Развитие методов оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Подрезов, Павел Николаевич

• Подрезов, Павел Николаевич
• кандидат экономических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Подрезов, Павел Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

1.1 Понятийный аппарат исследования инвестиционных процессов

1.2 Методологические подходы к оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия.

1.3 Многофакторное эконометрическое моделирование в оценке и прогнозировании инвестиционной привлекательности промышленного предприятия.

Глава 2 ФАКТОРЫ И ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1 Анализ факторов инвестиционной привлекательности промышленных предприятий.

2.2 Эконометрическое моделирование инвестиционной привлекательности промышленных предприятий Центральной России (на примере машиностроительной и пищевой промышленности)

Глава 3 ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНЫХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

3.1 Типология интенсивно развивающихся промышленных предприятий Центральной России.

3.2 Методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей»

Актуальность темы исследования. В течение последних лет в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду предприятий родственных отраслей или находящихся на этой же территории, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится не только к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, но и к мобилизации его внутренних ресурсов. В то же время, существующие методики оценки рейтинга инвестиционной привлекательности конкретного промышленного предприятия фактически предполагают лишь констатацию его места «в линейке» прочих, но не раскрывают возможности перемещения, предприятия в этой линейке на более высокие позиции.

В связи с вышесказанным, возрастает актуальность разработки научно обоснованных методик оценки инвестиционной привлекательности действующих промышленных предприятий, позволяющих не только установить сравнительный рейтинг, но и оценить возможности его изменения за счет управления факторами, определяющими этот рейтинг, выполнить соответствующий прогноз. Подобная методика может быть создана на основе многофакторных эконометрических моделей, связывающих итоговые оценки инвестиционной привлекательности предприятий с факторами их производственной и финансовой деятельности, что требует проведения глубоких и детальных статистических исследований.

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

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

Сказанное обусловливает необходимость статистических исследований, на основании которых можно отобрать основные факторы производственной и финансовой деятельности предприятий различных отраслей промышленности, установить их связь с итоговыми показателями инвестиционной привлекательности. Этим исследованиям должен предшествовать теоретический анализ понятийного аппарата инвестиционных процессов, анализ методологических подходов и роли многофакторного эконометрического моделирования в оценке и прогнозировании инвестиционной привлекательности промышленного предприятия.

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

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

В плане развития темы исследования содержательными являются также труды российских экономистов: С. Абрамова, В. Барда, Н.А. Бланка, Ю. Богатина, В.В. Бочарова, В.К. Гуртова, В. Жданова, И. Зимина, Н. Колесникова, Д.С. Львова, Н. Мильчаковой, С. Никитина, В. Садкова, И. Сергеева, Г. Самостроенко, Ф. Тумусова, В.Е. Черкасова, В. Швандера и др.

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

Объект исследования - отечественные интенсивно развивающиеся промышленные предприятия с позиций инвестиционной привлекательности.

Предмет исследования - методы оценки и модели инвестиционной привлекательности промышленные предприятий Центральной России.

Цель исследования состоит в разработке научно обоснованных методов анализа и прогнозирования инвестиционной привлекательности отечественных промышленных предприятий, на основе многофакторных экономет-рических моделей.

Достижение поставленной цели осуществлялось решением следующих основных задач исследования:

- выполнить анализ теоретико-методологических основ оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий;

- исследовать взаимосвязь факторов инвестиционной привлекательности предприятий различных отраслей промышленности;

- выполнить эконометрическое моделирование инвестиционной привлекательности предприятий ведущих отраслей промышленности Центральной России;

- разработать типологию интенсивно развивающихся предприятий ведущих отраслей промышленности Центральной России;

- разработать методику оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инвестиционных процессов и их связи с развитием предприятий, вопросам оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на различных уровнях, теории эконометрического моделирования, многомерного статистического анализа.

В процессе исследования применялся методический аппарат эконометрического моделирования, методы корреляционно-регрессионного, дискри-минантного, факторного и кластерного анализов. Обработка эмпирической информации, эконометрическое моделирование и прогнозирование осуществлялись с использованием стандартных программ статистического анализа.

Эмпирическая база диссертации построена на материалах российских рейтинговых агентств, Интернета, данных Роскомстата.

Научная новизна проведенного исследования заключается в разработке методологических и методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий в современных условиях развития экономики на основе многофакторных эконометрических моделей.

