«Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана»
(МГТУ им.Н.Э.Баумана)	
УТВЕРЖДАЮ
Первый проректор —
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________ Е.Г. Юдин
«___» «___________» 200  г.

Дисциплина для учебного плана дополнительной  профессиональной образовательной программы с присвоением квалификации «Мастер делового администрирования»
Факультета ‑ ИБМ

Методы прогнозирования в маркетинге

Автор(ы): проф., д.т.н. Орлов А.И.
Кафедра ИБМ-2 «Экономика и организация производства»

Виды занятий	Объем занятий, час	
	Всего	II семестр
17 недель	
Лекции	18	18	
Семинары	18	18	
Лабораторные работы	0	0	
Самостоятельная работа	18	18	
Итого:	54	54	
Проверка знаний:		Зачет	
	
Виды самостоятельной работы и контрольных мероприятий	Объем, час / выполнение, неделя выдачи-сдачи	
	Всего, час	II семестр
17 недель	
Самостоятельная проработка курса лекций 
Контрольная работа №1
№2
№3
№4
№5
№6	12

1
1
1
1
1
1	12

1
1
1
1
1
1	

Москва, 2008

Программа составлена в соответствии с Государственными требованиями к обязательному минимуму содержания дополнительной профессиональной образовательной программы по направлению подготовки «Мастера делового администрирования».
Раздел 1. Цели и задачи дисциплины.
Цель дисциплины:
►	Овладение современными методами прогнозирования в полевых и кабинетных маркетинговых исследованиях	
Задачами дисциплины является изучение:
►	основных методов прогнозирования и особенностей их применения в маркетинге	
►	методов проведения выборочных исследований и анализа их результатов	
►	статистических методов прогнозирования (метод наименьших квадратов, дискриминантный анализ, кластерный анализ)	
►	экспертных методов прогнозирования (индивидуальные и коллективные экспертные оценки, метод сценариев)	
►	методов прогнозирования характеристик положения предприятия (организации) на рынке с учетом динамики внешней среды	
Примечание.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах (разделах курсов):
1.	Количественные методы, статистика
2.	Теория вероятностей и математическая статистика»,
3.	 «Экономическая теория»,
4.	на общематематических дисциплинах, таких, как математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, исследование операций.
После освоения данной дисциплины студент подготовлен для изучения следующих курсов учебного плана:
1.	Оценка и управление рисками
2.	Контроллинг и управленческий учёт
3.	Логистика
4.	Управление информационными системами и технологиями в бизнесе
5.	Финансовый менеджмент
6.	Внешнеэкономическая деятельность
Раздел 2. Знания, умения и навыки, получаемые после освоения дисциплины.
2.1. Студент должен знать:
►	Основные понятия, подходы, методы прогнозирования	
►	Базовые методы проведения полевых маркетинговых исследований и анализа собранных данных	
►	Методы регрессионного анализа (наименьших квадратов) в маркетинговых прогностических исследованиях	
►	Методы построения и применения классификаций и типологий	
►	Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге	
►	Методы учета динамики внешней среды при прогнозировании рынка	
2.2. Студент должен уметь:
►	Применять методы выборочных обследований 	
►	Использовать в маркетинге методы многомерного статистического анализа (методы регрессии, диагностики, кластеризации)	
►	Организовывать экспертные опросы и обрабатывать собранные данные	
►	Выбирать адекватные методы прогнозирования в маркетинге	
Понятия:Прогнозирование, планирование, нормативный прогноз, активный прогноз, пассивный прогноз, оптимизационный прогноз, маркетинг, выборочные исследования, функция спроса, регрессионный анализ, типология потребителей, дискриминантный анализ, кластер-анализ, экспертная комиссия, рабочая группа, методы организации экспертного исследования и получения итогового мнения, расстояние Кемени, медиана Кемени, СТЭЭП-факторы (социальные, технологические, экономические, экологические, политические), демографические прогнозы, прогнозирование стоимостных характеристик с учетом инфляции, потребительская корзина, индекс инфляции, математическая модель оптимизации интервалов между запусками в производство новых марок продукции, маркетинговые исследования. 
