Методы нелинейной динамики для управления рисками розничной реализации товаров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Эбзеева, Наталья Саидовна

• Эбзеева, Наталья Саидовна
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Эбзеева, Наталья Саидовна

Введение

1 ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЕ РОЗНИЧНОЙ РЕАЛИЗАЦИЕЙ ТОВАРОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКОВ

1.1 Основы организации деятельности розничного торгового предприятия.

1.2 Сущность, экономические функции розничного товарооборота и современные подходы к управлению запасами.

1.3 Экономический риск и концепция управления им.

1.3.1 Факторы усиления риска в современном обществе

1.3.2 Классификация рисков, методы их оценки и концепция управления риском через прогнозирование

1.4 Предмет исследования и его статистические характеристики

Выводы по разделу

2 МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ ДЛЯ ПРЕДПРОГНОЗНОГО АНАЛИЗА

МИКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

2.1 Инструментарий фрактального анализа

2.2 Выявление фрактальных характеристик временных рядов

2.2.1 Фрактальный анализ микроэкономических временных рядов 81 2.2.1.1. Фрактальный анализ временных рядов реализации товара группы «Мыло».

2.2.1.2 Фрактальный анализ временных рядов реализации товара группы «Средства для бритья».

2.2.2 Предпрогнозная информация на базе фрактального анализа для микроэкономических временных рядов

2.3 Предпрогнозный анализ временных рядов методами нелинейной динамики в случае критических явлений

2.3.1 Терминология временных рядов в случае критических явлений

2.3.2 Фрактальный анализ временных рядов в случае «дефолта»

2.4 Из опыта фрактального анализа агрегированных временных рядов розничной реализации товара

Выводы по разделу

3 АДАПТАЦИЯ КЛЕТОЧНО-АВТОМАТНОЙ ПРОГНОЗНОЙ t МОДЕЛИ И ПРЕДПРОГНОЗНАЯ ИНФОРМАЦИЯ НА БАЗЕ

ФАЗОВОГО АНАЛИЗА

3.1 Общая схема и принципы работы клеточно-автоматной прогнозной модели.

3.1.1 Преобразование числового временного ряда розничной реализации товара в лингвистический временной ряд.

3.1.2 Частотный анализ памяти лингвистического временного ряда

3.1.3 Формирование прогнозных значений объемов реализации товаров

3.1.4 Получение числового прогноза и оценка его точности.

3.1.5 Прогнозирование временного ряда объемов розничной реализации товаров группы «Средства для бритья»

3.2 Фазовые траектории и предпрогнозный анализ на базе разложения их на квазициклы

3.2.1 Фазовый анализ микроэкономических временных рядов.

3.2.1.1 Фазовые траектории временных рядов розничной реализации товаров группы «Мыло». 3.2.1.2 Фазовые траектории временных рядов розничной реализации товаров группы «Средства для бритья».

3.2.2 Предпрогнозная информация на базе фазового анализа для микроэкономических временных рядов

3.3 Предпрогнозные характеристики, получаемые на базе фазовых траекторий временных рядов в случае «дефолта»

Выводы по разделу

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы нелинейной динамики для управления рисками розничной реализации товаров»

Актуальность темы исследования. Рыночное реформирование Российской экономики объективно актуализирует исследование проблем розничной торговли в контексте повышения темпов экономического роста. Современный этап развития российского торгового бизнеса предполагает не только удержание завоеванных рынков сбыта, но и освоение лидирующих позиций на своем сегменте рынка. Финансовый кризис 1998 года нарушил сложив-,шуюся ситуацию в этом секторе экономики. Очевидно, что без развитого торгового сектора экономики построить рыночную экономику невозможно. Сегодня в мире меняются принципы управления, пересматриваются основы экономического роста, осваиваются новые идеи и технологии ускоренного достижения мирового уровня конкурентоспособности, завоевание потребителей и рынков. В последние годы одно из важнейших направлений развития России связано с применением новых технологий ведения торгового бизнеса, которые помогают наладить торговлю таким образом, чтобы было ясно, что покупать, в каком количестве, по какой цене и при этом выигрывать у конкурентов. В связи с этим многие отечественные предприятия приступили к активному построению систем управления материальными потоками, внедрению передовых информационных технологий и стратегий. Огромные усилия государства направлены на повышение доверия инвесторов к российской экономике.

