Математические модели анализа и оценки характеристик потребительского спроса для бизнес-планирования малых предприятий: На примере малых предприятий автосервиса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Карасев, Евгений Николаевич

• Карасев, Евгений Николаевич
• кандидат экономических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Карасев, Евгений Николаевич

Введение.

Глава 1. Теоретические основы моделирования бизнес-процессов ф сервиса (на примере автосервиса).

1.1. Принципы организации и планирования сервисных предприятий.

1.2. Научные основы принятия эффективных бизнес-решений.

1.3. Байесовский подход как альтернатива классической статистике в задачах бизнес-планирования.

Глава 2. Экономико-математическое исследование процедур выработки оптимальных бизнес-решений.

2.1. Структура потерь субъекта малого предпринимательства.

2.2. Бизнес-планирование как задача статистического испытания гипотез.'л.

2.3. Оценивание уровня рентабельности для бизнес-планирования.

Глава 3. Методика и результаты статистических испытаний формализованных решающих процедур.

3.1. Моделирование проблемных ситуаций бизнес-планирования.

3.2. Анализ результатов испытаний.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели анализа и оценки характеристик потребительского спроса для бизнес-планирования малых предприятий: На примере малых предприятий автосервиса»

Становление и развитие рыночных отношений в экономике неизбежно приводит к тому, что хозяйственную деятельность приходится осуществлять в условиях растущего уровня неопределенности и непредвиденности конечных результатов. Предпринимательский риск сегодня становится неотъемлемой чертой всех аспектов малого предпринимательства в сфере сервиса - личностного, экономического, организационно-управленческого.

В то же время наблюдается отсутствие какой-либо системности при формировании и развитии сети малых предприятий в сервисной инфраструктуре административных образований. Решение вопроса о создании малого сервисного предприятия в рамках действующей нормативно-правовой базы, как правило, определяется личным желанием и инвестиционным потенциалом самого субъекта предпринимательства.

На этапе бизнес-планирования должным образом не проводится изучение локальной экономической обстановки в месте дислокации планируемого малого предприятия. Рекомендуемые для этой цели замеры параметров рынка, проведение социологических опросов потенциальных потребителей услуг и экспериментальные маркетинговые мероприятия [25, 26, 83] остаются мало востребованными субъектами предпринимательства, в том числе, по причине недостаточной адаптированности статистической методологии к практическим нуждам. Отсутствуют научно обоснованные и практически апробированные рыночные методики бизнес-статистики, предназначенные для выработки эффективных экономических решений в типовых проблемных ситуациях малого предпринимательства в области сервиса.

Отсутствие организационной основы в виде централизованного планирования и регулирования хозяйственной деятельности, хаотичность возникновения и развития негосударственных предприятий сферы сервиса делают актуальной разработку новых методик перспективного анализа их производственных показателей. Назрела необходимость комплексного рассмотрения проблемы статистического оценивания характеристик локального рыночного спроса на услуги с учетом экономической специфики задач эффективного бизнес-планирования и оптимальной организации малых предприятий.

Поиск оптимальных бизнес-решений только на основе интуиции и общеизвестных количественных методов классической статистики, применяемых независимо от отрасли бизнеса и экономической подоплеки ситуаций выбора, весьма проблематичен. Перспективным здесь представляется внедрение адекватных проблемным ситуациям специфических формализованных решающих алгоритмов, доведенных до уровня практических рекомендаций и предписаний рационального экономического поведения в условиях рыночной неопределенности и неизбежного предпринимательского риска.

В настоящее время сложилось новое направление в экономической науке, известное как "количественные методы принятия управленческих решений" [45]. Формализованные оценки и статистические выводы становятся, в определенном смысле, материальной основой для принятия реальных решений субъектами предпринимательства. Сформировалась как самостоятельная область научных исследований прикладная статистика [65]. Мощным практическим аппаратом является проблемно-ориентированное программное обеспечение [77], в том числе и для принятия оптимальных инвестиционных решений [7]. Анализ деловой среды в той или иной форме всегда предшествует бизнес-планированию и определяет предпосылки для формирования экономической стратегии малой фирмы [4].

