автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление инвестициями в условиях обновления производства на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий

На правах рукописи

ООЗ177593

ЗИМИНА Галина Анатольевна

УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ ОБНОВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 65.13.10-Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 7 ДЕК 2007

Уфа 2007

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель Заел деятель науки и техн РБ и РФ,

д-р техн. наук, проф ИЛЬЯСОВ Барый Галеевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

канд техн наук, доц

НИЗАМУТДИНОВ Марсель Малихович

Ведущая организация Башкирский государственный университет

Защита диссертации состоится " ¿У " дека^Ь^ 2007 г в 4О часов

на заседании диссертационного совета Д-212 288 03 Уфимского государственного авиационноого техническоого университета по адресу. 450000, г Уфа, центр, ул К Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан " 26" НоЛ 6h 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета ,о

д-р техн наук, проф. ! / „? _ > Миронов В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Реструктуризация российской банковской системы в качестве одной из важнейших стратегических целей подразумевает создание условий для развития кредитования банками инвестиций в реальном секторе экономики Становится все более актуальным привлечение крупных банковских кредитов для освоения инвестиций по созданию, обновлению и преобразованию предприятий с целью вывода их на мировой рынок с конкурентоспособной продукцией Решение проблемы повышения эффективности управления инвестициями и развития практики инвестиционного кредитования требует кардинальных преобразований в методике анализа инвестиций, оперативном и достоверном его информационном обеспечении

Структурные характеристики, отражающие различные стороны инвестиционных процессов, давно являются предметом пристального изучения Значительный вклад в изучение проблем, связанных с управлением и анализом инвестиций внесли такие отечественные исследователи, как В Н.Богачев, ПЛВиленский, Л Т Гиляровская, Д А Ендовицкий, В Б Ивашкевич, В В Ковалев, В А Москвин, В Н Лившиц, И В Липсис, В Д Новодворские Я В Соколов, В П Суйц, А.Д Шеремет, Н К Зайнашев, Л А Исмагилова, У Г Зиннуров, Д А Гайнанов, Л.С Валинурова и др, а также зарубежные авторы - В Беренс, Ю Брихем, Е Грант, Б Карсберг, Д Ф Коллинз, Г Маркович, Дж Форрестор, Р.Холт, А Шапиро,У .Шарп и др

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления инвестициями показал, что в большинстве работ основное внимание уделяется исследованию инвестиционной деятельности с позиций макроподхода Микроструктурные же процессы, характеризующие динамику материально-технических и социально-экономических компонентов конкретных видов инвестиций изучены пока не достаточно К числу недостатков существующих механизмов оценки эффективности инвестиций можно отнести то, что они основаны на зарубежных методиках; не используют четкий механизм оценки эффективности на разных стадиях освоения инвестиций, не учитывают временных и субъективных особенностей инвестиционной деятельности, не используют взаимосвязь и преемственность исходных данных при оценках экономической эффективности на различных стадиях освоения инвестиций, что не позволяет отслеживать изменение показателей эффективности на всем протяжении инвестиционного цикла

К общим недостаткам существующих программных продуктов управления инвестициями относятся следующие ограниченная возможность учета влияния конкретных видов рисков, анализ статических характеристик, таких как заданные инвестиционные затраты, полученные инвестором доходы при различных вариантах освоения инвестиций в отличие от динамических систем, допускающих автоматическую корректировку показателей в зависимости от их значений Все эти обстоятельства определили цель данной работы и задачи исследования

Цель и задачи исследований

Целью данной работы является системный анализ процессов управления обновлением производства в условиях инвестиционного кредитования на основе разработанных динамических моделей, интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и программного обеспечения, а также оценка эффективности предложенных алгоритмов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1 Разработать концепцию исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

2. Разработать динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

3 Разработать структуру системы управления и процедуру формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования на основе нейросетевых технологий.

4 Разработать программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ) процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

5 Провести экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования по различным сценариям

Методы исследования

При решении поставленных в данной диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, методы объектно-ориентированного анализа и моделирования

Результаты, выносимые на защиту

1 Концепция исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

2 Динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающие в себя динамические модели формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов, производства и реализации продукции по основному производству и инвестиционному производствам, динамическую модель определения налогов и чистой прибыли, динамическую модель формирования чистого денежно1 о потока и накопления денежных средств, а также динамическую модель погашения кредита

3 Процедура формирования алгоритмов и интеллектуальные алгоритмы поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

4 Программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

5 Результаты экспериментальных исследований эффективности интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

Научная новизна результатов

1 Новизна предложенной концепции исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования состоит в интеграции динамического, процессно-ориентированного, когнитивного и сценарного подходов, что позволяет во-первых, моделировать динамику процессов установления равновесия между потоками потребления и накопления денежных средств с учетом имеющихся запасов, во-вторых, выбирать рациональные варианты управления по различным сценариям освоения инвестиций в условиях кредитования

2 Новизна предложенных динамических моделей процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования состоит в описании динамики формирования, распределения, расходования и накопления денежных потоков, а также погашения долга по кредиту в форме дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, функционирующих в автоматическом и автоматизированном режимах

3. Новизна процедуры формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования заключается в использовании самоорганизующихся карт Кохонена, позволяющих во-первых, провести многопараметрический анализ классов ситуаций, во-вторых, упорядочить выделенные классы ситуаций с помощью метода анализа иерархий, в-третьих, построить сценарии освоения инвестиций с целью выявления правил принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическую ценность диссертационного исследования составляет программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ), позволяющее моделировать различные сценарии освоения инвестиций и на их основе формировать базу экспериментальных данных, которая используется для анализа ситуаций и формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кред итования

Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований, которые показали правильность выбранной концепции исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, позволяющих выбирать наиболее благоприятные сценарии управления

Получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ «Моделирование динамики погашения кредита при реализации инвестиционного проекта» от 30 05 2007 №2007612256, «Автоматизированная информационная система подготовки экспериментальных данных на основе имитационного моделирования» от 9 07 2007 №2007612947

В учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы имитационного моделирования, а также методика его использования для решения задач планирования, моделирования динамики процессов обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

Основания для выполнения работы

Работа выполнена в период 2001-2007 гг на кафедре технической кибернетики УГАТУ и связана с выполнением госбюджетных научно-исследовательских работ №ИФ-ТК-14-01-03/а (2001-2004 гг) «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах» и №ИФ-ТК-14-05-03/а «Интеллектуализация процессов принятия решения в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций» (20052007 гг )

Апробация работы и публикации

Основные положения, представленные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях международная научно-практическая конференция Элиста, 2003, IV российская научно-методическая конференция «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием Уфа, 2004, международная конференция телекоммуникаций Самара, 2004, П всероссийская научно-техническая конференция «Мехатроника, автоматизация, управление» Уфа, 2005, межвузовская научно-практическая конференция Уфа, 2005, VI российская научно-методическая конференция с международным участием «Управление экономикой методы, модели, технологии» Уфа, 2006, IX Международная конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» Самара, 2007

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 10 публикациях, в том числе 1 — в рецензируемом журнале из списка ВАК

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 160 страницах и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список включает 148 наименований

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность канд. техн наук, доц Е А. Макаровой за высококвалифицированные консультации в области проблем управления производственными и экономическими системами

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель, задачи исследований, научная новизна и практическая ценность полученных результатов

Глава 1. Анализ проблемы управления инвестициями в условиях кредитования

В первой главе рассмотрена актуальная, имеющая важное научно-практическое значение проблема повышения эффективности управления инвестициями в условиях кредитования

В результате анализа современных концепций планирования и оценки эффективности инвестиций и существующих методов управления, а также особенностей функционирования и управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования обоснована необходимость исследования процесса обновления производства как динамического, многосвязного и многофункционального объекта управления, обладающего свойствами адаптивности и управляемого с участием человека

Проведен анализ существующих понятий инвестиции, инвестиционные проекты, выделены особенности инвестиционного кредитования Под инвестированием понимается акт вложения денежных средств (именуемых инвестициями) с целью получения дохода в будущем Инвестиционный проект предусматривает вложение определенного количества ресурсов, в том числе материальных, финансовых, интеллектуальных для получения запланированного результата и достижения определенных целей в обусловленные сроки В работе рассматривается вариант инвестиций в развитие производства (реальные инвестиции), реализация которых осуществляется в виде конкретного инвестиционного проекта Цель таких инвестиций состоит в создании нового (инвестиционного) производства на действующем предприятии Особенностью инвестиционного кредитования является то, что в этом случае источником возврата средств является вся хозяйственная деятельность заемщика, включая доходы от реализации проекта.

