Разработка программно-математического обеспечения комплексного прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Яхина, Асия Сергеевна

• Яхина, Асия Сергеевна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Яхина, Асия Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ.

1 .ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Характеристика системы высшего профессионального образования.

1.2 Анализ состояния высшего профессионального образования Забайкальского края.

1.3 Обзор и анализ методов прогнозирования.

1.4 Анализ и сравнение программных продуктов для прогнозирования.

1.5 Цель и задачи исследования.

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ КОМПЛЕКСНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ.

2.1 Постановка задачи комплексного прогнозирования системы ВПО.

Понятие комплексного прогнозирования.

Постановка задачи прогнозирования количественных показателей.

2.2 Прогнозирование развития системы высшего профессионального образования в регионе на основе однородной информации.

2.2.1 Оценивание параметров используемых моделей.

2.2.2 Проверка адекватности построенных моделей для прогнозирования.

2.3 Прогнозирование развития системы высшего "профессионального образования в регионе на основе разнородной информации.

2.3.1 Проверка согласованности экспертных суждений.

2.3.2 Определение меры соответствия модели результатам прогнозирования.

2.3.3 Преобразование экспертных суждений в систему ограничений задачи.

2.3.4 Оценивание параметров модели.

2.4 Качественное прогнозирование развития системы высшего профессионального образования региона.

2.5 Программное обеспечение для прогнозирования развития региональной системы высшего профессионального образования.

2.5.1. Оболочка программного продукта.

2.5.2. Возможности количественного прогнозирования.

2 5.3 Программное обеспечение для качественного прогнозирования развития региональной системы высшего профессионального образования с помощью классификационных матриц.

2.6 Выводы по главе 2.

3. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЗАБАЙКАЛЬСКОГО КРАЯ.

3.1 Статистический анализ исходных данных.

3.2 Результаты прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края на основе однородной информации.

Результаты прогнозирования приема, контингента и выпуска по всем вузам Забайкальского края (по очной форме обучения).

Результаты прогнозирования контингента студентов конкретного вуза специальности «Экономика предприятия» (очная форма обучения).

3.3 Результаты прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края на основе разнородной информации.

3.4 Результаты качественного прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края.

3.5 Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка программно-математического обеспечения комплексного прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования»

Высшее образование в России переживает такой период, когда управление университетами происходит в условиях недостаточного бюджетного финансирования. Многие проблемы, с которыми сталкивается российская высшая школа, знакомы и другим странам [1,21, 24] — это и дефицит площадей в университетах, стремительное наращивание образовательных услуг конкурентами, ужесточение требований качества, дефицит материально-технических и финансовых ресурсов. Российские университеты адаптировались к этим условиям, научившись использовать меры по расширению источников финансирования: работа преподавателей по совместительству в нескольких местах, поиск и использование возможностей для проведения исследований по контракту, помощь международных фондов при участии в различных проектах, предоставление арендных услуг и другая предпринимательская деятельность.

Главное содержание современного этапа управления вузами, как утверждают многие аналитики [22, 51, 52, 57, 101, 109], состоит в переходе от антикризисного управления, когда целью было сохранение вуза, к стратегическому управлению.

Важным фактором^ на сегодняшний день является нарастание конкуренции между вузами за ограниченные ресурсы. Сокращение по ресурсам идет практически во всех направлениях:

• из-за демографического кризиса сокращается контингент выпускников школ;

• меньше стало квалифицированных преподавателей в последние годы из-за неконкурентоспособности зарплат в высших учебных заведениях по сравнению с другими секторами экономики;

• финансовые возможности семей сокращаются из-за отставания роста зарплат от темпов инфляции.

В такой сложной ситуации встают вопросы оценки конкурентоспособности вузов на рынке образовательных услуг. Данное направление представлено следующими работами: [31, 59 - 69, 90, 111]. Именно поэтому образовательная политика России на современном этапе исходит из необходимости повышения роли образования в развитии общества и государства. Образование стало одним из важнейших факторов и ресурсов экономического развития, формирования нового качества экономики.

Динамическое развитие экономики, сокращение сферы неквалифицированного и малоквалифицированного труда, структурные изменения в сфере занятости определяют высокие требования к профессиональной квалификации работников [55]. В качестве основного фактора обновления содержания образования выступают тенденции развития экономики и социальной сферы, науки, техники и технологий [86]. В связи с этим важным становится создание системы мониторинга и прогнозирования выпуска кадров различной квалификации (в соответствии с существующей профессиональной квалификационной структурой, потребностями и перспективами развития регионов России, в том числе с учетом международных тенденций). В этой сфере отсутствует научно-методическая разработка методологических подходов, которые бы завершались созданием реальной методики прогнозирования кадровой структуры России в целом, а также ее регионов.

Рассмотрение вопросов прогнозирования развития системы высшего профессионального образования в Российской Федерации, нахождение способов их решения с учетом социально-демографических факторов и изменений в экономике, определяющих спрос на специалистов, является актуальной задачей на современном этапе развития регионов. Так в связи с динамичными структурными сдвигами в экономике и изменениями макроэкономических показателей возникает необходимость в постоянной оперативной оценке и корректировке вариантов прогнозов выпуска специалистов, и структуры их подготовки. Одной из важных задач в настоящее время является изучение тенденций развитая системы образования с учетом ожидаемого снижения численности выпускников общеобразовательных школ. Наиболее неблагоприятным для развития системы образования ожидается период с 2010 до 2020 г. В связи с этим работы по прогнозированию динамики контингента системы высшего профессионального образования и ведению соответствующей базы данных имеют весьма важное фундаментальное и прикладное значение.

