Методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Емельянов, Александр Анатольевич

• Емельянов, Александр Анатольевич
• доктор экономических наук
• 2001

Оглавление диссертации доктор экономических наук Емельянов, Александр Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ

1. ОЦЕНКИ ПРОЕКТОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В 16 УСЛОВИЯХ РИСКОВ

1.1. Особенности проектной экономической деятельности в россий- 16 ской экономике

1.2. Основные понятия теории рисков: определения, классификация 44 рисков, понятие «риск-менеджмента»

1.3. Обоснование проекта: методы анализа рисков и оценки пара- 60 метров работ

1.4. Методы теории массового обслуживания и необходимость ими- 86 тационных экспериментов в процессе управления инвестированием

1.5. Методологические аспекты имитационного моделирования и 112 адаптивного управления рисками

Выводы по разделу

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ В ДИНАМИЧЕС- 122 КОМ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ С УЧЕТОМ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ

2.1. Предварительный выбор объекта инвестирования с помощью 122 дерева решений

2.2. Прогнозирование реализации инвестиционного проекта с помо- 131 щью «логистических кривых»

2.3. Теория дискретного управления для анализа экономических 147 систем

2.4. Модель анализа устойчивости инвестиционного процесса

2.5. Определения объема финансирования с учетом устойчивости 166 инвестиционного процесса

Выводы по разделу

3. АНАЛИЗ ГРАНИЦ ПРИМЕНИМОСТИ ЭКОНОМИКО-МАТЕ- 171 МАТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА РИСКОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ (ПО ОБЛАСТЯМ)

3.1. Управление муниципальными проектами с учетом рисков инве- 171 сторов-землепользователей

3.2. Адаптивное управление экономическими рисками в условиях 180 ЧС природного и техногенного характера

3.3. Таможенный контроль внешнеэкономической деятельности: 187 возможности применения статистических методов

3.4. Ипотечное кредитование под залог недвижимости в сфере жи- 197 лищного строительства

3.5. Особенности управляемых процессов и ограничения, налагав- 209 мые на применение математического инструментария

Выводы по разделу

4. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ КОНЦЕПЦИЯ ИМИТАЦИОННО-МАТЕ- 219 МАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РИСКОВЫХ СИТУАЦИЙ

4.1. Стохастические сети процессов с «нетрадиционной» моделью 219 узла

4.2. Метод Монте-Карло и проверка статистических гипотез

4.3. Концепция объектно-ориентированной системы имитационного 243 моделирования с возможностью агрегирования экономических объектов

4.4. Создание методологии имитационно-математического модели- 260 рования и адаптивного управления рисками; структура методологии

Выводы по разделу

-45. ЯЗЫКОВЫЕ СРЕДСТВА ОПИСАНИЯ МОДЕЛИРУЕМЫХ 283 ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ИХ ФУНКЦИЙ

5.1. Формализация «запуска» имитационной модели: инициализация 284 объектов и структур данных

5.2. Описание узлов: общие операторы управления транзактами, со- 292 бытиями и узлами модели

5.3. Функциональное описание процессов управления материальны- 309 ми и денежными ресурсами

5.4. Формализация структурного анализа: управление переходами 312 между слоями модели при многоуровневой декомпозиции

5.5. Описание сигнальных управляющих функций 316 Выводы по разделу 5 321 6. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И МОДЕЛЬ В «КОН

ТУРЕ УПРАВЛЕНИЯ» ПРОЕКТОМ

6.1. Имитационное моделирование, законы эволюции и анализ жиз- 323 ненных циклов

6.2. CASE-технология имитационного моделирования в экономиче- 342 ской информационной системе

6.3. Структурный анализ экономического процесса: имитационная 361 модель в управлении муниципальными проектами

6.4. Итерационная процедура оценки параметров инвестирования и 368 рисков в управления проектом в «контуре управления»

6.5. Проблемно-ориентированный пользовательский интерфейс с 373 имитационными моделями

Выводы по разделу

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками»

Актуальность исследования. Особенностью экономического развития России в отсутствии государственного планирования на микроэкономическом уровне является реализация конкретных проектов, направленных на развитие отдельного предприятия (компании), территории или отрасли. Источниками финансирования проектов могут быть как государственный бюджет, так и привлекаемые внебюджетные средства. Далее, только для конкретности изложения материала, будем называть любой источник вложения денежных средств в проект термином «инвестор».

Инвесторы в условиях нестабильной экономики в значительной мере рискуют. Существуют различные определения риска. В проектной деятельности большое значение имеет селективный риск - риск получения ущерба (доходов меньшей, чем ожидаемая, величины или убытков) после вложения денежных ресурсов в выбранный проект, в то время как имелись другие возможности их применения.

Обоснование любого проекта делается с помощью бизнес-плана. Последний - это специальный инструмент управления, широко применяемый практически во всех областях современной рыночной экономики независимо от масштабов, формы собственности и сферы деятельности предприятия. Обычно бизнес-план имеет разделы: меморандум о конфиденциальности, краткое описание проекта, характеристику отрасли (предприятия, продукта), исследование (анализ) рынка, план маркетинга, стратегию производства, организационный план, анализ критических рисков (проблем) и финансовый план. Критические риски (проблемы) - это один из важнейших разделов, который доказывает инвестору «привлекательность» проекта.

Проекты, относящиеся к различным областям экономической деятельности, имеют общие особенности. Это можно показать на примере четырех видов проектной деятельности (внешне непохожих).

1. Развитие городской инфраструктуры с помощью инвесторовземлеполъзователей. Инвестором обычно является владелец внебюджетных средств, который может привлечь дополнительные средства или компаньонов. Особенность российского законодательства такова, что для реализации проекта на земле инвестор должен дополнительно стать арендатором земли.

2. Повышение безопасности в условиях чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного и техногенного характера. Инвестором могут быть любые источники внебюджетных средств. При наличии большого числа ЧС в течение года из государственного бюджета средства, в основном, выделяются на ликвидацию последствий ЧС. Из-за напряженности госбюджета на предупреждение ЧС в качестве перспективных источников могут рассматриваться банки (кредитные организации), фонды страховых компаний (накопленные, в том числе, и за счет страхования от ЧС).

3. Внешнеэкономическая деятельность (ВЭД) и таможня. Если таможню рассматривать как отрасль экономики со 100-процентным государственным участием, то любое совершенствование таможенного контроля, требующее вливания бюджетных средств, - это проект.

