Модели сценарного прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях малой выборки: на примере Самарской области тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Карбаев, Данила Сергеевич

• Карбаев, Данила Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Карбаев, Данила Сергеевич

Введение.

Глава 1. Анализ проблем прогнозирования региональной макроэкономики.

1.1. Основные аспекты макроэкономических процессов в регионе.

1.1.1. Социально-экономическое развитие региона.

1.1.2. Макроэкономическое моделирование.

1.2. Система макроэкономических показателей развития региона.

1.2.1. Система национальных счетов.

1.2.2. Динамика макроэкономических показателей.

1.3. Особенности макроэкономического подхода в задачах сценарного прогнозирования регионального развития.

Выводы по Главе 1.

Глава 2. Разработка регрессионно-когнитивных моделей прогнозирования макроэкономических тенденций.

2.1. Анализ математических и эконометрических методов прогнозирования и планирования макроэкономических показателей.

2.2. Когнитивные орграфы как основа построения макроэкономических моделей.

2.3. Методы регрессионного анализа в задачах прогнозирования.

2.4. Разработка моделей прогнозирования тенденций региональных макроэкономических показателей.

2.4.1. Модели счета производства.

2.4.2. Модели счета использования доходов.

Выводы по Главе 2.

Глава 3. Формирование совокупности моделей сценарного прогнозирования отраслевой структуры макроэкономических показателей.

3.1. Комплексный анализ исходных данных.

3.1.1. Счет производства по видам экономической деятельности.

3.1.2. Счет производства по отраслям.

3.1.3. Счет образования доходов по видам экономической деятельности.

3.1.4. Счет образования доходов по отраслям.

3.1.5. Счет использования доходов.

3.2. Методология математического программирования как инструмент прогнозирования.

3.3. Поиск решения в задачах прогнозирования экономики региона.

3.3.1. Прогнозирование структуры ВРП по отраслям.

3.3.2. Прогнозирование структуры ВРП по видам экономической деятельности.

Выводы по Главе 3.

Глава 4. Моделирование динамики макроэкономических показателей регионального развития Самарской области.

4.1. Оценка уровня социально-экономического развития региона.

4.2. Сценарии среднесрочного развития региона.

4.2.1. Модели региональных счетов по отраслям.

4.2.2. Модели региональных счетов по видам экономической деятельности

4.3. Результаты расчетов по сценариям.

Выводы по Главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели сценарного прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях малой выборки: на примере Самарской области»

Актуальность темы исследования

Внедрение Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) на региональном уровне позволило сформировать систему макроэкономических показателей, сопоставимую с зарубежными аналогами и адекватно отражающую реалии рыночных отношений. При этом переход к новому классификатору обусловил ряд проблем в моделировании региональной макроэкономики. Основной из этих проблем является ограниченность исходных данных в структуре ОКВЭД. Малый объем ретроспективной информации не позволяет применять классические методы прогнозирования временных рядов, так как в новых условиях они обладают невысокой точностью и достоверностью прогноза. Таким образом, возникает потребность в разработке новых методов прогнозирования, способных улучшить качество прогнозов и достоверно определить количественную оценку текущей структуры макроэкономических показателей.

В современной литературе проблемам прогнозирования макроэкономических показателей уделяется значительное внимание. В отечественной литературе проблемы макроэкономического моделирования рассматривались в трудах А. Гранберга, JI. Канторовича, В. Макарова, Ю. Яременко. Прикладные аспекты прогнозирования представлены в работах Д. Андрианова, А. Белоусова, Е. Гавриленкова, Е. Гурвича, О. Замкова и др. Вопросам сценарного когнитивного прогнозирования развития региональной макроэкономики посвящены работы А. Кулинича, М. Узякова. Среди зарубежных работ по прикладным вопросам прогнозирования в экономике представлены исследования Дж. Бокса и Г. Дженкинса, Ф. Робертса, X. Таха, Дж. Ханка и др. В приведенных работах рассматриваются вопросы макроэкономического прогнозирования, в том числе и на региональном уровне, при этом вводятся требования на достаточность объема исходных данных. В частности, в работах Дж. Стока и М. Ватсона приводятся ограничения, определяющие достоверность расчетных моделей для малых выборок. Вместе с тем в отмеченных работах не рассматриваются вопросы прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях использования нового классификатора, не учитываются возможные направления приоритетного развития (сценарные планы) и не анализируются «скрытые» связи между макроэкономическими показателями и другими факторами (социальными, производственными и т.п.), которые могут оказать значительное влияние на прогноз развития экономической деятельности. Основной проблемой при этом является разработка моделей сценарного прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях малой выборки с учетом когнитивных взаимовлияний факторов.

