Методы и модели планирования целевых программ в условиях риска тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Багаутдинов, Зульфат Зуфарович

• Багаутдинов, Зульфат Зуфарович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Багаутдинов, Зульфат Зуфарович

АББРЕВИАТУРЫ.

ВВЕДЕНИЕ.

Положения, выносимые на защиту.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ В УСЛОВИЯХ РИСКА.

1.1 Целевая программа как объект научного исследования.

1.2 Риски реализации целевых программ: особенности рисков и классификация рисков.:.•.

1.3 Показатели эффективности и риска при реализации целевых программ.

1.4 Постановка задачи.

1.5 Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ В УСЛОВИЯХ РИСКА.

2.1 Графовые модели целевых программ.

2.1.1 Графовые модели реализации мероприятий целевой программы.

2.1.2 Графовые модели воздействия среды на меропрития целевой программы.

2.1.3 Графовые модели воздействия мероприятий ЦП на среду (природу).

2.2 Графо-аналитические модели ЦП.

2.2.1 Графо-аналитические модели реализации мероприятий ЦП.

2.2.2 Графо-аналитические модели воздействия среды на мероприятия ЦП.

2.2.3 Графо-аналитические модели воздействия мероприятий ЦП на среду.

2.3 Эмпирио-эвристические модели оценивания эффективности реализации ЦП в условиях риска.

2.3.1 Эмпирио-эвристические модели оперативности ЦП.

2.3.2 Эмпирио-эвристические модели ресурсоемкости целевых программ.

2.3.3 Эмпирио-эвристические модели результативности (экологической безопасности) целевой программы.

2.4 Эмпирио-эвристические модели оценивания риска при реализации ЦП.

2.5 Модель задачи планирования ЦП в условиях риска.

2.6 Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ В УСЛОВИЯХ РИСКА.

3.1 Анализ особенностей задачи планирования целевых программ в условиях риска как оптимизационной задачи.

3.2 Анализ методов решения оптимизационных задач планирования ЦП в условиях риска.

3.3 Разработка комплекса методов решения задачи планирования ЦП в условиях риска.

3.4 Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ЦЕЛЕВОЙ ПРОГРАММЫ СОЗДАНИЯ ОБРАЗЦА ТЕХНИКИ В УСЛОВИЯХ РИСКА.

4.1 Структура методики решения задачи планирования ЦП создания образца техники в условиях риска.

4.2 Правила подготовки исходных данных для решения задачи планирования целевой программы создания образца техники в условиях риска.

4.3 Правила интерпретации результатов решения задачи планирования целевой программы создания образца техники в условиях риска.

4.4 Пример планирования ЦП создания образца техники в условиях риска.

4.5 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели планирования целевых программ в условиях риска»

В бюджетном послании Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации от 23 июня 2008 года «О бюджетной политике в 2009-2011 годах» в качестве одной из основных задач поставлена задача дальнейшего развития практики бюджетирования, ориентированного на результаты. При этом в рамках бюджетного процесса требуется обеспечить корреляцию докладов о результатах и основных направлениях деятельности субъектов бюджетного планирования, долгосрочных программ и ведомственных целевых программ, обоснований бюджетных ассигнований. Порядок разработки и реализации целевых программ определен постановлением Правительства Российской Федерации от 26 июня 1995 г. N 594 "О реализации Федерального закона «О поставках для государственных нужд» и Постановлением Правительства РФ от 25.12.2004 N 842.

В соответствии с п. 1 последнего, целевые программы представляют собой увязанный по задачам, ресурсам и срокам осуществления комплекс научно-исследовательских, опытно-конструкторских, производственных, социально-экономических, организационно-хозяйственных и других мероприятий, обеспечивающих эффективное решение системных проблем в области государственного, экономического, экологического, социального и культурного развития Российской Федерации (РФ).

Целевые программы являются одним из важнейших средств реализации структурной политики государства, активного воздействия на его социально-экономическое развитие и должны быть сосредоточены на реализации крупномасштабных, наиболее важных для государства инвестиционных и научно-технических проектов, направленных на решение системных проблем, входящих в сферу компетенции федеральных органов исполнительной власти.

