Содержание к диссертации
ГЛАВА 1. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ПРИРОДА
ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА 19
Анализ известных результатов относящихся к предмету исследования 19
Многокритериальный подход к оценке меры риска 26
ГЛАВА 2. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПОДХОД К
РАНЖИРОВАНИЮ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ
ОЦЕНКИ ИХ ИНВЕСТИЦИОННОЙ
ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ 35
Степень изученности проблемы и предпосылки для многокритериального подхода 35
Концепция многокритериального подхода к оценке количественной меры инвестиционной привлекательности 37
Источники инвестиционного риска 40
Основные составляющие делового риска 41
Основные составляющие финансового риска 45
Содержательное описание риска ликвидности и случайного риска 45
Виды рисков, не включаемые в модель 46
Агроклиматические риски .47
Анализ рисковых критериев асимметрии и эксцесса 49
Финансовые критерии привлекательности инвестиций 53
Построение векторной целевой функции и конкретизация состава ее критериев 56
Дополнительный анализ рисковых критериев и пути снижения социально-экономических рисков на базе точного прогноза 65
К вопросу выявления фрактальных свойств исследуемого ряда 74
2.7 R/S анализ временных рядов урожайности основной
сельскохозяйственной культуры 76
ГЛАВА 3. СИНЕРГЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ В МОДЕЛИРОВАНИИ
ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ 86
Объект исследования 86
Фрактальный анализ временного ряда «обменный курс рубля» 90
Оценка устойчивости временного ряда «обменный курс рубля» 99
Анализ параметров эмпирического распределения для приращений временного ряда «обменный курс рубля» 103
Границы правомерности гипотезы о подчинении исследуемого распределения нормальному закону 107
Два взгляда на теорию аварий и катастроф 109
Специфические особенности реализованного компьютерного эксперимента 114
Сравнение с нормальным распределением и правило трёх сигм 126
К проблеме предпочтений в двукритериальной задаче «риск-доход» 134
К вопросу о виде экстремума для рискового показателя дисперсии 137
Статистические и фрактальные критерии риска для сравнительной оценки альтернативных групп товаров в деятельности торгового предприятия 141
Объект исследования 141
Визуализация, как инструментарий для статистического и фрактального анализа временных рядов 144
О свойстве самоподобия временных рядов ежедневных, еженедельных и ежемесячных объемов выручки 145
Векторная оценка риска и фрактальный анализ временных рядов объемов выручки различных групп товаров 149
ГЛАВА 4. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ
В СИСТЕМЕ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
УЧРЕЖДЕНИЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 155
4.1 К проблеме управления рисками в системе планирования деятельности
учреждений здравоохранения 155
Объект исследования 155
Визуализация временных рядов заболеваний 157
Эмпирические функции распределения для временных рядов заболеваний 163
Фрактальный анализ временных рядов заболеваний 168
ГЛАВА 5. РИСК ОШИБКИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО СЛОЖНЫМ ЭКОНОМИЧЕСКИМ ПРОБЛЕМАМ И ПРЯМЫЕ МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОСТИ
5.1 Инструментальные средства прямых методов поддержки принятия
решений в условиях многокритериальности 175
Основные понятия теории принятия решений и многокритериальной оптимизации 175
Лексикографическая оптимизация 181
Прямые методы оценки альтернатив на базе решающих правил 185
Методы нормирования критериев и ранжирования конкурирующих альтернатив с помощью решающих правил 189
Обобщенное решающее правило (ОРП) 195
5.2 Риск ошибки в процессе принятия решений по сложным
экономическим проблемам 202
5.2.1 Риск принятия нецелесообразного решения 202
Содержательная и математическая постановка двукритериалъной задачи инвестора 202
Предпосылки существования риска принятия нецелесообразного решения для двукритериалъной задачи инвестора 205
Предпосылки существования риска принятия нецелесообразного решения для двукритериалъной задачи инвестора с учетом дисконтирования 206
5.3 Программные средства для реализации ОРП и R/S-анализа 213
5.3.1 Стандартные инструментальные средства информационных
технологий 213
ЛИТЕРАТУРА 221
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Российская экономика переживает этап структурной перестройки. На этом этапе традиционные методы менеджмента не дают реального эффекта, поскольку ориентированы на нормально функционирующий рынок. Большинство малых, средних и даже крупных компаний не просто испытывают затруднения, но постоянно находятся на самом краю пропасти. Экономический риск является неотъемлемой чертой реальных хозяйственных решений. Основная особенность современного риска заключается в его тотальном и всеобъемлющем характере. Даже наиболее перспективные инвестиции могут привести к созданию мощностей по производству неконкурентоспособной продукции.
