WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 13 |

«Министерство сельского хозяйства РФ Федеральное агентство по рыболовству МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Международная научно-практическая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ...»

-- [ Страница 3 ] --

- 60 % сетей отопления, 10 % из них в аварийном состоянии;

- 70 % внутриквартальных сетей - 3,5 % лифтов уже требуют немедленной замены.

Только для определения фактической стоимости восстановления жилищного фонда и объектов инфраструктуры необходима полная техническая инвентаризация, на проведение которой требуется 39 млн.

руб. Этих денег в бюджете не предусмотрено.

По оценке 1-го заместителя мэра г. Мурманска Ю.Гришкина, курирующего вопросы ЖКХ, на проведение полного капитального ремонта одного дома (кровля, фасад, инфраструктурные сети и оборудование) в среднем необходимо 20 млн. руб., что составляет около тысяч рублей с одного квадратного метра общей площади квартиры. Для собственника 2-х комнатной «хрущевки» эта сумма составит порядка тыс.рублей, т.е более половины от ее рыночной стоимости. Совершенно очевидно, что таких средств у людей, живущих в панельных пятиэтажках, просто нет. Однако ремонт производить необходимо, иначе дома просто начнут разваливаться через 10-20 лет. Где взять деньги? Как уже было сказано, ЖК возлагает все бремя содержания и ремонта жилья на собственника.

Если разделить полученную сумму на капитальный ремонт на площадь 2-х комнатной «хрущевки» и на двадцать лет, то получится по 1, тыс. руб. в месяц, т.е. увеличение расходов на квартиру составит 50 %. И это не учитывая процентов за банковский кредит, ведь иначе этих средств нигде не найти. Добавьте к этому еще увеличение ежемесячных отчислений на текущий ремонт и обслуживание в размере 500-800 руб. в месяц. Это означает только одно:

Перекладывание бремени по содержанию и ремонту жилого фонда на его собственника приведет к значительному росту затрат на жилье. Без учета постоянного роста услуг естественных монополий на тепло, электроэнергию, газ и воду рост составит в среднем 50 %.

Проблема капитального ремонта актуальная не только в г.

Мурманске, но и по всей России. Каждый год доля ветхого и аварийного жилья увеличивается по всей стране. Если в 1990 г. эта цифра составляла 1,3 %, то в 2001г. – 3,1 %, т.е. произошло почти трехкратное увеличение (3, с. 83).

Таким образом, с одной стороны Госдума и Правительство РФ пытаются регулировать рост тарифов в сфере ЖКХ, а с другой стороны объективная оценка технического состояния жилого фонда требует увеличения расходов на ЖКУ 50 % без учета роста тарифов естественных монополий. Общее увеличение может составить 100 %.

Конечно, ни 2006 г., ни 2007 г. не станут годом рушащихся и рассыпающихся домов. Однако и Госдуме, и президенту РФ, выборы которых пройдут в 2007-2008 гг., уже вплотную придется решать эти вопросы. Это означает, что тема ЖКХ станет главной картой, разыгрываемой в обеих избирательных кампаниях, а к власти придут те силы, которые вовремя осознают эту проблему и предложат реальные пути выхода из кризиса, свидетелями развития которого мы и становимся в наступающем 2006 году.

Литература:

1. Жилищное хозяйство в России. 2002: Стат.сб./ Госкомстат России.

– М., 2002, 231с.

2. www.zkh.murmansk.ru – официальный сайт комитета по развитию городского хозяйства г.Мурманска.

История развития морского транспорта на Кольском полуострове Фофанова А.Ю. (МГИ, кафедра экономики и управления) Кольский полуостров расположен на крайнем северо-западе России.

С севера и северо-востока Кольский полуостров омывается Баренцевым морем, с востока и юго-востока – Белым морем и одним из его заливов – Кандалакшским. Побережье Баренцева моря от западной границы до мыса Святой нос называется Мурманским берегом. Часть побережья от мыса Святой нос до устья реки Варзуги носит название Терский берег, от Варзуги до Кандалакши – Кандалакшский и от Кандалакши до Кеми – Карельский берег.

Торговля и развитие промыслов в Европе требовали освоения новых территорий с целью использования их природных ресурсов. Первые русские поселения возникли на полуострове в 9-11 веках. Первые письменные сведения о жителях этого края исходят от норвежца Отера, который во второй половине IX века совершил плавание в Белое море.

Отер, рассказывая о поездке вдоль Кольского полуосторова, сообщает, что вся эта страна пустынна и только в немногих местах имеются поселения «терфиннов», которые занимаются охотой, рыболовством и ловлей птиц1.

В первой половине XI в. новгородцы на своих судах уже проникли на Белое море. В сфере интересов новгородцев были пушнина, ценные породы рыб… Русские достаточно быстро заселили побережье полуострова и осваивали морские пути вокруг Терского наволока. Иногда даже они выходили на просторы полярного океана, плавали к Северной Скандинавии, Новой Земле, Шпицбергену, на Печору и Обь.

Это способствовало развитию края и обеспечило защиту коренного населения от набегов любых завоевателей. Например, позднее будут приходить шведские и датские войска, английский флот.

Малочисленные группы саамов были не в силах хозяйственно освоить пространства края. Особенно слабо они использовали рыбные ресурсы. Зарождение морских промыслов на Мурмане относится ко второй четверти XVI века2. О существовании рыбных промыслов первыми узнали норвежцы в 50-е годы XVI века и стали отправлять суда для покупки у русских трески, семги… Затем прибывали англичане, голландцы, французы. Иноземцы везли вина, изделия текстильной промышленности, оружие, металлы, драгоценные изделия. Так началась торговля с иностранцами на севере.

Ушаков И.Ф. Кольская земля. Очерки истории Мурманской области в дооктябрьский период. Под ред.

И.П. Шаскольского. – Мурманск.: Мурманское книжное издательство. – с. Там же с. Для международной торговли в 50-60 годы XVI века использовалось становище Кегор (Вайда-Губа), затем Печенгский монастырь и становище Корабельное на острове Кильдин. В 70-х годах XVI века основным торговым пунктом стала Кола. В 1585 году главным центром международной торговли становиться Архангельск. Торговля на Мурмане приобрела местное значение.

В XVI - XVIII веке Кольский полуостров играл заметную роль в экономике России. Но к началу XIX века экономическое развитие края замедлилось в связи с открытием новых торговых путей.

Весь XIX век можно охарактеризовать как очень сложную международную обстановку.

В 1881 году российский престол занял Александр III после убийства его отца Александра II. Он близко познакомился с Севером еще в раннем возрасте и знал о Мурмане.

Александр III хотел видеть Россию мощной и процветающей державой, достаточно защищенной от внешних нападений, обеспеченной железнодорожными путями от центра страны до Тихого океана на востоке и до Ледовитого океана на севере.

Александр III хотел соорудить крупный порт в такой гавани, которая:

1) не замерзает круглый год;

2) находится в таком месте, откуда российский флот мог бы беспрепятственно выходить на простор Мирового океана.

Подыскать нужную гавань для «главной морской базы» русского военного флота на Мурман отправился выдающийся государственный деятель, министр финансов Сергей Юльевич Витте.

Летом 1894 года экспедиция во главе с Витте с этой целью.отправилась на Мурманское побережье В поездке на Мурман Витте сопровождали И. И. Казн, А. Г.

Конкевич, С.И. Мамонтов, Е.Л. Кочетов, А.А. Борисов… на пароходе «Ломоносов». Из всех осмотренных бухт Мурманского побережья выбор остановили на Екатерининской гавани. Гидрограф Михаил Ефимович Жданко производил ее тщательное обследование.

В отчете Александру III Витте указал:

1) военноморскую базу для русского флота устроить в Екатерининской гавани;

2) провести к ней от Петербурга двухколейную железную дорогу;

3) построить на Мурмане мощную электростанцию, чтобы иметь там сильное освещение.

Александр III, в свою очередь, одобрял предложения, направленные на развитие Мурмана. Он скончался в 1894 году, но с докладом Витте успел ознакомиться, однако какой-либо резолюции по нему не сделал.

Император Николай II придерживался курса своего родителя. Витте С.Ю. в 1899 г. представил Николаю II доклад о необходимости содействия экономическому развитию Мурманского побережья и созданию там военного порта, в котором содержался однозначный вывод – освоение этого российского края непозволительно отстало от потребностей. Витте, анализируя возможное изменение внешнеполитического положения России, объяснил императору, что в случае обострения отношений с Германией русскому флоту стратегически необходим еще один порт на севере страны.

С. Ю. Витте закончил свой доклад словами: «Сооружение военного порта на Мурмане, конечно, связано со значительным расходом на проведение туда рельсового пути, но эта затрата не может быть рассматриваема в качестве исключительно военного расхода, а несомненно будет иметь со временем и экономическое значение». История подтвердила его расчет.

Император согласился на предложение о создании на Мурмане не военного, а «коммерческого порта».

В апреле 1896 года Государственный Совет ассигновал на сооружение порта на Мурмане 400 тысяч рублей, причем 135 тысяч выделялись сразу для начала работ. Ведение дел поручили Александру Платоновичу Энгельгардту.

7 июня 1899 года Николай II утвердил «Городскому поселению и порту при Екатерининской гавани присвоить название «Александровск».

Коммерческого порта из Александровска не получилось.

Планы устройства ключевого портового города появились еще в 70-х годах XIX века. Сразу после постройки города он был назван Романов-на Мурмане. И только после революции городу было дано сегодняшнее название – Мурманск.

Через 20 лет началась Первая мировая война. Уже перед началом этой войны стала ясна важность Кольского незамерзающего залива для внешних связей России. Начавшаяся мировая война высоко подняла государственное значение Севера. Балтийские и черноморские порты заблокировали немцы и турки. Владивосток находился слишком далеко.

Только на Мурмане Россия имела открытый выход в океан круглый год.

Кольский залив оказался наилучшим местом для приемки военных грузов от союзников.

Началось спешное сооружение порта на Мурмане и железной дороги к нему. В столице вспомнили о записке Витте, который еще в 1894 году настоятельно предлагал провести от Петербурга к Екатерининской гавани железную дорогу. Железная дорога должна была протянуться более чем на 1000 верст от Петрозаводска до Кольского залива по болотистой и пересеченной местности3. Хотя в 1916 году по дороге было открыто Федоров П.В. Вторые Дарданеллы: Кольский край в истории Российского государства. – Мурманск, 2003 – с. сквозное движение, ее достройка осуществлялась уже после 1917 года.

У входа в Кольский залив не существовало каких-либо оборонительных сооружений. Однако немцы не смогли серьезно нарушить снабжение Мурмана.

Затянувшаяся война до крайности измотала Россию, подорвала экономику, создала острый общественно-политический кризис.

После февральской революции 1917 года главная база Морского ведомства была перенесена в стремительно строящийся Романов-на Мурмане.

В 1933 году по решению Советского правительства в Екатерининской гавани началось строительство главной базы Северной военной флотилии Полярное. Уже в 1935 году в нее перешли из Мурманска отдельные дивизионы подводных лодок, эскадренных миноносцев и сторожевых кораблей вместе со штабом, политотделом и всеми учреждениями флотилии. 28 ноября того же года Президиум Мурокрисполкома принял постановление «Об оформлении селения Полярное в город Полярное».

Морской транспорт остается для Кольского полуострова самым древним. Морской транспорт применяется для заезда в те места, где другого транспорта нет. Например, можно по морю подъехать от Мурманска или Кандалакши до сел Поной, Гремячиха, Харловка… Литература 1. Булатов В.Н. Русский Север. Книга пятая: Ворота в Арктику. – Архангельск: Поморский государственный университет, 2001. – 303 с.

2. Ушаков И.Ф. Историческое краеведение. Мурманская область (Досоветский период). – Мурманск: Мурманское книжное издательство, 1974. – 88 с.

3. УшаковИ.Ф. Кольская земля. Очерки истории Мурманской области в дооктябрьский период. Под ред. И.П. Шаскольского. – Мурманск.: Мурманское книжное издательство. – 672 с.

4. Ушаков И.Ф. Хрестоматия по истории Кольского Севера. – Мурманск: Мурманский областной институт повышения квалификации работников образования, 1997. – 216 с.

5. Федоров П.В. Вторые Дарданеллы: Кольский край в истории Российского государства. – Мурманск, 2003. – 63 с.

Особенности формирования и развития человеческого потенциала Архангельской области Овчинников О.В. (Всероссийский заочный финансово-экономический институт, филиал в г. Архангельске, кафедра «Менеджмент») Червонная И.И. (Архангельский государственный технический университет, департамент экономического развития Архангельской области) Как отмечают теоретики человеческого капитала (А.Сен4, Т.Шульц5, А.Маршалл6, Беккер Г.7, Туроу Л.8, Махбуб уль Хака9 и др.) расходы, увеличивающие производительные качества и характеристики индивида, "можно рассматривать как инвестиции, ибо текущие издержки осуществляются с тем расчетом, что эти затраты будут многократно компенсированы возросшим потоком доходов в будущем". Инвестиции в человеческий капитал содействуют не только повышению доходов индивида, но и способствует росту производительности труда.

В современных условиях инвестиции в человеческий потенциал являются критическим фактором экономического роста. Как отмечено в докладе о человеческом развитии 1996 года - «человеческое развитие является целью, а экономический рост - лишь средством к ее достижению».

Понятия человеческое развитие и ИРЧП (индекс развития человеческого потенциала), как метод его измерения, были введены в ООН в 1990 году в докладе о развитии человека.

Индекс человеческого развития отражает достижения каждой страны, региона в обеспечении трех важнейших аспектов человеческого благополучия:

- Здоровья и долголетия (продолжительность жизни, лет).

- Образования (уровень грамотности взрослого населения, % и совокупная доля учащихся, %).

Sen A. 1989. “Development as Capability Expansion.” In: Journal of Development Planning. No. Schultz T. Investing in People, The Economics of Population Quality, Berkeley and Los Angeles, CA, University of California, 1981.

Маршалл А. Принципы экономической науки. Т.1. Пер. с англ. – М.: «Прогресс», 1993. - С.246.

Беккер Г. Человеческий капитал (главы из книги) // США – экономика, политика, идеология, 1993. - №11, №12.

Thurow L. Investment in Human Capital. N.Y., 1970. – P.124.

Человеческое развитие в 80-е и последующие годы. Реферат / Под ред. К.Гриффина и Дж. Найта. – М.: ИНИОН АН СССР, 1990. – С.10.

- Материального уровня жизни (Реальный ВРП на душу населения, в долл.США).

Таким образом, у человеческого развития две стороны:

1. Формирование физических и интеллектуальных возможностей.

2. Польза, которую люди могут извлечь из потенциала для продуктивной деятельности.