4. Ипотечное кредитование под залог недвижимости в сфере жилищного строительства. Инвестором проекта обычно является банк. Реализует проект либо только банк, либо банк совместно со строительной компанией.

Управленческая деятельность в любой из рассмотренных областей, связанная с реализацией бизнес-плана, имеет много составляющих (управление производством, управление финансами и другие). Управление рисками - одна из основных компонент. Все методы управления рисками связаны с дополнительными финансовыми затратами, которые необходимо предусмотреть.

Наиболее развитые методы риск-менеджмента связаны со страхованием. Механизмы страхового дела отрабатывались десятилетиями в различных странах. Риск-менеджмент, основанный только на страховании, имеет основное достоинство: компенсацию ущерба (в денежном выражении).

Управление другими параметрами рисков (например, вероятностью рискового события) возможно на основе иных форм вложения средств, отличных от страховых взносов. Например, необходимо в рамках проекта реализовать «подпроект», направленный на создание подсистемы повышения устойчивости риску, на мероприятия по предупреждению рискового события.

Современные методы риск-менеджмента основаны главным образом на качественных и количественных методах анализа рисков (с привлечением экспертов), на эвристических методах и, зачастую, на интуиции. Качественные и особенно количественные методы имеют следующие недостатки:

• динамические характеристики, в основном, сводятся к получению показателя эффективности NPV (net present value)- чистого приведенного дохода (при идеализированном предположении о «линейности» роста доходов);

• расчеты различных периодов времени строятся на предположениях о том, что эти периоды - случайные величины, имеющие нормальное распределение (на самом деле это не всегда так, а погрешности исходных данных и несимметричность распределений порождает ошибки в расчетах порядка «плюс- минус- в несколько раз»);

• не рассматриваются особенности переходных процессов, возникающие на объекте экономики, реализующем инвестиционный проект;

• вероятности рисковых событий в основном определяются экспертно, так как не существует одинаковых проектов и невозможно применить статистические методы. Кроме того, не существует универсальных методов расчета вероятностей рисковых событий.

Риск-менеджмент сформировался как разновидность финансового менеджмента. Но управление рискованными проектами как сложным процессом имеет дополнительные особенности, вытекающие из общей теории систем и системного анализа управления. Эти особенности подлежат дополнительному исследованию, так как методы финансового менеджмента не могут учитывать устойчивость управления сложной экономической системой.

Методы общей теории систем в основном развивались для приложений в технике, транспорте и технологиях. Поэтому их применение «в чистом виде», без существенных модернизаций, может не дать практических результатов для оценки устойчивости управления и анализа рисков.

Отсутствие аналитического аппарата в исследовании сложных систем обычно компенсируется применением методов имитационного моделирования. Но эти методы, в основном, тоже создавались для применения в технике и технологиях, для моделирования процессов технического и рабочего проектирования. Поэтому для целей управления рисками нужны имитационные модели, обладающие свойствами:

• возможностью их применения совместно со специальными экономике- математическим методами, получаемыми с помощью теории управления;

• инструментальными методами проведения структурного анализа сложного экономического процесса;

• способностью единовременного моделирования материальных, денежных и информационных потоков в общем «модельном времени»;

• режимом постоянного уточнения при получении основных финансовых показателей и вероятностей рисковых событий.

Отмеченные особенности проектной деятельности, существующие риски, взаимная зависимость инвесторов и администрации (заказчиков проекта), существующие недостатки методов риск-менеджмента указывают на актуальность исследования.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является создание методологии имитационно-математического моделирования^ и адаптивного управления рисками. Научные выводы и практические рекомендации такой методологии должны быть направлены на управление проектом, оценку показателей риска, обоснование сумм инвестирования (с учетов возможностей инвестора и динамики реализации проекта), ожидаемого размера страхового покрытия на случай неудачи. Соответствующие оценки должны выполняться на различных стадиях реализации проекта, включая предварительный выбор его варианта.

Далее - «имитационного моделирования»

Для достижения этой цели в рамках исследования необходимо было решить следующие задачи:

1) определить и исследовать набор основных трендов получения финансовых результатов в процессе реализации инвестиционного проекта (п. 2.2);

2) получить критерий эффективности управления процессом инвестирования и показатель устойчивости этого процесса для принятия соответствующих решений (п. 2.3 — 2.4); исследовать показатель устойчивости на зависимость от набора трендов получения финансовых результатов и от тактики перечисления инвестиционных сумм;

3) создать экономико-математический инструментарий итерационной оценки инвестиционного проекта, включая выбор варианта, определение суммы инвестирования и параметров селективного риска (п. 2.1, 2.5, 6.4);

4) определить границы функциональной применимости экономико-математического инструментария с учетом (раздел 3):

• особенностей процессов (по областям применения, качественно);

• ограничений на применение экономико-математического инструментария;

5) создать и формализовать на уровне временных диаграмм модель процесса массового обслуживания в узлах нелинейной стохастической сети с учетом совместного использования общих ресурсов процессами, находящимися в различных узлах сети (п. 4.1);

6) создать теоретические основы и концепцию объектно-ориентированной системы имитационного моделирования с возможностью агрегирования экономических объектов (п. 4.2 - 4.3);

7) обосновать эмпирические и теоретические основы методологии имитационного моделирования и адаптивного управления рисками; формализовать структуру такой методологии и содержание её частей (п. 4,4);

8) создать программно-функциональный аппарат (инструментарий) - объектно-ориентированную систему имитационного моделирования сложных многоуровневых процессов (раздел 5 и п. 6.5) с учетом решения задачи координации параллельных процессов;

9) провести исследование жизненного цикла сложной имитационной модели (имитатора) и получить математические оценки для определения числа количества структурных уровней и сроков отладки программной модели (п. 6.1);

10) создать CASE-технологию имитационного моделирования в экономической информационной системе, с учетом основных законов эволюции и анализа жизненных циклов программных продуктов (п. 6.2, 6.3).

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является проектная (инвестиционная) деятельность в различных областях экономики, осуществляемая в условиях неопределенности и рисков. Предметом исследований, рассмотренных в данной работе, является адаптивное управление рисками инвестиционных проектов. Управление рисками проектов, реализация которых растянута на значительные сроки, должно иметь свойство адаптации. Необходимо ввести уточненное понятие устойчивости, учитывающее динамизм управления, а не только интересы участников проекта, как это делается в финансовом анализе.