С учетом затянувшегося многолетнего спада российской экономики (переплетение экономического и финансового кризисов, кризиса платежей) особенно остро встает вопрос управления рисками. Однако, особенности и апробированные методы управления рисками в современной российской экономике изучены недостаточно. Это происходит из-за низкого уровня развития рыночных отношений, из-за слабой специальной подготовки значительной части кадров, из-за того, что не хватает статистических данных, позволяющих строить экономико-математические модели. И, наконец, из-за того, что современная теория оценки меры экономических рисков и управления ими еще далеко не адекватна реальным потребностям практического менеджмента.
В развитых индустриальных странах мира малый бизнес составляет фундамент рыночных отношений. Из него вырастают средние и крупные капиталы. Сфера малого бизнеса в России только складывается, в начале 2000 года в ней было занято всего 9.4% трудового населения страны. Одной из главных причин слабого развития отечественного малого бизнеса является высокая степень риска и слабая защищенность организаций в их экономической деятельности. Степень риска, т.е. неопределенность и непредсказуемость ре-
зультатов экономической деятельности в России значительно выше, чем в сложившихся рыночных системах, особенно в малом бизнесе.
Мировая практика показала, что как бы хорошо ни была изучена проблема риска, приемы уменьшения риска не могут полностью устранить эту проблему ни в одной стране. В последние годы во всех странах с развитой экономикой особое внимание обращается на методическое и научное обеспечение подготовки специалистов в области анализа риска и управления рисками и безопасностью. В масштабе Большой Европы, включая Россию и страны на территории бывшего СССР, а также государств Средиземноморья, наиболее перспективной научно-образовательной инициативой представляется программа FORM.OSE, принятая Комитетом Министров Совета Европы в рамках Частично Открытого Соглашения (ЧОС), действующего с 1987г. Эта программа целиком посвящена развитию европейского образования и исследований в области наук о рисках и безопасности. В рамках реализации указанной программы, а также в независимости от неё появились многочисленные печатные издания, в той или иной мере затрагивающие теорию рисков. Имеющиеся публикации по этой.тематике делятся на три категории: во-первых, популярное изложение элементарных понятий и их иллюстрация на задачах экономического типа; во-вторых, капитальные обобщающие труды, типа учебников по финансовой математике, в которых отдельные разделы посвящены моделированию рисков; в-третьих, наконец, монографии, специально посвященные избранным разделам этой теории. Однако ни одна из существующих книг на русском языке не может претендовать на роль современного общепризнанного учебника по теории социально-экономического риска. Более того, есть основания утверждать, что теория риска находится ещё на стадии становления, она полна широким перечнем проблемных, методологически нерешенных вопросов.
Степень изученности проблемы. Общие проблемы рискологии и управления рисками, а также вопросы систематизации, структурирования и
методологии анализа экономических рисков предпринимательской деятельности активно исследуются в научной литературе, в том числе в работах А.П. Альгина, И.Т. Балабанова, В.П. Буянова, СВ. Вайданцева, П.Г. Грабового, В.М. Гранатурова, В.А. Кардаша, К.А. Кирсанова, М.Г. Лапусты, В.Н. Лившица, Л.А. Михайлова, Б.А. Райсберга, В.Т. Севрук, В.В. Хохлова, В.В. Христиа-новского, В.Н. Хубаева, В.А. Чернова, Л.Г. Шаршукова и других.
Последнее десятилетие начали активно изучаться вопросы математического моделирования экономических рисков. Систематическое изложение различных подходов в разработке рисковых экономико-математических моделей представлено в монографиях и статьях отечественных и зарубежных авторов: Е.Д, Вогана, П.Т. Верченко, В.В. Витлинского, A.M. Дуброва, Л.Г. Дугласа, М.Дж. Грубера, A.M. Дубова, И.Я. Лукасевича, Б.А. Лагошина, Ю.П. Лукаши-на, СИ. Наконечного, СА. Смоляк, А.Н. Первозванского, Е.Ю. Хрусталева, К. Рэдхэда, С Хьюса, В.Ф. Шарпа, Е.Дж. Элтона, О.И. Ястремского и других.