Необходима разработка системы показателей, критериев, индикаторов и методик мониторинга состояния и развития системы высшего профессионального образования, применяемой при прогнозировании приема абитуриентов и выпуска специалистов по группам направлений и специальностей. Расчеты, проведенные по данным методикам, могут быть использованы Министерством образования России при формировании контрольных цифр приема студентов в вузы.

Управление образованием как динамической системой требует прогнозной информации о перспективах ее развития для принятия необходимых управленческих решений. От качества прогнозных оценок, их эффективного использования в процессе управления системой образования зависит качество человеческого (интеллектуального) капитала и эффективность функционирования экономики в целом. Прогнозирование для целей управления системой образования, рассматриваемое как предсказание будущих изменений, является одним из подходов для наилучшего использования накопленных знаний о развитии образования в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе.

В развитых странах прогнозированию развития системы образования придается очень большое значение [99, 122]. Затраты на исследования и разработки в этом направлении составляют ежегодно около 2% всех ассигнований на науку в области образования. Выигрыш от исследований и разработок более чем в 50 раз превышает затраты, связанные с их проведением. Особо важная роль должна придаваться прогнозированию развития системы образования в условиях экономического кризиса.

Вообще, разработка прогнозов, сценариев, всевозможных стратегий является довольно популярной деятельностью в современной образовательной политике России. До сих пор распространена практика принятия важных стратегических решений на основании высказанных интересов или некоторых экспертных обсуждений. Для того чтобы выработать в нашем обществе реальную образовательную стратегию, необходимо, чтобы была база знаний, чтобы реализовывались идеи, подкрепленные глубоким анализом с применением математических методов, чтобы применялись интеллектуальноемкие разработки, чтобы исследовались современные мировые тенденции при прогнозировании развития системы образования.

Целью диссертационной работы, является создание программно-математического обеспечения комплексного прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования, позволяющего повышать качество управленческих решений при осуществлении крупных социально-экономических проектов.

Для- реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ региональной системы высшего профессионального образования (ВПО) на примере Забайкальского края.

2. Сравнительный анализ программно-математических средств для прогнозирования развития рынков, включая систему высшего профессионального образования.

3. Разработка структуры и обоснование компонент комплексного прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования.

4. Отбор и модернизация математических моделей для комплексного прогнозирования системы высшего профессионального образования.

5. Создание программного продукта, реализующего математические модели комплексного прогнозирования системы высшего профессионального образования.

6. Апробация созданного программно-математического обеспечения по данным высшего профессионального образования Забайкальского края.

Научную новизну диссертации представляют следующие положения, которые выносятся на защиту:

1. Комплексное прогнозирование развития региональной системы высшего профессионального, образования, объединяющее два подхода: а) подход, основанный на прогнозировании количественных показателей^ высшего профессионального образования, который использует статистическую и экспертную информацию; б) подход, предназначенный для качественного прогнозирования высшего профессионального образования с помощью метода'классификационных матриц.

2. Постановки и методы оценки параметров моделей прогнозирования по разнородной информации при ограничениях, которые задаются экспертными суждениями.

3. Алгоритм качественного прогнозирования ВПО с помощью классификационных матриц, полученных на различных интервалах времени. Алгоритм основан на модифицированной модели Бостонской консалтинговой группы, когда объекты классифицируются на пять групп по двум координатам.

4. Модель статистического анализа по проверке однородности приема в вузы на первый курс школьников с использованием статистики Брандта-Снедекора.

5. Программное обеспечение «Прогнозирование развития рынков», содержащее средства комплексного прогнозирования, включая графические средства отображения полученных результатов, проверку адекватности моделей, проверку согласованности мнений экспертов.

Практическая ценность работы заключается в количественной оценке качества управленческих решений путем разработки средств прогнозирования и графического отображения полученных результатов, реализованных в виде программного продукта «Прогнозирование развития рынков». Созданный программный продукт апробирован при прогнозировании развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края, а также используется при проведении статистических исследований в «Территориальном органе Федеральной службы государственной статистики по Забайкальскому краю». Акт и справка о внедрении приведены в приложении 3.

Апробация работы. Основные результаты докладывались на международных, всероссийских и региональных конференциях: межвузовская научно-практическая конференция «Математика и ее приложения в экономике, технике и образовании», Чита, 2006; международная научно-техническая конференция «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2006; всероссийская научно-практическая конференция «Модернизация системы профессионального образования на основе регулируемого эволюционирования», Москва-Челябинск, 2007; всероссийская научно-практическая конференция1 с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование», Анжеро-Судженск, 2008; всероссийская научно-практическая конференция «Кулагинские чтения», Чита, 2008; всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы^ экономических наук», Новосибирск, 2009; региональная научно-практическая конференция, посвященная 50-летию Читинского института Байкальского государственного университета экономики и права, Чита, 2009.

По результатам исследований опубликовано 12 научных работ в виде статей и докладов, включая 2 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК: «Прогнозирование показателей, характеризующих рынок образовательных услуг, на основе разнородной информации» // Качество. Инновации. Образование. — 2009. — №3. — С. 2—6; «Прогнозирование динамики развития регионального рынка образовательных услуг» // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. - 2009. - №2. - С. 180-184.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 142 наименований и трех приложений, включая акты внедрения. Общий объем работы составляет 140 страниц, включая 24 таблицы, 28 рисунков, приложения на 7 листах.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Яхина, Асия Сергеевна

3.5 Выводы по главе 3

1. Проведен статистический анализ двух показателей исходных данных ВПО Забайкальского края «Численность выпускников школ» и «Прием в вузы на очную форму обучения». Анализ проведен по двум постановкам за 20022007 годы: а) проверка гипотезы о связности этих показателей по Ь-статистике вида (3.1); б) проверка однородности приема в вузы на первый курс школьников по годам по статистике Брандта-Снедекора (3.2). Статистический анализ позволил сделать вывод о статистической связности этих показателей, а также позволил принять гипотезу о том, что доля приема на очную форму обучения не зависимо от демографического спада однородна и в среднем равна 36%.

