Разработка математических методов анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Митяков, Евгений Сергеевич

• Митяков, Евгений Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Митяков, Евгений Сергеевич

Содержание

Введение

Глава 1. Проблемы анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности

1.1. Экономическая безопасность: определения, системы индикаторов, анализ динамики

1.2. Анализ существующих математических методов и моделей анализа и прогнозирования экономической динамики

Глава 2. Разработка методических основ анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности

2.1. Класс математических методов для анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности

2.2. Методика приведения индикаторов экономической безопасности

к безразмерному виду для различных моделей анализа их поведения

2.3. Разработка метода моделирования динамики индикаторов экономической безопасности

2.4. Алгоритм идентификации параметров системы дифференциальных уравнений динамики индексов экономической безопасности

2.5. Использование алгоритмов адаптивной фильтрации и фрактального анализа для краткосрочного прогнозирования индикаторов экономической безопасности

Глава 3. Апробация разработанного инструментария в задачах анализа и

прогнозирования индикаторов экономической безопасности

3.1. Применение разработанных методов для анализа и прогнозирования обобщенных тенденций поведения индикаторов экономической безопасности России и Нижегородской области

3.2 Применение алгоритмов адаптивной фильтрации и фрактального анализа для прогнозирования индикаторов экономической безопасности России и Нижегородского региона

Заключение

Список использованных источников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математических методов анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности»

Введение

В настоящее время, наряду с позитивными тенденциями в социально-экономическом развитии, страна постоянно сталкивается с проблемами и угрозами, вероятность которых в последние годы возрастает. К ним относятся высокая зависимость от мировых цен на энергоносители, значительный импорт продовольствия, высокий износ основных фондов, низкая инновационная активность предприятий и др.

Экономическая безопасность в настоящее время является одним из наиболее динамично развивающихся разделов экономики. Экономика, как наиболее сложная система, имеет много показателей, характеризующих ее состояние. В официальных таблицах прогноза социально-экономического развития России содержится более 300 показателей. Институтом экономики РАН разработана система 32 индикаторов экономической безопасности России и обоснованы их пороговые значения. Анализ динамики этих индикаторов позволяет делать выводы о состоянии и основных тенденциях социально-экономического развития страны. Важным свойством индикаторов является их взаимодействие, которое становится особенно ощутимым при определенных условиях нарастания опасности.

В получении аналитической информации и прогнозов поведения индикаторов экономической безопасности заинтересованы органы власти различных уровней, государственные институты, предприятия и организации, поскольку эта информация является ключевой при принятии решений в условиях нарастания угроз. Сложность прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности обусловлена тем, что со временем меняются не только количественные параметры взаимодействий между основными индикаторами, но и сам характер этих взаимодействий. Это обусловливает целесообразность разработки и развития математических методов анализа и прогнозирования поведения основных индикаторов экономической безопасности и определяет актуальность данного исследования.

В последнее время в научной литературе наблюдается рост числа исследований, посвященных экономической безопасности социально-экономических систем. Среди них можно выделить работы Л. Абалкина, И. Богданова, С. Волкова, С. Глазьева, И. Долматова, Н. Дюженковой, Н. Красникова, А. Куклина, С. Курдюмова, Г. Мекуша, Б. Мильнера, Е. Олейникова, В. Павлова, В. Сальникова, В. Сенчагова, О. Тарана, А. Татаркина, О. Филеткина, Ю. Яковца, С. Яшина и др.

Большое число научных исследований посвящено проблемам экономического прогнозирования. Среди них можно выделить работы А. Аганбегяна, И. Бесстужева-Лады, А. Викторова, В. Глушкова, А. Гранберга, К. Доугорти,

A. Дубровой, Ю. Ефимычева, В. Ивантера, М. Кендалла, Н. Комкова, Д. Корнилова, Д. Львова, У.К. Паррамоу, А. Плехановой, Н. Полякова, И. Ромашовой, В. Селина, Г. Серебрякова, А. Стьюарта, Дж. Терри, Р. Томаса, Ю. Трифонова, М. Узякова, Ф. Юрлова и др.