Важно отметить, что у всех перечисленных авторов, а также в других публикациях 90-х годов моделирование экономического риска и управление риском базируется на принципах, которые были заложены в 1952 году Г.Марковицем и позднее развиты В. Шарпом, Дж. Литнером и другими. Это развитие оформилось в виде модели ценообразования на рынке капиталовложений (Capital Asset Pricing Model, САРМ), основанной на модели финансового рынка с использованием аппарата математической статистики. Как портфельная модель Марковича, так и концепция САРМ предполагали выполнение идеализированных условий и допущений, касающихся фундаментальных свойств рынка. Например, все инвесторы имеют тождественную субъективную оценку будущей эффективности и риска для всех ценных бумаг; существуют безрисковые ценные бумаги; инвесторы могут брать и давать в долг неограниченное количество ценных бумаг с номинальной процентной ставкой и т.п. Накопленный в последнее десятилетие опыт свидетельствует, что подобные допущения резко снижают адекватность классической модели риска и со-
ответственно резко сужают границы её применимости. По существу эти границы соответствуют лишь таким случаям, когда наблюдаемая система или процесс подчиняется нормальному закону.
С 1989 года начали появляться публикации (Б.М. Фридман, Д.И. Лейб-сон, Е.Д. Вейгель, А.Л. Тернер и др.), в которых отмечалось, что прибыли американских рынков капитала не следуют нормальному распределению в том смысле, что в их распределении явно присутствовали «тяжелые хвосты». Более того, А.Д. Стерж заметил, что «очень большие (три и больше стандартных отклонения) изменения цен могут ожидаться в два-три раза чаще, чем предсказано нормальным распределением».
С точки зрения строго научного подхода вышеназванные факты неподчинения нормальному закону распределения прибылей на рынке капитала имеют фундаментальное значение в том смысле, что ставят проблемный вопрос о неправомерности применения аналитиками весьма большой части методов статистического анализа, включая способы диагностики, разработанные в эконометрике. Всё это в последствии обусловило крушение линейной парадигмы, точнее, замену её на нелинейную парадигму, составляющими которой являются эволюционная экономика, теория хаоса, фрактальная статистика, нелинейная динамика и другие направления non-leaner science. В контексте экономических теорий уже можно говорить об экономической синергетике.
Краеугольным камнем экономической синергетики, как науки является открытие факта существования хаоса в поведении, казалось бы, полностью детерминированных процессов и систем. С точки зрения рискологии факт существования хаоса означает, что точные экономические предсказания - вещь почти невозможная. Второе фундаментальное положение, сформулированное в рамках экономической синергетики, гласит, что эволюционирующей экономической системы, которая всегда была бы устойчива, просто не существует. Вместе с тем хаос не является абсолютно негативным состоянием, т.е. он потенциально позитивен, ибо весьма часто хаотический характер поведения сие-
темы предшествует бифуркационному переходу к более позитивному этапу экономической эволюции. Исследованию этих вопросов посвящены работы как, в большей степени, зарубежных, так и отечественных авторов: А.Е. Ан-дерссон, Дж. Грендмонт, В.-Б. Занг, Д. Келси, X. Лоренц, Б. Мандельброт, Э. Петере, А.И. Пригожий, Р. Чен, В.И. Гусев, В.А. Долятовский, СП. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий и др.
Из вышесказанного с очевидностью вытекает, что к настоящему времени нет оснований говорить о единой общепризнанной трактовке риска, даже в том случае, если это понятие трактовать в относительно узком смысле финансово-экономического риска. Вместе с тем можно высказать ряд бесспорных положений. Отталкиваясь от системного подхода к определению риска (А.В. Постюшков, Е. Карни, С.А. Вильяме и др.), можно с уверенностью утверждать, что категория риска носит сложный системный характер, выражая одновременно и качественную и количественную стороны понятия. С одной стороны, риск - это мера неопределенности и конфликтности в человеческой деятельности. С другой стороны, риск есть объективно-субъективная экономическая категория, отражающая степень успеха или неудачи предприятия в достижении намеченных целей с учетом влияния контролируемых (внутренних) факторов и неконтролируемых (внешних) факторов.