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

- обосновано, что при оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия необходимо учитывать не только показатели производственной и финансовой деятельности, но и, прежде всего, его отраслевую принадлежность. Составляющие инвестиционной привлекательности предприятий могут иметь различную значимость для разных отраслей, при этом она во многом определяется инвестиционной привлекательностью региона (п.4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05);

- на основании анализа ряда методик оценок рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий установлено, что данные Рейтингового агентства АК&М, несмотря на субъективный характер выбора составляющих итогового рейтинга и алгоритма его расчета, могут быть использованы в качестве эмпирической базы для многофакторного экономет-рического моделирования. Эффективным инструментом моделирования и прогнозирования являются дискриминантный, факторный и кластерный анализы, алгоритмы которых поддерживаются широко распространенным в региональных органах статистики базовым модулем пакета программ статистического анализа данных общественных наук SPSS Base (п.4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05);

- сравнение средних значений и интервалов изменения информативных показателей инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий двух ведущих отраслей Центральной России — машиностроения и пищевой промышленности — показало невозможность объединения эмпирических данных по отраслям с целью повышения надежности статистических выводов. Выявлен асимметрический характер распределения показателей и обосновано, что симметризация их распределений может быть достигнута логарифмическим преобразованием. Предложена новая статистическая характеристика вариабельности - коэффициент квартальной вариации, применимый в качестве относительной меры изменчивости количественных признаков с любым распределением (п. 1.4 Паспорта специальности ВАК 08.00.13);

- разработаны многофакторные степенные мультипликативные эконо-метрические модели инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения и пищевой промышленности Центральной России, адекватно отражающие зависимость итогового рейтинга от составляющих его компонент. По значениям параметров моделей определена степень влияния каждой компоненты на итоговый рейтинг, выявлены приоритетные факторы, определяющие инвестиционную привлекательность промышленных предприятий, определена их взаимосвязь. Обоснована возможность сведения исходных показателей инвестиционной привлекательности к двум латентным факторам -экономическому, объясняющему половину общей дисперсии показателей изучаемых выборок, и фактору финансовой устойчивости (п. 1.4 Паспорта специальности ВАК 08.00.13);

- по результатам кластерного анализа, дополненного визуальными методами типологизации, предложена типология интенсивно развивающихся предприятий Центральной России — четырехкластерная для машиностроительных предприятий и пятикластерная для предприятий пищевой промышленности. Показано, что для идентификации кластеров достаточно использовать двухфакторное представление составляющих инвестиционной привлекательности предприятий (п. 1.4 Паспорта специальности 08.00.13);

- разработана методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, на примере интенсивно развивающихся машиностроительных предприятий Центральной России. В основу методики положена линейная дискриминантная функция, позволяющая по значениям информативных показателей - чистой прибыли, рентабельности и ликвидности — проводить классификацию предприятий по степени успешной деятельности, а также рассчитывать вероятность этой классификации, что существенно в целях управления их инвестиционной привлекательностью (п.4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05).

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методологические и методические подходы к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий позволяют научно обоснованно определять основные направления совершенствования их производственной и финансовой деятельности с учетом специфических условий отрасли.

Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при чтении дисциплин «Инвестиционный менеджмент», «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических специальностей вузов.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Орловского государственного технического университета и Орловской региональной академии государственной службы, VII Всероссийская научно-практическая конференция «Экономика, управление, финансы» (Тула: Тульский государственный университет, 2004), Всероссийская научно-практическая конференция «Современная Россия: экономика и государство» (Москва, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы, 2005), Международная интернет-конференция «Менталитет, общество, экономика: проблемы развития России» (Орел, Орловский государственный технический университет, 2006), II Международная научно-практическая конференция «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, Воронежский государственный университет, 2006), Международная научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2007). Методика прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на основе многофакторных эконометрических моделей внедрена в учебный процесс ГОУ ВПО «Орловский государственный технический университет».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 9 работ, в том числе две работы в изданиях, рекомендованных ВАК. Общий объем публикаций 5,3 п.л., из которых 4,25 п.л. — авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 159 страниц основного текста, в том числе 25 рисунков и 37 таблиц. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, приложений.

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

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты выполненных исследований, направленных на разработку научно обоснованных методов анализа и прогнозирования инвестиционной привлекательности российских интенсивно развивающихся промышленных предприятий, на основе многофакторных эконометрических моделей, позволяют сделать следующие выводы.

1. Анализ литературных данных показал, что в методологическом плане при оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия необходимо учитывать не только показатели его производственной и финансовой деятельности, но также отраслевую принадлежность и местонахождение. Составляющие рейтинга могут иметь различную значимость для инвестиционной привлекательности предприятий разных отраслей, при этом она во многом определяется инвестиционной привлекательностью региона.

