автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью

На правах рукописи

АТРОЩЕНКО Полина Валерьевна

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ЛИЗИНГОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2008

003169070

Работа выполнена на кафедре вычислительной математики и кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель д-ртехн наук, профессор

Юсупова Нафиса Исламовна

Официальные оппоненты д-ртехн наук, профессор

Горбатков Станислав Анатольевич

Защита диссертации состоится «29» мая 2008 г в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212 288 03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу 450000,Уфа-центр, ул К Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке университета

канд техн наук Осипова Ирина Валерьевна

Ведущая организация Институт социально-экономических

исследований

Уфимского научного центра РАН

Автореферат разослан «28» апреля 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета, д-р техн наук, проф

В.В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Создание эффективной экономической системы в условиях недостатка у предприятий собственных оборотных средств, кредитных ресурсов и бюджетных ассигнований, предполагает активную деятельность рынка лизинговых услуг. В мировой практике лизинг является одним из основных инструментов привлечения инвестиций в реальный сектор экономики, позволяющих обновить устаревшую производственную базу и приобрести основные производственные фонды на выгодных для субъектов хозяйствования условий

Несмотря на преимущество лизинга перед другими финансовыми инструментами, данная форма экономических отношений в России развивается медленными темпами Объем лизинговых операций в общем объеме инвестиций составляет только 5%, тогда как в зарубежных странах этот показатель варьируется от 15 до 30% Одной из основных причин слабой динамики развития лизинга является наличие большого риска принятия решений в процессе управления лизинговой деятельности и отсутствие эффективных методов его прогнозирования.

Известны исследования зарубежных авторов в области инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов - Д Портера, Э Томсона, Г Бирмана, С Шмидта, В. Беренса, Ф Фабоцци, а также исследования и работы отечественных экономистов в области лизинговой деятельности и риск-менеджмента-В Д Газмана,В А Горемыкина, МИ Лещенко, А.ПСмирнова, В Ф Овчинниковой, Л В Поповой, Л Е Романовой, С А Никитина, Е В Францевой, Н И Киркоровой, Е.М Шабалина и др В работах вышеназванных авторов раскрываются теоретические проблемы и даются характеристики и определения понятий «риск» и «неопределенность».

Практическое применение теории рисков рассмотрено в работах Дж Бароне-Адези, Т. Боллерслева, К Гианнопоулоса, М В Грачева, Г. Гуптона, П Зангари, И Б Котлобовского, В. Е Кузнецова, А Ли, М А. Рогова, В А Чернова, Г В Чернова, Р. Энгля и других

Основное место в большинстве исследований отводится разработке математических моделей и анализу рисков в условиях сформированной карты рисков, оценке количественных характеристик неопределенности, таких как математическое ожидание и дисперсия Вопросам прогнозирования риска при интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в лизинговой деятельности внимания до настоящего времени практически не уделялось ^ >

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений для снижения риска в лизинговой деятельности

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1 Разработать концепцию информационной поддержки принятия управленческих решений в лизинговой деятельности в условиях риска, основанную на разработке схемы ситуационного управления лизинговой деятельностью, функциональной и информационной моделей

2. Разработать методы (решающие правила) информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности

3. Разработать алгоритмы эконометрического прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности и программное обеспечение для информационной поддержки принятия управленческих решений

4. Исследовать эффективность разработанного подхода к информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

Методы исследования. Поставленные в работе задачи решены с использованием методов системного анализа, математической статистики и теории вероятностей, теории информации, теории распознавания образов

На защиту выносятся:

1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе ранней диагностики возможной несостоятельности лизинговой сделки и анализа показателей финансового состояния лизингополучателя

2 Теоретический инструментарий информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности по бинарным данным о системных факторах риска

3. Алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

4. Результаты исследования эффективности разработанного подхода к методологии информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.

Научная новизна

1 Концепция информационной поддержки принятая управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается от известных тем, что выбор эффективного управления производится на основании структурного подхода, предполагающего построение схемы ситуационного управления, функциональной и информационной моделей принятия управленческих решений Это позволяет повысить достоверность принятия управленческих решений о будущем состоянии заключаемых лизинговых сделок

2. Задача информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска сформулирована в терминах задачи распознавания образов, что позволило решать ее методами данной теории

Методология информационной поддержки основана, в отличии от известных, на применении как разнотипных, так и гибридных решающих правил прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью Разработанные основные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него

3. Предложен метод прогнозирования риска в лизинговой деятельности, основанный на байесовской теории принятия решений, минимизирующий финансовые потери по критерию экономической эффективности Новизна метода заключается в том, что введена новая характеристика риска лизинговой сделки - вектор риска, представляющий совокупность системных бинарных факторов риска, влияющих на протекание лизинговой сделки и произведено разбиение всего пространства принимаемых им значений на две области, соответствующие нормальному и кризисному состоянию лизинговой сделки Это позволило обосновать тип задачи распознавания (прогнозирования) риска в лизинговой деятельности

4. Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается, во-первых, одновременным использованием разнотипных и гибридных решающих правил, во-вторых, возможностью адаптации алгоритмов на основе информации о ранее завершенных лизинговых сделках, что в совокупности позволяет существенно повысить качество прогнозов

Практическая ценность работы

Значение результатов для практики информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности заключается в том, что они представляют собой научно-обоснованный подход к повышению эффективности рынка лизинговых услуг, поскольку дают практически реализуемую информацию по снижению риска принятия ошибочных управленческих решений.

Алгоритм распознавания (прогнозирования) риска реализован в виде программы на языке С++ Это позволяет анализировать любую сделку по факторам риска, относить ее к прибыльным или опасным и прогнозировать ее результат Программу можно применять как в производственных условиях, так и в научных исследованиях

Разработана методика адаптации алгоритмов эконометрического прогнозирования риска на основе информации о завершенных лизинговых сделках

Основания для выполнения работы

Основные результаты диссертационной работы в виде методов, методики и программного обеспечения прогнозирования риска в лизинговой деятельности внедрены в ООО «Вольво-Финанс» и ООО «Лизинговая компания «Скандинавия» (г Санкт-Петербург) и реализованы в рамках хозяйственного договора «Разработка методики информационной поддержки лизинговой деятельности» № ИС-ВК-09-07-ХК от 21 04 2008 г между УГАТУ и лизинговой компанией ООО ИФК «Виктория» (г Уфа) Внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационной подцержки принятия управленческих решений в учебный процесс на кафедре ВМиК УГАТУ для обучения студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике» Кроме того, исследования проводились в рамках научно-исследовательских работ № ИФ-ВК-01-08-03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальной технологической подцержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний»

Апробация работы

Результаты и положения исследовательской работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических и научно-практических конференциях.