Наступило время на базе имеющихся, иногда противоречивых подходов, обобщить ценное в математическом моделировании рисков и осуществить формирование целостных моделей, позволяющих системно отражать эффективность эволюционирующих процессов и систем.
К настоящему времени в публикациях Э. Петерса, В.-Б. Занга, B.C. Сафонова и других авторов вызрела идея «дополнительного измерения» по отношению к установившейся хрестоматийной теории экономического риска. «Дополнительное измерение» предполагает, что в реальных ситуациях математический инструментарий оценки меры экономического риска так или иначе теряет свою прогностическую способность и, соответственно, требуется до-
ф полнить или заменить его на другой инструментарий, более эффективный в
конкретной рыночной ситуации. Проблемным становится вопрос, как определить те моменты, когда одни факторы становятся определяющими, а значимость других ослабевает? В качестве одного из продуктивных подходов к решению этого вопроса в научных публикациях появилась идея так называемого многокритериального подхода к оценке меры риска. На идеях многокритериального подхода и фрактального анализа базируются исследования, реализованные в настоящей диссертационной работе.
" Цель и задачи диссертационного исследования. Цель настоящего ис-
следования — разработка, развитие и апробация математического аппарата
экономического исследования оценки меры рисков финансово-
экономических, социально-медицинских и природно-аграрных процессов и систем, а также методов его применения и встраивания в инструментальные средства для повышения обоснованности управленческих решений.
Цель исследования предопределила необходимость решения следующих основных задач:
- анализ отечественных и зарубежных исследований, посвященных определе
нию содержательной сути экономического риска и экономико-математическим
моделям, разработанным для оценки меры этого риска;
%г - разработка и развитие идеи многокритериального подхода для представле-
ния разнородных показателей, отражающих сущность эффективности эволюционирующих сложных процессов и систем в условиях неопределенности;
- изучение сущности понятия «количественная мера инвестиционной привле
кательности сельскохозяйственных предприятий» и модельное представление
его с позиции многокритериального подхода: взаимообусловленное объедине
ние существующих методик количественной оценки инвестиционной привле
кательности;
Щ - выявление и обоснование множества всех основных экономических, финан-
совых и рисковых критериев для интегральной оценки эффективности сель-
скохозяйственного объекта (предприятия), включая численное отражение векторной меры риска и последующего ранжирования объектов с учетом количественной оценки их инвестиционной привлекательности;
- анализ информационно-экономической сущности фрактальных свойств вре
менных рядов, отражающих основные показатели эволюционирующих эконо
мических, социальных и других процессов и адаптация математических мето
дов фрактального анализа для выявления и оценки их фундаментальных
свойств;
разработка концептуальных положений по моделированию социально-медицинских ситуаций в системе здравоохранения с целью более адекватного планирования и прогнозирования ожидаемых объемов медицинских услуг на территориальном уровне, как основы для построения интегрированной системы финансово-экономического управления медицинской помощью в условиях ограниченных финансовых ресурсов;
разработка на основе математического и компьютерного инструментария аналитической базы для раннего предвидения и среднесрочного прогнозирования угрожающих тенденций в развитии финансово-экономических процессов;
разработка на базе статистических и фрактальных критериев риска методов для сравнительной оценки альтернативных групп товаров в деятельности торгового предприятия;
проведение рискологических исследований с целью выявления таких видов риска, природа возникновения которых обусловлена самим процессом экономико-математического моделирования сложных систем;
разработка прямых численных методов и алгоритмов для системы поддержки принятия решений в условиях многокритериальное;
- разработка и реализация программного инструментария для реализации
фрактального анализа оценки рисковых показателей и ранжирования объектов.
а Предмет исследования. Предметом исследования является финансово-
экономические и социальные процессы и явления регионального и общерос
сийского уровня, а также микроэкономического уровня торгового предпри
ятия. . .
Объект исследования. Объектом исследования являются предприятия, представляющие малый бизнес, региональная система управления медицинской помощью, объекты инвестирования аграрного сектора и региональные показатели урожайностей, а также динамика такого финансово-
W экономического показателя, как «обменный курс рубля» на протяжении пере-
ходного периода российской экономики.