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления инвестициями выявил необходимость изучения процессов на микроуровне (уровне отдельного предприятия), характеризующих динамику конкретных видов инвестиций в обновление производства Определен круг научных и практических задач, решение которых обеспечит эффективность управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования за счет применения динамических (даскретно-непрерывных нелинейных) моделей и интеллектуальных алгоритмов поддержки решений по управлению

Глава 2. Разработка динамических моделей процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования Во второй главе разработана концепция исследования и моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования на основе интеграции динамического, процессно-ориентированного, ког-

нитивного и сценарного подходов Первая особенность применения динамического подхода состоит в описании процессов обновления производства с помощью двух групп показателей- показателей потоков и показателей запасов, и в формировании кругооборота денежных средств с различными темпами, ограниченными суммой накопленных денежных средств предприятия. Вторая особенность применения динамического подхода заключается в формировании управляющих воздействий в виде корректировки величин и направлений денежных потоков в зависимости от ограниченной суммы накопленных денежных средств, которая, в свою очередь, определяется темпами потоков, а также путем выбора моментов времени принятия решений по корректировке темпов денежных потоков Особенность применения процессного подхода заключается в описании в качестве элементов не только процессов расходования, преобразования и распределения потоков ресурсов, но и накопления их во времени Особенность применения когнитивного и сценарного подходов состоит в выявлении причинно-следственных связей между элементами процесса обновления производства и в построении сценариев освоения инвестиций путём анализа закономерностей развития сшуаций в различных вариантах управления Показано, что разработка моделей процесса обновления производства должна вестись в классе динамических дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами; разработка алгоритмов управления процессом обновления производства проводится в классе интеллектуальных алгоритмов, а их исследование осуществляется методом имитационного моделирования

Основной целью деятельности предприятия в рамках данной работы является освоение инвестиций для выпуска и реализации новой продукции, а также получение плановой прибыли как по основному, так и по инвестиционному производствам при условии своевременного погашения долга

Предложена когнитивная модель процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования Особенность когнитивной модели заключается в описании единого денежного кругооборота предприятия в виде замкнутых контуров, позволяющих обеспечить успешность обновления производства за счет перераспределения денежных потоков между основным и инвестиционным производствами в зависимости от ситуаций и с учетом своевременного погашения долга

На основе когнитивной модели строится функциональная схема модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, на которой выделены шесть динамических моделей модель М1 формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов, модели М2 и МЗ производства и реализации продукции по основному производству и инвестиционному производствам соответственно, модель М4 определения налогов и чистой прибыли, модель М5 формирования чистого денежного потока и накопления денежных средств, модель Мб погашения кредита При разработке динамической модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования был принят ряд допущений Предприятие имеет собственные средства, достаточные для обеспечения нормального функционирования основного производства при условии своевременного поступления на расчетный счет выручки от реализации продук-

ции Однако этих средств недостаточно для освоения выпуска нового вида продукции, поэтому предполагается, что предприятие получило инвестиционный кредит Согласно потоковым методам, положенным в основу моделирования, формируются притоки и оттоки денежных средств, на основании которых рассчитывается величина чистого денежного потока и размер накопленной суммы денежных средств C(t) С учетом имеющихся накопленных денежных средств C(t) формируются и при необходимости корректируются планы по выпуску продукции по основному и инвестиционному производствам, кроме того, на основании плановых графиков определяются платежи по кредиту

Наибольший интерес с позиций моделирования исследуемых процессов представляют модель Ml формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов и модель Мб погашения кредита

В модели Ml предлагается следующий алгоритм формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов

Шаг 1 На основе плановых темпов выпуска продукции N"tp(t) и #°(г)для основного и инвестиционного производств рассчитываются плановые темпы расхода ресурсов R^t) и R^t) по формулам = К КЛ1)>

R°p{t) — ka N°(t), где ku и k12 — коэффициенты, характеризующие расход обобщенного ресурса на единицу продукции

Шаг 2 Рассчитывается суммарный плановый темп расхода ресурсов R"z (t) по формуле R"(t) = R°p(f) + R° (t) + R°^p(t), где R°ap(t)- плановый темп расхода ресурсов для запуска инвестиционного производства

Шаг 3 Выполняется проверка условия достаточности накопленных денежных средств С (г) для выпуска продукций с требуемым темпом на следующую единицу модельного времени At.

Rl(t) At<C(t)-S(t), (1)

где S(t) - необходимый минимальный уровень запасов, требуемый для непредвиденных расходов, а также выплат по кредиту

Если условие (1) выполняется, то корректировка плановых темпов расхода ресурсов не требуется Если условие (1) не выполняется, то расходуются только имеющиеся средства с учетом минимального запаса R^r(t) = (C(i) - 8(t))/At.

Шаг 4 Рассчитывается коэффициент корректировки плановых темпов расхода ресурсов kn(t) по формуле kn(t) = R^or{t)l Rl(t) и вычисляются скорректированные плановые темпы расхода ресурсов по основному и инвестиционному производствам по формулам Rac„_bp(t) = kVl{t) Rlp(t)\ R°ar_,p(t) = kl3(t) R°p(t) Отметим, что ресурсы на запуск инвестиционного производства не подлежат корректировке, их величина фиксирована

При разработке имитационной модели с помощью компонента Simuhnk среды MatLab шаги 1, 2 и 4 алгоритма реализованы с помощью типовых динамических звеньев, а шаг 3-е помощью специального блока «MATLAB function», логика работы которого написана на языке MatLab

Таким образом, предлагаемая динамическая модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов играет координирующую роль в организации взаимодействия между всеми моделями с целью обеспечения кругооборота ограниченных денежных средств предприятия

Модель Мб погашения кредита предназначена для формирования текущих платежей во времени либо в соответствии с плановым графиком платежей, либо с отклонениями от него, в зависимости от складывающейся ситуации

Особенности предлагаемой модели состоят в следующем Во-первых, в модели принимается допущение, согласно которому каждая выплата представляется в виде ступенчатого сигнала длительностью в одну единицу модельного времени и высотой, равной величине выплаты Такое представление платежа позволяет корректно выполнить расчеты чистого денежного потока

Во-вторых, предполагается возможность принятия решений по корректировке планового графика платежей При этом отличия фактического графика погашения кредита от планового состоят только в размере текущих платежей, плановое время платежей считается неизменным. Принятие решений в модели реализуется в автоматизированном режиме, когда человек в диалоге может изменить текущий платеж, при этом расчет нового скорректированного графика платежей на оставшийся период осуществляется автоматически

В-третьих, независимо от выбранного метода расчета графика платежей при расчете и перерасчете размера текущего платежа возникает необходимость использовать значения ряда параметров модели, рассчитанные на момент предыдущей выплаты, а также считать количество выплат Реализовать такой алгоритм с помощью типовых динамических звеньев, а также блока «MATLAB function» невозможно, так как они не обладают памятью Поэтому предложено использовать блок «S-function» компонента Simulink среды MatLab, логика работы которого реализуется на языке MatLab. Возможностями блока являются получение от компонента Simulink значения текущего времени моделирования t, в зависимости от которого выполняются различные части алгоритма, создание глобальных переменных, которые хранят свои значения в течение всего времени моделирования

Таким образом, предлагаемая динамическая модель погашения кредита позволяет, во-первых, на каждом шаге моделирования выполнять только одну операцию - сравнение текущего времени моделирования со временем выплат, во-вторых, только при наступлении времени платежей выполнять расчеты и, при желании пользователя, перерасчеты текущих платежей, в-третьих, обеспечивать согласование дискретных процессов выплат и непрерывных процессов преобразования потоков при производстве продукции по основному и инвестиционному производствам

Глава 3. Разработка интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия

решений по управлению процессом обновления производства В третьей главе разработана функциональная схема двухуровневой системы управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования (рисунок 1). На нижнем уровне управления выделены три контура управле-

ния. Первый контур построен на основе принципа обратной связи и решает задачи оперативного управления выпуском продукции на основе рассогласования между плановыми У0 и фактическими и Yp значениями векторов управляемых координат для основного и инвестиционного производств. Второй контур управления по обратной связи решает зада™ корректировки расхода ресурсов для выпуска продукции на основе анализа рассогласования между плановыми Y„ и фактическими Ym значениями вектора управляемых координат для предприятия в целом. Третий конгур управления решает задачи расчета и перерасчета платежей по кредиту Раусог на основе информации о накопленных денежных средствах.

