автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Исследование и разработка математического обеспечения задач автоматизированного управления транспортными предприятиями

Введение.

Глава I. Характеристики объекта исследования

1.1 Задачи и цели развития предприятия как большой системы.

1.2 Взаимодействие с внешней средой.

1.3 Предприятие как объект автоматизированного управления.

Глава II. Математические модели как средство исследования больших систем

2.1 Требования к математическим моделям.

2.2 Вопросы адекватности математических моделей.

2.3.Методы построения и исследования математических моделей.

Глава III. Математические модели исследования предприятий как объектов автоматизированного управления

3.1 Моделирование деятельности предприятий с помощью производственных функций.

3.2 Основные характеристики производственной функции.

3.3 Формирование исходных данных.

3.4 Выделение трендов временных рядов показателей.

3.5 Сглаживание взвешенным скользящим Полиномом.

3.6 Анализ временных рядов транспортных предприятий.

3 .7 Анализ взаимосвязей между показателями развитая транспортных предприятий.

Глава IV. Определение характеристик предприятия в процессе машинного эксперимента

4.1 Исследование детерминированных процессов (моделей).

4.2 Составление прогнозов развития транспортных предприятий.

4.3 Имитационная модель деятельности предприятия с включением блока экспертных решений.

Повышение эффективности функционирования транспортных предприятий требует совершенствования организации управления на различных уровнях. Эта задача весьма сложна и не может быть решена без все более полной автоматизации управленческих работ с применением математических методов и средств вычислительной техники.

В процессе выработки управленческого решения неизбежно встают задачи анализа и научного прогнозирования: необходимо знать, как в перспективе определенного срока изменится сам объект управления, каковы тенденции его развития, потенциальные ресурсы системы управления, ожидаемые условия достижения цели, предполагаемый эффект и возможные последствия.

Ограниченность возможностей экспериментального исследования больших систем делает актуальной разработку методики их моделирования, которая позволила бы в соответствующей форме представить процессы функционирования систем, описать протекание этих процессов с помощью математических моделей, получить результаты экспериментов с моделями по оценкам характеристик исследуемых объектов

Различным аспектам указанной проблематики посвящено значительное число фундаментальных исследований, в том числе работы А.Й. Анчишкина, Н.А.Бобылева, М.АХалахова, А. А.Горчакова, Ю.П.Иванилова, Г.Б.Клейнера, Н.Е.Кобринского, В.П.Морозова, В.ИНиколаева, С.А.Саркисяна, Б.Я.Советова, Л.Л.Терехова, И.М Чангли, Е.М.Четыркина, Г.Е.Эдельгауза и других ученых.

На водном транспорте значительный вклад в развитие отраслевых аспектов создания и проектирования АСУ внесли работы В.С.Бондаренко, ААБулова, Э.ПХромового, АГ.Китова, Ю.М.Кулибанова, Г.С.Махуренко. В.С.Михалевича, С.АПопова.

Несмотря на значительный объем исследований, посвященных проблемам автоматизированного управления, их научную разработанность в целом нельзя назвать исчерпывающей. Современные условия хозяйствования, научно-технический прогресс, повсеместная автоматизация производственных процессов постоянно добавляют к существующим вопросам новые их аспекты, требующие научного исследования.

Важное прикладное значение имеют вопросы, связанные с повышением степени адекватности применяемых математических методов и моделей реальным зависимостям и ограничениям, характерным для транспортных систем. Далеко не полностью решены проблемы обеспечения точности результатов математического моделирования, сопряженные с исследованием широкого круга теоретических и практических вопросов, связанных с методами построения моделей и их информационным обеспечением, а также непосредственно с практикой управления большими системами.

Практика моделирования процессов развития показывает, что модели определенного вида оказываются справедливыми во вполне определенном диапазоне изменения параметров объекта и времени его развития. Это связано, как правило, с переменным характером внутренних и внешних условий развития. С изменением этих условий, начиная с некоторого момента времени, происходят адаптационные изменения в структуре системы, направленные на приспособления к новым условиям развития. Здесь вступает в силу диалектический закон перехода количественных отношений в качественные, который должен найти свое отражение в структуре моделей, описывающих такие процессы. Для этой цели необходимы модели, описывающие изменение характеристик объекта при определенном принципе его действия (эволюционные модели) и предназначенные для определения длительности данного принципа функционирования и развития системы и момента ее перехода на новый принцип. Установление таких диапазонов представляет актуальную проблему; отдельные разработки методов ее решения можно найти в исследованиях В.А.Бессонова, Н.МХромовой, В.А.Половникова, В.В.Федосеева, Ю.А.Чижова.