2. Из выполненного в работе анализа методик оценок рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий следует, что данные Рейтингового агентства АК&М, несмотря на субъективный характер выбора составляющих итогового рейтинга и алгоритма его расчета, могут быть использованы в качестве эмпирической базы для многофакторного эко-нометрического моделирования. Эффективным инструментом моделирования и прогнозирования являются многомерные статистические методы анаI лиза - корреляционно-регрессионный, дискриминантный, факторный и кластерный анализы, алгоритмы которых поддерживаются широко распространенным в региональных органах статистики базовым модулем пакета программ статистического анализа данных общественных наук SPSS Base.

3. На основании сравнительного анализа средних значений и интервалов изменения информативных показателей рейтинга инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий двух ведущих отраслей Центральной России - машиностроения и пищевой промышленности, обоснована невозможность объединения эмпирических данных по отраслям с целью повышения надежности статистических выводов. Выявлен асимметрический характер распределения составляющих рейтинга и обосновано, что симметризация распределений показателей рейтинга может быть достигнута логарифмическим преобразованием. Предложена новая статистическая характеристика вариабельности - коэффициент квартальной вариации, применимый в качестве относительной меры изменчивости количественных признаков с любым распределением.

4. Разработаны многофакторные степенные мультипликативные эко-нометрические модели инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий машиностроения и пищевой промышленности Центральной России, адекватно отражающие зависимость итогового рейтинга от значений составляющих его компонент. По величине параметров моделей — коэффициентам эластичности - определена степень влияния каждой компоненты на итоговый рейтинг, выявлены приоритетные факторы, определяющие инвестиционную привлекательность промышленных предприятий, определена их взаимосвязь. Обоснована возможность сведения множества исходных показателей инвестиционной привлекательности к двум латентным факторам - фактору рентабельности, прибыли и финансовой устойчивости, объясняющему большую часть - половину общей дисперсии показателей изучаемых выборок, и фактору производительности труда.

5. По результатам многомерного кластерного анализа, дополненного визуальными методами типологизации, предложены кластерные решения интенсивно развивающихся предприятий Центральной России — четырехкла-стерное для машиностроительных предприятий и пятикластерное для предприятий пищевой промышленности. Показано, что для идентификация кластеров может быть выполнена на основе двухфакторного представления множества составляющих рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий.

6. На примере интенсивно развивающихся машиностроительных предприятий Центральной России, разработана методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий. Методика предполагает расчет значений линейной дискриминантной функции по значениям информативных показателей - чистой прибыли, рентабельности и ликвидности. Предлагаемая методика выгодно отличается от методики расчета рейтинга - она основана на статистических свойствах выборки и в этой связи результаты оценки не зависят от субъективно назначаемых весовых коэффициентов. Методика позволяет проводить классификацию предприятий по степени успешной деятельности, а также рассчитывать вероятность этой классификации, что существенно в целях управления их инвестиционной привлекательностью.

Теоретическое значение полученных научных результатов заключается в разработке и обосновании методологических и методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий на основе многофакторных эконо-метрических моделей, что предоставляет возможность управления их инвестиционной привлекательностью.

Практическая ценность работы заключается в том, что разработанные в результате исследования что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методологические и методические подходы к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий позволят научно обоснованно определять основные направления совершенствования их производственной и финансовой деятельности с учетом специфических условий отрасли.

Результаты апробации методики оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий на примере интенсивно развивающихся предприятий машиностроения Центральной России показывают, что все этапы и процедуры, входящие в ее состав, могут быть успешно реализованы на практике. Основные положения работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области оценки инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий, а также использованы в учебном процессе при чтении дисциплин «Инвестиционный менеджмент» и «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Подрезов, Павел Николаевич, 2008 год

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

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

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

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

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

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

7. Андреенков В.Г., Агрунова К.Д., Паниотто В.И. и др. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных. М.: Наука, 1989.

8. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.

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

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

11. Аптон Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Финансы и статистика, 1982.

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

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

14. Бернштам Е. Сравнительный анализ инвестиционных преимуществ федеральных округов.

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

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

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

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

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

20. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерная технология вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика,1999.

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

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

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

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

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

26. Газета "КоммерсантЪ" № 93(3669) от 31.05.2007.

27. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.

28. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1976. №12.

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

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

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

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

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

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

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

36. Дэвид Г. Метод парных сравнений / Под ред. Ю.П. Адлера. М.: Статистика, 1978.

37. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М: Радио и связь, 1990.

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

39. Егоров А.Ю., Валинурова Л.С. Методологические проблемы управления инвестиционным процессом в социально-экономических системах // Инновации и инвестиции, 2004. №2.

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

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

42. Жилкин А.А. Управление промышленными предприятиями с использованием эффективных информационных технологий: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Орел: ОрелГТУ, 2002.

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

44. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

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

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

47. Информационный ресурс Рейтингового агентства АК&М.

