Бабешко Людмила Олеговна. Об одном неравенстве и его использовании в теории массового обслуживания // Современный этап реформирования экономического образования в России: тезисы

Вид материала

Тезисы

Содержание Гринева Наталья Владимировна Данеев Олег Валерьевич

Подобный материал:

• Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания, 38.01kb.
• Введение в теорию массового обслуживания, 10.41kb.
• Задачи теории массового обслуживания (тмо). Типы систем массового обслуживания (смо), 95.6kb.
• Утверждаю, 89.56kb.
• Компьютерное моделирование массового обслуживания клиентов на фармацевтическом рынке, 202.1kb.
• Основные сведения из теории массового обслуживания, 47.41kb.
• Системы массового обслуживания, 754.03kb.
• Рабочей программы дисциплины «Введение в теорию систем массового обслуживания» по направлению, 20.17kb.
• Содержание занятия «Модели массового обслуживания», 547.79kb.
• Оценка эффективности реструктуризации предприятия, 54.64kb.

22. Межотраслевые модели //Экономико-математическое моделирование. Учебник. /Под ред. Дрогобыцкого И.Н. -М.: «Экзамен», 2004, 2006. - Гл. 9.– С. 701-780.

Обсуждены межотраслевые модели Леонтьева, магистральные модели и модель расширяющейся экономики фон Неймана.


23. Построение моделей IS-LM для экономик США и России. Отчёт о научно-исследовательской работе. Финансовая академия при Правительстве РФ.- М., 2005.- С. 110. (В соавторстве с Думной Н.Н., Дрогобыцким И.Н., Зейналовым А.А.,.).


Построены кейнсианские модели совокупного спроса для экономик России и США. Вычислены мультипликаторы бюджетно-налоговой и монетарной политики.

24. Проверка адекватности прогнозов финансовых индексов в рамках мо­дели рандомизирован­ной коллокации. //Актуальные проблемы ма­тематического моделирова­ния в финансово-экономиче­ской области: Сборник научных статей; Финансовая академия при Правительстве РФ.- М., 2006. Вып.6 - С. 27-35. (В соавторстве с Бабешко Л. О. и Клапко А.О.).


Создана методика проверки адекватности прогнозов финансовых индексов по ранее построенному авторами алгоритму рандомизирован­ной коллокации. Методика апробирована на статистических данных Российской торговой системы.


25. Массовая оценка стои­мостных показателей объектов недвижимости: от модели к системе. // Вестник Финансовой академии.- 2007.- № 3.- С.14-24. (В соавторстве с Богомоловым А. И. и Костюниным В. И.).


Обсуждаются построенные авторами и реализованные на практике эконометрические модели массовой оценки стои­мостных показателей объектов недвижимости. Излагается концепция создания автоматизированной системы такой оценки.


26. Оптимальное комбини­рование прогнозов раз­личных моделей массо­вой оценки стоимостных показателей объектов недвижимости. //Актуальные проблемы ма­тематического моделирова­ния в финансово-экономиче­ской области: Сборник научных статей; Финансовая академия при Правительстве РФ.- М., 2008. Вып.7-С.23-37. (В соавторстве с Богомоловым А. И. и Костюниным В. И.).


Описывается алгоритм оптимального комбинирования прогнозов по различным эконометрическим моделям. Алгоритм прошёл апробации в процессе массо­вой оценки стоимостных показателей объектов недвижимости в Москве.


27. Эконометрика (Учебное пособие). – М.: Финансы и статистика, 2008. - 480 с.


Изложены методы построения эконометрических моделей вместе с необходимыми сведениями из экономической теории, экономико-математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики.


28. Поиск, идентификация и интеграция математических моделей экономических систем в Интернет. // Материалы Воронежской весенней математической школы «Понтрягинские чтения – XVIII», Воронеж, 2007. - С. 2-3. (В соавторстве с Богомоловым А. И. и Костюниным В. И.).


Созданный ранее авторами алгоритм оптимального комбинирования прогнозов по различным эконометрическим моделям предлагается положить в основу интеграции математических моделей экономических систем в Интернет.


