WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

       

На правах рукописи

Кошкаров Александр васильевич

управление процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных

Специальность 05.13.10

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Астрахань - 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Астраханский государственный университет»

Защита состоится «22» мая 2012 г. в 13.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.009.03 при Астраханском государственном университете по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева, 20 «а».

       

       С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного университета.

Автореферат разослан «20»  апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета ДМ 212.009.03, к.т.н.                                 О.В. Щербинина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования.

Скорость изменения экономических и социальных процессов в развитии страны, региона, муниципалитета в последнее время существенно возросла. Произошло это, в основном, за счет процессов глобализации и развития информационных технологий. Региональные органы власти в процессе управления регионом стремятся к улучшению качества жизни населения и к сокращению социального разрыва. Конкурентоспособность региона определяется развитием его потенциала. Именно на уровне региона сегодня определяется, какие параметры являются приоритетными, и определяется это на основе прогнозов. Регион является сложной в управлении социально-экономической системой, ошибка в управлении которой может привести к экономическим потерям. Все решения сегодня необходимо «взвешивать» и не только с позиции опыта, но и с позиции объективных механизмов.

Современный процесс управления регионом представляет собой деятельность, основанную на рассмотрении различных возможностей принятия тех или иных управленческих решений. После того, как «гипотетически» это решение принимается, делается прогноз влияния этого решения на отдельные сферы и выбирается наиболее приемлемый (необходимый) для региона сценарий управления экономикой на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективу.

Ответственность, право принимать решения, компетенции и полномочия переданы в регионы, которые становятся, с одной стороны, более самостоятельными, а с другой стороны, в своем развитии имеют и подчиненность федеральному центру. Проблема устойчивого развития региона актуальна в настоящее время и напрямую связана с реализацией планов по повышению уровня и качества жизни населения, обеспечения экономического роста и т.п. Во многих регионах России предприняты собственные пути перехода на устойчивый путь развития, которые при определенных условиях могут дать как положительный, так и отрицательный результат.

На сегодняшний день в принятии управленческих решений для региона важным элементом становится «имитация» последствий предлагаемых экономических программ. В динамично меняющихся условиях особенно актуально быстрое и своевременное предоставление прогнозной информации по основным параметрам социально-экономического развития с целью принятия более обоснованных экономических решений соответствующими органами власти. В силу сложившихся обстоятельств возникает необходимость разработки автоматизированного инструментария поддержки принятия управленческих решений на уровне региона посредством построения прогнозных моделей для системы отдельных процессов социально-экономической динамики, на основе которой могли бы уточняться и совершенствоваться программные мероприятия, пункты стратегии развития территории, проводилась бы «имитация» предлагаемых экономических реформ и т.п.

Сложность методологического решения указанной проблемы заключается ещё и в том, что статистическая база не позволяет корректно использовать разработанные методики моделирования и прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. В результате, применение существующих прогнозных моделей может привести к возникновению существенной ошибки, что в конечном итоге приводит к неадекватному результату моделирования того или иного процесса, не позволяя принять адекватное решение. Следовательно, необходим инструментарий такого типа, который бы учитывал и такие предположения.

Степень разработанности проблемы.

Исследованию проблем управления и устойчивого развития региона как социально-экономической системы посвящены работы Н.Т. Агафонова, А.Л. Боброва, Р.Г. Власова, А.Г. Гранберга, Л.М. Григорьева, Н.В. Зубаревича, Н.Н. Колосовского, В.П. Орешина, В.Г. Полянского, О.С. Пчелинцева, О.А. Ушаковой, Г.Г. Фетисова, А.Н. Швецова и др.

