Методы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, отраслей и территориальных образований тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Лазарева, Лада Михайловна

• Лазарева, Лада Михайловна
• кандидат экономических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Лазарева, Лада Михайловна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРИОРИТЕТОВ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ.

1.1 Теоретические основы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов.

1.2 Методологические основы формирования приоритетов в социально-экономическом развитии регионов, отраслей и территориальных образований.

1.3 Экспертные методы и технологии оптимизации инвестиционных решений в условиях неопределенности.

Выводы по главе.

Глава 2 АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПРИОРИТЕТОВ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ.

2.1 Анализ компонент уровня человеческого потенциала как приоритетной цели региональной инвестиционной политики.

2.2 Интегральный индекс развития человеческого потенциала.

2.3 Факторы инвестиционной привлекательности и показатели уровня развития человеческого потенциала регионов (на примере Центрального федерального округа).

Выводы по главе.

Глава 3 МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ ПРИОРИТЕТОВ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ НА УРОВНЕ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ.

3.1 Аксиоматический подход к анализу иерархических структур при оценке полезности альтернативных решений.

3.2 Оценка инвестиционных проектов на основе анализа иерархических структур и теории нечетких множеств.

3.3 Выбор альтернативных решений и распределение ресурсов при формировании приоритетов инвестиционной политики на уровне территориальных образований: модели и технологии.

Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, отраслей и территориальных образований»

Актуальность темы исследования. Для Российской Федерации с ее огромной территорией, разнообразием природных и социально-экономических условий, национальных различий особую значимость приобретает инвестиционная политика, проводимая на уровне регионов, отраслей, территориальных образований. Возрастает необходимость в учете многочисленных факторов, определяющих их особенности, что является предпосылкой разработки реальной стратегии преодоления кризиса и стабилизации социально-экономической ситуации в конкретных регионах в целом и на отраслевом уровне, на уровне отдельных территориальных образований. Развитие отдельного субъекта Федерации и его территориальных образований без определения роли в национальной экономике, системы приоритетов и обеспечения согласованности действий всех субъектов хозяйственной и иной деятельности в условиях открытой экономики неизбежно превращается в процесс нерационального расходования ресурсов и усилий. Возникает необходимость проведения целенаправленной и научно обоснованной инвестиционной политики, направленной на поддержку региональной экономики, изыскание внутренних ресурсов развития, привлечение дополнительных инвестиций, внедрение технических новшеств. Это особенно актуально в период современной экономической трансформации, когда надо смягчить последствия падения производства и сокращения занятости, дать импульс новым технологиям. Такая политика должна обязательно подразумевать четкую расстановку приоритетов, обеспечиваемую адекватной ресурсной поддержкой, организационным оформлением, экономическим и правовым регулированием. Формирование приоритетов регионального развития является необходимой частью системы управления инвестиционными процессами как для субъектов Федерации — регионов в целом, так и отдельных территориальных образований.

В настоящее время в большинстве субъектов Федерации не уделяется достаточного внимания вопросам выработки единой, с четко выраженными долгосрочными приоритетами, целенаправленной инвестиционной политики и контроля за ходом ее реализации. В деятельности региональных органов власти основное время и усилия занимают функции оперативного управления. Не создана единая теоретико-методологическая база для формирования инвестиционной политики, которую могли бы использовать субъекты экономической деятельности. Это приводит к тому, что воздействие органов региональной и муниципальной власти на развитие социально-экономической ситуации в ряде случаев оказывается недостаточно эффективным. Такая ситуация во многом вызвана отсутствием адекватной методологии формирования приоритетов инвестиционной политики, направленной на социально-экономическое развитие регионов, отраслей и отдельных территориальных образований, пригодной для всех регионов Российской Федерации с существенно различающимися географическими, экономическими, национальными и другими особенностями. Эта задача является весьма сложной и не может быть решена для страны в целом, однако в пределах отдельно взятого экономического района постановка задачи разработки подобной методологии на уровне отраслей и отдельных территориальных образований представляется своевременной и выполнимой. Основой для ее решения являются экспертные методы, в последние годы все более широко применяемые в практике анализа, синтеза и планирования решений в экономике.

Степень разработанности проблемы. Весомый вклад в разработку теоретических, методологических и практических аспектов функционирования региональных социально-экономических систем внесли российские ученые Ю.П. Алексеев, С.Д. Валентей, А.Г. Гранберг, В.И. Кушлин, Б.С. Жихаревич, В.Г. Лебедев, В.Н. Лексин, Н.Н. Некрасов, С.А. Суспицын, Р.И. Шнипер, Б.М. Штульберг, В.П. Чичканов и др. Вопросам разработки методологии выбора приоритетов уделяли внимание в своих работах А.Н. Фоломьев, Ю.В. Яковец и др. Среди зарубежных авторов вопросам разработки инвестиционной политики уделяли внимание в своих работах Дж.М. Кейнс, В. Ойкен, Г. Тейлор, Я. Тинберген и др. В изучение регионального аспекта социально-экономической политики существенный вклад внесли А. Вебер, У. Изард, Ф. Перру, А. Леш и др.

Вопросы управления общественно-экономическим развитием, основанного на методологии социального прогнозирования, рассмотрены в работах И.В. Бестужева-Лады, С.М. Вишнева, А.Г. Гладышева, В.Н. Иванова, Г.Г. Мали-нецкого, В.И. Патрушева и др.

В области теории принятия решений, в том числе экспертными методами, помимо классических работ академика О.И. Ларичева, в разрезе темы представляют интерес работы Р. Аткинсона и Р. Шифрина, Р.Л. Кини, X. Райфа, Дж.А. Миллера, Г. Монтогомери и О. Свенсона, Д. Пейна, Б. Руа, Т. Саати, Г. Саймона и др. В этом ряду следует также указать работы российских авторов по исследованию и созданию интеллектуальных систем и информационных технологий принятия решений А.И. Иоффина, А.С. Любутова, Б.Н. Матюхи-на, А.В. Попова, М.А. Потапова, К.А. Пупкова, В.Б. Тихомирова, М.М. Тихомирова, И.Г. Яковлева и др.

