Методы и модели исследования инвестиционных стратегий фирм на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученаd>доктор экономических наук | |
| Автор | Варшавский, Леонид Евгеньевич |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2004 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Методы и модели исследования инвестиционных стратегий фирм на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции"
На правах рукописи
ВАРШАВСКИЙ Леонид Евгеньевич
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ НА РЫНКАХ КАПИТАЛОЕМКОЙ И НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ
Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
Москва - 2004
Работа выпонена в Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук
Научный консультант - академик РАН Макаров В.Л.
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук, профессор Багриновский К.А., доктор экономических наук, профессор Гладышевский А.И., доктор экономических наук, профессор Лебедев В.В.
Ведущая организация: Институт проблем рынка Российской академии наук
Защита с о <л/ё 200* г. в А) о в
на заседании Диссертационного совета Д.002.013.01 Центрального экономико-математического института РАН по адресу: 117418, Москва, Нахимовский проспект, 47, аудитория 520.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Центрального экономико-математического института РАН.
Автореферат разослан
2004 г.
Ученый секретарь Диссертационь кандидат экономических наук
Ставчиков А. И.
2004-4 26977
ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Инвестиционные решения представляют собой важнейшую составную часть бизнес-стратегий, определяющую перспективное развитие и эффективность функционирования фирм. Динамика инвестиций является важнейшим индикатором, сигнализирующим о начале подъёма или спада в экономике.
Годы реформ в России ознаменовались существенным снижением инвестиционной и инновационной деятельности. Несмотря на наметившееся после 1999 г. увеличение объемов инвестиций в основной капитал, к началу текущего столетия их объем составлял немногим более 28 % от уровня 1990 г. Существенно снизися коэффициент обновления основных фондов (с 7-8% в 1980-х гг. до 1,4-1,5% в начале текущего десятилетия), что ещё более обострило проблему износа фондов (по промышленным предприятиям он превышает 50%). Значительно уменьшились реальные расходы на науку, а их доля в ВВП страны снизилась почти в 2,5 раза.
Износ основных фондов и низкая инвестиционная активность фирм сопровождаются ухудшением характеристик научного потенциала, в частности, старением научных кадров и низким уровнем предложения на рынке труда в научно-технической сфере, что угрожает усилением технологического отставания России от других стран. Низкие уровни инвестиционной и инновационной активности являются существенным препятствием для выпонения задачи удвоения ВВП страны к 2010 г. и повышения конкурентоспособности отечественной продукции.
Все эти проблемы обуславливают актуальность исследований инвестиционных и инновационных процессов с учетом специфики перехода России к рынку, которая во многом определяется значительным удельным весом в отечественной экономике фирм, доминирующих на внутренних рынках.
Так, согласно Реестру хозяйствующих субъектов, имеющих на рынке определенного товара долю более 35 процентов, в России в 2000 г. на 1% хозяйствующих субъектах от общего числа промышленных предприятий производилось 16,7% всей выпускаемой продукции. В черной металургии почти 10% хозяйствующих субъектов обеспечивали 67,6% общего объема производства, а в химической и нефтехимической промышленности соответствующие показатели составили 6,1% и 35.2%. Доминирование отдельных фирм на отраслевых рынках сопровождается высокой концентрацией производства и на рынках продукции, имеющей местное значение. Выборочный анализ, проведенный специали-
РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА
стами Российской академии наук и Всемирного банка, показал, что в среднем на долю крупнейшего предприятия в субъекте Российской Федерации приходилось 43% областного (краевого, республиканского) рынка.
Важность исследования инвестиционной и инновационной деятельности фирм в условиях доминирования определяется и выходом России на мировые рынки с доминирующим участником (это прежде всего рынки нефти и газа, которые дают стране свыше 40% валютных поступлений, и рынки некоторых видов редких металов), а также ростом импорта в страну некоторых видов высокотехнологичной продукции, производимой доминирующими фирмами (в первую очередь микропроцессоров для персональных компьютеров). Выявление особенностей инвестиционной политики фирм-лидеров и закономерностей развития жизненно важных для России рынков с доминирующим участником будет способствовать повышению эффективности экспортно-импортной деятельности отечественных фирм, а также большей обоснованности мер государственного регулирования рынков и внешнеэкономической деятельности в целом.
Изучение этих проблем требует разработки специального экономико-математического инструментария, основанного на положениях и принципах экономической теории, теории промышленной организации, оптимального управления, математического программирования.
Цель и задачи исследования. Цель диссертации состоит в развитии методологии экономико-математического моделирования инвестиционных процессов в промышленных фирмах на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником в направлении системного исследования и решения комплекса проблем, связанных с анализом инвестиционного поведения фирм, формированием их инвестиционных стратегий, а также с построением сценариев изменения показателей рынков.
В соответствии с указанной целью в диссертации были поставлены следующие основные задачи:
развитие методологии формирования инвестиционных стратегий для монопродуктовых фирм на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником;
определение оптимальных инвестиционных стратегий фирм-ценополучателей при отсутствии или наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями, с учетом непрерывности процесса планирования;
построение системы эконометрических моделей инвестиционного поведения ведущих компаний, а также моделей и сценариев изменения показателей рынков капиталоемкой и наукоемкой продукции с доминирующим участником;
исследование подходов к стабилизации ключевых показателей рынков, функционирующих в условиях доминирования, при недостаточно достоверной информации о действии различного рода возмущений;
разработка методов и агоритмов расчета' объемов ввода мощностей и производственных инвестиций на основе моделей освоения мощностей;
создание методов формирования рациональной структуры мощностей при неопределенности информации о показателях рынка;
разработка экономико-математических методов и моделей поддержания конкурентной среды и создание методической основы для разработки механизма стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности в переходной экономике.
Объект исследования - фирмы и компании, функционирующие на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции, и рынки капиталоемкой и наукоемкой продукции в целом.
Предметом исследования является инвестиционное поведение фирм на. рынках, капиталоемкой и наукоемкой продукции с доминирующей фирмой, а также динамика основных показателей рынков капиталоемкой и наукоемкой продукции.
Методология исследования базируется на положениях и принципах' экономической теории, теории промышленной организации, эконометрики, теории оптимального управления, динамических игр, математического программирования.
К числу отечественных авторов, на труды которых опирася диссертант, относятся, в частности, следующие ученые: Айвазян С.А., Багриновский К.А., Воконский В.А., Глады-шевский А.И., Гужновский Л.П., Дементьев В.Е., Емельянов СВ., Жетов Ю.П., Клейнер Г.Б., Коган М.М., Комков Н.И., Кузин Л.Т., Кузовкин А.И., Лившиц В.Н., Макаров В.Л., Пол-терович В.М., Староверов О.В., Тамбовцев В.Л., Терехов А.И., Уткин В.И., Хрусталев Е.Ю., Цветков В.А. и др. К числу зарубежных: Abel A.B., Astrom K.J, Bartholomew D.J., Baumol W.J., Blanchard O.J., Beutler F.J., Bond S.R., Chirinco R., Chow G.C., Dixit A.K., Flamm K., Garcia G., Gaskins D.W., Hay D., Hayashi F., Jacquemin A., Jorgenson D.W., Hub-bard G., Judd K.. Jury E., Ljung L, Pindyck R., Kwakernaak H., Leneman O., Sakellaris P., Sivan R., Stoorvogel A:, Sherer F.M., Schumpeter J.A., Weeren А. и др.
Научная новизна диссертации заключается в разработке экономико-математического инструментария для формирования инвестиционных стратегий и анализа инвестиционного поведения промышленных фирм, функционирующих на рынках капи-тало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником, а также построения сценариев изменения ключевых показателей этих рынков, основанного на положениях экономической теории и практики и современных методах теории управления.
Получены следующие новые результаты:
Х разработан методологический подход к формированию инвестиционных стратегий доминирующих фирм и построению сценариев изменения показателей рынков ка-питало- и наукоемкой продукции, базирующийся на нахождении оператора предложения фирм-ценополучателей (оператора оптимальной реакции на цены), исходя из гипотезы их рационального поведения;
Х найдены операторные зависимости между объемами инвестиций (ввода мощностей) и ценой для фирм-ценополучателей (при отсутствии или наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями), являющиеся основой для эконометрического моделирования инвестиционного поведения фирм;
Х разработаны методы стабилизации ключевых показателей рынков при недостоверной информации о действии шоковых и шумовых возмущений различной природы, основанные на использовании робастных минимаксных регуляторов, обеспечивающих устойчивость и малую чувствительность показателей к возмущениям;
Х разработаны методологические принципы моделирования инвестиционного поведения нефте- и газодобывающих компаний по данным форм международной отчетности, проведен эконометрический анализ инвестиционного поведения ведущих нефтегазодобывающих компаний, а также стран-производителей нефти и газа;
Х построены эконометрические модели динамики показателей рынков с доминирующим участником для случаев капиталоемкой (мировой рынок нефти) и наукоемкой продукции (рынок микропроцессоров для персональных компьютеров), на основе которых исследованы возможные сценарии среднесрочного развития рассмотренных рынков;
Х предложены методы и агоритмы расчета объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, основанные на использовании принципа упреждающего управления и теории линейно-квадратичных регуляторов, которые, в отличие от традиционных подходов, обеспечивают низкую чувствительность результатов к измене-
ниям экзогенных показателей и высокую точность приближения значений расчетных показателей к задаваемым уровням, а также гарантируют плавность динамики искомых показателей при плавном характере изменения экзогенных показателей;
Х разработан методический подход к расчету рациональной структуры мощностей (производственного потенциала) наукоемких предприятий с длительным циклом производства при поступлении заказов на продукцию в случайные моменты времени; с использованием результатов теории случайных процессов теоретически обоснована приоритетность выбора заказов на продукцию с большой длительностью производственного цикла для предприятий-производителей, ориентированных на стабильное развитие производства;
Х предложены модели, методы и агоритмы поддержания конкурентной среды (на примере управления динамикой конкуренции и развития дуополии), основанные на стратегии поддержания баланса сил конкурентов и создающие методическую основу для разработки механизма государственной поддержки конкуренции и стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности;
Х разработана экономико-математическая модель регулирования предложения на рынке труда в научно-технической сфере в догосрочной перспективе, позволяющая оценить влияние изменения заработной платы на численность и возрастную структуру научных кадров.
Практическая значимость работы состоит в развитии методологии экономико-математического моделирования инвестиционных процессов а также в разработке инструментария для проведения расчетов объемов ввода мощностей и инвестиций при формировании средне- и догосрочных планов и прогнозов в фирмах; в создании методологических основ построения сценариев изменения показателей рынков, имеющих важное значение для экономики страны (мирового рынка нефти и рынка микропроцессоров для персональных компьютеров); в разработке прогнозов численности и возрастной структуры кадровой составляющей научного потенциала; в выработке подходов к совершенствованию механизма государственной поддержки конкуренции и антимонопольной политики, которые могут быть использованы как на уровне промышленных фирм, банков и финансовых структур, так и на уровне органов государственного управления. Результаты исследования могут быть использованы и при подготовке студентов и аспирантов, а также на курсах повышении квалификации специалистов как государственных, так и рыночных структур.
Реализация результатов диссертационного исследования. Полученные в диссертации результаты использовались в научных отчетах и методических материалах, подготовленных по заданию Минпромнауки России. Разработанные диссертантом устойчивые методы и агоритмы расчетов объемов ввода мощностей и производственных инвестиций использовались в практической работе Госплана СССР. Результаты, связанные с разработкой методов и моделей стимулирования инвестиционной и научно-технической деятельности использовались в аналитических докладах, научных отчетах и материалах. Минпромнауки России, в частности, в научных отчетах по темам:
Анализ выпонения НИОКР в рамках федеральных целевых программ и разработка предложений по их совершенствованию (1996 г.);
Анализ выпонения НИОКР федеральных целевых и научно-технических программ и разработка предложений по уточнению их содержания (1997 г.);
Разработка предложений по совершенствованию процедуры формирования заказа на НИОКР гражданского назначения, выпоняемые в рамках федеральных целевых программ (1998 г.);
Доклад о ходе выпонения в 1997-1998 годах Федеральной целевой научно-технической программы Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения на 1996-2000 годы (ФЦНТП) (1999
Анализ зарубежного опыта финансирования науки (2000 г.);
Анализ и мониторинг финансово-хозяйственной деятельности и состояния научно-технического потенциала государственных научных центров (ГНЦ) (2001 г.);
Анализ инвестиционных процессов, форм и методов диверсификации в научных организациях высокотехнологичных отраслей (на примере государственных научных центров Российской Федерации) (2002 г.);
Социально-экономические проблемы кадров науки: совершенствование структуры и повышение уровня социальной защищенности ученых (2003 г.).
Работы по совершенствованию устойчивых методов и агоритмов расчетов объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, а также по созданию методического подхода к формированию рациональной структуры и балансированию мощностей при неопределенности информации о значениях показателей рынков составили основу проекта РГНФ № 96-02-02159 в 1996-1997 гг. Методические принципы построения экономет-рических моделей динамики показателей мирового рынка нефти и рынка микропроцессо-
ров для персональных компьютеров были применены при выпонении проектов РГНФ №
98-02-02175 в 1998-2000 гг., № 01-02-00055а в 2000-2003 гг., а также проекго РФФИ №
99-06-80010-в 1999-2000 гг.
Апробация работы и публикации по теме диссертации. Основные результаты диссертационного исследования докладывались автором на всесоюзных и всероссийских конференциях, семинарах, школах, симпозиумах: Всесоюзном совещании по вопросам согласования народнохозяйственного и регионального планирования с использованием экономико-математических методов и моделей (Минск, 1977), Всесоюзном научном симпозиуме Комплексное прогнозирование развития науки и техники (Москва, 1980); Второй конференции по оптимальному планированию и управлению народным хозяйством (Москва, 1983); Первой Всесоюзной Конференции: Проблемы функционирования и развития " производственной инфраструктуры в условиях интенсификации общественного производства (Рига, 1986), Всесоюзной конференции Ускорение социально-экономического развития и системное моделирование народнохозяйственных, межотраслевых территориальных пропорций (Ленинград, 1988), Всероссийской научной конференции Государственное регулирование национальной экономики (Москва, 1996), 21-й международной школе-семинаре Системное моделирование социально-экономических. процессов (Старый Оскол, 1999), 22-й международной школе-семинаре имени С. Шаталина на тему Муниципальный сектор экономики: проблемы системного анализа и прогнозирования (Мстера. 1999). 23-й международной школе-семинаре Системное моделирование социально-экономических процессов на тему Современные направления экономической науки в системе вузовского образования (Дивноморск, 2000). Всероссийской конференции Экономическая наука современной России (Москва. 2000). Первом всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий (Москва, 2000), а также в ходе обсуждения проблем экономической теории за Круглым столом журнала Экономика и математические методы (Москва, 2001 и 2003).
По теме диссертации опубликовано 46 научных трудов общим объёмом 60,6 п.л., в то числе 50,9 п.л. лично автором.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, 9 глав, заключения, библиографии и пяти приложений. Основной текст работы изложен на 370 страницах, содержит 45 таблиц и 40 рисунков. Список литературных источников включает 380 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении дается обоснование актуальности работы, поставлены цель и вытекающие из неё задачи исследования, дается оценка научной новизны и практической значимости диссертации.
Первая глава диссертации содержит развернутый анализ проблемы, обоснование задач исследования и обзор литературы по теме. Рассматриваются существующие подходы к моделированию инвестиционного поведения фирм, проблемы вариантного расчета производственных мощностей и инвестиций, а также вопросы построения моделей государственного регулирования инвестиционной и инновационной деятельности.
В главе содержится постановка проблемы планирования и вариантного расчета ввода производственных мощностей для монопродуктовых производств в случаях, когда величина единичной мощности существенно меньше, чем среднегодовой объем прироста потребности в продукции. Показывается необходимость учета процессов освоения мощностей на основе нормативных и эконометрических моделей. Исследуется рекомендуемый в используемых на практике методических материалах традиционный подход к вариантному расчету ввода мощностей, который состоит в следующем. Если объемы ввода мощности mt и производства продукции с вводимых мощностей у( связаны соотношением:
где - оператор, то для определения траектории ввода мощностей соответствующей желаемым объемам производства продукции следует решать обратную задачу:
где - обратный оператор. Рассматриваются возможные области применения традиционного подхода и проблемы, связанные с его использованием. С этой целью вводятся 3 вида моделей:
1. нормативная модель освоения мощностей при неограниченном сроке службы мощностей
У( = Ат т, = К.т,-,. 1=0,1,2...,
0< К, < К,Д, 0<хТ-1; К, = КРг, т >Т.
где - коэффициент освоения проектных мощностей через лет после их ввода (в процессе освоения мощностей их производительность дожна повышаться до проектного уровня), Т - продожительность освоения вводимых мощностей (лет или кварталов), Крг-проектный показатель использования мощностей (в дальнейшем полагается
2. нормативная модель освоения мощностей при ограниченном сроке службы мощно-
где N - срок службы мощностей (лет, кварталов);
3. модель динамики производства с учетом непоного использования мощностей в год ввода (такого рода модели, в частности, широко используются в иефте- и газодобыче, для количественного описания взаимосвязи между мощностью вводимых скважин mt и добычей нефти или газа
где xt - объем добычи нефти (газа) из старых скважин в году t; щ - коэффициент изменения добычи из старых скважин, учитывающий уменьшение производительности вводимых скважин; d - коэффициент, равный отношению времени работы новых скважин к календарному времени в год их ввода.
Традиционная схема расчета объёмов ввода мощностей, связанная с решением обратной задачи на основе нормативной модели освоения мощностей при неограниченном сроке службы мощностей (1.2)-(1.3), состоит в проведении следующих рекуррентных вычислений:
mdo = Учо /К0, mdt = (ydi- "ЧУКо.t= 1.....Т,. (1.6)
где ^ - продожительность периода планирования, КД т=0,1,Ч,Т, - усредненные коэффициенты освоения, уд - желаемый объем производства продукции на вводимых мощностях в году ^
На конкретных примерах в главе показывается, что получаемые при использовании (1.6) результаты, как правило, обладают следующими особенностями: во-первых, при малом отличии вариантов производства продукции варианты необходимых вводов мощ-
ностей часто значительно отличаются друг от друга; во-вторых, динамика искомой переменной (ввода мощностей - тО носит характер расходящихся колебаний, что на практике не дожно допускаться. Аналогичные результаты имеют место и при использовании схемы вычислений (1.6) для расчетов объемов ввода мощностей на основе других моделей. Отсюда следует актуальность задачи разработки устойчивых методов расчета ввода производственных мощностей.
