Моделирование и прогнозирование инвестиционной привлекательности предприятий промышленности на базе рейтинговых оценок тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Семункин, Максим Сергеевич

• Семункин, Максим Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Семункин, Максим Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ОТРАСЛЕЙ И ПРЕДПРИЯТИЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

1.1 Теоретико-методологические основы анализа инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности.

1.2 Рейтинги в системе оценки инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности.

1.3 Методические основы моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности

Глава 2 АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕЙТИНГА И МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ

ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1 Анализ инвестиционной привлекательности отраслей промышленности с использованием рейтинговых оценок.

2.2 Моделирование инвестиционной привлекательности отраслей промышленности.

2.3 Классификация отраслей промышленности по показателям инвестиционной привлекательности.

Глава 3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА БАЗЕ РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК (НА ПРИМЕРЕ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ)

3.1 Разработка модели инвестиционной привлекательности предприятий машиностроительной отрасли.

3.2 Прогнозирование инвестиционной привлекательности предприятий машиностроительной отрасли на базе рейтинговых оценок

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и прогнозирование инвестиционной привлекательности предприятий промышленности на базе рейтинговых оценок»

Актуальность темы исследования. В последнее время в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов. Однако существующие методики оценки рейтинга не раскрывают возможности перемещения конкретного предприятия на более высокие позиции; в них не учитывается отраслевая специфика, хотя очевидно, что, например, предприятия добывающих отраслей обладают существенными отличиями от предприятий перерабатывающих отраслей. Другим существенным недостатком известных подходов к расчету рейтинга является высокая степень субъективности методик этого расчета. Это относится и к выбору составляющих рейтинга, и к форме их свертки в итоговый показатель.

Сказанное актуализирует исследования по разработке моделей инвестиционной привлекательности промышленных предприятий конкретных отраслей, позволяющих оценить возможности ее изменения за счет управления определяющими факторами, выполнить соответствующий прогноз. Подобные модели могут быть созданы на информационной базе рейтинговых оценок, связывающих итоговый рейтинг инвестиционной привлекательности предприятий с факторами их производственной и финансовой деятельности.

Степень разработанности проблемы. Важность обозначенной тематики обусловливает интерес отечественных исследователей к анализу факторов производственной и финансовой деятельности промышленных предприятий, определяющих их рейтинг. Эти факторы анализируют не только рейтинговые агентства; интерес к этим вопросам обусловлен и таким явлением в российской экономике, как экономическая несостоятельность предприятий. В ряду отечественных исследований, раскрывающих факторы экономической несостоятельности, следует указать работы Л. Волкова, М. Делягина, В. Зубова, В. Иванова; среди зарубежных исследованиях — работы А. Берли, М. Дженсена, У. Меклинга, Г. Минза, Дж. Гэлбрейта, Г. Саймона, Ю. Фама. Значительный интерес в ракурсе данной темы представляют также труды JL Бляхмана, Г.Б. Клейнера, B.JI. Тамбовцева и P.M. Качалова.

В то же время, наблюдается некоторая двойственность указанных работ. С одной стороны, рейтинг получил своеобразный «знак качества». Бизнес растет, и у него возникает потребность позиционировать себя на национальном рынке. Это порождает определенную субъективность подхода ряда аналитиков к критериям оценки составляющих рейтинга. С другой стороны, исследования факторов экономической несостоятельности, выполненные на высоком теоретическом и эмпирическом уровнях, охватывают только те из многочисленных факторов производственной и финансовой деятельности промышленных предприятий, которые критичны именно в этом плане.

Сказанное обусловливает необходимость исследований, на основании которых можно отобрать основные факторы производственной и финансовой деятельности предприятий конкретных отраслей промышленности, установить их связь с итоговым рейтингом инвестиционной привлекательности. Этим исследованиям должен предшествовать анализ методологических и методических подходов к оценке рейтинга инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий, анализ роли математико-экономического моделирования в прогнозировании рейтинга.

При теоретической и методологической проработке перечисленных вопросов могут быть использованы труды классиков зарубежной экономической теории и прикладных аспектов моделирования экономических процессов в области инвестиционной деятельности: Г. Александера, Дж. Бэйли, Р. Гудвина, Е. Домара, JL Иохансена, Н. Калдора, Дж. Кейнса, А. Маршалла, М. Миллера, r 6

Ф. Модильяни, А. Пигу, Я. Поллака, Р. Солоу, Я. Тинбергена, П. Фишера, Е. Хагена, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса, У. Шарпа и др.