Все вышесказанное обуславливает актуальность выбранной темы.

Цель работы и задачи исследования

Целью диссертационной работы является повышение эффективности принятия решений органами регионального управления за счет разработки и внедрения экономико-математических моделей и инструментальных средств прогнозирования макроэкономических показателей.

В соответствии с целью исследования были определены следующие задачи:

• осуществить анализ и оценку существующих методов прогнозирования макроэкономических показателей на региональном уровне;

• разработка когнитивной карты, устанавливающей взаимосвязи показателей в отраслевой структуре валового регионального продукта;

• разработка алгоритма прогнозирования макроэкономических тенденций в условиях малой выборки;

• сформулировать задачи и сформировать совокупность моделей сценарного прогнозирования отраслевой структуры макроэкономических показателей в условиях использования классификатора ОКВЭД при малых выборках статистического материала;

• разработка программно-инструментальной среды для решения задач сценарного прогнозирования;

• апробировать полученные результаты на практических примерах решения задач прогнозирования динамики региональных макроэкономических показателей.

Объект исследования: процессы прогнозирования показателей развития региональной макроэкономики.

Предмет исследования: модели, алгоритмы и инструменты прогнозирования макроэкономических показателей в условиях малой выборки.

Область исследования

1.8.-Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития.

2.1.-Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления.

Основные методы исследования.

Разработка алгоритмов, методов и средств макроэкономического прогнозирования базируется на использовании следующих классов математических моделей: регрессионно-когнитивные графы; авторегрессионные модели; модели множественной регрессии; методы сценарного моделирования, основанные на математическом программировании с использованием среды электронных таблиц для экономических расчетов.

Научная новизна заключается в следующем:

• Разработаны регрессионно-когнитивные модели, которые позволяют установить взаимозависимости между показателями макроэкономической деятельности региона.

• Предложен алгоритм, обеспечивающий повышение эффективности решения задач прогнозирования в условиях малой выборки.

• Сформирована совокупность моделей, реализованная в виде программно-инструментальной среды, позволяющей осуществлять сценарное прогнозирование отраслевой структуры макроэкономических показателей для повышения эффективности принятия решений органами регионального управления при ограниченной ретроспективной информации.

Практическая значимость результатов исследования

Разработанные модели, методы и алгоритмы позволяют решать практические задачи прогнозирования структуры макроэкономических показателей в заданной классификации при ограниченной ретроспективной выборке.

Положения диссертации приняты к внедрению в Министерстве экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области. Основные положения и результаты работы нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ Института проблем управления сложными системами РАН и используются в учебном процессе ГОУ ВПО «Самарский государственный областной университет (Наяновой)» при преподавании дисциплины «Интеллектуальные системы».

Новизна программных разработок подтверждена свидетельством Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611746 «ЕПрогноз» от 01.04.2009.

Апробация результатов исследования.

Результаты исследования докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах:

• Маркетинговые и социологические исследования: технология использования компьютерных программных средств: Международная научно-практическая конференция, г. Пенза, 2006.

• Проблемы управления экономикой в трансформируемом обществе: III Всероссийская научно-практическая конференция, г. Пенза, 2006.

• Наука. Творчество: III Международная научная конференция, г. Самара,

2007.

• Проблемы управления и моделирования в сложных системах:

IX международная конференция, г. Самара, 2007.

• Наука. Творчество: IV Международная научная конференция, г. Самара,

2008.

• Проблемы управления и моделирования в сложных системах:

X международная конференция, г. Самара, 2008.

• 28th International Symposium on Forecasting (ISF2008): Nice, France, 2008.

• 29th International Symposium on Forecasting (ISF2009): Hong Kong, 2009.

Публикации

Основные положения диссертационной работы опубликованы в 10 научных работах (из них 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК России) общим объемом 3 п.л.

Объем и структура работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем диссертации - 174 страницы машинописного текста. В работе содержится 36 рисунков, 21 таблица. Библиографический список содержит 110 наименований литературных источников, в том числе 104 отечественных, 6 зарубежных.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Карбаев, Данила Сергеевич

Основные выводы и результаты, полученные в результате диссертационного исследования состоят в следующем.

