Методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | доктор экономических наук |
| Автор | Терелянский, Павел Васильевич |
| Место защиты | Вогоград |
| Год | 2009 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры"
ВОГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Терелянский Павел Васильевич
МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ТОВАРОВ СЛОЖНОЙ СТРУКТУРЫ
08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
2 6 НОЯ 2009
Вогоград 2009
003485255
Работа выпонена в ГОУ ВПО Вогоградский государственный технический университет
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук, профессор Барановская Татьяна Петровна доктор физико-математических наук, профессор Гусятников Виктор Николаевич доктор физико-математических наук, профессор Красс Максим Семенович
Ведущая организация ФГОУ ВПО Ставропольский государственный аграрный университет.
Защита состоится 11 декабря 2009 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.028.07 при Вогоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, Россия, Вогоград, пр. Ленина 28, ВогГТУ, ауд. 209.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вогоградского государственного технического университета.
Автореферат разослан л11 ноября 2009 г. Ученый секретарь
диссертационного совета
Попкова Е.Г.
Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. Деятельность лиц, которые принимают системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения, как между представителями индивидуальных хозяйств, так и между субъектами, представляющими предприятия всех организационно-правовых форм, основывается на анализе большого количества показателей, критериев, факторов и неявных зависимостей, влияющих на оптимальность принятого решения. При этом оптимальным решение дожно быть не только в момент его принятия, но и на протяжении всего своего жизненного цикла. Накопление статистических данных, описывающих надсисте-му, в которой действует лицо, принимающее решение (ПР), представляет длительный процесс, кроме того, собранные факты не всегда возможно представить в виде числовых рядов, пригодных для математической обработки. Поэтому ПР для многокритериального обоснования своих действий часто используют качественную, непоную и слабоструктурированную информацию. Существуют области человеческой деятельности и промышленного производства, где использование инструментальных методов количественной экспертизы мало говорит об оптимальности принятого решения. Классическим примером использования только экспертных суждений является оценка эстетических показателей продукции с целью определения конкурентоспособности. Органолептические показатели (например, вкус) могут определяться современными технологиями лишь в самом грубом приближении - с использованием индикаторных химических реакций. Для некоторых продуктов сложных технологий потребительское качество определяют, используя инструментальные методы измерений только на начальном этапе, оптимизация качества осуществляется исключительно на основе экспертного оценивание. Таковы, например, технологии сжатия звука Moving Picture Experts Group -MPEG-1 Layer 3 (mp3 и подобные) и видеоизображений (семейство MPEG-1,2,3,4,7 и подобные). На экспертном оценивании качества звучания целиком строятся технологии компаний Dolby Laboratories, Inc. (Dolby Digital, Dolby Stereo, Dolby Noise Reduction), DTS, Inc. (Digital Theater System), Power Technology (DFX Audio Enhancer) и THX (Tomplinson Holman experiment). При этом сами методики субъективного экспертного оценивания и анализа результатов экспертизы весьма сложны.
Практически все существующие методики и инструментальные средства многокритериального анализа и прогнозирования основаны на методах классического математического экстраполирования числовых рядов (как, например, Statistica от StatSoft Inc., SPSS от SPSS Inc., MathCad от Parametric Technology Corp., Excel от Microsoft Corp. и др.) и не рассматривают возможность привлечения слабоструктурированных знаний экспертов о сложноформали-зуемых зависимостях, существующих на рынке. С другой стороны, существует обширный класс программных систем предназначенных для анализа именно экспертных данных (такие как Expert Choice, СППР Император от ЗАО
Нейросплав, Critrium DecisionPlus от InfoHarvest Inc. и подобные). При этом такие программные комплексы не учитывают динамику экспертных оценок (возможность их изменения во времени), а задачу прогнозирования в динамических системах предпочтений сводят к выбору стратегии, наиболее оптимальной на какой-либо один момент времени. Следовательно, существует необходимость в создании математических методов, агоритмов, программных и инструментальных средств, позволяющих объединять в себе как методы анализа множеств числовых, так и нечисловых данных.
Поскольку субъекты рыночных отношений всех видов собственности заинтересованы, прежде всего, в увеличении текущей прибыли и снижении издержек производства, что ведет в свою очередь к приращению капитала - основной цели игроков рынка, то и результаты планирования, прогнозирования и экспертного оценивания в конечном итоге также дожны выражаться в денежных единицах. Федеральный стандарт оценки №1 в пункте 27 и Постановление Правительства РФ от 06.07.2001 №519 Об утверждении стандартов оценки в пункте 19 прямо требуют результат оценочной деятельности выражать единой величиной (одним числом) в рублях. Следовательно, возникает необходимость создания методов и инструментальных средств, позволяющих отображать множество динамических экспертных оценок в строго определенную рыночную стоимость.
В связи с тем, что производительность персональных компьютеров с начала 80-х годов возросла примерно на шесть порядков (с 6,9 KFLOPS для IBM PC/XT на базе процессора Intel 8086 до 48 GFLOPS для PC на базе процессора Core2Quad Q9450 3.5ГТц), в области информационных технологий наблюдается тенденция к увеличению сложности вычислительных агоритмов, математических моделей и реализующих их инструментальных средств. При этом сам процесс взаимодействия пользователя с компьютером (интерфейс) становится всё более простым и менее формализованным. Не только в области в управления прикладными программами, но и в управлении аппаратно-программными комплексами происходит отказ от ввода буквенно-числовой информации и переход к WIMP-интерфейсам, что в приложении к методам теории принятия решений требует пересмотра самих методик извлечения экспертных знаний и соответственно математических методов их обработки. Уже не вызывают сомнения способы представления и анализа сведений об исследуемой проблеме в виде нечетких множеств, интервальных данных, массивов ранговых оценок, парных вербальных предпочтений, сравнений с лингвистическими стандартами, последовательностей предикатов и даже аудиовизуальных образов (в частности, элементов цвето-вербальных шкал, а также входных образов для нейронных сетей). Причем такие методики не только не отрицают применения классических статистических методов обработки исключительно числовой информации, но, напротив, базируются на их основе и существенно расширяют рамки применения субъективных экспертных методов и, в конечном итоге, дают больше возможностей для интерактивного ана-
лиза ситуации и ученым-исследователям, и инженерам-экономистам, и рядовым субъектам товарно-денежных отношений. Следовательно, появляется необходимость в создании и разработке методик организации экспертиз с применение современных компьютерных технологий интерактивного когнитивного ввода, многокритериального анализа и визуализации экспертных данных, заданных не только в виде статических величин, но и функциональных динамических зависимостей.
Степень проработанности проблемы. Теоретические, методологические положения диссертации и разработанные инструментальные средства строились на основе анализа широкого спектра работ отечественных и зарубежных ученых из разных областей научного знания. В области квалиметрии проведен анализ работ Г.Г. Азгальдова, A.B. Гличева, H.H. Карповой, Э.П. Райхмана, В.Н. Спицнаделя, Н.В. -Хованова; в области статистики, эконометрики и экономико-математического моделирования - Дж. Бокса, Т.П. Барановской, Е.С. Вентцель, Г. Дженкинса, А.Н. Ильченко, В.В. Иванте-ра, В.А. Кардаша, М. Кендэла, М.С. Красса, B.JI. Макарова, А. Райтса, E.J1. Торопцева, Д. X. Уикинсона, Дж. Ханка, Г.Н. Хубаева; в области экспертизы - И.Т. Балабанова, B.C. Бодырева, Г.В. Бромберга, К. Гриффита, Г.М. Десмонда, Р.Э. Кели, А.Н. Козырева, Н. Ордуэй, К. Уисона, Д. Фишмена, Д. Фридмана, П. Шеннона Пратта; в области стратегического менеджмента и маркетинга - И. Ансоффа, П.С. Завьялова, Д. Клиланда, Р. Одкорна, Л.С. Шаховской. Исследование базировалось на анализе работ A.B. Андрейчикова, О.Н. Андрейчиковой, Р. Белмана, Д. Дюбуа, Л. Заде, С.П. Капицы, Дж. Кемени, А. Кофмана, О.И. Ларичева, Г.Г. Малинецкого,
A.О. Недосекина, А.И. Орлова, В.А. Острейковского, П.П. Подиновского, Д.А. Поспелова, А. Прада, Ю.П. Пытьева, Т. Л. Саати, Э.А. Трахтенгерца, Р.Я. Ягера в области системного анализа, теории принятия решений и обеспечивающих их информационных технологий. В области теории измерений-Г.И. Брызгалина, Д.М. Кранца, И. Пфанцагля, П. Суппеса. В приложении к бихевористской составляющей исследования рассматривались теоретические основы когнитивной и прикладной психологии, изложенные в работах Р. Ат-кинсона, Е. Галантера, Д. Зиглера, Т.П. Зинченко, Р.Д. Льюса, Г.А. Милера,
B.Ф. Петренко, Ж. Пиаже, П. Фресса, Л. Хьела.
Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК (по экономическим наукам). Исследование выпонено в рамках специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.1 - Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании, п. 1.2. - Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения
социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей и п. 2.3. - Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Цели и задачи исследования. Целью исследования является разработка теоретико-методологических положений и инструментальных средств для выявления закономерностей зависимости рыночной стоимости от комплекса показателей качества товаров на основе многокритериального анализа динамических экспертных предпочтений, с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и асимметрии информации на рынке.
В соответствии с целью поставлены следующие основные научные задачи:
- провести анализ методик построения комплексного показателя качества, способов определения весовых коэффициентов единичных показателей на основе методик субъективного шкалирования, применяемых в психологических, социологических и маркетинговых исследованиях, а также обзор способов ранжирования нечисловых объектов (градаций качественных признаков, ранжировок, разбиений, парных сравнений, нечетких предпочтений, интервальных данных);
- на основе анализа методов теории принятия решений, осуществляющих многокритериальную оптимизацию, выявить ограничения, вводимые методиками субъективного шкалирования на количество сравниваемых альтернатив, сложность исследуемых сетевых структур и вычислительных агоритмов;
- разработать методику анализа и построения сетевых структур для определения зависимости рыночной стоимости от качества объектов сложной структуры на основе не противоречащих друг другу вербальных (лингвистических), визуальных, а также параметрически и функционально заданных динамических экспертных суждений;
- разработать программные системы поддержки принятия решений для анализа многокритериальных задач, предпочтения в которых изменяются со временем, а также программные системы и базы данных, предназначенные для моделирования зависимости цена-качество, с учетом динамики этой зависимости;
- разработать методику распределенных и локальных экспертиз, которая осуществляет расчет рыночной стоимости товаров на основе комплексной оценки дерева показателей качества с использованием предложенных программных систем.
Объектом исследования являются предприятия всех организационно-правовых форм, в процессе функционирования которых принимаются системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения в условиях информационной асимметрии.
Предметом исследования является процесс поддержки многокритериального принятия решений, связанных с комплексной оценкой качества (по-
лезности) для определения стоимости товаров сложной структуры с учетом динамических сложноформализуемых влияний рынка.
Теоретической и методологической основой исследования явились методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам экспертного оценивания, системного анализа, экспортно-аналитического прогнозирования, квалиметрии, эконометрики, программно-информационного обеспечения, методам принятия решений в условиях неопределенности, прикладной и когнитивной психологии. В процессе исследования применяся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории принятия решений. Обработка информации, ее анализ и расчеты осуществлялись с использованием созданных автором программных систем.
Информационно-эмпирической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, разработки научно-исследовательских учреждений, материалы научных конференций и личные наблюдения автора. Разработка методик оценивания строилась на основе анализа нормативных и подзаконных актов РФ, государственных стандартов, стандартов предприятия и рабочих документов отраслей промышленности. Источниками исходной информации послужили сведения, полученных в ходе экспертного оценивания и анализа экспертных суждений специалистов технического и соц ио-экономического профиля.
Основной теоретической предпосыкой работы является существование зависимости рыночной конъюнктуры (множества цен товарного ряда) от сложной структуры показателей качества оцениваемых товаров. При этом термин качество описывает не только множество изменяющихся со временем метрических характеристик (измеряемых инструментальными средствами), но и динамическое множество субъективных показателей, измерить которые можно только экспертными способами. Основной задачей методологии моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры дожно являться точное позиционирование стоимости товаров в ценовом диапазоне исследуемого товарного ряда.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Методология моделирования процесса динамического экспертного оценивания товаров со сложной структурой качества, учитывающая сложнофор-мализируемые закономерности рынка и множество случайных факторов воздействия внешней среды.
2. Методика построения и анализа сетевых структур для выявления и моделирования зависимости рыночной стоимости от качества товаров сложной структуры.
3. Информационная технология распределенной и сосредоточенной многокритериальной оценки для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.
4. Метод многокритериальной оценки качества с использованием непрерывной шкалы, задающей функциональные зависимости величины приоритетов от времени.
5. Метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, отражающие динамические экспертные оценки качества товаров.
6. Структуры баз данных, сосредоточенных и распределенных программных систем поддержки принятия решений (СППР) для прогнозирования динамики приоритетов и программных систем для моделирования зависимости цена-качество.
Научная новизна диссертации состоит в разработке новых теоретико-методологических положений, математического аппарата и про1раммных систем поддержки принятия решений, позволяющих проводить многокритериальный анализ экспертных предпочтений, заданных в виде функциональных зависимостей и строить на их основе прогнозы изменения приоритетов с целью определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.
Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:
1. Разработана методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертного оценивания объектов со сложной структурой качества, отличающаяся возможностью учета сложноформализируемых закономерностей рынка, множества случайных факторов воздействия внешней среды и динамических потребительских предпочтений, что позволяет выявлять закономерности изменения соотношения цены и качества товаров на исследуемых рынках.
2. Разработана методика построения и анализа сетевых структур, представляемых в форме взвешенных ориентированных графов, описывающих качество товаров сложной структуры, допоненных системой вербальных, графических и нечетких шкал, что позволяет формализовать процедуру выявления зависимости рыночной стоимости от множества единичных показателей качества.
3. Разработан метод многокритериальной оценки объектов сложной структуры, отличающийся использованием непрерывной вербальной шкалы, позволяющий наглядно отображать функциональную зависимость в пространстве время-приоритет-альтернатива, что обеспечивает возможность прогнозировать и анализировать динамику предпочтений экспертов.
4. Предложены информационная технология и инструментальные средства поддержки процесса многокритериальной оценки, предоставляющие возможность организации сосредоточенной (локальной) или распределенной экспертизы, что обеспечивает повышение объективности экспертного оценивания.
5. Разработан метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, параметрически моделирующие
субъективные представления экспертов, что позволяет когнитивизировать динамику изменения качества альтернатив во времени.
6. Разработаны программные СППР для ранжирования альтернатив модифицированным методом парных сравнений, динамика приоритетов в котором задается в виде нелинейных зависимостей на плоскости предпочтений. СППР отличаются возможностью параметрического задания предлагаемых трендов предпочтений, интерактивного подбора и параметризации функциональных зависимостей путем анализа множества реперных точек, что обеспечивает прогнозирование приоритетности альтернатив на основе полученных зависимостей.
7. Разработаны программные системы, реализующие параметризацию временных зависимостей цена-качество, выявленных с использованием предложенной методологии. Входными параметрами программной системы являются множества цен в исследуемом сегменте рынка и динамических оценок комплексного качества товаров сложной структуры, что позволяет прогнозировать вероятную цену согласия отторжения товара в условиях информационной асимметрии.
Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что предлагаемые математический аппарат, методы его применения и разработанные инструментальные средства могут использоваться не только для определения рыночной стоимости на основе многокритериального анализа комплексных показателей качества товара, но и для повышения обоснованности управленческих решений на всех уровнях экономики. При этом обоснование решений будет базироваться не только на методах классического статистического анализа множества рыночных индикаторов, но будет строиться преимущественно на анализе всей совокупности знаний экспертов с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и сложноформализируемых зависимостей, существующих в рамках реального сектора экономики.
Методические материалы и программные системы поддержки принятия решений, разработанные в процессе диссертационного исследования, используются в учебном процессе Вогоградского государственного технического университета для преподавания дисциплин Теория и методы принятия решений, Информационные системы в менеджменте, Информационные системы в экономике, Теория систем и системный анализ, Проектирование информационных систем. В течение более чем десяти лет эксплуатации разработанных автором программных систем был защищен ряд диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук и магистра экономики, в каждой из которых в той или иной степени использовались предложенные математический аппарат и информационные технологии для анализа или обоснования выбора альтернативных решений.
Апробация результатов исследований. Основные положения диссертационной работы и предложения по их практической реализации были пред-
ставлены автором на международных научно-практических конференциях: Международной конференции по проблемам управления (Москва, ИПУ РАН, 1999); IV Международной электронной научной конференции Современные проблемы информатизации (Воронеж, 1999); IV международной научно-практической конференции преподавателей, ученых, аспирантов, студентов Актуальные проблемы развития экономики России: теория и практика (Нижний Новгород, 2006); XIX Международной научно-технической конференции (Пенза, 2007); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лVeda a technologie: krok do budoucnosti (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лEvropska veda XXI stoleti (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лPerspektywiczne opracowania nauki i techniki (Пе-ремышль, 2008); Съвременна технология на информации (София, 2008); Постигането на висшето образование (София, 2008); Nauka I inowacja (Пере-мышль, 2008); Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе (Санкт-Петербург, 2009); Второй Международной научной конференции Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение (Москва, МГУ, 2009) и др.
Основные положения работы также излагались на ежегодных всероссийских, межрегиональных и межвузовских научно-практических конференциях: Всероссийская научная конференция Условия, ресурсы и факторы развития России в XXI веке (Вогоград, 2009), I Всероссийской научно-практической конференции (Махачкала, 2007), Третья Общероссийская научно-практическая конференция Молодежь и формирование гражданского общества в России (Вогоград, 2007), 35-й межвузовской конференции ВогГТУ (Вогоград, 1998), IV межвузовской конференции студентов и молодых ученых Вогограда и Вогоградской области (Вогоград, 1998). Все стадии исследования докладывались и обсуждались на ежегодных внутривузовских конференциях (с 36 по 46) Вогоградского государственного технического университета, начиная с 1998 по 2009 год.
Рассмотренные методики и агоритмы расчетов реализованы автором в виде универсальных систем поддержки принятия решений, о чем имеются свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ №№2009611495, 2009611490, 2009611488, 2009611493, 2009611492, 2009611487, 2009611494, 2009611489, 2009611491, 2009612167. Многолетние работы по созданию программных СППР частично поддерживались грантами РФФИ 05-08-01470-а, РФФИ 05-08-01466-а, РФФИ 05-02-20201, РФФИ 04-07-96502-р2004повожье_в, РФФИ 01-01-00043-а, РФФИ 04-07-96502 и РФФИ 98-07-90007-в.
Публикации результатов исследований. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 61 печатной работе общим объемом 76,6 п. л. (в том числе авторских 62,1 п.л.), из них 5 монографий, 29 научных статей, в которых из списка ВАК - 10, свидетельств РОСПАТЕНТа об официальной
регистрации программы для ЭВМ - 10, докладов на российских и зарубежных конференциях - 17.
Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит из введения, пяти глав, в каждой из которых рассматривается определенная группа проблем, заключения, списка использованной литературы (431 наименование) и приложений.
Основное содержание работы
Во введении обоснована актуальность темы исследования, ее научная новизна, определены цель и задачи, отражена апробация полученных результатов и их практическая значимость.