В плане развития темы исследования содержательными являются также труды российских экономистов: С. Абрамова, В. Барда, H.A. Бланка, Ю. Бога-тина, В.В. Бочарова, В.К. Гуртова, В. Жданова, И. Зимина, Н. Колесникова, Д.С. Львова, Н. Мильчаковой, И. Сергеева, Ф. Тумусова, В.Е. Черкасова, В. Швандера и др.

Вопросы теории и практики математико-экономического моделирования отражены не только в фундаментальных трудах известных экономистов - Л. Клейна, Д. Макфаддена, Ф. Модильяни, Д. Тобина, Я. Фриша, Т. Хаавельмо, Дж. Хэкмена и др., но и в изданиях учебного характера - С.А. Айвазяна, И.С. Енюкова и Л.Д. Мешалкина; К. Доугерти; A.M. Дуброва, B.C. Мхитаряна и Л.И. Трошина; И.И. Елисеевой; Я.Р. Магнуса, П.К. Катышева и A.A. Пересец-кого; В.П. Носко и др.

Объект исследования - отрасли российской промышленности и интенсивно развивающиеся предприятия машиностроения с позиций инвестиционной привлекательности.

Предмет исследования - методы моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности и машиностроительных предприятий ЦФО на базе рейтинговых оценок.

Цель исследования состоит в совершенствовании методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, на примере машиностроительной отрасли.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

- выполнить анализ методологических походов и выявить особенности рейтингового подхода к оценке инвестиционной привлекательности отраслей промышленности и предприятий;

- выявить возможность использования рейтинговых оценок инвестиционной привлекательности отраслей промышленности и предприятий в целях моделирования;

- разработать модели инвестиционной привлекательности отраслей промышленности и видов экономической деятельности;

- разработать классификацию отраслей промышленности по информативным показателям инвестиционной привлекательности;

- разработать модель инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, на примере машиностроительной отрасли;

- разработать и апробировать методику прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий машиностроительной отрасли на базе рейтинговых оценок.

Область исследования соответствует пункту 4.15 «Развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах» Паспорта специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством», раздел 4 «Управление инновациями и инвестиционной деятельностью».

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инвестиций и рейтинговому оцениванию, теории и практике применения математических методов моделирования и прогнозирования в экономике.

В процессе исследования применялся методический аппарат экономет-рического моделирования, методы факторного, кластерного и дискриминант-ного анализа, технологии нейросетевого моделирования. Обработка эмпирической информации и эконометрическое моделирование осуществлялись с использованием пакета программ статистического анализа данных общественных наук SPSS Base 8.0, нейросетевое моделирование проводилось с помощью системы Neural Connection 2.1.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, материалах Интернета, данных рейтинговых агентств, материалов Минэкономразвития, финансовой отчетности предприятий.

Научная новизна проведенного исследования заключается в разработке методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности предприятий промышленности на базе рейтинговых оценок, на примере машиностроительной отрасли.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

1. Выявлены принципиальные недостатки, препятствующие применению существующих методик оценки рейтинга инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности в целях управления их инвестиционной привлекательностью: значения итогового рейтинга определяются одновременно по всему перечню объектов анализа, вид расчетных формул и веса частных показателей назначаются субъективно. В то же время, для моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности могут быть использованы данные рейтинга эффективности отраслей российской промышленности Рейтинговой компании АК&М, а для моделирования инвестиционной привлекательности предприятий - информационная база рейтинга предприятий ЦФО, содержащая ряд экономических и финансовых показателей их производственной деятельности.

2. Эмпирически доказана принципиальная возможность применения рейтинговых оценок Рейтинговой компании АК&М для моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности. Выявлена связь инвестиционной привлекательности отраслей промышленности с показателями функционирования предприятий и отрасли в целом, получены оценки влияния на итоговый.показатель инвестиционной привлекательности отрасли рентабельности предприятий и доли прибыльных предприятий. Показана качественная идентичность моделей инвестиционной привлекательности отраслей промышленности и видов экономической деятельности по данным 20032007 гг.