Методики расчета: доверительное оценивание доли, проверка статистических гипотез о равенстве долей, метод наименьших квадратов оценивания параметров линейной зависимости и построения точечного и интервального прогнозов, диагностика с помощью интегрального показателя, расчет прогностической силы, доверительное оценивание и проверка гипотезх для прогностической силы, построение кластеров методом ближайшего соседа и методом дальнего соседа, нахождение итогового мнения экспертной комиссии методом средних арифметических рангов и методом медиан рангов, построение согласующей ранжировки, сравнение объектов экспертизы на основе выбора факторов и весовых коэффициентов, расчет расстояния Кемени и медианы Кемени, расчет стоимости потребительской корзины и индекса инфляции, применение индекса инфляции для решения задач экономики и управления, расчет оптимальных интервалов между запусками в производство новых марок продукции.
Приборы и изделия: использование необходимых информационных технологий.
2.3. Студент должен иметь навыки:
►	Сравнительного анализа различных методов прогнозирования с целью выбора наиболее адекватного метода решения конкретной маркетинговой задачи	
►	Проведения расчетов, необходимых для практического применения базовых методов маркетингового прогнозирования	
►	Интерпретации (с практической точки зрения) результатов применения статистических и экспертных технологий в рамках маркетинговых исследований	
Раздел 3. Содержание дисциплины.
№
п/п	Раздел дисциплины	Лекции,
ч.	Семинары,
ч.	Литература	
	II семестр				
3.1.	Введение в прогнозирование. Оценивание ожидаемого спроса	4	2	[1, 2, 4, 8, 9]	
3.2.	Полевые исследования и прогнозирование	2	3	[4, 9]	
3.3.	Прогнозирование методом наименьших квадратов	3	3	[4]	
3.4.	Методы классификации в прогнозировании	3	4	[4, 5, 6, 7]	
3.5.	Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге	3	4	[4, 5, 8]	
3.6.	Динамика внешней среды и прогнозирование рынка	3	2	[2, 3, 6, 7]	
Содержание:
3.1. Введение в прогнозирование. Оценивание ожидаемого спроса
Введение в прогнозирование: основные понятия. Прогнозирование и планирование как одна из основных функций менеджмента. Примеры прогнозов. Виды прогнозов. Классификация: статистические (на основе объективной информации), экспертные (на основе мнений специалистов), комбинированные методы прогнозирования. Метод сценариев.
Проблема прогнозирования спроса. Оценивание функции ожидаемого спроса по результатам опроса потребителей. Вычисление оптимальных значений розничной цены при различных значениях оптовой цены.
3.2. Полевые исследования и прогнозирование
Необходимость выборочных исследований. Организация и проведение выборочных исследований. Различные виды вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый), их достоинства и недостатки. Стадии и стоимость выборочного исследования.
Случайные выборки. Квотные выборки. Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа "да" - "нет"). Интервальное оценивание доли и метод проверки статистической гипотезы о равенстве долей.
3.3. Прогнозирование методом наименьших квадратов
Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров. Критерий правильности расчетов. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз. Изменение ширины доверительного интервала при увеличении горизонта прогнозирования. 
Метод наименьших квадратов для модели, линейной по параметрам. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров). Преобразования переменных. Оценивание коэффициентов многочлена. 
Оценка остаточной дисперсии - критерий качества эконометрической модели. Типовое поведение остаточной дисперсии при расширении множества регрессоров. Оценка степени полинома и описание асимптотического поведения этой оценки (с помощью геометрического распределения вероятностей со сдвигом).
Методы прогнозирования временных рядов. 
3.4. Методы классификации в прогнозировании
Методы классификации – частный случай методов прогнозирования в маркетинге. Триада: построение классификаций -  анализ классификаций - использование классификаций. Лемма Неймана-Пирсона и непараметрический дискриминантный анализ на основе непараметрических оценок плотности. 
Линейный дискриминантный анализ (диагностика на два класса с помощью «индексов» - линейных функций от координат). Характеристики качества алгоритмов диагностики. Почему нельзя использовать такую характеристику, как «вероятность правильной классификации»? Рекомендуемая характеристика - «прогностическая сила».
