1. Методы социально-экономического прогнозирования

1.1. Возможности экономико-математического моделирования

Информация понимается как сведения о некотором объекте. Эти сведения в той или иной степени уменьшают неопределённость знаний об объекте. Если информация такова, что неопределённость снята полностью, говорят о полной информации.

Но для того, чтобы понять имеющуюся информацию, правильно интерпретировать её значения, необходимо информацию оценить и только после этого появится возможность дать ей соответствующую интерпретацию.

Поэтому любая информация представляет собой ценность только из-за возможности обработки этой информации. Если такой возможности не представляется, ценность информации ничтожно мала.

Необходимо отметить, что зачастую имеющейся в наличии у экономиста информации не очень просто дать соответствующее толкование. Если, например, у исследователя имеется информация о том, что потребитель оценил своё отношение к товару в 76 баллов, то данной информации явно недостаточно для того, чтобы осуществить действия с ней.

Ведь может статься, что шкала, предложенная потребителю, имела диапазон от 0 до 80, тогда 76 баллов - очень высокий результат; но если диапазон шкалы был от 50 до 200 баллов - то результат в 76 баллов неутешительный для производителя данного товара .

1. Абовский Н.П. и др. Разработка практического метода нейросетевого прогнозирования. //Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение " Сб.докл., 2007. - С. 1089 - 1097.

2. Айвазян С.А. Т.2: Основы эконометрики.- М.: ЮПИТИ-ДАНА, 2007- 432 с.

3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. T.1: Теория вероятностей и прикладная статистика.- М.: Ю НИТИ-ДАНА, 2007. - 656 с.

4. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере СИТО). -М.: Финансы и статистика, 2006. -192с.

5. Алексеев В.И., Максимов А.В. Использование нейронных сетей с двухмерными слоями для распознавания образов/ЛГруды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение ": Сб. докл., 2007. - С. 69-72.

6. Бабков Г.А., Касаева М.Д., Перепелица В.А. Фрактальный анализ одного временного ряда урожайностей /Материалы V Всероссийского симпозиума "Математическое моделирование и компьютерные технологии", т.2. - Кисловодск: КИЭП,2007.-С. 16-17.

7. Барский А.Б. Обучение нейросети методом трассировки //Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение": Сб. докл., 2007.-С. 862-898.

8. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. -Воронеж: В ГУ, 2006. - 135 с.

9. Белим СВ. Математическое моделирование квантового нейрона//Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение": Сб.докл., 2007. - С. 899 -903.

10. Бессонов В.А. Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода. -М: ЦЭМИ РАН, 2007. - 151 с.

11. Винтизенко И.Г. Детерминированное прогнозирование в экономических системах /Труды III Международной конференции "Новые технологии в управлении, бизнесе и праве". - Невинномысск: Изд-во ИУБиП. - С.30-37.

12. Виханский О.С Стратегическое управление: Учебник. - М: Гардарика, 2008.-296 с.

13. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению "Системный анализ и управление". - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2007. - 520 с.

14. Вороновский Г.К., и др. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. - X.: ОСНОВА, 2008. - 112 с.

15. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы, - Новосибирск: Изд-во ИГТУ,2007.-162с. 51. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. Пособие для вузов. М.: ИПРЖР, 2007.-385 с.

16. Гаскаров Л.В., Голинкевич Т.А. Мозгалевский А.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. -М.: Сов.Радио, 2006. -224 с.

17. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4:Учеб.пособие для вузов/Общая ред. А.И. Галушкина. - М.: ИПРЖР, 2007.-256 с.

18. Горелик АЛ., Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учеб.пособие. - М.: Высш.шк., 2006. - 208 с.

19. Гусак А.Н. и др. Подход к послойному обучению нейронной сети прямого распространения//Труды V111 Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение " Сб.докл., 2007. - С. 931 - 933.

20. Данилов Д.А., Жиглявский А.А. (ред.) Главные компоненты временных рядов: метод "Гусеница". - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет, 2008. - 308 с.

21. Динамические системы. Итоги науки и техники. Сер. Современные проблемы математики. - М.: Наука, 2005. - Т. 1-4.

22. Долятовский В.А., Касаков А.И., Коханенко И.К. Методы эволюционной и си-нергетической экономики в управлении. - Отрадная: РГЭУ- ИУБиП-ОГИ, 2007.-577 с.

23. Дудов А.С., Щадуев М.Г. О новых показателях в прогнозировании экономических процессов //Приложение к журналу "Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. - 2007.-1.- С.12-17.

24. Емельянов С. В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. - М: Знание,2005. - 32 с.

25. Еремин Д.М. Система управления с применением нейронных сетейУ/Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2007. -№9 -С. 8-11.

26. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник.-М.:ИНФРА-М, 2007.-416 с.

27. Жваколюк Ю.В. Внутредневняя торговля на рынке ФОРЕКС. - С-П.: Питер, 2007.-186 с.

28. Жирабок А.Н. Нечеткие множества и их использование для принятия решений //Соросовский образовательный журнал. - 2007. - Т.7, №2. - С. 109-115.

29. Зайченко Ю.П. Исследование операций: Нечеткая оптимизация: Учеб.пособие. - Киев: Выща школа, 2006. - 191 с.

30. 3анг В.Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. - М.: Мир, 2007. - 335 с.

31. Ибираимова Т.Б. Прогнозирование тенденций финансовых рынков с помощью нейронных сетей //Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение " Сб.докл., 2007 г. - С. 745 - 755.

32. Иванов М.Н. Анализ роста курса акций с применением нейронных сетей. //Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение" Сб-докл., 2007 г. - С. 756 - 772.

33. Кардаш В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК (теория и методы). - М: Агропромиздат, 2007.-167 с.

34. ЕСасаев О.Б., Савченко В.И. Модели и методы прогнозирования технического состояния космических средств: Метод, пособие. - СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского, 2008. - 37 с.

35. Каста Дж. Связность, сложность и катастрофы: Пер, с англ. - М.: Мир, 2006г. - 216 с.

36. Кендэлл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 2006г. - 736 с.

37. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей /Учеб.-практ. пособие. - М.: ЗАО "Финстатинформ", 2007. - 246 с.

38. Колби Роберт. Энциклопедия технических индикаторов. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. - 837с.

39. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры //Вопросы конъюнктуры. - 2005.

40. Лащев АЛ., Глушич Д.В. Синтез алгоритмов обучения нейронных сетей, //Труды VIII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение " Сб.докл., 2007 г. - С. 997 - 999.

41. Лизелотт С. Валютные операции - основы теории и практика, 2008. - 175 с.

42. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. - М.: Наука, 2007. - 510 с.

43. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику: Учеб. руководство. -М.: Паука, 2006.- 324 с.

44. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейность. Новые проблемы, новые возможности. В кн. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. - М.: Наука, 2008. (Серия "Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения").- С.165-2007г.

45. Малхотра П.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2007. - 960 с.

46. Миркин Я.М. Рынок ценных бумаг России: воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития. - М.: Альпина Паблишер, 2007. - 624 с.

47. Математика. Большой энциклопедический словарь /Гл.ред Ю.В. Прохоров. -М.: Большая Российская энциклопедия, 2008. - 848 с.

48. Мерфи Д. Межрыночный технический анализ. - М.: Диаграмма 2007. - 317 с.

49. Морозов ТТ., Пикулькин А.В., Тихонов В.Ф. и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие для вузов. Под ред. Т.Г. Морозовой, А.В. Пикулина. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 318 с.

50. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. - СПБ.: Наука и Техника, 2007. - 384 с,

51. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. - М.: Мир, 2007г. - 378 с.

52. Нейман Э.Л. Трейдер - Инвестор. - Киев: ВИРА-Р, 2007. - 640 с.

96.11едосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Сезам, 2007. - 181 с.

53. Новоселова Л. А. Правовое регулирование безналичных расчетов в Россиской Федерации. -М.: Де-Юре, 2006.-515 с.

54. Овчаренко Н.Ф. Роль и развитие статистики и экономико-математических методов //История науки и техники. - Москва: Научтехлитиздат, 2008. - №4. - С, 64-67.

55. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации.-М.: Наука, 2006г.-208 с.

56. Перепелица В.А., Беляков С.С., Овчаренко Н.Ф. Фрактальный анализ временных рядов объемов инвестиций в основной капитал региона //Региональное приложение к журналу "Современные наукоемкие технологии".- 2008.- №2,-С. 19-23.

57. Сергеева Л.Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса). - Запорожье: ЗГУ, 2007. - 227 с.

58. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика.- М.: Издательский дом "Вильяме", 2007- 1056 с.

59. Сигеру О., и др. Нейроуправление и его приложения. Пер. с англ. под ред. А.И. Галушкина. - М.: ИПРЖР, 2007.-321 с.

60. Сорос Дж. Алхимия финансов, 2007.-415 с.

61. Сплайн-функции в экономико-статистических исследованиях. - Новосибирск: Наука, 2007г. - 206 с.

62. Таран В.А. Играть на бирже просто?! СПб.: - Питер, 2008. - 256с.

63. Тихонов Э.Е. Совершенствование методов прогнозирования с использованием нейронных сетей и системы остаточных классов. Дисс. к.т.н. Ставрополь: СГУ, 2008.

64. Томпсон Дж.М. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике: Пер. с англ. - М.: Мир, 2007. - 254 с.

65. Тутубалин В.Н. Статистическая обработка рядов наблюдений. М.: - Знание, 2007.-64 с.

66. Ульяницкая Н.М. Моделирование процессов управления развития производства. В сб. Управление развитием производственных систем. - Ростов-на-Дону: РГУЛС, 2007.-С. 104-169.

67. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика. - М.: Наука, 2007.-431 с.

68. Федер Е. Фракталы.-М.: Мир, 2006.-260 с.

Примечаний нет.