Материал остальной части диссертации представлен в трех разделах. Методы и агоритмы расчета объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, а также методы формирования рациональной структуры мощностей рассматриваются в разделе 1 (главы 2-3). Исследование вопросов, связанных с развитием методологии формирования инвестиционных стратегий и моделирования инвестиционного поведения монопродуктовых фирм на рынках с доминирующим участником, определением оптимальных инвестиционных стратегий фирм-ценополучателей, построением системы эконометрических моделей инвестиционного поведения ведущих компаний, а также эконометрических моделей и сценариев изменения показателей рынков капиталоемкой и наукоемкой продукции с доминирующим участником (на примере мирового рынка нефти и рынка микропроцессоров для персональных компьютеров), проводится в разделе 2 (главы 4-7). В разделе 3 представлен материал, относящийся к разработке экономико-математических методов и моделей поддержания конкурентной среды и созданию методических подходов для разработки механизма стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности в переходной экономике (главы 8-9).
Во второй главе проводится математический анализ причин неустойчивости расчетов ввода мощностей, а также определяются условия, при которых допустимо применение традиционной схемы вычислений. С этой целью используется каноническая форма описанных в предыдущей главе моделей:
гдеХ|- вектор состояния; у( - выходная переменная (объем производства продукции или объем добычи); щ - входная переменная (ввод мощностей т^ инвестиции 1пУ| и т.д.); Р(-квадратная матрица; - соответственно вектор-стобец и вектор-строка, элементы
которых связаны со значениями параметров моделей; d - параметр. Предполагается, что вектор начального состояния X, в (2.1) известен.
На основе канонической формы (2.1)-(2.2) рассматриваемых моделей можно получить эквивалентный вид традиционной схемы вычислений объемов вводимых мощностей
где у^ - желаемый объем производства продукции на вводимых мощностях в году ^
Динамика объёмов ввода мощностей ил = ПЛа, соответствующих желаемым объемам производства уЛ, определяется поведением решений векторно-матричного разностного уравнения (2.4). При проведении анализа устойчивости расчетов особое внимание в работе уделяется случаю систем с постоянными коэффициентами, т. е. когда элементы матриц р|, вь п о Я о = Б^. В этом случае устойчивость расчетов
связана с локализацией корней характеристического многочлена системы (2.4) в определенной области; этот многочлен в случае нормативной модели освоения мощностей имеет вид:
при неограниченном сроке службы мощностей при ограниченном сроке службы мощностей
На основе критериев устойчивости в работе показано, что при использовании коэффициентов освоения, рекомендуемых в нормативно-методических материалах, расчеты ввода мощностей в соответствии с традиционной схемой для нормативной модели освоения мощностей при неограниченном сроке службы мощностей, как правило, дожны приводить к расходящимся колебаниям искомой переменной, а для нормативной модели освоения мощностей при ограниченном сроке службы мощностей традиционная схема вычислений объемов вводимых мощностей всегда является неустойчивой.
Проведенное в диссертации исследование показало, что непосредственное использование традиционной схемы расчетов допустимо при следующих условиях:
Х ввод мощностей приурочен к началу года;
Х ввод мощностей осуществляется по пятилетиям;
Х' предполагаются высокие темпы роста спроса на продукцию (это характерно для
новой продукции, находящейся на стадии начала жизненного цикла); Х возможна подгонка потребных объемов продукции и коэффициентов освоения мощностей.
В отличие от традиционного подхода, в главе предлагаются устойчивые методы расчета ввода мощностей,- основанные на использовании агоритмов упреждающего управления и теории линейно- квадратичных регуляторов.
В соответствии с принципом упреждающего управления величина, входной переменной системы (2.1)-(2.2) щ в момент t определяется, исходя из равенства выходной переменной у^п задаваемой функции времени (спросу на продукцию) у<1^п в момент t+n, где п - период упреждения. В работе рассмотрен один из наиболее простых и эффективных вариантов данного подхода, когда значения входной переменной в последующие моменты времени 1+1,1+2.....1+п совпадают с её значением в момент 1, т.е. и(1 = и^г =ЧЦп= Ц.
Этот подход позволил разработать устойчивые модифицированные схемы расчета ввода мощностей, которые имеют следующий вид:
Для нормативной модели освоения мощностей при неограниченном сроке службы мощностей
причем величина периода упреждения п подбирается из условий п>Т-1 и К (п) >1.
Для нормативной модели освоения мощностей при ограниченном сроке службы мощностей
где период упреждения п подбирается так, чтобы К (п)> К, и п>Т-1.
Опыт использования агоритмов упреждающего управления для решения задачи определения объемов ввода мощностей при лагах освоения, не превышающих 2-3 года (квартала), показывает, что во многих случаях имеет место быстрая сходимость расчетных уровней производства к желаемым.
Проведенное в диссертации исследование показало, что наиболее универсальным и эффективным подходом к расчету объемов ввода мощностей является подход, основанный на использовании методов теории линейно-квадратичных регуляторов. Он обеспечивает подавление неоправданных колебаний объемов ввода мощностей за счет некоторого весьма незначительного отклонения объемов производства от желаемых, а также низкую чувствительность результатов к малым изменениям исходных данных (объемов потребности в продукции, коэффициентов освоения).
Суть данного подхода состоит в определении искомой переменной (объемов ввода мощностей) путем решения оптимизационной задачи при ограничении (1.2) или (1.2а), либо (1.4)-(1.5). Критерий оптимизации J при этом включает в себя допонительно подбираемые параметры
гдеу< - желаемые объемы производства продукции (спроса) в году1; и| - искомая переменная (объем вводимых мощностей); Т* - период оптимизации, совпадающий с периодом планирования или превышающий его.
Параметр играет роль коэффициента штрафа за нестабильность динамики ввода мощностей. Очевидно, чем выше значение р, тем выше плата за нестабильность динамики ввода мощностей ри* и, следовательно, тем более плавно дожна изменяться искомая переменная в результате решения оптимизационной задачи. Введение другого параметра позволяет смягчить так называемый концевой эффект, проявляющийся в снижении уровня искомой переменной к концу периода оптимизации.
В диссертации рассматриваются два метода расчета объема вводимых мощностей, основанные на использовании теории линейно-квадратичных регуляторов, которая в случае стационарных систем, удовлетворяющих условиям стабилизируемости и обнаружи-ваемости, при т'->оо в (2.11) гарантирует возможность устранения колебаний объемов ввода мощностей при положительном значении весового коэффициента Первый метод состоит в решении рекуррентных матричных уравнений Риккати и векторно-матричных уравнений, а второй основан на применении разностных уравнений, выводимых из соответствующих матричных и векторно-матричных уравнений. В соответствии со вторым методом разработан и обоснован агоритм расчета объема вводимых мощностей, не требующий проведения матричных вычислений, который при малой продожи-
тельности периода освоения может быть реализован с помощью широко используемых в плановой практике электронных таблиц. На конкретных примерах показана эквивалентность результатов расчетов при использовании обоих методов.
Теория линейно-квадратичных регуляторов создаёт основу и для использования методов математического программирования, реализованных в широко используемых в плановой практике программных продуктах (Excel и др.). Простота интерфейса и доступность различных вариантов электронных таблиц позволяет широкому кругу пользователей определять объемы ввода мощностей с помощью электронных таблиц, решая задачу квадратичного программирования с критерием (2.11) и с ограничениями вида (1.2), (1.2а) или(1.4)-(1.5).
В диссертации исследованы также свойства искомой переменной при решении альтернативной задачи - задачи линейного программирования с соответствующим образом сформированными ограничениями. На конкретных примерах из практики показано, что для рассматриваемых моделей предпочтительнее рассчитывать объемы ввода мощностей путем решения задачи квадратичного программирования, основываясь на фундаментальных результатах теории линейно-квадратичных регуляторов.
Предложенные в данной главе диссертации агоритмы позволяют стабилизировать, динамику ввода мощностей при обеспечении близости расчетных и потребных уровней производства Они могут быть использованы для широкого круга задач стабилизации динамики экономических показателей, в частности, при расчете объемов производственных инвестиций, необходимых для достижения заданных среднегодовых уровней основных производственных фондов (активов), или величин притока рабочей силы, соответствующих желаемой среднегодовой численности занятых.
В третьей главе рассматриваются проблемы, связанные с обеспечением сбалансированности и синхронизации развития мощностей взаимосвязанных производств при вводе объектов повышенной производительности (ОПП). Для решения этих проблем необходимо исследование широкого круга вопросов, связанных с регулярностью и допустимой периодичностью ввода ОПП, с совершенствованием методов расчета динамики, а также структуры мощностей и оборудования в сопряженных с ОПП производствах и строительстве.
Показывается, что регулярность, ритмичность ввода ОПП в течение достаточно длительного периода времени является одним из важнейших условий, способствующих достижению сбалансированности комплекса взаимосвязанных производств при реализации
крупных инвестиционных программ, нарушение которого приводит к нестабильному развитию сопряженных производств и строительства Проведенный в диссертации анализ позволил выявить три основные причины нарушения регулярности ввода ОПП.
1. неопределенность в сроках реализации достижений научно-технического прогресса (НТП), а также в их реальной эффективности;
2. неопределенность в оценках уровней спроса, цен на продукцию и затрат на производство;
3. нерегулярность ввода ОПП в добывающих производствах.
Рассматривается методический подход к формированию структуры ведущих видов машин и оборудования по мощности в производствах, обеспечивающих ОПП сырьем и материальными ресурсами (например, на угольных разрезах, поставляющих уголь на вводимые электростанции, на железорудных карьерах, поставляющих руду на объекты металургии и др.) при нарушении регулярности ввода ОПП.
Суть предлагаемого подхода заключается в следующем. Поскольку трудно идентифицировать причины нарушения регулярности ввода ОПП на перспективу, целесообразно считать, что они связаны со случайными событиями. Если известны вероятностные характеристики ввода крупных объектов (ОПП), то, рассчитав вероятностные характеристики спроса ОПП на продукцию сопряженных производств (математическое ожидание,-дисперсию), можно на основе неравенств теории вероятности (Чебышева, Комогорова) определить гарантированные уровни спроса со стороны ОПП, обеспечивающие с высокой вероятностью (например, 0,9 и выше) поную загрузку мощностей сопряженных производств.
Это показывается следующим образом. Пусть - объем спроса со стороны ОПП в году t на сырье или материальные ресурсы, производимые на предыдущем переделе производственного цикла. В силу того, что ввод ОПП связан со случайными событиями, У1 - случайная функция (процесс), причем всегда у|>0. Если известны математическое ожидание Eyt и среднеквадратическое отклонение <Гу, объемов спроса в году ^ то из неравенства Чебышева следует, что вероятность того, что у( превысит уровень вО^Еугга^, составляет не менее 1-г'2, где г - заранее заданная величина (например, г=2 или г=3)
Если в сопряженных с ОПП производствах технику средней и малой производительности общей мощностью ориентировать на покрытие негарантированной части спроса, то очевидно общий спрос ОПП в году t будет удовлетворен с вероятностью, пре-
вышающей 1-г'2. При этом соотношение между негарантированным NGDt и гарантированным GDt уровнями потребности может быть определено по следующей формуле:
где R,t = Oyt/E(yi) - индекс относительного риска. Очевидно, чем выше значение индекса относительного риска R, тем выше значение соотношения между негарантированным NGDt и гарантированным GDt уровнями потребности в оборудовании.
Таким образом, задание гарантированных уровней спроса ОПП на сырье и материальные ресурсы позволяет оценить вероятность удовлетворения спроса и рациональные соотношения между мощностями машин и оборудования средней и малой производительности, с одной стороны, и повышенной производительности, с другой.
Предложенный подход к определению структуры мощностей и оборудования в сопряженных с ОПП производствах в условиях возникновения различного рода задержек и отклонений от планов и программ ввода крупных объектов илюстрируется на примере -региональной энергоугольной компании, в составе которой намечается сооружение нескольких крупных ГРЭС с энергоблоками повышенной мощности, а также угольных разрезов.
Аналогичный подход предложен и при формировании структуры производственного -потенциала предприятий трудо- и наукоемких отраслей в условиях случайного спроса. В этом случае рассматривается следующее базовое соотношение, связывающее потребность производства в материальных, финансовых или трудовых ресурсах y(t) в момент t с объемом заказов поступающих в случайные моменты времени
где К(Н) - весовая функция (временной профиль затрат), характеризующая долю затрат материальных, финансовых или трудовых ресурсов в момент времени t в общих объемах, затрат ресурсов необходимых для изготовления (разработки) единиц продук-
ции, начиная с момента - удельная материалоемкость (трудоемкость) в расчете на единицу продукции. По определению K(t-t) 0 при t H и K(t-t,) =0 при t <t и при t STP, гдеТр - время, необходимое для производства продукции.
Предполагается, что заказы на продукцию m(t) поступают в случайные моменты времени tД представляющие стационарный точечный процесс с интенсивностью в единицу времени 0=const (в простейшем случае - пуассоновский процесс), а объем заказов m(t,)
- стационарный случайный процесс. При больших t и о процесс y(t) можно приближенно считать стационарным и гауссовским, для которого E|y(t)]=E(y), ay(t)=cTyM GD=E(y)-ro,. Поэтому при г=2 вероятность того, что гарантированный уровень GD будет превышен, составляет более 0,95, а при г=3 она превышает 0,99. Если соотношение между негарантированным NGD \л гарантированным GD уровнями потребности определять по формуле (3.1) при г=2 или г=3, потребность в ресурсах будет удовлетворяться, как минимум, при этих уровнях вероятности.
Как показывает проведенный в работе статистический анализ, во многих наукоемких производствах (поставки энергоблоков парогазовых установок, пуски космических аппаратов и др.), поток заказов ti, можно приближенно считать пуассоновским. Для пуассонов-ского процесса появления заказов ti с интенсивностью 0 и для случаев статистически независимых объемов заказов m(t,) с математическим ожиданием m и среднеквадратиче-ским отклонением от показано, что справедливо следующее неравенство:
при [Tp0/(1+Rm2)]1'2> г, где Rm^crm/rn. Тр - продожительность выпонения одного заказа.
Таким образом, нижний предел отношения NGD/GD увеличивается с уменьшением произведения Тр0. Анализ выражения (3.1) при наиболее распространенных временных профилях затрат показывает, что соотношение между негарантированным и гарантированным уровнями потребности в ресурсах в фирме (на предприятии) NGD/GD дожно уменьшаться (увеличиваться) с возрастанием (уменьшением) произведения Тр0. Этот же вывод справедлив и для наиболее типичных случаев коррелированных объемов заказов. Именно по этой причине предприятия-производители, ориентированные на стабильное развитие производства, при гарантированной цене на продукцию дожны быть заинтересованы в догосрочных заказах на изготовление изделий с большой длительностью производственного цикла (строительные организации - в сооружении крупных объектов с повышенной продожительностью строительства), а также в высокой интенсивности заказов. Разработанный методический подход демонстрируется на примере расчета индекса риска и соотношения между негарантированным и гарантированным уровнями мощностей (персонала) NGD/GD в ракетно-космической фирме
Кроме того, в диссертации рассмотрены вопросы формирования рациональной структуры производственного потенциала фирм с учётом стоимостных критериев, а также социальные проблемы, связанные с рационализацией структуры кадровой составляющей
производственного потенциала за счет привлечения контрактников, что позволило сделать вывод о целесообразности законодательного установления для конкретных территорий и отраслей минимально допустимых уровней заработной платы постоянного персонала и контрактников.
В четвертой главе диссертации рассматриваются методологические проблемы формирования оптимальной инвестиционной стратегии монопродуктовой доминирующей фирмы на средне- и догосрочную перспективу. Предполагается, что доминирующая фирма осуществляет выбор своей производственной программы, основываясь на предполагаемой реакции фирм-ценополучателей. Последние строят свои действия на базе цен, формируемых фирмой-лидером, в соответствии с оператором предложения AFQ(pt) (обычно принимается гипотеза о рациональном поведении фирм-ценополучателей). Доминирующие фирмы, в отличие от фирм-ценополучателей, во многих случаях могут с достаточно высокой точностью рассчитать стратегии последних, а также функцию спроса. Это позволяет фирме-лидеру разрабатывать стратегии собственного развития с учетом прямого влияния цен на действия ценополучателей и обратного влияния выпуска продукции ценополучателей на цены.
С учетом этих обстоятельств в диссертации предложена общая агрегированная модель формирования инвестиционных стратегий доминирующей фирмы на средне- и догосрочную перспективу в виде динамической игры, в которой одним участником является фирма-лидер, а другим - все окаймляющие фирмы-ценополучатели. Принята гипотеза о рациональном поведении участников рынка в соответствии со своими критериями (например, максимумом чистой текущей стоимости или максимумом прибыли).
Общая модель состоит из следующих блоков (используются следующие обозначения: Сар,| - величина среднегодовой мощности в г о величина ввода мощности, Inv,i - объем инвестиций, Q,t - объем производства, N1* - величина чистой прибыли (net income), Dep,| - величина амортизационных о т ч и сдл.&'мпи Дэар - линейные операторы, связывающие переменные, входящие в отдельные блоки модели, р4- цена продукции, p,=1/(1+r,) - дисконтирующий множитель, соответствующий ставке дисконтирования rД i = L,F - индекс, относящийся к лидеру i = L или к фирмам-ценополучателям i = F):
Модель лидера.
Блок связи ввода мощностей тис:о среднегодовой мощностью Сарц:
Блок связи ввода мощностей Ш| с инвестициями 1пуц 1пУц=А1'т |ПУ тц
Блок расчета амортизационных отчислений Оери=А|"оер 1пуц
Ограничение на величину объема производства QLI 0<QLt< CapL,
В качестве критерия оптимальности лидера могут использоваться максимум чистой текущей стоимости (NPV), максимум дисконтированной прибыли, максимум продаж и др
При мгпппи'зппяимм иигтпи ТОкЛ I юм гтпимпгти ммоом
4 = М^, Оери - 1пУи] (4 5)
Управляющими переменными в модели являются ввод мощностей тц (производственные инвестиции а также объем производства Модель фирм-ценополучателей
Блок связи ввода мощностей тр(с объемом производства Оп
Qf t =AFm ITlFt Х
Блок связи ввода мощностей п^с инвестициями lnvFt
Блок расчета амортизационных отчислений DepFt DepFt =AFDeP Invpi.
Блок прогноза цены pF|.T на т лет (кварталов) вперед относительно момента to
где TF, - оператор прогнозирования (предиктор) на х лет (кварталов) вперед Критерии оптимальности окаймляющих фирм-ценополучателей могут быть выбраны те же, что и для фирмы-лидера, в частности, может быть использован критерий максимума чистой т Jf= Pf'INIf, + DepFi - lnvF1] -> (4 10)
Управляющая переменная модели - ввод мощностей nyt или производственные инвестиции lnvn.
Модели лидера и ценополучателя объединяются с помощью блока динамики цены, определяющего зависимость цены pt от объемов спроса на продукцию D(:
(вдальнейшем предполагается баланс спроса и предложения, т.е. Dt= Qli+QfO-
В работе предполагается линейность операторов A'm, A^jn, Ао.Р, i=L,F, что во многих случаях соответствует адекватному описанию реальных экономических процессов. Конкретный вид операторов определяется на основе нормативных зависимостей (например, вида (1.2), (1.2а)), или эконометрических моделей.
