Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Управление процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных

Диссертация: Управление процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Результаты данного диссертационного исследования могут быть использованы региональными и муниципальными органами власти для формирования краткосрочных и среднесрочных прогнозов в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений. Кроме того, теоретические и практические аспекты могут быть использованы в учебной деятельности для проведения занятий по дисциплинам «Прогнозирование… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКОЙ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
    • 1. 1. Регион как устойчивая социально-экономическая система
    • 1. 2. Региональная экономическая динамика: сущность, содержание, проявление
    • 13. Теоретические основы анализа и прогнозирования процессов экономической динамики региона
  • ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ РЕГИОНА
    • 2. 1. Методы моделирования процессов экономической динамики
    • 2. 2. Модели региональной социально-экономической динамики: принципы и содержание
    • 23. Выбор структуры и параметров модели региональной экономической динамики применительно к условиям ограниченности статистических данных
  • ГЛАВА 3. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ
    • 3. 1. Математическая модель региональной экономической цшшштшж
    • 3. 2. Информационная система поддержки принятия управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных
    • 3. 3. Апробация информационной системы поддержки принятия управленческих решений (на примере Астраханской области)

Управление процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность исследования.

Скорость изменения экономических и социальных процессов в развитии страны, региона, муниципалитета в последнее время существенно возросла. Произошло это, в основном, за счет процессов глобализации и развития информационных технологий. Региональные органы власти в процессе управления регионом стремятся к улучшению качества жизни населения и к сокращению социального разрыва. Конкурентоспособность региона определяется развитием его потенциала. Именно на уровне региона сегодня определяется, какие параметры являются приоритетными, и определяется это на основе прогнозов. Регион является сложной в управлении социально-экономической системой, ошибка в управлении которой может привести к экономическим потерям. Все решения сегодня необходимо «взвешивать» — и не только с позиции опыта, но и с позиции объективных механизмов.

Современный процесс управления регионом представляет собой деятельность, основанную на рассмотрении различных возможностей принятия тех или иных управленческих решений. После того, как «гипотетически» это решение принимается, делается прогноз влияния этого решения на отдельные сферы и выбирается наиболее приемлемый (необходимый) для региона сценарий управления экономикой на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективу.

Ответственность, право принимать решения, компетенции и полномочия переданы в регионы, которые становятся, с одной стороны, более самостоятельными, а с другой стороны, в своем развитии имеют и подчиненность федеральному центру. Проблема устойчивого развития региона актуальна в настоящее время и напрямую связана с реализацией планов по повышению уровня и качества жизни населения, обеспечения экономического роста и т. п. Во многих регионах России предприняты 3 собственные пути перехода на устойчивый путь развития, которые при определенных условиях могут дать как положительный, так и отрицательный результат.

На сегодняшний день в принятии управленческих решений для региона важным элементом становится «имитация» последствий предлагаемых экономических программ. В динамично меняющихся условиях особенно актуально быстрое и своевременное предоставление прогнозной информации по основным параметрам социально-экономического развития с целью принятия более обоснованных экономических решений соответствующими органами власти. В силу сложившихся обстоятельств возникает необходимость разработки автоматизированного инструментария поддержки принятия управленческих решений на уровне региона посредством построения прогнозных моделей для системы отдельных процессов социально-экономической динамики, на основе которой могли бы уточняться и совершенствоваться программные мероприятия, пункты стратегии развития территории, проводилась бы «имитация» предлагаемых экономических реформ и т. п.

Сложность методологического решения указанной проблемы заключается ещё и в том, что статистическая база не позволяет корректно использовать разработанные методики моделирования и прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. В результате, применение существующих прогнозных моделей может привести к возникновению существенной ошибки, что в конечном итоге приводит к неадекватному результату моделирования того или иного процесса, не позволяя принять адекватное решение. Следовательно, необходим инструментарий такого типа, который бы учитывал и такие предположения.

Степень разработанности проблемы".

Исследованию проблем управления и устойчивого развития региона как социально-экономической системы посвящены работы ИТ. Агафонова,.

A. Jl. Боброва, Р. Г. Власова, АХ. Гранберга, JIM. Григорьева, Н. В. Зубаревича, H.H. Колосовского, В. П. Орешина, В. Г. Полянского, О. С. Пчелинцева, O.A. Ушаковой, Г. Г. Фетисова, А. Н. Швецова и др.

В развитие теоретических и прикладных аспектов моделирования социально-экономических региональных систем как инструмента поддержки принятия решений значительный вклад внесли труды С. Н. Васильева, Г. В. Гореловой, А. Г. Гранберга, E.H. Грибовой, C.B. Емельянова, В. В. Иваитера, Ф. Н. Клоцвога, Т. Н. Лебедевой, В. Леонтьева, A.B. Лотова, H.H. Лычкиной,.