Тем не менее, несмотря на значительное количество научных исследований, связанных с решением методологических проблем формирования приоритетных направлений инвестиционной политики региона, ее научную разработанность нельзя признать достаточной.

Целью работы является разработка методологических основ формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, его отраслей и отдельных территориальных образований.

Реализация этой цели обусловила постановку и решение следующих основных задач:

• определить место и роль социальной составляющей в формировании системы приоритетов инвестиционной политики в развитии регионов, его отраслей и территориальных образований;

• разработать методические основы формирования приоритетов в управлении инвестициями на региональном уровне;

• выполнить анализ показателей инвестиционной привлекательности регионов России и факторов формирования приоритетов инвестиционного развития региона, его отраслей и территориальных образований, установить и обосновать цели адекватной социально-экономической политики, частные и интегральные критерии оценки эффективности ее реализации;

• разработать и апробировать методики прогнозирования тенденций и сценариев развития социально-экономической ситуации и выбора приоритетов инвестиционной политики на различных уровнях.

Объектом исследования является инвестиционная политика на уровне региона Российской Федерации, его отраслей и отдельных территориальных образований.

Предметом диссертационного исследования являются процесс, методы и технологии формирования и оценки приоритетов инвестиционной политики на различных уровнях.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования служат методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инвестиционного анализа, проблемам государственного регулирования экономики, системного анализа, проблемам региональной экономики, вопросам выбора приоритетов, экспертным методам принятия решений.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, а также статистических данных Госкомстата РФ.

Научная новизна выносимых на защиту положений состоит в следующем:

• определены основные принципы, в соответствии с которыми следует осуществлять разработку региональной инвестиционной политики: эффективность, оптимальность, комплексность, системность, своевременность, непрерывность, сопровождаемость, определение условий реализации; обоснована приоритетная цель инвестиционной политики региона, его отрасли, отдельного территориального образования: развитие человеческого потенциала, улучшение качества жизни населения. Наряду с традиционными показателями уровня социально-экономического развития региона как субъекта Федерации (валовой региональный продукт, объем промышленного производства, объем инвестиций в основной капитал и др.), предложено использовать интегральный показатель «индекс развития человеческого потенциала»;

• определены основные стадии формирования приоритетов инвестиционной политики: 1) изучение реально существующей социально-экономической ситуации, ее оценочное выражение в системе информативных показателей; 2) определение конкретных приоритетных стратегических и тактических целей инвестиционной политики, возможных методов и средств их достижения, исходя из наличных материально-финансовых, организационных и иных возможностей; 3) административно-организационное обеспечение мер по реализации инвестиционной политики; 4) контроль за ходом и эффективностью проведения инвестиционной политики и внесение соответствующих корректив в предыдущие стадии;

• на основе анализа основных компонент уровня развития человеческого потенциала различных стран показана недостаточность традиционного осреднения частных индексов; предложено модифицировать интегральный индекс развития человеческого потенциала на базе принципа их аддитивного взвешивания; веса компонент индекса человеческого развития устанавливать пропорциональными коэффициентам линейной дискриминантной функции Фишера, полученной в результате многомерного статистического анализа выборки стран с различным уровнем развития человеческого потенциала; показано, что наибольший вес следует придавать индексу ожидаемой продолжительности жизни, наименьший — индексу образования населения;

• выявлены направления и возможности повышения инвестиционной привлекательности регионов центральной России, предложена их классификация, что позволяет проводить целенаправленную региональную политику по поддержке групп регионов с однородными видами инвестиционного риска. Показано, что инвестиционная привлекательность регионов не только обусловлена природно-ресурсными и другими объективными факторами, но и непосредственным образом связана с социальными условиями жизни населения региона. На примере регионов Центрального федерального округа установлены региональные индикаторы уровня жизни населения, выявлены различия в состоянии и темпах развития человеческого потенциала на региональном уровне. Применение предлагаемых региональных индикаторов уровня жизни населения позволяет выявить приоритетные направления инвестиционной политики на региональном и федеральном уровне;

• предложено для формализации процедуры выявления экспертных знаний использовать информационные технологии на базе системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности Expert Decide; показано, что принципиально новой в теории анализа иерархий является аксиома обратной симметричности, которая положена в основу парных сравнений и, наряду с аксиомой иерархичности, а также новым принципом синтеза приоритетов служит основанием для перевода качественных попарных сравнений элементов на каждом уровне иерархии в количественные отношения между элементами на всех иерархических уровнях. Доказано, что оценка функции полезности с использованием метода анализа иерархических структур не противоречит классическому подходу к оценке функции полезности экспертным методом, а также методом моделирования, в котором учитывается влияние исходов исследуемого действия на действия более высокого уровня иерархии;

• разработаны и апробированы методики оценки инвестиционных проектов на основе анализа иерархических структур, показавшие эффективность при решении многокритериальных задач в условиях неопределенности. Предложены алгоритмы решения актуальной, в условиях о^аничений на имеющиеся ресурсы, задачи оптимального распределения ресурсов между различными проектами инвестирования и их комбинаций, основанные на различных целевых функциях и ограничениях.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что предлагаемая методика формирования приоритетов социально-экономической политики регионов, отраслей и территориальных образований позволит научно обоснованно проводить целенаправленную инвестиционную ф политику с концентрацией имеющихся ресурсов на приоритетных направлениях. Основные выводы и рекомендации работы могут служить базой для формирования такой политики.

Апробация результатов исследования. Выводы и практические результаты работы докладывались на заседаниях кафедры экономической теории Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы, научно-практической конференции в МГУ сервиса, круглом столе по проблеме «Моделирование и прогнозирование социально-политических и экономических явлений и процессов: региональный аспект» в Орловской региональной академии государственной службы и нашли отражение в девяти публикациях общим объемом 15,75 п.л., из которых 5,3 п.л. лично авторские.