В развитие теоретических и прикладных аспектов моделирования социально-экономических региональных систем как инструмента поддержки принятия решений значительный вклад внесли труды С.Н. Васильева, Г.В. Гореловой, А.Г. Гранберга, Е.Н. Грибовой, С.В. Емельянова, В.В. Ивантера, Ф.Н. Клоцвога, Т.И. Лебедевой, В. Леонтьева, А.В. Лотова, Н.Н. Лычкиной, В.Л. Макарова, Н.Н. Некрасова, Р.М. Нижегородцева, Д.А. Новикова, А.Г. Олейника, П.А. Ореховского, Ю.С. Попкова, В.А. Путилова, О.С. Пчелинцева, А.Л. Ринчино, В.В. Родионова, С.Г. Светунькова, Г.Р. Серебрякова, Т.К. Сиразетдинова, С.А. Суспицына, И.В. Трегуб, М.Н. Узякова, В.В. Федосеева, Дж. Форрестера, Г.Р. Хасаева, В.А. Цыбатова, В.П. Чернова и др.

Вопросам ситуационного моделирования и управления посвящены работы Ю.И. Клыкова, Д.А. Поспелова, М.В. Погодина, А.Ю. Силантьева, А.Ю. Филипповича, А.Я. Фридмана, В.Ф. Шатрова, Ю.А. Шебеко, В.В. Шишова и др.

Среди зарубежных ученых, занимающихся современными исследованиями в области моделирования экономической динамики, выделяются C. Bajona, M. Babura, S. Barrios, C. Christodoulos, I. Daitoh, A. Dohtani, L. Fanti, A.C. Ghent, M.A. Gmez, P. Hilletofth, T. J. Kehoe, L. Lttil, B. Lin, P. Manfredi, C. Michalakelis, P. Reimann, S. Robinson, G. Rnstler, F. Schorfheide, K. Sill, E. Strobl, A.A. Tako, M. Taksar, K. Thompson, D. Varoutas, G.A. Waters, Q. Wu, Z. Yang и др.

В рассматриваемых работах не затрагивалась проблема ограниченности статистических данных при моделировании и прогнозировании процессов экономической динамики региона как сложной социально-экономической системой.

Объектом исследования является регион как социально-экономическая система.

Предметом исследования являются механизмы и модели прогнозирования как элементы эффективного управления социально-экономической системой региона.

Целью диссертационной работы является совершенствование механизма прогнозирования параметров социально-экономического развития региона с целью повышения надежности принятия решений в условиях ограниченности статистических данных.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:

  • обосновать моделирование динамики процессов развития региона как сложной социально-экономической системы;
  • классифицировать существующие модели экономической динамики на региональном уровне, выявить их преимущества и недостатки;
  • провести декомпозицию структуры управления процессами экономической динамики региона;
  • определить структуру процессов прогнозной модели региональной экономической динамики, опирающуюся на ограниченный массив статистических данных;
  • построить комплексную математическую модель региональной социально-экономической динамики;
  • разработать информационную систему поддержки управления процессами региональной экономической динамики, реализующую разработанную модель, и провести ее апробацию на статистических данных регионального уровня;
  • сделать прогноз (рассчитать прогнозные значения) выделенных показателей на основе разработанной информационной системы и сформировать базу данных рассчитанных прогнозных значений (по материалам Астраханской области).

Методы исследования.

Результаты диссертационной работы получены с использованием методов моделирования сложных систем, системного анализа, системной динамики, ситуационного моделирования, математической статистики, эконометрики, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в создании и обосновании методики прогнозирования отдельных процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. К наиболее существенным результатам обладающим элементами научной новизны, относятся:

  1. Предложена структура взаимосвязей выделенных процессов социально-экономической динамики регионального уровня, в которой при условии ограниченности статистических данных регион рассматривается как социально-экономическая система, состоящая из 5 подсистем: региональное производство, капитал, финансовая сфера, региональные доходы и расходы, население.
  2. На основе предложенной структуры построена комплексная математическая модель региональной социально-экономической динамики, позволяющая прогнозировать динамику социально-экономических процессов на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных.
  3. Разработана функциональная модель системы информационной поддержки принятия решений, позволяющая повысить надежность принятия управленческих решений на региональном уровне в условиях ограниченности статистических данных.