В области, близкой к границам устойчивости, проблема точности моделирования приобретает решающую роль; здесь резко возрастают влияния стохастических составляющих, что обусловливает необходимость детального анализа влияния вариаций структуры и параметров модели на поведение ее выходной переменной. Одним из условий решения этой задачи является разработка методов, позволяющих исследовать развитие систем в случае, когда оно сопровождается переходом из одного устойчивого состояния в другое.

Особую важность в этой связи приобретает создание динамических имитационных моделей как инструмента поддержки стратегических решений, средства формирования поведения системы при различных сочетаниях управляющих воздействий, изменяющихся условиях внешней и внутренней среды.

Этим определяется актуальность темы диссертации, значимость содержащихся в ней исследований, их теоретическая ценность и прикладное значение.

Конечная цель настоящей работы - исследование и разработка математического обеспечения задач автоматизированного управления транспортными предприятиями, предполагает системный подход к анализу предприятий, основанный на комплексном рассмотрении всех аспектов процесса их развития.

В соответствии с поставленной целью исследования в диссертации рассматриваются следующие основные вопросы:

- классификация и исследование проблематики точности моделирования и прогнозирования показателей транспортных предприятий;

- совершенствование методов оценки областей параметров системы, внутри которых сохраняются ее свойства;

- разработка методологии качественного анализа для определения тенденций развития транспортных предприятий;

- исследование отличий характеристик объекта на эволюционных участках развития от соответствующих характеристик в момент скачка;

- разработка методологии для определения оценки влияния различных факторов и их совокупностей на исследуемый процесс на базе компонентного анализа.

Являясь сложными системами, состоящими из множества взаимосвязанных элементов и подсистем, транспортные предприятия характеризуются большим числом параметров, меняющихся во времени. Изучение закономерностей и тенденций их динамики и составляет предмет исследования в диссертации

Для достижения цели исследования и решения указанных задач Использовались методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики (в частности, регрессионного, корреляционного и факторного анализа), теории производственных функций.

Научная новизна результатов исследований, выполненных в диссертации, заключается в следующем:

1. Проанализированы системные аспекты построения математических моделей в соответствии с целями их создания и использования. Принципы реализации особенностей математического моделирования и исследования его точности рассмотрены с учетом особенностей объекта моделирования: соотношения его детерминированных и стохастических свойств, эволюционных участков развития и скачков, связанных с изменением организационно-функциональной структуры системы. Предложена классификация способов оценки адекватности моделей, как по единичным, так и по обобщенным показателям с изложением процедуры вычислений.

2. 'Показана возможность использования двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа в задачах моделирования и прогнозирования деятельности транспортных предприятий. Предложена модификация указанной функции, позволяющая в некоторых случаях дать более точную характеристику объекта управления.

3. Предложен метод разбиения временного ряда на участки с различными характеристиками исследуемого процесса, основанный на выделении низкочастотной составляющей и исследовании знака локального выборочного коэффициента корреляции.

4. Разработан метод структуризации и формализации исходных и прогнозируемых данных об объекте управления с целью обеспечения их надлежащего учета при решении задач математического моделирования и прогнозирования с использованием средств вычислительной техники.

5. Предложена имитационная модель деятельности транспортного предприятия с включением блока экспертных решений. Имитационные расчеты осуществляются по мере того, как возникают изменения в нормативной базе или иные изменения внешней среды. Такой режим применения модели позволит, не повышая требований к точности описания объекта, своевременно адаптировать выработанный стратегический план к новым условиям.

6. Предложено методическое обеспечение факторного исследования по методу главных компонент с целью выделения из временного ряда групп точек, сходных по отдельным признакам.