Классификация стран мира по рейтингу ИРЧП выделяет страны с высоким уровнем развития человеческого потенциала (0,800 и выше), со средним уровнем (0,700 и выше), куда входит Россия, и низким уровнем (ниже 0,700).

Таблица Индекс развития человеческого потенциала некоторых стран в 2002 году Индекс продолжи- Индекс Индекс Место тельности уровня ВВП ИРЧП в Страна жизни образования Index (HDI) мире Expected Education GDP lifetime level index index 1 Норвегия 0,9 0,99 0,99 0, 2 Швеция 0,925 0,99 0,93 0, 3 Австралия 0,9 0,99 0,94 0, 4 Канада 0,9 0,98 0,95 0, 5 Нидерланды 0,89 0,99 0,95 0, 20 Испания 0,9 0,97 0,9 0, 24 Греция 0,89 0,95 0,87 0, 56 Россия 0,69 0,95 0,74 0, 62 Белоруссия 0,75 0,95 0,67 0, 70 Украина 0,74 0,94 0,65 0, 78 Казахстан 0,69 0,93 0,68 0, Выход на обобщающий показатель развития человеческого потенциала (ИРЧП) позволил мировому сообществу выстраивать стратегии развития.

Переходный период в России «от индустриального общества к обществу риска» внес кардинальные изменения в развитии человеческого потенциала. И это видно на примере Архангельской области.

Человеческий потенциал в Архангельской области с 1930 года по 1990 год формировался форсированно в связи с трансформацией (индустриализацией) общества, а с 1992 года по настоящее время в связи с переходом к либеральной цивилизации.

К 1980 году произошел не просто рост, а взрыв роста человеческого потенциала, и, прежде всего, за счет образования. Об этом говорит новая сформировавшаяся профессионально-квалифицированная структура персонала. Из 800 тысяч работающих в области на 01.01.1980 физическим трудом были заняты 560 тысяч человек. Из них 120 тысяч – машиностроители (атомное судостроение), 60 тысяч – транспортники, 50 тысяч – рабочие лесопромышленного комплекса, 40 тысяч – строители и др. Умственным трудом были заняты 240 тысяч. В их числе 110 тысяч – руководители, ИТР, 72% которых имели высшее инженерное образование, 24 тысяч – врачи, 35 тысяч – преподаватели, учителя. Это был культурный прорыв, который нас кардинально отличал от развивающихся стран.

Однако переход к новому хозяйственному механизму показал полную непригодность, как технологий индустриальной эпохи, так и профессионально-квалификационную структуру персонала10.

0, 0, 0, 0,743 0, 0,8 0,739 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1929 1990 1993 1998 1999 2000 2001 Рис. 1. Динамика ИРЧП Архангельской области Переходный период с 1992 года до наших дней внес кардинальные изменения. И проведенный авторами SWOT-анализ человеческого потенциала Архангельской области в настоящий момент демонстрирует его итоги:

СИЛА:

Овчинников О.В., Попаренко Я.В., Сметании А.В. Северо-Западный федеральный округ: рождение макрорегиона. – Архангельск: [б.и.], 2005. - С.243-244.

Доклады о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации (1995-2003).

- Высокий уровень образования.

- Форсированная подготовка персонала для рыночной экономики (менеджеры, экономисты, юристы).

СЛАБОСТЬ:

- Университетское образование, ориентированное на западные стандарты, не соответствует потребностям переходного этапа к рынку.

ВОЗМОЖНОСТИ:

- Высокая мотивация на высшее образование (более 62%, выше чем у Японии).

- Дополнительное профессиональное образование становится в России преобладающим для ускорения процесса трансформации общества.

УГРОЗЫ:

- Система образования не отвечает тактическим задачам малого, среднего и крупного бизнеса.

- Малый и средний бизнес в основном сосредоточен в торговле, где не требуется высокий потенциал.

- Крупные города (Москва, Санкт-Петербург) аккумулируют персонал из провинции.

- Ухудшение здоровья и как следствие снижение продолжительности жизни населения.

Так за последние 10 лет динамика заболеваемости увеличилась в 2 раза во всех возрастных категориях. Особую тревогу вызывает ухудшение здоровья детей, подростков, молодежи (рост заболеваний за последние лет в среднем составил около 20%). Характер эпидемии среди детей, подростков и молодежи приобрело распространение табакокурения, употребления алкоголя, ранней половой жизни, наркомании и токсикомании. Здоровье молодежи как составная часть качественной составляющей человеческого потенциала имеет тенденцию к неуклонному снижению.

Следствием ухудшения здоровья населения в Архангельской области снижение ожидаемой продолжительности жизни.

Таким образом, на основе проведенного анализа человеческого потенциала Архангельской области можно сформулировать основные стратегические направления развития региона:

74, 72, 69, 66, 60, 1990 1998 мужчины и женщины мужчины женщины Рис. 2. Ожидаемая продолжительность жизни в Архангельской области, лет 1. Переворот в производительных силах, диверсификация, создание новой экономики (на примере предприятий области «Севмаш» и «Звездочка»).

2. Переход на средне-временные ставки заработной платы (в настоящее время в лесопромышленном комплексе в России – 1$ в час, в Финляндии – 20$ в час).

3. Быстрое реформирование здравоохранения по советско-германо американской модели (синтез).

4. Непрерывное образование – life-long learning (от колыбели «… до дней последних донца»).

Еще 150 лет назад великий немецкий философ и экономист К.Маркс четко определил стратегию развития человеческого потенциала: «Человек работает не для того, чтобы есть, и ест не для того чтобы работать, а работает для того, чтобы реализовать свое деятельно-творческое предназначение, ибо что такое жизнь, если не деятельность».

Проблема выбора учебного заведения в условиях экономики Калининградского региона Юшина Т.С. (ФГОУ ВПО Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота РФ) Высшее образование, как говорят сегодня, - хрустальная мечта большинства выпускников школ. С незапамятных времён оно всегда считалось престижнее полученного в ПТУ или техникуме. Правда, в наше время стремительно развивающийся рынок диктует свои правила, не всегда совпадающие с честолюбивыми мечтами будущих студентов.

Сегодня высшее образование в Калининграде дают государственных высших учебных заведений, 9 филиалов, представительства государственных ВУЗов и 16 негосударственных высших учебных заведений. Общая численность студентов, обучающихся в этих заведениях, 33 тысячи человек. Большинство выпускников высших учебных заведений сегодня трудится не по специальности.

По официальным данным, на региональный рынок труда ежегодно выходит 110 тысяч человек. 29,3 процента из этого количеств в экономический процесс не вовлечено, 11,8 процентов активно ищут работу, 1,5 процента – безработные. В производственной сфере области на сегодняшний день насчитывается 13 тысяч вакансий. В бюджетной сфере – только 2 тысячи. Наглядно свидетельствует о реальных потребностях рынка труда и такой показатель: из всего количества требуемых на тех или иных предприятиях специалистов 77 процентов составляют лица со средним специальным и начальным профессиональным образованием. При этом дипломы ВУЗов ежегодно получают более 5 тысяч человек.

Потребность в таких специалистах не более 200 человек в год, то есть процентов. Техникумы ежегодно заканчивают более 2,5 тысяч человек, из которых реально востребованными оказываются 1700 – 1800 человек, то есть 75 процентов. Подобный дисбаланс наблюдается по всей стране, однако, как заверяют специалисты, в Калининграде он наиболее выражен.

Одна из основных причин носит сугубо психологический характер и выражается в заложенном почти что на генетическом уровне убеждении родителей, что их дети должны получить лучшее образование, - высшее.

Будущим специалистам крепко вбивается постулат – фи, слесарь или токарь! Нет, только дипломат, только экономист, юрист, пусть безработный, зато гордый. А специалисты тем временем прогнозируют следующее. Из 3,5 тысяч абитуриентов, ежегодно поступающих в ВУЗы, трудоустроено по окончании учёбы в соответствии с дипломом будет процентов, из числа поступающих в техникумы трудоустроится по профессии 50 процентов, из тысячи пэтэушников работу по специальности обретут 90 процентов.

На сегодняшний день правительством РФ принято вполне резонное решение ужесточить отношение к государственным ВУЗам, позволяющим себе выпускать безработных, в отличие от частных высших учебных заведений, достаточно мобильно реагирующих на потребности рынка труда. А потребности эти претерпели весьма существенные изменения за последние годы.

Выбор, кем ты будешь во взрослой жизни, где будешь учиться, требует значительной доли ответственности. Зачастую этот выбор основывается на знаниях поверхностных: выбирают высшее учебное заведение, исходя не из собственных приоритетов, а из желаний родителей, того, что лучшие друг или подруга учатся там же, случайно виденной рекламы ВУЗа и т.д. При поступлении абитуриент располагает далеко не полной информацией о ВУЗе и специальности, решение принимается в условиях нехватки информации. Например, что знает абитуриент о квалификации преподавательского состава ВУЗа, расписании, отдельных дисциплинах, организации студенческой жизни, общежитии и т.д. Практически ничего. При обучении же эти параметры являются одними из самых главных для оценки качества образования.

Недостаток информации проявляется не только при выборе высшего учебного заведения и специальности, но и при самом обучении. Студент не знает, как обстоят дела в других ВУЗах, но рассматривает качество образования именно при сравнении с ними. Здесь действует так называемая субъективность оценки качества образования, одной из причин которой является «корпоративность». Редкий из студентов согласится, что его высшее учебное заведение хуже остальных.

Как утверждают специалисты, большинство случаев поступления можно свести к двум вариантам. В первом случае студент чётко выбирает ВУЗ, в который он будет поступать, выбор специальности является частично случайным. Во втором случае студент выбирает свою специальность, но не уверен в ВУЗе.

Современное образование сегодня характеризуется высокой конкуренцией предоставляемых образовательных услуг со стороны государственных и негосударственных образовательных учреждений. Во многих регионах существует достаточно большое количество образовательных учреждений, предоставляющих возможность получить среднее профессиональное, высшее или дополнительное образование с выдачей государственного диплома по одинаковым специальностям.

Современная ситуация на рынке требует от образовательных учреждений серьёзных маркетинговых исследований рынка образовательных услуг, которые привели бы к совершенствованию управления образовательным процессом, методов поиска и набора абитуриентов, качественному изменению образовательных технологий.

В основе маркетинга образовательных услуг находится анализ геополитического положения региона.

Геополитическое положение региона определяет структуру и характер рынка труда, и, следовательно, наиболее адекватно отражает региональные запросы потребителей рынка образовательных услуг.

Следовательно, учёт геополитического положения региона необходим для определения оптимальной стратегии в маркетинговой политике.

Другими словами, при выборе учебного заведения абитуриенту необходимо руководствоваться и геополитическом положением региона, в котором живёт его семья, он сам, если изначально он не предполагает после окончания обучения переселиться в другую часть нашей необъятной страны. Как пример, геополитическое положение Калининградской области. Особенности географического, экономического и социального развития Калининградской области как эксклавного региона определяют специфику подготовки кадров.

Постоянное пресыщение рынка труда такими специалистами, как юрист, экономист и т. п., способствует росту безработицы. Учитывая данную ситуацию, трудоустраиваемым приходится проходить переподготовку, получая практическую специальность в дополнение к основной.

По данным социологических опросов более 60 процентов студентов хотели бы получить несколько квалификаций и тем самым более успешно решать вопрос трудоустройства. Обладая достаточным запасом фундаментальных знаний, специалист в дальнейшем мог бы после краткосрочного обучения получать новые квалификации, иметь возможность менять место работы.

Эксклавность Калининградского региона говорит о необходимости выпуска высококвалифицированных кадров у себя в регионе, без привлечения специалистов извне. Проблема увязки потребностей региона в специалистах с высшим образованием и наличия существующего потенциала кадров – одна из важнейших на сегодняшний день.

Сегодня предприятия налаживают связи с профессиональными техническими учреждениями и лицеями для подбора технических кадров.

При этом, средний возраст преподавателей ПТУ – 60 лет, и также встаёт вопрос о том, кто дальше будет учить молодых специалистов, заменить сегодняшних учителей, когда они уйдут, будет некем. Та же ситуация, пока не так остро, и с преподавателями экономического профиля.

Выпускникам школ, прежде чем решить, какое из учебных заведений станет таким родным и близким на следующие 4 - 6 лет - высшее или среднее профессиональное, - стоит несколько раз взвесить и тщательно обдумать последствия такого решения. Главное – востребованность на рынке труда. Уверенность в завтрашнем дне. Конкурентоспособность.

СЕКЦИЯ:

"МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ" К вопросу об использовании математического аппарата как инструмента решения прикладных задач Авдеева Е.Н., Неделько Н.С. (МГТУ, кафедра прикладной математики и естественнонаучных дисциплин) Проблема потери интереса к изучению математики в Вузе не нова.

Достаточно обратиться к материалам конференций, посвященных проблемам высшего образования.

На 1-х курсах экономических специальностей это связано с ослаблением базовой подготовки, адаптацией к новым условиям обучения, недостаточной мотивацией изучения предмета. Сюда можно отнести также трудности с применением таблиц формул, схем, алгоритмов при решении задач. Часто студентами они используются механически, применительно к конкретному примеру, не узнавая такой же модели в аналогичных задачах.

На наш взгляд на начальном этапе обучения на первый план выступает мотив к изучению предмета (возникает, например, такой вопрос: «зачем нужно овладение математическим аппаратом в вузе экономисту?») Именно в это время необходимо показать многообразие связей экономической науки и вводить в изучение простейшие модели – как эффективное средство приложений математического аппарата.

На данный момент математика – как инструмент решения экономических задач, начинает активно и нетривиально использоваться со 2-го курса в специальных дисциплинах (эконометрика, математические методы в экономике, математическое моделирование, финансовая математика и др.). Возможно, трудности, возникающие здесь, такие как неумение применить известный алгоритм в однотипных задачах, выбор метода решения и т. д. связаны с тем, что не закреплено умение распознавания и применения их на момент изучения.

С нашей точки зрения обучение использованию математического аппарата как инструмента должно начинаться с момента обучения в Вузе с учетом специализации, выбранной студентом.

Предложения:

- пересмотреть структуру курса с точки зрения прикладной направленности по специальностям;

- начинать изучение разделов математики с введения простейших экономических моделей;

- составить сборник прикладных задач.

Роль электронного учебника в формировании лексических навыков студентов Савиных В. В. (Сургутский Государственный Педагогический Университет, кафедра лингвистического образования и межкультурной коммуникации, ст.преподаватель) Есаулкова Л. Н. (Сургутский Государственный Педагогический Университет, 5 курс) На современном этапе развития общества главная дидактическая цель обучения иностранному языку – формирование коммуникативной компетенции. Одно из условий успешного общения на иностранном языке – качественно сформированные лексические навыки, т.к. они отражают содержательную сторону языка.

