Концепция индуктивного представления производственных функций в задачах моделирования инвестиционных процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Елохова, Ирина Владимировна

• Елохова, Ирина Владимировна
• доктор экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор экономических наук Елохова, Ирина Владимировна

Введение.

1. Актуальность проблемы обновления парадигмы исследования инвестиционных процессов на основе моделей производственной функции предприятия.

1.1. Анализ причин потери темпа развития инвестиционных процессов в экономике современной России.

1.2. Обоснование актуальности пересмотра оснований сложившейся парадигмы экономического исследования методами регрессионного анализа статистических данных производства.

1.3. Разработка концепции индуктивного представления производственных функций инвестируемого предприятия.

1.4. Математическая постановка научной проблемы, обоснование состава и структуры частных задач исследования.

Выводы по разделу

2. Методологические основы индуктивного моделирования инвестиционных процессов на промышленном предприятии.

2.1. Расширение возможностей инструментального предназначения индуктивных производственных функций в задачах моделирования инвестиционных процессов.

2.2. Разработка функциональных инвестиционных моделей производственных функций.

2.3. Система индуктивного моделирования инвестиционных процессов 107 Выводы по разделу 2.

3. Методические основы построения инструментальных средств индуктивного моделирования инвестиционных процессов на промышленном предприятии.

3.1. Построение функций затрат производственного участка.

3.2. Построение производственных функций по фактору инвестиционного капитала.

3.3. Построение технологических функций реального производства.

3.4. Структурный синтез процедур инвестиционного моделирования

3.5. Формальная система перечисления индуктивных моделей производственных функций на множестве инструментальных средств.

Выводы по разделу 3.

4. Технология обоснования инвестиционных решений.

4.1. Стратегия противозатратной оптимизации процесса становления инвестиционных отношений между потенциальными инвесторами и реципиентами.

4.2. Построение методических основ индуктивного конструирования перспективных инвестиционных процессов на предприятии.

4.3. Разработка алгоритмических основ экспресс-анализа процессов инвестирования промышленных объектов.

4.4. Модификация процедуры сравнительного анализа вариантов инвестиционных проектов социально-экономического развития предприятий

4.5. Прикладные аспекты исследования инвестиционных процессов на примере ЗАО «Каскад-Пермские моторы».

Выводы по разделу 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Концепция индуктивного представления производственных функций в задачах моделирования инвестиционных процессов»

Инвестиционные расходы выступают одним из главных факторов, определяющих в среднесрочной и долгосрочной перспективе высокие и устойчивые темпы экономического роста и, прежде всего в экономиках, для которых характерны высокие нормы сбережений и значительные доли инвестиций в ВВП.

Инвестиции являются наиболее динамичным компонентом ВВП. В период спада или непосредственно перед ним доля инвестиций в ВВП и темпы их роста обычно падают. Оживление и подъем в экономике сопровождаются ростом (часто опережающим) инвестиций, прежде всего в основной капитал, если при этом выбираются приоритетные, наиболее значимые и выгодные объекты инвестирования, разрабатываются и реализуются высокодоходные инвестиционные проекты, обеспечивающие рост конкурентоспособности производства.

Экономический подъем в российской экономике последних лет и перспективы экономического роста в определенной степени связаны с усилением инвестиционной активности производителей. Однако очевидно, что при той высокой степени износа основных фондов, характерной для современного парка оборудования российской промышленности, поддержание высоких темпов роста ВВП (порядка 7-8 % в год), необходимых для удвоения ВВП за 6-10 лет, без опережающего роста инвестиций невозможно. Необходимость обновления производственного базиса и существенного роста производительности труда, что нереально без значительных инвестиционных затрат, предопределяет рост конкурентоспособности национальной экономики. По сути, вопрос состоит в том, останется ли страна поставщиком сырья на мировой рынок и импортером высокотехнологичной промышленной продукции обрабатывающих отраслей или восстановит свой статус индустриального государства, последовательно формируя тенденции постиндустриального развития.

В настоящее время в экономике России сложилась ситуация, когда задачи поддержания высоких темпов экономического роста, диверсификации и повышения конкурентоспособности отечественных товаров пока не могут быть в полной мере подкреплены соответствующей динамикой инвестиций.

Недостаточно высокие темпы развития инвестиционных процессов в экономике современной России обнаруживаются на фоне огромного числа нуждающихся в финансовых вливаниях промышленных предприятий и наличия весьма значительных инвестиционных ресурсов как внутри страны, так и за ее пределами. С нашей точки зрения, основными причинами этого парадоксального сочетания являются высокая трудоемкость обоснования предприятиями своих инвестиционных проектов, обеспечиваемое существующими средствами экономического анализа, низкая достоверность и качество разрабатываемых инвестиционных планов, приближенные расчеты, и поэтому - естественное нежелание ответственных инвесторов вкладывать свои средства в развитие производства с большим риском их невозврата или при отсутствии гарантий достаточной прибыли.

Требуются долгосрочные устойчивые, опережающие динамику ВВП темпы роста прироста инвестиций в основной капитал с тем, чтобы не просто восстановить его запас в экономике, но и провести его всеобъемлющую модернизацию, обеспечив возможности выпуска конкурентоспособной отечественной продукции. В то же время, как показал опыт последних лет, инерционное развитие этого процесса не дает желаемых результатов. Необходимы экономическая политика активного стимулирования инвестиционного процесса и, что самое важное, координация усилий государства и бизнеса в реализации поставленной цели с жестко определенными взаимными обязательствами и конкретными результатами.

Разнообразие потенциальных вариантов инвестирования экономических объектов и несовершенство научно-методического инструментария анализа их эффективности с позиций инвесторов и реципиентов требует развития и апробации новых подходов к задачам моделирования инвестиционных процессов на предприятиях при обосновании инвестиционных решений.

Сложившаяся парадигма экономического исследования, включающая в себя систему основных концептуальных установок, характерных для текущего этапа развития экономической науки, содержит в своем основании традиционную концепцию экономико-статистического представления производственной функции. Существующая в таком виде производственная функция не может в полной мере обслуживать инвестиционную практику, нуждающуюся в предметной связи с реальным производством, непосредственно воспринимающим предлагаемые инновационные изменения. Существующая на сегодня концепция отличается аппроксимационным принципом образования цепи последовательных приближений от общего описания объекта (модели) к частным целям исследования («дедуктивное представление»).

Необходимы теоретическое обоснование и разработка такого подхода к представлению производственной функции, которые позволили бы включать в модели принятия инвестиционных решений на предприятии прогнозируемые результаты его научно-технического развития. Поскольку данный подход не связан с жесткими рамками фактических наблюдений, становится в таком случае известной область применения производственных функций, что позволяет обеспечить глубинное проникновение математических методов в многосложный процесс моделирования инвестиционных решений на предприятии.

В связи с изложенным, возникает проблема моделирования инвестиционных процессов в рамках нового основания парадигмы экономического исследования - индуктивного представления производственной функции, способного стать методологической базой создания инструментальных средств поддержки принятия инвестиционных решений («индуктивное представление»). Такая концепция нового содержания производственной функции позволит существенно расширить основания парадигмы и применить в теории и практике инвестиционного анализа новые инструменты исследования.

Тем самым известная парадигма экономического исследования получает существенное развитие и новую область своего приложения.

Степень разработанности проблемы исследования. Теоретические проблемы инвестиционного процесса, определяющие его фундаментальные основания и принципы, исследовались в работах Дж. Кейнса, И. И. Комарова, В. А. Лялина, А. Маршалла, В. П. Федорова, С. Блока, Дж. Гирта и Р. Нельсона. Длительный опыт и практика инвестиционной деятельности в странах с развитыми инвестиционными рынками, разветвленной системой форм и методов государственных и частных инвестиций обобщены в работах Дж. Тобина, Б. Марковича, М. Миллера, У. Шарпа, Ф. Модильяни, П. Самуэлсона, Р. Солоу (нобелевские лауреаты), Дж. Хикса, Э. Харрода, Л. Хариса, Р. Рэдклиффа, Дж. Френсиса и др.

Понятийный аппарат инвестиций и инвестиционного процесса в отечественной литературе традиционно рассматривались в ключе централизованных капиталовложений государства в развитие экономики. Здесь можно выделить работы А. Финн-Енотовского, В. Е. Мотылева, Г. В. Пономаренко и др. С переходом нашей страны к рыночным методам хозяйствования возникла потребность в работах, отражающих проблемы инвестиционной деятельности в условиях, когда роль государства при формировании капитальных вложений в производство значительно уменьшилась. В работах М. Ю. Алексеева, Б. И. Алехина, Е. В. Михайлова, В. Т. Мусатова, С. Л. Леонова и др. рассматривается понятийный аппарат, структура, эффективность, инструменты, механизмы инвестиционной деятельности в новых условиях формирования инвестиционного рынка в России.

Обширный перечень работ, связанных с проблемами управления инвестиционными процессами, связан с именами таких отечественных авторов, как С. И. Абрамов, В. И. Аверин, Н. И. Артемов, И. А. Дланк, А. О. Блинов, Д. А. Екдовицкий, Е. Р. Орлова, В. М. Павлюченко, Ю. К. Перский, А. Н. Пыткин, А. И. Татаркин, В. Д. Шапиро и др. Развитие математического моделирования в экономике и производстве в значительной мере обязано выдающимся ученым

Jl. В. Канторовичу, В. В. Леонтьеву, А. Н. Колмогорову, В. В. Новожилову, В. С. Немчинову, А. А. Лурье и многим другим.

Большое влияние на развитие экономической теории оказали работы по построению и использованию производственных функций и экономических объектов Ч. Кобба, П. Дугласа, В. Смита, У. Николса, И. Шумпетера, Р. Солоу, П. Самуэлсона, А. Уолтерса и др., составивших современную парадигму экономического исследования. Разработка новых функциональных форм, методов оценивания параметров и использования производственных функций в задачах анализа и прогнозирования микроэкономических объектов связана с именами отечественных ученых Г. Б. Клейнера, Д. И. Пионтковского, С. Л. Малкова, внесших существенный вклад в развитие теории производственных функций.

Впервые индуктивные производственные функции в противопоставление сложившемуся дедуктивному подходу к их построению упомянуты П. Дугласом (1948), предложившим использование не агрегированных отраслевых показателей, а средних данных по отдельным предприятиям для последующего обобщения. Однако сложность реализации данного подхода стало препятствием на пути его дальнейшего развития. Новым толчком к продвижению идеи индуктивного исследования реального производства послужила работа А. Уолтерса (1963), выделившая класс технологических функций, использующих технические знания о производстве из инженерной практики. Тем самым было предложено дальнейшее перемещение начала индуктивного исследования внутрь производства (предприятия). Особая востребованность данного подхода возникла в постиндустриальной экономике на фоне инвестиционных проблем, которые для своего решения нуждаются в привлечении новых знаний и информации о современных технологиях производства, его структуре и организации, относящихся к предметной области теории активных и функционально-избыточных систем, развитых в трудах В. Н. Буркова, В. А. Горелика, Д. А. Новикова, В. А. Харитонова, А. В. Цветкова, А. В. Щепкина и др.

Вместе с тем, анализ результатов теоретических и прикладных исследований по проблеме моделирования инвестиционных процессов в промышленности показал, что сложившаяся концепция экономического исследования на основе дедуктивного представления производственных функций промышленного предприятия недостаточно эффективна, прежде всего, вследствие своего отрыва от научно-технологических аспектов производства, в которых и отражается само существо инвестиционных изменений. К сожалению, возникшие в середине XX века идеи экономического исследования на основе индуктивного представления производственных функций пока еще не получили должного развития в форме научной концепции и методологии использования в задачах моделирования инвестиционных процессов. Необходимость разработки комплексного подхода к моделированию инвестиционных процессов на предприятии, основанного на индуктивном представлении производственной функции, охватывающей многосложную совокупность организационных, технологических и производственных основ принятия инвестиционных решений, определили выбор автора относительно направленности темы исследования и принципиальной логики ее разработки.

Цель исследования - разработка системы экономического обоснования и поддержки принятия инвестиционных решений на основе математического аппарата и методов моделирования инвестиционных процессов, вытекающих из концепции индуктивного представления производственных функций производственного предприятия. Для достижения поставленной цели решались следующие основные задачи:

- обоснование и создание актуальной концепции индуктивного представления производственной функции промышленного предприятия, предполагающего разработку концептуальной модели процессов инвестирования;

- формулирование основных положений концепции индуктивного представления производственной функции для решения широкого класса задач обоснования вариантов инвестиционного развития промышленного предприятия;

- построение процедуры индуктивного представления производственной функции промышленного предприятия;

- создание методологических основ моделирования инвестиционных процессов на промышленном предприятии, базирующегося на индуктивном представлении его производственной функции;

- разработка методических основ создания инструментальных средств построения производственных функций;

- разработка методических основ создания инструментальных средств построения технологических процессов;

- разработка методических основ создания инструментальных средств исследования инвестиционных моделей;

- разработка технологии обоснования инвестиционных решений, основанная на двухэтапной стратегии исследования предприятия;

- исследование прикладных аспектов индуктивного моделирования инвестиционных процессов на промышленном предприятии.