Научная значимость диссертации заключается в разработке и совершенствовании математических методов качественного анализа показателей для реализации задач автоматизации управления транспортными предприятиями. Разработанное математическое обеспечение доведено до методических рекомендаций и алгоритмов и использовано в исследовательских разработках по повышению качества и эффективности автоматизированных систем поддержки решений. Предложенные в работе методы определения тенденций развития предприятий, сформулированные применительно к транспортным предприятиям, носят качественный характер. Локальный подход для периодизации временного ряда может быть использован для любых временных рядов, стабильно растущих во времени и имеющих доминирующую регулярную составляющую.

Предложенный подход к анализу результатов факторных исследований по методу главных компонент не имеет ограничений по использованию; возможность его применения определяется только спецификой показателей, отражающей особенности каждого конкретного объекта управления.

Заключение.

Научно-технический прогресс, повсеместная автоматизация производственных процессов заставляют организаторов производства искать современный действенный инструмент анализа и прогнозирования больших систем, задачи управления которыми носят нетривиальный характер и требуют разработки новых подходов и методов.

В настоящее время управление производством должно обеспечивать выбор и осуществление только оптимальных решений, так как цена потенциального ущерба от принятия необоснованных решений сегодня многократно возрастает. В транспортных системах, подверженных влиянию большого числа случайных факторов, для принятия качественных решений недостаточно применения обычных методов анализа: нужен научный фундамент всей системы планирования и оперативного управления, требуются современные методы исследования и моделирования транспортного процесса, методы системного анализа и синтеза методов управления.

Повышение эффективности реализации процессов управления транспортными предприятиями требует широкого внедрения автоматизированных систем управления, создаваемых с применением математических методов и средств вычислительной техники. Необходимость анализа большого объема информации, реализуемой в виде технико-экономических показателей, определяет требования к разработке и совершенствованию средств и методов описания данных, направленных, в первую очередь, на повышение эффективности применения средств вычислительной техники в области управления. При этом основными критериями эффективности функционирования автоматизированных систем управления являются оперативность, точность н полнота информации, которая предоставляется пользователям для принятия управляющих решений.

Исследования по данной проблематике, выполненные в диссертационной работе, позволяют сформулировать следующие основные выводы и результаты.

1. Выполнено моделирование свойств изучаемого процесса в виде производственной функции. Успех моделирования во многом зависит от того, насколько используемая функция адекватна изучаемому процессу. В ходе экспериментального исследования подтверждено, что точность математической модели как мера статистической близости выходного показателя и его фактической величины — необходимое, но еще не достаточное условие адекватности модели.

В работе установлено, что вариации параметров модели не всегда оказывают существенное влияние на точность отражений в ней характеристик изучаемого процесса. Факт такой устойчивости в каждом конкретном случае подлежит внимательному изучению; его подтверждение способствует формированию компактной модели, адекватно воспроизводящей поведение системы.

2. Обоснован метод качественного анализа показателей, используемый в системе управления предприятием. Показана возможность осуществления такого анализа на основе производственной функции Кобба-Дугласа или ее модификации, полученной в работе. Предложен и обоснован научный подход к разработке процедуры адаптации модели, содержащей производственную функцию, к новым условиям - последним тенденциям развития предприятия. Его сущность заключается в переоценке параметров модели через определенный период времени. Предлагаемый методический подход может быть исПользован для структурных подразделений различного уровня иерархии.

3. Теоретически обоснованы и экспериментально подтверждены вопросы, касающиеся формирования исходных данных при построении математической модели. Предложен новый метод проведения периодизации динамического ряда, осровзшшй на выделении низкочастотной составляющей и анализе локального коэффй^ента корреляции. Рассмотрены особенности исследования Яременных рядов показателей транспортных предприятий, оказывающие большое влияние на метода их изучения и выделения тренда.

На основе анализа взаимосвязей между показателями сделаны выводы о точности моделирования и устойчивости параметров модели в различные периоды развития системы, а также о связи знака локального выборочного коэффициента корреляции с устойчивостью параметров.

4. Способность системы управления адаптироваться в данных условиях проявляется в том, что в течение определенного промежутка времени она должна изучить действие неизвестного фактора. Предложен и апробирован на материале показателей работы транспортных предприятий метод оценки степени воздействия ведущих факторов, основанный на компонентном анализе. Показана возможность его использования в качестве дополнения к традиционным и локальным методам для выявления групп точек со сходной реакцией системы на действующие факторы, а также для определения эволюционных участков развития и скачков, связанных с изменением организационно-функциональной структуры системы. В отличие от традиционных методов, при таком подходе практически нет "устаревших" данных. Являясь частью автоматизированной системы поддержки решений, он поможет восполнить недостаток информации при определении тенденций развития предприятий и степени риска прогнозов.