3. Обоснована спецификация и выполнена оценка параметров экономет-рической модели инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения. Выявлено, что итоговый рейтинг предприятий машиностроения характеризуется наибольшей эластичностью по рентабельности основной деятельности, далее по степени влияния на результирующий показатель следуют: коэффициент текущей ликвидности, коэффициент автономии, рентабельность активов, чистая прибыль.

4. Разработана классификационная модель на базе линейной дискрими-нантной функции, которая позволяет по величинам входящих в нее информативных показателей экономической и финансовой деятельности предприятия машиностроения прогнозировать вероятность его отнесения к лидирующей группе по степени инвестиционной привлекательности и, тем самым, осуществлять управление его инвестиционной привлекательностью.

5. Разработана нейросетевая модель и апробированы основанные на этой модели нейросетевые технологии решения ряда прогностических и аналитических задач, включая расчет прогнозных значений вероятности отнесения предприятия к лидирующей группе для заданных сочетаний информативных показателей его экономической и финансовой деятельности; оценка коэффициента эластичности вероятности отнесения предприятия к лидирующей группе по этим показателям; определение сочетаний значений показателей, при которых достигается заданная вероятность отнесения предприятия к лидирующей группе.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методические подходы к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности предприятий промышленности на базе рейтингавых оценок, позволят научно обоснованно определять основные направления совершенствования их развития и повышения инвестиционной привлекательности.

Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий промышленности, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при чтении дисциплины «Инвестиционный менеджмент» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы, института мировой экономики и информатизации, Всероссийская научно-практическая конференция «Современная Россия: экономика и государство» (Москва, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы, 2005-2007 гг.). Методика моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий промышленности на базе рейтинговых оценок внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО «Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 6 работ. Общий объем публикаций 3,8 п.л., из которых 3,2 п.л. - авторские. ^

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 161 страницу основного текста, в том числе 34 рисунка и 21 таблицу. Список использованных источников насчитывает 186 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи, объект и предмет исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе рассматриваются теоретико-методологические и методические основы анализа инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности. Особое внимание уделено сравнительному анализу методик оценки инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности различных рейтинговых агентств. Рассматриваются методические аспекты моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности.

Вторая глава содержит анализ показателей рейтинга и результаты моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности. Проводится рейтинговая оценка инвестиционной привлекательности отраслей промышленности, анализ факторной структуры показателей рейтинга инвестиционной привлекательности отраслей промышленности. Обоснована классификация отраслей промышленности по информативным показателям инвестиционной привлекательности.

Третья глава содержит изложение результатов прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятия на базе рейтинговых оценок, на примере машиностроительной отрасли. Проводится эконометрическое моделирование инвестиционной привлекательности предприятий машиностроительной отрасли на базе множественного регрессионного и дискриминантно-го анализа. Приведена методика прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий машиностроительной отрасли на базе рейтинговых оценок с помощью нейросетевых технологий.

В заключении приведены основные выводы и результаты, полученные в ходе исследования.

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

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты выполненных исследований, направленных на разработку и научное обоснование методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения на базе рейтинговых оценок, позволяют сделать следующие выводы.

1. Основной категорией в анализе инвестиционных процессов на уровне предприятий является инвестиционная привлекательность, представляющая собой совокупность различных объективных признаков, свойств, средств, возможностей хозяйствующего субъекта, обусловливающих потенциальный платежеспособный спрос на инвестиции.

2. При оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия необходимо учитывать как его местонахождение - размещение предприятия в регионе с высоким инвестиционным потенциалом и низким инвестиционным риском существенно повышает его инвестиционную привлекательность, так и отраслевую принадлежность.

3. При сопоставлении статистических данных по инвестициям во временном аспекте необходимо учитывать различия классификации видов экономической деятельности по ОКВЭД и ранее действовавшей классификации отраслей по ОКОНХ. В методологическом плане эти различия обусловлены тем, что экономическая деятельность - это сочетание действий, приводящих к получению определенного набора продукции, а отрасль - это совокупность всех производственных единиц, осуществляющих преимущественно одинаковый или сходный вид производственной деятельности.