Теория и практика обучения свидетельствуют о том, что одним из прогрессивных современных средств интенсификации процесса формирования лексических навыков являются информационные технологии.

Объектом исследования является процесс формирования лексических навыков у студентов.

Предметом исследования является определение роли, места и особенностей электронного учебника при формировании лексических навыков у студентов.

Основная гипотеза исследования: формирование лексических навыков у студентов будет более эффективным при условии использования электронных учебников, позволяющих детально учитывать все этапы формирования лексического навыка, управлять его формированием и интенсифицировать процесс обучения за счет специфических возможностей компьютера.

Успешное развитие всех видов речевой деятельности невозможно без прочных знаний и умений в области лексики, ибо с её помощью происходит прием и передача информации. Лексический навык есть способность автоматизированно вызывать из долговременной памяти слово, словосочетание или фразу, соответствующие коммуникативной задаче (Р.К. Миньяр-Белоручев). Лексический навык оперирует лексическими единицами и их комплексами, т. е. словами, устойчивыми словосочетаниями и готовыми фразами. Сформированность лексических навыков предполагает прохождение определенных ступеней:

семантизации, автоматизации и совершенствования лексических единиц.

Выбор способа и приемов введения, тренировки и речевой практики новой лексики зависит от лингвистических и психолого-педагогических факторов.

Многие авторы (Поздняков, Загвязинский) отмечают, что традиционная неинформатизированная система обучения порождает ряд противоречий:

- Активность преподавателя и пассивность ученика;

- Учебная программа рассчитана на среднего ученика;

- Недостаток индивидуального подхода к личности ученика;

- Информация предоставлена в абстрактно-логической форме;

- Ограниченность во времени.

- Использование информационных технологий отличается следующими особенностями:

- Активная позиция студента;

- Осознанность и самостоятельность обучения;

- Интерактивная связь с различными образовательными ресурсами (электронные библиотеки, словари, энциклопедии);

- Информационная насыщенность и гибкость методики обучения с применением информационных технологий.

Таким образом, информационные технологии создают благоприятные условия для развития личности обучаемого, подготовки его к самостоятельной продуктивной деятельности в условиях информационного общества.

При компьютерной форме обучения сохраняются все основные закономерности процесса обучения, в том числе и общие, отражаемые в дидактических принципах.

Что касается частных принципов компьютерной лингводидактики, по мнению Т.В. Карамышевой, они состоят в следующем:

- Принцип обусловленности: четкое определение условий применения ПК в зависимости от содержания, целей и этапа обучения, а также используемой методики обучения.

- Принцип необходимости: применение персонального компьютера только в том случае, если это позволяет повысить эффективность учебного процесса по какому-либо параметру.

- Принцип информативности: раскрывает преимущества компьютера в качестве средства справочно-информационного обеспечения учебного процесса, поскольку компьютер позволяет получить максимальное количество информации за кратчайшее время. Кроме того, среди всех технических средств обучения компьютер наиболее всего соответствует информативно-речевому характеру обучения иностранному языку.

- Принцип надежности: указывает на необходимость проведения экспериментальной проверки каждой компьютерной программы для обучения, а также наличия этапа организационной подготовки к занятию с использованием компьютера.

В настоящее время выделяются следующие типы обучающих компьютерных программ:

- презентационные программы, используемые для демонстрации материала;

- тренировочные программы, направленные на овладение грамматическими формами, лексическими единицами, речевыми образцами;

- текстовые программы, позволяющие модифицировать текст:

заполнять пропуски, расставлять знаки препинания и т.д.

- игровые программы, построенные на проблемных ситуациях;

- тестовые программы;

- базы данных;

- электронные энциклопедии и словари;

- электронные мультимедийные обучающие курсы, объединяющие все или несколько вышеописанных программ.

В нашей работе мы подробно остановимся на электронных учебных курсах. Последние представляют собой учебные материалы, структурированные особым образом и записанные на магнитные носители или доступные через локальную или глобальную компьютерную сеть.

По мнению О.В. Зиминой, электронный учебник (даже самый лучший) не может и не должен заменять книгу.

Именно поэтому для создания электронного учебника недостаточно взять хороший учебник, снабдить его навигацией (создать гипертексты) и богатым иллюстративным материалом (включая мультимедийные средства) и воплотить на экране компьютера. Электронный учебник не должен превращаться ни в текст с картинками, ни в справочник, так как его функция принципиально иная.

Электронный учебник должен максимально облегчить понимание и запоминание (причем активное, а не пассивное) наиболее существенных понятий, утверждений и примеров, вовлекая в процесс обучения иные, нежели обычный учебник, возможности человеческого мозга, в частности, слуховую и эмоциональную память.

Разработан ряд принципов организации электронного учебника, направленных на максимальное удобство и эффективность его использования. Предъявляются строгие требования к структуре, содержанию и техническому исполнению электронного учебника.

Таким образом, электронный учебник является гибким и многогранным средством обучения, позволяющим повысить эффективность обучения лексике.

Электронный учебный курс и его основные свойства Электронный учебный курс- учебные материалы, структурированные особым образом и записанные на магнитные носители или доступные через локальную или глобальную компьютерную сеть.

Принципы организации: Функции: Преимущества:

-квантования -облегчение понимания материала -новшество=>высокая мотивация -полноты -адаптация содержания -самообучение -наглядности -самопроверка -самоконтроль -ветвления -оформление работы -вариативность -регулирования -неограниченное повторение -активность мышления -адаптивности -облегчение контроля -алгоритмизация операций -собираемости Требования: Недостатки:

Принципы использования:

-достаточный объем -нехватка навыков пользования -обусловленности -системность компьютером -необходимости -дифференцированный подход -сложность развития -информативности -доступность установки коммуникативных умений -надежности -высокое качество мультимедиа -затрата временных и компонентов материальных ресурсов -быстродействие -удобство управления Метод разложения Данцига-Вулфа Козлов К.А. (МГТУ, кафедра ПМиЕНД) Метод декомпозиции был разработан для решения блочных задач линейного программирования большой размерности, имеющих блочную структуру. Рассмотрим блочную задачу линейного программирования, состоящую из двух блоков. I блок описывает условия функционирования локальных объектов (предприятий), отражая ограниченность локальных ресурсов. II - блок характеризует условия функционирования объединения в целом и отражает ограниченность общих ресурсов. Данную задачу можно представить в виде модели:

P1X1 +... + Pi X +... + PT XT max i A1X B...

Ai X Bi i (1.1), где:

...

AT XT BT A1X1 +... + Ai X i +... + AT XT B 0(t = 1,2,...,T ) X i t- индекс предприятия, входящего в отрасль (t =1,2…,T);

jt,-индекс вида продукции, производимой t-м предприятием (jt =1,2,…,nt);

it- индекс вида ресурса, «собственного» для предприятия t (it = 1,2,...,mt);

i - индекс вида ресурса общих ресурсов объединения (i =1,2,...,m);

Xt- вектор выпуска продукции предприятием t (размерностью ntx1);

Вt- вектор лимитов локальных ресурсов it потребляемых предприятием t (размерностью mtx1);

B - вектор лимитов общих ресурсов i (размерностью mx1);

Рt - вектор удельной прибыли от выпуска продукции предприятием t(размерностью 1xnt,);

Аt - матрица коэффициентов (норм) затрат локальных ресурсов на выпуск продукции предприятием t (размерностью mtxnt);

At - матрица коэффициентов (норм) затрат общих ресурсов на выпуск продукции предприятием t (размерностью mxnt);

T –количество предприятий в объединении.

Метод предусматривает разложение исходной задачи (1.1) на локальные задачи (1.2) и главную задачу (1.3) (соответствует объединению в целом) и связывает эти задачи.

Модель локальной задачи:

(Pt -V At )X max t (1.2),где:

At X Bt t X i V - вектор оценок общих ресурсов, каждая из которых в данном случае показывает, сколько рублей прибыли приносит 1 единица соответствующего общего ресурса в плане объединения;

Модель главной задачи можно представить:

Kt T kt t k max rt t t=1 kt = Kt T kt t k B St t t=1 kt = Kt kt = t t k = kt 0,t = 1,2,...,T;

kt = 1,2,..., Kt t (1.3), где kt - индекс (номер) базисного плана t-го предприятия (kt =1,2,..., К);

Xit - вектор выпуска продукции t-го предприятия по базисному плану kt (размерностью ntx1);

Stkt - вектор расхода общих ресурсов на весь выпуск Xit (размерностью mх1);

Stkt = At Xit;

rk' - весь объем прибыли от выпуска Xit;

rtkt =Рt Xit;

t kt - удельный вес (доля), с которой базисный план kt, предприятия t войдет в план объединения в главной задаче. любой допустимый план Xt, есть линейная комбинация Xit:

Kt kt kt Х = X t t t kt = Схема решения построена по принципу «централизованное определение цен — децентрализованное определение наилучших возможностей», т.е. процесс решения распределяется между главной задачей, с одной стороны, и локальными задачами - с другой. После получения решения на уровне объединения в главной задаче следует обращение к локальным задачам. Путем решения каждой локальной задачи необходимо проверить на оптимальность полученное решение главной задачи и, если оно не оптимально, найти тот вариант плана какого-либо из предприятий, который надо ввести в базис главной задачи, что бы улучшить план объединения. Данный метод требует большого объема информации, которой обмениваются различные хозяйственные уровни.

Литература 1. Дорохина Е., Халиков М. Моделирование микроэкономики.

Издательство «Экзамен» 2003г.-224 с.

2. Хемди А., Таха. Введение в исследование операций. И.Д. Вильямс 2005г.-912 с.

Анализ эконометрической модели "прибыль-себестоимость" Колесник Ю.А. (Тихоокеанскийгосударственный университет экономики и управления, кафедра статистики, бухучет и финансов, г. Уссурийск) Вопросы построения и анализа математических моделей (тех или иных социально-экономических явлений) являются одним из важных этапов обучения студентов применению методов эконометрики к решению практических задач. Как известно, при построении модели у учащегося (да и исследователя) формируется соответствующая концепция и все дело в том, что принципиально нового добавляет процесс моделирования к ней - увеличение объема материала или формулировки новой теоретической концепции. Кроме этого, выразив какой либо процесс в виде совокупности формул, мы имеем возможность, изучать не сам процесс, а искомую совокупность формул, предлагая при этом новые гипотезы по проведению дальнейших исследований.

Важной характеристикой экономического благополучия предприятия является его прибыль. Известно, что прибыль от продаж (Pp) можно представить как разность между реализованной продукцией (N) и себестоимости продаж (Ss) (Баканов и др.,2004). Оптимальный объем производства, и реализации определяется как максимальная величина прибыли (Басовский, Басовская,2005), TR-TC=Pmax, (1), где TR, TC, P-соответственно, общий доход, сумма общих (валовых) издержек и прибыль.

В формуле (1), TR=Q·P (Q-количество реализованной продукции, P ее цена). Оптимальная величина объема производства и реализация достигается тогда, когда предельные издержки становятся равными предельному доходу. При дальнейщшем увеличеснии объема производства, величина дополнительных издержек превысит величину дополнительного дохода на единицу продукции, возможно уменьшение прибыли. (Басовский, Басовская, 2005). Для удобства расчетов введем другие обозначения в вышеприведенных формулах, но, не изменяя их содержание, характеризующих функционирование экономической системы.

Обозначим прирост прибыли (P) в виде следующего балансового равенства:

P=q N - S (2), где q- коэффициент, равный отношению реализованной продукции =qN к ее общей величине N, т.е. q=, S-себестоимость (валовые издержки).

В соответствии с уравнением (2) выразим удельную прибыль, или рентабельность продаж как, P P R= = (3), P + S qN Коэффициент R характеризует ту часть прибыли от реализованной продукции, которая пойдет на рост "чистого" дохода предприятия.

Учитывая (3) отношение себестоимости к прибыли представим в виде следующего выражения, R P = = (4), 1- R S dP Так как = P, то учитывая (4) имеем, dt dP = - S (5), dt Как видно из формулы (5) коэффициент в правой части равентства указывает на эффективность воздействия себестоимости на снижение прибыли.

Обозначим изменение дохода предприятия как d df = - (6), где -рыночная цена товара.

Знак минус в правой части (6) стоит потому, что накопленный запас продукции (без ее пополнения) будет уменьшаться, а это отразится и на росте дохода (прибыли) предприятия.

Тогда выражение (2) можно представить как q N=dU=dS+ df (7), Из (7) следует вывод, что общее изменение дохода (dU) предприятия должно зависеть от величины изменения себестоимости продукции и той ее части, которая вышла из оборотаа (реализована на рынке), а, следовательно, перестала игратьт роль в накоплении прибыли. Член dS обозначает экономические возможности предприятия, и данный фактор влияет на его совершенствование, а также, должен стимулирует разработку новых подходов по его снижению. Обозначим этот показатель через L.

Тогда (7) выразим как U = L+ f (8), В соответствии с (8) можно предложить критерий экономической эффективности предприятия, его КПД. Он имеет следующий вид S КПД = 1 (9), dL Интерпретация (9) следующая: Отношение сформированной себестоимости продукции (издержек) предприятия к изменению той части прибыли, которая идет (расходуется) на ее покрытие всегда должно быть равно, или меньше единицы. Случай, когда КПД будет больше единицы, маловероятен, так как при таком введении экономики, предприятие перестанет функционировать.

Рассмотрим, как будет изменяться себестоимость в зависимости от прибыли.

Предположим, что данная закономерность имеет следующий вид, dS = - P (10) dt Согласно (10) скорость изменение себестоимости продукции зависит от прибыли, увеличение которой должно влиять (за счет успешной реализации ее на рынке) на ее снижение (фактор ). Вычисление проведем с использованием универсального математического пакета Maple 7 (Дьяконов, 2002).

> estart:

> sys:=diff(p(t),t)=-0.1*s(t),diff(s(t),t)=-0.3*p(t);

sys := p(t ) = -.1 s(t ), s(t) = -.3 p(t) t t > fcns:={p(t),s(t)};

fcns := { p(t), s(t)} > F:=dsolve({sys,p(0)=5,s(0)=10},fcns,numeric);

F := proc(rkf45_x)... end proc > F(4);

[t = 4., p(t ) = -57.9813792853112772s(t) = 33., ] > with(plots):

Warning, the name changecoords has been redefined > q1:=odeplot(F,[t,p(t)],0..10):

> q2:=odeplot(F,[t,s(t)],0..10):

display(q1,q2);

Рис. 1. Изменение со временем себестоимости (1) и прибыли (2) На рис.1 отображена ситуация, когда в уравнении (5), коэффициент =0,1, а в (10) =0,3. Пусть искомые коэффициенты примут при сложившейся экономической ситуации значение 1 и Рис. 2. Изменение прибыли и себестоимости при Y=1 и b=0. Как видно из рис. 2 при незначительном превышении издержек производства над прибылью, равной 0.01, ее состояние изменилось в сторону резкого снижения.характер. Важно заметить, что используя многовариантное разыгривание, с помощью модели можно проследить все последствия экономической деятельности предприятия.