Значительное количество научных работ посвящено математическому моделированию и прогнозированию поведения социально-экономических систем. Среди авторов этих моделей можно выделить С. Айвазяна, А. Акаева, И. Антохоновой, В. Арнольда, Дж. Бокса, В. Вайдлиха, А. Варшавского, Г. Дженкинса, Л. Канторовича, М. Красса, В. Леонтьева, Ю. Лукашина,

B. Макарова, Б. Мандельброта, Д. Медоуза, Н. Моисеева, В. Мхитаряна, Э. Петерса, А. Прасолова, В. Садовничева, Э. Тихонова, Дж. Форрестера и др. Эти модели рассматривают эволюционные процессы, волновую динамику, структурную динамику, акцентируют внимание на проблематике жизненных циклов различных объектов, теории катастроф, хаоса, принятия решений и т.д. Существующие математические модели анализа поведения параметров социально-экономических систем во многих случаях используют аппарат корреляционно-регрессионного анализа. Кроме того, используются многомерные матричные методы, основанные на анализе межотраслевых связей.

Признавая вклад упомянутых ученых, следует отметить, что в данных

исследованиях не достаточно представлены математические методы и моде-

4

ли, адаптированные к системе экономической безопасности. Существующие методы не всегда дают адекватные результаты в условиях неопределенности и не позволяют быстро реагировать на изменения взаимодействия между параметрами системы, что затрудняет их использование при анализе и прогнозировании поведения индикаторов экономической безопасности. Это обусловило выбор темы исследования, формулировку его цели и задач.

Область исследования соответствует требованиям паспорта специальностей ВАК 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.5 «Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов», п. 1.8 «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития».

Целью диссертационной работы является разработка и верификация математических методов анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности.

В соответствии с обозначенной целью поставлены следующие задачи диссертационного исследования:

• обобщить существующие математические методы и модели анализа и прогнозирования экономической динамики и выделить класс методов, предназначенных для анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности;

• разработать концептуальные основы и практический инструментарий оперативного и стратегического анализа и прогнозирования индикаторов экономической безопасности, включая математические методы, модели, методики и алгоритмы;

• провести апробацию разработанного инструментария на конкретных системах индикаторов экономической безопасности.

Объектом исследования является система индикаторов экономической безопасности страны и региона. Предметом исследования являются математические методы анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности.

Методологической основой работы служат труды отечественных и зарубежных авторов в области математического моделирования, анализа и прогнозирования поведения социально-экономических систем.

Информационную базу исследования составили данные периодической печати, Росстата, аналитические, обзорные и справочные материалы.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Выделен класс математических методов, предназначенных для анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности, в которых, в отличие от существующих методов, требующих анализа многочисленных взаимосвязей между параметрами системы, основной задачей является анализ тенденций поведения индикаторов экономической безопасности и своевременное выявление угроз. Указанные методы систематизированы по ряду критериев: размеру объекта, учету фактора времени, горизонту анализа и прогнозирования, степени агрегирования, наличию пороговых значений индикаторов, используемым разделам математики, наличию временного лага, уровню неопределенности, степени взаимодействия между параметрами системы, наличию внешних воздействий.

2. Предложена методика приведения индикаторов экономической безопасности к безразмерному виду для различных моделей анализа их поведения. Первая модель использует информацию базового и текущего периодов для определения тенденций поведения индикаторов и степени саморазвития исследуемого объекта. Вторая модель основывается на сравнительном анализе индикаторов экономической безопасности различных социально-экономических систем. Третья модель позволяет определить степень удаления соответствующего индикатора от его порогового уровня. Методика

предполагает применение нелинейных нормирующих функций различного

6

вида и используется при построении интегральных индикаторов экономической безопасности.

3. Разработан метод моделирования динамики индикаторов экономической безопасности. Алгоритм метода включает: определение цели и задач исследования; выбор системы индикаторов; сбор данных и анализ натуральных показателей; их нормировку в соответствии с выбранной моделью мониторинга; агрегирование их в интегральные индексы, позволяющие проводить анализ тенденций изменения различных составляющих системы экономической безопасности; прогнозирование поведения индексов экономической безопасности в среднесрочном периоде. Метод позволяет решать задачи анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности различной степени агрегирования: натуральных индикаторов, интегральных индексов по отдельным составляющим системы экономической безопасности, обобщенным индексам.