Рисунок I - Функциональная схема двухуровневой системы управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

Верхний уровень управления построен на основе принципа ситуационного управления и позволяет обеспечить поддержку лицу, принимающему решение (ЛПР), при формировании вектора управляющих воздействий

и= <ин^ ,иг Ьр , и, |р ,и,_„ ,и„, >,

где ин Ьр,иг Ьр,и1 Ьр — управляющие воздействия, связанные с корректировкой процессов производства, реализации продукции и формирования потоков затрат соответственно по основному производству; для инвестиционного производства обозначения аналогичны и имеют индекс <ф». Управление на этом уровне осуществляется на основе анализа большого количества данных о состоянии процесса обновления производства в целом.

Целесообразность применения нейросетевых технологий для решения задач управления верхнего уровня обусловлена следующими причинами. Разработанная динамическая модель обновления производства является средством генерации новых знаний, извлечение которых осуществляется путем анализа результатов многократного проведения имитационных экспериментов. Однако выполнение анализа сопряжено

со значительными трудностями, которые связаны с необходимостью обработки большого количества данных, как по отдельному эксперименту, так и по всем экспериментам в целом В этой ситуации функцию обобщения результатов экспериментов выполняют нейросетевые технологии

Применение нейронных сетей Кохонена в контуре ситуационного управления позволяет решать следующие задачи, кластеризации ситуаций и формирования с помощью ЛПР правил классификации ситуаций на основании анализа карт Кохонена, определения кластеров, относящихся к областям, благоприятным, умеренно неблагоприятным, очень неблагоприятным, формирования правил принятия решений на основе выявления причин отклонения от желаемого состояния путем анализа статистики по кластеру, формирования сценариев развития ситуаций как средства анализа интегральной траектории движения процесса обновления производства

Предложена процедура формирования алгоритмов поддержки принятия решений (ППР) для верхнего уровня управления с использованием нейронных сетей Кохонена (рисунок 2) Особенности ее состоят в следующем

Во-первых, это «подключение» сети Кохонена в контуре ситуационного управления в важные, с позиций анализа и принятия решений, моменты времени по желанию ЛПР Выделены основные события и соответствующие им контролируемые моменты времени о предоставления кредита и выделения средств на запуск инвестиционного производства; ¿2 начала выпуска продукции по инвестиционному производству, ¿з первой выплаты по кредиту по окончании первого года освоения инвестиций, обеспечения окупаемости инвестиций, ?5 последней выплаты по кредиту по окончании пфиода освоения инвестиций

Во-вторых, для каждого выделенного момента времени строится, как правило, своя сеть Кохонена. Это связано с тем, что далеко не всегда признаки, которые являются важными для нейросетевого анализа на одном интервале времени, будут важны на другом интервале времени При этом для обучения сети используются такие динамические показатели, как темпы потоков ресурсов, их запасы, а также времена запуска производства и окупаемости проекта

В-третьих, формирование правил классификации осуществляется ЛПР путем анализа цветовой гаммы изменения значений признаков на построенном отображении многомерного пространства экспериментальных данных на плоскость в виде самоорганизующихся карт

В-четвертых, это возможность учета риска при управлении обновлением производства, который может определяться как степень близости текущей ситуации к очень неблагоприятным областям (областям риска), в качестве которых рассматриваются, например, кластеры ситуаций с невыплаченным долгом или отрицательным значением чистого приведенного дохода ЫРУ

В завершении предлагаемой процедуры формирования алгоритмов ППР выполняется построение сценариев в виде цепочки классов ситуаций по контролируемым моментам времени

Для построения сценария, как обобщенной траектории движения объекта во времени, производится упорядочивание построенных кластеров по степени близости к кластеру наиболее благоприятных ситуаций Для этого применяется

Y(t)__

Динамическая модель

процесса обновления произв-ва

_и_

Формирование множества V признаков предполагаемых для использования в нейросетевом анализе

Ж

Определение множества анализируемых моментов времени {/,}, где ¡=(1..к}

ТЕ

Проведение экспериментальных исследований с имитационной моделью обновления производства и заполнение базы экспериментальных данных

База

экспериментальных

ЗЕ

Г=1

JE

Формирование обучающего множества для нейронной сети момента времени Л

Нейросетсвые методы

Уточнение множества входных признаков У1 . Определение количества кластеров п, для нейросети момента времени

V.

Нейросетевые аналитические программные продукты

Ж

Обучение нейросети Кохонена и построение самоорганизующихся карт для времени /,

И

Карты Кохонена

по признакам для времени if

Метод анализа иерархий

\ /

/

I

k"i— . M \ f\ \\ \1

U-Vl

w w \ Ч

\ \ \ I \ \ I

ж

Анализ самоорганизующихся карт, уточнение количества кластеров п^ и формирование правил

классификации ситуации для времени I,

Ж

Определение кластеров, соответствующих заведомо благоприятным и заведомо неблагоприятным ситуациям для

ж

10

Упорядочивание оставшихся кластеров по степени близости к благоприятным ситуациям для времени ^

II

Формирование правил принятия решений для выделенных кластеров ситуаций времени /(.

Ж

Excel

Формирование сценариев обновления производства и временной анализ траекторий движения системы

12

Ж

Проведение нового имитационного эксперимент, классификация ситуаций для каждого момента времени Г, и уточнение принимаемых решений_

Рисунок 2 — Схема процедуры формирования алгоритмов ПИР по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

метод анализа иерархий; при этом в качестве критериев рассматриваются признаки, участвующие в обучении нейронной сети, а в роли альтернатив выступают кластеры ситуаций Построение сценариев помогает ЛПР осуществить интегральную оценку траектории движения процесса обновления производства как объекта исследования, поскольку анализировать большое количество графиков изменения его координат не представляется возможным

В работе построены самоорганизующиеся карты для пяти контролируемых моментов времени, для каждого из которых сформулированы правила классификации ситуаций и принятия решений в виде продукциотшых моделей Выявлены основные тины сценариев обновления производства пессимистические, оптимистические и реалистические

Глава 4. Системные исследования эффективности управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования В четвертой главе разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ), структура которой содержит следующие компоненты имитационного моделирования, подготовки экспериментальных данных, нейросетевых технологий анализа данных

Компонент имитационного моделирования реализован в среде MATLAB и включает в себя модели, реализованные с библиотек приложения Simidink, а также модели, реализованные на языке MA TLAB

Компонент подготовки экспериментальных данных позволяет выполнять автоматическое формирование комбинаций задаваемых значений входных параметров динамической модели, задание множества выходных параметров модели, задание множества моментов времени для анализа ситуаций, автоматическую генерацию текста программы для запуска имитационного моделирования, формирование базы экспериментальных данных по результатам имитационного моделирования, преобразование результирующего файла базы экспериментальных данных в требуемый формат источника данных для последующего анализа данных Этот компонент реализован в среде Builder С++, база данных - в среде MS SQL

Компонент нейросетевых технологий анализа данных предполагает создание сценария анализа экспериментальных данных с помощью обучения нейронных сетей Кохонена и построения самоорганизующихся карт для контролируемых моментов времени с помощью аналитической платформы Deductor Studio

Проведены экспериментальные исследования динамики управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, результаты которых наглядно продемонстрировали, что эффективность управления освоением инвестиций зависит не только от направления корректировок управляющих коорд инат и их значений, но и от времени принятая решений, а также их последовательности В частности, проиграны сценарии, согласно которым в неблагоприятных условиях реализации продукции по основному производству и запаздывания работ по запуску инвестиционного производства предприятие смогло завершить освоение итестиций, выйга на желаемый режим функционирования и вовремя погасить долг по кредиту

путем своевременного принятия решений в ввде перераспределения средств между производствами, корректировки цен, а также изменения графика платежей

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 Предложена концепция исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования на основе интеграции динамического, процессно-ориентированного, когнитивного и сценарного подходов Применение динамического подхода позволяет, во-первых, описать процесс обновления производства с помощью двух групп показателей, потоков и показателей запасов, во-вторых, сформировать управляющие воздействия в виде корректировки величин и направлений денежных потоков в зависимости от ограниченной суммы накопленных денежных средств, в-третьих, осуществлять правильный выбор моментов времени принятия решений по корректировке темпов денежных потоков, что определяет размер накоплений и эффективность управления инвестициями в динамике Применение процессно-ориентированного подхода предполагает выполнение декомпозиции процесса обновления производства на процессы расходования, преобразования, распределения и накопления денежных потоков Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет выявить структуру причинно-следственных связей в виде цепочек процессов, провести генерацию различных сценариев обновления производства, а также выявить закономерности развития ситуаций при различных вариантах управления обновлением производства

2 Разработаны динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающие в себя: динамическую модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов, динамические модели производства и реализации продукции по основному и инвестиционному производствам, динамическую модель определения налогов и чистой прибыли, динамическую модель формирования чистого денежного потока и накопления денежных средств, а также динамическую модель погашения кредита.

