Разработка имитационно-экспертных моделей и их применение для исследования социально-экономических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Десятов, Иван Владимирович

• Десятов, Иван Владимирович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Десятов, Иван Владимирович

Введение.

Глава 1. Существующие подходы к моделированию социальноэкономической системы региона.

§1. Обзор существующих подходов и моделей социально-экономического планирования и прогнозирования в регионах.

§2,Общий вид математической модели социально-экономических систем

Глава 2. Имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона.

§1. Метод многоступенчатой идентификации.

§2. Определение коэффициентов модели при помощи метода многоступенчатой идентификации.

§3. Контур управления социально-экономическим развитием региона.

§4. Модель макроэкономики региона.

§5. Модель демографии региона.

§6. Модель социальных показателей региона.

Глава 3. Подход к оценке эффективности региональных мероприятий.

§1. Опорные и возмущенные траектории социально-экономических показателей региона. Вектор показателей.

§2. Оценка эффективности региональных мероприятий.

Глава 4. Модель социально-экономической системы республики Чувашия.

§1. Модель макроэкономики Чувашской республики.

§2. Модель демографии Чувашской республики.

§3. Модель социальных показателей Чувашской республики.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка имитационно-экспертных моделей и их применение для исследования социально-экономических систем»

Актуальность темы и предмет исследования. В связи с изменением парадигмы управления народным хозяйством Российской Федерации, связанной с децентрализацией управления экономикой страны, переходом от директивного к рекомендательному планированию, повысились требования к качеству разработки программ социально-экономического развития субъектов РФ и отраслей. Эффективность решений, принимаемых на федеральном уровне, во многом зависит от того, насколько эти решения реализуются в регионах. В связи с этим возрастает значение региональных прогнозов развития субъектов РФ, которые помимо учета социально-экономической политики федерального центра должны учитывать свои региональные особенности.

Задачи социально-экономического развития субъектов РФ решаются на уровне регионов в соответствующих Министерствах, и координируются Министерством регионального развития РФ. Публикуются методические материалы и рекомендации по разработке планов, программ и стратегий социально-экономического развития регионов. На текущий момент нет адекватных математических моделей таких плохо формализованных социально-экономических систем. Анализ выявил несогласованность общей стратегии социально-экономического развития Российской Федерации с существующими стратегиями развития регионов [84], отдельных секторов экономики. Аналогичная несогласованность существует между стратегиями развития экономически связанных регионов и отраслей. Таким образом, сегодня в практике отсутствует единый язык и единая система моделирования и планирования регионального развития, которые бы позволили оперативно разрабатывать, согласовывать и корректировать стратегии развития соответствующих субъектов.

В настоящее время ведутся активные исследовательские работы по моделированию, прогнозированию и формализации регионального развития, а также по созданию информационных систем аналитической поддержки управления региональным развитием. Большой вклад в это направление внесли Ивантер В.В., Моисеев H.H., Петров A.A., Поспелов И.Г., Новиков Д.А., Дорофеюк A.A., Цвиркун А.Д., АнтиповВ.И., Малинецкий Г.Г., Колмаков И.Б., Попков Ю.С., Лескин В.Н., Михалевский Б.Н., Абалкин Л.И., Дынкин A.A., Королев И.С., Гринберг P.C., Барковский А.Н., Томберг Р.Г., Горбунова Е.М., Мешкова Т.А, Дургарян И.С. Однако использование подходов, эффективных при моделировании сложных технических систем или социальных и экономических явлений на более высоком иерархическом уровне (уровне страны), сталкивается с рядом серьезных проблем при описании явлений более низкого уровня (регионального): чрезмерное редуцирование описания социальных и экономических процессов и факторов регионального развития, дефицит и не системность исходной статистической информации на региональном уровне, открытость региона как объекта исследования, в котором не наблюдаются финансовые и товарные потоки между другими регионами. Поэтому усовершенствование математических методов аналитической и экспертной поддержки администрации регионального уровня, разработка имитационно-экспертной модели социально-экономической системы региона, объединяющей методы математического моделирования и методы экспертной оценки, с активным участием предметных специалистов региональной администрации в построении модели и прогнозировании регионального развития, является актуальной научной задачей.

Имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона является важными шагом в развитии индикативного планирования и поддержки деятельности региональной администрации, регионального Правительства и региональных Министерств. Долгосрочный прогноз развития социально-экономической системы основан на выявлении положительных и отрицательных обратных связей существующих или возникающих в исследуемой системе. Разрабатываемый подход имитационно-экспертного моделирования подразумевает объединение подходов основанных на экономико-математическом моделировании и экспертной оценки множества плохо формализуемых факторов. Последствия изменения экономической среды учитываются на уровне макроэкономической модели России.

Существует множество подходов и различных моделей долгосрочного прогнозирования региональной социально-экономической системы. Была выбрана модель, разработанная в Институте проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН [6]. Она принципиально основывается на экспертной оценке развития устойчивых показателей. Хотя модель изначально разрабатывалась как модель воспроизводства ВВП России, предложенные в ней подходы, к прогнозу социально-экономических показателей были успешно применены для анализа и долгосрочного прогноза развития Хабаровского края [63] и Московской области [88]. В данной работе предлагается развитие и расширение этих идей и подходов к прогнозированию социально-экономической системы региона.

Сущность подхода заключается в следующем:

1. Сведение публикуемых Росстатом макроэкономических показателей к устойчивым интегральным показателям, за счет разделения динамики уровня цен и физических темпов развития региона;

2. Формализация основных макроэкономических балансовых соотношений;

3. Формализация основных связей между сферами социально-экономической системы;

4. Экспертная оценка тенденций развития устойчивых показателей экспертами с возможностью визуализации последствий выбранной траектории развития в других блоках модели и с возможностью соответствующей коррекции указанной траектории в диалоговом режиме;

5. Визуализация динамики основных групп макроэкономических и социальных показателей для выявления и интерпретации причинно-следственных зависимостей экспертами.

Безусловно, при математическом моделировании сложных систем важную роль играют эксперты, определяющие онтологию предметной области, определяющие важные и второстепенные факторы, однако, в имитационно-экспертном моделировании математические модели являются лишь вспомогательным инструментом, с которым работают эксперты.

Важным аспектом социально-экономического развития региона являются инвестиционные проекты и региональные мероприятия. Инвестиционные проекты сегодня являются одним из важнейших видов деятельности любых предприятий, фирм и корпораций. Инвестиции - это один из главных путей реализации финансовой и экономической стратегии предприятий, направленной на рост эффективности и расширение его деятельности, повышение конкурентоспособности, возрастание рыночной стоимости. Инвестиционные проекты (как и региональные мероприятия) очень важны также и для государства в целом и для его регионов, т.к. являются платформой для реализации различных управленческих (федеральных или региональных) решений для общества в целом.

С переходом России на рыночную экономику изменились условия выполнения инвестиционных проектов, но их значимость нисколько не уменьшилась. И если предприятия и фирмы обязательно проводят оценку эффективности своего участия в нем, то оценка общественной, региональной и бюджетной эффективности проектов не проводится вообще или проводится экспертно. Отсутствие оценок связанно в первую очередь с алгоритмической сложностью процедуры, поскольку влияние инвестиционных проектов на показатели региона оцениваются достаточно сложно: регион является открытой экономической системой, отсутствуют многие статистические показатели и т.д. Актуальность затронутой темы подтвердилась в период кризиса: администрация в критических ситуациях не имела адекватного представления о важности предлагаемых программ. Также очень мала доля рискового инвестирования в новые области: биотехнологии, науку и инновации [19, 43]. Все это указывает на несовершенство хозяйственного механизма России и подтверждает вывод о том, что регионам необходимы методики, оценки и кадры для успешного проведения и финансирования инвестиционных проектов.

Предлагаемый в данной работе подход к оценке региональной эффективности мероприятий основан на программно-экспертном подходе. Он включает в себя задание региональной администрацией основных целей региональной политики, экспертный прогноз основных социально-экономических показателей региона (причем показатели выбраны не произвольно, а составляют систему показателей выбранной имитационно-экспертной модели социально-экономической системы региона), формирование на основе показателей системы критериев, являющихся индикаторами региональной эффективности мероприятия. То есть, региональная администрация формулирует свои цели, которые должны быть осуществлены. Эти цели разбиваются и формализуются более конкретно. Различные правительственные и другие организации предлагают схемы их реализации - свои мероприятия. Результаты влияния каждого такого мероприятия на социально-экономические показатели региона прогнозируются экспертами в рамках выбранной математической модели социально-экономической системы региона на период до окончания мероприятия. При этом получаются две траектории для каждого показателя -опорная траектория - прогноз динамики данного показателя без осуществления данного мероприятия, и возмущенная траектория - прогноз динамики показателя с осуществлением данного мероприятия. Разница этих двух траекторий, соответственно за каждый год до окончания мероприятия, будет региональным эффектом от проведения данного конкретного мероприятия на данный показатель.

Также региональная администрация формулирует критерии для выбора мероприятий из множества возможных, которые формализуются и приводятся к виду, соответствующему региональным показателям модели социально-экономической системы региона, то есть эти критерии будут функциями социально-экономических показателей модели региона и их изменение (разница возмущенной и опорной траекторий) будут влиять на эти критерии в большую или меньшую сторону, что позволит выбирать из всего множества мероприятий наиболее эффективные с точки зрения региональной администрации.

Разработка прогнозов и планов социально-экономического развития регионов является платформой для выработки конкретного набора мероприятий, реализация которых обосновывается планом. Целью диссертационной работы является разработка методов математического моделирования сложных региональных систем на основе имитационно-экспертных подходов и их применение для долгосрочного прогнозирования макроэкономических, социальных и демографических показателей социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации показателей. Разработка подхода к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траекторий.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать на основе метода многоступенчатой идентификации методы моделирования региональных систем, отличающиеся сложностью, слабой формализацией и функционирующих в условиях неопределенности.

2. Разработать методы прогнозирования развития сложных региональных и производственных систем на основе метода многоступенчатой идентификации и прогнозирования.

3. Разработать подход к построению сценариев и прогнозированию социально-экономических показателей региона.

4. Разработать модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

5. Разработать эконометрическую модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

6. Разработать подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории. Методы исследования основаны на использовании методов теории вероятностей, математической статистики и эконометрики, теории идентификации и теории управления.

Научная новизна работы

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработаны методы моделирования региональных систем.

2. Разработана имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Разработана эконометрическая модель социальных показателей региона, учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Предложены подход и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

5. Разработана система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона.

6. Предложен подход к оценке эффективности региональных мероприятий.

Практическая ценность работы.

На основе полученных теоретических результатов разработан долгосрочный прогноз социально-экономического развития Республики Чувашия до 2020 г. Проведен анализ влияния кризиса на основные макроэкономические и социальные показатели региона, разработан алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий на основе экспертных оценок опорной и возмущенной траектории. Предложенные методы и модели применимы для моделирования и прогнозирования социально-экономического развития регионов РФ. Результаты диссертации были использованы при подготовке отчетов для Министерства промышленности и энергетики республики Чувашия в области планирования социально-экономического развития Чувашской республики на краткосрочную и среднесрочную перспективу. Методы имитационно-экспертного моделирования были использованы в Центре компьютерного моделирования и экспертного анализа Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН в рамках проекта МЧС РФ по построению экспериментального стенда комплексной системы научного мониторинга. Апробация работы и научные публикации.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: научная конференция МФТИ (Долгопрудный, 2009 г.), УШ и IX Международные форумы «Высокие технологии XXI века» (г. Москва, 2007-2008 гг.), IV международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (тЬс! 2010), ИПУ РАН, 4-6 октября 2010г., научных семинарах Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, научных семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, научных семинарах Московского государственного университета прикладной биотехнологии.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 работах, в том числе в 2 журналах из списка, рекомендованного ВАК РФ. Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Подход имитационно-экспертного моделирования социально-экономических систем на основе метода многоступенчатой идентификации.

2. Модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Модель социальных показателей региона учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий. Достоверность результатов исследования обеспечивается корректным применением методов теории вероятности и математической статистики, эконометрики, теории идентификации и методов системы национального счетоводства, а также результатами имитационного моделирования. Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. Работа изложена на 135 страницах. Работа иллюстрирована 15 таблицами, 43 рисунками. Список литературы включает 121 источник.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Десятов, Иван Владимирович

Заключение

Диссертационная работа посвящена актуальной проблеме разработки математических методов долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития региона. Основные результаты работы состоят в следующем:

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработан метод моделирования региональных систем, отличающиеся сложностью, слабой формализацией и функционирующей в условиях неопределенности. Разработаны подходы и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

2. Разработан подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории.

3. Предложена система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона. Предлагаемая система позволяет выработать рекомендации для принятия управленческих решений будущих состояний отдельных макроэкономических показателей и хозяйственных субъектов региона.

4. Разработана модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП). Разработана эконометрическая модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

5. Разработаны алгоритмы сплайн-интерполяции для построения демографических когортных моделей. Простота и линейность уравнений модели позволили построить ее программную реализацию в простом программном пакете Microsoft Office, который повсеместно используется органами региональной администрации, что обеспечивает практическую применимость модели.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Десятов, Иван Владимирович, 2011 год

1. Александровский Н.М., Егоров C.B., Мешалкин В.П. Прогнозирующие системы автоматического управления с использованием динамических моделей для одного класса объектов // Тр. МЭИ, вып. 59. М.: МЭИ, 1965.

2. Андреев Н.И., Корреляционная теория статистически оптимальных систем // М.: Наука, 1966.

3. Андрейчиков Ф.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике // М: Финансы и статистика, 2000.

4. Анохин A.M., Блачев Р.Н., Гусев В.Б., Павельев В.В. Модели индикативного планирования социального и экономического развития региона // М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2005.

5. Антипов В.И., Пащенко Ф.Ф. Модель воспроизводства ВВП России Р1-4К (материальный аспект) // Москва, 2009г.

6. Апарин Н.С., Мымрикова Л.С., Рябушкин Б.Т. К вопросу об интегрированной статистической информации для системного анализа социально-экономических процессов // Вопросы статистики. 2004. -№5.-С. 27-35.

7. Барсукова С.Ю. Методы оценки теневой экономики: критический анализ // Вопросы статистики. 2003. - №5. - С. 14-24.

8. Батурин В.А., Васильев В.Н., Косов A.A., Лакеев A.B., Москаленко А.И., Урбанович Д.Е. Моделирование и управление динамикой развития социально-эколого-экономических систем // М.: Изд. «Академия», Изд. МГУК, 1999.

9. Беллман Р. Введение в теорию матриц // М.: Наука, 1965.

10. Валге А.М., Пащенко Ф.Ф. Математическое моделирование технологических процессов сельскохозяйственного производства по экспериментальным данным. Ч. 1. Статические модели. Ленинград-Пушкин. НИПТИМЭСХНЗ РСФСР, 1980.

11. Валге A.M., Пащенко Ф.Ф. Математическое моделирование технологических процессов сельскохозяйственного производства по экспериментальным данным. Ч. 2. Динамические модели. Ленинград. Пушкин. НИПТИМЭСХНЗ РСФСР, 1980.

12. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика // М.: ИЛ, 1960.

13. Виднер Ральф Р. Центры региональной политики в США // Федерализм и региональная политика: проблемы России и зарубежный опыт. Вып. 3 / Под. ред. В.Е. Селиверстова. - Новосибирск: ЭКОР, 1996.-С. 126-138.

14. Виленский П.Л, Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов // Москва. 1998г.

15. Виленский П. Л, Лившиц В.Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов // Москва. 2001г.

16. Вологин Н.В. Роль внешнеэкономической деятельности в обеспечении устойчивого и сбалансированного развития регионов

17. России. Монография // M.: Научная книга, 2001. 250 с.

18. Все инвестиции России. http://w\v\v.allinvestrus.com/proiects.phtml

19. Гладышевский А.И. Прогнозирование воспроизводственных процессов в экономике (инвестиционный аспект) // ИНП РАН — М.: МАКС Пресс, 2004. —392 с.

20. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов'// 2-е изд. М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 459с.

21. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Валовой региональный продукт: межрегиональные сравнения и динамика // М.: СОПС, 2003. 117 с.

22. Гранберг А.Г., Масакова И.Д., Зайцева Ю.С. Валовой региональный продукт как индикатор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. 1999. -№9.-С. 3-11.

23. Гудзенко Л.И. Анализ нерегулируемого объекта методом «черного ящика без входа» // В сб. Идентификация и аппаратура для статистических иследований. М.: Наука, 1970.

24. Гутман Г .В., Мироедов A.A., Федин C.B. Управление региональной экономикой // М.: Финансы и статистика, 2001. 176 с.

25. Данилов Ф.А., Райбман Н.С. Адаптивное управление точностьюпрокатки труб // Под общей редакцией Ф.А. Данилова и Н.С.Райбмана. М.: Металлургия, 1973.

26. Дудкин В., Петров Ю. Индикативное планирование-механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления экономикой // Российский экономический журнал. 1998. -№6.

27. Дургарян И.С., Пащенко Ф.Ф. Многоступенчатая идентификация и прогнозирование //М.: ИПУ, 1977, с. 68.

28. Дургарян И.С., Райбман Н.С. Об идентификации сложного объекта по технико-экономическому критерию // Автоматика и телемеханика, 1972, № 3.

29. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем // М.: Наука, 1972.

30. Емельянова Н.М., Перельман И.И. Прогнозирование с помощью модели объекта, восстановленной методом Калмэна // «Автоматика и телемеханика», 1970, № 10.

31. Закон О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития РФ: 20 июля 1995, №115-ФЗ // Собрание законодательства РФ. 1995. - №30.

32. Иванов Е. Индикативное планирование развития экономики //1. Экономист. -1993,- №9.

33. Иванов Ю.Н. Проблемы измерения и анализа ВВП в странах СНГ // Вопросы экономики 2005. - №4.

34. Иванов Ю.Н., Рябушкин Б.Т. Интеграция баланса народного хозяйства и системы национальных счетов // Вопросы статистики. -1989,-№9. -С. 20-31.

35. Ильин В.А. Региональная стратегия экономического роста 2015 г. Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2005

36. Ильина Р. Об индикативном (рекомендательном) планировании в капиталистических странах // Плановое хозяйство. 1990. - №11.

37. Ивахненко А.Г. Техническая кибернетика // Киев: ГИТЛ УССР, 1962.

38. Инвестиционные проекты регионов России. http://www.investinginrTissia.ru/riis/

39. Ицкович Э.Л., Александров М.В., Гельфанд Я.Е. и др. Автоматизированная система управления цементным заводом. Методика решения типовых задач оперативного управления. Вып. 2 // М.:ИПУ, 1973.

40. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний // М.: Наука, 1975.

41. Кисельников A.A., Литвинцева Г.П. Анализ производства валового регионального продукта Новосибирской области // Вопросы статистики. -2005. -№1. С. 35-51.

42. Кистанов В.В. Региональная экономика России. М. Финансы и статистика, 2005

43. Клисторин В.И. Методология анализа налогово-бюджетной и региональной политики на субфедеральном уровне // Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2004

44. Ковалев В.И., Коссе Ю.В., Малков A.C., Малков С.Ю.

45. Математическое моделирование социально-экономических процессов. Применение моделей к анализу перспектив российских реформ //Стратегическая стабильность, 1999, №1. С. 34-46.

46. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики // М.: Экономика, 1989.

47. Концепция социально-экономического развития России на период до 2020 года // ht1p://www.voungscience.riL/753/820/978/mdex.shtml

48. Косарев А.Е. Современное развитие СНС в России. Валовой региональный продукт обобщающий показатель экономики региона // Вопросы статистики. - 1996. - №12.

49. Крамер Г. Математические методы статистики // М.: ИЛ, 1948.

50. Кремлев Н.Д., Сивелькин В.А. Система национальных счетов как отражение теневой экономики: вопросы оценки // Вопросы статистики. -2001.-№2.-С. 35-39.

51. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелков А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем // М.: ИПУ РАН, 2000.

52. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Нижегородцев P.M., Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем // М.: ИПУ РАН, 2002.

53. Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Нелинейная динамика и проблемы прогноза // Вестник РАН, т.71, №3, с.210-224, Москва, 2001

54. Курош А.Г. Курс высшей алгебры // М.: Наука, 1968.

55. Лавинский С.М. Модели индикативного планирования социально-экономического развития сырьевой территории // Проблемы прогнозирования 2005. - №3. - С. 63-77.

56. Лавровский Б.Л. Германская модель регионального выравнивания // Экономический журнал ВШЭ №4 2001г. С. 519-532.

57. Левинталь А.Б., Ефременко В.Ф., Гусев В.Б., Павельев В.В., Пащенко Ф.Ф. Комплексное оценивание и планирование развития региона. Научное издание // М.: Институт проблем управления РАН, 2006, 52 с.

58. Левинталь А.Б., Ефременко В.Ф., Гусев В.Б., Пащенко Ф.Ф. Расчет показателей индикативного планирования для программ развития региона // Научное издание. М.: Институт проблем управления РАН, 2006, 54 с.

59. Левинталь А.Б., Пащенко Ф.Ф. Индикативное планирование и проведение региональной политики / под общ. Ред. А.Б. Левинталя, Ф.Ф. Пащенко // М.: Финансы и статистика, 2007. —368 е.: ил.

60. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений // М.: Физматгиз, 1958.

61. Лотов A.B. Введение в экономико-математическое моделирование//Москва. 1984г.

62. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод // М.: Мир, 1967.

63. Лукомский Я.И. Теория корреляции и ее применение к анализу производства//М.: Госстатиздат, 1961.

64. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. CGE модели как эффективный инструмент оценки государственной политики // М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

65. Макаров В.Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC) // Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.

66. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику // М.: УРСС, 2002.

67. Малков С.Ю., Сергеев A.B. Математическое моделирование экономико-демографических процессов в аграрном обществе // Препринт ИПМ № 54, Москва, 2004

68. Матросов В.М., Васильев С.Н., Москаленко А.И. Нелинейнаятеория управления: динамика, управления, оптимизация // М.: Физматлит, 2003. 352 с.

69. Матросов В.М., Матросова Н.И. Методология комплексных исследований безопасности перехода России к устойчивому развитию с использованием математических моделей и новых информационных технологий // М.: Изд. «Академия», Изд. МГУК, 1999.

70. Медков В.М. Демография // М.: Инфра-М. Серия: Классический университетский учебник. Москва, 2005г.

71. Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. Москва, 2007г.

72. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов // Третья редакция, исправленная, дополненная. Москва. 2008г.

73. Методология Госкомстата по сбору региональной статистики. http: //www. gks .ru/metod/metod .html

74. Методология Федеральной службы государственной статистики РФ. http ://www- gks.i ii/metod/metod.htm 1

75. Мироедов A.A., Шарамыгина O.A. Использование показателя валового регионального продукта в оценке экономического развития региона // Вопросы статистики. 2003. - №9. - С. 29-36.

76. Михайленко К.В. Методология построения среднесрочной макроструктурной модели экономики России. Научные труды // М.: ИНП РАН, 2004.

77. Моисеев H.H. Математика управление — экономика // М.: «Знание», 1970. - 62 с.

78. Моисеев H.H. Математические модели экономической науки // М.: «Знание», 1973. 64 с.

79. Научная основа стратегии устойчивого развития Российской

80. Федерации // Под общ. ред. М.Ч. Залиханова, В.М. Матросова, А.М. Шелехова. -М.: Издательство Государственной Думы, 2002 г.

81. Николаев М. Обобщение опыта планирования социально-экономического развития в субъектах РФ / М. Николаев, М. Махотаева // Вопросы экономики. 2002. - №5. - С. 126-136.

82. Новожилов В.В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании // Изд. «Экономика», 1967г.

83. Основы национального счетоводства (международный стандарт): Учебник // М.: ИНФРА-М, 2005. 480с. - (Классический университетский учебник) под редакцией профессора Иванова Ю.Н.

84. Острем К. Введение в стохастическую теорию управления // М.: Мир

85. Отоцкий П.Л. Математическая модель социально-экономической системы региона с учетом внешних возмущающих воздействий. Дис. канд. ф.-м. наук // Москва, 2008г.

86. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели // М.: Знание.-1990.-№6.

87. Павловский Ю.Н., Белотелов Н.В., Бродский Ю.И., Оленев Н.Н. Опыт имитационного моделирования при анализе социально-экономических явлений // М.: МЗ пресс, 2005.

88. Пашинцева Н.И. Современные проблемы статистики регионов и муниципальных образований // Вопросы статистики. 2006. - №12.1. С. 5-11.

89. Прангишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Бусыгин Б.П. Системные законы и закономерности в электродинамике, природе и обществе // М., «Наука», 2001, с. 526.

90. Подлазов A.B. Новые математические модели, методы и характеристики в теории самоорганизованной критичности: Дис. канд. физ.-мат. наук // Москва, 2001 г.

91. Прогностика. Терминология // АН СССР, Комитет научно-технической терминологии, вып. 92. М., 1978.

92. Рабочая книга по прогнозированию // Редкол.: И.В. Бестужев-Лада (отв. ред.). М.: Мысль, 1982. - 430 с.

93. Райбман Н.С. Дисперсионная идентификация // Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1981

94. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления//М.: Сов. Радио, 1966.

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

96. Рыбак О.П., Плышевский Б.П. О принципиальной схеме анализа социально-экономического развития региона // Вопросы статистики. -1995.-№4.-С. 3-12.

97. Рябушкин Б.Т. Национальные счета и экономические балансы. Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. // М.: Финансыи статистика. 2002. - 256 с.

98. Система показателей социально-экономического развития субъекта Российской федерации, htip://www. gks.rn/metod/svs pok.zip

99. Скопин А.Ю. Введение в экономическую географию: Базовый курс для экономистов, менеджеров, географов и регионоведов: учебное пособие для студентов вузов // М.: Владос: ИМПЭ им. A.C. Грибоедова, 2001. С. 213.

100. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики // М.: Наука, 1969.

101. Татаринов A.A. Совершенствование методики расчета макроэкономических показателей на региональном и муниципальном уровнях // М.: Министерство финансов РФ, 2006. 117 с.

102. Тсунян Г. Региональная инвестиционная политика: от эксперимента к практике // Проблемы теории и практики управления N3,2005

103. Уточненный прогноз социально-экономического развития на 2010 год и плановый период 2011 и 2012 годов // Минэкономразвития РФ,http://www.economy.gov.ni/wpsAvcm/connect/economylib4/mer/resoiirces/ 8848ae8040dcabc7bd59bfc8cc8c99f3/prognoz20102012.doc

104. Ушанова И.С. Инструменты прогнозирования интенсивного развития промышленности в региональной социально-экономической системе: Дис. канд. экон. наук // Красноярск, 2006.

105. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами // М.: Мир, 1973.

106. Хохлов М.А. Информационная технология и инструментальная система математического моделирования экономики «ЭКОМОД»: Дис. канд. физ.-мат. наук // Москва, 2007 г.

107. Щербак И.В. Макроэкономический анализ как основа социально-экономической политики субъекта Российской Федерации: Дис. канд.экон. наук // Новосибирск, 2003.

108. Экономическая теория // Учебник. Изд. ВСГТУ. 2005г.

109. Юргелас М.В. Региональные аспекты формирования и реализации социально-экономической политики в Российской Федерации: Дис. канд. полит, наук // Москва, 2004 г.

110. Identification and System Parameter Estimation // Preprints of the 3-rd IF AC Symposium, the Hague/Delft, the Netherlands, June 1973.

111. Klein L.R, Goldberger A.S. (1955), And econometric model of the United States, 1929-1952 // Amsterdam, North-Holland Pub. Co.

112. Michalewicz Z. Genetic Algorithms+Data Structures = Evolution Programs//Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 1994.

113. Montana D.J., Davis L. Training Feedforward Neural Networks Using Genetic Algorithms // Proc. Intern. Joint Conference on Artificial Intelligence. Los Altos. CA. Morgan Kaufmann Publishers, 1989.

114. Источники статистической информации

115. Национальные счета России. 2001-2010гг. // Сборник Госкомстата.http://gks.Ri/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/ca{:alog/sta tisticCollections/doc J135087050375

116. Распределение населения по возрастным группам // http://chiivasli.gks.rii/digital/regionl/default.aspx

117. Регионы России. Социально-экономические показатели. 20012010гг. // Сборник Госкомстата. http://gks.ni/^s/wcin/cormect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/catalog/sta tisticCollections/doc 1138623506156

118. Насколько (в %) по сравнению с ВВП РФ упадет ВРП в период кризиса? Дайте пояснения.

119. Насколько (в %) по сравнению с выпуском промышленности РФ упадет выпуск промышленности региона в период кризиса? Дайте пояснения.

120. Насколько (в %) по сравнению с выпуском с/х РФ упадет выпуск с/х в регионе в период кризиса? Дайте пояснения.

121. Как сильно (в %) повлияет кризис на производительность труда в регионе? Дайте пояснения.

122. Каким образом будет меняться содержание доходов населения в ВРП (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

123. Каким образом будет меняться содержание валовой добавленной стоимости в торговле в ВРП (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

124. Каким образом будет меняться содержание затрат населения региона на услуги во всех доходах населения (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

125. Каким образом будет меняться содержание затрат населения на оплату общественного питания во всех доходах населения региона (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?