Теоретическая база исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды современных российских и зарубежных ученых по системному анализу, экономической синергетике, статистическому и фрактальному анализу временных рядов, теории выбора и принятия решений, общей и экономической рискологии, экономико-математического моделирования в условиях неопределенности данных и мно-гокритериальности, а также теоретические и методологические вопросы отражения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей. В ходе исследования использова-
ф лись материалы органов государственной статистики, республиканского цен-
тра Госсанэпиднадзора, данные бухгалтерского учета и отчетности агропромышленных предприятий и предприятий оптово-розничной торговли, а также собственные расчеты автора.
Диссертационная работа выполнена в рамках п. 1.1. «Разработка и развитие математического аппарата экономических систем: ..., математической экономики, ..., оптимизации теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделиро-
Щ вании»; п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов
анализа микроэкономических процессов и систем: фирм и предприятий, ...,
способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений»; п. 1.8. «Математическое моделирование конъюнктуры, ..., определение трендов, циклов и тенденций развития» паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики».
Методы исследования. В диссертации в рамках системного и многокритериального подходов использовались различные методы и приемы экономических исследований: сравнительный, графический, расчетно-конструктивный, визуализационный, статистический, фрактальный, нормированного размаха, экспериментальный, ранжирование по предпочтительности.
Научная новизна. Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении научной проблемы - создание целостного теоретического, методологического и инструментального обеспечения для математического моделирования социально-экономических рисков и формирование многокритериальных моделей, позволяющих системно отражать развитие эволюционирующих процессов. Научную новизну содержат следующие положения:
логически завершенная и методически оформленная концепция принципиально многокритериальной природы экономических рисков, включая обоснование множества определяющих критериев риска и раскрытие экономического и содержательного смысла каждого из них;
методологически завершенное раскрытие сущности понятия «количественная мера инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий» с позиции многокритериального подхода и создание на её базе экономико-математической модели для количественной оценки инвестиционной привлекательности и проведение сравнительного анализа с целью ранжирования предприятий по убыванию их инвестиционной привлекательности;
разработанный на базе идей фрактального анализа метод выявления и численной оценки таких фундаментальных свойств эволюционирующих систем и процессов, как трендоустойчивость, цикличность, наличие и глубина памяти;
^ - синтез многокритериального подхода и фрактального анализа для оцени-
вания меры риска в экономических и социальных эволюционирующих системах и процессах, эмпирическое распределение которых принципиально отличается от нормального и обладает «тяжелыми хвостами», разработка соответствующего методического и программного инструментария и его практическая реализация на статистических данных системы Госсанэпиднадзора;
- разработка методологии применения фрактального анализа к временным
рядам, отражающим динамику финансовых макропоказателей на примере об-
** менного курса рубля и раскрытие возможности раннего предвидения и средне-
срочного прогнозирования угрожающих тенденций в развитии финансово-экономических процессов;
- разработана методология и методика оценки меры устойчивости динамики
временных рядов, полученная путем объединения статистического и фрак
тального анализа на базе многокритериального подхода;
- разработанный на базе статистических и фрактальных критериев риска ме
тод для сравнительной оценки альтернативных групп товаров в деятельности
торгового предприятия;
- выявление нового вида риска, природа возникновения которого обусловле
на самим процессом экономико-математического моделирования сложных
систем;
- реализация многокритериального подхода к прямым методам теории выбо
ра и принятия решений, доведенная до разработки алгоритма и его примене
ния в форме обобщенного решающего правила (ОРП), включая конкретные
процедуры адаптации этого ОРП к разнообразным случаям сочетания частных
критериев, разнородных по виду экстремума и единицам измерения.
Практическая значимость работы. Практическая значимость работы
определяется тем, что основные положения, выводы, рекомендации, модели,
Щ методы и алгоритмы диссертации ориентированы на широкое использование
организационно-экономического, методического, алгоритмического обеспече-
ния и инструментальных средств и могут быть использованы финансовыми учреждениями, органами управления здравоохранением, разработчиками информационных систем, для совершенствования управления и планирования стратегии развития агропромышленного комплекса, а также разработчиками информационно-аналитических систем для поддержки принятия управленческих решений на различных уровнях социальной, экономической и административной деятельности.