В частности, в рыночной среде по-новому ставятся вопросы организации и планирования автосервиса. Так, за последние годы, наряду с существовавшими крупными и средними предприятиями, сформировалась развитая сеть небольших фирм и предприятий, оказывающих услуги по техническому обслуживанию и ремонту автотранспортных средств. Малые предприятия автосервиса, получившие в рыночных условиях широкое распространение, имеют ряд существенных преимуществ перед крупными и средними аналогами и, прежде всего в том, что могут быть максимально приближены к потребителю услуг. Они организуются как в больших, так и в малых городах и поселках, а также вдоль автомобильных магистралей, то есть там, где создание крупных сервисных предприятий экономически нецелесообразно. ^ Создание малого сервисного предприятия требует относительно небольших финансовых и капитальных затрат и допустимо на основе любых форм собственности, как личной отдельных граждан, так и коллективной. Таким образом, любой гражданин или группа граждан, обладающие соответствующей профессиональной квалификацией, могут реально организовать собственное малое предприятие [52].

Наблюдаемые в последнее время многочисленные случаи свертывания деятельности и финансовой несостоятельности малых предприятий автосервиса, сравнительно короткое время самостоятельно существующих на рынке, Ф дают основания говорить о нерациональности их организации и бизнеспланирования.

Поэтому, цель настоящей диссертационной работы состояла в теоретическом обосновании и разработке прикладных статистических методик, предназначенных для обработки данных о спросе на услуги, их интерпретации и получения оптимальных практических решений в связи с вопросами подготовки и реализации эффективных бизнес-проектов в малом предпринимательстве.

Реализация цели потребовала постановки и исследования следующих частных задач: рассматривая возможные варианты экономического поведения субъекта ^ малого предпринимательства (СМП) и применяя логические критерии, выдвинуть концепцию внутренне согласованного процесса выбора бизнес-решений в сфере сервиса; опираясь на фундаментальные понятия и методологию байесовского подхода к статистическому выводу, предложить концептуальную структуру в виде математической модели возникновения и удовлетворения потребительского спроса на услуги, позволяющую системно изучать вопросы, связанные с бизнес-планированием в малом предпринимательстве; используя аналитический аппарат байесовской теории статистических решающих функций, построить формализованную логико-математическую процедуру анализа и оценки характеристик потребительского спроса для выработки оптимальных бизнес-решений и исследовать ее на робастность - статистическую устойчивость к неточностям параметров модели относительно проблемной ситуации; разработать алгоритмическую и программную реализацию байесовской логико-математической процедуры получения оптимальных в экономическом смысле бизнес-решений на одном из широко распространенных языков программирования высокого уровня; методом статистических испытаний провести экспериментальные исследования статистических свойств и аналитических качеств байесовской решающей процедуры по сравнению со свойствами и качествами аналогичной процедуры, основанной на теоретических выводах классической статистики, и эмпирически установить рациональные границы применимости названных процедур; применяя объектно-ориентированную технологию программирования, найденную опытным путем прикладную решающую процедуру представить в виде Windows-приложения и довести до уровня практического использования в малом предпринимательстве.

Объект исследования представляет сеть малых предприятий автосервиса Ростовского региона. Предметом исследования являются реальные процессы бизнес-планирования и принятия бизнес-решений в малом предпринимательстве.

Изучение проблемы оценивания основных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий автосервиса (коэффициентов рентабельности [47]) на этапе бизнес-планирования базируется в диссертации на следующих исходных посылках: в экономике региона за последние годы в целом сформировалась свободная конкурентная среда не доминирующих в своей отрасли бизнеса малых предприятий автосервиса; локальный рыночный спрос на услуги конкретного малого предприятия в месте его постоянной дислокации определяется множеством внешних не-формализуемых факторов, носит вероятностный характер и объективно может быть измерен методами экспериментального маркетинга; оценивание уровня рентабельности вновь организуемых или реконструируемых малых предприятий автосервиса следует производить на основе предварительных замеров потребительского спроса и экономического анализа безубыточности на уровне планируемого предприятия; принимаемые таким образом бизнес-решения должны быть оптимальными в экономическом смысле - минимизировать неизбежный предпринимательский риск, а также обладать свойством устойчивости к возможным неточностям в исходных предположениях относительно количественных параметров ситуации выбора.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют базовые принципы экономической теории и финансового анализа на микроуровне, концепции маркетинга, теория выработки и принятия управленческих решений, теория неантагонистических игр и исследование операций, байесовская теория принятия оптимальных статистических решений, методы математического анализа, теории вероятностей и математического программирования, метод статистического моделирования Монте-Карло, численные методы и алгоритмы итерационного типа для решения трансцендентных уравнений.