2. При прогнозировании по всем вузам наилучший результат при прогнозировании по однородной информации дали: для приема — кривая Гом-перца; для контингента — кривая Гомперца и полиномиальная функция (п=3), а также модифицированная экспонента; для выпуска - модифицированная экспонента, экспоненциальное сглаживание и взвешенная скользящая средняя. «Качество» моделей проверяется по их точности прогнозирования на 2008 год по данным с 1999 года по 2007 год. При этом выбирается три лучших модели с разными значениями, но при условии, что точность прогноза не меньше 5%. При прогнозировании контингента студентов по специальности «Экономика предприятия» (очная форма обучения) наиболее подходящие прогнозные функции расположились в такой последовательности: логистическая кривая, полиномиальная функция для п=2 и модифицированная экспонента.

3) Осуществлена проверка трех моделей (полинома 2-й степени, модифицированной экспоненты и кривой Гомперца) на возможность их использования как тренда по критериям, основанным на медиане выборки и восходящим и нисходящим сериям. Оба критерия показали, что для исследуемых данных лучшей моделью является кривая Гомперца.

4. При прогнозировании по разнородной информации с привлечением шести экспертов по приему наилучшее прогнозное значение дает кривая Гомперца, затем - полиномиальная функция (п=2). По контингенту прогнозные функции расположились в такой последовательности: кривая Гомперца, модифицированная экспонента, полиномиальная функция (п=2). По выпуску: модифицированная экспонента, полиномиальная функция (п=2), кривая Гомперца. Следует заметить, что по выпуску в результате экспертных суждений прогнозные значения по всем моделям попали в 5% интервал относительно истинного значения. Сделан вывод, что при прогнозировании показателей системы ВПО на основе статистических данных и суждений квалифицированных в предметной области экспертов точность прогноза повышается. Это связано с тем, что экспертные суждения влияют на параметры прогнозных-функций.

• 5. Проведено качественное прогнозирование развития региональной системы высшего профессионального образования с использованием метода классификационных матриц. Исследование системы ВПО проведено по) приему, контингенту и выпуску студентов ведущих вузов Забайкальского края в разрезе очной формы обучения, а также по контингенту специальности «Экономика предприятия». Исследование проведено по 3-м периодам времени: 1999-2004, 2004-2008, 1999-2008. Показана эффективность качественного прогнозирования. Сделан вывод, что применение комплексного прогнозирования позволяет органам управления осуществлять научно-обоснованные структурные изменения регионального системы ВПО, а также определять квалификационный потенциал региона для решения крупных социально-экономических проектов, как «точек роста» региональной экономики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертация посвящена разработке математических и программных средств прогнозирования для исследования региональной системы высшего профессионального образования. Актуальность этих исследований связана с необходимостью определения научно-образовательного потенциала региона для обоснованной разработки социально-экономических проектов, как «точек роста» региональной экономики. В результате проведенных исследований получены следующие результаты: I

1. Проведен анализ состояния высшего профессионального образования Забайкальского края. По каждому вузу использовалась информация по набору, контингенту, выпуску, конкурсу на место. В 2007/2008 учебном году подготовкой дипломированных специалистов занимались 18 высших учебных заведения: 3 государственных учебных заведения; 9 филиалов государственных учебных заведений; 6 филиалов негосударственных высших учебных заведений. Число студентов на 10.000 человек в 2007 году равно 326 человек (для сравнения в Иркутской области этот показатель составил 497 студентов). Из числа студентов в 2007/08 учебном году 22246-человек (59,1% от общего числа студентов) обучались с полным возмещением затрат на обучение - на 1736 больше, чем в 2006/2007 учебном году. Хотя по отдельным специальностям доля коммерческого набора достигает величины 79% (Юриспруденция), 83% (Бухгалтерский учет и аудит). Конкурс на вступительных экзаменах с 2001 года по 2007 год снизился с 2 человек на место до 1,67 человек на место. Стабильно высокий конкурс сохраняется в группах специальностей «Экономика», «Здравоохранение» и «Образование». Снижение конкурса на место наблюдалось в группе специальностей «Транспорт».

2. Для прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования предложен комплексный подход. Под комплексным прогнозированием в данной работе понимается объединение двух подходов: а) подхода, основанного на прогнозировании количественных показателей

ВПО. В этом случае при прогнозировании предлагается использовать два типа информации: однородную, когда используется только предыстория рассматриваемого показателя, и разнородную, когда помимо предыстории используется информация, полученная от квалифицированных в рассматриваемой области экспертов; б) подхода, предназначенного для качественного прогнозирования ВПО с помощью классификационных матриц. Для проверки адекватности моделей прогнозирования помимо «классических» критериев Фишера и Дарбина—Уотсона, а также остаточной дисперсии, рассмотрен критерий «восходящих» и «нисходящих» серий и критерий серий, основанный на медиане выборки.