Среди важнейших задач на пути стабилизации торгового сектора экономики России является привлечение частных лиц для инвестирования в отечественные крупные предприятия и компании. Особо актуальным и необходимым является возможность прогнозирования ситуации в этом секторе экономики и предупреждение таких критических явлений, как мировой финансовый кризис 1997 - 1998 годов, захвативший и Европу и, как хорошо известно, Россию. Прогнозирование спроса на товары предполагает научно-обоснованное суждение о возможных состояниях экономической системы в условиях нестабильной обстановки на рынке, об альтернативных путях и сроках его осуществления, оно должно предполагать получение качественных оценок этих состояний при помощи математических и инструментальных средств реализации.

Проблемы экономико-математического моделирования в течение последних десятилетий стали особенно сложными вследствие быстрых изменений в экономике, но им присущи общие черты. Чаще всего в реальных экономико-математических моделях параметры принимают прогнозные значения. Практически все прогнозные модели в той или иной мере используют экстраполяцию прошлых тенденций в отношении как общенациональных, так и частичных показателей производства, народонаселения, технического прогресса. Общая черта эконометрических и эмпирических прогнозов -стремление на основе отдельных, частичных показателей составить общую картину будущего экономического роста.

Практическое внедрение экономико-математического моделирования и прогнозирования в процессы управления российских торговых предприятий требуют решения целого ряда задач теоретико-методологического характера. Пришедшие на смену классическим новые подходы к прогнозированию появились именно с целью преодоления некоторых из перечисленных проблем. Эти подходы базируются на применении таких разделов современной математики, как нейрокомпьютеры, теория стохастического моделирования (теория хаоса), теория катастроф, синергетика и теория самоорганизующихся систем, включая генетические алгоритмы, теория фракталов и нечеткую логику. Считается, что эти методы позволят увеличить точность прогноза в сфере торговли за счет выявления скрытых закономерностей, присущих этой сфере. Таким образом, в связи с тем, что в рамках классического подхода не удается получить существенного улучшения качества прогнозирования объемов продаж, актуальным является совершенствование методик прогноза, сочетая достоинства теории хаоса, клеточных автоматов и теории нечетких множеств.

Степень разработанности проблемы. Специфика формирования рыночных механизмов управления розничным товарооборотом в деятельности торговых предприятий исследована в работах таких отечественных ученых, как J1.A. Брагин, Р.П. Валевич, Г.А. Давыдова, И.Н. Денисова, И.В. Егоров, Н.И. Казарская, J1.B. Труханович, В.В. Шевченко, Д.Л. Щур и др.

Общие проблемы рискологии и управления рисками, а также вопросы систематизации, структурирования, методологии анализа и прогнозирования экономических результатов предпринимательской деятельности активно исследуются в научной литературе, в том числе в работах А.П. Альгина, И.Т. Балабанова, В.П. Буянова, С.В. Вайданцева, И.Г. Винтизенко, П.Г. Грабового, В.М. Гранатурова, В.А. Кардаша, К.А. Кирсанова, М.Г. Jla-пусты, В.Н. Лившица, Л.А. Михайлова, А.В. Постюшкова, Б.А. Райсберга, В.Т. Сезрук, В.А. Смолькова, Б.А. Соколинской, В.Л. Тамбовцева, 3.3. Хохлова, В.В. Христиановского, З.А. Чернова, Л.Г. Шаршукова и др.

Систематическое изложение различных подходов в разработке рисковых экономико-математических моделей представлено в монографиях и статьях отечественных и зарубежных авторов: Н.Д. Вогана, П.Т. Верченко, В.В. Витлинского, A.M. Дуброва, Л.Г.Дугласа, М.Дж. Грубера, P.M. Качалова, И.Я. Лукасевича, Б.А. Лагошина, Ю.П. Лукашина, X. Марковича, С.И. Наконечного, А.Н. Первозванского, В.А. Перепелицы, Е.В. Поповой, К. Рэд-хэда, С.А. Смоляк, С. Хьюса, В.В. Шаховой, З.Ф. Шарпа, Е.Дж. Элтона и др.

Отечественными и зарубежными учеными накоплен значительный научный и практический опыт разработки экономических проблем на основе теоретико-методологической базы основных показателей хозяйственно-финансовой деятельности торговых предприятий. В последнее десятилетие начато активное изучение и переосмысливание вопросов математического моделирования экономических процессов, а также теоретических и практических разработок в части интерпретации проблем анализа, прогнозирования, развития и моделирования региональной и межрегиональной экономики. Пересматриваются законы линейной парадигмы, появляются публикации (Б.М.

Фридман, Д.И. Лейсбон, Е.Д. Вейгель, A.JI. Тернер, Э. Петере и др.), в которых отмечается факт неподчинения экономических процессов нормальному закону распределения по причине невыполнения условия независимости наблюдений. Поэтому вопрос о применении известных классических методов прогнозирования эволюционных процессов становится неправомерным. В контексте экономических теорий появляется экономическая синергетика, как наука, занимающаяся изучением хаоса в поведении эволюционных экономических процессов. Исследованию этих вопросов посвящены работы как, в основном, зарубежных, так и отечественных авторов: А.Е. Андерсон, М. Барнсли, П. Грассберг, Дж. Грендмонт, В.-Б. Занг, Б. Мандельброт, Э. Петере, А.И. Пригожин, М.Д. Фейгенбаум, П. Чен, В.А. Долятовский, С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий, В.А. Перепелица, Е.В. Попова и др.

Вопросы планирования и принятия решений на основе прогнозирования становятся особо актуальными в условиях резкого увеличения требований к масштабам и темпам развития науки и техники для получения эффективных прибылей на российском рынке (в частности в торговом секторе экономики).

Разработки в этой области обусловлены необходимостью внедрения в практику работы профессиональных участников торгового сектора экономики методов научного управления, основанных на строгой формализации процедур принятия управленческих решений, а также необходимостью использования на практике новых информационных технологий. Существенными составными частями таких технологий, используемых в настоящей работе, являются линейные клеточные автоматы, фрактальный и фазовый анализ, которые позволяют в явлениях, на первый взгляд случайных, обнаружить порядок и некоторую структуру. Хаотические модели дают хорошее приближение для временных рядов реализации товаров в розничном товарообороте, что говорит о важности изучения поведения торговых рынков как нелинейных динамических систем и является дополнительным аргументом в пользу применения в задачах прогноза различных методов нелинейной динамики.

Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является совершенствование методологии управления рисками в сфере розничной реализации товаров на базе новых инструментариев нелинейной динамики, в частности, фрактального анализа, фазовых портретов и теории клеточных автоматов.

В соответствии с целью работы решались следующие задачи:

- определение роли формирования систем товарооборота торгового предприятия как важнейшего фактора экономического роста регионального, межрегионального и международного уровня;

- выявление сущности и характерных типов рисков в сфере розничной торговли;

- выявление фрактальных характеристик рассматриваемых временных рядов розничной реализации товаров и их содержательная интерпретация для целей прогнозирования;

- разработка методологии управления рисками через получение пред-прогнозной информации на базе фрактального и фазового анализа временных рядов реализации товаров; адаптация и развитие этих методов для выявления «джокера» в критических явлениях;

- использование процедур агрегирования для улучшения предпрогноз-ной информации;

- адаптация известного метода прогнозирования на базе линейных клеточных автоматов к специфике поведения временных рядов рознияной реализации товаров, его верификация и валидация.

Объектом исследования являются магазины торгово-закупочной сети, ориентированной на обслуживание малоимущего слоя населения г. Москвы.

Предметом исследования являются временные ряды такого финансово-экономического показателя, как объемы розничной реализации однородных товаров.

Методология и методы исследования. Методологическую базу диссертационного исследования составляют научные труды, а также фундаментальные концепции отечественных и зарубежных авторов в области анализа временных рядов, включая экономико-математическое моделирование и прогнозирование, экономическую синергетику, теорию фазовых траекторий и клеточных автоматов, а также работы, посвященные содержательной экономической интерпретации процессов и результатов прогнозирования.

Информационную базу исследования составили статистические материалы Госкомстата России и Карачаево-Черкесской республики, а также научно-практические публикации по вопросам рыночного реформирования российской экономики.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с п. 1.4 — «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» и п. 1.8 - «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития» паспорта специальности 08.00.13 — Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении научной задачи — создание целостного теоретического, методологического и инструментального обеспечения для математического моделирования, анализа и прогнозирования экономических временных рядов в сфере розничной реализации товаров. Научную новизну содержат следующие положения.

1. Судя по учебной литературе и научным публикациям, впервые в экономико-математическом моделировании задач розничного товарооборота рассматривается такой предмет исследования, как временные ряды для моделирования экономической динамики.

2. Метод выявления таких специфических особенностей динамики, т.е. предпрогнозных характеристик временных рядов объемов розничной реализации товаров, которые присущи им в период, предшествующий финансовому краху, а также в период после него.

3. Выявлены фрактальные свойства (персистентность, трендоустойчи-вость, наличие памяти и численная оценка памяти), характеризующие временные ряды в контексте предпрогнозного анализа, в частности, определение новых, более информативных "дифференцированных" оценок показателя Херста, в том числе эмпирическое распределение значений показателя Хер-ста.

4. Фрактальный и фазовый анализ временных рядов реализации в условиях действия «джокера», а также методы его выявления, как предвестника критических ситуаций.

5. Адаптирован метод прогнозирования на базе линейных клеточных автоматов для временных рядов розничной реализации товаров, включая вали-дацию результатов прогнозирования.

Практическая значимость полученных результатов. Практическая значимость полученных результатов определяется тем, что основные положения, выводы, рекомендации, модели, методы и алгоритмы диссертации ориентированы на широкое использование организационно-экономического, методического, алгоритмического обеспечения и инструментальных средств. Они могут быть использованы торгово-финансовыми учреждениями и организациями для управления материальными потоками и для принятия управленческих решений на различных уровнях социальной, экономической и административной деятельности, а также при внедрении передовых информационных технологий и стратегий.

Предложенные методы, алгоритмы, модели и программы апробированы на реальных экономических временных рядах и оправдали себя. Их корректность и адекватность подтверждаются расчетами на конкретных данных объемов розничной реализации товаров групп: «Мыло», «Средства для бритья» и сети парфюмерных магазинов.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается применением: математических и инструментальных методов экономики, включая статистику, прогностику и методы агрегирования; системного анализа; построением информационных моделей, включая проверенные практикой методы экспертных систем; известных методов теории нечетких множеств и теории клеточных автоматов; построением экономико-математических моделей, реализующих методы анализа и прогнозирования на базе современных информационных стратегий и технологий.

Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты исследования и его положения докладывались и получили положительную оценку на следующих конференциях и симпозиумах, проводимых различными ака-^ демическими учреждениями и высшими учебными заведениями России:

- на Межрегиональных научно-практических конференциях «Перспективы развития маркетинговой и коммерческой деятельности в регионе» и «Современные экономические проблемы функционирования региона» (Ростов-на-Дону, 2003, 2004);

- на XIII Международной научно-практической конференции «Математика. Экономика. Образование» (Ростов-на-Дону, 2005);

- на VI Международной научно-практической конференции «Математи-» ческое моделирование в образовании и науке» (Тирасполь, 2005);

- на IV Международной научно-практической конференции «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании» (Таганрог, 2005);

- на VI Всероссийском и VII Международном симпозиумах «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2004, 2005);

- на Международном симпозиуме «Актуальные теоретические и прикладные проблемы экономической психологии» (Кисловодск, 2006);

It

- на IV Международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2004);

- на V Региональной научно-практической конференции «От фундаментальной науки - к решению прикладных задач современности» (Черкесск, 2004);

- на II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения Экономического роста Юга России» (Теберда, 2005).

Результаты исследования, отдельные положения и рекомендации получили принципиальное одобрение Министерства экономики Карачаево-Черкесской республики (КЧР) и Министерства финансов КЧР. Отдельные рекомендации, вытекающие из диссертации, были использованы некоторыми хозяйствующими субъектами региона для повышения эффективности организации своей работы в сфере розничной реализации продукции. Разработанные модели фрактального анализа и прогнозирования включены в учебные процессы, используются при чтении лекций и проведении практических занятий по дисциплинам «Экономическая кибернетика» для студентов специальности «Прикладная математика» Карачаево-Черкесской государственной технологической академии и «Теория систем и системный анализ» для студентов специальности «Прикладная информатика в экономике» Ростовского государственного экономического университета.

Публикации. Основные результаты диссертации были опубликованы в 16 печатных работах общим объемом 3,19 п.л., в которых автору в совокупности принадлежит 1,85 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 3 разделов, заключения, списка использованной литературы и приложений. Текст диссертации изложен на 182 страницах, включает 16 таблиц и 66 рисунков. Список использованной литературы состоит из 132 источников.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Эбзеева, Наталья Саидовна

Выводы по разделу 3

Основной результат раздела 3 состоит в следующем. Во-первых, использован, адаптирован и получил дальнейшее развитие принципиально новый (по сравнению с классическими методами прогнозирования) клеточно-автоматный инструментарий прогнозирования социально-экономических временных рядов. Во-вторых, на конкретных данных временных рядов трехдневных объемов реализации товаров, обладающих долговременной памятью, показана достаточная эффективность предложенной клеточно-автоматной прогнозной модели.

На основании валидации результатов прогнозирования BP трехдневных объемов розничной реализации товаров группы «Мыло» (2.5) получена оценка средней числовой погрешности прогноза не более 16 % а оценка средней погрешности лингвистического прогноза около 12 %.

Для BP трехдневных объемов розничной реализации товаров группы «Средства для бритья» (2.7) на основании валидации результатов прогнозирования получена оценка средней числовой погрешности прогноза е < 17,3% и оценка средней погрешности лингвистического прогноза е, =11%.

Во-вторых, результаты фазового анализа социально-экономических временных рядов не противоречат результатам их фрактального анализа, более того, эти результаты согласуются между собой. По отношению к результатам фрактального анализа использование фазового анализа обеспечивает новое знание о характеристиках динамики рассматриваемых временных рядов. Предложенный и апробированный инструментарий фазового анализа зарекомендовал себя как один из наиболее эффективных методов выявления и выделения циклической компоненты временного ряда на этапе его предпро-гнозного анализа, а также как метод получения дополнительной информации, которая может быть использована для уточнения результатов клеточно-автоматного прогнозирования рассматриваемого BP.

Заключение

1. В диссертации использованы, адаптированы и апробированы методы предпрогнозного анализа экономических временных рядов розничной реализации товаров на базе фрактального анализа и фазовых траекторий. Проведенный с помощью этих методов предпрогнозный анализ временных рядов розничной реализации товаров в сети социально-ориентированных магазинов выявил достаточно значительную меру неустойчивости динамики спроса населения. Из результатов этого исследования вытекает целесообразность включения в соответствующие системы управления процессами торговых предприятий таких информационных технологий, которые реализуют как предпрогнозный анализ временных рядов, так и прогнозные модели, базирующиеся на инструментарии клеточных автоматов. Клеточно-автоматная модель обеспечивает прогнозирование с достаточно приемлемой погрешностью. Отсюда вытекает, что существуют потенциально возможные значительные резервы для улучшения управления запасами в системе закупок и складского хозяйства.

2. Автором предложен метод использования предпрогнозных фрактальных характеристик временных рядов на базе многокритериального подхода в условиях неопределенности для оценки рисков в сфере розничной реализации товаров. В процессе диссертационного исследования, по-существу, проведена классификация динамики временных рядов реализации. Выявленная в результате предпрогнозного анализа принадлежность экономического временного ряда конкретному классу позволяет оценить степень надежности его прогнозирования и наметить адекватные меры для устойчивого функционирования системы поставок, складского хозяйства и объектов реализации. Эти меры сулят существенный экономический эффект, в особенности, в тех случаях, когда процесс реализации товаров подвергается воздействию «джокера». Этот эффект существенно можно оценить величиной возмущения, производимого джокером на динамику временного ряда объемов реализации. В подавляющем большинстве случаев размер этого возмущения составляет от

20% до 40% от текущего среднего объема. В исключительных случаях, например в окрестности дефолта августа 1998 г., размер этого возмущения достигал 700% в отношении "выброса вверх" и порядка 200% в отношении "просадки вниз" наблюдаемых объемов.

3. Разработана методика выявления и анализа циклической компоненты временных рядов розничной реализации товаров на базе фазовых траекторий и разложения их на квазициклы. Получаемая на базе этого разложения пред-прогнозная информация представляет собой дополнительное знание о закономерностях динамики рассматриваемого временного ряда. Это знание может быть использовано для повышения точности и надежности нечеткого прогноза, получаемого на выходе клеточного автомата.

4. Автором предложена методика использования фрактального и фазового анализа для обнаружения «джокера», воздействующего на динамику временного ряда, и для оценки последствий этого воздействия, в особенности в "окрестности дефолта". Результаты диссертационного исследования, относящиеся к поведению временных рядов реализации в окрестности дефолта, представляют собой новое знание, использование которого в системе управления розничным товарооборотом может помочь в выработке превентивных мер для уменьшения потерь в случае критических финансово-экономических ситуаций.

5. Адаптирован известный метод прогнозирования на базе линейных клеточных автоматов для временных рядов розничной реализации товаров. В контексте проблем реального экономико-математического моделирования можно утверждать о целесообразности включения в постановки задач сферы розничной торговли вопросов анализа и прогнозирования временных рядов. Иными словами, сформировавшиеся к настоящему времени в этой сфере типичные "статические" постановки управленческих задач необходимо пополнить "динамическими" постановками этих задач, включая вопросы принятия решений на базе результатов прогнозирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Эбзеева, Наталья Саидовна, 2006 год

1. Аганбегян А.Г. Управление и эффективность. — М.: Экономика, 1981. — 247с.

2. Айвазян С.А. Т.2: Основы эконометрики. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001 -432с.

3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Т.1: Теория вероятностей и прикладная статистика.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.

4. Аккофф Р. Планирование будущего корпорации. М.: Прогресс, 1985. -С. 48-113.

5. Аккофф Р., Сасиени М. Основы исследования операции / Пер. с англ. -М.: Мир, 1971.-241 с.

6. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. — Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2000. — 352 с.

7. Альбеков А.У. Проблемы логистики торговли средствами производства. -Ростов-на-Дону: РГЭА, 1998.-231 с.

8. Афанасьева Н.В. Логистические системы и российские реформы. — СПб.: Изд-во СПб УЭФ, 1995.- 147 с.

9. Бабин В.А. О практических аспектах оценки риска в бизнесе // Управление риском. 2003. - №2. - С. 52-55.

10. Бабков Г.А., Касаева М.Д., Перепелица В.А. Фрактальный анализ одного временного ряда урожайностей / Материалы V Всероссийского симпозиума «Математическое моделирование и компьютерные технологии», т.2. Кисловодск: КИЭП, 2002-С. 16-17.

11. Баканов М.И., Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. Бухгалтерский учет. - 1993. -№10. - С. 9-15.

12. Балабанова И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? — М.: Финансы и статистика, 1994. 34 с.

13. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учеб. Пособие. М.: ИНФРА-М, 2004. - 260 с.

14. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. — Воронеж: ВГУ, 1994. 135 с.• 15.Бессонов В.А. Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода. — М.: ЦЭМИ РАН, 2003. 151 с.

15. Брагин JT.A. Технология розничной торговли. — М.: «Академия», 2004.-254 с.

16. Вайну Я. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977. -119с.

17. Винтизенко И.Г. Детерминированное прогнозирование в экономических системах / Труды III Международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Невинномысск: Изд-во ИУБиП. - С.30-37.

18. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. — М.: Гардарика,1998.-296 с.

19. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению «Системный анализ и управление». СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. - 520 с.

20. Гаджинский A.M. Логистика: Учебное пособие. 2-е изд. — М.: - ИВЦ «Маркетинг», 1999. - 2^8 с.

21. Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. — М.: Статистика, 1978. -248 с.I

22. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4:Учеб.пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001.-256 с.

23. Голубков Е.П. Использование системного анализа в принятии плановых решений. — М.: Экономика, 1982, 160 с.

24. Гордон М. Важное звено в товаропотоке // Логистика. 1999. - №2 - С. 16-18.

25. Грабовый П.Г., Петрова С.Н., Полтавцев С.И., Романова К.Г., Хрусталев Б.Б., Яровенко С.М. Риски в современном бизнесе. — М.: Изд-во «Алане», 1994.-200 с.

26. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы, измерения, пути снижения: Учебное пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство «Дело и сервис», 2002. 160 с.

27. Гранберг А.Г. Оптимизация территориальных пропорций народного хозяйства. — М.: Экономика, 1973. 187 с.

28. Денисова И.Н. Розничная торговля непродовольственными товарами. — М.: ЮНИТИ, 2005. 386 с.

29. Дербенцев В.Д., Соловьев В.М., Сердюк О.А. Предвестники критических явлений в сложных экономических системах. В сб. Новое в экономической кибернетике: Моделирование нелинейной динамики экономических систем. -Донецк: ДонГУ, 2005. -№1. -133 с.

30. Динамические системы // Итоги науки и техники. Сер. Современные проблемы математики. — М.: Наука, 1985. Т. 1-4.

31. Долятовский В.А., Касаков А.И., Коханенко И.К. Методы эволюционной и синергетической экономики в управлении. Отрадная: РГЭУ-ИУБиП-ОГИ, 2001.- 577 с.

32. Дудов А.С., Щадуев М.Г. О новых показателях в прогнозировании экономических процессов // Приложение к журналу «Известия высших учебных заведений». Северо-Кавказский регион. Общественные науки. -2001. -№1. -С.12-17.

33. Егоров И.В. Теория и практика управления товарными системами (исследование товарных систем управления). М.: Издательский дом Дашков и К, 2005. - 184 с.

34. Емельянов С. В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. — М: Знание, 1985. — 32 с.

35. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. -М.: ИНФРА-М, 2000.-416 с.

36. Жирабок А.Н. Нечеткие множества и их использование для принятия решений // Соросовский образовательный журнал. — 2001. — №2. — Т.7, С.109-115.

37. Занг В.Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. М.: Мир, 1999. - 335 с.

38. Зеленская Т.В. Основы организации и прогнозирования предпринимательской деятельности. Автореферат диссертации на соискание ученой степени к. э. н.: 08.00.05. -М.: 1993.-32 с.

39. Зеляковская В.М., Завгороднева О.В. Управление рисками в агропромышленном комплексе. Волгоград: РПК «Политехник», ВГТУ, 2002. -43 с.

40. Зубков Г.С., Стаханов В.Н., Шеховцов Р.В. Торговая логистика: Учебное пособие. Ростов на Дону: РГСУ, 1997. - С. 35.

41. Казарская Н.И., Лобовиков Ю.В., Чистов Г.Я. Экономика торгового предприятия: Учебное пособие. — 3-е изд., перераб. и доп. М.: Экономика, 1983.-240 с.

42. Как преуспеть в бизнесе. — М.: ИВЦ «Маркетинг», 1993. 136 с.

43. Канторович А.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. — М.: Наука, 1972.- 194 с.

44. Кардаш В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК (теория и методы). М.: Агропромиздат, 1989.-167 с.

45. Кендэлл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

46. Кирсанов К.А., Малявина А.Б., Попова С.А. Инвестиции и антикризисное управление. М.: МАЭП; ИИК; «Калита», 2000. - 180 с.

47. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей / Учеб.-практ. пособие. — М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. -246 с.

48. Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки.— СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001 . — 711 с.

49. Котлер Ф. Основы маркетинга. — М.: Прогресс, 1990. 466 с.

50. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 543 с.

51. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов/ Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.

52. Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нестационарные структуры, динамический хаос, клеточные автоматы. В сб. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. — М.: Наука, 1996. С. 95-164.

53. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1987. - 510 с.

54. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику: Учеб. руководство. М.: Наука, 1990 - 324 с.

55. Льюис Р.Д., Райфа Г. Игры и решения. М.: ИЛ, 1961. - 418 с.

56. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейность. Новые проблемы, новые возможности. В кн. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. М.: Наука, 1996. (Серия «Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения»).- С. 165-190.

57. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. М.: Большая Российская энциклопедия, 1998. — 848 с.

58. Морозов Т.Г., Пикулькин А.В., Тихонов В.Ф. и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 318 с.

59. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. — М.: Мир, 1971.-378 с.

60. Нейман Дж.Фон, Монгерштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. - 578 с.Г

61. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

62. Перепелица В. А., Попова Е. В., Семенчин Е. А. Теория игр и исследование операций. Ставрополь: Изд-во СГУ, 2004. — 182 с.

63. Перепелица В.А., Попова Е.В. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов. Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 2002. - 208 с.

64. Перепелица В.А., Попова Е.В. Математическое моделирование экономических и социально- экологических рисков. — Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 2001. 126 с.

65. Петере Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории хаоса в инвестициях и экономике. М.: Интернет-трейдинг, 2004. — 304 с.

66. Петере Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитическийвзгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. М.: Мир, 2000. - 333 с.

67. Петренко И.Н. Институциональные риски и экономическая безопасность // Управление риском. 2002. - №4. - С. 38-42.

68. Постюшков А.В. Об оценке финансового риска // Бухгалтерский учет. — 1993.-№1.-С. 56-59.

69. Пригожин И., Стингере И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. — М.: Прогресс, 1986. -278 с.

70. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: ЮНИТИ-Дана, 1999. - 318 с.

71. Прогностика. Термины и определения / Комитет научно-технической терминологии. Выпуск 109. М.: Наука, 1990. - 56 с.

72. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1977. 408 с.

73. Риски в современном бизнесе / Грабовый П.Г., Петрова С.Н., Полтавцев С.И., Романова К.Г., Хрусталев Б.Б., Яровенко С.М. М.: Изд-во «Алане», 1994.-200 с.

74. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга. -М.: Мир, 1965. 154 с.

75. Рюэль Д., Такенс Ф. О природе турбулентности // Странные аттракторы. -1991.-С. 117-151.

76. Сакович В.А. Исследование операций (детерминированные методы и модели): Справочное пособие. Минск: Выш. Шк., 1985. - 256 с.

77. Сергеева J1.H. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики. — Запорожье: ЗГУ, 2002 277 с.

78. Сигел Э.Ф. Практическая бизнес-статистика. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. 1056 с.

79. Смольков В.А. Риск как фактор общественной жизни // Проблемы теории и практики управления. — 1994. № 1. - С. 108-112.

80. Соколинская Б.А. Экономический риск в деятельности коммерческого банка. М.: Общество «Знание» РСФСР, 1991. - 80 с.

81. Соловьева С.А. Стратегическая методология оценки страхового риска. Автореферат диссертации на соискание ученой степени к. э. н.: 08.00.05. -С.-Пб.: 1994.-20 с.

82. Сорнетте Д. как предсказывать крахи финансовых рисков: критические события в комплексных финансовых системах. -М.: Интернет-трейдинг, 2003.-400 с.

83. Стерлигова А.Н. Управление запасами широкой номенклатуры: с чего начать? // Логинфо. 2004. - № 1. - С. 46-51.

