Модели управления инвестиционными потоками в региональной социально-экономической системе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Афанасьев, Виталий Юрьевич

• Афанасьев, Виталий Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Афанасьев, Виталий Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

1 УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ КАК ОБЪЕКТ НАУЧНОГО АНАЛИЗА

1.1 Особенности инвестиционных процессов в регионах Российской Федерации

1.1.1 Тенденции и условия инвестиционной деятельности в региональных социально-экономических системах

1.1.2 Перспективы развития инвестиционного процесса в регионах

России

1.2 Анализ моделей и методов оценки инвестиционных характеристик регионов

1.3 Обзор методов оценки эффективности инвестиционных проектов 40 1.3.1 Сравнение показателей эффективности проекта. Особенности оценки альтернативных проектов

1.4 Цели и задачи 50 Выводы к первой главе

2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И ЕЕ ЭЛЕМЕНТОВ

2.1 Разработка теоретико-множественных моделей объектов управления

2.2 Инвестиционный потенциал региональной социально-экономической 57 системы

2.3 Инвестиционные потоки на предприятии

2.3.1 Структура и характеристики инвестиций на предприятии

2.3.2 Источники финансирования инвестиций на предприятии

2.4 Оценка эффективности инвестиционных проектов с учетом стратегии инвестора 66 Выводы по второй главе

3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ

3.1 Разработка теоретико-множественных моделей системы управления

3.2 Интеллектуальная технология оценки инвестиционной привлекательности региона

3.2.1 Прогнозирование инвестиционного потенциала с использованием нейронной сети

3.2.2 Оценка инвестиционной привлекательности регионов с использованием нечетких функций

3.3 Динамическая модель управления инвестиционными потоками на предприятии

3.3.1 Модель определения доли собственных инвестиций в чистой прибыли в зависимости от стратегии инвестора

3.3.2 Модель формирования и распределения инвестиционного потока

3.4 Динамическая модель инвестиционного развития региона

3.5 Разработка алгоритма построения нечетких функций принадлежности с учетом значимости ситуаций

3.5.1 Исследование влияния вида и параметров функции принадлежности на результаты принятия решений

3.5.2 Исследование влияния параметров термов на процесс поддержки принятия решений

3.5.3 Степень значимости ситуаций 101 Выводы по третьей главе 103 4 ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПОТОКАМИ

4.1 Разработка нейросетевой информационной системы прогнозирования инвестиционного потенциала региона

4.2 Применение нейросетевой системы для оценки и прогнозирования инвестиционного потенциала РБ

4.3 Информационная система многокритериальной оценки альтернативных инвестиционных проектов с учетом стратегии инвестора

4.4 Применение системы многокритериальной оценки инвестиционных проектов с учетом региональных особенностей и стратегии инвестора

4.5 Реализация динамических моделей управления инвестиционным развитием в Республике Башкортостан, России и Португалии

4.6 Применение динамической модели инвестиционных потоков предприятия 127 Выводы по четвертой главе 133 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 134 Список литературы 136 Приложение А. Информация об инвестиционном проекте. Формат

UNIDO

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели управления инвестиционными потоками в региональной социально-экономической системе»

Развитие экономики региона в значительной степени определяется инвестиционной деятельностью. Инвестиционная деятельность - это широкое понятие, включающее управление инвестиционными потоками во времени и иерархии отношений субъектов инвестиционной деятельности, таких как: государство, регион, предприятие, инвестиционный проект. Изменение в иерархии отношений определяется классификацией по показателям инвестиционной привлекательности региона, оценкой инвестиционного проекта, классификацией и выбором объекта для инвестирования. Инвестиционные потоки - это изменяемые во времени обобщенные показатели инвестиционной деятельности, определяющие финансовые возможности инвесторов, перечень и финансовые характеристики проектов, а также финансовое состояние предприятия, реализующего выбранный инвестиционный проект.