Эмпирическую базу исследования составили отчетные показатели малых предприятий автосервиса Ростовского региона и данные статистических испытаний формализованных решающих процедур.

Работа выполнена в соответствии со следующими пунктами Паспорта специальности 08.00.13 - "Математические и инструментальные методы экономики": п. 1.4 - "Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений"; п. 2.3 - "Разработка систем поддержки принятия решений для . . . оптимизации управления экономикой на всех уровнях".

Научная новизна полученных результатов заключена в следующем: выдвинута новая концепция поиска оптимальных бизнес-решений в малом предпринимательстве, позволяющая количественно учитывать такие трудно поддающиеся формализации факторы рыночной неопределенности как предпринимательский риск и упущенная выгода; на основе байесовской статистической методологии развит новый подход к моделированию бизнес-процессов сервиса как неантагонистической статистической игре с природой, более адекватный современным рыночным реалиям, чем известный подход с позиций теории массового обслуживания -математической теории очередей; в отличие от традиционно используемого в классической статистике критерия качества оценок - квадратичной функции потерь, в разработанных прикладных процедурах бизнес-статистики применен наиболее естественный с экономической точки зрения "вид данного критерия, выражающий аналитическую сущность системы учета и разделения издержек малого предприятия -" директ-костинг"; проблема поиска оптимального бизнес-решения в малом автосервисе максимально формализована и сведена к постановке и численному решению нелинейной оптимизационной задачи математического программирования, разработаны алгоритм и программная реализация такого решения; для условий малых выборок, неизбежных при сильной сезонной изменчивости спроса, экспериментально получены доказательства аналитических преимуществ байесовской решающей процедуры по сравнению с аналогичной процедурой, основанной на универсальных выводах классической статистики, и опытным путем определены границы рациональной применимости указанных процедур; разработана и внедрена специализированная система поддержки принятия бизнес-решений виде Windows-приложения (Microsoft Visual Basic 5.0), адаптированная для практического использования в малом предпринимательстве и позволяющая анализировать уровень риска принимаемых решений.

Теоретическая значимость работы заключается в том, что на основе байесовской статистической методологии найден общий подход к проблеме оценивания рентабельности сервисных предприятий на этапе бизнес-планирования, в отличие от классической статистики, логически вытекающий из теории экономического анализа на микроуровне. Работа вносит определенный вклад в разработку математических основ и инструментальных средств создания систем поддержки принятия бизнес-решений в малом предпринимательстве.

Практическое значение результатов исследования состоит в том, что они могут непосредственно применяться отделами развития рыночных структур местных администраций, а также индивидуально юридическими и физическими лицами, являющимися СМП, в процессе бизнес-планирования малых предприятий автосервиса. Разработанное в диссертации прикладное программное обеспечение принятия бизнес-решений решений позволяет: в случае массового применения оптимизировать общественные затраты живого и овеществленного труда на организацию сети малых предприятий автотехобслуживания, что ведет к прямому экономическому эффекту в масштабах муниципальных образований; может использоваться по прямому назначению как самостоятельно, так и в составе интегрированных пакетов программ и современных программных комплексов прикладного статистического анализа; может быть востребовано в высших учебных заведениях на специальностях экономического и сервисного профиля при изучении методов матема-тико-статистической обработки наблюдений и компьютерного анализа экономической информации, проведении деловых игр и имитационном моделировании хозяйственных процессов. На защиту выносятся: прикладная концепция выработки эффективных бизнес-решений в малом предпринимательстве на базе рассмотрения вариантов экономического поведения СМП, теории экономического анализа на микроуровне и математической теории выбора оптимальных стратегий в условиях рыночной неопределенности и предпринимательского риска; экономико-математические модели анализа и оценки характеристик потребительского спроса на этапе бизнес-планирования малых предприятий сферы сервиса, построенные на байесовских принципах на основе объединения объективных и субъективных измерений; соответствующая формализованная логико-математическая решающая процедура для отыскания оптимальных в экономическом смысле бизнес-решений и ее исследование на робастность; алгоритм и программная реализация (Basic) байесовской логико-математической решающей процедуры; методика и результаты экспериментальных исследований статистических свойств и аналитических преимуществ байесовской формализованной решающей процедуры по сравнению с аналогичной процедурой классической статистики; система поддержки принятия бизнес-решений (Visual Basic 5.0), доведенная до уровня непосредственного использования в малом предпринимательстве (как приложение для операционных сред Windows 95 и выше).