Первая группа проблем, исследуемая в работе, связана с формализацией и анализом понятий, терминов и подходов, описывающих существующие методики параметрического и субъективного оценивания рыночной стоимости товаров со сложной структурой качества. В главе Рыночная стоимость как функция от качества товаров проведен анализ федеральных законов, законодательных и подзаконных актов, постановлений Правительства Российской Федерации, государственных стандартов, стандартов предприятий и рабочих документов отраслей промышленности в области экспертной оценки, организации экспертиз, управления качеством продукции, а также в области определения рыночной стоимости движимого и недвижимого имущества, интелектуальной собственности и методик комплексной оценки бизнеса. Во всех существующих методиках делается попытка сопоставить рыночную стоимость объектов оценки с множеством описаний оцениваемого объекта. Закон Об оценочной деятельности в РФ предполагает, что стороны сдеки располагают всей необходимой информацией об объекте оценки. Однако основная проблема в установлении адекватной рыночной стоимости заключается именно в резкой информационной асимметрии. Во многих случаях и покупатель, и продавец мало знают о тенденциях данного сегмента рынка, кроме того, продавец зачастую сознательно скрывает недостатки товара и преувеличивает его достоинства. Поэтому в классическом акте купли-продажи между продавцом и покупателем неизбежно появляется третий субъект - эксперт. Законы об экспертизе требуют выражать результат оценки только в денежных единицах. Термин рыночная стоимость трактуется законом только как вероятная цена отчуждения. Именно в таком люридическом ключе рассматривается в данной работе термин рыночная стоимость, безотносительно к развернутой между разными экономическими школами дискуссии о ценообразовании и смысловой составляющей понятий стоимость и цена. Цена определяет баланс между степенью удовлетворения потребностей объектом (качеством, полезностью) и возможностями заплатить за него. При этом сам продаваемый объект, как правило, не может быть расчленен на независимые составляющие и продан по отдельности - интересы покупателя заключаются в приобретении всего комплекса характеристик, которыми обладает объект в виде неделимого целого. Сложное свойство объектов, которое напрямую
связано с рыночной ценой, принято называть качеством. С точки зрения способности товара удовлетворять какую-нибудь человеческую потребность в данной работе применяется понятие комплексное качество объекта. Такая трактовка в общих чертах совпадает с понятием субъективная ценность австрийской школы, сформулированным в работах У. С. Джевонса, JI. Вальраса, К. Менгера, О. фон Бем-Баверка, Ф. фон Визера и других. В то же время комплексное качество объекта может рассматриваться как потребительная ценность в рамках классической трудовой теории А. Смита, Д. Риккардо и У. Пети, а так же в работах Д. Б. Кларка. К. Маркс использовал термин потребительная стоимость. В трудах П. Самуэльсона и А. Маршала такое свойство товаров названо полезностью {utility). В формулировках законов Г.Г. Госсена говорится о потребительской полезности благ. Объект купли-продажи может представлять собой весьма простую сущность с точки зрения его физических и структурных характеристик, однако семантическая структура, характеризующая качество (полезность) этого объекта может быть чрезвычайно сложной системой. Изменение множества показателей качества ведет к изменению цены. Более того, с точки зрения маркетинга, заявленное снижение цены будет являться одним из критериев качества и тоже будет влиять на конечную цену.
Исследованием структуры качества безотносительно к сущности объекта занимается специальное научное направление - квалиметрия. Описание сложных структур экономических, социальных, технических систем осуществляет системный анализ. Изучением экономических связей между различными величинами, а также измерением этих связей количественно при помощи статистических методов занимается эконометрика. Автоматизация вычислений, подготовка и анализ данных осуществляется на базе применения информационных технологий. Методики неколичественного экспертного оценивания предлагает теория принятия решений (ТПР). Объединение этих дисциплин позволит разработать методологию и инструментальные средства многокритериальной оценки в динамических системах предпочтений для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры на основе неколичественной экспертизы качества.
Объективные и субъективные экспертные оценки величины (интенсивности) исследуемого параметра могут выражаться объектами как числовой (множество всех действительных чисел), так и нечисловой природы (ранги, интервалы, нечеткие множества, лингвистические оценки, графики принадлежности, аудиовизуальные образы и т.п.). Практически во всех существующих методах ТПР ставится ограничение на мощность множества одновременно сравниваемых альтернатив. Однако исследования, проводимые'в области анализа способностей человека-оператора ЭВМ работать с многоальтернативным представлением информации в меню Web-сайтов, показали, что проблема выбора в общем случае никак не связана с ограничениями Г. А. Милера.
Следовательно, нет никаких оснований ставить ограничения на количество одновременно сравниваемых объектов.
В плане анализа методик ТПР, оценки значимости в которых изменяются со временем (динамических задач принятия решений), можно сделать вывод, что прогнозирование экспертных предпочтений, по сути, сводится к трем основным направлениям. Во-первых, к построению альтернативных сценариев развития системы на основе интуитивных, крайне субъективных и бездоказательных утверждений эвристического характера, без каких-либо попыток математического или силогического обоснования. Второе направление сводит решение динамической задачи принятия решений к обыкновенному двухточечному анализу, а множество промежуточных решений строится на основе интуитивного интерполирования. Третий подход заключается в том, что при прогнозировании вообще отходят от принципов системного анализа, и рассматривают исследуемую систему как некую простую математическую точку, траекторию движения которой в её фазовом пространстве пытаются построить методами математического экстраполирования. Подавляющее большинство методов принятия решений разрабатывались в конце 70-х годов XX века, когда технические возможности ЭВМ ставили ограничения на сложность агоритмов. Поэтому, практически весь математический базис ориентирован на ручную обработку результатов экспертизы, что ведет сразу к нескольким негативным последствиям.
Во-первых, к увеличению времени на экспертизу, что в свою очередь ведет к нежеланию экспертов обосновывать транзитивность своих заключений в рамках предлагаемых методов. Выявить эти ошибки можно только в результате постоянного автоматизированного протоколирования работы эксперта. Во-вторых, ручная обработка вынуждает пользоваться при расчетах упрощенными и приближенными методами, которые: (по сравнению с точными) дают только совпадение рангов, в то время как Многие методики опираются на числовую величину оценки (расстояние между рангами). В-третьих, ручная обработка не позволяет исследовать действительно сложные структуры и ведет к необходимости до предела упрощать исследуемую систему, с целью уменьшения вычислительных операций. В:четвертых, упрощенное описание ведет к потере дальних связей в структуре исследуемой системы, а также между системами. В-пятых, трудоемкость анализа не позволяет проводить интерактивные исследования - подбирать путем последовательного приближения нужные параметры, исследовать систему на устойчивость путем ввода критических данных, оперативно вносить изменения в структуры данных и т.п. В-шестых, математическое ядро классических методов ТПР базируется на анализе рангов альтернатив, представленных в виде числовых балов, и просто не предусматривают возможность использования когнитивной компьютерной графики.
Анализ группы проблем, проведенный в первой главе, позволил сформулировать требования к методу многокритериальной оценки качества с исполь-
зованием непрерывной шкалы, задающей функциональные зависимости величины приоритетов от времени.
Вторая группа проблем связана с созданием и обоснованием валидно-сти процедуры многокритериального динамического оценивания альтернатив. В главе Метод экспертных оценок с использованием шкалы предпочтений, выраженных в процентах предложен метод построения парных сравнений с использованием не противоречащих друг другу вербальных (лингвистических) и визуальных, а также параметрически и функционально заданных экспертных суждений, меняющихся со временем. На основе многолетних исследований поведения экспертов, проведенных автором, в данной работе предлагается для организации экспертиз (с применением методик парных сравнений) использовать семантический дифференциал с непрерывным интервалом от негативной вербальной оценки минус 100 процентов до позитивной антагонистической оценки плюс 100 процентов. Для этого вводится понятие базового эталона для парного сравнения, сравниваемой альтернативы и процентной оценки. Базовый эталон всегда лучше сравниваемой альтернативы. Если при парном сравнении альтернатив А и В утверждается, что альтернатива А лучше альтернативы В, то альтернатива А объявляется базовым эталоном, а альтернатива В - сравниваемой альтернативой. Процентная оценка - вербальная оценка, определяющая, на сколько базовый эталон превосходит сравниваемую альтернативу. При этом вербальная процентная оценка однозначно определят числовой интервал разницы между вкладом базового эталона в цель и сравниваемой альтернативы (рисунок 1).
Сравниваемый Относительный вклад в общую Эталон
Разница в
Рис. 1. Графическое представление процентных оценок:
а) объект А (эталон) превосходит объект В примерно на 60%;
б) между объектом А (эталон) и объектом В нет различий - 0%;
в) объект А имеет абсолютное превосходство и превосходит объект В примерно на 100%
Величина интервала может быть выражена по желанию эксперта с любым количеством знаков после запятой. Предложенная шкала имеет естест-
венный ноль - когда два объекта совершенно идентичны. Величина 100% является недостижимой, и означает, что у сравниваемой альтернативы отсутствует данная характеристика. Выражение предпочтений в процентах не есть числовая определенность чувств, что было бы неправильно и необоснованно с точки зрения теории измерений, а есть столь же неопределенное утверждение, как и элемент любой другой вербальной шкалы. Вместе с тем, предлагаемая шкала позволяет достаточно точно и единообразно сравнивать разнородные альтернативы и стратегии. При использовании данного метода не ставится ограничение на количество одновременно проводимых сравнений, что является существенным ограничением для других методов.
Числовые оценки определяются исходя из следующих соображений. Равное предпочтение (равный вклад объектов в цель) - 0%; объект А лучше объекта В на N процентов (вклад объекта А в общую цель больше на N процентов, чем объекта В) - Л%; абсолютное превосходство -100%. Абсолютное превосходство - сколь угодно близкая к 100 % величина. Если при сравнении объекта А с объектом В, объект В лучше чем А, то определяется вклад объекта В в общую цель, относительно объекта А, и в соответствующую ячейку матрицы парных сравнений заносится отрицательное значение.
Если оценка отрицательна, расчет производится следующим образом:
№/=100/(100+а,),
если оценка положительна:
где а у- процентная оценка в г'-й строке ;-го стобца.
Стобцы после преобразования матрицы суммируются, и вычисляется вектор приоритетов Vкак процент суммы стобца к общей сумме стобцов.
В качестве примера использования методики и формального обоснования её валидности, приведено попарное сравнение (субъективная оценка параметра) физических весов (объективных значений параметра) пяти предметов по критерию Вес (таблицы 1, 2). В практических задачах количественная (кардинальная, и транзитивная согласованность оценок нарушаются. В работе предлагаются специальные методики определения и оценки нарушения согласованности суждений. Созданная автором программная СППР с прогнозированием динамики предпочтений (св-во №2009611488) позволила отработать методы взаимодействия с экспертами и определить их основные требования к интерфейсу СППР и методам извлечения экспертных знаний.
Наблюдение за работой экспертов позволило установить, что эксперт может указать лишь некоторые базовые точки в некоторые строго определенные моменты времени - реперы (реперные точки), но не может сразу и однозначно вербально определить вид тренда. Как правило, всегда указывается точка в начальный момент времени, несколько важных для эксперта точек на рассматриваемом интервале, а также точка в конечный момент времени.
Таблица 1 - Веса пяти объектов, их процентные соотношения, ранги и субъективное по-
Объекты Вес, кг Приведенный вес, % Ранг Попарное сравнение весов, субъективная оценка
А В С Е
А 100 7,27 3 0 75 50 -50 -90
В 25 1,81 5 -75 0 -50 -87,5 -97,5
С 50 3,63 4 -50 50 0 -75 -95
Б 200 14,54 2 50 87,5 75 0 -80
Е 1000 72,72 1 90 97,5 95 80 0
Таблица 2 -
Матрица па рных с эавнений и вектор приоритетов после преобразо!
Объекты А В С О Е Сумма по строкам
А 1 0,25 0,5 2 10 13,75
В 4 1 2 8 40 55
С 2 0,5 1 4 20 27,5
О 0,5 0,125 0,25 1 5 6,875
Е од 0,025 0,05 0,2 1 1,375
Сумма, Э 7,6 1,9 3,8 15,2 76 104,5
7,27 1,82 Тб? 14,54 72,73 100
Ранг 3 5 4 2 1
Рис. 2. Графическое представление вербального описания динамики приоритетов: а) линейный рост в неравномерной шкале; б) линейный рост в процентной шкале; в) множество результирующих кривых для альтернатив А -А6 на 60 моментов времени
Далее эксперт на основе указанных им точек строит гладкую кривую и только потом может сделать заявление о виде тренда. Если же эксперт изначально указывал вид тренда, то для параметрического описания функции тренда все равно требовалось, определить точки в начале и конце интервала и только потом подбирать параметры функции (рисунок 3, а). При этом оказалось практически невозможным задавать зависимости, которые последовательно объединяли бы%а одаом интервале несколько трендов (рисунок 3, б). В предлагаемой методике зависимости подбираются экспертом интерактивно на специально разграфленной плоскости - плоскости предпочтений, по оси абсцисс которой расположена ось времени, а по оси ординат - равномерно возрастающая величина приоритетности одной альтернативы над другой (рисунки 2 и 3).
Метод наименьших квадрате Многаипен Пагронжо Кубический сплайн
синусоидальная с экспоненциальная ХХ переменной амплитудой
линейное
убывание
АДОцсиха гитер*л: СЛ
Задача : Модель трактора наибояее присмяйиф/**
Эксперт : :Тереяяискмй Павея Васильевич
; Групп* кркгврия
а) ручной подбор параметров для функции вербально заданного тренда
б) автоматический подбор на основе аппроксимации реперных точек для зависимостей
объединяющих несколько трендов
Применить формулу .
1 Параметры Иигздяая
а! :0.00160 1 К,Ч.!Х
, яЛ 0 12500 , |/ок-
л3 ] 0.12500 у
Рис. 3. Ручной и автоматический подбор параметров для тренда
Задача когнитивизации ввода при построении динамики приоритетов заключается в подборе вида тренда, наиболее удовлетворяющего субъективному представлению эксперта о динамике данной зависимости, например, на основе кусочно-линейной интерполяции реперных точек, метода наименьших квадратов, интерполяции многочленом Лагранжа, кубической сплайн-интерполяции, среднеквадратичного приближения точечными ортогональными многочленами и т.п. Для решения этих задач разработаны универсальные программы поддержки принятия решений, структуры которых рассмотрены в четвертой главе диссертации (рисунки 3,4).
0,155 0.102 0.2-14
0.154 0.104 0Л41
0.154 ММ <Ш9
0.1.4 0.108 0.237
0.154 0.11 0.23л
0.154 0,111 0.234
0.154 0.113 0.233
0,154 0.114 0,232
0,154 0,116 0.231
0.155 0,117 ОДЗ
Рис. 4. Интерактивный ввод реперных точек, подбор зависимостей на плоскости предпочтений и 3>-визуализация динамики экспертных оценок Предложенный метод оценивания разрабатывася специально для задач прогнозирования динамики предпочтений. Экспертные предпочтения задаются, как правило, объектами нечисловой природы. В диссертации разработан метод анализа множеств, элементами которых являются числа, а также функциональные зависимости, отражающие динамические экспертные оценки качества товаров (рисунок 5).
Динамическое множество^ т элементов в виде множества реперных точек} для описания функций от времени на интервале от t} до Т Множества {/репер1 ({)} {/репер2р)} {/репер т(0}
Статические значения (константы) функции/(0 на каждый момент времени из интервала Т
С1 /репер! (1}) с2 -/репер2(Ь) ст /репер
с! = /репер!((2) С2 ~/репер2(^2) ст ~/репер ш^з)
Д СТ=/репер!ОТ) - с2 =/репер2^т) ~~/репертОт)
Интерполяция множества констант с, на интервале, ограниченном реперами
/интер! (0 \с С !Т) /ттгр2 (0=/(с2 ,С2 , . ,.,с/) ... /ттер т 0)= (ст', Ст2, ...,СДТ)
Экстраполяция множества констант , на интервале прогнозирования Т
/эксшр! (1)=/(с,',С12....,С!Г) /жщ2 (0=/(с2',С22, ...,С2) ... /э,стрт(1)= (ст',ст2.....С/)
Функционально-аналитическое представление исследуемого числового множества
2(0-{ ]Греиер1> /репер2> ХХХ> /репер пь /интер!: /интар2, --Х, /интер т> /экстр. }экстр2,..../экстр т }
Рис. 5. Анализ числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, отражающие динамические экспертные оценки. Обозначения: /ретр; - множество реперных точек, описывающих е изменение предпочтений; с,1 - 1-я реперная точка в/-й момент времени;
/ттер, - 1-я интерполяционная зависимость, ограниченная реперными точками; /жстр; - -я экстраполяционная зависимость, на интервале прогнозирования, но за пределами, ограниченными крайними реперными точками.
При этом каждая динамическая оценка (элемент анализируемого множества) сама является множеством реперных точек, по которым предстоит построить функциональную зависимость. Метод не требует допонительных преобразований вербальных выражений для получения соответствующих им функциональных (графических) представлений динамики парных оценок на плоскости предпочтений (рисунок 2). Учитывать динамику предпочтений предлагается путем получения срезов состояния системы в определенные моменты времени, интерполяции данных и построении на их основе экстраполирующих зависимостей, то есть прогноза состояния г системы на момент времени 1еТ, где гД - множество достоверно известных состояний, которые можно получить либо путем накопления информации о состоянии отдельных элементов системы с последующей их интеграцией, либо путем привлечения экспертных оценок, г, - состояния, полученные в результате интерполяции, ге - экстраполируемые состояния, Т - множество моментов времени существования исследуемой системы. Интерполяция применяется для построения гладких кривых на интервале времени, ограниченном крайними реперными точками. Экстраполяция применяется для построения отрезков кривых на интервале прогнозирования, но за пределами, ограниченными крайними реперными точками.
Третья группа проблем связана с разработкой методики построения и анализа сетевых структур для выявления и моделирования зависимости рыночной стоимости (выраженной ценой в рублях) от комплексного качества объектов сложной структуры (выраженного в безразмерных единицах).
В главе Моделирование зависимости цена-качество сетевую структуру показателей качества, влияющих на цену, предлагается графически представлять в виде иерархии, в фокусе которой находится искомое комплексное качество (рисунок 6). Суммарный вклад всех характеристик дожен давать единицу, а дифференциальный - долю единицы. Вес вклада любого единичного показателя в комплексное качество объекта может быть получен путем перемножения на вес вышележащего элемента - надсистемы. Самыми последними узлами на каждой ветви дерева будут элементы некоторой вербальной, нечеткой (или, вообще говоря, любой порядковой) шкалы. Если для оценки объекта по каждой характеристике выбрать из соответствующей шкалы нужный элемент, то сумма весов этих элементов позволит однозначно определить интегральный вес оцениваемого объекта в рамках используемой сетевой структуры. Ограничение на количество сравниваемых альтернатив (оцениваемых объектов) не ставится.
Таким образом, комплексное качество оцениваемого объекта (потребительская полезность) есть сумма степеней влияния каждой из его потребительских характеристик, выраженных через отношение к элементам множества оценочных шкал (1).
ВР =Х(Я/ х>);, с {еп>ли."..еД (1)
где Вр - комплексное качество объекта,
Я, - числовой вес вклада г'-й характеристики в комплексное качество, Ы- количество возможных характеристик (качеств), Е1 - шкала для оценки /-й характеристики, е^ -у'-я оценка из г-й шкалы, к Ч количество элементов еи в шкале
Характеристики
или группы характеристик
Комплексное качество В
Единичный показатель качества Я/
Единичный показатель качества Яд-
-V
5а са ад
я и Х Х Х
и И
к я
<ц <и
я я Я"
О О о
- -
Элементы шкал оценок для данной характеристики
Рис. 6. Иерархическое представление системы многокритериальной оценки
Если известна рыночная цена какого-либо объекта, и можно определить его потребительские качества, то, зная потребительские качества другого объекта, легко определить его цену, которую в данной работе предлагается называть вероятной ценой согласия (2,3). Для прогноза вероятной цены согласия следует осуществить следующие действия:
Ср=КхВр,
где Са - известная цена уже проданного объекта,
Ва- комплексное потребительское качество уже проданного объекта,
К - переходный коэффициент,
Вр - комплексное потребительское качество оцениваемого объекта, Ср - вероятная цена отчуждения оцениваемого объекта при достижении компромисса между продавцом и покупателем.