В рыночных условиях функционирования экономики управление инвестиционными потоками будет эффективным только в том случае, если в его основе лежат глубоко проработанные и обоснованные алгоритмы и методы оценки привлекательности региона, потока реальных инвестиционных проектов и предприятий, реализующих выбранные проекты. Исследованиям способов оценки реальных проектов с учетом рисков посвящены работы Р. Мюррейя, В.А. Москвина, А.Г. Шахназарова, В.В. Ковалева. Характеристики инвестиционной привлекательности регионов строятся с разных позиций в работах ученых - И. Фишера, Б. Грэма, Д. Додда. Рейтинги регионов составляются и публикуются с целью привлечения зарубежных инвесторов в научных и популярных изданиях, таких как журнал «Эксперт», агентство «РосБизнесКонсалтинг». Много работ посвящено исследованию проблем управления реализацией проектов на предприятии, в том числе инновационных. Наиболее известны работы Ф. Фабоцци, П.Л. Виленского, В.Н. Лившица, С.А. Смоляка. Однако компоненты анализа инвестиционной деятельности исследуются отдельно друг от друга, что приводит к принятию несогласованных решений по управлению инвестициями и снижает эффективность внедрения реальных инвестиционных проектов в региональной социально-экономической системе (РСЭС). Не рассматривается также инвестиционный процесс с точки зрения анализа динамики и оценки состояния региона и предприятий.

В связи с этим большое значение имеют исследования направленные на создание комплексного подхода к управлению инвестиционными потоками, основанного на моделях и алгоритмах оценки, во-первых, инвестиционной привлекательности региона, во-вторых, характеристик инвестиционных проектов, учитывающих риски и стратегию инвестора, и, в-третьих, на моделях управления реализацией проектов с позиций собственника предприятия.

В соответствии с изложенным, актуальными являются теоретическое обоснование, создание и апробация моделей и алгоритмов управления инвестиционными потоками в РСЭС, построенных на динамических и интеллектуальных методах оценки и прогнозирования показателей инвестиционной деятельности в регионе, финансовых характеристик проектов и финансового состояния предприятий.

Целью исследований является теоретическое обоснование, создание и апробация моделей управления инвестиционными потоками в региональной социально-экономической системе.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Исследовать и обосновать интеллектуальную технологию оценки инвестиционной привлекательности региона, учитывающую потенциал, риск и динамику развития РСЭС.

2. Разработать алгоритм многокритериальной оценки инвестиционных проектов, учитывающий неопределенность, региональные и проектные риски, стратегию инвестора.

3. Разработать динамическую модель управления инвестиционными потоками на предприятии, учитывающую стратегию собственника.

4. Построить динамическую модель оценки инвестиционного развития региона, отражающую динамику инвестиций и валового продукта.

5. Апробировать на практических примерах достоверность предлагаемых алгоритмов и моделей и исследовать их эффективность.

Методы исследований базируются на применении системного анализа, теории управления, методах искусственного интеллекта, таких как нейронные сети и теория нечетких множеств, эконометрических моделях и теории статистики.

На защиту выносятся:

1. Интеллектуальная технология оценки инвестиционной привлекательности региона, использующая нейронные сети, нечеткие множества и позволяющая классифицировать регионы, определять соотношение регионального потенциала и риска.

2. Алгоритм многокритериальной оценки инвестиционных проектов, использующий показатели региональной привлекательности и стратегии инвестора, основанный на нечетких множествах и позволяющий проводить сравнительную оценку, выбор альтернативных проектов.

3. Динамическая модель управления инвестиционными потоками на предприятии, учитывающая стратегию собственника, стоимость привлеченных заемных средств, и предназначенная для определения оптимальной доли собственных средств в общем объеме инвестиций при реализации выбранного инвестиционного проекта.

4. Динамическая модель инвестиционного развития региона, которая отражает темпы инвестиций и позволяет определить уровень насыщения и эффективность инвестиций.

Научная новизна:

1. Интеллектуальная технология оценки инвестиционной привлекательности региона, построенная с применением нейронных сетей для прогнозирования инвестиционного потенциала региона, и нечетких функций, настраиваемых на статистические данные с учетом значимости ситуаций для оценки потенциала и риска, отличающаяся обоснованностью решения задач классификации регионов с учетом риска и перспектив развития.

2. Предложен алгоритм многокритериальной оценки инвестиционных проектов, использующий показатели региональной привлекательности и стратегии инвестора. Алгоритм реализован в виде настраиваемых на статистические данные нечетких функций и базы правил, учитывающей стратегию инвестора.

3. Динамическая модель управления инвестиционными потоками на предприятии, учитывающая стратегию собственника, привлечение заемных средств, отличающаяся возможностью определения оптимальной доли средств собственника предприятия, направляемой в инвестиции.

4. Модель инвестиционного развития региона, разработанная в классе динамических моделей, позволяющая определить уровень насыщения и оптимизировать темпы роста инвестиций с позиций управления эффективностью инвестирования.