Структурно диссертация состоит из трех глав, в первой из которых в прикладном аспекте проанализированы работы зарубежных исследователей по относительно новому и интенсивно развивающемуся научному направлению - байесовской методологии в теории статистического вывода. Вторая глава посвящена экономико-математическому моделированию процесса выработки оптимальных статистических решений для бизнес-планирования малых предприятий автосервиса на основе байесовского подхода и косвенной, несущей выраженный оттенок субъективности, оценки допустимого предпринимательского риска. В третьей главе описаны проведенные экспериментальные исследования статистических свойств и аналитических качеств разработанной прикладной решающей процедуры.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Карасев, Евгений Николаевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оценивание уровня рентабельности будущего предприятия - типовая задача субъекта предпринимательства, решаемая им на этапе бизнес-планирования. Как оказалось, сформировавшиеся в условиях командно-административной системы хозяйствования и директивного планирования методы анализа производственной деятельности предприятий сервиса не адекватны складывающимся рыночным реалиям. Анализ финансово-хозяйственной деятельности малых предприятий автосервиса Ростовского региона позволил выявить, что в современных условиях именно фактор стохас-тичности спроса и волюнтаризм в выборе стратегии экономического поведения на этапе бизнес-планирования оказывают наиболее существенное влияние на рентабельность конкретной малой фирмы. Наблюдаемые нестабильность работы и финансовая несостоятельность значительного числа малых предприятий автосервиса, сравнительно короткое время автономно хозяйствующих на рынке услуг, подтверждают данный вывод.

Проведенное исследование задачи анализа и оценки характеристик потребительского спроса на услуги на этапе бизнес-планирования в сугубо прикладном аспекте позволило: показать, что в современных рыночных условиях те аспекты задачи бизнес-планирования малых предприятий сферы сервиса, от которых зависит принятие управленческих и инвестиционных решений, математически формализуются и сводятся к статистической проверке гипотез и статистическому оцениванию параметров вероятностных распределений; установить, что наиболее полно учесть экономическую специфику бизнес-планирования малых сервисных предприятий позволяет байесовский подход к построению статистических процедур анализа и оценки показателей эффективности их хозяйственной деятельности; выяснить, что применение классической статистики, базирующейся на универсальных логических принципах и приемах безотносительно экономической подоплеки проблемных ситуаций бизнес-планирования, не всегда приводит к оптимальному практическому выводу, но только при высоких степенях предпринимательского риска; доказать, что построить оптимальную с точки зрения совокупных экономических последствий процедуру оценивания уровня рентабельности на этапе бизнес-планирования малых предприятий автосервиса можно только на основе синтеза классического и байесовского подходов к статистическому выводу.

Таким образом, проблему разработки прикладных процедур бизнес-статистики малых предприятий сферы сервиса удалось логически связать с теорией и практикой экономического анализа на микроуровне.

Основные положения диссертационной работы обсуждались на V Межгосударственной научно-практической конференции "Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем" (Ростов-на-Дону, РГЭУ «РИНХ», 2000 г.), Втором Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Самара, 2001 г.). По результатам исследований опубликовано 6 научных работ [117 - 122].

Полученные в диссертации результаты практически используются в работе Управления экономики Администрации г. Шахты Ростовской области, а также в учебном процессе Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса (Приложение 6).

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Карасев, Евгений Николаевич, 2001 год

1. Авдонькин Ф. Н. Оптимизация изменения технического состояния автомобиля в процессе эксплуатации. М.: Транспорт, 1993. - 350 с.

2. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.

3. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

4. Алексеева М. М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы и статистика, 1999. - 248 с.

5. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. -М.: Финансы и статистика, 2000. 416 с.

6. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров: Пер. с англ. М.: Статистика, 1979. - 349 с.

7. Бизнес-план. Методические материалы / Под ред. Р. Г. Маниловского. М.: Финансы и статистика, 1998. - 160 с.

8. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика: Пер. с англ. -Вып. 2. М.: Финансы и статистика, 1983. - 254 с.

9. Борель Э. Вероятность и достоверность: Пер. с франц. М.: Физмат-гиз, 1961.- 120 с.

10. Браунли К. А. Статистическая теория и методология в науке и технике: Пер. с англ. М.: Наука, 1977. - 408 с.

11. Броуди М. О статистическом рассуждении: Пер. с англ. М.: Статистика, 1968. - 72 с.