1. Третья международная научно-технической конференция «Сварка. Контроль Реновация-2003», Уфа, 2003

2 Международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» УГАТУ, Уфа, 2003.

3. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 16-19 февраля 2006

4 Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2006

5 8-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT'2006, Карлсруэ, Германия, 2006

6. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, февраль 2007

7. Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2007

8 9-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT'2007, Красноусольск, Уфа, 2007

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 16 публикациях, в том числе в 1 монографии, 14 статьях, 2 из которых опубликованы в изданиях из списка ВАК, 2 в центральной печати, 9 в трудах конференций и в 1 программе для ЭВМ

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложений Работа изложена па 130 страницах машинописного текста, содержит 35 рисунков и 6 таблиц Библиографический список включает 100 наименований

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность проблемы, излагаются цель и задачи исследования, раскрываются научная новизна и практическая значимость полученных результатов

В первой главе проведен анализ подходов к проблеме информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности и методов прогнозирования риска. Определена совокупность системных факторов риска и сформулирована постановка задачи информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельностью в условиях риска

Проведенный анализ известных подходов показал, что лизинговая сделка является сложным видом финансовой операции, так как в ней принимают участие, как правило, три стороны (поставщик оборудования, лизинговая компания, лизингополучатель). Российский рынок лизинговых услуг начал развиваться с начала 90-х годов и у участников рынка не накоплено достаточно опыта практической деятельности Нормативно правовая база, регулирующая лизинговую деятельность, до сих пор претерпевает значительные изменения В

любом -случае, это очень выгодный вид бизнеса, если разумно предусмотреть все системные факторы риска С этой точки зрения проблема информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельностью в условиях риска является, в принципе, решаемой

Рассмотрены системные факторы риска, с которыми сталкиваются лизинговые компании в процессе своей деятельности Среди них выделены две большие группы общие и специфические

На основе результатов анализа существующих факторов риска к проблеме информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности предложено подходить системно, учитывая не отдельные факторы риска по конкретной лизинговой сделке, а в совокупности по всей деятельности лизинговой компании

Вторая глава посвящена разработке общего подхода (концепции) информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска В рамках этой концепции строится схема ситуационного управления лизинговой деятельностью, обосновывается структура модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска

Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска (рис 1) отображает основные блоки модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений За основу схемы взята двухконтурная система ситуационного управления Схема включает, внешний контур выбора стратегии и внутренний контур реализации стратегии управления лизинговой деятельностью Под стратегией понимается план действий, разрабатываемый руководством лизинговой компании - лицом, принимающим решения (ЛПР) в процессе управлении лизинговой деятельностью в условиях риска

Задача управления заключается в своевременном распознавании рисковых ситуаций, разработке и вводе в действие соответствующей стратегии управления лизинговой деятельностью.

Задачи предотвращения кризисных ситуаций лизинговой сделки являются основной частью комплекса задач управления лизинговой деятельностью Ситуации, связанные с риском лизинговой сделки, характеризуют состояния, которые необходимо избежать в процессе управления лизинговой деятельностью

Организация интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений основана на использовании принципов интеллектуального управления, в частности, предусмотрен «блок

распознавания рисковой ситуации» (рис 2), предназначенный для мониторинга, планирования и поддержки принятая управленческих решений ЛПР, учитывающий возможность риска лизинговой сделки В качестве ЛПР выступают независимый эксперт либо руководитель лизинговой компании

Рисунок 1 Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью

Для решений задач системного моделирования использована методология SADT, поддержанная CASE-средством моделирования IDEF На рис 3 представлен фрагмент функциональной модели, построенной на основе данной методологии, которая является основой для разработки программного обеспечения информационной поддержки принятия решений (ИППР) в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска

Модуль интеллектуальной информационной поддержки принятия решений реализован в соответствии с трехзвенной структурой служба баз данных (сделок), служба приложения, служба интерфейса

Диагностика фин-вого состояния лизингополучателя

Осуществление оперативно-технических мер

Анализ степени риска (_

Оперативный Управлен-

контроль ческий

контроль

Рисунок 2. Блок распознавания рисковой ситуации

Рисунок 3. Фрагмент функциональной модели

При использовании трехзвенных структур появляется возможность снять часть нагрузки с клиента и сервера баз данных на специально выделенный сервер приложений. В этом случае можно проводить вторичную обработку

данных отдельно от отработки интерфейса с пользователем и передавать только актуальные данные от сервера приложений к клиенту

В третьей главе предложены методы информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности и показана целесообразность прогнозирования риска коллективами решающих правил

Предполагается, что получена последовательность ситуаций, (X ь сох), (Х2, <в2), , содг), (ЛГлг+1, <%«), , (X сода.,,), которая является

результатом предыдущей работы лизинговой компании (Ж) с конкретными лизингополучателями При этом считается, что вектор X, принадлежит к первому классу, если <х>] - 0, ко второму классу, если со, = 1, и т д ] =1, 2,. , Ы+т Эта последовательность состоит из обучающей (X и Ш1), (X 2, сог), , (Хк, Шу) и контрольной (Х,у+ь со^+О. . (Xм+т> последовательностей Требуется на основании обучающей последовательности синтезировать решающее правило, которое классифицировало бы вновь поступающие ситуации (совпадающие или отличающиеся от ситуаций обучающей последовательности) с минимальными потерями от неправильного распознавания Качество построенного решающего правила проверяется на контрольной последовательности (X«+ь саЛЧ1), . , (X(¡>н+т).