В тех случаях, когда фирма испытывает затруднения с привлечением желаемых объемов финансирования из внешних источников, необходимо учитывать взаимосвязь инвестиционных решений с финансовыми, которая, в частности, может быть отражена с помощью ограничений на величину показателей, характеризующих движение денежных средств - Cash,|. При учете финансовых ограничений в качестве критерия оптимальности для фирм может быть использован рекомендуемый многими специалистами критерий максимума откорректированной текущей стоимости (Adjusted Present Value - APV).
В работе обосновывается целесообразность учета в критериях лидера и ценополу-чателя затрат регулирования Act (adjustment costs), пропорциональных, квадрату управляющей переменной Ui (ввода мощностей или инвестиций) Ас,=^ри,2, где р - весовой множитель(р>0). что даёт возможность не только адекватно отразить динамику инвестиционных процессов, но также определить конкретный вид оператора предложения цено-получателей AFQ(p,), и, тем самым, осуществить редукцию динамической игры (4.1)- (4.11) к задаче однокритериальной оптимизации (4.1 )-(4.5),(4.11) с допонительным ограничением Qfi = Afq(pi). С другой стороны знание конкретного вида оператора AFo(pi) может служить ориентиром для построения конкретных эконометрических моделей инвестиционного поведения фирм- ценополучателей.
Таким образом, формирование инвестиционных стратегий доминирующей фирмы на основе решения линейной динамической игры (4.1 )-(4.11) (или расширенной игры с допонительными ограничениями на финансовые показатели) включает 2 этапа. На первом этапе путем решения задачи (4.6)-(4.10) определяется реакция ценополучателей на возможный уровень цен; она характеризуется оператором реакции ценополучателей на из-
менение цен (оператором предложения) AFq(P(). На втором этапе в результате решения задачи (4.1)-(4.5), (4.11) с допонительным ограничением Qfi=Afq(pi), описывающим реакцию ценополучателей, определяются объемы ввода мощностей n\t (инвестиций lnvn) и объем производства Qlt доминирующей фирмы. В ходе решения этой задачи рассчитывается также динамика таких ключевых показателей рынка, как цены, объёмы производства ценополучателей, доля на рынке лидера и ценополучателей и др.
В диссертации найден вид рациональных инвестиционных стратегий фирм-ценополучателей и соответствующего им оператора APo(pt) как при отсутствии, так и при наличии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений. Получены соотношения, определяющие динамику инвестиционных стратегий, которые, в частности, в случае линейной зависимости затрат от объемов производства имеют следующий вид: при отсутствии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений
при наличии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений
г Р1| = К (1+r)'vPлwi -с с текущей стоимости (profitability index), который определяется как частное от деления текущей стоимости (суммы дисконтированных чистой прибыли и амортизационных отчислений), получаемой в результате осуществления в году t инвестиций на величину инвестиций Invi, Kt - весовая функция, связанная с оператором - прогнозируемое в году t значение потока денежных средств (суммы чистой прибыли и амортизации - cash flow) на единицу продукции для года t+v, Cash'i - объем денежных средств в году t без учета осуществленных в этом году инвестиций, новых догосрочных обязательств и их вклада в величину потока денежных средств и погашение дога (объем денежных средств, обеспеченных за счет инвестиций и догосрочных заимствований в предыдущие годы), ts - величина налоговых скидок, связанных с единицей новых догосрочных обязательств, сц и си - коэффициенты, зависящие от параметров модели
Полученные соотношения подтверждают выдвинутую в работе гипотезу относительно преимущественной зависимости оптимальной инвестиционной стратегии фирм от складывающегося уровня цены на продукцию. Они позволяют исследовать инвестиционное поведение фирм на основе имеющихся статистических данных, задаваясь различными гипотезами о формировании ценополучателями прогнозов (ожиданий) Р0|.Л и дру-
гих стоимостных показателей при использовании в фирмах скользящего планирования. При этом показано, что при отсутствии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений для исследовании инвестиционного поведения фирм-ценополучателей могут быть использованы стандартные модели и методы анализа временных рядов (типа авторег-рессии-скользящего среднего (АРСС) или распределенные запаздывания, связывающие объемы текущих инвестиций с текущим и прошлыми значениями удельного потока денежных средств, зависящими от текущего и прошлых уровней цен Po,(pt), x=0,1...t). При наличии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений в работе получены более сложные операторные соотношения, которые, вместе с тем, также свидетельствуют о возможности использования традиционных методов анализа линейных временных рядов типа АРСС.
Таким образом, полученные в главе результаты позволяют свести динамическую игру (4.1 )-(4.10), (4.11) к обычной однокритериальной задаче оптимизации с критерием -(4.5), первичными ограничениями (4.1 )-(4.4), (4.11 ) и допонительным ограничением Qpt = AFq(Pi)= AFinv lnv,Д где объемы инвестиций определяются одним из соотношений (4.12) или (4.13), в которых PI И Cash't зависят от динамики удельного потока денежных средств и цен в предшествующие t моменты времени Pot(Pi), T=0.1---t..
В диссертации предлагается использовать соотношение (4.12) для оценки.такой важной характеристики, как уровень предельно допустимых цен рь при которых фирмы. воздерживаются от входа на рынок и инвестиций. Очевидно наименьшее значение предельно допустимых цен для возможных конкурентов лидера совпадает с лимитирующей ценой (limit price), которую может установить на рынке доминирующая фирма для блокирования входа на рынок новых фирм. Оценки предельно допустимых цен полезны также при контроле качества результатов идентификации базовых соотношений между вводом мощностей (производственными инвестициями) и объемами производства (т.е. при определении оператора AFm в (4.6)), особенно в тех случаях, когда известны ориентировочные затраты на реализацию проектов сооружения и эксплуатации объектов.
В главе получена следующая общая формула для оценки предельно допустимых цен
где - дисконтированное значение весовой функции, соответствующей передаточ-
ной функции, связывающей объемы производственных инвестиций (капитальных вложе-
ний) с объемами производства, Со - величина средних удельных производственных издержек (без амортизации), тр- величина средней ставки налогов на единицу выпускаемой продукции (налоговой нагрузки). Приводятся вытекающие из (4.14) формулы расчета предельно допустимых цен для типовых моделей динамики производства.
В главе рассматривается также задача стабилизации и обеспечения малой чувствительности показателей рынка к различного рода возмущениям (включая непредсказуемое действие политических факторов) и ошибкам моделирования. Анализируются пути решения проблемы стабилизации цен, основанные на использовании линейно-квадратичных, а также минимаксных регуляторов
В пятой главе предлагается методика анализа инвестиционного поведения нефтегазодобывающих компаний-ценополучателей и построения оператора предложения AFQ(p,) в соответствии с разработанным в главе 4 подходом. Исследуются особенности моделирования как динамики добычи, так и инвестиционного поведения нефтегазодобывающих компаний на основе данных, содержащихся в отечественных и международных -формах отчетности. Идентификацию и верификацию моделей предлагается проводить с учетом имеющихся оценок экономических и горно-технических показателей (дебитов скважин, капиталоемкости запасов, предельно допустимых цен).
Особое внимание уделяется методическим вопросам построения моделей на основе данных международной отчетности, на которую переходят отечественные компании и которые содержат более агрегированную статистическую информация о показателях добычи, по многим позициям несопоставимую с отечественной и в большей мере ориентированную на принятие решений в рыночной среде.
На базе разработанных методических принципов и исходя из особенностей доступной статистики, в главе построены агрегированные модели динамики добычи нефти и газа, а также модели инвестиционного поведения для ведущих вертикально-интегрированных и независимых компаний за период со второй половины 1980-х до конца 1990-х гг. С целью повышения точности моделирования рассматриваются различные подходы к построению моделей и определению оператора предложения в част-
ности, основанные на построении динамических зависимостей типа распределенных запаздываний и моделей АРСС: а) между объемами инвестиций в добычу lnvt и объемами добычи нефти и газа Qt (оператора а также между средней ценой на нефть и газ и объемами инвестиций lnvt (оператора Ap.|nv); Ь) между числом завершенных (новых) эксплуатационных (development) скважин rii и объемами добычи нефти и газа Q, (оператора
АД), а также между средней ценой на нефть и газ р, и числом завершенных (новых) скважин П| (оператора Ар.п). Необходимость рассмотрения зависимостей с двумя показателями, характеризующими инвестиционное поведение фирм (инвестициями в добычу и разведку 1гм, а также числом вводимых скважин П|) обусловлена тем, что оценка влияния на объемы добычи числа вводимых скважин, представляющих собой активную часть капитала (фондов), лучше приспособлена для верификации на основе горно-технической информации (в частности о дебитах действующих скважин).
Продемонстрирована возможность использования разработанных подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной деятельности в нефтегазодобыче в ведущих странах-производителях нефти и газа. Получены оценки предельно допустимых цен рь ДЛЯ добывающих подразделений крупных нефтяных компаний, а также для нефтедобычи отдельных стран, близкие к уровням цен, которыми руководствуются при реализации проектов разработки месторождений нефти и газа специалисты компаний и отраслевых органов управления (отличие имеющихся оценок составляет 7-10%), что свидетельствует об адекватности построенных моделей.
Апробированный в главе методический подход к анализу инвестиционного поведения нефте- и газодобывающих компаний с использованием данных, содержащихся в формах международной отчетности, позволяет правильно учесть влияние цены на динамику добычи нефти и газа в компаниях и в целом в отраслях, что в сочетании с результатами главы 4 создаёт основу для исследования показателей развития мирового рынка нефти.
В шестой главе на основе разработанных в главах 4 и 5 методических подходов и моделей проводится исследование динамики важнейших показателей мирового рынка нефти на среднесрочную перспективу. Рассматривается среднесрочная агрегированная эконометрическая модель динамики ключевых показателей мирового рынка нефти, построенная на основе методов и подходов, апробированных для отдельных компаний. Основной целью разработки подобной агрегированной модели является исследование о п -тимальных инвестиционных стратегий в ОПЕК, а также возможных сценариев изменения цен на нефть. Несмотря на действие финансовых и политических факторов, оказывающих в основном краткосрочное влияние на показатели рынка нефти, исследование экономических аспектов развития рынка нефти в среднесрочной перспективе на основе гипотезы о рациональном инвестиционном поведении ОПЕК позволяет получить объектив-
ную характеристику динамики рынка, не подверженную влиянию краткосрочных шумовых и шоковых воздействий.
Модель состоит из следующих блоков: 1) динамики цен на нефть; 2) динамики добычи нефти и бурения скважин в странах, не являющихся членами ОПЕК; 3) развития мощностей и добычи нефти в странах ОПЕК.
В первом блоке цена на нефть pt связывается с объемом спроса на нефть Dt с помощью операторной зависимости:
при этом предполагается, что соблюдается баланс между спросом и производством Dt=QopEct+QnonOPEct. где QoPECt и QnonOPEci - объемы добычи в странах ОПЕК и в остальных странах соответственно, - определяемый в ходе исследования оператор вида
где - линейный оператор, - функция времени.
Блок динамики добычи нефти и бурения скважин в странах, не являющихся членами ОПЕК, описывает связь объема добычи в этих странах с ценой на нефть с помощью линейного оператора АпопОРЕСо:
В силу относительной малости объемов добычи каждого из производителей, не входящих в ОПЕК, по сравнению с общей добычей ОПЕК, все они могут быть отнесены к категории ценополучателей-последователей. Поэтому для этой категории производителей справедливы выводы глав 4 и 5 о наличии связи типа (6.2). Операторные соотношения (6.1), (6.2) можно привести к следующему соотношению, устанавливающему связь между объемом добычи нефти в ОПЕК и ценой на нефть:
где Е - единичный оператор.
Блок развития мощностей и добычи нефти в странах ОПЕК характеризует связь между числом завершенных (пробуренных) в году t нефтяных скважин порео и мощностью нефтедобычи в ОПЕК - Сар.: Capt= АоресД Порес! . (6.4)
где АоресД Ч оператор (конкретными формами операторов А1,, =p,Q,n, j=OPEC, попОРЕС, используемыми в работе, являются построенные по реальным данным о показателях ми-
рового рынка нефти за 1980-е -1990-е гг. распределенные запаздывания и модели АРСС первого и второго порядков, рассмотренные в главе 5).
В связи с тем, что практически во всех странах-членах ОПЕК добыча нефти осуществляется государственными компаниями, а доля иностранных производственных инвестиций в нефтедобыче невелика, в модели принимается допущение о том, что рациональная стратегия среднесрочного развития ОПЕК определяется в результате решения -задачи максимизации чистой текущей стоимости (NPV):
Ё (1 +г) '[(р| -с,)00рнс| - ст(Сар, - ОоресО - орес Порео] ->тах - (6.5)
при ограничениях (б.3)-(6.4), а также с учетом неравенств:
где С| - эксплуатационные затраты на добычу, Сп, - расходы, связанные с поддержанием в рабочем состоянии избыточных мощностей, орес -удельные капитальные затраты в расчете на одну пробуренную скважину, г - ставка дисконтирования, сот|П и юта< - нижнее и верхнее ограничения на величину темпа роста пробуренных скважин, Тг - продожительность периода прогнозирования, (введение ограничения (6.7) обусловлено необходимостью предотвращения резких колебаний искомой переменной ПОРЕСЬ характерных при малых значениях ставки дисконтирования). Управляющими переменными в модели являются добыча нефти в странах ОПЕК ОореС1 (или ее прирост Ц|), а также число .завершаемых в странах-членах этой организации скважин Порей-
С целью апробации разработанной модели проводились расчеты показателей структуры мирового рынка нефти на 1999-2002 гг., причем в качестве базового года был принят 1998 г. В результате были получены расчетные траектории объёмов добычи, близкие к фактическим (для ОПЕК средняя за период величина модуля относительной ошибки отклонения составила 2,8%; для стран, не входящих в эту организацию, величина этого по-, казателя составила 1,0%). При этом получено, что объёмы добычи нефти производителями, не входящими в ОПЕК, дожны были монотонно возрастать с величиной среднегодового прироста 0,88 мн. баррелей/сут, что всего на 7,9% превышает фактическую величину этого показателя (фактические объёмы добычи в 1999-2002 гг. также возрастали монотонно с величиной среднегодового прироста 0,81 мн. баррелей/сут).
Хорошее качество ретроспективных дало основание использовать построенную модель при формировании сценариев изменения структуры мирового рынка нефти на 20022011 гг. В расчетах на перспективу использовалась цена дубайской нефти (в ценах 2000 г.), в качестве базового года был принят 2001 г. С целью предотвращения концевого эффекта расчеты на основе модели проводились в соответствии процедурой скользящего планирования.
Расчеты позволили получить следующие результаты: при рассмотренных значениях ставки дисконтирования (г=0,15, а также г=0,25) оптимальными для стран-членов ОПЕК являются стратегии стабилизации или некоторого уменьшения объемов добычи с целью недопущения чрезмерного снижения цены на нефть из-за возможного увеличения масштабов добычи нефти другими производителями; реализация экономически рациональной средне- и догосрочной стратегии регулировщика рынка, ОПЕК, сопровождается уменьшением его доли на мировом рынке нефти до 34-39% и изменением уровня цен на нефть. В каждом из двух сценариев цена нефти будет уменьшаться, причем при г=0,15 после 2006 г. цена стабилизируется на уровне 18,5 - 19,0 дол./баррель (это соответствует цене нефти корзины ОПЕК 19,3-19,8 дол л ./баррель).
В связи с тем, что стабилизация цен была провозглашена одной из главных целей -ОПЕК, в работе исследовалось также влияние различных стабильных уровней цены на-нефть на величину рыночной доли этой организации. Анализ последствий мгновенного перехода на стабильные уровни цен (рассматривались уровни цены на дубайскую нефть 16, 19, 22 и 25 дол./баррель (в ценах 2000 г.) показал, что граничным уровнем цены на дубайскую нефть, при котором в ближайшие 10 лет обеспечивается близкий к текущему уровень рыночной доли ОПЕК (40,0-41,5%), является 19 дол./баррель (в пересчете на баррель корзины ОПЕК это составляет около 20 дол.). Однако ввиду того, что реализация вариантов мгновенного перехода цены на этот уровень дожна сопровождаться кратковременным снижением нефтяных доходов стран-членов ОПЕК, в краткосрочной перспективе представляется маловероятным добровольное быстрое наращивание ОПЕК добычи и мощностей за счет допонительных инвестиций с целью стабилизации или повышения своей рыночной доли (что однако не исключает возможности ускоренного роста резервных мощностей в Саудовской Аравии, являющейся главным регулятором внутри ОПЕК, а также нарушения дисциплины и неконтролируемого превышения отдельными членами этой организации согласованных квот на добычу, например, вследствие обострения внутренних проблем).
Ввиду высокой чувствительности рынка к шумовым и шоковым возмущениям, связанным с действием плохо предсказуемых факторов (биржевое ценообразование, политические события, несоблюдение дисциплины нефтедобычи в ОПЕК, действия крупных нефтяных компаний, природно-климатические изменения и т.д.), рассматриваются роба-стные методы стабилизации показателей рынка нефти в условиях неопределенности и -непоной информации о значениях параметров динамических эконометрических моделей и возмущений, основанные на использовании линейно-квадратичных и минимаксных регуляторов.
С использованием как расчетных методов, так и метода статистических испытаний (Монте-Карло), включавшего 10000 экспериментов, проведено сопоставление построенных минимаксных и линейно-квадратичных регуляторов, обеспечивающих стабилизацию цены на нефть, которое выявило преимущества минимаксных регуляторов с точки зрения -чувствительности цены на нефть к внешним возмущениям, а также к случайным изменениям параметров разработанной в диссертации модели (каждый эксперимент охватывал прогноз показателей рынка нефти на 20 лет).
В седьмой главе рассматриваются проблемы разработки инвестиционных стратегий наукоемких фирм в соответствии с методологическим подходом, разработанным в главе 4, на примере производителей компонентов для персональных компьютеров (ПК). Проводится анализ особенностей рынков отдельных компонентов ПК, который необходим при разработке инвестиционных стратегий фирм соответствующих отраслей. С учетом результатов анализа технологических изменений в производстве, а также особенностей -рынков компонентов ПК предлагается методика построения сценариев среднесрочного изменения показателей рынков наукоемкой продукции с коротким циклом разработки и производства, в условиях дуополии с технологическим и ценовым лидером. Эта методика апробирована в работе на примере рынка микропроцессоров для ПК, работающих в среде Windows. Важной предпосыкой её успешного использования являются непрерывный поквартальный мониторинг состояния рынка и реализация скользящего планирования и прогнозирования.