Теоретические и методологические основы исследования базируются на прикладных направлениях системного анализа, теории рисков, теории адаптивного управления сложными системами, методах имитационного моделирования процессов, связанных с материальными и финансовыми потоками в объектах экономики, информационных технологиях и структурного анализа информационных систем.

В качестве источников, составивших базу исследования, использованы методическая, аналитическая, проектная, плановая, нормативная, учетная и отчетная документация ведомственного и межотраслевого характера, а также фактические данные, полученные при реализации результатов исследования с 1991 по 2000 годы.

Изучены и проанализированы труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, специалистов по системному анализу, экономико-математическим методам. Это позволило обобщить материал по совершенствованию методов управления рискованными проектами, а также сделать выводы по определению направлений их совершенствования.

Использованы научные труды по проблемам системного анализа и управления в экономике, по применению разных научных направлений для решения задач, связанных с управлением рисками, следующих российских авторов: Балабанова И.Т., Бусленко Н.П., Волковой В.Н., Денисова А.А., Дуброва A.M., Ирикова В.А., Лагоши Б.А., Калянова Г.Н., Каменновой М.С., Севрук В.Т., Се-мененко А.И., Щелкова B.C. Также использовались публикации ряда зарубежных авторов: Бирмана Г., Вюртзебаха Ч.Х., Дугласа Л.Д., Кочеевич Е., Мура А., Хадсона-Вильсона С. Хиарндена К. и других авторов.

Среди работ, связанных с проектированием и развитием «нетрадиционных» математических методов и систем имитационного моделирования, использовались труды Дийкстры Э., Клейнрока Л., Кобаяши X., Попова Э.В., Прицкера А.А.Б., Саати Т., Шеннона Р.Е., Шрайбера Т.Дж., Якобсона И. и др.

В качестве инструментальных средств применялись методы теории вероятностей, теории массового обслуживания, имитационного моделирования. Программное обеспечение разрабатывалось на языке С++. Имитационные эксперименты проводились с использованием системы имитационого моделирования Pilgrim, создание которой - один из результатов работы.

Научная новизна. Осуществлено теоретическое обобщение и решение актуальной научной проблемы: разработка методологии имитационного моделирования и адаптивного управления рисками. Методология учитывает динамику финансирования, имеет возможность оценки инвестиционных сумм и страхового покрытия, позволяет проводить структурный анализ и создавать имитационные модели сложных экономических процессов. Научные выводы и практические рекомендации этой методологии реализованы в двух инструмен-тариях:

• экономико-математическом для итерационной оценки инвестиционного проекта;

• имитационном - объектно-ориентированной системе имитационного моделирования сложных многоуровневых процессов, обладающей свойствами структурного анализа экономических процессов.

К числу наиболее существенных результатов, полученных лично автором и обладающих научной новизной, относятся:

• методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками;

• экономико-математический инструментарий итерационной оценки инвестиционного проекта, включая выбор варианта, определение суммы инвестирования и параметров селективного риска;

• теоретические основы и концепция объектно-ориентированной системы имитационного моделирования сложных многоуровневых процессов, базирующейся как на известных, так и на новых методах компьютерного моделирования с возможностью координации параллельных процессов при совместной работе с общими ресурсами;

• передаточная функция дискретной системы, включающей взаимосвязанные компоненты типа «администрация<=>инвестор<=>инвестиционный процесс», на основе анализа основных трендов результатов проекта, связанных с параметрами проекта и объекта инвестирования;

• фактор риска - унифицированный показатель неустойчивости процесса освоения инвестиций; этот фактор позволяет связать устойчивость процесса с параметрами инвестиционного проекта;

• модель процесса массового обслуживания в узлах нелинейной стохастической сети, учитывающая совместное использование процессами общих ресурсов, находящихся в различных узлах сети; формализованные временные диаграммы модели учтены при создании концепции системы имитационного моделирования (в части управления ресурсами);

• модель жизненного цикла сложной имитационной модели (имитатора) для оценки сложности структуры, сроков модернизации и отладки, учитывающая технологию имитационного моделирования, основанную на многослойном структурном анализе сложных процессов.

Практическая значимость работы. Основные положения, выводы и полученные рекомендации использовались и могут использоваться для предварительного анализа инвестиционных проектов. Разработанные модели и процедуры принятия решений ориентированы на современные информационные технологии.

Конкретные имитационные модели, расчетные процедуры и информационные технологии внедрены при реализации отдельных проектов в Западном административном округе г. Москвы, в Министерстве по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий (МЧС РФ), в органах муниципального управления г. Москвы, в организациях, осуществляющих инвестирование в городскую инфраструктуру.

Методологические результаты исследования включены Министерством образования РФ в государственные образовательные стандарты профессионального образования по новым специальностям:

• 351400 «Прикладная информатика (по областям)»;

• 351500 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем».

Основные положения и результаты проведенного исследования используются в учебном процессе в МЭСИ, МЭИ и других вузах.

Самостоятельное значение имеет разработанная система имитационного моделирования Pilgrim, которая нашла применение при разработке имитационных моделей в различных организациях. В качестве лабораторного обеспечения эта система внедрена в учебный процесс при подготовке специалистов и магистров в МЭСИ, в Московской высшей банковской школе и в других вузах.

Апробаиия исследования. Основные результаты докладывались на пятнадцати международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях и семинарах (Москва, Санкт-Петербург, Владимир, Казань, Тверь).

Теоретические положения, выводы и предложения, содержащиеся в данной работе, нашли отражение в 57 научных публикациях (авторских 55.5 п.л.), в том числе: 2 монографии, 5 учебных пособий, 20 публикаций - без соавторов, 43 публикации - во внешних изданиях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, списка используемой литературы (201 наименование), содержит 25 таблиц и 71 рисунок.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Емельянов, Александр Анатольевич

Выводы по разделу 6

1. Анализ жизненных циклов программных имитаторов, использование статистических данных с применением двумерной сетевой модели развития программного имитатора позволяет оценить:

• число заходов для устранения последней ошибки;

• максимальное количество слоев в многоуровневой имитационной модели;

• коэффициент качества управления, который показывает, какая часть от расходов на создание модели пошла на управленческие действия в действительности, а какая - на дополнительные работы, обусловленные некомпетентностью руководителей, ошибками в модели или невнимательностью пользователей.