Проведен анализ и сформирована оценка существующих методов прогнозирования макроэкономических показателей. Показано, что их применение ограничено объемом статистической базы, в связи с уменьшением достоверности прогнозов на малых выборках.

Рассмотрены основные аспекты макроэкономических процессов в регионе. Задачи прогнозирования регионального развития включают множество показателей, которые формируются на основе многочисленных факторов различного масштаба. В этих условиях одним из ключевых аспектов стала разработка стратегий и программ регионального развития, которая рассматривается в двух сценарных вариантах: первый вариант основан на умеренном прогнозе развития российской экономики и инерционном развитии экономики региона, второй - базируется на ускоренном росте экономики региона. Проблема разработки эффективных стратегий развития региона на основе сценарных прогнозов макроэкономических показателей в условиях малой выборки определяет актуальность и народнохозяйственную значимость данного исследования.

Проведен анализ проблем макроэкономического моделирования, предложены методы для работы с динамическими моделями, среди которых выбраны наиболее подходящие для моделей прогнозирования динамики макроэкономических показателей. Сформулированы требования, предъявляемые к прогностическим моделям: ориентация на решение практических задач, информационная обеспеченность, технологичность, интерактивность, возможность проведения многовариантных расчетов. Определены признаки классификации рассматриваемых моделей: по длительности модельного периода, по способу связи между моментами модельного времени. В работе рассмотрены среднесрочные модели, которые на макроэкономическом уровне характеризуются наибольшей достоверностью прогноза.

Основой для построения макроэкономических моделей является система показателей, характеризующих развитие региона. В качестве такой системы в работе используется система национальных счетов на региональном уровне, согласно которой структура макроэкономических показателей представляется в виде следующих счетов: счета производства, счета образования доходов, счета использования доходов. Однако возможности использование данной системы весьма ограничены в связи с переходом на систему классификации ОКВЭД. Малая ретроспективная информация не позволяет провести достаточную оценку качества разработанных моделей, в связи с чем рассматривается задача построения прогнозных оценок в структуре ОКОНХ.

Таким образом, процесс прогнозирования макроэкономических показателей проведен в 4 этапа: формирование базы данных, разработка моделей среднесрочного прогнозирования, определение макроэкономических тенденций и построение сценариев, сценарное прогнозирование и оценка моделей. В качестве основы для построения макроэкономических моделей предложен подход с использованием методологии регрессионно-когнитивных графов, обеспечивающей формирование взаимосвязанной системы показателей.

Разработана когнитивная карта, устанавливающая на основе регрессионных моделей взаимовлияния макроэкономических показателей в отраслевой структуре ВРП.

Предложен и реализован алгоритм прогнозирования макроэкономических показателей региона с ограниченной ретроспективной выборкой, позволяющий оценить тенденции развития макроэкономических показателей. По проведенным оценкам установлено, что предложенные модели удовлетворяют заданным требованиям точности.

Проведен комплексный анализ отраслевой структуры макроэкономических показателей в существующих классификациях. Исследование показало, что в настоящее время наиболее подходящей для решения задач сценарного прогнозирования в условиях множественных ограничений является концепция математического программирования.

Предложена формулировка задач сценарного прогнозирования по малой выборке, для решения которых разработана и исследована совокупность моделей сценарного прогнозирования отраслевой структуры макроэкономических показателей в условиях использования классификатора ОКВЭД. Разработана программно-инструментальная среда, обеспечивающая процесс построения достоверных прогнозов на вариантной основе с помощью платформы Premium Solver Platform for Microsoft Excel.

Проведена апробация комплекса моделей сценарного прогнозирования динамики макроэкономических показателей и оценка точности в сравнении с официальными данными. Показано, что разработанные модели и алгоритм позволяют получить достоверные прогнозы в среднесрочной перспективе.

С помощью разработанной системы моделей получены оценки развития макроэкономических показателей по сценариям (инерционному и оптимистичному) в отраслевом разрезе в 2001-2006 годах в структуре ОКОНХ, в 2006-2010 годах в структуре ОКВЭД, а также получен актуальный прогноз с 2010 по 2012 год с учетом негативных последствий мирового финансового кризиса. Экспериментальные расчеты показали, что разработанные модели позволяют достаточно хорошо описывать как стационарную динамику, так и последствия кризисных явлений.

Проведенные исследования и разработки использованы при создании комплекса макроэкономических моделей региона для информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности исполнительных органов государственной власти Самарской области.