B.Л. Макарова, H.H. Некрасова, P.M. Нижегородцева, Д. А. Новикова, А. Г. Олейника, П. А. Ореховского, К). С. Попкова, В. А. Путилова, О. С. Пчелинцева, А. Л. Ринчино, В. В. Родионова, С. Г. Светунькова, Г. Р. Серебрякова, Т. К. Сиразетдинова, С. А. Сусиицына, Й. В. Трегуб, М. Н. Узякова, В. В. Федосеева, Дж. Форрестера, Г. Р. Хасаева, В. А. Цыбатова, В. П. Чернова и др.

Вопросам ситуационного моделирования и управления посвящены работы Ю. И. Клыкова, Д. А. Поспелова, М. В. Погодина, А. Ю. Силантьева,.

A.ГО. Филипповича, А .Я. Фридмана, В. Ф. Шатрова, КЗ.А. Шебеко, В. В. Шишова и др.

Среди зарубежных ученых, занимающихся современными исследованиями в области моделирования экономической динамики, выделяются С. Bajoiia, M. Banbura, S. Barrios. С. Chrisiodoulos, L Daitoh, A. Dohtani, L. Fanti, A.C. Ghent, M.A. Gomez, P. Hiiletofth, T. I. Kehoe, L. Lattila,.

B. Lin, P. Manfredi, С. Michalakeiis, Р. Reimann, S. Robinson, G. Kunstler, F. Schorfheide, К. Sill, E. Strobl, A.A. Tako, M. Taksar, K. Thompson, D. Varonias, G. A. Waters, Q. Wu, Z. Yang и др.

В рассматриваемых работах не затрагивалась проблема ограниченности статистических данных при моделировании и прогнозировании процессов экономической динамики региона как сложной социально-экономической системой.

Объектом исследования является регион как социально-экономическая система.

Предметом исследования являются механизмы и модели прогнозирования как элементы эффективного управления социально-экономической системой региона.

Целью диссертационной работы является совершенствование механизма прогнозирования параметров социально-экономического развития региона с целью повышения надежности принятия решений в условиях ограниченности статистических данных.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:

• обосновать моделирование динамики процессов развития региона как сложной социально-экономической системы;

• классифицировать существующие модели экономической динамики на региональном уровне, выявить их преимущества и недостатки;

• провести декомпозицию структуры управления процессами экономической динамики региона;

• определить структуру процессов прогнозной модели региональной экономической динамики, опирающуюся на ограниченный массив статистических данных;

• построить комплексную математичес кую модель региональной социально-экономической динамики;

• разработать информационную систему поддержки управления процессами региональной экономической динамики, реализующую разработанную модель, и провести ее апробацию на статистических данных регионального уровня;

• сделать прогноз (рассчитать прогнозные значения) выделенных показателей на основе разработанной информационной системы и сформировать базу данных рассчитанных прогнозных значений (по материалам Астраханской области).

Методы исследования.

Результаты диссертационной работы получены с использованием методов моделирования сложных систем, системного анализа, системной динамики, имитационного и ситуационного моделирования, математической статистики, эконометрики, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна диссертационного исследования, заключается в создании и обосновании методики прогнозирования отдельных процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. К наиболее существенным результатам обладающим элементами научной новизны, относятся:

1. Предложена структура взаимосвязей выделенных процессов социально-экономической динамики регионального уровня, в которой при условии ограниченности статистических данных регион рассматривается как социально-экономическая система, состоящая из 5 подсистем: региональное производство, капитал, финансовая сфера, региональные доходы и расходы, население.

2. На основе предложенной структуры построена комплексная математическая модель региональной социально-экономической динамики, позволяющая прогнозировать динамику социально-экономических процессов на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных.

3. Разработана функциональная модель системы информационной поддержки принятия решений, позволяющая повысить надежность принятия управленческих решений на региональном уровне в условиях ограниченности статистических данных.

Данное диссертационное исследование выполнено в рамках паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах», п.З. «Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и 7 экономических системах», п. 4. «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п. 5. «Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в социальных и экономических системах».

Теоретическая значимость работы заключается в: ® формировании методики применения подходов имитационного, ситуационного моделирования, принципов системной динамики при решении задач управления социально-экономическим развитием региона, динамикой отдельных процессов и т. д.- ® расширении представлений о технологиях прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных- • возможности использования результатов исследования при построении более точных динамических моделей отдельных процессов, характеризующих динамику региона.

Предлагаемая методология ориентирована на использование результатов исследования в дальнейшем развитии теории управления. Полученные результаты могут применяться в качестве основы исследования процессов управления развитием региона, отдельных отраслей и комплексов.