12. Бусленко Н. П. Математическое моделирование производственных процессов. М.: Наука, 1964. - 364 с.

13. Бусленко Н. П., Шрейдер Ю. А. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. -М.: Физматгиз, 1961.-228 с.

14. Вагнер Г. Основы исследования операций: Пер. с англ. В 3 т. М.: Мир, 1973. -Т. 3.-504 с.

15. Вальд А. Последовательный анализ: Пер. с англ. М.: Физматгиз, 1960.-328 с.

16. Введение в рыночную экономику / Под ред. А.Я.Лившица, И. Н. Никулиной. М.: Высш. шк., 1994. - 447 с.

17. Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1980. - 208 с.

18. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Высш. шк., 1999. - 576с.

19. Воинов В. Г., Никулин М. С. Несмещенные оценки и их применения. М.: Наука, 1989. - 440 с.

20. Волгин В. В. Автомобильный дилер: практическое пособие по маркетингу и менеджменту сервиса и запасных частей. М.: Ось-89, 1997. - 224 с.

21. Выгодский М. Я. Справочник по высшей математике. М.: Наука, 1976. - 872 с.

22. Вычислительная техника и программирование / Под ред. А. В. Петрова. М.: Высш. шк., 1990. - 479 с.

23. Галушко В. Г. Вероятностно-статистические методы на автотранспорте. Киев.: Вища школа, 1976. - 232 с.

24. Гнеденко Б. В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1987. - 336 с.

25. Голубков Е. П., Голубкова Е. Н., Секерин В. Д. Маркетинг: выбор лучшего решения. М.: Экономика, 1993. - 222 с.

26. Голубков E. П. Исследование рынков // Маркетинг в России и за рубежом. 1999. -№1. - С. 13-35.

27. Голубков Е. П. Какое принять решение? (Практикум хозяйственника). М.: Экономика, 1990. - 189 с.

28. Грень Е. Статистические игры и их применение: Пер. с польского. М.: Статистика, 1975. - 176 с.

29. Двайт Г. Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы: Пер. с англ. М.: Наука, 1977. - 228 с.

30. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения: Пер. с англ. -М.: Мир, 1974.-492 с.

31. Джини К. Логика в статистике: Пер. с итальянского. М.: Статистика, 1973.- 128 с.

32. Джини К. Средние величины: Пер. с итальянского. М.: Статистика, 1970.-448 с.

33. Дружинин Н. К. Логика оценки статистических гипотез. М.: Статистика, 1973. - 212 с.

34. Дубров А. М., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999. -176 с.

35. Дьяконов В. П. Справочник по алгоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 240 с.

36. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984,- 176 с.

37. Закс Ш. Теория статистических выводов: Пер. с англ. М.: Мир, 1975.-776 с.

38. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии: Пер. с англ. М.: Статистика, 1980. - 438 с.

39. Казмер JI. Методы статистического анализа в экономике: Пер. с англ. М.: Статистика, 1972. - 476 с.

40. Кендалл М., Стьюарт А., Статистические выводы и связи: Пер. с англ. М.: Наука, 1973. - 900 с.

41. Кирсанов Е. А., Шейнин А. М. Вероятностный метод расчета постов текущего ремонта автомобилей // Вопросы технического обслуживания и ремонта автомобилей: Обзорная информация. М.: ЦБНТИ Минавтотранса РСФСР, 1971. -№ 18.-С. 43-53.

42. Кирсанов Е. А., Шейнин А. М. Применение вероятностных методов технологических расчетов автотранспортных' предприятий / Экспресс-стандарт. М.: Изд-во Стандартов, 1971. - Вып. 27. - 23 с.

43. Ковалев А. И., Войленко В. В. Маркетинговый анализ. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. - 176 с.

44. Ковалев А. И., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 1997. - 192 с.

45. Ковалев В. В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1999. - 144 с.

46. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1999. - 512 с.

47. Кожинов В. Я. Бухгалтерский учет на предприятиях автосервиса. -М.: Экзамен, 2000. 64 с.

48. Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика. Принципы и примеры: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 200 с.

49. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика: Пер. с англ. М.: Мир, 1978. - 560 с.

50. Колемаев В. А., Староверов О. В., Турундаевский В. Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 1991. - 400 с.

51. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров: Пер. с англ. М.: Наука, 1984. - 832 с.

