Методология, анализ и синтез математических методов, инструментария управления транспортным комплексом региона тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- доктора экономических наук
- Автор
- Буреш, Ольга Викторовна
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2004
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
ДиссертацияДиссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктора экономических наук, Буреш, Ольга Викторовна
Глава 1. Методологические аспекты анализа и прогнозирования развития транспортного комплекса
1.1 Структура транспортного комплекса как сложной экономической системы и ее связь с отраслями региона
1.2 Эмпирические и теоретические положения по исследованию развития регионального транспортного комплекса
1.3 Моделирование экономических процессов в транспортном комплексе
Выводы
Глава 2. Трапспортный комплекс в рыночной экономике
2.1 Особенности функционирования транспорта страны
2.2 Основные черты развития транспортного комплекса Оренбургской области
2.3 Анализ грузовых и пассажирских перевозок
2.4 Особенности анализа и прогнозирования транспортных процессов
2.5 Оценивание точности и адекватности моделей экономического анализа и прогнозирования 92 Выводы
Глава 3. Тенденции развития транспортного комплекса региона
3.1 Методы предварительного анализа экономических показателей развития транспорта региона
3.2 Количественные характеристики транспортного комплекса как системы
3.3 Исследование сезонности транспортной работы региона
Выводы
Глава 4. Однофакторные модели развития транспортного комплекса
4.1 Анализ и особенности использования методов экономического прогнозирования
4.2 Прогнозирование развития с помощью кривых роста
4.3 Использование адаптивных методов для прогнозирования развития транспортного комплекса
4.4 Прогнозирование тренд-сезонных транспортных процессов с использованием адаптивных методов
4.5 Интервальная оценка прогнозов и измерение рисков в условиях произвольных законов распределения вероятности исходных данных
Выводы
Глава 5. Многофакторные модели развития транспортного комплекса
5.1 Специфика применения многофакторных экономико-математических моделей для анализа деятельности комплекса
5.2 Использование метода построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных и с учетом конечности разрядной сетки ЭВМ для исследования экономических показателей деятельности комплекса
5.3 Прогнозирование работы подвижного состава МУП "Электротранспорт - 2" при помощи цепей Маркова
5.4 Зависимость транспортных потоков от колебаний естественных сил гравитации 254 Выводы
Глава 6. Информационное обеспечение и компьютерные технологии транспортного комплекса
6.1 Общая характеристика современных рынков информационных услуг и анализ перспектив их развития
6.2 Информационное обеспечение транспортного комплекса
6.3 Перспективы применения технологий глобальной сети Интернет в управлении транспортным комплексом
6.4 Программное обеспечение комплекса
6.5 Интеграция программного обеспечения для автоматизации исследования работы транспортного комплекса
Выводы
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология, анализ и синтез математических методов, инструментария управления транспортным комплексом региона"
Актуальность исследования. В условиях рыночной экономики все формы общественной жизни и их взаимодействие значительно усложнились. Одна из основных задач управления экономикой страны заключается в предвидении ее темпов и направлений развития, в учете взаимодействия множества внутренних и внешних факторов.
На существующем этапе государственного строительства новой России любые усовершенствования в сфсрс производства, распределения, реализации, потребления, в финансово - кредитной системе и др. не приведут к реальным успехам, если с опережением не будет развиваться транспорт страны. Согласно федеральной программе "Модернизация транспортной системы России (2002 - 2010 гг.)" необходимо совершенствование транспортной инфраструктуры, оснащение всех его видов современными техническими мощностями, развитие информационных технологий и сетей телекоммуникаций, дальнейшее развитие транспортных коридоров, повышение инвестиционной привлекательности транспорта и др.
Двадцать первый век призван стать веком глобальных и коренных изменений в мировой экономике, технического и технологического прогресса, интенсивного развития мировых транспортных коммуникаций, частью которых являются региональные транспортные сети.
Концепция устойчивого развития региона предполагает надежное функционирование транспорта. Сбалансированное и динамичное развитие всего регионального хозяйства в условиях рыночных отношений, территориальное разделение и интеграция труда, служащие мощными факторами развития рынка и эффективности экономики, обеспечение удобных и комфортных условий жизни населения региона невозможно представить без нормального функционирования транспорта, являющегося генератором жизненных условий. Транспорт и транснортно-экономичсскис связи неразрывны и являются одной из основных частей всей региональной системы.
При переходе от административной государственной транспортной структуры к гибкой, основанной на частной и коллективной собственности системе объединений, организаций, фирм, ориентированных па коммерческий успех, получить прибыль, добиться увеличения производительности труда, улучшить качество обслуживания населения и клиентов, расширить круг предоставляемых услуг, достаточно продуктивно спланировать свою деятельность и в итоге повысить конкурентоспособность невозможно без использования последних достижений в области экономико-математического моделирования и информационных технологий.
Методология экономико-математического анализа и прогнозирования деятельности региональной транспортной системы, применительно к современным условиям, недостаточно разработана и является слабым звеном в исследовательском инструментарии. Анализируя проблемы, с которыми сталкиваются региональные транспортные предприятия и организации всех форм собственности па современном этапе, можно утверждать, что только всесторонний многоаспектный анализ может обеспечить эффективное управление всей региональной транспортной системой.
Сложность социально-экономических процессов в рыночных условиях настолько возросла, что их моделирование с приемлемой степенью адекватности с использованием одного или группы сходных методов практически стало невозможным.
Сказанное целиком и полностью относится к анализу и прогнозированию развития транспорта.
Функционирование регионального транспорта происходит в условиях, предвидеть развитие которых и воздействовать на них достаточно сложно, а зачастую невозможно, однако учитывать их влияние при исследовании перспектив развития регионального транспорта необходимо. При прогнозировании транспортных процессов основное внимание уделяется точечному прогнозу, который не обладает высокой надежностью, в отличие от интервального, задачи моделирования которого далеки от окончательного решения.
К числу недостаточно проработанных следует отнести информационное обеспечение транспортных процессов, играющее ключевую роль в обоснованности и во многом предопределяющее эффективность принимаемых решений. Тем не менее, современное развитие информационных технологий, в особенности персонализация средств вычислительной техники и непрерывный рост функциональных возможностей пакетов прикладных программ (ППП) привело к тому, что многие открытия в различных областях науки, до недавнего времени представлявшие только теоретический интерес в силу своей сложности, оказались доступными и востребованными для практического использования. Это указывает на возможность открытия широких перспектив для разработки более совершенных методов исследования, базирующихся на математическом моделировании и компьютеризации, и позволяет по-новому подойти к исследованию и управлению социально-экономическими системами.
Достаточно сложная задача - принятие компетентных, эффективных решений в противоречивой, быстро меняющейся обстановке, ранее не встречавшейся. Решения, которые в большинстве случаев принимаются в условиях риска и высокой степени неопределенности, связаны со случайным характером управляемого процесса и неоднозначностью целей, критериев, альтернатив действий и их последствий при взаимодействии множества внешних и внутренних факторов, в условиях дефицита времени и ресурсов, угрозы банкротства субъекта транспортной сети. Поэтому в современных условиях актуальна разработка концептуального подхода к интеграции единого программного обеспечения для исследования развития регионального транспорта.
Актуальность и новизна указанных задач, их недостаточная теоретическая и практическая проработанность с учетом последних достижений науки и информационных технологий обусловили основные направления диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целыо исследования является создание методологии, включающей анализ и синтез математических методов, инструментария управления транспортным комплексом региона на базе современных информационных технологий и апробация результатов на примере Оренбургской области.
Для достижения этой цели поставлены и решены следующие взаимосвязанные задачи.
1. Раскрытие роли и места транспортного комплекса в рыночной экономике для создания предпосылок моделирования.
2. Общеэкономический анализ системы регионального транспорта Оренбургской области как объекта управления с использованием реальных статистических показателей.
3. Обоснование и выбор методов математического прогнозирования как основного средства количественного анализа динамики развития регионального транспорта.
4. Разработка методов и алгоритмов экономико-математического моделирования развития транспортного комплекса, включая:
• построение нейронной сети по идентификации модели Бокса-Дженкинса;
• методику и алгоритм интервальных оценок прогнозов и оценок рисков принимаемых решений с использованием имитационного моделирования;
• модификацию алгоритма метода главных компонент в виде его дополнения алгоритмами уплотнения матрицы факторных нагрузок в случае ее вырождения, объединения показателей (переменных) по факторам и алгоритмом минимизации количества показателей;
• метод построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных и с автоматическим выбором степени аппроксимирующего полинома, алгоритм определения вкладов независимых переменных полиномиальных моделей для ранжирования переменных по их значимости;
• алгоритм построения многофакторной модели функционирования транспорта на базе имитационного моделирования;
• алгоритм прогнозирования возможных состояний подвижного состава электротранспорта с использованием теории цепей Маркова;
• выявление зависимости грузовых транспортных потоков от колебаний естественных гравитационных полей.
5. Построение системы моделей управления транспортным комплексом Оренбургской области в условиях реформирования экономики.
6. Определение информационных ресурсов для транспортного комплекса с учетом специфики его функционирования в регионе.
7. Разработка подходов к реализации программного обеспечения, используемого в процессе управления региональным транспортным комплексом.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является как в целом транспортный комплекс Оренбургской области, так и отдельные виды транспорта. Предметом исследования является процесс управления транспортом, включая анализ и прогнозирование его деятельности в условиях рыночных отношений на основе применения экономико-математических методов и современных информационных технологий.
Методология исследования. Теоретической и методологической основой исследования является системный подход к процессу моделирования. В ходе работы над диссертацией проанализированы труды отечественных ученых: С.А. Айвазяна, А.Г. Грапберга, A.A. Горчакова, A.M. Дуброва, A.A. Емельянова, В.И Зеркальцева, Н.Б. Кобелева, Ю.П. Лукашина, А.И. Новикова, B.C. Мхи-таряна, В.Н. Волковой, Ф.И. Перегудова, В.А. Половникова, М.И. Семенова, A.A. Френкеля, Е.М. Четыркина и др., а также зарубежных: Д. Брандона, Г. Хармана, Н. Дрейпера, Г. СхМита, К. Иберла, Т. Андерсона, Дж. Бокса, Дж. Неймана, Д. Тернера, К. Таусента, Д. Фохта, Д. Уотермана и др. в области экономико-математического моделирования, теории вероятностей, математической статистики, системного экономического анализа, менеджмента, информационных технологий. В качестве инструментария применялись методы математического программирования, имитационного моделирования, теории вероятностей и математической статистики. В процессе исследования использовались материалы научной периодики, конференций и семинаров, что позволило обобщить материал по экономико-математическому моделированию, информационному и системному анализу, наметить объекты его использования в тематике диссертационпого исследования. При анализе и разработке моделей использовались данные Госкомстата РФ и Оренбургского облкомстата.
Научная новизна. В диссертации осуществлены теоретическое обобщение и решение крупной научной проблемы создания методологии управления транспортным комплексом региона на основе применения экономико-математических методов и современных информационных технологий. В рамках решения этой проблемы разработаны методы, алгоритмы, инструментарий экономико-математического моделирования и построена система моделей управления региональным транспортом. К числу существенных результатов, полученных лично автором и обладающих научной новизной, относятся:
• алгоритм идентификации модели Бокса-Дженкинса при адаптивном прогнозировании в виде нейронной сети, позволяющий определять оптимальные параметры модели, исключив визуальный анализ выборочных автокорреляционной и частной автокорреляционной функций, при этом расширяется область применения данной модели;
• методика определения интервальных оценок прогнозирования с использованием имитационного моделирования, позволяющая измерять риски принятия решений в условиях произвольных законов распределения вероятности исходных данных, на базе которой разработан алгоритм, организующий цикл исследования;
• оригинальный авторский алгоритм модификации метода главных компонент с уплотнением матрицы факторных нагрузок при вырождении, определением связей по ней до и после варимаксного вращения с минимизацией количества показателей при сохранении точностных характеристик описания многофакторного объекта, все это способствует снижению трудоемкости соответствующих расчетов;
• метод построения полиномиальных моделей с элиминированием переменных, который автоматически определяет оптимальную степень аппроксимирующего полинома, предотвращает исчезновение порядков результатов вычислительных операций и алгоритм оценки вкладов в них независимых переменных, дающий возможность определить степень обусловленности зависимой переменной от независимых;
• алгоритм построения многофакторной модели функционирования транспорта с использованием имитационного моделирования, позволяющий проводить анализ в условиях неопределенности и при недостаточной точности исходной информации;
• выявленная достоверная связь и количественная зависимость показателя перевозки грузов региональным транспортом с динамическими характеристиками геофизического приливного цикла, которая может служить датчиком времени транспортных процессов;
• концептуальный подход к интеграции программного обеспечения транспортного комплекса региона на основе модели компонентных объектов, позволяющий создавать посредством подключения новых программных продуктов (в виде отдельных компонент) необходимую пользователю вычислительно-коммуникационную среду с унифицированным интерфейсом; на базе данного подхода разработан программный комплекс для исследования транспортных процессов.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов выполненного исследования администрацией регионов, руководителями транспортных предприятий, экономистами-аналитиками сложных хозяйственных комплексов.
Самостоятельное значение имеют:
• методология анализа и прогнозирования развития регионального транспорта, включающая применение экономико-математических методов и современных информационных технологий;
• комплекс математических методов, алгоритмов и моделей функционирования региональных транспортных объектов с целыо адекватного отображения и эффективного исследования экономических процессов;
• прогнозы вероятного развития в заданном периоде упреждения, полученные с использованием разработанных методов, алгоритмов и моделей;
• рекомендации по составу информационного обеспечения транспортных процессов, источникам и технологиям их функционирования, расширению возможностей использования сети Интернет транспортным комплексом;
• предложенный концептуальный подход к интеграции программного обеспечения управления транспортным комплексом и другими сложными системами, разработанные на его основе АРМ специалиста-аналитика и программный комплекс Multistat.
Апробация и внедрение результатов исследования. Научные результаты, полученные автором, нашли практическую реализацию и внедрение при выполнении ряда госбюджетных и хоздоговорных научно-исследовательских работ. Основные теоретические, методологические и практические результаты исследования докладывались на международных, всероссийских, региональных, межвузовских и вузовских научно-практических, научно-методических конференциях и семинарах в период 1994-2003 гг. в Москве, Вологде, Пензе, Чебоксарах, Уфе, Оренбурге.
Отдельные теоретические и практические результаты, методики и модели внедрены и прошли практическую апробацию в областной администрации, Оренбургском областном комитете государственной статистики, на предприятиях Оренбургской области: в Федеральном государственном унитарном предприятии "Оренбургские авиалинии", отделении Южно-Уральской железной дороги, Управлении железнодорожным транспортом ООО "Оренбурггазпром", ОАО АТК "Оренбургавтотранс", Муниципальном унитарном предприятии "Электротранспорт - 2".
Основные положения диссертационного исследования будут использованы в работе Российского комитета Программы ЮНЕСКО "Информация для всех" при разработке новых подходов к формированию информационной культуры личности и обеспечению информационно-аналитической поддержки принятия решений органами регионального управления, что подтверждено соответствующим документом.
Различные теоретические и методологические положения выполненного исследования, а также практические разработки используются в учебном процессе ряда вузов Оренбурга, Башкирии.
Самостоятельное значение имеет разработанный автором программный комплекс Multistat, нашедший применение при статистическом анализе в различных организациях.
По результатам исследования автор отмечена дипломом лауреата премии администрации Оренбургской области в сфере науки и техники за 2003 г.
Все указанные направления практического использования результатов диссертации подтверждены документами о внедрении.
Публикации. Основные положения, выводы и предложения, содержащиеся в диссертации, нашли отражение в 73 научных публикациях, в том числе в трех монографиях (одна в соавторстве), восьми учебных пособиях (пять в соавторстве) и в восьми зарегистрированных алгоритмах и программах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка используемой литературы (253 наименования) и приложений, содержит 28 таблиц и 49 рисунков.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Буреш, Ольга Викторовна
16. Результаты исследования нашли практическое применение и внедрены: в областной администрации, Оренбургском областном комитете государственной статистики, на предприятиях Оренбургской области - в Федеральном государственном унитарном предприятии "Оренбургские авиалинии", отделении Южно-Уральской железной дороги, Управлении железнодорожным транспортом ООО "Оренбурггазпром", ОАО АТК "Оренбургавтотранс", Муниципальном унитарном предприятии "Электротранспорт - 2"; включены в учебный процесс ряда вузов Оренбурга и Башкирии.
Материалы диссертации будут использоваться в работе Российского комитета Программы ЮНЕСКО "Информация для всех" при разработке новых подходов к формированию информационной культуры личности и обеспечению информационно-аналитической поддержки принятия решений органами регионального управления, что подтверждено документально.
345
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящее время эффективное функционирование регионального транспорта еще далеко от совершенства. Большинство руководителей организаций, предприятий, фирм транспортного комплекса, пытаясь нащупать эффективные производственные и управленческие решения, по-прежнему действуют методом проб и ошибок, что весьма опасно в таких сложных системах, как транспортный комплекс региона, в которых помимо производственных, транспортных элементов задействованы еще и люди. Поэтому создание и использование экономико-математических моделей анализа и прогнозирования деятельности комплекса позволит предвидеть результаты того или иного управленческого решения, нововведения, тем самым существенно сократить возможность ошибок и неэффективных решений.
Проведенные исследования позволили создать методологию управления транспортным комплексом региона как сложной системы в условиях рыночных отношений, опираясь на экономико-математические методы и современные информационные технологии.
Диссертация: библиография по экономике, доктора экономических наук, Буреш, Ольга Викторовна, Москва
1. Автоматизированная система диспетчерского управления движением автобусов. Пояснительная записка. ГПО "ОМСКАВТОТРАНС", 1988.-27 с.
2. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. Шураков В.В., Дайитбегов Д.М., Мизрохи C.B., Ясеновский C.B. М.: Финансы и статистика, 1990. - 190 с.
3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей./Справочное издание иод ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1985.- 471 с.
4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов.- М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.
5. Альгин А.П. Грани экономического риска. М.: Знание,1991.- 64 с.
6. Андерсен Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.
7. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-756 с.
8. Андрианов Ю. В. Введение в оценку транспортных средств //Серия "Оценочная деятельность". Учебно-методическое пособие. -М.: Дело, 1998. — 256 с.
9. Антология экономической классики. В 2-х т. М.: МП ЭКОНОВ, 1993. Т. 1. - 475 е.; Т. 2. - 486 с.
10. Афанасьев В.II. Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.
11. И. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 488 с.
12. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1993. - 288 с.
13. Балабанов И.Т. Риск менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 1996.- 188 с.
14. Бартлетт М.С. Введение в теорию случайных процессов. М.: ИЛ., 1958.
15. Беки Г.А., Герлах Д.Л. Моделирование/Справочник по системотехнике/Под ред. Р. Макола. М.: Сов. Радио, 1970. - С. 522 - 542.
16. Бендат Дж. Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 540 с.
17. Бендат Дж. Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, 1979. - 311 с.
18. Бережной В.И. Методы и модели логистического подхода к управлению автотранспортным предприятием. Ставрополь: Интеллект-сервис, 1997. -338 с.
19. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.
20. Бернулли Я. О законе больших чисел/Под общей ред. Ю.В. Прохорова. М.: Наука, 1986. - 176 с.
21. Бир С. Наука управления. М.: Энергия, 1971. - 112 с.
22. Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Дело Ltd., 1994.-663 с.
23. Божко В.П., Шмелев В.В., Забелин В.Н. Основные подходы к автоматизации статистической деятельности предприятий и организаций//Вопросы статистки, 1999. № 6. - С. 74-77.
24. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ. М.: Мир, 1974. Вып. 1.-288 е.; Вып. 2.-176 с.
25. Болдырев М. Нейросети: Современное оружие финансовых бата-лий//РЦБ, 1996. № 19. - С. 50-51.
26. Большой экономический словарь. М.: Правовая культура, 1994. -528 с.
27. Большой энциклопедический словарь. В 2-х т./Гл. редактор A.M. Прохоров. Советская энциклопедия, 1991. Т. 1. - 863 е., Т.2-768 с.
28. Боровиков В.П. Русифицированная версия Statistica системный подход к анализу экономических данных//Вопросы статистики, 2000. № 9. - С. 43-44.
29. Боровиков В.П. Statistical искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб: Питер, 2001. - 656 с.
30. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. - М.: "Филинъ", 1997. - 608 с.
31. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. М: Финансы и статистика, 2000. - 386 с.
32. Борьковой В.И. Компьютерная система "ИНИНГ-Автопарк'У/Компьютер в бухгалтерском учете и аудите, 1999. № 3.- С. 67-73.
33. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. М.: Мир, 1980.-536 с.
34. Буреш О.В. Адаптивное прогнозирование транспортных процессов Оренбургской области//Математические методы и инструментальные средства в информационных системах/Сб. науч. трудов. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003.- С. 3-18.
35. Буреш О.В. Анализ методов исследования процессов экономического развития//МатеМатические методы и инструментальные средства в информационных системах/Сб. науч. трудов. Оренбург: ОГУ, 2001.- С. 3-17.
36. Буреш О.В. Вектор гравитации и перевозка грузов//Математичсские методы и инструментальные средства в информационных системах/Сб. науч. трудов. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003. - 0,6 п.л.
37. Буреш О.В. Интеграция программного обеспечения управления па уровне крупного социально-экономического объекта регионального статуса/концепции. М.: ЦЭМИ РАН, 2003. - № 2. - С. 10-16.
38. Буреш О.В. Информационные технологии транспортного комплекса региона (на примере Оренбургской области).- М.: МГИУ, 2002. 96 с.
39. Буреш О.В. Исследование сложных систем и программирование на С++: Учебное пособие. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003. - 96 с.
40. Буреш О.В. Методическое пособие по оцениванию параметров нормального и случайного распределения.- Ореибург:ИПК ГОУ ОГУ, 2000.- 96 с.
41. Буреш О.В. Методология анализа и прогнозирования развития транспортного комплекса региона.- М: Финансы и статистика, 2003. 312 с.
42. Буреш О.В. Мультипрограммный статистический анализ сложных систем (MultiStat)/POCnATEHT. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611141. М., 2003.
43. Буреш О.В. Некоторые аспекты прогнозирования развития транспортного комплекса региона//Регионология, № 4. 2003. №1. 2004,- С. 88-99.
44. Буреш О.В. Некоторые проблемы и особенности экономического анализа и прогнозирования регионального трапспорта//Вестпик Оренбургского государственного университета, 2003. № 5. - С. 11-22.
45. Буреш О.В. Специфика применения миогофакторпых моделей для исследования деятельности транспорта региона//Экономические концепции функционирования предприятия в условиях рыпка/Сб. науч. трудов. Тольятти: ТГИС, 2003. - С. 123-134.
46. Буреш О.В. Транспорт составная часть рыночной ипфраструкту-ры//Математические методы и инструментальные средства в экономических информационных системах/Сб. науч. трудов. - М.: МЭСИ, 2000. - С. 8-13.
47. Буреш О.В. Эконометрическое моделирование сложных систем: Учебное пособие. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003. - 112 с.
48. Буреш О.В., Раимова А.Т. Совершенствование управления регионом в условиях рынка Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003. - 242 с.
49. Буреш О.В., Юдина Н.М. Графическое представление процессов обработки информации: Учебное пособие. Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2003. -112 с.
50. Буслепко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.399 с.
51. Вайну Я.Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977. -120 с.
52. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. -352 с.
53. Венсель В.В. Интегральная регрессия и корреляция: Статистическое моделирование рядов динамики.- М.: Финансы и статистика, 1983.-223 с.
54. Вентцель Е.С., Овчаров J1.A. Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь, 1983. - 415 с.
55. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Радио и связь, 1991. — 215 с.
56. Габарда Д. Новые транспортные системы в городском общественном транспорте. М.: Транспорт, 1990. - 215 с.
57. Галушко A.B. Случайные процессы и их применение па автотранспорте.- М.: Транспорт, 1980. 272 с.
58. Геропимус Б.Л. Экономико-математические методы в планировании на транспорте. Киев: Наука, 1977. - 346 с.
59. Глыбин Л.Я. Внутри суточная цикличность проявления некоторых заболеваний. Владивосток: ДВГУ, 1987.- 188 с.
60. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 2000.-479 с.
61. Города и районы Оренбургской области//Статистический сборник. -Оренбург.: Обл.ком.гос.стат., 2000. 290 с.
62. Горчаков A.A. Прогнозирование сезонных процессов на основе метода Тейла-Всйджа //Проблемные вопросы конструирования АСУ М.: МЭСИ. 1985.-С. 75-81.
63. Горчаков А.Л., Орлова Н.В. Компьютерные экономико-математические модели. М.: ЮНИТИ, 1995. - 136 с.
64. Градштейн И.С., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядовв экономике: Пер. с англ. М.: Статистика, 1972.-311 с.
65. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М.: Мир, 1975.
66. Дегтярева Т.Д., Буреш О.В. Анализ и прогнозирование функционирования сложных экономических систем: Учебное пособие. Оренбург: Бюро "Альфа", 2000.-93 с.
67. Дегтярева Т.Д., Буреш О.В., Чепасов В.И. Статистический анализ транспортного комплекса региона па основе регрессионных моделей//Вопросы статистики, 2003. № 8. - С. 65-67.
68. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982.- 208 с.
69. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. Пер. с англ. -М.: Мир. Вып. 1, 1971. 316 с.
70. Джопстон Дж. Экопометрические методы. М.: Статистика, 1980. -444 с.
71. Донован Дж. Системное программирование. М.: Мир, 1976.
72. Доугерти К. Введение в эконометрику.-М.: ИНФРА-М, 1997 402 с.
73. Дрейиер II., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.-392 с.
74. Дрогобыцкий И.Н. Проектирование автоматизированных информационных систем. М: Финансы и статистика, 1992. - 208 с.
75. Дружинин II.К. Математическая статистика в экономике. М.: Статистика, 1971.- 264 с.
76. Дубров А.П. Лунные ритмы у человека.- М.: Медицина, 1990.- 160 с.
77. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998,- 352 с.
78. Евсюков М. Городской заказ обеспечивает выполнение жизненно важных перевозок//Автомобильный транспорт, 1997.- № 4. С. 12.
79. Евсюков М. Необходима единая информационная система транспортного комплекса России//Автомобильный транспорт, 1999. № 6.- С. 4-6.
80. Езскиел М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий: Пер. с англ. М.: Статистика, 1966.- 558 с.
81. Емельянов A.A. Имитационное моделирование в управлении рисками. СПб: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. -376 с.
82. Ешоков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.
83. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1997.- 365 с.
84. Заде J1.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решсний//Матсматика сегодня. Сер. Математика, кибернетика, 1974.-С. 5-40.
85. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: 1975.-311 с.
86. Ивахненко А.Г., Лапа Р.Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Наукова думка, 1971.-416 с.
87. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. - 400 с.
88. Интернет Энциклопедия. СПб: Питер, 2001. - 528 с.
89. Каган П.Б. Автоматизация управления и учета автомобильного транспорта и строительных мап1ип//Компьютер в бухгалтерском учете и аудите, 1999.- №4.-С. 25-27.
90. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике: Пер. с англ./Под ред. H.H. Воробьева. М.: Мир, 1964. - 838 с.
91. Карлин С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. М.: Наука, 1976.
92. Карпов Б., Баранова Т. С++: специальный справочник СПб: Питер, 2001.- 480 с.
93. Кашьян P.J1., Рио А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: Наука, 1983.
94. Кендалл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.- 97 с.
95. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.- 736 с.
96. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи: Пер. с англ. -М.: Наука, 1973.- 899 с.
97. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. -272 с.
98. Кирюшин В. Государственное и местное регулирование территориального развития//Экономист, 1994. № 8. - С. 68.
99. Кистапов В. Система территориального регулирования// Экономист. -1999.-№2.-С. 52-57.
100. Ю1.Кпейнер Г.Б., Смоляк С.А. Эконометричсские зависимости. М.: Наука, 2000.- 104 с.
101. Кпиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. М.: Статистика, 1974.
102. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: Фиистатинформ, 2000. - 246 с.
103. Ковригина H.H. Опыт Оренбургского облкомстата по использованию современных информационных технологий//Вопросы статистики, 2001. № 1. -С. 42.
104. Козырев A.A. Информационные технологии в экономике и управлении: Учебник. СПб: Изд-во Михайлова В.А., 2000. - 360 с.
105. Колемаев В.А., Стареверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: "Высшая школа", 1991.-400 с.
106. Колосов С. Сам себе навигатор//Автоперевозчик, 2001. № 11. - С. 48,49.
107. Комягин В.Б. Программирование в EXCEL 5.0 и EXCEL 7.0 па языке Visual Basic. М.: Радио и связь, 1996.-319 с.
108. Кормен Т., Лейзерсоп Ч., Ривсст Р. Алгоритмы: построение и анализ. -М.: МЦНМО, 2000.
109. Корнев В. Регионализация реформ и интеграция экономик Казахстанаи России//Экономист, 1996.-№5. -С. 88-91.
110. Коуров J1.B. Информационные технологии. Минск: Амалфея, 2000. - 192 с.
111. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. М.: Мир, 1975.-648 с.
112. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ, 2000.
113. Криницкий Е. АСМАП Международные перевозки //Автомобильный транспорт, 1997. - № 12. - С. 21-24.
114. Кристофер Доугерти Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИПФРА.-М, 2001.-402 с.
115. Круглински Д., Уингоу С., Шеферд Д. Программирование на Microsoft Visual С++ 6.0 для профессионалов: Пер. с апгл. СПб: Питер; М.: Издатель-ско-торговый дом "Русская редакция", 2000. - 864 с.
116. Кудабаев 3. И., Плесовских P.C. Уроки экономического кризиса 1998 года в Кыргызстаие//Вопросы статистики, 2001. № 3. - С. 13-20.
117. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. -М.: Информатика и компьютеры, 1998. 270 с.
118. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами EXCEL 7.0. -СПб.: БХВ-Петербург, 1997.-384 с.
119. Лапидус Б.М. Экономические проблемы управления железнодорожным транспортом России в период становления рыночных отношений (2-е изд., перераб. и доп.). М.: МГУ, 2001. - 302 с.
120. Лисицын А.Л. Научно-технический прогресс на железнодорожном транспорте/"Роль Трансиба в развитии Российской мировой экономи-ки'У/Материалы Междун. научио-практич. конф. М., 2001. - С. 155-160.
121. Лукасевич И.Я. Исследование и моделирование процессов финансового инвестирования: проблемы теории, методологии и компьютеризации. Автореферат диссертации док. экон. наук. М.: ВЗФЭИ, 1999.
122. Лукашии Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами. М.:
123. Финансы и статистика, 1992. 256 с.
124. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. - 256 с.
125. Лукинский B.C., Зайцев Е.И., Бережной В.И. Модели и алгоритмы управления обслуживанием и ремонтом автотранспортных средств. СПб: СПГИЭА, 1997.- 122 с.
126. Макаров A.A. Stadia против Statgraphics, или кто ваш "лоцман" в море статистических данных //МИР ПК, 1992. № 3. - С. 58-66.
127. Макаров A.A., Кулаичсв А.П., Синева И.С. Использование программ обработки данных в преподавании курсов теории вероятностей, математической и прикладной статистики и информатики. Метод, рекомендации. М.: МГУ. Вып. 1,2002.-39 с.
128. Манелля А. Метод исследования сезонности сельскохозяйственного производства //Вопросы статистики, 1997. № 5. - С. 54-58.
129. Маркова Н. Региональная политика государства на современном этапе //Экономист, 1996. № 11. - С. 70-78.
130. Медведев В. Международная траиспортно-ииформациониая систе-ма//Автомобильный транспорт, 2000. № 12. - С. 4-6.
131. Мелюхин И.С. Рынок сетевых услуг. Состояние и тенденция развития //Информационные ресурсы, 1996.- № 1.-С. 35.
132. Мироедов A.A. Информационное обеспечение механизмов управления регионом .- М.: Финансы и статистика, 2002.- 128 с.
133. Многомерный статистический анализ в экономике. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе. Г., Шефер М.- М.: ЮНИТИ, 1999. 600 с.
134. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П./Под ред. Б.А. Лагоши (2-е изд., иерераб. и доп.). М.: Финансы и статистика, 2001.- 224 с.
135. Мудунов A.C. Деятельность предприятий и отраслей сферы услуг: модельный прогноз. М.: РИЦ МГИУ, 2002. - 268 с.
136. Мэйдоиалд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. М: Финансы и статистика, 1988. - 350 с.
137. Неведомая II. Проблемы совершенствования статистики регионального уровня//Вопросы статистики, 1996. № 12. - С. 60.
138. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.
139. Нуждин Т. Самолет не взлетит без лицензии/Юрснбургское время. -19 декабря 2001.-С. 6.
140. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник/Харламов А.И., Башипа О.Э., Бабурин В.Т. и др./Под ред. A.A. Спирина, О.Э. Башипой. М.: Финансы и статистика, 1995.-296 с.
141. Оверченко П.А. Практическое пособие по Visual FoxPro 6.0. М.: Знание, 2001.-300 с.
142. Овечников Е.В., Фишельсон М.С. Городской транспорт. М.: Высшая школа, 1977.-352 с.
143. Ожегов С.И. Словарь русского языка. М.: Советская энциклопедия, 1968.-900 с.
144. Отнес Р., Эноксон JI. Прикладной анализ временных рядов: Пер. с англ. М.: Мир, 1982.- 428 с.
145. Петрова Е.В., Гапченко О.И., Кевеш АЛ. Статистика транспорта. -М.: Финансы и статистика, 2001. 352 с.
146. Петрович О.В грузоперевозках торг уместен//Деловой мир, 1995. № 14.- С.10.
147. Половников В.А. Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. М.: Транспорт, 1983. - 224 с.
148. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987. 228 с.
149. Попова Т. Современный офис как элемент технического обеспечения управления организацией//Российский экономический журнал, 1996. № 5-6. -С. 76-79.
150. Поспелов Д.А. Энциклопедия по информатике. М.: Просвещение, 1994.
151. Постановление Правительства РФ от 5 декабря 2001 г. № 848 "О федеральной целевой программе "Модернизация транспортной системы России (2002-2010 годы)"
152. Постановление Правительства РФ от 30 декабря 2000 г. №1038 "Об утверждении положения о Министерстве транспорта Российской Федерации" (с изменениями от 18 сентября 2001 г.)
153. Прикладной анализ временных рядов с программой ЭВРИСТА. Бала-санов Ю.Г., Дойников А.Н., Королев М.Ф., Юровский АЛО. М.: Центр СП "Диалог" МГУ, 1991.-328 с.
154. Программные продукты//Компьютер в бухгалтерском учете и аудите, 1998. -№ 1.- С. 242, 243.
155. Пряхина Е.В., Божко В.П. Перспективная технологическая схема электронной обработки статистических данпых//Вопросы статистики, 2000. № 9.-С. 41,42.
156. Райзберг Б.А. Предпринимательство и риск. М.: Финансы и статистика, 1993. - 56 с.
157. Развитие технологий Интернет в России//РЦБ, 1998. № 9.- С. 108112.
158. Ресин В. Системное регулирование функционально-пространственного развития города//Российский экономический журнал, 1995. № 4. -С. 55.
159. Российский статистический ежегодник. М.: Госкомстат России, 2000. - 644 с.
160. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ: Пер. с апгл. М.: Мир, 1980.- 456 с.
161. Серебренников М.Г., Первозваиский A.A. Выявление скрытых перио-дичностей. М.: Наука, 1965. - 244 с.
162. Сивелькин В.А. О работе городского и пригородного общественноготранспорта Оренбургской области//Аналитическая записка, Оренбург: Обл.ком.гос.стат., 2000. 8 с.
163. Смирнова Г.Н., Сорокин A.A., Тельцов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.-512 с.
164. Социально-экономическое положение Оренбургской области в 2002 г. Оренбург.: Обл.ком.гос.стат., 2003. - № 12. - 132 с.
165. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.1: Пер. с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989. -510с.
166. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2 : Пер. с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.А. Айвазяна, Ю.Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с.
167. Статистическое моделирование и прогнозирование/Под ред. А.Г. Грапберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 384 с.
168. Степанов A.B. Согласование интересов различных хозяйствующих субъектов в процессе реформировапия/"Роль Транссиба в развитии Российской мировой экоиомики'УМатсриалы Междун. научио-практич. копф. М., 2001. -С. 327-329.
169. Суслов И.П. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1978.
170. Тинтнер Г. Введение в эконометрию: Пер. с нем. М.: Статистика, 1965.-361 с.
171. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности: Пер. с англ. М.: Изд-во "Дело и Сервис", 1999 - 432 с.
172. Транспорт и связь. Оренбургская область//Статистический сборник. -Оренбург: Обл.ком.гос.стат., 2000. 96 с.
173. Транспорт и связь. Оренбургская область//Статистический сборник. -Оренбург: Обл.ком.гос.стат., 2001. 94 с.
174. Трельсен Э. Модель СОМ и применение ATL 3.0: Пер. с англ. СПб: БХВ-Петербург, 2001. - 928 с.
175. Тюрин Ю.Н., Макаров Л.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 с.
176. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере./Под ред. Фигурнова В. Э М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.
177. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ./Под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1989. - 388 с.
178. Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Пер. с англ. М.: ЮНИТИ, 1999. - 528 с.
179. Ферстср Э. Итеративный метод определения сезонных колебаний финансово-экономических показателсй//Математико-статистические методы исследования взаимосвязей в экономике. М.: Статистика, 1977.
180. Фишельсон М. С. Городские пути сообщения. М.: Высшая школа, 1980.-292 с.
181. Френкель A.A., Кильдишев Г.С. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973,- 103 с.
182. Френкель A.A., Математические методы анализа динамики и прогнозирование производительности труда. М.: Экономика, 1972.- 190 с.
183. Френкель A.A. Производительность труда: проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984. - 176 с.
184. Френкель А. А. Российская экономика в 2000-2001 годах//Вопросы статистики, 2000. № 12. - С. 54-61.
185. Фридман А., Кландер Л., Михаэлис М., Шильдт X. C/C++. Архив программ. М.: ЗАО БИНОМ, 2001.-640 с.
186. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. -486 с.
187. Хеннан Э. Анализ временных рядов. М.: Статистика, 1964. - 215 с.
188. Хепиан Э.Д. Многомерные временные ряды: Пер. с англ. М.: Мир, 1974.-575 с.
189. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.: Мир, 1973.-957 с.
190. Ценные бумаги/Под ред. В.И. Колесникова, B.C. Торкановского. М.: Финансы и статистика, 1998.-416 с.
191. Цепилов А. Сколько стоит проезд в автобусе/Юренбургское время. -19 декабря 2001.-С. 6.
192. Четвериков II.C. Сглаживание динамических рядов//Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М.: Наука, 1973. -С. 106-135.
193. Четыркип Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1979.-230 с.
194. Четыркип Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982.- 200 с.
195. Шанских Н.М., Шанских Т.В., Иванов В.В. Краткий этимологический словарь русского языка. М.: Просвещение, 1971. - 542 с.
196. Шарп У.Ф. , Гордон Дж.А., Джеффри В.Б. Инвестиции: Пер. с апгл. -М.: ИНФРА-М, 1997. 1024 с.
197. Шаршукова Л. Классификация рисков//Риск, 1997. № 2. - С. 64-68.
198. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство.-М.: Мир, 1978.-420 с.
199. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решения: Пер. с апгл./Под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.
200. Экономико-математические методы и прикладные модели. Федосеев В.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.М., Орлов И.В., Половников В.А.-М.:ЮНИТИ, 1999.-392 с.
201. Юркова С., Широков А. Местное самоуправление: рыночный облик местной власти//Экономист, 1996. № 1. - С. 85-90.
202. Aczel A.D. Complete business statistics. 3rd ed. Richard D. Irwing, 1996. - p. 869.
203. Akaike H. Markovian representation of stochastic processes and appleation to the analysis of ARMA processes. Ann. Inst. Statist Atath, 26 p. 363-387.
204. Allen D.M. The prediction sum of sguares as a criterion for selecting predictor variables.- University of Kentucky, Department of Statistics, Technical Report, 23, 1971.
205. Analyzing Requirements and Defining Solution Architectures. Microsoft press, 1996.
206. Barnctt, V.D. (1970) Fitting Stpaight Lincsthc Linear Functional Relationship Whith Replicated Obscr- Vations. Appl. Statist, 19, 135 144.
207. Brandon D.B. Developing Mathematical Models for Computer Control, USA Journal, 1959. V.6. - № 7.
208. Beecham B.J. The monetary and financial system. Pitman Publishing, 1993.
209. Box G.E.P., Jenkins G.M. Same statistical aspects of adaptive optimization and control.-J. of the Royal Stat. Soc., ser. B, 1962.-V. 24, n.2.-p. 297-331.