Предлагаемые динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования реализованы в классе дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами и позволяют отразить динамику формирования, преобразования, распределения и накопления денежных потоков по всем выделенным контурам денежного оборота предприятия Динамическая модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов шрает координирующую роль в организации взаимодействия между всеми моделями с целью обеспечения кругооборота денежных средств предприятия Динамическая модель запуска инвестиционного производства позволяет исследовать зависимость момента его запуска от интенсивности финансирования и темпов освоения выделенных средств Динамическая модель погашения кредита, во-первых, отражает динамику дискретных процессов расчета, перерасчета и возврата долга в различных ситуациях, определяемых степенью достаточности денежных средств, и, во-вторых, обеспечивает согласование

дискретных процессов выплат с непрерывными процессами преобразования потоков при производстве продукции Реализация в моделях автоматического и автоматизированного режимов корректировки темпов расхода ресурсов и платежей обеспечивает гибкую реакцию производств на изменяющиеся производственно-рыночные ситуации

3 Предложена структура системы управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающая два уровня управления Нижний уровень управления решает задачи, во-первых, тактического управления выпуском продукции по основному и инвестиционному производствам, во-вторых, корректировки темпов расхода ресурсов для выпуска продукции, в-третьих, корректировки платежей по кредиту на основе информации о накопленных денежных средствах Верхний уровень управления позволяет обеспечить поддержку ЛПР в принятии решений по формированию вектора управляющих воздействий на основе анализа большого количества данных с использованием нейросетевых технологий

Разработана процедура формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования включающая в себя разработку сетей Кохонена и построение самоорганизующихся карг для выделенных моментов времени протекания процесса обновления производства; многопараметрический анализ построенных кластеров и их упорядочивание по степени близости к области наиболее благоприятных ситуаций с помощью метода анализа иерархий, формирование правил классификации сшуаций и принятия решений по выделенным кластерам, формирование сценариев и анализ интегральной тенденции изменения сшуаций в динамике По результатам анализа самоорганизующихся карт сформулированы правила классификации ситуаций и определены решения по управлению исследуемым процессом Произведено упорядочивание кластеров построенных самоорганизующихся карт по степени близости к самым благоприятным ситуациям с помощью метода анализа иерархий Построены сценарии процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, анализ которых позволяет исследовать динамику чередования ситуаций во времени с целью выявления тенденции изменения ситуаций и своевременного принятия управленческих решений

4 Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, позволяющее моделировать различные его сценарии и на их основе формировать базу экспериментальных данных, которая используется в интеллектуальной компоненте для анализа ситуаций и формирования алгоритмов принятия решений по управлению исследуемым процессом. Разработанная ИАСИМ может применяться при реализации сценарного подхода к количественному анализу рисков в управлении реальным процессом инвестиционного кредитования на уровне руководителей предприятий

5 Проведены экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования

по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований, а также с использованием разработанных моделей и алгоритмов управления Результаты экспериментальных исследований показали, что принимаемые решения позволяют преобразовать пессимистические сценарии в реалистические, при этом темп получения прибыли увеличивается в 1,2-1,4 раза.

Рассмотренные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления исследуемым процессом за счет перераспределения средств между основным и инвестиционным производствами в зависимости от ситуаций на рынках сырья и продукции, а также возможность достижения плановых показателей эффективности за счет экономии средств путем снижения размера текущих платежей и использования сэкономленных средств для стимулирования спроса по перспективным направлениям с целью повышения будущей прибыли Кроме того, показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принятия решений во времени позволяет обеспечить получение большей прибыли, и следовательно, достижение стабильности функционирования основного и инвестиционного производств и после завершения освоения инвестиций

Разработанные модели, алгоритмы и программное обеспечение ИАСИМ процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования могут бьггь использованы как в качестве советчика ЛПР при формировании эффективных управленческих решений^ так и для обучения специалистов в области управления реальными инвестициями, а также для проведения различных видов экспериментальных исследований исследуемого процесса

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ

В РАБОТАХ В рецензируемом журнале из списка ВАК 1 Методология исследования и моделирования динамики реализации инвестиционного проекта / Е А Макарова, Г.А Зимина // Мехатроника, автоматизация, управление М Новые технологии, 2007 №9 (78). С.32-37

В других изданиях

2 Концептуальные основы разработки автоматизированной системы имитационного моделирования для управления инвестиционными потоками / Ильясов Б.Г, Макарова Е А, Зимина Г А. // Информационные технологии и системы новые информационные технологии в науке, образовании, экономике (НИТНОЭ-2003) сб науч тр междунар науч -технич конф Элиста ВНЦ РАН, 2003. Т1 С.368-373

3 Применение потоковых методов для динамического моделирования процесса реализации инвестиционного проекта / Б.Г Ильясов, Б А Макарова, Г А Зимина // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций . сб науч тр ежегодной междунар конф Самара ПГАТИ, 2004 С 121-122

4 Имитационная модель процесса реализации инвестиционного проекта / Б Г Ильясов, Е А Макарова, Г А Зимина // Управление экономикой методы,

модели, технологии тр 4-й рос науч-метод конф смеждунар участием Уфа : УГАТУ, 2004 С 85-90

5 Динамическая модель процесса реализации инвестиционного проекта / Б Г Ильясов, Е А Макарова, Г А Зимина // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах межвуз науч сб Уфа УГАТУ, 2005 С 28-35

6 Автоматизированная информационная система учета и анализа деятельности лизинговой компании / Б Г Ильясов, Е А.Макарова, Г А Зимина // Мехатроника, автоматизация, управление сб матер 2-й всерос науч—техн конф Уфа УГАТУ, 2005 ТА С 431-436

7 Применение потоковых методов в управлении инвестиционными проектами /ГА Зимина // Актуальные вопросы учета, аудита, экономического анализа и налогообложения матер межвуз науч—практ. конф. Уфа УГНТУ, 2005 С 187-190

8 Моделирование процесса погашения кредита при реализации инвестиционного проекта / Б.Г.Ильясов, Б А Макарова, Г А Зимина // Управление экономикой методы, модели, технологии тр 6-й рос науч -метод конф с ме-ждунар участием Уфа, 2006 С 202-208

9 Автоматизированная информационная система подготовки экспериментальных данных на основе имитационного моделирования / Б Г.Ильясов, Е А Макарова, Г А Зимина, Н С Буханова, И В Андреяшкин // CSIT'2007 Компьютерные науки и информационные технологии 9-й Междунар сем Уфа-Красноусольск УГАТУ, 2007 С 167-170 (Статья на англ. яз )

10 Системное моделирование динамики реализации инвестиционного проекта / Б Г.Ильясов, Е А Макарова, Г А Зимина // Проблемы управления и моделирования в сложных системах тр IX Междунар конф Самара СНЦ РАН, 2007 С 145-148

Диссертант

Г.А.Зимина

ЗИМИНА Галина Анатольевна

УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ ОБНОВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05 13 10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 23 11 2007 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Тайме Уел печ. л 1,0 Уел кр -отт 1,0 Уч — изд л 0,9 Тираж 100 экз Заказ № 583

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул К Маркса, 12

ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ КРЕДИТОВАНИЯ.

1.1 Актуальность проблемы управления инвестициями в условиях кредитования.

1.2 Анализ существующих моделей и методов управления инвестициями в условиях кредитования.

1.3 Цель и задачи исследования.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ОБНОВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ИНВЕСТИЦИОННОГО КРЕДИТОВАНИЯ.

2.1 Концепция исследования и системного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

2.2 Разработка функциональной схемы динамической модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

2.3 Разработка динамической модели формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов.

2.4. Разработка динамической модели производства и реализации продукции по основному производству.

2.5. Разработка динамической модели производства и реализации продукции по инвестиционному производству.

2.6. Разработка динамических моделей формирования основных финансовых показателей.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЦЕССОМ ОБНОВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА.

3.1 Процесс обновления производства в условиях инвестиционного кредитования как динамический многомерный объект управления.

3.2 Структура системы управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кред итования.

3.3 Процедура формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства.

3.4 Разработка алгоритмов ППР по управлению процессом обновления производства для периода запуска ИП.

3.5 Разработка алгоритмов ППР по управлению процессом обновления производства для периодов выпуска продукции инвестиционным производством.

3.6 Разработка алгоритмов классификации ситуаций для периода последней выплаты по кредиту.

Выводы по главе 3.

4. СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБНОВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ИНВЕСТИЦИОННОГО КРЕДИТОВАНИЯ.

4.1 Разработка программного обеспечения информационно-аналитической системы имитационного моделирования.

4.2 Методика проведения системных исследований.

4.3 Исследование динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования как ДОУ.

4.4 Исследование эффективности интеллектуальных алгоритмов ППР по управлению процессом обновления производства.