52. Кузнецов А. С., Белов Н. В. Малое предприятие автосервиса: Организация, оснащение, эксплуатация. М.: Машиностроение, 1995. - 304 с.

53. Кузнецов Е. С. Управление "техническими системами. М.: МАДИ (ТУ), 1997.- 177 с.

54. Кульбак С. Теория информации и статистика: Пер. с англ. М.: Наука, 1967. - 408 с.

55. Леман Э. Проверка статистических гипотез: Пер. с англ. М.: Наука, 1979.-408 с.

56. Леман Э. Теория точечного оценивания: Пер. с англ. М.: Наука, 1991.-448 с.

57. Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных: Выбор формы связи: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1983. - 381 с.

58. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений.-М.: Физматгиз, 1958.-334 с.

59. Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам: Пер. с англ. М.: Статистика, 1977.-221 с.

60. Льюс Р. Д., Райффа X. Игры и решения. Введение и критический обзор: Пер. с англ. М.: Иностранная литература, 1961. - 643 с.

61. Малые предприятия: Финансовый анализ и планирование. Современный американский опыт. М.: Никарт, 1991. - 158 с.

62. Марков О. Д. Автосервис: Рынок, автомобиль, клиент. М.: Транспорт, 1999. - 270 с.

63. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) / Под ред. Ю. А. Шрейдера. М.: Физматгиз, 1962. - 332 с.

64. Михок Г., Урсяну В. Выборочный метод и статистическое оценивание: Пер. с румын. М.: Финансы и статистика, 1982. - 245 с.

65. Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов / Под ред. С. А. Айвазяна, С. Е. Кузнецова. М.: Наука, 1990. - 296 с.

66. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений: Пер. с англ. М.: Статистика, 1968. - 296 с.

67. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход: Пер. с англ. -М.: Мир, 1971.-304 с.

68. Мостеллер Ф., Рурке Р., Томас Дж. Вероятность: Пер. с англ. — М.: Мир, 1969.-432 с.

69. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. - 208 с.

70. Мэйндоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. - 350 с.

71. Надежность и эффективность в технике: Справочник: В Ют. / Ред. совет: В. С. Авдуевский и др. М.: Машиностроение, 1987. - Т. 4. - 280 с.

72. Напольский Г. М. Технологическое проектирование автотранспортных предприятий и станций технического обслуживания. М.: Транспорт, 1993.-271 с.

73. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 500 с.

74. Нейман Ю. Вводный курс теории вероятностей и математической статистики: Пер. с англ. М.: Наука, 1968. - 448 с.

75. Николаева С. А. Особенности учета затрат в условиях рынка: система "директ-костинг". М.: Финансы и статистика, 1993. - 128 с.

76. ОНТП-01-91. Общесоюзные нормы технологического проектирования предприятий автомобильного транспорта. М.: Гипроавтотранс, 1991. -184 с.

77. Парасюк И. Н., Сергиенко И. В. Пакеты программ анализа данных: технология разработки. М.: Финансы и статистика, 1988. - 159 с.

78. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Пер. с англ. М.: Экономика, Дело, 1992. - 510 с.

79. Половинкин П. Д., Зозулюк А. В. Предпринимательские риски и управление ими (теоретико-методологический и организационный аспекты) // Российский экономический журнал. 1997. - № 9. - С. 70-82.

80. Положение о техническом обслуживании и ремонте легковых автомобилей, принадлежащих гражданам / Минавтопром СССР. М.: НАМИ, 1987.-58 с.

81. Пособие по составлению бизнес-плана / Под ред. Ж. А. Куклина. -ЦНИИНТИКПК, 1993. 51 с.

82. ПОСОБИЯ ЭРНСТ ЭНД ЯНГ. Составление бизнес-плана: Пер. с англ. М.: Джон Уайли энд санз, 1994. - 224 с.

83. Радченко И. И., Хлявич А. И. Маркетинг и автосервис. М.: ВЗПИ, 1991.-214 с.

84. Райзберг Б. А. Предпринимательство и риск. М.: Знание, 1992.64 с.

85. Райффа X., Шляйфер Р. Прикладная теория статистических решений: Пер. с англ. М.: Статистика, 1977. - 360 с.

86. Руа Б. К общей методологии выработки и принятия решений: Пер. с франц. // Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб. статей / Под ред. И. Ф. Шахнова. М.: Статистика, 1979. - С. 123-167.