210. Brown F.A.//Biosystems,, 1976. V. 8. - № 1.
211. Cramer II. On harmonic analysis in certain functional spaces, Arkiv Math, Astr. Fysik, 1942. - 28 - p. 1 -7.
212. Chow W.M. Adaptive control of the exponential smoothing constant J. of Indust. Engineering, 1965. - V.16, n. 5.
213. Designing and Implementing Distributed Applications with Microsoft© Visual C++ 6.0. Microsoft press, 1996.
214. Durbin J. Efficient estimation of parameters in moving averagcmodcls.-"Biometrica",1959. V.46. - p.306-316.
215. Durbin J. Estimation of parameters in Time-Series rcgressionmodels.-"Journal of the Royal Statistical Society" (B), 1960. V. 22. - p. 139-153.
216. Durbin J., Murphy M.J. Seasonal adjustment based an a mixed-additivemultiplicative model. J.R. Statist. Soc., ser. A., 1975. - V. 138, n.3. - p. 385-410.
217. Farrar D. E., Glauber R.R. Multicollincarity in regres sion analisys; The problem revisited.- "Review of Economics and Statistics", 1967. - V.49. - №1. - p. 92-107.
218. Granger C. Hatanaka M. Spectral analysis of economic timc-scrics.
219. Princeton Unit. Press, Princeton N.J., 1964.
220. Grenander U. On Toeplitz forms and stationary processes. Ark. Mat. 1951. - I —p. 551-571.
221. Hanke J.E., Reitsch A.G. Business forecasting. 6th ed. Prentice-Hall, Ins., 1998. - p. 581.
222. Harrison P.J. Exponential smoothing and short-term sales forecasting.-Management Science, 1967. V. 13, n. 11.
223. Harrison P.J. Short-term sales forecasting. Applied Statistics. J. of the Royal Stat. Soc., ser. C, 1965. - V. 14, n.2. - p. 102-139.
224. Hoerl A. E., Kennard R.W. Ridge regression: biased estimation for nonorthogonal problems.-Technometrics,1970. 12 - p.55-67.
225. Holt C.C. Forecasting trends and seasonals by exponentially weighted mowing averages. O.N.R. Memorandum, Carnegie Inst, of Technology, 1957. - n. 52.
226. Hotteling Harold. Analysis of a complex of statistical variables into principal components.-Jornal of Educational Psychology, 1993. 24 - p. 417-441, 489-520.
227. Jorgenson D.W. Seasonal Adjustment of data for econometric Analyses. -Journ. oftheAmer. Statist. Assoc., 1967.-V. 62.-№317.-p. 137-140.
228. Kaiser.H.F. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrica, 23, 187 200(1958).
229. Khintchine A. Korrelationstheorie der stationaren Prozesse, Math. Anna-len, 1934. - 109-p. 604-615.
230. Lawley D.N. 1. The estimation of factor loadings by the method of maximum likelihood, proc. roy. Soe. Edinb. Abo. 64-82 (1940).
231. Mastering COM Development./Microsoft Corporation, 1997.-p. 130
232. Mastering MFC Fundamentals./Microsoft Corporation, 1997. p.l 10
233. Mathematical Methods for Digital Computers/Ralston A. and Wilf H.S., ed.-New York: J. Wiley, 1962. Efroumson M.A. Mul tiple regression analysis.
234. Mc. Kenzie Ed. A comparison of same standard sesonal forecasting systems. The Statistician, 1976. V. 25, n.l. - p. 3-14.
235. Neyman J. Outline of a theory of statistical estimation based on the classical theory of probability. PTRS, 1937. 236 - p. 333.
236. Parsen E. Multiple time series modelling. In Multicariate Analysis II, Ed. P. R. Krishnaiah. - New York: Academik, 1969. - p. 389-409.
237. Pearson K. On a Form of spurios Correlation which may arise when Indices are used in the mcasurments of Organs. "Proceeding of the Royal Society", vol. LX, 1907.- p.5-32.
238. Pegels C.C. Exponential forecasting: some new variations. Management Science, 1969. V.15, n. 5.
239. Shiskin J., Eisenpress II. Seasonal Adjustment by Electronic Computer Methods Journ. of the Amer. Statist. Assoc., 1957. - V. 52. - № 282.
240. Slutsky E. Sur L'cxtension de la treorie de periodogrammes aux suites des guantites dependentes. Comptes Rendues, 1929. - 189 - p. 722-733.
241. Slutsky E. Alcuni applicazioni di coefficienti di Fourier al analizo di sc-quenze eventuali coherenti stazionarii. Gion.D. Instituto Italiano degli Atuari, 1934. - 5 - p. 435-482.
242. SPSS: Statistical Packcge for the Social Sciences. Mebran-Hill, 1975. -№ 4. p.675.
243. Theil H., Wage S. Some observations on adaptive forecasting. Management Science, 1964.-V. 10, n. 2.-p. 198-206.
244. Vaugham E.J. Risk management. N.Y. etc.: Wiley, 1997. - 812 p.
245. Venables M.N., Ripley B.D. Modern Applied Statistics with S-PLUS. Springer-Verlag, 1994. p. 462.
246. Webster J. T., Gunst R. F., Mason R.L. Latent root regression analysis.-Technometrics, 1974. 16 - p.513-522.
247. Wiener N. Generalized harmonic analysis. Act. Math., 1930. - 55 -p. 117-158.
248. Winters P.R. Forecasting sales by exponantially weighted moving avarages. Management Science, 1960. - V. 6, n. 3. - p. 324-342.
249. Whittle P. The analysis of multiple stationary time series. J. Roy. Statist.
250. Soc. B., 1953.- 15-p. 125-139.
251. Wold H. A study in the Analysis of Stationary Time-Series, 2-nd ed., Stockholm, Wicksell, 1954. p.389.
252. Woodwant W.A., Elliott A.C., Gray Y.L., Mattlock D.C. Directory of Statistical Microcomputer Software. N.Y.: Basel, 1988.
253. Yule G.U. On the time correlation problem. "Journal of the Royal Statistical Society", 1921. - V. 84. - p.5-18.
254. Yule G.U. Why we do sometimes get nonsens correlations.- "Journal of the Royal Statistical Society", 1926. V. 89. - p.5-64.
255. Zar J.H. Significance testing of the Spearman rank correlation cocffi-cient.//JASA, 1972,67,578-580.