Методика основана на использовании эконометрической модели, построенной по данным за 1985-2000 гг. Модель состоит из следующих 5 блоков:
оценки средней цены микропроцессоров pt;
оценки затрат на исследования и разработки у компании-лидера Rt;
динамики производства и мощностей у компании-лидера Capt;
формирования производственных инвестиций у компании-лидера lnvt; оценки объемов производства у компании-последователя Q2t. Оценка средней цены на микропроцессоры, а также затрат на исследования и разработки у компании-лидера Rt проводится с учетом средней и максимальной производительности выпускаемых процессоров, определяемой с помощью введенного в работе модифицированного индекса сравнительной производительности iCm, рассчитываемого на основе индексов iCOMP2 и iCOMP3 компании Intel. Необходимость рассмотрения блока оценки затрат на исследования и разработки у компании-лидера связана с высокой наукоёмкостью продукции (в 1990-е гг. в компании Intel затраты на НИОКР составляли в среднем 10% объёма продаж).
Модели, входящие в остальные блоки, близки по виду и структуре соответствующим частным моделям агрегированной экономико-математической модели динамики ключевых показателей мирового рынка нефти, рассмотренной в главе 6. Вместе с тем, в отличие от модели, предназначенной для оценки показателей рынка нефти, в данной модели учитывались допонительные ограничения, одно из которых (неотрицательность величины денежных средств Casht) связано с тем, что развитие в компании-лидере Intel осуществляется за счет внутреннего финансирования (в основном за счет прибыли и в значительно меньшей мере за счет амортизационных отчислений). Другое допонительное условие состояло в ограничении снизу на величину допустимой рыночной доли компании-лидера MSt (по объему продаж микропроцессоров в мн. ед.): MSt=Q)i/(Qu+Q2i)5MSmin. где Он - объём производства лидера, MSmin - величина минимально допустимой для него рыночной доли. В качестве критерия оптимальности использовася показатель максимума дисконтированной прибыли.
Экзогенной переменной в модели является величина модифицированного индекса сравнительной производительности iCmmax t. а управляющими переменными - объемы производственных инвестиций Invj и объемы производства Оц лидера.
Проверка точности построенной модели, осуществлявшаяся путем проведения ретроспективных прогнозов на 1997-2001 гг. на базе данных за 1987-1996 гг. включительно, показала достаточно близкое соответствие динамики расчетных показателей с фактическими данными (отклонение составило менее 15% за период).
Предложенная на основе разработанной модели методика прогнозирования динамики показателей рынка микропроцессоров илюстрируется расчетами на период 20022006 гг. (базовым в расчетах является 2001 г.), показавшими, что при разных сценариях
изменения экзогенной переменной и параметров ограничений рациональная стратегия компании-лидера при использовании критерия прибыли и внутреннем финансировании состоит в таком обновлении производства, чтобы в первые 2-3 года периода прогнозирования обеспечивася рост средней цены Анализируются возможные структурные изменения в выпуске продукции, которые могут быть связаны с реализацией такой стратегии.
Ввиду того, что пятилетие является догосрочным периодом для развития микроэлектроники, а также из-за нестабильного положения в экономике, влияющего на поведение потребителей, в диссертации показывается необходимость ежеквартальной разработки прогнозных сценариев изменения показателей быстроразвивающихся рынков наукоемкой продукции на 5-летний период с учетом результатов непрерывного мониторинга состояния рынка и технологических достижений.
В восьмой главе диссертации рассматриваются методы поддержания конкурентной среды в условиях дуополии, основанные на принципе сохранения баланса сил. Особое внимание уделено анализу и моделированию нерыночного противодействия конкурирующих сторон, делающему конкурентную борьбу похожей на вооруженный конфликт, в котором победа во многом определяется уровнем потерь сторон. В этих условиях задача поддержания конкурентной среды формулируется как задача обеспечения естественной -эволюции показателей дуопольного рынка по траекториям, соответствующим случаю отсутствия нерыночного противодействия сторон (по номинальным траекториям). При этом государственное регулирование состоит в реализации мер финансово-кредитного и фискального характера по компенсации различного рода возмущений и потерь, связанных, например, с созданием искусственных нерыночных барьеров для входа и развития более эффективных конкурентов, а также с другими неэкономическими формами борьбы, которые вызывают отклонение фактических траекторий показателей дуопольного рынка от номинальных
Показывается, что решение этой проблемы осложнено из-за неустойчивости систем, описывающих динамику конкуренции в условиях противодействия сторон, из-за непоной информации, а иногда и отсутствия точных сведений о соперниках. Компенсация потерь конкурентов за счет использования тех или иных инструментов регулирования и замены истинных значений параметров функций потерь конфликтующих сторон на их оценки может приводить к расходимости траекторий показателей рынка от номинальных траекторий из-за значительной чувствительности моделей к погрешностям в оценке параметров функций потерь
В связи с неустойчивостью нелинейных моделей конкуренции с учетом противодействия сторон, в диссертации разработаны новые количественные подходы к поддержанию конкурентной среды за счет финансово-кредитных и фискальных инструментов, основанные на теории систем с переменной структурой и теории адаптивных систем. Разработанные методы и агоритмы обеспечивают быструю сходимость траекторий показателей и поддержание их значений в окрестности, достаточно близкой к номинальным траекториям, при частичном или даже при практически поном отсутствии информации о параметрах и виде нелинейных зависимостей.
В связи с решающей ролью науки в технологических изменениях и интенсификации инвестиционных процессов, в десятой главе диссертации исследуются догосрочные проблемы регулирования предложения на рынке труда и стимулирования притока молодежи в научно-техническую сферу (в науке приток молодых кадров представляет собой своего рода аналог ввода мощностей в производстве). Для России правильное использование инструментов государственного регулирования инновационной деятельности при переходе к рынку приобретает особое значение в связи с оттоком в 1990-е годы квалифицированных научных кадров из научно-технической сферы из-за низкой оплаты труда и крайне низким притоком в неё молодых специалистов, выпускников вузов. В диссертации показана возможность смягчения в будущем негативных явлений и тенденций за счет правильного использования главного инструмента регулирования рынка труда, сохраняющегося у государства, - уровня заработной платы ученых.
Для догосрочного (до 2015 г.) прогнозирования численности и возрастной структуры научных кадров в диссертации разработана нелинейная экономико-математическая модель регулирования предложения на рынке труда в научно-технической сфере, учитывающая движение специалистов 6 возрастных когорт в зависимости от их заработной платы по отношению к средней заработной плате рабочих и служащих в экономике страны. Выходными переменными модели являются вектор численности исследователей Xf и их суммарная численность характеризующие предложение труда в научно-технической сфере. Управляющей переменной в модели является уровень относительной среднемесячной заработной платы молодых специалистов, начинающих научную деятельность Vitl а экзогенной - среднемесячная заработная плата рабочих и служащих во всей экономике wEct.
Прогноз охватывает два временных интервала:
переходный период [О.Т^. когда стартовая заработная плата молодых специалистов меньше, чем заработная плата рабочих и служащих (при этом
период развития научного потенциала [^+1.Т], когда предложение на рынке труда научных работников сдерживается лишь их ресурсами и потребностью научных организаций, для этого периода предполагалось, что уровень заработной платы молодых специалистов, приходящих в НИИ и КБ, равен средней заработной плате рабочих и служащих в экономике (при этом
В диссертации рассмотрены прогнозные сценарии динамики научных кадров соответствующие пяти значениям темпа среднегодового прироста относительной среднемесячной заработной платы молодых специалистов - выпускников вузов 0%, 2,5%, 5%, 7,5%, 10% и 15% (сценарий <л = 0% является пессимистическим, а ю = 15% оптимистическим, сценарий о) = 7,5% соответствует продожению существующей с 1995 г тенденции опережающего повышения заработной платы ученых)
Предполагалось, что в 2004-2015 гг ВВП будет изменяться со среднегодовым темпом прироста 5% В расчетах также принято, что темпы прироста доходной части федерального бюджета, а также реальной заработной платы рабочих и служащих в экономике страны совпадают с темпами прироста ВВП Кроме того, предполагалось, что в течение периода прогнозирования не будет происходить принудительного сокращения научных кадров
Результаты прогнозирования показывают, что при всех сценариях, кроме оптимистического и пессимистического, численность специалистов, выпоняющих НИОКР, будет, по-видимому, уменьшаться до 2005 г и только затем ожидается ее рост.
При фиксации относительной заработной платы молодых специалистов на сложившемся в 2002 г уровне (пессимистический сценарий) ожидается следующее:
приток молодых специалистов будет незначительным, а численность исследователей может снизиться с к 2015 г почти в 1,6 раза по сравнению с уровнем 2002 г.;
сокращение численности научных кадров будет сопровождаться их интенсивным старением доля специалистов в возрасте свыше 60 лет повысится с 21,8% в 2002 г. до 30,0% в 2010 г и 31.3% в 2015 г
При сценарии продожения наметившейся в 1995-2002 гг. тенденции повышения относительной заработной платы ученых на уровне 7,5% можно после 2008 г. ожидать постепенного увеличения численности исследователей до 401 тыс. чел в 2010 г., что однако будет ниже уровня 2002 г. При этом доля молодых ученых (в возрасте до 40 лет) повы-
сится с 27,3% в 2002 г. до 37% в 2010 г. и к 2015 г. превысит 52%, а средний возраст исследователей за этот период уменьшится с 48,3 до 46,8 и 42,2 лет. Проведенные в диссертации расчеты показали, что даже при оптимистических сценариях численность исследователей в ближайшие годы будет несколько снижаться и даже к 2015 г. не превысит уровня 1995 гг. (518,7 тыс. чел).
В главе показано, что реализация сценариев увеличения заработной платы молодых научных работников с темпом прироста, равным 7,5%-10%, потребует постепенного увеличения уровня государственного финансирования гражданской науки до 4% от расходов федерального бюджета к 2010 г.
Проведенный анализ полученных для различных сценариев результатов показывает, что текущая декада XXI века окажется наиболее критической для сохранения российской науки не только в количественном, но и в качественном отношении, так как в этот период, будет происходить неизбежный отток из науки высококвалифицированных специалистов старших возрастных когорт (свыше 65-70 лет) при невысоком притоке молодых кадров. Поэтому в диссертации предлагаются рекомендации по обеспечению преемственности в российской науке.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем.
1. Предложена методология экономико-математического моделирования инвестиционных Процессов, основанная на системном рассмотрении комплекса проблем, связанных с разработкой моделей и методов анализа инвестиционного поведения и с формированием инвестиционных стратегий промышленных фирм, функционирующих на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником, с разработкой математического аппарата расчета динамики ввода мощностей и производственных инвестиций, а также методов и моделей для формирования механизма государственной поддержки конкурентной среды и стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности.
2. Показано, что процесс формирования инвестиционных стратегий фирм в условиях доминирования одной фирмы может быть представлен в виде динамической игры, позволяющей учесть особенности поведения доминирующей фирмы и фирм-ценополучателей. Найдены операторные зависимости, связывающие оптимальные инвестиционные стратегии фирм-ценополучателей от цен (при отсутствии и наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями) и служащие основой для
эконометрического моделирования инвестиционного поведения фирм, а также для редукции динамической игры к стандартной задаче оптимального планирования. Проведена апробация разработанных методологических принципов формирования инвестиционных стратегий, а также моделей и методов анализа инвестиционного поведения на примерах исследования динамики показателей рынков с доминирующим участником для случаев капиталоемкой (мировой рынок нефти) и наукоемкой продукции (рынок микропроцессоров для персональных компьютеров).
3. Разработаны робастные методы стабилизации ключевых показателей рынков при недостоверности информации о параметрах моделей и действии шоковых и шумовых возмущений различной природы, основанные на использовании минимаксных регуляторов, которые обеспечивают устойчивость показателей рынков и их малую чувствительность к возмущениям.-
4. Построены агрегированные модели инвестиционного поведения ведущих нефтегазодобывающих компаний, которые позволяют получить надежные оценки капиталоёмкости добычи, предельно допустимых цен, а также динамических характеристик инвестиционных процессов на основе агрегированных статистических данных, содержащихся в международной отчетности, без привлечения детальной информации о показателях проектируемых и разрабатываемых месторождений.
5. На основе разработанной методологии построена модель динамики показателей мирового рынка нефти, которая может быть использована для исследования различных сценариев развития рынка нефти на среднесрочную перспективу путем анализа рациональных инвестиционных стратегий ОПЕК Показано, что для ОПЕК оптимальными в среднесрочной перспективе являются стратегии стабилизации или некоторого уменьшения объемов добычи нефти с целью недопущения чрезмерного снижения цены на нефть из-за возможного увеличения масштабов добычи другими производителями. Вследствие этого, в условиях наличия риска понижения цен отечественным нефтяным компаниям целесообразно добиваться повышения объемов экспорта нефти по догосрочным контрактам и уменьшения производственных затрат.
6. Разработанная методика формирования и анализа инвестиционных стратегий фирм на рынках наукоемкой продукции, развивающихся в условиях доминирования, позволяет также исследовать динамику показателей рынков (на примере рынка микропроцессоров для персональных компьютеров). Методика ориентирована на использование
скользящего прогнозирования, позволяющего учитывать новую информацию о состоянии рынка, в первую очередь об изменении спроса.
7. Предложенные методы и агоритмы расчета объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, основанные на использовании принципа упреждающего управления и теории линейно-квадратичных регуляторов, обеспечивают устойчивость вычислений, низкую чувствительность результатов к изменениям экзогенных показателей и высокую точность приближения расчетных показателей к задаваемым уровням; они гарантируют также плавность динамики искомых показателей при плавном характере изменения экзогенных показателей. Выявлены причины неустойчивости широко применяемой на практике традиционной схемы расчетов ввода мощностей, установлены условия, обеспечивающие приемлемые результаты при ее использовании, а также определены направления ее модификации. Эффективность разработанных подходов к расчету динамики объемов вводимых мощностей и повышению сбалансированности мощностей взаимосвязанных производств продемонстрирована на соответствующих реальным условиям примерах,- в частности, на примере согласованного ввода мощностей энергоблоков электростанций и угольных разрезов.
Разработан методический подход к формированию рациональной структуры мощностей при поступлении заказов на продукцию (проекты) в случайные моменты времени, основанный на использовании результатов теории вероятностей и теории случайных процессов, который может быть реализован в плановой практике фирм. В работе теоретически обоснована приоритетность выбора заказов на продукцию с большой длительностью производственного цикла для предприятий-производителей, ориентированных на стабильное развитие производства.
8. Предложены модели, методы и агоритмы поддержания конкурентной среды в дуополии, позволяющие компенсировать негативные последствия обострения конкурентной борьбы и уменьшить риск монополизации рынков. Разработанные методы и агоритмы могут быть использованы в практике государственного регулирования рыночных структур, а также при формировании механизмов стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности фирм.
9. Разработанная экономико-математическая модель регулирования предложения на рынке труда в научно-технической сфере на догосрочную перспективу позволяет оценить влияние различных стратегий изменения заработной платы молодых научных работников на количественные и качественные характеристики кадровой составляющей на-
умного потенциала. Показано, что в случае умеренного экономического роста и при постепенном доведении доли ассигнований на гражданскую науку из средств федерального бюджета до уровня, близкого к законодательно утвержденному, возможна реализация сценариев роста среднемесячной заработной платы работников науки, позволяющих обеспечить увеличение притока молодых кадров в российскую науку и сохранение преемственности знаний.
ПУБЛИКАЦИИ
Основные положения диссертации изложены в следующих опубликованных автором работах.
Монографии и научно-методические работы
1. Варшавский Л.Е. Исследование инвестиционных стратегий фирм на рынках капи-тало- и наукоемкой продукции (производственные мощности, цены, технологические изменения). - М.: ЦЭМИ РАН. 2003 (20,5 п.л.).
2. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Конфликты на глобальном и локальном уровнях: экономико-математические методы и модели исследования стабильности. - М.: ЦЭМИ РАН. 1995 (5,0 п.л., лично автора 2,2 п.л).
3. Варшавский Л.Е.. Шор Л.Д. Технико-экономический анализ развития газовой промышленности США/ Обзорная информация, серия Экономика, организация и управление в газовой промышленности. - М.: ВНИИЭгазпром, 1982, вып. 11 (2,7 п.л., лично автора 1,8 п.л).
Статьи и тезисы докладов
4. Варшавский Л Е. Методы повышения сбалансированности мощностей взаимосвязанных производств // Известия АН СССР, серия экономическая, 1986, № 1, с. 59-72 (1,0 п.л).
5. Варшавский Л.Е.. Методы и модели прогнозирования показателей транспорта топливно-энергетических ресурсов (на примере газопроводного транспорта) // Экономика и математические методы. 1986, т.Х11, вып. 6, с. 1052-1063 (1,0 п.л.).
6. Варшавский Л.Е. Модели и методы расчета динамики ввода производственных мощностей // Экономика и математические методы, 1987, т. XXIII, вып. 3, с. 456-467 (1,0 п.л).
7. Варшавский Л.Е. Проблемы эконометрического моделирования динамики показателей добычи и транспорта сырья и топлива // Эконометрические модели в планировании и прогнозировании. - М.: ЦЭМИ АН СССР, 1988. с. 35-46 (0,5 п.л.).
8. Варшавский Л.Е. Прогнозирование стоимостных показателей при формировании балансов топлива (на примере природного газа) /Автоматизированная система плановых расчетов топливно-энергетического комплекса. - М.: ВНИИКТЭП при Госплане СССР; 1988, с. 125-137 (0,7 п.л.).
9. Варшавский Л.Е. Проблемы балансирования мощностей в крупных инвестиционных проектах / Проблемы технологической безопасности России (исследование научно-технического потенциала)/ ред. Варшавский А.Е. / Препринт #WP96/009. M.: ЦЭМИ РАН, с. 67-79 (1,0 п.л.).
10. Varshavsky A.E., Varshavsky A.E. Conflicts and Environmental Change: Models and Methode 7/ Conflict and Environment / N.P. Gleditsch, ed. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1997, pp.109-125 (1,5 п.л лично автора 0,5).
11. Варшавский Л.Е. Прогнозирование динамики кадровой составляющей научного потенциала России // Экономика и математические методы, 1999, т. 35, № 1, с. 43-55 (1.7 п.л.).
12. Варшавский Л.Е. Количественные методы в исследовании отраслевых рынков // Количественные методы в теории переходной экономики. М.: Российская академия наук. Журнал Экономика и математические методы, 2001, с. 152-158 (0,3 п.л.).
13. Варшавский Л.Е. Исследование динамики показателей рынков наукоемкой продукции (на примере рынков компонентов персональных компьютеров) // Экономика и математические методы, 2004, т. 40, № 1, с. 101-116 (1,5 п.л).
14. Варшавский Л.Е! Исследование среднесрочных перспектив развития рынка неф-ти//Концепции, 1999, № 1, с.6-8 (0,3 п.л).
15. Варшавский Л.Е. Исследование среднесрочных перспектив развития рынка природного газа в Европе // Концепции, 1999, № 1, с.9-10; (0,2 п.л.).
16. Варшавский Л.Е. Перспективы среднесрочного развития рынка нефти // Концепции, 2000, № 2(6), с. 13-17 (0.5 п.л.).
17. Варшавский Л.Е. Каким уровнем цен руководствуются нефтяные компании при планировании бизнеса // Концепции. 2000. № 2(6). с. 17-18 (0.3 п.л).