5. В диссертации разработана методика структуризации и формализации априорных нестатистических данных, источником которых являются знания пользователя - эксперта о характере функционирования объекта исследования, для их использования при составлении прогнозов в режиме диалога "эксперт -ЭВМ".

6. Методика прогнозирования временных рядов, традиционно используемая в отраслевых исследованиях, дополнена методом факторного прогноза показателей, основанном на сочетании адаптивного и экспертного подходов.

7. В работе предложена имитационная динамическая модель деятельности транспортного предприятия, включающая оценку и прогноз динамики важнейших технико-экономических показателей, и блок экспертных решений.

Экспертная система включает комплекс аналитических процедур, направленных на анализ и обобщение полученной информации. Такая модель является инструментом поддержки стратегических решений, позволяющим учитывать изменения в нормативной базе и внешней среде.

Круг обсужденных ранее вопросов имеет важное значение для моделирования процессов развития систем и автоматизации выработки управленческих решений. Полученные выводы и результаты по оценке количественных и качественных закономерностей процессов функционирования транспортных систем, проведение структурного, алгоритмического и параметрического синтеза, могут быть использованы при проектировании информационных подсистем различного уровня.

1. Абрамов А.П., Бессонов В.А., Никифоров Л.Г., Свиридеико К С. Исследование динамики макроэкономических показателей методом производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1987 - 64 с.

2. Абрамов А.П., Нажмудинова М.С. Исследование динамики факторных эла-стичностей производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1998.— 20 с.

3. Айвазян С.А. Енкжов И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.- 471 с.

4. Акимов Н.И. Моделирование движения основных фондов // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.-С.57-63.

5. Акофф Р.Л. Планирование будущего корпорации. М.: Прогресс, 1985.-327с.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-755с.

7. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М.: МГИЭТ(ТУ), 1994.- 94 с.

8. Анчишкин А.И. Прогнозирование роста социалистической экономики. М.: Экономика, 1973.- 294 с.

9. Анчишкин А.И., Федоренко Н.П., Яременко Ю.В. Методы народнохозяйственного прогнозирования. М.: Наука, 1985.- 472 с.

10. Ю.Бариновский К.А., Рубцов В.М. Модели и методы прогнозирования и долгосрочного планирования: Учебное пособие. М.: РУДИ, 1992.- 78 с,

11. Баркалов Н.Б. Производственные функции в моделях экономического роста» М.: Изд-во МГУ, 1983.- 128 с.

12. Бессонов В.Л. Расщепление временных рядов социально-экономических макропоказателей // Эконометрическое моделирование. М.: ВЦ РАН, 1992.- С.10-74.

13. Бессонов В.А., Воронкова О.В. Анализ взаимосвязей между макропоказателями экономического роста // Эконометрическое моделирование. М.: ВЦ АН СССР, 1991.- С.21-80.

14. Бессонов В.А., Долгов B.C. Анализ взаимосвязи расходов на потребление с доходами и накоплениями населения. Подход с использованием локальных методов // Исследование операций (модели, системы, решения). — М.: ВЦ АН СССР, 1991.-С.43-64.

15. Бессонов В.А., Иванилов Ю.П., Положишников В.Б. Связь темпов роста производительности труда с темпами роста фондовооруженности. М.: ВЦ АН СССР, 1983.-24 с.

16. Бланк Ш.П., Митаишвили A.A., Легостаев В.А. Экономика внутреннего водного транспорта. М.: Транспорт, 1983. -463 с.

17. Блауберг И.В. Проблемы методологии системного исследования. М.: Мысль, 1970.- 455 с.

18. Бобылев H.A. и др. Математическая теория систем. М.: Наука, 1986.- 156с.

19. Богачев В.В. Исследование фильтра для декомпозиции временных рядов // Моделирование экономических процессов. -М.: МЭСИ, 1990.- С.23-28.

20. Бокс Дж,, Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. -М.: Мир, 1974, вып. 1- 406 е., вып. 2- 197 с.

21. Бондаренко B.C. Автоматизированные системы управления на морском транспорте. -М.: Транспорт, 1977 -136 с.

22. Булов A.A. Автоматизированные системы управления на речном транспорте. Л.: Изд-во ЛИВТ, 1973 - 97 с.

23. Булов A.A., Неволин В.В., Савин В.И. Автоматизированная система управления водным транспортом. М.: Транспорт, 1978.- 264 с.

24. Варшаве кий А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. М.: Финансы и статистика, 1984.- 208 с.

25. Венгерова И.В., Данилов И.Н., Филипцева Е Я. Имитационная динамическая модель как инструмент поддержки стратегических решений // Модели внутрифирменного управления в условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИРАН, 1993.-С.108-119.

26. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М,: Наука, 1977-287 с.

27. Войтко И.В. Использование производственных функций в автоматизированных системах поддержки решений.// Информационные технологии в управлении войсками и оружием: Научно-технический сборник №5 СПб.: ВАУ, 1999, С.31-45.

28. Войтко И.В. Моделирование экономического развития транспортных предприятий.// Научно-методическая конференция 98. Тезисы докладов, часть П. - СПб.: СПбГУВК, 1998, с.43.

29. Войтко И.В. Определение тенденций экономического развития транспортных предприятий.// Экономика и управление предприятиями речного транспорта. СПб: СПбГУВК, 1998, с.152-155.

30. Галахов М.А. Моделирование сложных объектов. М.: МФТИ, 1993.- 84с.

31. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение управления. М.: Сов. радио, 1979.- 534 с.

32. Гладышевский А.И. Формирование производственного потенциала: анализ и прогнозирование. -М.: Наука, 1992 152 с.

33. Годовников М.Н. и др. Представление знаний об экономике в рамках математических моделей системного анализа развивающейся экономики. М.: ВЦ РАН, 1985,- 88 с.

34. Головач A.B., Ерина А.М., Трофимов В.П. Критерии математической статистики в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973 -136 с.

35. Горчаков A.A. Методические указания по работе на ПЭВМ с программой моделирования и прогнозирования социально экономических процессов "ОРАКУЛ". - М.: АГРОНИИТЭИПП, 1988.-С.84.

36. Горчаков A.A., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1995 -136 с.

37. Горчаков A.A., Половников В.А. Методы и модели экономического прогнозирования. -М.: МЭСИ, 1980,-116 с.

38. Гренжер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. -М.: Статистика, 1972.-312 с.41 .Громова Н.М. Прогнозирование и планирование на предприятии: Текст лекций. СПб.: СПГУВК, 1997- 148 с.

39. Громова Н.М. Социально-экономическое прогнозирование и стратегическое планирование. СПб.: Изд-во СПбГУВК, 1997.- 50 с.

40. Громовой Э.П. Математические методы и модели в планировании и управлении на морском транспорте. М.: Транспорт, 1979.- 360 с.

41. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974.-493 с.

42. Дементьев О.Н. О вариантах учета научно-технического прогресса в макроэкономических моделях // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.- С.28-36.

43. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия М.: Финансы и статистика, 1981 - 302 с.

44. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.- 444 с.

45. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системотологии. М.: Сов. радио, 1976- 296 с.

46. Езикель М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий. М.: Статистика, 1966.- 588 с.

47. Иванилов Ю.П., Лотов В.А. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.- 304 с.

48. Иванилов Ю.П., Положишников В.Б., Рассадин В.Н. Производственная народнохозяйственная функция. М.: ВЦ АН СССР, 1983.- 44 с.

49. Иоффе Л.Ш., Клейнер Г.Б. Системный анализ и структурное моделирование целенаправленных систем. М.: Информэлектро, 1978. -57 с.

50. Катковнтс В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Наука, 1985 - 336 с.

51. Кашьян Р.Л., Pao А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. -М.: Наука, 1993.- 384 с.

52. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М,: Наука, 1976.- 736 с.

53. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981199 с.

54. Кендэл М. Ранговые корреляции. М,: Статистика, 1975 - 216 с.

55. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.: Прогресс, 1982 - 398 с.

56. Китов А.Г. и др. Автоматизированные системы управления предприятиями на речном транспорте. Горький: ГИВТ, 1985 - 90 с.