4. Разработан адаптивный алгоритм идентификации параметров системы дифференциальных уравнений, описывающих динамику интегральных индексов системы экономической безопасности и позволяющих анализировать их совместную динамику. Использование методов аппроксимации и Фурье-анализа позволяет выявлять взаимосвязи между параметрами системы, обеспечивая при этом допустимое расхождение экспериментальных и модельных значений индексов. Использование механизма адаптации позволяет прогнозировать поведение интегральных индексов системы с допустимой ошибкой прогноза.

5. Обоснована целесообразность применения методов адаптивной фильтрации и фрактального анализа для оценки параметров макроэкономической динамики, что позволяет использовать соответствующие алгоритмы в задачах краткосрочного анализа и прогнозирования поведения системы индикаторов экономической безопасности. Получены аппроксимирующие функции для прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности (на примере Нижегородского региона). Проведен фрактальный ана-

7

лиз краткосрочных индикаторов экономической безопасности, в результате которого для большинства показателей выявлен персистентный характер ряда.

Теоретическая значимость диссертационной работы состоит в разработке и развитии математических методов количественного анализа и прогнозирования экономической безопасности.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в разработке конкретных рекомендаций по использованию предложенных методик в задачах федерального и регионального анализа и прогнозирования индикаторов экономической безопасности. Полученные в ходе исследования результаты могут быть востребованы в органах федерального и регионального управления, а также могут быть использованы в вузах при разработке соответствующих учебных курсов.

Основные положения диссертации докладывались на:

• Международной научно-практической конференции «Современные аспекты экономики, менеджмента и инноваций». НГТУ, Н.Новгород, 2008;

• VII Международной научно-практической конференции «Государственное регулирование экономики. Региональный аспект». ННГУ, Н.Новгород, 2009;

• Всероссийской научно-практической конференции «Инновации в экономике, менеджменте и подготовке кадров». НГТУ, Н.Новгород, 2009;

• Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные аспекты экономики, менеджмента и инноваций». НГТУ, Н.Новгород, 2010;

• XXI Международной научно-практической конференции по графическим информационным технологиям и системам КОГРАФ. НГТУ, Н.Новгород, 2011;

• XVI Нижегородской сессии молодых ученых (математические науки), Н.Новгород, 2011;

• I Межрегиональной научно-практической конференции «Проблемы роста экономики России в условиях модернизации и глобализации». Н.Новгород. - Нижегородский филиал ИБП, 2011;

• II Международной научно-практической конференции «Проблемы социально-экономической устойчивости региона». МНИЦ, Пенза, 2012.

Основные положения диссертации отражены в 20 научных публикациях, в том числе в 4 работах в журналах, рекомендованных ВАК РФ. Общий объем - 15,51 печ.л., в.т.ч. автору принадлежит 7,41 печ.л.

Объем диссертации 150 машинописных листов. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников, состоящего из 108 наименований. В работе содержатся 54 формулы, 2 таблицы и 78 рисунков.

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, определяются цель и задачи, устанавливаются предмет и объект исследования, показываются теоретическая и практическая значимость, обосновывается научная новизна достигнутых результатов.

В первой главе дан анализ динамики индикаторов экономической безопасности страны и Нижегородского региона. Приведен обзор существующих методов и моделей анализа и прогнозирования экономической динамики.

Во второй главе выделен класс математических методов, предназначенных для анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности. Предложена методика приведения индикаторов экономической безопасности к безразмерному виду для различных моделей анализа их поведения. Разработан метод моделирования динамики индикаторов экономической безопасности, основанный на использовании индикаторов различной степени агрегирования. Разработан алгоритм идентификации параметров системы дифференциальных уравнений, описывающих поведение интегральных индикаторов экономической безопасности. Обоснована целесообразность использования алгоритмов адаптивной фильтрации и фрактального анализа для прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности.