Объектом диссертационного исследования являются инвестиционные процессы на производственном предприятии.

Предмет исследования - моделирование инвестиционных процессов на основе концепции индуктивного представления производственных функций.

Методы исследования. При разработке концепции индуктивного представления производственной функции использованы методы теорий производственных функций, системного анализа и экономико-математического моделирования. К созданию методологических основ моделирования инвестиционных процессов привлечены методы математического анализа, теории иерархических систем и системного анализа. При разработке методических основ построения инструментальных средств предынвестиционного исследования промышленных предприятий применялись методы теории множеств, нелинейных функций, функционального подхода и теории алгоритмов. На этапе создания технологий обоснования инвестиционных решений использовались методы теории инвестиций, предельной производительности, теории активных систем, включая механизмы стимулирования, комплексного оценивания, активной экспертизы и теории нечетких множеств.

Научная новизна основных результатов исследования определяется следующим:

• разработан авторский теоретико-методологический подход к индуктивному представлению производственной функции производственного предприятия, позволяющий использовать производственные функции в задачах моделирования инвестиционных процессов;

• сформулированы основные положения принципиально новой концепции индуктивного представления (в противовес дедуктивного) производственной функции для решения широкого класса задач обоснования вариантов инвестиционного развития промышленного предприятия;

• созданы методологические основы индуктивного моделирования инвестиционных процессов, которые представлены в виде предложенных автором систем классификации инвестиционных задач фирмы и их функциональных моделей, а также системных принципов построения и взаимодействия основных компонентов моделей данного класса;

• разработана оригинальная концептуальная модель процессов инвестирования на промышленном предприятии как совокупности решающих правил (правил принятия инвестиционных решений) и процедур индуктивного представления производственной функции по фактору инвестиционного капитала и ее предельных модификаций на основе методов имитационного моделирования функций затрат производственных участков.

• обоснованы и разработаны методические основы построения инструментальных средств индуктивного моделирования производственных функций и их предельных модификаций, технологических процессов и инвестиционных моделей производства, поддерживающих все аспекты прединвестиционного анализа промышленных предприятий в рамках введенной системы классификации инвестиционных задач;

• обоснована целесообразность агрегированного описания множества затратных функций, обеспечивающего решение проблемы объективной сложности индуктивного подхода;

• предложена технология обоснования инвестиционных решений на базе двухэтапной стратегии становления инвестиционных отношений между потенциальными инвесторами и реципиентами, позволяющая проводить предварительный массовый просмотр проектов методом «экспресс-анализа» в короткие сроки и глубокий анализ уже для нескольких отобранных вариантов инвестиционных проектов на основе индуктивного моделирования;

• предложены способы поддержки технологии обоснования инвестиционных решений системы комплексного оценивания эффективности инвестиционных проектов, модифицированной для данного класса задач на основе процедур транзитивного замыкания, активной экспертизы и расширения свойства ранжируемости сопоставляемых объектов на базе нечеткого описания частных критериев;

• выявлена необходимость разработки специализированного комплекса прикладных программ, поддерживающих все этапы прединвестиционного исследования на основе индуктивного подхода и разработке алгоритмов их реализации;

• на основе разработки методов экспресс-анализа и индуктивного конструирования инвестиционных процессов, а также результатов их использования в практике предприятий подтверждены основные научные положения проведенного исследования.

Теоретическая и практическая значимость исследования

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что предложенная концепция индуктивного представления производственных функций выступает в качестве научной основы дальнейшего развития парадигмы экономического исследования в актуальной области инвестиционных процессов, изучение которых нуждается в глубинном проникновении в технологические аспекты производственного процесса на предприятии.

Методологические основы индуктивного моделирования инвестиционных процессов определяют стратегическое направление в области разработки эффективных методов прединвестиционного исследования экономических объектов, способных не только оценивать привлекательность инвестиционных проектов, но и решать задачи их разработки в рамках экономических критериев.

Научные положения концепции индуктивного представления производственной функции могут служить теоретическим базисом дальнейшего развития инструментальных средств экономического исследования в широком спектре задач моделирования инвестиционных процессов промышленного предприятия с учетом реальных и перспективных технологий на предприятии.

Предложенная двухэтапная стратегия прединвестиционного анализа, включающая в себя предварительный, а потому и малозатратный «экспресс-анализ» и более точные способы конструирования индуктивных производственных функций, являются стимулом к развитию инновационной политики предприятия.

Теоретико-прикладное значение методологии определяется также возможностью существования на практике реальных методов, генерируемых ею. Поэтому разработанные методы экспресс-анализа и конструирования производственной функции подтверждают жизнеспособность методологии индуктивного моделирования инвестиционных процессов.

Математические методы и модели построения инструментальных средств индуктивного моделирования производственных функций, технологических и инвестиционных процессов реального производства дают наиболее достоверный результат инвестору при оценке инвестиционного проекта.

Результаты индуктивного конструирования желаемой производственной функции, рассчитанные на основе последовательного анализа проблемных участков производства, могут служить отправным пунктом для инновационного изменения технологического процесса.

Моделирование процессов принятия инвестиционных решений на основе системы комплексного оценивания позволяет избежать манипулируемости на заключительной стадии при экспертной оценке.

Основные положения диссертации могут быть использованы при разработке региональной инвестиционной политики в целях повышения конкурентоспособности региона, для организации инвестиционной и инновационной деятельности в научных организациях, вузах и промышленных предприятиях.

Апробация результатов исследования

Результаты исследования на различных его этапах представлялись в научных докладах и обсуждались на международных и всероссийских конференциях и семинарах, в том числе на научно-образовательном семинаре - Варна, Болгария (1997, 2000, 2002, 2004 гг.), на всероссийских научно-практических конференциях: Информация, инновации, инвестиции, Пермь (2003, 2004 гг.), на III Всероссийской научно-практической конференции: Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе, Пенза, 2005 г., на НТК, г. Пермь, инструментальщиков (1991 г.), на НПК: Экономическая и энергетическая безопасность регионов России, Институт экономики УрО РАН, Пермь, 2003 г., на Всероссийской НПК: Реформирование системы управления общественными финансами региона: теория и практика, Институт экономики УрО РАН, 2004 г., на VII Всероссийской НПК: Формирование гуманитарной среды и внеучебная работа в вузе, техникуме, школе, Пермь, 2005 г.

Результаты диссертационного исследования использованы при разработке инвестиционного проекта на размещение заказа администрации Пермской области на выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, экспериментальной информационно-аналитической системы инновационного развития региона в соответствии с планом НИР ПГТУ, стратегической программы инвестиционного развития ЗАО «Каскад-ПМ», а также в учебном процессе Пермского государственного и Пермского государственного технического университетов. Теоретико-методологические положения диссертации используются для профессионального обучения, переподготовки и повышении квалификации в курсах «Инвестиционный менеджмент», «Управление проектами» и «Экономика фирмы» в Пермском техническом университете, Региональном межотраслевом центре переподготовки кадров.

Наиболее полно результаты исследований отражены в монографиях:

- «Система поддержки принятия инвестиционных решений на основе индуктивного моделирования производственных функций»;

- «Аналитическое исследование объектов инвестирования»;

- «Индуктивное конструирование инвестиционных стратегий предприятия»;

- «Индуктивное моделирование инвестиционных процессов: теория и практика».

Основные положения и результаты диссертационной работы нашли свое отражение в 42 публикациях автора общим объемом 46 п. л.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 310 пунктов и приложений, дополняющих содержание исследования. Основной текст изложен на 325 страницах, включая 63 рисунка, 36 таблиц, приложения - на 71 странице.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Елохова, Ирина Владимировна

Выводы по главе 4.

Исследование инвестиционной привлекательности промышленного предприятия в качестве исходной позиции должно использовать результаты анализа возможностей расширения производства до его модернизации. Параметры производственной функции на момент анализа могут существенно отличаться от желаемых значений. Эту информацию следует использовать для обоснования состава производственных участков, подлежащих инновационному изменению и содержания этих изменений, проявляющегося в характеристике затратных функций экономических факторов, аддитивно входящих в индуктивную производственную функцию. Таким образом, возникает многовариантная задача преобразования (конструирования) производственной функции промышленного предприятия, решения которой принимают смысл формальных требований к эффективности модификаций (инноваций) одного или нескольких производственных участков, ориентированных на целенаправленное изменение их затратных функций, не касаясь способа или даже самой реализуемости проектов, переадресовывая эту сторону проблемы на соответствующих специалистов в конкурсном порядке.

Качественно различимые ситуации, проявляющиеся по результатам пре-динвестиционного анализа и формулирующие задачи конструирования производственных ситуаций, можно перечислить посредством перебора основных существенных для них параметров производственной функции: интервалы рентабельности (ИР) расширения производства, оптимальные значения параметров расширенного производства, значения показателей эффективности инвестиций в оптимальной точке производственной функции.

Приведение прединвестиционной индуктивной производственной функции к заданным требованиям посредством переложения этих требований на аддитивные составляющие совокупной затратной функции будем называть ее индуктивным конструированием.

Результат индуктивного конструирования желаемой производственной функции как экономической категории может служить технико-экономическим заданием на разработку технического решения (решений) по инновационному развитию предприятия - конкурсанта на инвестиции.

При принятии управленческих решений в самых разных областях, начиная с процедур оценки деятельности подразделений организации, с разработки проекта и заканчивая инвестиционными программами отраслевого и регионального развития, часто сталкиваются с задачей оценки сложных объектов, описываемых несколькими критериями. Наряду с прямыми экспертными оценками, линейными свертками и другими методами широко распространены методы комплексной оценки на основе построения иерархической структуры (дерева) критериев. Однако, как уже отмечалось, эти методы нуждаются в совершенствовании. В данном разделе на дереве комплексного оценивания рассматривается процедура транзитивного замыкания, устанавливающая матрицу свертки для пары предшествующих критериев при фиксированных значениях остальных в ранге заключительной, что позволяет анализировать непосредственное влияние этой пары на итоговую оценку и дать характеристику несимметричности матриц свертки, которая дает возможность ранжировать экспертные варианты ее заполнения и формировать специальную функцию, соответствующую условиям использования известного механизма активной экспертизы.

Необходимость вычисления транзитивных замыканий на «деревьях» комплексного оценивания возникает в тех случаях, когда ставится задача анализа влияния отдельных частных критериев на итоговую оценку системы в целом.

Решение задачи выбора оптимального варианта инновационного развития фирмы требует определения области допустимых значений ее характеристик, интерпретируемой как область устойчивости показателей уровня инновационного развития предприятия, имеющая границу.

Область устойчивости строится как подмножество элементов матрицы свертки, расположенных компактно (связно), поскольку, и обладающих особым свойством относительно заданного уровня показателя.

Граница области устойчивости отличается строгой формой и дополнительными ограничениями на «нерасплывчатость».

Варианты определения перспективных направлений повышения уровня инновационного развития на основе использования частных критериев становятся нагляднее с переходом от исходных матриц свертки к матрицам транзитивных отношений с использованием алгебраической операции преобразования.

Если на маршруте к итоговой оценке дерева оценивания встретится несколько вырожденных в строку (столбец) матриц свертки, то в данных выражениях появится композиция преобразований.

Многообразие инновационных решений, отличающихся целями и задачами развития региональной экономики, требованиями и условиями реализации в динамически меняющейся среде, большим числом потенциальных исполнителей, характеризующихся особыми способностями требует большого объема информации, необходимой ответственному лицу для выбора наиболее эффективного варианта. Поскольку вся эта информация труднодоступна, возникает необходимость получения нужной информации от специалистов-экспертов. В управлении социально-экономическими системами, в том числе региональными инновационными программами, важную роль играют механизмы экспертизы, т.е. механизмы получения и обработки информации от экспертов-специалистов в конкретных областях.

В настоящее время известны десятки механизмов проведения опросов экспертов и обработки их мнений. Наиболее важным аспектом процедур экспертного оценивания является возможность искажения информации экспертами (манипуляция).

В получении необходимой информации о качестве инновационных проектов могут быть непосредственно заинтересованы сами эксперты, профессионализм которых обусловлен деятельностью в этой предметной области. Поскольку окончательное решение о выборе инновационного варианта касается их непосредственно, то, скорее всего, каждый из них будет сообщать только выгодную для него самого информацию, т.е. эксперты могут искажать информацию (манипулировать данными) в соответствии с собственными интересами (их поведение становится активным). Поэтому необходим механизм (процедура), способствующий получению от всех экспертов достоверной информации, однако в ряде случаев создание неманипулируемых (активных) механизмов экспертизы возможно.