Переходный коэффициент К в таком случае является линейной аппроксимацией функции Ср=/(В,ОуУ), где 2) - множество неучтенных потребительских характеристик, V- множество случайных факторов воздействия внешней среды и/или множество неформализируемых потребительских характеристик,
(2) (3)
множество всех возможных величин Вр.
Если мощность множества случайных факторов V не может быть уменьшена в силу самого его свойства, то уменьшение мощности множества возможно за счет увеличения мощности множества В. Это достигается путем увеличения количества Я, и то есть путем уточнения и усложнения анкеты. Совпадение множеств В и /) для объектов реального мира, как правило, невозможно из-за большой размерности >. Экстремальные значения Втш и Втах в рамках построенной системы оценок можно найти как сумму минимальных (максимальных) е для каждого качества Н. Втт и Втах описывают соответственно наихудший и наилучший по своим потребительским характеристикам (полезности) объект. Влияние множеств V и 2) может проявиться в том, что объект с Вт1Д (Втах) не будет обладать минимальной (максимальной) реальной ценой. Распределение величин В на числовой оси в общем случае не будет равномерным. Максимальную мощность 2тах множества В можно определить путем перемножения количества к элементов всех шкал Е,. Поскольку для расчета комплексного потребительского качества оцениваемого объекта Вр используется арифметическое суммирование, а так же округление величин Я, и Е,-, то возможна ситуация совпадения величины Вр для нескольких уникальных комбинаций потребительских характеристик. Вводится величина 2 (количество реально полученных групп), которая всегда будет меньше или равна
На рисунке 7 представлен обобщенный случай линейной аппроксимации зависимости цены от качества в рамках рассматриваемой методики. Линия а представляет собой реальную зависимость, которая существует на рынке, и может быть получена, только если для всех возможных групп объектов будет установлена реальная цена продажи Са и рассчитаны величины Ва. В таком случае может быть получено множество К={ КтШ,...,К,,...,Kmax(Z) }переходных коэффициентов К, мощностью Z Формулы (2) и (3) предлагают усечение множества К до одного элемента (см. рисунок 6, точки Са,Ви,К=Ка). Аппроксимирующая прямая Ь, проведенная через точку К и начало координат позволяет получить множество точек {СХ2,СаСз,Ср,Се}. Интервал Delta между точками Кг и К представляет собой погрешность модели - расхождение между реальной ценой Стах объекта с потребительскими качествами SmaxfZ> и ошибочной ценой Се, рассчитанной на основании формул (2) и (3). Уменьшение интервала Delta возможно путем накопления, с последующей статистической обработкой, эмпирически полученных значений {К^К^.К^Кз.Кр.К^. И, следовательно, превращения линии b в кривую более высокого порядка.
............................. .....* л -
М Снял, J? ^ 1 лIMS
Рис. 8. Универсальные системы поддержки принятия решений (св-ва об официальной регистрации программы для ЭВМ №№ 2009611487, 2009611490, 2009611492)
Точки (В 2, С г) и {В2,з,Сз) характеризуют ситуацию, когда 2<2тах. Точка В2,з описывает два объекта с неповторяющимися комбинациями потребительских характеристик, у которых в результате суммирования по формуле (1) совпали числовые значения Вр. В общем случае утверждается, что комплексный показатель качества В2,3 однозначно определяет цену С3. В частном, такое совпадение может означать неправильно построенное или взвешенное дерево качества (систему опроса или анкету). Уточнение анкеты приведет к появлению новой группы объектов с числовым значением Вр= В '2, что даст возмож-
ность теоретически определить новую цену С^ через коэффициент К, либо если цена С2 определена эмпирически, получить новый элемент множества К - коэффициент К'2. Процесс построения графической модели предметной области, а также отображений К, ЯД ei и Вр на множество положительных действительных чисел является извлечением экспертных знаний по данной проблематике, и осуществляется однократно. Подобная работа может быть выпонена с помощью специализированных программных средств (рисунки 8-10 и 15), разработанных в рамках подготовки диссертации.
Некоторые возмущающие факторы могут быть вынесены за скобки функции Ср=/(ВуО,У) в виде аддитивного или мультипликативного члена. Например, постоянный рост цен вследствие инфляции будет приводить к постоянному смещению всей кривой (рисунок 7) на некоторую величину V, вверх по оси ординат с течением времени /: Ср=/(В,0,У,В рамках предлагаемой методологии экспертные оценки могут быть представлены в виде функций, зависящих от времени 1. Тогда, если ец (/-я оценка из шкалы Е,) будет представлена как е/=еу(I), то и числовой вес вклада г-й характеристики в комплексное качество объекта Я, также будет функцией от времени Я/ = N0). Следовательно, и вся моделируемая зависимость Ср от комплексного критерия качества Вр будет функцией времени Ср^/(В,В,У,(). Уменьшение величины комплексного показателя качества во времени от Вр(!/) до из-за уменьшения некоторого единичного показателя (например, вследствие износа или морального старения изделия) будет приводить к уменьшению рыночной стоимости объекта от С)//;,) до Ср@г). Увеличение единичного показателя качества дожно приводить к увеличению стоимости. Изменение величины стоимости в общем случае не будет пропорционально изменению величины комплексного показателя качества за счет сложной траектории перемещения переходного коэффициента от точки Кр/) до К(1г). На сложность траектории оказывают влияние множества й и V, а также сложность взаимосвязей в иерархической структуре системы оценок.
Четвертая группа проблем связана с интерактивной организацией взаимодействия пользователей (экспертов, оценщиков, лиц, принимающих решения) и аппаратно-программных комплексов, на основе применения локальных и распределенных программных систем осуществляющих человеко-машинный интерфейс при извлечении и анализе субъективных сложноформа-лизуемых знаний экспертов (рисунок 9). В главе Программные системы поддержки многокритериального принятия решений и прогнозирования рассматриваются разработанные автором сосредоточенные и распределенные программные системы поддержки принятия решений для анализа многокритериальных задач, предпочтения в которых изменяются со временем; программные системы, предназначенные для моделирования динамической зави-. симости цена-качество; а также базы данных и системы управления базами данных для этих СППР. Начало комплексному анализу применения программных СППР в научной школе кафедры Информационные системы в
экономике ВогГТУ было положено в работе автора Разработка средств прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей. Постановка задачи на проектирование, формулировка технических заданий на проектирование систем поддержки принятия решений осуществлялись на основе анализа отечественных и зарубежных СППР.
Программные СППР (св-ва о регистрации программ для ЭВМ №№ 2009611495, 2009611488, 20096111491, 2009611489, 2009611494, 2009611487, 2009611493, 2009611490, 2009611492, №2009612167) были разработаны автором специально для решения задач прогнозирования экспертных предпочтений во времени. В процессе постановки задачи на проектирование СППР были учтены все предложения и требования к созданию универсальных СППР, которые сформулированы в диссертации. Программные системы являются совместимыми по форматам данных, кроме того, предусмотрены возможности программной конвертации данных через стандартные форматы данных - текстовый АШ1г, е1ВазеИ-1У и др.
Укрупненный граф функционирования СППР приведен на рисунке 10. Номер узла на рисунке соответствует номеру функции в нижеприведенном списке: инициализация программной системы - определение внутренних переменных, открытие служебных файлов, подключение динамических библио-
тек, поиск и инициализация баз данных и т.д. (1); пользовательское меню -пользователь может выбрать ранее созданную задачу для редакции, создать новую, сохранить редактируемую (2); определение текущей даты (3); создание новой задачи в БД (4); выбор типа исследуемой задачи - статическая (переход к узлу 6) или динамическая (переход к узлу 7) (5); вызов редактора иерархических структур (6); установка интервала прогнозирования и шага на интервале (минута, час, день, сутки, неделя, декада, месяц, год) (7); интерфейс с БД (8); настройка опций (9); определение каталогов, установка совместимости с ранее созданными СГТПР (10); поиск сведений об экспертах в этой области знаний в БД экспертов (11); подключение новой БД об экспертах (12); выбор шкалы для оценки в БД шкал (13); подключение БД со шкалами оценок (14); интерфейс оценки статических задач методом парных сравнений (15); запонение матриц парных сравнений (МПС) путем непосредственного ввода числовых оценок с клавиатуры (16); запонение МПС с использованием подключенной ранее статической шкалы (17); подключение новой шкалы (18); использование позунка для статического сравнения с эталоном (19); использование позунка для статического сравнения по общему вкладу в цель (20); изменение базового эталона (21); очистка МПС (22); перемещения между парными оценками в МПС (23); перемещение по кластерам сравнений (24); расчет вектора приоритетов статической МПС (25); интерфейс оценки динамических задач (26); переключение к плоскости предпочтений для текущего парного сравнения (27); увеличение/уменьшение окна плоскости предпочтений (28); скролиро-вание плоскости предпочтений по оси ((29); ввод множества реперных точек мышью (30); выбор предустановленных агоритмов аппроксимации (31); кусочно-линейная интерполяция множества реперных точек (32); аппроксимации методом наименьших квадратов (33); аппроксимация многочленом Ла-гранжа (34); аппроксимации кубическим сплайном (35); аппроксимация ортогональными многочленами (36); аппроксимация интерполяционными полиномами Ньютона (37); подключение динамически линкуемых библиотек (ВIX) с набором допонительных методов аппроксимации (38); установка момента времени для расчета статического вектора приоритетов динамической МПС (39); иерархический синтез для статических задач (40); вывод результатов в виде таблицы векторов локальных и глобального приоритетов (41); выбор вектора приоритетов для отображения в виде стобчатой диаграммы (42); вывод вектора приоритетов в виде гистограммы (43); подготовка массивов для расчета динамических векторов приоритетов (44); создание статических МПС путем подстановки / в зависимость для каждой ячейки динамической МПС (45); расчет локального вектора приоритетов на момент времени / и формирование соответствующей строки файла-рапорта (46); иерархический синтез на момент времени г (47); формирование вектора глобальных приоритетов на момент времени г и соответствующей строки файла-рапорта (48); циклический переход к узлу 45 (количество переходов равно ко-
Рис. 10. Укрупненный граф функционирования СГТГТР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода процентных оценок нчеству моментов времени Т на интервале прогнозирования), формирование множества векторов локальных и глобальных приоритетов (49); формирование динамического вектора глобальных приоритетов - аппроксимация множества .элементов векторов локальных и глобальных приоритетов методом наименьших квадратов (50); вывод на экран параметрически и графически представленных динамических векторов приоритетов (51); создание и редактирование текстового отчета (файла-рапорта) о ходе решения задачи (52); завершение сеанса работы СППР - сохранение внутренних переменных и запоминание параметров сеанса работы в базе данных (53); установка чувствительности (точности) вводимых оценок - до сотых процента, до десятых, до одного процента, до пяти процентов (54).
Информационная технология распределенной и сосредоточенной много. критериальной оценки для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры реализована в виде взаимодействия клиентской и серверной частей программной системы поддержки непараметрической экспертизы (СПНЭ). Клиентская часть представляет собой Ыт1-страницу доступную че-
рез любой Internet-browser. Страница содержит список вопросов и комбинированные списки (классы ComboBox, ListBox из API32 OS Microsoft Windows и библиотеки классов платформы .NET Framework) соответствующих им ответов - множества элементов вербальных и числовых оценочных шкал. Взаимодействие клиента с сервером осуществлено на базе протоколов семейства TCP/IP. Уведомление о результатах в сеансе экспертизы осуществляется посредством автоматизированной рассыки электронных писем почтовыми клиентами на основе протоколов РОРЗ и SMTP, содержащих пароль и логин на сессию, а также URL сервера, где расположен //л/-документ.
Укрупненный граф функционирования серверной части СПНЭ приведен на рисунке 11. Номер узла на рисунке соответствует номеру функции в нижеприведенном списке: инициализация программной системы (1); пользовательское меню - пользователь может выбрать ранее созданную анкету для редакции, создать новую, сохранить редактируемую и т.д. (2); загрузка анкеты из базы данных анкет (3); создание и редактирование анкеты (4); ответы на вопросы анкеты (5); сохранение множества ответов (6); ввод и сохранение в БД величины комплексного показателя качества (7), рыночной стоимости для уже существующего объекта (8); расчет переходного коэффициента (9); анализ временных зависимостей в переходных коэффициентах, изменение множества коэффициентов для текущего момента времени (10); вывод на экран множества точек - переходных коэффициентов (11); выбор метода аппроксимации зависимостей (12); подключение динамически линкуемых библиотек со множеством агоритмов аппроксимации (13); линейная аппроксимация (по умочанию или если в БД меньше трех переходных коэффициентов) (14); кусочно-линейная интерполяция множества переходных коэффициентов (15); аппроксимации множества переходных коэффициентов методом наименьших квадратов (16) или кубическим сплайном, вывод на экран выбранной аппрок-
симирующей зависимости (17);определение стоимости на основе пересечения моделируемой зависимости с вертикальной линией - комплексным показателем качества (18); округление до нужного значения (в большую, меньшую
сторону, либо не округление) (19); сохранение в БД нового переходного коэффициента (20); подключение дерева качества из программной СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода процентных оценок (21); подключение дерева качества из программной СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода анализа иерархий (22); подключение дерева качества из программной СППР на основе методов теории нечетких множеств (23); создание новой анкеты (24); ввод и редактирование дерева качества (25); ввод и редактирование величины приоритета для каждого единичного показателя качества (26); настройка временных зависимостей (27); создание шкалы для каждого единичного качества, построение системы ответов и установление их весов (28); подключение шкал из других программных СППР(29); настройка нечетких переходных коэффициентов (30); свертка весов единичных показателей качества (31); сохранение анкеты (32).
Пятая группа проблем, рассмотренных в диссертации, заключается в разработке методик организации непараметрических экспертиз качества для определения рыночной стоимости товаров на основе анализа базовых государственных стандартов, имеющих отношение к определению потребительского качества продукции, литературы по маркетингу, квалиметрии и системному анализу. Главной в этой группе проблем является сведение всех предложенных автором методик, методов и инструментальных средств в обобщенную методологию моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры. В главе Информационная технология иепараметрической экспертизы качества для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры предложена методика, которая состоит из трех основных этапов - определение дерева показателей качества и построение анкеты; запонение анкет и согласование результатов анкетного опроса экспертов; определение рыночной стоимости на основе расчета комплексного показателя качества. Для каждого из этапов разработаны соответствующие программные системы и методики их применения. Обобщенный граф показателей качества объектов сложной структуры представлен на рисунке 12. Фрагмент таблицы, илюстрирующий рекомендуемые методы построения системы оценок для показателей безотказности объекта, приведен в таблице 3.
Разная важность может быть не только у единичного (или группового) показателя качества, но может быть разной величина оценки проявления качества. Например, вероятность безотказной работы лопатки турбины реактивного двигателя и вероятность безотказной работы лампочки освещения места пассажира по ГОСТ 13377-75 рекомендовано рассчитывать именно как математическую вероятность - отношение числа объектов, безотказно проработавших до момента времени Г к числу объектов, работоспособных в начальный момент времени /0- Для адекватной оценки данного показателя надо знать не только, какова вероятность в числовом выражении, но и какова оценка вероятности с точки зрения вклада в общее качество исследуемого объекта, что
Первый уровень
Рис. 12. Обобщенный граф показателей качества объектов сложной структуры
(дерево качества)
ц, Важность безотказной , работы
Высокая Средняя Низкая
Лопатка турбины
Р(1), вероятность
Рис. 13. Нечеткие переходные коэффициенты от количественного показателя к
качественному
Таблица 3 - Показатели безотказности объекта (фрагмент таблицы)
Единичные показатели качества Определения Аналитическое выражение Рекомендуемые методы построения системы оценок
1 2 3 4
Вероятность безотказной работы Вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникнет ДО = где - число объектов, безотказно проработавших до момента t\ N - число объектов, работоспособных в начальный момент времени t = 0. Нечеткие переходные коэффициенты, вербальные перечисления типа Высокая, средняя, низкая с необходимым количеством градаций.
Интенсивность отказов Условная плотность вероятности возникновения отказа невосста-навливаемого объекта, определяемая для момента времени г при условии, что до этого момента отказ не возник X(t) = > гДе (0 ~ плотность распределения наработки до отказа. Для определенного плана испытаний N(t)-At M(t)-N(t + At) =-, где r(l) - число N{t)-t отказов; N(t) - число объектов, работоспособных к моменту t. Множество интервальных значений, нечеткие переходные коэффициенты, вербальные перечисления типа Высокая, средняя, низкая с необходимым количеством градаций.
Анкета качества № Цель оценки__
№ п/п Наименование показателя качества Эталонные значения Список ответов Фактически
1 г 3 4 5
1 Единичный показатель 1 Максимальное значение из шкалы a) Элемент шкалы вц b) Элемент шкалы ец т) Элемент шкалы Элемент шкалы, выбранный экспертом, либо его буквенный индекс
2 Единичный показатель 2 Значение с максимумом функции принадлежности 1 для указанного интервала Минимальное и максимальное значение для оценок, представленных в виде интервалов, либо вид функции принадлежности Числовое значение из интервала, указанное экспертом
... ,,,
и Единичный показатель и Интервал с максимумом функции принадлежности ц для числовых показателей Минимальные и максимальные значение для чисел, которые допустимы при оценке данного показателя, либо вид функции принадлежности Числовое значение, указанное экспертом
и+/ Если объект оценки уже продан, следует указать цену Цена
Эксперт__Дата экспертизы
Рис. 14. Общий вид анкеты для непараметрической экспертизы качества
Анкета качества №_1
Цель оценки Определение комплексного качества подержанного легкового автомобиля
№ п/п Наименование показателя качества Эталонные значения Список ответов Фактически
1 2 3 4 5
1 Лакокрасочное покрытие, (выбрать литеру из списка) Заводская покраска без видимых повреждений a) Заводская покраска без видимых повреждений b) Заводская покраска с наличием сколов и царапин c) Кустарная покраска с явно выраженными потёками эмали е) Кустарная покраска с явно выраженными инородными включениями ь
2 Год выпуска, 0-3 года / '
(указать, сколько лет эксплуатируется) 0,5' 0.1. - 5
0-3 3-7 7-12 Свыше 12
п Пробег, (указать показания одометра) 0-10 000 1 0,5 285632
0 10000 50000 ЮОООО Км, пробе,-
п+1 Если объект оценки уже продан, следует указать цену {рубли) ЮОООО
Эксперт_Терепянский П.В. Дата экспертизы_12.03.09
Рис. 15. Пример разработанной и запоненной анкеты
щщз лиг
Рис. 16. Экранные формы автоматизированных систем анкетной оценки
можно осуществить на основе применения методов теории нечетких множеств (рисунок 13). Предпоследним уровнем в каждом построенном дереве качества будут взвешенные вопросы анкеты. Каждому вопросу дожен соответствовать взвешенный список ответов. Обобщенная форма анкеты для комплексной экспертизы качества представлена на рисунке 14. В качестве примера приведен фрагмент анкеты для экспертизы комплексного качества подержанного легкового автомобиля (рисунок 15). Для массовых оценок можно рекомендовать упрощенные формы анкет (приведены в приложениях к диссертации), а так же автоматизированные средства анкетирования (рисунок 16).
Разработанные автором методики, методы и инструментальные средства сведены в обобщенную методологию моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры (рисунок 17). Основным назначением методологи является точное позиционирование исследуемого товара в данном ценовом диапазоне с учетом множества слож-ноформализируемых влияний текущей рыночной ситуации и информационной асимметрии. Разработка методологии доведена до уровня прикладных методик и реализующих их информационных технологий - универсальных систем поддержки принятия решений, систем поддержки непараметрической экспертизы, систем организации распределенных экспертиз и систем ЗБ-визуализации зависимости время-приоритет-альтернатива и цена-качество-время. Входными данными для анализа являются множество статических вербальных экспертных оценок, выраженных в процентной шкале, множество динамических экспертных оценок, заданных на основе анализа ре-перных точек, результаты маркетинговых исследований, позволяющих получить описание характеристик качества товаров сложной структуры и результаты статистического исследования рынка, позволяющие определить ценовые диапазоны для товаров-аналогов оценки. Выходными данными методологии будут являться трехмерные модели рыночных зависимостей в пространстве цена-качество-время, которые позволят точно позиционировать стоимость исследуемых товаров со сложной структурой качества на определенном ценовом диапазоне с учетом изменения качества товара и изменения рыночной конъюнктуры во времени
В заключении приведены основные выводы и результаты диссертационной работы. Автором разработана и обоснована методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры. Теоретико-методологические положения и инструментальные средства, предложенные автором, позволяют выявлять закономерности в соотношениях рыночной стоимости и комплекса показателей качества товаров на основе многокритериального анализа динамических экспертных предпочтений, с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и асимметрии информации на рынке.
Методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры
Выходные данные
Прогноз состояния рынка, точное позиционировалил стоимости товара в исследуемом диапазоне цен, прогнозирование изменения потребительской полезности товара, стратегическое и тактическое принятие решений
Метод экспертной оценки с использованием шкалы
предпочтений, выраженных в процентах
Метод анализа числовых рядов, элементами которых являются функциональные зависимости динамических экспертных суждений
Моделирование зависимости цсна-качество
Методика визуального шкалирования
Анализ матриц парных сравнений со статическими оценками
Анализ взвешенных ориентированных
Информационная технология организации локальных экспертиз
Прогнозирование
динамических экспертных оценок
Интервальные экспертные оценки на плоскости предпочтений
Построение деревьев качества
Информационная технология организации распределенных экспертиз на основе ^-технологий
Аппроксимация реперных точек на плоскости предпочтений
Анализ матриц парных сравнений с динамическими оценками
Построение оценочных шкал
Запонение анкет и согласование результатов анкетного опроса
Динамическое моделирование алроксимашюнной зависимости
Аппроксимация зависимости кривыми высоких порядков и многомерными поверхностями
Универсальные системы поддержки принятия решений на основе метода процентных оценок
Универсальные системы поддержки принятия решений на основе метода анализа иерархических структур
Универсальные системы поддержки принятия решений на основе ранжирования количественных оценок, вербальных стандартов
Входные данные
Универсальные системы поддержки принятия решений и прогнозирования экспертных предпочтений на основе метода процентных оценок
Программные системы 30-визуализации зависимостей цена-качество-время и в ремя -приоритет-ал ьтернатива
Универсальные системы поддержки принятия решений и прогнозирования на основе анализа динамических матриц парных экспертных сравнений
Программные системы поддержки непараметри чес кой экспертизы на основе анкетных опросов экспертов
Субъективные представления экспертов о возможном изменении
интенсивности характеристик, заданные в виде функциональных
Автоматизированные системы анкетной оценки
Сложиоформализуемые знания экспертов о структуре и приоритетности исследуемых альтернатив (интенсивности проявления характеристик у товаров), заданные в виде лингвистических (вербальных) оценок
зависимостей
Объективные результаты маркетинговых исследований, статистического анализа рынка, социологических опросов потребителей. Множество субъективных и объективных оценок качества товаров
Рис. 17. Концептуальное представление методологии моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры
В процессе анализа данных (в качестве допонительных результатов) на разных этапах использования разработанной методологии можно:
- получать прогнозы изменения приоритетности альтернатив во времени, что позволит повысить обоснованность управленческих решений (тактических и стратегических) на всех уровнях экономических отношений;
- анализировать многокритериальные задачи принятия решений самой широкой проблематики (экономической, социальной, технической), что позволит придать системность проводимым исследованиям;
- осуществлять визуализацию динамических зависимостей в виде 2D- и 3D-моделей, что является развитием математического аппарата экономических исследований соотношений цена-время, цена-качество-время, качество-цена и других;
- на основании использования предложенных инструментальных средств проводить интерактивный анализ иерархических структур показателей качества, что позволит более адекватно описывать потребительские предпочтения;
- накапливать в базах данных программных систем информацию о множестве решаемых задач, что позволяет снимать информационную неопределенность при решении подобных задач в будущем.
В приложения к основному тексту диссертации вынесены подробные примеры, илюстрирующие построение системы анкетной оценки для непараметрической экспертизы товаров вторичного рынка, применение информационной технологии для распределенной экспертизы качества труб большого диаметра, а также графы деревьев качества, методы построения оценочных шкал и анкет качества, созданные на основе анализа государственных стандартов, рабочих документов отраслей промышленности и стандартов предприятий.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Монографии
1. Терелянский, П. В. Непараметрическая экспертиза объектов сложной структуры : монография / П. В. Терелянский. - М.: Изд.-торг. корп. Дашков.и Ко, 2009.-221 е.-14 п. л.
2. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВогГТУ. - Вогоград, 2009.-127 с.-3,88 п. л.
3. Терелянский, П. В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе нечетких и иерархических моделей : монография / П. В. Терелянский, А. В. Андрейчиков ; ВогГТУ. - Вогоград : РПК Политехник, 2007. - 204 с. - 9,36 п. л. / 7 п. л. авторских
4. Андрейчиков, А. В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей : монография / A.B. Андрейчиков, П. В. Терелянский, О. Н. Андрейчикова ; ВогГТУ. -Вогоград : РПК Политехник, 2004. - 156 с. - 11,86 п. л. / 8 п. л.
5. Андрейчиков, А. В. Нечеткие модели и средства для принятия решений на начальных этапах проектирования : монография / A.B. Андрейчиков, П. В.
Терелянский, А. М. Шахов; ВогГТУ. - Вогоград : РПК Политехник, 2004. -140 с.-8,13 п. л./5 п. л.
Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ
6. Терелянский, П. В. Прогнозирование цены объектов сложной структуры на основе непараметрической экспертизы качества / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ.-2009.-№ 1. - С. 104-113.-2,18 п. л.
7. Терелянский, П. В. Аппроксимация зависимости цена-качество на основе статистической обработки экспертной информации / П. В. Терелянский // Проблемы современной экономики. - 2009. - № 1. - С. 46-50. - 1,19 п. л.
8. Терелянский, II В. Прогнозирование зависимости цена-качество на основе экстраполяции экспертных оценок / П. В. Терелянский // Экономический анализ : теория и практика. - 2009. - № 9. - С. 61-68. - 1,3 п. л.
9. Терелянский, П. В. Программные системы поддержки принятия решений с прогнозированием динамики предпочтений / П. В. Терелянский // Интеграл. -2009. - № 1. - С. 46-50. - 0,65 п. л.
10. Терелянский, П. В. Программные системы поддержки принятия социо-экономических и технических решений (опыт создания и проектирования) / П.В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - № 3 - С. 145-161. -3,75 п.л.
11. Терелянский, П. В. Исследование аппроксимирующей кривой зависимости цена-качество / П. В. Терелянский // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика.-2008.-Вып. 7.-С. 142-150. - 1,3 п. л.
12. Терелянский, П. В. Математические и инструментальные средства поддержки принятия решений в экономике / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. - 2008. -№> 6. - С. 461-471. - 2,25 п. л.
13. Терелянский, П. В. Реализация метода анализа иерархий для оценки конкурентоспособности компьютерных фирм / П. В. Терелянский, С.И. Кременов // Вестник Вогоградского государственного университета. Серия 3. Экономика. Экология. - 2008. -№ 2. - С. 34-42. - 1,3 п. л. / 0,5 п.л.
14. Терелянский, Г1.В. Формализация процедур анализа и оценки инновационных решений на основе математических методов / П.В. Терелянский, Д. Е. Декатов // Аудит и финансовый анализ. - 2009. - № 3. -С. 128-138.-2,4 п. л. /1,6 п. л.
15. Сидунова, Г. И. Анкетная оценка объектов вторичного рынка / Г.И. Сидунова, П. В. Терелянский // Интеграл. - 2005. -№ 4 (июль-август). -С. 46-49. - 0,75 п. л. / 0,6 п. л.
Свидетельства о государственной регистрации программ
16. Модуль корреляционного анализа и поиска зависимостей в базе данных программной системы поддержки принятия решений и прогнозирования, реализующей анализ динамических матриц парных экспертных сравнений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611494 У П. В. Терелянский. - № 2009610336 ; заявл. 03.02.2009. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
17. Расчет вектора приоритетов на основе приближенного расчета правого собственного вектора квадратной обратносимметричной матрицы : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611495 / П.В. Терелянский. - № 2009610337. - М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
18. Система поддержки принятия решений и прогнозирования экспертных предпочтений на основе метода процентных оценок : св-во об официальной
регистрации программы для ЭВМ № 2009611491 / П. В. Терелянский. - № 2009610333 ; заявл. 03.02.2009. -М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
19. Система поддержки принятия решений и прогнозирования, реализующая анализ динамических матриц парных экспертных сравнений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009612167 / П. В. Терелянский. - № 2009610331 ; заявл. 03.02.2009. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
20. Система поддержки принятия решений на основе метода анализа иерархий, реализующая методику анализа и ранжирования количественных оценок : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611487 / П. В. Терелянский. - № 2009610328. - М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
21. Система поддержки принятия решений на основе метода процентных оценок : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611489 / П. В. Терелянский. - № 2009610330 ; заявл. 03.02.2009. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
22. Система поддержки принятия решений, реализующая анализ матриц парных сравнений экспертных суждений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611488 / П.В. Терелянский. - № 2009610329 ; заявл. 03.02.2009. - М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
23. Система поддержки принятия решений, реализующая двухточечный анализ основных и маргинальных парных экспертных суждений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611492 / П. В. Терелянский. - № 2009610334 ; заявл. 03.02.2009. -М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
24. Система поддержки принятия решений, реализующая ранжирование альтернатив на основе анализа экспертных суждений выраженных в виде вербальных стандартов : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611490 / П. В. Терелянский. - № 2009610332 ; заявл. 03.02.2009. -М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
25. Система управления базой данных для программной системы поддержки принятия решений и прогнозирования, реализующей анализ динамических матриц парных экспертных сравнений на основе метода анализа иерархий : св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009611493 / П.В. Терелянский. - № 2009610335 ; заявл. 03.02.2009. - М.: РОСПАТЕНТ, 2009.
Научные статьи в сборниках и периодических изданиях
26. Терелянский, П. В. Эксперт как стабилизирующий фактор рынка / П. В. Терелянский // Условия, ресурсы и факторы развития России в XXI веке: сб. науч. тр. / ВогГТУ. - Вогоград, 2009. - С. 84-90.- 0,04 п. л.
27. Терелянский, П. В. Аппроксимация эмпирической зависимости цены от совокупности потребительских характеристик товаров вторичного рынка / П. В. Терелянский // Актуальные вопросы развития экономики России : теория и практика : тр. IV междунар. науч.-практ. конф. препод, ученых, аспирантов, студ. (26 нояб. 2006 г.) / ГОУ ВПО "Вожский гос. инж.-пед. ун-т" [и др.]. - Н. Новгород, 2006. - Ч. III. - С. Ш -П 5. - 0,34 п.л.
28. Терелянский, П. В. Измерение уровня интелектуального капитала компании при продаже бизнеса / П. В. Терелянский, И. О. Попова //
Материалы I Всерос. науч.-практ. конф. : сб. науч. тр. / ДГТУ. - Махачкала, 2007.-С. 313-317-0,35/0,1 п. л.
29. Терелянский, П. В. Оценка интелектуального капитала компании / П.В. Терелянский, И. О. Попова // Молодежь и формирование гражданского общества в России : матер. 3-й общерос. н.-пр. конф., Вогоград, 27-28 сент. 2007 г. / Ассоц. учеб. заведений Бизнес-образ., Вогогр. ин-т бизнеса. -Вогоград, 2007. - С. 129-131. - 0,3 п. л. / 0,2 п. л.
30. Терелянский, П. В. Построение функции цена-качество на основе анкетных опросов экспертов / П ,В, Терелянский // Известия ВогГТУ. Серия "Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспектива)": межвуз. сб. науч. ст. / ВогГТУ. - Вогоград, 2007. -Вып. 7, № 12. -С. 151-155.-0,7 п. л.
31. Терелянский, П. В. Применение системного анализа в маркетинговых исследованиях / П. В. Терелянский // Сборник трудов молодых ученых : (по матер. работы 35-й ежегод. науч. конф. ВогГТУ). Секция "Макроэкономические проблемы устойчивого развития..." / ВогГТУ. -Вогоград, 1998. - С. 36-42. - 0,47 п. л.
32. Терелянский, П. В. Формирование цены перепродаваемых объектов / П.В. Терелянский // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании : сб. ст. XIX междунар. науч.-техн. конф., 24-25 мая 2007 г. / Пензенская гос. технол. академия [и др.]. - Пенза, 2007.-С. 97-100.-0,23 п. л.
33. Терелянский, П.В. Анализ динамических систем для принятия решений в экономике [Электронный ресурс] / П.В. Терелянский // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - Ноябрь. - С. [2 е.]. - 0,1 п.л.
34. Терелянский, П.В. Динамика аппроксимационной зависимости рыночной стоимости объектов сложной структуры от качества / П.В. Терелянский // Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе: матер, конф. молодых учёных (С.-Петербург, 10-11 апр. 2009) / Европ. ун-т в С.-Петербурге, С.-Пб. экон.-матем. ин-т РАН. - СПб., 2009.-С. 209-213.-0,7 п.л.
35. Терелянский, П.В. Интерполяционный расчёт правого собственного вектора положительной обратносимметричной динамической матрицы [Электронный ресурс] / П.В. Терелянский // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - Ноябрь. - С: [2 е.]. - 0,1 п.л.
36. Терелянский, П. В. Построение функции "цена-качество" на основе анкетных опросов экспертов / П. В. Терелянский // Известия Вогоградского государственного педагогического университета. Серия "Социально-экономические науки и искусство". - 2009. - № 3. - С. 92-96. - 0,7 п. л.
37. Терелянский, П.В. Методика анализа инноваций на основе динамических систем предпочтений [Электронныйресурс] /П.В. Терелянский// Современные проблемы науки и образования. -2008. -Ноябрь. - С. [2 е.]. - 0,1 п.л.
38. Андрейчиков, А. В. Оценка приоритетов целочисленной шкалой / A.B. Андрейчиков, П. В. Терелянский // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. / ВогГТУ. - Вогоград, 1998.-С. 166-169.-0,3 п. л./0,25 п. л.
39. Андрейчикова, О. Н. Компьютерная поддержка прогнозирования динамики приоритетов / О. Н. Андрейчикова, П. В. Терелянский // Концептуальное
проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. / ВогГТУ. -Вогоград, 1998.-С. 154-158. -0,4 п. л./0,3 п. л.
40. Андрейчикова, О. Н. Применение статистических и математических методов в системах извлечения знаний / О. Н. Андрейчикова, А. П. Кащеев, П.В. Терелянский // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии : сб. науч. тр. ! ВогГТУ. - Вогоград, 1998. - С. 137-140,- 0,3 п. л. /0,1 п. л.
41. Андрейчикова, О. Н. Система автоматизированного прогнозирования динамики приоритетов (в приложении к трубному производству) / О.Н. Андрейчикова, А. П. Кащеев, П. В. Терелянский // Известия вузов. Машиностроение. - 1999. - № 4. - С. 62-68. - 0,6 п. л / 0,2 п. л.
42. Бахмудов, Р. М. Р. Концепция распределенной системы поддержки принятия решений / Р. М. Р. Бахмудов, П. В. Терелянский // Известия вузов. Машиностроение. - 2004. - № 7. - С. 49-54. - 0,6 п. л. / 0,5 п. л.
43. Кузнецов, С. Ю. Формирование экспертных групп реализации процедур ФСА / С. Ю. Кузнецов, П. В. Терелянский // Известия ВогГТУ. Серия "Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теорит, практика, перспектива)" : межвуз. сб. науч. ст. / ВогГТУ. - Вопрад, 2007. -Вып. 7, № 12. - С. 142-145. - 0,6 п. л. / 0,3 п. л.
44. Сидунова, Г. И. Оценка трудового и интелектуального вклада менеджеров / Г. И. Сидунова, П. В. Терелянский, В. Н. Цыганкова // Экономика развития региона : проблемы, поиски, перспективы : ежегодник / ВоГУ [и др.]. -Вогоград, 2005.-Вып. 6.-С. 523-527.-0,3 п. л. /0,1 п.л.
Тезисы докладов и выступлений
45. Терелянский, П. В. Анализ динамических систем экспертных предпочтений для принятия решений в экономике / П. В. Терелянский // Nauka i inowacja - 2008 : mater, IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 3. Ekonomiczne nauki. - Przemysl, 2008. - C. 3-5.-0,3 п.л
46. Терелянский, П. В. Интервальное задание экспертных оценок на плоскости предпочтений / П. В. Терелянский // Постигането на висшето образование-2008 : матер, за IV междунар. науч. практ. конф., 17-25 ноември 2008 г. Т. 3. Икономики. - София, 2008. - С. 34-37. - 0,3 п. л.
47. Терелянский, П. В. Использование метода парных сравнений в задаче функционально-стоимостного анализа технических систем / П.В. Терелянский, С. Ю. Кузнецов // Evropska veda XXI stoleti-2008 : mater, IV mezinar. ved.-prakt. konf., 16-31 kvetna 2008 r. Dil 4. Ekonomicke vedy. - Praha, 2008. - S. 57-61. -0,3 п. л. / 0,2 п. л.
48. Терелянский, П. В. Исследование динамических систем для принятия решений / П. В. Терелянский // Современные проблемы информатизации : тез. докл. IV междунар. электрон, науч. конф. / Воронеж, гос. техн. ун-т [и др.]. -Воронеж, 1999. - С. 77-78. - 0,27 п. л.
49. Терелянский, П. В. Компьютерная система принятия решений с прогнозированием динамики предпочтений / П. В. Терелянский // Международная конференция по проблемам управления, Москва, 29 июня-2 июля 1999г. : тез. докл. - M., 1999. - Т. 2. - С. 342-344. - 0,3 п. л.
50. Терелянский, П. В. Прогнозирование предпочтений в динамических системах на компьютере / П. В. Терелянский, О. Н. Андрейчикова // IV межвузовского конференция студентов и молодых ученых Вогограда и
Вогоград, области, Вогоград, 8-11 дек. 1998 г. : тез. докл. / ВогГТУ [и др.]. -Вогоград, 1999.-С. 168-169.-0,125 п. л./0,1 п. л.
51. Тереляиский, П. В. Программная реализация анализа экспертных оценок на заданных доверительных интервалах / П. В. Терелянский // Постигането на висшето образование-2008 : матер, за IV междунар. науч. практ. конф., 17-25 ноември 2008 г. Т. 12. Математика. Съвременни технологии на информации. Физика. Здание и архитектура. - София, 2008. - С. 51-54. - 0,3 п. л.
52. Терелянский, П. В. Программная реализация численного метода прогнозирования динамики приоритетов / П. В. Терелянский // Perspektywiczne opracowania nauki i techniki-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 listopada 2008 r. Vol. 12,- Przemysl, 2008,- S. 59-62.-0,25 пл.
53. Терелянский, П. В. Распределённая система поддержки принятия решений на основе метода анализа иерархий / П. В. Терелянский // Evropska veda XXI stoleti-2008 : mater. IV mezinar. ved. konf., 16-31 kvetna2008 r. Dil 16. Technicke vedy. Moderni informacni technologie. - Praha, 2008. - S. 55-58. - 0,25 п. л.
54. Терелянский, П. В. Численный метод прогнозирования динамики приоритетов / П. В. Терелянский // Perspektywiczne opracowania nauki i technik-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 listopada 2008 r. - Przemysl, 2008. - S. 47-50. - 0,3 пл.
55. Кобякова, A. A. Использование теории статистических игр с нечёткими параметрами для определения оптимальной цены / А. А. Кобякова, Д.Е. Декатов, П. В. Терелянский // Veda a technologie: krok do budoucnosti-2008 : mater. IV mezinar. ved.-prakt. konf., 1-15 brezen 2008 r. Dil 4. Ekonomicke vedy.
- Praha, 2008. - S. 28-32. - 0,37 п. л. / 0,2 п. л.