2. CASE-конструктор имитационных моделей позволяет проводить разработку многоуровневой Pilgrim-модели практически без применения языка Pilgrim.

3. В показанном примере имитационной модели для выявления всех материальных, информационных и денежных потоков (и их взаимосвязей) оказалось достаточным иметь три уровня детализации.

4. Разработанные имитационные модели и диалоговые итерационные процедуры внедрены:

• при оценке планируемых проектов инвестирования в безопасность в условиях ЧС с учетом экономических рисков;

• для выбора проектов инвестирования в инфраструктуру города в связи с привлечением инвесторов-землепользователей, с учетом взаимных рисков инвесторов и администрации;

• при выборе рационального варианта распределения финансовых средств (при планировании инвестиционных проектов во взаимодействии с администрацией района).

5. Имитационно-математический инструментарий включен в состав двух Государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования по специальностям:

351400 «Прикладная информатика (в экономике)», квалификация «ин-форматик-экономист», - в виде дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов»;

351500 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», квалификация «математик-программист» - в виде дисциплины «Компьютерное моделирование».

Соответствующие дисциплины внедрены в учебном процессе - в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) и Московской высшей банковской школе (МВБШ) - при обучении студентов четвертых курсов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Решена научная проблема - получение методологии имитационного моделирования и адаптивного управления рисками, учитывающей динамику финансирования, имеющей возможность оценки инвестиционных сумм и страхового покрытия, позволяющей проводить структурный анализ и создавать имитационные модели сложных экономических процессов. В результате исследований, проведенных в процессе решения проблемы, получены следующие выводы и результаты.

1. Создана методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками, учитывающая динамику финансирования, имеющая возможность оценки инвестиционных сумм и страхового покрытия, позволяющая проводить структурный анализ и конструировать имитационные модели сложных экономических процессов. Методология имеет эмпирические и теоретические основы, которые позволили осуществить разработку двух инструментари-ев: экономико-математического и имитационно-математического.

2. Экономико-математический инструментарий, основанный на применении аппарата теории адаптивного управления в сочетании с процедурой принятия сложных многоэтапных решений (дерева решений) в условиях риска, позволяет оценивать: сумму инвестирования, вероятность селективного инвестиционного риска, время переходного процесса, предполагаемый размер страхового покрытия. Показано, что применение дерева решений становится эффективным инструментом для принятия предварительных выводов и уточнения вероятности риска, если вместо экспертно оцениваемых финансовых результатов и вероятностей перехода по «ветвям» совместно с данным инструментарием применять имитационную модель в режиме взаимного итерационного уточнения:

• из модели получаются ожидаемые прибыли (убытки) и вероятности переходов, используемые при анализе вариантов;

• в модель закладываются проектные данные выбираемых вариантов.

3. Выделены три основных тренда изменения результатов деятельности инвестора при реализации проекта, связанные с его параметрами (бюджетом, сроками реализации) и объекта инвестирования. Эти тренды позволили получить передаточную функцию дискретной системы, включающей взаимосвязанные компоненты типа «администрация<=>инвестор<=>инвести-ционный процесс». Показано, что знаменатель передаточной функции имеет свойство инвариантности при увеличении количества рассматриваемых трендов, что существенно для анализа устойчивости процесса.

4. Получена оценка устойчивости инвестиционного процесса, учитывающая динамику управления. Показано, что изменение стратегии перечисления инвестиционных сумм (как и появление новых, не учтенных при предварительном анализе, трендов переходного процесса) не изменяют формулы оценки устойчивости. В результате получен новый фактор риска - показатель неустойчивости процесса освоения инвестиций. Этот фактор позволяет оценивать устойчивость процесса и получать параметры инвестиционного проекта, в частности - оценивать размеры страховых покрытий.

5. Выделены параметры переходного процесса освоения инвестиций, которые связывают экономические показатели и параметры системы управления; создан итерационный метод экономико-математической оценки параметров инвестиций и риска, учитывающий эти показатели, параметры и связи. Метод использует разработанный экономико-математический инструментарий.

Эффективность метода обеспечивается тем, что неизвестные вероятности риска определяются последовательными приближениями в итерационной процедуре (при использовании имитационной модели); начальные значения вероятности рискового события определяются экспертно по дискретной шкале значений, получаемой с помощью показателей устойчивости.

Доказана сходимость итерационного процесса к единственному решению при реальных исходных данных.

6. Определены границы функциональной применимости разработанного экономико-математического инструментария по областям применения с учетом особенностей управляемых процессов и ограничений, налагаемых на его применение. Рассмотрены четыре предметные области проектной деятельности; показано, что разработанный экономико-математический инструментарий в основном применим в этих, на первый взгляд, непохожих областях.

7. Создана «нетрадиционная» модель процесса массового обслуживания в произвольном узле нелинейной стохастической сети, учитывающая совместное использование наборов ресурсов процессами, находящимися в различных узлах сети. С помощью методов «диффузной аппроксимации» получены формулы для численных оценок параметров задержек в узлах при дефиците ресурсов. Несмотря на универсальность (по сравнению с «классическими» моделями линейных сетей), и у этой модели есть недостатки:

• нет возможности учета задержек из-за дефицита опосредованных и нематериальных ресурсов;

• невозможно учесть особенности работы с денежными ресурсами, т.к. у денег существуют свои логические пути, отличные от направлений движения заявок или транзактов (перечисления или бухгалтерские проводки).

Однако унифицированные временные диаграммы, примененные в модели, позволяют избежать отмеченных недостатков в аналогичной имитационной модели, если имеется соответствующий инструментарий для её создания.

8. Созданы теоретические посылки и концепция объектно-ориентированного имитационного моделирования с возможностью агрегирования экономических объектов. Теория и концепция базируются как на известных методах, так и на вновь разработанных автором.

Известные методы, применяемые ранее при моделировании экономических процессов:

• метод «Монте-Карло»;

• методы проверки статистических гипотез;

• методы программной реализации законов распределения случайных величин. При их использовании получены новые результаты:

• независимость датчиков псевдослучайных величин, работающих в разных узлах модели, реализуемой в виде стохастической сети;

• закон распределения, названный «обобщенным распределением Эрланга». Данный закон адекватно описывает групповые потоки заявок. Датчик реализуется алгоритмически с помощью программы, поскольку нет аналитической формулы для этого закона распределения.