Логика и структура работы. Поставленные в диссертации цели и задачи, выделенные объект и предмет исследования определили логику и структуру работы, состоящую из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Лазарева, Лада Михайловна

Выводы по главе 3

1. Выполнен теоретический анализ возможностей и пределов применимости метода анализа иерархических структур, в сравнении с методами I теории полезности. Рассмотрены аксиоматические основы сравниваемых методов. Показано, что принципиально новой в теории анализа иерархий является аксиома обратной симметричности, которая положена в основу парных сравнений и, наряду с аксиомой иерархичности и также новым принципом синтеза приоритетов служит основанием для перевода качественных попарных сравнений элементов на каждом уровне иерархии в количественные отношения между элементами на всех иерархических уровнях. Доказано, что оценка функции полезности с использованием метода анализа иерархических структур не противоречит классическому подходу к оценке функции полезности экспертным методом, а также методом моделирования, в котором учитывается влияние исходов исследуемого действия на действия более высокого уровня иерархии.

2. Методами имитационного эксперимента доказано, что при построении иерархических моделей для оценки инвестиционных проектов не следует стремиться к их чрезмерному упрощению. Увеличение числа элементов на каждом уровне до известного психологического предела 7±2 обеспечивает статистическую надежность попарных суждений эксперта. При малом числе элементов на каком-либо уровне иерархии следует особенно осторожно относиться к суждениям эксперта, поскольку при этом контролирующая роль критерия транзитивности и согласованности попарных сравнений уменьшается, вплоть до его полной неработоспособности в случае двух элементов (матрица при этом полностью согласована). В этих случаях необходимо прибегать к усреднению суждений группы независимо работающих экспертов. При невозможности привлечения группы экспертов для оценки привлекательности инвестиционных проектов (а также при решении иных экономических задач), для повышения надежности подготовки управленческого решения следует прибегать к имитационному эксперименту, позволяющему оценить влияние изменения тех или иных суждений эксперта на приоритеты альтернативных вариантов.

3. В качестве инструментария для проведения экспертного опроса целесообразно использовать экспертную систему Expert Decide 2.2, позволяющую проводить интервьюирование в интерактивном режиме с оперативным контролем получаемых результатов. При интервьюировании экспертов с помощью системы Expert Decide 2.2, по возможности, следует использовать технологию опроса по принципу деловой игры (что будет, если?). Это обеспечит активное участие эксперта в получении конечных результатов, предохранит от возможных ошибок.

4. Важной для принятия управленческих решений в условиях многокритериальное™ и неопределенности является задача построения функции принадлежности при определении лингвистических переменных, когда получение необходимых данных для точного назначения числовых значений их термов невозможно или сопряжено с учетом субъективного фактора. Применение экспертной системы Expert Decide 2.2 в этих целях позволяет повысить объективность и точность оценки элементов нечетких множеств для термов лингвистических переменных.

5. Показана целесообразность совершенствования экспертных систем на основе анализа иерархических структур за счет включения элементов теории нечетких множеств в алгоритмы расчета приоритетов и синтеза суждений экспертов.

6. Выделены положительные стороны информационно-аналитических технологий на базе метода аналитических иерархий:

• как результат субъективных суждений эксперта, мы получаем объективизированные количественные отношения между различными элементами разных иерархических уровней, интерпретируемые как показатели структуры;

• в случае опроса ряда экспертов одновременно или одного (немногих) эксперта в режиме мониторинга мы получаем пространственные или временные количественные данные, измеренные по "высоко организованным шкалам", которые затем подлежат анализу с помощью многомерных статистических методов;

• существует возможность получения показателей интенсивности;

• гибкость логических структур многоуровневых иерархических моделей позволяет ставить разнообразные задачи прогностического плана.

7. Предложены типы иерархических моделей, которые могут быть использованы при формировании приоритетов социально-экономической политики на различных уровнях экспертными методами в часто встречающихся на практике случаях, когда нет возможности выполнить широкомасштабную экономическую проработку альтернативных вариантов. Указаны направления использования экспертной системы Expert Decide 2.2 и методики опроса на ее основе для информационно-аналитического и прогнозного сопровождения управления инвестиционными экономическими процессами:

• анализ путей устойчивого развития экономики региона в целом и отдельных отраслей на "элитном уровне" (инвестиционные процессы в регионе, межрегиональные связи);

• определение приоритетов альтернатив проектов;

• прогнозирование развития конкретных инвестиционных проектов;

• решение задачи оптимального распределения ресурсов;

• расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений;

• планирование от достигнутого;

• планирование от конечного результата;

• решение задач управления (анализ маргинальных приоритетов).

8. Теоретически рассмотрены алгоритмы решения актуальной в условиях ограничений на имеющиеся ресурсы основные варианты задач оптимального распределения ресурсов между различными проектами инвестирования и их комбинаций, основанные на различных целевых функциях и огра1 ничениях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных исследований, направленных на разработку методологических основ формирования приоритетов социальноI экономической политики на уровне регионов, отраслей и отдельных территориальных образований, сформулированы следующие выводы.

1. Обоснован системный подход к выбору приоритетов инвестиционной политики на уровне региона, его отраслей и территориальных образований как системы, важнейшими элементами которого являются целеполагание и информационные контуры управления и обратной связи. Определены основные принципы, в соответствии с которыми следует осуществлять разработку региональной инвестиционной политики: эффективность, оптимальность, комплексность, системность, своевременность, непрерывность, сопро-вождаемость, определение условий реализации. Определены основные стадии формирования приоритетов инвестиционной политики: 1) изучение реально существующей социально-экономической ситуации, ее оценочное выражение в системе информативных показателей; 2) определение конкретных приоритетных стратегических и тактических целей инвестиционной политики, возможных методов и средств их достижения, исходя из наличных материально-финансовых, организационных и иных возможностей; 3) административно-организационное обеспечение мер по реализации инвестиционной политики; 4) контроль за ходом и эффективностью проведения инвестиционной политики и внесение соответствующих корректив в предыдущие стадии.

2. Показана роль социальной информации на всех этапах формирования приоритетов инвестиционной политики: от постановки задач до осуществления мер социального контроля, оценки эффективности принятых решений и их корректировки. Выделены, как основные, требования к социальной информации: полнота, достоверность, оперативность, прозрачность, экономичность затрат при сборе информации.