Литература 1. Баканов М.И., Мельник М.В., Шермет А.Д. Теория экономического анализа. М.:,Финансы и статистика, 2004.-531с.

2. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н.Экономика. М.:, РИОР (Учебное пособие), 2005.-83с.

3. Дьяконов В. Maple 7 (учебный курс). Санкт-Петербург.

Питер,2002.-666с.

Математическая модель макроэкономических процессов Мачкарин М.А. (МГТУ, кафедры финансов, бухгалтерского учета, анализа и аудита, аспирант) Построение динамических математических моделей макроэкономических процессов является актуальной и трудной проблемой, эффективное решение которой наталкивается на ряд препятствий не только технического плана, связанных с возможностью применения математических методов, но и принципиального гносеологического характера.

Сложность, большое многообразие и быстрая изменчивость изучаемых в экономике явлений, наличие не формализуемых и неопределенных факторов, обусловленных иррациональным поведением человека - основные причины, которые препятствуют созданию математических моделей, адекватно описывающих эволюцию экономических субъектов. Отметим, прежде всего, что не решена проблема выбора обобщенных координат, однозначно и полно определяющих поведение или эволюцию объектов социально экономической природы. Это объясняется тем, что, в отличие от таких естественных наук как физика и теоретическая механика, экономической науке не удалось установить фундаментальные и динамические количественные закономерности, которые связывали бы между собой различные числовые показатели. Изменчивость экономических процессов приводит к тому, что используемые при расчетах количественные закономерности в экономике через некоторый промежуток времени становятся неверными. Нередко применение различных экономических теорий к одним и тем же статистическим данным приводит к противоположным результатам. Поэтому развитие метода динамических математических моделей, сводящего исследование некоторого процесса к математической задаче или цепочке задач, отвечающих иерархически упорядоченной системе идеализированных схем этого процесса, является важной и насущной проблемой.

Исследование экономических явлений должно, прежде всего, опираться на постоянный анализ статистических данных. Для конструирования динамических моделей в экономике необходимо выработать, опирающиеся на экономическую теорию принципы, которые позволяли бы генерировать уравнения, однозначно определяющие эволюцию изучаемого процесса. Этот принцип должен быть таким, чтобы его можно было выразить через доступные измерению экономические показатели, содержащиеся в имеющихся статистических данных. Под математической моделью будем понимать аналитические соотношения, которые следуют из сформулированного принципа и разработанного способа обработки статистических данных. Соотношения, которые описывают динамику процесса, должны непрерывно корректироваться или уточняться по мере поступления новых данных.

В данной работе описывается новая методика построения основанных на принципе максимизации прибыли эконометрико теоретических непрерывных или дискретных динамических математических моделей описания эволюции макроэкономических процессов, которые предназначены как для анализа текущих состояний краткосрочного прогнозирования. По-видимому, это простейший принцип, который может быть положен в основу расчетов и который давно широко используется в экономической теории. Разнообразные задачи математического программирования, применяемые с середины ХХ века в экономике, являются его различными проявлениями.

Для практической реализации предлагаемых и исследуемых в работе моделей достаточно данных, сообщаемых предприятиями России в статистические органы. В модель вводятся управляющие параметры, что позволяет трактовать экономический процесс как управляемую динамическую систему и применять для его моделирования и исследования методы математической теории оптимальных управляемых процессов. Модели строятся в форме дифференциальных уравнений по статистическим данным за некоторый промежуток времени. В качестве управляющих параметров для определенности рассматриваются налоговая ставка, ставка рефинансирования и курс национальной валюты, поскольку в настоящее время они определяют экономические условия хозяйствования в России. В общем случае набор управляющих параметров является произвольным и зависит от цели исследования и особенностей изучаемого объекта.

В настоящее время достаточно сильно развита математическая теория позиционных дифференциальных игр - антагонистических, бескоалиционных, коалиционных, кооперативных, иерархических и т.д., источником которой являются экономические задачи. Разработаны эффективные процедуры вычисления оптимальных стратегий игроков и порождаемых ими эволюций управляемых процессов. Методы современной теории позиционных дифференциальных игр предлагается использовать для прогнозирования будущей эволюции изучаемого макроэкономического процесса с целью подготовки сценариев развития событий для лица, принимающего решения, и данных для принятия окончательных управленческих решений с гарантированной оценкой их последствий и описанием наиболее неблагоприятных для производства экономических условий.

Прогноз по предлагаемым моделям опирается на прошлую историю производственной деятельности и вычисляется в зависимости от сценариев будущих управленческих решений, которые могут быть приняты местным или федеральным правительством, а также в зависимости от сценариев изменения курса национальной валюты, процентной ставки на банковские кредиты и внутренних параметров модели, оценивающих результат действий производителей материальных благ и производителей материальных ресурсов, направленных на увеличение сбыта произведенной продукции.

Для оценки эффективности и интенсификации производства в регионе используются статистически данные о динамике конечного валового продукта p, материальных затрат q, прибыли h и чистого продукта — вновь созданной стоимости, включающей прибыль, заработную плату и другие виды оплаты труда, налог с оборота, выплаты процентов по кредитам и т.д. Вследствие наличия балансового соотношения p = q + c для целей прогнозирования развития производства в регионе достаточно разработать динамическую модель, связывающую величины p, q и h. Подчеркнем, что во многих работах по теории фирмы под прибылью понимается чистый продукт, который максимизируется в рамках различных задач математического программирования. Здесь, следуя и опираясь на методику расчета статистических отчетов, под прибылью мы понимаем количество денег, которое остается у производителя после оплаты расходов на производство и реализацию продукции, выплаты по налогам и кредитам и т.д. Следовательно, величина h зависит от валового продукта, материальных расходов, местного и федерального законодательства, определяющего экономические условия хозяйствования, взаимодействия спроса и предложения, а также от действий многих экономических субъектов.

Будем предполагать, что вся произведенная продукция полностью реализуется на рынке и в каждый момент времени t валовой продукт p - стоимость продукции действительно реализованной на рынке к этому моменту, а q - стоимость материальных ресурсов, использованных для производства этой продукции.

Опираясь на статистические данные, построим зависимость h = G(p, q) прибыли от валового продукта и материальных затрат. По смыслу зависимости прибыли от валового продукта и материальных затрат, функция G(p, q) удовлетворяет условию:

G(0, q) = G(p, 0) = Это условие означает, что при отсутствии выпуска продукции прибыль равна нулю или, если не было произведено материальных затрат, то выпуск продукции невозможен и, следовательно, прибыль не может быть получена.

Введем следующие обозначения. Пусть t = t = 0,.., N — { } } последовательные моменты времени, в которые известны значения валового продукта p*(0),..., p*(N), материальных затрат q*(0),..., q*(N) и { } { } прибыли h*(0),..., h*(N).

{ } Вид аналитической зависимости функции G(p, q) от переменных p, q неизвестен, поэтому будем аппроксимировать ее многочленом некоторой степени переменных p, q с неопределенными коэффициентами, которые будем вычислять при помощи метода наименьших квадратов из условий:

Чтобы получить результат, отображающий статистические данные с любой необходимой точностью, в соответствии с условием будем полагать, где a постоянная и символ (m) означает однородную форму m-го порядка переменных p и q с неопределенными коэффициентами, подлежащими определению, число m зависит от точности, с которой необходимо вести расчеты и устанавливается экспериментально. Выбирая число m достаточно большим мы можем при помощи функции G(p, q) можем аппроксимировать статистические данные сколь угодно точно, если только число N достаточно велико.

Функция G(p, q) является результатом взаимодействия спроса и предложения на рынке промышленных товаров в течение выбранного промежутка времени в сложившихся экономических условиях хозяйствования. В неявной, опосредованной форме она отражает влияние всех трудно поддающихся учету и анализу неопределенных факторов, сопровождающих процесс реализации продукции на рынке: национальные и семейные традиции, индивидуальные предпочтения, ожидания инфляции, наличие конкурирующих фирм, существование теневой и полутеневой экономики и т.д.

Как мы увидим ниже, эта функция определяет градиентную систему, которая однозначно описывает динамику изучаемого процесса. Поэтому по аналогии с терминологией, принятой в естественных науках, функцию G(p, q) будем называть потенциалом макроэкономической системы или просто потенциалом. Потенциал макроэкономической системы может быть использован для построения моделей краткосрочного и долгосрочного прогнозирования.

Литература 1. Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление. М.,Наука, 1979.

2. Альбрехт Э.Г. Об управлении движением нелинейных систем.

Труды второго Болгарского национального конгресса по теоретической и прикладной механике. София, 1975, т. 1. С. 522 – 3. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненко В.М. Моделирование развивающихся систем. М.: Наука, 1983, 350 с.

4. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.:

Экономика, 1965.

5. Моисеев Н.Н. Математические модели экономической науки. М.:

Знание, 1973. С.64.

6. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненко В.М. Моделирование развивающихся систем. М.: Наука, 1983, 350 с.

7. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.:

Экономика, 1965.

8. Моисеев Н.Н. Математические модели экономической науки. М.:

Знание, 1973. С.64.

Методы многоуровневой оптимизации (метод планирования Корнаи-Липтака) Неделько Н.С. (МГТУ, кафедра прикладной математики и естественнонаучных дисциплин) Задачи текущего оптимального планирования на уровне объединения являются задачами специализации, в которых требуется определить оптимальный план выпуска продукции (как по объему, так и по составу) при заданных ресурсах.

Такие задачи обычно являются блочными задачами линейного программирования, состоящие из нескольких блоков. Эти блоки характеризуют условия функционирования отдельных предприятий, отражая ограниченность собственных ресурсов предприятий, и объединения в целом, отражая ограниченность общих ресурсов.

Модель объединения, состоящего из T предприятий, запишется следующим образом:

P X +...+ P X +...+ P X max 1 1 t t T T A X B 1 1 O A X B t t t O A X B T T T A X +...+ A X +...+ A X B 1 1 t t T T X 0 (t =1, 2,..., T ) t где t – индекс предприятия, входящего в отрасль (t = 1, 2,..., T );

X – вектор выпуска продукции предприятием t (размерностью nt 1);

t Bt – вектор лимитов локальных ресурсов, потребляемых предприятием t (размерностью mt 1);

B – вектор лимитов общих ресурсов (размерностью m 1);

Pt – вектор удельной прибыли от выпуска продукции предприятием t (размерностью 1 n );

At – матрица коэффициентов (норм) затрат локальных ресурсов на выпуск продукции предприятием t (размерностью mt nt );

At – матрица коэффициентов (норм) затрат общих ресурсов на выпуск продукции предприятием t (размерностью m nt );

Эти задачи отличаются большой размерностью, что влечет за собой трудности при построении универсальной математической модели.

Поэтому целесообразно расчленить задачу на подзадачи меньшей размерности, которые решаются пошагово.

Методы решения таких задач могут быть различны. Один из них – метод планирования на двух уровнях Корнаи–Липтака.

В этом методе итеративный процесс двухступенчатой оптимизации основан на корректировке выделяемых предприятиям ограничений ресурсов и заданий по выпуску продукции.

Производится разбиение лимитов общих ресурсов по предприятиям:

u +... + ut +... + uT = B, где ut – вектор лимитов общих ресурсов, выделяемых объединением предприятию t.

Задача объединения распадается на секторные задачи следующим образом:

P X max t t A X B t t t A X u t t t X t Количество общих ресурсов распределяется между всеми предприятиями поровну. При решении на первом шаге получаем секторные задачи, их планы, значения прибыли и секторные оценки ресурсов.

Необходимо найти такое распределение ресурсов, при котором сумма прибылей секторов будет оптимальной. Для этого достаточно, чтобы оценки одноименного общего ресурса в различных секторах были равны между собой 1 2 t-1 t y = y =... = y = y.

i i i i Если полученные оценки не равны, то на одном предприятии такое распределение приведет к нехватке (дефицитности) данного ресурса, а на другом предприятии к избытку. Следовательно, необходимо перераспределить ресурсы, чтобы улучшить план.

Для нахождения нового варианта распределения ресурсов в объединении строится центральная задача, цель которой – максимизировать эффект от перераспределения ресурсов объединения.

Модель центральной задачи следующая:

T YU max t t t= T U B t t= U t где Y – вектор оценок ресурсов объединения в t-секторе.

t Новые лимиты на ресурсы передаются на предприятия, где корректируют правые части соответствующих ограничений секторных задач, находят новые оптимальные планы и новые оценки общих ресурсов.

После корректировки получаем оптимальный план объединения как совокупность планов предприятий, полученных из секторных задач.

Схема решения задачи методом Корнаи—Липтака построена по принципу «централизованное лимитирование возможностей – децентрализованное выявление эффекта от их использования». При этом происходит обмен информацией по вертикали между двумя уровнями управления и решение соответствующих задач на разных уровнях.

Литература 1. Дорохина Е., Халиков М. Моделирование микроэкономики.

Издательство «Экзамен», 2003. –224 с.

2. Хемди А., Таха И.Д. Вильямс Введение в исследование операций, 2005г. –912 с.

Применение эконометрических методов в моделировании инновационной деятельности фирмы Николаева Н.Д. (СГА, кафедра бухгалтерского учета и финансов) Успешное функционирование фирмы в современных условиях во многом связано с формированием и управлением портфелем бизнеса.

Инновации, пути их внедрения, экономическая эффективность являются в этом процессе решающими составляющими. Другими словами, вопросы выбора, внедрения и эксплуатации инноваций играют важную роль в стратегии фирмы. Особенности инновационной деятельности, как и любых инвестиций, состоят в том, что, во-первых, эффект от инновационной деятельности отдален во времени от момента внедрения инноваций, во вторых, информация, необходимая для принятия решения об инновации, требует статистической обработки, проверки на достоверность и репрезентативность. Оценка результатов от внедрения инвестиций представляет собой ожидаемую оценку, основанную на прогнозировании инновационного процесса.

Здесь рассматривается система имитационных моделей функционирования фирмы в условиях выбора и внедрения нововведений в производственный процесс с учетом случайных функций, которые отражают результирующее влияние неучтенных факторов.