Практическая значимость диссертационного исследования определяется возможностью использования разработанной информационной системы поддержки управления процессами региональной экономической динамики для расчета прогнозных показателей в условиях ограниченности статистических данных региональными и муниципальными органами власти.

Кроме того, теоретические и практические аспекты данного диссертационного исследования могут быть использованы в учебной деятельности для проведения занятий по дисциплинам «Прогнозирование социально-экономического развития экономических систем», «Модели и методы в экономике», «Экономико-математические методы», «Экономико-математические модели» и других.

Апробация работы.

Материалы, входящие в диссертацию, обсуждались на XXVI международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2010 г.) — международной научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие современного общества в условиях реформ» (г. Саратов, 2010 г.) — международной научной конференции «Актуальные вопросы современной экономической науки» (г. Астрахань, 2011 г.) — II международной научной конференции «Региональная специфика и российский опыт развития бизнеса и экономики» (г. Астрахань, 2011 г.).

Публикации.

Основные положения работы изложены в 11 статьях научных журналов, всероссийских и международных конференций, в том числе 4 статьи из списка, утвержденного ВАК, 1 статья на английском языке, Получены свидетельства о регистрации программы для ЭВМ и базы данных.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. Основная часть работы изложена на 139 листах машинописного текста, содержит 29 формул, 41 рисунок и 3 таблицы.

Список литературы

включает 168 источников, в том числе 28 источников на английском языке. Приложения содержат экранные формы и некоторые схемы разработанной программы, справку о внедрении в учебный процесс, справку о внедрении в Министерстве экономического развития Астраханской области, свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, свидетельство о регистрации базы данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Данное диссертационное исследование посвящено изучению вопросов управления процессами региональной экономической динамики в условиях ограниченности статистических данных с помощью методов моделирования и прогнозирования, созданию информационной системы поддержки управления процессами экономической динамики на региональном уровне. Основные результаты диссертационной работы следующие:

• проведена декомпозиция структуры управления процессами экономической динамики региона;

• предложена структура взаимосвязей выделенных процессов региональной экономической динамики, использующей за основу ограниченный массив статистических данныхв структуре выделено 5 подсистем: региональное производство, капитал, финансовая сфера, региональные доходы и расходы, население;

• построена комплексная математическая модель региональной экономической динамики на основе рассматриваемой структуры;

• разработана информационная система поддержки управления процессами региональной экономической динамики в условиях ограниченности статистических данных;

• проведена апробация построенной информационной системы;

• сделан прогноз (рассчитаны прогнозные значения) выделенных показателей экономической динамики Астраханской областисоздана база данных, содержащая ретроспективную информацию и прогнозные значения выделенных показателей экономической динамики Астраханской области.

