999.

109. Godfrey L.G. Testing against General Autoregressive and Moving-Average Error Models When Regressors Include Lagged Dependent Variables. Econometrica. 1978.

110. Godfrey L.G. Testing for Multiplicative Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 8.- 1978.

111. International Monetary Fund. World Economic Outlook. 1998.

112. Klein Lawrence. Lectures in Econometrics. (Advanced textbooks in economics: V.22) North-Holland - Amsterdam-New York-Oxford, 1983 y.

113. Klein, Lawrence. Economics 1981-1990, World Scientific Publishing Co., Singapore, http://www.nobel.se/economics/laureates/1980/klein-lecture.html

114. Klein L.R. The Estimation of Distributed Lag, Econometrica 26, North-Holland Publishing Co. 1958.

115. Klein L.R. The Efficiency of Estimation in Econometric Models, Essays in Economics and Econometrics, University of North Carolina Press Chapel Hill. -1960.

116. Kulakov M.Y., Andrianov D.L. Application of economic and mathematical models for generating socio-economic development scenarios// VI International Congress on Mathematical Modelling. Book of Abstracts. University of Nizhny Novgorod, 2004, p.394.

117. Ozataya Fatih «А quarterly macroeconometric model for a highly inflationary and indebted country: Turkey», Ankara University.

118. Pregibon D. Data Mining. Statistical Computing and Graphics. 1997.

119. Willman Alpo, Kortelainen Mika, Mannisto HannaLeena, Tujula Mika «The BOF5 Macroeconomic Model of Finland, Structure and Equations», Bank of Finland, Discussion Paper 1998. № 10.