Вновь разработанные методы:

• программно-логический механизм работы с произвольными наборами ресурсов, обеспечивающий единовременную имитацию работы с материальными, информационными и «денежными» ресурсами.

• метод структурного анализа для декомпозиции сложных сетей: на более низких уровнях моделирования (или модельных слоях) находятся сети, являющиеся узлами в сетях, находящихся на более высоких уровнях; на верхнем слое может быть только один узел - «черный ящик».

9. Создан имитационно-математический инструментарий, реализованный в виде программной системы имитационного моделирования. В основу инструментария заложены:

• теория и концепция объектно-ориентированного имитационного моделирования с возможностью агрегирования экономических объектов;

• функции координации взаимодействующих процессов в инструментальной системе;

• функции запуска модели, инициализации объектов и структур данных;

• функции управления транзактами, событиями, узлами и ресурсами в модели;

• функции управления материальными и денежными ресурсами;

• функциональные элементы структурного анализа;

• сигнальные управляющие функции;

• технологические средства разработки имитационных моделей.

Этот инструментарий, созданный под руководством и при участии автора, в литературе и при конкретных применениях получил наименование: «Система имитационного моделирования Pilgrim».

10. Создана CASE-технология имитационного моделирования, основанная на многослойном структурном анализе сложных процессов. Технология учитывает законы эволюции и анализа жизненных циклов программных продуктов. Получены основные соотношения для оценки количества структурных слоев модели, сроков отладки и основных составляющих бюджета разработчиков.

Кроме повышения наглядности и обеспечения графического сопровождения модели, эта CASE-технология решает две практические задачи:

• «выравнивает» бюджет рабочей группы в сторону снижения усилий, направленных на создание сложной модели (неоправданный рост сложности модели требует дополнительных затрат на её создание и сопровождение);

• повышает технологичность имитационно-математического инструментария и сокращает сроки разработки.

11. Разработаны новые компоненты экономических информационных систем, применяемых в управлении проектами:

• типовая модель-эталон для принятия решений при адаптивном управлении процессом инвестирования;

• типовая итерационная процедура реализации экономико-математи-ческого метода оценки параметров инвестиций и риска с учетом особенностей графика перечислений инвестиционных сумм.

Модель-эталон создается в технологической среде Pilgrim.

Итерационная процедура реализует экономико-математический метод оценки параметров инвестиций и риска с учетом особенностей графика перечислений инвестиционных сумм. Особенности процедуры:

• участие экспертов - представителей как инвестора, так и администрации (заказчиков или потребителей) в анализе вариантов бизнес-плана;

• применение модели-эталона.

12. Результаты исследований нашли практическое применение и внедрены:

• в МЧС России - при формировании планов работ по предупреждению ЧС и оценке их возможных последствий;

• в Министерстве образования России - при формировании Государственных образовательных стандартов (ГОС) по специальности 351400 «Прикладная информатика (по областям)» - в виде утвержденного ГОС и дисциплин «Основы теории систем и системный анализ», «Имитационное моделирование экономических процессов» (состав тем и дидактическое описание), а также по специальности 351500 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» - в виде утвержденного ГОС и дисциплины «Компьютерное моделирование» (состав тем и дидактическое описание);

• в Западном административном округе г. Москвы - разработанный экономико-математический инструментарий включен в состав специальной экономической геоинформационной системы;

• в ЗАО «Аквадром», г. Москва, - применена диалоговая итерационная процедура рационального распределения финансовых средств и типовая имитационная модель (при планировании инвестиционных проектов);

• в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики - в рамках учебной дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов» для подготовки информатиков-экономистов и экономистов-математиков, а также в рамках учебной дисциплины «Компьютерное моделирование» для подготовки математиков-программистов;

• в Санкт-Петербургском инженерно-экономическом университете - для реализации междисциплинарного учебного практикума.

Направления дальнейших исследований:

• становление научного направления - методологии имитационного моделирования и адаптивного управления рисками;

• развитие систем имитационного моделирования (Pilgrim и других) для повышения функциональных возможностей и развития проблемно-ориентированных интерфейсов имитационных моделей с другими органами управления: с базами данных экономических информационных систем, с базами данных и знаний для принятия экспертных решений.

Цель таких исследований - дальнейшее расширение области применения имитационного инструментария адаптивного управления рисками.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Емельянов, Александр Анатольевич, 2001 год

1. Абалкина И,Л. Страхование экологических рисков (из практики США). -М.: ИНФРА-М, 1998. 88 с.

2. Акимов В., Кузьмин И. Управление рисками катастроф как необходимое условие развития России. —М.: Управление риском, № 3, 1997, стр. 11-19.

3. Александровский Н.М., Егоров С.В., Кузин Р.Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими комплексами. -М.: Энергия, 1973.-211 с.

4. Артамонов Г.Т. Анализ производительности ЦВМ методами теории массового обслуживания. М.: Энергия, 1972. - 176 с.

5. Байцер Б. Архитектура вычислительных комплексов. Том 1. М.: Мир, 1975.-297 с.

6. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996. - 192 с.

7. Беки Г.А., Герлах Д.Л. Моделирование. В кн.: Справочник по системотехнике / Под ред. Р. Макола. - М.: Сов. радио, 1970, с. 522-542.

8. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов / Пер. с англ. под ред. Л.П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. -631 с.

9. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. -М.; Наука, 1978. 399 с.

10. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. - 208 с.

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. — 576 с.

12. Волкова В.Н. Цель: Целеобразование, структуризация, анализ. — СПб: Школа «Public Relations. Российский путь», 1996. 76 с.

13. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб: Санкт-Петербургский государственный технический университет. -510 с.

14. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы организации сложных экспертиз. -СПб: Издательство СПб ГТУ, 1998. 48 с.

15. Волкова В.Н., Кошкина А.А. Автоматизация формирования и анализа целей и функций систем управления. СПб: Издательство СПб ГТУ, 1998, -32 с.

16. Волкова В.Н., Широкова С.В., Шустик К.Л. Автоматизация морфологического моделирования . СПб: Издательство СПб ГТУ, 1998. - 26 с.

17. Воробьев Ю.Л. Международные механизмы снижения риска социально-политических последствий катастроф. М.: Российское экологическое федеральное информационное агентство (РЭФИА), 1997. 118 с.

18. Воробьев Ю.Л. Основные направления государственной стратегии снижения рисков и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций до 2010 года / Совместный доклад МЧС России и РАН. М.: 1997. - 34 с.

19. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. -М.: Финстатинформ, 1997. 135 с.

20. Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы. г. Железнодорожный (Моск. обл.): ТОО НПЦ «Крылья», 1996. - 216 с.

21. Гультяев А.К. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows. Практическое пособие. СПб.: КОРОНА принт, 1999. - 288 с.

22. Гусак А.А. Ряды и кратные интегралы. Минск: БелГУ, 1970. - 384 с.

23. Денисов А.А. Макроэкономическое управление и моделирование: Пособие для начинающих реформаторов. СПб: Академия национальной безопасности, Изд-во «Омега», 1997. - 38 с.

24. Джейсуол Н. Очереди с приоритетами. -М.: Мир, 1973. 280 с,

25. Дийкстра Э. Взаимодействие последовательных процессов. В кн.: Языки программирования / Под ред. Ф.Женюи.-М.: Мир, 1972, с. 9-86.

26. Дранко О.И., Ириков В.А., Леонтьев С.В. Технологии экономического обоснования инвестиционных проектов развития фирмы. М.: МФТИ, 1997.-49 с.

27. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.; Финансы и статистика, 1999. - 176 с.

28. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

29. Дуглас Л.Д. Анализ рисков операций с облигациями на рынке ценных бумаг. — М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. 448 с.

30. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в риск-менеджменте. В кн.: 3-я Российская научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий / Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 1999, с. 302-307.

31. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. -СПб.: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. — 376 с.

32. Емельянов А.А. Разработка программных комплексов для ЭВМ Единой системы. -М.:, ЦНИИатоминформ, 1978. 98 с.

33. Емельянов А.А. Системный анализ устойчивости инвестиционного процесса. Известия Уральского государственного экономического университета (Екатеринбург), 2000, № 3, с, 3-13.

34. Емельянов А.А. Техника разработки и анализа управляющих программ (для автоматизированных систем переработки информации и управления на базе СУБД ОКА). М.:, ЦНИИатоминформ, 1984. - 96 с.

35. Емельянов А.А. Управление муниципальными проектами с учетом рисков инвесторов-землепользователей. В. кн: Системный анализ в экономике и образовании / Сборник научных трудов. - М.: Международная академия открытого образования (МАОО), 2000, с. 64-71.

36. Емельянов А.А. Унифицированный математический метод оценки устойчивости инвестиционного проекта. В кн.: Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. - М.: МЭСИ - Московская высшая банковская школа, 2000, с. 49-55.

37. Емельянов А.А. Эволюция имитационных моделей экономических процессов. В кн.: Системный анализ экономических процессов. - М.: МЭСИ, 1999, с. 56-72.

38. Емельянов А.А. Экономико-математический метод оценки устойчивости и параметров рисков инвестиционного процесса. В кн.: Системный анализ экономических процессов. - М,: МЭСИ, 1999, с. 45-56.

39. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в бизнес-реинжиниринге. В кн.; Бизнес-процесс реинжиниринг и проектирование информационных систем. -М.: МЭСИ, РосНИИитсап, 1996, с. 42-50.

40. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. М.: МЭСИ, 1998. - 108 с.

41. Емельянов А.А., Власова Е.А. Структурный анализ и имитационное моделирование в системе Pilgrim. М.: МЭСИ, 1999. - 97 с.

42. Емельянов А.А., Дума Р.В. Разработка графического конструктора моделей системы имитационного моделирования Pilgrim. В кн.: Инжиниринг информационных и деловых процессов. -М.: МЭСИ, 1998, с. 79 - 85.

43. Емельянов А.А., Дурягин О.А. Применение пакета GPSS в системе коллективного пользования. В кн.: Освоение пакетов прикладных программ общего и специального назначения на базе ЕС ЭВМ. - М.: ЦНИИатомин-форм, 1978, с. 64-65.

44. Емельянов А.А., Дурягин О.А. Использование языка GPSS для моделирования дискретных процессов. В кн.: Освоение пакетов прикладных программ общего и специального назначения на базе ЕС ЭВМ. - М.: ЦНИИа-томинформ, 1978, с. 66-68.

45. Емельянов А.А., Корнейчук Н.А. Имитационное моделирование процесса функционирования ГАП. В кн.: Автоматизированные системы управления технологическими процессами. - М.: ЦНИИатоминформ, 1984, с. 46

46. Емельянов А.А., Лисненко Ю.П. Опыт применения диалоговых систем коллективного пользования в обучении математиков-программистов В кн.: Проблемы повышения квалификации кадров. М.: ЦНИИатоминформ, 1978,-с, 23-32.

47. Емельянов А.А., Мошкина Н.Л., Ледяева Т.Г. Повышение устойчивости сети наблюдения и лабораторного контроля на основе применения методов адаптивного управления. — В кн.: Научно-технический сборник, № 2. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1990, с. 14-21.

48. Емельянов А.А., Мошкина Н.Л., Ледяева Т.Г., Корнейчук Н.А. Мобильный имитатор для экспериментов с дискретно-непрерывными моделями экологического назначения. Управляющие системы и машины (УСиМ), № 1, 1989, с. 99-105.

49. Емельянов А.А., Тарасова Е.В. «Нетрадиционные» методы анализа сетей массового обслуживания. В кн. Системный анализ в экономике и образовании / Сборник научных трудов. — М.: Международная академия открытого образования (МАОО), 2000, с. 95-108.

50. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. — М.: АНВИК, 1998.-427 с.

51. Закон города Москвы «Об основах платного землепользования в городе Москве». М.: 1997. - 12 с.

52. Закон Российской Федерации «О безопасности». М.:1992. - 14 с.

53. Закон Российской Федерации «О промышленной безопасности опасных производственных объектов». М,: 1997. - 32 с.

54. Закон Российской Федерации «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». М,: 1997.25 с.

55. Закон Российской Федерации «О статусе столицы Российской Федерации». -М.: 1995.- 12 с.

56. Закон РСФСР «О чрезвычайном положении». М.: 1991. - 11 с.

57. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство «Дело и Сервис». - 368 с.

58. Инвестиции и инновации / Словарь-справочник. М.: Изд-во ДИС, 1998.

59. Информационные системы в экономике / Под ред. В.В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1996. — 272 с.

60. Как получить ипотечный кредит. — М.: Сбербанк России (Чертановское отделение), 2000. 12 с.

61. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Издательство «Лори», 1996. - 241 с.