В третьей главе произведена апробация разработанного инструментария в задачах анализа и прогнозирования экономической безопасности России и Нижегородской области.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Митяков, Евгений Сергеевич

В заключение работы можно сделать следующие выводы:

1. В ходе исследования выделен класс математических методов, предназначенных для анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности, в которых, в отличие от существующих методов, требующих анализа многочисленных взаимосвязей между параметрами системы, основной задачей является анализ тенденций поведения индикаторов экономической безопасности и своевременное выявление угроз. Указанные методы систематизированы по ряду критериев: размеру объекта, учету фактора времени, горизонту анализа и прогнозирования, степени агрегирования, наличию пороговых значений индикаторов, используемым разделам математики, наличию временного лага, уровню неопределенности, степени взаимодействия между параметрами системы, наличию внешних воздействий.

2. Предложена методика приведения индикаторов экономической безопасности к безразмерному виду для различных моделей анализа их поведения. Первая модель использует информацию базового и текущего периодов для определения тенденций поведения индикаторов и степени саморазвития исследуемого объекта. Вторая модель основывается на сравнительном анализе индикаторов экономической безопасности различных социально-экономических систем. Третья модель позволяет определить степень удаления соответствующего индикатора от его порогового уровня. Методика предполагает применение нелинейных нормирующих функций различного вида и используется при построении интегральных индикаторов экономической безопасности.

3. Разработан метод моделирования динамики индикаторов экономической безопасности. Алгоритм метода включает: определение цели и задач исследования; выбор системы индикаторов; сбор данных и анализ натуральных показателей; их нормировку в соответствии с выбранной моделью мониторинга; агрегирование их в интегральные индексы, позволяющие проводить анализ тенденций изменения различных составляющих системы экономической безопасности; прогнозирование поведения индексов экономической безопасности в среднесрочном периоде. Метод позволяет решать задачи анализа и прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности различной степени агрегирования: натуральных индикаторов, интегральных индексов по отдельным составляющим системы экономической безопасности, обобщенным индексам.

4. Разработан алгоритм идентификации параметров системы дифференциальных уравнений, основанный на сплайн-аппроксимации, позволяющий выявлять взаимосвязи между обобщенными индексами и делать среднесрочные прогнозы поведения социально-экономических систем. Данный алгоритм был успешно апробирован в задачах стратегического анализа и прогнозирования поведения системы индикаторов экономической безопасности России и Нижегородского региона.

5. Обоснована целесообразность применения методов адаптивной фильтрации и фрактального анализа для оценки параметров макроэкономической динамики, что позволяет использовать соответствующие алгоритмы в задачах краткосрочного анализа и прогнозирования поведения системы индикаторов экономической безопасности. Получены и верифицированы аппроксимирующие функции для прогнозирования поведения индикаторов экономической безопасности (на примере Нижегородского региона).

6. Разработан программный комплекс, основанный на предложенных методах и алгоритмах. Верификация разработанного инструментария позволила выявить ряд тенденций в динамике индикаторов экономической безопасности страны и Нижегородской области, построить краткосрочные и среднесрочные прогнозы поведения основных показателей экономической безопасности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Митяков, Евгений Сергеевич, 2012 год

Список использованных источников

1. Легасов, В.А. Проблемы безопасности развития техносферы /В.А. Легасов // Коммунист. -1987. -№8. -.С. 92-101.

2. Концепция экономической безопасности Российской Федерации. Основные положения. Экономическая академия при Минэкономики РФ. М.: 1994. С. 63.

3. Сенчагов, В.К. Экономическая безопасность. Геополитика, глобализация, сохранение и развитие Текст. / В.К. Сенчагов. - М.: Финстатинформ, 2002. - 496 с.

4. Экономическая безопасность. М., 1996. - С. 9-15.

5. Концепция национальной безопасности Российской Федерации в ред. Указа Президента РФ от 10 января 2000 г. № 24 // СЗ РФ. - 2000. - № 2. Ст. 170.

6. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года. Утверждена Указом Президента РФ от 12 мая 2009 г. № 537 // URL: http ://www. scrf.gov.ru/news/436.html

7. Экономическая безопасность России: общий курс: учебник / Под ред. В.К. Сенчагова. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 815 с.

8. Стратегия экономической безопасности при разработке индикативных планов социально-экономического развития на долгосрочную и среднесрочную перспективу. Монография - М.: Институт экономики РАН. 2009. -232 с.

9. Сенчагов, В.К. Модернизация финансовой сферы / В.К. Сенчагов // Вопросы экономики. - 2011. - №3. - С. 53-64.