       Данное диссертационное исследование выполнено в рамках паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах», п.3. «Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п.4. «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п.5. «Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в социальных и экономических системах».

       Логика работы.

       Исследование проблем управления процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных осуществлено в несколько этапов. На первом этапе проведено рассмотрение региона как сложной социально-экономической системы. На втором этапе рассмотрена структура управления процессами развития региона через изменяемые параметры. На третьем этапе выделены процессы и параметры, характеризующие динамику развития региона. На четвертом этапе предложена структура взаимосвязи выделенных процессов экономической динамики региона. На пятом этапе проведено описание выделенных взаимосвязей комплексной математической моделью и проверка адекватности модели. Шестой этап посвящен анализу места и роли управленческих решений в структуре управления регионом и анализу рисков принимаемых управленческих решений. Седьмым этапом рассмотрена система принятия решений на уровне региона (методика) и проведен анализ обратных связей при принятии решений. На заключительном этапе разработана информационная система поддержки принятия управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных, и проведена ее апробация.

       Теоретическая значимость работы заключается в:

  • формировании методики применения подходов имитационного, ситуационного моделирования, принципов системной динамики при решении задач управления социально-экономическим развитием региона, динамикой отдельных процессов и т.д.;
  • расширении представлений о технологиях прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных;
  • возможности использования результатов исследования при построении более точных динамических моделей отдельных процессов, характеризующих динамику региона.

       Предлагаемая методология ориентирована на использование результатов исследования в дальнейшем развитии теории управления. Полученные результаты могут применяться в качестве основы исследования процессов управления развитием региона, отдельных отраслей и комплексов.

Практическая значимость диссертационного исследования определяется возможностью использования разработанной информационной системы поддержки управления процессами региональной экономической динамики для расчета прогнозных показателей в условиях ограниченности статистических данных региональными и муниципальными органами власти.

Кроме того, теоретические и практические аспекты данного диссертационного исследования могут быть использованы в учебной деятельности для проведения занятий по дисциплинам «Прогнозирование социально-экономического развития экономических систем», «Модели и методы в экономике», «Экономико-математические методы», «Экономико-математические модели» и других.

Апробация работы.

Материалы, входящие в диссертацию, обсуждались на XXVI международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2010 г.); международной научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие современного общества в условиях реформ» (г. Саратов, 2010 г.); международной научной конференции «Актуальные вопросы современной экономической науки» (г. Астрахань, 2011 г.); II международной научной конференции «Региональная специфика и российский опыт развития бизнеса и экономики» (г. Астрахань, 2011 г.).

Публикации.

Основные положения работы изложены в 11 статьях научных журналов, всероссийских и международных конференций, в том числе 4 статьи из списка, утвержденного ВАК, 1 статья на английском языке. Получены свидетельства о регистрации программы для ЭВМ и базы данных.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. Основная часть работы изложена на 139 листах машинописного текста, содержит 29 формул, 41 рисунок и 3 таблицы. Список литературы включает 168 источников, в том числе 28 источников на английском языке.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, излагается цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость, представлены сведения об апробации работы и о структуре диссертации.

В первой главе рассматриваются: регион как сложная социально-экономическая система; понятие «региональная экономическая динамика», ее сущность, проявление и формы; теоретические основы анализа и прогнозирования экономической динамики региона.

       Успех развития любого региона определяется перспективами его развития в будущем и тем, как на данный момент времени использованы возможности региона для формирования инвестиционной привлекательности и эффективного использования ограниченных ресурсов территории. Такая форма подхода к анализу региона является актуальной, поскольку нацелена на решение задач в перспективе. И, можно отметить, что устойчивое развитие региона определяется его экономическим и социальным развитием. Понятие «устойчивое развитие» по своей сути динамично.