56. Попова, И. О. Проблемы оценки интелектуального капитала / И.О. Попова, П. В. Терелянский // Veda a technologie : krok do budoucnosti-2008. Dil. 3. Ekonomicke vedy : mater. IV mezinar. vedecko-prakticka konf., (1-15 brezen 2008 roku). - Praha, 2008. - S. 67-70. - 0,375 п. л. / 0,2 п. л.
57. Tereliansky, P. V Analysis of Dynamic Systems for Decision Making in Economics / P. V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 11. Matematyka. Fizyka. Now. inform, technologie. Budow. i archit. - Przemysl, 2008. - S. 54-56. - 0,3 п. л.
58. Tereliansky, P. V. Distributed Computer Decision Support System / P.V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 11. Matematyka. Fizyka. Now. inform, technologie. Budow. i archit. - Przemysl, 2008. - S. 51-53. - 0,25 п. л.
59. Tereliansky, P. V. Extrapolation of Dynamic Systems of Expert's Preferences for Decision Making / P. V. Tereliansky // Nauka i inowacja-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 pazdziernika 2008 r. T. 3. Ekonomiczne nauki.
- Przemysl, 2008. - S. 5-7. - 0,3 п. л.
60. Tereliansky, P. V. Program Application of the Numerical Method of Predicting of the Dynamics of the Priorities / P. V. Tereliansky // Perspektywiczne opracowania nauki i techniki-2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 07-15 listopada 2008 r. - Przemysl, 2008. - S. 75-79. - 0,3 п. л.
61. Tereliansky, P. V. Program Realization of the Analysis of Expert Estimations in the Assigned Confidence Intervals / P. V. Tereliansky // Perspektywiczne opracowania nauki i techniki - 2008 : mater. IV miedzynar. nauk.-prakt. konf., 0715 listopada 2008 r. - Przemysl, 2008. - S. 72-75. - 0,25 п. л.
Подписано в печать 06.Н2Ш г. Заказ № 453 . Тираж 100 экз. Печ. л; 2,3 Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.
Типография ИУНЛ Вогоградского государственного технического университета. 400131, г. Вогоград, ул. Советская, 35
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Терелянский, Павел Васильевич
Введение
Глава 1. Рыночная стоимость как функция от качества товаров
1.1. Рыночная стоимость объектов экспертного оценивания
1.2. Качество как объект количественной и субъективной оценки
1.2.1. Инструментальные и экспертные методы измерения качества
1.2.2. Определение комплексного показателя качества на основе методов квалиметрии
1.2.3. Способы определения весовых коэффициентов в квалиметрии
1.2.4. Зависимость качества от времени
1.3. Непараметрическая экспертиза и теория измерений
1.3.1. Синестезия как базис шкалирования
1.3.2. Субъективное шкалирование
1.4. Ранжирование на основе методов статистики объектов нечисловой природы
1.5. Многокритериальная оценка на основе методов теории принятия решений
1.5.1. Статические задачи принятия решений в условиях неопределенности
1.5.2. Динамические задачи принятия решений и прогнозирования
1.6. Анализ ограничений, вводимых методами теории принятия 83 решений
1.7. Определение цели и задач диссертационной работы 93 Выводы по главе
Глава 2. Метод экспертных оценок с использованием шкалы предпочтений, выраженных в процентах
2.1. Прогнозирование динамики экспертных оценок
2.2. Анализ числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости динамических экспертных суждений
2.3. Интервальные экспертные оценки на плоскости предпочтений
2.4. Вербальное шкалирование и методика расчета приоритетов
2.5. Инструментальные средства визуального шкалирования
2.6. Построение динамических оценок путем аппроксимации реперных точек на плоскости предпочтений
Выводы по главе
Глава 3. Моделирование зависимости цена-качество
3.1. Анализ сетевых структур для построения зависимости вероятной цены согласия от качества объектов сложной структуры
3.2. Линейная модель аппроксимации зависимости цена-качество
3.3. Динамическая модель аппроксимации зависимости ценакачество
3.4. Аппроксимация зависимости цена-качество кривыми высоких порядков и многомерными поверхностями 158 Выводы по главе
Глава 4. Программные системы поддержки многокритериального принятия решений и прогнозирования
4.1. Встраиваемые модули поддержки принятия решений и универсальные программные СППР
4.2. Программная СППР с прогнозированием динамики предпочтений на основе метода процентных оценок
4.3. Структура базы данных СППРиП на основе метода процентных оценок
4.4. Распределенные системы поддержки принятия решений и прогнозирования на основе Web-технологий
4.5. Программные системы поддержки непараметрической экспертизы на основе анкетных опросов экспертов
Выводы по главе
Глава 5. Информационная технология непараметрической экспертизы качества для определения рыночной стоимости объектов 205 сложной структуры
5.1. Определение дерева показателей качества и построение анкеты
5.2. Запонение анкет и согласование результатов анкетного опроса экспертов
5.3. Расчет вероятной цены согласия на основе определенного комплексного показателя качества
5.4. Концептуальное представление методологии моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры
Выводы по главе
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры"
Деятельность лиц, которые принимают системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения, как между представителями индивидуальных хозяйств, так и между субъектами, представляющими предприятия всех организационно-правовых форм, основывается на анализе большого количества показателей, критериев, факторов и неявных зависимостей, влияющих на оптимальность принятого решения. При этом оптимальным решение дожно быть не только в момент его принятия, но и на протяжении всего своего жизненного цикла. Накопление статистических данных, описывающих надсистему, в которой действует лицо, принимающее решение (ПР), представляет длительный процесс, кроме того, собранные факты не всегда возможно представить в виде числовых рядов, пригодных для математической обработки. Поэтому ПР для многокритериального обоснования своих действий часто используют качественную, непоную и слабоструктурированную информацию.
Существуют области человеческой деятельности и промышленного производства, где использование инструментальных методов количественной экспертизы мало говорит об оптимальности принятого решения. Классическим примером использования только экспертных суждений является оценка эстетических показателей продукции с целью определения конкурентоспособности. Органолептические показатели (например, вкус) могут определяться современными технологиями лишь в самом грубом приближении Ч с использованием индикаторных химических реакций. Для некоторых продуктов сложных технологий потребительское качество определяют, используя инструментальные методы измерений только на начальном этапе, оптимизация качества осуществляется исключительно на основе экспертного оценивание. Таковы, например, технологии сжатия звука Moving Picture Experts Group - MPEG-1 Layer 3 (трЗ и подобные) и видеоизображений (семейство MPEG-1,2,3,4,7 и подобные). На экспертном оценивании качества звучания целиком строятся технологии компаний Dolby Laboratories, Inc. {Dolby Digital, Dolby Stereo, Dolby Noise Reduction), DTS, Inc. {Digital Theater System), Power Technology {DFX Audio Enhancer) и THX {Tomplinson Holman experiment). При этом сами методики субъективного экспертного оценивания и анализа результатов экспертизы весьма сложны [136, 259, 176].
Практически все существующие методики и инструментальные средства многокритериального анализа и прогнозирования основаны на методах классического математического экстраполирования числовых рядов (как, например, Statistica от StatSoft Inc., SPSS от SPSS Inc., MathCad от Parametric Technology Corp., Excel от Microsoft Corp. и д.р.) и не рассматривают возможность привлечения слабоструктурированных знаний экспертов о сложноформали-зуемых зависимостях, существующих на рынке. С другой стороны, существует обширный класс программных систем предназначенных для анализа именно экспертных данных (такие как Expert Choice, CliliP Император от ЗАО Нейросплав, Criterium DecisionPlus от InfoHarvest Inc. и подобные). При этом такие программные комплексы не учитывают динамику экспертных оценок (возможность их изменения во времени), а задачу прогнозирования в динамических системах предпочтений сводят к выбору стратегии, наиболее оптимальной на какой-либо один момент времени. Следовательно, существует необходимость в создании математических методов, агоритмов, программных и инструментальных средств, позволяющих объединять в себе как методы анализа множеств числовых, так и нечисловых данных.
Поскольку субъекты рыночных отношений всех видов собственности заинтересованы, прежде всего, в увеличении текущей прибыли и снижении издержек производства, что ведет в свою очередь к приращению капитала -основной цели игроков рынка, то и результаты планирования, прогнозирования и экспертного оценивания в конечном итоге также дожны выражаться в денежных единицах. Федеральный стандарт оценки №1 в пункте 27 и Постановление Правительства РФ от 06.07.2001 №519 Об утверждении стандартов оценки в пункте 19 прямо требуют результат оценочной деятельности выражать единой величиной (одним числом) в рублях [206]. Следовательно, возникает необходимость создания методов и инструментальных средств, позволяющих отображать множество динамических экспертных оценок в строго определенную рыночную стоимость.
В связи с тем, что производительность персональных компьютеров с начала 80-х годов возросла примерно на шесть порядков (с 6,9 KFLOPS для IBM PC/XT на базе процессора Intel 8086 до 48 GFLOPS для PC на базе процессора Core2Quad Q9450 3.5ГГц), в области информационных технологий наблюдается тенденция к увеличению сложности вычислительных агоритмов, математических моделей и реализующих их инструментальных средств. При этом сам процесс взаимодействия пользователя с компьютером (интерфейс) становится всё более простым и менее формализованным. Не только в области в управления прикладными программами, но и в управлении аппаратно-программными комплексами происходит отказ от ввода буквенно-числовой информации и переход к WIMP-интерфейсам, что в приложении к методам теории принятия решений требует пересмотра самих методик извлечения экспертных знаний и соответственно математических методов их обработки. Уже не вызывают сомнения способы представления и анализа сведений об исследуемой проблеме в виде нечетких множеств, интервальных данных, массивов ранговых оценок, парных вербальных предпочтений, сравнений с лингвистическими стандартами, последовательностей предикатов и даже аудио-визуальных образов (в частности, элементов цвето-вербальных шкал, а также входных образов для нейронных сетей). Причем такие методики не только не отрицают применения классических статистических методов обработки исключительно числовой информации, но, напротив, базируются на их основе и существенно расширяют рамки применения субъективных экспертных методов и, в конечном итоге, дают больше возможностей для интерактивного анализа ситуации и ученым-исследователям, и инженерамэкономистам, и рядовым субъектам товарно-денежных отношений. Следовательно, появляется необходимость в создании и разработке методик организации экспертиз с применение современных компьютерных технологий интерактивного когнитивного ввода, многокритериального анализа и визуализации экспертных данных, заданных не только в виде статических величин, но и функциональных динамических зависимостей.
Теоретические, методологические положения диссертации и разработанные инструментальные средства строились на основе анализа широкого спектра работ отечественных и зарубежных ученых из разных областей научного знания. В области квалиметрии проведен анализ работ Г.Г. Азгальдова, А.В. Гличева, Н.Н. Карповой, Э.П. Райхмана, В.Н. Спицна-деля, Н.В. Хованова; в области статистики, эконометрики и экономико-математического моделирования - Дж. Бокса, Т.П. Барановской, Е.С. Вентцель, Г. Дженкинса, А.Н. Ильченко, В.В. Ивантера, В.А. Кардаша, М. Кендэла, М.С. Красса, B.JI. Макарова, А. Райтса, E.JI. Торопцева, Д. X. Уикинсона, Дж. Ханка, Г.Н. Хубаева; в области экспертизы Ч И.Т. Балабанова, B.C. Бодырева, Г.В. Бромберга, К. Гриффита, Г.М. Десмонда, Р.Э. Кели, А.Н. Козырева, Н. Ордуэй, К. Уисона, Д. Фишмена, Д. Фридмана, П. Шеннона Пратта; в области стратегического менеджмента и маркетинга - И. Ансоффа, П.С. Завьялова, Д. Клиланда, Р. Одкорна, JI.C. Шаховской. Исследование базировалось на анализе работ А.В. Андрейчикова, О.Н. Андрейчиковой, Р. Белмана, Д. Дюбуа, JI. Заде, С.П. Капицы, Дж.' Кемени, А. Кофмана, О.И. Ларичева, Г.Г. Малинецкого, А.О. Недосекина, А.И: Орлова, В.А. Острейковского, П.П. Подиновского, Д.А. Поспелова, А. Прада, Ю.П. Пытьева, Т. Л. Саати, Э.А. Трахтенгерца, Р.Я. Ягера в области системного анализа, теории принятия решений и обеспечивающих их информационных технологий. В области теории измерений Ч Г.И. Брызгалина, Д.М. Кранца, И. Пфанцагля, П. Суппеса. В приложении к бихевористской составляющей исследования рассматривались теоретические основы когнитивной и прикладной психологии, изложенные в работах Р. Ат-кинсона, Е. Галантера, Д. Зиглера, Т.П. Зинченко, Р.Д. Льюса, Г.А. Милера, В.Ф. Петренко, Ж. Пиаже, П. Фресса, JI. Хьела.
Исследование выпонено в рамках специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики: п. 1.1 Ч Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании, п. 1.2. - Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей и п. 2.3. - Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Целью исследования является разработка теоретико-методологических положений и инструментальных средств для выявления закономерностей зависимости рыночной стоимости от комплекса показателей качества товаров на основе многокритериального анализа динамических экспертных предпочтений, с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и асимметрии информации на рынке.
В соответствии с целью поставлены следующие основные научные задачи:
- провести анализ методик построения комплексного показателя качества, способов определения весовых коэффициентов единичных показателей на основе методик субъективного шкалирования, применяемых в психологических, социологических и маркетинговых исследованиях, а также обзор способов ранжирования нечисловых объектов (градаций качественных признаков, ранжировок, разбиений, парных сравнений, нечетких предпочтений, интервальных данных);
- на основе анализа методов теории принятия решений, осуществляющих многокритериальную оптимизацию, выявить ограничения, вводимые методиками субъективного шкалирования на количество сравниваемых альтернатив, сложность исследуемых сетевых структур и вычислительных агоритмов;
- разработать методику анализа и построения сетевых структур для определения зависимости рыночной стоимости от качества объектов сложной структуры на основе не противоречащих друг другу вербальных (лингвистических), визуальных, а также параметрически и функционально заданных динамических экспертных суждений;
- разработать программные системы поддержки принятия решений для анализа многокритериальных задач, предпочтения в которых изменяются со временем, а также программные системы и базы данных, предназначенные для моделирования зависимости цена-качество, с учетом динамики этой зависимости;
- разработать методику распределенных и локальных экспертиз, которая осуществляет расчет рыночной стоимости товаров на основе комплексной оценки дерева показателей качества с использованием предложенных программных систем.
Объектом исследования являются предприятия всех организационно-правовых форм, в процессе функционирования которых принимаются системные, стратегические и тактические решения о вступлении в товарно-денежные отношения в условиях информационной асимметрии.
Предметом исследования является процесс поддержки многокритериального принятия решений, связанных с комплексной оценкой качества (полезности) для определения стоимости товаров сложной структуры с учетом динамических сложноформализуемых влияний рынка.
Теоретической и методологической основой исследования явились методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам экспертного оценивания, системного анализа, экспертно-аналитического прогнозирования, квалиметрии, эконометрики, программно-информационного обеспечения, методам принятия решений в условиях неопределенности, прикладной и когнитивной психологии. В процессе исследования применяся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории принятия решений. Обработка информации, ее анализ и расчеты осуществлялись с использованием созданных автором программных систем.
Информационно-эмпирической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, разработки Х научно-исследовательских учреждений, материалы научных конференций и личные наблюдения автора. Разработка методик оценивания строилась на основе анализа нормативных и подзаконных актов РФ, государственных стандартов, стандартов предприятия и рабочих документов отраслей промышленности. Источниками исходной информации послужили сведения, полученных в ходе экспертного оценивания и анализа экспертных суждений специалистов технического и социо-экономического профиля.
Основной теоретической предпосыкой работы является существование зависимости рыночной конъюнктуры (множества цен товарного ряда) от сложной структуры показателей качества оцениваемых товаров. При этом термин качество описывает не только множество изменяющихся со временем метрических характеристик (измеряемых инструментальными средствами), но и динамическое множество субъективных показателей, измерить которые можно только экспертными способами. Основной задачей методологии моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертной оценки товаров сложной структуры дожно являться точное позиционирование стоимости товаров в ценовом диапазоне исследуемого товарного ряда.
Основные положения, выносимые автором на защиту:
1. Методология моделирования процесса динамического экспертного оценивания товаров со сложной структурой качества, учитывающая сложно-формализируемые закономерности рынка и множество случайных факторов воздействия внешней среды.
2. Методика построения и анализа сетевых структур для выявления и моделирования зависимости рыночной стоимости от качества товаров сложной структуры.
3. Информационная технология распределенной и сосредоточенной многокритериальной оценки для определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.
4. Метод многокритериальной оценки качества с использованием непрерывной шкалы, задающей функциональные зависимости величины приоритетов от времени.
5. Метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, отражающие динамические экспертные оценки качества товаров.
6. Структуры баз данных, сосредоточенных и распределенных программных систем поддержки принятия решений (СППР) для прогнозирования динамики приоритетов и программных систем для моделирования зависимости цена-качество.
Основные положения диссертационной работы и предложения по их практической реализации были представлены автором на международных научно-практических конференциях: Международной конференции по проблемам управления (Москва, ИЛУ РАН, 1999); IV Международной электронной научной конференции Современные проблемы информатизации (Воронеж, 1999); IV международной научно-практической конференции преподавателей, ученых, аспирантов, студентов Актуальные проблемы развития экономики России: теория и практика (Нижний Новгород, 2006); XIX Международной научно-технической конференции (Пенза, 2007); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лVeda a technologie: krok do budoucnosti (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лEvropska veda XXI stoleti (Прага, 2008); IV Mezinarodni vedecko-praktika conference лPerspektywiczne opracowania nauki i techniki (Перемышль, 2008); Съвременна технология на информации (София, 2008); Постигането на висшето образование (София, 2008); Nauka I inowacja (Перемышль, 2008); Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе (Санкт-Петербург, 2009); Второй Международной научной конференции Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение (Москва, МГУ, 2009) и др.
Основные положения работы также излагались на ежегодных всероссийских, межрегиональных и межвузовских научно-практических конференциях: I Всероссийской научно-практической конференции (Махачкала, 2007), Третья Общероссийская научно-практическая конференция Молодежь и формирование гражданского общества в России (Вогоград, 2007), 35-й межвузовской конференции ВогГТУ (Вогоград, 1998), IV межвузовской конференции студентов и молодых ученых Вогограда и Вогоградской области (Вогоград, 1998). Все стадии исследования докладывались и обсуждались на ежегодных внутривузовских конференциях (с 36 по 46) Вогоградского государственного технического университета, начиная с 1998 по 2009 год.
Рассмотренные методики и агоритмы расчетов реализованы автором в виде универсальных систем поддержки принятия решений, о чем имеются свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ №№2009611495, 2009611490, 2009611488, 2009611493, 2009611492, 2009611487, 2009611494, 2009611489, 2009611491, 2009612167. Многолетние работы по созданию программных СППР частично поддерживались грантами РФФИ 05-08-01470-а, РФФИ 05-08-01466-а, РФФИ 05-02-20201, РФФИ 04-07-96502-р2004повожьев, РФФИ 01-01-00043-а, РФФИ 04-07-96502 и РФФИ 98-07-90007-в.
Основные положения диссертационной работы опубликованы в 61 печатной работе общим объемом 76,6 п. л. (в том числе авторских 62,1 п.л.), из них 5 монографий, 29 научных статей, в которых из списка ВАК - 10, свидетельств РОСПАТЕНТа об официальной регистрации программы для ЭВМ -10, докладов на российских и зарубежных конференциях - 17.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы (431 наименование) и приложений. Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой проводимого исследования.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Терелянский, Павел Васильевич
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:
Разработана методология моделирования и инструментальной поддержки процесса экспертного оценивания объектов со сложной структурой качества, отличающаяся возможностью учета сложноформализируемых закономерностей рынка, множества случайных факторов воздействия внешней среды и динамических потребительских предпочтений, что позволяет выявлять закономерности изменения соотношения цены и качества товаров на исследуемых рынках.