В рассматриваемом случае два класса векторов соответствуют двум состояниям прогнозируемой лизинговой сделки

о = 0 - состояние нормального завершения лизинговой сделки, (в = 1 - состояние убыточного завершения («кризисная ситуация»), В теории распознавания образов решающее правило строится с помощью дискриминантной функции g (X) я имеет следующую структуру, принять решение а> = 0, если g (Х)>0 и со = 1, если g (X) <0, так что задача обучения заключается в построении по обучающей последовательности (Хъ Шл), , (X к, оптимальной дискриминантной функции

Если обозначить через - потери в ситуации, когда предсказывается состояние г (|=0,1; где 0 - «норма», 1 - кризисная ситуация), а контролируемый лизинговый контракт (сделка) будет находиться в состоянии у (/ =0,1), а через Рд - вероятность указанной ситуации, то средние потери будут равны Я

^ооЛю + ЬлРог + А.кЛо + ^п (1)

и зависят от способа разделения, т е от выбора множества ситуаций В, Я=Я(В)

Таким образом оптимальность разделения означает, что в качестве В необходимо выбрать множество В0,

Задача разделения всего пространства ситуаций на два класса оптимальным, в определенном смысле, образом хорошо известна как задача распознавания образов Поэтому задачу прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью предложено интерпретировать в терминах теории распознавания образов и решать ее методами данной теории.

Для применения статистических методов распознавания к задаче прогнозирования риска в лизинговой деятельности произведена бинаризация факторов риска (табп 1).

Пространство факторов риска состоит из 2а векторов, а Р(Х /0) и Р(Х /1) имеют смысл условных вероятностей появления вектора X в состоянии ю = 0 и ш = 1 соответственно

Показано, что в этом случае, байесовское решающее правило является оптимальным в смысле минимума финансовых потерь по критерию экономической эффективности (1).

Байесовское решающее правило получено в предположении, что

ситуации X возникают случайно в соответствии с некоторыми вероятностными распределениями в каждом из двух классов Если бы вероятности Р(Х/г),Р(1) 0 = 0,1) были известны, то никаких других методов прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью не потребовалось Однако ситуации, когда известны все указанные распределения, на практике встречаются крайне редко В лучшем случае относительно распределений бывает известно, что они принадлежат к одному из унимодальных классов распределений, характеризующихся одним или несколькими параметрами В задаче прогнозирования риска в лизинговой деятельности финансовые потери от правильного решения равны нулю, >чю = = 0, а потери от ошибочных решений не равноценны Причем потери от пропуска «кризисной ситуации» в а раз, а > 1, превосходят потери от ложной тревоги, то есть Хщ > ^ю, Ада = а Я-ю

По обучающей последовательности находят оценки неизвестных параметров и, подставляя их в выражение для распределений, получают из байесовского решающего правила псевдобайесовское правило.

Я(5п) = пшДО)

'0

В

принять решение а = 0, если

пт>ат

Р{Х71) Р(0)'

>а—

со = 1, в противном случае

Таблица 1. Бинаризация факторов риска

№ Факторы риска Бинаризация факторов риска

Обшие

XI Политические 0 - стабильное состояние социально- политической системы, 1 - нестабильное состояние,

Х2 Макроэкономические 0 - подъем в экономике, 1 - кризис в экономике,

ХЗ Правовые 0 - статическое состояние законодательства, 1 - динамическое состояние.

Х4 Налоговые 0 - четкая формулировка налоговых правил, 1 - противоречия в формулировке,

Специфические

Х5 Проектные 0 — финансовая состоятельность лизингового проекта, 1 - финансовая несостоятельность проекта,

Хб Х7 Х8 Предметные Невозврат лизингово: о имущества Утрата лизингового имущества Невозможность реализации лизингового имущества 0 — возврат лизингового имущества, 1- невозврат лизингового имущества, 0 - лизинговое имущество сохранено, 1 - лизинговое имущество физически утрачено, 0 - реализовано на вторичном рынке, 1 - не реализовано,

Х9 Х10 XII Финансовые Портфельные Процентные Валютные 0 - правильное распределение портфеля лизинговых контрактов, 1 - неадекватное распределение, 0 - плавающая процентная ставка по банковскому кредиту, 1 - фиксированная процентная ставка, 0 -стабильная цена валюты, 1- нестабильная лена валюты,

Х12 Инвестиционные 0 -оптимальность решения о лизинговом проекте, 1 - неоптимальность решения,

Х13 Неуплата лизингового платежа 0 - оптимальность графика лизингового платежа, 1 - неоптимальность графика лизингового платежа.

В основе конструкции целого класса решающих правил, отличных от псевдобайесовского, лежит следующая идея вводится метрика р в пространстве признаков £1 (т е указывается способ исчислял, расстояние между любыми двумя векторами из 12) и при поступлении очередной ситуации X е П, вычисляется расстояние р (Х,Х{) I = 1, .., N до каждого элемента обучающей последовательности Затем ситуацию X относят к тому классу, представители которого ближе к X1

Эта группа решающих правил, отличающихся друг от друга конкретным видом метрики р, а также тем, сколько элементов обучающей последовательности, близких к распознаваемой ситуации учитывается (один, К, 1< К< N , или все) в процессе управления лизинговой деятельностью, отнесена к эвристическим решающим правилам

В основе стационарного эвристического подхода лежат решающие правила методов потенциальных функций, Фикса—Ходжеса и минимума расстояния до средних Данные методы формируют решения, не зависящие от момента поступления вектора риска X на распознавание

Для нестационарного случая более предпочтительны методы прогнозирования, формирующие решение, зависящее как от состава вектора риска X, так и от предыстории его поступления X на распознавание Учет предыстории обуславливает то, что прогнозирование риска в процессе управления лизинговой деятельностью, в общем случае, не может быть сведено лишь к методам теории распознавания образов и требует применения специальных методов Наиболее универсальными среди них являются эволюционные предсказывающие алгоритмы (ЭПА) Универсальность ЭПА обусловлена возможностью работы в условиях предельной информативной неопределенности Строящиеся ими решающие правила постоянно адаптируются к изменяющимся условиям генерации векторов риска X, т е к изменениям во внешнем проявлении функционирования прогнозируемой лизинговой сделки.

