Нечеткие модели в задачах антикризисного управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Суворов, Михаил Константинович

• Суворов, Михаил Константинович
• кандидат экономических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Суворов, Михаил Константинович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ.

1.1. Понятие антикризисного управления предприятием.

1.2. Основные причины возникновения кризисной ситуации на предприятии.

1.3. Понятие несостоятельного предприятия.

1.4. Стадии кризиса.

1.5. Методология управления несостоятельными предприятиями.

1.6. Оперативное управление активами как инструмент антикризисного управления предприятием.

Выводы по 1 главе.

ГЛАВА II. ХАРАКТЕРИСТИКА СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ И ПЕРЕХОД К НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫМ ОПИСАНИЯМ.

2.1. Моделирование антикризисного менеджмента.

2.1.1. Методы прогнозирования финансового состояния предприятий.

2.1.2. Сущность финансового анализа.

2.2. Обоснование возможности использования мягких вычислений при моделировании антикризисного менеджмента.

2.2.1. Понятие неопределенности.

2.2.2. Возможности применения теории нечетких множеств и интервального анализа для описания различных видов неопределенности.

2.2.3. Лингвистический способ представления информации.

Выводы по 2 главе.

ГЛАВА III. НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ.

3.1. Диагностика финансового состояния предприятия.

3.1.1. Содержание антикризисного управления.

3.1.2. Диагностика кризисов.

3.1.3. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях.

3.2. Роль персонала в системе антикризисного управления предприятием.

3.2.1. Кризис менеджмента.

3.2.2. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистических оценок.

3.3. Использование инновационного потенциала при финансовом оздоровлении предприятия.

3.3.1. Роль инноваций в процессе формирования стратегии предприятия.

3.3.2. Оценка инновационной продукции по критерию "качествоцена" при нечетких оценках критериального соответствия.

3.4. Модели анализа экономических рисков.

3.4.1. Понятие инвестиционных рисков.

3.4.2. Нечеткая модель оценки риска проекта.

Выводы по 3 главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нечеткие модели в задачах антикризисного управления»

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Современная экономическая действительность заставляет руководителей предприятий постоянно принимать решения в условиях неопределенности. Неопределенность становится серьезным барьером на пути к эффективному рынку, приводит к значительным расходам сил, средств, времени и энергии, неоптимальному распределению товаров и ресурсов. В условиях финансовой и политической нестабильности коммерческая деятельность чревата различными кризисными ситуациями, результатом которых может стать несостоятельность или банкротство.

Процедура банкротства, сам термин "несостоятельное предприятие" в восприятии большинства людей ассоциируются с разрушением. Объявление предприятия несостоятельным означает признание его банкротом как свершившийся факт и исключает какой-либо иной путь, кроме ликвидации [65].

Однако, эта картина - уже почти финал процесса несостоятельности, который к этому моменту времени нередко длится несколько месяцев. Но это не обязательный финал. На протяжении всего периода времени, когда в арбитражном суде слушается дело о банкротстве, законодательство дает предприятию возможность остановить этот процесс и выбрать другой путь, если появится надежда, что предприятие можно спасти. На практике для каждого шестого предприятия именно так и происходит, и для них запускается в действие свой план спасения. Этот план спасения основан на предусмотренной действующим законодательством возможности применения различных реорганизационных процедур.

Таким образом, очевидно, что существует некое множество реорганизационных процедур, применяемых при несостоятельности. Вместе с тем, существует также ряд смежных вопросов реструктуризации предприятия. Реорганизационные процедуры - это борьба за сохранение жизни предприятию, находящемуся на грани банкротства. К сожалению, необходимо признать, что огромный потенциал, заложенный в реорганизационных процедурах, до сих пор не используется практикой в полной мере.

Только применение комплекса методов из различных разделов экономики может дать сегодня тот необходимый экономический эффект и вывести кризисные предприятия из того состояния, в котором они находятся [52].

Общим проблемам управления посвящены работы таких российских и зарубежных ученых как Акоффа Р., Ансоффа И., Балабанова И., Друкера П., Ильенковой С., Уткина Э. [4, 8, 17, 35, 39, 86] и многих других.

Особое внимание следует уделить антикризисному управлению. Решению проблем, возникающих в его рамках, посвящены работы Александрова Г., Андреева С., Иванова Г., Панагушина В., Грязновой А., Короткова Э., Бляхмана Л. [10, 16, 14, 15, 23] и многих других.

Но работ, посвященных использованию математических, инструментальных средств и информационных технологий в области антикризисного управления, в настоящее время очень мало. Отдельные публикации основное внимание уделяют кризису как таковому (в частности [15]), другие публикации в основном касаются проблем описательно, без алгоритмов и расчетов (например [16]).

Поэтому возникает необходимость уделить внимание разработке таких методов и моделей, которые могли бы обеспечить принятие более эффективных антикризисных решений.

Определение поведения во времени экономических систем становится все более востребованным. Для прогнозирования развития требуется способность предвосхищать последствия действия и создавать планы, которые по сути своей являются скорее "упреждающими" чем "исправляющими". Кроме того, требуется уметь анализировать ситуации, которые невозможно в точности предвидеть [58].

Проблемы принятия решений в осложненных условиях занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях. Математические методы стали широко применяться для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при использовании ЭВМ эффективно принимать решения при известных и фиксированных параметрах. Определенные успехи имеются и в том случае, когда параметры - случайные величины с известными законами распределения.

Однако основные трудности возникают тогда, когда параметры обстановки оказываются неопределенными и в то же время они сильно влияют на результаты решения [68].

В связи с тем, что при построении формальных моделей чаще всего пользуются детерминированными методами, то тем самым вносят определенность в те ситуации, где ее в действительности не существует. Неточность задания тех или иных параметров при расчетах практически не принимается во внимание или, с учетом определенных предположений и допущений, неизвестные значения параметров заменяются экспертными оценками или средними значениями.

Такого рода ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объектов, так и из-за участия в управлении человека или группы лиц. Особенность подобных систем состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для их математического описания, существует в форме представлений или пожеланий экспертов. Но в языке традиционной математики нет объектов, с помощью которых можно было бы с приемлемым уровнем строгости оперировать нечеткими представлениями экспертов.

Обычные количественные методы анализа систем по своей сути мало пригодны и не эффективны для такого рода систем. Это определяется так называемым принципом несовместимости [21]: чем сложнее система, тем менее мы способны дать точные и в то же время имеющие практическое значение суждения о ее поведении. Для систем, сложность которых превосходит некоторый пороговый уровень, точность и практический смысл становятся почти взаимоисключающими. Именно в этом смысле точный количественный анализ реальных экономических, социальных и других систем, связанных с участием человека, не обеспечивает требуемого уровня обоснованности.

Иной подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от "принадлежности к классу" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен [44]. Традиционные методы недостаточно пригодны для анализа подобных систем именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения. Это утверждение наводит на мысль о том, что для моделей процессов управления больше подошли бы нечеткие математические методы, нежели классические [67].

Теория нечетких (размытых) множеств была впервые предложена американским математиком Лотфи Заде в 1965 г. и предназначалась для преодоления трудностей представления неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек [37].

Подход на основе теории нечетких множеств является, по сути дела, альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем. Он имеет три основные отличительные черты [56]:

1. Вместо или в дополнение к числовым переменным используются нечеткие величины и так называемые "лингвистические" переменные.

2. Простые отношения между переменными описываются с помощью нечетких высказываний.

3. Сложные отношения описываются нечеткими алгоритмами.

Такой подход дает приближенные, но, в то же время, эффективные способы описания поведения систем, настолько сложных и плохо определенных, что они не поддаются точному математическому анализу. До работ Л. Заде подобная качественная информация, по существу, просто терялась - было непонятно, как ее использовать в формальных схемах анализа альтернатив.

Теоретические же основания данного подхода вполне точны и строги в математическом смысле и не являются сами по себе источником неопределенности. В каждом конкретном случае степень точности решения может быть согласована с требованиями задачи и точностью имеющихся данных. Подобная гибкость составляет одну из важных черт рассматриваемого метода [108].

Особенностью антикризисного управления является то, что решения приходится принимать при недостаточной, неточной и, зачастую, искаженной информации. Это делает невозможным применение детерминированных моделей, а для корректного применения вероятностных моделей отсутствуют необходимые условия, ведь кризисные ситуации уникальны и аналоги найти достаточно трудно. В результате, будет верным следующее утверждение: в задачах антикризисного управления применение нечеткой логики дает более достоверные результаты, нежели результаты, которые получаются с помощью традиционных статистических (вероятностных) методов.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цель работы состоит в разработке и апробации математических моделей, способствующих принятию решений по антикризисному управлению.

Поставленная в работе цель обусловила необходимость решения следующих задач: обобщить отечественный и зарубежный опыт применения методов теории антикризисного управления по предотвращению и выходу предприятия из кризиса; провести сравнительный анализ существующих методов локализации кризисных явлений, выявить и оценить эффективность и ограничения классических и неклассических (современных) математических методов прогноза и преодоления кризисных ситуаций; проанализировать возможность применения систем поддержки принятия решений (СППР) в области антикризисного управления; определить основные проблемы при реализации антикризисных программ управления предприятием; доказать необходимость использования СППР, основанных на нечетких высказываниях, в области антикризисного управления, как наиболее неопределенной области теории управления; разработать алгоритм прогнозирования появления кризисного состояния предприятия на основе мягких вычислений; разработать модели принятия решений для вывода предприятия из кризисного состояния в условиях неопределенности.

ОБЪЕКТ И ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ

Объектом исследования является предприятие, находящееся в кризисной ситуации.

Предмет исследования - процессы, протекающие в условиях развивающегося кризиса.

Выбор объекта и предмета исследования обусловлен тем, что в настоящее время в складывающихся условиях национальной экономики многие предприятия подвержены риску банкротства и попадания в кризисное состояние вне зависимости от отрасли промышленности и величины самого предприятия.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА

ИССЛЕДОВАНИЯ

Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили работы авторов в области экономических и математических наук, статистики, теории управления.

В диссертационной работе использованы материалы экономической, статистической и математической литературы, тематических материалов периодических изданий, а также материалы, полученные в процессе практической работы автора.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА ИССЛЕДОВАНИЯ

Применительно к анализу состояния предприятия на предмет возникновения кризисной ситуации выявлены и научно обоснованы преимущества применения аппарата нечеткой логики для анализа процессов и принятия решений в ходе антикризисного управления.

Предложена методика распознавания возможности возникновения кризисной ситуации на предприятии на основе условных нечетких правил в качестве инструмента для прогнозирования возникновения негативных явлений.

Разработан алгоритм оценки перспективности инновационного продукта, использующий условные нечеткие высказывания о прогнозных значениях факторов.

Предложена методика оценки кадрового потенциала предприятия в условиях кризиса с помощью методологии нечетких множеств.

Разработан комплексный подход для анализа и оценки финансовых рисков при реализации антикризисных мероприятий посредством использования метода оценки риска стадии проекта на основе свертки нечетких гипотез.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Появление настоящей работы было обусловлено необходимостью разработки нечетких методов анализа состояния предприятия и моделей поддержки принятия решений при реализации антикризисных мероприятий.

С помощью методов, разработанных в данной работе, предприятия, находящиеся в кризисном или предкризисном состоянии, получают возможность систематического применения методики контроля и оценки своей деятельности, а также набора методов, применяемых в случае обнаружения признаков внутреннего кризиса.

Методы анализа и прогнозирования негативных явлений на предприятии, а также системы поддержки принятия решений в области антикризисного управления могут быть использованы в области антикризисного управления соответствующими специалистами для устранения возможных ошибок в условиях высокой неопределенности ситуации; методические разработки, полученные в данной работе, могут использоваться в учебном процессе, при преподавании дисциплин, связанных с антикризисным управлением, нечеткими множествами в задачах управления и принятия решений.

АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основные положения работы докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры "Управление и информатика в технических и экономических системах" ВлГУ; международной научно-практической конференции "Динамика научных исследований 2005" (г. Днепропетровск, 2005 г.); международной научной конференции "Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования" (г. Воронеж, 2005 г.); международной научно-практической конференции "Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития" (г. Владимир 2005 г.). Основные результаты работы были апробированы при анализе и прогнозировании финансового состояния на предприятии ЗАО «БМТ» г. Владимир.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ

Основные положения диссертационной работы опубликованы в шести печатных работах общим объемом 4,1 п. л., в том числе лично автор 2,8 п. л.

СТРУКТУРА ИССЛЕДОВАНИЯ

Диссертационная работа изложена на 142 страницах печатного текста, включает 15 таблиц, 37 рисунков и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, в котором 113 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Суворов, Михаил Константинович

Основные результаты диссертационной работы:

1. Разработана модель распознавания возможности возникновения кризисной ситуации, которая дает возможность прогнозирования будущего состояния предприятия на основе экспертных оценок, не дожидаясь отчетной документации полном объеме. В настоящей работе для обработки экспертных заключений используются мягкие вычисления. Сами экспертные заключения представляются в виде нечетких чисел. В результате такого подхода получается сценарная оценка, в которой представлены наихудший, наилучший, а также наиболее ожидаемый результат, что обеспечивает выбор наиболее обоснованных решений.

2. Предложена нечеткая модель оценки инновационного продукта, которая позволяет учесть не только неполное соответствие инновационного продукта прототипу, но также и то, что инновационный продукт и прототип будут находиться в различных рыночных условиях.

3. Разработаны нечеткие модификации профиль-метода, используемого для подбора антикризисной команды - что является одним из главных способов преодоления кризисной ситуации. Профильные оценки представляются либо нечеткими числами, либо в виде лингвистических утверждений.

4. В связи с большим значением задачи анализа и управления риском для антикризисного управления, в диссертационной работе предлагаются модели оценки рисков не возврата дебиторской задолженности, а также риска инвестирования с целью преодоления кризисной ситуации на основе нечетко - множественного подхода.

5. Разработан программный модуль, реализующий задачу качественной оценки возможных рисков, связанных с инвестированием собственных средств предприятия, а также с возвратом дебиторской задолженности.

6. Проведено тестирование разработанных моделей и алгоритмов, путем комбинации различных наборов данных и моделей, показавшее их работоспособность.

Таким образом, основным научным результатом настоящей работы является обоснование необходимости применения аппарата теории нечетких множеств в задачах антикризисного управления, характеризующихся высокой степенью неопределенности нестатического характера, а также разработка моделей на основе нечетко-множественного подхода для анализа существующего финансового положения предприятия и прогнозирования возможного появления кризиса. Обработка лингвистических оценок позволяет получить более достоверные данные и новую информацию, не содержащуюся в явном виде в суждениях экспертов и позволяющую построить эффективные модели интуитивно-логического анализа в сочетании с количественными методами оценки и обработки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе рассмотрены вопросы оценки возможности возникновения кризисного состояния на предприятии, а также разработаны математические модели для принятия решений и оценки ситуаций, способствующие выходу из кризиса предприятия, где в качестве базиса используется аппарат теории нечетких множеств как наиболее эффективного средства принятия решений в условиях неопределенности.

Наибольшую сложность для эффективного принятия решений в условиях развивающегося кризиса в организации представляет большой объём информации, учитываемой при принятии решений, нечисловой характер многих качественных экономических и неэкономических показателей, размытость и зачастую противоречивость критериев эффективности деятельности предприятия. В диссертационной работе предпринята попытка разработки теоретических и методологических положений создания математических и информационных моделей, призванных обеспечить анализ информации, необходимой антикризисному руководству субъекта экономической деятельности для принятия эффективных решений.

Проведенный сравнительный анализ предложений по решению задач антикризисного управления выявил, что в них в недостаточной мере отражено наличие фактора неопределенности, имеющей к тому же нестатистический характер.

В работе основной акцент сделан именно на анализе ситуации, с учетом действия фактора неопределенности. Анализ различных математических методов и моделей для учета неопределенности применительно к задачам антикризисного управления, позволил сделать вывод о предпочтительности применения аппарата теории нечетких множеств, который обладает следующими преимуществами:

1. В отличие от традиционных методов нечеткие методы обладают более гибким принципом задания "точки", осуществляемым путем введения понятия функции принадлежности.

2. Нечеткие методы дают возможность качественно, т.е. вербально, описать решаемую задачу путем введения понятия лингвистической переменной, смысл которой характерен для человеческого мышления.

3. Применение аппарата нечетких множеств, нечеткой логики позволяет формализовать более гибкие связи между параметрами, что в большей степени соответствует природе изучаемых реальных явлений.

4. Нечеткие методы дают возможность принятия решения в условиях неполноты информации путем обобщения и анализа качественных значений.

Применение нечётких множеств позволяет повысить степень обоснованности решений, принимаемых в антикризисном управлении.

Сформулированные принципы обработки нечеткой (размытой) информации, по сути, являются универсальными и могут применяться не только на кризисном предприятии, но и на предприятии, находящимся в «здоровом» состоянии.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Суворов, Михаил Константинович, 2007 год

1. Российская Федерация. Законы. О несостоятельности (банкротстве): федер. закон: принят Гос. Думой 27 сентября 2002 г. : одобр. Советом Федерации 16 октября 2002 г. // Рос. газ.— 2002.— 2 нояб.

2. Абузаров, A.A. Автоматизированный синтез технических решений на основе нечетких моделей теории принятия решений / A.A. Абузаров, О. Н. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова // Программные продукты и системы.- 2000. -N3.- с. 17-19.

3. Аверкин, А.Н. Мягкие вычисления / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин // Новости искусственного интеллекта. 1996. -N3.

4. Акофф, Р. JI. Планирование будущего корпорации / Рассел JI. Акофф.-М.: Сирин, 2002.-256 с. ISBN 5-86567-045-4.

5. Алексеев, A.B. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств / A.B. Алексеев // Методы и системы принятия решений: сб. тр. / под ред. А. Н. Борисова. Рига: РПИ, 1979.

6. Алехина, А.Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности / А.Э. Алехина // Новости искусственного интеллекта. 2000. - №3.

7. Андрейчикова, А.Н. Разработка и исследование интеллектуальной системы принятия решений на нечетких множествах / А.Н. Андрейчикова // Информационные технологии. 1999. - N8. - с. 10-19.

8. Ансофф, И. Стратегическое управление: пер. с англ. / И. Ансофф. М.: Экономика, 1989. - 519 с. - ISBN 5-282-00652-9.

9. Антикризисное управление // Хозяйство и право. 2000. - № 1.

10. Антикризисное управление от банкротства к финансовому оздоровлению / Г. П. Иванов и др.; под ред. Г. П. Иванова. М.: Закон и право, 1995.-317 с.

11. Антикризисное управление. Учебное пособие / К.А. Кирсанов и др.. М.: МАЭП, 1999. - 144 с. - ISBN 5-86605-007-2.

12. Антикризисное управление: принятие решений на краю пропасти // Проблемы теории и практики управления. 1999. - №4.

13. Антикризисное управление: учеб. пособие для студентов вузов: В 2 т. Т.2. Экономические основы / отв. ред. Г.К. Таль. М.: ИНФРА-М, 2004. - 1027с. - ISBN 5-16-001753-4.

14. Антикризисное управление: учеб. пособие для технических вузов / В.Г. Крыжановский и др.; под ред. Э. С. Минаева и В. П. Панагушина. -М.: ПРИОР, 1998. 432 с. - ISBN 5-7990-0206-7.

15. Антикризисное управление: учебник / Э. М. Коротков и др.; под ред. Э. М. Короткова. 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Инфра-М, 2005. -619 с. - ISBN 5-16-002459-Х: 4000.

16. Антикризисный менеджмент / М. А. Федотова и др.; под ред. А. Г. Грязновой; Ассоциация авторов и издателей "ТАНДЕМ".- М.: ЭКМОС, 1999. 368 с. - ISBN 5-88124-038-3.

17. Балабанов, И. Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? / И. Т. Балабанов.-2-e изд. М.: Финансы и статистика, 1997. - 3 83 с. - ISBN 5-279-01845-7.

18. Балацкий, Е. Проблемы управления кредитными рисками / Е. Балацкий // Финансовый менеджмент. 1998. - N4.

19. Балдин, К.В. Антикризисное управление: макро- и микроуровень: учеб. пособие / К.В. Балдин, О.Ф. Быстров, A.B. Рукосуев. М.: Дашков и Ко, 2005. - 314 с. - ISBN 5-94798-532-2.

20. Бандурин A.B. Отдельные проблемы антикризисного управления предприятиями / A.B. Бандурин, С.А. Орехов, С.Ю. Медведев. М.: Диалог-МГУ, 2000.

21. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, JT. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений : сб. ст. /пер. с англ. под ред. И.Ф. Шахнова. -М.: Мир, 1976. с. 172 - 215.

22. Бланк, И.А. Основы финансового менеджмента / И.А. Бланк. -Киев: Ника-Центр: Эльга, 1999.

23. Бляхман, J1. С. Основы функционального и антикризисного менеджмента: учеб. пособие для студентов вуза / Л.С. Бляхман. СПб.: Михайлова. - 1999. - 380 с. - ISBN 5-8016-0039-6.

24. Бородицкая, Т.М. Нечеткие модели как инструмент планирования: тез. докл. VI Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов (Таганрог, 2002 г.) / Т.М. Бородицкая. Таганрог: ТРТУ, 2002.

25. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования / А.Н. Борисов, O.A. Крумберг, И.П. Федоров; Риж. техн. ун-т. Рига: Зинатне, 1990. - 184 с. - ISBN 5-7966-0456-7.

26. Ван Хорн, Дж. К. Основы управления финансами: пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1997. 799 с. - ISBN 5-279-01844-9.

27. Вощинин, А.П. Оптимизация в условиях неопределенности: для втузов / А. П. Вощинин, Г. Р. Сотиров. М.: София: МЖ: Техника, 1989. -224 с.-ISBN 5-7046-0001-8.

28. Глущенко, В.В. Финансовая политика. Финансовый менеджмент. Финансовый риск-менеджмент. Ценные бумаги. Страхование / В.В. Глущенко, И. И. Глущенко. Железнодорожный (Моск. обл.): Крылья, 1998. -412 с.-ISBN5-901039-04-1.

29. Градов, А.П. Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой / А.П. Градов, Б.И. Кузин. СПб.: Специальная литература. - 1996. -510 с.-ISBN 5-7571-0069-9.

30. Гурков, И. Стратегии выживания промышленных предприятий в новых условиях / И. Гурков, Е. Аврамова // Вопросы экономики. 1995. -№6.

31. Давыдова, Г.В. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий / Г.В. Давыдова, А.Ю. Беликов // Управление риском. 1999.-№3.-с. 13-20.

32. Долгопятова, Т. Экономическое поведение промышленных предприятий в переходной экономике / Т. Долгопятова, И. Евсеева // Вопросы экономики. 1994. - №8.

33. Друкер, П. Ф. Новые реальности в правительстве и политике, в экономике и бизнесе, в обществе и мировоззрении: перевод / П.Ф. Друкер. -М.: Бук Чембэр Интернешнл, 1994. 380 с. - ISBN 5-85020-154-8.

34. Журавлев, Ю.И. Распознавание, классификация, прогноз / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич. М.: Наука, 1989. - 302 с. - ISBN 5-02-007177-3.

35. Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / JI.A. Заде; пер. с англ. H.H. Ринго. -М: Мир, 1976. 165с.

36. Заде, JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер: тр. науч. семинара (Мэдисон, 3-5 мая 1976 г.) / ред. Дж. Вэн Райзин; пер. с англ. П.П. Кольцова. М: Мир, 1980. - с. 208-247.

37. Ильенкова, С.Д. Основы менеджмента: учеб.-практ. пособие / С.Д. Ильенкова, В.И. Кузнецова. М.: Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики, 2000.-162 с. - ISBN 5-7764-0010-4.

38. Инновационный менеджмент: учеб. для вузов / С. Д. Ильенкова и др.; под ред. С. Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи, 1997. - 327 с. - ISBN 5-85173-075-7.

39. Ковалев, B.B. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник / В.В. Ковалев, О.Н. Волкова. М.: Проспект: Велби, 2004. - 421 с. -ISBN 5-980322-91-4.

40. Ковалев, В.В. Введение в финансовый менеджмент / В. В. Ковалев. М.: Финансы и статистика, 2006. - 767 с. - ISBN 5-279-01907-0.

41. Ковалев, В.В. Управление финансами: учеб. и практ. пособие / В. В. Ковалев. -М.: ФБК-ПРЕСС: нац. фонд подгот. финансовых и управлен. кадров, 1998. 15 с. - ISBN 5-89240-028-Х.

42. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман; пер. с фр. В.Б. Кузьмина. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

43. Круглов, М. И. Стратегическое управление компанией: учеб. для вузов / М. И. Круглов. М.: Рус. деловая лит., 1998. - 768 с. - ISBN 5-89247020-2.

44. Кудинов, Ю.И. Нечеткие системы управления / Ю.И. Кудинов // Известия АН: серия техническая кибернетика. 1990. - N5. - с. 19-24.

45. Кулинина, Г.В. Анализ финансового состояния предприятия / Г.В. Кулинина, В.В. Ковригин // Консультант. 1993. - №3.

46. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б.Г. Литвак.-М.: Патент, 1996.-271 с.-ISBN 5-7518-0010-9.

47. Лутченко, В. Кризисное состояние предприятия. Как преодолеть и не допустить его / В. Лутченко, В. Соколов // Содействие. 2000. - №3/4.

48. Макаров, А. Оценка баланса и несостоятельности предприятия / А. Макаров, Е. Мизиковский // Бухгалтерский учет. 1996. - №3.

49. Малахов, С. Финансовое состояние и поведение российских предприятий / С. Малахов // Вопросы экономики 1994. - №8.

50. Мартынов, A.C. Россия: Стратегии инвестирования и кризисный период / A.C. Мартынов. М.: ПАИМС, 1994. - 236 с. - ISBN 5-87664-024-7.

51. Методы и системы технической диагностики: межвуз. сб. науч. тр. / отв. ред. А. М. Богомолов. Саратов: Сарат. ун-т, 1991. - Вып. 15: Экспертные обучающие системы. - 147 с. - ISBN 5-292-01446-Х.

52. Михайлов, В.Е. Искусство принятия решений: краткая история и современное состояние / В.Е. Михайлов, В.П. Ларионов // Наука и образование. 1996. - №2. - с.24-28.

53. Моисеев, H.H. Элементы теории оптимальных систем / H.H. Моисеев. М: Наука, 1975. - 528с.

54. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов и др.. Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.

55. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: учеб. пособие / A.M. Дубов и др.; под ред. Б.А. Лагоши. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2003. - 223 с. - ISBN 5-279-02277-2:4000.

56. Моисеева, Н. К. Современное предприятие: конкурентоспособность, маркетинг, обновление: в 2 т. / Н. К. Моисеева, Ю.П. Анискин. М.: Внешторгиздат, 1993. - 2 т.

57. Налимов, В.В. Вероятностная модель языка. О соотношении естественных и искусственных языков / В.В. Налимов. 2-ое изд., перераб. и доп.-М.: Наука, 1979.-304 с.

58. Недосекин, А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний : Дис. д-ра экон. наук : 08.00.13. СПб., 2003. - 302 с.

59. Недосекин, А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / Недосекин А.О. СПб.: б.и., 2002. - 181 с.

60. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин и др.; под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986.-311 с.

61. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения: сб. ст. / под ред. P.P. Ягера; перевод с англ. В.Б. Кузьмина; под ред. С.И. Травкина. М.: Радио и связь, 1986. - 406 с.

62. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика / А. Кандель, У.Дж. Байатт // Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников.- 1978.-т. 66,N12.-с.37-61.

63. Николаев, А. Управление предприятием в кризисной ситуации (опыт работы) / А. Николаев // Проблемы теории и практики управления. -1997,-№6.

64. Нуреев, P.M. Курс микроэкономики: учебник для вузов / P.M. Нуреев. 2-е изд., изм. - М.: НОРМА, 2000. - 560 с. - ISBN 5-89123-470-Х.

65. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов и др.. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с. - ISBN 5-256-00178-7.

66. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации / С.А. Орловский. -М.: Наука, 1981. 206 с.

67. Первозванский, A.A. Финансовый рынок: расчет и риск / A.A. Первозванский, Т.Н. Первозванская. М.: Инфра-М, 1994. - 191 с. - ISBN 586225-018-2.

68. Питере, Т. В поисках эффективного управления: (опыт лучших компаний): пер. с англ. / Т. Питере, Р. Уотермен. М.: Прогресс, 1986. - 418 с.

69. Производственный менеджмент: учеб. для студентов вузов / С.Д. Ильенкова и др.; под ред. С.Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 2000. - 583 с. -ISBN 5-238-001-01-0.

70. Райфа, Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности / Г. Райфа; пер. с англ. З.Н. Кравец. М.: Наука, 1977.-407 с.

71. Рейльян, Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений / Я.Р. Рейльян. М.: Финансы и статистика, 1989. - 205 с. - ISBN 5279-00211-9.

72. Рыжов, А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А.П. Рыжов. М.: Диалог-МГУ, 1998. - 116 с. - ISBN 5-89209342-5.

73. Рэдхэд, К. Управление финансовыми рисками: пер. с англ. / К. Рэдхэд, С. Хыос. М.: Инфра-М, 1996. - 287 с. - ISBN 5-86225-154-5.

74. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник / Г.В.Савицкая. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2005-424 с.-ISBN 5-16-001955-3.

75. Садвакасов, К. Долгосрочные инвестиции банков. Анализ. Структура. Практика. / К. Садвакасов, А. Сагдиев. М.: Ось-89, 1998. - 112 с.-ISBN 5-86894-206-Х.

76. Севрук, В.Т. Банковские риски / В.Т. Севрук. М.: Дело, 1994. -70 с.-ISBN 5-86461-137-9.

77. Статическое моделирование и прогнозирование: учеб. пособие для вузов / Г.М. Гамбаров и др.; под ред. акад. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382 с. - ISBN 5-279-00307-7.

78. Степанов, В.В. Несостоятельность (банкротство) в России, Франции, Англии, Германии / В.В. Степанов. М.: Статут. - 1999. - 204 с. -ISBN 5-8354-0004-7.

79. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент: теория и практика: учебник / Е.С. Стоянова. М.: Перспектива, 2006. - 655 с. - ISBN 5-88045096-1.

80. Теория и практика антикризисного управления: учеб. для вузов / Г.З. Базаров и др.; под ред. С.Г. Беляева, В.И. Кошкина. М.: Закон и право, 1996. - 469 с. - ISBN 5-85171-012-8.

81. Теплова, Т.В. Финансовые решения: стратегия и тактика: учеб. пособие / Т.В. Теплова. М.: Магистр, 1998. - 262 с. - ISBN 5-89317-095-4.

82. Трухаев, Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И. Трухаев. М.: Наука, 1981.- 257 с.

83. Уткин, Э.А. Антикризисное управление: учебник / Э. А. Уткин; ассоц. авт. и изд. «ТАНДЕМ». М.: ЭКМОС, 1997. - 399 с. - ISBN 5-88124002-2.

84. Управление большими системами: Материалы междунар. науч.-практ. конф. (22-26 сент. 1997 г., Москва, Россия) / общ.ред. В.Н. Буркова, Д.А. Новикова. -М.: ИПУ, 1997.-432 с. ISBN 5-89638-001-1.

85. Управление персоналом организации: учебник / А.Я. Кибанов и др.; под ред. А.Я. Кибанова. М.: ИНФРА-М, 1997. - 509 с. - ISBN 5-86225328-9.

86. Ульянов, C.B. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты / C.B. Ульянов // Известия АН: серия техническая кибернетика. 1991. -N3. - с. 27-33.

87. Финансы: учеб. для вузов / В.М. Родионова и др.; под ред. В.М. Родионовой. М.: Финансы и статистика, 1993. - 400 с. - ISBN 5-279-005347.

88. Хыобер, П. Робастность в статистике / П. Хьюбер; пер. с англ. И.А. Маховой, В. И. Хохлова. М: Мир, 1984. - 303с.

89. Холт, Р.Н. Основы финансового менеджмента: пер. с англ. / Р.Н. Холт. -М.: Дело, 1993. 128 с. - ISBN 5-85900-042-1.

90. Чернов, В.Г. Нечеткие множества в задачах управления и принятия решений: текст лекций / В.Г. Чернов. Владимир: ВлГУ, 1999. - 88 с.-ISBN 5-89368-138-4.

91. Чернов, В.Г. Основы теории нечетких множеств. Решение задач многокритериального выбора альтернатив: учеб. пособие / В.Г. Чернов. -Владимир: ВлГУ, 2005. 106 с. - ISBN 5-89368-612-8.

92. Чернов, В.Г. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях / В.Г. Чернов, М.К. Суворов // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2006. -N4.-с. 57-63.

93. Шарп, У.Ф. Инвестиции: пер. с англ. / Уильям Ф. Шарп, Гордон Дж. Александер, Джеффри В. Бэйли. М.: Инфра-М: НФПК NTF, 1997. -1024 с.-ISBN 5-86225-455-2.

94. Эддоус, М. Методы принятия решений / М. Эддоус, Р. Стэнсфилд; пер. с англ. под ред. И.И. Елисеевой. М.: Аудит, 1997. - 590 с. -ISBN 5-85177-027-9.

95. Юданов, А.Ю. Конкуренция: теория и практика: учеб.-практ. пособие / А.Ю. Юданов. 3-е изд., испр. и доп. - М.: Гном и Д, 2001. - 304 с. - ISBN 5-296-00076-5.

96. Altman, E.I. Corporate Financial Distress / E.I. Altman. New York: John Wiley. - 1983.

97. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy / E.I. Altman // The Journal of Finance. -1968. September. - pp. 589-609.

98. Bojadziev, G. Fuzzy Logic for Business, Finance and Management / G. Bojadziev // Advances in Fuzzy Systems. 1997. - Vol. 12. - ISBN 9-81022894-5.

99. Bollerslev, T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity / T. Bollerslev // Journal of Econometrics. 1986. - Vol. 31. -pp. 307-327.

100. Buckley, J. Solving fuzzy equations in economics and finance / J. Buckley // Fuzzy Sets & Systems. 1992. - N48.

101. Buckley, J. The Fuzzy Mathematics of Finance / J. Buckley // Fuzzy Sets & Systems. 1987. -N21.

102. Chesser, D.L. Predicting Loan Noncompliance / D.L. Chesser // The Journal of Commercial Bank Lending. 1974. - 56(12). - pp. 28-38.

103. Engle, Robert F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation / R. F. Engle // Econometrica. 1982. - Vol. 50. - pp. 987-1007.

104. Sahakian, C.E. The Delphi Method / C.E. Sahakian. The Corporate Partnering Institute, 1997.-ISBN 1-8917-6505-1.

105. Wall, A. Study of Credit Barometrics / A. Wall // Federal Reserve Bulletin. 1919. - Vol. 5. - p.p. 229-243.

106. Zadeh, L.A. Toward a Perception-Based Theory of Probabilistic Reasoning with Imprecise Probabilities / L.A. Zadeh // Journal of Statistical Planning and Inference. 2002. - Vol. 105 (Issue 1). - pp. 233-264.