3. Для прогнозирования количественных показателей отобраны модели сглаживания и аппроксимации. При сглаживании используются: модель простой скользящей средней, модель взвешенной скользящей средней и модель экспоненциального сглаживания. При аппроксимации: полиномиальная функция, экспонента, модифицированная экспонента, логарифмическая парабола, кривая Гомперца и логистическая функция. Для выбранных моделей подобраны методы оценки параметров. Для логистической функции при однородной информации обоснован метод Родса, а для кривой Гомперца и модифицированной экспоненты — метод трех сумм, метод трех и метод Ньютона-Гаусса. Предложены различные постановки задачи прогнозирования по разнородной информации в виде задачи линейного программировании. Различие в постановках связано с различием высказываний экспертов.

4. Предложен алгоритм качественного прогнозирования системы ВПО с помощью классификационных матриц. Алгоритм основан на модифицированной модели Бостонской консалтинговой группы. В алгоритме объекты классифицируются на пять групп по двум показателям (координатам). По оси абсцисс откладывается удельный вес каждого объекта в объеме выпуска (приема, контингента) (С7), а по оси ординат — соотношение темпов роста каждого объекта и совокупного выпуска (приема, контингента) (Т). Изменения в алгоритме связаны с определением координаты Т. Поэтапный анализ матриц за несколько периодов времени, позволяет делать выводы о развитии системы ВПО и стадии жизненного цикла объекта (начало, рост, зрелость, спад). Подобный подход, когда анализируются изменения в расположении объектов от матрицы к матрице, назван в работе качественным прогнозированием.

5. Для реализации предложенных моделей прогнозирования создан программный продукт «Прогнозирование развития рынков». Работа с программным продуктом происходит в среде Windows, база данных спроектирована с использованием Interbase Server, обработка производится с помощью Microsoft Excel (не ниже Excel—2000). В зависимости от выбранной модели аппроксимации тренда и вида экспертных суждений, формируется целевая функция и система ограничений. В этот момент к Excel подключается математический пакет Maple. Для решения задач линейной оптимизации используется пакет «simplex», а для нелинейной оптимизации — либо пакет «Stu-dent[MultivariateCalculus]» для решения задачи методом Лагранжа (в случае ограничений в виде равенств), либо пакет «Optimization» - в случае ограничений в форме равенств и неравенств.

6. Проведен статистический анализ двух показателей исходных данных системы ВПО Забайкальского края «Численность выпускников школ» и «Прием в вузы на очную форму обучения». Анализ проведен по двум, постановкам за 2002-2007 годы: а) проверка гипотезы о связности этих показателей по t-статистике вида; б) проверка однородности приема в вузы на первый курс школьников по годам по статистике Брандта-Снедекора. Статистический анализ позволил сделать вывод о статистической связности этих показателей, а также позволил принять гипотезу о том, что доля приема на очную форму обучения не зависимо от демографического спада однородна и в среднем равна 36%.

7. Используя созданное программное обеспечение, проведено комплексное прогнозирование системы ВПО Забайкальского края. При прогнозировании по всем вузам наилучший результат при прогнозировании по однородной информации дали: для приема — кривая Гомперца; для контингента - кривая Гомперца и полиномиальная функция (п=3), а также модифицированная экспонента; для выпуска - модифицированная экспонента, экспоненциальное сглаживание и взвешенная скользящая средняя. При прогнозировании по разнородной информации с привлечением шести экспертов по приему наилучшее прогнозное значение дает кривая Гомперца, затем — полиномиальная функция (п=2). По контингенту прогнозные функции расположились в такой последовательности: кривая Гомперца, модифицированная экспонента, полиномиальная функция (п=2). По выпуску: модифицированная экспонента, полиномиальная функция (п=2), кривая Гомперца. Сделан вывод, что при прогнозировании показателей системы ВПО на основе статистических данных и суждений квалифицированных в предметной области экспертов точность прогноза повышается. Это связано с тем, что экспертные суждения влияют на параметры прогнозных функций. Проведено качественное прогнозирование развития региональной системы высшего профессионального образования с использованием метода классификационных матриц. Исследование системы ВПО проведено по приему, контингенту и выпуску студентов ведущих вузов Забайкальского края в разрезе очной формы обучения, а также по контингенту специальности «Экономика предприятия». Исследование проведено по 3-м периодам времени: 1999-2004, 2004-2008, 1999-2008. Показана эффективность качественного прогнозирования. Сделан вывод, что применение комплексного прогнозирования позволяет органам управления осуществлять научно-обоснованные структурные изменения регионального системы ВПО, а также определять квалификационный потенциал региона для решения крупных социально-экономических проектов, как «точек роста» региональной экономики.

8. По результатам диссертационного исследования получены акт и справка о внедрении.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Яхина, Асия Сергеевна, 2009 год

1. Абрамова Е.А. Экономические итоги развития российской экономики в 2006 г. и прогноз на 2008-2010 гг. Текст. / Е.А. Абрамова; Д.Р. Белоусов, К.В. Михайленко // Проблемы прогнозирования. 2008: — №1. - С.55-73.

2. Айвазян G.A. Прикладная статистика и основы, эконометрики Текст. 7 С.

3. A. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: Юнити, 1998. - М.: Юнити Дана. - 1998. -270с.

4. Антохонова И.В., Батуева А.Д. Методы обнаружения? тенденции и простейшие приемы анализа Текст.7 И.В. Антохонова, А.Д. Батуева. — 163с.

5. Афанасьева К.Е., Ширяев В.И. Прогнозирование региональных рынков сотовой связи Текст./ К.Е. Афанасьева, В.И: Ширяев 7/ Проблемы прогнозирования. 2007. - №5. - С.97-106.