29. Проверка адекватности рандомизированной модели коллокации. // Материалы IV Международной научно-практической конференции 10-11 апреля 2008 г., Воронеж, 2008. - С. 30-33. (В соавторстве с Бабешко Л.О.).


Описаны результаты проверки на реальном статистическом материале российского фондового рынка адекватности созданного авторами прогнозного алгоритма рандомизированной коллокации.


Гринева Наталья Владимировна

1. Модель эндогенного научно-технического прогресса// Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области : Сборник научных статей; Финансовая академия при Правительстве РФ. - М.: 1999.- Выпуск 10. С. 65-69.


Разработана математическая модель эндогенного экономического прогресса, позволяющая выяснить, как за достаточно короткое время результаты научных исследований влияют на темпы роста промышленного производства, а также изучить связанные с этим вопросы эффективности капиталовложений в развитие и поддержание научной базы.


2. Математическая экономика, аспекты методологии// Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов; Финансовая академия при Правительстве РФ. -М.: Научно-издательское предприятие «2Р», 2000.-С. 61-66.


Проанализированы инновации интенсивного и экстенсивного типа развития. Отличительной чертой является существование двух основных барьеров: в самой науке и на пути от науки к производству. Первый проявляется в недостаточном притоке исследовательских разработок, второй — в отторжении предлагаемых новшеств.


3. Моделирование финансирования научных исследований в России// XXI век: новая модель специалиста-экономиста: Тезисы докладов и выступлений на Международной научно-методической конференции (г. Москва, 28–30 марта 2000 г.); секция «Информационные технологии и применение экономико-математических методов»/ Финансовая академия при Правительстве РФ.- М.: ФА, 2000. -Ч. 5.-С. 132-133

Проанализирована финансовая составляющая инновационного процесса, включающая как бюджетную поддержку, так и средства, получаемые в результате собственной коммерческой деятельности, в том числе из различных внебюджетных фондов.


4. Моделирование инновационной деятельности// Качество информационных услуг: Сборник научных трудов по материалам научно-практического семинара/ Под науч. Ред. О. В. Голосова, А. Л. Денисовой. –Тамбов.: ТГТУ, 2001. –С.37-43


Проанализированы виды и стадии инновационного процесса. Разработана поэтапная модель научно-технического прогресса, выявлены роль каждого этапа и построен план управления НИОКР вообщем.


5. Проблемы и пути решения финансирования научных исследований за рубежом в переходный период// Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов; Финансовая академия при правительстве РФ.- М.: Научно-издательское предприятие «2Р», 2001.-Вып. V.- С. 42-51

Проанализированы источники, размеры, и формы финансовой поддержки научных исследований за рубежом. Особое внимание уделено странам Латинской Америки и Восточной Европы. Проведено сравнение форм и размеров финансовой поддержки научных исследований


6. Моделирование финансирования инновационной деятельности// Современные образовательные технологии подготовки специалистов-экономистов в вузах России: Тезисы докладов и выступлений на Международной научно-методической конференции (г. Москва, 27–30 марта 2001 г.)/Под ред. И. Н. Дрогобыцкого, В. П. Косарева, Д. В. Чистова. -М.: Финансовая академия, 2001.- Ч. 4. – C. 150-154

Рассмотрены положительные и отрицательные стороны различных источников и схем финансирования инновационной деятельности.


7. Влияние альтернативных мер риска на принятие инвестиционных решений//Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов; Финансовая академия при Правительстве РФ.- М.: Научно-издательское предприятие «2Р», 2002. -Вып. VI.- С. 94-101. (В соавторстве с Никольским В. С.).


Анализируются различные подходы к оценке риска инвестиционного риска, количественно оценивается риск инвестиционного проекта.


8. Моделирование инновационной деятельности// Системный анализ и информационные технологии: Тезисы докладов участников IV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Киев, 1 – 3 июля 2002 г.)/ Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт» — Киев.: «Политехника», 2002.-С. 25.


Рассматривается зависимость объема производства и объема национального дохода от эффективности и объема капиталовложений в науку.


9. Моделирование трансфера технологий // Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов; Финансовая академия при Правительстве РФ.-М.: Научно-издательское предприятие «2Р», 2002. - Вып. IX.- С. 59-70.


В статье представлена разработанная модель трансфера технологий. Трансфер технологий подразумевает применение знаний, целевое их использование, являясь сложным видом коммуникации, поскольку зачастую требует слаженных действий двух и более индивидуумов или функциональных ячеек, разделенных структурными, культурными и организационными барьерами.


10. Моделирование капиталовложений в инновационной деятельности// Математика, компьютер, образование: Сборник научных тезисов X Международной конференции (г. Пущино, 20-23 января 2003 г.)/ Министерство образования и науки РФ, МГУ им. М.В.Ломоносова. — Пущино: Изд. «Регулярная и хаотическая динамика», 2003.-С. 323.


Разработана модель инновационной деятельности, которая начинает действовать с момента времени, соответствующего изготовлению опытного образца. Далее деятельность инновационного предприятия разделяется на два направления: продолжение научной деятельности и производство непосредственно продукта инновации.


11. Моделирование конкуренции и эффективности инновационной деятельности в сфере НИОКР // Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством: Сб. научн. Трудов; Тамбовский государственный технический университет/ Под научной ред. д-ра эконом. наук, проф. Б.И. Герасимова..- Тамбов: Тамб. гос. техн. ун-т., 2003.- Вып. 6.- С. 32-60. ( В соавторстве с Крассом М. С.).

Рассматривается математическая модель, обеспечивающая реалистические рамки для изучения совместного действия таких факторов конкуренции в сфере НИОКР, как неопределенность в получении результата, различную роль невозвратных и текущих затрат в процессе конкуренции.


12. Зависимость финансовых показателей НИОКР от стратегии реализации// Бизнес академия. — М.:- 2003. - 9(29).-С. 20-25.


Рассматривается одна из задач стратегического менеджмента корпорации, которой является управление инновациями посредством решений по отбору проектов и распределению ресурсов. Результатом НИР является достижение научного, научно-технического, экономического и социального эффектов.


13. Основные проблемы моделирования инновационной деятельности// Консультант директора (журнал для руководителя). — 2003. - №22 (202).-C.24-29.


Анализируются статистическая оценка параметров инновационной деятельности и процентная ставка при анализе риска инновационного проекта.


14. Количественный анализ основных фондов инновационного предприятия // Банки, страховые и финансовые компании: Бюллетень финансовой информации — М:, 2005.- №11-12 (126-127) ноябрь-декабрь.-С.33-36.


Проведен анализ результатов моделирования капиталовложений в основные фонды инновационного предприятия. Определена оптимальная пропорция между капиталовложениями в сферу НИОКР и непосредственно производство.


15. Интегральный метод оценки и управление рисками инновационной деятельности// Инновационные факторы во внешнеэкономической сфере России: Сборник материалов международной научно-практической конференции и выездного заседания УМО по специальности «Мировая экономика». – Ставрополь.: СГАУ, 2007.-С. 125-132.


Большое значение для снижения инновационного риска играет организация защиты коммерческой тайны в организации. Представленные меры позволяют в значительной степени снизить существенные инновационные риски предприятия.


16. Инновационная деятельность: моделирование и оценка инвестиций в основные фонды (монография) - М.: ЧеРо, 2007.- 154 с.


Целью данной монографии является рассмотрение существующих и построение нового комплекса экономико-математических моделей инновационной деятельности предприятия, позволяющих в динамике прогнозировать получение прибыли и оптимизировать процесс распределения вкладываемых средств.


17. Классификация инновационного риска и способы снижения инновационных рисков // Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: Сборник научных статей/ Под ред. д.т.н., проф. В.А. Бывшева; Финакадемия, 2008. -Вып. 7.- С.38-43.


Рассматриваются сущность, основные этапы управления рисками инновационной деятельности, качественная и количественная оценка инновационного риска, методы управления рисками.

18. Системный анализ научных исследований инновационного предприятия // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды XII Междунар. Науч.-практ. Конф./Министерство образования и науки РФ, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. СПб.: Политехн. ун-т, 2008.- Ч.2.- С.5-13.


Рассматривается задача, представляющая собой частный случай общей задачи принятия решений в условиях неопределенного будущего (риска). Анализируется проблема создания материальных (научных) запасов при неопределенном спросе с учетом, что создание как избыточных, так и недостаточных запасов приводит к убыткам.


19. Риски НИОКР инновационного проекта // Математика. Экономика. Образование: Тезисы докладов; XVI Международная конференция. V Международный симпозиум «Ряды Фурье и их приложения»; .)/ Министерство образования и науки РФ, МГУ им. М.В.Ломоносова, Южный федеральный университет. - Ростов н/Д, Изд-во «ЦВВР», 2008. – С. 209-210.


Идентифицированы и проанализированы риски сферы НИОКР инновационного процесса. Основное внимание уделено техническим рискам. Выявлены объекты и субъекты риска НИОКР.


Гулюгин Андрей Николаевич

1. Комбинация критерия Гермейера и обобщенного критерия Гурвица для оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей в играх с природой // Современные методы теории краевых задач: Материалы Воронежской весенней математической школы “Понтрягинские чтения – XIX” (г. Воронеж, 3-9 мая 2008 г.) / Воронежский гос. ун-т, Московский гос. ун-т им. М. В. Ломоносова, Математический институт им. В. А. Стеклова РАН.- Воронеж: ВГУ, 2008.-С. 123-124. (В соавторстве с Лабскером Л. Г.).


В играх с природой вводится в рассмотрение новый комбинированный критерий оптимальности чистых стратегий во множестве чистых стратегий относительно выигрышей, представляющий собой результат применения Обобщенного критерия Гурвица относительно выигрышей к матрице Гермейера. Сформулированы теоремы о нижней и верхней границах цены игры в чистых стратегиях, о структуре множества оптимальных стратегий и о необходимом и достаточном условии оптимальности чистой стратегии.


2. Формализованный выбор коэффициентов критерия, сконструированного на основе комбинации критерия Гермейера и обобщенного критерия Гурвица: материалы докладов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» / Отв. ред. И. А. Алешковский, П. Н. Костылев, А. И. Андреев. — М.: МГУ; СП МЫСЛЬ, 2008. – С. 44.

Для критерия, представляющего собой комбинацию критерия Гермейера и обобщенного критерия Гурвица предложен один из возможных способов формализованного выбора коэффициентов в зависимости от выигрышей игрока и вероятностей состояний природы. Определены «принципы невозрастания и неубывания сумм элементов Гермейера по рангам».


3. Комбинация критерия Гермейера и обобщенного критерия Гурвица для оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей в играх с природой//Управление риском, 2008.-№2(46).-С.43-52. (В соавторстве с Лабскером Л. Г.).


Определен новый критерий оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей в играх с природой, представляющий собой комбинацию критерия Гермейера и обобщенного критерия Гурвица. Доказаны теоремы о структуре множества чистых оптимальных стратегий и о необходимых и достаточных условиях оптимальности чистых стратегий. Приведен пример приложения из финансовой области.


4. Оптимизация инвестирования средств в приобретение акций в условиях финансовой неопределенности с помощью нового критерия оптимальности: Стабилизация экономического развития Российской федерации: Материалы VII Международной научно-практической конференции. – Пенза: РИО ПГСХА, 2008.- Ч.1. С. 300.


Определен новый критерий оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей в играх с природой. Определены понятия оптимизма, пессимизма и нейтральности игрока на основе состояний природы. Показано применение данного критерия при решении задачи об оптимизации покупки инвестором одной из пяти акций-«голубых фишек».


Данеев Олег Валерьевич

1. Мультипликационные эффекты в экономике //Модели экономических систем и информационные технологии: Сб. научн. трудов./ Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации.- М.: ФА, 2002.- Вып. VI. С. 101–110.


Наличие причинно-следственных связей в экономике обуславливает существование механизма мультипликации. Проведен сравнительный анализ основных методологических подходов оценки мультипликационных эффектов в экономике. Выдвинут следующий тезис: эффекты мультипликации имеют место не только на уровне национальной экономики, но и на уровне экономической системы региона. Учет механизма мультипликации необходим для принятия эффективных управленческих решений при распределении инвестиционных ресурсов.


2. Моделирование отраслевой структуры региональной экономики // Консультант

директора. – 2004. – № 11.- С.20-21.


Выдвинута гипотеза о возможности моделирования региональной экономической системы в виде иерархической структуры, в которой в качестве элементов выступают отрасли экономики. Обосновано применение метода анализа иерархии для разработки оптимизационной модели структуры экономики региона. При этом, мультипликационные эффекты могут быть учтены с использованием ограничений типа «затраты–выпуск».


3. Моделирование отраслевой структуры экономики (региональный аспект) // Вестник Финансовой Академии. – 2004. – № 3. – С.79-86.


Задача оптимизации структуры региональной экономики сведена к нахождению приоритетов отраслей. Для ее решения предложено использование метода анализа иерархий с учетом мультипликационных эффектов. Применение данного подхода обусловлено возможностью структурирования экономической системы региона.


4. О применимости метода анализа иерархий для моделирования межотраслевых пропорций в регионе // Сб. науч. трудов. Серия: Экономические науки. /Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004.- Вып. 10. - С. 191-198.


Анализ основных свойств и этапов метода анализа иерархии выявил правомерность его использования для разработки оптимизационной модели структуры региональной экономики. В рамках данной модели определена целевая функция, коэффициентами которой являются приоритеты отраслей, а переменными – объемы финансовых ресурсов, которые необходимо распределить между отраслями. Максимизация указанной целевой функции при ограничениях типа «затраты-выпуск», позволяет учитывать мультипликационные эффекты в экономике.


5. Моделирование межотраслевых пропорций в экономике региона (на примере республики Бурятии). Дис. канд. экон. наук; спец. 08.00.13/Науч. рук. доктор физ.-мат. наук Михеев И.М.; Финансовая академия при Правительстве РФ. - М.: 2004. – 148 с.


Пропорциональное развитие отраслей региональной экономики является необходимым условием ее устойчивого развития, что в свою очередь определяет инвестиционную привлекательность региона. Вследствие этого, одной из задач эффективного управления региональной экономической системой является разработка ее математической модели, позволяющей оптимизировать отраслевую структуру. Проведенный в ходе исследования анализ показал, что в структуре региональной экономики можно выделить отрасли специализации, оказывающее решающее воздействие на состав, темпы и масштабы развития вспомогательных отраслей. В этой связи, оптимизационная модель экономики региона с учетом мультипликационных эффектов может быть представлена как задача линейного программирования. Для решения поставленной задачи предложено использование метода анализа иерархий в модифицированном виде - с учетом мультипликационных эффектов и теоремы Эрроу.


6. Моделирование межотраслевых пропорций в экономике региона (на примере республики Бурятии). Автореф. дис. канд. экон. наук; спец. 08.00.13.-М.,2004. - 27с.


Перспективы социально-экономического развития страны во многом определяются уровнем развития ее регионов. В этой связи, проблема исследования мультипликационных эффектов в экономике является актуальной как для современной России в целом, так и для отдельного региона, в частности. В рамках иерархического подхода разработана экономико–математическая модель, позволяющая свести задачу о нахождении приоритетных отраслей и построении оптимальной структуры региональной экономики к нахождению собственного вектора матрицы парных сравнений с наибольшим собственным значением.


7. Ипотечное кредитование в Российской Федерации: проблемы и перспективы // Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: Сборник научных статей / Под ред. д.т.н., проф. Бывшева В.А. -М.: ФА, 2008.- Вып.7.-С. 44-47.


Проведен анализ как объективных особенностей и тенденций ипотечного кредитования, так и специфики современного российского рынка ипотеки. Для устранения существующих проблем и минимизации потенциальных рисков участников ипотечного рынка рассмотрены схемы, применяемые в других странах.