Чем схожи и чем различаются задачи группировки и кластер-анализа. Агломеративные иерархические алгоритмы ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. Метод k-средних и проблема остановки алгоритма. Совместное (последовательное и параллельное) использование различных алгоритмов кластер-анализа. Двухкритериальная оптимизационная постановка кластер-анализа на основе внутрикластерного и межкластерного разбросов. 
Кластер-анализ признаков. Измерение расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
3.5. Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге
Необходимость обращения к экспертам. Основные идеи экспертного прогнозирования. Индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Прогнозирование на основе анализа матрицы портфеля Бостонской консалтинговой группы. Технологии метода сценариев. Вероятные, оптимистические и пессимистические сценарии. Сценарий развития России при принятии свободы торговли.
Примеры процедур экспертного оценивания. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. 
Проблема получения итогового мнения комиссии экспертов. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов. Цели согласования кластеризованных ранжировок. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.
Одиннадцать типовых стадий экспертного оценивания. Формирование целей экспертного исследования (сбор информации для ЛПР и/или подготовка проекта решения для ЛПР и др.). Формирование состава экспертной комиссии: методы списков (реестров), "снежного кома", самооценки, взаимооценки. Проблема априорных предпочтений экспертов. 
Построение интегрального показателя в задачах принятия решений. Экспертные методы построения системы факторов (в том числе иерархической – единичные, групповые и обобщенный показатели), системы весов факторов, оценки объектов  экспертизы по факторам. 
Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров (один, несколько, не фиксировано), порядку вовлечения экспертов (одновременно, последовательно), способу учета мнений (с весами, без весов), организации общения экспертов (без общения, заочное, очное с ограничениями ("мозговой штурм") или без ограничений). 
Бинарные отношения как ответы экспертов. Расстояние Кемени и медиана Кемени.
3.6. Динамика внешней среды и прогнозирование рынка
Поведение потребителей. Физические потребности и духовные потребности. Предложение порождает спрос (создание новых потребностей). Микроэкономическая теория рационального выбора на основе предпочтений потребителей и полезности. «Пороговый» выбор и задача «о разборчивой невесте». 
Внешняя среда предприятия - СТЭЭП-факторы (социальные, технологические, экономические, экологические, политические) и конкурентное окружение. Картели и антитрестовское законодательство в США. «Дилемма заключенного».
Динамика потребительского поведения в жизненном цикле семьи. Демографические прогнозы и прогнозирование максимального объема рынка потребительских товаров.
Прогнозирование рынка в различных ситуациях. Прогнозирование максимального объема рынка. Прогнозирование объема продаж в стабильных условиях в натуральных показателях. Прогнозирование стоимостных характеристик с учетом инфляции. Потребительская корзина и индекс инфляции. Изменение объема платежеспособного спроса в России (оценивание на основе динамики доходов и инфляции).
Математическая модель оптимизации интервалов между запусками в производство новых марок продукции. Прогнозирование в нестабильных условиях. Эффект от появления персональных компьютеров. Мобильные телефоны в России. Поиск «точек роста». 
Раздел 4. Семинары.
№ п/п	Тема семинара	Объем, ч.	Литература	
	II семестр			
4.1.	Введение в прогнозирование. Оценивание ожидаемого спроса	2	[1, 2, 4, 8, 9]	
4.2.	Полевые исследования и прогнозирование	3	[4, 9]	
4.3.	Прогнозирование методом наименьших квадратов	3	[4]	
4.4.	Методы классификации в прогнозировании	4	[4, 5, 6, 7]	
4.5.	Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге	4	[4, 5, 8]	
4.6.	Динамика внешней среды и прогнозирование рынка	2	[2, 3, 6, 7]	
Содержание:
4.1. Введение в прогнозирование. Оценивание ожидаемого спроса
Обсуждение примеров различных видов прогнозов. 
Деловая игра: оценивание функции ожидаемого спроса на конкретный товар (услугу) по результатам опроса потребителей с вычислением оптимальных значений розничной цены при различных значениях оптовой цены.
4.2. Полевые исследования и прогнозирование