Разработана методика построения и анализа сетевых структур, представляемых в форме взвешенных ориентированных графов, описывающих качество товаров сложной структуры, допоненных системой вербальных, графических и нечетких шкал, что позволяет формализовать процедуру выявления зависимости рыночной стоимости от множества единичных показателей качества.
Разработан метод многокритериальной оценки объектов сложной структуры, отличающийся использованием непрерывной вербальной шкалы, позволяющий наглядно отображать функциональную зависимость в пространстве время-приоритет-альтернатива, что обеспечивает возможность прогнозировать и анализировать динамику предпочтений экспертов.
Предложены информационная технология и инструментальные средства поддержки процесса многокритериальной оценки, предоставляющие возможность организации сосредоточенной (локальной) или распределенной экспертизы, что обеспечивает повышение объективности экспертного оценивания.
Разработан метод анализа числовых множеств, элементами которых являются функциональные зависимости, параметрически моделирующие субъективные представления экспертов, что позволяет когнитивизировать динамику изменения качества альтернатив во времени.
Разработаны программные СППР для ранжирования альтернатив модифицированным методом парных сравнений, динамика приоритетов в котором задается в виде нелинейных зависимостей на плоскости предпочтений. СППР отличаются возможностью параметрического задания предлагаемых трендов предпочтений, интерактивного подбора и параметризации функциональных зависимостей путем анализа множества реперных точек, что обеспечивает прогнозирование' приоритетности альтернатив на основе полученных зависимостей.
Разработаны программные системы, реализующие параметризацию временных зависимостей цена-качество, выявленных с использованием предложенной методологии. Входными параметрами программной системы являются множества цен в исследуемом сегменте рынка и динамических оценок комплексного качества товаров сложной структуры, что позволяет прогнозировать вероятную цену согласия отторжения товара в условиях информационной асимметрии.
Заключение
Научная новизна диссертации состоит в разработке новых теоретико-методологических положений, математического аппарата и программных систем поддержки принятия решений, позволяющих проводить многокритериальный анализ экспертных предпочтений, заданных в виде функциональных зависимостей и строить на их основе прогнозы изменения приоритетов с целью определения рыночной стоимости объектов сложной структуры.
Теоретическая и практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что предлагаемые математический аппарат, методы его применения и разработанные инструментальные средства могут использоваться не только для определения рыночной стоимости на основе динамического многокритериального анализа комплексных показателей качества товара, но и для повышения обоснованности управленческих решений на всех уровнях экономики. При этом обоснование решений будет базироваться на методах классического статистического анализа множества рыночных индикаторов и на анализе всей совокупности знаний экспертов с учетом множества случайных факторов воздействия внешней среды и сложноформализируемых зависимостей, существующих в рамках реального сектора экономики.
В течение более чем десяти лет эксплуатации программных систем, разработанных автором, был защищен ряд диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук и магистра экономики, более 80 дипломных работ инженеров (информатик-экономист) и бакалавров экономики, в каждой из которых в той или иной степени использовались предложенные математический аппарат и информационные технологии для анализа или обоснования выбора альтернативных решений. Акты внедрения, приведенные в Приложении Д, показывают заинтересованность представителей промышленных, торгово-закупочных, образовательных и научно-исследовательских организаций в практических и теоретических результатах диссертационной работы.
Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Терелянский, Павел Васильевич, Вогоград
1. Абовский, Н.П. Творчество: системный подход, законы развития, принятие решений. Серия Информатизация России на пороге XX века. М.: Синтег, 1998.-312 с.
2. Адашинская, Г.А., Мейзеров Е.Е. Многомерный вербально-цветовой болевой тест // Журнал Боль. 2005. -№ 1 (6), с. 26-33
3. Азгальдов, Г.Г. Квалиметрия в архитектурно-строительном проектировании. М.: Стройиздат, 1989.
4. Азгальдов ,Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров. Основы квалиметрии. М.: Экономика, 1982. - 256 с.
5. Азгальдов, Г.Г., Райхман, Э.П. О квалиметрии. М.: Изд-во стандартов, 1973.
6. Азгальдов, Г.Г. Проблема согласования оценок и ее возможное решение // Вопросы оценки, 1999, № 4.
7. Азгальдов, Г.Г., Карпова, Н.Н. Оценка стоимости интелектуальной собственности и нематериальных активов / Г.Г. Азгальдов, Н.Н. Карпова -М.: Международная академия оценки и консатинга, Ч 2006. Ч 400 с.
8. Айзерман, М.А. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор / М.А. Айзерман, В.И. Вольский, Б.М. Литваков -М.: Нефтяник, 1994. 216 с.
9. Александров Л.В. Системный анализ при создании и освоении объектов техники / Л.В.Александров, Н.П. Шепелев. М. : НПО "Поиск", 1992. -88 с. - Библиогр.: 59 назв.
10. Алехина, А. Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности // Новости искусственного интелекта. -2000. -№ 3. с. 124-139.
11. Алиев, Р.А., Абдикеев, Н.М., Шахназаров, М.М. Производственные системы с искусственным интелектом. М: Радио и связь. 1990. - 264 с.
12. Атунин, А.Е., Семухин, М.В. Модели и агоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
13. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. Ч М.: Наука, 1985.-221 с.
14. Андреев, Г.И., Витчинка, В.В., Смирнов, В.А. Практикум по оценке интелектуальной собственности. М.: Финансы и статистика, 2003. Ч 176 с.
15. Андреев, С.Н. Принятие решений в маркетинговых ситуациях// Маркетинг в России и за рубежом, 1998. №1.
16. Андрейчиков, А.В, Декатов, Д.Е. Математические модели синтеза оригинальных и типовых механизмов.// Известия вузов, Машиностроение.-, № 7, 1995, с.3-5.
17. Андрейчиков, А.В. Автоматизированная система оценки и систематизации класса виброзащитных устройств : монография / А.В. Андрейчиков, Р.М.-Р. Бахмудов. Вогоград : ВогГТУ, 2004. - 192 с.
18. Андрейчиков, А.В. Автоматизированные информационные системы для синтеза новых механизмов : автореф. дис. . докт. техн. наук / Андрейчиков Александр Валентинович С.-Петербург : СПИИРАН, 1994. - 310 с.
19. Андрейчиков, А.В. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения) / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчико-ва. -М.: Машиностроение, 1998. 476с.: ил.
20. Андрейчиков, А.В. Математические модели и программные средства принятии и синтеза решений в экономике и бизнесе : монография / А.В. Андрейчиков. Вогоград : ВогГТУ, 2004. - 208 с.
21. Андрейчиков, А.В. Математические модели и средства аналитического планирования но основе метода анализа иерархий : монография / А.В.
22. Андрейчиков, М.А. Кузнецов, О.Н. Андрейчикова. Вогоград : ВогГ-ТУ, 2004. - 224 с.
23. Андрейчиков, А.В. Модели и средства концептуального проектирования виброзащитных систем : монография / А.В. Андрейчиков и др. Вогоград : ВогГТУ, 2004. - 114 с.
24. Андрейчиков, А.В. Новые информационные технологии для синтеза конкурентоспособной техники (подходы, методы, модели, агоритмы и компьютерные средства) / ВогГТУ, Вогоград, 1996.- 172 с.
25. Андрейчиков, А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.
26. Андрейчиков, А.В., Бахмудов, Р.М.-Р. Автоматизированный поиск прототипов технических решений // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. Сб. научн. трудов / ВогГТУ, Вогоград, 1998 г, с. 124-128.
27. Андрейчиков, А.В., Бахмудов, Р.М.-Р. Поиск рациональных вариантов технических решений. // Известия Вузов. Машиностроение (принята к публикации в №№10-12, 1998 г.).
-Р., Верченко, А.В. Автоматизированная система анализа и синтеза технических решений // Известия Вузов. Машиностроение 1997, № 10-12, с.29-33.29. Андрейчиков, А.В., Декатов, Д.Е. Математические модели синтеза оригинальных и типовых механизмов.// Известия вузов, Машиностроение -№ 7, 1995, с.3-5.
30. Андрейчикова, О. Н. Разработка методов и систем компьютерной поддержки анализа и синтеза технических решений на этапе концептуального проектирования : Дисс. . д-ра техн. наук : 05.13.01 / Ольга Николаевна Андрейчикова. Вогоград, 2002.
31. Андрианов, Ю.В. Введение в оценку транспортных средств. М.: Дело, 1998.-255 с.
32. Ансофф, И. Стратегическое управление.- М.: Экономика, 1989. Ч 519 с.
33. Аренков, И.А. Маркетинговые исследования: основы теории и методики. СПб, 1992.
34. Арефьева, О.Н. Экономика предприятия / О.В. Арефьева. Киев: Изд. Европейского университета, 2003. Ч 237 с.
35. Аткинсон, Р. Человеческая память и процесс обучения. Ч М.: 1980
36. Ахрамейко, А. А., Железко, Б. А., Ксеневич, Д. В., Ксеневич, С. В. Обобщение метода анализа иерархий Саати для использования нечетко-интервальных экспертных данных. Электронный ресурс. Режим доступа:. Ссыка на домен более не работаетscgroup.html.
37. Ахрамейко, А.А., Железко, Б.А., Ксеневич, Д.В., Морозевич, А.Н. Методика многоуровневой агрегированной оценки и прогнозирования финансового состояния предприятий. Электронный ресурс. Режим доступа:. Ссыка на домен более не работаетsc group.html.
38. Ахромеева, Т.О., Малинецкий, Г.Г. О странном аттракторе в одной задаче синергетики //ЖВМ и МФ, т.27, N2, 1987, с.202-217.
39. Балабанов, И.Т. Операции с недвижимостью в России. -М.: Финансы и статистика, 1996. Ч 192 с.
40. Бахмудов, Р. М.-Р. Разработка автоматизированной системы оценки и систематизации класса виброзащитных систем : дисс. . канд. техн. наук / Бахмудов Руслан Магомед-Расулович. Вогоград, 1998. Ч 175 с.
41. Бекин, А.Р., Левин ,А.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. -М.: Наука, -1990, 160 с.
42. Белман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях : пер. с англ. / Р. Белман, Л. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений М.: Мир, 1976. - с. 172-175.
43. Беляев, Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности / Л.С. Беляев. Новосибирск: Наука, 1978. - 126 с.
44. Березовский, Б.А. Многокритериальная оптимизация: математические аспекты / Б.А. Березовский и др. М.: Наука, 1989. - 230 с.
45. Берштейн, JI.C., Боженюк, А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.
46. Блюмин, С.Л., Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности. Липецк: ЛЭГИ, 2001. - 138 с.
47. Богласов Ю.П. Вычислительная математика и программирование ЧМ.: Высш. шк., 1990. -544 е.: ил.
48. Бодянский, Е.В., Кучеренко, Е.И. Диагностика и прогнозирование временных рядов многослойной радиально-базисной нейронной сети //Труды VIII Всероссийской конференции Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл., 2002. Ч С. 69-72.
49. Бокс, Дж., Дженкинс, Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление -М.: Мир, 1994.
50. Бодырев, B.C., Галушкин, А.С., Федоров, А.Е. Введение в оценку недвижимости. ЧМ.: Дело, 1998.
51. Бодырев, B.C., Федоров, А.Е. Введение в теорию оценки недвижимости. -М.: Дело, 1998.
52. Бомбин, A.M. Системный анализ и синтез сложных систем / A.M. Бом-бин ; Воронеж, гос. лесотехн. акад. Воронеж, 2005. - 36 с. : ил.
53. Борзенко, В.И. Аппроксимационная многокритериальная оптимизация / В.И. Борзенко, Э.И. Трахтенгерц, В.М. Шершаков // АиТ, №9, 1986, с.152-162.
54. Борисов А.Н. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ / А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, Л .Я. Сукур Рига: Зинатне, 1986. -195 с.
55. Борисов, А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений. Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании / А.Н. Борисов. Рига: Риж. техн. ун-т. 1992. - с. 12-15.
56. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров Рига: Зинатне, 1990 - 184 с.
57. Борисов, А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. -256с.
58. Борисов, А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М: Радио и связь. 1989. -304с.
59. Борщ-Компанеец Н.С. Патент как охрана вашего бизнеса // Финансовая газета, 1996,-№42.
60. Борщ-Компанеец, Н.С. Программный продукт как объект интелектуальной собственности // Финансовая газета. Региональный выпуск, 1996, -№50.
61. Бочарников, В.П. Fuzzy-Технология: математические основы практика моделирования в экономике. Санкт-Петербург, 2001, 328 с.
62. Бромберг, Г.В. Интелектуальная собственность. Основной курс. Ч М.: Приор-издат, 2004. 456 с.
63. Бромберг, Г.В., Розов, Б.С. Об оценке некоторых объектов промышленной собственности // Интелектуальная собственность, 1997, Ч№5.
64. Бромберг, Г.В., Хин Ю.В., Лынник Н.В. Рекомендации по определению стоимости объектов промышленной собственности. -М.: Роспатент, 1993.
65. Брызгалин, Г.И. Введение в теорию качеств. Ч Вогоград: Вогоградский политехнический институт, 1988. Ч 97 с.
66. Бурдо, А.И., Тихонов, Э.Е. К вопросу систематизации методов и агоритмов прогнозирования // Материалы межрегиональной конференции "Студенческая наука экономике научно-технического прогресса". Ставрополь: СевКав ГТУ, 2001. - с.ЗЗ - 34.
67. Бурдо, А.И., Тихонов, Э.Е. К вопросу совершенствования систем прогнозирования // Материалы XXXVIII юбилейной отчетной научной конференции за 1999 год: В 3 ч./Воронеж. гос. технол. акад. Воронеж, 2000.-4.2.-с. 211-215.
68. Бурков, В.Н. Введение в теорию активных систем / В.Н. Бурков, В.А. Новиков. М.: Институт проблем управления. 1996.
69. Бурков, В.Н. Механизмы функционирования социально-экономических систем с сообщением информации / В.Н. Бурков, А.К. Еналеев, В.А. Новиков //АиТ №3, 1996, с. 3-25.
70. Бушуева, Л.И. Статистические методы в маркетинговых исследованиях. Сыктывкар, 1999.
71. Бэстенс, Д.Э., Берт В.М. ван дер, Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1998.
72. Вадайцев, B.C. Оценка бизнеса и инноваций. -М.: Филинъ, 1997.
73. Введенский, И. Применение экспертного опроса для определения рейтинга успешности фирм в г. Ростов-на-Дону // Практический маркетинг. 1997. №4.
74. Вентцель, Е. С. Исследование операций. М. Высшая школа, 2001. Ч 208 с.
75. Вентцель, Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. М.: Дрофа, 2004.-208 с.
76. Вероятность и математическая статистика. / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. -М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. 910 с.
77. Вероятность и математическая статистика. / Под ред. Ю.В. Прохоров. -М.: Большая Российская энциклопедия, 2003. Репр. изд. - 912 с.
78. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Подлазов А.В. и др. Управление риском. Риск, устойчивое развитие, синергетика. -М.: Наука, 2000-432 с.
79. Власова, М.Л. Чем пользуется профессионал? Краткий обзор методов маркетинговых исследований// Маркетолог, 1999. N 2-3.
80. Вокова, В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд. СПбГТУ, 1997 510 с.
81. Воробьева, И.С. Маркетинг и типы принятия решения о покупке // Вестник Санкт-Петербургского Университета, сер.5. Экономика, 1996. №3.
82. Вощинин, А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. Изд-во МЭИ (СССР) и Техника (НРБ), 1989. - 224с.
83. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. пособие для вузов.-М.: ИПРЖР, 2001.-385 е.: ил.
84. Гальперин, В. М. Микроэкономика. В 2 т. Т.1 / В. М. Гальперин, С. М. Игнатьев, В. И. Моргунов. СПб.: Экон. шк., 1999. - 348 с.
85. Гальчев, Ф.И. Аналитический обзор современных методов маркетинговых исследований. Вып.З. М. 1997.
86. Гантмахер, Ф. Р., Теория матриц. Ч М.: Наука, 1966. Ч 576 с.
87. Герасименко, Н.М. Маркетинговые исследования Хабаровск, 1994.
88. Герасимов, Б.М., Дивизнюк, М.М., Субач, И.Ю. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности. Севастополь: Научно-исследовательский центр вооруженных сил Украины "Государственный океанариум". 2004. - 320с.
89. Герчикова, И.Н. Методика проведения маркетингового исследования// Маркетинг. 1995. 2-3.
90. Глинский, В.В. Статистический анализ : издание 2-е, перераб. и доп. / В.В. Глинский, В.Г. Ионин. Ч М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1998.-264 с.
91. Гличев, А. В., Панов, В. П., Азгальдов, Г. Г. Что такое качество? М.: Экономика, 1968.
92. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4 /Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001. - 256 с.
93. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: основные понятия и опыт проведения // Маркетинг в России и за рубежом, 1997. №2
94. Голубков, Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Издательство "Финпресс", 1998. - 416 с.
95. Голубков, Е.П. Процесс маркетинговых исследований // Маркетинг в России и за рубежом, 1997. №3
96. Гончаров, A.M. Системный анализ управления организационно-техническими системами // Технология машиностроения. Ч 2004. Ч№4. Ч с. 62-65
97. Горбунов, В. К. Математическая модель потребительского спроса: теория и приклад, потенциал / В.К. Горбунов. Ч М.: Экономика, 2004. Ч 173 с.
98. ГОСТ 13377-75 Надежность в технике. Термины и определения.
99. ГОСТ 15467-79 (СТ СЭВ 3519-81) Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. / Гос. ком. СССР по стандартам. -М.: ИПК Издательство стандартов, 1987.
100. ГОСТ 4.87-83 СПЕСП. Установки геологоразведочные буровые. Насосы буровые. Номенклатура показателей.
101. ГОСТ 4.89-83 СПЕСП. Установки для колонкового геолого-разведочного бурения на твердые полезные ископаемые. Номенклатура показателей.
102. ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. / Гос. ком. РФ по стандартам Ч М.: ИПК Издательство стандартов, 2001.
103. Гражданский Кодекс Российской Федерации (Часть первая) от 30.11.1994 №51-ФЗ // "Российская газета", №238-239, 08.12.1994.
104. Гражданский Кодекс Российской Федерации (Часть четвертая) от 18.12.2006 №230-Ф3 // "Российская газета", №289, 22.12.2006.
105. Данько, Т., Сагинова, О., Скоробогатых, И., Фокс, К. О чем пишут исследователи: анализ тематики маркетинговых диссертаций// Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2001. №2.
106. Декатов, Д.Е. Разработка комплекса моделей и средств концептуального проектирования виброзащитных систем : дисс. . канд. техн. наук / Декатов Дмитрий Евгеньевич. ВогГТУ, Вогоград, 1997. Ч 144 с.
107. Десмонд, Г.М., Кели, Р.Э. Руководство по оценке бизнеса /Пер. с англ. -М.: Дело, 1996.
108. Дроженко, В.М. Методы прикладной математики в маркетинговых исследованиях// Экономика и технология. М. 1994.
109. Дьяконов, В.П. Справочник по агоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ / В.П. Дьяконов. Ч М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.-240 с.
110. Дэвид, Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. - 144 с.
111. Дюбуа, Д., Прад, А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. -М.: Радио и связь. Ч 1990, 288 с.
112. Емельянов, В.В. Введение в методы системного анализа и синтеза / В.В. Емельянов, С.И. Ясиновский ; Моск. гос. техн. ун-т им. Н.Э. Баумана. -М. : Изд-во МГТУ, 1999. 23 с. : ил.
113. Железко, Б. А., Морозевич, А. Н. Теория и практика построения информационно-аналитических систем поддержки принятия решений. Мн.: Армита-Маркетинг, Менеджмент, 1999, 144 с.
114. Завьялов, П.С. Маркетинг в схемах, рисунках, таблицах. -М.: ИД ООО ИНФРА-М, 2007. 269.
115. Заде, JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений : пер. с англ. / JI. Заде. М.: Мир, 1976. -165с.