6. Афонасьев В. Маркетинг образовательных услуг Текст.; / В. Афонасьев,

7. B.Черкасов // Маркетинг. 1999. - № 5. - С.68-76.

8. Баранов В.А. Общие вопросы методологии и научного- прогнозирования Текст. / В.А. Баранов.- X, 1992.-230с.

9. Батуева А.Д. Анализ и прогнозирование по одиночным временным рядам с использованием пакета статистической обработки Statistica Текст. / А.Д. Батуева, И.В. Антохонова. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 1999. - 49с.

10. Белоусов Д.'Р. Построение долгосрочного' научно—технологического прогнозам для России методом «Форсайт» Текст. / Д.Р: Белоусов, О.Г. Солнцев, M.IO. Хромов // Проблемы прогнозирования. 2008. — № 1. - С. 18—33.

11. Бережная Е.В. Мётоды прогнозирования временных рядов в экономических исследованиях Текст. / Е.В. Бережная, Т.А. Порохня // Вестник СевКав

12. ГТУ. серия «Экономика». - №2. - 2004. -Электронный ресурс. — Режим доступа: http://science.ncstu.ru/articles/econom/ 13/09.pdf.

13. П.Бестужев-Лада И.В. Основные этапы разработки прогнозов. (К комплексной методике социального прогнозирования) Текст. / И.В. Бестужев-Лада // Социологическое исследование, 1982. -N1. — 215с.

14. Бестужев—Лада И.В. Рабочая книга по прогнозированию Текст. / И.В. Бестужев-Лада. -М.: Мысль, 1982. 430с.

15. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок Текст. / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263с.

16. Бирман Э.Г. Сравнительный анализ методов прогнозирования Текст. / Э.Г. Бирман // НТИ Сер.2. 1986. - №1. - С. 11-16.

17. Божук С.Г. Маркетинговые исследования Текст. / С.Г. Божук, Л.Н. Ко-валик. СПб.: Питер, 2003. - 304с.

18. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе Statistika в среде Windows Текст. / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 384с.1.<

19. Бурдо А.И. К вопросу систематизации методов и алгоритмов прогнозирования Текст. / А.И. Бурдо, Э.Е. Тихонов // Материалы межрегиональной конференции «Студенческая наука — экономике научно—технического прогресса». Ставрополь: СевКав ГТУ, 2001. - С.33-34.

20. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж Текст. / Л.И. Бушуева // Маркетинг в России и за рубежом. №1. - 2002. -[Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://dis.ru/library/ market/archive/ 2002/l/47.html.

21. Васильков Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании Текст. / Ю.В. Васильков, Н.Н. Василькова. — М.: Финансы и статистика, 1999 256с.

22. Владимирова- Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка Текст. / Л.П. Владимирова. М.: «Дашков и К», 2000. - 308с.

23. Воробьева О.Д. Проблемы кадрового обеспечения и экспорт образовательных услуг в Российской Федерации Текст. / О.Д. Воробьева, В.М. Кулаков, Н.В. Мкртчян // Проблемы прогнозирования. 2004. — №4. - С. 109-124.

24. Высшая школа в 2000 году: Ежегодный доклад о развитии ВПО Текст. — М.: НИИВО, 2001. 239с.

25. Гамбаров Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование Текст. / Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Е.Г. Королев и др, М.: Финансы и статистика, 1990.-383с.

26. Геворкян E.H. Кадры высшей школы: актуальное состояние Текст. / E.H. Геворкян // Высшее образование в России. 2006. - №9. - С.23-32.

27. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования Текст. / А.И. Гладышевский. М.: Экономика, 2007. - 143с.

28. Глущенко В.В. Прогнозирование Текст. / В.В. Глущенко. М.: Вузовская книга, 2000. - 208с.

29. Головченко В.Б. Прогнозирование с использованием разнородной информации Текст. / В.Б. Головченко. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2005. - 71с.

30. Говорухин В. Компьютер в математическом исследовании Текст. / В. Говорухин, Б. Цибулин. М.: Мир, 2006. - 619с.I

31. Голубева Т.Г. Бенчмаркинг как инструмент достижения успеха Текст. / Т.Г. Голубева // Качество. Инновации. Образование. 2002. — № 4. — С. 21— 24.

32. Горелов С. Математические методы в прогнозировании Текст. / С. Горелов. М.: Прогресс, 1993. - С. 143.

33. Гохберг Л.М. Мониторинг экономики образования: цели, задачи, реализация Текст. / JI.M. Гохберг, Н.В. Ковалева // Вопросы статистики. 2004. -№9. - С.38-45.

34. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование Текст. / А.Г. Гранберг. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382с.

35. Грисеев Ю.П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов Текст. / Ю.П. Грисеев. Киев: Наукова думка, 1987. — 131с.

36. Гуртов В.А. Моделирование потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием Текст. / В.А. Гуртов, Е.А. Питухин, JI.M. Серова // Проблемы прогнозирования. 2007. - №6. - С.91—111.

37. Гусев М.С. Прогноз внешней торговли в системе среднесрочного прогнозирования российской экономики Текст. / М.С. Гусев, A.A. Широв // Проблемы прогнозирования. 2009. — №1. - С.3-16.

38. Давидович Б .Я. Методы прогнозирования спроса Текст. / Б .Я. Давидович и др.-М., 1972.-193с.

39. Дубров A.M. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров Текст. / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин. М: "Финансы и статистика", 2003 г. - 352с.

40. Егоршин А.П. Перспективы развития образования России в XXI в. 2015г Текст. / А.П. Егоршин // Университетское управление. — 2000. — №4. — [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.umj.ru/ index.php/archive.htm.