В сложившихся условиях модель развития региона должна подразумевать достижение взаимосвязанных целей социальной и экономической устойчивости, как в краткосрочной, так и в среднесрочной перспективе.

В рамках методологической основы прогнозирования были рассмотрены подходы (генетический, телеологический), законы (системности, онтогенеза, композиции, экономической целесообразности), принципы (общие: системности, согласованности, вариантности, индикативности, последовательности и непрерывности, общности методических подходов, развития; специальные: адекватности, адаптивности, регионального регулирования и реализации экономической политики).

При построении прогнозов необходимо учитывать особенности имеющихся временных рядов, т.к., например, достаточно часто встречаются случаи, когда имеющийся временной ряд содержит «аномальные» значения, что, в свою очередь, влияет на значения рассчитываемых коэффициентов и может значительно увеличить погрешность вычисления. Для выявления аномальных значений применяется метод Ирвина. На основании полученных данных выявляются тренды, метод выявления которых основывается на определении последовательности знаков в рассматриваемом временном ряду. В результате предлагаемых действий получается нормализованный временной ряд, используемый в дальнейшем в модели.

Обобщенная схема принятия управленческих решений регионального уровня на основе прогнозирования показана на рисунке 1.

Рис. 1. Обобщенная схема принятия управленческих решений на уровне региона

Вторая глава посвящена моделированию экономической динамики региона. В данной главе рассматриваются методы моделирования процессов экономической динамики, подробно рассмотрены следующие подходы: нейронные сети, адаптивное моделирование, сценарный подход, когнитивное моделирование, концептуальное моделирование, имитационное моделирование, ситуационное моделирование, системная динамика. В качестве метода моделирования был выбран метод ситуационного моделирования, позволяющий совмещать в себе возможности других подходов в моделировании, в сочетании с основами системной динамики Дж. Форрестера, которая рассматривается как совокупность принципов и методов анализа динамических управляемых систем с обратной связью.

Проведенный анализ существующих моделей экономической динамики в регионах РФ позволил выявить общий недостаток данных моделей с точки зрения рассматриваемой проблемы ограниченности массива статистических данных – уязвимость от недостатка статистических данных (ввиду большого количества взаимосвязанных рассчитываемых показателей), которая может вызвать существенную погрешность моделируемых значений.

Общая структура модели определялась на основе модификации существующих моделей для расчета основного экономического показателя в регионе – валового регионального продукта (ВРП). Для расчета ВРП на основе положений неоклассических теорий необходимы в наличии значения труда (L) и капитала (K). Капитал и труд формируют, таким образом, 2 подсистемы. Пополнение капитала происходит за счет инвестиций в основной капитал, который, в частности, включает региональные инвестиции, поступающие из регионального бюджета. Региональный бюджет состоит из доходной и расходной части. Тогда, возникают ещё две подсистемы – финансовая сфера и доходы и расходы бюджета. Таким образом, в роли выбранных структурных подсистем, на которых основывается модель, выступают следующие уровни (рисунок 2):

Рис. 2. Основные подсистемы модели социально-экономической динамики региона

Критерием включения параметров в модель является остаточный средний квадрат (дисперсия ошибки моделирования).

По основному предположению, в распоряжении имеется тот ограниченный массив статистических данных, который включает показатели по выделенным подсистемам. Общая структура модели характеризует взаимодействия между основными уровнями системы.

       Общая структура взаимосвязей выделенных процессов социально-экономической динамики региона изображена на рисунке 3.

Рис. 3. Общая структура взаимосвязей выделенных процессов социально-экономической динамики региона

В третьей главе построена комплексная математическая модель региональной экономической динамики на основе рассматриваемой структуры, разработана информационная система поддержки управления процессами региональной экономической динамики, реализующая сформированную модель, проведена апробация разработанной системы.