Результаты исследования могут быть использованы при разработке концепций региональных и отраслевых программ повышения конкурентоспособности и эффективности агропромышленного производства. Предложенная система методик и фрактального анализа временных рядов могут быть использованы при оценке инвестиционных проектов, в особенности, инвестиционных проектов для субъектов малого предпринимательства, для оценивания и обоснования меры их финансово-экономических рисков, а также для раннего предвидения и среднесрочного прогнозирования критических тенденций финансово-экономических процессов, в частности, на валютных рынках (как дополнительный инструментарий для трейдеров).
Апробация и внедрение результатов. Материалы и основные результаты диссертационной работы в период с 1996г. по 2002г. докладывались и обсуждались на 24 международных и всероссийских конференциях, семинарах и симпозиумах, в том числе: Международной конференции «Нелокальные краевые и родственные проблемы математической биологии, информатики и физики» (Нальчик, 1996, 2001); Международного симпозиума «Математическое моделирование и компьютерные технологии»(Кисловодск, 1997, 1998, 1999, 2000, 2002); Всероссийской молодежной конференции «Гагаринские чтения» (Москва 1997, 1999); Международного семинара «Прикладная математика и информатика в архитектуре» (Веймар, 1997); Международного конгресса математиков ICM'98 (Берлин, 1998); Всероссийской конференции «Компьютерные технологии инженерной и управленческой деятельности» (Таганрог,
1998), Международной школе-семинаре имени академика СС. Шаталина «Системное моделирование социально-экономических процессов» (Дивно-морск, 2000; Воронеж, 2001; Королев, Московской области 2002); Международной конференции «Математические модели нелинейных возбуждений, переноса, динамики управления в конденсированных системах и других средах» (Москва, 2000); Всероссийского научного семинара по менеджменту (Москва, 2000); Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике» (Пенза, 2001); «Рисколо-гия в экономике и предпринимательстве» (Киев, 2001); Международной конференции «Экология и здоровье человека. Экологическое образование. Математические модели и информационные технологии» (Краснодар, 2001); Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна, 2002); Всероссийской научной internet-конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (Тамбов, 2002). Результаты работы, изложенные в диссертационном исследовании, прошли апробацию в экспертных советах РФФИ в виде научных годовых отчетов за 2000г. и 2001г. по гранту РФФИ проект №00-01-00652, в котором автор диссертационной работы является одним из основных исполнителей, а также на научных семинарах кафедр прикладной математики Карачаево-Черкесского государственного технологического института и Северо-Кавказского государственного технического университета, кафедры математики и информатики Кисловодского института экономики и права.
Основные положения, полученные в результате проведенного исследования используются при чтении курсов «Экономическая кибернетика», «Экономическая синергетика», «Математическое моделирование рисков», «Теория игр и исследование операций» для студентов специальности прикладная математика и «Теория экономического риска», «Исследование операций и принятие решений» для студентов экономических специальностей в Карачаево-Черкесском государственном технологическом институте, в Волгоградской го-
сударственной сельскохозяйственной академии, а также в работе регулярного научного семинара «Математическое и компьютерное моделирование экономических процессов» для студентов специальности маркетинг в филиале Ростовского экономического государственного университета «РИНХ» в г. Черкесске, что подтверждено соответствующими документами.
Основные разработки диссертационной работы использованы Министерством экономики Карачаево-Черкесской республики, Министерством архитектуры, строительства и жилищно-коммунального хозяйства при разработке республиканской программы социально-экономического развития Карачаево-Черкесской республики на 2002-2006 годы, отделом здравоохранения администрации г. Черкесска, а методы анализа и результаты расчетов использованы сотрудниками отдела маркетинга торгового предприятия ООО «Канцоп-тторг» при составлении бизнес-плана на 2003-2007гг., что подтверждено соответствующими документами о внедрении и применении научно-исследовательских разработок автора.
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 38 печатных работах (в том числе три монографии), в которых автору в совокупности принадлежит 35,58 п.л. Некоторые результаты диссертационного исследования включены в изданные в соавторстве учебно-методические пособия, в которых автору принадлежит 11,5 п.л.
Структура' и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, библиографического списка и отдельного тома приложений. Работа изложена на 240 страницах машинописного текста, содержит 25 таблиц, 75 диаграмм и графиков. Библиографический список содержит 249 литературных источников. Отдельный том приложений состоит из 8 разделов на 131 страницах и содержит результаты проведенных компьютерных расчетов и исследований в виде диаграмм, графиков и таблиц.
Похожие диссертации на Математические модели и методы оценки рисков социально-экономических процессов
