388. Иванова Н.Ю., Орлов А.И. Математическое моделирование развития популяции малых предприятий. – В сб.: Управление большими системами. Материалы Международной научно-практической конференция (22-26 сентября 1997 г., Москва, Россия). – М.: СИНТЕГ, 1997. С.85-85.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПОПУЛЯЦИИ МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
 Н.Ю.Иванова, А.И.Орлов
Межвузовский центр экономического образования, Москва, Россия

	Развитие малого предпринимательства необходимо для эффективного функционирования экономики России. Для понимания особенностей этого развития могут оказаться полезными математические модели, построению и изучению некоторых из которых посвящен настоящий доклад.
	Модели потока проектов. Малое предприятие (МП) ассоциируется с последовательностью выполняемых им проектов. Новые МП порождаются в соответствии с пуассоновским процессом переменной интенсивности. Каждое новое МП выполняет вначале один проект, величина (стоимость) и продолжительность которого - случайные величины с заданными (в модели) распределениями. Каждый проект порождает своих потомков - новые проекты с определенной интенсивностью. МП  - это совокупность проектов, в которую входят: 1) исходный проект (если он еще продолжается); 2) его непосредственные потомки;  3) потомки его потомков, и т.д. Развитие МП состоит в возникновении, выполнении и прекращении проектов, его образующих. Если все эти проекты прекращаются, то МП ликвидируется.  
	Модели выбора ниш. Имеется конечный набор "ниш", которые могут занимать  МП. В соответствии с некоторым  распределением вероятностей порождаются новые МП (т.е.указываются для них ниши).. Если ниша занята, то МП  гибнет. Если нет - занимает нишу и функционирует случайное время, после чего освобождает нишу. Действующее МП может захватывать свободные ниши - на тех же основаниях, что и вновь возникающие МП. Предлагается также модель (случайного) выбора ниши на основе теории принятия решений с использованием деревьев целей.  
	Маркетинговые модели принятия решений- это обобщения SWOT-анализа и матрицы "Бостон консалтинг групп", позволяющие применить современные методы экспертного оценивания, в том числе на основе статистики нечисловых данных. Разработаны методы перехода от качественных значений переменных к количественным, построения итоговых показателей и прогностических правил. 
	Результаты изучения вероятностных, нечетких и имитационные моделей развития популяции МП сопоставляются со статистическими данными. В частности, исследуется распределение МП по размерам и длительности жизни.