3. Показано, что задачи формирования приоритетов инвестиционной политики, направленной на социально-экономическое развитие регионов, отраслей и территориальных образований, целесообразно рассматривать как процесс принятия решения. Выделены основные этапы процесса принятия решения, сформулированы требования к компьютерным системам поддержки принятия решений — гибкость, возможность использования имеющейся информации при корректировках постаноки задач, возможность работы в режиме мониторинга. Выполнен анализ процесса принятия решений как особого вида человеческой деятельности. Показаны психологические ограничения, обусловленные особенностями кратковременной памяти человека и ограничивающие возможности человека как измерительного устройства (магическое число 7±2 для сравниваемых критериев, альтернатив). Рассмотрены особенности формирования решений экспертами — специалистами в предметной области, обладающими аналитическим складом мышления. Из сравнительного анализа экспертных методов принятия решений, основанных на различных принципах, сделан вывод о перспективности использования для решения задач формирования приоритетов инвестиционной политики метода анализа иерархий, а также компьютерной системы Expert Decide 2.2, поддерживающий этот метод при подготовке решения группой экспертов.

4. Обоснована приоритетная цель инвестиционной политики региона, его отрасли, отдельного территориального образования: развитие человеческого потенциала, улучшение качества жизни населения. Наряду с традиционными показателями уровня социально-экономического развития региона как субъекта Федерации (валовой региональный продукт, объем промышленного производства, объем инвестиций в основной капитал и др.), предложено использовать интегральный показатель "индекс развития человеческого потенциала". Показано, что одномерная свертка основных составляющих индекса уровня человеческого развития по методике ПРООН обосновывается результатами многомерного (кластерного и факторного) анализа. В целом наблюдается совпадение типологии стран по уровню развития человеческого потенциала при одномерном (методика ПРООН), двумерном (факторный анализ) и трехмерным (кластерный анализ) подходах. Предложена двумерная факторная модель главных компонент, которая позволяет, наряду с латентным экономическим фактором развития человеческого потенциала, рассматриваемым как комбинация индекса реального ВВП на душу населения и индекса ожидаемой продолжительности жизни, рассмотреть также латентный интеллектуальный фактор, в основном связанный с индексом уровня образования. При уровне информативности двумерной факторной модели более 90 % она наглядна и позволяет выполнить визуальный анализ сходства и различия стран по выявленным латентным факторам развития человеческого потенциала.

5. На основе анализа основных компонент уровня развития человеческого потенциала различных стран показана недостаточность традиционного осреднения частных индексов. Предложено модифицировать интегральный индекс развития человеческого потенциала на базе принципа их аддитивного взвешивания весами, пропорциональными коэффициентам линейной дис-криминантной функции Фишера. Показано, что наибольший вес следует придавать индексу ожидаемой продолжительности жизни, наименьший — индексу образования населения. Использование модифицированного индекса позволило уточнить классификацию стран по уровню человеческого развития и их рейтинги, в том числе внутри достаточно однородной группы высокоразвитых государств.

6. Выполненный анализ результатов экспертной оценки инвестиционной привлекательности регионов центральной России в плоскости "инвестиционный риск — инвестиционный потенциал" показал, что кроме Москвы и Московской области, обладающих наивысшими рангами по показателям обеих групп среди регионов ЦФО, высокой динамичностью и достаточно низкими инвестиционными рисками характеризуются Ярославская, Белгородская и Орловская области, входящие4 в первую десятку, а также Владимирская, Тверская и Калужская области, входящие во вторую десятку лучших регионов России.

7. В результате регрессионного анализа показано, что наибольшее влияние на расчетное значение средневзвешенного индекса инвестиционного риска оказывает изменение ранга финансовой составляющей, следующей по значимости является экологическая составляющая риска. Несколько меньшее влияние имеют политическая, социальная, экономическая и криминальная составляющие инвестиционного риска. Выявлены направление и возможности повышения инвестиционной привлекательности регионов центральной России: для Орловской, Калужской и Ярославской областей — снижение экологического риска, Тверской — финансового и экономического, Владимирской — политического, Москвы и Орловской области — законодательного риска.

8. Выполненная классификация лучших регионов России по составляющим инвестиционного риска дополняет результаты регрессионного анализа и позволяет проводить целенаправленную инвестиционную политику по поддержке групп регионов с однородными видами риска.

9. По результатам корреляционного анализа экспертных данных выявлено, что наибольший вклад в общую оценку инвестиционного потенциала вносит производственный и финансовый, наименьший — инфраструктурный и трудовой потенциал. Корреляция инвестиционного потенциала лучших регионов России с природно-ресурсной составляющей отрицательная, т.е. при-родно-ресурсный потенциал не предопределяет инвестиционной привлекательности региона. Инвестиционная привлекательность регионов не только обусловлена природно-ресурсными и другими объективными факторами, но и непосредственным образом связана с социальными условиями жизни населения региона.

10. На примере регионов Центрального федерального округа установлены региональные индикаторы уровня жизни населения, выявлены различия в состоянии и темпах развития человеческого потенциала на региональном уровне. Применение предлагаемых региональных индикаторов уровня жизни населения позволяет выявить приоритетные направления инвестиционной политики на уровне регионов и отдельных территориальных образований.

11. Выполнен теоретический анализ возможностей и пределов применимости метода анализа иерархических структур, в сравнении с методами теории полезности. Рассмотрены аксиоматические основы сравниваемых методов. Показано, что принципиально новой в теории анализа иерархий является аксиома обратной симметричности, которая положена в основу парных сравнений и, наряду с аксиомой иерархичности и также новым принципом синтеза приоритетов служит основанием для перевода качественных попарных сравнений элементов на каждом уровне иерархии в количественные отношения между элементами на всех иерархических уровнях. Доказано, что оценка функции полезности с использованием метода анализа иерархических структур не противоречит классическому подходу к оценке функции полезности экспертным методом, а также методом моделирования, в котором учитывается влияние исходов исследуемого действия на действия более высокого уровня иерархии.