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Карбаев, Данила Сергеевич, 2010 год

1. Алексеенкова, М.В. Факторы отраслевого анализа для российской переходной экономики / М.В. Алексеенкова: препринт WP2/2001/01. - М.: ГУ-ВШЭ, 2001.-34 с.

2. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. М.: Мир, 1976.-757 с.

3. Андрианов, Д.Л. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений / Андрианов Д.Л., Полушкина Г.К., Балаш М.Н., Кулаков М.Ю., Косвинцев K.JL, Ситников Д.В. // Проблемы теории и практики управления. 2002. №5. С. 74-75.

4. Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник / Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. М.: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.

5. Бабешко, JI.O. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере / Бабешко JI.O. М.: "Экзамен", 2001. - 288 с.

6. Бархатов, В.И. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие / Бархатов В.И., Горшков А.А„ Капкаев Ю.Ш., Усачев М.А. -Челябинск: ЮУрГУ, 2001. 140 с.

7. Басовский, JT.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. Пособие / Л.Е. Басовский М.: ИНФРА-М, 2007. - 260 с.

8. Белоусов, А.Р. Этапы становления российской модели воспроизводства / А.Р. Белоусов //Проблемы прогнозирования, 2001, №2. С. 17-24.

9. Биллиг, В.А. Основы офисного программирования и документы Excel.е

10. Лекция: Excel для математиков Электронный ресурс. / В.А. Биллиг. -М.: Интернет-Университет Информационных Технологий, 2003-2010, "Открытые системы". Режим доступа: http://w\w.intuit.ru/department/office/vbaexcel/2A свободный.

11. Бокс, Дж., Анализ временных рядов. Прогноз и управление: в 2 т. Т. 1 / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. - 408 с.

12. Васильев, А.Н. Научные вычисления в Microsoft Excel / А.Н. Васильев -М.: Вильяме, 2004. 512 с.

13. Васильков, Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб. Пособие / Ю.В. Васильков, Н.Н. Василькова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 256 с.

14. Вержбицкий, В.М. Численные методы. Математический анализ и обыкновенные дифференциальные уравнения: учеб. пос. / Вержбицкий В.М. М.: Высш. шк., 2001.-382 с.

15. Волконский, В.А. Ценовые и финансовые пропорции в российской экономике. / Волконский В.А., Гурвич Е.Т., Кузовкин А.И. // Проблемы прогнозирования, 1997, №3. С. 24-47.

16. Гаврилец, Ю.Н. Целевые функции социально-экономического планирования / Гаврилец Ю.Н. М.: Экономика, 1983.

17. Герасимов, Б.И. Макроэкономическая региональная статистика: Учеб. пособие / Герасимов Б.И., Гурова Л.Г., Дробышева В.В., Золотухина В.М. Под ред. Б.И. Герасимова. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. -112 с.

18. Гранберг, А.Г. Динамические модели народного хозяйства / А.Г. Гранберг М.: Экономика, 1985. - 242 с.

19. Гранберг, А.Г. Моделирование социалистической экономики / А.Г. Гранберг М.: Экономика, 1988. - 487с.

20. Гринберг, А.С. Информационные технологии моделирования процессов управления экономикой: учеб. пособ. для ВУЗов. / Гринберг А.С., Шестаков В.М. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 399 с.

21. Доугерти, К. Введение в эконометрику / К. Доугерти М.: Инфра-М, 1999. -416 с.

22. Дронов, С.В. Многомерный статистический анализ: учебное пособие / Дронов С.В. Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 2003. - 246 с.

23. Еланцева, И.Л. Моделирование динамических объектов с использованием временных рядов и СОУ. Учебное пособие / Еланцева И.Л., Полетаева И.А. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. - 130 с.

24. Елисеева, И.И. Статистика: учеб. / И.И. Елисеева, А.В. Изотов, Е.Б. Капралова (и др.); под ред. И.И. Елисеевой. М.: КНОРУС, 2006. - 552 с.

25. Журавлев, В.А. Экономико-математические модели и методы: учеб. пособие / Журавлев В.А., Поттосина С.А. Мн.: БГУИР, 2003. - 94 с.

26. Заварина, Е.С. Основы региональной статистики: учебник / Е.С. Заварина К.Г. Чобану; под ред. Е.С. Завариной. М.: Финансы и статистика, 2006. -416 с.