Как свидетельствует практика использования целевых программ рядом стран, такие программы способны повысить эффективность государственных расходов за счет концентрации ресурсов на действительно важных для общества направлениях. Целевые программы широко- используются в странах Европейского Союза, в США, в Японии для решения стратегических задач развития. Так, в США, примерно 50% государственных расходов осуществляется с использованием; целевых программ,, во Франции - до 80%. Целевые программы (ЦП) выступают в диссертации в качестве объекта^ научных исследований. В соответствии с законодательством РФ, до начала реализации ЦП должно быть выполнено оценивание эффективности реализации ЦП и риска при реализации ЦП. Методика оценивания эффективности целевой программы разрабатывается государственными заказчиками с учетом специфики программы и должна служить приложением к тексту программы. Под эффективностью реализации ЦП понимается комплексное свойство ЦП, характеризующее ее приспособленность к достижению целей- ЦП; Под риском при реализации Z//7 понимается возможность неблагоприятных событий при реализации ЦП.

К сожалению, анализ реализации целевых программ свидетельствует о том, что в г настоящее время они выполняются ^ низкой эффективностью^ недостаточно- хорошо реализуется! учет рисков? при реализации ЦП, недостаточно используются возможности математических методов исследования эффективности и рисков, возможности современных информационных технологий исследования. Как свидетельствует практика, учет неблагоприятных событий при реализации целевых.программ осуществляется; недостаточно полно, зачастую — с использованием лишь эвристических методов;; слабо используются математические модели и методы для исследования неблагоприятных событий и их последствий. Одной из главных проблем в этой области является отсутствие действенных моделей и методов, позволяющих оценивать эффективность реализации программ с учетом возможностей наступления при реализации целевой 1 программы неблагоприятных событий различной природы.

Под неблагоприятным событием будем- понимать событие, которое может приводить к неблагоприятным последствиям. Под неблагоприятными последствиями будем понимать результаты, которые не способствуют достижению цели. В качестве примеров неблагоприятных событий можно привести аварии, загрязнение среды из-за выброса вредных веществ.

Анализ роли и места целевых программ в повышении эффективности использования государственных ресурсов в различных сферах показал, что целевые программы в настоящее время являются основным, и по существу единственным отработанным и эффективно действующим инструментом программно-целевого планирования в Российской Федерации. Как свидетельствует практика, основными особенностями и достоинствами этого инструмента являются:

1. Направленность на решение комплексных задач, стоящих перед РФ.

2. Более длительный горизонт планирования, сопоставимый со сроками отдачи и окупаемости инвестиций.

3. Системный'подход к формированию комплекса взаимосогласованных по ресурсам и срокам мероприятий для достижения поставленных целей в различных областях социально-экономического развития.

4. Более открытый по сравнению с другими методами государственного финансирования порядок формирования программ и хода их реализации.

5. Высокая степень прозрачности государственных заказов и закупок в рамках программных мероприятий, обеспечение контроля за эффективностью расходования средств государственного бюджета.

6. Наличие возможности оперативной и эффективной корректировки программных мероприятий, обеспечивающих гибкость проводимой политики, и возможности' быстрого реагирования на изменение условий реализации программы.

7. Возможность в рамках программ комбинировать и объединять усилия органов власти различных уровней и частного сектора экономики.

Однако, для использования указанных преимуществ целевых программ на практике необходимо решить ряд научных и практических задач. В частности, необходимо решить задачу планирования целевых программ по показателям эффективности и риска. Такое планирование должно быть выполнено с использованием математических моделей и методов; на основе собираемых в'соответствии с законодательством данных, с опорой на современные информационные технологии оперирования,такими данными.

Методы и модели, используемые при планировании ЦП в условиях риска, выступают в диссертации в качестве предмета научных исследований.

Методам и моделям планирования ЦП и исследованию риска посвящены работы многих отечественных и .зарубежных ученых, например,. В. Бочарнико- . ва [25], А. Ильичева [30]; Р! Кочкарова [35,36],. А. Мельникова [45], К. Олейни-ка [56], И. Рябинина [67,68,69,70], Е. Соложенцева [72,73,74], Л. Уткина [78], Я. Хованова [33,34,79,80,81,82,83].