10. Сенчагов, B.K. Использование индексного метода для оценки уровня экономической безопасности /В.К. Сенчагов, С.Н. Митяков // Вестник академии экономической безопасности МВД России. - 2011. - №5. - С. 4150.

11. Долматов, И.В. Формирование региональной системы обеспечения экономической безопасности: Дис. канд. экон. наук. М.: РГБ, 2007.

12. Дюженкова, Н.В. Система критериев и показателей для оценки состояния экономической безопасности / Н.В. Дюженкова // Информационный бизнес в России: сб. науч. тр. по матер, науч.-практ. семинара. Тамбов, 2001. - С. 42.

13. Филеткин, О.С. разработка системы мониторинга экономической безопасности региона. / О.С. Филеткин // URL: http://www.rusnauka.com/ ONG/ Economics/ 13_filetkin о. s.doc.htm

14. Уткин, Э.А. Теория государственного управления. Государственное и муниципальное управление /Э.А. Уткин, А.Ф. Денисов // URL: http ://polbu.ru/utkin_govmanagement/ch27_all .html

15. Волков, С.П. Особенности обеспечения экономической безопасности -отрасли национальной экономики /С.П. Волков // URL: http://www.cfin.ru/ bandurin/artiel е/sbm05/04.shml

16. Сальников, В. Концепция экономической безопасности регионов / В. Сальников // URL: http://www.univermvd.ru/digest/99_04_07_zachbez. htm?y=ry

17. Новикова, И.В. Индикаторы экономической безопасности региона / И.В. Новикова, Н.И. Красильников // Вестник томского государственного университета. Общенаучный периодический журнал. - 2010. - № 330. - С. 132-138. // URL:sun.tsu.ru/mmmfo/000063105/330/ image/330-132.pdf

18. Таран, О.JI. Формирование системы индикаторов социально-экономического развития региона // О.Л. Таран, O.A. Киселева // Вестник северо-кавказского государственного технического университета. - 2009.

- № 3. - С. 222-227. // URL: http://science.ncstu.ru/ articles/vak/2009-03-20/economics

19. Сенчагов, B.K. Инновационные преобразования как императив экономической безопасности региона: система индикаторов / В.К. Сенчагов, Ю.М. Максимов, С.Н. Митяков, О.И. Митякова // Инновации. - 2011. -№5.-С. 17-22.

20. Максимов, Ю.М. Система показателей устойчивого развития региона / Ю.М. Максимов, С.Н. Митяков, О.И. Митякова // Экономика региона. -2011. -№ 2. -С. 226-231.

21. Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области // URL:: http:// nizhstat.gks.ru.

22. Математические модели в экономике: учеб. пособие / С.Н Митяков [и др.].

- Н. Новгород: НГТУ им. P.E. Алексеева, 2003. - 166 с.

23. Московкин, В.М. Концептуальные проблемы социально-экономической динамики / В.М. Московкин, A.B. Журавка //Экономическая кибернетика.

- Донецк, 2003. - № 1-2. - С. 4-7.

24. Красс, М.С. Математическое моделирование эколого-экономических систем / М.С. Красс.- М.:Инфра, 2010.-172 с.

25. Вайдлих, В. Социодинамика: Системный подход к математическому моделированию в социальных науках : пер. с англ. / В. Вайдлих . - М. : Эди-ториал УРСС, 2004. - 480 с. - ISBN 5-354-00481-0

26. Прасолов, А. В. Математические методы экономической динамики / A.B. Просолов. - СПб.: «Лань», 2008. - 196 с.

27. Янсен, Ф. Эпоха инноваций: пер. с англ. / Ф. Янсен.- М.: ИНФРА-М, 2002. - 308 с.

28. Арнольд, В.И. Теория катастроф / В.И. Арнольд - М.: Наука, 1990.

29. Гальперин, В.М. Макроэкономика: Учебник, Изд. 2-е. / В.М. Гальперин, П.И. Гребенников, А.И. Леусский, Л.С. Тарасевич. - СПбГУЭФ, 1997. -719 с.