18. Варшавский Л.Е. Кадры науки: анализ состояния и прогноз догосрочных тенденций изменения // Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия / Рук. авт. колектива Макаров В.Л. и Варшавский А.Е. - М.: Наука, 2001, с. 134-157 (1,0 п.л).
19. Варшавский Л.Е. Исследование перспектив экономического развития наукоемких фирм (на примере рынков полупроводниковых материалов и компонентов ЭВМ) // Концепции, 2002 № 1 (9), с. 31 -39 (0,8 п.л.).
20. Варшавский Л.Е. Моделирование динамики численности научных кадров России в период перехода к рынку // Наука России: показатели, догосрочные тенденции, сохранение и стимулирование развития/ ред. Варшавский А.Е. М.: ЦЭМИ РАН, 1997, с. 71-91 (1.5 п.л).
21. Варшавский Л.Е. Численность и структура научных кадров страны: взгляд в будущее // Науковедение, 2000. № 1, с. 36-48 (1,0 п.л.).
22. Варшавский Л.Е. О прогнозно-аналитическом моделировании развития гаэодо-бывающей промышленности // Экономика газовой промышленности, вып. 12, 1976. М.: ВНИИЭГазпром. с. 16-24 (0.5 п.л.).
23. Варшавский Л.Е. О моделировании соотношений между добычей и запасами газа // Разработка и эксплуатация газовых и газоконденсатных месторождений., выл. 6, 1977. М.: ВНИИЭГазпром, с. 3-8 (0.5 п.л.).
24. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Моделирование экономического развития нефте-и газодобывающей промышленности // Экономика и математические методы, 1977, т.ХШ. вып. 5. с. 1022-1032 (1,0 п.л., лично автора 0,7. п.л.).
25. Варшавский Л.Е., Л.Д. Шор. Анализ и моделирование некоторых тенденций развития нефтегазодобывающей промышленности и трубопроводного строительства США // Проектирование и строительство трубопроводов и газонефтепоомысловых сооружений, вып. 3. 1980, с.24-32 (0.5 п.л., лично автора 0.35).
26. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Экономические и социальные проблемы сохранения науки России // Экономика и математические методы, 1995, т.31, вып. 3 , с. 3449 (1.5 п.л.. лично автора 0,6. п.л).
27. Варшавский Л.Е. Экономико-математические методы расчета динамики и структуры мощностей в муниципальном секторе экономики / Системное моделирование социально-экономических процессов/Тезисы докладов 22-й международной школы-семинара имени С. Шаталина на тему "Муниципальный сектор экономики: проблемы системного анализа и прогнозирования". М.: ЦЭМИ РАН. 1999, с. 47-51 (0,2 п.л.).
ВАРШАВСКИЙ Леонид Евгеньевич
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ НА РЫНКАХ КАПИТАЛОЕМКОЙ И НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
Заказ № ;
Х Х156?,
РНБ Русский фонд
2004-4 26977
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Варшавский, Леонид Евгеньевич
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ.
1.1 Основные задачи исследования инвестиционных стратегий фирм в условиях доминирования.
1.2 Существующие подходы к моделированию инвестиционного поведения фирм.
1.3 Проблемы вариантного расчета производственных мощностей и инвестиций
1.4 Проблемы государственного регулирования инвестиционной и научно-технической деятельности.
1.5 Основные задачи исследования и краткое содержание диссертации.
РАЗДЕЛ 1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РАСЧЕТА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ МОЩНОСТЕЙ И ИНВЕСТИЦИЙ ФИРМ.
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АГОРИТМЫ РАСЧЕТА ОБЪЁМОВ ВВОДА МОЩНОСТЕЙ.
2.1. Введение.
2.2. Анализ причин нестабильности расчетной динамики ввода мощностей
2.3. Возможности применения традиционной схемы расчетов.
2.4. Модификация традиционной схемы расчетов на основе агоритмов упреждающего управления.
2.5. Методы расчета объёмов ввода мощностей на основе теории линейно-квадратичных регуляторов.
2.6. Использование методов математического программирования для расчета объемов ввода мощностей.
2.7. Выводы.
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ СИНХРОНИЗАЦИИ РАЗВИТИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СТРУКТУРЫ МОЩНОСТЕЙ СОПРЯЖЕННЫХ ПРОИЗВОДСТВ.
3.1. Введение.
3.2. Направления и формы согласования интересов при вводе крупных объектов.
3.3. Регулярность ввода объектов повышенной производительности.
3.4. Совершенствование методики расчета динамики ввода мощностей в сопряженных производствах.
3.5. Методы формирования вариантов структуры мощностей машин и оборудования в сопряженных производствах.
3.6. Формирование рациональной структуры производственного потенциала предприятий трудо- и наукоемких отраслей.
3.7. Выводы.
РАЗДЕЛ 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОВЕДЕНИЯ ДОМИНИРУЮЩИХ ФИРМ НА РЫНКАХ КАПИТАЛО- И НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ.
ГЛАВА 4. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ В УСЛОВИЯХ ДОМИНИРОВАНИЯ.
4.1.Введени е.
4.2. Агрегированное модель формирования инвестиционных стратегий доминирующих фирм.
4.3. Исследование рациональных инвестиционных стратегий . фирм-ценополучателей при независимости финансовых и инвестиционных решений.
4.4. Оптимальные инвестиционные стратегии ценополучателей при наличии взаимосвязи финансовых и инвестиционных решений.
4.5. Общий вид модели формирования инвестиционной стратегии доминирующей фирмы.
4.6. Выводы.
ГЛАВА 5. АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОВЕДЕНИЯ КАПИТАЛОЁМКИХ ФИРМ-ЦЕНОПОЛУЧАТЕЛЕЙ В УСЛОВИЯХ РЫНКА (НА ПРИМЕРЕ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ).
5.1. Введение.
5.2. Особенности моделирования динамики производственного потенциала и инвестиций нефтегазодобывающих компаний.
5.3. Модели динамики нефте- и газодобычи отечественных нефтегазовых компаний.
5.4. Методологические принципы исследования инвестиционного поведения нефте- и газодобывающих компаний по данным форм международной отчетности.
5.5. Исследование инвестиционной деятельности в нефтегазодобывающей отрасли.
5.6. Выводы.
ГЛАВА 6. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ В УСЛОВИЯХ ДОМИНИРОВАНИЯ (НА ПРИМЕРЕ РЫНКА НЕФТИ).
6.1. Введение.
6.2. Структура рынка нефти.
6.3. Моделирование динамики показателей рынка нефти.
6.4. Методические проблемы построения и анализа сценариев возможного изменения цен на нефть в среднесрочной перспективе.
6.5. Методы стабилизации показателей рынка нефти доминирующим участником в условиях непоной информации.
6.6. Выводы.
ГЛАВА 7. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ ФИРМ НА РЫНКАХ НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ (НА ПРИМЕРЕ РЫНКОВ КОМПОНЕНТОВ ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ).
7.1. Введение.
7.2. Основные технологические изменения и особенности рынков компонентов для ПК.
7.3. Модель динамики показателей рынка компонентов ПК (на примере рынка микропроцессоров).
7.4. Возможные сценарии изменения структуры рынка микропроцессоров.
7.5. Выводы.
РАЗДЕЛ 3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ И ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.
ГЛАВА 8. МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ КОНКУРЕНТНОЙ СРЕДЫ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДА К РЫНКУ.
8.1.Введени е.
8.2. Динамическая модель конкуренции на дуопольном рынке.
8.3. Поддержание конкурентной среды с учетом противодействия сторон.
8.4. Методы и агоритмы управления динамикой конкуренции на дуопольном рынке при отсутствии информации о виде функции потерь.
8.5.Вывод ы.
ГЛАВА 9. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА РЫНКЕ ТРУДА В
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДА К
9.1. Введение.
9.2. Оценка половозрастной структуры научных кадров.
9.3. Приток молодежи в науку.
9.4. Модель регулирования предложения на рынке труда в научнотехнической сфере.
9.5.0собенности построения прогнозов на основе модели.
9.6. Догосрочный прогноз численности и структуры научных кадров на период до 2015.
9.7. Выводы.Л.Збб
Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели исследования инвестиционных стратегий фирм на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции"
Актуальность исследования. Инвестиционные решения представляют собой важнейшую составную часть бизнес-стратегий, определяющую перспективное развитие и эффективность функционирования j фирм. Динамика инвестиций является важнейшим индикатором, сигнализирующим о начале подъёма или спада в экономике.
Годы реформ в России ознаменовались существенным снижением инвестиционной и инновационной деятельности. Несмотря на наметившееся после 1999 г. увеличение объемов инвестиций в основной капитал, к началу текущего столетия их объем составлял немногим более 28 % от уровня 1990 г. Существенно снизися коэффициент обновления основных фондов (с 7-8% в 1980-х гг. до 1,4-1,5% в начале текущего десятилетия), что ещё более обострило проблему износа фондов (по промышленным предприятиям он превышает 50%). Значительно уменьшились реальные расходы на науку, а их доля в ВВП страны снизилась почти в 2,5 раза [129, 155].
Износ основных фондов и низкая инвестиционная активность фирм сопровождаются ухудшением характеристик научного потенциала, в частности, старением научных кадров и низким уровнем предложения на рынке труда в научно-технической сфере, что угрожает усилением технологического отставания России от других стран. Низкие уровни инвестиционной и инновационной активности являются существенным препятствием для выпонения задачи удвоения ВВП страны к 2010 г. и повышения конкурентоспособности отечественной продукции.
Все эти проблемы обуславливают актуальность исследований инвестиционных и инновационных процессов с учетом специфики перехода России к рынку, которая во многом определяется значительным удельным весом в отечественной экономике фирм, доминирующих на внутренних рынках.
Так, согласно Реестру хозяйствующих субъектов, имеющих на рынке определенного товара долю более 35 процентов, в России в 2000 г. на 1% хозяйствующих субъектах от общего числа промышленных предприятий производилось 16,7% всей выпускаемой продукции. В черной металургии почти 10% хозяйствующих'субъектов обеспечивали 67,6% общего объема производства, а в химической и нефтехимической промышленности соответствующие показатели составили 6,1% и 35,2%. Доминирование отдельных фирм на отраслевых рынках сопровождается высокой концентрацией производства и на рынках продукции, имеющей местное значение. Выборочный анализ, проведенный специалистами Российской академии наук и Всемирного банка, показал, что в среднем на долю крупнейшего предприятия в субъекте Российской Федерации приходилось 43% областного (краевого, республиканского) рынка [155, 237].
Важность исследования инвестиционной и инновационной деятельности фирм в условиях доминирования определяется и выходом России на мировые рынки с доминирующим участником (это прежде всего рынки нефти и газа, которые дают стране свыше 40% валютных поступлений, и рынки некоторых видов редких металов), а также ростом импорта в страну некоторых видов высокотехнологичной продукции, производимой доминирующими фирмами (в первую очередь микропроцессоров для персональных компьютеров). Выявление особенностей инвестиционной политики фирм-лидеров и закономерностей развития жизненно важных для России рынков с доминирующим участником будет способствовать повышению эффективности экспортно-импортной деятельности отечественных фирм, а также большей обоснованности мер государственного регулирования рынков и внешнеэкономической деятельности в целом.
Изучение этих проблем требует разработки специального экономико-математического инструментария, основанного на положениях и принципах гл г* экономической теории; "теории промышленной организации, оптимального управления, математического программирования.
Цель и задачи исследования. Цель диссертации состоит в развитии методологии экономико-математического моделирования инвестиционных процессов в промышленных фирмах на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником в направлении системного исследования и решения комплекса проблем, связанных с анализом инвестиционного поведения фирм, формированием их инвестиционных стратегий, а также с построением сценариев изменения показателей рынков.
В соответствии с указанной целью в диссертации были поставлены следующие основные задачи: развитие методологии формирования инвестиционных стратегий для монопродуктовых фирм на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником; определение оптимальных инвестиционных стратегий фирм-ценополучателей при отсутствии или наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями, с учетом непрерывности процесса планирования; построение системы эконометрических моделей инвестиционного поведения ведущих компаний, а также моделей и сценариев изменения показателей рынков капиталоемкой и наукоемкой продукции с доминирующим участником; исследование подходов к стабилизации ключевых показателей рынков, функционирующих в условиях доминирования, при недостаточно достоверной информации о действии различного рода возмущений; разработка методов и агоритмов расчета объемов ввода мощностей и производственных инвестиций на основе моделей освоения мощностей; создание методов формирования рациональной структуры мощностей при неопределенности информации о показателях рынка; разработка экономико-математических методов и моделей поддержания конкурентной среды и создание методической основы для разработки механизма стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности в переходной экономике.
Объект исследования - фирмы и компании, функционирующие на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции, и рынки капиталоемкой и наукоемкой продукции в целом.
Предметом исследования является инвестиционное поведение фирм на рынках капиталоемкой и наукоемкой продукции с доминирующей фирмой, а также динамика основных показателей рынков капиталоемкой и наукоемкой продукции.
Методология исследования базируется на положениях и принципах экономической теории, теории промышленной организации, эконометрики, теории оптимального управления, динамических игр, математического программирования.
К числу отечественных авторов, на труды которых опирася диссертант, относятся, в частности, следующие ученые: Айвазян С.А., Багриновский К.А., Воконский В.А., Гладышевский А.И., Гужновский Л.П., Дементьев В.Е., Емельянов C.B., Жетов Ю.П., Клейнер Г.Б., Коган М.М., Комков Н.И., Кузин Л.Т., Ку-зовкин А.И., Лившиц В.Н., Макаров В.Л., Потерович В.М., Староверов О.В., Тамбовцев В.Л., Терехов А.И., Уткин В.И., Хрусталев Е.Ю., Цветков В.А. и др. К числу зарубежных: Abel А.В., Astrom KJ, Bartholomew DJ., Baumol W.J., Blanchard OJ., Beutler F.J., Bond S.R., Chirinco R., Chow G.C., Dixit A.K., Flamm K., Garcia G., Gaskins D.W., Hay D., Hayashi F., Jacquemin A., Jorgenson D.W., Hubbard G., Judd K., Jury E., Ljung L., Pindyck R., Kwakernaak H., Leneman O., Sakellaris P., Sivan R., Stoorvogel A., Sherer F.M., Schumpeter J.A., Weeren A. и др.
Научная новизна диссертации заключается в разработке экономико-математического инструментария для формирования инвестиционных стратегий и анализа инвестиционного поведения промышленных фирм, функционирующих на рынках капитапо- и наукоемкой продукции с доминирующим участником, а также построения сценариев изменения ключевых показателей этих рынков, основанного на положениях экономической теории и практики и современных методах теории управления.
Получены следующие новые результаты:
Х разработан методологический подход к формированию инвестиционных стратегий доминирующих фирм и построению сценариев изменения показателей рынков капитало- и наукоемкой продукции, базирующийся на нахождении оператора предложения фирм-ценополучателей (оператора оптимальной реакции на цены), исходя из гипотезы их рационального поведения;
Х найдены операторные зависимости между объемами инвестиций (ввода мощностей) и ценой для фирм-ценополучателей (при отсутствии или наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями), являющиеся основой для эконометрического моделирования инвестиционного поведения фирм;
Х разработаны методы стабилизации ключевых показателей рынков при недостоверной информации о действии шоковых и шумовых возмущений различной природы, основанные на использовании робастных минимаксных регуляторов, обеспечивающих устойчивость и малую чувствительность показателей к возмущениям;
Х разработаны методологические принципы моделирования инвестиционного поведения нефте- и газодобывающих компаний по данным форм международной отчетности, проведен эконометрический анализ инвестиционного поведения ведущих нефтегазодобывающих компаний, а также стран-производителей нефти и газа;
Х построены эконометрические модели динамики показателей рынков с доминирующим участником для случаев капиталоемкой (мировой рынок нефти) и наукоемкой продукции (рынок микропроцессоров для персональных компьютеров), на основе которых исследованы возможные сценарии среднесрочного развития рассмотренных рынков;
Х предложены методы и агоритмы расчета объемов ввода мощностей и. производственных инвестиций, основанные на использовании принципа упреждающего управления и теории линейно-квадратичных регуляторов, которые, в отличие от традиционных подходов, обеспечивают низкую чувствительность результатов к изменениям экзогенных показателей и высокую точность приближения значений расчетных показателей к задаваемым уровням, а также гарантируют плавность динамики искомых показателей при плавном характере изменения экзогенных показателей;
Х разработан методический подход к расчету рациональной структуры мощностей (производственного потенциала) наукоемких предприятий с длительным циклом производства при поступлении заказов на продукцию в случайные моменты времени; с использованием результатов теории случайных процессов теоретически обоснована приоритетность выбора заказов на продукцию с большой длительностью производственного цикла для предприятий-производителей, ориентированных на стабильное развитие производства;
Х предложены модели, методы и агоритмы поддержания конкурентной среды (на примере управления динамикой конкуренции и развития дуополии), основанные на стратегии поддержания баланса сил конкурентов и создающие методическую основу для разработки механизма государственной поддержки конкуренции и стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности;
Х разработана экономико-математическая модель регулирования предложения на рынке труда в научно-технической сфере в догосрочной перспективе, позволяющая оценить влияние изменения заработной платы на численность и возрастную структуру научных кадров. Практическая значимость работы состоит в развитии методологии экономико-математического моделирования инвестиционных процессов а также в разработке инструментария для проведения расчетов объемов ввода мощностей и инвестиций при формировании средне- и догосрочных планов и прогнозов в фирмах; в создании методологических основ построения сценариев изменения показателей рынков, имеющих важное значение для экономики страны (мирового рынка нефти и рынка микропроцессоров для персональных компьютеров); в разработке прогнозов численности и возрастной структуры кадровой составляющей-научного потенциала; в выработке подходов к совершенствованию механизма государственной поддержки конкуренции и антимонопольной политики, которые могут быть использованы как на уровне промышленных фирм, банков и финансовых структур, так и на уровне органов государственного управления. Результаты исследования могут быть использованы и при подготовке студентов и аспирантов, а также на курсах повышении квалификации специалистов как государственных, так и рыночных структур.
Реализация результатов диссертационного исследования. Полученные в диссертации результаты использовались в научных отчетах и методических материалах, подготовленных по заданию Минпромнауки России. Разработанные диссертантом устойчивые методы и агоритмы расчетов объемов ввода мощностей и производственных инвестиций использовались в практической работе Госплана СССР. Результаты, связанные с разработкой методов и моделей стимулирования инвестиционной и научно-технической деятельности использовались в аналитических докладах, научных отчетах и материалах Минпромнауки России, в частности, в научных отчетах по темам:
Анализ выпонения НИОКР в рамках федеральных целевых программ и разработка предложений по их совершенствованию (1996 г.);
Анализ выпонения НИОКР федеральных целевых и научно-технических программ и разработка предложений по уточнению их содержания (1997 г.);
Разработка предложений по совершенствованию процедуры формирования заказа на НИОКР гражданского назначения, выпоняемые в рамках федеральных целевых программ (1998 г.);
Доклад о ходе выпонения в 1997-1998 годах Федеральной целевой научно-технической программы Исследования и. разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения на 19962000 годы (ФЦНТП) (1999 г.);
Анализ зарубежного опыта финансирования науки (2000 г.);
Анализ и мониторинг финансово-хозяйственной деятельности и состояния научно-технического потенциала государственных научных центров (ГНЦ) (2001 г.);
Анализ инвестиционных процессов, форм и методов диверсификации в научных организациях высокотехнологичных отраслей (на примере государственных научных центров Российской Федерации) (2002 г.);
Социально-экономические проблемы кадров науки: совершенствование структуры и повышение уровня социальной защищенности ученых (2003 г.).