12. Методами имитационного эксперимента доказано, что при построении иерархических моделей для оценки инвестиционных проектов не следует стремиться к их чрезмерному упрощению. Увеличение числа элементов на каждом уровне до известного психологического предела 7±2 обеспечивает статистическую надежность попарных суждений эксперта. При малом числе элементов на каком-либо уровне иерархии следует особенно осторожно относиться к суждениям эксперта, поскольку при этом контролирующая роль критерия транзитивности и согласованности попарных сравнений уменьшается, вплоть до его полной неработоспособности в случае двух элементов (матрица при этом полностью согласована). В этих случаях необходимо прибегать к усреднению суждений группы независимо работающих экспертов. При невозможности привлечения группы экспертов для оценки привлекательности инвестиционных проектов (а также при I решении иных экономических задач), для повышения надежности подготовки управленческого решения следует прибегать к имитационному эксперименту, позволяющему оценить влияние изменения тех или иных суждений эксперта на приоритеты альтернативных вариантов. Выявлено, что в качестве инструментария для проведения экспертного опроса целесообразно использовать экспертную систему Expert Decide 2.2, позволяющую проводить интервьюирование в интерактивном режиме с оперативным контролем получаемых результатов. При интервьюировании экспертов с помощью данной системы рекомендуется использовать технологию опроса по принципу деловой игры (что будет, если?). Это обеспечит активное участие эксперта в получении конечных результатов, предохранит от возможных ошибок.

13. Показано, что важной для принятия управленческих решений в условиях многокритериальности и неопределенности является задача построения функции принадлежности при определении лингвистических переменных, когда получение необходимых данных для точного назначения числовых значений их термов невозможно или сопряжено с учетом субъективного фактора. Применение экспертной системы Expert Decide 2.2 в этих целях позволяет повысить объективность и точность оценки элементов нечетких множеств для термов лингвистических переменных.

14. Выделены положительные стороны информационно-аналитических технологий на базе метода аналитических иерархий:

• как результат субъективных суждений эксперта, мы получаем объективизированные количественные отношения между различными элементами разных иерархических уровней, интерпретируемые как показатели структуры;

• в случае опроса ряда экспертов одновременно или одного (немногих) эксперта в режиме мониторинга мы псшучаем пространственные или I временные количественные данные, измеренные по "высоко организованным шкалам", которые затем подлежат анализу с помощью многомерных статистических методов;

• существует возможность получения показателей интенсивности;

• гибкость логических структур многоуровневых иерархических моделей позволяет ставить разнообразные задачи прогностического плана.

15. Предложены типы иерархических моделей, которые могут быть использованы при формировании приоритетов инвестиционной политики на различных уровнях экспертными методами в часто встречающихся на практике случаях, когда нет возможности выполнить широкомасштабную экономическую проработку альтернативных вариантов. Указаны направления использования экспертной системы Expert Decide 2.2 и методики опроса на ее основе для информационно-аналитического и прогнозного сопровождения управления инвестиционными процессами:

• анализ путей устойчивого развития экономики региона в целом и отдельных отраслей на "элитном уровне" (инвестиционные процессы в регионе, межрегиональные связи);

• определение приоритетов альтернатив проектов;

• прогнозирование развития конкретных инвестиционных проектов;

• решение задачи оптимального распределения ресурсов;

• расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений;

• планирование от достигнутого;

• планирование от конечного результата;

• решение задач управления (анализ маргинальных приоритетов).

16. Разработаны и апробированы методики оценки инвестиционных проектов на основе анализа иерархических структур, показавшие эффективность при решении многокритериальных задач в условиях неопределенности. Предложены алгоритмы решения актуальной в условиях ограничений на I имеющиеся ресурсы основные варианты задач оптимального распределения ресурсов между различными проектами инвестирования и их комбинаций, основанные на различных целевых функциях и ограничениях.

17. Показана целесообразность совершенствования экспертных систем на основе анализа иерархических структур за счет включения элементов теории нечетких множеств в алгоритмы расчета приоритетов и синтеза суждений экспертов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Лазарева, Лада Михайловна, 2003 год

1. Агарков С.А. Формирование региональной системы оптимизации инвестиционных решений. Автореф. дисс.канд. экон. наук. — М.: РАГС, 1999.

2. Акофф Р., Эмерр Ф. О целеустремленных системах. — М.: Советское радио, 1974.

3. Анализ систем на пороге XXI века: теория и практика. Материалы межд. н.-практ. конф. в 4-х томах. Т.З. — М.: Интеллект, 1997.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. — М.: Финансы и статистика, 2000.

5. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учебн. пособие. —М.: Финансы и статистика, 2002.

6. Арнольд В.И. Теория катастроф. — М., 1990.

7. Асеев В.Г., Шкаратан О.И. Социальные нормативы и социальное планирование. — М., 1984.

8. Атаманчук Г.В. Теория государственного управления. Курс лекций. — М., 1997.

9. Ю.Атаманчук Г.В. Системный подход к проблеме государственного управления. — Муниципальный мир. — 2000. — №5. П.Аткинсон Р. Человеческая помять и процесс обучения. — М.: Прогресс, 1980.

10. Афанасьев В.Г. Научное управление обществом. — М., 1973. 1 З.Афанасьев В.Г. Человек в управление обществом. — М., 1977.

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

12. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. —М.: Мир, 1982.

13. Барабаков О.М. Региональное управление: реалии и перспективы. — Спб.: Лань, 1999.

14. Барабаков О.М. Регион как объект управления. — Социологические исследования. — 2002. — №7.

15. Барзилов С., Чернышев А. Регион как политическое протсранство. — Свободная мысль. — 1997. — №2.

16. Бестужев-Лада И.В., Наместникова Г.А. Социальное прогнозирование. Курс лекций. — М.: Педагогическое общество России., 2002.

17. Биншток Ф.И., Ермакова Л.И., Коновалов Н.Н., Лещинская А.Ф., Москвин Д.Д., Наумова Н.Ф. Проблемы социальной справедливости в зеркале современной экономической теории. — М.: Эдиториал УРСС, 2002.

18. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. — М.: Мысль, 1973.

19. Боно Э. де. Рождение новой идеи. О нешаблонном мышлении. — М.: Прогресс, 1976.

20. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA — Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. — М.: Инф.-изд. дом «Филинъ», 1998.

21. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учебн. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2000.

22. Бутенко И.А. Стандартизированное интервью и новые технологии. — Социологические исследования. — 1997. — №4.

23. Бычков И.В., Васильев С.Н., Черкашин А.К., Черкашин Е.А. Методы логического вывода для обработки пространственно-распределенной информации. — В кн.: Интеллектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. — М.: РУСАКИ, 2000.

24. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. — М.: ТВП, 1997.

25. Вальд А. Последовательный анализ. — М.: Наука, 1960.

26. Василенко Л.А. Интернет в информатизации государственного управления (социолого-методологический анализ). Автореф. дисс.докт. социол.наук. — М.: РАГС, 2000.

27. Васильева Т.С. Обоснованная теория в поле качественного исследования.

28. В кн.: Страусс А., Корбин Дж'. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедуры и техника. — М.: Эдиториал УРСС, 2002.

29. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. — М.: Изд-во МГУ, 1982.

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

31. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях. — М: Финансы и статистика, 1981

32. Володин А.В. Россия в координатах регионалистики. — Власть. — 2001.10.

33. Горяченко В.И., Кибалов Е.Б. Принципы построения организационной структуры управления Сибирским федеральным округом: опыт экспертного оценивания. — Регион: экономика и социология. — 2001. — №4.

34. Глущенко Е.В., Захарова Е.В., Тихонравов Ю.В. Теория управления. Учебный курс. — М., 1997.

35. Давыдов А.А. Интервальный анализ социальных систем. — Социологические исследования. — 1997. — №11.

36. Давыдов А.А. Модель социального времени. — Социологические исследования. — 1998. — №4.

37. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы планирования эксперимента. —М.: Мир, 1981.

38. Докторов Б.З. Экспертный опрос как метод изучения общественного мнения. — Социологические исследования. —1985. —№4.I

39. Доугерти К. Введение в эконометрику. — М.: ИНФРА-М, 1997.

40. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн. — М.: Финансы и статистика, 1986-1987.

41. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Учебн. пособие. — М.: Финансы и статистика, 1999.

42. Замков О.О., Черемных Ю.А., Толстопятенко А.В. Математические методы в экономике: Учебник, 2-е изд. — М.: МГУ, «Дело и Сервис», 1999.

43. Иванов Б.Н. Новая физика. (Обзор основных принципов современной физики). — М.: Изд-во АН СССР, 1963.

44. Иванов В.Н. Управленческая парадигма XXI века. — Муниципальный мир. — 2000. — №5.

45. Иванов В.Н., Гладышев А.Г. Стратегическое целеполагание — ресурс антикризисного управления. — В кн.: Основы социального управления:

46. Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. Иванов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш.шк., 2001.

47. Иванов В.Н., Доронин А.О. Информационное обеспечение социального управления. — В кн.: Основы социального управления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. Иванов, В.И. Патрушев и др. —М.: Высш.шк., 2001.

48. Иванов В.Н., Иванов А.В. Ценностное воздействие в социальном управлении. В кн.: Основы социального управления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. Иванов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш.шк., 2001.

49. Иванов В.Н., Иванов А.В. Нормативное регулирование и моделирование в управлении общественными делами. — В кн.: Основы социального управления, 2001.

50. Иванов В.Н., Патрушев В.И. Комплексные целевые программы и проекты — организационныая форма целеполагания. — В кн.: Основы социальногоуправления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. Иванов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш.шк., 2001.

51. Иванов В.Н., Патрушев В.И. Целеполагание в управлении. — В кн.: Основы социального управления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. ИваIнов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш.шк., 2001.

52. Иванов Ю.Н. О некоторых вопросах теории и методологии международных сопоставлений ВВП. — Вопросы статистики. — 1999. — № 2.

53. Интеллектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. — М.: РУСАКИ, 2000.

54. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений. — Мир ПК. — 1993.—№5.

55. Кастлер Г. Возникновение биологической организации. — М.: Мир, 1967.

56. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. — М.: Радио и связь, 1981.

57. Клепцов М.Я. Информационные системы органов государственного управления. — М.: РАГС, 1996.

58. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. — М., 1989.

59. Кордуэлл М. Психология. А Я: Словарь-справочник. — М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999.

60. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. — Орел: ОРАГС, 2001.

61. Кузнецова Е.В. Индекс человеческого развития и тенденции его изменения в России и зарубежных странах. — Вопросы статистики. — 1999. — № 2.

62. Кулаичев А.П. Пакеты для анализа данных. — Мир ПК. — 1995. — №1.

63. Кун Т. Структура научных революций. — М.: Прогресс, 1977.

64. Курбатов В.И., Курбатова О.В. Социальное проектирование: Учебное пособие. — Ростов н/Д: Феникс, 2001.

65. Ладенко И.С., Поляков И.С. Интеллект управления и консультирование.1. Новосибирск, 1992. • (

66. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. — М.: Наука, 1987.

67. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. — М.: Логос, 2000.

68. Левинский А. Регионы просят рубля. — Известия, 30 ноября 2002.

69. Любутов А.С. Метод проективной структурации объекта социальной природы. Дисс. . канд. техн. наук. — М.: РАГС, 2000.

70. Маевский В.И. Введение в эволюционную макродинамику. — М., 1997.

71. Макконелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика.1. М.:ИНФРА-М, 2001.

72. Масленников Е.В. Экспертное знание: Интеграционный подход и его приложение в социологическом исследовании. — М.: Наука, 2001.

73. Маслов С.Ю. Асимметрия познавательных механизмов и ее следствия. — Семиотика и информатика. — М., 1983. — Вып.20.

74. Маслов С.Ю. Теория дедуктивных систем и ее применение. — М., 1986.

75. Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г., Информатика для менеджеров. Курс лекций. — М.: Открытый институт МГУДТ, 2002.

76. Математическое моделирование социальных процессов. Вып.З. — М.: МГУ, 2001.

77. Матурана У. Биология познания. — В кн.: Язык и интеллект. — М., 1996.

78. Матюхин Б.Н., Иванов Д.Н., Королев И.В. Принятие решений с использованием метода анализа иерархий в сети Интернет. — Дистанционное образование. — 2000. — №3.

79. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990.

80. Миллер Дж.А/Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. — В кн.: Инженерная психология. — М.: Прогресс, 1964.

81. Мысин Н.В. Теория и история социального управления: Опыт России и зарубежных стран. — СПб.: Изд-во СЗАГС; изд-во «Образование— Культура», 2000.

82. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика. — М.: МГУ, 1994.

83. Налимов В.В. Теория эксперимента. — М.: Наука, 1971.

84. Нейман Дж. .Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение / Пер. с англ. — М.: Наука, 1970.

85. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. — М.: Горячая линия — Телеком, 2001.

86. Новиков С.В., Кузнецов А.И. Expert Decide — программная система поддержки принятия решений. — В кн.: Сборник тезисов докладов / Научн.-техн. студенческая конф. технич. вузов Центральной России. — Орел: ОрелГТУ, 1999.

87. Основные индикаторы уровня жизни населения. — Вопросы статистики. — 1999. — № 2.94.0сновы социального управления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н.

88. Иванов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш. шк., 2001. 95.Палагина Я.А. Экономические интересы в электоральном поведении граждан России. — Автореф. дисс. . канд. полит, наук. — Орел: ОРАГС, 1998.

89. Патрушев В.И., Щекин Г.В. Сущность, содержание, структурные элементы системы — В кн.: Основы социального управления: Учебное пособие / А.Г. Гладышев, В.Н. Иванов, В.И. Патрушев и др. — М.: Высш. шк., 2001.

90. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учеб. пособ. для вузов. — Изд. 2-е, перераб. и доп. — М.: Логос, 2001.

91. Попов А.В. Информационное обеспечение регионального управления в современной России (социологический аспект). Дисс. . канд. социол. наук. — М.:РАГС, 2001.

92. Попов Г.Х. Проблемы теории управления. — М., 1974.

93. Юб.Ракитов А.И. Анатомия научного знания. (Популярное введение в логику и методологию науки). — М.: Политиздат, 1969. Ю7.Ролз Д. Теория справедливости. — Новосибирск: Изд-во Новосиб. Ун-та, 1995.

94. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. — М., 1998. —813 с.

95. Саати Т. Математические методы исследования операций. — М.: Воен-издат, 1963.

96. Ю.Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. — М.: Советское радио, 1965.111 .Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. — М.: Мир, 1973.

97. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993.

98. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. — М.: Радио и связь, 1991.

99. Севастьянов П.В., Дымова Л.Г., Кантур М., Зенькина А.В. Методика многокритериальной иерархической оценки качества в условиях неопределенности. — Информационные технологии. — 2001. — №9.

100. Синергетика в современном мире: Сб. докл. межд. н. конф. — Белгород: Изд-во БелГТАСМ, 2000.

101. Слепенков И.М., Аверин Ю.П. Основы теории социального управления. Учеб. пособие для вузов. — М.: Высш. шк., 1990.

102. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

103. Социология: Словарь-справочник. Т. 1. Социальная структура и социальные процессы. — М.: Наука, 1990.

104. Страусс А., Корбин Дж. Основы качественного исследования: обоснованная теория, процедуры и техника. — М.: Эдиториал УРСС, 2002.

105. Стронгин Р.Г., Стронгина Н.Р., Швецов В.И. Информационная технология поддержки принятия решений при управлении регионом на основе моделирования социально-демографических процессов. — Информационные технологии. — 1996. — №4.

106. Тернер Д. Вероятность, статистика и исследование операций. — М.: Статистика, 1976.

107. Тихомиров М.М. Информационно-технологическое обеспечение деятельности ситуационного центра при решении управленческих задач. Дисс. . докт. техн. наук. — М.: РАГС, 1993.

108. Тьюки Дж. Обработка результатов наблюдений. — М.: Мир, 1981.

109. Уварова В.И., Шуметов Ё.Г. Использование метода анализа иерархий. — Социологические исследования. — 2001. — №3.

110. Удальцова М.В. Социология управления: Учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.

111. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. — М.: Мысль, 1978.

112. Указ президента РФ «Об основных положениях региональной политики в РФ». — М.: Кремль, 3 июня 1996, № 803.

113. Уиллиамс У.Т., Ланс Дж.Н. Методы иерархической классификации. — В кн.: Статистические методы для ЭВМ. — М.: Наука, 1986.

114. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др. — М.: Финансы и статистика, 1989.

115. Фернхем А., Хейвен П. Личность и социальное поведение. — СПб.: Питер, 2001.

116. Философский энциклопедический словарь. — М.: Советская энциклопедия, 1983.

117. Чередниченко В.В. Применение опроса экспертов для анализа и учета прогностического фона. — Социологические исследования. — 1976. — №2. 134.Черчмен У., Акофф Р., Арноф Л. Введение в исследование операций. — М., 1977.

118. Чижевский А.Л. Земное эхо солнечных бурь. — М., 1973.

119. Шабров О.Ф. Системный подход и компьютерное моделирование в политологическом исследовании. — Общественные науки и современность. — 1996.— №2.

120. Шараф М.А., Иллмэн Д.Л., Ковальски Б.Р. Хемометрика. — Ленинград: Химия, 1989.

121. Шостак В.Ф., Шостак И.В., Тверетина О.В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений на базе динамических экспертных систем. — В кн.: Интеллектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. — М.: РУСАКИ, 2000.

122. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения.— М.: Прогресс, 1994.

123. МО.Шуметов В.Г. Планирование имитационного эксперимента. 4.1. Линейные модели / Методические указания. — Орел: ОрелГТУ, 1996.