Результаты данного диссертационного исследования могут быть использованы региональными и муниципальными органами власти для формирования краткосрочных и среднесрочных прогнозов в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений. Кроме того, теоретические и практические аспекты могут быть использованы в учебной деятельности для проведения занятий по дисциплинам «Прогнозирование социально-экономического развития экономических систем», «Модели и методы в экономике», «Экономико-математические методы», «Экономико-математические модели» и других. С точки зрения ситуационного моделирования (управления) разрабатываемую информационную систему можно использовать как некий элемент ситуационного центра для руководства региона, отвечающий за моделирование и прогнозирование выделенных социально-экономических процессов в условиях ограниченности статистических данных, тем самым повышая надежность принятия необходимых управленческих решений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , И.И. История экономической мысли. Курс лекций / И. И. Агапова. -М.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ». Издательство ЭКМОС, 1998.-244 с.
  2. Адаптивная модель Электронный ресурс. // URL: http:// www. basegroup. ru/ glossary/ definitions/adoptjmodel/ (дата обращения: 05.05.2011).
  3. , C.A. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2 / С. А. Айвазян. М.: Юнити-Дана, 2001. — 432 с.
  4. Анализ и применение математических моделей экономической динамики: сб. науч. тр. / ред.: В. П. Бусыгин, Н. П. Дементьев, ~ Новосибирск: Наука, 1990. 120 с.
  5. , В.В. Попытка построения математических моделей для прогнозирования динамики социально-экономических систем / В. В. Андреев, Е. Б. Васильева, A.M. Суконкина // Вестник Чувашского университета, 2006. -№ 6. с. 333−339.
  6. , B.C. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин- Под ред. A.A. Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
  7. , В. И. Вероятностные модели управления и экономической динамики / В. И. Аркин, И. В. Евстигнеев. Центральный экономико-математический институт. М.: Наука, 1979. — 176 с.
  8. Астраханская область в цифрах: крат.стат.сс. /' Астраханьстат, Астрахань, 2009. — 59 с.
  9. Астраханская область в цифрах: крат.стат.сб. / Астраханьстат. Астрахань, 2010.-68 с. 11 .Астраханская область в цифрах: крат.стат.сб. / Астраханьстат. Астрахань, 2011.-78 с.
  10. , В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб. пособие / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2010. — 320 с.
  11. , А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А. Б. Барский. М.: Финансы и статистика, 2004. — 176 с.
  12. , Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие / Л. Е. Басовский. М.: ИНФРА-М, 2010. — 259 с.
  13. З.Бессонов, В. А. Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода / В. А. Бессонов. М, 2003. — 151 с.
  14. , А. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика / А. Борщев // Exponenta PRO, 2004. № 3−4 (7−8) — с. 38−47.
  15. Бюджетный кодекс Российской Федерации: Принят Гос. Думой 17 июля 1998 года, в ред.федер. закона от 06.04.2011 № 145-ФЗ. // Собрание законодательства РФ. 2011. — № 15. — Ст. 785.
  16. Валовой региональный продукт. Методологические пояснения Электронный ресурс. // URL: http://astrastat.gks.ru (дата обращения: 15.11.2010).
  17. , М.П. Моделирование экономических процессов / М. П. Власов, П. Д. Шимко. Ростов н/Д: Феникс, 2005. — 409 с.
  18. , Б.И. Дифференциальные динамические модели : учебное пособие124
  19. Б.И. Герасимов, Н. П. Пучков, Д. Н. Протасов, Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010.-80 с.
  20. , В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие / В. Е. Гмурман. М.: Высшее образование, 2006. — 479 с.
  21. , Г. В. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем / Г. В. Горелова, E.H. Захарова, Л. А. Гинис. Ростов н/Д: Изд-во Рост, ун-та, 2005. — 288 с.
  22. , A.B. Системная динамика в задачах регионального планирования / A.B. Горохов, В. А. Путилов. Апатиты, 2005. — 137 с.
  23. , А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов / А. Г. Гранберг- Гос. ун-т Высш. школа экономики. — 5-е изд., стереотип. — М.: ГУ ВШЭ, 2006. — 495 с.
  24. , М. Проблемы применения вычислимых моделей общего равновесия для прогнозирования экономической динамики / М. Грассини // Проблемы прогнозирования, 2009. № 2. — с. 30−48.
  25. Громов, ю.ю.Системный анализ в информационных технологиях: Учеб. Пособие /Ю.Ю. Громов, H.A. Земской, A.B. Лагутин и др. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. — 176 с.
  26. , Е.В. О применении экономических методов и моделей для анализа причин динамики социально-экономического развития региона / Е. В. Демидько // Власть и управление на Востоке России, 2008. № 3. — с. 65−70.