Практическая значимость и внедрение результатов работы. Практическую значимость исследований определяют следующие результаты диссертации:

1. Интеллектуальная технология оценки инвестиционной привлекательности региона позволяет осуществлять более обоснованную классификацию и оценку отношения потенциал/риск, на основе прогнозирования и анализа исходных данных с помощью нейросетевой и нечеткой моделей.

2. Алгоритм многокритериальной оценки инвестиционных проектов позволяет осуществлять выбор проектов с учетом региональных характеристик и стратегии инвестора.

3. Динамическая модель управления инвестиционными потоками на предприятии позволяет определять оптимальную долю средств, направляемых собственником предприятия на реализацию внедряемого проекта.

4. Динамическая модель инвестиционного развития региона позволяет проводить исследования в любом регионе, определяя темпы роста инвестиций, степень насыщенности инвестициями и текущую эффективность инвестиций.

5. Апробация предлагаемых теоретических положений, алгоритмов и моделей на фактических данных о функционировании экономической системы Российской Федерации, Португалии, Республики Башкортостан, а также промышленных предприятий РБ.

Основные результаты диссертационной работы внедрены на ФГУП ^ «Уфимское агрегатное производственное объединение» (УАПО), в

Министерстве экономики Республики Башкортостан в виде комплексной методики управления инвестиционными потоками в региональной социально-экономической системе и программное обеспечение данной методики, реализованной в форме информационной системы на персональном компьютере. Результаты работы внедрены в учебный процесс на базе * Уфимского государственного авиационного технического университета и изложены в методических указаниях к лабораторным работам по курсу «Эконометрика» «Модели линейной регрессии (с использованием программы MS Excel)» для подготовки студентов специализации 060814.01 «Управление инвестициями».

Связь исследований с научными программами. Результаты ф исследований являются частью научных исследований в рамках гранта по фундаментальным исследованиям в области экономических наук «Диагностика состояния и интеллектуальное управление поведением предприятия в условиях рынка на основе имитационного моделирования» (шифр гранта №4-33, код ГАСНТИ: 06.56.21), международной программы № M-JEP10723-1999 '0 «Tempus Tacis».

Апробация работы. Основные положения работы представлены в 17 публикациях, в том числе 3 тезиса, 12 статей, свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, научно-исследовательский отчет. Результаты докладывались на следующих научно-технических конференциях:

- международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, 1999;

- международная конференция А8Г99 «Подходы жизненного цикла к производственным системам: менеджмент, управление и контроль», Левен (Бельгия), 1999;

- российская научно-методическая конференция с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии», Уфа, 2002;

- V международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии С81Т'2003», Уфа, 2003.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 135 страниц машинописного текста, включая 52 рисунка и 11 таблиц, 30 страниц приложений. Список литературы из 112 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Афанасьев, Виталий Юрьевич

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе предложена новая модель управления инвестиционными потоками в региональной социально-экономической системе, построенная на динамических, интеллектуальных методах оценки и прогнозирования.

В ходе исследований были получены следующие результаты:

1. Интеллектуальная технология оценки инвестиционной привлекательности региона с использованием нейросетевой модели прогнозирования инвестиционного потенциала, настраиваемых на статистические данные нечетких функций с учетом значимости ситуаций, позволяющих проводить классификацию и оценку инвестиционного потенциала и риска.

2. Алгоритм многокритериальной оценки инвестиционных проектов с использованием показателей региональной привлекательности и риска, реализованный в виде настраиваемых нечетких функций и базы правил, учитывающий стратегию инвестора, позволяющий осуществлять наиболее обоснованный выбор альтернативных и независимых инвестиционных проектов.

3. Динамическая модель управления инвестиционными потоками на предприятии, учитывающая стратегию собственника, стоимость привлеченных заемных средств, и предназначенная для определения оптимальной доли собственных средств в объеме инвестиций при реализации выбранного проекта.

4. Динамическая модель инвестиционного развития региона, которая отражает темпы инвестиций и позволяет определить уровень насыщения и эффективность инвестиций.

5. Результаты апробации моделей и алгоритмов на практических примерах, доказывающие достоверность предлагаемых теоретических положений, алгоритмов и моделей и подтверждающие их эффективность.

Экспериментально показано, что применение нейросетевой модели позволило повысить точность прогнозирования на 20% по сравнению с традиционными методами, при этом максимальная ошибка не превышает 6%. Применение модели управления инвестиционными потоками на промышленном предприятии обеспечило повышение эффективности производственно-сбытовой деятельности предприятия на 12% за счет принятия решений, обоснованных результатами математического моделирования. Использование модели инвестиционного развития региона позволило определить уровень насыщения инвестициями, как в абсолютных величинах, так и долях от валового продукта. В результате исследования инвестиционного состояния РСЭС установлено, что уровень насыщения зависит от объемов валового продукта; эффективность инвестиций в регионе определяется опережающим темпом роста валового продукта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Афанасьев, Виталий Юрьевич, 2003 год

1. Абалкин J1. И., Аганбегян А. Г. и др. Политическая экономия. М.: Политиздат, 1990.• 2. Бакитжанов А., Филин С. Инвестиционная привлекательность региона: методические подходы и оценка// Инвестиции в России. 2001. №5.

2. Берес В., Хавранек П. «Руководство по оценке эффективности инвестиций», М.: Интерэксперт, 1995.

3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов: Пер. с англ. под ред. JT.Белых М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

4. Богатин Ю.В., Швандар В.А. Инвестиционный анализ: Учебное пособие для вузов. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 286 с.

5. Бочарников В.П., Свешников C.B., Возняк С.Н. Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel. К.: 2000. - 159 с.

6. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.-практ. пособие. М.: Дело, 2001.-832 с.

7. Гузнер С.С., Харитонов В.Н., Витин И.А., Регион: экономика и социология. М.: 1997. - 54 с.

8. Дерябина Я. Сравнительный анализ подходов к оценке инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности российских регионов // Инвестиции в России. 2003. №8.

9. Ю.Ежов A.A., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 1998. - 224с.

10. П.Завьялов П.С. Маркетинг в схемах, рисунках, таблицах: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2001. - 496 с.

11. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенного решений. Пер. с англ. Н.И. Венто; Под ред. Моисеева Н.И. -М.: Мир, 1976.- 163 с.

12. Заде Л.А., Дезоер Ч.А. Теория линейных систем. Метод пространства состояний. Пер. с англ. В.Н. Варыгина; Под ред. Г.С. Поспелова. -М.: Наука, 1970.-703 с.

13. Заика И., Крюков А. Национальная экономика и инвестиции // Экономист. 2003. №7. с.21-26

14. Закон «Об инвестиционной деятельности в Республики Башкортостан».

15. Закон «Об иностранной инвестиционной деятельности в Республике Башкортостан».20.3инченко Г. Индикаторы инновационного развития национальной экономики // Инвестиции в России. 2003. №1.

16. Иванова В., Крепышева Н. Финансово-кредитные организации в системе регионального управления социально-экономическим развитием // Экономист. 2003. №7.

17. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: Изд. УГАТУ, 1995. - 321 е.: ил.

18. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сергеева И.Г., Афанасьев В.Ю. Система поддержки решений на основе нечеткой логики (программа для ЭВМ) // Св. №990006 об официальной регистрации программы для ЭВМ от 10.01.1999

19. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Сергеева И.Г., Гареев А.М. Система моделирования на нейронных сетях // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990005, 1999.

20. Инвестиционные проекты. Выпуск V. Министерство внешних связей и торговли Республики Башкортостан. 2000. 92 с.

21. Инвестиционный потенциал Башкортостана. http://www.uic.bashedu.ru/konkurs/fattakhov/index.htm

22. Инвестиционные возможности России www.ivr.ru

23. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев и др.; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. -92с.

24. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. -80с.

25. Казанцев C.B. Промышленное развитие регионов РФ // Проблемы прогнозирования. -1997. -№1. -С. 46-48.

26. Климова Н.И. Инвестиционный потенциал региона. Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 1999. - 276 с.

27. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1998. - 144 е.: ил.

28. Котляренко В., Шабалин А. Исследование рисков инвестирования в организацию оценки имущественных комплексов. Метод обеспечения доходности собственной предпринимательской деятельности оценщиков // Инвестиции в России, № 3-4, 1997.

29. Кугаенко A.A. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирование их развития. М., 1998, 392 с.

30. Криворучко О.Н. Зайцев A.A. Лобанов С.Н. Становление предпринимательской экономики в России. М.: «Экономика», 2000. - 54 с.

31. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 е.: ил.

32. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь/ Словарь современной экономической науки. Изд. 4-е, перераб. и дополнен. М.: Издательство «ABF», 1996. 704 с.

33. Лычкин Ю. Потенциал строительного комплекса. // Экономист, №6, 1997.

34. Львов Д.С., Поршнев А.Г. Управление социально-экономическим развитием России: Концепции, цели, механизмы. М.: Экономика, 2002, 702с.

35. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов C.B., Васильев A.A., Храпов A.A. Особенности нечетких преобразований в задачах обработки информации и управления. 4.1 // Информационные технологии, №10, 1999. - С.21-26.

36. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов C.B., Васильев A.A., Храпов A.A. Особенности нечетких преобразований в задачах обработки информации и управления. 4.II // Информационные технологии, №11, 1999. - С.24-29.

37. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986.-92 с.

38. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования, Информэлектро. -М., 1994.

39. Методологические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Утв. Госстроем России, Минэкономики РФ, Минфином РФ, Госкомпрома России. — М.: Информэлектро, 1994.

40. Методологические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция). М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК РФ по стр-ву, архит. и жил. политике. М.: ОАО «НПО Изд-во «Экономика», 2000.

41. Миллер Т., Пауэл Д. Использование Delphi 3. Специальное издание / Пер. с анлг. C.B. Кравчука и др; Под ред. В.Г. Касперовича. Киев: Диалектика, 1997.-768 е.: ил.

42. Москвин В. Влияние улучшения характеристик качества на ценупродукции и прибыль компании // Инвестиции в России. 2003. №6.

43. Орлик C.B. Секреты Delphi на примерах: Версии 1.0 и 2.0. М.: Бином,1996.-325 е.: ил.

44. Оценка инвестиционного климата регионов России. Методика экономического департамента банка Австрии. // Директор.-Новосибирск: Наука,1997. №5. -С. 23-28.

45. Петрищев B.C. Анализ плохих данных (Статистический анализ технико-экономической информации), Обнинск: ГЦИПК, 1999. - 91 с.

46. Плышевский Б. Потенциал инвестирования. // Экономист, №3, 1996г.

47. Постановление Правительства РФ от 13.10.1995 г. №1016 "О комплексной программе стимулирования отечественных и иностранных инвестиций в экономику Российской Федерации".

48. Постановление Правительства РФ от 15 апреля 1995 г. №336 "О мерах по развитию рынка ценных бумаг в Российской Федерации". Рынок ценныхбумаг.-Ч. 8.-М.: 1995.

49. Постановление Правительства РФ «Об утверждении положения о предоставлении государственных гарантий под инвестиционные проекты социальной и народно-хозяйственной значимости» №1249 от 12 ноября 1999 г.

50. Проскуряков В.М. Самоукин А.И. Экономический потенциал социальной сферы: содержание, оценка, анализ. М.: Экономика, 1991. - 45 с.

51. Потемкин В.Г. Начало работы с Matlab. http://www.rnatlab.ru/ml/book3/index.asp61 .Пу Т. Нелинейная экономическая динамика. Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет». 2000. - 200 с.

52. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.- 351 с.

53. Россия в цифрах. 2002. М.: Госкомстат России, 2002.

54. Рязанова JI.A., Ройзман И.И., Шахназаров А.Г. и др. Комплексная оценка инвестиционной привлекательности российских регионов: проблемы, методика, результаты // Федеративные отношения и региональная социально-экономическая политика. 2001. №8. С.6-27.

55. Ройзман И.И. Комплексная оценка и анализ инвестиционной активности в субъектах Российской Федерации: межрегиональная дифференциация // Экономика строительства. 2000. №10.

56. Ройзман И., Гришина И., Шахназаров А. Типология инвестиционного климата регионов на новом этапе развития российской экономики // Инвестиции в России. 2003. №3.

57. Сергеева И.Г. Интеллектуальное управление производственно-экономической системой в условиях неопределенности на основе имитационного моделирования. Диссертация Уфа: Изд. УГАТУ, 2000. -140 с.

58. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А.Г. Гранберга, М: Финансы и статистика, 1990. - 400с.

59. Стешин А.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционного проекта. М.: Издательско-консультативная компания «Статус-Кво 97», 2001. - 280с.

60. Сухарев О., Берестов В., Кузнецов С. Управление инвестиционным процессом на промышленном предприятии // Инвестиции в России. 2003. №4.

61. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Пер. с англ. М.: Мир, 1992. - 240с.

62. Фаронов В.В. Delphi 5. Учебный курс. М.: Нолидж, 2001. - 465 е.: ил.

63. Федеральный закон «Об иностранных инвестициях в Российской Федерации» №160-ФЗ от 9 июля 1999 г.

64. Федеральный закон «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» №39-Ф3 от 25 февраля 1999 г.

65. Федеральный закон «Об инвестиционной деятельности в РСФСР» № 1488-1 от 26 июня 1991 г.