Комплексная математическая модель, позволяющая прогнозировать динамику социально-экономических процессов на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных, построенная на основе предложенной структуры, имеет следующий вид:

где        Y – валовой региональный продукт; С – расходы на потребление (Consumption); G – государственные расходы (Government); X – чистый экспорт; К – объем капитала; L – численность занятых (Labor); I – инвестиции (Investments); S – сбережения (Savings); FI – инвестиции из федерального бюджета (Federal Investments); RI – инвестиции из регионального бюджета (Regional Investments); II – иностранные инвестиции; RIn – региональный доход (Regional Income); величина капитала в предшествующий момент времени; PP – прибыль до уплаты налогов (Pretax Profit); w – ставка заработной платы (Wage); EI – полученный доход (Earned Income); VAT – налог на добавленную стоимость (Value-Added Tax, ставка ); CIT – налог на прибыль предприятий (Corporate Income Tax, ставка ); – доля налога на прибыль организаций, перечисляемого в региональный бюджет; PT – налог на имущество организаций (Property Tax, ставка ); – доля налога на имущество организаций, перечисляемого в региональный бюджет; IP – страховые взносы (Insurance Payments, совокупный объем ); SP – социальные отчисления (Social Payments); DI – располагаемый доход (Disposable Income); PIT – НДФЛ (Personal Income Tax, ставка ); – доля НДФЛ, перечисляемого в региональный бюджет; FSB – социальные выплаты из федерального бюджета (Federal Social Benefits); RSB – социальные выплаты из регионального бюджета (Regional Social Benefits); i – процентная ставка (interest); p – уровень цен (price); , – коэффициенты уравнения регрессии для расчета уровня цен; , – коэффициенты уравнения регрессии для расчета процентной ставки; BRv – доходная часть бюджета (Budget Revenue); T – налоговые поступления (Taxes); OT – другие налоги и сборы (Other Taxes); FT – трансферты из федерального бюджета (Federal Transfers); EB – расходная часть бюджета (Expenditure Budget); TLB – трансферты в местные бюджеты (Transfers to Local Budgets); SR – расходы на социальные обязательства (Social Responsibilities); U – уровень безработицы (Unemployment); – общая численность населения региона (Population); – численность населения в трудоспособном возрасте; – доля населения в трудоспособном возрасте; – численность населения в возрасте моложе трудоспособного; – доля населения в возрасте моложе трудоспособного; – численность населения в возрасте старше трудоспособного; – доля населения в возрасте старше трудоспособного; – прирост населения (Population); q – коэффициент качества жизни; SW – прожиточный минимум (Subsistence Wage); BR – уровень рождаемости (Birth Rate); DR – уровень смертности (Death Rate).

       Представленная математическая модель является составной частью разрабатываемой информационной системы поддержки принятия управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных.

       Существующая на данный момент схема принятия решений (в частности, при формировании проекта бюджета региона, включающего такие важные региональные показатели как ВРП, доходы и расходы бюджета) содержит в себе такой важный и неотъемлемый элемент как прогнозирование. Внедрение предложенной системы прогнозирования направлено на совершенствование качества прогнозов в условиях ограниченности статистических данных. Последовательность анализа данных, выработки решений и их фиксации в объективной форме показана на рисунке 4.

Рис. 4. Укрупненная схема выработки и фиксации управленческих решений на уровне региона

       В результате проведенного анализа рисков были выделены такие риски, как неправильная детализация объектов, отсутствие или недостаточность средств сбора информации, отсутствие или недостаточность необходимых статистических данных, неправильная формализация задачи.

Для практической реализации модели экономической динамики и дальнейшего прогнозирования изменения выделенных показателей был разработан программный продукт «Модель экономической динамики региона КвадроПро». Кроме того, для хранения, структурирования и последующей обработки фактических и экспериментальных данных (показателей) экономической динамики Астраханской области была создана база данных. Разработанная программа и база данных прошли регистрацию в федеральном институте промышленной собственности в 2011 году.