41. Егоршин А.П. Состояние и прогнозы развития высшего экономического образования России до 2015г Текст. / А.П. Егоршин, Н.О. Аблязова, И.В. Гуськова // Вопросы образования. 2007. - №2 . - С. 43-54.

42. Елисеева И.И. Эконометрика Текст. / И.И. Елисеева. М.: Финансы и статистика, 2002. - 344с.

43. Загайтов И.Б. Об оценке экономической эффективности прогнозов в сельском хозяйстве Текст. / И.Б. Загайтов, Л.П. Яновский // Проблемы прогнозирования. 2003. - №1. - С. 148-153.

44. Закон «Об образовании» от 10.07.1992 №3266-1 // Российская газета. -2008. 30 апреля, №94. - С.13.

45. Закс Л. Статистическое оценивание Текст. / Л. Закс. — М.: Статистика, 1976.-598с.

46. Замитан Г. Методы прогнозирования финансового состояния организации Текст. /Г. Замитан. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.iteam.rU/publications/finances/section30/article408/#3.

47. Зенкин А.И. О математических методах прогнозирования Текст. / А.И. Зенкин. -М., 1987.-90с.

48. Иванова В.М. Основы эконометрики Текст. / В.М. Иванова. М.,1995. -145с.

49. Каменецкий М.И. Строительный комплекс: состояние, проблемы, основные тенденции долгосрочного развития Текст. / М.И. Каменецкий, JT.B. Донцова // Проблемы прогнозирования. 2008. — №4. - С.44-55.

50. Кильдинов Г.С. Анализ временных рядов и прогнозирование Текст. / Г.С. Кильдинов, A.A. Френкель. М.: Статистика, 1973. - 432с.

51. Клячко Т.Л., May В.А. Тенденции развития высшего профессионального образования в Российской Федерации Текст. / Т.Л. Клячко Т.Д., В.А. May // Вопросы образования. 2007. - №3. - С.46-63.

52. Князев Е.А. Развитие стратегического подхода к управлению в российских университетах Текст. / Е.А. Князев. — Казань: Унипресс, 2001. С. 146149.

53. Князев Е.А. Стратегический менеджмент для университетов Текст. / Е.А. Князев // Высшее образование сегодня. — 2004. — № 1. — С. 2—7.

54. Колемаев В.А. Эконометрика Текст. / В.А. Колемаев. М.: Инфра-М, 2006.- 160с.

55. Колесов В. Рынок образовательных услуг и ценности образования Текст. / В. Колесов // Высшее образование в России. 2006. - №2. — С.3-8.

56. Концепция модернизации российского образования, включая высшее образование, на период до 2010 года Текст. / Приказ Минобразования РФ №393 от 11.02.02.

57. Короткий С. Нейронные сети: основные положения Текст. / С. Короткий. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://megareferat.ru/nauka-tehnika/3125.html.

58. Корунов С.М. Стратегии вузовского развития Текст. / С.М. Корунов, А.К. Клюев // Университетское управление. 2003. — №3. — [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.umj.ru/index.php/ pub/inside/357.

59. Косолапов В.В. Информационное прогнозирование и обеспечение Текст. / В.В. Косолапов. К., 1978. - 198с.

60. Краковский Ю.М. Прогнозирование численности студентов с использоtванием экспертной информации Текст. / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. — Иркутск: ИрГУПС, 2004. №2. - С. 136-141.

61. Краковский Ю.М. Средства комбинаторного моделирования для позиционирования вузов / Ю.М. Краковский, A.C. Тюрнев // Качество. Инновации. Образование. 2008. - №6. - С. 24-28.

62. Краковский Ю.М. Экспертно-статистический подход при выборе новых специальностей для «транспортного проекта» / Ю.М. Краковский, O.A. Во-ложанина // Качество. Инновации. Образование. 2007. - №6. - С.20—22.

63. Краковский Ю.М. Прогнозирование и стоимостный анализ системы ВПО / Ю.М. Краковский // Вестник высшей школы, 2000, №9. — С. 38-40.

64. Краковский Ю.М. Статистический анализ однородности образовательных объектов / Ю.М. Краковский, O.A. Воложанина // Качество. Инновации. Образование, 2008. - №5. - С.30-32.

65. Краковский Ю.М. Процедура выбора новых специализаций для специальности «Социально-культурный сервис и туризм» / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова // Университетское управление: практика и анализ. — 2003. — № 5-6.-С. 81-83.

66. Краковский Ю.М: Стратегический анализ рынка труда специалистов с высшим образованием / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова // Университетское управление: практика и анализ. 2004. - № 3. - С. 26-31.

67. Краковский Ю.М. Выбор цены образовательной услуги на основе имитационно-аналитической процедуры / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова // Университетское управление: практика и анализ 2004 —№ 4. — С. 33-37.

68. Краковский Ю.М. Трехэтапный метод оценки'стратегического прложения вузов, использующий модель Мак-Кинси / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова, Я. JI. Шильке // Университетское управление — практика и анализ. -Екатеринбург, 2007. № 1. - С.35-39.

69. Ксенофонтов М.Ю. Сценарное прогнозирование как инструмент разработки стратегии развития- сельского хозяйства Текст. / М.Ю. Ксенофонтов, М.А. Поскачей, H.H. Сапова, Д.Е. Козин // Проблемы прогнозирования. -2008. №5. - С.3-20.

70. Лабунская H.JI. Система прогнозирования Текст. / H.JI. Лабунская. М., 1990. - 120с.

71. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики Текст. / В.А. Лисичкин. -М.: Наука, 1972.-223с.

72. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей Текст. / К.Д. Льюис, перевод с англ. Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1986.- 132с.

73. Мансуров A.K. Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа Текст. / А.К. Мансуров // Проблемы прогнозирования. 2008. — №1. — С.145—159.

74. Медведев С. Болонский процесс, Россия и глобализация Текст. / С. Медведев // Высшее образование в России. 2006. - №3. - С. 31-37.

75. Медведцева О.В. Прогнозирование в системе экономических отношений Текст. / О.В. Медведцева. К., 1992. - 156с.

76. Менеджмент качества в вузе Текст. / Под ред. Ю.П. Похолкова и А.И. Чучалина. М., Логос, 2005. - 208с.

77. Мир словарей Текст. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http:// mirslovarei.com.

78. Мосина В.Н., Крука Д.М. Основы эконометрического прогнозирования Текст. / В.Н. Мосина, Д.М. Крука. М., Высшая школа, 1985. - 200с.

79. Морган Э. Нужно ли университетам стратегическое планирование Текст. / Э. Морган // Университетское управление. 2005. - №. 4. - С. 18-26.

80. Морозова Т.Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка Текст. / Т.Г. Морозова, A.B. Пикулькин, В.Ф. Тихонов и др. М.: Юнити-Дана, 1999.-318с.1

81. Новиков Н.И. Сценарии-прогнозы и программа развития крупного металлургического предприятия в условиях конкуренции Текст. / Н.И. Новиков // Проблемы прогнозирования. 2007. - №1. - С.81-92.

82. Новичков A.B. Модели краткосрочного прогнозирования денежных доходов населения Текст. / A.B. Новичков // Проблемы прогнозирования. — 2008. №2. — С.148-152.

83. Носков С.И. Управление системой обеспечения пожарной безопасности на региональном уровне Текст. / С.И. Носков, В.П. Удилов. — Иркутск: Ир-ГУПС, ВСИМВД России. 2003. - 151 с.

84. О федеральной целевой программе развития образования на 2006-2010 годы: Постановление Правительства Российской Федерации от 23.12.2005г. №803 // Собрание законодательства РФ. 2006. - №2. - Ст. 186.

85. Орлов А.И. Эконометрика Текст. / А.И. Орлов. М.: Экзамен, 2002. -441с.

86. Остапюк С.Ф. Модели построения комбинированного прогноза развития научно-технической сферы Текст. / С.Ф. Остапюк, М.А. Мотова // Проблемы прогнозирования. 2004. — №1. - С. 146-156.

87. Парейяда Ф.С. Университетское планирование и развитие Текст. / Ф.С. Парейяда, И.К. Бертран, Т.Н. Эрнандес // Высшее образование сегодня. — 2002.-№ 4. С. 34-42.

88. Поляков В.В. Мировой рынок: вопросы прогнозирования Текст. / В.В. Поляков. М.: КНОРУС, 2008. - 264с.

89. Постановление Правительства РФ от 15.06.2004 № 280 «Об утверждении Положения о Министерстве образования и науки Российской Федерации» Текст. / Постановление Правительства РФ от 15.06.2004 № 280.

90. Рябушкин Б.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании Текст. / Б.Т. Рябушкин. М.: Финансы и статистика, 1987. — 75 с.

91. Савельев А .Я. Методы прогнозирования развития системы профессионального образования с учетом демографического фактора Текст. / А .Я. Савельев // Проблемы прогнозирования. — 2004. №12. - С.42-51.

92. Садовничий В.А. Высшая школа России: проблемы и перспективы Текст. / В.А. Садовничий // Доклад президента Российского союза ректоров на IV съезде Российского союза ректоров 28 марта 1996 г.

93. Садовничий В.А. Проблемы образования и науки в России и стратегии Текст. / В.А. Садовничий // Проблемы теории и практики управления. -1998.-№2.

94. Сигел Э. Практическая бизнес—статистика Текст. / Э. Сигел. — М.: Вильяме, 2002.- 1056с.

95. Служба тематических толковых словарей Глоссарий.ги Текст. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.glossary.ru/.

96. Служба тематических толковых словарей Википедия.ги Текст. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.vikipedia.org/.

97. Соколов A.B. Долгосрочное прогнозирование тенденций развития образования методами Форсайт Текст. / A.B. Соколов //Вопросы образования. — 2004. №3. - С.66-76.

98. Соловьенко К.Н. Высшая школа: стратегия выживания или стратегия развития? Текст. / Е. Г. Пугачева, К. Н. Соловьенко // Университетское управление. 2002. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.umj.ru/ index.php/archive.htm.

99. Статистический отчет «Форма 3-НК» «Сведения о государственном и муниципальном высшем учебном заведении (сводная таблица)» Текст. — 2007.

100. Статистический отчет «Форма 3-НК» «Сведения о негосударственном образовательном учреждении высшего профессионального образования (сводная таблица)» Текст. 2007.

101. Статистический сборник «Образование в Читинской области (код по каталогу 4.29)» Текст. г.Чита, 2006. - 56с.

102. Статистический сборник «Образование в Читинской области (код по каталогу 4.29)» Текст. — г.Чита, 2008. — 60с.

103. Статистический сборник «Регионы России. Социально—экономические показатели» Текст. М.: РОССТАТ, 2008. - 999с.

104. Статистический ежегодник, раздел «Население» Текст. — г. Чита, 2008г. С.40.

105. Таверньи К. Стратегический менеджмент в европейском контексте Текст. / К. Таверньи // Стратегическое управление и институциональные исследования в высшем образовании. — Казань, Физтехпресс, 2003. — С. 19-28.