Работы по совершенствованию устойчивых методов и агоритмов расчетов объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, а также по созданию методического подхода к формированию рациональной структуры и балансированию мощностей при неопределенности информации о значениях показателей рынков составили основу проекта РГНФ № 96-02-02159 в 19961997 гг. Методические принципы построения эконометрических моделей динамики показателей мирового рынка нефти и рынка микропроцессоров для персональных компьютеров были применены при выпонении проектов РГНФ №
98-02-02175 в 1998-2000 гг., № 01-02-00055а в 2001-2003 гг., а также проекта РФФИ № 99-06-80010 в 1999-2000 гг.
Апробация работы и публикации по теме диссертации. Основные результаты диссертационного исследования докладывались автором на всесоюзных и всероссийских конференциях, семинарах, школах, симпозиумах: Всесоюзном совещании по вопросам согласования народнохозяйственного и регионального планирования с использованием экономико-математических методов и моделей (Минск, 1977), Всесоюзном научном симпозиуме Комплексное прогнозирование развития науки и техники (Москва, 1980); Второй конференции по оптимальному планированию и управлению народным хозяйством (Москва, 1983); Первой Всесоюзной Конференции: Проблемы функционирования и развития производственной инфраструктуры в условиях интенсификации общественного производства (Рига, 1986), Всесоюзной конференции Ускорение социально-экономического развития и системное моделирование народнохозяйственных, межотраслевых территориальных пропорций (Ленинград, 1988), Всероссийской научной конференции Государственное регулирование национальной экономики (Москва, 1996), 21-й международной школе-семинаре Системное моделирование социально-экономических процессов (Старый Оскол, 1999), 22-й международной школе-семинаре имени С. Шаталина на тему Муниципальный сектор экономики: проблемы системного анализа и прогнозирования (Мстера, 1999), 23-й международной школе-семинаре Системное моделирование социально-экономических процессов на тему Современные направления экономической науки в системе вузовского образования (Дивноморск, 2000), Всероссийской конференции Экономическая наука современной России (Москва,, 2000), Первом всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий (Москва, 2000), а также в ходе обсуждения проблем экономической теории за Круглым столом журнала Экономика и математические методы (Москва, 2001 и 2003).
По теме диссертации опубликовано 46 научных трудов общим объёмом 60,6 п.л., в то числе 50,9 п.л. лично автором.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, 9 глав, заключения, библиографии и пяти приложений. Основной текст работы изложен на 370 страницах, содержит 45 таблиц и 40 рисунков. Список литературных источников включает 380 наименований.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Варшавский, Леонид Евгеньевич
Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем.
1. Предложена методология экономико-математического моделирования инвестиционных процессов, основанная на системном рассмотрении комплекса проблем, связанных с разработкой моделей и методов анализа инвестиционного поведения и с формированием инвестиционных стратегий промышленных фирм, функционирующих на рынках капитало- и наукоемкой продукции с доминирующим участником, с разработкой математического аппарата расчета динамики ввода мощностей и производственных инвестиций, а также методов и моделей для формирования механизма государственной поддержки конкурентной среды и стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности.
2. Показано, что процесс формирования инвестиционных стратегий фирм в условиях доминирования одной фирмы может быть представлен в виде динамической игры, позволяющей учесть особенности поведения доминирующей фирмы и фирм-ценополучателей. Найдены операторные зависимости, связывающие оптимальные инвестиционные стратегии фирм-ценополучателей от цен (при отсутствии и наличии взаимосвязи между финансовыми и инвестиционными решениями) и служащие основой для эконометрического моделирования инвестиционного поведения фирм, а также для редукции динамической игры к стандартной задаче оптимального планирования. Проведена апробация разработанных методологических принципов формирования инвестиционных стратегий, а также моделей и методов анализа инвестиционного поведения на примерах исследования динамики показателей рынков с доминирующим участником для случаев капиталоемкой Х (мировой рынок нефти) и наукоемкой продукции (рынок микропроцессоров для персональных компьютеров).
3. Разработаны робасгные методы стабилизации ключевых показателей рынков при недостоверности информации о параметрах моделей и действии шоковых и шумовых возмущений различной природы, основанные на ис
367 пользовании минимаксных регуляторов, которые обеспечивают устойчивость показателей рынков и их малую чувствительность к возмущениям.
4. Построены агрегированные модели инвестиционного поведения ведущих нефтегазодобывающих компаний, которые позволяют получить надежные оценки капиталоёмкости добычи, предельно допустимых цен, а также динамических характеристик инвестиционных процессов на основе агрегированных статистических данных, содержащихся в международной отчетности, без привлечения детальной информации о показателях проектируемых и разрабатываемых месторождений.
5. На основе разработанной методологии построена модель динамики-показателей мирового рынка нефти, которая может быть использована для исследования различных сценариев развития рынка нефти на среднесрочную перспективу путем анализа рациональных инвестиционных стратегий ОПЕК. Показано, что для ОПЕК оптимальными в среднесрочной перспективе являются стратегии стабилизации или некоторого уменьшения объемов добычи нефти с целью недопущения чрезмерного снижения цены на нефть из-за возможного увеличения масштабов добычи другими производителями. Вследствие этого, в условиях наличия риска понижения цен отечественным нефтяным компаниям целесообразно добиваться повышения объемов экспорта нефти по догосрочным контрактам и уменьшения производственных затрат.
6. Разработанная методика формирования и анализа инвестиционных стратегий фирм на рынках наукоемкой продукции, развивающихся в условиях доминирования, позволяет также исследовать динамику показателей рынков (на примере рынка микропроцессоров для персональных компьютеров). Методика ориентирована на использование скользящего прогнозирования, позволяющего учитывать новую информацию о состоянии рынка, в первую очередь об изменении спроса.
7. Предложенные методы и агоритмы расчета объемов ввода мощностей и производственных инвестиций, основанные на использовании принципа упреждающего управления и теории линейно-квадратичных регуляторов, обеспечивают устойчивость вычислений, низкую чувствительность результатов к изменениям экзогенных показателей и высокую точность приближения расчетных показателей к задаваемым уровням; они гарантируют также плавность динамики искомых показателей при плавном характере изменения экзогенных показателей. Выявлены причины неустойчивости широко применяемой на практике традиционной схемы расчетов ввода мощностей, установлены условия, обеспечивающие приемлемые результаты при ее использовании, а также определены направления ее модификации. Эффективность разработанных подходов к расчету динамики объемов вводимых мощностей и повышению сбалансированности мощностей взаимосвязанных производств продемонстрирована на соответствующих реальным условиям примерах, в частности, на примере согласованного ввода мощностей энергоблоков электростанций и угольных разрезов.
Разработан методический подход к формированию рациональной структуры мощностей при поступлении заказов на продукцию (проекты) в случайные моменты времени, основанный на использовании результатов теории вероятностей и теории случайных процессов, который может быть реализован в плановой практике фирм. В работе теоретически обоснована приоритетность выбора заказов на продукцию с большой длительностью производственного цикла для предприятий-производителей, ориентированных на стабильное развитие производства.
8. Предложены модели, методы и агоритмы поддержания конкурентной среды в дуополии, позволяющие компенсировать негативные последствия обострения конкурентной борьбы и уменьшить риск монополизации рынков. Разработанные методы и агоритмы могут быть использованы в практике государственного регулирования рыночных структур, а также при формировании механизмов стимулирования инвестиционной и инновационной деятельности фирм.
9. Разработанная экономико-математическая модель регулирования предложения на рынке труда в научно-технической сфере на догосрочную перспективу позволяет оценить влияние различных стратегий изменения заработной платы молодых научных работников на количественные и качественные характеристики кадровой составляющей научного потенциала. Показано, что в случае умеренного экономического роста и при постепенном доведении доли ассигнований на гражданскую науку из средств федерального бюджета до уровня, близкого к законодательно утвержденному, возможна реализация сценариев роста среднемесячной заработной платы работников науки, позволяющих обеспечить увеличение притока молодых кадров в российскую науку и сохранение преемственности знаний.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Варшавский, Леонид Евгеньевич, Москва
1. Аакер Д.А. Стратегическое рыночное управление. - СПб.: Питер, 2003.
2. Авдашева С.Б., Розанова Н.М. теория организации отраслевых рынков. -М.: Издательство Магистр, 1998.
3. Авдонин Б.Н. Национальная технологическая база и ключевые народнохозяйственные технологии// Электронная промышленность. Экономика и коммерция, 1999, №3, с. 27-38.
4. Агапкин В., Хайтун А. Мобильность строительного производства// Вопросы экономики, 1983, № 8.
5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрии. М.: ЮНИТИ, 1998.
6. Акаике X. Развитие статистических методов // Современные методы идентификации систем/ Под ред. Эйкхофа П. М.: Мир, 1983, с. 148-176.
7. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.
8. Аспель Н.Б., Давыдов А.Н., Морозова С.Ф., Цыркин Е.Б. Резервы и пути снижения энергоемкости нефтехимических производств. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1985.
9. Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.Ю. Прогнозные стратегии развития предприятия (модельный подход) //Проблемы прогнозирования, 2000, №2, с.34-47.
10. Балаян Г.Г., Дмитриевский А.Н., Комков Н.И. Программно-целевое управление научно-техническим развитием межотраслевого нефтегазового комплекса. М.: Недра, 1986.
11. Бартоломью Д. Статистические модели социальных процессов. -М.: Финансы и статистика, 1985.
12. Бахилина И.М., Степанов С.А. К задаче синтеза дискретных jHо " регуляторов// Автоматика и телемеханика, № 2, 2000, с. 86-96.
13. Белик Н.М., Федотов И.П., Джаксыбаев С.И. Уголь Экибастуза. М.: Недра, 1992.
14. Белман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1969.
15. Бендиков М., Фролов И., Хрусталев Е. Космонавтика на мировом космическом рынке// Мировая экономика и международные отношения, 2000, №4, с. 73-84.
16. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: ИНФРА М, 1995.
17. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: "ЮНИТИ", 1997.
18. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972.
19. Буа Д., Розеншер Э. Физические границы возможного в микроэлектронике/ Физика за рубежом, '91, серия А. М.: Мир,1991.
20. Бугров Е.В. США. Нефтяные концерны и государство. М.: Наука, 1978.
21. Буркхард Арно : Надо быть первым или вторым//Ре1Л:сЫапс1, 1997, N0 б, с. 21.
22. Бюлетень иностранной коммерческой информации №1 (5734), 3 января 1985 г., с. 4.
23. Бясов К.Т. Основные аспекты разработки инвестиционной стратегии организации// Финансовый менеджмент, 2003, №4.
24. Варшавский А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. -М.: Финансы и статистика, 1984.
25. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Моделирование экономического развития нефте-и газодобывающей промышленности// Экономика и математические методы, 1977, т.ХШ, вып. 5, с. 1022-1032.
26. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Конфликты на глобальном и локальном уровнях: экономико-математические методы и модели исследования стабильности. М.: ЦЭМИ РАН, 1995
27. Варшавский А.Е., Варшавский Л.Е. Экономические и социальные проблемы сохранения науки России// Экономика и математические методы, 1995, т.31, вып.З, с. 34-49.
28. Варшавский Л.Е. О прогнозно-аналитическом моделировании развития гаэ-одобывающей промышленности// Экономика газовой промышленности, вып.12, 1976. М.: ВНИИЭГазпром.
29. Варшавский Л.Е. Об использовании производственных функций при прогнозировании показателей разработки газовых месторождений// Экономика газовой промышленности, вып.5,1976.- М.: ВНИИЭГазпром, с.21-28.
30. Варшавский Л.Е. О моделировании соотношений между добычей и запасами газа// Разработка и эксплуатация газовых и газоконденсатных месторождений., вып.6, 1977. М.: ВНИИЭГазпром.
31. Варшавский Л.Е., Л .Д. Шор. Анализ и моделирование некоторых тенденций развития нефтегазодобывающей промышленности и трубопроводного строительства США// Проектирование и строительство трубопроводов и газонефтепромысловых сооружений, вып.З, 1980.
32. Варшавский Л.Е., Шор Л.Д. Технико-экономический анализ развития газовой промышленности США. Обзорная информация, серия "Экономика, организация и управление в газовой промышленности". М.: ВНИИЭгазпром, 1982, вып. 11.
33. Варшавский Л.Е. Методы повышения сбалансированности мощностей взаимосвязанных производств// Известия АН СССР, серия экономическая, 1986, N0 1, с. 59-72.
34. Варшавский Л.Е. Методы и модели прогнозирования показателей транспорта топливно-энергетических ресурсов (на примере газопроводного транспорта)// Экономика и математические методы, 1986, т.ХН, вып.6, с. 1052-1063.
35. Варшавский Л.Е. Модели и методы расчета динамики ввода производственных мощностей// Экономика и математические методы, 1987, т. XXIII, вып.З, с. 456-467.
36. Варшавский Л.Е. Проблемы эконометрического моделирования динамики показателей добычи и транспорта сырья и топлива// В Эконометрические модели в планировании и прогнозировании. ЦЭМИ АН СССР, 1988, с. 35-46.
37. Варшавский Л.Е. Проблемы балансирования мощностей в крупных инвестиционных проектах/Проблемы технологической безопасности России (исследование научно-технического потенциала)/ ред. Варшавский А.Е./Препринт #\Л/Р96/009. М.: ЦЭМИ РАН, с. 67-79.
38. Варшавский Л.Е. Моделирование динамики численности научных кадров России в период перехода к рынку// Наука России: показатели, догосрочные тенденции, сохранение и стимулирование развития/Под ред. Варшавского А.Е. М.: ЦЭМИ РАН, 1997, с. 71-91.
39. Варшавский Л.Е. Прогнозирование динамики кадровой составляющей научного потенциала России// Экономика и математические методы, 1999, т. 35, N01, с. 43-55.
40. Варшавский Л.Е. Исследование среднесрочных перспектив развития рынка нефти// Концепции, 1999, N0 1, с.б-8 (0,3 п.л.).
41. Варшавский Л.Е. Исследование среднесрочных перспектив развития рынка природного газа в Европе; печатный// Концепции, 1999, N0 1, с.9-10; (0,2 п.л.).
42. Варшавский Л.Е. Перспективы среднесрочного развития рынка нефти// Концепции, 2000, N0 2(6), с.13-17 (0,5 п.л.).
43. Варшавский Л.Е. Каким уровнем цен руководствуются нефтяные компании при планировании бизнеса. // Концепции, 2000, N0 2(6), с. 17-18 (0,3 п.л.).
44. Варшавский Л.Е. Количественные методы в исследовании отраслевых рынков.// Количественные методы в теории переходной экономики. М.: Российская академия наук. Журнал "Экономика и математические методы", 2001, с. 152158.
45. Варшавский Л.Е. Исследование перспектив экономического развития наукоемких фирм (на примере рынков полупроводниковых материалов и компонентов ЭВМ). Концепции, 2002 №1 (9), с. 31-39.
46. Варшавский Л.Е. Исследование нвесгиционных стратегий фирм на рынках капитало- и наукоемкой продукции (производственные мощности, цены, технологические изменения). М.: ЦЭМИ РАН, 2003.
47. Варшавский Л.Е. Исследование динамики показателей рынков наукоемкой продукции (на примере рынков компонентов персональных компьютеров)// Экономика и математические методы, 2004, т. 40, №1, с. 101-116
48. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2000.
49. Викторов П.Ф., Гайнулин К.Х., Лозин Е.В., Сыртланов А.Ш. Состояние и проблемы разработки месторождений Башкортостана на поздней и завершающей стадиях// Нефтяное хозяйство, 19., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 2001.
51. Винн Р., Ходен К. Введение в прикладной эконометрический анализ. М.: Финансы и статистика, 1981.
52. Воконский В.А., Косенко Т.А., Смирнов В.А. Вероятностная оценка прироста запасов газа// Газовая промышленность, 1973, №4, с. 4-8.
53. Воконский В.А., Кузовкин А.И. Цены на топливо и энергию. Инвестиции. Бюджет. //Экономика и математические методы, 2001, т.37, №2, с. 22-37.
54. Волькенау И.М., Зейлигер А.Н., Хабачев Л.Д. Экономика формирования электроэнергетических систем. М.: Энергия, 1981.
55. Выгон Г.В. Оценка фундаментальной стоимости нефтяных месторождений: метод реальных опционов. //Экономика и математические методы, 2001, т.37, №2, с. 54-69.
56. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. М.: Экономика, 1977.
57. Гладышевский А.И. Производственный аппарат России: основные характеристики и перспективы использования // Проблемы прогнозирования, 2001, №1.
58. Гольцова М.В. пути сокращения затрат на освоение производства новых поколений ИС. Зарубежная электронная техника, 1995, № 4, с. 63-80.
59. Гужновский Л.П. Экономика разработки нефтяных месторождений. М.: Недра, 1977.
60. Гук М. Микропроцессоры Pentium II, Pentium Pro и просто Pentium. С-Пб.: "Питер", 1999.
61. Дементьев В.Е. Инвестиционные и инновационные достоинства финансово-промышленных групп// Экономика и математические методы, 1996, т.32, №2.
62. Джексон Т. INTEL. Взгляд изнутри. М., Лори, 1998.
63. Джури Э. Инноры и устойчивость динамических систем. М.: Наука, 1979.
64. Диалог с Газпромом. М.: РАО "Газпром", 1996.
65. Драймз Ф. Распределенные лаги. М. Финансы и статистика, 1982.
66. Дыхта В.А., Самсонюк О.Н. Оптимальное импульсное управление с приложениями. М.: Физматлит, 2000.
67. Емельянов С.В. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука, 1967.
68. Жан К., Савона П. Геоэкономика. М.: Ad Marginen!, 1997.
69. Жетов Ю.П. Разработка нефтяных месторождений. М.: Недра, 1986.
70. Заде Л., Дезоэр Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970.
71. Ильин О.А. Инвестиции и производственные мощности. М.: Экономика, 1987.
72. Иоффе А.Д. Двойственность в задачах оптимального управле-ния//Математика на службе инженера. М.: Знание, 1973, с. 74-92.
73. Кади Дж. Количественные методы в экономике. М.: Прогресс, 1977.
74. Калинюк И.В. Возрастная структура населения СССР. М.: Статистика, 1975, с. 14.
75. Каменецкий Л.Е. Эффективность основных фондов в горной промышленности. М.; Недра, 1981.
