Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями

• Автор: Орлов, Александр Иванович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 391 с. : ил.

Оглавление
Введение.
Глава 1. Анализ современного состояния теории и практики применения экономикоматематических методов и моделей процессов управления предприятиями.

1.1. Динамика развития народного хозяйства РФ

1.2. Базовая организационноэкономическая модель

промышленного предприятия

1.3. Классификации экономикоматематических методов и моделей управления предприятиями и организациями

1.4. Неопределенность и устойчивость в экономикоматематических методах и моделях

1.5. Экономикоматематическое моделирование и процессы управления предприятиями и организациями.

1.6. Постановка цели и задач исследования

Глава 2. Общая схема устойчивости и ее применения в математических моделях социальноэкономических явлений и процессов
2.1. Составляющие общей схемы устойчивости
2.2. Конкретные постановки проблем устойчивости в экономикоматематических методах и моделях.
2.3. Целеполагание, выбор экономикоматематической модели
и характеризация моделей с дисконтированием.
2.4. Проблема горизонта планирования и асимптотически оптимальные планы
Глава 3. Непарамстрическис статистические методы для решения конкретных задач управления предприятиями
3.1. О развитии и применении непараметрической статистики.
3.2. Непараметрические статистические методы прогнозирования
3.3. Непараметрические методы обнаружения эффекта.
Глава 4. Разработка методов статистики объектов нечисловой
природы.
4.1. Использование объектов нечисловой природы
при моделировании процессов управления
4.2. Статистические методы в пространствах произвольной природы.
4.3. Методы статистики нечисловых данных конкретных видов
4.4. Разработка методов статистики интервальных данных
Глава 5. Устойчивые математические методы и модели в функциональных областях деятельности предприятий
5.1. Экспертные технологии информационноаналитической поддержки процессов принятия решений
5.2. Устойчивое экономикоматематическое моделирование с целыо оценки, анализа и управления рисками
5.3. Экоиомическоматематическое моделирование при разработке
и принятии инновационных и инвестиционных решений.
5.4. Разработка статистических методов и моделей управления качеством промышленной продукции
5.5. Модели управления материальными ресурсами
Заключение
Список использованной литературы


С х годов в основном на основе запросов теории экспертных оценок а также технических исследований, экономики, социологии и медицины развивались конкретные направления статистики объектов нечисловой природы. Следующий этап е годы выделение статистики объектов нечисловой природы в качестве самостоятельной дисциплины, ядром которого являются методы статистического анализа данных произвольной природы 5. Для работ этого периода характерна сосредоточенность на внутренних проблемах нечисловой статистики. К м годам статистика объектов нечисловой природы с теоретической точки зрения была достаточно хорошо развита, основные идеи, подходы и методы были разработаны и изучены математически, в частности, доказано достаточно много теорем. Однако она оставалась недос таточно апробированной на практике. И в е годы наступило время перейти от математикостатистических исследований к применению полученных результатов на практике. Следует отметить, что в статистике объектов нечисловой природы одна и та же математическая схема может с успехом применяться во многих областях, а потому ее лучше всего формулировать и изучать в наиболее общем виде, для объектов произвольной природы. Нечисловой статистике посвящена глава 4 настоящей работы. Концепции нечеткости и интервальности. Разработаны методы сбора нечетких данных и их анализа, в том числе статистического, для решения задач повышения эффективности управления предприятием, в частности, при контроллинге инноваций. Принципиально важным с методологической точки зрения является сведение теории нечеткости к теории случайных множеств, оно показывает, что между разные способы описания неопределенностей связаны между собой. Цикл соответствующих теорем приведен в работах 0, 0, 0. В качестве примеров успешного применения концепции нечеткости для решения задач экономики и управления в промышленности укажем на книги С. А. Смоляка 5 и . . Птускина 3, кандидатские диссертации и статьи Н. С. Загоновой и С. В. Клементьевой . В организационноэкономических моделях и основанных на них методах зачастую приходится рассматривать в качестве элементов выборки не числа, а интервалы от и до. Это приводит к алгоритмам и выводам, принципиально отличающимся от классических. Пусть существо реального явления описывается выборкой х, х2, л. Анализ реальных задач повышения эффективности управления промышленными предприятиями показывает, что исследователю известна отнюдь не выборка х, х2, х , а величины x е , 1, 2, . Обозначим х х1,хг. У.,сп. Принципиально важная идея такова экономист, менеджер, инженер знает только у, но не x. В алгоритмах расчетов необходимо отразить различие между i и ix. Это значит, что для одного и того же реального явления или процесса может быть разработан целый спектр организационноэкономических моделей. Об этом почти лет назад писал В. В. Налимов Оказывается, что одни и те же задачи можно формулировать на различных диалектах математики, и тогда создастся впечатление появления различных разделов знаний 9, с. Краткая сводка, приведенная в настоящем разделе, представляет собой лишь введение в инструментальные средства ЭММиМ. Упомянем такие перспективные направления, как когнитивные карты в рамках этого подхода нами разработана система ЖОК 5 и нейросетевые методы , , , 0,9, 4. ЭММиМ инструменты совершенствования процессов управления предприятиями и организациями. На каждый метод и любую конкретную модель можно смотреть с двух сторон. Два подхода к методам и моделям. Для определенности обсудим рассматриваемую проблему на примере интеллектуальных инструментов, описанных в терминах математики. Их можно рассматривать изнутри, сами по себе, как математические структуры, и изучать во внутриматематических традициях, доказывая соответствующие теоремы. Второй подход извне, с точки зрения успешности решения практических задач совершенствования процессов управления. Именно он принят в настоящем диссертационном исследовании. В соответствии с ним необходимо основное внимание обратить на адекватный выбор при необходимости конструирование интеллектуальных инструментов, соответствующих решению конкретных прикладных задач.