Разработанная программа устроена таким образом, что использует методологию системной динамики с использованием механизма обратных связей.

Программа требует ввода необходимой статистической информации, после чего рассчитывает прогнозные показатели на требуемый горизонт. Для одного типа вводимых данных необходимы только их начальные значения за рассматриваемый период, для других данных – статистическая информация по нескольким периодам. Все необходимые пояснения для пользователя программы даны в разделе «Справка», в которой указывается, в каких единицах измерения следует вводить тот или иной показатель, правила ввода статистических данных, интерпретация коэффициентов и т.п.

       Общая структура информационной системы поддержки принятия управленческих решений на уровне региона показана на рисунке 5.

       Разработанная информационная система позволяет снизить риски недостаточности статистических данных, тем самым повышая надежность принятия управленческих решений.

       Информационная система была апробирована на фактических статистических данных (по материалам Астраханской области).

       Для примера приведем соотношение ретроспективных статистических данных с модельными данными по четырем параметрам – объем ВРП, численность населения, доходы бюджета и расходы населения. Результаты данного соотношения показаны на рисунках 6, 7, 8, 9.

Рис. 5. Общая структура информационной системы поддержки принятия управленческих решений на региональном уровне

 

               Средняя ошибка отклонения модельных данных от фактических по показателю «ВРП» составляет 5,33%, по показателю «Общая численность населения» 1,18%.

         

       Средняя ошибка отклонения модельных данных от фактических по показателю «Доходы бюджета» составляет 4,64%, по показателю «Расходы населения» 7,9%.

Аналогичным образом были проверены соотношения остальных показателей. Средняя ошибка отклонения составляет 7,14%. Таким образом, сравнительный анализ результатов моделирования и статистических данных говорит о том, что построенная имитационная модель достаточно точно воспроизводит динамику социально-экономических показателей региона и модель имеет верную логическую структуру.

Кроме того, было проведено сравнение прогнозов регионального министерства и прогнозов, полученных с помощью построенной информационной системы. Расчетные значения для показателей «Доходы бюджета», «Расходы бюджета», «ВРП» приведены на рисунках 10, 11, 12.

Рис. 10. Доходы бюджета

Рис. 11. Расходы бюджета

Рис. 12. ВРП

               Сформированные прогнозные значения для показателей социально-экономической динамики Астраханской области составляют информационную основу специально разработанной базы данных.

       

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ работы

  1. Проведена декомпозиция структуры управления процессами экономической динамики региона;
  2. предложена структура взаимосвязей выделенных процессов региональной экономической динамики, использующей за основу ограниченный массив статистических данных; в структуре выделено 5 подсистем: региональное производство, капитал, финансовая сфера, региональные доходы и расходы, население;
  3. построена комплексная математическая модель региональной экономической динамики на основе рассматриваемой структуры;
  4. разработана информационная система поддержки управления процессами региональной экономической динамики в условиях ограниченности статистических данных;
  5. проведена апробация построенной информационной системы;
  6. сделан прогноз (рассчитаны прогнозные значения) выделенных показателей экономической динамики Астраханской области;
  7. создана база данных, содержащая ретроспективную информацию и прогнозные значения выделенных показателей экономической динамики Астраханской области.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, включенных в список ВАК РФ

      1. Солопов, В.Ю. Выбор финансово-экономической модели прогнозирования динамики региона при разработке стратегии: принципы и содержание / В.Ю. Солопов, А.В. Кошкаров // Каспийский регион: политика, экономика, культура: научный журнал. Серия: Экономика. – Астрахань, 2011. – № 2. – С. 191–197. – 0,48 п.л., в т.ч. авторских 0,35 п.л.
      2. Кошкаров, А.В. Модель социально-экономической динамики Астраханской области и ее апробация на ограниченном массиве статистических данных / А.В. Кошкаров // Инженерный вестник Дона [Электронный ресурс]: Электронный научно-инновационный журнал, 2011. – № 4. – № гос. регистрации 0421100096 Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4y2011/585/, свободный Загл. с экрана. – 0,4 п.л.
      3. Кошкаров, А.В. Система поддержки управления процессами экономической динамики региона и оценка ее эффективности / А.В. Кошкаров // Системы управления и информационные технологии. – Воронеж, 2011. № 4.1(46). – С. 148 150. – 0,35 п.л.
      4. Кошкаров, А.В. Теоретические аспекты моделирования и прогнозирования экономической динамики региона на основе ограниченного массива статистических данных / А.В. Кошкаров // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. – Астрахань, 2012. – № 1. – С. 179 – 185 . 0,4 п.л.