  27. Дик, В. В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки / В. В. Дик М.: Финансы и статистика, 2000. — 300 с.
  28. , К. Введение в эконометрику: Учебник: Иер. с англ. / К. Доугерти. -М.: ИНФРА-М, 2009 465 с.
  29. Дюк, В. A. Data Mining: Учебный курс / В. А. Дюк. СПб.: Питер, 2001. — 368 с.
  30. , C.B. Информационные технологии регионального управления / C.B. Емельянов, А. Г. Олейник, Ю. С. Попков, В. А. Путилов. М.: Едиториал УРСС, 2004. — 400 с.
  31. , Д.М. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления / Д. М. Еремин, И. Б. Гарцеев. М.: МИРЭА, 2004. — 75 с.
  32. , В.М. Уровень жизни населения / В. М. Жеребин, А. Н. Романов. -М.: ЮНИТИ-Д АН А, 2002. 312 с.
  33. Искусственная нейронная сеть Электронный ресурс. // URL: http://т.ш1к1рес11а.ог§ М1к1/Искусственнаянейроннаясеть (дата обращения: 05.05.2011).
  34. , Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег / Дж.М. Кейнс. -М: Прогресс, 1978. 494 с,
  35. , Т.С. Моделирование экономической динамики / Т. С. Клебанова и др. 2-е изд., стереотип. — X.: Издательский Дом «ИНЖЗК», 2005, — 244 с.
  36. , Дж. Статистические методы в имитационном моделировании: В 2-х т. / Дж. Клейнен. М.: Статистика, 1978. — 221 с.
  37. , Ю.И. Семиотические основы ситуационного управления / Ю. И. Клыков. М.: МИФИ, 1974. — 220 с.
  38. , Ю.И. Ситуационное управление большими системами / Ю. И. Клыков. М.: Энергия, 1974. — 213 с. 4 8. Компания «Волгоинформсеть». Моделирование и прогнозирование Электронный ресурс. // URL: http://www.ais.vis.ru (дата обращения: 10.11.2010).
  39. , Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды / Н. Д. Кондратьев, Международный фонд Н. Кондратьева и др.- Ред. Кол л.: Абалкин JI. И. и др.- сост. Яковец Ю. В. М.: Издательство Экономика, 2002. — 767 с.
  40. , Н. Д. Избранные сочинения / Н. Д, Кондратьев. М.: Экономика, 1993.-453 с.
  41. , Н. Д. Проблемы экономической динамики / Н. Д. Кондратьев. -М.: Экономика, 1989. 526 с,
  42. , A.C. Моделирование и анализ современных тенденций развития социально-экономической системы региона Большого Сочи Текст.: автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.05- 08.00.13 / Копырин Андрей Сергеевич. Сочи, 2009. — 26 с.
  43. , A.B. Модель социально-экономической динамики Астраханскойобласти и ее апробация на ограниченном массиве статистических данных /
  44. A.B. Кошкаров // Инженерный вестник Дона Электронный ресурс.:
  45. Электронный научно-инновационный журнал, 2011. № 4. — № гос. регистрации 421 100 096 Режим доступа:127http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4y2011/585/, свободный Загл. с экрана. — 0,4 п.л.
  46. , A.B. Ретроспективный анализ в моделировании и прогнозировании региональной экономической динамики / А. В. Кошкаров // ЭКОНОМИКА. УПРАВЛЕНИЕ. ПРАВО, 2010. —№ 12. с. 37−38.
  47. , A.B. Система поддержки управления процессами экономической динамики региона и оценка ее эффективности / A.B. Кошкаров // Системы управления и информационные технологии. Воронеж, 2011. — К" 4.1(46). -С. 148 — 150.-0,35 п.л.
  48. , H.H. Экономическая динамика и риски / H.H. Куницына. М.: Редакция журн. «Экономика с.-х. и перерабатывающих предприятий», 2002. -288 с.
  49. , Ж.Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок / Ж. Ж. Ламбен. -СПб.: Питер, 2006. 800 с.
  50. , Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки / Л. И. Лопатников. 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело. 2003. — 520 с,
  51. , Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю. П. Лукашин. М.: Финансы и статистика, 2003. — 415 с.
  52. , H.H. Имитационное моделирование экономических процессов / H.H. Лычкина. М.: Академия АйТи, 2005. — 164 с.
  53. , H.H. Моделирование социально-экономического развития регионов Электронный ресурс. // URL: hiip://iichkina.guu.ru/?a-«7"-9 (дата обращения: 01.10.2010).
  54. , H.H. Технологические возможности современных систем моделирования / H.H. Лычкина // Банковские технологии, 2000. Вып. 9. — с. 60−63.
  55. , В.Д. Использование моделей математической экономики для исследования экономической динамики России / В. Д. Мазуров, М.Ю. Хачай
  56. Вестник Уральского института экономики, управления и права, 2010. № 2−11. — с, 111−123.
  57. УО.Макконнелл, K.P. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. В 2-ух томах./ K.P. Макконнелл, С. Л. Брю. М.: Инфра-М, 2000. — 528 с.
  58. , В.И. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений ! В.И. Максимов, Е. К, Корноушенко, C.B. Качаев // Информационное общество, 1999. № 2. — с. 50−54.
  59. , К. Сочинения. Т. 20 / К. Маркс, Ф. Энгельс. М.: Госполитиздат, 1961.- 858 с.