30. Бернасовская, Л.И. Системный подход к прогнозированию устойчивого развития региона: Теория. Методология. Практика / Л.И. Бернасовская. А.Д. Викторов, И.Р. Кормановская. - М.: Издательство "Спутник+", 2010. -219с.

31. Тихонов, Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка. / Э.Е. Тихонов. - Невинномысск, 2006. - 183 с.

32. Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике / Т.А. Дуброва. - М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. - 236 с.

33. Антохонова, И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов / И.В. Антохонова. - Улан-Удэ, издательство ВСГТУ, 2004.

34. Новикова, Н.В. Прогнозирование национальной экономики / Н.В. Новикова, О.Г. Поздеева. - Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2007.

35. Корнилов, Д.А. Адаптационное стратегическое планирование и прогнозирование / Д.А. Корнилов, Ф.Ф. Юрлов. - Н.Новгород: Изд-во Нижего-род. гос. техн. ун-т. 2007. - 189 с.

36. Бокс, Дж. Анализ временных рядов - прогноз и управление. / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. -М.: Мир, 1974.

37. Бриллинджер, Д. Временные ряды. Обработка данных и теория / Д. Брил-линджер. - М.: Мир, 1980.

38. Серебряков, Г.Р. Опыт построения динамической межотраслевой равновесной модели российской экономики / Г.Р. Серебряков // Проблемы прогнозирования. - 2000. - №2. - С. 34-41.

39. Моделирование межотраслевых взаимодействий. - М.: Наука, 1984.

40. Модель «доход-товары» и баланс народного хозяйства. - М.: Наука, 1978.

41. Гранберг, А.Г. Моделирование социалистической экономики / А.Г. Гран-берг. -М.: Экономика, 1988.

42. Узяков, М.Н. Проблемы построения межотраслевой модели равновесия российской экономики / М.Н. Узяков // Проблемы прогнозирования. -2000. - №2.

43. Ивантер, В.В. Экономика роста (концепция развития России в среднесрочной перспективе) / В.В. Ивантер, О.Дж. Говтвань, М.Ю. Ксенофонов, М.Н. Узяков // Проблемы прогнозирования. - 2000. - № 1.

44. Dixon Р.В., Parmenter B.R. Computable General Equilibrium Modelling for Policy Analysis and Forecasting // in Handbook of Computational Economics. Amman H.M., Kendrick D.A., Rust J. (eds.). 1996. Vol. I. Elsevier Science

B.V.

45. Грассини, M. Проблемы применения вычислимых моделей общего равновесия для прогнозирования экономической динамики / М. Грассини // Проблемы прогнозирования. - 2009. - №2. - С.30-48.

46. Селин, B.C. Роль прогнозирования в формировании стратегии регионального развития / B.C. Селин // Проблемы прогнозирования. - 2009. - №5. -

C.95-104.

47. Узяков, М.Н. Инструментарий макроструктурного регионального прогнозирования: методические подходы и результаты расчетов / М.Н. Узяков,

H.H. Сапова, A.A. Херсонский // Проблемы прогнозирования. - 2010. -№2. - С.3-20.

48. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: учеб. пособие для вузов / А.И. Галушкин. - М.: ИПРЖР, 2001.-385 с.

49. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4:учеб.пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина. - М.: ИПРЖР, 2001.-256 с.

50. Розенблат, Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга / Ф. Розенблад. - М.: Мир, 1965. - 175 с.

51. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Воронове™ Г.К. [и др.]. - X.: ОСНОВА, 1997. - 112 с.

52. Реймерс, Н.Ф. Природопользование: слов.-справ./ Н.Ф. Реймерс. - М., 1990.

53. Кудрина, ЕЛ. Мониторинг библиотечных кадров в регионе как стратегия деятельности вуза / E.JI. Кудрина // Науч. и техн. б-ки. - 1999. - № 4. -С. 31-35.

54. Танеева, Ж.Г. Определение понятия «мониторинг» в различных сферах его применения / Ж.Г. Танеева // Вестник Челябинского государственного университета. - 2005. -, вып. 8, № 1. - С.30-33.

55. Антосенков, Е. Всероссийский мониторинг социально-трудовой сферы. Система показателей // Человек и труд. - 1994. - №3.

56. Сладкова, О. Б. Информационный мониторинг./ О.Б. Сладкова. - М., 2001.