Статьи в периодических научных изданиях, в материалах конференций и в сборниках научных трудов

  1. Кошкаров, А.В. О моделировании региональной социально-экономической динамики / А.В. Кошкаров // Социально-экономическое развитие современного общества в условиях реформ: Материалы международной научно-практической конференции (24 декабря 2010 г.) – в 3-х частях. – ч.2./ Отв. ред. Л.А. Тягунова. – Саратов: Издательство ЦПМ «Академия Бизнеса», 2010. – с. 65-67. – 0,15 п.л.
  2. Кошкаров, А.В. Об особенностях моделирования экономической динамики региона / А.В. Кошкаров // Актуальные вопросы современной экономической науки: материалы Международной научной конференции (г. Астрахань, 19-20 апреля 2011 г.) / сост.: Е.О. Вострикова, Т.В. Зак, В.В. Попов, Т.М. Храмова. – Астрахань: Астраханский государственный университет, Издательский дом «Астраханский университет», 2011. – с. 86-89. – 0,2 п.л.
  3. Кошкаров, А.В. Применение имитационного моделирования в прогнозировании региональной экономической динамики / А.В. Кошкаров // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: сборник статей XXVI Международной научно-технической конференции. – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2010. – с. 95-96. – 0,08 п.л.
  4. Кошкаров, А.В. Разработка информационной системы поддержки управления процессами региональной экономической динамики и оценка ее эффективности / А.В. Кошкаров // Информационные технологии моделирования и управления. – Воронеж, 2011. № 7(72). – С. 771777. – 0,4 п.л.
  5. Кошкаров, А.В. Региональная экономическая динамика и ее сущность / А.В. Кошкаров // Научно-практический журнал Московское научное обозрение – г. Москва: ИНГН «Московское научное обозрение», 2011. — № 6. – с. 9-11. – 0,16 п.л.
  6. Кошкаров, А.В. Ретроспективный анализ в моделировании и прогнозировании региональной экономической динамики / А. В. Кошкаров // Экономика. Управление. Право. — 2010. — № 12. – с. 37-38. – 0,12 п.л.
  7. Koshkarov, A.V. The theoretical aspects of the analysis and forecasting of short-term and mid-term trends in the regional economic dynamics / A.V. Koshkarov // Региональная специфика и российский опыт развития бизнеса и экономики: материалы II Международной научной конференции (г. Астрахань, 18-21 апреля 2011 г.) / под ред. Р.И. Акмаевой; - Астрахань: Издатель: Сорокин Роман Васильевич, 2011. – с. 111-114. – 0,2 п.л.

Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ и базы данных

  1. Кошкаров, А.В. Модель экономической динамики региона КвадроПро. Свидетельство № 2011618999 выдано Роспатентом и зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ РФ 18.11.2011 / А.В. Кошкаров // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных схем. – М.: Официальный бюллетень Роспатента РФ. – 2011. – № 4(69).
  2. Кошкаров, А.В. Показатели социально-экономической динамики Астраханской области. Свидетельство № 2011620827 выдано Роспатентом и зарегистрировано в Реестре баз данных РФ 16.11.2011. / А.В. Кошкаров // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных схем. – М.: Официальный бюллетень Роспатента РФ. – 2011. – № 4(69).





© 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.