553. Орлова Л.А., Орлов А.И. Эконометрика, ИСУП и контроллинг на предприятии. - Хозяйствующий субъект: новое экономическое состояние и развитие. Материалы международной научно-практической конференции. Часть II. - Ярославль: Концерн «Подати», 2003. С.14-17.

ЭКОНОМЕТРИКА, ИСУП И КОНТРОЛЛИНГ НА ПРЕДПРИЯТИИ 
Л.А.Орлова, А.И.Орлов, МГТУ им. Н.Э.Баумана

	Бурное развитие методов управления промышленными предприятиями и другими хозяйствующими субъектами приводит к возрастанию роли интеллектуальных инструментов менеджмента. Речь идет о комплексе математических методов и моделей управления хозяйствующими субъектами, основанных на эконометрике, теории принятия решений и других научных дисциплинах. Для использования экономико-математических методов и моделей используют возможности информационных систем управления предприятиями (ИСУП). Более того, в современных ИСУП важное место занимает математическое обеспечение эконометрических, оптимизационных, интервальных, нечетких и иных методов и моделей. 
	Рассмотрим подробнее инструментальную составляющую современного менеджмента. В МГТУ им. Н.Э.Баумана был проведен анализ современного состояния эконометрики. Результатом адаптации этой дисциплины к учебному процессу явился учебник [1]. Направления использования эконометрики на промышленном предприятии применительно к этапам жизненного цикла продукции в соответствии с «петлей качества» проанализированы в работе [2]. В настоящее время в нашей стране активно развивается новое направление менеджмента – контроллинг, т.е. современная концепция системного управления организацией, в основе которой лежит стремление обеспечить ее долгосрочное эффективное существование [3]. Действует всероссийское общество специалистов – «Объединение контроллеров», регулярно проводятся симпозиумы и конференции, издается журнал «Контроллинг». Для эффективного решении задач контроллинга необходимо использовать разнообразные методы эконометрики [4]. Особенно четко это видно при сопоставлении задач, решаемых ИСУП и структурами контроллинга [5]. Современный менеджмент невозможен без интенсивного использования эконометрических и математических инструментов. Недаром в учебное пособие [6] по менеджменту в техносфере включены главы, посвященные методам принятия решений, оптимизационных задачам, методам статистического контроля, экспертным оценкам, математической теории управления рисками. Все более математизированной становится не только теория менеджмента, но и его практическое использование, а потому и преподавание организационно-экономических дисциплин.
	Рассмотрим, например, маркетинговые исследования. В полевых исследованиях предпочтений потребителей опираются на эконометрическую теорию выборочных исследований [1]. Как следствие, в фирмах, специализирующихся на полевых исследованиях, опрашивающих в год сотни тысяч потребителей, действуют отделы обработки данных, а также службы контроллинга. Активно используются программные продукты, в частности, пакет SPSS. Экспертные оценки применяются как при оперативном маркетинге, так и при стратегическом, прежде всего для прогнозирования рынка, наряду с анализом временных рядов. 
	Эконометрические методы и модели весьма эффективны в социально-экономических, управленческих, технических и технико-экономических исследованиях, медицине, истории, практически в любой прикладной отрасли и области знания. По ряду направлений, в частности, по статистике нечисловых (в том числе интервальных) данных, наш научный коллектив - Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана (ИВСТЭ) - удерживает приоритет на мировом уровне [1, 6]. 
	Основное направление работ ИВСТЭ - дальнейшее развитие теоретических разделов эконометрических и статистических методов, прежде всего связанных с анализом нечисловых данных. С соответствии с запросами прикладных исследований необходимо проведение исследований по широкому фронту статистики нечисловых данных. А именно, от общих методологических и теоретических работ до продвижений в конкретных областях применения тех или иных видов анализа нечисловых данных в социально-экономических исследованиях. Заслуживают тщательного методологического анализа основные нерешенные проблемы в области эконометрических методов. Приведем примеры конкретных постановок задач [1].
	Хотя проблема проверки однородности количественных данных рассматривается уже около 100 лет, со времен Стьюдента (Госсета), до сих пор остается неясным ответ на простейший вопрос: "Каким методом проверки однородности пользоваться в конкретной практической ситуации?" Изучение проблем статистики бинарных отношений интересно и само по себе, и в связи с анализом моделей, предназначенных для обработки мнений экспертов. В частности, компьютерный анализ свойств медианы Кемени, построенной по выборке случайных ранжировок, позволяет оценить характеристики этого способа усреднения ответов экспертов. Предложен и изучен новый оригинальный непараметрический подход к оцениванию длины периода (цикла) и периодической составляющей во временных рядах социально-экономической и иной природы. Предложен метод проверки независимости двух альтернативных признаков (в асимптотике Колмогорова, когда число неизвестных параметров растет пропорционально объему данных). 
	Компьютерная система моделей ЖОК анализа взаимовлияний факторов применялась для анализа поведения социально-экономических субъектов и структур. Проводилось моделирование в области малого бизнеса. Мы придаем большое значение разработке вопросов информационно-аналитической поддержки принятия решений при управлении организациями (т.е. вопросов контроллинга) на основе статистических методов и моделей.
	Методы статистики интервальных данных оказываются полезными во многих областях экономики и менеджмента. Пример использования статистики интервальных данных в инвестиционном менеджменте подробно описан в [1, с.314]. Развитие идей  статистики интервальных данных продолжается уже в течение 20 лет. Одна из ведущих научных школ в области статистики интервальных данных - это школа проф. А.П. Вощинина (ЦНИИ управления, экономики и информации Минатома России), активно работающая с конца 70-х годов. В рамках второй – асимптотической статистики интервальных данных – м начала 80-х годов работает ИВСТЭ. В частности, изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности. 
	Основные идеи статистики интервальных данных даны в [1, гл.9]. Для демонстрации их практической полезности рассмотрим на конкретном примере регрессионную модель статистики интервальных данных, в которой элементы выборки описываются не числами, а интервалами. 	Общая схема исследования в статистике интервальных данных включает расчет нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объема выборки (превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания). 
	Интервальные данные – частный случай нечетких переменных. В рамках ИВСТЭ была подготовлена первая книга российского автора по нечетким множествам [7]. Разработки в области нечеткой эконометрики активно развиваются. Нечеткими (размытыми, расплывчатыми) являются многие экономические величины, например, рыночная цена, коэффициент дисконтирования, степени предпочтений потребителей и экспертов.
 
Литература
1. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. Изд. 2-е, исправленное и дополненное. - М.: Изд-во "Экзамен", 2003. – 576 с.
2. Орлова Л.А. Эконометрика на промышленном предприятии // Российское предпринимательство. 2003. №3. С.79-84.
3. Карминский А.М., Оленев Н.И., Примак А.Г., Фалько С.Г. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
4. Орлов А.И. Эконометрическая поддержка контроллинга. - Контроллинг. 2002. №1. С.42-53.
5. Орлов А.И., Гуськова Е.А. Информационные системы управления предприятием в решении задач контроллинга. – Контроллинг, 2003, № 1(5), с.52-59. 
6. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.
7. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980. - 64 с.