В работе показано, что с целью повышения качества долгосрочных прогнозов риска в процессе управления лизинговой деятельностью, прогнозирование целесообразно вести коллективами разнотипных решающих правил или, что то же самое, на основании синтезированного составного (гибридного) решающего правила (ГРП) ГРП строит свои прогнозы исходя из прогнозов всех разнотипных решающих правил (РП)

В работе выделено три основных принципа проектирования коллектива РП: одинаковой сложности, осуществимости и необходимого разнообразия

Оценка качества разработанных алгоритмов эконометрического прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью рассматривалась на основе реальных данных и данных, полученных с помощью генератора лизинговых сделок

В четвертой главе разработано алгоритмическое обеспечение для прогнозирования риска в лизинговых сделках, на основе которых создано программное обеспечение на языке С++ Данный программный продукт

анализирует любую сделку по системным факторам риска, прогнозирует результат и относит ее к одному из двух классов (прибыльных или опасных)

Проведен анализ работоспособности и целесообразности использования разработанного подхода к методологии информационной подцержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности

Наибольшее число повторений лизинговых сделок с одинаковым количеством факторов риска, относящихся к «кризисной ситуации», принимающих значение 1 - это 4 фактора В реальной действительности финансовый риск наступал чаще в тех лизинговых сделках, где количество факторов риска, относящихся к 1, было равно 5

Анализ эффективности показал, что прогнозирование с помощью ГРП дает наименьшее среднее значение частоты ошибочных прогнозов по сравнению с другими разнотипными РП (табл 2) Применение гибридного решающего правила позволяет повысить качество прогнозов, в частности, в рассмотренных примерах на 25-30 %

Таблица 2 Частота ошибочных прогнозов (среднее значение)

ГРП

Метод потенциальных функций Метод Байеса

Вероятность появления I Метод Байеса ЭПА Метод потенциальных функций ЭПА

0,9 0,09 0,089 0,091 0,086

0,8 0,184 0,186 0,19 0,176

0,7 0,294 0,276 0,264 0,243

0,6 0,388 0356 0,489 0,335

0,5 0,483 0,488 0,434 0315

0,4 0,434 0,432 0393 0,278

0,3 0,332 0,321 0302 0,239

0,2 0,222 ода 0,224 0,204

0,1 0,122 0,159 0,157 0,117

Сделки с реальным набором данных (111)

031 0,327 0335 ода

Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11-14 %.

Апробация разработанного про1раммного обеспечения ИППР проводилась в ООО «Лизинговая компания «Скандинавия» и ООО «Вольво-Финанс» (г Санкт-Петербург) В работе приводятся результаты, полученные от внедрения разработанных методов и программных средств в данных лизинговых компаниях, основной деятельностью которых является лизинг различного имущества, в том числе технологического оборудования, автомобилей, оборудования для автосервиса, полиграфических машин, а также, мебели Задачей этих компаний является осуществление инвестирования

средств в развитие и расширение деятельности предприятий разных отраслей экономики

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 Разработана концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска, в рамках которой предложена схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска, разработаны функциональная (методология ГОЕБО) и информационная модели (методология ШЕР1Х) информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности. Это позволяет определить структуру модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений и разработать соответствующее программное обеспечение.

2 Для сформулированной задачи информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска предложена интерпретация задачи в терминах теории распознавания образов, что позволяет решать ее статистическими и эвристическими методами данной теории.

Предлагаемая методология информационной поддержки основана на применении разнотипных статистических и эвристических решающих правил и позволяет учесть широкий спектр различных механизмов осуществления лизинговых сделок, что увеличивает вероятность использования решающего правила, прогнозирование риска на основе которого обеспечивает минимальные средние затраты

Для применения байесовской теории к задаче информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, произведена бинаризация системных факторов риска Эвристический подход основан на выявлении регулярных свойств обучающей последовательности лизинговых сделок и применяется в тех случаях, когда механизм генерации векторов риска имеет не вероятностную природу, или отсутствуют априорные сведения, позволяющие делать качественные предположения об условных распределениях векторов риска в каждом из классов.

Для снижения частоты ошибочных прогнозов в процессе управления лизинговой деятельностью предложено использовать коллектив разнотипных решающих правил, те синтезированное гибридное решающее правило Разработанные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него Для

построения гибридного решающего правила могут быть использованы сами методы формирования разнотипных решающих правил.

Применение гибридного решающего правила позволяет повысить качество прогнозов, в частности, в рассмотренных примерах на 25-30 %

3 Разработано алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, отличающиеся от существующих тем, что для получения необходимых данных для прогнозирования риска используются алгоритмы, основанные как на отдельных разнотипных, так и на гибридных решающих правилах

4 Исследована эффективность разработанного подхода к информационной поддержке принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе реальных данных Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11-14 %, что позволило сделать вывод о безусловном повышении качества коллективного прогноза риска для принятия управленческих решений

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Об одном подходе к прогнозированию рисков в лизинговой деятельности / П В Атрощенко, H И Юсупова // Проблемы управления M, 2007 № 6 С 35 - 40

2 Поддержка принятия решений при прогнозировании риска в лизинговой деятельности / НИ Юсупова, AM. Фридлянд, ПВ Атрощенко // Вестаик УГАТУ научн журн Уфимск гос авиац техн ун-та Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2007 Т 9, № 5 (23) С 34-39

В других изданиях

3. Прогнозирование аварийных ситуаций в сложных технологических объектах: Монография В В Атрощенко, П В Атрощенко Уфа Гилем, 2003 58 с

4. Прогнозирование аварийных ситуаций на сложных технологических объектах с использованием бинарных временных рядов / А.А Дубовкин,

ПВ Атрощенко // Сварка Контроль Реновация . матер третьей междунар науч-техн конф. 2003 Уфа, 2003 С 178-179

5 Прогнозирование аварийных ситуаций / П В Атрощенко // Интеллектуальные системы управления и обработки информации матер, всерос молодежи науч - техн. конф Уфа. УГАТУ, 2003 С 118-120

6. К вопросу о лизинговой деятельности / П.В Атрощенко // Интеллектуальные системы обработки информации и управления сб ст Per.