57. Израэль, Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. / Ю.А. Израэль. - М., Гидрометиздат, 1984. - 375 с.

58. Герасимов, И.П. Научные основы современного мониторинга окружающей среды. / И.П. Герасимов // Изв. АН СССР, Сер. географ. - 1975. - N3. -С. 13-25.

59. Евдокимова, Т.Г. Краткий словарь делового человека./ Т.Г. Евдокимова, Г.А. Маховникова. - М., 1991.

60. Лукина, В.Е. Мониторинг состояния окружающей среды. Нормирование качества окружающей среды./ В.Е. Лукина. - Донецк, 2002.

61. Гуляева, Н.П. Мониторинг социальных процессов / Н.П. Гуляева // URL: /http://zhurnal.lib.ru/n/natalxja_p_g/tema98.shtml

62. Научно-технологическая безопасность регионов России: методические подходы и результаты диагностирования / Отв. ред. А.И.Татаркин, А.А.Куклин. РАН. Урал, отд-ние. Ин-т экономики. - Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. ун-та, 2000. - 415 с.

63. Яшин, С.Н. Мониторинг экономической безопасности регионов на базе их сравнительной оценки и определения эффективности развития территорий / С.Н. Яшин, E.H. Пузов // Финансы и кредит. - 2006. - №3(207). -С. 36-43.

64. Жданкин, С.С. Система мониторинга состояния экономической безопасности / С.С. Жданкин// Аспирант и соискатель. - 2008. - №3.

65. Митяков, Е.С. Классификация математических моделей устойчивого развития и экономической безопасности / Е.С. Митяков // Экономика, статистика и информатика. - 2012. - № 1. - С. 128-131.

66. Каплан, P.C. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию: пер. с англ. / P.C. Каплан, Д.П. Нортон. - 2-е изд., испр. и доп./ Пер. с англ. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2004. - 320 с.

67. Копыркин, К., Динамические скользящие средние (часть I) / К. Копыркин // Современный трейдинг. - 2001. - №5-6. - С.8-12.

68. Лукашин, Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2003.

69. Мандельброт, Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мандельброт. - М.: Институт компьютерных исследований, 2002. - 656 с.

70. Форрестер, Дж. Мировая динамика / Дж. Форестер. - М.: ACT, 2003. -384 с.

71.Медоуз, Д. Пределы роста. 30 лет спустя / Д. Медоуз, Й Рандерс. -М.: Академ книга, 2008. - 344 с.

72. Митяков, Е.С. Использование модели Лотки-Вольтерра в экономике / Е.С. Митяков // Инновации в экономике, менеджменте и подготовке кадров: сб. мат. Всерос. науч.-практич. конф. - Н.Новгород: НГТУ, 2009. -С. 302-304.

73. Митяков, Е.С. Модель динамики цены на рынке спроса и предложения // / Е.С. Митяков // Инновации в экономике, менеджменте и подготовке кадров: сб. мат. Всерос. науч.-практич. конф. - Н.Новгород: НГТУ, 2009. -С. 304-306.

74. Митяков, Е.С. К вопросу о выборе весов при нахождении интегральных показателей экономической динамики / Е.С. Митяков, Д.А. Корнилов // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева, Н.Новгород. - 2011. - №3 (90). - С. 289299.

75. Ковалев, В.В. Финансовая отчетность. Анализ финансовой отчетности (основы балансоведения) / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика. 2006. - 546 с.

76. Учебник для студентов экономических специальностей вузов /

В. Е. Адамов [и др.]. - 3-е издание, переработанное и дополненное. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 288 с.

77. Марка, Д.А. Методология структурного анализа и проектирования SADT: Пер. с англ. / Д.А. Марка, К. МакГоуэн. - М.:Метатехнология,1993. -365 с.

78. URL: http://www.expert.ru

79. Доклад о развитии человека, 2006 г. - М.: Издательство «Весь мир», 2006. - 440 с.

80. Тарасова, Н. П. Индексы и индикаторы устойчивого развития / Н.П. Тарасова, Е.Б. Кручинина // . URL: www.mnr.gov.ru/files/part/8048_ indikator.doc

81. URL: www.yale.edu/esi

82. URL: http://www.weforum.org/documents/GCR0809/

83. Глобальный рейтинг интегральной мощи 100 ведущих стран мира: доклад -2-е издание дополнен. - М.: Международная академия исследований будущего, 2008. - 148 с.