4. Существующие методики оценки рейтинга инвестиционной привлекательности отраслей и предприятий промышленности обладают рядом недостатков, препятствующих их применению в целях управления инвестиционной привлекательностью промышленных предприятий: значения итогового рейтинга определяются одновременно по всему перечню объектов анализа, вид расчетных формул и веса частных показателей назначаются субъективно. В то же время, для моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности могут быть использованы данные рейтинга эффективности отраслей российской промышленности Рейтинговой компании АК&М, а для моделирования инвестиционной привлекательности предприятий — информационная база рейтинга предприятий ЦФО, содержащая ряд экономических и финансовых показателей их производственной деятельности. В качестве дополнительной информационной базы могут быть также использованы данные рейтинга «Эксперт-400» агентства «Эксперт РА».

5. Формирование инвестиционной привлекательности промышленных предприятий есть многомерный процесс, определяемый множеством факторов, описываемых комплексом показателей, поэтому успешное моделирование и прогнозирование инвестиционной привлекательности возможно лишь в случае комплексного применения различных математико-экономических методов. В качестве таких методов перспективными являются методы многомерного статистического анализа — множественный линейный регрессионный анализ, дискриминатный анализ, кластерный и факторный анализы, а также нейронные сети.

6. В результате выполненных статистических исследований доказана принципиальная возможность применения рейтинговых оценок Рейтинговой компании АК&М для моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности. Выявлена связь инвестиционной привлекательности отраслей промышленности с показателями функционирования предприятий и отрасли в целом, дана оценка влияния на итоговый показатель инвестиционной привлекательности отрасли рентабельности предприятий и доли прибыльных предприятий. Эмпирическим путем показана качественная идентичность моделей инвестиционной привлекательности отраслей промышленности по данным 2003 и 2007 годов.

7. Разработана классификация отраслей по показателям инвестиционной привлекательности, которая может быть полезной при анализе проблем и путей их решения для отраслей промышленности, входящих в кластеры, однородные по комплексу эффективности их функционирования.

8. Обоснована спецификация эконометрической модели инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения, в которую включены пять факторов их экономической и финансовой деятельности: чистая прибыль, рентабельность основной деятельности, рентабельность активов, коэффициент текущей ликвидности и коэффициент автономии. Выполнена оценка параметров модели. Выявлено, что итоговый рейтинг предприятий машиностроения характеризуется наибольшей эластичностью по рентабельности основной деятельности, далее по степени влияния на результирующий показатель следует коэффициент текущей ликвидности. Заметно меньше эластичность итогового рейтинга по коэффициенту автономии и рентабельности активов. Замыкает этот ранжированный перечень эластичность результирующего показателя по чистой прибыли.

9. Получена классификационная модель - линейная дискриминантная функция Фишера, включающая три предиктора — логарифм чистой прибыли, логарифм рентабельности основной деятельности и логарифм рентабельности активов. Наиболее сильно с дискриминантной функцией коррелирует логарифм рентабельности основной деятельности, на второй позиции - логарифм чистой прибыли и на третьей - логарифм коэффициента текущей ликвидности. Использование дискриминантной функции в качестве результирующего показателя позволяет, зная величины этих показателей, прогнозировать вероятность отнесения соответствующего машиностроительного предприятия ЦФО к той или иной группе по степени инвестиционной привлекательности и тем самым осуществлять управление его инвестиционной привлекательностью.

10. Разработана и апробирована нейросетевая модель, с помощью которой может быть решен ряд прогностических и аналитических задач, среди которых:

- расчет прогнозных значений вероятности отнесения предприятия к лидирующей группе для заданных сочетаний информативных показателей его экономической и финансовой деятельности;

- оценка коэффициента эластичности вероятности отнесения предприятия к лидирующей группе по этим показателям;

- определение сочетаний значений показателей, при которых достигается заданная вероятность отнесения предприятия к лидирующей группе.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанный в результате теоретических и эмпирических исследований методический подход к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на базе рейтинговых оценок, на примере машиностроительной отрасли, доведены до конкретных алгоритмов и позволяют научно обоснованно определять основные направления совершенствования их производственной деятельности.

Предложенный методический подход носит общий характер и может быть использован также и в других отраслях промышленности и экономики в целом. Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области управления инвестиционными процессами, а также использоваться в учебном процессе при чтении дисциплин «Инвестиционный менеджмент», «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Семункин, Максим Сергеевич, 2009 год

1. Абрамов А.Е. Основы анализа финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности предприятия. Спецвыпуск. 4.1. М.: АКДИ, «Экономика и жизнь», 1994.

2. Абрютина М.С., Грачев A.B. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учебно-практическое пособие. 2-е изд., исправл. М.: Дело и Сервис, 2000.

3. Агарков С.А. Формирование региональной системы оптимизации инвестиционных решений.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

5. Акофф Р. Планирование будущего корпораций. М.: Прогресс,1985.

6. Аладьин В.В. Активизация инвестиционной деятельности субъектов Российской Федерации: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. М., 2004.

7. Александров Г.А. Антикризисное управление: теория, практика, инфраструктура: Учебно-практическое пособие. М. : Издательство БЕК, 2002.

8. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы и статистика, 1997.

9. Ансофф Н. Стратегическое управление: Пер. с англ. / Науч. ред. и вступ. слово Л.И. Евенко. М.: Экономика, 1989.

10. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

11. Бард B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики. М.: Экзамен, 2000.

12. Бард B.C. Финансово-инвестиционный комплекс: теория и практика в условиях формирования российской экономики. М.: Финансы и статистика. 1998.

13. Бендиков М.А. Экономическая безопасность промышленного предприятия в условиях кризисного развития // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. №2.

14. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиционных проектов.

15. Берзинь И.Э., Калинин В.П. Экономика машиностроительного производства: Учебник. М.: Высшая школа, 1988.

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

17. Бляхман JI.C. Основы функционального и антикризисного менеджмента: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 1999.

18. Бовыкин В.И. Новый менеджмент: управление предприятиями на уровне высших стандартов: теория и практика эффективного управления. М.: Экономика, 1997.

19. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Инф.-изд. дом "Филинъ", 1998.

20. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М.: ЮНИТИ,1997.

21. Бочаров В.В. Инвестиции: Учебник для вузов. 2-е изд. СПб.: Питер, 2008.

22. Бочаров В.В. Финансово-кредитные методы регулирования рынка инвестиций. М.: Финансы и статистика. 1993.

23. Булатов А.Е. Мотивация и приоритеты увеличения инвестиционного потенциала России // Инвестиционные процессы в условиях глобализации. Под ред. проф. В.П. Колесова. М.: Теис, 2002.

24. Буренина Г.А. Методология формирования стратегии развития промышленного предприятия. Автореф. дис. . д-ра экон. наук. СПб., 1999.

25. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

26. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. М.: Статистика, 1979.

27. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М: Дело, 2002.

28. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Гардарики, 1999.

29. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: Учебник. 3-е изд. М.: Гардарики, 2002.

30. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2004.

31. Волков Л.В. Особенности банкротства российских предприятий: Дис. к-та экон. наук. М., 2000.

32. Воронова Т.А. Инвестиционная активность в стратегии экономического роста (методологические аспекты): Автореф. дис. . д-ра экон. наук.

33. Воронова Т.А. Инвестиционная активность экономики: оценка роста и проблемы развития. М.: Рос. экон. акад., 2003.

34. Воронова Т.А., Сулоева С.В. Иностранные инвестиции и инвестиционная политика России и регионов. Владивосток: Изд-во ДВГАЭУ, 2002.

35. Газета «КоммерсантЪ» № 93(3669) от 31.05.2007.

36. Глухов В.В. Менеджмент. Учебник. 2-е изд. СПб.: Лань, 2002.

37. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2001.

38. Гранберг А.Г. Проблемы и принципы стратегии территориального развития России. М.: СОПС. 2001.

39. Гришина И., Шахназаров А., Ройзман И. Комплексная оценка инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности российских регионов: методика определения и анализ взаимосвязей.

40. Грузинов В.П. Экономика предприятия: Учебник. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998.

41. Гэлбрейт Дж. Новое индустриальное общество. М.: Прогресс,1969.

42. Гэлбрейт Дж. Экономические теории и цели общества. М.: Прогресс, 1979.

43. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. №3.

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

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

46. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.

47. Егоров А.Ю., Валинурова JI.C. Концепция эффективного управления инвестиционным процессом в социально-экономических системах // Инновации и инвестиции, 2004. №3.

48. Егоров А.Ю., Валинурова JI.C. Методологические проблемы управления инвестиционным процессом в социально-экономических системах // Инновации и инвестиции, 2004. №2.

49. Егоров А.Ю., Валинурова JI.C. Механизм эффективного управления инвестиционными процессами в регионах и отраслях экономики // Инновации и инвестиции, 2004. №4.

50. Егоров А.Ю., Валинурова JI.C. Современная Россия: ситуация в инвестиционной сфере // Инновации и инвестиции, 2004. №1.

51. Жданов В.П. Инвестиционные механизмы регионального развития. Калининград: БИЭФ. 2001.

52. Зайцева В. Несостоятельность и банкротство в современном российском праве // Право и экономика. 1999. №5.

53. Замков О.О., Черемных Ю.А., Толстопятенко A.B. Математические методы в экономике: Учебник, 2-е изд. М.: МГУ, Дело и Сервис, 1999.

54. Зеленский П.С. Совершенствование методов экспертизы инвестиционных проектов. Автореф. дис. . к-та экон. наук. Красноярск, 2006.

55. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

56. Игошин Н.В. Инвестиции. Организация управления и финансирование: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2002.

57. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

58. Инвестиционная привлекательность предприятий ЦФО // Банковское дело в Москве. 2002. №3(87).

59. Ложникова A.B. Инвестиционные механизмы в реальной экономике. М.: МЗ-Пресс. 2001.

60. Львов Д.С. Проблемы долгосрочного социально-экономического развития России. Научный доклад на Президиуме РАН 24.12.2002 г. М.: РАН, 2003.

61. Львов Д.С. Развитие экономики России и задачи экономической науки. М.: ОАО Изд-во «Экономика», .1999.

62. Информационные системы в экономике / Под ред. В.В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1999.

63. Калянов Г.Н. CASE-структурный системный анализ. М.: Лори,1996.

64. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука,2002.

65. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег / Антология экономической классики. Т.2. М., 1993.

66. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1993.

67. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.

68. Ковалевский A.M. Перспективное планирование на промышленных предприятиях и производственных подразделениях. М.: Экономика, 1985.

69. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1998.

70. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1997.

71. Кожин В.А. Стратегическое управление предприятием: теория и практика: Монография. Н. Новгород: НИМБ, 2002.

72. Колемаев В.А. Математическая экономика. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.

73. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для экон. спец. вузов; Под ред. В.А. Колемаева. М.: Высш. шк., 1991.

74. Концепция государственной инвестиционной политики на период до 2010 года // Федеративные отношения и региональная социально-экономическая политика. 2001. №1.

75. Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001.

76. Коуз Р. Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993.

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

78. Круглов М.И. Стратегическое управление компанией: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.

79. Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под ред. В.Г. Шуметова. Орел: ОРАГС, 2000.

80. Курс экономической теории: учебник / Под общ. ред. М.И. Чепу-рина и Е.А. Кисилевой. 5-е доп. и перераб. изд. Киров: АСА, 2003.

81. Лазарева JI.M. Методы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, отраслей и территориальных образований: Дис. . к-таэкон. наук. М.: ГАСИС, 2003.

82. Лапо В.Ф. Концентрация и динамика промышленного производства в регионах России // Вопросы статистики. 2003. №11.

83. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. М.: Дело, 2002.

84. Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. М.: Наука, 1979.

85. Любанова Т.П., Мясоедова Л.В., Олейникова Ю.А. Стратегическое планирование на предприятии: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: Изд. центр «МарТ», 2005.

86. Ляско В.И. Стратегическое планирование развития предприятия. М.: Изд-во «Экзамен», 2005.

87. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997.

88. Макконнелл К.Р., Брю C.JI. Экономикс: принципы, проблемы и политика. В 2-х томах. М.: ИНФРА-М, 2000.

89. Мандель И.Д. Многомерный статистический анализ экономических процессов. Автореф. дис. д-ра экон. наук. Л., 1989.

90. Маршалл А. Принципы экономической науки: В 3 т. М.: Прогресс, 1993.

91. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник / Отв. ред. М.П. Федоренко. М.: Экономика, 1975.

92. May В. Экономическая политика 2006 года: на пути к инвестиционному росту // Вопросы экономики. 2007. №2.

93. Меркулина И.А., Никитина А.П. Профессиональная востребованность информатиков-экономистов и ее отражение в темах дипломного проектирования // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2007. №4.

94. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М.: Дело, 1992.

95. Методические рекомендации по разработке финансовой политики предприятия / Минэкономразвития РФ. Приказ №118 от 1 октября 1997 г.

96. Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях: Методы построения и анализа. М.: Финансы и статистика, 1985.

97. Наумчев Д.В., Новиков П.И., Шуметов В.Г. Методологические проблемы исследования российского земельного рынка // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 5 «Экономика и управление». М.: МГУДТ, 2004.

98. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

99. Нейронные сети. STATISTIC A Neural Networks. М.: Горячая линия Телеком, 2001.

100. Носко В.П. Эконометрика для начинающих. Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов. М.: Институт экономики переходного периода, 2000.

101. Об инвестиционной деятельности в РСФСР. Закон РФ от 26 июня 1991 г.

102. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ,// Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. С.139-215.

103. Официальный сайт Министерства экономического развития и торговли РФ. Режим доступа: http://www.economy.gov.ru.

104. Официальный сайт Национального агентства прямых инвестиций. Режим доступа: http://www.napi.ru.

105. Паштова Л.Г. Формирование многоуровневой инвестиционной политики как фактор обеспечения экономической безопасности: Автореф. дис. д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2002.

106. Положение об Инвестиционном фонде РФ // Постановление Правительства Российской Федерации от 23 ноября 2005 г. №694.

107. Пранович А.А. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в переходной экономике: Автореф. дис. . д-ра экон. наук.

108. Пржиялковский B.B. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации // СУБД. 1996. №4. С.71-83.

109. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М, 1999.

110. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Госкомстат, 2002.

111. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2004: Стат. сб. / Росстат. М., 2004.

112. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006. Стат. сб. / Росстат. М., 2006.

113. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007. Стат. сб. / Росстат. М., 2007.

114. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: ИНФРА-М, 2005.

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

116. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., перераб. и доп. Минск: ООО «Новое знание». 1999.

117. Сажина М.А., Чибриков Г.Г. Экономическая теория: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2005.

118. Саймон Г. Теория фирмы / Под ред. Гальперина В.М. СПб.: Экономическая школа, 1995.

119. Семункин М.С. Методология анализа рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия // Транспортное дело России, 2008.

120. Семункин М.С. Применение рейтинговых оценок для моделирования инвестиционной привлекательности отраслей промышленности // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.№4 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

121. Семункин М.С. Рейтинг российских предприятий промышленности: отраслевой аспект // Вестник Московского экономического института. М.: ИИЦМЭИ, 2008.

122. Семункин М.С. Риск-анализ инвестиционных проектов промышленных предприятий // Управление и экономика в современных системах. Материалы Всерос. н.-практ. конф. Волгоград: Центр прикладных научных исследований, 2008.

123. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. . д-ра экон. наук.

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

125. Статистика. Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002.

126. Стратегическое планирование: учеб. пособие / Под ред. проф. А.Н. Петрова. СПб.: Знание, ГУЭФ, 2003.

127. Стратегическое управление: регион, город, предприятие / Под ред. Д.С. Львова, А.Г. Гранберга, А.П. Егоршина; ООН РАН, НИМБ. М.: ЗАО «Издательство "Экономика"», 2004.

128. Стратегии бизнеса: аналитический справочник / Под общ. ред. акад. РАЕН, д.э.н. Г.Б. Клейнера. М.: КОНСЭКО, 1998.

129. Стратегия предприятия и стратегический менеджмент: Учеб. пособие / Ю.В. Соболев, В.Л. Дикань, А.Г. Дейнека, Л.А. Позднякова. Харьков: ООО «Олант», 2002.

130. Сухарев О.С. Стратегия и тактика фирмы. М.: Мысль. 2005.

131. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение). Учеб. пособие для вузов. М.: Изд. дом «Стратегия», 1998.

132. Теории и практика антикризисного управления: Учебник для вузов / Под ред. С.Г. Беляева и В.И. Кошкина. М., 1996.

133. Тинберген Я. Пересмотр международного порядка. М.: Прогресс,1980.

134. Тихомиров Н.П. Особенности выбора стратегий управления инвестициями в условиях рисков и неопределенности в исходной информации // Инновации и инвестиции, 2004. №1.

135. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Финансы и статистика, 1995.

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

137. Управление организацией / Под ред. А.Г. Поршнева. М.: ИНФРА-М, 2001.

138. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

139. Фатхутдинов P.A. Система менеджмента: Учебно-практические пособие, 2-е изд. М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1997.

140. Федеральный закон №156-ФЗ от 29.11.2001 г. «Об инвестиционных фондах».

141. Финансово-экономический словарь / Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 1995.

142. Финансы предприятия / Под. ред. проф. Н.В. Колчиной. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998.

143. Хаматова JI.A. Экономика предприятия. Экономические ресурсы предприятия: Учебное пособие. М.: «Дашков и К°«, 2003.

144. Шаститко А.Е. Теория фирмы: альтернативные подходы // Российский экономический журнал. 1995. №8.

145. Шеннон P.E. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. М.: Мир, 1978.

146. Шеремет А.Д., Сайфулин P.C. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 1995.

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

148. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий: монография / Под общ. ред. проф. А.Ю. Егорова. М.: Издательство «Палео-тип», 2004.

149. Шуметов В.Г., Гайдамакина И.В. Эконометрика: курс лекций для студентов экономических специальностей. М.: ИИЦ МГУДТ, 2003.

150. Шуметов В.Г., Кузнецов А.И. Алгоритмы и пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений Expert Decide // Интеллектуальные системы: Труды Четвертого Междунар. симп. М.: МГТУ, 2000. С. 173175.

151. Шумпетер И. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). М.: Прогресс, 2002.

152. Экономика. В 2-х томах. М.: Республика, 1993.

153. Экономика предприятий и отраслей промышленности: Учеб. пособие / A.C. Пелих, В.И. Борщевская, Н.Е. Митин и др. Ростов н/Д: РГЭА, 1996.

154. Экономика предприятия: Учебник / Под редакцией проф. О.И. Волкова. М.: ИНФРА-М, 1997.

155. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев и др.; Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999.

156. Экономическая информатика / Под ред. П.В. Коноховского и Д.Н. Колесова. СПб.: Питер, 2001.

157. Экономическая стратегия фирмы: Учеб. пособие / Под ред. проф. А.П. Градова. СПб.: Специальная литература, 2000.

158. Электронный ресурс рейтингового агентства «АК&М». Режим доступа: http://www.akm.ru.

159. Электронный ресурс Минпромэнерго России. Режим доступа: http://minprom.gov.ru.

160. Электронный ресурс. Режим доступа: http://cfo.allbusiness.ru.

161. Электронный ресурс Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: http://www.gks.ru.

162. Электронный ресурс рейтингового агентства «Эксперт РА». Режим доступа: http://www.raexpert.ru.

163. Ядгаров Я.С. История экономических учений: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФМА-М, 2004.

164. Яркина Т.В. Основы экономики предприятия: Учебное пособие. Симферополь: Таврия, 1999.

165. Altaian E.I. Financial Rations. Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy //Journal of Finance. September 1968.

166. Altman E.I., Haldeman R.G., Narayanan P. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation // Journal of Banking and Finance. June 1977.

167. Andrews K. The Concept of Corporate Strategy, Irwin, Homewood, Illinois, 1987.

168. Ansoff H.I. Corporate Strategy: An Analytical Approach to Business Policy for Growth and Expansion, McGraw-Hill, New York, 1965.

169. Ansoff H.I. Corporate Strategy / Assisted by Edward J. McDonnell, Rev. ed., London: Penguin, 1987.

170. Checkland P.B., Scholes I. Soft Systems Methodology in Action. Chichester: Wiley, 1990.

171. Edwards C., Ward J., Bytheway A. The Essence of Information Systems. Prentice Hall, 1995.

172. Fama E.F. Agency Problems and the Theory of the Firm // Journal of Political Economy. 1980. April.

173. Faulkner D., Bowman C. The Essence of Competive Strategy. Prentice Hall, 1995.

174. Grunewald D., Shaviro S., Baron P. Casis in Strategic Management. Ginn Press, Massachusetts, 1993.

175. Jensen V.C. and Meckling W.H. Theory of the firm: Managerail Behavior, Agency Costs and Ownship Structure // Journal of Financial Economics, 1976. №3.

176. Kaldor N.A. Model of Economic Growth // Econ. J. 1957. Vol.67.1. Dec.

177. Mintzberg H., Waters J.A. Of Strategies, Deliberate and Emergent // Strategic Management Journal. 1985. Vol.6.

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

179. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. M.: СПСС Русь, 1998.

180. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по эксплуатации. M.: СПССРусь, 1998.

181. Stalk G, Evans P., and Shulmann L.E. Competing on Capabilities: The New Rules of Corporate Strategy // Harvard Business Review. 1992. March / April. P.57-69.

182. StatSoft, Inc. (2000). Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

183. Survey of the European Management Consultants Market in 1997. FEACO PMP Research. Brussels, 1998.

184. World Economic Outlook 2002. IMF. Washington, 2003.