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

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

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

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

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

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

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

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

56. Королев А.Г., Шуметов В.Г., Милых Ф.Г. Экспертно-аналитическое моделирование стратегии развития промышленного предприятия // Компьютерные технологии при моделировании в управлении и экономике. Сб. науч. трудов XV Междунар. конф. Харьков: ХАИ, 2006.

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

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

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

60. Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М.: Вузовская книга, 1998.

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

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

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

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

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

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

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

68. Мартынов А.Ф., Милых Ф.Г., Свалов А.А., Шуметов В.Г. Модели и механизмы управления развитием хозяйственных систем на основе экспертной информации: монография. Орел: ОГАУ, 2003.

69. Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г. Информатика для менеджеров. М.: Открытый ин-т МГУДТ, 2002.

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

71. Махрин В.В. Совершенствование управления промышленным предприятием с учетом современных информационных технологий: Авто-реф. дис. . к-та экон. наук. Орел: ОрелГТУ, 2002.

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

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

74. Милых Ф.Г. Формирование стратегии промышленного предприятия с использованием экспертно-аналитических технологий: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Орел: ОрелГТУ, 2003.

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

76. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979.

77. Моисеев Н.Н. Человек, среда, общество (Проблемы формализованного описания). М.: Наука, 1982.

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

79. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

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

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

82. Паниотто В.И., Максименко B.C. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев: Наук, думка, 1982.

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

84. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учеб. пособие для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Логос, 2001.

85. Подрезов П.Н. Анализ факторов инвестиционной привлекательности промышленных предприятий // Наука и образование. Межвузовский сборник научных трудов. Вып.№2 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. С.51-61.

86. Подрезов П.Н. Методические подходы к моделированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий // Известия ОГТУ. Серия «Социально-экономические и гуманитарные науки». 2008. №2.

87. Подрезов П.Н. Оценка инвестиционной привлекательности промышленного предприятия: методические подходы // Наука и образование. Межвузовский сборник научных трудов. Вып.№2 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. С.41-50.

88. Подрезов П.Н. Применение информационных систем для анализа эффективности развития промышленных предприятий // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер. Междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2007. С.225-230.

89. Подрезов П.Н. Типология интенсивно развивающихся промышленных предприятий Центральной России // Наука и образование. Межвузовский сборник научных трудов. Вып.4 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. С.3-15.

90. Подрезов П.Н. Эконометрические модели инвестиционной привлекательности промышленных предприятий // Наука и образование. Межвузовский сборник научных трудов. Вып.2 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. С.62-72.

91. Подрезов П.Н., Шуметов В.Г. Оценка инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на основе современных информационных технологий // Известия ОГТУ. Серия «Социально-экономические и гуманитарные науки». 2007. №3.

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

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

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

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

96. Савина О.А. Управление промышленными предприятиями с использованием адаптивных систем имитационного моделирования: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Орел: ОрелГТУ, 2001.

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

98. Савчук В.П. Оценка эффективности инвестиционных проектов.

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

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

101. Сельскова Т.В. Методы оценки привлекательности инвестиционных проектов в автомобилестроении: Автореф. дис. . к-та экон наук. М.: ГАСИС, 2005.

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

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

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

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

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

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

108. Такмаков А.В. Управление промышленными предприятиями на основе диагностики их экономического состояния: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Орел: ОрелГТУ, 2002.

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

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

111. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными переменными: Учеб. пособие для вузов. М.: Научный мир, 2000.

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

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

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

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

116. Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента: Учебно-практические пособие, 2-е изд. М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1997.

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

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

119. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. М.: Мир, 1978.

120. Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении. Курс лекций. Том 1: Введение в анализ данных. Орел: ОРАГС, 2004.

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

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

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

124. Шуметов В.Г., Кузнецов А.И. Алгоритмы и пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений Expert Decide // Интеллектуальные системы: Труды Четвертого Междунар. симп. М.: МГТУ, 2000. С.173-175.

125. Шуметов В.Г., Шуметова JI.B. Факторный анализ: подход с применением ЭВМ: учеб. пособие. Орел: ОрелГТУ, 2000.

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

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

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

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

130. Электрон, ресурс рейтингового агентства «АК&М». Режим доступа: http://www.akm.ru/rus/rc/ripcfo 021219tab3 .stm.

131. Электрон, ресурс рейтингового агентства «Эксперт РА». Режим доступа: http://www.raexpert.ru.

132. Andrews К. The Concept of Corporate Strategy, Irwin, Home wood, Illinois, 1987.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

144. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по эксплуатации. M.: СПСС Русь, 1998.

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

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

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

148. World Economic Outlook 2002. IMF. Washington, 2003.160