62. Каменнова М.С. Системный подход к проектированию сложных систем. -Журнал д-ра Добба, 1993, № 1, с. 9-14.

63. Каталог основных понятий РСЧС, М.: МЧС, 1993. - 76 с.

64. Капитоненко В.В. Финансовая математика и её приложения. М.: «Издательство ПРИОР», 1998. - 144 с.

65. Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976.- 511 с.

66. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: ОАО Издательство «Экономика», 1997. - 288 с.

67. Клейнрок Л. Коммуникационные сети. Стохастические потоки и задержки сообщений. М.: Наука, 1970. - 255 с,

68. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: Финстатинформ, 1995. - 96 с.

69. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991.-399102. Конституция Российской Федерации. М.: Государственная дума РФ, 1994.

70. Концепция национальной безопасности Российской Федерации. М.:1997.

71. Корн Г., Т. Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1970. - 720 с.

72. Кочович Елена. Финансовая математика: Теория и практика финансово-банковских расчетов: Пер. с серб. М.: Финансы и статистика, 1994. - 268 с.

73. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложения. М.: Мир, 1965. - 302 с,

74. Кофф Г., Гусев А., Воробьев Ю., Козьменко С. Основные критерии оценки катастроф как чрезвычайных ситуаций. М.: Страховое дело, 1997, №11, с. 26-30.

75. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. М.: ИКЦ «ДИС», 1997. - 224 с.

76. Кузин J1.T. Расчет и проектирование дискретных систем управления. М.: Машгиз, 1962. - 575 с.

77. Кузин JI.T., Плужников Л.Н., Белов В.Н. Математические методы в экономике и организации производства. М.: МИФИ, 1968. - 220 с.

78. Курбатов В.И., Угольницкий Г.А. Математические методы социальных технологий. М.: Вузовская книга, 1998. - 256 с.

79. Лагоша Б.А., Емельянов А.А. Основы системного анализа. М.: МЭСИ,1998. 86 с.

80. Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Методы и задачи моделирования рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: МЭСИ, 1998. - 112 с.

81. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Массовое обслуживание в экономической сфере. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 319 с.

82. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных проектов. М,: ООО Издательско-Консалтинговая и финансовая компания "ДеКА", 1998. - 232 с.

83. Липаев В.В., Колин К.К., Серебровский Л.А. Математическое обеспечение управляющих ЦВМ. М.: Сов. радио, 1972. - 214 с.

84. Марков А.А. Моделирование информационно-вычислительных процессов. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. - 360 с,

85. Методические положения по оценке финансового состояния предприятия и установлению неудовлетворительной структуры баланса / Федеральное управление по делам о несостоятельности (банкротстве). М., 1994. -№ 31-р.

86. Методические указания по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. М.: Изд-во «Теринвест», 1994.

87. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1993. - 168 с.

88. Московская хартия / Материалы Совещания Министров стран участников ЕВРОЧОС в октябре 1993 года. - М., 1993.

89. Морс Ф.М. Марковские процессы и вероятностные системы обслуживания. В кн.: Справочник по системотехнике / Под ред. Р. Макола. - М.: Сов. радио, 1970, с, 448-467.

90. Мур Алек, Кейт Хиарнден. Руководство по безопасности бизнеса. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. - 328 с.

91. Мюррей У., Паппас К. Visual С++. Руководство для профессионалов. -СПб.: BHV- Санкт-Петербург, 1996. 912 с.

92. Назин А.В., Позняк А.К. Адаптивный выбор вариантов. Рекуррентные алгоритмы. М.: Наука, 1986.

93. Налимов В.В., Чернова И.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965.

94. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

95. Неймарк Ю.И., Коган Н.Я., Савельев В.П. Динамические модели теории управления. М.: Наука, 1985. - 400 с.

96. О "Ни л Р. Д., Клейтон Дж.Р. Управление. В кн.*. Справочник по системотехнике / Под ред. Р. Макола. - М.: Сов. радио, 1970, с. 566-572.

97. Обросов П.П. Нетрадиционное моделирование экономических процессов и их механизмов. М.: ИНИОН РАН, 1998. - 150 с.

98. Ожегов С.И. Словарь русского языка. М,: Русский язык, 1981. - 518 с.

99. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. - 336 с.

100. Острём К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М,: Мир, 1987. -480 с.

101. Оценка рыночной стоимости недвижимости. М.: Дело, 1998. - 384 с.

102. Перри К.Л., Ротенберг М. Численный анализ. В кн.: Справочник по системотехнике / Под ред. Р. Макола. - М,: Сов. радио, 1970, с. 637-659.

103. Плужников JT.H., Седых E.B. Основы расчета дискретных систем автоматического управления. -М.: МИФИ, 1965. 156 с.

104. Положение о Министерстве Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий. М.: 10 с.

105. Попов Э.В., Шапот М.Д., Кисель Е.Б., Фоминых И.Б. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.

106. Прицкер А.А.Б. Введение в имитационное моделирование и язык С ЛАМ II. М.: Мир, 1987. - 644 с.

107. Промыслов Б.Д., Жученко И.А. Логистические основы управления материальными и денежными потоками (Проблемы, поиски, решения). М.: Нефть и газ, 1994. - 103 с,

108. Прорвич В.А. Основы экономической оценки городских земель. М.: Дело, 1998. 336 с.

109. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Издательство «Зина-тине», 1981.-375 с,

110. Руднев Ю.П., Емельянов А.А. Об одном подходе к организации межмодульных связей в управляющих программах. В кн.: Вопросы теории и построения АСУ. - М.: Атомиздат, 1977, вып. 1, с. 25-28.

111. Руднев Ю.П., Емельянов А.А. Управление сообщениями по линиям связи в сети телеобработки. В кн.: Однородные вычислительные системы и среды. Часть 1. - Киев: Наукова Думка, 1975, с. 104-106.

112. Руднев Ю.П., Емельянов А.А., Корнейчук Н.А. Система коллективного управления процессом моделирования. Управляющие системы и машины

113. УСиМ), 1983, № 3, с. 38-43.

114. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и её приложения. -М.: Сов. Радио, 1970. 377 с.

115. Самойленко В.И., Пузырев В.А., Грурбин И.В. Техническая кибернетика. -М.: Изд-во МАИ, 1999. 280 с.

116. Сборник нормативных актов по вопросам землепользования в г. Москве. -М.: 1996.