27. Замков, О.О. Математические методы в экономике: учебник / О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных; под общ. ред. А.В. Сидоровича. 4-е изд., стереотип. М.: Дело и Сервис, 2004. - 365 с.

28. Ивченко, Г.И. Математическая статистика. Учеб. пособие для втузов / Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. М.: Высш. шк., 1984. - 248 с.

29. Ильченко, А.Н. Экономико-математические методы: учеб. пособие / Ильченко А.Н. М.: Финансы и статистика, 2006. - 288 с.

30. Кам, Ю. Развитие региональных экономических счетов и макроэкономических измерений в России / Кам Ю., Масакова И., Татаринов А. // Консорциум по вопр. приклад, эконом, исслед., Канадск. агентство по междунар. развитию и др.. М.: ИЭПП, 2007. - 94 с.

31. Канторович, Г.Г. Анализ временных рядов / Г.Г. Канторович // Экономический журнал ВШЭ, 2002, №1. С. 85-116.

32. Канторович, JI.В. Математические модели организации и планирования производства/ JI.B. Канторович. Л.: ЛГУ, 1939.

33. Канторович, Jl.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов / Канторович JI.B. М.: Наука, 1959.

34. Каплан, А.В. Решение экономических задач на компьютере / Каплан А.В., Каплан В.Е., Мащенко М.В., Овечкина Е.В. М.: ДМК Пресс /СПб: Питер, 2004. - 600 с.

35. Карбаев, Д.С. Планирование макроэкономических показателей по сценариям развития региона / Д.С. Карбаев // Экономические науки. 2008. №09.-С. 379-382.

36. Карбаев, Д.С. Регрессионно-когнитивные графы в задачах макроэкономического прогнозирования / Карбаев Д.С., Кораблин М.А., Смирнов С.В. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2007. №03. -С. 28-31.

37. Коваленко, Е. Региональная экономика и управление: Учебное пособие / Е. Коваленко. СПб.: Питер, 2005. - 288 с.

38. Колеников, С. Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете Stata / С. Колеников. М.: РЭШ, 2003. - 111 с.

39. Кораблин, М.А. Информатика поиска управленческих решений / М.А. Кораблин. М.: Солон-Пресс, 2003. 192 с.

40. Кораблин, М.А. Регрессионно-когнитивные графы в задачах анализа биллинговых систем / Кораблин М.А., Салмин А. А., Мелик-Шахназаров А.В. // Информационные технологии. 2005. № 8. С. 35-39.

41. Крамер, Г. Математические методы статистики / Г. Крамер — М.: Мир, 1975.-648 с.

42. Красс, М.С. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учебное пособие / Б.П. Чупрынов СПб.: Питер, 2006. - 496 с.

43. Кривов, В.Д. Разработка и реализация макроэкономических решений / Кривов В.Д. М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 2000. - 247 с.

44. Кузык, Б.Н. Прогнозирование и стратегическое планирование социально-экономического развития: Учебник / Кузык Б.Н., Кушлин В.И., Яковец Ю.В. М.: ЗАО "Издательство "Экономика", 2006. - 427 с.

45. Кулинич, А.А. Когнитивная система поддержки принятия решений "Канва" // Программные продукты и системы, 2002, №3.

46. Кулинич, А.А. Методология когнитивного моделирования сложных плохо определенных ситуаций // Труды второй международной конференции по проблемам управления. Июль 2003 г. М.: ИПУ РАН, 2003. - С. 219-227.

47. ЛИНЕЙН Электронный ресурс. / Microsoft Office Online справки и инструкции. - Корпорация Майкрософт (Microsoft Corporation), 2009. Режим доступа:http://office.microsoft.com/assistance/hfws.aspx?AssetID=HP052091551049.

48. Лобанов, А.И. Лекции по вычислительной математике / Лобанов А.И., Петров И.Б. М: ИНТУИТ; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 523 с.

49. Луценко, Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система «ЭЙДОС» / Луценко Е.В. Краснодар: НПП «ЭЙДОС», 1999. - 255 с.

50. Магнус, Я.Р. Эконометрика: Начальный курс: Учебник для вузов / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. 6-е изд., перераб. М.: Дело, 2004. - 576 с.

51. Макаров, В.Л. Математическая теория экономической динамики и равновесия / Макаров B.JL, Рубинов A.M. М: Наука, 1973. - 336 с.

52. Макарова, Н.В. Статистика в Excel: Учеб. пособие / Макарова Н.В., Трофимец В.Я. М.: Финансы и статистика, 2002. — 368 с.