  60. , А.П. Адаптивное моделирование процессов управления в аспекте обеспечения безопасности функционирования автоматизированных систем / А. П. Мартынов, Д. Б. Николаев, В. Н. Фомченко // Новые промышленные технологии, 2009. № 1. — с. 60−63.
  61. , С.А. Математическое моделирование мировой динамики и устойчивого развития на примере модели Форрестера // Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. 2005. — № 6. -24 с.
  62. , P.M. Экономический рост в системе регионов: теоретическая модель / P.M. Мельников // Регион: Экономика и Социология, 2005. № 2. -с. 3−18.
  63. , В.П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация / В. П. Милованов. М.: Эдиториал УРСС, 2001.-264 с.
  64. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование / Под ред. P.M. Нижегородцева. Мл Диалог-МГУ, 1997. -151 с.
  65. Модель системной динамики Электронный ресурс. // URL: http://www.xjtek.com (дата обращения: 05.05.2011).81 .Мэнкъю, Н. Г. Макроэкономика / Н. Г. Менкью. М: Издательство МГУ, 1994. -736 с.
  66. , B.C. Планирование и экономико-математические методы: Сборник статей: К семидесятилетию со дня рождения академика В. С. Немчинова / Редактор: Н. П. Федоренко. М.: Наука, 1964. — 480 с.
  67. , И.Н. Решение задач вычислительной математики с примерами решения в пакете „MathCad“: Учебное пособие / И. Н. Нехаев. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2004. — 194 с.
  68. , P.M. Сценарный подход в задачах экономического прогнозирования / P.M. Нижегородцев, E.H. Грибова // Теоретические основы и модели долгосрочного макроэкономического прогнозирования. -М.: МФК, 2004. с. 205−295.
  69. , P.M. Логистическое моделирование экономической динамики. Ч. I / P.M. Нижегородцев // Проблемы управления, 2004. № 1. — с. 46−53.
  70. , P.M. Факторы экономического роста российских регионов: регрессионно-кластерный анализ / P.M. Нижегородцев, М. Ю. Архипова // Вестник У ГТУ-УПИ. Серия экономика и управление, 2009. № 3. — с. 94−110.
  71. , А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А. И. Орлов. М.:
  72. Издательство „Экзамен“, 2005. 656 с.131
  73. , Л.Ф. Проблемы построения моделей экономической динамики / Л. Ф. Петров // Вестник Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова, 2008. № 4. — с. 88−92.
  74. Подходы имитационного моделирования на шкале уровня абстракции Электронный ресурс. // URL: http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/602 198 (дата обращения: 05.05.2011).
  75. , В.В. Устойчивое экономическое развитие в условиях глобализации и экономики знаний: концептуальные основы теории и практики управления / В. В. Попков. М.: Экономика, 2007. — 295 с.
  76. , Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1986. — 288 с.
  77. , A.B. М ате м ат и ч е с к и е методы экономической динамики / A.B. Прасолов. М.: Издательство Лань, 2008. — 352 с.
  78. Предварительные итоги Всероссийской переписи населения 2010 года в Астраханской области (начало) Электронный ресурс. // URL: http ://www.perep i s-2010.ru/news/detail.php?ID=6614 (дата обращения: 16.06.2011).
  79. Проблемы информационной экономики. Вып. VI. Моделирование инновационных процессов и экономической динамики: Сб. науч. трудов/ Под ред. P.M. Нижешродцева. М.: ЛЕЫАНД, 2006. — 392 с.
  80. Прогноз. Информационно-аналитические системы и Системы поддержки принятия решений Электронный ресурс. // URL: http://www.pro gnoz.ru (дата обращения: 21.11.2010).
  81. , В.А. Системная динамика регионального развития. Монография / В. А. Путилов, A.B. Горохов. Мурманск: НИЦ „Пазори“, 2002. — 306 с.
  82. , О.С. Региональная экономика в системе устойчивого развития / О. С. Пчелинцев. М.: Наука, 2004 — 258 с.
  83. Пятецкий-Шапиро, Г. Data Mining и перегрузка информацией // Вступительная статья к книге: Анализ данных и процессов / A.A. Барсегян идр. 3-е изд. перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. — 512 с.132
  84. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. М., 2010. — 996 с,
  85. , АЛ. Моделирование социально-экономической системы региона / A.JI. Ринчино // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 2006. № 4 (48). — с. 136−140.
  86. , В.Г. Моделирование динамики социально-экономического развития в условиях роста неопределенности / В. Г. Родионов // Экономика и управление: научно-практический журнал, 2008. № 4. — с. 59−66.
  87. , П. Экономика / П. Самуэльсон. М.: МГП „Алгон“, ВНИИСИ, 1992. — 334 с.
  88. , С. Г. Сравнительный анализ производственных функций в моделях экономической динамики / С. Г. Светуньков, И. С. Абдуллаев // Известия СПбГУЭФ, 2010. № 5. — с, 55−67.
