Специальность 05. 13. 10 – Управление в социальных

Вид материала

Документы

Содержание В четвертой главе В пятой главе В шестой главе Matlab; модуль расчета сбалансированных темпов потоков, реализованный в пакете MS Excel Основные результаты и выводы Основные положения диссертации опубликованы Интеллектуальная поддержка принятия На основе динамических моделей

Подобный материал:

• Недзиев Сергей Николаевич адаптивное управление кадровой политикой предприятия специальность, 188.79kb.
• «Ростовский государственный университет путей сообщения», 331.52kb.
• Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования, 355.46kb.
• Рабочая программа послевузовского профессионального образования по учебной дисциплине, 237.31kb.
• Инновационное управление маркетингом на основе синергетического подхода, 394.14kb.
• Управление инновационной восприимчивостью социально-экономических систем, 520.27kb.
• Управление инновационной деятельностью предприятий в условиях кризиса, 387.09kb.
• Управление инновационно-предпринимательской активностью в сфере образования, 594.6kb.
• Управление инновационной деятельностью авиапредприятий на основе диверсификации производства, 327.56kb.
• Управление рисками в электронной коммерции, 286.06kb.

В четвертой главе разработан комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах. На основе когнитивной модели МЭС с учетом рынков (рисунок 3) разработана ФС модели функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях, где выделены: модели А1-А4 функционирования секторов экономики и модели А5–А7 функционирования рынков благ; труда и денег соответственно; определены взаимосвязи между ними и сформулированы особенности влияния рыночных механизмов регулирования потоков на взаимосвязанное функционирование секторов экономики в составе МЭС.

Модели А1–А4 секторов экономики расширены за счет учета регулирующего влияния макроэкономических рынков как на этапе планирования расходов ресурсов, так и при формировании фактических доходов секторов.

Модель А5 макроэкономического рынка благ предназначена для описания динамических особенностей взаимообусловленного изменения во времени совокупного спроса и совокупного предложения, формируемых секторами экономики, а также уровня цен в макроэкономической системе. Модель позволяет: выявить тенденции движения МЭС на динамически неравновесных режимах, характерных для рынка благ, в зависимости от поведения секторов МЭС и от возмущающих и управляющих воздействий в области государственного регулирования; продемонстрировать ограниченность регулирующих возможностей ценового механизма рынка благ и неспособность рыночного механизма компенсировать снижение темпа выпуска ВВП в неблагоприятных ситуациях, и, следовательно, подтвердить необходимость государственного регулирования экономики.

Модель А6 функционирования рынка труда предназначена для описания динамических особенностей формирования спроса на труд, предложения труда, текущего уровня безработицы. Модель позволяет исследовать особенности взаимодействия рынка труда с рынком благ, в процессе которого регулируются производственные планы реального сектора и поведение домохозяйств в зависимости от изменений ставки заработной платы на динамически неравновесных режимах Особенностью модели является отсутствие механизма саморегулирования, что приводит к состоянию квазиравновесия на рынке труда.

Модель А7 функционирования рынка денег предназначена для описания динамики процесса функционирования рынка денег в системе макроэкономического кругооборота, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимосвязанного изменения спроса на деньги и процентной ставки; исследовать особенности взаимодействия рынка денег и рынка благ; характеризующие передаточный механизм денежно-кредитной политики, а также сформировать причинно-следственные цепочки влияния мер денежно-кредитной политики на темп выпуска ВВП.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях взаимодействия рынков благ, труда и денег позволил заключить, что регулирующие ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена согласно самовыравнивающим свойствам рынков. На примере неуправляемых сценариев продемонстрирована ограниченность регулирующего воздействия рыночных механизмов и недостаточность их адаптационных возможностей. На примере управляемых сценариев показано, что решения, принятые в области государственного регулирования, препятствуют нерациональному перераспределению запасов между секторами экономики и обеспечивают компенсацию влияния неблагоприятной экономической конъюнктуры.