Однако научно обоснованные методы и модели, которые позволяли бы планировать ЦП в: условиях риска при отсутствии статистически надежных данных, не в полной мере [43] разработаны и не используются при планировании. '

Проведенные исследования [7-23,25,26,37] позволили выявить, что существующие математические1 модели, методы, информационно-аналитическое и методическое обеспечение, используемое в практике' планирования целевых программ, обладает рядом недостатков:

1. Используемые модели в требуемой мере не учитывают случайности разного вида при реализации программ.

2. Используемые модели в требуемой мере не учитывают возникновение, неблагоприятных событий разного вида при реализации программ.

3. Используемые модели, как правило, описывают риски качественно, а не количественно.

4. Используемые модели не позволяют объединять и использовать совместно эмпирические (опытные) и эвристические (экспертные) сведения.

5. Используемые модели в требуемой мере не приспособлены для их использования при постановке и решении оптимизационных задач планирования.

В результате существующее информационно-аналитическое и методическое обеспечение решения задач планирования целевых программ в условиях риска не отвечает требованиям, предъявляемым к ним на современном этапе социально-экономического развития [27, 39].

Сложность подобного планирования, отсутствие научно обоснованных моделей и методов, учитывающих указанные выше особенности ЦП и рисков при их реализации, необходимость разработки специального математического обеспечения для использования современных информационных технологий при планировании ЦП в условиях риска обусловливают актуальность темы диссертационных исследований.

Целью диссертации является разработка методов и моделей планирования ЦП в условиях риска, использование которых на практике позволит повысить эффективность и снизить риск при реализации целевых программ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложены вербальная и формальная постановки задачи планирования целевых программ в условиях риска, как задачи оптимизации. Впервые предложено осуществлять планирование ЦП не по одному только показателю эффективности, а по комплексному показателю успешности реализации ЦП в условиях риска, включающему показатель эффективности реализации ЦП и показатель риска при реализации ЦП.

2. Разработан комплекс концептуальных и формальных (математических) моделей ЦП в условиях риска, в которых впервые предложено описывать характеристики ЦП с использованием нечетких чисел, так как в условиях отсутствия статистически надежных сведений не могут быть корректно использованы описания с помощью вероятностных распределений.

Практическая значимость результатов исследований состоит в том, что они позволяют: оценить и затем выполнить анализ частных показателей оперативности, ресурсоемкости, экологической безопасности, а также комплексного показателя успешности реализации ЦП в условиях риска; разработать оптимальный план ЦП с учетом особенностей мероприятий ЦП, финансирования ЦП, особенностей среды ЦП, а также в соответствии с временными, ресурсными и другими ограничениями на целевую программу; разработать предложения по совершенствованию мероприятий целевой программы.

Диссертация включает введение, 4 главы, заключение, список литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Багаутдинов, Зульфат Зуфарович

4.5 Выводы по главе 4

Четвертая глава диссертации посвящена разработке методики планирования целевой программы создания образца техники в условиях риска.

Предложена обобщенная структура методики; изложено содержание основных фрагментов методики; исследованы особенности исходных данных и сделаны рекомендации по способам сбора, подготовки исходных данных и интерпретации результатов решения задачи. Для подготовки исходных данных использовались имеющийся программный комплекс PERT-PAC Sheduling, программные комплексы ProgER и Microsoft Excel®. Расчеты выполнялись на основе разработанного программного комплекса ProgER. Он представляет собой специальное расширение Microsoft Excel®, позволяющее выполнять операции с нечеткими и Случайными величинами и решать оптимизационные задачи.

По сравнению с планом реализации ЦП G, полученным эвристическим путем (без постановки и решения,математической, оптимизационной, задачи планирования), оптимальный план (рассчитан при а = 0,5) позволил в среднем: на 15% изменить график Rip' платежей, на 2% изменить моменты Т"" времени начала мероприятий программы. Значение 0,8 показателя 4'(7i4f") для полученного оптимального плана на 21% выше, чем значение 0,63 для эвристического плана. Указанные результаты достигнуты за счет улучшения (по сравнению с эвристическим планом) показателя ресурсоемкости на 6%, оперативности — на 7%, экологической безопасности - на 15%, показателя риска - на 21%. Применение методики позволило автоматизировать не только процесс планирования, но и процесс оформления и доработки документации за счет ее перевода в электронную форму. В результате удалось не менее чем на 25% сократить время на планирование. По результатам решения оптимизационной задачи выполнено исследование того, как влияет изменение исходных данных и параметров задачи на результаты ее решения. Выполнен анализ влияния значений коэффициентов а, Р на значение целевой функции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате выполненной работы был выполнен комплекс научных исследований, позволяющий решить актуальную научную и прикладную задачу планирования целевых программ в условиях риска.

В результате выполненных исследований достигнута цель исследований, состоящая в разработке методов и моделей планирования ЦП в условиях риска, использование которых на практике позволит повысить эффективность и снизить риск при реализации целевых программ.

Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Предложены вербальная и формальная постановки задачи планирования целевых программ в условиях риска, как задачи оптимизации. Впервые предложено осуществлять планирование ЦП не по одному только показателю эффективности, а по комплексному показателю успешности реализации ЦП в условиях риска, включающему показатель эффективности реализации ЦП и показатель риска при реализации ЦП.

2. Разработан комплекс концептуальных и формальных (математических) моделей ЦП в условиях риска, в которых впервые предложено описывать характеристики ЦП с использованием нечетких чисел, так как в условиях отсутствия статистически надежных сведений не могут быть корректно использованы описания с помощью вероятностных распределений.

На практике результаты исследований должны позволить: оценить и затем выполнить анализ частных показателей оперативности, ресурсоемкости, экологической безопасности, а также комплексного показателя успешности реализации ЦП в условиях риска; разработать оптимальный план ЦП с учетом особенностей мероприятий ЦП, финансирования ЦП, особенностей среды ЦП, а также в соответствии с временными, ресурсными и другими ограничениями на целевую программу; разработать предложения по совершенствованию мероприятий целевой программы.

В результате применения методики в прикладной задаче планирования ЦП «Гидронавтика» стало возможным улучшить показатель ресурсоемкости на 6%, оперативности — на 7%, экологической безопасности — на 15%, показатель риска — на 21%. Применение методики позволило автоматизировать не только процесс планирования, но и процесс оформления и доработки документации за счет ее перевода в электронную форму. В результате удалось не менее чем на 25% сократить время на планирование.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Багаутдинов, Зульфат Зуфарович, 2009 год

1. Акофф Р, Эмери Ф. О целеустремленных системах. — М., Сов. радио, 1974. —97 с.

2. Александров В. В., Андреева Н. А., Кулешов С. В. Системное моделирование. Методы построения информационно-логистических систем: Учеб. пособие. — СПб., Изд-во Политех, ун-та, 2006. — 95 с.

3. Александров В. В., Арсентьева А. В. Информация и развивающиеся структуры. — Л., ЛНИВЦ АН СССР, 1984. — 186 с.

4. Александров В. В. Биоинформационный процесс познания и моделирова-ния//Журн. «Информационные технологии в проектировании и производстве». 2003.-№ 3. — С. 70-74.

5. Александров В. В. Интеллект и компьютер. — СПб., Изд-во «Анатолия», 2004 г. —282 с.

6. Александров В.В. Развивающиеся системы в Науке, Технике, Обществе и Культуре. — СПб: Изд-во СПбГТУ, 2000. — 244 с.

7. Багаутдинов, 3.3. Моделирование и оценивание эффективности комплекса мероприятий на основе алгебры нечетких чисел/3.3. Багаутдинов, A.C. Гейда, И.В'. Лысенко//Известия вузов. Приборостроение.-СПб., 2008-Том. 51-№. 1—С.21-24.

8. Багаутдинов, 3.3. Отчет о НИР «Разработка методического обеспечения анализа экономической реализуемости стратегических целей»/ Багаутдинов 3.3., Гейда A.C., И.В. Лысенко, Е.П. Силла и др. С.-Пб СПИИРАН- 2008 г.-480 с.

9. Багаутдинов, 3.3. Отчет о НИР «Разработка методического обеспечения стратегического аудита»/ Багаутдинов 3.3., Гейда A.C., И.В. Лысенко, Е.П. Силла и др.- С.-Пб, СПИИРАН 2007 г. - 1680 с.

10. Багаутдинов, 3.3. Оценивание эффективности комплекса мероприятий в условиях неопределенности/ 3.3. Багаутдинов, A.C. Гейда, И.В. Лысенко, О.В. Лысенко//Системы управления и информационные технологии».-Воронеж, 2009—№ 34 (4).-С.36-41.

11. Багаутдинов, 3.3. Исследование эффективности и риска проектов в сложных организационно-технических системах/ А.С.Гейда, И.В.Лысенко //Проблемы управления рисками в техносфере.-СПб., 2009—№ 4.-С.46-50.

12. Багаутдинов, 3.3. Метод оценивания эффективности и риска проектов/ 3.3. Багаутдинов, A.C. Гейда, И.В.Лысенко//Управление риском. — М., 2009.-№ 3.- С.73-79.

13. Багаутдинов, 3.3. Оценивание риска реализации проектов в организационно-технических системах//Информация иКосмос.-СПб., 2009—№ 2.-С.76-80.

14. Багаутдинов, 3.3. Управление проектами в условиях риска/ 3.3. Багаутдинов, A.C. Гейда, И.В.Лысенко/ЯТрограммные продукты и системы.-Тверь, 2009—№3.-С.56-59.

15. Бишоп Джуди. Java 2 Эффективная работа. Addison Wesley, «Питер»— 2002г. - 592 с.

16. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике — СПб— 2001г.-328 с.

17. Гейда А. С., Лысенко И. В*. Модели, методы и информационные технологии оценивания эффективности проектов//Информационные технологии и вычислительные системы 2008г., №3. - с. 23-31.

18. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.— Л.— М.: Мир, 1976.— 136 с.

19. Иванова Е.И., Фаттахов Р.В., Юсупова Н.И. Государственный финансовый контроль. Системный подход. М., Совет по изучению производительных сил Минэкономразвития РФ'и РАН - 2006 - 89с.

20. Ильичев A.B. Основы анализа эффективности и рисков целевых программ: Истоки, формализация, реализация. Научный мир— М—2009г.-303с.

21. Капустин В.Н. Проблемы внедрения*ERP-систем в судостроении. //Качество и ИЛИ (САЬЗ)-технологии. №1. 2004 г.- С. 84-86.

22. Кей С. Хорстманн, Гари Корнелл. Библиотека профессионала. Java 2. Том 1. Основы. М Вильяме - 2002 г.- 1120 с.

23. Колганов С.К., Корников В.В., Попов П.Г., Хованов Н.В. Построение в условиях дефицита информации сводных оценок сложных систем М., Радио и связь- 1998 г-56 с.

24. Корников В.В., Серегин И.А., Хованов Н.В. Многокритериальное оценивание финансовых рисков в условиях неопределенности — СПб., СПбГУ— 2002 г.-212 с.

25. Кочкаров P.A., Кочкаров A.A. Формализация целевых программ // Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов/ Под ред. О.В. Голосова. Вып. XII. М., Финансовая академия - 2004 г. -С. 61-72.

26. Кочкаров P.A., Целевые программы: инструментальная поддержка. М. «Экономика» — 2007 г. — 223 с.

27. Ларичев О. И. Вербальный анализ решений.— М. : Наука 2006 г. — 181 с.

28. Лысенко И. В. Анализ и синтез сложных технических систем. Часть 1. — М, Воениздат 1995 г. — 397 с.

29. Лысенко И. В. Нечеткая оптимизация: новый подход к постановке и решению задач// Труды СПИИРАН. Вып. 2, т. 1. — СПб, Наука. — 2004 г. — С. 90-118.

30. Лысенко И. В. Оценивание эффективности функционирования человеко-машинных систем: вероятностный подход// Труды СПИИРАН. Вып. 1, т. 1. — СПб, Наука. — 2002 г. — С. 49-64.

31. Мазур И.В. Управление проектами. Справочник. — М., Машиностроение, 2001г. —405с.

32. Максимов В.И., Качаев C.B., Корноушенко Е.К. Концептуальное моделирование. М. — 1997 г. — 128 с.

33. Малышев В.В., Хованов Н.В. Оценка качества судов при неполных проектных данных//М., Судостроение . — 1990 г., №8. — с. 3-5.

34. Мацкевич В.Д. Сборка и сварка корпусов судов. М., Судостроение. — 1965.— 402 с.

35. Мельников A.B. Риск-менеджмент: стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования (2-е издание, переработанное и дополненное). — М.: "Анкил".-2003. — С. 159.

36. Методы военно-экономических исследований перспектив развития космических средств. — М.: Машиностроение.— 1998. — 152 с.

37. Михайлов В.В., Мордовии В.Ю. Моделирование биоклиматической структуры ареала. Труды СПИИРАН.- 2006 г.- Вып. 3, том 2 С. 298-311.

38. Михайлов В.В., Селяков И.С. Мультиагентный симулятор для моделирования распределенных динамических систем//Приборостроение.- 2008, № 11 — С.27-32.

39. Михайлов В.В., Тубольцева В.В. К вопросу об идентификации имитационных моделей экологических объектов//Известия вузов. Приборостроение — 2006 г.-том №49, №11.- С. 12-15.

40. Моделирование экономических процессов / Под ред. М.В. Грачевой, Л.Н. Фадеевой, Ю.Н. Черемных. М.: ЮНИТИ-ДАНА.- 2005. - 351с.

41. Надежность и эффективность в технике: Справочник. Т. 6: Экспериментальная отработка и испытания/ Под ред. Р. С. Судакова и О. И. Тескина. — М., Машиностроение 1989 г. — 375 с.

42. Надежность технических систем: Справочник/ Под ред. И. А. Ушакова. — М.: Радио и связь, 1985. — 606 с.

43. Назаров A.B., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. М.: Наука и техника 2003 г.- 384 с.

44. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д. А. Поспелова.— М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.— 312 с.— (Проблемы искусственного интеллекта).

45. Олейник К. Экологические риски в предпринимательской деятельности (Вопросы методологии). — М.: "Анкил".- 2002. — С. 208.

46. Омельченко В.В. Общая теория классификации. Часть 1. Основы систе-мологии познания действительности.—М.ЮОО «ИПЦ «Маска», 2008 г.- 436 с.

47. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов P.M. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. — М.:Наука — 2006. — 410 с.

48. Петухов Г. Б., Якунин В. И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем. —М.: ACT.- 2006 г. — 504 с.

49. Пискунов А. А. Подходы к оценке эффективности проектов электронного правительства: Научно-методические материалы 4-го рабочего семинара ИНТОСАИ по аудиту эффективности электронного правительства^ Москва, 2021 апреля 2004 года.- 2004 г. 17 с.

50. Попов A.M. Разработка методов учета экономической неопределенности при обосновании развития систем вооружения ВМФ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук — СПб.— 2000 г.— 267 с.

51. Попов A.M. и др. Отчет о НИР шифр «Океан-ФЦП»: Военно-научное сопровождение реализации подпрограммы «военно-стратегические интересы РФ в мировом океане». ФЦП «мировой океан»,- СПб.— 2008 г.- 1070 с.

52. Попов A.M. и др. Отчет о НИР шифр «Замес»: Разработка научного обоснования реформирования военно-научного комплекса ВС РФ СПб-1999г.-1231 с.

53. Расстригин Л. А. Случайный поиск. М. Знание. —1979 г. — 306 с.

54. Романов B.C. Классификация рисков: принципы и критерии. — http://www.aup.ni/articles/finance/4.htm

55. Рябинин И.А. История возникновения, становления и развития теории надежности в Военно-морском флоте. СПб, ГУП "СПМБМ "Малахит".- 2000 г.

56. Рябинин И.А. Логико-вероятностное исчисление как аппарат исследования надежности и безопасности структурно-сложных систем//АиТ, М.: Наука — 2003г.-№ 7.-с. 178-186.

57. Рябинин И.А. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно-сложных систем. М., Радио и связь — 1981 г. — 311 с.

58. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. СПб, Политехника 2000 г.- 325 е.

59. Соколов Б.В., Юсупов P.M. Комплексное моделирование рисков при выработке управленческих решений в сложных организационно-технических сис-темах//Проблемы управления и информатики — 2006г- № 1, с. 2-22.

60. Соложенцев Е. Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике. Второе издание, СПб.: Бизнес-прессаю- 2006г.- 560 с.

61. Соложенцев Е. Д., Степанова Н. В., Карасев В. В. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов.- Изд-во С-Петерб. ун-та — 2005. — 200 с.

62. Соложенцев Е.Д. Управление риском и эффективностью в экономике: логико-вероятностный подход. СПб.— 2009 г.- 259 с.

63. Статистические методы в прикладной кибернетике/ Под ред. Р. М. Юсупова. Б.м.: Б.и.- 1980г. — 378 с.

64. Таранцев А. А. Действия со случайными величинами при решении по-жарно-технических задач// Проблемы управления рисками в техносфере №3-4, 2009 г.-с. 133-143.

65. Таранцев A.A. Инженерные методы теории массового обслуживания. М.: Наука.-2007 г.- 176 с.

66. Уткин Л.В. Анализ риска и принятие решений при неполной информа-ции.-СПб.- Наука.—2007 г. 404 с.

67. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб., СПбГУ.- 1996 г. 225 с.

68. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците.- С.Пб.: Изд-во СПбУ— 1996г. 196 с.

69. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб., СПбГУ.- 1998г.-234 с.

70. Хованов Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества. Л., ЛГУ.-1982г.-221 с.

71. Хованов Н.В. Стохастические модели теории квалиметрических шкал. Л., ЛГУ.- 1986г.- 129 с.

72. Энциклопедия финансового риск — менеджмента / Под ред. A.A. Лобанова и A.B. Чугунова. М., Альпина Паблишер.- 2003г. - 786 с.

73. Юсупов P.M. Наука и национальная безопасность. — СПб.:Наука.-2006г. -290 с

74. Юсупов P.M., Заболотский В.П. Математическое моделирование социально-экономических процессов: Учебное пособие. — СПб.: СПбГУ АП — 2004г. 150 с.

75. Юсупов P.M., Шишкин В.М. О некоторых противоречиях в решении проблем информационной безопасности//Информатизация и связь,№ 2—2008г.— с.З.

76. Adrian Powell. Model with the Eclipse Modeling Framework, Part 1: Create UML models and generate code. IBM developer Works. —15 Apr 2004. -http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-ecemfl/

77. Carolyn Currie. A Test of the Strategic Effect of Basel II Operational Risk Requirements on Banks. Univ. of Technology Sydney. May.— 2005 — 30 p.

78. David S. Frankel. Model Driven Architecture Applying MDA to Enterprise Computing. John Wiley.- 2003.-352 p.

79. Devidson Luiz Okopnik. Writing portable code in Linux — three different approaches. Linux Gazette. The free International online Linux monthly March 2008 (# 148).-23 p.

80. Encyclopedia Britannica http://www.britannica.com/

81. ILOG OPL-CPLEX Development System. ILOG Inc.-http ://i log.com/products/opl studio/

82. Joe Zhu. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver: International Series . in Operations Research & Management Science (Hardcover). Springer — Verlag:- 2002. 328 p.

83. Mark V. Arena, John Birkler, John F. Schank, Jessie Riposo, Clifford A. Grammich. Monitoring the Progress of Shipbuilding Programmes: How Can the Defense Procurement Agency More Accurately Monitor Progress? Rand Corporation. — 2005.-59 p.

84. Mark V. Arena et al. The United Kingdom's Naval Shipbuilding Industrial Base: The Next Fifteen Years. Rand Corporation — 2005.- 179 p.

85. Michael Galpin . Developing applications using the Eclipse C/C++ Development Toolkit. IBM developerWorks.-lO Jul 2007 http://www. ibm.com/developerworks/ opensource/library/os-eclipse-stlcdt/

86. Project 2003 Software Development Kit (SDK). Microsoft Inc: -http://www.microsoft.com/downIoads/details.aspx.

87. Risk codes. Guidance and mappings—November, 2007., Society of Lloyd's-Hp.

88. Seawolf cost increases and schedule delays continue. GAO report to congressional requesters. -July 1994., US General Accounting Office — 19 p.

89. Solojentsev E. D. Scenario Logic and Probabilistic Management of Risk in Business and Engineering. Springer:- 2005- 391 p.

90. The Presidential/Congressional Commission on Risk Assessment and Risk Management. Risk Assessment and Risk Management In Regulatory Decision-Making. Final Report. Volume 2.- 1997.-213 p.

91. Zadeh L.A. Fuzzy sets// Information and Control, № 8/- 1965. — C. 338-353.