57. Клейнер Г.Б. Прогнозирование экономических процессов в условддх появления новых факторов // Модели внутрифирменного управления а условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИ РАН, 1993,- С.29-54.

58. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. -М.: Финансы и статистика, 1986.- 240 с.

59. Клейнер Г.Б. Системный анализ экономических показателей. М.: Инфор-мэлектро, 1981.-61 с.

60. Клейнер Г.Б., Николаева H.JI. Прогностическая экстраполяция экономических показателей // Экономико-математические проблемы хозрасчета в объединениях. М. ИНЭУМ, 1977.-С.35-39.

61. Кобринский Н Е. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986.- 240 с.

62. Кобринский Н.Е., Кузьмин Точность экономико-математических моделей. -М.: 1981.- 255 с.

63. Крутов А.П., Петров A.A. Поспелов И Г. Системный анализ экономики: модель общественного воспроизводства в плановой экономике // Математическое моделирование: методы описания и исследования сложных систем -М.: Наука, 1982.-С.200-231.

64. Левицкий Е.М., Меньшиков С.М., Чижов Ю.А. Моделирование американской экономики. Новосибирск: Наука, 1975.- 228 с.

65. Лизер С. Эконометрические модели и задачи. М.: Статистика, 1971.- 141 с.

66. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.- 144 с.

67. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979.-254 с.

68. Мандрица В.М., Краев В.Н. Автоматизированные системы управления предприятиями. Владимир: ВПЙ, 1983. -64 с.

69. Марьенко А.Ф, Прогнозирование оценка возможностей развития по моделям. - Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1984.- 56 с.80,Махуренко Г.С. Системный анализ в управлении морским транспортом. -М.: ЦРИА Морфлот, 1981,- 48 с.

70. Михалевич B.C., Бакаев А.А., Петухов B.C. Экономико-математическое моделирование деятельности флота и портов. М.: Транспорт, 1986.- 287 с.

71. Михалевский Б.И. Система моделей среднесрочного народнохозяйственного планирования. М.: Наука, 1972.- 475 с.

72. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М,: Статистика, 1968.- 293 с.

73. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: математическое обеспечение. Л.: Машиностроение, 1984.- 333 с.

74. Мот Ж. Статистическое предвидение и решение на предприятии. М.: Прогресс, 1966.- 293 с.8 6. Мышки с А.Д. Элементы теории математических моделей. М.: Физматлит, 1994.- 192 с.

75. Научные основы экономического прогноза / Кириченко В.Н., Анчишкин А.И., Яременко Ю.В. М.: Мысль, 1971 - 424 с.

76. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л: Машиностроение, 1985 - 199 с.

77. Петров Л.А., Поспелов Й.Г., Шананин A.A. Опыт математического моделирования экономики. — М.: Энергоатомиздат, 1996.- 544 с.

78. Плещинский A.C. Модели текущего внутрифирменного управления в условиях рыночной экономики // Модели внутрифирменного управления в условиях смешанной экономики. М.: ЦЭМИ РАН, 1993, С.91-107.

79. Половников В.А., Горчаков A.A., Синилов Д.А. Оценивание точности и адекватности моделей экономического прогнозирования // Математические методы моделирования экономических процессов. М.: МЭСИ, 1986.- С.37-47.

80. Попов С.А., Кулибанов Ю.М., Ковалев Ю.Н., Бондаренко B.JI., Сахаров В В. Автоматизация производственных процессов на водном транспорте. М: Транспорт, 1983.- 240 с.

81. Порогов Г.С. Основы статистической обработки материалов разведки месторождений: Учебное пособие. Л.: Изд-во ЛГИ, 1985 - 97 с.

82. Рахимов Р.К. и др. Прогнозирование и инвестиционное моделирование в экономике. Душанбе: Домниш, 1971 - 56 с.

83. Рябов В.Ф., Советов В.Я., Яковлев С.А. Машинное моделирование при построении больших систем: Учебное пособие. Л.: ЛЭТИ, 1978.-100 с.

84. Саркисян С.А. Теория прогнозирования и принятия решений. М.: Высшая школа, 1977.-351 с.

85. Саркисян С.А., Голованов Л.В. Прогнозирование развития больших систем. -М.: Статистика, 1975,- 192 с.

86. СеделевБ.В. Оценка параметров и структуры экономических процессов. -М.: Экономика, 1985.-112 с.