84. Садков, В.Г. Высшие ценности цивилизации и измерение результатов общественного развития стран мирового сообщества / В.Г. Садков, И.Е. Греков // URL: http://hghltd.yandex.net/yandbtm?url=http%3A%2F%2F www.plproject.ru

85. Глобальное моделирование процессов устойчивого развития в контексте качества и безопасности жизни людей / М.З. Згуровский [и др.] // Системные исследования и информационные технологии. - 2008. - №1. - С. 732.

86. Сенчагов, B.K. Инновационные преобразования как императив экономической безопасности региона: система индикаторов / В.К. Сенчагов, Ю.М. Максимов, С.Н. Митяков, О.И. Митякова // Инновации. - 2011. - № 5.-С. 17-22.

87. URL: http://www.hi-edu.ru/e-books/xbook096/01/part-005.htm

88. URL: http://www.inventech.ru/lib/glossary/qualimetr/

89. URL: http://window.edu.ru/window/library/pdf2txt?p_id=l 7957

90. Марчук, Г.И. Методы вычислительной математики / Г.И. Марчук. - М.: Наука, 1977.-456 с.

91. Инновационные преобразования как императив экономической безопасности региона: мониторинг и прогнозирование / Ю.М. Максимов [и др.]. // Инновации. - 2011. - №7. - С. 96-100.

92. Стечкин, С.Б. Сплайны в вычислительной математике / С.Б. Стечкин, Ю.Н. Субботин. - М.: Наука, 1976. -248 с.

93. URL: http://www.exponenta.ru/soft/mathcad/

94. Самарский, A.A. Численные методы / A.A. Самарский, A.B. Гулин. - . М.: Наука, 1989. - 432 с.

95. Колмогоров, А.Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей / А.Н. Колмогоров // Изв. АН СССР. Сер. математическая. - 1941. — № 5.

96. Wiener, N. The extrapolation, interpolation and smoothing of stationary time series / N. Wiener. - N.Y.: Wiley. 1949.

97. Хинчин, А.Я. Теория корреляции стационарных стохастических процессов / А.Я. Хинчин // Успехи мат. наук. 1938. Вып. 5.

98. Kaiman, R.E. New methods and results in linear prediction and filtering theory. / R.E. Kaiman. - Baltimore: MAS Tech. Rep. 1961. P. 1-61.

99. Kaiman, R.E. New results in linear filtering and prediction theory / R.E. Kaiman, R. Buey. // ASME J. Basis Eng. - March 1961. - V. 83.

100. Мандельброт, Б. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах / Б. Мандельброт., Р. Хадсон. - М.: «Вильяме», 2006. - 400 с.

101. URL: http://russeca.kent.edu/SeminarTsvetkovRus.pdf

102. Петере, Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории хаоса в инвестициях и экономике /Э. Пеиерс. - М.: Интернет-трейдинг, 2004. - 304 с.

103. Hurst, H. Е. Long-term Storage of Reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers 116, 1951.

104. URL: http: //www.gks.ru

105. Стрыгин, А.Ю. Анализ фрактальных свойств финансово-экономических процессов в экономике РФ / A.B. Стрыгин // Выпускная квалификационная работа. - СПб. филиал ГУ-ВШЭ. СПб, 2004.

106. Митяков, Е.С. Фрактальный анализ информации о поведении быстрых индикаторов экономики России / Е.С. Митяков, Ю.В. Трифонов, В.А. Са-зонтов // Прикладная информатика. - 2012. - №2(38). - С. 49-52.

107. Митяков, Е.С. Использование методов фрактального анализа для исследования поведения индикаторов российской экономики / Е.С. Митяков // Нижегородская сессия молодых ученых. Математические науки: Материалы докладов (16;2011)/ отв. за вып Зверева И.А. - Н.Новгород: Гладкова О.В., 2011.-C.33-35

108. Шильман, C.B. Адаптивная фильтрация временных рядов / C.B. Шильман. - Н.Новгород: Издательство ННГУ, 1995.