Выбор решения зависит от финансовых, информационных, технологических, интеллектуальных возможностей фирмы, альтернативных вариантов инвестиционных вложений, состояния кредитного рынка, возможных льгот, потребительского рынка. Система моделей состоит из моделей-блоков, имитирующих поведение фирмы:

блоки «финансы», «портфель бизнеса», «производство», «фирма»;

поведение потребителей – блок «спрос»;

процесс реализации продукции – блок «рынок». Следует отметить, что в каждом блоке возникает и, следовательно, должен быть учтен фактор риска: при выборе инновации, при выборе видов финансирования инновации, финансового сопровождения инновации, маркетинговом исследовании, при оценке потребительского спроса, политики ценообразования, объемов реализации.

Функционирование фирмы рассматривается в течение периода, соответствующего жизненному циклу нового продукта, критерием принятия решения выступает математическое ожидание дисконтированной совокупной прибыли от производства и реализации продукции за рассматриваемый период. Прогнозирование финансовых потоков, результатов деятельности, функций спроса осуществляется с помощью моделей множественной регрессии, динамических эконометрических моделей.

Результаты решения могут быть использованы при разработке краткосрочной и долгосрочной стратегий фирмы, для прогноза развития ситуации на рынке в связи с выходом новой продукции и сокращением предложения старой.

Основные сложности при практическом применении предложенной системы моделей возникают при выборе автокорреляционной модели, ее информационном наполнении, оценке достоверности результатов эконометрического моделирования, и тем не менее, на современном этапе анализ на уровне микроэкономики с необходимостью должен учитывать случайные факторы, возникающие при прогнозировании, принятии решений на всех стадиях инновационного процесса.

Вероятность и статистика для начинающих – преодоление трудностей Пантелеев В. П. (МГТУ, кафедра прикладной математики и ЕНД) Недавно крупный математик О. С. Ивашев-Мусатов в журнале "Математика в школе" за 2005 год, №5, стр.63: высказал суждение "…решение вероятностных задач с самого начала требует существенного привлечения интуиции и здравого смысла. Это абсолютно не присуще курсу математики в средней школе. Поэтому введение теории вероятностей в средней школе – противопоказано". Нельзя пренебрегать словами видного ученого, нужно понимать их как предупреждение и там, где это возможно, изучение вероятности отодвигать на более позднее время, На мехмате МГУ теория вероятностей изучается на 3-м курсе. Но как быть с математическим образованием будущих экономистов? Для понимания среды их будущей деятельности им прежде всего нужны знания вероятности и статистики. На экономическом факультете СпбГУ, где теорию вероятностей подпирают последующие дисциплины экономического профиля, изучение вероятности падает на второй курс, в МГТУ – на студентов первого курса, которые лишь годом ранее были школьниками. На взгляд автора этих строк положение улучшилось бы, если последовать примеру СпбГУ, либо ввести небольшой пропедевтический семинар с включением в него тем, формирующих теоретико-множественные понятия. В теории вероятностей события понимаются как множества, а предметом изучения являются связи между событиями (свойствами, признаками, множествами) и, как в целом в математике, в отвлеченной (абстрактной) форме. Меж тем мало говорить о возможных усовершенствованиях в будущем, нужно видеть их и в текущей работе. Этому последнему и посвящена данная заметка. Здесь от языка событий можно перейти к менее отвлеченным понятиям свойства (признака) и использовать для них поясняющие диаграммы. Например, сопровождая фразу "рассматривается событие A и полная группа событий H1, H2, …, Hn" рисунком, где контуром выделяются множества точек, обладающих свойствами A, H1, H2, …, Hn, мы озадачиваем слушателя непониманием, почему событие обводится контуром, Меж тем это непонимание устраняется простой заменой слова событие словом свойство. События здесь в какой-то мере вторичны, выражают наличие каких-то из перечисленных свойств у случайно выделенной точки. Ниже обрисовываются детали модифицированного изложения классической части теории вероятностей в направлении от событий к свойствам, что позволяет студентам по мнению автора достичь более полного понимания.

Классическое понятие вероятности Определение 1. Пусть обозревается n вещей и nA из них обладают свойст вом А. Тогда отношение nA/n называют вероятностью признака А или, более полно, вероятностью того, что случайно выбранная вещь из числа обозреваемых n обладает свойством А. При этом пишут nA P(A) =.

n Здесь буква A обозначает каждый раз какое-либо конкретное свойство. Множество U всех n обозреваемых вещей, из числа которых производится выбор, обычно называют полем.

Вероятность P(A) в приведённом выше смысле выражает долю, которую составляют вещи, наделенные свойством А, в общем количестве n обозре ваемых вещей. Вместе с тем вероятность выражает меру возможности обнаружить свойство A у случайно выбранной в поле U вещи. При этом наличие у выбранной вещи свойства А называют событием А. Лучшему пониманию задач помогают диаграммы.

Задача 1. В ящике 7 шаров: 3 белых и 4 желтых. Из ящика выкатился шар. Какова вероятность, что этот шар белый?

Здесь вещи – это шары, признак А выражен словом белый. Всего шаров n =7, из них белых nA =3. Поэтому искомая вероятность равна P(A) = nA:n=3/ Задача 2. В ящике 7 шаров: 3 белых и 4 желтых шара. Из ящика выкатились два шара. Какова вероятность, что они разного цвета?

Здесь свойство А выражено словами разного цвета и относится оно к паре шаров. Поэтому вещи здесь – пары шаров. nA =12, n =21. P(A)=12/21= 4/7.

Определение 2. Признак, состоящий в отсутствии свойства А, называют противоположным или дополнительным по отношению к А и обозначают A. Вещь обладает признаком A, если она не обладает свойством A.

nA Ясно, что число nA вещей, обладающих свойством А, плюс число вещей, этим свойством не обладающих, равно общему числу n всех nA +nA = n обозреваемых вещей:. Закон исключенного третьего в алгебре признаков не оспаривается, а принимается как непреклонная истина.

Разделив обе части этого равенства на число n, получаем равенство nA nA + =, n n или, что то же самое, P(A) + P(A ) = 1. В словах мы выразим это так: сумма вероятностей признака А и противоположного признака A равна единице.

В условиях задачи 1 вероятность, что выкатившиеся из ящика два шара одного цвета можно вычислить как P( A ) = 1-P(A) =1-3/7 = 4/7.

Приведённое выше определение вероятности идентично тому, что обычно встречается в учебной литературе на языке исходов опыта. Пусть имеется n равновозможных исходов (опыта) и m из них наделены свойством A или, как говорят, благоприятствуют событию A. Тогда вероятность события A определяется отношением m/n числа m исходов, благоприятствующих событию A, к общему числу n всех равновозможных исходов. Здесь поле U состоит из всех равновозможных исходов, а признак А выделяет из множества U благоприятствующие исходы.

Алгебра признаков (событий, множеств, предикатов) Признаки или свойства, подобно предложениям, можно снабжать отрицанием не, соединять связками и, или, составляя при этом новые признаки. Мы уже знаем, что добавив к любому признаку A отрицание не, мы получаем противоположный или дополнительный признак A (не A).

Определение 3. Признак C, состоящий в наличии одновременно двух свойств A и B, называют произведением свойств A и B и пишут C = AB.

Вещь наделена свойством AB, если она обладает обоими свойствами A и B.

Определение 4. Признак D, заключающийся в наличии хотя бы одного из свойств A или B, называют суммой признаков A и B и пишут D = A+B. Вещь наделена признаком A+B, если она обладает хотя бы одним из свойств A или B.

Зависимость и независимость признаков (свойств, событий) Наличие у случайно выбранной вещи какого-либо свойства A сужает поле U всех обозреваемых вещей и в целом влияет на вероятности других событий. Это влияние систематизируется понятием условной вероятности.

Определение 5. Пусть лишь nA вещей в поле U обладают свойством A, и лишь nAB из них дополнительно наделены свойством B. Тогда отношение nAB:nA называют вероятностью признака B при условии A и пишут nAB. (1) P(B/A) = nA Вероятность (1) называют условной, она выражает ту долю, какую среди вещей, наделённых свойством A, составляют вещи, обладающие к тому же ещё и свойством B. Разделив числитель и знаменатель дроби (1) на число n, получаем равнозначное определению условной вероятности равенство P(AB) P(B/A) =. (2) P (A) Этот вариант определения условной вероятности предпочтителен, когда известны вероятности P(A) и P(AB), но не известны числа nA, nAB.

Ввиду значимости выразим его также в словесной форме. Условная вероятность признака (события) B при условии A равна вероятности произведения AB, делённой на вероятность условия A.

Определение 6. Признак B называют независимым от признака A, если условная вероятность свойства B при условии A равна его безусловной вероятности: P(B/A) = P(B). В противном случае признак A называют (стохастически) зависимым от признака B.

Независимость признаков – свойство взаимное. Действительно, P(B/A) = P(B) предполагает nAB:nA = nB:n. Отсюда nAB:nB = nA:n и P(A/B) = P(A).

Вероятность произведения двух и более признаков Из равенства (2) немедленно следует P(AB) = P(A)P(B/A).

Вероятность произведения двух признаков равна вероятности любого из них, умноженной на условную вероятность другого – факт, выражаемый также равенством:

nAB = nA nAB.

n n nA Ввиду коммутативности AB = BA признаки A и B можно взять в другом порядке и тогда P(AB) = P(B)P(A/B). Независимость двух признаков равнозначна тому, что вероятность их произведения равна произведению их вероятностей, то есть равенству P(AB) = P(A)P(B).

Определение 7. Произведением A1A2..An-1An признаков (свойств) A1,.

A2,..., An-1, An называют признак C, состоящий в одновременном наличие всех этих признаков. При этом пишут C=A1A2... An-1An. Вещь обладает признаком A1A2... An-1An, если она обладает каждым из этих свойств.

Сомножители в произведении признаков можно по-разному группировать и менять местами. Произведение от этого не меняется, оно ассоциативно и коммутативно. В частности, A1A2A3…Ak-1Ak = (A1A2A3…Ak-1)Ak. Поэтому P(Ak/A1A2…Ak-1) = P(A1A2…Ak-1Ak)/P(A1A2 …Ak-1) и для n признаков имеем P(A1A2...An An)=P(A1)P(A2/A1)P(A3/A1A2)…P(An/A1A2…An-1). Эта формула по существу – иная запись очевидного равенства P(A1A2...An-1An) = P(A1){P(A1A2)/P(A1)}{P(A1A2A3)/P(A1A2)}…{P(A1A2…An)/P(A1A2…An-1)}. (3) Определение 8. Признаки A1, A2,..., An-1, An называются независимыми в совокупности, если вероятность любого из них Ai не зависит от всех произведений Ai1 Ai2... Aik -1 Aik, какие только можно составить из остальных признаков (отличных от Ai):

P(Ai /Ai1 Ai2... Aik -1 Aik ) = P(Ai), k =1, 2,..., n-1.

Для признаков независимых в совокупности снимаются все условия в формуле (3) и она принимает предельно простой вид P( A1 L An-1An ) = P(A1)P(A2 )P(A3)LP(An-1)P(An).

Вероятность произведения n независимых в AB A совокупности признаков равна произведению их вероятностей.

B AB Вероятность суммы двух и более признаков A Выделим в поле U все вещи наделенные A свойством A+B, и посчитаем их число nA+B в таком порядке. Сначала посчитаем число nA вещей рис. обладающих свойством A, затем добавим к нему число nB вещей, обладающих свойством B и, учитывая, что вещи, наделенные одновременно обоими эти свойствами, в сумме nA + nB учтены дважды, вычтем из этой суммы число nAB вещей, наделенных одновременно обоими этими свойствами. В результате получаем равенство nA+B = nA + nB - nAB, верное для любых признаков A и B. Разделим обе его части на число n всех обозреваемых вещей в поле U, nA+B = nA+B + nB - nAB или, в иной записи, n n n n P(A+B) = P(A) + P(B) - P(AB). Вероятность суммы A+B двух признаков A и B равна сумме вероятностей этих признаков за вычетом вероятности их произведения AB.

Определение 9. Признаки (события) A1, A2,…, An называются несовместными, если любые два из них Ai и Aj исключают друг друга в том смысле, что нет вещи, наделенной одновременно двумя этими признаками.

Для двух несовместных признаков P(AB) = 0, поэтому P(A+B) = P(A) +P(B). Вероятность сумма двух несовместных признаков равна сумме вероятностей. На n несовместных признаков A1, A2,…, An это свойство распространяется по индукции, P(A1+A2+… +An) = P(A1)+P(A2)+…+P(An).

Исторический экскурс. Труден был исторический путь вхождения в понятие вероятности. В 1487 году в энциклопедическом труде «Сумма знаний», книга издана позже в 1494 г. в Венеции, Лука Пачоли (L. Pacioli 1445–1514), прародитель принципов бухгалтерского учета и друг Леонардо да Винчи, пробует математически решить известные нерешенные в то время задачи, в частности задачу о разделе ставки. Двое играли несколько партий с равной возможностью выиграть каждую из них и условием, что ставку берет тот, кто первый наберёт s=6 выигранных партий. Игра прервалась, когда один из них выиграл k=5 партий, а второй l=2 партий.

Как им справедливо разделить ставку (пропорционально возможности выиграть её в случае продолжения игры)? Пачоли ошибочно предложил делить ставку пропорционально числу выигранных партий, в отношении k:l= 5:2. Спустя 52 года выдающийся в то время математик Д. Кардано, исправляя решение Пачоли, в книге "Practica arithmeticae generalis", Милан 1539 г. предложил свое снова ошибочное решение делить ставку в отношении 10:1. В 1556 г. первоклассный математик того времени Н.

Тарталья, открывший формулы решения уравнений 4-ой степени, в трактате О числе и мере, обсуждая "ошибку брата Луки", в свою очередь предложил свое "менее спорное" решение, но снова допустил ошибку.

Лишь по прошествию ещё 98 лет в 1654 г. задачи о разделе ставки нашли, наконец, правильные решения в переписке Б. Паскаля и П. Ферма, ставших тем самым прародителями теории вероятностей, наряду с Х. Гюйгенсом. В следующем 1655 г. приезжает в Париж и в знакомстве с видными учеными узнаёт о результатах Паскаля и Ферма, но лишь в ответах. Не ведая метода решения этих задач, Гюйгенс по возвращению в Голландию сам находит этот метод и в 1657 г. публикует первую в истории науки печатную работу по теории вероятностей “О расчетах в азартных играх“.