зимн шк -сем аспирантов и молодых ученых Уфа УГАТУ, 2006 TIC 25-

7. Меры защиты лизинговой деятельности / ПВ Атрощенко // Интеллектуальные системы обработки информации и управления сб ст Per зимн шк -сем аспирантов и молодых ученых Уфа УГАТУ, 2006 Т 2 С. 5558 .

8 Информационные технологии в деятельности лизинговых компаний / П.В Атрощенко // Информационные технологии и математические методы исследований в экономике матер Башкирско-Саксонского форума Уфа, 2006 Т 1 С 88-99. (Статья на англ яз)

9. Информационные технологии в лизинге / ПВ Атрощенко // Тр 8-й междунар конф CSIT' 2006 Карлсруэ, Германия, 2006 Т 2 С 226 - 234 (Статья на англ яз )

10 Метод формирования обобщенного прогноза надежности в сложных технологических объектах / П В. Атрощенко, В .В Котельников // Безопасность труда в промышленности М,2007 №7 С 41-46

11 Риски в лизинговой деятельности / ПВ Атрощенко // Актуальные проблемы в науке и технике сб. ст 2-й per. зимн шк-сем. аспирантов и молодых ученых Уфа УГАТУ, 2007 Т 1. С 23-26

12 Моделирование процесса управления, прогнозирования и анализа рисков в лизинге / П В Атрощенко // Интеллектуальные системы обработки информации и управления : сб ст. 2-й per зимн. шк.-сем аспирантов и молодых ученых Уфа УГАТУ, 2007 T 2 С 45-51

13 Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью / П В Атрощенко // Информационные технологии и математические методы исследований в экономике матер Башкирско-Саксонского форума Уфа, 2007. С 2 - 8 (Статья на англ. яз )

14 Один из методов прогнозирования риска любой лизинговой сделки / ПВ Атрощенко // Тр 9-й междунар конф. CSIT' 2007 Красноуслольск, Уфа, 2007 Т 3 С. 264 - 269 (Статья на англ. яз).

15 Об одном подходе прогнозирования риска / НИ Юсупова, ПВ Атрощенко // Нефтегазовое дело . начн -техн журн. Уфимск гос нефт. техн ун-та 2008 №5(2) С 127-133.

16 Свид обофиц.рег программы для ЭВМ № 2007615030 (Forecasting the Risk ш leasing activity) / П.В Атрощенко // Роспатент, 4 декабря 2007.

27.

Диссертант

ПВ Атрощенко

АТРОЩЕНКО Полина Валерьевна

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ЛИЗИНГОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

Специальность05 13 10-Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 28 04 2008 г Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Times New Roman Суг Уел печ л 1,0 Усл. кр.- отг 1,0 Уч - изд л 0,9. Тираж 100 экз Заказ № 147

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

Введение

Глава 1. Анализ подходов и методов информационной поддержки принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска

1.1 Анализ развития российского рынка лизинговой деятельности

1.2 Риск в процессе управления лизинговой деятельностью 18 1.3Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска на основе прогнозных исследований

1.4Классификация системных факторов риска в лизинговой деятельности.

Постановка цели и задач работы

1.5 Выводы по первой главе

Глава 2. Концептуализация разработки ИППР

2.1 Концепция управления лизинговой деятельностью в условиях риск

2.1.1 Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска

2.1.2 Функциональная модель ИППР

2.1.3 Информационная модель ИППР

2.2 Разработка структуры модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

2.3 Выводы по второй главе

Глава 3. Прогнозирование риска в процессе управления лизинговой деятельности

3.1 Постановка задачи ИППР в процессе управления лизинговой деятельности на основании теории распознавания образов

3.2 Статистический подход к прогнозированию риска

3.3 Актуализация решающих правил эвристических методов прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью

3.4 Прогнозирование риска коллективами решающих правил

3.5 Выводы

Глава 4. Апробация предложенных подходов к интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности

4.1 Разработка алгоритмического обеспечения прогнозирования риска на основе предлагаемого подхода 89 4.2 Анализ эффективности и целесообразности использования предложенных методов Hi II IP в процессе управления лизинговой деятельностью

4.3 Разработка и внедрение программного обеспечения

4.4 Выводы по четвертой главе 112 Заключение 114 Литература 116 Приложение А 123 Приложение Б 124 Приложение В

Создание эффективной экономической системы в условиях недостатка у предприятий собственных оборотных средств, кредитных ресурсов и бюджетных ассигнований, предполагает активную деятельность рынка лизинговых услуг. В мировой практике лизинг является одним из основных инструментов привлечения инвестиций в реальный сектор экономики, позволяющих обновить устаревшую производственную базу и приобрести основные производственные фонды на выгодных для субъектов хозяйствования условий.

Несмотря на преимущество лизинга перед другими финансовыми инструментами, данная форма экономических отношений в России развивается медленными темпами. Объем лизинговых операций в общем объеме инвестиций составляет только 5%, тогда как в зарубежных странах этот показатель варьируется от 15 до 30%. Одной из основных причин слабой динамики развития лизинга является наличие большого риска принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью и отсутствие эффективных методов его прогнозирования.

Известны исследования зарубежных авторов в области инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов - Д. Портера, Э. Томсона, Г. Бирмана, С. Шмидта, В. Беренса, Ф. Фабоцци., а также исследования и работы отечественных экономистов в области лизинговой деятельности и риск-менеджмента - В.Д. Газмана, В.А. Горемыкина, М.И. Лещенко, А.П.Смирнова, В.Ф. Овчинниковой, Л.В. Поповой, Л.Е. Романовой, С.А. Никитина, Е.В. Францевой, Н.И. Киркоровой, Е.М.Шабалина и др. В работах вышеназванных авторов раскрываются теоретические проблемы и даются характеристики и определения понятий «риск» и «неопределенность».

Практическое применение теории рисков рассмотрено в работах Дж. Бароне-Адези, Т. Боллерслева, К. Гианнопоулоса, М. В. Грачева, Г. Гуптона, П. Зангари, И. Б. Котлобовского, В. Е. Кузнецова, А. Ли, М. А. Рогова, В. А. Чернова, Г. В. Чернова, Р. Энгля и других.