76. КАТЭК и развитие отраслей хозяйства Сибири/Под ред. Попова В. Э., Шеме-това П. В. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1984.
77. Кауфорд Г., Инсельбаг А. Оценка операций по выкупу предприятий в кредиту/Финансы. Серия Мастерство, с.34-44, М.: ЗАО Олимп-Бизнес, 1998.
78. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.
79. Кваша Я.Б. Избранные труды, т.З/Ин -т экономики М.: Наука, 2003.
80. Клопов А.Е. Прогнозирование затрат предприятий на основе предложений заказчика судна// Судостроение, 2000, №4, с. 51-53.
81. Ково К. "Протон" бросает вызов "Ариану"// Еженедельник авиации и космической технологии/Издание на русском языке/ лето1995 г., с. 6-8.
82. Коган М.М. Линейно-квадратичная игра в условиях неопределенности и синтез робастных HV- субоптимальных регуляторов// Автоматика и телемеханика, 1999, №3, с. 131-143.
83. Кокс Д., Льюис П. Статистический анализ последовательностей событий. М.: Мир, 1969.
84. Кокс Д., Смит В. Теория восстановления. М.: Советское Радио, 1967.
85. Комогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука. 1972.
86. Комков Н.И. Методические рекомендации по программно-целевому управлению решением проблем развития науки и техники. М.:, ЦЭМИ, 1981.
87. Комков Н.И. Модели программно-целевого управления (на примере научно-технического развития). М.: Наука, 1981.
88. Комков Н.И., Гаврилов С.Л. Научно-технологическое развитие: формирование и оценка потенциала стратегий управления // Проблемы прогнозирования, 2001, №5, с. 117-132.
89. Компания, 10 июня 2002 г., с. 35.
90. Конкурентная политика ЕЭС в едином рынке. -М.: ПРАВО. 1995.
91. Конопляник А. Куда исчезли справочные цены// Нефть России, 2000, №7, с. 76-80.
92. Конопляник А. Силовые меры в России привычнее// Нефть и капитал, 2001. №4, с. 22-26.
93. Корн Г, Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1970.
94. Кочерга А. В., Цененко И. К Предварительные итоги строительства первого энергоблока Запорожской АЭС// Энерг. стр-во, 1985, No 2, с. 8.
95. Кочкина Н. Состояние и меры сохранения научно-инженерного потенциала оборонной сферы// Российский экономический журнал, 1995, N12, с. 26-36.
96. Краткая информация о Фраматом. Фраматом, 1993.
97. Краткий справочник по микропроцессорам Intel, Ссыка на домен более не работаетp>
98. Крылов А.П, Апексеев А.М., Гужновский Л.П., Чудновский Г.Л. Моделирование развития и размещения нефтяной промышленности. М.: Недра, 1981.
99. Кузин Л.Т. Расчет и проектирование дискретных систем управления. М.: Машгиз, 1962.
100. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления. М.: Машиностроение, 1986.
101. Курицкий Б. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0 в примерах. "BHV -Санкт-Петербург", Спб., 1997.
102. Курносов А. М., Москвин В.Б., Брук С. Е. Технико-экономический анализ в угольной промышленности. М.: Недра, 1981.
103. Лаврентьев А. Законодательная власть России обеспокоена стратегической безопасностью страны// Электроника: наука, Технология, Бизнес, 4/2001, с. 64-65.
104. Лакшмикантам В., Лила С., Мартынюк А.А. Устойчивость движения:. Метод сравнения. Киев, Наукова Думка, 1991.
105. Ла-Саль Ж., Лефшец С. Исследование устойчивости прямым методом Ляпунова. М.: Мир, 1964.
106. Лебедев С., Савельева О. В точке бифуркации// Высшее образование в России, 1999, No3, с.88-94.
107. Лебедев С., Савельева О. Глазами российских студентов// Высшее образование в России, 1999, Nol, с. 98-104.
108. Легард Д. Настоящее и будущее рынка жестких дисков// Computerworld Россия, 4 апреля 2000 г., с. 24.
109. Ленский Е.В., Цветков В.А. Корпоративные структуры в современной рыночной экономике. М.: Ассоциация финансово-промышленных групп России, 2000.
110. Ли Ч.Ф., Финнерти Д.И. Финансы корпораций: теория, методы и практика. М.: Инфра-М, 2000.
111. Лысова Т. Непоследовательное подключение// Эксперт, 22 февраля 1999 г. сс. 22-24.
112. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991.
113. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.
114. Маркус М., Минк X. Обзор по теории матриц и матричных неравенств. М.: "Наука", 1972.
115. Маскет М. Физические основы технологии добычи нефти. М.: Гостоптехиз-дат, 1953.
116. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание. М.: Экономика, 2000.
117. Методические указания к разработке государственных планов экономического и социального развития СССР. М.: Экономика, 1980.
118. Мита Ц., Хара С., Кондо Р. Введение в цифровое управление. М.: Мир, 1994.
119. Михеев Ю. Стратегическое управление инвестированием. Банковские технологии. 1998. № 4. Ссыка на домен более не работаетrus/bt
120. Моделирование глобальных экономических процессов (под. ред. Дадаяна B.C.). М.: Экономика, 1984, с. 227-249.
121. Мудро в П. А. Практика планирования производственных мощностей и капитальных вложений в отрасли. М.: Экономика, 1979.
122. Народное хозяйство РСФСР в 1990 г. М.: Республиканский информационно-издательский центр, 1991.
123. Наука в России. Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 2001.
124. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. (Руководители авторского колектива Макаров В.Л., Варшавский А.Е.). М.: "Наука", 2001.
125. Некипелова Е., Леденева Л. Русский студент на экспорт// Иностранец, 11 марта 2003 г., №8, с. 15-17.
126. Новые модели европейских корпораций. Экономика и управление в зарубежных странах. М.:: ВИНИТИ, 2002, №3. сс.23-33 (перевод из статьи в Frankfurter Algemeine, 2001, 17 Dezember, s. 5)
127. Новые решения в технике и технологии добычи угля открытым, способом /Под ред. Мельникова Н.В. и Виницкого К.Е. М.: Недра, 1976. с. 72.
128. Нормативы капитальных вложений. М.: Экономика, 1990.
129. Нормы продожительности и уровни освоения проектных мощностей и экономических показателей вводимых в действие предприятий, объектов. М.: Экономика, 1985.
130. Нормы продожительности строительства и задела в строительстве предприятий, зданий и сооружений. СН 440-79. М.: Стройиздат, 1981.
131. Нормы продожительности строительства и задела в строительстве предприятий, зданий и сооружений. СНиП 1.04.03.85. М.: Стройиздат, 1987.
132. Ойкен В. Основы национальной экономии. М.: Экономика, 1996. М.
133. Основные концептуальные положения развития нефтегазового комплекса России// Нефтегазовая вертикаль, 2000, №1.
134. Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу (утверждены Президентом Российской Федерации 30 марта 2002 г., №Пр-57б)// Концепции, №1 (9), 2002, с. 3-13.
135. Острём К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987.
136. Перар Ж. Управление финансами с упражнениями. М.: Финансы и статистика, 1999.
137. Перчик А. Л. Краткий словарь-справочник по экономике нефтегазодобывающей промышленности. М.: Недра, 1976.
138. Першин В. Устранить диспропорции. Социалистическая индустрия, 30 января 1981, с.2.
139. Плужников Л.Н., Седых Е.В. Основы расчета дискретных систем автоматического управления. М.: МИФИ, 1965.
140. Подкладов П. В., Сальникова Е. М. Сбалансированность строительных программ с мощностями подрядных организаций// Энерг. стр-во, 1985, № 2.
141. Потерович В.М. Экономическое равновесие и хозяйственный механизм. М.: Наука, 1990.
142. Попов В. Э., Звягинцева К М., Кузьмин А. П. и др. Угольные бассейны Сибири. М.: Недра, 1985.
143. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и агоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985.
144. Постников М.М. Устойчивые многочлены. М.: Наука, 1981.
145. Пуртов П.Г. Режим экономии всенародное дело./Экономическая библиотечка нефтяника, Свердловск, "Средне-Уральское книжное издательство", 1979, с. 48 -78.
146. Ран Ф, Адамантиадес А., Контон Дж., Браун Ч. Справочник по ядерной энерготехнологии. М.: Энергоатомиздат, 1989.
147. Роговский Е. А. Некоторые вопросы построения динамических межотраслевых моделей// Изв. АН СССР. Сер. экон. 1980, №3.
148. Романов А.К., Терехов А.И. Математическое моделирование движения кадров в организациях. М.: АН СССР, Отдел вычислительной математики, 1986.
149. Российский статистический ежегодник 2002. Статистический сборник. Госкомстат России. М.: 2002.
150. Рудометов Е., Рудометов В. Архитектура ПК, комплектующие, мультимедиа. С-Пб.: "Питер", 2000.
151. Румчев В.Г., Конин А.Л. Кадровые подсистемы АСУ. Математические модели. М.: Радио и связь, 1984.
152. Рутковская Е.А. Оценка строительного лага для отраслей промышленности и народного хозяйства СССР на основе моделей распределенного запаздыва-ния./Модель межотраслевых взаимодействий. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1976.
153. Савараги Е., Соэда Т., Накамизо Т. "Классические" методы и оценивание временных рядов //Современные методы идентификации систем / Под ред. Эйкхофа П. М.: Мир, 1983, с. 74-147.
154. Садовничий В.А. Теория операторов. М.: Дрофа, 2001.
155. Сборник Законов Российской Федерации. -М.: ПБОЮ/1 Покровский A.A., ЗАО Издательство ЭКСМО-Прессû, Январь 2002.
156. СибертУ.М. Цепи, сигналы,системы. М.: Мир, 1988.
157. Сигал Л. С. Организационные факторы роста производительности труда в строительном производстве// Энерг. стр-во, 1984, No 5.
158. Сильвермен Д. Дискретные уравнения Риккати: агоритмы, асимптотические свойства и токования теории систем// Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах/ Под ред. Леондеса К.Т. М.: Наука, 1980, с. 208-252.
159. Система моделей оптимального планирования. Под ред. Федоренко Н.П. М.: Наука, 1975.
160. Смит Дж. М. Модели в экологии. М.: Мир, 1976.
161. Смоленцева А., Щепкина Е. Студент МГУ в социологическом ракурсе// Высшее образование в России, 1999, Nol, с. 91-95.
162. Справочник по теории автоматического управления. Под ред. Красовского A.A. М.: "Наука", 1987.
163. Староверов О.В. Азы математической демографии. М.: Наука, 1997.
164. Тен Ю.М., Курский А.H. Новое в законодательстве о СРП// Минеральные ресурсы России, 1999, №1, с. 40-46.
165. Терехов А.И., Мирабян Л.М. О роли человеческого фактора в процессе трансформации российской науки// Проблемы прогнозирования, 1998, №2.
166. Типпескирх К., Кессепьринг А., Гудериан Г. и др. Итоги второй мировой войны. СПб-М.: Полигон- ACT, 1998, с. 355.
167. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974.
168. Трояновский B.C. Оптимизация инвестиционной стратегии на предприятии. Ссыка на домен более не работаетdevelopment/finances/invstrtgyalt.htm
169. Тьюгендтхэт К., Гамильтон А. Нефть. Самый большой бизнес. М.: Прогресс, 1978.
170. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 1998.
171. Уильяме M. IBM и Hitachi консолидируют бизнес жестких дис-kob//Computerworld Россия, 28 ма 2002 г., с. 9.
172. Указ Президента Российской Федерации No 939 * О государственных научных центрах Российской Федерации" от 22 июня 1993 г.
173. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. М.: Наука, 1981.
174. Ушаков С.С., Борисенко Т.М. Экономика транспорта и топлива энергии. М.: Энергия, 1980.
175. Фатрел Р, Шафер Д.Ф, Шафер Л.И. Управление программными проектами. Достижение оптимального качества при минимуме затрат. -М.: Вильяме, 2003.
176. Федеральный закон "О внесении изменений и допонений в Федеральный закон "О соглашениях о разделе продукции"" от 7 января 1999 года, №19-ФЗ// Российская газета, 14 января 1999 г., с. 4.
177. Фелер В. Теория вероятностей, т.2. М.: Наука, 1967.
178. Хартуков Е.М. Цены нефтяного рынка: международные и внутренние аспекты// Нефтяное хозяйство, 2001, № 1, с. 18-26.
179. Хасси Д. Стратегия и планирование. СПб.: Питер, 2001.
180. Хачатуров Т. С. Критерии и показатели эффективности научно-исследовательских работ. 1976, Советско-американский симпозиум экономистов. М.: Прогресс, 1976, с. 13-24.
181. Хэй Д., Моррис Д. Теория организации промышленности, т.1,2. СПб.: Экономическая школа, 1999.
182. Черкасов В.В., Варшавский Л.Е., Дубинина М.Г. Петрова И.Л. Проблемы развития научных организаций высокотехнологичных отраслей страны (на примере государственных научных центров) // Концепции, 2003, №1(11), с. 2433.
183. Чернов В.А. Инвестиционная стратегия. М.: ЮНИТИ, 2003.
184. Черный И.Р. Производство сырья для нефтехимических синтезов. М.: Химия, 1983.
185. Чернышенко В. М. Основные итоги строительства Чернобыльской АЭС// Энерг. стр-во, 1984, No 11.
186. Чечин В.И. Снижение материальных и трудовых затрат при монтаже АСУ ТП АЭС с реактором ВВЭР-1000. Энергетическое строительство, 1989, №8, сс.11-16.
187. Шевалье Ж.-М. Нефтяной кризис. М.: Прогресс, 1975.
188. Шерер Ф.М., Росс Д. Структура отраслевых рынков. М.: Инфра-М, 1997.
189. Ширяев А.Н. Вероятность. М.: Наука, 1989.
190. Шумпетер Й. Теория экономического развития. -М.: Прогресс, 1982.
191. Щекачев В.Н. Анализ крупнейших нефтяных месторождений СНГ и США. М.: ВНИИОЭНГ, 1994.
192. Эйлон С., Год Б., Сёзан Ю. Система показателей эффективности производства. М.: Экономика, 1980.
193. Юнь О.М., Ковальцев Г.И. Федеральные целевые программы: организационно-методические вопросы подготовки и реализации// Сб."Региональные и федеральные программы". М.: ВИНИТИ, 1996, вып.2, сс.59-73.
194. Abel A.B., Blanchard O.J. The Present Value of Profits and Cyclical Movements in Investment// Econometrica, 1986, v.54, No 2, pp. 249-273.
195. Abel A.B., Eberly J.C. A Unified Model of Investment Under Uncertainty// The American Economic Review, v.84, NO 5, 1994, pp. 1369-1384.
196. Adelman M.A. Offshore Norwegian Development Cost Calculated From Project Data// Energy Exploration&Exploitation, 1989, v.7, No 1, pp. 51-62.
197. Aerospace America, June 1994, pp. 16-17.
198. Afiesimama B.T. Aggregate Manpower Requirements for Strategic Project Planning// Computers&Industrial Engineering, 1987, v. 12, No 4, pp. 249-262.
199. Alhajji A.F., Huettner D. OPEC and Other Commodity Cartels: a Comparison// Energy Policy, 2000. v.28, pp. 1151-1164.
200. Amano A. A Small Forecasting Model of the World Oil Market// Journal of Policy Modeling, 1987, v.9, No 4, pp. 615-635.
201. AMD. Annual Reports. 1996-2001.
202. Amerada Hess Corp. Annual Reports. 1999-2001.
203. Amoco Corporation. Annual Reports. 1991-1997.
204. Anadarko Petroleum Corp. 2001 Summary Annual Report.
205. Apache Corp. 2001 Summary Annual Report. Eleven-Year Statistical Summary, 1999-2001.
206. Astrom K.J, Wittenmark B. Adaptive Control. Addison-Wesley Publishing Co, Reading, 1989.
207. Aviation Week&Space Technology, May 15, 1995, pp. 72-73.
208. Aviation Week&Space Technology, September 29. 1997, pp. 27-29.
209. Bakhtiari A.M.S. OPEC Capacity Potential Needed to Meet Projected Demand not Likely to Materialize// Oil&Gas Journal, July 9, 2001, pp. 66-70.
210. Bar-Ilan A., Strange W.C. Investment Lags// The American Economic Review, 1996, v.86, pp. 610-622.
211. Basar T. Generalized Riccati Equations in Dynamic Games// The Riccati Equation/ Bittanti S., Laub A.J., Willems J.C. eds. Springer-Verlag, Berlin, 1991, pp. 293332.
212. Basar Т., Olsder G.J. Dynamic Noncooperative Game Theory. Academic Press, London, 1982.
213. Baumol W. The Free-Market Innovation Machine. Princeton University Press, 2002.
214. Behling D.J. Capital Needs and Availability for World Oil// Oil and Gas Journal, November 12,1984, pp. 94-98.
215. Berck P., Roberts M. Natural Resource Prices: Will They Ever Turn Up?// Journal of Environmental Economics and Management, 1996, v.31, Nol, pp. 65-78.
216. Berg E., Kverndokk S., Rosendahl K.E. Gains from Cartelization of the Oil Market// Energy Policy, 1997, v.25, No 13, pp. 1075-1091.
217. Berndt E. The Practice of Econometrics. Classic and Contemporary. Addison-Wesley Publishing Company, Reading, 1996.
218. Berndt E.R., Griiiches Z., Rappaport N. Econometric Estimates of Prices Indexes for Personal Computers in the 1990s. NBER Working Paper #4549, November 1993.
219. Beutler F.J., Leneman O.A.Z. On the Statistics of Random Pulse Processes// Information and Control, 1971, v.18, No 4, pp. 326-341.
220. Bhargava S.C. Generalized Lotka-Volterra Equations and the Mechanism of Technological Substitution. Technological Forecasting and Social Change, 1989, v.35, No4, pp. 319-326.
221. Bill Arnold. It was a very bad year. Intel reigns supreme in this year's ranking of the top 20 chip vendors (surprise, surprise) while DRAMs brought grief to many// Electronic Business, 5/1/1999.
222. Bitmead R.R., Gevers M. Riccati Difference and Differential Equations: Convergence, Monotonicity and Stability//The Riccati Equation/ Bittanti S., Laub A., Willems J.C. (Eds). Springer-Verlag, Berlin, 1991, pp.263-291.
223. Blair J.M. The Control of Oil. Vintage Books, New York, 1978.
224. Blanchard O.J., Fisher S. Lectures on Macroeconomics. The MIT Press, Cambridge, MA, 1993.
225. Bond S.R., Cummins J.G. The Stock Market and Investment in the New Economy; Some Tangible Facts and Intangible Fictions// Brookings Papers on Economic Activity, 2000, Nol, pp. 61-124.
226. BP Amoco Statistical Review of World Energy, June 1992-2001.
227. Brennan M., Schwartz E. Evaluating Natural Resource Investments// Journal of Business, 1985, v.58, pp. 135-157.
228. Broadman H.G. Reducing Structural Dominance and Entry Barriers in Russian Industry// Review of Industrial Organization, 2000, v.17, pp. 155-176.