66. Фабоцци Ф. Управление инвестициями: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2000. - XXVIII, 932 с.

67. Федеральный закон «О защите прав и законных интересов инвесторов на рынке ценных бумаг» N 46-ФЗ от 5 марта 1999 г. Федеральный закон «О лизинге» № 164-ФЗ от 29 октября 1998 г.

68. Фишер П. Прямые иностранные инвестиции для России: стратегия возрождения промышленности. -М.: Финансы и статистика, 1999.

69. Четыркин Е. М. Финансовый анализ производственных инвестиций. -М.: Дело, 2002, 256с.

70. Чуб Б.А. Деятельность основных субъектов национальной экономики на мезоуровне. М.: БУКВИЦА, 2001, 227 е., с ил.

71. Чуб Б.А. Управление инвестиционными процессами в регионе. М.: БУКВИЦА, 1999, 186 е., с ил.

72. Шахназаров А., Ройзман И. Инвестиционная привлекательность регионов И Инвестиции в России. 1996. №9. с.-8-10.

73. Шубин И., Косорученко Т. Современные проблемы анализа и отбора инвестиционных проектов для финансирования // Инвестиции в России. 2003. №6.

74. Экономика и жизнь. 2000. №№31, 32.

75. Экономика и жизнь. 2001. №27.

76. Экономика и жизнь. 2003. №12.

77. Эксперт, №№38, 45, 2002 г.88.Эксперт, №12,2003 г.

78. Alfred L. Guiffrida and Rakesh Nagi (1998) Fuzzy set theory applications in production management research: a literature survey. Journal of Intelligent Manufacturing 9, 39-56

79. Bauer P., Nouak S., Winkler R. (1999) Fuzzy Logic Course http://www.austinlinks.com/Fuzzy/

80. Dixit A., Pindyck R. Investment under Uncertainty. Princeton University Press, 1994.

81. European Economy. Report on the Implementation of the 2000 Broad Economic Policy Guidelines. №2, 2001.

82. European Economy. Supplement A. Economic trends. №3/4-March/April 20011.

83. European Economy. Supplement A. Economic trends. №10/11-October/November 2001.

84. Fisher I. The theory of interest. As determined by Impatience to spend income and opportunity to interest it. New York: Kelley, 1965.

85. Forgionne G.A. Quantitative Decision Making. Wadsworth Publishing Company, 1986.

86. Groumpos P.P., Ilyasov B.G., Ismagilova L.A., Valeeva R.G. Production control as of a complex dynamic object. Prep, of the 8 th IF AC Symposium on Large Scale systems: theory and applications. Rio Patras, Greece, 1998, Vol.1, P.527-530.

87. Haugen R.A. Modern Investment Theory, 4-th ed. Prentice Hall, 1997.

88. Ilyasov, B.G., Ismagilova L.A., Valeeva R.G. Intelligent control for dynamic organizational production-market systems. Proceedings of ICI&C97, St.Petersburg, Russia, 1997, vol.2, pp. 606-611.

89. International Financial Statistics. International Monetary Fund. 2001, 2002, 2003

90. Информация доступна на сайте http://europa.eu.int/comm/economy finance

91. Irwin F.W. Stated expectation as function of probability and desirability of outcomes // J. Person. No 21. 1953.

92. James F. Brule (1998) Fuzzy systems a tutorial, http://www.flll.uni-linz.ac.at/pdw/flizzy/fuzzy.html

93. Mirer, Thad M. Economic statistics and econometrics. 2nd edition. New York, London, 1988,405 pp.

94. Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld, Econometric models and economic forecast. 3rd edition. 1991, 350 pp.

95. Ross S. Uses, Abuses and Alternatives to Net Present-Values Rule // Financial Management. V. 24. #5. 1995

96. Rowe W.D. Understanding Uncertainty. Risk Analysis. Vol.14. No 5.1994.

97. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs, N.J., Prentice Hall Inc., 1975.

98. Sidney Cottle, Roger F. Murray, Frank E. Block. Graham and Dodd's Security Analysis. McGraw-Hill Book Company / Пер. с англ. M.: Олимп-Бизнес, 2000. — Объем: 704 е.: ил.

99. Survey of Current Bussiness. September 2002.

100. The Economist. 2000, April 4; 2001, March 1; 2002, May 3.

101. Wagner C. Facilitating space-time differences, group heterogeneity and multysensory task work through a multimedia supported group decision system/ Decision Support Systems v. 15, p. 197-210, 1995.