87. Саати Т. Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения: Пер. с англ. М.: Советское радио, 1971. - 520 с.

88. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. -Минск: Экоперспектива, Новое знание, 1999. 498 с.

89. Савчук В. П. Байесовские методы статистического оценивания: Надежность технических объектов. М.: Наука, 1989. - 328 с.

90. Самарский А. А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1987. -288 с.

91. Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. -312 с.

92. Статистика рынка товаров и услуг / Под ред. И. К. Беляевского. -М.: Финансы и статистика, 1995. 432 с.

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

94. Теория прогнозирования и принятия решений / Под ред. С. А. Саркисяна. М.: Высш. шк., 1977. - 351 с.

95. Техническая эксплуатация автомобилей / Под ред. Е. С. Кузнецова.- М.: Транспорт, 1991. 413 с.

96. Трофимов В. П. Логическая структура статистических моделей. -М.: Финансы и статистика, 1985. 191 с.

97. Файнстейн А. Основы теории информации: Пер. с англ. М.: Иностранная литература, 1960. - 140 с.

98. Фастовцев Г. Ф. Автотехобслуживание. М.: Машиностроение, 1985.-256 с.

99. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения: Пер. с англ. В 2 т. М.: Мир, 1984. - Т. 1.- 528 с.

100. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений: Пер. с англ. М.: Наука, 1978. - 352 с.

101. Фридмэн М., Сэвидж Л. Дж. Анализ полезности при выборе среди альтернатив, предполагающих риск: Пер. с англ. // Теория потребительского поведения и спроса / Под ред. В. М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 1993. - С. 208-249.

102. Фурунжиев Р. И. Вычислительная техника и ее применение. -Минск: Вышейн. школа, 1975. 400 с.

103. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям: Пер. с англ. М.: Статистика, 1980. - 95 с.

104. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование: Пер. с англ. М.: Мир, 1967. - 507 с.

105. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1987. - 335 с.

106. Хьюбер Дж. Робастность в статистике: Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-304 с.

107. Цветков А. Н., Епанечников В. А. Прикладные программы для микроЭВМ "Электроника Б334", "Электроника МК56" и "Электроника МК54". М.: Финансы и статистика, 1984. - 176 с.

108. Ченцов Н. Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы. М.: Наука. 1972. - 520 с.

109. Шварц Г. Выборочный метод. Руководство по применению статистических методов оценивания: Пер. с нем. М.: Статистика, 1978. - 213 с.

110. Шеремет А. Д., Сайфулин Р. С, Негашев Е. В. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 2001. - 208 с.

111. Яглом А. М., Яглом И. М. Вероятность и информация. М.: Физматгиз, 1960. - 316 с.

112. Матвеева JI. Г. Моделирование процессов формообразования поликорпоративных структур. Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2001. - 84 с.

113. Матвеева Л. Г. Оценка потенциала интегрированных форм предпринимательства. Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2000. - 242 с.

114. Охрименко О. И., Грозина А. А., Фетисов В. Г., Вилисова М. Л., Прикладные аспекты теории массового обслуживания. Шахты, 1998. - 68 с. - Деп. в ВИНИТИ 19.06.98, № 1880-В98.

115. Уразбахтин И. Г., Уколова Л. Н. Основы идентификации в социально-экономических процессах. Курск: Курский гуманитарно-технический институт, 1998. - 179 с.

116. Фетисов В. Г., Охрименко О. И., Лыткина С. С., Вилисова М. Л. Основы теории принятия решений в экономических процессах. Шахты, 2000. - 128 с. - Деп. в ВИНИТИ 12.03.00, № 603-В00.

117. Карасев Е. Н. Математические модели анализа и оценки характеристик потребительского спроса для бизнес-планирования (на примере малых предприятий автосервиса). Шахты, 2001. - 66 с. - Деп. в ВИНИТИ 16.10.01, № 2168-В2001.

118. Карасев Е. Н. Прогнозирование уровня рентабельности для бизнес-планирования малых предприятий автосервиса // Обозрение прикладной и промышленной математики. М.: Научное изд-во "ТВП", 2001. - Т. 8. Вып. 1.-С. 205-206.

119. Карасев Е. Н., Коханенко В. Н. Байесовский подход в бизнес-статистике малых предприятий автосервиса // Социально-экономические проблемы сервиса: Сб. науч. тр. / Под ред. Н. И. Голика. Шахты: ДГАС, 1998. - Вып. 30. - С. 101-103.