229. Brock G.W. The Telecommunications Industry. The Dynamics of Market Structure. Harvard University Press, Cambridge, 1981.
230. Brown A.C. Oil, God and Gold. The Story of Aramco and the Saudi Kings. A Mark Jaffe Book. Houghton Mifflin Company. Boston, 1999.
231. Business Week, October 15, 2001, p. 84.
232. Carlton D.W., Perloff J.M. Modern Industrial Organization. Addison Wesley, Reading, MA, 1994.
233. Centre for Global Energy Studies. Oil Price Management: Why OPEC Needs a Real Gulf Crude Market// Oil&Gas Journal, June 12, 2000, pp. 92-98.
234. Chemical Engineering News, 1995, v.73, October 23, pp. 39-41.
235. Chemical Engineering News, 1998, v.76, November 2, pp. 40-44.
236. Chen B.M. Robust and H Control. Springer-Verlag, London, 2000.
237. Chenery H. Overcapacity and Acceleration Principle// Econometrica, 1952, v.20, Nol, pp. 1-28.
238. Chevron Corporation Annual Report. 1993-2000.
239. Chintagunta P.K., Jain D.C. Empirical Analysis of a Dynamic Duopoly Model of Competition// Journal of Economics&Management Strategy, v.4, No 1, 1995, pp. 109-131.
240. Chirinko R.S. Business Fixed Investment Spending: Modeling Strategies, Empirical Results, and Policy Implications// Journal of Economic Literature, v. XXXI, 1993, pp. 1875-1911.
241. Chirinko R.S. , Shaller H. Why Do Liquidity Matter in Investment Equations?// Journal of Money, Credit and Banking, v.27, No2, 1995, pp. 527-548.
242. Chow G.C. Technological Change and the Demand for Computers// American Economic Review, 1967, v.57, No 5, pp. 1117-1130.
243. Christiansen D.S. and Reister D.B. The Aggregate Production Profile for US Crude Oil// Resources and Energy, 11 (1989), pp. 337-355.
244. CIS Oil&Gas Report, 1995, v.l, No 3.
245. Clark J.M. Business Acceleration and the Law of Demand: A technical Dactor in Economic Cycles// Journal of Political Economy, 1917, v.25, Nol, pp. 217-235.
246. Clemons E.K., Santamaria J.A. Maneuver Warfare. Can Modern Military Strategy Lead to your Victory?// Harvard Business Review, v.80, No 4, 2002, pp. 57-65.
247. Cole S. Age and Scientific Performance// American Journal of Sociology, 1979, v.84, No 4, pp. 958-977.
248. DeCarlo R.A., Zak S.A., Matthews G.P. Variable Structure Control of Nonlinear Multivariable Systems: A Tutorial//Proceedings of the IEEE, 1988, v.76, No 3.
249. Delano D. Chip Sales Declined An Estimated 32% In Dollar-Value and 21% By Unit Count - Between 2000 and 2001// Electronic Business, 2/5/02.
250. Development of the Oil and Gas Resources of the United Kingdom 2000. The Department of Trade and Industry's Annual Report (Brown Book). Ссыка на домен более не работаетp>
251. Dixit A.K., Pindyck R. Investment under Uncertainty. Princeton. Princeton University Press, 1994.
252. Dockner E., Jorgenson S., Ngo van Long, Sorger G. Differential Games and Management Science. Cambridge University Press, Cambridge, 2000.
253. Documentation of the Oil and Gas Supply Module (OGSM). March 2002. Energy Information Administration. DOE/EIA-M063(2002).
254. Elf Aquitan. Annual Reports. 1992-1998.
255. Emerson S. Recent Oil Price Trends Underscore OPEC's Inwieldly Market Power// Oil&Gas Journal, June 12, 2000, pp. 89-90.
256. Fama E.F., French K.R. Forecasting Profitability and Earnings// The Journal of Business, 2000, v.73, No 2, pp. 161-175.
257. Fazzari S.M., Hubbard R.G, Petersen B.C. Financing Constraints and Corporate Investment// Brookings Papers on Economic Activity, 1988, Nol, pp. 141-195.
258. Flamm K. Semiconductor Dependency and Strategic Trade Policy// Brookings Papers: Macroeconomics, 1993, pp. 249-333.
259. Flight International, 24-30 October 1990, p. 15.
260. Franson P. Slipped Disks// Electronic Business, 1/7/1998.
261. Fraumeni B. M. The Measurement of Depreciation in the U.S. National Income and Product Accounts// Survey of Current Business, July 1997, pp. 7-23.
262. Fujitsu. Annual Report, 2002.
263. Full Development Agenda Takes Shape for Projects off Norway// OGJ SPECIAL Oil and Gas Journal, Aug. 17, 1992.
264. Garcia G., Bernussou J., Arzelier D. Robust Stabilization of Discrete-Time Linear Systems with Norm-Bounded Time Varying Uncertainty// Systems&Control Letters, 1994, v.22, No5, pp. 327-339.
265. Gaskins D.W. Dynamic Limit Pricing: Optimal Pricing under Threat of Entry// Journal of Economic Theory, 1971, v.3, Nol, pp. 306-322.
266. Gause F.G. II Saudi Arabia Over a Barrel// Foreign Affairs, May/June 2000, pp. 81-94.
267. Getz M. and Haight R.G. Population Harvesting. Princeton University Press, Princeton, 1989.
268. Ghosal V., Loungani P. Product Market Competition and the Impact of Price Uncertainty on Investment: Some Evidence from US Manufacturing Industries// The Journal of Industrial. Economics, 1996, v.XLIV, No2, pp. 217-228.
269. Goodwin G.C. and Sin K.S. Adaptive Filtering, Prediction and Control. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1984.
270. Goodwin G.C., Graebe S.F., Salgado M.E. Control System Design. Prentice Hall, Upper Saddle River, 2001.
271. Gordon S. Costs of Adjustment, the Aggregation problem and Investment// The Review of Economics and Statistics, 1992, v.74, No3, pp. 422-429.
272. Greene D.L., Jones D.W., Leiby P.N. The Outlook for US Oil Dependence// Energy Policy, 1998, v.26, No 1, pp.55-69.
273. Greenstein S.M., Wade J.B. Dynamic Modeling of the Product Life Cycle in the Commercial Mainframe Computer Market, 1968-1983. NBER Working Paper #6124, August 1997.
274. Gruber H. Learning by Doing and Spillovers: Further Evidence for the Semiconductor Industry// Review of Industrial Organization, 1998, v. 13/ pp. 607-711.
275. Gruber H. Persistence of Leadership in Product Innovation// The Journal of Industrial Economics, 1992, v.XL, No 4, pp. 359-375.
276. Hamermesh D.S., Pfann G.A. Adjustment Costs in Factor Demand// Journal of Economic Literature, 1996, v.34, No3, pp. 1264-1292.
277. Hay D., Liu G.S. The Investment Behaviour of Firms in an Oligopolistic Setting// The Journal of Industrial Economics, 1998, v.XLYI, Nol.
278. Hayashi, F. Econometrics. Princeton University Press, Princeton, 2000.
279. Hayashi,F. Tobin's Marginal q and Average q: A Neoclassical Interpretation// Econometrica, 1982, v.50, No 1, pp. 213-224.
280. Hill T. Production/Operations Management. Text and Cases. N-Y., Prentice-Hall, 1991.
281. Hubbard R.G. Capital Market-Imperfections and Investments// Journal of Economic Literature, v. XXXVI, 1998, pp. 193-225.
282. Hubbard R.G., Kashyap A.K., Whited T.M. Internal Finance and Firm Investment. Journal of Money, Credit and Banking// 1995, v.27, No3, pp. 683-701.
283. Huntington H.G. OECD Oil Demand. Estimated Response for Nine World Oil Models// Energy Economics, 1993, v.15, No 1, pp. 49-56.301. iCOMPо Index 3.0 Performance Brief. A Simplified Measure of Relative Processor Performance. May 2000, Intel.
284. Imrie R.F. Work Decentralisation from Large to Small Firms: a Preliminary Analysis of Subcontracting// Environment and Planning AД 1986, v.18, No7, pp. 947-965.
285. Intel. Annual Reports. 1996-2001.
286. Intel. Expanding Moore's Law. Fall 2002 Update.
287. Ismail A.H. OPEC Middle East Plans for Rising World Demand Amid Uncertainty// Oil and Gas Journal, May 27, 1996, pp. 38-42.
288. Jacquemin A. The New Industrial Organization. Market Forces and Strategic Behavior. The MIT Press, Cambridge, 1987.
289. Johnson L.A., Montgomery D.C. Operations Research in Production Planning, Scheduling, and Inventory Control. John Wiley&Sons, Inc.; New York, 1974.
290. Jorgenson D.W. Econometric Studies of Investment Behavior: A Survey// Journal of Economic Literature, v.9, No. 4, pp. 1111-1147.
291. Jovanovic B. and Rousseau P.L. Moore's Law and Learning- By- Doing. NBER Working Paper # 8762, February 2002.
292. Judd K.L., Petersen B.C. Dynamic Limit Pricing and Internal Finance// Journal of Economic Theory, 1986, v.39, No2, pp. 368-399.
293. Juliussen K.P., Juliussen E. The 8th Annual Computer Almanac. Computer Industry Almanac, 1996.
294. Jury E. Theory and Applications of the Z-Transform Method. John Wiley, NY, 1964.
295. Kandebo S.W. Pilot Programs Test Lean Theories// Aviation Week&Space Technology, July 28. 1997, pp.62-63.
296. Kanellos M. Faster Pentium 4 desktop chips on tap. By Staff Writer, CNET News.com, March 28, 2002.
297. Kemp A.G., Stephen L. Price, Cost and Exploration Sensitivities of Prospective Activity Levels in the UKCS: an Application of the Monte Carlo Technique// Energy Policy 27, (1999), pp. 801-810.
298. Kenneth C. Russia Behind in Corporate Transparency// The Russia Journal, September 20-26, 2002.
299. Kerridge A.E. It Takes Experience To Be Construction Contractor// Hydrocarbon Processing, 1995, v. 74, Nol2, pp. 69-76.
300. Koerner E. GE's High-tech Strategy (1989)// Long Range Planning, v.22,No 4, pp. 11-19.
301. Kryder M.H. Data Storage in 2000 trends in Data Storage Technologies// IEEE Transactions on Magnetics, v.25, No6, 1989, pp.4358-4363.
302. Lamming R. Beyond Partnership. Strategies for Innovation and Lean Supply. Prentice Hall, New York, 1993.
303. Lazear E. Personnel Economics for Managers. Wiley, New York, 1998.
304. Lensink R. Is the Uncertainty-Investment Link Non-linear? Empirical Evidence for Developed Economies// Weltwirtschaftliches Archiv, 2002, v. 138, Nol, pp. 131147.
305. Lemer J. Pricing and Financial Resources: an Analysis of the Disk Drive Industry, 1980-1988// The Review of Economics and Statistics, 1995, v. LXXXVII, No 4, pp. 585-598.
306. Lewis F.L. Optimal Control. John Wiley, New York, 1986.
307. Littel G.S. World Crude Production: Bad Statistics Produce Poor Conclusions// World Oil, 2000 Vol. 221 No. 6.
308. Lynch M.C. Oil Prices Enter a New Era// Oil&Gas Journal, 2001, v.99, No7, pp. 20-24.
309. Marshall J., Navarro P. Costs of Nuclear Power Plant Construction: Theory and Evidence// RAND Journal of Economics, 1991, v.22, Nol, pp. 148-154.
310. Mazzucato M. The PC Industry: New Economy or Early Life-Cycle?// Review of Economic Dynamics, 2002, v.5,No, pp. 318-345.
311. Miller M/ Zhang L. Oil Price Hikes and Development Triggers in Peace and Wars// The Economic Journal, 1996, v. 106, pp. 445-457.
312. Mobil. Annual Report. 1993-1998.
313. Monroe J. Alchemy and Rigorous Science: The Evolution of Hard Disk Drives// INSIGHT, Fall 2002, pp. 6- 16.
314. Monroe J. The Past May be Prologue or History May be Bunk: Reflections on a Perilous Quarter// INSIGHT, July/August 2000.
315. Morrison M.B. The Price of Oil: Lower and Upper Bounds// Energy Policy, 1987, v.15, No 5, pp. 399-407.
316. Mosca E. Optimal, Predictive and Adaptive Control. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1995.
317. NASAs Space Shuttle -The First 15 Years. Ссыка на домен более не работаетShuttle.
318. Oil and Gas Journal, Dec. 7, 1987, p. 20.
319. Oil and Gas Journal, June 21 1993, pp. 48-49.
320. Oil and Gas Journal, March. 16, 1998, p. 34.
321. Oil&Gas Journal, May 19, 2003, pp. 28-29, 32.
322. OPEC Annual Statistical Bulletin 2001.
323. OPEC Statute. Organization of the Petroleum Exporting Countries, 2000.
324. Paddock D.L., Siegel D.R., Smith J .L. Option Valuation of Claims on Real Assets: the Case of. Offshore Petroleum Leases. //The Quarterly Journal of Economics, 1988, No 103, p. 479-508.
325. Peppers L.C., Bails D.G. Managerial Economics. Theory and Application for Decision Making. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1987.
326. Pesaran M.H. An Econometric Analysis of Exploration and Extraction of Oil in the UK Continental Shelf// The Economic Journal, 1990, v. 100, No 2, pp. 367-390.
327. Pesaran M.H., Smith R. The Role of Theory in Econometrics// Journal of Econometrics, v. 67, 1995, pp. 61-79.
328. Peters L. SIA Bullish on 2003-2004; Focused Companies Will Prevail// Semiconductor International, 12/1/2002.
329. Pindyck R. Gains to Producers from the Cartelization of Exhaustible Resources// The Review of Economics and Statistics, 1978, v.60, No 2, pp. 238-251.
330. Pindyck R. The Cartelization of World Commodity Markets// The American Economic Review, 1979, v.69, No 2, pp. 154-158.
331. Porter J. A Fast 15 Years// INSIGHT, July/August 2001, pp. 1- 4.
332. Purcell D.A. OPEC Excess Capacity: The Emperor's New Clothes? Sim-mons&Company International, March 7, 2000.
333. Reinsch A.E., O'Reilly M.A. World Oil Market Projections 1990-2005. Canadian Energy Research Institute, Study No 34, March 1990.
334. Reynolds D.B. Modeling OPEC Behavior: Theories of Risk Aversion for Oil Producer Decisions// Energy Policy, 1999, v.27, pp. 901-912.
335. Roberts B. Can Chips Be Traded Like Pork Belliess?// Electronic Business, 9/1/2001.
336. Royal Dutch/Shell Group of Companies. Financial and Operational Information. 1994-1998; 1997-2001.
337. Sakellaris P. Investment under Uncertain Market Conditions// The Review of Economics and Statistics, 1995, v.77, No3, pp. 455-469.
338. Sastri T., Feiring B.R. Sequential Optimization and Revision of Production Plans over Time// Computers in Industrial Engineering, 1989. v.17, pp. 372-377.
339. Schmalensee R., Standards for Dominant Firm Conduct: What Can Economics Contribute// The Economics of Market Dominance/ Hay D. and Vickers J, Eds. Basil Blackwell, 1987, pp. 61-87.
340. Scott W.B. Launch Failures Cripple U.S. Space Prowess// Aviation Week&Space Technology, May 3,1999, pp.31-32.
341. Shumpeter J. A. Capitalism, Socialism, and Democracy. 2d e. New York: Harper&Brothers, 1947.
342. Simaan M., Cruz J.R., Jr. On the Stackelberg Strategy in Nonzero-Sum Games// Journal of Optimization Theory and Applications, 1973, v. 11, No 5, pp. 533-555.
343. Simmons Matthew R. 1999: Oil's Most Volatile Year. World Oil, 2000 Vol. 221 No. 2.
344. Smith R., Vahidy H., Fesharaki F. OPEC's "Quiet Revolution" of Capacity Growth// Oil&Gas Journal, July 9, 2001, pp. 20-21.
345. Soderstrom H.T. Production and Investment under Cost of Adjustment. A Survey// Zeitschrift fur Nationalkonomie,, 1976, v. 36, pp. 369-388.
346. Spence A.M. Investment Strategy and Growth in a New Market. Bell Journal of Economics, 1979, No 1, pp. 1-19.
347. Statistical Abstract of the United States, 1981-2001.
348. Stavins J. Model Entry and Exit in a Differentiated-Product Industry: the personal Computer Market// The Review of Economics and Statistics, 1995, v.LXXXVII, No 4, pp. 571-584.
349. Stoeckli F. Historical Data Analysis// International Stability In Multipolar World: Issues and Models for Analysis/ Huber R.K./Avenhaus R. (Eds.). Nomos Verlagsgesellshaft, Baden-Baden, 1993. pp. 207-215.
350. Stoorvogel A.,Weeren A.J.T.M. The Discrete-Time Riccati Equation related to the NY -Control Problem// IEEE Transactions on Automatic Control, 1994, v.39, No3, pp. 686-691.
351. Swann G.M. Product Competition in Microprocessors// The Journal of Industrial Economics, 1985, v.34, No 1, pp. 333-53.
352. Tippee B. Questions Cloud Outlook For Oil Production Capacity Growth in the Middle East// Oil and Gas Journal, July 11, 1994, pp. 33-36.
353. Tirole Jean. ThaTheory of Industrial Organization. 1988, Cambridge, MA: The МГГ Press.
354. Torneil F. Robust Hoo Forecasting and Asset Pricing Anomalies. NBER, Working Paper 7753, 2000.
355. Unocal Corp. Annual Reports. 1996-2001.
356. Vahidy H.S., Fesharaki F. Middle East Crude Oil Trade: Future Directions and Implications for Formula Pricing// Oil&Gas Journal, 2002, v. 100, No7, pp. 56-65.
357. Varshavsky A.E., Varshavsky L.E. Conflicts and Environmental Change: Models and Methods// Conflict and Environment/ Gleditsch, ed. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1997, pp. 109-125.
358. Velocci A.L. Competitive Advantage of Scale Could Elude Aerospace Giants// Aviation Week&Space Technology, February 10, 1997, pp. 88-89.
359. Verleger Jr. P.K. Consequences and Policy Alternatives// Oil&Gas Journal, June 12, 2000, pp. 78- 86.
360. Welch D. Look Who's Finally Stopping Traffic// Business Week, February 28, 2000, p. 38.
361. World Oil, August 1986-2001.
362. World Oil. February 1985-2002, August 1985-2002.
Похожие диссертации
- Стратегия инвестирования в топливно-энергетический комплекс
- Инвестиционная стратегия модернизации экономики России
- Управление инвестиционными проектами энергосбережения жилищно-коммунального хозяйства на основе развития форм государственно-частного партнерства
- Инновационно-инвестиционная политика развития наукоемких производственных систем
- Модели взаимодействия государства и населения в условиях ограниченной рациональности индивидов