Выводы по главе 4.

Актуальность

Реструктуризация российской банковской системы в качестве одной из важнейших стратегических целей подразумевает создание условий для развития кредитования банками инвестиций в реальном секторе экономики. В последние годы наблюдается тенденция поворота банковской системы к решению задач подъема российского производства, следовательно, возникает проблема освоения долгосрочного кредитования инвестиций.

Одним из важных условий обеспечения качества принимаемых решений о выделении инвестиционного кредита предприятию является оценка коммерческим банком инвестиционной кредитоспособности клиента. При инвестиционном кредитовании необходимо уметь прогнозировать будущее состояние предприятия, учитывать возможную динамику его финансового состояния за значительный период времени, возможность погашения инвестиционного кредита в результате успешного освоения инвестиций. Для этого нужны принципиально новые подходы.

На финансирование различных инвестиционных программ расходуются огромные средства. Имеются типовые методики и стандарты по инвестиционному проектированию (ЮНИДО и др.), а также соответствующие компьютерные программы, которые уже получили известность и международное признание. Однако их применение в российской практике нередко весьма затруднительно. И одна из главных причин этого - фактор неопределенности, который может очень существенно повлиять на конечные результаты освоения инвестиций.

Наиболее существенными видами неопределенности и риска в управлении инвестициями являются следующие:

1) риск, связанный с нестабильностью экономического законодательства и неопределенностью текущей экономической ситуации, условий инвестирования и использования прибыли;

2) внешнеэкономический риск (возможность введения ограничений на торговлю и поставки, закрытие границ и т.д.);

3) неопределенность политической ситуации, риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе;

4) неполнота или неточность информации о динамике технико-экономических показателях производства, параметрах новой техники и технологии, качестве сырья и готовой продукции;

5) неопределенность в оценке возможностей предприятия (организационных, ресурсных, информационных, финансовых и т.д.);

6) производственно-технический риск (аварии и отказы оборудования, производственный брак и т.д.);

7) неопределенность целей, интересов и поведения участников проекта;

8) неполнота или неточность информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников (возможность неплатежей, банкротств, срывов договорных обязательств) и т.д.

Важнейшими функциями управления инвестициями являются диагностика и прогнозирование. С организационно-технологической точки зрения анализ в условиях неопределенности, риска и многовариантности, который осуществляется при диагностике и прогнозировании инвестиций, можно рассматривать как человеко-машинный процесс обоснования и принятия различного рода решений. Следовательно, необходимо применять такие методы управления, которые позволят с высокой степенью точности оценивать возможные изменения параметров предприятия, характеристик инвестиционного процесса, а также факторов внешней среды. К числу таких методов относится динамическое имитационное моделирование.

Процесс освоения инвестиций, охватывающий большое количество участников, можно интерпретировать как сложную систему, достижение целевой функции которой обуславливается как общими организационно-рыночными, так и специфическими технико-экономическими факторами, рыночными законами. Решение проблемы повышения эффективности управления инвестициями сопряжено с необходимостью обеспечения информационно-аналитической поддержки в процессе принятия решений руководителем предприятия с целью предварительной оценки рисков и последствий принимаемых решений в динамике.

Структурные характеристики, отражающие различные стороны инвестиционных процессов, давно являются предметом пристального изучения. Значительный вклад в изучение проблем, связанных с управлением и анализом инвестиций внесли такие отечественные исследователи, как В.Н.Богачев, П.Л.Виленский, Л.Т.Гиляровская, ДАЕндовицкий, В.Б.Ивашкевич, В.В.Ковалев, В .А.Москвин, В.Н.Лившиц, И.В.Липсис, ВДНоводворский, Я.В.Соколов, В.П.Суйц, АДШеремет, Н.К.Зайнашев, ДАГайнанов, ЛАИсмагилова, У.Г.Зиннуров, Л.С.Валинурова и др., а также зарубежные авторы - В.Беренс, Ю.Брихем, Е.Грант, Б.Карсберг, Д.Ф.Коллинз, Г.Марковиц, Дж.Форрестор, Р.Холт, А.Шапиро,У .Шарп и ДР

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления инвестициями показал, что в большинстве работ основное внимание уделяется анализу инвестиционной деятельности с позиций макроподхода. Микроструктурные же процессы, характеризующие динамику материально-технических и социально-экономических компонентов конкретных видов инвестиций изучены пока не достаточно. К числу недостатков существующих механизмов оценки инвестиций можно отнести то, что они основаны на зарубежных методиках, зарекомендовавших себя в условиях рыночной экономики; не используют четкий механизм оценки эффективности на разных стадиях реализации инвестиционных программ; не учитывают временных и субъективных особенностей инвестиционной деятельности; не используют взаимосвязь и преемственность исходных данных при оценках экономической эффективности, что не позволяет отслеживать изменение показателей эффективности на всем протяжении инвестиционного цикла.

К общим недостаткам существующих программных продуктов оценки инвестиций относятся следующие: все эти системы имеют ограниченную возможность учета влияния конкретных рисков; они не имеют, как правило, алгоритмов оптимизации; «не различают» пользователей (субъектов инвестиционной деятельности); являются статическими, т.к. рассматривают заданные инвестиционные затраты, программу реализации в отличие от динамических систем, допускающих автоматическую корректировку показателей в зависимости от их значений. Все эти обстоятельства определили цель данной работы и задачи исследования.

Данная работа основывается на методологии, подходах и системных принципах, применяемых при разработке интеллектуальных систем управления процессами функционирования производства в реальных условиях рынка, которые использовались при проведении научных исследований на кафедре технической кибернетики.

Цель работы и задачи исследования

Целью данной работы является системный анализ процессов управления обновлением производства в условиях инвестиционного кредитования на основе разработанных динамических моделей, интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и программного обеспечения, а также и оценка эффективности предложенных алгоритмов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

2. Разработать динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

3. Разработать структуру системы управления и процедуру формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования на основе нейросетевых технологий.

4. Разработать программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ) процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

5. Провести экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятая решений управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования по различным сценариям.

Концепция исследования и системного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования строится на основе интеграции динамического, процессно-ориентированного и когнитивного подходов.

Методы исследования

При решении указанных задач использованы методы системного анализа, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, методы объектно-ориентированного анализа и моделирования.

На защиту выносятся

1. Концепция исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

2. Динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающие в себя: динамическую модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов, динамические модели производства и реализации продукции по основному производству и инвестиционному производству, динамическую модель определения налогов и чистой прибыли, динамическую модель формирования чистого денежного потока и накопления денежных средств, а также динамическую модель погашения кредита.

3. Процедура формирования алгоритмов и интеллектуальные алгоритмы поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

4. Программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

5. Результаты экспериментальных исследований эффективности интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

Научная новизна

1. Новизна предложенной концепции исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования состоит в интеграции динамического, процессно-ориентированного, когнитивного и сценарного подходов, что позволяет: во-первых, моделировать динамику процессов установления равновесия между потоками потребления и накопления денежных средств с учетом имеющихся запасов; во-вторых, выбирать рациональные варианты управления по различным сценариям освоения инвестиций в условиях кредитования.

2. Новизна предложенных динамических моделей процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования состоит в описании динамики формирования, распределения, расходования и накопления денежных потоков, а также погашения долга по кредиту в форме дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, функционирующих в автоматическом и автоматизированном режимах.

3. Новизна процедуры формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования заключается в использовании самоорганизующихся карт Кохонена, позволяющих: во-первых, провести многопараметрический анализ классов ситуаций; во-вторых, упорядочить выделенные классы ситуаций с помощью метода анализа иерархий; в-третьих, построить сценарии освоения инвестиций с целью выявления правил принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

Практическая значимость 1. Практическую ценность диссертационного исследования составляет программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ), позволяющее моделировать различные сценарии освоения инвестиций и на их основе формировать базу экспериментальных данных, которая используется для анализа ситуаций и формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования.

2. Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований, которые показали правильность выбранной концепции исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, позволяющих выбирать наиболее благоприятные сценарии его реализации.

Получено свидетельство №2007612256 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Моделирование динамики погашения кредита при реализации инвестиционного проекта», которое было зарегистрировано РосАПО в Реестре программ для ЭВМ 30.05.2007. А также получено свидетельство №2007612947 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система подготовки экспериментальных данных на основе имитационного моделирования», которое было зарегистрировано РосАПО в Реестре программ для ЭВМ 9.07.2007.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на: Республиканском совещании «Образовательные программы и технологии подготовки кадров в области информатики и вычислительной техники в технических университетах» (Уфа, УГАТУ, 2002г.), Международной научно-практической конференции (Элиста, 2003г.), четвертой российской научно-методической конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием (Уфа, 2004г.); международной конференции телекоммуникаций (г. Самара, ПГАТИ, 2004 г.); Второй всероссийской научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ) (г.Уфа, УГАТУ, 2005г.); Межвузовской научно-практической конференции (г.Уфа, УГНТУ, 2005г.); Шестой российской научно-методической конференции с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии»(Уфа, 2006г.); IX Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, Самарский научный центр РАН, 2007г.).

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 10 работах, в том числе 1 - в рецензируемом журнале из списка ВАК.

Струюура работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Основная часть работы содержит 160 страниц машинописного текста, 25 страниц иллюстраций и таблиц, список литературы, включающий 148 наименований. Объем приложений составляет 40 страниц.

Выводы по главе 4

1. Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ). Один из основных компонентов ИАСИМ - автоматизированная информационная система (АИС) подготовки экспериментальных данных позволяет пользователю, во-первых, автоматически формировать множества параметров динамической модели и запуска процесса моделирования для каждого множества в отдельности и, во-вторых, формировать файлы экспериментальных данных по требованиям пользователя в соответствии с планом эксперимента Предложена методика проведения системных исследований с использованием разработанных моделей и алгоритмов управления.

2. Проведены экспериментальные исследования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования как ДОУ в условиях действия возмущений. Результаты имитационных экспериментов показали возможность выхода предприятия на желаемый режим работы за счет своевременного принятия решений по корректировке потоков между ОП и ИП, цен, а также изменения графика платежей.

3. Проведены экспериментальные исследования эффективности алгоритмов управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования. Исследована эффективность предложенных интеллектуальных алгоритмов ППР при управлении исследуемым процессом по различным сценариям.

Результаты экспериментальных исследований эффективности управления обновлением производства в условиях инвестиционного кредитования показали, что принимаемые решения позволяют преобразовать пессимистические сценарии управления инвестициями в реалистические, при этом темп получения прибыли по ОП увеличивается в 1,2-1,4 раза. В случае недостатка имеющихся средств путем перераспределения ресурсов между ОП и ИП было доказано, что эффективность управления исследуемым процессом зависит от времени принятия решений и их последовательности.

157

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получены следующие результаты:

1. Предложена концепция исследования и системного моделирования динамики процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования на основе интеграции динамического, процессно-ориентированного, когнитивного и сценарного подходов. Применение динамического подхода позволяет, во-первых, описать процесс обновления производства с помощью двух групп показателей: потоков и показателей запасов; во-вторых, сформировать управляющие воздействия в виде корректировки величин и направлений денежных потоков в зависимости от ограниченной суммы накопленных денежных средств; в-третьих, осуществлять правильный выбор моментов времени принятия решений по корректировке темпов денежных потоков, что определяет размер накоплений и эффективность управления инвестициями в динамике. Применение процессно-ориентированного подхода предполагает выполнение декомпозиции процесса обновления производства на процессы расходования, преобразования, распределения и накопления денежных потоков. Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет выявить структуру причинно-следственных связей в виде цепочек процессов; провести генерацию различных сценариев обновления производства, а также выявить закономерности развития ситуаций при различных вариантах управления обновлением производства.

2. Разработаны динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающие в себя: динамическую модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов, динамические модели производства и реализации продукции по основному и инвестиционному производствам, динамическую модель определения налогов и чистой прибыли, динамическую модель формирования чистого денежного потока и накопления денежных средств, а также динамическую модель погашения кредита.

Предлагаемые динамические модели процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования реализованы в классе дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами и позволяют отразить динамику формирования, преобразования, распределения и накопления денежных потоков по всем выделенным контурам денежного оборота предприятия. Динамическая модель формирования и корректировки плановых темпов расхода ресурсов играет координирующую роль в организации взаимодействия между всеми моделями с целью обеспечения кругооборота денежных средств предприятия. Динамическая модель запуска инвестиционного производства позволяет исследовать зависимость момента его запуска от интенсивности финансирования и темпов освоения выделенных средств. Динамическая модель погашения кредита, во-первых, отражает динамику дискретных процессов расчета, перерасчета и возврата долга в различных ситуациях, определяемых степенью достаточности денежных средств; и, во-вторых, обеспечивает согласование дискретных процессов выплат с непрерывными процессами преобразования потоков при производстве продукции. Реализация в моделях автоматического и автоматизированного режимов корректировки темпов расхода ресурсов и платежей обеспечивает гибкую реакцию производств на изменяющиеся производственно-рыночные ситуации.

3. Предложена структура системы управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, включающая два уровня управления. Нижний уровень управления решает задачи, во-первых, тактического управления выпуском продукции по основному и инвестиционному производствам; во-вторых, корректировки темпов расхода ресурсов для выпуска продукции; в-третьих, корректировки платежей по кредиту на основе информации о накопленных денежных средствах. Верхний уровень управления позволяет обеспечить поддержку ЛПР в принятии решений по формированию вектора управляющих воздействий на основе анализа большого количества данных с использованием нейросетевых технологий.

Разработана процедура формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования включающая в себя: разработку сетей Кохонена и построение самоорганизующихся карт дня выделенных моментов времени протекания процесса обновления производства; многопараметрический анализ построенных кластеров и их упорядочивание по степени близости к области наиболее благоприятных ситуаций с помощью метода анализа иерархий; формирование правил классификации ситуаций и принятия решений по выделенным кластерам; формирование сценариев и анализ интегральной тенденции изменения ситуаций в динамике. По результатам анализа самоорганизующихся карт сформулированы правила классификации ситуаций и определены решения по управлению исследуемым процессом. Произведено упорядочивание кластеров построенных самоорганизующихся карт по степени близости к самым благоприятным ситуациям с помощью метода анализа иерархий. Построены сценарии процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, анализ которых позволяет исследовать динамику чередования ситуаций во времени с целью выявления тенденции изменения ситуаций и своевременного принятия управленческих решений.

4. Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования, позволяющее моделировать различные его сценарии и на их основе формировать базу экспериментальных данных, которая используется в интеллектуальной компоненте для анализа ситуаций и формирования алгоритмов принятия решений по управлению исследуемым процессом. Разработанная ИАСИМ может применяться при реализации сценарного подхода к количественному анализу рисков в управлении реальным процессом инвестиционного кредитования на уровне руководителей предприятий.

5. Проведены экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений управления процессом обновления производства в условиях инвестиционного кредитования по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований, а также с использованием разработанных моделей и алгоритмов управления. Результаты экспериментальных исследований показали, что принимаемые решения позволяют преобразовать пессимистические сценарии в реалистические; при этом темп получения прибыли увеличивается в 1Д—1,4 раза.

Рассмотренные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления исследуемым процессом за счет перераспределения средств между основным и инвестиционным производствами в зависимости от ситуаций на рынках сырья и продукции, а также возможность достижения плановых показателей эффективности за счет экономии средств путем снижения размера текущих платежей и использования сэкономленных средств для стимулирования спроса по перспективным направлениям с целью повышения будущей прибыли. Кроме того, показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принятия решений во времени позволяет обеспечить получение большей прибыли, и, следовательно, достижение стабильности функционирования основного и инвестиционного производств и после завершения освоения инвестиций.

Разработанные модели, алгоритмы и программное обеспечение ИАСИМ процесса обновления производства в условиях инвестиционного кредитования могут быть использованы как в качестве советчика ЛПР при формировании эффективных управленческих решений, так и для обучения специалистов в области управления реальными инвестициями, а также для проведения различных видов экспериментальных исследований исследуемого процесса

1. Налоговый Кодекс Российской Федерации (часть первая) (с изменениями на 29.12.2001 г.)

2. Налоговый Кодекс Российской Федерации (часть вторая) (с изменениями на 29.05.2002г.)

3. Гражданский Кодекс Российской Федерации (часть вторая) (с изменениями и дополнениями на 17.12.1999 г.)

4. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 г. №395-1 (с изменениями и дополнениями).

5. Федеральный закон Российской Федерации «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25. 02.1999 г. №39-Ф3.

6. Закон РСФСР «Об инвестиционной деятельности в РСФСР» от 26.06.1991 г. №1488-1 (с изменениями, внесенными Федеральным законом от 25.02.1999г. №39-Ф3).

7. Закон Республики Башкортостан «О государственном регулировании инвестиционной деятельности в Республике Башкортостан» от 02.11.2001. №247з.

8. Комментарий к главе 25 налогового кодекса РФ «Налог на прибыль».- М.: Современная экономика и право; Юрайт-М, 2002.- с.14-22, с.86-101.

9. Постановление Кабинета Министров Республики Башкортостан «О программе повышения инвестиционной привлекательности Республики Башкортостан» от 31.03.1999г. №94.