В пятой главе разработана структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом. Показано, что целью управления процессом функционирования МЭС является обеспечение плановых темпов выпуска ВВП и темпов формирования совокупных расходов секторами МЭС при условии поддержания требуемых уровней инфляции и безработицы. На основе выделенных особенностей управления процессом функционирования МЭС сформированы множества управляющих, управляемых координат и внешних воздействий. Множество управляющих координат представлено кортежем векторов, относящихся к мерам налогово-бюджетной и денежно-кредитной политик с учетом политики занятости.

Структура системы управления является трехуровневой (рисунок 7). Первый уровень содержит контуры управления расходами ресурсов секторов экономики, построенные на основе принципа обратной связи. Второй уровень включает контуры управления, построенные на основе принципа адаптации и предназначенные для корректировки плановых темпов расхода ресурсов секторами МЭС на основе информации о состоянии макроэкономических рынков и объемах накопленных запасов. Третий уровень построен на основе принципа ситуационного управления и решает задачи многопараметрического анализа макроэкономических ситуаций и принятия решений на динамически неравновесных режимах функционирования МЭС с помощью нейросетевых технологий и технологий экспертных систем с целью обеспечения интеллектуальной поддержки исследователя в процессе принятия решений.




Рисунок 9 – Функциональная схема модели системы интеллектуальной

поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС

в рыночных условиях


Разработан метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решения при ситуационном управлении процессом функционирования МЭС в рыночных условиях, который включает следующие этапы.

На этапе 1 формулируются цели нейросетевого анализа макроэкономических ситуаций в динамике. Цели анализа различны, каждая конкретная цель анализа определяет принцип классификации ситуаций: по наличию неравновесных режимов функционирования МЭС; по типу воспроизводственных пропорций; по причинам возникновения неравновесных ситуаций; в зависимости от границ объекта исследования (сектор МЭС или состояние МЭС в целом); по степени общности классификационных признаков; по способу выделения особых событий. Сочетание перечисленных принципов позволяет получить спектр возможных целей нейросетевого анализа макроэкономических ситуаций в динамике.

На этапе 2 предварительно составляется множество признаков, которые должны участвовать в интеллектуальном анализе экспериментальных данных, полученных при проведении имитационных экспериментов.

На этапе 3 выполняется структурирование множества классификационных признаков, в результате которого строится дерево признаков, корневой вершиной которого является переменная – класс макроэкономической ситуации, промежуточными вершинами и листьями – переменные, характеризующие состояние МЭС и ее подсистем; количество уровней определяют глубину декомпозиции классов макроэкономических ситуаций.

На этапе 4 при анализе построенного дерева признаков определяется количество групп признаков, которое определяет количество нейронных сетей (НС), необходимых для классификации макроэкономических ситуаций.

Следующие этапы 5, 6 и 7 повторяются в цикле для каждой НС Кохонена.

На этапе 5 составляется план проведения имитационных экспериментов, определяется последовательность формирования возмущающих воздействий.

На этапе 6 определяется множество моментов времени, в которые производится запись значений векторов возмущающих, управляющих и управляемых координат из рабочей области Matlab в базу экспериментальных данных (БЭД).

Этап 7 предполагает построение самоорганизующихся карт (СОК) для динамических неравновесных и равновесных ситуаций, а также проведение их анализа. На этапе 7.1 проводятся серии имитационных экспериментов, и заполняется БЭД. На этапе 7.2 на основе заполненной БЭД эксперт составляет обучающую выборку для НС. На этапе 7.3 предварительно определяется состав признаков, участвующих в обучении, при этом исключаются признаки, не обладающие дискриминантной силой. Определяется структура НС Кохонена. На этапе 7.4 выполняется обучение НС Кохонена и построение СОК. На этапе 7.5 проводится анализ построенных карт признаков. По результатам анализа СОК могут быть изменены состав признаков и количество кластеров, что требует возврата на этап 7.4 и повторного обучения НС и построения СОК. На этапе 7.6 выполняется формулирование правил классификации ситуаций. Для НС средних и нижнего уровней декомпозиции макроэкономических ситуаций выполняются последовательно два этапа: этап 7.7 – выявление причин неблагоприятных ситуаций путем привлечения к анализу дополнительных признаков, не участвующих в обучении; и этап 7.8 – формирование правил принятия решений с участием признаков, также не присутствующих в обучающей выборке и характеризующих ресурсный потенциал (запасы) секторов экономики. Для НС верхнего уровня выполняется этап 7.9 построения типовых сценариев как цепочек переходов между кластерами динамически неравновесных и динамически равновесных ситуаций.

Этап 8 предполагает проведение нового имитационного эксперимента с динамической моделью МЭС и применение обученных НС для классификации макроэкономических ситуаций в требуемые моменты времени.

На этапе 9 определяются рекомендуемые решения и выполняется корректировка значений управляющих воздействий в динамической модели МЭС, что позволяет преобразовать тенденции неблагоприятных сценариев развития ситуаций в тенденции движения к областям благоприятных ситуаций.

Решены задачи разработки правил классификации макроэкономических ситуаций и принятия решений для нескольких целей анализа МЭС.

Для целей анализа динамики воспроизводственных пропорций МЭС разработаны нейросетевые алгоритмы кластеризации макроэкономических ситуаций и правила принятия решений с учетом типа воспроизводственных пропорций и с гибкой настройкой времен наступления особых событий. Построены самоорганизующиеся карты для анализа классов динамически неравновесных и равновесных ситуаций; сформулированы правила классификации и принятия решений для динамически неравновесных ситуаций; сформированы типовые переходы между кластерами ситуаций с учетом воспроизводственных пропорций; построены основные типы неуправляемых и управляемых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций. При составлении этих траекторий соблюдается правило: переход от неблагоприятной ситуации с потребительски-ориентированными воспроизводственными пропорциями к благоприятной того же типа возможен только через кластер с инвестиционно-ориентированным типом пропорции.

Для целей анализа динамики поведения МЭС с учетом неравновесных рыночных ситуаций разработаны две нейронные сети Кохонена. Первая нейронная сеть Кохонена позволяет выполнить классификацию макроэкономических ситуаций на основе обобщенной информации о состоянии МЭС в целом с учетом характера неравновесия на рынке благ, интегрирующего все основные финансовые и материальные потоки МЭС. Вторая нейронная сеть Кохонена предназначена для дополнительной кластеризации неравновесных ситуаций рецессии, обусловленных снижением различных компонентов совокупного спроса, которые формируются секторами МЭС и зависят от их расходов и доходов, а также состояний макроэкономических рынков и накопленных запасов. Построены самоорганизующиеся карты, на основе анализа которых сформулированы правила классификации макроэкономических ситуаций и принятия решений при реализации мер налогово-бюджетной и денежно-кредитной политик на динамически неравновесных режимах функционирования МЭС. На самоорганизующихся картах выполнено построение неуправляемых и управляемых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций с учетом рыночных отношений.

В шестой главе представлено описание разработанного программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления (СИМ ИПУ), которая предназначена для использования: в качестве аналитического инструментария при формировании решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных рыночных условиях, в качестве обучающей системы для специалистов в области макроэкономического анализа и прогнозирования, а также в качестве исследовательской системы, позволяющей решать задачи анализа, поддержки принятия решений, исследования динамики поведения макроэкономических систем как сложных социально-экономических систем. В структуре СИМ ИПУ выделены три компонента: имитационного моделирования, информационно-аналитический и интеллектуального управления.

Компонент имитационного моделирования СИМ ИПУ включает: модуль статического расчета, реализованный в среде Matlab; модуль расчета сбалансированных темпов потоков, реализованный в пакете MS Excel; динамические модели функционирования МЭС в рыночных условиях, которые разработаны в среде визуально-ориентированного блочного программирования Simulink приложения Matlab; программный модуль загрузки модели и задания исходных данных, а также программный модуль запуска имитационного моделирования, реализованные на языке Matlab в виде m-файлов.

Информационно-аналитический компонент включает следующие программные модули: модуль визуального мониторинга результатов моделирования, модуль подготовки экспериментальных данных, модуль информационного мониторинга, которые реализованы на языке Matlab в виде m-файлов.

Компонент интеллектуальной поддержки управления основывается на нейросетевых технологиях анализа данных и технологии экспертных систем и предполагает построение нейронных сетей Кохонена и самоорганизующихся карт с помощью программы Somap Analyzer аналитической платформы Deductor Studio; построение правил принятия решений в среде Resolver. Взаимодействие перечисленных компонентов осуществляется на основе единого интерфейса, написанного на языке Matlab.

Разработаны объектно-ориентированные модели работы с СИМ ИПУ макроэкономическим воспроизводственным процессом в неравновесных рыночных условиях с использованием программного продукта Rational Rose; разработано программное обеспечение СИМ ИПУ воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных рыночных условиях.

Проведены экспериментальные исследования динамики процесса функционирования МЭС в рыночных условиях при различных возмущающих и управляющих воздействиях на основе разработанных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по различным сценариям. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении МЭС в неравновесных рыночных условиях показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных рыночных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП на 10-14% в рассмотренных сценариях. Исследованные сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования макроэкономической системы. Показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принимаемых решений во времени позволяет обеспечить более высоких темпов выпуска ВВП для всей макроэкономической системы в целом.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В ходе диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получены следующие результаты:

1. Разработана методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС, которая основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления. Предложенная методология отличается тем, что она требует последовательного выполнения различных способов декомпозиции МЭС: вначале – путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов и рынков и построения когнитивных моделей МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами и информационными регулирующими связями; а затем – путем выделения функциональных процессов для секторов МЭС и построения функциональных и динамических моделей МЭС. Это позволяет исследовать особенности неравновесных режимов функционирования МЭС на основе анализа взаимосвязанного изменения во времени темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.

Разработана когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков МЭС с учетом запасов, которая позволяет описать все стадии воспроизводственного процесса в виде трех взаимосвязанных контуров: основного, системообразующего, контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», служащих дополнительными источниками ресурсов для обеспечения стабильного функционирования первого контура. Сформулированы системные принципы построения моделей управляемого поведения макроэкономических агентов, инвариантные по отношению к множеству выполняемых ими функций. Разработана когнитивная модель функционирования МЭС в рыночных условиях, позволяющая выявить причинно-следственные цепочки взаимовлияния рыночных индикаторов, формируемых макроэкономическими рынками, и потоков доходов и расходов, формируемых секторами экономики с учетом запасов ресурсов.

2. Разработан комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС, включающие модели функционирования: реального сектора, секторов домашних хозяйств, финансовых и государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей. Модели реализованы в классе непрерывных моделей с нелинейными и логическими элементами и позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов.

Разработан алгоритм управления поведением сектора экономики, который выполняет гибкую корректировку плановых темпов расхода ресурсов в зависимости от текущего объема накопленных запасов ресурсов на неравновесных режимах. Алгоритм является инвариантным по отношению к виду выполняемых секторами функций, применяется в моделях функционирования всех секторов и обеспечивает приближение текущих темпов расхода ресурсов к темпам текущих доходов сектора, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования. Выявлены основные типы управляемого поведения агента (сектора). быстрого агента с малыми запасами; медленного агента с большими запасами; опережающего и запаздывающего агентов с варьируемыми запасами.

3. Разработаны динамические модели функционирования макроэкономических рынков благ, труда и денег, отличающиеся тем, что они рассматриваются как единый объект и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом влияния ценовых регулирующих механизмов.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях рыночных отношений позволил заключить, что, во-первых, ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена согласно самовыравнивающим свойствам рынков; во-вторых, выявить ограниченность регулирующих возможностей рыночных механизмов и неспособность их компенсировать снижение темпа выпуска ВВП в условиях неблагоприятной экономической конъюнктуры; и, в-третьих, обосновать необходимость государственного регулирования экономики.

4. Предложена структура системы интеллектуальной поддержки управления функционированием МЭС, новизна которой состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а ситуационного управления с использованием непрерывных и дискретно-логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей.

Предложен метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решения при ситуационном управлении МЭС с учетом запасов и рыночных механизмов регулирования, отличающийся тем, что он включает этапы: построения самоорганизующихся карт Кохонена для динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов с учетом выделенных моментов времени; многопараметрического анализа построенных кластеров с учетом информации о рыночных индикаторах; анализа причин возникновения неблагоприятных ситуаций и формирования правил принятия решений с учетом запасов секторов экономики; упорядочивания кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий; формирования типовых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций во времени. Это позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии управляемого поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления.

5. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях, отличающееся реализацией предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, и позволяющее выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.

6. Разработана комплексная методика использования полученных научных результатов при проектировании моделей систем интеллектуальной поддержки управления МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика системных исследований описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как многоэтапный циклический процесс. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и формирования правил поддержки принятия управленческих решений на неравновесных режимах с учетом запасов и рыночных регулирующих механизмов.

7. Результаты экспериментальных исследований эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению процессом функционирования МЭС в рыночных условиях показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить стабильный переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП на 10-14% в рассмотренных сценариях. Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления функционированием МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.


ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ

В РАБОТАХ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Методология исследования и моделирования динамики реализации инвестиционного проекта / Е. А. Макарова, Г. А. Зимина // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 9. С. 32–37.
   
2. Нейросетевые технологии в управлении динамикой инвестиционных процессов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008. № 8. С. 16–26.
   
3. Моделирование неравновесных воспроизводственных процессов макроэкономической системы / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Вестник УГАТУ. 2008. Т.11, № 1. С. 74–82.
   
4. Моделирование динамики кругооборота финансовых потоков с учетом накопления финансовых ресурсов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. № 1. С. 28–38.
   
5. Формирование сценариев управления поведением секторов экономики на основе динамической модели макроэкономического кругооборота / Е. А. Макарова // Вестник УГАТУ. 2009. Т. 13, № 2. С. 136–147.
   
6. Алгоритм управления поведением макроэкономических агентов на основе механизма самовыравнивания финансовых потоков / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2009. № 5. С. 105–111.
   
7. Программный комплекс для формирования базы экспериментальных данных по результатам имитационного моделирования / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2009. № 6. С. 85–88.
   
8. Динамический алгоритм взаимодействия предприятия и банка при погашении кредита / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2009. № 6. С. 132–135.
   
9. Интеллектуальная информационная система поддержки процедур управления воспроизводственным процессом / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Программные продукты и системы. 2010. № 1. С. 88–90.
   
10. Информационно-потоковое моделирование неравновесных процессов функционирования макроэкономического рынка благ / Б. Г. Ильясов, И. В.  Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Вестник УГАТУ. 2010. Т. 14, № 1. С. 164–173.
    
11. Регулирование неравновесных процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 1. С. 120–128.
    
12. Динамическое моделирование неравновесных процессов взаимодействия рынков благ и денег / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Т. А. Карташева // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 1. С. 87–94.
    
13. Имитационная модель регулирования расходов и доходов населения в системе макроэкономического кругооборота / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов // Программные продукты и системы. 2011. № 1. С. 123–126.
    
14. Метод формирования алгоритмов управления макроэкономической системой с использованием имитационных моделей / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 2. С. 107–114.
    

Монография

15. Управление реализацией инвестиционных проектов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина / Уфа : ГИЛЕМ, 2010. 240 с.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

16. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2007612256. Автоматизированная система моделирования поведения сложных систем на основе обучения нечетких когнитивных карт / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, Л. Р. Язданов. Зарег. 17.04.2007. М. : Роспатент, 2007.
    
17. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2007612947. Автоматизированная информационная система подготовки экспериментальных данных на основе имитационного моделирования / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина, И. В. Андреяшкин, Н. С. Буханова. Зарег. 09.07.2007. М. : Роспатент, 2007.
    
18. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007612255. Моделирование динамики погашения кредита при реализации инвестиционного проекта / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина, И. В. Андреяшкин, О. В. Андреяшкина Зарег. 17.04.2007. М. : Роспатент, 2007.
    
19. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2008613683. Автоматизированная система имитационного моделирования процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина. Зарег. 31.07.2008. М. : Роспатент, 2008.
    
20. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2009612521. Информационно-аналитическая система поддержки процедур системного управления макроэкономическими процессами / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, О. А. Баринова. Зарег. 20.05.2009. М. : Роспатент, 2009.
    
21. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009614362. Автоматизированная система нейросетевого анализа данных для управления поведением сложных объектов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов. Зарег. 19.08.2009. М. : Роспатент, 2009.
    
22. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2010614455. Автоматизированная система имитационного моделирования и интеллектуального управления макроэкономическим воспроизводственным процессом в неравновесных рыночных условиях / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, И. С. Сафина. Зарег. 07.06.2010. М. : Роспатент, 2010.
    

Другие публикации

16. Динамическая модель формирования цены / Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова, Е. А. Макарова // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1996. С. 16–28.
    
17. О формировании связей между предприятиями производственного комплекса / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Зубалевич // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1997. С.92-100.
    
18. Управление технологическими инновациями: опыт технопарка «Башкортостан» / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, Л. А.Исмагилова, Е. А. Макарова // Коммерциализация технологий: российский и мировой опыт : Труды Международной конференции. Санкт-Петербург, 1997. С. 259–261.
    
19. Экологические аспекты управления локальными социально-экономическими системами / Р. З. Хамитов, Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. С. Аминев // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1997. С. 77–86.
    
20. Экспериментальные исследования устойчивости взаимосвязанного функционирова­ния производств территориально-производственного комплекса / Р. Г. Валеева, Е. А. Макарова, Е. Ш.Закиева // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1999. С. 167–175.
    
21. Методология моделирования и анализа устойчивости функционирования производственных систем / Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова, Р. Г. Валеева // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. II Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2000. С. 310–316.
    
22. Координация взаимосвязанного функционирования подсистем в составе производственного комплекса / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина // Проблемы экономики, финансов и управления производством : сборник научных трудов вузов России.. Иваново: Изд. Ивановск. гос. химико-технолог. ун-та, 2001. Вып.8. С. 226–231.
    
23. Когнитивное моделирование процессов развития производственных систем / Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник.— Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 2003. С. 125–134.
    
24. Объектно-ориентированная экспертная система поддержки принятия решений по выбору стратегии поведения предприятий / Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, Л. Р. Уразбахтина, А. В. Рашитов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский науч. сб. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2003. С. 167–174.
    
25. Имитационная модель процесса реализации инвестиционного проекта / Б. Г. Ильясов, Е. А.. Макарова, Г. А.. Зимина // Управление экономикой: методы, модели, технологии : тр. 4-й рос. науч.–метод. конф. с междунар. участием. Уфа : УГАТУ, 2004. С. 85–90.
    
26. Интеллектуальная автоматизированная система нечеткого когнитивного моделирования поведения сложных систем / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина // Мехатроника, автоматизация и управление : матер. Второй всероссийской науч.-техн. конф. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2005. Т. 1. С. 425–430.
    
27. Моделирование динамики многоотраслевых экономических систем / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. X Междунар. конф. Самара : Изд-во Самарск. науч. центра РАН, 2006. С. 158–164.
    
28. Исследование свойств макроэкономических систем методом моделирования / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: матер. всероссийской науч.-практ. конф. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2006. С. 209–212.
    
29. Разработка динамической модели многоотраслевой экономической системы / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Управление экономикой: методы, модели, технологии : тр. шестой российской науч.-методической конф. с междунар. участием. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2006. С. 208–212.
    
30. Моделирование динамики воспроизводственного процесса региональных экономических систем / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Системный анализ и проектирование в управлении : сб. науч. тр. Х Междунар. науч.-техн. конф. СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2007. С. 145–150.
    
31. Концепция системного моделирования процессов кругооборота денежных потоков / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Труды Х Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». – Самара: Изд-во Самарского НЦ РАН, 2008. С. 153–160.
    
32. Моделирование динамики потребления и сбережения в системе кругооборота денежных потоков с учетом запасов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Труды ХII международной научно-технической конференции «Системный анализ и проектирование в управлении». – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2008. – С. 145–150.
    
33. Методология динамического моделирования неравновесных процессов макроэкономического кругооборота с учетом запасов секторов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // От идеи академика С.С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам : тр. Всероссийской конф. с междунар. участием. Екатеринбург : Институт экономики УрО РАН, 2009. Т. 1. С. 51–55.
    
34. Динамическая модель формирования уровня цен в неравновесных условиях рынка благ / Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, А. Н. Павлова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XI Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2009. С. 203–211.
    
35. Механизм самовыравнивания финансовых потоков в макроэкономической системе / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Мехатроника, автоматизация и управление (МАУ-2009): матер. Междунар. науч.-техн. конф. Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. С. 339–341.
    
36. Моделирование динамики поведения домашних хозяйств в макроэкономическом кругообороте финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Компьютерные науки и информационные технологии : тр.XI Междунар. конф. Уфа : УГАТУ, 2009. Т.3. – С. 106–109.
    
37. Принципы системного моделирования поведения макроэкономических агентов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Управление большими системами : тр. Междунар. науч.-практ. мультиконф., Теория активных систем : тр. Междунар. науч.-практ. конф. М. : ИПУ РАН, 2009. Т. II. С. 101–104.
    
38. Информационная система поддержки процедур когнитивного анализа ситуаций в экономике / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, И. С. Сафина // Управление большими системами : тр. Междунар. науч.-практ. мультиконф., Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций : тр. VIII Междунар. конф. М. : ИПУ им. В. А. Трапезникова РАН, 2009. С. 144–147.
    
39. Моделирование влияния неравновесных условий рынка труда на динамику макроэкономического кругооборота / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XII Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2010. С. 176–186.
    
40. Моделирование процессов роста ВВП в условиях поступления иностранных инвестиций / Е. А. Макарова, Т. А. Карташева // Наука и образование: Материалы VIII Международной научной конференции. Белово : ООО «Канцлер», 2010.– Ч. 1. – С.128–132.
    
41. Интеллектуальное управление макроэкономическими системами с использованием имитационных моделей / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова // Интеллектуальные системы управления / Под ред. С. Н. Васильева. М. : Машиностроение, 2010. С. 397–410.
    
42. Моделирование влияния ценовых регулирующих механизмов на формирование финансовых потоков в макроэкономической системе / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Компьютерные науки и информационные технологии : тр.XII Междунар. конф. Уфа : УГАТУ, 2010. – С. 220–225.
    
43. Динамическая модель формирования процентной ставки как регулятора финансовых потоков макроэкономической системы / Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Системный анализ в проектировании и управлении : сб. науч. тр. XIV Междунар. науч.-практ. конф. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. С. 35–40.
    
44. Динамическое моделирование влияния показателей уровня жизни на процесс формирования расходов населения / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XIV Международной научно-практической конференции. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – С. 54–59.
    
45. Динамическое моделирование процесса формирования социальных трансфертов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований : тр. II всероссийской научно-практической конференции. Уфа: Изд-во ГАТУ, 2011.  – С. 93-97.
    
46. Исследование динамики макроэкономического кругооборота финансовых потоков учетом взаимосвязанного функционирования рынков благ, труда и денег / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XII Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2011. –С. 131–142.
    

Диссертант Е. А. Макарова