Основное место в большинстве исследований отводится разработке математических моделей и анализу рисков в условиях сформированной карты рисков, оценке количественных характеристик неопределенности, таких как математическое ожидание и дисперсия. Вопросам прогнозирования риска при интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в лизинговой деятельности внимания до настоящего времени практически не уделялось.

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений для снижения риска в лизинговой деятельности.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию информационной поддержки принятия управленческих решений в лизинговой деятельности в условиях риска, основанную на разработке схемы ситуационного управления лизинговой деятельностью, функциональной и информационной моделей.

2. Разработать методы (решающие правила) информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска, в процессе лизинговой деятельности.

3. Разработать алгоритмы эконометрического прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности и программное обеспечение для информационной поддержки принятия управленческих решений.

4. Исследовать эффективность разработанного подхода к информационной поддержке принятия управленческих решений' в процессе лизинговой деятельности.

Методы исследования. Поставленные в работе задачи решены с использованием методов системного анализа, математической статистики и теории вероятностей, теории информации, теории распознавания образов.

На защиту выносятся:

1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе ранней диагностики возможной несостоятельности лизинговой сделки и анализа показателей финансового состояния лизингополучателя.

2. Теоретический инструментарий информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности по бинарным данным о системных факторах риска.

3. Алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.

4. Результаты исследования эффективности разработанного подхода к методологии информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.

Научная новизна

1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается от известных тем, что выбор эффективного управления производится на основании структурного подхода, предполагающего построение схемы ситуационного управления, функциональной и информационной моделей принятия управленческих решений. Это позволяет повысить достоверность принятия управленческих решений о будущем состоянии заключаемых лизинговых сделок.

2. Задача информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска сформулирована в терминах задачи распознавания образов, что позволило решать ее методами данной теории.

Методология информационной поддержки основана, в отличие от известных, на применении как разнотипных, так и гибридных решающих правил прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью. Разработанные основные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него.

3. Предложен метод прогнозирования риска в лизинговой деятельности, основанный на байесовской теории принятия решений, минимизирующий финансовые потери по критерию экономической эффективности. Новизна метода заключается в том, что введена новая характеристика риска лизинговой сделки - вектор риска, представляющий совокупность системных бинарных факторов риска, влияющих на протекание лизинговой сделки и произведено разбиение всего пространства принимаемых им значений на две области, соответствующие нормальному и кризисному состоянию лизинговой сделки. Это позволило обосновать тип задачи распознавания (прогнозирования) риска в лизинговой деятельности.

4. Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается, во-первых, одновременным использованием разнотипных и гибридных решающих правил, во-вторых, возможностью адаптации алгоритмов на основе информации о ранее завершенных лизинговых сделках, что в совокупности позволяет существенно повысить качество прогнозов.

Практическая ценность работы

Значение результатов для практики информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности заключается в том, что они представляют собой научно-обоснованный подход к повышению эффективности рынка лизинговых услуг, поскольку дают практически реализуемую информацию по снижению риска принятия ошибочных управленческих решений.

Алгоритм распознавания (прогнозирования) риска реализован в виде программы на языке С++. Это позволяет анализировать любую сделку по факторам риска, относить ее к прибыльным или опасным и прогнозировать ее результат. Программу можно применять как в производственных условиях, так и в научных исследованиях.

Разработана методика адаптации алгоритмов эконометрического прогнозирования риска на основе информации о завершенных лизинговых сделках.

Основания для выполнения работы

Основные результаты диссертационной работы в виде методов, методики и программного обеспечения прогнозирования риска в лизинговой деятельности внедрены в ООО «Вольво-Финанс» и ООО «Лизинговая компания «Скандинавия» (г. Санкт-Петербург) и реализованы в рамках хозяйственного договора «Разработка методики информационной поддержки лизинговой деятельности» № ИС-ВК-09-07-хк от 21.04.2008-г. между УГАТУ и лизинговой компанией ООО ИФК «Виктория» (г. Уфа). Внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в учебный процесс на кафедре ВМиК УГАТУ для обучения студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике». Кроме того, исследования проводились в рамках научноисследовательских работ № ИФ-ВК-01-08-03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальной технологической-поддержки принятия -решений и управления на основе инженерии знаний».

Апробация работы

Результаты и положения; исследовательской работы докладывались и обсуждались на- следующих научно-технических - и научно-практических конференциях:

Г. Третья международная научно-техническая' конференция «Сварка; Контроль. Реновация-2003», Уфа,2003.

2: Международная молодежная? ' научно-техническая; конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации»: УГАТУ, •Уфа, 2003. , ;

3. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа,16-19 февраля 2006.

4. Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2006. ••/

5; 8-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» С8ГГ2006., Карлсруэ, Германия, 2006.

6. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, февраль 2007.

7. Башкирско-Саксонский форум, Уфа, 2007.

8. 9-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» С81Т'2007, Красноусольск, Уфа, 2007.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 16 публикациях, в том числе в 1 монографии, 14 статьях, 2 из которых опубликованы в изданиях из списка ВАК, 2 в центральной печати, 9 в трудах конференций и в 1 программе для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 130 страницах, машинописного текста, содержит 35 рисунков и 6 таблиц. Библиографический список включает 100 наименований:

4.4. Выводы по четвертой главе

Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска основано на использовании разнотипных и гибридных решающих правил. Это позволяет реализовать предлагаемый подход к информационной поддержке принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью, обеспечивающий выбор эффективного управления на основании методов теории распознавания образов и методов коллективного распознавания. Разрабатываемые алгоритмы можно разделить на последовательно выполняемые 3 блока: обучение решающего правила, адаптация решающего правила и прогнозирование риска на основе решающего правила.

Экспериментальная проверка метода прогнозирования риска в лизинговой деятельности произведена по результатам работы четырех лизинговых компаний. Кризисные ситуации прогнозировались для лизинговых сделок различного профиля: лизинга оборудования, автомобилей, спецтехники и недвижимости. Каждая лизинговая сделка представляет собой отдельную ситуацию (X ©к), к=1.К+т. Вся совокупность исходных данных разделена на 3 множества, которые выполняют роль обучающей, контрольной и экзаменационной выборок.

Исследована эффективность разработанного подхода к информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе реальных данных. Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11—14 %, что позволило сделать вывод о безусловном повышении качества коллективного прогноза риска для принятия управленческих решений.

Разработанное программное обеспечение представляет собой эффективный инструментарий информационной поддержки принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска. Это позволяет реализовать его в производственных условиях для уменьшения числа рисковых ситуаций в лизинговой деятельности и может быть использовано при проведении научных исследований.

Заключение

1. Разработана концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска, в рамках которой предложена схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска, разработаны функциональная (методология ШЕБО) и информационная модели (методология ГОЕБ1X) информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности. Это позволяет определить структуру модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений и разработать соответствующее программное обеспечение.

2. Для сформулированной задачи информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности в условиях риска предложена интерпретация задачи в терминах теории распознавания образов, что позволяет решать ее статистическими и эвристическими методами данной теории.

Предлагаемая методология информационной поддержки основана на применении разнотипных статистических и эвристических решающих правил и позволяет учесть широкий спектр различных механизмов осуществления лизинговых сделок, что увеличивает вероятность использования решающего правила, прогнозирование риска, на основе которого обеспечивает минимальные средние затраты.

Для применения байесовской теории к задаче информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, произведена бинаризация системных факторов риска. Эвристический подход основан на выявлении регулярных свойств обучающей последовательности лизинговых сделок и применяется в тех случаях, когда механизм генерации векторов риска имеет не вероятностную природу, или отсутствуют априорные сведения, позволяющие делать качественные предположения об условных распределениях векторов риска в каждом из классов.

Для снижения частоты ошибочных прогнозов в процессе управления лизинговой деятельностью предложено использовать коллектив разнотипных решающих правил, т.е. синтезированное гибридное решающее правило. Разработанные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него. Для построения гибридного решающего правила могут быть использованы сами методы формирования разнотипных решающих правил.

Применение гибридного решающего правила позволяет повысить качество прогнозов, в частности, в рассмотренных примерах на 25—30 %.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности, отличающиеся от существующих тем, что для получения необходимых данных для прогнозирования риска используются алгоритмы, основанные как на отдельных разнотипных, так и на гибридных решающих правилах.

4. Исследована эффективность разработанного подхода к информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе реальных данных. Среднее уменьшение частоты ошибок ГРП по сравнению с лучшими разнотипными решающими правилами составило 11—14 %, что позволило сделать вывод о безусловном повышении качества коллективного прогноза риска для принятия управленческих решений.

1. Анализ деятельности российских лизинговых компаний. www.fadr.msu.ru.

2. Абрютина М.С., Грачев A.B. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия.- М.: «Дело и сервис», 1998, 92с.

3. Асоян К. Риски при лизинге: можно ли их избежать?//Финансовый директор, 2002. № 3, С.45-55.

4. Атрощенко В.В., Атрощенко П.В. Прогнозировние аварийных ситуаций в сложных технологических объектах. У.:Издательство «Гилем», 2003, 58 с.

5. Атрощенко П.В., Котельников В.В. Метод формирования обобщенного прогноза надежности в сложных технологических объектах// Безопасность труда в промышленности.-М.-2007., № 7, С. 41-46.

6. Атрощенко П.В., Юсупова Н.И. Об одном подходе к прогнозированию риска// Нефтегазовое дело: научно-технический журнал Уфимск. гос. нефт. техн. ун-та.-У.-2008, №5 (2), С. 127-133.

7. Атрощенко П.В. К вопросу о лизинговой деятельности// Интеллектуальные системы обработки информации и управления : Сборник ■статей Региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых. Уфа, 2006. Т.1,С. 25-27.

8. Атрощенко П.В., Юсупова Н.И. Об одном подходе к прогнозированию рисков-в лизинговой деятельности// Проблемы управления. — М.- 2007., №6, С. 35-40.

9. Атрощенко П.В. Меры защиты лизинговой деятельности// Интеллектуальные системы обработки информации и управления: Сборник статей Региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых. Уфа, 2006. Т.2, С. 55-58.

10. Атрощенко П.В. Информационные технологии .в деятельности -лизинговых компаний// Информационные технологии и математические методы исследований в экономике: Материалы Башкирско-Саксонского форума.-У.-2006, Т.1, С.88-99.

11. Атрощенко П.В. Информационная поддержка принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью// Информационные технологии и математические методы исследований в экономике: Материалы Башкирско-Саксонского форума.- Уфа, 2007., С.2-8.

12. Аунапу Ф.Ф. Научные методы принятия решений в управлении производством.-М.: Экономика, 1974;

13. Ахаян Р., Горев А., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД//СП6.: Питер, 1997, 80 с.

14. Ахметзянов И.Р. Практика управления инвестиционными рисками лизинговых компаний в Росси// Вопросы экономических наук. —М.: Компания Спутник +, 2005, № 5(15), С.21-25.

15. Баринов В.Ю. Модели прогнозирования в принятии решений на финансовом рынке.- автореф. Дис. Канд.экон.наук.- С-Пб.: 1998, 24 с.

16. Баканов М.м., Шеремет А. Д. Теория анализа хозяйственной деятельности: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2000, 249 е.4 18.Berger J. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. New York: Springer-Verlag; 1985.

17. Berger J.O., Berry D.A. Statistical analysis and the illusion of objectivity. American Scientist 1988;76:159-65

18. Беппиев И.Ю. Повышение эффективности лизинговых операций. //Финансы-2002. -№с.76-77

19. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 2. М.: Советское радио, 1974. — 198 с.

20. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложение. М.: Наука, 1979.-232 с.

21. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование: идеи, основы, теории, приложения. — М.: Знание, 1981. 64 с.

22. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974. - 415 с.

23. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов.М.:Дело,1998,- 150 с.

24. Виды и формы лизинга www.rosec.ru;

25. Владимров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г. Управление риском.- М.: наука, 2000,С. 85-92.

26. Воронов К.и. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов// Финансовая газета, 1993, №№ 49-52; 1994, Ма 1-4, 24-25.

27. Горев А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД.-СПб.: Питер, 1997, 89 с.