Экспертная чистота заполнения матриц свертки непосредственно влияет на объективность результатов комплексного оценивания. Качественного изменения механизма экспертизы в случае некоалиционных игр по методологии теории активных систем можно достичь в том случае, если удается охарактеризовать матрицы свертки одним числом и построить специальную функцию.

Введем характеристику квадратной матрицы свертки, оценивающую ее несимметричность. В этом случае симметричные матрицы всегда будет характеризоваться числом 0 (будут ли это «либеральные» матрицы, устанавливающие значение критерия по большему из двух сопоставляемых значений параметров, либо - «жесткие», не ставящие итоговую оценку выше меньшего из сопоставляемых значений, либо синергетические матрицы, учитывающие превышение суммарного эффекта над любой из участвующих компонент).

Симметричность матриц свертки свидетельствует о полном равноправии обоих критериев. Для несимметричных относительно главной диагонали матриц свертки характеристика всегда отлична от нуля. Это означает, что составивший ее эксперт намерен выделить один из двух критериев как доминантный (преобладающий по своей значимости), либо объективно, либо в целях манипуляции. В крайних случаях один критерий просто игнорируется, а другой становится монополистом.

Благодаря активной экспертизе матриц свертки и нечеткому транзитивному замыканию механизм комплексного оценивания позволяет не только получить необходимую объективную оценку, но и ранжировать варианты с помощью различных критериев при принятии инвестиционных решений согласно данным и математического моделирования, для которого выбор метода имеет решающее значение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Ключевую роль в исследовании любого объекта играют его модели, основное назначение которых состоит в предоставлении информации о прототипе. Привлекаемые для этого модели должны быть адекватны как объекту, так и целям его исследования. В данном исследовании - выявлению инвестиционных решений, способных на инновационной основе кардинально улучшить финансовое состояние предприятия, вывести его из назревающего экономического кризиса.

Указанным целям вполне соответствует моделирование экономической деятельности фирмы в образе производственной функции. Однако все применения производственных функций будут иметь место в практике экономических исследований и приносить реальную пользу только в том случае, если они как модели взаимосвязи «затраты-выпуск» будут адекватно отражать действительность. Поэтому важная задача экономической теории - разработка достоверных и реалистичных методов получения производственных функций для предприятий.

Из сказанного выше следует, что для построения производственных функций нужно знать технологию производства, ее структуру и организацию, а также принципы работы сложных машин и оборудования.

Считается, что знание всего этого сложного производственного механизма не требуется, если владеть эффективными математическими инструментами. Речь идет об использовании методов регрессионого анализа статистических данных о затратах и выпуске продукции. Сложившаяся парадигма экономического исследования, в основании которой лежит концепция экономико-статистического представления производственной функции, не в состоянии в полной мере отражать инвестиционную практику, нуждающуюся в более предметной связи с реальным производством, непосредственно воспринимающим предлагаемые инновационные изменения.

Замечено, что традиционная производственная функция описывает лишь эффективные технические способы, т.е. такие, когда производится максимум желаемого товара при данных объемах ресурса, либо затрачивается минимум ресурса для установленных размеров производства. Процесс нахождения таких технических способов не рассматривается. Долгие годы эти вопросы считались задачами управления, выходящими за рамки экономики, пока не стало ясно: если перенести центр внимания снова на фирму с целью изучения ее внутренних решений, то можно не только получить экономию, но и приобрести углубленное понимание предмета.

Развитие экономической теории на основе сведений о технологических процессах дало повод к разработке производственных функций и функций затрат с использованием технических знаний из повседневной инженерной практики. Подход к производственной функции на технической основе обладает значительными преимуществами, поскольку, во-первых, становится известной область применения функций, а во-вторых, появляется возможность относительно легко включить в модель результаты технического прогресса, благодаря несвязанности с жесткими рамками фактических наблюдений. Производственные функции данного класса как более узкое понятие, не включающее фактор предпринимательства и ряд других нетехнических процессов (продажу товаров, человеческий фактор и др.), предложено называть технологическими функциями.

Значительным событием экономической науки в области теории фирмы стало развитие технологических функций на основе моделей линейного программирования, решающих ряд оптимизационных задач для краткосрочного периода с фиксированным предложением ряда ресурсов, меняя при этом сами производственные отношения.

Указанные «скромные» результаты и ограниченность области применения нового подхода к построению производственных функций предприятия являются следствием того, что применение инженерно-технических данных для решения задач инвестирования «еще переживает период младенчества». Изменить ситуацию коренным образом: сделать моделирование инвестиционных процессов на основе производственных функций мощным инструментом конструирования эффективных направлений совершенствования деятельности фирмы можно лишь в рамках нового основания парадигмы экономического исследования - индуктивного представления производственной функции, концентрирующей и развивающей накопленный десятилетиями опыт разработки и применения технологических производственных функций, основанных на инженерных расчетах, и способной служить методологической базой создания инструментальных средств поддержки принятия инвестиционных решений.

Такая производственная функция отличается от функций совокупных затрат (издержек) присутствием цены ресурса, влияющей на объем возвращаемых инвестору средств, а также математическим отношением, имеющим место между прямой и обратной функциями, принимающим часто достаточно сложные в аналитическом смысле формы. Последнее обстоятельство преодолевается в процессе имитационного моделирования динамики процесса производства посредством перемены мест и табличных результатов вычислительного эксперимента «затраты-выпуск», выполняемого по технологической схеме производства, т.е. согласно содержания технологической функции с учетом особенностей реального производства.

Свойство аддитивности затратных функций (обратных производственных функций, или производственных функций в обратной форме) позволяет выделить в качестве одного из слагаемых любой экономический фактор, выражаемый в единицах шкалы инвестиционного ресурса. Возможность сопоставления индуктивной производственной функции и ее предельных модификаций при наличии и отсутствии выбранного экономического фактора, а также с «желаемыми» (удовлетворяющими потребности инвестора и реципиента) параметрами, позволяет ставить и решать задачи «экономического» конструирования инвестиционных процессов, формируя задание на инновационные предложения в экономических категориях. Наконец, индуктивный характер разработанной процедуры построения производственной функции, охватывающей все экономические факторы реального производства с необходимой степенью детализации, допускает к модельному исследованию практически неограниченный спектр инвестиционных задач по совершенствованию конкретного производства: как полномасштабных (достаточно трудоемких), так и упрощенных - в рамках экспресс-анализа.

Производственная функция в широком смысле представляет собой экономико-математическую зависимость между количеством произведенной продукции и использованными при ее создании факторов производства. Она характеризует экономическую деятельность фирмы (предприятия), указывая на возможность различного сочетания факторов производства при обеспечении заданного объема выпуска продукции, а также на существование такого оптимального набора этих факторов, при котором рентабельность выпуска продукции будет максимальной.

Агрегирование от изменения всех факторов, кроме одного, дает возможность установить, как связаны между собой цены факторов и производимого с их применением блага. Для максимизации прибыли каждый производитель (фирма) должен использовать единицы любого ресурса до тех пор, пока каждая такая единица ресурса дает прирост выручки, превышающий прирост издержек.

Располагая производственной функцией предприятия, экономист может оценить сложившуюся на нем ситуацию и перспективы ее улучшения, для чего ему нужно установить стадию отдачи и источник (источники) дополнительного финансирования, т.е. инвестирования.

Когда производство фирмы (предприятия) рассматривается как экономический объект инвестирования - вложения государственного или частного капитала с целью получения дохода, то к нему возникает ряд вопросов, ответы на которые могли бы подтвердить или опровергнуть целесообразность подобного мероприятия в ходе его сопоставления с другими претендентами на финансовое влияние.

Первая группа вопросов связана с оценкой перспектив расширения существующего налаженного по ассортименту в цехе, и качеству производства востребованного на рынке продукта.

Вторая группа вопросов возникает при решении более глубоких и рискованных задач инвестирования, предполагающих модернизацию производства фирмы (предприятия) и лишь затем получение определенной прибыли, т.е. когда направление инвестиций затрагивает в той или иной мере непосредственно средства производства, а затем уже другие его факторы. Эта группа, в свою очередь, может быть разбита на две подгруппы: модернизация уже функционирующего производства и создание новой продукции, разумеется, условно, поскольку модернизация прежнего производства нередко фактически означает появление функционально нового продукта.

Перечисление всех возникших вопросов позволило построить систему классификации инвестиционных задач фирмы (предприятия), решаемых на основе производственных функций, несущих в себе обширную информацию о технологическом процессе производства - потенциальном объекте инвестирования.

Часть задач приведенного перечня частично или полностью совпадают, что указывает на возможность их описания через множество стандартных блоков (процедур) меньшей мощности. С этой целью имеет смысл построить, и проанализировать обобщенные (функциональные) имитационные модели инвестиционных задач в соответствии с некоторой унификацией, подчеркивая особую роль в них производственных функций, инструментальное значение которых при описании инвестиционных процессов выходит далеко за общепринятые для них рынки. В дальнейшем модели, описывающие функциональное решение инвестиционных задач методом имитационного моделирования с использованием производственной функции, будем называть функциональными инвестиционными моделями производственной функции экономического объекта.

Таким образом, следующей ступенью исследования стала формализованная для наглядности на основе теоретико-множественного математического аппарата разработки функциональных инвестиционных моделей производственной функции с целью выделения ограниченного необходимого и достаточного множества типовых блоков (процедур), раскрытие которых приводит к созданию инструментальных основ идентификации и исследования инвестиционных моделей.

Особенно актуальным такой подход становится, если признать что предложенная классификация инвестиционных задач фирмы не является абсолютно законченной, а может со временем расширяться, то при достаточной полноте разработанного инструментария проблема остается близкой к завершению.

Разработанная система процедур, составляющая перечень инструментальных средств идентификации и исследования инвестиционных моделей естественным образом разделяется на три основных блока: процедуры построения производственных функций технологических процессов, процедуры построения технологических процессов и процедуры исследования инвестиционных моделей производственных функций. Первый блок играет подготовительную роль, второй - вспомогательную, и лишь третий блок обеспечивает ответы на поставленные вопросы.

Не претендуя на исчерпывающую полноту систем классификации функциональных инвестиционных моделей производственных функций предприятия (фирмы) и инструментальных средств (процедур) их идентификации и исследования (этот недостаток может быть устранен с необходимой степенью обстоятельности в последующей работе по данному направлению), автор считает, что приобретенного в данном разделе опыта достаточно для четкого очерчивания имитационного моделирования инвестиционных производственных процессов как системы. Это, в первую очередь, касается формулировки системных принципов построения и взаимодействия классификационных компонентов, способных составить методологическую базу исследования.

Принцип иерархичности подсистемы функциональных моделей проявляется в форме их вложенности друг в друга по мере нарастания глубины инвестирования, что обеспечивает совместимость одноцелевых моделей различного иерархического уровня. Эта же закономерность проявляется и в направлении возрастания сложности поведения экономических объектов. Все взятое вместе облегчает и упорядочивает имитационное моделирование.

В этих же целях выдвигается принцип унификации инструментальных средств (процедур), допускающий возможность формального синтеза (вывода структур) моделей на основе функционального подхода.

Оба компонента системы имитационного моделирования обнаруживают в качестве принципа внутреннюю структурированность инструментальных средств по схеме: блок процедур построения технологических процессов -> блок процедур построения производственных функций блок процедур исследования функциональных инвестиционных моделей, которая должна выдерживаться на всех этапах обеспечения имитационного моделирования. Этому способствует и принцип гомоморфизма между обеими подсистемами, оформленный в виде матрицы отношений, а принцип согласованности элементов подсистемы процедур между собой по входу-выходу, также формализованный соответствующей квадратной матрицей.

Система принципов охватывает и область предпочтительности применяемого при имитационном моделировании математического аппарата: блок построения производственных функций опирается на затратное представление функцией участков и денежное выражение основного продукта для согласованности с финансовой формой существования инвестиций, блок построения технологических процессов ориентируется на методологию функционального подхода, а блок исследования инвестиционных производственных процессов - на методы решения многокритериальных задач с использованием Паретообластей, механизмов комплексного оценивания, стимулирования, управления персоналом и других средств теории активных систем в детерминированной форме и в ситуациях с неопределенностью.

Построенная система принципов послужила методологической основой при разработке инструментальных средств идентификации и исследования инвестиционных моделей производственных функций экономических объектов (предприятий, фирм).

Основной принцип методологии построения собственно производственных функций предприятия в настоящем исследовании заключается в последовательности процедур: «декомпозиция» - «композиция». На первом этапе полное производство разбивается на множество производственных участков, каждый из которых рассматривается как элементарное производство, для которого строится функция затрат (издержек). Функция, обратная функции затрат, может условно пониматься как элементарная производственная функция с той лишь разницей, что она описывает продукт, идущий по внутренним ценам, а не рыночным. Эта грань между производственной функцией предприятия и функцией затрат производственного участка может стираться, по крайней мере, в двух случаях: когда излишки продукта производственного участка выставляются на внешний рынок и когда изучается возможность (целесообразность) закупок этого продукта на внешнем рынке в качестве альтернативы или дополнения к результатам технологического процесса рассматриваемого производственного участка. В обоих случаях внутренние цены заменяются на рыночные.

В разделе не содержится исчерпывающих решений по всем вопросам имитационного моделирования производственных функций, поскольку цель исследования заключается в разработке методологических основ создания нового набора инструментов экономического анализа экономических объектов, претендующих на лидирующие роли в конкуренции на право получения инвестиционных шансов поднятия уровня своего производства на новую ступень развития.

Для того, чтобы охватить все поле интересов менеджеров и конкурсных комиссий при разработке инструментальных средств идентификации и исследования инвестиционных моделей производственных функций, каждая процедура оформляется в обобщенной стандартной форме, содержание которой раскрывается с подробностями, достоинствами для реализации, для чего осуществляется опережающий просмотр в цепочке раскручиваемых по сложности моделей и итерационный возврат к предшествующим ступеням исследования для их функционального расширения.

Строгое определение производственного участка как минимальной производственной единицы, для которой могут быть в полном объеме установлены совокупные, постоянные и переменные издержки (затраты), обеспечивает максимально достижимую простоту декомпозиции производственно-экономического объекта, что является принципиально важным при последующем решении задач построения производственных функций и на этой основе экономического анализа и синтеза инвестиционных процессов. Затратный подход позволяет при минимальном вникании в технологические аспекты производства сосредоточить внимание исследователя (менеджера) исключительно на экономических аспектах, связанных с обоснованием целесообразности инвестирования в данное предприятие (производство).

Функция затрат имеет две интерпретации - в прямой и обратной формах. Прямая форма рассматривает затраты как функцию от производственной продукции. Традиционно она используется для определения средних и предельных издержек, способствующих установлению технологически оптимальных размеров выпуска основного продукта. В настоящем исследовании такое представление упрощает переход функции затрат к производственной функции по фактору инвестиционного капитала.

Обратная форма функции затрат рассматривает произведенный продукт как функцию издержек и отмечается замечательным свойством аддитивности, позволяющим простым суммированием строить обобщенную функцию затрат на множестве частных функций издержек.

На этапе построения общей функции затрат производственного участка в форме легко алгоритмизуемой аддитивно-последовательной процедуры введено функционально полное множество элементарных (типовых) функций затрат, в том числе подмножество ограниченно-линейных функций. Данный аппарат упорядочивает и упрощает искомую процедуру, а его усеченная форма способствует созданию «индикаторной» технологии построения затратных и производственных функций (естественно, с некоторой потерей точности), что особенно актуально для оснащения менеджеров потенциально инвестируемых предприятий и конкурсных комиссий инструментом оперативного сопоставления привлекательных вариантов вложения крупных финансов в развитие экономических объектов.

Для многофункциональных производственных участков с заданным в форме операционной смеси (ассортимента операций) технологического процесса предложено два эффективных алгоритма построения результирующей функции затрат: один ориентируется на нормирование смеси, благодаря ее однородности как математической конструкции, другой - на масштабирование элементарных однопродуктовых функций затрат с последующим ранжированием и последовательным суммированием их как компонент единого целого. В обоих случаях корректность процедур подтверждается очевидным сведением многопродуктовых функций затрат к однопродуктовым для случаев вырождения ассортимента.

Описанные процедуры распространяются на ступенчато-меняющийся ассортимент производственного участка посредством разбиения области определения типовой функции затрат на подобласти с постоянным ассортиментом. Кусочная линейность ее обеспечивается итерационным процессом, состоящим в параллельном переносе функции затрат в очередной подобласти определения для пересечения с графиком предыдущей подобласти. При этом каждая смена ассортимента требует уточнения своей модели функции затрат относительно верхнего ограничения путем учета использованных к этому моменту всех производственных ресурсов (факторов). Тогда при изменении порядка в динамике ассортимента производственного участка функции затрат для фиксированного ассортимента изменяют свои границы должным образом, в результате чего подтверждается естественное утверждение о независимости факта реализуемости любого ступенчато меняющегося ассортимента от порядка следования участков его стабильности.

3. Разработанный инструмент имитационного моделирования позволяет решить задачу построения затратной функции произвольного производственного участка в форме универсальной процедуры, исходными данными для которой являются текущие централизованные ограничения на ресурсы, функциональное описание участков относительно подсистем операции и, в общем случае, ступенчато меняющийся ассортимент (технологическая схема многопродуктового производства). Варьируя исходные данные, можно осуществить достаточно глубокое экономическое исследование участков, как элементов полного производства предприятия (фирмы). Данная процедура открывает путь к построению его производственной функции по фактору затрат (издержек), напрямую связанному с фактором инвестиционного капитала, содержащей в себе необходимую и достаточную информацию для решения задач развития производственной сферы.

Стандартная процедура построения производственной функции по фактору инвестиционного капитала (затрат, издержек) разработана для всех основных видов производства - однопродуктового, при фиксированном и ступенчато меняющемся ассортименте. Будучи согласованной со стандартной процедурой определения функции затрат производственных участков посредством централизованного распределения общих ресурсов и процедурой построения технологических процессов на них согласно установленного ассортимента основного продукта, синтезируемой в следующем разделе, она использует тот же принцип последовательного суммирования ранжированных по верхнему уровню ограничений слагаемых - функций затрат производственных участков и принцип перестановки координат области определения и значений искомой зависимости, а также замены переменной затрат (издержек) на инвестируемый капитал в качестве аргумента.

Построение производственной функции в денежном выражении связано с рыночными ценами на основной продукт, которые тоже могут иметь свою динамику, что усложняет эту задачу, особенно когда и ассортимент продукта является предметом нетривиального математического описания, а масштабы переменных: инвестиционный капитал и выручка от продажи результатов производственного процесса, должны быть одинаковыми во всех областях определения и значений производственной функции. Успешное решение данной задачи, оформленное в виде стандартной процедуры, дает инструмент экономического исследования, позволяющий сопоставлять затраты дополнительного (инвестиционного) капитала с ожидаемыми доходами вследствие расширения, либо модернизации предприятия (фирмы). Кроме того, от производственной функции в денежном выражении достаточно просто перейти к анализу эффективности инвестиционных решений через предельную отдачу и предельные издержки.

В условиях либерального рынка труда и капитала значение трудового ресурса в большинстве производств остается чрезвычайно важным и зачастую, определяющим в вопросах эффективности выпуска продукции, ее себестоимости и привлекательности в инвестиционном отношении. Нередко инвестиционные вливания целиком сосредотачиваются на задачах структурной реорганизации производства, механизмов управления персоналом и стимулирования труда при практически неизменных предметах и средствах труда.

Ограничиваясь учетом только трудового ресурса (считая иные факторы используемыми в неизменном количестве), можно построить производственные функции в этой однофакторной интерпретации, если в процедуру включить элементарные функции затрат расходы на оплату труда, исчисляемые на единицу произведенных работ в заданном ассортименте. Тогда по методике можно будет построить производственную функцию, обычную и в денежном выражении, по инвестиционному фактору, затрачиваемому на выплату заработной платы всем категориям работников, так или иначе участвующих в выпуске основного продукта. Сопоставляя полученный результат с результатом моделирования, учитывающего все виды затрат по схеме, получаем ключ к нахождению функции, иллюстрирующей зависимость от объема производства доли трудовых затрат на фоне общих инвестиций.

Для наполнения процедуры элементарными функциями затрат трудового ресурса необходимо использовать оптимальные механизмы стимулирования, получаемые в рамках теории активных систем.

При индикаторном моделировании и линейных зависимостях затрат на оплату труда от объема произведенного продукта наблюдаются участки их постоянных значений относительно инвестиционного капитала.

Имеющиеся в современного литературе толкования понятий «функция системы», «функциональная система» лишены конструктивности, неоднозначны и противоречивы. Математическое определение «функции» не совпадает с кибернетическим пониманием термина «функция системы», развитие которого положено в основу методологии функционального подхода как методологии исследования сложных систем.

Задачей функционального подхода является формализация описаний состояния, поведения и выбора поведения сложной системы. Функциями системы в этой теории принято называть фиксированные (действительно присущие системе) алгоритмы реализации некоторых функциональных соответствий (между множествами состояний) или преобразований (на едином множестве состояний). Совокупность (множество) элементарных функций представляет собой функциональную систему, на базе которой строится множество допустимых композиций, описывающих поведение системы и тоже являющихся функциями системы, т.е. также имеют области определения и значений и также реализуют свое функциональное соответствие.

Таким образом, функциональный подход базируется на формализации процессов в системе как совокупности ее элементарных функций и их композиций, трудоемкое описание которых компенсируется алгоритмическими возможностями формального анализа и синтеза любой композиции этих элементарных конструкций как процесса в системе.

Для процедуры размещения технологического процесса на участках производства построен алгоритм функциональной ревизии, устанавливающий области параметров состояния производства, играющих роль предметов труда и результатов выполнения над ними технологических операций, что равносильно функциональному представлению производства, позволяющему переходить к его экономическому анализу без глубокого проникновения в технологические тонкости выпуска разнообразной продукции. На этой основе установлены закономерности многовариантного формирования загрузки участков производства при выпуске заказанного продукта.

Простое перечисление всех вариантов размещения технологического процесса на средствах производства достигается на основе данных процедуры. Действительно, данная процедура в ответ на исходные данные в виде ассортимента предлагаемого к выпуску основного продукта при отсутствии уточнений по варианту размещения технологического процесса на средствах производства, задаваемых кванторами единственности, предлагает многоальтернативное решение мощность которого описывается мощностью декартового произведения.

Прямому перебору можно противопоставить целенаправленный перебор, предназначенный для нахождения наилучших (оптимальных) в определенном смысле вариантов размещения технологического процесса на средствах производства. Аналитически эту задачу в настоящий момент решить не представляется возможным, а методом имитационного моделирования найти приемлемые решения при сравнительно небольшом числе вычислительных экспериментов вполне реально. Для этого достаточно привлечь стандартные процедуры, которые «в связке» не только указывают достижимые в принятом (в начале, допустим, случайным образом) варианте размещения технологического процесса максимальные объемы производства, но ранжированные области неопределенности затратных функций, препятствующие дальнейшему расширению производства. В этом случае выбор другого варианта размещения можно направить на разгрузку напряженных участков производства (при наличии функциональной избыточности производства) посредством соответствующего изменения системы кванторов единственности.

Дополнительным резервом оптимальных решений может стать попытка распределения отдельных компонент смеси между элементами подмножества с соблюдением отношения.

Формальные системы перечисления классов эквивалентности на множестве слов некоторого языка, к каковым относятся и приведенные выше модели технологических процессов, примечательным тем, что выводимые или заключительные слова отыскиваются методом ветвей и границ, т.е. целенаправленным перебором, приобретающим явно алгоритмизируемую форму, что выгодно их отличает от только что описанной процедуры.

Несмотря на сложившуюся обобщенную структуру формальных систем вообще и формальных систем перечисления классов эквивалентности на множестве слов некоторого языка, служащего описанием поведения функциональных систем, в частности, практика их построения и использования в научно-технических исследованиях подтверждает их огромное разнообразие, проявляющиеся на всех этапах жизненного цикла. Для экономических исследований современных предприятий (фирм), отличающихся широким спектром технологий, организационных структур и инвестиционной обстановкой, имеет смысл в данной части настоящего исследования большее внимание уделить методическим аспектам, инвариантным относительно предметной области, но раскрывающим суть функционального подхода как инструмента имитационного моделирования экономических объектов. При этом необходимо иметь ввиду особенности использования данной процедуры в описанных выше функциональных инвестиционных моделях производственных функциях и обслуживающих их инструментальных средствах.

Как следует из двух следующих за данной процедур искомая формальная система предполагается к использованию, с одной стороны для выявления функциональной избыточности производства как функциональной системы, создающей предпосылки для оценки, а при необходимости и обеспечения требуемого уровня надежности (устойчивости к отказам). С другой стороны, формальная система способна перечислить эквивалентные технологические процессы, что при наличии определенного критерия создает базу для выбора оптимальных решений по организации производства.

По внешним признакам обе задачи похожи как близнецы, поскольку обе требуют перечисления эквивалентных слов (процессов). Однако в первом случае исследуется сама функциональная система, для которой отыскиваются эквиваленты ее функций, во втором - речь идет об эквивалентных схемах выпуска одного и того же продукта. В этом ключе различия предлагается провести методологический анализ процедуры.

Стандартная процедура анализа функциональной избыточности производства строится на основе приведенного алгоритма разбиения произвольной функционально полной системы на подмножества функционально-избыточных, функционально необходимо-достаточных и функционально неполных подсистем и стандартной процедуры формального перечисления классов эквивалентности на множестве слов, входом в которую является сама функциональная система как множество теорем, а выходом эквивалентные элементарным функциям системы заключительные слова. По этим данным определяется коэффициент функциональной избыточности, являющийся вектором с убывающими компонентами по мере нарастания функционального отказа. Такая процедура необходима для анализа устойчивости производства и отказам оборудования и повышения ее уровня.

Стандартная процедура синтеза множества эквивалентных технологических процессов обеспечивает оптимизирующие модели наборами альтернативных (но эквивалентных) технологических процессов, а также варианты организации результативного производства при отказах оборудования.

Методологическое обеспечение блока процедур построения технологических процессов достаточно для успешной поддержки имитационного моделирования инвестиционных процессов при минимально необходимом проникновении в специальную часть производства, что позволяет более полно сосредоточиться исключительно на его экономических аспектах.

Исследуемая в работе группа инструментальных средств имитационного моделирования является ключевой, поскольку содержит в себе процедуры собственного исследования экономических объектов. Поэтому здесь особенно тщательно следует использовать наработанные во втором разделе методологические компоненты: прежде чем приступить к построению любой процедуры необходимо точно установить ее роль в каждой функциональной инвестиционной модели производственной функции и все взаимодействия с другими процедурами их идентификации и исследования. При этом следует продолжить усилия по решению проблем стандартизации разрабатываемых процедур, ориентируясь на возможность построения на полном множестве инструментальных средств некоторой функциональной системы, определенной на множестве переменных имитационного моделирования как совокупность преобразований, ведущих к перечислению всего множества достижимых комплексом данных инструментальных средств инвестиционных моделей, в том числе и результативных вариантов предметного имитационного моделирования. Разработку соответствующей формальной системы предлагается вести в рамках приведенного ранее функционального подхода с обсуждением всех особенностей, выделяющих данную функциональную систему среди прочих.

Рассмотренные методологические аспекты находятся в полном соответствии с принципами системного анализа, приведенными в первом разделе настоящего исследования, и рассчитывают не столько на исчерпывающую полноту проработок и выводов, сколько на подтверждение реальности авторской концепции индуктивности в имитационном моделировании инвестиционных процессов с точки зрения идентификации производственных функций и ее способности быть методологической основой предстоящих исследований экономических объектов, претендующих на эффективное использование финансовой помощи для расширения и/или модернизации производства, в частности, в региональном секторе экономики.

Концепция индуктивного моделирования (от частного к общему, от отдельных факторов к обобщению) разворачивается в нескольких аспектах:

- в последовательном переходе от отдельных операций участков к отдельным участкам как функциональным подсистемам производства, а далее к совокупности участков (производство комплектующих основного продукта) и к производству в целом. Статистические методы обычно бессильны в задачах экономического моделирования подразделений производства;

- в динамически развивающемся углублении инвестиционного воздействия на производство: от расширения объема выпускаемого продукта к модернизации производства в расчете на прежний ассортимент и, наконец, с целью налаживания выпуска совершенно нового продукта;

- в упорядоченном усложнении задач имитационного моделирования по параметрам производимой предприятием продукции: однопродуктовое производство, производство в фиксированном ассортименте и динамически меняющемся ассортименте;

- во вложенности друг в друга процедур одного блока (совместимость в направлении «снизу-вверх».

Кропотливая и весьма трудоемкая работа по представлению объектов региональной экономике в качестве функциональной системы компенсируется широкими возможностями перечисления полного множества имитационных моделей производственных функций на множестве созданных таким образом инструментальных средств исследования инвестиционных процессов. Благодаря этому у экономиста-исследователя удовлетворяется несомненная потребность в получении без особых усилий тех имитационных моделей, которые отвечают стоящим перед ним целям, состоящим в получении предметной информации, способствующей принятию обоснованных инвестиционных решений либо рекомендаций по корректировке задачи моделирования для приведения ее в разряд достижимых в рамках предоставленных инструментальных средств, либо, наконец, указания на необходимость расширения этого инструментария.

Искомая формальная система должна обладать наглядностью простотой интерпретаций результатов, сохраняя всю свойственную ей многовариантность решений. Достижению таких свойств способствует соответствующий анализ объекта функционального представления, подобный проведенному выше. Из него следует, что, с одной стороны, описание функций системы необходимо осуществлять предельно раскрывая суть преобразования на множестве переменных, а, с другой стороны, в форме вектора условий моделирования охватывать свое многообразие возможностей разработанных инструментальных средств.

Вектор условий моделирования (параметров моделирования) характеризуется наполнением в фазе формирования исходных данных и правилами преобразования своих компонент на каждом шаге прохождения функциональных элементов композиции, формирующими текущее значение этого вектора. Тогда многие частные аспекты функций системы, ранее загромождавшие их описание, уйдут внутрь вектора, сделав его более прозрачным.

Исследование инвестиционной привлекательности промышленного предприятия в качестве исходной позиции должно использовать результаты анализа возможностей расширения производства до его модернизации. Параметры производственной функции на момент анализа могут существенно отличаться от желаемых значений. Эту информацию следует использовать для обоснования состава производственных участков, подлежащих инновационному изменению и содержания этих изменений, проявляющегося в характеристике затратных функций экономических факторов, аддитивно входящих в индуктивную производственную функцию. Таким образом, возникает многовариантная задача преобразования (конструирования) производственной функции промышленного предприятия, решения которой принимают смысл формальных требований к эффективности модификаций (инноваций) одного или нескольких производственных участков, ориентированных на целенаправленное изменение их затратных функций, не касаясь способа или даже самой реализуемости проектов, переадресовывая эту сторону проблемы на соответствующих специалистов в конкурсном порядке.

Качественно различимые ситуации, проявляющиеся по результатам пре-динвестиционного анализа и формулирующие задачи конструирования производственных ситуаций, можно перечислить посредством перебора основных существенных для них параметров производственной функции: интервалы рентабельности (ИР) расширения производства, оптимальные значения параметров расширенного производства, значения показателей эффективности инвестиций в оптимальной точке производственной функции.

Приведение прединвестиционной индуктивной производственной функции к заданным требованиям посредством переложения этих требований на аддитивные составляющие совокупной затратной функции будем называть ее индуктивным конструированием.

Результат индуктивного конструирования желаемой производственной функции как экономической категории может служить технико-экономическим заданием на разработку технического решения (решений) по инновационному развитию предприятия - конкурсанта на инвестиции.

При принятии управленческих решений в самых разных областях, начиная с процедур оценки деятельности подразделений организации, с разработки проекта и заканчивая инвестиционными программами отраслевого и регионального развития, часто сталкиваются с задачей оценки сложных объектов, описываемых несколькими критериями. Наряду с прямыми экспертными оценками, линейными свертками и другими методами широко распространены методы комплексной оценки на основе построения иерархической структуры (дерева) критериев. Однако, как уже отмечалось, эти методы нуждаются в совершенствовании.

Многообразие инновационных решений, отличающихся целями и задачами развития региональной экономики, требованиями и условиями реализации в динамически меняющейся среде, большим числом потенциальных исполнителей, характеризующихся особыми способностями требует большого объема информации, необходимой ответственному лицу для выбора наиболее эффективного варианта. Поскольку вся эта информация труднодоступна, возникает необходимость получения нужной информации от специалистов-экспертов. В управлении социально-экономическими системами, в том числе региональными инновационными программами, важную роль играют механизмы экспертизы, т.е. механизмы получения и обработки информации от экспертов-специалистов в конкретных областях.

В настоящее время известны десятки механизмов проведения опросов экспертов и обработки их мнений. Наиболее важным аспектом процедур экспертного оценивания является возможность искажения информации экспертами (манипуляция).

Благодаря активной экспертизе матриц свертки и нечеткому транзитивному замыканию механизм комплексного оценивания позволяет не только получить необходимую объективную оценку, но и ранжировать варианты с помощью различных критериев при принятии инвестиционных решений согласно данным и математического моделирования, для которого выбор метода имеет решающее значение.

Таким образом, в работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Концептуальная модель процессов инвестирования на промышленном предприятии как совокупность решающих правил (правил принятия инвестиционных решений).

2. Процедура индуктивного представления производственной функции по фактору инвестиционного капитала и необходимых ее предельных модификаций методом имитационного моделирования функций затрат производственных участков.

3. Основные положения концепции индуктивного представления производственных функций для решения широкого класса задач обоснования инвестиционных процессов на промышленном предприятии.

4. Методологические основы индуктивного моделирования инвестиционных процессов в виде расширенной системы классификации инвестиционных задач фирмы, их функциональных моделей и системных принципов построения и взаимодействия основных компонентов моделей данного класса.

5. Методические основы построения инструментальных средств индуктивного моделирования производственных функций, технологических и инвестиционных процессов реального производства, поддерживающих все аспекты предынвестиционного анализа промышленных предприятий в рамках упомянутой ранее системы классификации инвестиционных задач фирмы.

6. Двухэтапная стратегия противозатратной оптимизации процесса становления инвестиционных отношений между потенциальными инвесторами и реципиентами, сочетающая необходимую достоверность и приемлемую затратность предынвестиционного исследования на всем востребованном поле инвестиционных решений.

7. Методические основы индуктивного конструирования перспективных инвестиционных процессов на предприятии методом имитационного моделирования «желаемых» параметров производственных функций и их предельных модификаций.

8. Алгоритмические основы экспресс-анализа процессов инвестирования на принципах кусочно-линейной аппроксимации индуктивных производственных функций.

9. Модифицированная на основе процедур транзитивного замыкания, активной экспертизы и расширения свойства ранжируемости сопоставляемых объектов нечетким описанием их параметров система комплексного оценивания инвестиционных решений.

10. Прикладные вопросы моделирования инвестиционных процессов и процессов принятия инвестиционных решений в виде рекомендаций и программных продуктов.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Елохова, Ирина Владимировна, 2005 год

1. Абрамов О. Оценка риска инвестирования. //Экономика строительства. 1996.№12. с.2-12

2. Абрамов С.И. "Управление инвестициями в основной капитал". М.: "Экзамен", 2004г.

3. Аверьянов А. Диверсификация инвестиций: российский вариант. //Рынок ценных бумаг. 1995. №20. с.21-24

4. Автухович Э. В., Гуриев С. М., Оленев Н. Н., Петров А. А., и др. Математическая модель экономики переходного периода. М.: 1999.144 с.

5. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1971. 235 с.

6. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. М.: ЮНИТИ, 1998. 251 с.

7. Акофф Р. Планирование будущего корпораций. М.: Прогресс, 1985. 185 с.

8. Акулич И. Л. Математическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1975. 345 с.

9. Алексеев М.Ю."Рынок ценных бумаг". М.: Финансы и статистика, 1992.352 с.

10. Ю.Аленичева Т. Средняя стоимость капитала в процессе анализа инвестиционной деятельности финансово-кредитного учреждения //Финансовый бизнес .1996.№1. с.22-29

11. Аленичева Т.Д. Анализ средней цены капитала, используемого для финансирования долгосрочных инвестиций.// Деньги и кредит .1998. №5. с.45-63

12. Алехин Б.И. " Движение ценных бумаг" // Экономические науки. 1991, №8. с. 48-61.

13. Алехин Б.И. "К становлению рынка ценных бумаг" // Экономические науки. 1991. №6. с. 55 66.

14. Алехин Б.И. "Кредитно-денежная политика". М.: Экономика,2004. 231 с.

15. Аллен Р. Математическая экономия. М.: Наука, 1997. с.348

16. Альгин А.П. Грани экономического риска. М.: Знание -1991-64 с.

17. Анализ демографических процессов. Москва, Наука, 2005. 383 с.

18. Андронникова Н. Г., Баркалов С. А., Бурков В. Н., Котенко А. М. Модели и методы оптимизации региональных программ развития. М.: ИПУРАН, 2001.-60с.

19. Андронникова Н. Г., Бурков В. Н., Леонтьев С. В. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. М.: ИЛУ РАН, 2002. -54 с.

20. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 364 с.

21. Аргинбаев К.М. Оценка риска инвестиционных проектов и обоснование планов прогнозов производства в условиях неопределенности. Дисс. на соиск.уч.ст. к.э.н Новосибирск. 1997 .

22. Арженовский С.В. Эконометрические методы. Курс лекций. Новочеркаск: НГТУ, 1998. 86с.

23. Арженовский С.В. Экономико-математическое моделирование динамики фирмы. Инвестиционный аспект. Новочеркаск: НГТУ, 1998.96с.

24. Ашманов С. А. Введение в математическую экономику. -М.: Высшая школа, 1996. 231 с.

25. Ашманов С.А. Линейное программирование. М.: Наука. 1981 176 с.

26. Багратионовский К. А., Маттошок В. М. Экономико-математические методы и модели: Учеб. пособие. М.: Изд. Рос. унив . дружбы народов, 1994.165 с.

27. Баканов М.И. Шеремет А.Д. "Теория экономического анализа" Учебник М., Финансы и статистика, 1995 г. 214 с.

28. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 1994. 383с.

29. Балашов В. Г., Заложнев А. Ю., Иващенко А. А., Новиков Д. А. Механизмы управления организационными проектами. М.: ИЛУ РАН, 2003. 84 с.

30. Барабанов С.М., Бызалов Д.Е., Качалов P.M., Клейнер Г.Б., Малков С.Л., Стребулаев И.А., Тамбовцев В.Л. Моделирование эволюции экономических систем. М.: Диалог-МГУ, 1997. 145 с.

31. Баранов А. О., Павлов В. Н. Прогноз возможностей государственного финансирования инвестиций для обеспечения высокого экономического роста в России. //ЭКО № 9. 2004. с. 9-11

32. Баркалов П. С., Буркова И. В., Глаголев А. В., Колпачев В. Н. Задачи распределения ресурсов в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 2002. 65 с.

33. Баркалов С. А., Бурков В. Н., Гилязов Н. М. Методы агрегирования в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 1999. 55 с.

34. Баркалов С. А., Бурков В. Н., Курочка П. Н., Образцов Н. Н. Задачи управления материально-техническим снабжением в рыночной экономике. М.: ИПУ РАН, 2000. 58 с.

35. Бауэр Рой и др. Управление инвестиционным проектом: Опыт IBM. пер с англ. М.-.ИНФРА-М, 1995. 208с.

36. Бахрамов Ю., Глухов В., Окороков В., Сахаров А. Методы снижения рисков в инвестиционных контрактах. // Инвестиции в России, 1997. №1 с.45

37. Бахрамов Ю., Сахаров А. Методы оценки рисков при составлении плана финансирования инвестиционных проектов. Инвестиции в России. 1997. № 2 с.32-51

38. Безруков В., Сафронов Б., Марковская В. Конъюнктура инвестиционного рынка // Экономист, 2001. № 7. С. 3-5.

39. Беллман Р., Заде Jl. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир. 1976. 145 с.

40. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: пер. с англ. М.: Интерэксперт. 1998. 343с.

41. Берзон Н. Формирование инвестциионного климата в экономике // Вопросы экономики, 2001. № 7. с. 104-107.

42. Бессонов В. А.,. Цухло С. В Анализ динамики российской переходной экономики. М.: Экономика, 2002 .215 с.

43. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов/пер. с англ. М.: Банки и биржи: ЮНИТИ, 1997. 632с.

44. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента, т. 1, 2 изд., перераб. и доп. К.: Эльга, Ника-Центр, 2004. 28 с.

45. Блинов А.О. Менеджмент в России и за рубежом// Управление региональными рынками. 1999.№6. с.34-3846. 2003 г. № 1 Бойченко Ю. Проектное финансирование: зарубежный опыт и российская специфика. //Инвестиции в России. 1998. № 3. с.43-44.

46. Большее J1.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. -Изд. 3-е. М.: Наука, 1983. 318 с.

47. Боровков А.А. Теория вероятностей. М., Эдиториал УРСС, 1999.321 с.

48. Бригхем Ю., Гапенски J1. Финансовый менеджмент. Полный курс. В 2-х т. Пер с англ./Под ред. В.В.Ковалева. СПБ: Экономическая школа, 1997.358 с.

49. Бригхэм Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс. СПб., 1997.236 с.

50. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: пер с англ.М.:1996. 432с.

51. Бронштейн И. Н., Семендяев К. А. Справочник по математике. М.: Наука, 1986. 241 с.

52. Буклемишев О. Новая инвестиционная теория //Финансовый бизнес1996. №2. с. 12

53. Бурков В. Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977. 255 с.

54. Бурков В. Н., Горгидзе И. А., Ловецкий С. Е. Прикладные задачи теории графов. Тбилиси: Мецниереба, 1974. 234 с.

55. Бурков В. Н., Горгидзе И. И., Новиков Д. А., Юсупов Б. С. Модели и механизмы распределения затрат и доходов в рыночной экономике. М.: ИПУ РАН, 1997. 57 с.

56. Бурков В. Н., Данев Б., Еналеев А. К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. 245с.

57. Бурков В. Н., Заложнев А. Ю., Леонтьев С. В., Новиков Д. А., Чернышев Р. А. Механизмы финансирования программ регионального развития. М.: ИПУ РАН, 2002. 52 с.

58. Бурков В. Н., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001. 124 е.

59. Бурков В. Н., Квон О. Ф., Цитович Л. А. Модели и методы муль-типроектного управления. М.: ИПУ РАН, 1998. 62 с.

60. Бурков В. Н., Кузьмицкий А. А., Новиков Д. А. Большие проекты: анализ риска // Технология и конструирование электронной аппаратуры. 1997. № 2. с. 6-8.

61. Бурков В. Н., Ланда Б. Д., Ловецкий С. Е., Тейман А. И., Чернышев В. Н. Сетевые модели и задачи управления. М.: Советское радио, 1967. 144 с.

62. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: Синтег,1997. 188 с.

63. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. 128 с.

64. Бухарев С.Ю. Формирование системы управления инвестиционной деятельностью на промышленном предприятии. Дисс. на соиск.уч.ст. к.э.н СПБ. 1996.

65. Вагнер Г. "Основы исследования операций" т. 1-3 М.: Мир, 1972,1973. 489 с.

66. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами: пер. с англ. (под редакцией И.И. Елисеевой). М.: Финансы и статистика, 1997. 800 с.

67. Велесько Е.И., Логинов П.П. Экономико-математическое обоснование общей задачи стратегического управления на предприятии. //Менеджмент в России и за рубежом. 2001. №5. с. 19-24

68. Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Т. 2. Под ред. В. М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 2000. 534 с.

69. Виленский П. Л., Лившиц В.Н, Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Учебно-практическое пособие.М.: Дело, 1998. 248с.

70. Виленский П.Л., Смоляк С.А. Показатель внутренней нормы доходности проекта и его модификации // Аудит и финансовый анализ, 1999, №4. с.55-70

71. Вопросы экономики № 6, 2004. Инвестиционные процессы в российской экономике. В. Лисин, д-р техн. наук, проф. АНХ

72. Воркуев Б.Л. Анализ решений экономико-математичских моделей. М.: Из-во Моск.ун-та. 1987. 234 с.

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

74. Воропаев В. И. Управление проектами в России. М.: Алане, 1995. -225 с.

75. Воропаев В. И., Любкин С. М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей. // Экономика и математические методы. 1998. №2 с.40-48

76. Высшая математика для менеджера: Учеб. пособие / Под ред. В. В. Лебедева. М.: Финстатинформ. 1999. 240 с.

77. Вэриан Х.Р. Микроэкономика. Промежуточный уровень. Современный подход. М.: ЮНИТИД997. 284 с.

78. Гиляровская Л.Т., Ендовицкий М.И. Моделирование в стратегическом планировании долгосрочных инвестиций. //Финансы. 1997.№8. с. 53-57

79. Глазунов В.Н. Критерии оценки инвестиционной привлекательности проектов. //Финансы. 1997. №12. с.59-62

80. Глазьев С. Пути преодоления инвестиционного кризиса. //Вопросы экономики, 2001. № 11. с. 13-16.

81. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа. 1998. 342 с.

82. Год планеты: Политика. Экономика. Бизнес.Образование. Вып. 2003 г. ИМЭМО РАН

83. Голенко Д. И. Статистические методы сетевого планирования и управления.М.: Наука. 1968. 400 с.

84. Горбунов А.А., Сетдиков Р.А. Об оценке эффективности инвестиционных проектов. //Финансы. 1996. №4. с. 35-41

85. Горелик В.А., Горелов М.А., Кононенко А.Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. Москва: Радио и связь, 1991. 288 с.

86. Горчаков А. А., Орлова И. В., Половников В. А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. М.: ВЗФЭИ. 1991.268 с.

87. Гребнев Л. С., Нуреев Р. М. Экономика. Курс основ. Учебник для студентов высших учебных заведений. М.: Вита-Пресс. 2000.432 с.

88. Греченюк А.В., Машегов П.Н., Наговицин В.В., Садков В.Г. Анализ эффективности региональной инвестиционной политики и направления ее совершенствования. //Региональная экономика: теория и практика. 2003. №6(21). с. 41-45

89. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 148 с.

90. Деева А.И. Инвестиции: Учебное пособие.-М.: "Экзамен", 2004. 310 с.

91. Дементьев В.Е. Инвестиционные и инновационные достоинства финансово-промышленных групп. //Экономика и математические методы. 1996. №2 с.43-48

92. Денисов А. В. Оценка инвестиционных проектов с учётом развития экономической ситуации на рынке. Дисс. на соиск.уч.ст. к.э.н.1999.

93. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.231 с.

94. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Финансы и статистика, 1999.235 с.

95. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю." Методы и задачи моделирования рисковых ситуаций в экономике и бизнесе". Под редакцией проф. Лагоши Б.А. М.: Финансы и статистика, 1998.324 с.

96. Дулич В.А. Комплексный анализ инвестиционных процессов. // Экономика строительства. 1996. №2. с.29-45

97. Егоров П. Л., Сова В. Н., Трусов А. В., Харитонов В. А. Механизмы стимулирования экономического развития государственных предприятия научной сферы в современных условиях. Пермь, 2003.130 с.

98. Елохова И. В. Организация инструментальной подготовки производства на ранних стадиях создания изделия. Дисс. на соискание уч. ст. канд. техн. наук по спец. 08.00.28. Организация производства. -Пермь, 1995. 145 с.

99. Елохова И.В, Система поддержки принятия инвестиционных решений на основе индуктивного моделирования производственных функций. Монография. - УрО РАН, Екатеринбург,2005. 8,8 п.л.

100. Елохова И.В. Индуктивное моделирование инвестиционных процессов: теория и практика.- Монография ПГУ, Пермь,2005. 14,5 п.л.

101. Елохова И.В., Абдуллов А.Р. Индуктивное конструирование инвестиционных стратегий предприятия. Монография НИИУМС, г. Пермь, 2005.- 4,7 п.л.

102. Елохова И.В., Стаматин В.И. Аналитическое исследование объектов инвестирования. Монография НИИУМС, г. Пермь, 2005.- 6 п.л.

103. Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. И. Математические методы в экономике. -М.: МГУ, 1998.285 с.

104. Зуева JI.M. Методы расчёта срока окупаемости инвестиционных проектов. // Экономика строительства. 1999.№7с. 46-52

105. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Основы математического анализа, в 2 ч. М.: Наука, 1993. 348 с.

106. Инвестиции №1 1994 Укрытие от инвестиционной непогоды. Исследовательская группа ЦИРКОН. //Инвестиции в России 1998. №5-6

107. Инвестиции в России: сценарное прогнозирование развития инвестиционного процесса. Исследовательская группа ЦИРКОН. //Инвестиции в России ,1997.№5-6 . с 23-31

108. Инвестиции+ №2 (64), 2005 Наталья Боровик "Представление проектов потенциальным инвесторам" с.35-39

109. Инвестиционное проектирование: практическое руководство по экономическому обоснованию инвестиционных проектов. Под ред. Шумилина С.И.М: АО Финстатпром. 1995.240 с.

110. Ирниязов Б. Основные показатели финансовой оценки инвестиций в рыночной экономике. //Финансы. 1994.№1 I.e. 17-19

111. Казакова JL Э. Математическое моделирование в экономике. М.: БЕК. 1998.275 с.

112. Калашников JT. Оценка стратегической инвестиционной привлекательности промышленного предприятия. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук СПБ. 1997. 345с.

113. Канторович Л.В. Оптимальные модели перспективного планирования. //Вопросы экономики. 1965. №2. с. 9-12

114. Канторович Л.В. Об исчислении нормы эффективности на основе однопродуктовой модели развития хозяйства. //Вопросы экономики. 1967. №2. с. 19-21

115. Канторович Л.В. Методы приближенного решения дифференциальных уравнений в частных производных. М.: Наука. 1936.220 с.

116. Канторович Л.В. Функциональный анализ в полуупорядоченных пространствах (1949 г., совместно с Б.З.Вулихом и А.Г.Пинскером),

117. Канторович Л.В. Функциональный анализ в нормированных пространствах (1959 г., совместно с Г.П.Акиловым),

118. Канторович Л.В. "Функциональный анализ и прикладная математика" (1948 г.).

119. Капачёв Д.В. Моделирование и оперативное управление инвестициями. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М.1997 . 357 с.

120. Капитоненко В. В. Финансовая математика и её приложения: Учебно-практическое пособие для вузов. М.: ПРИОР. 1998. 144с.

121. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. М.: Олимп-Бизнес. 2003. 320 с.

122. Караваев А. П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН. 2003. 151 с.

123. Карасев А. И., Кремер Н. LLL, Савельева Т. И. Математические методы и модели в планировании. М.: Экономика. 1987. 146 с.

124. Катасонов В.Ю. Проектное финансирование. //Банковское дело 1996. №7. с.2-5, №8. с. 18-22

125. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ. М.: Статистика, 1977. 288 с.

126. Кейнс Дж. Общая теория занятости, процента и денег. М. Гелиос. 1999. 425 с.

127. Кейслер Дж. Основы теории моделей М:. Наука. 1983. 352 с.

128. Кендалл И., Роллинз К. Современные методы управления портфелями проектов и офис управления проектами: максимизация KOI. М.: ПМСОФТ. 2004. 576 с.

129. Клейнер Г. Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика. 1986. 239 с.

130. Клейнер Г.Б, Макаров B.JI. Бартер в экономике переходного периода: особенности и тенденции.//Экономика и математические методы. 1997. №2. с. 42-45

131. Клейнер Г.Б. и др. Реформирование предприятий: концепция, модель, программа. М.: Бизнес-Тезаурус. 1998. 116 с.

132. Клейнер Г.Б. Промышленные предприятия в период рыночной адаптации: возможности и границы государственного регулирования.// Предпринимательство в России. 1996. №3. с. 12-18

133. Клейнер Г.Б. Реформирование предприятий: возможности и перспективы. //Общественные науки и современность. 1997. №3. с. 3032

134. Клейнер Г.Б. Факторы производства и производственные функции: моделирование в условиях качественных измерений. Моделирование механизмов функционирования экономики России на современном этапе. М.: ЦЭМИ, 1997. 164 с.

135. Клейнер Г.Б. Эконометрическое моделирование функционирования предприятия в рыночной среде. Предприятие вусловиях рыночной адаптации: анализ, моделирование, стратегия. М.: ЦЭМИ РАН, 1996.182 с.

136. Клейнер Г.Б., Бровер В.В. К вопросу обоснования индекса технологической эффективности производства. //Экономика и математические методы. 1995. №1. с. 24-26

137. Клейнер Г.Б., Пионтковский Д.И. О детерминированном анализе систем показателей. //Экономика и математические методы. 1998. №2.с. 48-49

138. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.J1., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997. 262 с.

139. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика. 1997. 512 с.

140. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика. 1998. 442 с.

141. Ковальчук Е. В., Новиков Д. А. Модели и методы оперативного управления проектами. М.: ИПУ РАН. 2004. 63 с.

142. Козырев В. А. Математическая экономика: Учебник. М.: ЮНИТИ. 1998.512 с.

143. Колемаев В. А. Математические модели макроэкономики. М.: ГАУ им. Орджоникидзе. 1998. 112 с.

144. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука. 1986. 84 с.

145. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука. 1987. 92 с.

146. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия "количество информации"// Проблемы передачи информации. 1965. Т.1. №1. с.3-11.

147. Колмогоров А.Н., Барздинь Я.М. О реализации сетей в трехмерном пространстве. //Проблемы кибернетики. 1967. Т. 19. с.261-268.

148. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Введение в математическую логику. М.: МГУ. 1982. 78 с.

149. Колмогоров А.Н., Успенский В.А. К определению алгоритма. // Успехи математических наук. 1958. Т.13. Вып.4. с.3-28.

150. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука. 1989. 624 с.

151. Колмогоров и кибернетика. Сборник под ред. Д.А.Поспелова Я.И.Фета. Новосибирск: ИВМ и МГ СО РАН. 2001. 74 с.

152. Комаров И.И. Инвестиции в России и зарубежных странах. Сборник под редакцией Комарова И.К. М., РАУ-Университет. 2001. 168 с.

153. Конюхова Т. А., Орлов И. А. Математические модели в экономике. М.: МГИЭМ. 1994. 222 с.

154. Конюховский П. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: Питер. 2000. 164 с.

155. Коргин Н. А. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН. 2003. 126 с.

156. Косицина Т, Рябцев В., Чудилин Г., Проживина Н. Статистические методы определения инвестиционной привлекательности регионов ассоциации Большая Волга. //Вопросы статистики. 1996. №6. с.75-81

157. Коуз Р. Природа фирмы. Фирма, рынок и право. М. Наука. 1992. 512 с.

158. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск: Вышэйшая школа, 1992. 245 с.

159. Кошечкин С. А. Принятие инвестиционных решений при анализе конкурирующих проектов. //Международная научно-практическаяконференция "Экономический анализ, бухучёт и аудит". ННГУ. 1998. с.99

160. Кравец А.С. Природа вероятности. М.: Мысль, 1976. 177 с.

161. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Ml. 1975. 179 с.

162. Красе М. С. Математика для экономических специальностей. М.: Инфра-М. 1998. 225 с.

163. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.:ФАЗИС. ВЦ РАН. 2000. 411 с.

164. Кундышева Е. С, Суслаков Б. А. Математическое моделирование в экономике. М.: СТИ МГУС, 2000. 310 с.

165. Кундышева Е. С. Линейные экономические модели. М.: МГИЭМ. 2000. 144 с.

166. Кундышева Е. С. Математические модели экономических систем. М.: МГИЭМ. 2002.177 с.

167. Кутуков В. Б. Основы финансовой и страховой математики. М.: Дело. 1998.499 с.

168. Кэмпбелл, Р. Макконнелл, Брю. Экономикс. В 2-х т. М.: Республика, 1995. 515 с.

169. Ланге О. Введение в эконометрику /Пер. с польск. М.: Прогресс. 1964. 235 с.

170. Лебедев В. В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф. 1997.125с.

171. Лексин Т.В., Грицюк А.В. Регион как объект анализа и государственного управления. //Регаональная экономика: теория и практика. 2002. №4(19). с. 18-22

172. Леонтьев В.В. "Количественный анализ соотношений "затраты-выпуск" в экономической системе США" (Quantitative input and output relations in the economic system of United States, 1936);

173. Леонтьев В.В. "Структура американской экономики в 1919-1929: эмпирическое применение анализа равновесия" (Structure of the American economy: 1919-1929, An empirical application of equilibrium analysis, 1941);

174. Леонтьев В.В. "Экономика "затрат выпуска" (Input-output economics, 1966); Будущее мировой экономики (The Future of the world economy, 1977, совместно с А.Картер и ГШетри);

175. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика, М.: Экономика. 1997. 479 с.

176. Леонтьев С. Как обосновать инвестиционный проект //Экономика и жизнь. 1997. №13.с.22

177. Либерзон В. И. Основы управления проектами. М.: Нефтяник. 1997.150 с.

178. Липсиц И.В., Коссов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. М.: БЕК. 1996. 294с.

179. Логинов. О.В. Чикова Е.Л. Инвестиционные методы борьбы за контроль над экономикой. // Региональная экономика: теория и практика. 2004. № 5(8).

180. Лысаков А. В., Новиков Д. А. Договорные отношения в управлении проектами. М.: ИЛУ РАН. 2004. 100 с

181. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа. 1988. 112 с.

182. Лялин В. А. Финансовая оценка инвестиционных проектов // Вестник СПбГУ. Серия 5. Экономика. 1993. № 12. с. 45-54

183. Малков С.Л. Производственные функции в стратегическом управлении. Тезисы докладов на международной конференции "Ломоносов-97". М.: Диалог-МГУ. 1997. с.91.

184. Малыхин В. И. Финансовая математика. М.: ЮНИТИ. 1998. 443 с.

185. Маркович Б. "Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций" (Portfolio selection: efficient diversification of investments, 1959);

186. Маркович Б."Долгосрочные инвестиции" (Investment for the long run, 1972);

187. Маркович Б."Среднедисперсионный анализ в выборе портфеля и рынки капиталов" (Mean-variance analysis in portfolio choice and capital markets, 1987).

188. Мартино Д. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс. 1977. 591 с.

189. Маршалл А. Принципы экономической науки М.: Прогресс. В 3-х томах. 1993. 415 с.

190. Маршалл Д. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия: Полное руководство по финансовым нововведениям. Пер с англ. М.: ИНФРА-М. 1998. 784 с.

191. Мищенко А.В., Джамай Е.В. Динамическая задача определения оптимальной производственной программы. //Менеджмент в России и за рубежом. 2002. №2. с. 54-57

192. Мельничук Д.Б. Механизм оценки состояния системы стратегического управления предприятием. //Менеджмент в России и за рубежом. 2002. №2. с. 43-48

193. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования / Утверждено Госстроем России, Минэкономики РФ, Минфином РФ, Госкомпромом РФ от 31 марта 1994 г. N 7-12/47. М.: 1994.

194. Модильяни Ф. Сколько стоит фирма?: Теорема ММ. М.: Дело. 2001.322 с.

195. Модильяни Ф., Миллер М. Экономика: идеи и портреты. М.: Дело. 2001.271 с.

196. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука. 1981.315с.

197. Моисеев Н.Н. Математические модели экономической науки. М.: Знание. 1973. 199 с.

198. Монаков Ю. Инвестиционное планирование: рентабельность, эффективность, устойчивость. //Рынок ценных бумаг. 1996. №5. с.37-39

199. Мусатов В.Т., А.В.Шевцов. Школа акционера и биржевика. //Деньги и кредит. 1992. N 3. с. 19-27

200. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика. М.: Издательство Московского Университета. 1994. 561 с.

201. Нефедьев А. Информационно-аналитическое обеспечение процесса управления инвестиционными рисками. //Финансовый бизнес. 1997. №6. с.25-26

202. Новиков Д. А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИЛУ РАН. 2003. 68 с.

203. Новиков Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд "Проблемы управления". 1999. 150с.

204. Новиков Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. -М.: ИПУ РАН. 2003. 108 с.

205. Новиков Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег. 1999. 108 с.

206. Новый политехнический словарь под ред Я.Ю.Ишлинского.- М.: Большая Российская энциклопедия. 2003. 643 с.

207. Нормативно законодательная база инвестиционной деятельности в России (комментарий, законы и другие нормативные акты. //Экономико-правовой бюллетень. 1997. №2.

208. Нуреев P.M. Курс микроэкономики. Учебник для вузов. М.: Норма Инфра М. 1998. 679 с.

209. Оленев Н.Н. Модель жизненного цикла основных фондов и производственная функция, учитывающая резервы мощностей. // Математическое моделирование. 1995. Т. 7 с. 19-33.

210. Оленев Н.Н., Поспелов И.Г. Исследование инвестиционной политики фирм в рыночной экономике. М.: Наука. 1993. 265 с.

211. Оленев Н.Н., Поспелов И.Г. Модель инвестиционной политики фирм в экономической системе рыночного типа. М.: ИНФРА-М. 2002. 412 с.

212. Орехов Н. А. Корреляционно-регрессионный анализ: Методическое пособие. Калуга. КФ МСХА. 1991. 243 с.

213. Орехов Н. А. Математическая статистика: Методическое пособие. Калуга. КФ МСХА. 1989. 114 с.

214. Орехов Н. А., Левин А. Г., Горбунов Е. А. Математические методы и модели в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2004. 302 с.

215. Орлов А. И. Устойчивость в социально-экономических моделях. М.: Наука. 1979. 123 с.

216. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981. 206 с.

217. Остапенко В., Мешков В. Собственные источники инвестиций предприятий. Экономист. № 8. 2003. 30-31 с.

218. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: ФАЗИС. 2000. 144 с.

219. Петраков С. Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. М.: ИПУ РАН. 2001. 135 с.

220. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. М.: Экономика. Дело. 1992.

221. Пионтковский Д.И. //Успехи математических наук. 1998. т. 53. с. 47-68

222. Платов В.Я. Рынок инвестиций: мифы и стереотипы российского менеджмента// ЭК0.1996. №9.

223. Положение о порядке формирования адресной инвестиционной программы города Перми (утверждено постановлением администрации г. Перми от 18 июля 2003 г. №2139)

224. Положение об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации. Утверждено постановлением Правительства РФ от 22 ноября 1997 года №1470

225. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. 1986. 288 с.

226. Поспелов И.Г. Модели экономической динамики, основанные на равновесии прогнозов экономических агентов. М.: ВЦ РАН. 2003. 200 с.

227. Поспелов И.Г. От Госплана к неэффективному рынку: Математический анализ эволюции российских экономических структур. The Edwin Mellin Press. 1999. 393 с.

228. Поспелов И.Г. Экономические агенты и системы балансов. Препринт WP2/2001/03. М.: ГУ ВШЭ. 2001. 68 с.

229. Потребительский рынок в странах Содружества Независимых Государств: статистический сборник, М:. 2003. 600 с.

230. Пунтус А. А. Конфликт сложных систем. Модели и управление. М.: МАИ. 1995.

231. Райзберг Г. А. Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. М.: ИНФРА-М. 2002. 480 с.

232. А.Г. Ваниев, И.С. Сагиров. Формирование благоприятного инвестиционного климата в регионе. //Региональная экономика: теория и практика. 2004. № 1.

233. М.И. Самаргородская. Цели, задачи и принципы формирования региональной инвестиционной политики Региональная экономика: теория и практика № 2 (5) М.И. Самаргородская. Цели, задачи и принципы формирования региональной инвестиционной политики

234. Регионы России: статистический сборник .М. 2004. 579 с.

235. Резников Б. А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1. Методология системного исследования. Моделирование сложных систем. МО СССР. 1990. 215 с.

236. Решение Пермской городской Думы от 01.10.2002 N 106 "Об утверждении Положения о бюджетном устройстве и бюджетном процессе в городе Перми".

237. Российский и зарубежные рынки. Статистический сборник. М:. 2004. 720 с.

238. Российский статистический ежегодник. М:. 2004. 579 с.

239. Самарский А. А., Гулин А. В. Численные методы. М.: Наука, 1989.312 с.

240. Самуэльсон П. Нордхаус В. Экономикс. Ростов-на-Дону. Феникс. 1995.480 с.

241. Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности. //Аудит и финансовый анализ. 1999. №3. с. 47-54

242. Солоу Р. "Линейное программирование и экономический анализ" (Linear programming and economic analysis, 1958);

243. Солоу Р. "Теория капитала и скорость оборота" (Capital theory and the rate of return, 1963); "Ценовые ожидания и уровень цен" (Price expectations and the behavior of the price level, 1968);

244. Солоу P. "Экономический рост и структура долгосрочного развития" (Economic growth and the structure of long-term development, 1994)

245. Сорос Дж. Кризис мирового капитализма. Открытое общество в опасности. М.: ИНФРА-М. 1999. 245 с.

246. Статистический бюллетень ,2004,№1 с.25-33

247. Статистический сборник. Межгосударственный статистический комитет СНГ.

248. Тастевен М. Условия формирования благоприятного регионального инвестиционного климата // Экономист, 2001. №11. 44 с.

249. Татаркин А.Н., Суховей А.Ф. "Технополисы ~ зоны экономического роста" Екатеринбург : УИФ "Наука", 1994. 232 с.

250. Тейл Г. Теоретическое и статистическое исследование функции потребления (Theoretical and statistical study of consumption function, 1947);

251. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971. - 488 с.

252. Терехов A. JI. Производственные функции // Компьютерра. -№32. 1996.35-41 с.

253. Тинтнер Г. Введение в эконометрику М.: Финансы и статистика, 1965.245 с.

254. Тобин Дж. Вестник СПбГУ. Серия "Менеджмент" "Финансовые посредники" 2003, выпуск 2. 43-50 с.

255. Трауб Дж. Итерационные методы решения уравнений: Пер. с англ. М.: Мир, 1985.264 с.

256. Тулапин А. В., Трусов А. В. Модели и методы стимулирования производственной деятельности государственных предприятий -Центров научно-технической информации. Под ред. проф. В. А. Харитонова. Пермь, 2001. 142 с.

257. Уотшем Т. Дж., К. Паррамоу. Количественные методы в финансах. М.: Финансы: ЮНИТИ, 1999. 284 с.

258. Управление проектами / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро и др. Справочное пособие / Под ред. И. И. Мазур и В. Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2001. 55 с.

259. Уринсон Я. О мерах по активизации инвестиционного процесса // Вопросы экономики, 1997. № 7. с. 11-14.

260. Федоров В.П. Интеграционные и дезинтеграционные процессы в России. ДИЕ РАН. № 100. М:. 2002 г. 234 с.

261. Финансовый капитал и его организационные формы. М.: Соцэкгиз, 1959. 452 с.

262. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. М.: Статистика. 1978. 180 с.

263. Хазанова J1. Э. Математическое моделирование в экономике. -М.: БЕК. 1998.235 с.

264. Хазанова Л. Э. Математическое моделирование экономических систем. Динамическое программирование. М.: ИНЭУП. 1997. 210 с.

265. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. В 2-х томах. М.: Финансы и статистика. 1992. 280 с.

266. Харитонов В. А. Основы теории живучести функционально-избыточных систем. Препринт № 170. СПИИРАН. 1993. 60 с.

267. Харрис Л. Денежная теория. М.: Наука. 1998. 324 с.

268. Хейне П. Экономический образ мышления. Пер. с англ. М.: 1992. 325 с.

269. Хикс Дж. Стоимость и капитал. Пер. с англ. М:. 1993. 354 с.

270. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир. 1973.238 с.

271. Хуссамов P.P. Разработка метода комплексной оценки риска инвестирования в промышленности. Диссертация на соискание ученой ст. к.э.н Уфа. 1995.

272. Хэлл Р. Вериан, Микроэкономика. Промежуточный уровень. Современный подход.: Учебник для ВУЗов/ пер. с англ. под ред. H.JI. Фроловой. М : ЮНИТИ, 1997. 256 с.

273. Цветков А. В. Анализ и управление проектами. Практический курс: Учебное пособие. М.: Изд-во Рос. Экон. акад., 2000. 114 с.

274. Цены в России. Статистический сборник, М. Экономика, 2004.387 с.

275. Чезборо Г.У. Логика "открытых" инноваций: новый подход к управлению интеллектуальной собственностью // 2004. Т. 2, № 4.с. 4350

276. Чеканский А. Н . Фролова Н. Л. Теория поведения потребителей и рыночный спрос. М.: ТЕИС, 1996. 220 с.

277. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. 235 с.

278. Шарп У.Ф., Александер Г. Дж., Бейли Дж. Инвестиции: пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1997. 54с

279. Шелобаев С. И. Математические методы и модели: Учеб. пособие. М.: ЮНИТИ, 2000. 256 с.

280. Шеремет В.В., Павлюченко В.М. и др. "Управление инвестициями" М.: Высшая школа, 1998 г.275 с.

281. Шумпетер Й. "Теория экономического развития". М.: Прогресс, 1982. 184 с.

282. Щепкин А. В. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.80 с.

283. Эконометрика. М.: Финансы и статистика. 2001. 232 с.

284. Экономика предприятия (фирмы). Под ред. профессора О. И. Волкова, доц. О. В. Девяткина. М.: ИНФРА-М. 2002.602 с.

285. Экономика. М.: Наука. 1999. 210 с.

286. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ. 1999. 230 с.

287. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебно-методическое пособие / Под. ред. В. А. Половникова и др. М.: Финстатинформ. 1997. 230 с.

288. Экономические итоги 2003 года. Обзор макроэкономических тенденций М.: Статистика,2003. 564 с.

289. Юдицкий С. А., Владиславлев П.Н. Предпроектное моделирование функционирования организационных систем. М.: ИПУ РАН, 2004.- 120 с.

290. Яблонский А.И. Методологические вопросы анализа сложных систем. М., Наука, 1984. 185 С.

291. Adams J. Risk. UCL Press Ltd. London. 1995.

292. Altman E.I. Corporate Financial Distress. New York, John Wiley, 1983.

293. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // The Journal of Finance, September 1968.

294. Altman E.I. Futher Empirical Investigation of the Bankruptcy Cost Question //Journal of Finance, September 1984.

295. Behrens W., Hawranek P.M. Manual for the preparation of industrial feasibility studies. Vienna, UNIDO, 1991. (Перевод: Беренс В., Хавранек

296. П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций, М., АОЗТ "Интерэксперт", ИНФРА-М, 1995.)

297. Black F., Scholes М. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // The Journal of Political Economy, Vol. 81, May-June 1973.

298. Block S.B., Hiit G.A. Foundations of financial management. 6th ed. - Homewood: Boston: Irwin, cop. 1992

299. Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity // Journal of Econometrics, Vol. 31, 1986.

300. Bromwich M. Financial Reporting, Information and Capital Markets. Pitman Publishing 1992

301. Bruni F., Fair D. E., O'Brien R. Risk Management in Volatile Financial Markets. 1996 Kluwer Academic Publisher. London

302. Buckley, J. Solving fuzzy equations in economics and finance // Fuzzy Sets & Systems, 1992, N 48.

303. Campbell J. Y., Lo A. W., MacKinlay A. C. The econometrics of Financial Markets. Princeton University Press.-1997.

304. Chance, Don M. Modelling Asset Prices as Stochastic Processes.

305. Diert W. E., Spreman K., Stehlig F. (Eds.) Mathematical Modelling in Economics. Spinger-Verlag Berlin-Heidelberg 1993.

306. Engle, Robert F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica, Vol. 50, pp. 987-1007, 1982.

307. Fama E.F., French K. The Cross-Section of Expected Stock Returns // Journal of Finance, June, 1992.

308. Franke G., Hax H. Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt. Spinger-Verlag Berlin-Heidelberg 1994.

309. Gimein, Mark. You Bought. They Sold. На сайте:

310. Greenspan, Alan. The Challenge of Central Banking in a Democratic Society. -Hoppe R. It's Time We Buried Value-at-Risk. On site:

311. Guppl H., Schlag С. Risk Management. Handwijrterbuch des Bank und Finanzwesens.ss. 1666-1676

312. Harrod E. "Economic dynamics", L., 1973; в рус. пер.: К теории экономической динамики, М., 1959.

313. Harrod Е. "International economics", Cambridge., 1959;

314. Harrod E. "The dollar", L., 1953;

315. Harrod E. "The trade cycle", Oxford., 1936;

316. Hielscher U. Technische Aktienanalyse. HandwHrterbuch des Bank und Finanzwesens.ss. 1817-1830

317. Hirt G.A., Block S.B. Fundamentals of investment management. 3d ed. - Homewood (111.); Boston: Irwin, cop., 1990

318. Hull, John C. Options, Futures and Other Derivative Securities . -Upper Saddle River, New Jersey, Prentice Hall, Inc., 1998.

319. Jorion P. Value-at-Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risks. McGraw-Hill Trade, 2000, ISBN: 0071355022

320. Lintner J. The Valuation of Risk Assets and The Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets // Review of Economics and Statistics, February 1965.

321. Mankiw N. Principles of Economics. N-Y, 1996

322. Mansfield E. Applied Microeconomics. N-Y, London, 1997

323. Markidakis S., Wheelwright S. C. Forecasting Methods and Applications. John Wiley & Sons, Inc. 1978 713p.

324. Markowitz H.M. Portfolio Selection // Journal of Finance, March 1952, pp. 77-Markowitz H.M. Portfolio Selection. Yale Univercity Press, 1959.

325. Modiliani F., Miller M. Corporate Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction/ Amer. Econ. Rev. 1963 V. 53 No. 3

326. Modiliani F., Miller M. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment/Amer. Econ. Rev. 1958 V. 48 No. 3

327. Mbller-Stewens G. Portfolio.HAnalysen. Handwqrterbuch des Bank und Finanzwesens.ss.2042-2054

328. Nicolson W. Microeconomic Theory. Basic Principles and Extensions, (6th ed., l-5th ed). The Dryden Press, 1995 (1972,1978,1985,1989,1992)

329. Official Publicaions of the EU and CIS Russian version. Статистический сборник (на русском и английском языках) 180с. ISBN 92-827-5542-8. Jointly with EUROSTAT 1995

330. Peray К. Investing in mutual funds using fuzzy logic. St. Lucie Press, USA, 1999.

331. Ross S. A., Westerfield R. W., Jaffe J. Corporate Finance. Irwin/McGrow-Hill. 1999-868p.

332. Sahakian C.E. The Delphi Method. The Corporate Partnering Institute, 1997. (ISBN: 1891765051).

333. Sharpe W.F. A Simplified Model of Portfolio Analysis // Management Science, January 1963.

334. Shimko, D. Bounds of Probability // Risk, 6, 1993, April, pp 33-37.

335. Varian H. Microeconomic Analysis, (3rd ed.). N.Y,: Norton. 1992.

336. Varian Hal. Intermediate Microeconomics. The modern approach. N-Y,1993.