106. Тейл Г Прикладное экономическое прогнозирование Текст. / Г. Тейл. — М., Прогресс, 1970. 509с.

107. Тигунцев В.М. Использование логистической функции при прогнозировании системы ВПО Текст. / В.М. Тигунцев // Материалы XII НТК ИВАИИ. Иркутск: ИВАИИ, 2001. - выпуск 3. - С.44-45.

108. Тихомиров Н.П. Методы социально—экономического прогнозирования Текст. / Н.П. Тихомиров, В.А. Попов. М.: Изд-во ВЗПИ, 1992. - 228с.

109. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка Текст. / Э.Е. Тихонов. Невинномысск, 2006. - 221с.

110. Тихонов Э.Е. Сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования с методами прогнозирования на нейронных сетях Текст. / Э.Е. Тихонов // СевКав ГТ, 2003. С. 179-183.

111. Трисеев Ю.П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов (системные методы) Текст. / Ю.П. Трисеев. — Киев: Наукова Думка, 1987. — 132с.

112. Узяков М.Н. О качестве научного предвидения Текст. / М.Н. Узяков // Проблемы прогнозирования. 2008. — №1. - С.3-18.

113. Управление в высшей школе: опыт, тенденции, перспективы Текст. / Аналитический доклад, руководитель авторского коллектива В.М. Филиппов. М., Логос, 2005. - 540с.

114. Учебные материалы «Методы прогнозирования» Текст. — [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.neuroproject.ru/ forecastingtutorial.php.

115. Филиппов В.М. Модернизация российского образования. Текст. / В.М. Филиппов / /Тематическое приложение №1 к журналу «Вестник образования .-2003.-96с.

116. Френкель A.A. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда Текст. / A.A. Френкель. М.: Наука, 1972.-214с.

117. Характеристики программных продуктов компаний Ward Systems Group,Inc. и НейроПроект Текст. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.neuroproject.ru/soft.php.

118. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов Текст. / В.Н. Цыгичко. М.: КомКнига, 2007. - 240с.

119. Чернявский А.П. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем- Текст. / А.П. Чернявский //Экономика региона и управление, 2007. №18. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http ://j ournah vlsu.ru/index.php?id=1904.

120. Четыркин E.M. Статистические методы прогнозирования Текст. / Е.М. Четыркин. -М.: Статистика, 1975. 184с.

121. Чубукова И.А. Задача прогнозирования Текст. / И.А. Чубукова. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.intuit.ru/ department/database/ datamining/6.

122. Шехурин Д.Е. Научное прогнозирование средствами информации Текст. / Д.Е. Шехурин. С.-Петербург, 1990. - 123с.

123. Щербаков И.В. Влияние инвестиционных рейтингов на прогнозирование инвестиционной деятельности / И.В. Щербаков // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. — 2008. — № 2. — С.12-18.

124. Эткин Д.М. Возможный подход к прогнозированию объема продаж массовых автомобилей (на примере авторынка США) Текст. / Д.М. Эткин // Проблемы прогнозирования. — 2009. — №1. — С.132—143.

125. Яновский Л.П. Введение в эконометрику Текст. / Л.П. Яновский, А.Г. Буховец. М.: КНОРУС, 2007. - 255с.

126. Янч Э. Прогнозирование научно—технического прогресса Текст. — М.: Прогресс, 1974.-С.29.

127. Яхина А.С. Прогнозирование динамики развития регионального рынка образовательных услугТекст. / Ю.М. Краковский, А.С. Яхина // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование — ИрГУПС, 2009 — №2. -С. 180-184.

128. Яхина А.С. Прогнозирование показателей, характеризующих рынок образовательных услуг, на основе разнородной информации Текст. / Ю.М. Краковский, А.С. Яхина // Качество. Инновации. Образование. — 2009. — №3. С. 2-5.

129. Яхина А.С. Прогнозирование положения рынка образовательных услуг Забайкальского края по показателю «Конкурс на место» Текст. / А.С. Яхина, Н.И. Черхарова, Н.В. Пузынина // Молодой ученый. 2008. - №1. - С.138-143.

130. Яхина А.С. Прогнозирование динамики развития рынка образовательных услуг на примере специальности «Экономика предприятия» Текст. / Ю.М. Краковский, А.С. Яхина // Вестник развития науки и образования. — М.: Наука, 2009. №1 - С.46-52.

131. Яхина А.С. Проверка гипотезы о правильности выбора вида тренда Текст. / Н.И. Черхарова, А.С. Яхина, Н.В. Пузынина // Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции «Кулагинские чтения» — Чита, 2008-ч. 2-С. 114-118.

132. A. Managerial Guide to Judgmental Forecasting Текст. / Edited by C.L. Jain.-1987.-P. 101.

133. Bunn D. Forecasting with more then one Model Текст. // Journal of Forecasting. 1989. -V.8, №3. - P. 161-166.

134. Bunn D., Wright G. Interaction of Judgmental and Statistical Methods: Issues and Analysis Текст. // Oper. Res. Lett. 1989. - V.8, № 4. - P. 179-184.

135. Georgoff David M., Robert G. Murdick Manager's Guide to Forecasting // Harvard Business Review Текст. 1986. - V. 64, Jan./ Feb. - P. 110-120.

136. Koetter Т., Benner A. FORTUNE: Improving Forecasts by Tuning the Forecasting Process Текст. // Computational Statistics. 1992. V.l. - P. 343-348.

137. West M., Harrison J. Bayesian Forecasting Текст. — New York: Springer, 1997. -P512.