84. Товароведение и экспертиза потребительских товаров: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2001.-544 с.

85. Торговое дело: экономика и организация: Учебник / Л.А. Брагин, Т.П. Данько. М.: ИНФРА-М, 1999. - 256 с.

86. Тэмпан Л.Н. Риски в экономике: Учеб. Пособие для вузов. М.: ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2003.-380 с.

87. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика. -М.: Наука, 2001.-431 с.

88. ЮО.Федер Е. Фракталы-М.: Мир, 1991.-260 с.

89. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Пер. с нем. М.: Финансы и статистика , 1983. - 302 с.

90. Финансовый менеджмент / Под ред. Е.С. Стояновой. — М.: Перспектива, 1993.

91. ЮЗ.Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решения. М.: Наука, 1978.-298 с.

92. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. -М.: МГПУ, 2000.-294 с.

93. Хайрулин С.А. Управление рисками логистических цепочек // Логинфо. 2004. -№5, 6 - С. 60-61.

94. Хозяйственный риск и методы его измерения / Бачкаи Т., Месена Д., Мико Д. и др. М.: Экономика, 1979. - 184 с.

95. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПб.: «ДваТри», 1993. — 443 с.

96. Шаршукова Л.Г. Предпринимательский риск и критерии его оценки: автореферат диссертации на соискание ученой степени к. э. н.: 08.00.05. -М., 1995.-32 с.

97. Шахова В.В. Введение в страхование: Экономический аспект. М.: Финансы и статистика, 1992. - 192 с.

98. Швец А.В. О наиболее нецелесообразном методе оценки риском // Управление риском. 2002. - №4. - С. 56-60.

99. Шеннон Р.Ю. Имитационное моделирование систем — наука и искусство. М.: Мир, 1978. - 428 с.

100. Шоломицкий А.Г. Теория риска. Выбор при неопределенности и моделирование риска. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2005. — 400 с.

101. Шредер М Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001. - 528 с.

102. Шустер Г. Детерминированный хаос: Введение. М.: Мир, 1988. - 240 с.

103. Щур Д.Л., Труханович Л.В. Основы торговли. Розничная торговля. -М.: Изд-во «ЛИС», 2002. 800 с.

104. Пб.Эбзеева Н.С. Статистический анализ временных рядов с различными единицами измерения. Деп. в ВИНИТИ, 2004.-13 е., № 1375 В2004 от 06.08.2004.

105. Экономика и бизнес / Под ред. В.Д. Камаева. М.: Изд-во МГТУ, 1993. -464 с.

106. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др. -М.: ЮНИТИ, 2000. 391 с.

107. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.

108. Boyadjian H.J/ Risks: Reading Corporate Signals / H.J. Boyadjian and J.F. Warren. Chichster: John & Sons, 1987. - 392 p.1. 121.Cootner, P. "Comments on the Variation of Certain Speculative Prices," in

109. P. Cootner, ed., The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge: MIT Press, 1964 a.

110. Fama, E.F. "Portfolio Analysis in a Stable Paretian Market," Management Science 11, 1965 a.

111. Gilmore C.G. A new test for chaos // Journal of economic behavior and organization, №22. 1993. - P. 209-237.

112. Hurst H.E. The Long-Term Storage Capacity of Reservoirs // Transactions of the American Society of Civil Engineers, 116, 1951.

113. Mandelbrot, B. "The Variation of Certain Speculative Prices" in P. Cootner, ed., The Random Character of Stock Prices. Cambridge: MIT Press, 1964.

114. Mandelbrot, B. The Fractal Geometry of Nature. New York: W.H. Freeman, 1982.

115. Osborne, M.F.M. " Brownian Motion in the Stock Market," in P. Cootner, ed., The Random Character of Stock Prices. Cambridge: MIT Press, 1964.

116. Sharpe, W.F. Portfolio Theory and Capital Markets. New York: MgGraw-Hill, 1970.

117. Shiller, R.N. Market Volatility. Cambridge: MIT Press, 1989.

118. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical systems and turbulence, eds. D. Rand and L. Young. Berlin: Springer Verlag. - P. 366-382.

119. Tuner, A.L. and Weigel, E.J. "An Analysis of Stock Market Volatility"

120. Vaughan, E.J. Fundamentals Risk and Insurance / E.J. Vaughan, С. M. Elliott. 2 nd Ed. S. Barbara: John Wiley, 1978. - 642 p.

121. Графическое представление временных рядов (ед. измерения — руб.)до и после деноминации рубляг, , РУб.200000015000001000000500000