  89. , B.C. Проблемы и тенденции экономического развития Мурманской области в долгосрочной перспективе Электронный ресурс. // URL: http://economics.gov-murman.ru/ekspertnyeocenk/136/ (дата обращения: 15.09.2010).
  90. Семёнычев, В. К. Информационные системы в экономике. Эконометрическое моделирование инноваций. Часть 1: учеб. пособие /В.К. Семёнычев, Е. В. Семёнычев. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та, 2006.-217 с.
  91. , Г. Р. Межотраслевая модель экономики Ивановской области / Г. Р. Серебряков, М. Н. Узяков, A.A. Янтовский // Проблемы прогнозирования, 2001. № 4. — с. 64−74.
  92. , В.Н. Системная динамика / В Н. Сидоренко. М: Экономический факультет МГУ- ТЭИС, 1998. — 205 с.
  93. , Т.К. Динамическое моделирование экономики региона / Т. К. Сиразетдинов, В. В. Родионов, Р. Т. Сиразетдинов. Казань: Изд-во „Фэн“ Академии наук РТ, 2005. — 320 с.
  94. , В.Ю. Экономическая динамика и ее формы: Дис.. д-ра экон. наук: 08.00.01. Кострома, 2005. — 414 с. РГБ ОД, 71:06−8/338.
  95. , В.Ю. Экономическая динамика: природа, противоречия, тенденции: Монография / В. Ю. Солопов. Астрахань: Издательство Астраханского государственного университета. 2003. — 209 с.
  96. Статистический ежегодник Астраханской области: стат.сб. / Астраханьстат. Астрахань, 2010.-258 с.
  97. , Н.В. Экономический рост, межотраслевые пропорции и приоритеты развития реального сектора в среднесрочной перспективе / Н. В. Суворов, A.B. Суворов, В. Н. Борисов // Проблемы прогнозирования, 2002. -№ 4. с. 49−64.
  98. , В. И. Эконометрия / В. И. Суслов и др. Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с.
  99. , Б. О концептуальном моделировании / Б. Тальхайм /У Интеллектуальные системы, 2006. Том 10, выпуск 1−4. — с. 303−342.
  100. Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Астраханской области Электронный ресурс. // URL: http://astrastat.gks.ru (дата обращения: 06.06.2011).
  101. , И.В. Математические модели динамики экономических систем.
  102. Монография / И. В. Трегуб. М.: Финакадемия, 2009. — 160 с.134
  103. М. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей / М. Турунцева, А. Юдин- С. Дробышевский и др. M. i ИЭПП, 2005.-с. 195.
  104. , М.Н. О качестве научного предвидения / М. Н. Узяков // Проблемы прогнозирования, 2008. № 1.-е. 3−18.
  105. , O.A. Устойчивое развитие региона основа социально-экономического развития общества Электронный ресурс. // URL: http://econference.m/blog/conf05/130.html (flaTa обращения: 14.11.2011)
  106. , А.У. Принципиальные основы построения моделей развития региональных социально-экономических систем / А. У. Ушхо // Вестник Адыгейского государственного университета, 2007. № 1.-е.215−219.
  107. , Ф.А. Модель экономической динамики, учитывающая неоднородность капитала / Ф. А. Ущев, В. П. Чернов /7 Финансы и бизнес, 2007. № 2. — с. 47−59.
  108. Федеральная служба государственной статистики Электронный ресурс. // URL: http://gks.ru (дата обращения: 06.06.2011).
  109. , В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В. В. Федосеев и др. М.: ЮНИТИ, 1999. -391 с.
  110. , Г. Г. Региональная экономика и управление: Учебник / Г, Г. Фетисов, В. П. Орешин. М.: ИНФРА-М, 2006. — 416 с.
  111. , А. Ю. Интегрированное SIE-моделирование / А. Ю. Филиппович // Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции „Телематика'2010“ (Санкт-Петеобург, 21−24 июня 2010 г.), 2010.-е. 324 327.
  112. , А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного135и экспертного моделирования / А. Ю, Филиппович. М.: Изд-во „ООО Эликс+“, 2003. — 300 с.
  113. , Дж. Динамика развития города / Дж. Форрестер. М.: Прогресс, 1974.-285 с.
  114. , Дж. Мировая динамика /' Дж, Форрестер. М.- Прогресс, 1978.- 166 с.
  115. , Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) / Дж Форрестер. М.: Прогресс, 1971. — 361 с.
  116. , А.Я. Ситуационный подход к моделированию состояния пространственного объекта / А. Я. Фридман // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты: КНЦ РАН, 1998. — с, 45−49.
  117. , И.В. Применение информационных систем в региональном прогнозировании (на примере Томской области) / И. В. Черданцева // Известия Томского политехнического университета, 2007. Т. 311. — № 6. — с. 61−64.
  118. , Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений (учебное и практическое пособие) / Ю. А. Шебеко. М.: Изд-во МАИ, 2007. — 326 с.
  119. , Ю. В. Предвидение будущего: парадигма цикличности / Ю. В. Яковец. М.: Ассоциация „прогнозы и циклы“. Серия „Новое в прогнозировании: теория, методы, опыт“, 1992. — ПО с.
  120. , JI.H. Введение в искусственный интеллект / JI.H. Ясницкий.- М.: Издательский центр „Академия“, 2005. 176 с.136
  121. Bajona, C. Trade, growth, and convergence in a dynamic Heckscher-Ohiin model / C. Bajona, T. J. Kehoe // Review of Economic Dynamics, 2010. Volume 13, Issue 3. — p. 487−513.
  122. Bahbura, M. A look into the factor model black box: Publication lags and the role of hard and soft data in forecasting GDP / M. Ranbura, G. Riinstler // International Journal of Forecasting, 2011. Volume 27, Issue 2. — p. 333−346.
  123. Barrios, S. The dynamics of regional inequalities / S. Barrios, E. Strobl /7 Regional Science and Urban Economics, 2009. Volume 39, Issue 5. — p. 575−591.
  124. Chatfield, C. Calculating Interval Forecasts / C. Chatfield // Journal of Business and Economic Statistics, 1993. № 11. — - p. 121−135.
  125. Christodoulos, C. Forecasting with limited data: Combining ARIMA and diffusion models / C. Christodoulos, C. Michalakeiis, D. Varoutas // Technological Forecasting and Social Change, 2010. Volume 77, Issue 4. — p. 558−565.
  126. Clements, M.P. Forecasting Economic Time Series / M.P. Clements, D.F. Hendry. Cambridge: Cambridge University Press. The Marshall Lectures on Economic Forecasting, 1998. — 368 p.
  127. Clements, M.P. Forecasting NonStationary Economic Time Series / M.P. Clements, D.F. Hendry. The MIT Press, 2001. — 362 p.
  128. Diebold, F.X. Comparing Predictive Accuracy / F.X. Diebold, R.S. Mariano // Journal of Business and Economic Statistics, 1995. .№ 13 (3). — p. 253−263.
  129. Dohtani, A. A growth-cycle model of Soiow-Swan type / A. Dohtani /7 Journal of Economic Behavior & Organization, 2010. Volume 76, Issue 2. — p. 428−444.
  130. Evstigneev, I. Dynamic interaction models of economic equilibrium / I. Evstigneev, M. Taksar // Journal of Economic Dynamics and Control, 2009. -Volume 33, Issue 1. p. 166−182.
  131. Ghent, A.C. Comparing DSGE-VAR forecasting models: How big are the differences? / A.C. Ghent // Journal of Economic Dynamics and Control, 2009. -Volume 33, Issue 4. p. 864−882.
  132. Gomez, M.A. Duplication externalities in an endogenous growth model with physical capital, human capital, and R&D / M.A. Gomez // Economic Modelling, 2011. Volume 28, Issues 1−2.-p. 181−187.
  133. Lattila, L. Hybrid simulation models When, Why, How? / L. Lattila, P. Hilletofth, B. Lin // Expert Systems with Applications, 2010. — Volume 37, Issue 12.-p. 7969−7975.
  134. Makridakis, S. The M3Competition: Results. Conclusions and Implications / S. Makridakis, M. Hibon // International Journal of Forecasting, 2000. X® 16. — p. 451−476.
  135. Manfredi, P. Cycles in dynamic economic modeling / P. Manfredi, L. Fanti // Economic Modelling, 2004. Volume 21, Issue 3. — p. 573−594.
  136. Pant, P.N. Innocents in the Forest: Forecasting and Research Methods / P.N. Pant, W.H. Starbuck // Journal of Management, 1990. № 16. — p. 433−460.
  137. Schorfheide, F. DSGE model-based forecasting of non-modelied variables / F. Schorfheide, K. Sill, M. Kryshko // International Journal of Forecasting, 2010. -Volume 26, Issue 2. p. 348−373.
  138. Tako, A.A. Model development in discrete-event simulation and system dynamics: An empirical study of expert modellers / A.A. Tako, S. Robinson // European Journal of Operational Research, 2010. Volume 207, Issue 2. — p. 784 794.
  139. Tashman, L.J. OutofSample Tests of Forecasting Accuracy: an Analysis and138
  140. Review / L.J. Tashman // International Journal of Forecasting, 2000. № 16. — p. 437−450.
  141. Thomakos, D.D. Nave, ARIMA, Nonparaetric Transfer Function and YAR Models: a Comparison of Forecasting Performance / D.D. Thomakos, I.B. Gaerara Jr. // International Journal of Forecasting, 2004. № 20. p. 53−67.
  142. Thompson, K. Patterns of use of an agent-based model and a system dynamics model: The application of patterns of use and the impacts on learning outcomes / K. Thompson, P. Reimann // Computers & Education, 2010. Volume 54, Issue 2. — p. 392−403.
  143. Waters, G.A. Instability in the cobweb model under the BNN dynamic / G.A. Waters // Journal of Mathematical Economics, 2010. Volume 46, Issue 2. -p. 230−237.
  144. Wu, Q. The hybrid forecasting model based on chaotic mapping, genetic algorithm and support vector machine /' Q. Wu // Expert Systems with Applications, 2010. Volume 37, Issue 2. — p. 1776−1783.
  145. Yang, Z. Dual-rate discounting in dynamic economic-environmental modeling / Z. Yang // Economic Modelling, 2003. Volume 20, Issue 5.- p. 941 957.
  146. Zhang, J.S. The analytical solution of b Stl BjQo S d growth of non-linear dynamic multi-sector economic model /J.S. Zhang // Economic Modelling, 2011. -Volume 28, Issues 1−2. 410−421.
  147. Zou, H. Combining Time Series Models for Forecasting / PL Zou, Y. Yang // International Journal of Forecasting, 2004. JM» 20. — p. 69−84.и,
Заполнить форму текущей работой

Сдать сессию!