87. Советов Б.Я., Яковлев СЛ. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1988.- 135 с.

88. Стенаненко Б.В. Формирование стратегии развития предприятий с использованием системы контроллинга. Автореф. канд. экон. наук. М., 1996.-21с.

89. Сутягин B.C. Анализ и прогнозирование народнохозяйственной динамики. -М.: Наука, 1992 129 с.

90. Тейл Г. Прикладное эконометрическое прогнозирование. М.: Прогресс,1970.-510 с.

91. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика,1971.-488 с.

92. Терехов Л.Л. Производственные функции. М.: Статистика, 1974 - 128 с.

93. Тинберхэн Я., Бос X. Математические модели экономического роста. -М.: Прогресс, 1967.-174 с.

94. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М.: Статистика, 1965 - 361 с.

95. Точилин В.А. Корректность экономико-математических моделей. Киев: Наук, думка, 1989,-176 с.

96. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.- 272 с.

97. Федюшин В.М., Китов А.Г. Проектирование и эксплуатация автоматизированных систем управления. Горький, ГИВТ, ч. 1 1988. -120с., ч.2.1989 -110с.

98. ИЗ. Фильчакова В .П., Бобршцев А.В., Решотка Х.С., Ничуговская Л И., Жукова Е.П. Моделирование интенсивно развивающихся процессов. - Киев: Институт математики АН УССР, 1985.- 32 с.

99. Флейшман Б.С. Основы системологии. М,: Радио и связь, 1982,- 386 с.

100. Френкель A.A. Математические метода анализа динамики и прогнозирования производительности труда. -М.: Экономика, 1972.-189 с.

101. Хайкин В.П., Найденов B.C., Галуза С.Г. Корреляция и статистическое моделирование в экономических расчетах. М.: Экономика, 1964.- 216 с.

102. Хауштейн Г.Д. Методы прогнозирования в социалистической экономике. М.: Прогресс, 1971.-398 с.

103. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. -М.: Финансы и статистика, 1981,- 255 с.

104. Холл А.Д. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975.-448 с.

105. Чангли И М., Николенко A.A. Анализ точности экономико математических моделей // Экономика и системы управления, вып. 1(160). - М.: Изд-во ЦНИИ "Электроника", 1990.- 27 с.

106. Черкасов В В., Копотев Прогнозирование в развитых капиталистических странах. М: ЦООНТИ, Экое, 1980.- 32 с.

107. Чернов В.П. Базовые структуры моделей экономической динамики-СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996.-160 с.

108. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М. . Экономика, 1975 - 191 с.

109. Четвериков Н.С. Сглаживание динамических рядов // Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М.: Наука, 1973,- С.106-136.

110. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.- 200 с.

111. Четыркин Е.М., Никитина Е.И. Статистический анализ динамики производительности труда и трудоемкости продукции (измерение влияния факторов). -М.: АН СССР, ИМЭиМО, 1994 38 с.

112. Чижов Ю.А., Ермилов А.П. Эконометрическое прогнозирование в капиталистических странах. Новосибирск, Наука, 1982 -117 с.

113. Чижов Ю.А., Ермилов А.П. Эконометрическое прогнозирование капиталистической экономики. Новосибирск: Наука, 1982,- 177с.

114. Шашков З.А. Внутренний водный транспорт СССР. М.: Транспорт, 1978-296 с.

115. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982,- 152 с.

116. Эдельгауз Г.Е. Достоверность статистических показателей. — М.: Статистика, 1977 278 с.

117. Эдельгауз Г.Е. Комплексный краткосрочный прогноз деятельности производственного объединения (предприятия). М.: Информэлектро, 1985-39с.

118. Эдельгауз Г.Е. Точность, надежность и устойчивость экономических показателей. -Л: Изд-во ЛИЭИ, 1971 125 с.

119. Эдельгауз Г.Е., Коробкова В. А., Купова Л .И. Анализ влияния факторов экономических показателей с использованием ПЭВМ. Л.: Изд-во ЛИЭИ, 1990.-77 с.

120. Экономике математические методы и прикладные модели./ В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д М. Дайитбегов и др. - М.: ЮНИТИ, 1999,- 391 с.

121. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса М.: Прогресс, 1974.- 586 с.