10. Распоряжение Кабинета Министров Республики Башкортостан «Об утверждении плана мероприятий по привлечению средств республиканских банков для инвестиций в основной капитал Республики Башкортостан» от 23.05.2002г. №448-р.

11. Распоряжение Кабинета Министров Республики Башкортостан «О ежеквартальном представлении информации об инвестиционных проектах иперечне пусковых строек и объектов сметной стоимостью более 1 млн. рублей» от 08.01.2003г. №10-р.

12. Распоряжение Правительства Республики Башкортостан «О мерах по созданию и развитию единой информационной системы базы данных эффективных инвестиционных проектов» от 25.12.2003г. №1264-р.

13. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. -Учебник / Под ред. д.э.н., проф. НЛ.Тихомирова. М.: Издательство «Экзамен», 2004.-528 с

14. Абрамов А.Е. Основы анализа финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности предприятия. М.: АКДИ «Экономика и жизнь», 1994. - 224 с.

15. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник/ Под ред. проф. ГАТиторенко.- М.: Компьютер, ЮНИТИ,1998.-400с.

16. Алперин С.В. Сценарий кредитования крупных инвестиционных проектов в российской экономике // Финансы и кредит. 2003, №21(135) ноябрь. - С.65-69.

17. Альгин В., Альгина М., Нурутдинова И. Особенности количественной оценки эффекта диверсификации портфеля реальных инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности // Инвестиции в России. 2002.- №3. - С.ЗЗ-36.

18. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия: Учеб. пособие / Э.И.Крылов, В.М.Власова, М.Г.Егорова и др. М.: Финансы и статистика, 2003. -192 с.

19. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.:Финансы и статистика, 2004.-.424с.: ил.

20. Ануфриев И.Е., Смирнов А.Б., Смирнова Е.Н. MATLAB 7. СПб.: БХВ-Пегербург, 2005. -1104 е.: ил.

21. Артюх К.Ю. Риски неисполнения кредитных договоров // Актуальные вопросы банковского права. 2003. - №2. - С. 10-13.

22. Асадуллин Р.Г. Инвестиции предприятия: экономическая оценка и управление / Учебно-практическое пособие. Уфа.: УГАТУ, 2000. - 206 с.

23. Архангельский А. Я. Программирование в С++ Builder 6. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2004 г. -1152 е.: ил.

24. Архангельский АЛ., Тагин М.А. Приемы программирования в С++ Builder. Механизмы Windows, сети. М.: ООО «Бином-Пресс», 2004 г. - 656 е.: ил.

25. Базы знаний интеллектуальных систем/ Т. А.Гаврилова, В .Ф.Хорошевский СПб:1. Питер, 2000.-384 с.

26. Банковское дело / Под ред. В.И.Колесникова, ЛП.Кроливецкой. М.: «Финансы и статистика», 1996.

27. Банковское дело: управление и технологии: Учебное пособие для вузов/ Под ред. проф. А.М.Тавасиева. М.: ЮНИТИ -ДАНА, 2001. - 863с.

28. Банковское дело: Учебник/ Под ред. д-ра эконом, наук, проф. Г.Г.Коробовой. -М.: Юристь, 2002. 751с.

29. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336с.:ил.

30. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебник для вузов. -М.: Издательская корпорация «Логос», 1998. 544с.

31. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб пособие.-М.:Изд-вово МГТУ им. НЭ.Баумана, 2005.-304с.

32. Бердникова Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Москва: ИНФРА-М, 2002 год.

33. Бланк И.А. Управление инвестициями предприятия. К.: Ника-Центр, Эльга, 2003. - 480 с. - («Энциклопедия финансового менеджера»; Вып. 3).

34. Валинурова Л.С. Управление инвестиционной деятельностью: Учебник/ Л.С. Валинурова, О.Б.Казакова.- М.: КНОРУС, 2005.- 384с.

35. В.П.Савчук, С.И.Прилипко, Е.Г.Величко. Анализ и разработка инвестиционных проектов. Учебное пособие. - Киев: Абсолют-В, Эльга, 1999. - 304с.

36. Васильев В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики. Учебное пособие. Уфа, УГАТУ, 1995.-99с.

37. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономическихинформационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 е.: ил.

38. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективностиинвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.пособие.- 3-е изд., испр. и доп. М.: Дело,2004. - 888с.

39. Вожова В.Н. Теория систем: Учеб.пособие/ В.Н. Волкова, А.А.Денисов.-М.: Высш.шк., 2006 511с.:ил

40. Газман В.Д. «Лизинг: теория, практика, комментарии», М., 1997г.

41. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов.-М. .-Высш.шк.,2003 431с.:ил.

42. Горбунов А.Р. Управление финансовыми потоками. Изд-во 5 доп. и перераб. -М.: изд-во "Глобус", 2004 240 с.

43. Грачева М. В., Волков И. М. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие. -М.: ИНФРА-М, 2004.-495 с.

44. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт./ Пер. с англ. М.: Издательский Дом «АЛЬПИНА», 2001.-317 с.

45. Деева А. И. Инвестиции. Учебное пособие. М.: Изд-во «Экзамен», 2004. - 320 с.

46. Джексон Питер. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. Пособие. -М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. 624 с.

47. Дьяконов В. MATLAB: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 560 е.: ил.

48. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. СПб: Питер,2001. - 368с.

49. Егорова Н.Е., Смулов А.М. Предприятия и банки: Взаимодействие, экономический анализ, моделирование: Учеб.-практ.пособие.- М: Дело, 2002.-456с.

50. Ендовицкий Д.А. Коплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика /Под ред. проф.Л.Т.Гиляровской.- М.: Финансы и статистика, 2001.-400с.: ил.

51. Ендовицкий Д. Анализ долгосрочных инвестиций: классификация и структура информационного обеспечения//Инвестиции в России 2000. - № 1. - С.30-34.

52. Ендовицкий Д. Систематизация методов анализа и оценка инвестиционного риска // Инвестиции в России. 2001. №3. - С.39-46.

53. Ендовицкий Д. Факторный анализ финансового риска в долгосрочном планировании // Инвестиции в России. -1999. №7. - С.41-45.

54. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем.- Уфа: изд. УГАТУД995.

55. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Динамическая модель формирования цены // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 1996.-С. 16-28.

56. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей. Учебное пособие/ Васильев В.И., Ильясов Б.Г, Валеев С.С. и др.: Уфимск. Гос. Авиац.техн.ун-т. Уфа, 1997.-.92с.

57. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. Учебное пособие/ Васильев В.И., Ильясов Б.Г.: Уфимск. Гос. Авиац.техн.ун-т. Уфа, 1999.-. 105с.

58. Закиева Е.Ш. Исследование устойчивости функционирования управляемого производственного комплекса методом математического моделирования. Диссертационная работа. Уфа, 2000.

59. Катасонов В. Ю. Проектное финансирование как новый метод организации в реальном секторе экономики. -М.: АНКШГ, 1999.

60. Кватрани Т. Rational Rose и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. -176 е.: ил.

61. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. /Под ред.И.Ф.Шахнова.- М.: Радио и связь, 1981.-560с.

62. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учебное пособие.- М.: Дело, 2003.-336с.

63. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2000. - 144с.: ил.

64. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2000. -512с.

65. Криницкий Н.А., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы/ Под ред. А. А. Дородницына. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 384 с.

66. Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты / Пер. с нем. под общей редакцией В.В.Ковалева и З.А. Сабова.- СПб: Питер, 2001.- 432с.:ил.- (Серия «Базовый курс»)

67. Колтынюк Б.А. Инвестиционные проекты: Учебник. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000.-422с.

68. Крылов Э. И., Власова В.М., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия: Учеб. пособие. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2003. - 608с.: ил.

69. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова, Л.А.Валеева Р.Г. Интеллектуальное управление производствеными системами. Монография. Москва: Изд. Машиностроение, 2001. - 327 с.

70. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2003.- 736 с.:ил.

71. Либерзон В. Основные понятия и процессы управления проектами // Директор ИС, 2000 г., № 3.

72. Малышев Ю., Оленев. Виды финансирования инвестиционных проектов //Инвестиции в России. 2001. - №3. - С.47-48.

73. Макарова Е.А. Исследование автоматизированной системы оперативного управления поведением предприятия в конкурентных условиях рынка методом математического моделирования. Диссертационная работа. Уфа,1996.

74. Макарова Е.А., Зимина Г.А. Методология исследования и моделирования динамики реализации инвестиционного проекта// Мехатроника, автоматизация, управление: Изд-во «Новые технологии», №9,2007г., с.32 36.