116. Заде, JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.: Знание, 1974, с. 5-49.
117. Зайченко, Ю.П. Исследование операций: нечеткая оптимизация.- Киев: Выща школа, 1991.- 191с.
118. Заславский, Г. М., Сагдеев, Р. 3., Введение в нелинейную физику: От маятника до турбулентности и хаоса. М.: Наука, 1988. 368 с.
119. Зенкин, А.А., Поспелов, Д.А. Когнитивная компьютерная графика. Ч М: Наука, 1991. Ч 192 с.
120. Зинченко, Т.П. Когнитивная и прикладная психология М.: Московский психолого-социальный институт; Воронеж: Издательство НПО МО-ДЭК, 2000. Ч 608 с. (Серия Библиотека психолога)
121. Зубко, Н.М. Экономическая теория / П. М. Зубко. А. И. Зубко. 3-е изд. перераб. и доп. -Минск : НТЦ АПИ, 2001. - 352 с.
122. Ивашковский, С. Н. Микроэкономика / С.Н. Ивашковский. М.: Дело, 2002.-414 с.
123. Иохин, В. Я. Экономическая теория: введение в рынок и микроэкономический анализ / В. Я. Иохин. М.: Инфра-М, 1997. - 510 с.
124. ИСО/МЭК Руководство 99:2007 Международный словарь по метрологии. Основные и общие понятия и связанные с ними термины (VIM), 2007.
125. Исследование операций в экономике / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, М.Н. Фридман ; под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.-407 с.
126. Калачева, С.А. Операции с недвижимостью. -М.: Приор, 1998. Ч 176 с.
127. Калятин, В.О. Интелектуальная собственность. -М.: Норма, 2000. -459 с.
128. Капица, С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего/ 3-е издание. М.: Эдиториал УРСС, 2003. - 288 с.
129. Квортруп, П. Дорога в аудиоад. АудиоМагазин, №3 (8), 1996, с. 39.
130. Кемени, Дж., Снел, Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения. М.: Советское радио, 1972. - 192 с.
131. Кендэл, М. Ранговые корреляции. М.:Статистика,1975. - 216 с.
132. Кибернетика и информатика. Сборник научных трудов к 50-летию Секции кибернетики Дома ученых им. М.Горького РАН, Санкт-Петербург, 2006.-410 с.
133. Кини, Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения : пер. с англ. / P.JI. Кини, X. Райфа ; под ред. Шахова И.Р. Ч М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
134. Кирпатрик, Э. Практика обеспечения качества на производстве / Пер. с англ. М.: Изд-во стандартов, 1978.
135. Клигер, С. А., Косолапов М. С., Тостова Ю. Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации / Клигер С.А., Косолапов М.С., Тостова Ю.Н. М.: Наука, 1978. - 112 е.: ил.
136. Клиланд, Д., Кинг, В. Системный анализ и целевое управление. Ч М.: Советское радио, 1974.- 280 с.
137. Ковалев, А.П. Оценка машин, оборудования и транспортных средств. -М.: Академия оценки, 1996.
138. Ковалев, А.П. Оценка стоимости активной части основных фондов М.: Финстатинформ, 1997. -175 с.
139. Ковалев А.П. Рыночная стоимость имущества предприятия Ч М.: Фин-статпром, 1996. 80 с.
140. Коваленко, И.Н., Филиппова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1973. 368 с.
141. Козодаев, М., Пылов, М. Оценка и бизнес. М.: Ома-Пресс, 2003
142. Козырев, А.Н. Оценка интелектуальной собственности М.: Экспертное бюро, 1997.-289 с.
143. Колесников, А.А. Синергетические методы управления сложными системами : теория системного синтеза / А.А. Колесников. М. : URSS : КомКнига, 2006. - 237 с.
144. Количественные методы оптимизации параметров объектов стандартизации. Оптимизация перспективных требований стандартов на группы однородной продукции : метод, рекомендации. / Гос. ком. СССР по стандартам. М.: Изд-во стандартов, 1986. - 113 с.
145. Комероэ, А. Пролог Ч теоретические основы и современное развитие /
146. A. Комероэ, А. Канун, М. ван Канегем. В сб.: Логическое программирование. -М.: Мир, 1988, с.27-133.
147. Комплексная оценка качества промышленной продукции / Под ред. А.
148. B. Гличева. М.: Экономика, 1975.
149. Кононенко, Н.В. Выбор конкретных методов маркетинговых исследований: соотношение количественных и качественных подходов// Маркетинг в России и за рубежом, 1998. №2.
150. Корнфельд, М. И. Погрешность и надежность простейших экспериментов // Успехи физических наук. Том 85, вып. 3, 1965 . Ч с. 533-542.
151. Коростелев, С.П. Основы теории и практики оценки недвижимости М.: Русская деловая литература, 1998. -224с.
152. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств : пер. с англ. / А. Кофман. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.
153. Крахмалева, А.В., Фасхиев, Х.А Методика оценки качества автомобилей // Маркетинг в России и за рубежом. 2005. Ч№4.
154. Кривцов, B.C., Орлов, А.И., Фомин, В.Н. Современные статистические методы в стандартизации и управлении качеством продукции. Журнал Стандарты и качество. 1988. №.3. С.32-36.
155. Круглов, В.В., Дли, М.И., Голунов, Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Физматлит, 2001. 224 с.
156. Крючкова, О. Н., Попов, Е. В. Классификация методов ценообразования. Маркетинг в России и за рубежом. 2002. - №4. - с. 32-53.
157. Красс, М.С. "Математика в экономике. Основы математики". М., ФБК-Пресс, 2005 г. 472 с.
158. Красс, М.С., Чупрынов Б.П. "Математика в экономике. Математические методы и модели". М., Финансы и статистика, 2007 г.
159. Кузин JI. Т. Основы кибернетики (в 2-х томах). Ч М.: Энергия, 1973.
160. Кузнецов С. П., Динамический хаос (курс лекций).Ч М.: Физматлит, 2001.
161. Курдюмов, С.П., Малинецкий, Г.Г., Медведев, И.Г., Митин, Н.А. Нелинейная динамика и проблемы прогноза// Безопасность Евразии. 2001, №2, с.481-525.
162. Ларичев, О. И. Вербальный анализ решений. М.: Наука. - 2006.
163. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решения, а также Хроника событий в Вошебных странах. М.: Логос. - 2002.
164. Ларичев, О.И. Объективные модели и субъективные решения / О.И. Ларичев. -М.: Наука, 1987. -144 с.
165. Ларичев, О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. М.: ВНИИТИ.- 1987.-Т 21.-с. 131-164.
166. Лебедев, А.А. Введение в анализ и синтез систем / А.А. Лебедев. Моск. гос. авиац. ин-т (техн. ун-т). -М. : Изд-во МАИ, 2001. 351 с.
167. Легостаева, И.Л., Ширяев, А.Н. Минимальные веса в задаче выделения тренда случайного процесса. Ч Теория вероятностей и ее применение, 1971, -Т. XVI,-№2.
168. Леоненков, А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб: БХВ-Петербург. 2003. 736с.
169. Лисичкин, В.А. Принятие решений на основе прогнозирования в условиях АСУ / В.А. Лисичкин, Е.И. Голынкер. М.: Финансы и статистика, 1981.-50 с.
170. Лихницкий, А. Качество звучания. Новый подход к тестированию аудиоаппаратуры. СПб, "ПиК", 1998, с. 51-67.
171. Логвиненко, А.Д. Измерения в психологии: математические основы / А. Д. Логвиненко. М.: Изд-во Моск. гос. ун-та, 1993. - 477 с.
172. Логический подход к искусственному интелекту: от классической логики к логическому программированию : пер. с франц. / А. Тейз [и др.] -М.: Мир, 1990.-432с.
173. Лупандин, В. И., Терешина, Л. А. Зависимость шкалы субъективной оценки яркости от плотности стимульного ряда в исследуемом диапазоне //Вопросы психологии, №3, 982. Ч с.112-114.
174. Львовский, Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул: -2-е изд., перераб. и доп. -М.: Высш. шк., 1988.- 239с.
175. Льюс, Р., Галантер, Е. Психофизические шкалы.- В сб. под ред. Л.Д. Мешакина, -М., "Мир", 1967, с. 116- 118.
176. Лямец, В.И., Тевяшев, А.Д. Системный анализ. Харьков: ХТУРЭ, 1998 - 252 с.
177. Макеев, С.П. Упорядочение объектов в иерархических системах / С.П. Макеев, И.Ф. Шахнов // Известия АН СССР, Техническая кибернетика. -1991, №3.-с. 29-46.
178. Малафеев, А. Н., Яковец, Ю. В., Агапова, О. Н. Политическая экономия. Учебник для школ основ марксизма-ленинизма. Изд. 3-е. -М.: Политическая литература, 1971. 367с.
179. Малинецкий, Г.Г., Курдюмов, С.П. Нелинейная динамика и проблемы прогноза//Вестник РАН. 2001. Т71, ?3, с.210-232.
180. Малинецкий, Г.Г., Потапов, А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики/ Изд. 2-е, исправл. и доп. М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 360 с.
181. Малинецкий, Г.Г. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии /Г.Г. Малинецкий // Информационные технологии и вычислительные системы. 2002 . №4. с. 83-108
182. Малышев, Н.Г., Бернштейн, Л.С., Боженюк, А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. Ч М.: Энергоиздат, 1991. Ч 136 с.
183. Мангейм, Дж.Б., Рич, Р.К. Политология: Методы исследования. М.: Издательство "Весь Мир", 1997. - 544 с.
184. Маркетинг и статистические исследования рынка. Сб. научных трудов Московского государственного университета экономики, статистики и информации. М. 1996.
185. Масалович А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру / А.И. Масалович //Журнал доктора Добба- 1992. №1. - с. 20-23.
186. Математическое моделирование технических объектов и технологий в нечетких ситуациях / Б.Х. Санжапов, В.А.Камаев. Ч Вогоград: Вогоградский политехи, ин-т, 1989. -72 с.
187. Матлин, A.M., Ольховой, В.Г., Рудин, А.Н., Торбин, В.И. Справочник по ценообразованию / Под ред.: Н.Т. Глушкова. Ч М.: Экономика, 1985. Ч 400 с.
188. Мелихов, А. Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, J1.C. Берштейн, С.Я. Коровин. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. Ч272с.
189. Мендельсон, А. С. Стоимость и цена. Теоретический очерк. Ч М.: Эко-номиздат, 1963.-с120.
190. Месарович, М., Такахара, Я. Общая теория систем: Математические основы / Пер. с англ. под ред. С.В. Емельянова. М.: Мир, 1987.
191. Методика оценки остаточной стоимости транспортных средств с учетом технического состояния. Р-03112194-0376-98. Срок действия: начало 01.01.1999 г. окончание 31.12.2004 г. - М.: НИИАТ, 1999. - 159 с.
192. Методика оценки стоимости поврежденных транспортных средств, стоимости их восстановления и ущерба от повреждения. Р-03112194-0377-98. Срок действия: начало 01.01.1999 г. окончание 31.12.2004 г. -М.: НИИАТ, 1999.-59 с.
193. Методические материалы по оценке транспортны средств. Ю.В. Андрианов Институт профессиональной оценки, 1999, - 32 с.
194. Микерин Г. И., Недужий М. И., Павлов Н. В., Яшина Н. Н. Международные стандарты оценки. (Кн. 1: Перевод, комментарии, допонения; Кн. 2: Глоссарий) М., 2000.
195. Милер, Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. // Инженерная психология. Ч М.: Прогресс, 1964, Ч С. 192-225.
196. Минаев, Ю.Н., Филимонова, О.Ю. Методы и агоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в ней-росетевом логическом базисе. М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 205 с.
197. Минский, М. Персептроны / М. Минский, С. Пейперт. М.: МИР, 1971. -261 с.
198. Минэкономразвития России от 20 июля 2007 г. №254 ФЕДЕРАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ОЦЕНКИ Требования к отчету об оценке (ФСО №3)" // Российская газета, №194, 4.09.07.
199. Минэкономразвития России от 20 июля 2007 года №255 ФЕДЕРАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ОЦЕНКИ "Цель оценки и виды стоимости (ФСО №2)" // Российская газета, №194, 4.09.07.
200. Минэкономразвития России от 20 июля 2007 года №256 ФЕДЕРАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ОЦЕНКИ №1 "Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО №1)" // Российская газета, №194, 4.09.07.
201. Моисеев, Н.Н. Математические задачи системного анализа. М., 1981.
202. Мороз, А.И. Курс теории систем. М.: Высш. шк.,1987.
203. Мудров, А.Е. Численные методы для ПВЭМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. Томск: МП "Раско", 1991.-272 с.
204. Недосекин, А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами / А.О. Недосекин // Аудит и финансовый анализ. -2000.-№2.
205. Недосекин, А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Изд-во Сезам, 2002. 181 с.
206. Недосекин, А.О., Бессонов, Д.Н., Лукашев, А.В. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000-2003 / А.О. Недосекин, Д.Н.Бессонов, А.В. Лукашев // Аудит и финансовый анализ. 2005. Ч №1, - с. 53-60.
207. Недосекин, А.О., Максимов, О.Б. Анализ риска банкротства предприятия с применением нечетких множеств // Вопросы анализа риска, 1999, № 2-3.
208. Нейман, Дж. фон, Моргенштерн, О. Теория игр и экономическое поведение М.: Наука 1970 с. 708
209. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта / под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред физ.-мат. Лит., 1986. -312 с.
210. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелек-та/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:Наука.Гл.ред.физ.-мат. лит., 1986.-312 с.
211. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения : пер. с англ. / под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. -408 с.
212. Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие. Под ред. Малинецко-го Г.Г., Курдюмова С.П. М.: Наука, 2002.
213. Одкорн, Р. Основы менеджмента. Ч М.: Финпресс, 1999. Ч 320 с.
214. Оптнер, С. Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. Ч М.: Советское радио, 1969. Ч 216 с.
215. Орлов, А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. Ч М.: Знание, 1980. 64 с.
216. Орлов, А.И. Нечисловая статистика / А.И.Орлов. Ч М.: МЗ-Пресс, 2004. -513 с.
217. Орлов, А.И. Прикладная статистика. / А.И.Орлов.- М.: Издательство Экзамен, 2004. 656 с.
218. Орлов, А.И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки. В сб.: Экспертные оценки / Вопросы кибернетики. Вып.58. -М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979.-с.17-33.
219. Орлов, А.И. Теория принятия решений. / А.И.Орлов.- М.: Издательство Март, 2004. 656 с.
220. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях / Заводская лаборатория. 1991. Т.57, №7. с.64-66.
221. Орлов, А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. Ч М.: Наука, 1979. -296 с.
222. Орлов, А.И. Эконометрика. М.: Изд-во "Экзамен", 2002. - 576 с.
223. Орлов, А.И. Экспертные оценки. / А.И. Орлов // Заводская лаборатория. 1996. - Т.62. - № 1. - с.54-60.
224. Орлов, А.И. Экспертные оценки-М.: ИВСТЭ, 2002.
225. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечетной исходной информации / С.А. Орловский. -М.: Наука, 1981. Ч 206 е., ил.
226. ОСТ 4 Г0.000.233. Методика оценки уровня качества промышленной продукции. Карта технического уровня и качества изделия. Ч М.: Изд-во стандартов, 1971.
227. ОСТ 4 Г0.091.219. Узлы и блоки радиоэлектронной аппаратуры. Методы оценки и нормативы показателей технологичности конструкций. . Ч М.: Изд-во стандартов, 1976.
228. Острейковский, В.А. Теоретико-множественное и динамическое описание систем / В.А. Острейковский Ч Обнинск: Обнинский институт атомной энергетики, 1987. 102с.
229. Осуга, С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.
230. Перегудов, Ф.И., Тарасенко, Ф.П. Введение в системный анализ. Ч М.: Высшая школа, 1989.
231. Перекрест, В.Т. Нелинейный типологический анализ социально-экономической информации: Математические и вычислительные методы. Д.: Наука, 1983.- 176 с.
232. Петренко, В. Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании. М.: Изд-во МГУ, 1983.- 175 с.
233. Петренко, В. Ф., Митина, О. А., Психосемантический анализ динамики общественного сознания (на материалах политического менталитета). Смоленск, Изд-во СГУ, 1997.
234. Петренко, В. Ф., Психосемантика сознания. Ч М.: Изд-во МГУ, 1988. Ч 207 с.
235. Пивоварова, М. Рыбалова, Т. "Неявные знания" в процессе анализа информации специалистами по маркетингу // Маркетинг. -1997. -№3.
236. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В. Подиновский, В.Д. Ногин. М.: Наука, 1982. -256 с.
237. Подцерковский, И. Маркетинговые исследования: новая реальность// Рекламные технологии, 1998. №5.
238. Половинкин, А.И. Основы инженерного творчества / А.И. Половинкин. -М.: Машиностроение, 1988.- 368 с.
239. Понтрягин, JL С. Дифференциальные уравнения и их приложения, М.: Наука, 1988.
240. Попов, Г. В. Основы оценки недвижимости -М. Российское общество оценщиков, 1995.
241. Поспелов, Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления.- М.: Энергоиздат, 1981.- 232 с.
242. Поспелов, Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. Ч М.: Радио и связь, 1989. 184 е.: ил.
243. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика.- М. Наука, 1986.- 288 с.
244. Поспелов, Д. А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интелекту / Д.А. Поспелов. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982. Ч 224 с.
245. Постановление Правительства РФ от 06.07.2001 №519 "Об утверждении стандартов оценки" // "Российская газета", №139, 24.07.2001
246. Постановление Правительства РФ от 08.11.2007 г. № 765 "О признании утратившими силу некоторых решений правительства РФ по вопросам оценочной деятельности" // "Российская газета", №254, 14.11.2007
247. Постников, М. М. Теория Галуа. М.: Физматгиз, 1963.
248. Похилько, В. И., Федотова, Е. О. Техника репертуарных решеток в экспериментальной психологии личности // Вопросы психологии, №3, 1984. с.151-157.
249. Представление и использование знаний. Пер. с япон. / Под. ред. X. Уэно, М. Исудзука. М.: Мир, 1989.- 220 с.
250. Приказ № 280 от 17.06.1997 г. Об утверждении "Регламента проведения государственной экологической экспертизы". "Бюлетень нормативных актов федеральных органов испонительной власти", № 16, август 1997 год.
251. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. 368 с.
252. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990. -304 с.
253. Публикация МЭК-543. Информационное руководство по субъектиному прослушиванию. Первое изд., 1976.
254. Пфанцагль, И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. - 276 с.
255. Пытьев, Ю.П. Возможность. Элементы теории и применения. М.: Эди-ториал УРСС, 2000. 192 с.
256. Пытьев, Ю.П. О стохастических моделях возможности. // Интелектуальные системы, т.6, вып.1-4, сс.25-62, Москва, 2002г.
257. Разумов, О.С. Анализ и синтез систем: теория и практика / О.С. Разумов, В.А. Благодатских. М. : Атлас, 2003. - 287 с. : ил. Ч Библиогр.: 23 назв.
258. Райзберг, Б.А., Лозовский, Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь.- 5-е изд., перераб. и доп.-М., 2006.
259. Райфа, Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности) : пер. с англ. / Г. Райфа. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1977.-408 с.
260. Ракитин, В.И., Первушин, В.Е. Практическое руководство по методам вычислений с приложением программ для персональных компьютеров: -М.: Высшая школа, 1998. Ч 383 е.: ил.
261. Распоряжение Министерства имущественных отношений Российской Федерации от 6 марта 2002 г. № 568-р "Об утверждении методических рекомендаций по определению рыночной стоимости земельных участков" // Экспресс-закон. июнь 2002 г. - №21.
262. РД 45.004-2000. Система показателей качества услуг местной телефонной сети. Основные положения. Дата введения 2000-09-01.
263. РД №153-39.4-034-98 Инструкция по контролю и обеспечению сохранности качества нефтепродуктов на предприятиях трубопроводного транспорта. Введено 8 февраля 1999 г.