Деловая игра: планирование и проведение выборочного исследований, обработка полученных результатов.
Практические методы организации случайных и квотных выборок. Расчеты с целью интервального оценивания долей и проверки статистических гипотез о равенстве долей.
4.3. Прогнозирование методом наименьших квадратов
Типовая таблица для расчетов по методу наименьших квадратов в случае линейной прогностической функции. Получение точечного и интервального прогноза. 
Метод наименьших квадратов для модели, линейной по параметрам. Преобразования переменных на примере применения степенной зависимости для описания функции ожидаемого спроса (семинар 4.1.).
Случай нескольких независимых переменных (регрессоров) – применение к функциям Кобба-Дугласа.
Оценка остаточной дисперсии - критерий качества эконометрической модели. Сравнение линейной и степенной моделей для описания функции ожидаемого спроса (семинар 4.1.).
Применение методов прогнозирования временных рядов. Учет периодической составляющей в непараметрическом методе наименьших квадратов.
4.4. Методы классификации в прогнозировании
Практические вопросы построения и использования классификаций и типологий. Обсуждение различных подходов к решению задач диагностики. Характеристики качества алгоритмов диагностики. Почему нельзя использовать такую характеристику, как «вероятность правильной классификации»? Расчеты для «прогностической силы» - интервальное оценивание для различных значений доверительной вероятности, проверка гипотез о равенстве прогностических сил для двух пороговых значений.
Анализ маркетинговых данных в соответствии с агломеративными иерархическими алгоритмами ближнего соседа, дальнего соседа и средней связи. Метод k-средних и проблема остановки алгоритма. Совместное (последовательное и параллельное) использование различных алгоритмов кластер-анализа  в практике маркетинговых исследований. 
Кластер-анализ признаков. Расчет расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
4.5. Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге
Деловая игра на основе реализации технологии метода сценариев. Проработка сценария развития России при принятии свободы торговли.
Обсуждение примеров процедур экспертного оценивания. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. 
Проблема получения итогового мнения комиссии экспертов. Деловая игра: упорядочение дней недели по тяжести. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов. Цели согласования кластеризованных ранжировок. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание. Расчеты по методу средних (арифметических) рангов, метод медиан, согласованию ранжировок.
Деловая игра: Петя Иванов выбирает место работы. Построение интегрального показателя в задачах принятия решений. Экспертные методы построения системы факторов (в том числе иерархической – единичные, групповые и обобщенный показатели), системы весов факторов, оценки объектов  экспертизы по факторам. 
Бинарные отношения как ответы экспертов. Вычисление расстояний Кемени и медиан Кемени.
4.6. Динамика внешней среды и прогнозирование рынка
Обсуждение реального поведения потребителей. Физические потребности и духовные потребности. Предложение порождает спрос (создание новых потребностей). Насколько применима микроэкономическая теория рационального выбора на основе предпочтений потребителей и полезности? «Пороговый» выбор и задача «о разборчивой невесте». 
Обсуждение значения внешней среды предприятия - СТЭЭП-факторы (социальные, технологические, экономические, экологические, политические) и конкурентное окружение. Картели и антитрестовское законодательство в США. «Дилемма заключенного».
Динамика потребительского поведения в жизненном цикле семьи. Демографические прогнозы и прогнозирование максимального объема рынка потребительских товаров.
Практические задачи прогнозирования рынка в различных ситуациях. Прогнозирование максимального объема рынка. Прогнозирование объема продаж в стабильных условиях в натуральных показателях. Прогнозирование стоимостных характеристик с учетом инфляции. Потребительская корзина и индекс инфляции. Изменение объема платежеспособного спроса в России (оценивание на основе динамики доходов и инфляции).
Математическая модель оптимизации интервалов между запусками в производство новых марок продукции. Прогнозирование в нестабильных условиях. Эффект от появления персональных компьютеров. Мобильные телефоны в России. Поиск «точек роста». 
Роль и значение теории и методов прогнозирования при проведении маркетинговых исследований.
Раздел 5. Лабораторные работы.
Не предусмотрены.
Раздел 6. Самостоятельная работа.
№ п/п	Тема самостоятельной работы	Объем, ч.	Литература	
	II семестр			
6.1.	Самостоятельная проработка курса лекций		[1-9]	
6.2.	Контрольная работа 1. Оценивание ожидаемого спроса		[1, 2, 4, 8, 9]	
6.3.	Контрольная работа 2. Полевые исследования и прогнозирование		[4, 9]	
6.4.	Контрольная работа 3. Прогнозирование методом наименьших квадратов		[4]	
6.5.	Контрольная работа 4. Методы классификации в прогнозировании		[4, 5, 6, 7]	
6.6.	Контрольная работа 5. Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге		[4, 5, 8]	
6.7.	Контрольная работа 6. Динамика внешней среды и прогнозирование рынка		[2, 3, 6, 7]	
Содержание:
6.1. Самостоятельная проработка курса лекций
Проработать конспект лекций, основную и дополнительную литературу, собрать и проанализировать информацию по курсу в средствах массовой информации и в Интернете.
6.2. Контрольная работа 1. Оценивание ожидаемого спроса
Оценивание функции ожидаемого спроса на конкретный товар (услугу) по представленным преподавателем результатам опроса потребителей с вычислением оптимальных значений розничной цены при различных значениях оптовой цены.
6.3. Контрольная работа 2. Полевые исследования и прогнозирование
Планирование проведения выборочного исследований и обработки полученных результатов (составление сценария реализации проекта).
Расчеты с целью интервального оценивания долей и проверки статистических гипотез о равенстве долей.
6.4. Контрольная работа 3. Прогнозирование методом наименьших квадратов
На основе полученных от преподавателя исходных данных применение типовой таблицы расчетов по методу наименьших квадратов в случае линейной прогностической функции. 
Получение точечного и интервального прогноза. 
Сравнение линейной и степенной моделей для описания функции ожидаемого спроса. 
6.5. Контрольная работа 4. Методы классификации в прогнозировании
Расчеты для «прогностической силы» - интервальное оценивание для различных значений доверительной вероятности, проверка гипотез о равенстве прогностических сил для двух пороговых значений.
Анализ квазиреальных маркетинговых данных в соответствии с агломеративными иерархическими алгоритмами ближнего соседа и дальнего соседа.
Расчет расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.
6.6. Контрольная работа 5. Технологии экспертного прогнозирования в маркетинге
Анализ экспертных кластеризованных ранжировок с целью получения итогового мнения комиссии экспертов. Расчеты по методу средних (арифметических) рангов, метод медиан, согласованию ранжировок.
Построение интегрального показателя в конкретной задаче принятия решений на основе результатов экспертных опросов, посвященных построению системы факторов системы весов факторов, оценки объектов экспертизы по факторам. 
По заданным бинарным отношениям вычисление расстояний Кемени и медианы Кемени.
6.7. Контрольная работа 6. Динамика внешней среды и прогнозирование рынка
Расчеты, связанные с прогнозированием стоимостных характеристик с учетом инфляции на основе динамики стоимости потребительской корзины и индекса инфляции.
Расчеты в рамках математической модели оптимизации интервалов между запусками в производство новых марок продукции.
Раздел 7. Курсовой проект, курсовая работа.
Не предусмотрены.
Раздел 8. Учебно-методические материалы.
8.1. Основная литература.
1.	Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. – М.: Финпресс, 1998.
2.	Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. - М.: Экзамен, 2008. - 621 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-06-menht 
3.	Менеджмент / Под ред. Ж.В.Прокофьевой. - М.: Знание, 2000. –  Гл.3,4.
4.	Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (изд. 2-е, переработанное и дополненное), 2004 (изд. 3-е, переработанное и дополненное). - 576 с. – Главы 2, 4, 5, 12. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-13-econ 
5.	Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник.- М.: Экзамен, 2006. - 576 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-11-teorresh 
6.	Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Инструменты менеджмента. Учебник. - М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики, 2008. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-08-model 
7.	Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере. – М.: «Академия», 2003. – 384 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-05-mentech 
8.	Рыжикова Т.Н. Банковский маркетинг. – М.: Радио и связь, 2001.
9.	Токарев Б.Е. Маркетинговые исследования. – М.: Экономистъ, 2005. - 624 с.
8.2. Дополнительная литература.
10.	Корнеев Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия // Управление большими системами. Вып. 17. - М.: ИПУ РАН, 2007. С.81-102. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-07-neir 
11.	Орлов А.И. Заметки по теории классификации. - Журнал "Социология: методология, методы, математические модели". 1991. No.2. С.28-50. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-02-zam 
12.	Орлов А.И. Бинарные рейтинги и их сравнение. - В сб.: Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции (14-15 ноября 2007 г., Москва, Россия). Общая редакция - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. - М.: ИПУ РАН, 2007. - С.186-190. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-05-reit , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-23-reitobz 
13.	Орлов А.И. Непараметрический метод наименьших квадратов: учет сезонности // Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвуз. сб. научн. трудов. Вып. 21. - Пермь: ПГУ, 2008. - С.59-72. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-08-sezon 
14.	Муравьева В.С., Орлов А.И. Непараметрическое оценивание точки пересечения регрессионных прямых. - Журнал "Заводская лаборатория". 2008. Т.74. No.1. С. 63-68. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-09-regress 
15.	Крюкова Е.М. Применение методов организационно-экономического прогнозирования в отрасли лома черных металлов. - - Журнал "Заводская лаборатория". 2008. Т.74. No.7. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-19-lom 
16.	Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии/ Управление большими системами. Выпуск 17. М.: ИПУ РАН, 2007. С.143-158. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-21-prognpredp 
17.	Орлов А.И. Статистические методы прогнозирования. - В кн.: Малая российская энциклопедия прогностики. - М.: Институт экономических стратегий, 2007. - С.148-153. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-28-progn 
18.	Муравьева В. С. Точка встречи: асимптотическое распределение уровня качества и временного лага // Заводская лаборатория. 2008. Т.74. No.3. С.70-73. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-31-asymp 
19.	Орлов А.И. Экспертные оценки (Обзор). - Журнал "Заводская лаборатория". 1996. Т.62. No.1. С.54-60. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#stats-43-eoo 
8.3. Наглядные материалы и пособия.
►	Сайт Российского отделения Международной академии исследований будущего
 http://www.maib.ru/	
►	Сайт Института народнохозяйственного прогнозирования РАН
 http://www.ecfor.rssi.ru/russ_w.htm 	
►	Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru	
►	Страница Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге на сайте научно-учебного комплекса «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана http://www.ibm.bmstu.ru/nil/news.html	
►	Сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru/wps/portal  	
►	Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг» http://www.rbc.ru/ 	
►	Форум сайта «Высокие статистические технологии» http://forum.orlovs.pp.ru/ 	
►	Сайт Института проблем управления РАН http://www.ipu.ru/ 	
►	Сайт Центрального экономико-математического института РАН http://www.cemi.rssi.ru/ 	
►	Страница кафедры теории классификации Международного университета междисциплинарных знаний http://iuik.moipros.ru/st4/0012 	
►	Сайт Русского общества управления рисками http://www.rrms.ru/index.php 	

Программа составлена:	профессор, д.т.н. Орлов А.И.	______________

Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры (индекс)

Заведующий кафедрой ИБМ-2
(Фалько С.Г.) ___________________	«____» __________ 2008 г.

Председатель методической комиссии факультета ИБМ
(Протопопов В.В.) ___________________	«____» __________ 2008 г.

Начальник Методического отдела
Васильев Н.В. ___________________	«____» __________ 2008 г.