75. Михеев В. Н. Проектный менеджмент для проектно-ориентированных компаний. «Консалтинг», № 1-2,2002. С. 16-27.

76. Мазур И. И., Шапиро В. Д., Ольдерогте Н. Г. Управление проектами: Учебное пособие / Под общ. редакцией И. И. Мазура. 2 изд. - М.: Омега-Л, 2004. - 664 с.

77. Маковецкий М. Особенности инвестиционного процесса в России // Инвестиции в России. 2001. -№ 2. - С. 34-37.

78. Маховикова Г.А., Кантор В.Е. Инвестиционный процесс на предприятии.- СПб: Питер, 2001.-176с.: ил.

79. Михеев В., Товб А. Стандарты для современных проектов // Директор ИС, 2002 г. №10, с. 6.

80. Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов.-М.: Финансы и статистика, 2004.-352с.: ил.

81. Москвин В.А. Кредитование инвестиционных проектов. Рекомендации для предприятий и коммерческих банков. М.: Финансы и статистика, 2001.-240с.: ил.

82. Москвин В.А. Анализ риска реализации инвестиционного проекта // Инвестиции в России. 2001. - №3. - С.29-38.

83. Москвин В.А. Виды обеспечения при долгосрочном кредитовании предприятий // Банковское дело. 2000. - №7. - С. 19-25.

84. Москвин В.А. Инвестиционная привлекательность предприятий и ее роль в кредитовании инвестиционных проектов //Инвестиции в России. 2000.- №11.-С.38-45.

85. Москвин В.А. Кредитование инвестиционных проектов // Инвестиции в России. -1999. №3. - С.35-43.

86. Москвин В.А. Обследование предприятия для выдачи инвестиционного кредита //Банковское дело. -1999. №3. - С.29-32.

87. Москвин В.А. Отходит ли в прошлое бизнес-план проекта? // Инвестиции в России.-2003.-№10.

88. Москвин В.А. Планирование реализации проектов на 30-летний период // Инвестиции в России. 2003. - №2. - С.31-37.

89. Москвин В.А. Психологический аспект принятия инвестиционного решения // Инвестиции в России. 2002. - №5. - С.25-31.

90. Мочалин Н.Н. Выбор вариантов инвестиционных проектов // Финансы и кредит. -2003. -№23 (137).-С.15-19.

91. Ньюэлл Майкл. Структура декомпозиции работ // Директор ИС, 2001 г. № 3. -С.2.

92. Ньюэлл Майкл. Стоимостные оценки проекта // Директор ИС, 2002 г. № 2. С.2.

93. Организация и финансирование инвестиций: Учеб.пособие -2-е изд., перераб. и доп. / И.В.Сергеев, И.И.Веретенникова, В.ВЛновский М.: Финансы и статистика, 2002.- 400с.: ил.

94. Панов А.Н. Инвестиционное проектирование и управление проектами: Учеб.пособие М.: Экономика и финансы, 2002 - 200с.

95. Пеллс Дэвид Bottom line: как управление проектами помогает вам заработать больше // Директор ИС, 2003г №5. - С. 1

96. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. -М.: Высшая школа, 1989.

97. Петров В.Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2003 г - 688 е.: ил.

98. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++, 2-е изд. / Пер. с анг. СПб.; М.; «Невский Далект» - «Издательство БИНОМ», 1999г. - 462 е.: ил.

99. Потёмкина В.М. Финансы предприятий: Учебное пособие. Донецк: КИТИС, 2000.-276с.

100. Потемкин В.Г. Введение в MATLAB. М.: Диалог МИФИ, 2000. - 247 с.

101. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов/ Под ред. М.В.Грачевой.- М.: ЮНИТИ-ДАНА,2001.- 351с.

102. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие/ Под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова.- М.: Издательство «Экзамен», 2003- 496с.

103. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. / Пер. с англ.-М.: Мир, 1991.-224с.

104. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993.-320с.

105. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск: ООО «Новое знание», 2001 год.

106. Сергеев И. В. Веретенникова И. И., Яновский В. В. Организация и финансирование инвестиций. Издание второе, переработанное и дополненное. -М.: Финансы и статистика, 2003. 400с.

107. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник:Учеб. пособие для вузов/ Под ред. В.Н.Волковой, В.Н.Козлова. М.:Высш.шк., 2004 - 616с.:ил

108. Софронова В.В., Дмитриева Н.Ю. Управление кредитными рисками // Финансы и кредит. 2004. - №1 (139). - С.23-27.

109. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Издание третье, расширенное и доработанное. Серия «Экономика и бизнес».- М.: СИНТЕГ, 2002,316с.

110. Товб А. С., Ципес Г. JI. Управление проектами. Стандарты, метода, опыт. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003. - 240 с.

111. Томпсон А., Формби Д. Экономика фирмы: Пер. с англ. — М.: ЗАО «Издательство «БИНОМ», 1998. — 544 с.

112. Филин С. Инвестиционный риск и его составляющие при принятии инвестиционных решений // Инвестиции в России. 2002. №3. - С.56-65, №4. -С. 10-18.

113. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник/ Под ред. Е.С. Стояновой. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во «Перспектива», 1998. - 656 с.

114. Фил Бэгьюли. Управление проектом. Пер. с англ. В. Петрашек. -М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004.-208 с.

115. Формирование и оптимизация инвестиционного портфеля фирмы: Учебно-методическое пособие / Л.С.Валинурова; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 2000.-54с.

116. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения.- М.: МГЛУ, 2000.- 294с.:ил.

117. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Анализ инвестиций и бизнес-план: Методы и инструментальные средства.- М.: Издательство «Ось-89», 2002.- 288с.

118. Цымбаленко С.В., Цымбаленко Т.Т. Финансовые вычисления: Учебное пособие.-М.: Финансы и статистика, 2004.-160с.: ил.

119. Ченг Ф. Ли, Джозеф И. Финнерти. Финансы корпораций: теория, методы и практжа: Пер. с англ.—М.: ИНФРА-М, 2000. — 686 с.

120. Чернов В.А. Инвестиционная стратегия: Учебное пособие для вузов.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.- 158с.

121. И.В.Черных Simulink: Инструмент моделирования динамических систем. 2001.

122. Черняк В.З. Управление инвестиционными проектами: Учебное пособие для вузов,- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004,- 351с. (Серия «Профессиональный учебник: Менеджмент»).

123. Читая Г.О. Инвестиционное кредитование. Кредит в трансформирующейся системе современных денег и его роль в активизации инвестиционных процессов // Финансы и кредит. 2003. - №19 (133). - С.70-74.

124. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. — М.: «Дело Лтд», 1995. —320 с.

125. Шагалиев Р.Д. Информационная система поддержки принятия решений по финансированию инвестиционных проектов в условиях неопределенности и риска. Диссертационная работа. Уфа, 2002.

126. Шапиро В. Д. Управление проектами. Учебник. СПб.: «Два Три», 1996. 610 с.

127. Шелобаев С.И. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие для вузов,- 2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.- 287с.

128. Экономика предприятия: Учебник для вузов / В.Я. Горфинкель, Е.М. Купряков, В.П. Прасолова и др.; Под ред. проф. ВЛ. Горфинкеля, проф. Е.М. Купрякова. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. 367с.

129. Экономика предприятия/ под ред. Сафронова Н.А. М.: «Юристь», 1998 - с. 103126.

130. Экономика предприятия/ под ред. Грузинова В.П. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998-с. 150-167.

131. Экономика предприятия / под ред. Семенова В.М. М.: Центр экономики и маркетинга, 2001 - с. 131-144.

132. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов/ В .В.Федосеев, А.Н.Гармаш, ДМ.Дайитбегов и др.; Под. ред. В.В.Федосеев. М.: ЮНИТИ, 2000. - 391 с.

133. Экономико-математические методы и модели: Учеб. пособие/ Н.И.Холод, АВ.Кузнецов, Я.ЮКихар и др.; Под общей ред. А.В.Кузнецова. 2-е изд. Мн.: БГЭУ,2000.-412с.

134. A Guide to Project Management Body of Knowledge/ Project Management Instiute Stabdards Committee, 1996.

135. Creating Value through Financial Management. Prepared by: Matt H. Evans, CPA, CMA, CFM. Published December, 1999, http:// www.exinfm.com/training

136. Douglas Clinton, Shimin Chen. Perspectives on the Performance Measures // Management Accounting. October, 1998.—P. 38—43.

137. Peterson Pamela P. and David R. Peterson. Company Performance and Measures of Value-added / Reserrth Foundation of the Institute of Chartered Financial Analysts, 1996.

138. UML и Rational Rose/ Уэнди Боггс, Майкл Боггс.- М.:Изд. ЛОРИ, 2001