53. Макроэкономика. Теория и российская практика. 5-е изд. / Ред.: А.Г. Грязнова, Н.Н. Думная. -М.: КноРус, 2006. - 688 с.

54. Мальцев, Г.Н. Финансы: Проблемы управления и прогнозирования / Мальцев Г.Н., Мальцева И.Г. М.: Дело, 2005. - 344 с.

55. Марков, Ю.К. Показатели комплексного анализа обобщающих характеристик рыночной экономики (на примере Чувашской республики) / Марков Ю., Парамонова В. // Социально-экономическое развитие Чувашии: теория и практика: сб. научн. ст. Чебоксары: ЧГПУ, 2006.

56. Масакова, И.Д. Пересмотр временных рядов в российских национальных счетах за 1995-2002 годы / Масакова И.Д., Косарев А.Е. // Вопросы статистики, 2004, №5. С. 3-9.

57. Медведева, М.А. Методологические аспекты применения системы национальных счетов в России / Медведева М.А. Омск: ОМГУ, 2003. -54 с.

58. Методические рекомендации к разработке долгосрочных прогнозов показателей социально-экономического развития субъектов Российской Федерации / Министерство экономического развития и торговли РФ. М., 2007.- 134 с.

59. Мидлтон, М.Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft® Excel для Office ХР 1 Мидлтон М.Р.; Пер. с англ.; Под ред. Г.М. Кобелькова. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 296 с.

60. Мур, Дж. Экономическое моделирование в Microsoft Office Excel 2003, 6-е изд. / Мур Дж., Уэдерфорд Л.Р. и др.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2004. -1024 с.

61. Национальные счета России в 1999-2006 годах: Стат.сб./Росстат. — М., 2007. 170 с.

62. Некоторые подходы к прогнозированию макроэкономических показателей / М. Турунцева, А. Юдин, С. Дробышевский и др. М.: ИЭПП, 2005. -195 с.

63. Носко, В.П. Эконометрика для начинающих. Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов / Носко В.П. М.: ИЭПП, 2000. - 254 с.

64. О надстройке «Поиск решения» Электронный ресурс. / Microsoft Office Online справки и инструкции. - Корпорация Майкрософт (Microsoft Corporation), 2009. Режим доступа:http://office.microsoft.com/assistance/hfws.aspx?AssetID:=HP051983681049. свободный.

65. Орлов, А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов. -М.: Издательство «Экзамен», 2005. 656 с.

66. Орлов, А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях / А.И. Орлов М.: Наука, 1979. - 296 с.

67. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Паклин Н.Б., Орешков В.И. СПб.: Питер, 2009. 624 с.

68. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / Подиновский В.В., Ногин В.Д. М.: Наука, 1982.

69. Прогноз индикаторов экономики РФ: 2009 2012 гг. / Квартальный прогноз №13. - М.: ИНП РАН, 2009. - 32 с.

70. Прогноз социально-экономического развития Самарской области на 20082010 гг.: Прил. к пост. Самарской Губернской Думы от 25.09.2007 № 226. -48 с.

71. Прогноз социально-экономического развития Самарской области на 2010 год и плановый период 2011 и 2012 годов: Прил. к пост. Правительства Самарской области от 12.10.2009 № 556. 32 с.

72. Производство и использование валового регионального продукта Самарской области в 1997-2004 годах: Стат.сб./Самарастат. Самара, 2006.- 115 с.

73. Производство и использование ВРП Самарской области в 1997-2005 годах: Стат.сб./Самарастат. Самара, 2007. - 72 с.

74. Производство и использование ВРП Самарской области в 1997-2006 годах: Стат.сб./Самарастат. Самара, 2008. - 98 с.

75. Региональная статистика: учебник / Под ред. Е.В. Заровой, Г.И. Чудилина. М.: Финансы и статистика, 2006. - 624 с.

76. Региональная экономика: учебник / Под ред. В.И. Видяпина и М.В. Степанова. М.: ИНФРА-М, 2007. - 666 с.

77. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005: Стат.сб./Росстат. М., 2006. - 685 с.

78. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Стат.сб./Росстат. М., 2008. - 999 с.

79. Роберте, Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / Роберте Ф.С. М.: Наука, 1986.-496 с.

80. Российская экономика: опыт трансформации 1990-х годов и перспективы развития / Общ. ред. Е. Гавриленкова, П. Вельфенса. М.: ГУ-ВШЭ, 2000. - 246 с.