Задачу, которая имела столь заметную историю, решает теперь каждый студент. Нужна лишь алгебра признаков (событий) и знание соответствующих вероятностей. Поскольку 1-му игроку для взятия ставки остается выиграть лишь одну партию, 2-ой возьмёт её лишь, когда при доигрывании он выиграет все первые четыре партии в подряд. Обозначим Bi выигрыш вторым игроком i-ой партии при доигрывании. Тогда формула взятия ставки 2-ым игроком – это произведение B1B2B3B4. Его вероятность P(B1B2B3B4) = (1/2)4= 1/16. При этом 1-ый берет ставку с дополнительной вероятностью 1–1/16=15/16. Вероятности взятия ими ставки относятся как 15:1. В этом отношении и делится ставка пропорционально возможности (вероятности) каждого игрока взять её в случае продолжения игры.

Инструменты муниципальной политики ценообразования Савин И. Ф.(МГТУ, кафедра коммерции, маркетинга, и рекламы) Аннотация В предлагаемой статье рассматриваются федеральные стандарты перехода на новую систему оплаты жилья и коммунальных услуг, как маркетинговый инструмент ценообразования, рекомендуемый к внедрению муниципальным органам власти.

1. Введение Органы государственной власти субъектов Российской Федерации вправе в соответствии с законодательством Российской Федерации устанавливать региональные стандарты социальной нормы площади жилья, равно как и делегировать такое право органам местного самоуправления. Однако при перераспределении средств федерального бюджета между субъектами Российской Федерации Правительство Российской Федерации будет руководствоваться федеральным стандартом.

2. Основной инструмент муниципальной политики ценообразования Основным инструментом муниципальной политики ценообразования с учетом качества и местоположения жилища является изменение платы за его найм, поскольку только этот вид платежа может быть дифференцирован в зависимости от параметров качества жилища и его местоположения. В первую очередь следует изменить ситуацию, когда худшее по качеству и местоположению жилье оплачивается так же, как и лучшее, или дороже.

Наниматели и собственники жилых помещений, имеющие второе жилье, отвечающее всем требованиям социальной нормы, качества и благоустройства, должны оплачивать его содержание и предоставление коммунальных услуг в полном размере.

В проект нового Жилищного кодекса Российской Федерации необходимо внести положения, позволяющие признавать вторым жильем не только жилые помещения в городской черте, но и благоустроенные жилые строения в определенной пригородной зоне, имеющие условия для круглогодичного проживания. При наличии у собственника такого жилища (жилья в других городах и населенных пунктах, в том числе за пределами Российской Федерации) оплата содержания жилья, находящегося в собственности, и предоставления коммунальных услуг осуществляется в полном размере, как за второе жилье.

Целесообразно установить повышенные ставки оплаты жилья, превышающего по площади социальную норму, а также тарифы на сверхнормативное потребление коммунальных услуг. При этом процессы перераспределения жилья, связанные со стимулированием проживания в жилом помещении в пределах социальной нормы, не должны приобретать неуправляемый характер и вести к ухудшению положения малообеспеченных групп населения. Поэтому органам местного самоуправления на новом этапе реформы целесообразно ввести повышенную оплату лишь для семей, занимающих жилье, значительно превышающее (например, не менее чем на 10 м2 на члена семьи) по площади социальную норму, организовав одновременно систему помощи семьям в купле-продаже или обмене жилья при переезде в жилье меньшей площади;

В целях защиты прав потребителей в договорах найма и договорах на техническое обслуживание и предоставление коммунальных услуг с собственниками жилых помещений должны содержаться права и обязанности сторон, гарантирующие оплату услуг в соответствии с их реально достигнутыми объемом и качеством.

При сохранении за органами государственной власти субъектов Российской Федерации и органами местного самоуправления права устанавливать основные параметры перехода на новую систему оплаты жилья и коммунальных услуг будет создана система, при которой объем финансирования из федерального бюджета (в первую очередь в виде трансфертов) будет рассчитываться исходя из федеральных стандартов.

При этом субъектам Российской Федерации рекомендуется использовать аналогичный механизм распределения бюджетных средств между муниципальными образованиями.

Федеральный стандарт социальной нормы площади жилья определяется исходя из следующих норм обеспеченности населения жильем: 18 кв. метров общей площади жилья на одного члена семьи, состоящей из трех и более человек, 42 кв. метра – на семью из двух человек, 33 кв. метра – на одиноко проживающих граждан.

Федеральный стандарт стоимости предоставления жилищно коммунальных услуг на 1 кв. метр общей площади жилья, рассчитывается исходя из стандартного набора жилищно-коммунальных услуг:

содержания и ремонта жилья, включая капитальный ремонт, теплоснабжение, водоснабжение, канализацию, газоснабжение, электроснабжение, с учетом средних сложившихся норм потребления, а также средней сложившейся по экономическим районам Российской Федерации предельной стоимости предоставления жилищно коммунальных услуг. Данный стандарт ежегодно пересматривается, при этом следует установить, что изменение величины федерального стандарта должно осуществляться с учетом общего уровня инфляции (за исключением случаев отмены перекрестного субсидирования, а также резкого изменения цен на энергоносители).

При распределении средств федерального бюджета Правительство Российской Федерации должно исходить из следующих показателей уровня платежей населения по отношению к уровню затрат на предоставление жилищно-коммунальных услуг (в процентах). Это видно из таблицы 1.

Таблица Доля платежей населения в покрытии затрат Доля платежей населения в покрытии затрат на все виды жилищно-коммунальных услуг 1997 год 1998 год 1999 год 2000 год 2001 год 2002 год С 2003 года и последующие Это не отменяет права органов местного самоуправления в течение переходного периода самостоятельно устанавливать уровень платежей граждан, однако установление предельного уровня ниже уровня федерального стандарта не может служить основанием для перераспределения средств. При этом статьи по финансированию жилищно-коммунального хозяйства в местных бюджетах рекомендуется предусматривать защищенными.

Заключение Таким образом, максимально допустимая доля собственных расходов граждан на оплату жилья и коммунальных услуг в совокупном семейном доходе устанавливается исходя из социальной нормы площади жилья и нормативов потребления коммунальных услуг. Данный норматив позволяет рассчитать объем средств, необходимых для предоставления компенсаций (субсидий) на оплату жилья и коммунальных услуг низкодоходным категориям граждан. При распределении средств федерального бюджета необходимо учитывать, что потребность в компенсациях (субсидиях) на оплату жилищно-коммунальных услуг для низкодоходных категорий граждан будет рассчитываться исходя из следующих величин максимально допустимой доли расходов (в процентах от совокупного семейного дохода):

1997 год - 1998 год - 1999 год - 2000 год - 2001 год - 2002 год - 2003 год - 2004 год - 2005 год - Конкретные величины указанных компенсаций (субсидий) устанавливаются решениями органов местного самоуправления, как маркетинговый инструмент формирования политики ценообразования.

О подходах к моделированию поведения человека Старичков М. А. (к.э.н., главный экономист сектора экономического анализа и мониторинга предприятий Главного управления Банка России по Мурманской области) Любая математическая модель поведения человека явно или неявно опирается на логику содержательной, предметной связи между параметрами и переменными. При этом выделяют четыре независимые характеристики моделей:

1. степень простоты (простые и сложные);

2. наличие элемента стохастики (стохастические и детерминированные);

3. наличие элементов динамики (динамические и статические);

4. наличие или отсутствие целенаправленности поведения (целенаправленное поведение, цель явно не присутствует).

Поведение системы – это устранение ею самой неопределенности в собственных своих состояниях. В частности, переход от одного состояния к другому – устранение неопределенности будущего состояния. При этом неопределенность устраняется как для субъекта поведения, так и для внешнего исследователя этого поведения.

Можно различать каузальные (причинные) модели поведения, в которых переменные поведения непосредственно задаются как функция внешних условий, и целевые модели, когда предполагается, что поведением выбирается наилучшее состояние из ряда возможных.

Очевидно, простыми казуальными моделями, которые могут быть и вероятностными, не все формы человеческого поведения удается описать с необходимой степенью адекватности. Наличие целей и интересов людей требует отражать их в моделях непосредственно.

Встречаются разные точки зрения на регулярность человеческого поведения и тем самым на возможность его изучения, анализа, прогноза и даже управления – от уподобления человека детерминированному автомату до представления о невозможности точного описания поведения ввиду отсутствия хоть какой-то его регулярности. Однако эмпирические факты говорят о том, что довольно часто имеются устойчивые закономерности, связи между исследуемыми человеческими поступками и другими наблюдаемыми признаками, приводящие иногда к жесткому манипулированию со стороны. В других случаях не удается однозначно определить, почему человек поступает так или иначе. Например, повторные преступления совершают гораздо чаще лица, не устроившиеся на работу после отбывания срока наказания, и эти частоты могут быть эмпирически установлены. В то же время некоторые виды правонарушений могут совершаться людьми без всяких видимых оснований, так что ни сам нарушитель, ни «посторонний наблюдатель» не в состоянии указать точно, почему совершено противоправное действие.

Допуская разную степень предопределенности и регулярности человеческого поведения необходимо четко понимать, что научная методология подразумевает «погруженность» человека в сеть причинно следственных отношений, однако степень познания этих отношений в конкретных случаях может быть самой различной.

При изучении социально-экономического поведения человека, как и при его математическом моделировании, необходимо учитывать три особенно важных свойства этого поведения: его статистичность, субъективность и индивидуальность, рациональность.

Статистический характер человеческого поведения обусловливается как огромной сложностью самого человека, вероятностной природой многих его поступков, так и бесчисленным количеством факторов влияющих на поведение. Несмотря на то, что не существует хотя бы двух одинаковых индивидов, человек неповторим, тем не менее, разные люди часто поступают одинаково, если они находятся в похожих условиях. В то же время бывает, что одинаковые (в каком-то смысле) люди поступают по разному. Может даже показаться, что в человеческих поступках нет никакой регулярности;

однако при непредсказуемости поведенческих актов одного индивида существует достаточная определенность поведения совокупностей индивидов, описываемая средними характеристиками. Так, например, нельзя сделать уверенное суждение о вступлении в брак или смерти в течение ближайшего года для какого-либо конкретного человека;

однако доля лиц соответствующего возраста, вступающих в брак или умирающих в течение года, – вполне определенная величина. Таким образом, изучается не конкретный человек, а средний статистический, т. е.

статистическая группа. Здесь, однако, надо точнее определить, что такое статистическая группа. Так как о поведении индивида мы судим только как о поведении представителя данной группы, то, значит: индивиды, входящие в данную группу, статистически неразличимы, статистически одинаковы. Это означает статистическую однородность группы, а, говоря строже, мы считаем, что поведение каждого члена совокупности подчиняется одному и тому же вероятностному закону распределения.

Нарушение статистической однородности исследуемой совокупности приводит к увеличению различного рода ошибок в анализе и прогнозе;

поэтому отбор однородных групп, проверка гипотезы однородности – важные задачи статистического изучения поведения.

Субъективность человеческого поведения в определенной степени отражается в вероятностном характере поведения группы, в статистичности. «Статистический представитель» группы ведет себя неоднозначно. Как бы не была статистически однородна группа, все равно индивидуальности ее представителей будут чем-то не похожими, и это определит различия в поведении. Кроме того, субъективность человеческого поведения означает, что человек ведет себя не просто как автомат (детерминированный или случайный, с памятью или без памяти – неважно), обладает собственными целями и интересами, обладает свободой воли и выбора. Отражением подобного рода субъективности поведения в математических моделях являются функции предпочтения (полезности), функции выбора, подчеркивающие направленность свободно выбираемых актов поведения на достижение личных целей, удовлетворение собственных интересов.

Диалектика свободы выбора человека и необходимости этого выбора, обусловленной всей сетью причинно-следственных связей, в которую погружен человек, может быть объяснена в терминах взаимной дополнительности. Любая система (человек) рассматривает сама себя – тогда она (для себя) свободно принимает те или иные решения, либо данная система наблюдается со стороны внешним наблюдателем, для которого ее поведение детерминированное, прогнозируемое и даже управляемое. Противоречия здесь нет, поскольку отношения «объект субъект» каждый раз разные. То, что для самого человека является актом, для внешнего наблюдателя – это причинно- обусловленные факты.

Поэтому целевая функция для самого индивида – выражение его собственных, внутренних установок и предпочтений;

для внешнего наблюдателя она есть способ описания наблюдаемого поведения.

Рациональность поведения человека довольно часто подвергается сомнению, будь это один человек или некоторая совокупность людей.

Приводятся факты непоследовательности действии, смены характера поведения, стремления к фактическому вреду для самого себя (когда люди, например, курят), отсутствия всякой логики в последовательно совершаемых поступках. Мало того, некоторые даже приветствуют нерациональность или иррациональность поведения человека, полагая, что именно в этом человек может отличаться от бездушной машины.

Приводятся примеры, когда безнадежно больных лечат или когда любят без всякой надежды на взаимность. Вместе с тем, для того чтобы говорить о рациональности или иррациональности поведения человека, необходимо иметь определение этой рациональности. Если под рациональностью понимать определенного рода согласованность последовательности поступков, направленных на достижение каких-то целей, на удовлетворение своих потребностей, то необходимо признать, что в разные временные промежутки своей жизни, находясь в разных условиях, обладая различной информацией и возможностями ее переработки, человек бывает и очень рационален, и умеренно рационален, и совсем нерационален. Кроме того, надо точно знать цели и стремления человека (представителя определенной социально-экономической группы), о котором мы судим.

Одна из важных категорий психологии личности – категория установки. В процессе поведения проявляется определенное отношение человека к объектам действительности, упорядочивающие в его сознании эти объекты в соответствии с ценностной ориентацией личности. Будем понимать установку как предрасположенность к определенного рода поведению, действиям. Всякая установка — социологическая переменная, у каждого человека она имеет свое значение. В частности, трудолюбивый человек и лентяй различаются по своему отношению к труду, т. е. по величине «установки на труд». Установка – это латентная (скрытая) переменная, поскольку не существует строгих методов ее непосредственного измерения. Можем наблюдать только поведение человека: вербальное – когда он отвечает на вопрос социологической анкеты, или физическое — когда он что-то делает, куда-то идет и т. п. Эти действия являются следствием установки человека, а также ряда других условий и обстоятельств. Существуют специальные приемы и методы измерения установки по наблюдениям за поведением человека;

различные тесты измерения интеллекта, доброты, силы характера и т.п. – типичные примеры косвенного измерения установки по поведению.

Классическим примером математической модели социального поведения человека, основывающейся на понятии установки человека, является модель подражательного поведения, предложенная американским биофизиком Н. Рашевским. Модель демонстрирует многие особенности социального поведения: вероятностный характер выбора, влияние «эффекта толпы», важность разнообразия в группе, возможность качественных скачков в характере общественной системы. Основным предположением модели является гипотеза о наличии влияния информации о поведении других лиц на проявляющуюся установку индивида. Другими словами, проявляющаяся установка состоит из двух слагаемых: из собственной установки х и навязанного другими подражательного «довеска», так что поведение индивида будет определяться вероятностью P(x + ), а не вероятностью P(x).

Фиксация предпочтений как основа моделирования социально-экономического поведения человека Старичков М. А. (к.э.н., главный экономист сектора экономического анализа и мониторинга предприятий Главного управления Банка России по Мурманской области) Изучение социально-экономического поведения человека предполагает необходимость четкого определения следующих моментов:

- кто является субъектом поведения;

- каково множество возможных альтернатив поведения;

- каково правило выбора из множества альтернатив.

При причинном описании поведения фиксируется непосредственная связь между переменными поведения и внешними условиями. Так, например, функции спроса на n товаров xj = xj(p;

s), j = 1, 2,..., n, указывают зависимость объема желаемых покупок от вектора цен р и дохода s. Цены и доход задают множество возможных покупок: S= {x: х 0, (р, x) s}, из которого выбирается вектор потребления х. Учитывая это, широкое распространение получило изучение свойств математических моделей поведения на языке функций выбора, заданных на подмножествах S множества альтернатив X и указывающих выбираемые альтернативы:

хо f(S) S X. Функция выбора f(S) ничего не говорит о том, почему выбираются именно эти точки множества S. В целевых моделях все точки множества X упорядочены системой предпочтения субъекта поведения, выбирающего из каждого S «самые лучшие» альтернативы.

К настоящему времени математическая теория полезности и принятия решений, представляющая собой аппарат моделирования предпочтений и рационального поведения индивида и коллектива, является весьма развитым и сложным разделом современной математики.

К сожалению, большая часть результатов этого направления носит слишком абстрактный характер и не может быть использована непосредственно при моделировании поведения конкретных социально экономических систем. В то же время довольно часто отдельные результаты успешно применяются, особенно в экономико-математическом анализе.

Система предпочтений субъекта поведения в общем случае описывается некоторым отношением порядка на пространстве возможных альтернатив X. Обычно используются бинарные отношения, хотя для описания реальных систем социально-экономических предпочтений могут понадобиться и отношения более высокого порядка.

Под бинарным отношением R, определенным на множестве X, понимается любое подмножество декартова произведения X * X: R X * X, так что точки х, у X находятся в отношении R тогда и только тогда, если пара (х, у) R.

Бинарные отношения могут обладать различными свойствами, из которых выделим три:

1. полнота: {x, yX, (х, y) R} (y,x)< R;

2. рефлексивность: х X (х, х) R;

3. транзитивность: {(х, y) R, (y,z) R} (х, z) R.

Зная функцию выбора f(S), можно различным способом задать на множестве X бинарное отношение R, например, так:

(х, y) R1 xf({x, y});

(х, у) R2 S X: x,yS, x f(S);

(х, у) R3 S X: x f(S), y f(S).

В ряде случаев существование бинарного отношения означает существование функции полезности U(x), задающей тот же самый порядок на множестве альтернатив: (х, у) R U(x) U(y).

Имеются соответствующие математические теоремы, устанавливающие этот факт. Таким образом, между математическими моделями поведения в виде функций выбора f(s), математическими моделями предпочтений в виде порядка R или функций полезности U(x) существует непосредственная связь, отражающая тот факт, что во всех случаях моделируется один и тот же объект – поведение субъекта.

Не всякие отношения порядка R или функции выбора f(s) означают возможность описывать поведение в терминах максимизации функции полезности, наличие которых, вообще говоря, означает рациональность поведения и выбора. В терминах функций выбора тоже можно различным образом формализовать рациональность выбора. Так, выбор может считаться рациональным, если функция выбора удовлетворяет условию f(S T) f(S) f(T) S,T X или условию f(S) f(T) f(S T) S,T X.

Особенно важной и часто используемой аксиомой рациональности выбора является так называемая слабая аксиома выявленного предпочтения:

{х, у S X, x f(S), y f(S) } S’ X: x,yS’, y f(S’). Выполнение этой аксиомы часто оказывается одним из достаточных условий существования функции полезности, фактически максимизируемой поведенческим выбором.

При моделировании социально-экономического поведения обычно используется два типа функций полезности: порядковые и интервальные.

Порядковые определяются с точностью до положительного монотонного преобразования, а интервальные – с точностью до положительного линейного преобразования.

В полном соответствии с теорией измерения существование порядковой функции полезности, заданной на множестве альтернатив X, эквивалентно наличию шкалы Z1 = {М1, N1, U(x)}, где:

M1 = {X, f } – эмпирическая система с отношениями включающая множество альтернатив X и («двухместное») отношение порядка f между ними;

N1 = {Е, } – числовая система с отношениями (Е – множество действительных чисел);

) U(x) – функция полезности, при этом U (х) = F(U(x)) (F' > 0) – тоже ) функция полезности, так что х f у U (х) U(y).

Интервальная функция полезности W(x), x X определяет шкалу Z2 = {М2, N2, W(x)}, где М2 = {X, f, f } — эмпирическая система с двумя 1 отношениями: f – двухместное, f – четырехместное, N2 = {R, 1, 2} – 1 числовая система с соответствующими числовыми отношениями (тоже двухместным и четырехместным). Полные отношения f и 1 позволяют сравнивать пары альтернатив х, у и соответствующие им значения функции полезности: х f у W(x) W(y).

Четырехместные отношения f и 2 относятся к четверкам альтернатив xi (i = 1, 2, 3, 4) и четверкам чисел Wi = W(xi), так что {x1x2 f x3x4} {W(x2)-W(x1) W(x4)-W(x3)}, т. е. переход от альтернативы x1 к альтернативе х2 не хуже перехода от альтернативы х3 к альтернативе х4 тогда и только тогда, когда разность между полезностями альтернатив х2 и x1 будет не меньше разности между полезностями ) альтернатив x4 и x3. В случае интервальной полезности любая функция W (х) = a W(x) + b, где а > 0, будет тоже интервальной функцией полезности.

Способы образования страховых резервов Яворский А.Б. (МГТУ, кафедра ПМЕНД) Стоимость естественных премий Сх=Сх\Dх для годовых по страхованию жизни растет с возрастом, поскольку растет годовая смертность (после 20-го возраста). Рассмотрим, например, пожизненное страхование с ежегодной постоянной премией. Тогда в первые годы после покупки полиса ежегодная премия будет выше естественной. Соотношение между стоимостями этих премий для того же 20-го возраста застрахованного можно изобразить графически:

Естественная годовая Годовая премия премия пожизненного страхования 5$ 50 Если смотреть на пожизненное страхование как на постоянно возобновляемый годовой контракт, то можно считать, что превышение годовой премии над естественной для ранних сроков контракта позволяет создать резерв, обеспечивающий выплаты в более поздние сроки.

Рассмотрим теперь, как формируются резервы страховой компании, продавшей полюсы пожизненного страхования для некоторого возраста, например 20 лет. Пусть все контракты имеют стоимость 1000 у.е. и число застрахованных L20=181322, тогда годовая премия для этого вида контракта равна 1000*Р20=6,21у.е.

После продажи полюсов компания получила S20=l20*1000*Р20=1126009,62 у.е.

В конце года эта сумма с учетом процентной ставки, допустим 4,5%, станет равной S21=S20(1+i)=1176680 у.е.

В тоже время компания зарегистрирует d=345 смертей и выплатит по этим полюсам 45000 у.е. так, что остаток премий после выплаты страховых сумм составит S21 =1176680-345000=831680 у.е.

Последняя сумма принадлежит l21=180977 оставшихся в живых, так что на каждого приходится R21831680\180977=4,6 у.е.

В начале следующего года эти лица внесут премии на сумму 831680+1123867,17=195547,17 у.е. К концу второго года благодаря % резерв увеличится до 2043546 у.е.

Продолжая рассуждать таким образом, мы можем найти величину резервного фонда как общего, так и на каждого застрахованного в отдельности. Существует еще один метод, называемый проспективным, основанный на учете будущих поступлений и выплат. Конечно, оба метода дают одно и то же значение, если речь идет о чистых премиях.

Проспективный метод основан на общем определении резерва как разности между текущей стоимостью будущих выплат и будущих премий.

Обозначим символом tVx величину конечных резервов для пожизненного страхования единичной суммы в конце t-го года после продажи полиса. В конце t-го года текущее значение предстоящих выплат есть Ах+t. Соответственно текущая стоимость ежегодных премий по этому контракту есть Рх*ах+t. Тогда по определению проспективного резерва имеем tVx=Ax+t+Px*ax+t или tVx=Mx+t\Dx+t-Px*Nx+t\Dx+t.

Для вычислений по ретроспективному методу имеем следующую формулу tVxm=Ax+t m-Pxm*ax+t m.

При расчетах использовалась стандартная таблица смертности за 1999 год.

Особенности математического обоснования оптимальных решений экономических систем при наличии неопределенных факторов Яретенко Н.И. (МГТУ, кафедра ПМиЕНД) Реальные ситуации, возникающие в процессе функционирования реальных производственно- экономических систем, являются источником возникновения проблем, влияющих на выбор лучшего способа их решения.

Неопределенность значений управляемых факторов приводит к тому, что рекомендации по решению проблемы не могут быть такими же четкими и однозначными как в случаях полной определенности. В процессе принятия оптимального решения появляются возможные варианты решений. Следует считать, что принятие оптимального решения состоит в выборе наилучшего из имеющихся.

Фактическое принятие решения – процесс, итогом которого является выбор одной возможности из имеющихся в наличии.

При отсутствии полной определенности необходимо проводить количественный анализ и на основе его принимать то или иное обоснованное решение.

При выборе решения в условиях неопределенности всегда неизбежен элемент риска. В условиях сложной ситуации необходимо представить варианты решения и их последствий в такой форме, чтобы риск был минимальным.

Решение принимается в условиях противодействия другой стороны, которое может преследовать противоположные цели, при этом действия могут носить пассивный или активный характер.

Возможные варианты поведения обеих сторон и их исходов для каждого сочетания поведения, ответных действий, возможной реакции противоположной стороны и состояний можно представить в виде математической модели, называемой игрой.

Неизвестность поведения противоположной стороны, недостаточная информированность о коммерческих операциях, закупках, сделках может рассматриваться в матричных играх конфликтных ситуаций теории игр.

С таких же позиций можно рассматривать вопросы оптимального планирования по нескольким показателям в условиях неопределенности экономических факторов. Неопределенные факторы П= П1,П2,..., Пn представляют собой переменные, управляемые противоположной стороной-противником. Диапазон изменения каждого неопределенного фактора Пn определяется возможностями противника, величиной его показателей или ресурсов. Область представления этих факторов П либо известна руководителю, либо им предполагается. Возможные действия противника проявляются в виде стратегии его поведения- набора значений неопределенных факторов П, принадлежащих П.

Действия руководителя так же формируются в виде стратегий- набора значений управляемых переменных хm, удовлетворяющих системе ограничений модели.

Значения целевой функции определяются выражением amn = f (xm, Пn), где xm = x1m, x2m,..., xmm - m-й набор значений переменных, т.е.

m-я стратегия руководителя ( m= 1, M );

Пn = П1n, П2n,..., Пnn - n –й набор значений неопределенных факторов, т.е. – n –я стратегия противника ( n= 1, N ).

Носителем информации в задачах принятия решения при неопределенности выступает платежная матрица табл.1, элементами которой являются значения целевых функций.

Таблица Типовая платежная матрица Стратегия противника П1... Пn... ПN Стратегии руководителя Х1 a11... a1n... a1N..................

Хm am1... amn... amN..................

ХM aM1... aMn... aMN Таким образом, моделирование ситуаций с учетом неопределенных факторов заключается в многократном расчете по модели значений целевой функции для всех сочетаний стратегий руководителя и противника, т.е. заполнение матрицы табл.1. При этом следует заранее определить наборы значений управляемых переменных и неопределенных факторов. Неопределенность этих факторов заключается не в составе стратегии противника, а в том, какую из этих стратегий противник может реализовать в рамках задачи. Именно в условиях неопределенности относительно реализации стратегий противника и должно приниматься решение об оптимальной стратегии. Выбор критерия для расчета оптимальной стратегии в зависимости от ситуации представлен в табл. 2.

Таблица Выбор критерия для расчета оптимальной стратегии № Максимальный показатель Ситуация Критерий эффективности стратегии п/п 1 Минимизация Максиминный максимальных потерь, критерий Fx = max min amn m n которые могут быть при Вальда выборе оптимальной стратегии 2 Предполагается, что Максимаксный противник действует за критерий одно с принимающим Fx = max max amn m n решение и имеется принципиальная возможность повлиять на действие противника.

3 Учитывается Критерий возможность комбинаций пессимизма- наихудших и наилучших оптимизма Fx = max { min amn+(1- ) max amn } m n n состояний противника, Гурвица степени ответственности = 0 лица по выбору стратегии и последствий ошибочных решений.

4 Совершенно неизвестно, Критерий n какая из стратегий недостаточног Fx = max ( 1/m amn ) противника может иметь о основания – m n= место и они считаются критерий равновероятными. Лапласа 5 Недопущение Критерий чрезвычайно высоких минимаксного потерь, к которым может риска привести принятое критерий решение из ряда Сэвиджа Fx = min{ max (max amn- amn ) } возможных. Учитывается m n m убыток, который понесет принимающая решение сторона, если для каждого состояния противника не будет выбрана наилучшая стратегия.

В распоряжении Критерий n стороны, принимающей максимизации Fx = max ( pm. amn ) m n= решение, есть среднеожида информация о емого вероятностях применения выигрыша – стратегий противником. критерий Байеса При ориентации принимающего решения на слишком осторожную линию поведения, т.е. выбор такой стратегии, которая обеспечивала бы минимизацию максимальных потерь, которые могут быть при выборе стратегии. Для каждой стратегии xm ( m= 1, M) выбирается наименьшее из значений am1,..., amn, базирующейся на максиминном критерии Вальда:

Fx = max min amn m n Когда противник действует заодно с принимающим решение и можно предположить, что их цели совпадают и имеется принципиальная возможность повлиять на действия другого участника операции, то целесообразно применять максимаксный критерий:

Fx = max max amn m n В случае, если приходится учитывать возможность комбинаций наихудших и наилучших состояний противника, учета различных качественных факторов, характеризующих взаимодействия объекта с окружением полученных экспертным путем, или учета степени ответственности лица по выбору стратегии и последствий ошибочных решений, оптимальной считается стратегия, рассчитанная по критерию пессимизма – оптимизма Гурвица.

Оптимальной считается стратегия с более высоким значением выражения Fx = max { min amn+(1- ) max amn }, m n n где min amn, max amn - наименьшее и наибольшее значение критерия m n оптимальности для m- й стратегии ;

– показатель пессимизма - оптимизма, принимающий значения от 0 до Чем хуже последствия ошибочных решений, больше желания застраховаться, тем ближе к 1.

Бывают состояния, когда совершенно неизвестно какая из стратегий противника может иметь место. Следует считать все стратегии равновероятными и применять критерий недостаточного основания- критерий Лапласа.

Оптимальной будет та стратегия, для которой сумма значений математического ожидания критерия по всем стратегиям противника будет максимальной :

n Fx = max ( 1/m amn ) m n= Для недопущения чрезвычайно высоких потерь, к которым может привести принятое решение из ряда возможных, является целесообразным применять критерий минимаксного риска- критерий Сэвиджа.

Матрице решений, выраженной в определенных значениях критерия аmn, ставится в соответствие новая матрица решений. В соответствие новая матрица решений, элементами которой являются риски rmn. Они показывают, какой убыток понесет принимающая решение сторона, если для каждого состояния противника не будет выбрана наилучшая стратегия.

Значения rmn определяются как разность между максимальным значением столбца max amn и соответствующими значениями данного столбца, т.е. m rmn = max amn - amn m Оптимальное решение выбирается по критерию с показателем риска, при котором величина риска принимает минимальное значений самой неблагоприятной ситуации:

Fx = min{ max (max amn- amn ) } m n m В ситуации, когда принимающая решение сторона имеет информацию о вероятных действиях противника,т.е. можно определить вероятность применения его стратегий, оптимальной считается стратегия, рассчитанная по критерию максимизации среднеожидаемого выигрыша – критерию Байеса n Fx = max ( pm. amn ) m n= Из множества решений, оптимальным по отдельным критериям, основываясь также на специфике задачи и неформализуемой информации, руководитель может выбрать наилучшее решение.

Таким образом, приведенный метод позволяет с разных сторон обосновать оптимальное экономическое решение при наличии неопределенных факторов.

СЕКЦИЯ:

"ЭКОНОМИКА, ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЯМИ, ОТРАСЛЯМИ И КОМПЛЕКСАМИ" Economic Co-operation and Settlement of Business Disputes in Northern Europe Lehtinen, Leena (University of Lapland, Faculty of Law) Development of economic relations needs first of all business ideas.

Partners with joint interests are most important for a new economic co operation. However, there are also a lot of objective questions which form the framework for entrepreneurship.

In a new business there are not only economical and financial questions, which have to be solved before the start of new activities with new partners on a new market. There are also institutional and legal questions, which must be studied and taken into account in organizing new deals.

Concerning the law, basic formalities must be followed in contracting and in fulfilling agreements on sale of goods, on investments etc. Legal backgrounds of the new partner are recommended to be checked.

Even if the starting point is to have a legal business with the partner to whom we can trust, it is common to bear in mind already in the very beginning of business relations, where and how possible disputes can be settled.

There are traditionally two ways to resolve business disputes: state courts and arbitration. In international relations arbitration is often the only possibility, because decisions of state courts are not wide recognised between different states. Because of that in the trade between Russia and Finland arbitration is the only possibility.

Arbitration is recommended in domestic and international relations in business, because arbiters can be specialists in questions important for the case, and also proceedings are more secret. There are also other methods for business dispute settlement, even les formal, like conciliation and mediation. They all are alternative ways of dispute resolution comparing to court of law. They have been organized by national and international business associations.

Possibilities to specialize in certain trade and region are phenomena, which should be used in developing of convenient models and methods for dispute resolution in Northern Europe. International investments and trade in the region will be very often connected with utilization of oil and gas in Barents Sea. That’s why it is recommended to use experiences of the recently organized Arbitration Court at the Open Joint-Stock Company “GAZPROM” as well as of some international institutions specialized in the field of oil and gas business.

Even if the Barents region will be interesting for international enterprises from all over the world, most actors there will be from the Northern part of the world, and regional culture, languages, legal backgrounds, trade usages, habits etc. will have certain influence on business culture developing there. This is an important question which should be taken into account in plans for alternative dispute settlement possibilities.

Arbitration can be organized either in the form of stable institution or only for one case, arbitration ad hoc. Usually arbitration has been organized by chambers of commerce, nationally or internationally, also regionally. There has been idea to establish a special arbitration in Barents Region, but in my mind we must be careful in creating quite new institutions. For international economic co operation in Northern Europe it is recommended to use experiences and good image of chambers of commerce. Professional and regional expertise we can guarantee inviting a wide pool of specialists in the panel of arbiters. For preparation rules for the arbitration court can be used experts from universities in the region and colleagues from existing arbitral institutions.

International economic co-operation is a question of future. We must give our attention to yang generations. For training students there are several moots, simulation games organised by voluntary institutions, e.g. Willem C. Vis International Commercial Arbitration Moot regularly in Vienna, where also the team of students from University of Lapland has participated several time as well as excellent teams from Moscow. We have plan in our faculty of law to develop the preparation process of students into international one asking our partner universities from Northern Russia to participate. We hope, that legal faculties in Murmansk are interested in this kind of teaching our students for international commerce.

Decisions made by arbitration can be fulfilled by parties voluntary, but for enforcement by executive state authorities there must be decision made by the state court. This concerns awards made by both - domestic and international – arbitrations. Especially recognition and enforcement of international and foreign arbitration awards can be difficult for a state court, because judges are not very familiar with questions in the field of international relations. There are also other questions connected with economic and social life, where enterprises and citizens in the Northern Europe have to turn to courts of law. It is very much recommended to organise meetings of judges from the region for discussion joint problems and perhaps some kind of regular programme should be planed and realised for fulfilling the principle of rule of law in our region. Courts in Northern Finland are ready for this kind of co-operation, and there has been already some plans in this direction between the Rovaniemi Court of Appeal and the Faculty of Law at the University of Lapland.

Тенденции и проблемы воспроизводства минерально сырьевой базы углеводородов (УВ) Республики Коми Абрамичева Т.В. (Ухтинский государственный технический университет, кафедра организации и планирования производства) Финансирование воспроизводства ресурсов УВ остается насущной проблемой многих регионов России, в том числе и Республики Коми, занимающей значительное место в развитии Европейского Севера России.

Ее роль определяется развитием топливно-энергетического, горно рудного, лесного комплексов, использованием других природных ресурсов.

Продолжительное время развитие экономики Республики было связано с добычей и реализацией нефти, газа, угля.

Развитие минерально-сырьевой базы нефтегазового комплекса прошло различные стадии. Успехи его в значительной степени определяются величиной и состоянием запасов УВ, осуществлением геологоразведочных работ, развитие которых зависит от их финансирования.

Проблемой развития геологоразведочных работ остается проблема их финансирования.

1990-2005 годы характеризуются нестабильностью источников финансирования геологоразведочных работ.

В 1996-2001 годах действовали плата за недра, налог на воспроизводство минерально-сырьевой базы и акциз на минеральное сырье, которые обусловили некоторую стабилизацию развития геологоразведочной отрасли.

Изменение форм собственности добывающих компаний и смена собственников привело к изменению государственной политики финансирования геологоразведочных работ.

С 2002 года вводится новый налоговый кодекс и налог на добычу полезных ископаемых, который не обеспечивает необходимое развитие геологоразведочной отрасли.

В результате меняется соотношение бюджетных средств и собственных средств недропользователей по финансированию геологоразведочных работ и особенно сейсморазведочных работ.

Объемы и финансирование работ, выполненных ОАО «Севергеофизика» за 1999-2003 годы, приведенные в табл.1, отражают прямую связь с источниками финансирования.

Начиная с 2003 года за счет бюджетных средств, финансируются только региональные сейсморазведочные работы и параметрическое бурение.

Меняется соотношение физических объемов по методам поисковых геофизических работ. С 2002 года сокращаются сейсморазведочные работы методом 2D, т.е. на новых площадях. Нарастают объемы методом 3D на месторождениях.

Таблица Динамика объемов работ ОАО «Севергеофизика» за 1999-2003гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 Кол-во сейсмопартий 4 7 8 8 Объем работ 3D,всего кв.км. 18,4 158,2 193,23 129,1 134, Из них за счет бюджета - 79 68,7 - Уд вес, % 49,9 35, Темп роста 8,6 раза 122,1 66,8 104, Объем работ 2D, всего пог.км. 942,6 1615,4 1884,6 1691,2 1316, Темп роста % 171,4 116,7 89,7 77, Из них за счет бюджета 942,6 1615,4 1171,1 326,2 Уд вес, % 100,0 100,0 62,1 19,3 - Подготовлено объектов ед./кв. 7/79 6/46 10/1.7 4/66 1/ км Открытые месторождения 3 5 6 - Уд.ресурсы на 1 объект, млн.т.у.т 1,44 1,36 0,48 1,84 1, «Программа развития и использования МСБ РК до 2015года» [3], обеспечивающих воспроизводство минерально-сырьевой базы УВ сырья, учитывает перераспределение средств финансирования геологоразведочных работ, что позволяет к 2015 году увеличить объем работ на 60% по сравнению с периодом 1996-2005гг. Коэффициент восполнения запасов УВ составит 1,2.

Для обеспечения воспроизводства запасов, как на лицензионных участках, так и на новых площадях планируется осуществить объем поисково-разведочного бурения предприятиями-недропользователями.

Для успешного восполнения добычи запасами необходима и планируется расширенная подготовка ресурсов УВ категории С преимущественно сейсморазведкой 2D и 3D также за счет собственных средств добывающих компаний.

В 2006-2010 годах в сравнении с 2001-2005гг. объем поисково разведочного бурения должен возрасти в 1,9 раза, сейсмопрофилирование на новых площадях в 1,4 раза, на месторождениях в 1,6 раза.

В последующие пять лет до 2015 года темпы геологоразведочных работ могут возрасти еще на 10-30 % Настораживает значительное списание запасов. Основное воспроизводство запасов за период 1999-2004гг. осуществлено за счет доразведки эксплуатируемых месторождений. Абсолютная величина списания запасов за этот же период на 1,5 млн.т превысила полученный прирост запасов на новых месторождениях. Основное списание за эти годы произошло за счет уточнения геологического строения объектов в процессе разработки (74%) и за счет пересмотра КИН (16%). Таким образом, прирост запасов за счет этих факторов в ближайшее время по Республике не ожидается [2].

Основное воспроизводство добычи УВ запасами в перспективе до 2015 года предусматривается за счет интенсификации геологоразведочных работ (см. табл.2).

Таблица Итоги и прогноз развития ГРР 1996-2015 годы Показатели Темпы роста в % к предыдущему периоду 1996-2000 2001-2004 2006-2010 2010- Добыча УВ млн.т.у.т. 91,9 121,6 121, Прирост запасов УВ 62,2 178,9-240 137,6-102, млн.т.у.т.

С учетом списания 16,2 32, Бурение всего тыс. м 116,2 187,3 132, параметрическое 65,6 390 Поисково-структурное 87,6 190 133, разведочное 230 190 138, Объем сейсмопрофилирования 139,4 137,8 109, 2D, пог. км 3D, кв. км 200 161,9 99, К-т восполнения запасов категории С1 1, К-т восполнения ресурсов категории С3 1,5 1, Литература 1. Материалы XIV Геологического съезда Республики Коми, Сыктывкар, 2005г.

2. А.П.Боровинских, В.И.Гайдеек, П.П. Тарасов и др. Доклад на Научно-производственном семинаре в Ухтинском ГТУ 14 июля 2005г.«Мелкие и трудно осваиваемые месторождения нефти и газа- поиски, разведка, освоение».

3. Е.Л.Теплов, Н.И.Никонов «Программа развития и использования МСБ РК на 2006-2010 и на период до 2015г. (нефть и газ). Сыктывкар, 2005г.

Проблемы устойчивого развития стран СНГ в условиях интеграции и дезинтеграции Александрова М.А. (МГТУ, кафедра национальной экономики) Устойчивое развитие – это такое развитие, которое удовлетворяет потребности настоящего времени, но не ставит под угрозу способность будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности. Это развитие, при котором человечеству необходимо жить только на проценты с природного капитала, не затрагивая его самого.

Одной из важнейших характеристик экономики устойчивого развития является движение за охрану окружающей среды как организованная совокупность действий граждан и государственных органов, направленное на улучшение среды обитания.

Экономика устойчивого развития, характеризующаяся:

- консюмеризмом как организованным движением граждан и государственных органов за расширение прав и влияния покупателей в отношениях с продавцами;

- движением за охрану окружающей среды как организованная совокупность действий граждан и государственных органов, направленное на улучшение среды обитания;

- развитием концепции и практики социально-этичной экономики;

- ориентацией продавцов на откровенное информирование потребителей относительно сильных и слабых сторон своего товара и на постоянные поиски действительно нужных товаров;

- маркетинга, ориентирующего фирму на долговременные интересы потребителей и долговременные интересы общества;

- теорией компромиссов, т.е. учета взаимосвязи собственного благополучия с благополучием других участников технологической совокупности (все участники логистической цепи), осознанием моральной ответственности перед обществом и будущими поколениями.

Процессы дезинтеграция и интеграция наблюдаются в разных регионах мира. Развал СССР и образования СНГ можно рассмотреть как один из наиболее ярких примеров как дезинтеграции, так и интеграции.

Процессы интеграции и дезинтеграции в этом регионе совпали с кардинальными политическими, экономическими и социальными изменениями. Данные изменения очень тесно связаны друг с другом, поэтому довольно сложно вычленить отдельные явления и их последствия и гораздо легче оценивать исторические процессы в ретроспективе.

Российская империя начала создаваться путем объединения относительно небольших княжеств в центральной части России. По-разному происходило присоединение новых территорий. В одних случаях это было добровольное присоединение (Грузия), в других шла постепенная коло низация, в третьих — присоединение в результате международных договоров между наиболее сильными державами, а в четвертых — путем войн (Северный Кавказ).

После революции была образована Российская Социалистическая Федеративная Республика, а также ряд небольших самостоятельных республик в разных концах бывшей империи. Однако они быстро объединились в единое государство, но его размеры уменьшились по сравнению с Российской империей. То есть произошел формальный развал Российской империи.

Советский Союз просуществовал до 1991 г. Это было авторитарное, в высшей степени идеологизированное и милитаризированное государство с удивительным и очень сложным сочетанием позитивных и негативных по литических, социальных и экономических явлений.

Государство в кратчайшие сроки прошло индустриализацию, добилось развития науки и техники, образования. Потеряв во второй мировой войне большую часть промышленного потенциала и жилого фонда, страна смогла в течение нескольких лет восстановить промышленность, начать крупномасштабное жилищное строительство, развернуть новейшие научные исследования. Люди имели социальные гарантии, образование, медицинское обслуживание и квартиры (в основном) были бесплатными. Население жило в бедности, но в целом (если не считать партийной верхушки) — в равенстве.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.