124. Шуметов В.Г. Применение систем поддержки принятия решений при подготовке специалистов и кадров высшей квалификации. — В кн.: Компьютерные технологии в обучении и научных исследованиях. Сб. статей и докл. н.-метод, конф. ОрелГАУ. — Орел: ОрелГАУ, 1999.

125. Шуметов В.Г. Пользовательский интерфейс в программных системах поддержки принятия решений. — В кн.: Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах. Матер, межд. научн. конф. — Орел: ОрелГТУ, 1999.

126. Шуметов В.Г. Статистика и статистические методы в познании социальных процессов: региональный аспект. — В кн.: Региональная политика как фактор стабилизации и устойчивости развития / Матер, круглого стола. — Орел: ОРАГС, 2000.

127. Шуметов В.Г. Математико-статистические и нейросетевые методы изучения социальных явлений и процессов и их место в подготовке кадров высшей квалификации. —Образование и общество. — 2001. — №1.

128. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. — Орел: ОРАГС, 2001.

129. Шуметов В.Г. Прогнозирование социального поведения на региональном уровне: экспертные методы и системы. — Орел: ОРАГС, 2001.

130. Шуметов В.Г., Кузнецов А.И. Алгоритмы и пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений Expert Decide. — В кн.: Интеллектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. — М.: МГТУ, 2000.

131. Шуметов В.Г., Лазарева Л.М., Абрамова В.В. Оценка инвестиционных проектов на основе анализа иерархических структур и теории нечетких множеств. — В кн.: Новые технологии. Наука и образование / Сборник научных трудов. Вып. 5. — М.: МГУДТ, 2002.

132. Шуметов В.Г., Лясковская О.В. Применение системы MathCAD при решении вычислительных задач метода анализа иерархий. — В кн.: Сборник научных трудов. Т. 13. — Орел: ОрелГТУ, 1998.

133. Шуметов В.Г., Орлов Г.М. Метод анализа иерархий в аналитической деятельности. — В кн.: IX международная конференция-выставка «Информационные технологии в образовании»: Сб. трудов участников конф. Ч.Ш. — М.: МИФИ, 1999.

134. Шуметов В.Г., Тучков Е.В. Экономические реформы и социальная напряженность: иерархия регионов Центра России по социальноэкономическим показателям / Рукопись. — ОРАГС. — Орел, 2002. — Деп. вИНИОН РАН № 57288.

135. Шуметов В.Г., Тучков Е.В. Экономические реформы и социальная напряженность: типология регионов Центра России по совокупности статистических и социологических индикаторов / Рукопись. — ОРАГС. — Орел, 2002. — Деп. в ИНИОН РАН № 57289.

136. Шуметов В.Г., Уварова В.И. Оценка субъективного восприятия качества жизни многомерными статистическими методами. — В кн.: Качество жизни населения — основа и цель экономической стабилизации и роста. 4.2. Труды межд. научн. конф. — Орел: ОрелГТУ, 1999.

137. Шуметов В.Г., Уварова В.И. Статистический анализ индикаторов качества жизни населения областей центральной России. — В кн.: Компьютерные технологии в обучении и научных исследованиях. Сб. статей и докл. н.-метод, конф. ОрелГАУ. — Орел: ОрелГАУ, 1999.

138. Шуметов В.Г., Шуметова JI.B. Факторный анализ: подход с применением ЭВМ: учебное пособие. — Орел: ОрелГТУ, 2000.

139. Энслейн К. Введение в область статистических вычислений. — В кн.: Статистические методы для ЭВМ. — М.: Наука, 1986.

140. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии в сфере политического анализа. — ПОЛИС. — 1998. — №3.

141. Ярошевский М.Г. Психология в XX столетии. Теоретические проблемы развития психологической науки. — М.: Политиздат, 1971.

142. Annels М. Grounded theory method: Philosophical repspectives, paradigm of inquiry, and postmodernism // Qualitative-Health-Research; 1996, 6, 3, Aug.

143. Checkland P.В., Scholes I. Soft Systems Methodology in Action. — Chichester: Wiley, 1990.

144. Cherchman C.W. The Systems Approach and Its Enemies. — N.Y.: Basic Boocs, 1979.

145. Dantzig G. Number the Language of Science. The Macmillan Company, N.Y., 3rd ed., 1939.

146. Denzin N., Lincoln I. Introduction. Entering the field of qualitative researh // Handbook of Qualitative Researh Paperback Edition. (Norman K. Denzin, Yvonna S. Lincoln Editors). Thousand Oaks, London, New Delhi: Sage Publication, Inc., 1998,1.

147. Maturana H.R., Varela F.G. Autopoiesis and Cognition: The Realization of Living. — Dortrecht: Reidel, 1980.

148. Montgomery H., Svenson O. A think-aloud study of dominance structuring in decicion processes. // H. Montgomery, O. Svenson (Eds.). Process and Structure on Human Decision Making. Chichester, J. Wiley and Sons, 1989.

149. Neural Connection 2.0 Application Guide. — Chicago, SPPS Inc. and Recognition Systems Inc., 1997.

150. Neural Connection 2.0 User's Guide. — Chicago, SPPS Inc. and Recognition Systems Inc., 1997.

151. Saaty T.L. Mathematical Methods of Operations Research. N.Y.: McGraw-Hill Book Co. Inc, 1959.

152. Saaty T.L., Bram J. Nonlinear Mathematics. N.Y.: McGraw-Hill Book Co. Inc, 1964.

153. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. — М.: СПСС Русь, 1998.

154. Tukey J.W. The future of data analysis. — Annals of Mathematical Statistics. — 1962. —V.33.

155. Vallee D., Zielniewicz P. ELECTRE 3-4, version 3x. Guide d'Utilisation. Document LAMSADE N 85. Paris: Universite de Paris Dauphine, 1994.

156. Winterfeldt D. von, Edwards W. Decision Analysis and Behavorial Research. Cambridge: Cambridge University Press, 1986.1. БЭЗ1. ДА1. ВВП1. ВРП1. ДМА1. ИМ