81. Семёнычев, В.К. Информационные системы в экономике. Эконометрическое моделирование инноваций. Часть 1: учеб. пособие / В.К. Семёнычев, Е.В. Семёнычев. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та, 2006. - 217 с.

82. Семёнычев, В.К. Идентификация экономической динамики на основе моделей авторегрессии / В.К. Семёнычев. Самара: АНО "Изд-во СНЦ РАН", 2004. - 243 с.

83. Стратегия социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 г.: Прил. к пост. Правительства Самарской области от 9.10.2006 №129.-329 с.

84. Сценарные условия социально-экономического развития Самарской области в 2008-2010 гг: Прил. к пост. Самарской Губернской Думы от 25.09.2007 № 226. 46 с.

85. Таха, Х.А. Введение в исследование операций, 7-е издание / Хемди Таха; пер. с англ. М.: Вильяме, 2005. - 912 с.

86. Тихонов, Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие / Тихонов Э.Е. Невинномысск, 2006. - 221 с.

87. Узяков, М.Н. Трансформация российской экономики и возможности экономического роста / Узяков М.Н. М.: 2000. 360 с.

88. Уточненный прогноз социально-экономического развития самарской области на 2009 г.: Прил. к пост. Правительства. Самарской области от 19.03.2009 № 106.- 11 с.

89. Фишберн, П. Теория полезности для принятия решений / П. Фишберн — М.: Наука, 1978.-352 с.

90. Ханк, Дж.Э. Бизнес-прогнозирование: 7-е изд. / Ханк Дж.Э., Райте А.Дж., Уичерн Д.У. М.: Вильяме, 2003. - 652 с.

91. Харари, Ф. Теория графов / Харари Ф.; пер. с анг. и предисл. В.П. Козырева. Под ред. Г.П. Гаврилова. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2003. -296 с.

92. Хасаев, Г.Р. Верификация региональных прогнозов / Г. Хасаев, В. Цыбатов // Методология прогнозирования регионального развития. М.: СОПС, 2004. -С. 119-137.

93. Хасаев, Г.Р. Технология прогнозирования регионального развития: опыт разработки и использования / Хасаев Г.Р., Цыбатов В.А. // Проблемы прогнозирования, 2002, №3. С. 64-82.

94. Хейс, Д. Причинный анализ в статистических исследованиях / Хейс Д. — М.: Финансы и статистика, 1980. 255 с.

95. Черданцева, И.В. Проблемы прогнозирования регионального развития / Черданцева И.В. // Стратегия и конкурентоспособность, 2007, №4 (16). -С.78-81.

96. Черныш, Е.А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие / Е.А. Черныш, Н.П. Молчанова, А.А. Новикова, Т.А. Салтанова -М.: Приор. 2000. 176 с.

97. ЮО.Чураков, Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. пособие / Чураков Е.П. М.: Финансы и статистика, 2004. - 240 с.

98. Шелобаев, С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для ВУЗов / Шелобаев С.И. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-368 с.

99. Электронный учебник по статистике Электронный ресурс. М.: StatSoft, Inc., 2001. - Режим доступа:http://www.statsoit.i-u/horne/textbook/default.htm свободный.

100. Юдин, Д.Б. Экстремальные модели в экономике / Юдин Д.Б., Юдин А.Д. -М.: Экономика, 1979.

101. Яременко, Ю.В. Приоритеты структурной политики и опыт реформ: Избр. тр.: в 3 кн. Кн. 3 / Яременко Ю.В. М.: Наука, 1999. - В надзаг.: РАН. Ин-т народнохоз. прогнозирования. - 414 с.

102. Axelrod, R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites / Axelrod R. Princeton: University Press, 1976. - 404 p.

103. Hosmer, D. Applied survival analysis: regression modeling of time to event data / Hosmer D., Lemeshow S. New York: John Willey & Sons Inc., 1999. - 408 p.

104. Kosko, B. Fuzzy cognitive maps / Kosko B. // Int. Journal man-machine Studies, 24, 1986.-P. 65-75.

105. Sims, C.A. Macroeconomics and Reality / Sims, Christopher A. // Econometrica. 48, 1980.-P. 1-48.

106. Stock J. H. Forecasting Inflation / Stock J. H., Watson M.W. // Journal of Monetary Economics. Elsevier, vol. 44(2), October, 1999. P. 293-335.