117. Севрук В.Т. Банковские риски. М.: «Дело Лтд», 1995. - 72 с.

118. Семененко А.И. Предпринимательская логистика. Часть 1. — СПб: Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов, 1994.- 124 с.

119. Семененко А.И. Предпринимательская логистика. Часть 2. СПб: Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов, 1994. - 175 с.

120. Семишин Ю.А., Гуржий В.П., Литвинова О.В. Моделирование дискретный систем на ДАСИМ, М,: Московская типография № 2 РАН (при участии издательства «Моя Москва»), 1995. - 318 с.

121. Скрипкин ЬС.Г. Финансовая информатика. М.: ТЕИС, 1997. 160 с.

122. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. М.: Высшая школа, 1999. - 224 с.

123. Соколов Н.А. Применение теории неопределенности в экономике. М.: МЭСИ, 1996.- 136 с.

124. Страхование в промышленности (опыт страхового рынка ФРГ). М.: Страховое общество «Анкил», 1993. - 124 с,

125. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике / Учебное пособие. М.: СИНТЕГ, 1998. - 216 с.

126. Тихомиров В.П. Образование и подготовка специалистов в области наук о рисках / Проект международной программы ЮНЕСКО. М.: МЭСИ, 1995. -11 с.

127. Тролл P.M. Теория игр. В кн.: Справочник по системотехнике / Под ред.

128. Р. Макола. М.: Сов. радио, 1970, с. 389-401.

129. Управление портфелем недвижимости / Под ред. Хадсон-Вильсон С. и Вюртзебаха Ч.Х. М.: Закон и право, ЮНИТИ, 1998. - 391 с.

130. Устав города Москвы. М.: Московская городская дума — Правительство Москвы, 1995.

131. Учет факторов неопределенности и рисков в предварительном технико-экономическом обосновании инвестиционных проектов. М.: Управление риском, № 3, 1997, с, 43-46.

132. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1. — М.: Мир, 1967.-498 с.

133. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 2. М.: Мир, 1968.-752 с.

134. Хайниш С.В. Нестандартные ситуации: практикум для хозяйственных руководителей. М.: Экономика, 1992. - 206 с,

135. Холод Н.И., Кузнецов Н.И., Жихар Я.Н., Аксень Э.Н., Велесько Е.И., Де-журко М.Е., Желудкевич М.Е., Илюкович А.А., Крюк Е.В., Миксюк С.Ф., Рутковский Р.А., Юферева О.Д. Экономико-математические методы и модели. Минск: Издательство БГЭУ, 1999. - 413 с.

136. Холт Роберт Н. Основы финансового менеджмента: Пер с англ. М,: «Дело», 1993, 128 с.

137. Ценообразование и рынок / Пер с англ. под ред. Пунина Е.И. и Рычкова С.Б. М.: Прогресс, 1992. - 320 с,

138. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: Финансы и статистика, 1998.- 128 с.

139. Чичерин И.Н. Экономические взаимоотношения с инвесторами-землепользователями. В кн.: Системный анализ экономических процессов / Сборник научных трудов. - М.: МЭСИ, 1999, с. 138-143.

140. Чичерин И.Н., Емельянова Н.З. Использование ГИС для ведения городского земельного кадастра. В кн.: Системный анализ экономических процессов / Сборник научных трудов. М.: МЭСИ, 1999, с. 143-152.

141. Шаповальянц А. О проекте «Государственная стратегия устойчивого развития Российской Федерации» / Поручение Правительства РФ от 26 октября 1996 г. № ВЧ-П9-35809. М.: Минэкономики России , 1996, №> ВЧ-П9-4319.-181 с,

142. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. -М: Мир, 1978.-420 с.

143. Шориков А.Ф. Минимаксное оценивание и управление в дискретных динамических системах. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 1997.-248 с.

144. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1979. -592 с.-406185. Щелков B.C., Белоусова JI.M., Блинков В.М. Прединвестиционные исследования и разработка бизнес-плана инвестиционного проекта. М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 248 с.

145. Belady L.A., Lehman М.М. A model of a large program development. NY: IBM Systems Journal, 1976, v. 15, pp. 225-252.

146. Classroom link. In: Instructional media and technologies for learning. - NJ, USA: Prentice Hall Inc., 1996, pp. 5-15.

147. E-intelligence. The power to know. NC, USA: A SAS Institute white paper, 2000. - 9 p.

148. Dur R.C.J. Business reengineerins in information intensive organisation.1. О С? О

149. Amsterdam: Elsevier Science Publishers (North-Holland), 1993. 256 p.

150. Gelenbe E. On approximate computer system models. Journal of the ACM, vol. 22, № 2, April 1975, pp. 261-269.

151. Hammer M., Champy M. Reengineering the Corporation. A Manifesto for Business Revolution. New York, NY 10022, Harper Business, A Division of Harper Collins Publishers, 1993. - 233 p.

152. Heinich R., Molenda M., Russel J.D., Smaldino S.E. In: Instructional media and technologies for learning. - NJ, USA: Prentice Hall Inc., 1996, pp. 31-429.

153. Jacobson I., Ericsson M., Jacobson A, The object advantage business process reengineering with object tecnology. New York, NY 10036-5701, ACM Press & Addisson-Wesley Publishing Company, 1995. - 349 p.

154. Jay Tyo. Simulation modelling tools. Computer Week, № 35, 1995, pp. 35-36, 55.

155. Kingman J.F.C. The heavy traffic approximation in the theory of queues. Proceedings of the Symposium of Congestion Theory. W.L. Smith and W.E. Wilkinson, Union of North Caroline Press, 1965, Chap. 6, pp. 137-169.

156. Kobayashi H. Application of the diffusion approximation to queueing networks I: Equilibrium queue distributions. Journal of the ACM, vol. 21, № 2, April 1974, pp. 316-328.

157. Kobayashi H. Application of the diffusion approximation to queueing networks1.: Nonequilibrium distributions and applications to computer modelling. -Journal of the ACM, vol. 21, № 3, Julyl 1974, pp. 459-469.

158. Risk management system DELAN 3.1. New York, NY10004, Delta Analytics Corporation, 80 Broad Street, 1995. - 11 p.

159. Presser L. Multiprogramming coordination. Computing Surveys, vol. 7, № 1, March 1975, pp. 21-44.

160. Proven pragmatic solusion. NC, USA: SAS Institute Inc., 2000. - 15 p.