28. Горемыкин В.А. Лизинг. Практическое учебно справочное пособиеМ.: ИНФРА, 1997.-3 84с.

29. Jeffreys Н. Theory of Probability, 2d ed. Oxford: Oxford Univ Pr; 1961.

30. Диго C.M. Проектирование и использование баз данных// Учебник.-М.: Финансы и статистика, 1995.

31. Дик. В.В. Информационные системы в экономике. -М.:Финансы и статистика, 1996, 150 с.

32. Доугерти К. Введение в эконометрику. -М.: ИНФА-М, 1997; 402 с.

33. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 176 с.

34. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 1998, 352 с.

35. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.- 240 с.

36. Горемыкин В.А. Правовые основы лизинговых отношений//Финансовый менеджмент, 2003. №3;

37. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике.- М.:ДИС, 1997, 368 с.41.3мирович А.И. Интеллектуальные информационные системы.- Минск: Тетрасистемс, 1997, 368 с.

38. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. - 312 с.

39. Carlin С., Louis Т. Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis. London: Chapman and Hall; 1996.

40. Карп М.В., Махмутов Р.А., Шабалин Е.М. Финансовый лизинг на предприятии. -М: ЮНИТИ, 1998;

41. Колмогоров А.н., Журбенко И.г., Прохоров А.В. Введение в теорию вероятностей.- М.: Наука, 1982,160 с.

42. Кравец А.С. Природа вероятности. — М.: мысль, 1976, 76 с.

43. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999. - 256 с.

44. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ: Учебник для спец. «АСУ» вузов.-М.: Высш. шк., 1987, 234 с.

45. Материалы конференции «Лизинговые сделки на российском рынке: управление рисками».- М.:1999;

46. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990, 180 с.

47. Методология IDEF1X/ Информационное моделирование.- М.: Метатехнология, 1993, 120 с.

48. Мишеин А.И. Теория экономических информационных систем,- М.: Финансы и статистика, 1993.

49. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение.- М.: наука, 1970, 707 с.

50. Орлов А.И. Менеджмент.-М.: Изумруд, 2003;

51. Орлов А.И. Теория принятия решений.- М.: Март, 2004;

52. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980.- 64 с.

53. Орлов А.И. Эконометрика. М.: Экзамен, 2002;

54. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере.- М.: Академия, 2003. 384 с.

55. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: Наука, 1981.

56. Отраслевая методика определения экономической эффективности АСУП. -М.:НИИ Экономики, 1982.-75с.

57. Principies for the management of interest rate risk.- Basle: Basle Committee on Banking Supervisión, September 1997, 39 p.

58. Пантешкина А. Риски лизинговой компании минимизация или управление.//Лизинг Ревю, 2007, № 6.

59. Петров A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. -М.: Энергоиздат, 1996.-С. 23-36.

60. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

61. Попов А.Н., Попова H.H. Практика риск-менеджмента в области реализации лизинговых проектов.// Управление финансовыми рисками, 2007, №3;

62. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. — М.: Энергоиздат, 1981. — 77 с.

63. Рейтинговое агентство Эксперт, www.raexpert.ru;

64. Рейтинг лизинговый компаний, http://www.leasinginfo.ru;

65. Семенов М.И. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учеб. Пособие для агроэкономических специальностей вузов. — Краснодар: изд-во Куб-ГАУ, 1998.

66. Словарь бизнес терминов, http://dic.academic.ru

67. Стрекалов О.Б., Зарипов Э.Р. Кризисы в организации и управление проектами: Учебное пособие.- Казань: Казан, гос. технол. ун-т, 1997, 160 с.

68. Смирнов А.Д. Архитектура вычислительных систем.- М.6 Наука, 1990, 120 с.

69. Сошикова Л. А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шеффер М. Многомерный статистический анализ в экономике.- М.: ЮНИТИ, 1999, 598 с.

70. Тихомирова Н.Г. Модели и методы прогнозирования риска. М.: МИНХ им. Г. В. Плеханова, 1991.

71. Ткаченко М. Проблемы и перспективы лизинга.// Лизинг Ревю, 2005: № 6;

72. Телегина Е. Об управлении рисками при реализации долгосрочных проектов. //Деньги и кредит -1995-№1-С.57-59

73. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений // М., Син-тег, 1998, 98 с.

74. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ, 1998г. 140с.

75. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Теория организации: Учеб. пособие.-М.: Издательство «РИОР», 2004.

76. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический' анализ, данных на компьютере.- М.: ИНФА-М, 1998, 528 с.

77. Fisher R. Statistical Methods and Scientific Inference, 3d ed. New York: Macmillan; 1973.

78. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. -М.: Мир, 1984, Т.1 528 е.; Т.2. 738 с.

79. Флейшман Б.С. Сложность, эффективность и осуществимость // Автоматика. 1980. - №4. - с. 89-94.

80. Freedman L. Bayesian statistical methods Editorial. BMJ 1996;313:569-70.

81. Чекмарева E.H. Лизинговый бизнес,- M.: Экономика, 1994.

82. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1978.

83. Шаров A.M. Многокритериальный подбор функционирования в эволюционном предсказывающем алгоритме // Вопросы эволюционного моделирования и его приложений. М.: Издательство ИРЭ АН СССР, 1981. - с. 44-50.

84. Шеремет А.Д., Сайфуллин P.C., Негашев Е.В. Методика финансового анализа предприятия. -М.: ИНФРА-М, 2001., 207 с.

85. Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. -М.: Прогресс, 1982,78 с.

86. Штельмах В. Риски, с которыми сталкиваются участники лизинговой деятельности.//Лизинг курьер, 2000. №№3-4;

87. Штельмах В. Стратегии формирования портфеля лизинговых проектов и минимизация соответствующих рисков ж. Лизинг-курьер, ноябрь — декабрь 2000 года, № 6 (12).

88. Эддоус М., Стэнефилд Р. Методы принятия решений.-М.: ЮНИТИ, 1997, 590 с.

89. Юсупова H.H., Фридлянд A.M., Атрощенко П.В. Поддержка принятия решений при прогнозировании риска в лизинговой деятельности// Вестник УГАТУ : научн. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2007. Т. 9, № 5 (23), С.34-39.