264. Родионова, А.Н., Руднева Ю.Р., Пашин С.Т. Методы расчета цены на новый товар // Маркетинг в России и за рубежом. Ч 2001. Ч №2 . -с. 3445.
265. Рожков, JI.H., Френкель А.А. Выбор оптимального параметра сглаживания в методе экспоненциального сглаживания. Ч Основные проблемы и задачи научного прогнозирования. -М.:Наука, 1972.- 154 с.
266. Розенблат, Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга. Пер. с англ. М.: Мир, 1965. - 175 с.
267. Ротштейн, А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность агоритмических процессов Винница: Континент-ПРИМ, 1997. 142с.
268. Ротштейн, А.П. Интелектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические агоритмы, нейронные сети. Ч Винница: УНИВЕРСУМЧВинница, 1999. Ч 320 с.
269. Ротштейн, А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. Ч Винница: КонтинентЧПРИМ, 1996. Ч 132 с.
270. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические агоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия Телеком. 2004. 452с.
271. Рюкин, А.Н. Системный анализ и синтез сложных систем : основные этапы моделирования : метод, пособие / А.Н. Рюкин ; Моск. энерг. ин-т (техн. ун-т). М. : Изд-во МЭИ, 2006. - 68 с. : ил.
272. Рюкин, А.Н. Системный анализ и синтез сложных систем. Оптимизационное исследование в условиях неопределенности : метод, пособие / А.Н. Рюкин ; Моск. энергетический ин-т (технический ун-т). М: : Изд-во МЭИ, 2006. - 64 с.
273. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем : пер. с англ. / Т. Саати, К. Керне. М.: Радио и связь, 1991.
274. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий : пер. с англ. / Т. Саати. -М.: Радио и связь. 1993. 316с.
275. Саати, Т.JI. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. / Т.Л. Саати / Пер. с англ. Андрейчикова О.Н. М.: ЖИ, 2008.-360 е., ил.
276. Самуэльсон Пол Э., Нордхаус Вильям Д. Микроэкономика. 18-е издание -М.: Издательский дом Вильяме, 752 е., с ил.
277. Саприцкий, Э.Б. Как оценить рыночную стоимость машин и оборудования на предприятии. Ч М.: Центр экономики и маркетинга. 1997.
278. Саркисов, С.Э. Менеджмент-М.: ООО "АНКИЛ", 2005. 808 с.
279. Семьянова, А.Ю., Кичигин Н.В. Пономарев М.В. Об экологической экспертизе. Постатейный комментарий к Федеральному закону. Серия "Библиотека журнала "Право и экономика". ЧМ.: Юстицинформ. 2006. -198 с.
280. Сигеру, О., и др. Нейроуправление и его приложения. Пер. с англ. под ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001.-321 с.
281. Силов, В.Б. Принятие стратегических решений в нечёткой обстановке / В.Б. Силов М.: ИНПРО-РЕС. 1995.
282. Слепов, В.А., Попов Б.В. Вопросы комплексного подхода к ценообразованию в новых экономических условиях. М.: Система, 1994.
283. Словарь современной экономической теории Макмилана: Серия: Библиотека словарей "ИНФРА-М" / Пер. с англ. А.Г.Пивоварова/ Изд.дом ООО ИНФРА-М -М., 2003. 608 с.
284. Спицнадель, В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений Ч СПб.: Издательский дом Бизнес-пресса, 2002. Ч 395 е.: ил. 31. Табл. 28. Прил 4.
285. Стандарты оценки, обязательные к применению субъектами оценочной деятельности // "Российская Бизнес газета", № 29, 24.07.2001.
286. Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. -384 с.
287. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений : сб. статей / сост. и научн. ред. И.Ф.Шахнов. Ч М.: Статистика, 1979.-184 с.
288. Статические и динамические экспертные системы / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. -320с.
289. Стерлинг, JI. Искусство программирования на языке Пролог / JI. Стерлинг, Э. Шапиро. -М.: Мир, 1989.
290. Стратегическое планирование / Под ред. Уткина Э.А. Ч М.: Ассоциация авторов и издателей "ТАНДЕМ". Издательство ЭКМОС, 1998. Ч440 с.
291. Суппес, П., Зинес, Дж. Основы теории измерений. В сб.: Психологические измерения. - М.: Мир, 1967. С. 9-110.
292. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределённости и неясности в инженерном искусстве : сб. науч. тр. / К. Танака // Нечёткие множества и теория возможностей: под ред. Ягера Р.Я. М.: Радио и связь, 1986, с.37-50.
293. Теория прогнозирования и принятия решений : сб. науч. тр. / под ред. С.А. Саркисяна. -М.: Высшая школа, 1977. 351с.
294. Терелянский, П. В. Математические и инструментальные средства поддержки принятия решений в экономике. / П. В. Терелянский // Аудит и финансовый анализ. Ч 2008. №6, Ч с. 461-471.
295. Терелянский, П. В., Кременов, С.И. Реализация метода анализа иерархий для оценки конкурентоспособности компьютерных фирм / П. В. Терелянский, С.И. Кременов // Вестник Вогоградского гос. ун-та. Серия 3. Экономика. Экология. -2008. -№2. -с. 34-42.
296. Терелянский, П.В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей : монография / А.В. Андрейчиков, П.В. Терелянский, О.Н. Андрейчикова. Ч Вогоград : ВогГТУ, 2004. 156 с.
297. Терелянский, П.В. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе нечетких и иерархических моделей : монография / П.В. Терелянский, А.В. Андрейчиков. Ч Вогоград : ВогГТУ, 2007. 204 с.
298. Терелянский, П.В. Концепция распределенной системы поддержки принятия решений / П.В. Терелянский, Р. М.-Р. Бахмудов // Известия ВУЗов. Машиностроение, № 7, 2004. с. 49-54.
299. Терелянский, П.В. Нечеткие модели и средства принятия решений на начальных этапах проектирования : монография / А.В. Андрейчиков, П.В. Терелянский, A.M. Шахов Вогоград: ВогГТУ, 2004. - 140 с.
300. Терелянский, П.В. Построение функции цена-качество на основе анкетных опросов экспертов / П.В. Терелянский // Известия ВГПУ. Серия: Социально-экономические науки и искусство , №3(37), 2009. с. 92-96.
301. Терелянский, П.В. Разработка средств прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей: дисс. . канд. техн. наук: 05.13.12 : защищена 08.06.2000 : утв. 10.11.2000 / Терелянский Павел Васильевич. Ч Вогоград, 2000. 156с.
302. Терелянский, П.В. Система автоматизированного прогнозирования динамики приоритетов (в приложении к трубной промышленности) / О.Н. Андрейчикова, А.П. Кащеев, П.В. // Известия ВУЗов. Машиностроение, №4, 1999. с.62-68.
303. Терелянский, П.В. Система поддержки принятия решений на основе метода процентных оценок / П.В. Терелянский. Св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009611489; заявка №2009610330 от 03.02.2009 г. -М. : РОСПАТЕНТ, 2009.
304. Терелянский, П.В., Сидунова, Г.И. Анкетная оценка объектов вторичного рынка / Г.И. Сидунова, П.В. Терелянский //Интеграл, №4(24), 2005, с. 46-50
305. Терехина, А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. -М.: Наука, 1986.-168 с.
306. Теслер, Г. С. Новая кибернетика.- Киев: Логос, 2004. 401 с.
307. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка Невинно-мысск, 2006. - 221 с.
308. Тихонов, Э.Е. Об одном подходе к прогнозированию с помощью нейронных сетей//Материалы третьей МНК "Студенческая наука Ч экономике России". Ставрополь: СевКав ГТУ, 2002. с. 69-70.
309. Тостова, Ю.Н. Существует ли проблема социологического измерения // Социология: 4М, 1995. №5-6. с. 103-117.
310. Топорков, В.В. Модели и методы системного синтеза / В.В. Топорков ; Моск. энерг. ин-т техн. ун-т. М. : Изд-во МЭИ, 1999. - 64 с. : ил. -Библиогр.: с. 63-64.
311. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: научно-практическое издание. Серия "Информатизация России на пороге XXI века" / Э.А. Трахтенгерц. М.: СИНТЕГ, 1998. - 376с. д130.
312. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерный анализ в динамике принятия решений / Э.А. Трахтенгерц // Приборы и системы управления. №1, 1997. с.49-56.
313. Трахтенгерц, Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа / Э.А. Трахтенгерц. Ч М.: Институт проблем управления, 1996. 372 с.
314. Тюрин, Ю.Н., Литвак, Б.Г., Орлов, А.И., Сатаров ,Г.А., Шмерлинг, Д.С. Анализ нечисловой информации. М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981. - 80 с.
315. Уикинсон, Д. X., Агебраическая проблема собственных значений. Ч М.: Наука, 1970.-564 с.
316. Усков, А.А., Круглов, В.В. Интелектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. 177 с.
317. Усков, А.А., Кузьмин, А.В. Интелектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая линия -Телеком. 2004. -144 с.
318. Ухов, Н. Н., Михайлов, С. К., Белякова, С. И. Прогнозирование качества продукции / Под ред. Л. С. Бляхмана. Л.: Наука, 1980.
319. Фасхиев, Х.А. Анализ методов оценки качества и конкурентоспособности грузовых автомобилей // Методы менеджмента качества. 2001. -№3. - с. 24-28; №4. -С. 21-26.
320. Фасхиев, Х.А., Крахмалева А.В., Попова Е., Сыч С. Методика оценки конкурентоспособности грузовых автомобилей и их двигателей // Стандарты и качество. 2004. - № 4. - с. 60-64.
321. Федеральный Закон Об экологической экспертизе от 23 ноября 1995 года № 174-ФЗ.
322. Федеральный закон от 18.12.2006 №231-Ф3 "О введении в действие части четвертой Гражданского Кодекса Российской Федерации" Редакция от 30.12.2008 // "Российская газета", №289, 22.12.2006.
323. Федотова, Е.Н. Многофакторное сегментирование рынка. // Эксклюзивный маркетинг. 1999. №6(15).
324. Федотова, М.А. Сколько стоит бизнес? -М.: Перспектива, 1996.
325. Федотова, М.А., Уткин Э.А. Оценка недвижимости и бизнеса. -М.: Тандем, 2000.
326. Федулов, А.А. Введение в теорию статистически ненадежных решений / Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. М.: Статистика, 1979276 с.
327. Фишберн, П.С. Теория полезности для принятия решений: пер. с англ. / П.С. Фишберн. -М.: Наука, 1977. 352 с.
328. Фишмен, Д., Шеннон Пратт П. Гриффит К., Уисон К. Руководство по оценке стоимости бизнеса. -М.: ИД Квинто-Консатинг, 2003. т 338 с.
329. Франсела, Ф., Баннистер, Д. Новый метод исследования личности: Руководство по репертуарным личностным методикам : Пер. с анг. / Общ. ред. и предисл. Ю.М. Забродина и В.И. Похилько. -М.: Прогресс, 1987. -236 е.: ил.
330. Фресс, П., Пиаже, Ж. Экспериментальная психология. Выпуск I. История и метод. Ч М. : Директмедиа Паблишинг, 2008. 583 с.
331. Фридман, Д., Ордуэй, Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. -М.: 1995.
332. Хамханова, Д.Н. Основы квалиметрии / Д.Н. Хамханова. Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2003. - 141 с.
333. Хамханова, Д.Н. Теоретические основы обеспечения единства экспертных измерений. / Д.Н. Хамханова. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2006. -170 с.
334. Хан, Д. Планирование и контроль: концепция контролинга / Пер. с нем.- М.: Финансы и статистика, 1997. 800 с.
335. Ханк, Дж., Райте, А. Бизнес-прогнозирование. 7-е издание: Пер. с английского. -М.:"Вильяме", 2003. 656с.
336. Хитренко, Э.А. Основные маркетинговые технологии: комплексное исследование рынка и отбор целевых рынков. ЧМ.: 1997.
337. Хованов, Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества.- Л.: Изд-во ГУ, 1982. 185 с.
338. Хомский, Н. О некоторых формальных свойствах грамматик / Н. Хом-ский. // В сб.: Кибернетический сборник, вып. 5, Ч М.: Иностранная литература, 1962. с. 279-311.
339. Хруцкий, В.Е., Корнеева И.В. Современный маркетинг: настольная книга по исследованию рынка. -М.: 1999.
340. Хьел, JI., Зиглер, Д. Теории личности. -СПб.: 1999. 608 с.
341. Царев, Г.И. Динамические системы в экономике /Г.И. Царев// Аудит и финансовый анализ. Ч 2006. №3. - с. 258-260.
342. Цели и принципы стандартизации: Пер. с англ. / Под. ред. Т. Сандерса. М.: Изд-во стандартов, 1974.
343. Цены и ценообразование / Под ред. В.Е. Есипова. Ч СПб.: Питер, 2000.
344. Чадини, Р., Кенрик, Д., Нейберг, С. Социальная психология. Пойми себя, чтобы понять других. Серия "Главный учебник". Ч СПб.: Прайм-Еврознак, 2002. 336 с.
345. Черенков, А., Левина, Т. Обзор методов исследования цены // Практический маркетинг. 1999. №1(23).
346. Черняк, А.В. Оценка городской недвижимости. Ч М.: Русская деловая литература, 1996.
347. Черняк, В.З. Оценка бизнеса-М.: Финансы и статистика, 1996 .
348. Черняк, В.З. Управление недвижимостью ЧМ.: Экзамен, 2007.
349. Шахов, A.M. Разработка нечетких моделей и средств для принятия решений на начальных этапах проектирования: дисс. канд. техн. наук : защищена 08.06.2000 / Шахов Алексей Михайлович. Вогоград, 2000. -156с.
350. Шипова, Е.В. Оценка интелектуальной собственности Ч Иркутск: Изд-во БГУЭП,2003.- 122с.
351. Шишкин, А.Ф.Экономическая теория, кн. 1 : В 2 кн. / Шишкин А.Ф. 2-е изд. - М.: Владос, 1996. - 656 е.: ил.
352. Щуко, Л.П. Амортизация имущества организаций. Основных средств, нематериальных активов, малоценных и быстроизнашивающихся предметов М.: Герда, 1999. - 320 с.
353. Экономико-математические методы и прикладные модели / В.В.Федосеев и др.; под ред. В.В.Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999. -391 с.
354. Энта, Е. Теория нечетких решений / Е. Энта // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / под ред. Ягера P.P. Перевод с английского. Ч М., Радио и связь, 1986. Ч с. 301-312.
355. Ядов, В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. Ч Саратов: Изд-во Саратовского ун-та, 1995.
356. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Финансы и статистика, 2004,- 320с.
357. Adams-Webber J. R. Personal Construct Theory: Concepts and Applications. Chichester: Wiley, 1979.-XII, 239 p.
358. Cristofari, M. Expert System For Engineering Sustainable-Development In Product-Process Design / M. Cristofari, F. Caron, E. McDuffie, M. Tronci // Proceeding of International Conference On Engineering Design ICED 97, Tampere, v.l, 1997. -p.653-656.
359. Dubois, D., Prade, H. Possibility Theory, Probability Theory and Multiple-valued Logics: A Clarification, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 32.-p. 35-66, 2001.
360. Fechner, G. T. Elemente der Psychophysik. Leipzig, 1960.
361. Fransella, F., Bannister, D. A Manual for Repertory Grid Technique. L.: Academic press, 1977. - IX, 266 p.
362. Fransella, F., Joyston-Bechal, M. P. An Investigation Of Conceptual Process and Pattern Change in Psychotherapy Group. Ч Brit. J. Psychiat, 1971, v. 149. p. 199-206.
363. George, A. Miller. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two. // The Psychological Review, 1956, vol. 63, pp. 81-97.
364. Handbook of Mathematical Psychology / Edited by R.D. Luce, R.R. Bush, and E. Galanter/ V.l, New York and London, John Wiley and Sons, 1963, p. 1-76.
365. Holt, C.C. Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages. Carnegie Inst. Tech. Res. Mem., 1957. - 52 p.
366. Kalbach J. The Myth of лSeven, Plus or Minus 2 Электронный ресурс Режим доступа:. Ссыка на домен более не работает184412300
367. Kelly, G. A. The psychology of personal constructs. V. 1: A theory of Personality.- N. Y.: Norton, 1955. XVIII + 556 p. (Republished by Routledge, London-New York, 1991)
368. Krantz, D. M., Luce R.D., Suppes P., Tversky A. Foundation of Measurement N.Y.: Academic Press, 1971. Volume 1.
369. Language, Meaning and Culture: the Selected Papers of С. E. Osgood / ed. by Charles. E. Osgood and Oliver C. S. Tzeng. New York (etc.) : Praeger, 1990 XIII, 402 p.
370. Mabuchi, S. A Proposal for a Defuzzification Strategy by the Concept of Sen-sivity Analysis. // Fuzzy Sets and Systems. 1993. - Vol. 55. - p. 1-14.
371. Melton, A.W. Implications of Short-Term Memory for a General Theory of Memory / J. of Verbal Learning and Verbal Behavior, 1963, 2
372. Miller, G. A. The Magical Number Seven Plus or Minus Two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 1963, pp. 8197.
373. Osgood, С. E., Suci G., and P. Tannenbaum, The Measurement of Meaning. University of Illinois Press, 1957.
374. Posner, M.I. Short-term Memory System in Human information Processing / Information Processing Approaches in Visual Perception. Ч N.J., Toronto Ч London, 1969.
375. Roy, B. Classement et chix en presence de points de vue multiples (la meth-ode ELECTRE) // Rev. Franc/ Inform/ et Recher/ Oper/ 1986/ - 2, № 8 - p. 57-75.
376. Saaty, Т. L. The Analytic Hierarchy Process/ T. L. Saaty. Mc.Graw-Hill, 1980.-267p.
377. Saaty, T.L. Exploring the Interface Between Hierarchical Structures / T. L. Saaty, // Fuzzy Sets and Systems, vol. 1, №1, 1978. Ч pp.57-68.
378. Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence, Princeton University Press, 1976.
379. Slater, P. (ed.) The Measurement of Intrapersonal Space by Grid Technique. -L.: Wiley, 1976, v. 1.258 p.
380. Slater, P. The Measurement of Consistency in Repertory Grid. Brit. J. Psy-chiat., 1972. v. 121. -p. 45-51.
381. Stevens, S. S. On the Psychophysical Law. Psychol. Rev., 1957, v. 64, p. 153-181.
382. Stevens, S. S. To Honor Fechner and Repeal His Law. Ч Science, 1961, v. 133, N. 3446, p. 80-86.
383. Stevens, S. S., Galanter E. H. Ratio Scales and Category Scales for a Dozen Perceptual Continue. -J. Exp. Psychol., 1957, v. 54, p. 377-411.
384. Thurstone, L.L. Chave, E.J. The Measurement of Attitude. Chicago: University of Chicago Press, 1989
385. Thurstone, L.L. The Measurement of Values. Chicago: University of Chicago Press, 1960.
386. Wickelgern N.C., Norman D.A. Primary Memory / Psychological Review, 1965, v. 72.
387. Winters, P.R. Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages, Mgmt. Sci., 6, 1960. 324.
388. Yager, R. Multiple Objective Decision-Making Using Fuzzy Sets // Int. J. Man-Mach. Sfud. 1979. Vol. 9. № 4. - p. 375-382.
389. Yu. P. Pyt'ev. Stochastic Models of Possibility. Pattern Recognition and Image Analysis, vol.12, No.4, 2002, pp. 376-396.
390. Zadeh, L.A. Fuzzy sets / L.A. Zadeh // Information and Control, №8, 1965. -pp. 338-353.
Похожие диссертации
- Реинжиниринг бизнес-процессов в инвестиционно-строительной сфере
- Экономическое обоснование параметров новой техники
- Демографическое измерение российского малого предпринимательства
- Экономическая оценка и управление экологическими выгодами территории с особым режимом природопользования
- Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов