Высокие статистические технологии

Форум сайта семьи Орловых

Текущее время: Ср ноя 30, 2022 5:30 pm

Часовой пояс: UTC + 3 часа




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 97 ]  На страницу Пред.  1, 2, 3
Автор Сообщение
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Ср авг 03, 2022 10:00 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
UDK 123; JEL Classification: A10, B40



ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC MODELING IN THE ORGANIZATION OF PRODUCTION IN THE EPOCH OF DIGITAL ECONOMY

Alexander Ivanovich Orlov
Professor of department «Economics and organization of production»,
Doctor of Econ. Sc., Doctor of Techn. Sc., Cand. of math., Professor;
Bauman Moscow State Technical University, Moscow
prof-orlov@mail.ru

Abstract: Statistical methods of production quality management are an integral part of the theory and practice of production organization. It is told about the history of creation and the results of the Center for Statistical Methods and Informatics (currently - Institute of High Statistical Technologies and Econometrics of BMSTU).
Keywords: production organization, organizational and economic modeling, digital economy, Institute of High Statistical Technologies and Econometrics.

Introduction.
Let us clarify the terms used in this paper.
Organizational and Economic Modelling (OEM) – scientific, practical and educational discipline devoted to the development, study and application of mathematical and statistical methods and models in economics and national economy management, primarily industrial enterprises and their associations. In Bauman Moscow State Technical University there was a textbook published on organizational and economic modelling in three parts [1 - 3], Master's Degree Students of the faculty "Engineering Business and Management" study the same name discipline.
According to the regulatory document of the Higher Attestation Commission: “Organization of production (by the industries) is a field of science and technology that studies the problems of formation, effective functioning and improvement of production processes, scientific, organizational and practical methods and means of solving such problems at all levels. The specialty includes the development and improvement of scientific, methodological and system-technical principles of organization of production, the creation and application of monitoring methods and tools, research and analysis of various organizational, technological and technical solutions at all levels of the organization of the processes of creating competitive products and production services based on the widespread use of new information technologies. The solution of these problems improves the level of organization of production activities of enterprises in various industries and helps to accelerate their scientific and technological progress "(specialty passport 05.02.22 "Organization of production (by industries)"). In accordance with the widespread definition, the organization of production is a set of measures aimed at a rational combination of labour processes with the material elements of production in space and time in order to increase efficiency, i.e., achieve the tasks in the shortest possible time, with the best use of production resources. A textbook on the organization of production is published in Bauman Moscow State Technical University [4]. The history, present, and prospects of science of the organization of production are considered in [5]. The work [6] is devoted to the evolution of industrial enterprise management concepts.
The author of this work in the field of production organization is most interested in the following areas of research, in which we have issued numerous publications:
- statistical methods of product quality management;
- environmental management system at the enterprise,
- analysis, assessment and risk management,
- inventory management (material and technical resources).
All these research areas are included in the passport of the scientific specialty 05.02.22 "Organization of production (by industries)."
By digital economy we mean the development and application of information and communication technologies in economics and management [7]. The current digital revolution is manifested in fundamental changes in technological and organizational-economic processes (the number of changes goes into quality), which entails the need for changes in economic theory, in particular, overcoming the market economy and the transition to a solidary information economy – i.e. the revival of Aristotle's ideas [8].

1. Quality Management: past in the present and in the future
Despite the explosive nature of the digital revolution, a significant share of the intellectual life of specialists of former times remains relevant now. There is nothing surprising. A person still has two arms, two legs and one head. We give a few remarks in the framework of the subject of this paper.
Many sections of books of N.F. Charnovsky, which were written a hundred years ago, are still relevant. For example, the section "Remuneration systems" of his textbook [9, p. 217 - 248], published in 1914.
In 1983 - 1984 the Department of "Economics and Organization of Production" of Bauman Moscow State Technical University was headed by the largest scientist in the sphere of standardization and organization of production - Vasily Vasilievich Boytsov (1908 - 1997) - the creator of the modern system of state standards in Russia and the first Chairman of the USSR State Committee for Standards. Unfortunately, in subsequent years, the standardization system was destroyed dramatically. As a result, serious problems appeared with the quality of products, including consumer goods. To restore order in this area, obviously, an analysis of Soviet experience is needed, first of all.
The purpose of the standards is to capture best practices, proven rational methods of action. As an example, we point to Integrated product quality management systems (IP QMS) - the result of a large scientific and methodological development, the beginning of which dates back to the late 60s of the twentieth century. “It was carried out on an initiative basis by VNIIS scientists (at that time VNIIS Standardization). The developers had direct organizational and methodological support from the State Standard of the USSR and from its chairman, Doctor of Technical Sciences, Professor Vasily Vasilyevich Boytsov.
Scientists' designs were tested in a large-scale production experiment in Ukraine in the Lvov region. Based on the results, which were obtained during an industrial experiment, the experience in creating integrated product quality management systems was approved by a special decision of the Central Committee of Communist Party in August 1973 and it was recommended for widespread implementation.
What is the characteristic of the IP QMS, in what is its significance, what it has in common with previous systems, which has contributed to the international bank of best practices, which was summarized in the ISO 9000 series of standards?
First of all, let’s say that the IP QMS is the result of a scientific generalization of the accumulated by that time domestic and foreign experience well-known to our scientists in developing and implementing quality systems. It accumulated in itself all the best, all progressive that sequentially accumulated in previous systems: Saratov BIP (defect-free production of products), Gorky KANARSPI (quality, reliability, resource from the first products), Yaroslavl NORM (scientific organization of works to increase motor resources), etc.
The IP QMS was developed already consciously on the principles of a system-integrated approach, based on standardization. The IP QMS was based on the principles of a general management theory and the principal product quality management model developed by that time [10]. Examples of the IP QMS are the Integrated Quality Management System of the Yaroslavl association Avtodiesel [11] and the Moscow City Product Quality Management System [12].
As A.V. Glichev notes, IP QMS, ISO and TQM (Total Quality Management) – are the milestones of world experience - product quality management. “At the same time, the ISO standards of the 9000 series, in our opinion, in some cases are inferior to the contents of the IP QMS. First of all, this concerns the connection in the quality loop of the stages of the product life cycle with some functions. Another methodological disadvantage is the fuzzy determination of the composition and content of special product quality management functions "[10].
It is very important that "... TQM is to a large extent the turn of the dialectical spiral that brings us back to the Saratov BIP system, when quality management was focused primarily on the person and on his role in the production process" [10]. Simply, the IP QMS is by no means outdated, the experience of the 70s and 80s must be used in modern conditions, based on the ideas of one of the heads of the IBM-2 department, prof. V.V. Boytsov.
There is nothing more permanent than popular errors. Currently, they are widespread no less than decades ago. At that time, it was necessary to clarify that the statement “reserves should be minimal”, but true: “reserves should be optimal,” is still true (I mean the classical Wilson optimization model of inventory management proposed by Harris 19 years before Wilson). As he explained then that the distributions of real statistics are usually abnormal, it is necessary now (as a result, any reasoning based on the assumption of a normal distribution of the observation results resembles a search under the lantern for the keys, which are lost in the bushes, in the dark). As ignoramuses advised checking normality using Kolmogorov’s and omega-square criteria that time, so it is now. And so on, and so forth.
New is the digital revolution unfolding before our eyes [7, 8]. To ensure the correctness of decisions aimed at the future, it is important to analyze the past, highlight the valuable in it.

2. The first years of the Institute of High Statistical Technologies and Econometrics (IHSTE)
The term “high statistical technologies” is included in the name of our latest monograph [13], used on the base web-sites http://orlovs.pp.ru/ and http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html, including in the titles of textbooks on the forum http://forum.orlovs.pp.ru/. It is often indicated that published articles have been prepared at IHSTE of Bauman Moscow State Technical University. Therefore, it is advisable to provide basic information about IHSTE.
History and background of IHSTE. The Institute of High Statistical Technologies and Econometrics (IHSTE) was organized by ourselves in 1989. It is engaged in the development, study and implementation of high statistical technologies on an initiative, contractual and state budget basis, i.e. – in the development of the most modern technologies for the analysis of technical, economic, sociological, medical data oriented for the usage in modern production and economics. The main interest is the usage of high statistical technologies for the analysis of specific economic data, i.e. in econometrics.
Initially, the Institute worked as the Center for Statistical Methods and Informatics (it was created in 1989), later as the All-Union Center for Statistical Methods and Informatics of the Central Board of the All-Union Economic Society (1989 - 1992), then again as the Center for Statistical Methods and Informatics (1992 - 1993 ) In 1993, it was transformed into the Laboratory of Econometric Research of the Moscow State Institute of Electronics and Mathematics, and since 1997 it operates under its current name - Institute of High Statistical Technologies and Econometrics of Bauman Moscow State Technical University. IHSTE works on the basis of the IBM-2 department "Economics and Organization of Production" in symbiosis with the Laboratory of Economic and Mathematical Methods in Controlling of the Scientific and Educational Center "Controlling and Management Innovations" (Head of the Scientific and Educational Center is Doctor of Economics, prof. S.G. Falko).
IHSTE also has a background. The commission "Statistics of objects of non-numerical nature and expert estimates" of the Scientific Council of the USSR Academy of Sciences" worked actively in 1978-1985 on the complex problem "Cybernetics.
The next stage of the IHSTE background - is the Working Group on streamlining the system of standards for applied statistics and other statistical methods. Since the beginning of the 1970s, our country began to develop state standards using statistical methods. Due to the fact that outrage mistakes were detected in 1985, we organized the "Working Group on streamlining the system of standards for applied statistics and other statistical methods." In this work 66 specialists took part, including 15 doctors and 36 candidates of sciences. In accordance with the recommendations of the Working Group, 24 out of 31 state standards for statistical methods were cancelled in 1986-87.
In 1988-89 the most active part of the Working Group (10 doctors and 15 candidates of sciences) created the "Avanproject of a set of methodological documents and software packages on statistical methods of standardization and quality management" (about 1600 pages).
Center for Statistical Methods and Informatics and Institute for High Statistical Technologies and Econometrics. Unfortunately, State Standards Committee of the USSR expressed reluctance to finance the implementation of the Avanproject, which was ordered by it. So it was decided to act independently. Thirty years ago, during the meeting at the Polytechnicum Museum on February 20, 1989, the Center for Statistical Methods and Informatics (CSMI; at the moment - the Institute for High Statistical Technologies and Econometrics) was organized (pro bono).
As an independent organization, the All-Union Center for Statistical Methods and Informatics (VCSMI) of the Central Board of the All-Union Economic Society was established by the Decree of the Presidium of the Central Board of the All-Union Economic Society, dated December 25, 1989.
By the middle of 1990, 7 basic software products were developed at the VCSMI - interactive systems for modern statistical methods of quality management, namely, SPK, ATSTAT-PRP, STATKON, AURORA-RS, EXPLAN, PASEK, NADIS. This work was done by 128 specialists. In the future, new groups of scientific and technical workers joined the All-Russian Center for Contemporary Art, by the end of 1991 there were more than 300 of us. Information on software products and other activities of the Center was constantly published in the magazines “Zavodskaya Laboratory” and “Reliability and Quality Control”. Software products developed by the VCSMI were acquired and used in more than 100 organizations and enterprises. Amongst them, there are the production associations “Uralmash”, “AvtoVAZ”, “Plastic”, and Bardin Central Research Institute of Ferrous Metallurgy, Steel Research Institute, All-Union Research Institute of Elastomeric Materials and Products, Research Institute of Applied Chemistry, Central Research Institute of Chemistry and Mechanics, “Orion” Research and Production Association, Nuclear Safety Research Center , All-Union Scientific Research Institute of Economic Problems of the Development of Science and Technology, All-Union Scientific Research Institute of Oil Refining, RUT (MIIT), Kazakh Polytechnicum Institute, Ulyanovsk Polytechnicum Institute, Donetsk State University and others.

3. All-Union Statistical Association
Together with the performance of work under contracts with organizations and enterprises, the CMSI and the VCSMI conducted work to unite statisticians. In April 1990, the Constituent Conference of the All-Union Organization on Statistical Methods and their Applications was held in the Great Assembly Hall of the Moscow Energy Institute. At the Founding Congress of the All-Union Statistical Association (ASA) in October 1990 at the Moscow Institute of Economics and Statistics, this organization became part of the ASA as a section of statistical methods
In accordance with the real structure of statistics, the ASA is divided into 4 sections: 1) practical statistics, 2) statistical methods and their applications, 3) reliability statistics, 4) socio-economic statistics. The section names recorded in the ASA documents are not entirely true. The first section consists of Goskomstat employees, the majority of the second and third section members are engaged in practical activities, including in the socio-economic field, and the fourth section consists of teachers of statistical disciplines. The second section (in collaboration with the third) “generated” the Russian Association of Statistical Methods in 1992, and in 1996 - the Russian Academy of Statistical Methods.
According to the Charter, the decision to dissolve the All-Union Statistical Association can be taken only by its congress. There was no such solution, i.e. All-Union Statistical Association continues to exist. In 1992, after the collapse of the USSR and the virtual termination of the work of the ASA, the Russian Association of Statistical Methods (RASM) was organized on the basis of the section of statistical methods of the ASA, and then the Russian Academy of Statistical Methods, which exist at present time. Several hundred people participated actively in the events of the statistical methods section of the ASA and RASM. The main topics of the work of many of these specialists are statistical methods in certification (quality management).
The basic business-idea was as follows: CSMI and VCSMI develop statistical methods, software and methodological products, ASA and RASM distribute and implement them.
A lot of work was done in 1980 - 1990 to analyze the situation in the field of theory and practice of statistics in our country. In CSMI and RASM, uniting the majority of leading Russian specialists, a unified approach to the problems of applying statistical methods in certification and quality management was developed through collective efforts, i.e. a new paradigm of statistical methods (mathematical statistics, applied statistics, econometrics, organizational and economic modelling, mathematical research methods). A “social order” was formulated - to develop a series of textbooks in accordance with the new paradigm. Up to date, it is completed.

Conclusion
From 1993 to the present time, the Institute developed econometric methods for analyzing of non-numerical data, forecasting the inflation index and gross domestic product (the research was done for the Ministry of Defence of the Russian Federation), a methodology for constructing and using mathematical models of taxation processes (for the State Tax Service), a methodology for assessing the risks of implementing innovative projects of higher schools (for the Ministry of Science and Technology of the Russian Federation). The Institute evaluated the impact of various factors on the formation of the tax base taxes (the research was done for the Ministry of Finance of the Russian Federation), worked out the prospects of applying modern statistical and expert methods for analyzing data on scientific potential (for the Ministry of Science and Technology of the Russian Federation), developed methodological, software and information support for risk analysis of chemical and technological objects (for the International Scientific and technical center), conducted marketing research (for Promradtechbank, companies selling instant coffee, software) and performed other works .
In 2010-2012, the Institute, together with the Volga-Dnepr Group of Companies and Ulyanovsk State University, participated in the development of ASPPAP, an automated system for forecasting and preventing accidents (in accordance with Decree of the Government of the Russian Federation No. 218).
The Institute conducted and put into practice fundamental scientific researches, in particular, state budgetary research at Bauman Moscow State Technical University. The main publications are concentrated in the magazines "Factory Laboratory. Diagnostics of materials" (more than 80 articles for 1989-2019, it is indicated that they have been created in IHSTE), "Controlling", "Innovations in Management", "Management of Large Systems", in the "Scientific journal KubSAU" and others.
The Institute provides scientific and methodological support for teaching the below disciplines: "Applied Statistics", "Applied Statistics", "Statistics", "Econometrics", "Organizational and Economic Modeming", "Risk Controlling". Also, the Institute provides support in the implementation of final qualification works (including MBAs) and dissertations.

REFERENCES
1. Orlov A.I. Organizational and economic modelling: textbook: in 3 parts. Part 1: Non-numeric statistics. - M.: Publishing House of BMSTU, 2009. -542 p.
2. Orlov A.I. Organizational and economic modelling: textbook: in 3 parts. Part 2: Expert opinions. - M.: Publishing House of BMSTU, 2011. -486 p.
3. Orlov A.I. Organizational and economic modelling: textbook: in 3 parts. Part 3: Statistical methods of data analysis. - M.: Publishing House of BMSTU, 2011. -624 p.
4. Nekrasov L.A., Skvortsov Y.A. (Ed.) Organization and planning of machine-building production (industrial management): a guidebook. / K.A. Gracheva, M.K. Zakharova, L.A. Odintsova and others. - M.: Higher School, 2003. – 470p.
5. Falko S.G. The science of the organization of production: history, modernity, prospects. - M.: The "Knowledge" of the RSFSR, 1990. - 56 p.
6. Falko S.G. The evolution of industrial enterprise management concepts. - M.: CEMI RAS, 2007. - 50 p.
7. Loyko V.I., Lutsenko E.V., Orlov A.I. Modern digital economy. - Krasnodar: KubSAU, 2018.- 508 p.
8. Orlov A.I. Digital economy, innovations in management and Aristotle's ideas // Innovations in management. 2019. No.20. P. 74-79.
9. Charnovsky N.F. Organization of industrial enterprises for the processing of metals. - M.: Moscow Scientific Publishing House, 1914. - 308 p.
10. Glichev A.V. Fundamentals of product quality management. - M.: RIA "Standards and Quality", 2001. -120 p.
11. Complex quality management system / R.N. Arseniev, M.A. Grigoryev, A.M. Dobrynin, V.A. Doletsky, Yu.A. Shcheglov. - Yaroslavl: Upper-Volga Book Publishing House., 1973. - 256 p.
12. Moscow City Product Quality Management System: Regulatory and methodological support. - M .: Publishing house of standards, 1981. - 160 p.
13. Loyko V.I., Lutsenko E.V., Orlov A.I. High statistical technologies and system-cognitive modeling in ecology: a monograph. - Krasnodar: KubSAU, 2019.- 258 p.

Corresponding author:
Orlov Alexander Ivanovich, Full Professor, Doctor of Econ. Sc., Doctor of Techn. Sc.,
Cand. of math.,
Professor of department «Economics and organization of production»,
Head of laboratory "Economic and mathematical methods in controlling " of Bauman Moscow State Technical University, Moscow
E-mail: prof-orlov@mail.ru

Публикация:

1158. Orlov A. Organizational and economic modeling in the organization of production in the epoch of digital economy / IX Czarnowski Readings – Annual International Scientific and Practical Conference on the Organization of Production and Industrial Policy. MATEC Web Conf. Volume 311, 2020.
https://www.matec-conferences.org/artic ... 02001.html
DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/202031102001


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб авг 13, 2022 3:35 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1230. Орлов А.А., Орлов А.И. Методы развития интуиции для принятия управленческих решений // Инновации в менеджменте. 2022. № 2(32). С. 40-47.
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49233370


УДК 159.956:005.4
JEL: C53, D24, D83, L26

Орлов Антон Александрович,
инженер кафедры "Экономика и организация производства",
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Орлов Александр Иванович,
д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., профессор,
зав. лаб. экономико-математических методов в контроллинге,
МГТУ им. Н.Э. Баумана

МЕТОДЫ РАЗВИТИЯ ИНТУИЦИИ
ДЛЯ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Интуиция - это задействование скрытых свойств и качеств психики человека, позволяющих ему принимать эвристические решения даже при нехватке информации о ситуации. Менеджерам полезны способы усилить, углубить и активировать свои интуитивные способности, способности принимать эвристические решения. В статье дан обзор методик, относительно эффективно усиливающих интуитивные способности человека. Рассмотрены мозговой штурм, синектика, теория решения изобретательских задач, деятельностные игры, "непрямые стратегии", гадание на Таро, метод фокальных объектов, метод гирлянд ассоциаций и метафор, психологический транс, физические упражнения. Необходима разработка методов оценки и сопоставления подобных методик по их эффективности для решения конкретных задач.
Ключевые слова: управление, экономика, интуиция, принятие управленческих решений, экспертные оценки.

Orlov Anton, engineer of the department "Economics and organization of production", BMSTU
Orlov Alexander, Dr.Sci.Econ., Dr.Sci.Tech., Cand.Phys-Math.Sci., professor, head of Laboratory of economic-mathematical methods in controlling, BMSTU

METHODS OF DEVELOPING INTUITION
FOR MANAGEMENT DECISION-MAKING

Intuition is the use of hidden properties and qualities of the human psyche, allowing him to make heuristic decisions even with a lack of information about the situation. Managers benefit from ways to strengthen, deepen and activate their intuitive abilities, the ability to make heuristic decisions. The article provides an overview of techniques that relatively effectively enhance the intuitive abilities of a person. Brainstorming, synectics, the theory of inventive problem solving, activity games, "indirect strategies", Tarot divination, the method of focal objects, the method of garlands of associations and metaphors, psychological trance, and physical exercises are considered. It is necessary to develop methods for evaluating and comparing such methods in terms of their effectiveness for solving specific problems.
Keywords: management, economics, intuition, managerial decision-making, expert estimations.

Введение
В работе малого и среднего бизнеса часто приходится встречаться с ситуациями, в которых принятие решений затруднено в связи с недостатком информации. Например, неизвестно отношение потребителей к новым видам товара, выбор между выпуском которых нужно сделать, а выполнение опросов и исследований по какой-либо причине чрезмерно сложно или невозможно. Может быть неизвестно будущее политических событий в какой-либо стране, с которой хочется связать свой бизнес посредством завоевания рынка или получения комплектующих.
Традиционный путь - действия в направлении получения информации - далеко не всегда могут привести к успеху. Так, планы политических событий часто могут быть секретными, отношение потребителей к товару далеко не всегда может быть выяснено даже сложными опросами в таргет-группах, кроме того, положение дел может резко измениться уже после выполнения исследований и тем самым перечеркнуть все их данные. Наконец, может оказаться неверна глобальная модель, по которой велись расчёты и анализ, и на выяснение этого может уйти чрезмерно много времени и сил.
Прямо противоположный путь, случайный выбор, иногда может дать даже более эффективные результаты, чем исследования и расчёты (примером можно назвать предсказания осьминога Пауля, медведя Буяна, обезьяны Геда, козла Бутса). Вместе с тем общая эффективность этого метода по понятным причинам невысока.
Весьма интересным подходом, применяющимся с древнейших времён, является задействование скрытых свойств и качеств психики человека, позволяющих ему принимать эвристические решения даже при нехватке информации о ситуации или её некоторой некачественности. Обычно такие свойства и качества именуют "интуицией", а хорошо развитую интуицию считают неотъемлемым свойством успешного человека. В историю вошло немало людей, прославившихся именно своими интуитивными, непросчитываемыми заранее решениями, принесшими что военный успех (Михаил Кутузов), что успех в бизнесе (Стив Джобс), что в инвестициях (Джордж Сорос). Стремление многих людей приобрести "магические" способности также весьма часто было стремлением обладать развитой и эффективной интуицией.
Также с давних времён люди стремились найти способы усилить, углубить и активировать свои интуитивные способности, свои способности принимать эвристические решения (Орлов А.И., Орлов А.А., 2022). Арсенал применявшихся для этого методов был весьма широк: это и психологические приёмы, и религиозно-оккультные ритуалы, и даже использование химических веществ и препаратов. Тем не менее в ходе исторической практики постепенно очертился круг методик, относительно эффективно усиливающих интуитивные способности человека, но не требующих ни опасных, а кое-где и запрещённых вмешательств в метаболизм организма и нервной системы, ни сложных таинственных ритуалов. Ниже приводится небольшой обзор таковых.

Мозговой штурм
"Мозговой штурм" представляет собой простейший вариант групповой активации интуиции (Филичев С.А., 2009). В ходе мозгового штурма после выслушивания поставленной задачи участники мероприятия просто высказывают все пришедшие в голову мнения, пожелания, варианты решения проблемы, не заботясь об их реальности, эффективности и иной раз даже приличности. Все высказанные варианты фиксируются в записи. По завершении этапа свободной генерации идей и небольшого отдыха все зафиксированные варианты изучаются вновь, и из них выбираются интересные.
При обычном, аргументированном обсуждении вопроса участники часто стремятся найти лишь такие варианты, для которых у них есть обоснования, опасаются выглядеть невежественными, глупыми, отрицающими чужое авторитетное мнение. Во время "мозгового штурма" вначале снимаются эти психологические барьеры и высказываются обдуманные, но невероятные предложения, затем при продолжении генерации идей - случайные, а затем, по исчерпании даже случайных вариантов решений, можно ожидать активации подсознательных желаний и мыслей по поводу обсуждаемого вопроса, что уже и будет работой интуиции. Иногда в ходе "мозгового штурма" можно найти крайне необычное, но интересное решение проблемы.
Общеизвестным примером "мозгового штурма" является работа знатоков во время "минуты обсуждения" в прямом эфире телепередачи "Что? Где? Когда?". Поскольку "минута обсуждения" берётся знатоками тогда, когда никто из них заранее не знает полного и точного ответа на поставленный вопрос (иначе они имеют право ответить сразу), их массовое высказывание версий по сути и представляет способ быстро активировать интуицию в условиях однозначного недостатка информации для получения ответа. Капитан команды также должен проявить интуицию, выбрав из всех предложенных ответов тот, который ему кажется наиболее соответствующим вопросу.
В теории принятия управленческих решений и организационно-экономическом моделировании одним из широко применяемых методов экспертных оценок является метод "мозгового штурма" (Орлов А.И., 2011).

Синектика
Методика "Синектики", предложенная Уильямом Гордоном, представляет собой расширение методики "мозгового штурма" посредством постановки рабочей группе эвристических задач (Gordon W.I.I., 1961). При реализации метода его участникам при генерации идей предлагается делать это в ключе четырех направлений:
- предлагать как можно больше примеров решения похожих задач в другой области (например, при разработке стратегии бизнеса использовать примеры военной тактики и хитрости);
- предлагать как можно решений с точки зрения всех участников задачи, в том числе абстрактных (например, подумать, "как ты бы себя вёл, если бы был не начальником, а самой фирмой и хотел бы выжить, питаться и расти");
- предлагать также и максимально отвлечённые и абстрактные идеи (например, обсуждая стратегию бизнеса, начать рассуждать о "столкновении эгрегоров-организмов фирм" или о "связи организма фирмы и эгрегора денег");
- предлагать также и максимально фантастические решения задачи, в том числе на основе мифов и сказок (например, начать рассуждать, как задачи бизнеса решил бы бог Гефест или верховный маг Гед).
Этот метод может усилить и углубить возможности интуитивного нахождения необычных и творческих решений задач, но точно так же может и увести в сторону от поиска реальных решений, которые можно реализовать на практике, поэтому его лучше всего применять для поиска выхода из тех проблем, основной причиной появления которых является инерция и узость мышления участников. Для решения технических задач, требующих не столько творческого, сколько точного и выполнимого ответа, этот метод подходит не так хорошо, как хотелось бы.

Практики ТРИЗ
Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ), разработанная Генрихом Альтшуллером (известен также как писатель Генрих Альтов), представляет собой систему, позволяющую проанализировать техническую задачу и предложить некоторый набор вариантов её решения (Альтшуллер Г.С., 1979).
Значительная часть ТРИЗ (и её основного компонента - АРИЗ, "алгоритма решения изобретательских задач") предназначена для алгоритмизации поиска решений технических задач с применением логических приёмов. Найти решение технической проблемы в рамках АРИЗ можно, например, в ключе рассуждений на основе "законов развития технических систем", применив "типовое решение изобретательской задачи" или разложив сложную задачу в набор простых задач с известными решениями с помощью авторского приёма "вепольного анализа" или иным способом. Важной частью ТРИЗ, предложенной для активного применения в АРИЗ, являются таблицы типовых решений простых изобретательских задач (на которые предлагается раскладывать сложные проблемы), списки известных "приёмов устранения противоречий" и "доступных ресурсов природы и техники". Применение этой части ТРИЗ не требует активного использования эвристики и нередко позволяет получить приемлемое решение задачи посредством лишь скрупулёзного исполнения ряда инструкций и выполнения логических выводов.
Однако, помимо прочих элементов, в систему ТРИЗ входят наборы алгоритмов и приёмов, позволяющих усилить и углубить интуитивные и эвристические способности решающего, дающие возможность взглянуть на задачу с неожиданной стороны и найти нестандартное решение. В частности, среди таковых можно упомянуть следующие:
- "Идеальный конечный результат": предложение решать задачу "с конца", представив, что задача уже решена наилучшим методом из всех возможных (причём не требующим никаких новых усилий и средств) и попробовав описать не только сам результат, но и все элементы, которые его окружают, а также определить шаги, которые к такому результату могут привести.
- "Обратная задача": предложение решать задачу, прямо противоположную исходной, что поможет более чётко увидеть многие помехи решения исходной задачи и понять причины их возникновения.
- "Обострение противоречия": предложение максимально усилить и углубить проблему, доведя имеющееся в ней противоречие до наибольшей выраженности, когда варианты решения могут стать почти очевидными.
- "Метод маленьких человечков": предложение разделить исследуемую техническую систему на минимально возможные независимо действующие одинаковые единицы ("маленьких разумных человечков, из которых состоит объект") и в дальнейшем рассматривать уже такую изменённую систему как исходную.
В самой ТРИЗ такие эвристические приёмы предназначены для применения вместе с основными элементами ТРИЗ, они дополняют эту основу и нередко непосредственно выводят на оптимальное решение. Вместе с тем такие приёмы могут иметь и самостоятельное значение, особенно при работе с нетехническими задачами, для которых неприемлемы основные алгоритмы и рецепты ТРИЗ, предназначенной всё же для научно-технического творчества. Так, для решения бизнес-задач, задач социального строительства, задач экономического характера предложения ТРИЗ по применению готовых инженерных рецептов, и тем более по использованию "доступных ресурсов техники" почти всегда будут неприменимы, в то время как приёмы ТРИЗ по активации интуиции окажутся вполне пригодны для использования в поиске оптимальных решений.
Во многом напоминает ТРИЗ подход к решению математических задач, разработанный Д. Пойа. Он подробно проанализирован в статье (Орлов А.И., Орлов А.А., 2022).

Деятельностные игры
"Организационно-деятельностная игра", разработанная Георгием Щедровицким ещё в 60-70-е годы XX века в СССР, представляет собой некое среднее мероприятие между мозговым штурмом и научным семинаром, отличающееся тем, что её участники обязаны строго мотивировать каждое своё высказывание, объясняя, какие конкретно выводы и умозаключения привели к нему. При этом запрещается критиковать высказывания и мотивации друг друга, но их можно и нужно принимать к сведению (Щедровицкий Г.П., 1995).
Преимуществом организационно-деятельностной игры перед "мозговым штурмом" является отсутствие среди предлагаемых идей результатов совершенно случайного полёта фантазии, никак не связанного с решаемой задачей - такие результаты просто не смогут быть обоснованы цепочкой выводов и рассуждений, кроме того, по такой цепочке выводов можно будет отсеять предложения, основанные на непонимании задачи или на логических дефектах. Однако это же можно посчитать и недостатком данного метода, в некоторой степени ограничивающим возможности получения реальных, но совершенно невероятных из-за "психологической инерции" решений.
Вместе с тем организационно-деятельностную игру также можно рассматривать и как средство усиления интуитивных способностей за счёт того, что каждое из обоснований и выводов, предлагающихся в ходе представления результатов "мозгового штурма" в ходе игры, также может подтолкнуть участников к различным новым предложениям и мнениям. Например, представляя методы привлечения новых клиентов и обосновывая их, участники вполне могут натолкнуть друг друга на предложения расширения ассортимента товаров и услуг, предлагаемых компанией, на мнения по расширению и оптимизации логистических цепочек, а также трансформации системы управления фирмы. Продолжая обоснования и выводы одних предложений, можно помочь участникам создавать новые идеи, переводя изначальный "мозговой штурм" по сути в "дерево идей", каждая ветвь которого также может натолкнуть участников на новые интуитивные мысли по поводу решения задачи, поставленной перед группой организационно-деятельностной игры.

"Непрямые стратегии"
При создании музыки стиля Ambient, основателем которого считается Брайан Ино, одной из задач является умелый подбор звуков, создающий у слушателя определённое состояние даже при их фоновом прослушивании одновременно с иными видами деятельности. Именно поэтому музыка такого стиля особенно часто применяется в музыкальном сопровождении кинофильмов и компьютерных игр, проигрываясь одновременно с важными элементами хода действия, диалогами и монологами, в то же время не требуя их согласования с собой по ритму и смыслу (в отличие от применения музыки в опере, мюзиклах, драме, балете и иных подобных жанрах). Найти красивые музыкальные созвучия, которые одновременно могли бы служить ненавязчивым, но создающим яркие эмоциональные состояния сопровождением кинематографического действа или динамичной игры, весьма непросто.
Для облегчения своей творческой деятельности Брайан Ино вместе с художником Питером Шмидтом придумали набор из 128 рекомендаций (см. (Шеппард Д., 2008), (Филичев С.А., 2009)), которые в принципе могли бы помочь находить новые необычные решения (от тривиальных типа "будь экстравагантным" до необычных "Что такое части частей? Представь движение гусеницы") и разместили их на отдельных листах-карточках. Нуждаясь в творческом совете, авторы методики перетасовывали получившуюся колоду карт, выбирали из неё одну карту и пытались реализовать в своей задаче предложенный в ней совет. Например, для вышеприведённых примеров композитор использовал в своём произведении самое необычное из придуманных созвучий, а не то, что ему казалось гармоничным, или чисто технически размножал понравившееся ему созвучие на длительную часть музыкального произведения, не заботясь о том, что это противоречило общепринятым взглядам на гармоничность музыки.
Подобная методика оказалась особенно хороша именно для усиления творческого подхода в современном искусстве, так как позволяла за счёт наложения необычных предложений на ординарную задачу получить весьма интересные результаты. Однако её применимость для решения технических задач и тем более задач в бизнесе ограничена лишь генерацией новых идей, которые, впрочем, могут быть весьма полезны для их дальнейшей обработки в ключе практик ТРИЗ или "организационно-деятельностной игры".

Гадание на Таро
Методика Гадания на Таро (Орлов А.А., 2015) в обывательском представлении обычно ассоциируется с понятиями мистики и волшебства, однако её можно применять и для повышения эвристических способностей с активацией интуиции. В самой своей основе она в некоторой степени напоминает методику "непрямых стратегий", однако значительно более сложна и многообразна, кроме того, имеет некоторые исторические корни. Эффективному подобному применению этой методики в ключе её непосредственно мистического и эзотерического использования мешает предписываемое в таковых направлениях отсутствие критического мышления при оценке результатов, однако эта проблема неактуальна в случае работы с Гаданием на Таро как с современной методикой активации интуиции, а не как с архаичным способом получения "непререкаемых высших откровений".
Как и в методике "непрямых стратегий", в Гадании на Таро в качестве инструмента применяется набор (колода) из 78 небольших карт, на каждой из которых расположена сюжетная картинка с заранее определённым, но весьма абстрактным значением (наподобие значений "круговорот событий", "опора на прошлое", "доделывание недоделанного", "максимум приложенной силы").
Для применения Гадания на Таро с целью активации интуиции следует, начав обдумывать задачу, перетасовать колоду карт и в определённый момент разложить эти карты перед собой по одной из заранее определённых схем ("раскладов"), каждая из которых предназначена для размышлений над вопросами и ситуациями конкретного типа (например, наподобие раскладов на "общие перспективы событий", "перспективы взаимодействия", "способы достижения цели"). Места карт в таких схемах заранее связаны с разными аспектами ситуаций (наподобие "описание вероятного будущего", "полезный совет насчёт решения", "вредный совет насчёт решения", "рекомендации насчёт помощников" и так далее). По завершении выкладывания карт необходимо для каждого из мест в схемах-"раскладах" вспомнить или прочитать смысл, вложенный в это место, и значение карты, попавшей на это место, после чего свести их друг с другом, соотнеся с элементами ситуации, и получить некое итоговое составное сложное значение. Результаты такого "толкования" могут оказаться весьма причудливым сочетанием множества смыслов, тем не менее тесно связанных с ситуацией, подвергнутой такому экстравагантному "анализу", что хорошо стимулирует интуицию и может дать пищу для получения необычных креативных решений.
В отличие от методики "непрямых стратегий", при данном подходе набор "рекомендаций" представляет собой не конкретные заранее известные фразы, а гораздо более многообразный набор значений и смыслов, к тому же при каждом новом использовании методики постоянно варьирующийся, но тем не менее к тому же опирающийся именно на изучаемую ситуацию. В отличие от "мозгового штурма" и связанных с ним "Синектики" и "Организационно-деловых игр" данная методика не требует участия группы, её может реализовать и один человек самостоятельно. В отличие от ТРИЗ эта методика пригодна и для решения нетехнических задач, от вопросов стратегии бизнеса до создания сюжетов научно-фантастических произведений. Таким образом, несмотря на внешнюю экстравагантность и отсылку к архаике, метод Гадания на Таро вполне может как минимум рассматриваться к применению в качестве способа активации интуиции и эвристики для широкого круга задач.

Метод фокальных объектов
В книге "Техника умственного труда" берлинского профессора Фридриха Кунце (Кунце Ф., 1923), а затем и в трудах американца Чарльза Вайтинга (Whiting Ch.S., 1958) был предложен интересный метод активации интуиции, основанный на получении возможности необычных комбинаций понятий, объектов и свойств, которые могут помочь в поиске решения поставленных задач. Он также в какой-то степени похож на методику Гадания на Таро, но с использованием не сюжетных картинок, а случайных слов и понятий, взятых из любых источников, от энциклопедических словарей до случайного выбора слов из различных книг.
При использовании данного метода в исследуемой проблеме, ситуации, задаче вначале выбирается отдельный, "фокальный" объект, к которому уже и будет применён метод (таковыми "фокальными" объектами по очереди могут стать все действующие элементы проблемы). Затем участники группы применения метода выбирают из общей сферы понятий и объектов несколько случайных элементов, никак не относящихся к исследуемой ситуации (вот тут и пригодится в качестве источника такого "гадания" энциклопедический словарь, раскрытый на случайной статье). У этих элементов определяют набор признаков, которые затем последовательно сочетают уже с исходным, "фокальным" объектом несмотря на то, что он к этим выбранным элементам изначально никакого отношения не имеет. Таким образом можно получить некий набор случайных причудливых сочетаний признаков и "фокального" объекта, над которыми можно подумать об их предназначении, в том числе в ключе решения исходной задачи. Поскольку выбор случайных элементов выполняют разные участники каждый по своему желанию, подборка таковых окажется многообразной.
Например, при выборе в качестве "фокального" объекта зубной щётки, а в качестве случайных элементов - понятий "планеты", "слона", "фонтана" могут получиться сочетания "вращающаяся зубная щётка", "трубящая зубная щётка", "поливающая зубная щётка". Эти сочетания уже можно обдумать в ключе создания новых потребительских товаров, например, зубной щётки с вращающейся головкой с электроприводом, зубной щётки со звуковым сопровождением (например, с функцией ультразвуковой очистки поверхности зубов), зубной щётки с подачей воды прямо к ней. Первый из этих товаров уже давно активно продаётся, третий активно применяется в стоматологической практике, а по поводу второго варианта уже вполне можно консультироваться с медиками на предмет возможности подбора таких интенсивности и формы ультразвукового сигнала, которые бы позволяли улучшить качество чистки зубов без каких-либо повреждений тканей и органов полости рта.
Как и Гадание на Таро, метод "фокальных объектов" направлен на активацию эвристических и интуитивных выводов, но, в отличие от метода "мозгового штурма", является более направленным и конкретным, а, в отличие от ТРИЗ и даже "Синектики", заметно более свободным в плане выдвижения новых необычных идей.

Метод гирлянд ассоциаций и метафор
Этот метод, разработанный Генрихом Бушем в СССР (Буш Г., 1977), в некоторой степени похож на "Синектику" и особенно на "Метод фокальных объектов", но значительно больше направлен на индивидуальное творчество и немного сложнее.
Порядок работы с этим методом предложен следующий. Вначале для объектов, рассматриваемых в поставленной задаче, необходимо подобрать как можно больше синонимов и ассоциаций. Затем нужно из случайных источников найти как можно больше иных, также случайных понятий и названий. Затем эти наборы синонимов и понятий ("гирлянду" синонимов и "гирлянду" случайных объектов) предлагается соединить вместе, просто последовательно комбинируя одни названия и другие. Затем то же самое предлагается сделать уже не с названиями случайных понятий, а с их разнообразными признаками, в том числе малозначимыми. Эти признаки дальше можно подвергнуть свободному подбору ассоциаций, которые также затем совместить с исходным набором синонимов объектов задачи (именно этот свободный подбор ассоциаций-"гирлянд" и составляет отличие разработки Генриха Буша от его предшественника, более простого "Метода фокальных объектов").
В результате получившийся набор словосочетаний, понятий, признаков будет, с одной стороны, содержать в себе высокую долю случайных и хаотичных сочетаний, а, с другой стороны, весь будет в какой-то степени посвящён изначальной теме задачи. Анализ полученного набора вполне может пробудить интуитивные идеи, приводящие к эффективным результатам эвристического характера. Такая методика лучше всего пригодна для индивидуальной работы над задачами творческого характера, особенно в области искусства и придумывания новых сюжетов и сценариев, но и в поиске нестандартных решений бизнес-задач также окажется интересной.

Психологический транс
Методика "психологического транса" как таковая описывалась в чётком виде довольно редко, тем не менее по своей сути она вполне достойна того, чтобы быть представленной в спектре методик развития и усиления интуиции. Данный метод представляет собой личную беседу психолога и клиента, в ходе которой психолог, возможно, применяя лёгкие методики внушения, постепенно снимает у клиента психологические барьеры и ограничения, мешающие ему рассмотреть задачу со всех сторон, а также найти новые эффективные методы её решения.
Например, при использовании данного метода психолог "разрешает" клиенту не учитывать мнения авторитетов в поиске решений ситуации, не учитывать общепринятые подходы и способы такового поиска, забыть про груз ошибок, уже совершённых ранее при решении проблемы, или, напротив, приказывает свободно генерировать любые новые идеи без оглядки на их "безумность", "стыдность", "глупость". Выдвинутые идеи и методы решения при этом фиксируются, а затем клиент может вместе с психологом их обсудить. Психолог может предлагать клиенту практику "отождествления" с разными объектами ситуации в разных состояниях (по типу "представьте себе, что вы уже руководитель фирмы и уже решили данную проблему, опишите себя, свои желания и действия"), в том числе вводя клиента в лёгкий транс, и фиксировать описания для последующего анализа, а в случае наличия у него квалификации - прибегать и к более глубоким трансовым методикам вплоть до гипноза.
Этот метод требует для своего применения наличия квалифицированного специалиста, прошедшего специализированное обучение, а в случае применения техник транса и гипноза - и соответствия специалистом особым требованиям. Кроме того, возможно искажение результатов метода в случае ангажированности специалиста или его полного незнания предметной области исследований клиента. Тем не менее подобные методики представляются интересными для заявленной цели активации интуитивных способностей по меньшей мере как предполагающие возможный эффект такого рода.

Физические упражнения
С давних времён известно, что обычные физические движения, в том числе ходьба, способствуют мыслительному процессу, в том числе поиску новых идей. Ещё Аристотель обучал своих учеников в ходе прогулок по саду своей школы Ликея (отсюда и их название - "перипатетики", то есть "прогуливающиеся"), а философы Платон и Пифагор участвовали в Олимпийских играх и одерживали на них победы.
Современные исследования и концепции (Применение телесно-ориентированных, 2008) во многом подтверждают опыт древних философов. Так, Вильгельм Райх и Александр Лоуэн создали на основе практик работы с телом авторское направление психологии - "телесно-ориентированную терапию", в том числе и направленную на "освобождение сознания" и рост интуитивных способностей. В ряде исследований выяснилось, что при выполнении упражнений «перевод взгляда вправо-влево» (см. (Hines D., Martindale C., 1974) (Shobe Elizabeth R., Ross Nicholas M., 2009), (Fleck Jessica I., Braun David A., 2015)), «концентрация в течение нескольких секунд на разных точках перед собой» (Kwon E., Ryan J.D., 2019), «взгляды по сторонам» способности человека генерировать новые идеи (например, придумывать новые способы применения обычных бытовых предметов ((Shobe Elizabeth R., Ross Nicholas M., 2009), (Kwon E., Ryan J.D., 2019)), в том числе интуитивным способом, увеличивались. Особенно сильно физические упражнения повышают креативные способности детей, для которых движение и активная игра являются одними из наиболее важных для их развития способов деятельности.
Некоторые специалисты создают целые комплексы физических упражнений для повышения "креативности" и способностей к интуиции, и у таковых специалистов находится немало благодарных клиентов и последователей.

Выводы
Предложения по активации интуиции не исчерпываются перечисленными выше методами. На просторах Всемирной Сети встречаются и иные предложения, уже выходящие за рамки подхода современной науки: например, предлагается повышать интуитивные способности с помощью ношения на себе "магических артефактов", с помощью произнесения мантр, участия в медитациях и "ритуалах Силы" или даже посредством прямой тренировки интуитивных способностей через их постоянные проверки (по типу "старайтесь правильно угадывать, какая карта будет в перетасованной колоде следующей"). Однако эффективность как вышеперечисленных методик, так и таких экзотических и экстравагантных предложений в любом случае подлежит определенного рода оценке, позволяющей хотя бы в какой-то степени сопоставить подобные методики по их эффективности для решения конкретных задач (понятно, что для разного типа задач таковая эффективность может различаться, а для каких-то задач какие-то методики и вовсе покажут нулевую эффективность). Технологии и методологии этой оценки будут посвящены дальнейшие статьи цикла публикаций авторов.

Литература:
1. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука: теория решения изобретательских задач. - М.: Сов.радио, 1979.
2. Буш Г. Основы эвристики для изобретателей. Учебно-методическое пособие для народных университетов технического творчества. - Рига, Общество "Знание" Латвийской ССР, 1977.
3. Кунце Ф. Техника умственного труда. - Харьков, "Труд", 1923.
4. Орлов А.А. Гадание на Таро: основные расклады. – М., "Рубедо", 2015.
5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.
6. Орлов А.И., Орлов А.А. О методах принятия решений, основанных на использовании интуиции // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2022. – №05(179). – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2022/05/pdf/10.pdf, 1,188 у.п.л. – IDA [article ID]: 1792205010. http://dx.doi.org/10.21515/1990-4665-179-010
7. Применение телесно-ориентированных методов для лечения больных нервно-психическими расстройствами. Пособие для врачей и психологов. - СПб, Санкт-Петербургский психоневрологический институт имени В.М.Бехтерева, 2008.
8. Филичев С.А. Основы технического творчества: краткий курс лекций., - Томск, Издательство ТГАСУ, 2009.
9. Шеппард Д. На каком-то далеком пляже (Жизнь и эпоха Брайана Ино). - ‎ Orion Books, 2008.
10. Щедровицкий Г.П. Организационно-деятельностная игра как новая форма организации и метод развития коллективной мыследеятельности // Избранные труды. - М.: Школа Культурной Политики, 1995.
11. Fleck Jessica I., Braun David A. The impact of eye movements on a verbal creativity task. - Journal of Cognitive Psychology, Volume 27, 2015, Issue 7, 866-881.
12. Gordon W.I.I. Synectics: the development of creative imagination. - New-York, Harper and Row, 1961.
13. Hines D., Martindale C. Induced lateral eye-movements and creative and intellectual performance. - Percept Mot Skills. 1974. Aug;39(1):153-4.
14. Kwon E., Ryan J.D., Bazylak A., Shu L.H. Does Visual Fixation Affect Idea Fixation? - ASME Journal of Mechanical Design, 2019. MD-19-1454
15. Shobe Elizabeth R., Ross Nicholas M., Fleck Jessica I. Influence of handedness and bilateral eye movements on creativity. - Brain and Cognition 71 (2009) 204–214.
16. Whiting Ch. S. Creative thinking. - New-York, Reinhold, 1958.

References:
1. Al'tshuller G.S. Tvorchestvo kak tochnaya nauka: teoriya resheniya izobretatel'skih zadach. - M.: Sov.radio, 1979.
2. Bush G. Osnovy evristiki dlya izobretatelej. Uchebno-metodicheskoe posobie dlya narodnyh universitetov tekhnicheskogo tvorchestva. - Riga, Obshchestvo "Znanie" Latvijskoj SSR, 1977.
3. Kunce F. Tekhnika umstvennogo truda. - Har'kov, "Trud", 1923.
4. Orlov A.A. Gadanie na Taro: osnovnye rasklady. – M., "Rubedo", 2015.
5. Orlov A.I. Organizacionno-ekonomicheskoe modelirovanie : uchebnik : v 3 ch. CH.2. Ekspertnye ocenki. — M.: Izd-vo MGTU im. N. E. Baumana, 2011. — 486 s.
6. Orlov A.I., Orlov A.A. O metodah prinyatiya reshenij, osnovannyh na ispol'zovanii intuicii // Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Elektronnyj resurs]. – Krasnodar: KubGAU, 2022. – №05(179). – Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2022/05/pdf/10.pdf, 1,188 u.p.l. – IDA [article ID]: 1792205010. http://dx.doi.org/10.21515/1990-4665-179-010
7. Primenenie telesno-orientirovannyh metodov dlya lecheniya bol'nyh nervno-psihicheskimi rasstrojstvami. Posobie dlya vrachej i psihologov. - SPb, Sankt-Peterburgskij psihonevrologicheskij institut imeni V.M.Bekhtereva, 2008.
8. Filichev S.A. Osnovy tekhnicheskogo tvorchestva: kratkij kurs lekcij., - Tomsk, Izdatel'stvo TGASU, 2009.
9. SHeppard D. Na kakom-to dalekom plyazhe (ZHizn' i epoha Brajana Ino). - ‎ Orion Books, 2008.
10. SHCHedrovickij G.P. Organizacionno-deyatel'nostnaya igra kak novaya forma organizacii i metod razvitiya kollektivnoj mysledeyatel'nosti // Izbrannye trudy. - M.: SHkola Kul'turnoj Politiki, 1995.
11. Fleck Jessica I., Braun David A. The impact of eye movements on a verbal creativity task. - Journal of Cognitive Psychology, Volume 27, 2015, Issue 7, 866-881.
12. Gordon W.I.I. Synectics: the development of creative imagination. - New-York, Harper and Row, 1961.
13. Hines D., Martindale C. Induced lateral eye-movements and creative and intellectual performance. - Percept Mot Skills. 1974. Aug;39(1):153-4.
14. Kwon E., Ryan J.D., Bazylak A., Shu L.H. Does Visual Fixation Affect Idea Fixation? - ASME Journal of Mechanical Design, 2019. MD-19-1454
15. Shobe Elizabeth R., Ross Nicholas M., Fleck Jessica I. Influence of handedness and bilateral eye movements on creativity. - Brain and Cognition 71 (2009) 204–214.
16. Whiting Ch. S. Creative thinking. - New-York, Reinhold, 1958.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб авг 20, 2022 10:54 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1225. Орлов А.И. Рабочая программа по учебной дисциплине "Количественные методы, статистика" программы профессиональной переподготовки "Мастер делового администрирования" – «Master of Business Administration (MBA). General Programme». - М.: Институт современных образовательных технологий МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. - 19 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 6
к ДПП профессиональной переподготовки
Регистрац. № ____________

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
(национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)


Институт современных образовательных технологий (ИСОТ)



УТВЕРЖДАЮ
Первый проректор −
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
__________________ Б.В. Падалкин
«___» ___________ 2022 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по учебной дисциплине
Количественные методы, статистика

программы профессиональной переподготовки
Мастер делового администрирования –
«Master of Business Administration (MBA). General Programme»

Регистрац. № ____________














Москва, 2022


СОГЛАСОВАНО:


Декан факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»
МГТУ им. Н.Э. Баумана
д.т.н., д.э.н., проф. ______________________________ И.Н. Омельченко

______________________________ (дата)
Начальник УМО ИСОТ
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________________________А.Н. Козлова

______________________________ (дата)


































Оглавление

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ 4
1.1. Место учебной дисциплины в структуре программы профессиональной переподготовки 4
1.2. Цель учебной дисциплины 4
1.3. Задачи изучения учебной дисциплины 4
2. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ 4
3. УЧЕБНЫЙ ПЛАН 6
4. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 6
5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 9
5.1. Основная литература 9
5.2. Дополнительная литература 10
5.3. Наглядные материалы и пособия 10
5.4. Электронные ресурсы 10
5.5. Методические рекомендации 10
6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДПП 11
7. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ С УКАЗАНИЕМ ФОРМ И МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ 12
7.1. Перечень компетенций с указанием форм контроля их формирования в рамках учебной дисциплины 12
7.2. Паспорт оценочных средств 13
8. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ 14
9. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АТТЕСТАЦИИ 14
СЛУШАТЕЛЕЙ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ 14


1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

1.1. Место учебной дисциплины в структуре программы профессиональной переподготовки

Настоящая учебная дисциплина включена в учебный план программы профессиональной переподготовки «Мастер делового администрирования – «Master of Business Administration (MBA). General Programme» и входит в состав базового модуля.
Для изучения дисциплины требуются знания и навыки обучающихся по дисциплинам: микро- и макроэкономика, общий менеджмент, учет и аудит, экономический анализ.
Знания по дисциплине «Количественные методы, статистика» необходимы как предшествующие для следующих дисциплин: риск-менеджмент, бизнес-планирование, лаборатория управленческих решений, логистика, эконометрика.

1.2. Цель учебной дисциплины

Целью изучения учебной дисциплины является овладение современными количественными и статистическими анализа конкретных экономических и управленческих данных на уровне, достаточном для их адекватного использования в практической деятельности.

1.3. Задачи изучения учебной дисциплины

Задачами учебной дисциплины являются:
- изучить базовые идеи количественных подходов при принятии решений;
- изучить основы методов оптимизации на примере линейного программирования;
- изучить количественные методы анализа динамики цен;
- изучить классическую модель Вильсона оптимального управления материальными ресурсами.

2. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

Процесс изучения учебной дисциплины направлен на формирование профессиональных (ПК) компетенций, утвержденных Приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 952 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования − магистратура по направлению подготовки 38.04.02 Менеджмент» (зарегистрировано в Минюсте России 21 августа 2020 г., № 59391).
А также выполнение квалификационных требований с учетом профессионального стандарта, утвержденного Приказом Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации от 10 июня 2021 г. № 397н «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по оперативному управлению механосборочным производством» (зарегистрировано в Минюсте России 12 июня 2021 г. № 64235), регистрационный номер 166.

Результаты освоения
(содержание компетенций) Перечень планируемых результатов обучения по учебной дисциплине Методы и формы обучения, способствующие формированию компетенций
способность руководить производственно-хозяйственной и финансово-экономической деятельностью предприятия (ПК-1);
способность нести ответственность за принимаемые решения, сохранность и эффективное использование имущества предприятия, а также финансово-хозяйственные результаты его деятельности (ПК-4)
Знать:
- основные идеи количественных методов и статистики;
- базовые количественные подходы при принятии решений;
- основы методов оптимизации на примере линейного программирования;
-количественные методы анализа динамики цен;
- свойства модели Вильсона оптимального управления материальными ресурсами;
Уметь:
- проводить непосредственный анализ статистических данных;
- решать задачу линейного программирования для двух факторов;
- приводить экономические данные к сопоставимому виду, используя индекс инфляции;
- находить оптимальный план в модели Вильсона;
Владеть:
- навыками применения количественных подходов при принятии решений;
- навыками нахождения оптимальных значений параметров в математических моделях экономических явлений и процессов;
- приемами расчета индексов инфляции и их применения при анализе экономических ситуаций. Пассивные:
лекционные занятия

Активные:
практические занятия,
самостоятельная работа с материалами аудиторных занятий и дополнительными источниками информации


3. УЧЕБНЫЙ ПЛАН

Дисциплина «Количественные методы, статистика» реализуется одним модулем, состоящим из пяти тем.

№ п/п Наименование темы Текущий контроль Всего часов в том числе аудиторная Самостоятельная работа
Лекции Практические занятия
1 Введение в количественные методы и статистику конспект 3 1 0 2
2 Количественные подходы при принятии решений Контр. работа 1 4 0 2 2
3 Методы оптимизации. Линейное программирование Контр. работа 2 7 2 1 4
4 Количественные методы анализа динамики цен Контр. работа 3 12 3 3 6
5 Модель Вильсона оптимального управления материальными ресурсами Контр. работа 4 12 3 3 6
ИТОГО Зачет 38 9 9 20

4. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Тема 1. Введение в количественные методы и статистику
Лекции (1 ч.). Первая работа по количественным методам – книга «Числа» Библии. Краткая история статистики. Количественные методы демографических прогнозов – основа для разработки и принятия организационно-экономических решений. Результаты прогнозирования для РФ. Непосредственный анализ статистических данных: объем выпуска конкретных видов продукции, динамика макроэкономических показателей РФ и расходных частей государственных бюджетов промышленно развитых стран (в процентах от ВВП соответствующих стран).
Самостоятельная работа (2 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Введение в количественные методы и статистику Историческое развитие количественных методов и статистики - от Библии до big data и РИНЦ. Количественные методы демографических прогнозов. Динамика объемов выпуска конкретных видов продукции
Динамика макроэкономических показателей РФ.
Динамика расходных частей государственных бюджетов промышленно развитых стран Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, написание конспекта Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1, с.10-20) Конспект

Тема 2. Количественные подходы при принятии решений
Практические занятия (2 ч.). Задача принятия решения (выбора конкретного варианта технического изделия для запуска в серию) в условиях неопределенности (при наличии фактора риска). Различные количественные (экономико-математические) подходы: пессимиста (антагонистической теории игр), оптимиста (разработчика бизнес-процессов), вероятностника (на основе расчета математического ожидания экономического эффекта в рамках вероятностно-статистической модели), специалиста по экономической теории (на основе минимизации максимально возможной упущенной выгоды). Организационно-экономические подходы: финансового директора (обеспечение минимально возможного дохода, не менее заданного), специалиста по стратегическому менеджменту (максимальная предсказуемость, т.е. минимальный разброс), игрока (готовность рискнуть ради максимальной прибыли). Сравнение подходов. Необходимость использования экспертных методов. Свойства процедур голосования.
Самостоятельная работа (2 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Количественные подходы при принятии решений Основные понятия теории принятия решений. Основные количественные методы разработки управленческих решений. Экономико-математические и экспертные методы. Свойства процедур голосования Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 2, с.12-22, подп. 3, с.16-36) Контрольная работа 1

Тема 3. Методы оптимизации. Линейное программирование
Лекции (2 ч.). Оптимальное формирование производственной программы. Постановка задачи линейного программирования с целью выбора наилучших значений двух факторов. Графическое изображение на плоскости множества ограничений в виде многоугольника. Перебор вершин и нахождение оптимальных значений. Краткая история линейного программирования. Нобелевская премия Л.В. Канторовича по экономике. Транспортная задача. Результаты внедрения.
Практические занятия (1 ч.). Методы решения задач линейного и целочисленного программирования.
Самостоятельная работа (4 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Методы оптимизации. Линейное программирование Графический метод решения задачи линейного программирования. Метод перебора в целочисленном программировании. Задача о ранце. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 2, с. 300-321, подп. 3, с. 70-96)
Контрольная работа 2

Тема 4. Количественные методы анализа динамики цен
Лекции (3 ч.). Инфляция как рост цен. Методы анализа динамики цен. Разброс цен и возможная точность определения «рыночной цены». Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. Виды инфляции: спроса, издержек, административная. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум (оценка по методу Оршански). Вклады в банки и кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах. Паритет покупательной способности и международные сопоставления. Инфляция и бухгалтерская отчетность. Инфляция и стоимость основных фондов предприятия. Инфляция в России.
Практические занятия (3 ч.). Расчет индекса инфляции. Переход к сопоставимым ценам. Применения теорем умножения и сложения. Расчет прожиточного минимума. Обсуждение тем и вопросов. Разбор мини-кейсов и практических ситуаций. Решение задач.
Самостоятельная работа (6 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Количественные методы анализа динамики цен Потребительские корзины и индексы инфляции. Свойства индекса инфляции, теоремы умножения и сложения. Применения индекса инфляции, переход к сопоставимым ценам, паритет покупательной способности Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, выполнение расчетов, выполнение домашней работы Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 4, с.190-227, подп. 5, с.198-274) Контрольная работа 3, домашнее задание

Тема 5. Модель Вильсона оптимального управления материальными ресурсами
Лекции (2 ч.). Принятие решений в задачах управления материальными ресурсами промышленного предприятия. Классическая модель управления запасами. Три этапа решения задачи оптимизации. Отклонение плана Вильсона от оптимального. Понятие асимптотически оптимального плана. Теорема о том, что план Вильсона является асимптотически оптимальным. Влияние отклонений от оптимального объема партии. Модель с дефицитом. Система моделей на основе модели Вильсона. Формула квадратного корня в общем случае. Практическое применение классической модели управления запасами. Современные производственно-сбытовые системы.
Практические занятия (2 ч.). Алгоритм расчета оптимального плана поставок. Превышение затрат в плане Вильсона по сравнению с затратами в оптимальном плане. Обсуждение тем и вопросов. Разбор мини-кейсов и практических ситуаций. Решение задач.
Самостоятельная работа (4 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Модель Вильсона оптимального управления материальными ресурсами Система моделей управления потоками поставок материальных ресурсов. Алгоритм решения задачи оптимизации издержек. Асимптотически оптимальные планы. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп.
1, с.478-502, подп. 6, подп. 7, с.203-228) Контрольная работа 4

5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

5.1. Основная литература

1. Орлов А.И. Прикладная статистика. – М.: Экзамен, 2006. – 671 c.
2. Орлов А.И. Теория принятия решений. – М.: Экзамен, 2006. – 576 с.
3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.
4. Орлов А.И. Эконометрика. – М.: «Экзамен», 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). – 576 с.
5. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 572 с.
6. Орлов А.И. Оптимальные методы в экономике и управлении. Учебное пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. – 41 с.
7. Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. – М.: Издательство «Экзамен», 2008. – 621 с.

5.2. Дополнительная литература

8. Агаларов З.С., Орлов А.И. Эконометрика : учебник. — М.: Дашков и К, 2021. — 380 c.
9. Орлов А.И. Эконометрика : учебное пособие. — Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c.
10. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c.
11. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c.
12. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c.
13. Орлов А.И. Основы теории принятия решений : учебное пособие. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 66 c.
14. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 812 c.
15. Орлов А.И. Теория принятия решений : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c.
16. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 337 c.
17. Орлов А.И. Экспертные оценки : учебное пособие. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 57 c.

5.3. Наглядные материалы и пособия

1. Орлов А.И. Количественные методы, статистика: раздаточный материал по учебной дисциплине. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. 14 с.
2. Подборка материалов для анализа кейсов.
3. Материалы презентаций.
4. Раздаточный материал.

5.4. Электронные ресурсы

1. Сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru/wps/portal
2. Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru
3. Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг» http://www.rbc.ru/
4. Форум сайта «Высокие статистические технологии» http://forum.orlovs.pp.ru/
5. Сайт Института проблем управления РАН http://www.ipu.ru/
6. Сайт Центрального экономико-математического института РАН http://www.cemi.rssi.ru/
7. 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

5.5. Методические рекомендации

Учебная дисциплина построена по тематическому принципу, каждая тема представляет собой логически завершенный раздел.
Преподавание учебной дисциплины основано на личностно-ориентированной технологии образования, сочетающей два равноправных аспекта этого процесса: обучение и учение.
Личностно-ориентированный подход развивается при участии слушателей в активной работе на занятиях и при выполнении самостоятельных заданий, и направлен, в первую очередь, на развитие индивидуальных способностей обучающихся.
Лекционные занятия посвящены рассмотрению ключевых, базовых положений и разъяснению учебных заданий, выносимых на самостоятельную проработку.
Практические занятия проводятся для закрепления усвоенной информации, приобретения навыков ее применения для решения практических задач в предметной области. Задания, выполняемые на практических занятиях, выполняются с использованием активных и интерактивных методов обучения.
Самостоятельная работа слушателей предназначена для внеаудиторной работы по проработке материала занятий, приобретению практических навыков по анализу и систематизации полученной информации из всех возможных источников, а также самостоятельной работы над заданиями.
Текущий контроль самостоятельной работы слушателей проводится на аудиторных занятиях с целью определения уровня усвоения пройденного материала.
При изучении учебной дисциплины предусмотрены следующие активные формы проведения занятий:
− проведение учебных дискуссий;
− решение задач-ситуаций с проработкой аргументированной позиции;
− обсуждение выполнения практических заданий;
− семинаров в диалоговом режиме.
Итоговый контроль по учебной дисциплине проходит в форме зачета.
Зачет проводится в присутствии только экзаменаторов, осуществлявших учебный процесс.
Регламент проведения зачета.
Слушатель готовится к ответу на вопрос зачета 40 минут. Вопросы составлены на основе материала, который преподавался в ходе аудиторных занятий и изучался слушателями на самостоятельной работе. При этом слушателям разрешается пользоваться конспектами своих лекций, представленным в рукописном виде.
При необходимости экзаменатор задает дополнительные вопросы для определения окончательной оценки.
Окончательная оценка доводится до слушателей по окончании зачета.
Средства оценки текущей успеваемости (фонд оценочных средств) по итогам освоения учебной дисциплины представляют собой комплекс контролирующих материалов следующих видов:
− ответ на вопросы зачета;
− ответ на дополнительные вопросы экзаменатора; общая дискуссия;
− итоговое обсуждение результатов обучения.
Разработанные критерии оценки позволяют оценить приобретенные навыки и умения на репродуктивном уровне, когнитивные умения на продуктивном уровне, и способствуют формированию соответствующих компетенций слушателей.

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДПП

Наименование аудитории Вид занятия Наименование оборудования, программного обеспечения, расходных материалов
Специализированная аудитория Лекции, практические занятия Компьютер с доступом в сеть Интернет, проектор, тёмные жалюзи, экран, маркерная магнитная доска


7. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ С УКАЗАНИЕМ ФОРМ И МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ

7.1. Перечень компетенций с указанием форм контроля их формирования в рамках учебной дисциплины

Код контролируемой
компетенции
и ее формулировка Контролируемые дидактические единицы Оценочное средство
способность руководить производственно-хозяйственной и финансово-экономической деятельностью предприятия (ПК-1);
способность нести ответственность за принимаемые решения, сохранность и эффективное использование имущества предприятия, а также финансово-хозяйственные результаты его деятельности (ПК-4)
Знать:
- сущность и предметные области количественных методов и статистики;
- основные цели и задачи количественных методов и статистики;
- методологию и методы количественных методов и статистики;
- особенности подготовки управленческих решений
- основные методики оценки динамики цен;
Уметь:
- компетентно применять количественные методы и статистику при подготовке управленческих решений;
- применять количественные методы и статистики при изучении динамики цен;
- применять методы оптимального управления запасами;
Владеть:
- навыками построения и решения оптимизационных задач;
- навыками подготовки принятия управленческих решений
- методиками анализа динамики цен;
- навыками управления запасами на основе классической модели Вильсона.
Контрольные работы

Домашнее задание

Конспект



7.2. Паспорт оценочных средств

п/п Наименование оценочного средства Краткая характеристика оценочного средства Критерии оценки
1 Контрольная работа Выполнение заданий по закреплению и углублению теоретических и практических знаний для формирования специальных умений и навыков - получение правильных числовых ответов:
- владение теоретическим и практическим материалом;
- логическое соответствие поставленной задаче
2 Домашнее задание
Внеаудиторная самостоятельная работа слушателя по сбору и анализу данных о ценах на товары, включенные в потребительскую корзину - правильный расчет индекса инфляции,
- переход к сопоставимым ценам при изучении доходов физических лиц
3 Конспект внеаудиторная самостоятельная работа слушателя по созданию обзора информации, содержащейся в объекте конспектирования, в более краткой форме − владение теоретическим и практическим материалом;
− оформление работы в соответствии с нормативными требованиями.
3 Зачет проверка освоения ключевых базовых положений дисциплины, составляющих основу остаточных знаний; контролем для зачета являются ответы на вопросы зачета в ходе собеседования с преподавателем

− понимание слушателем конкретной ситуации;
− правильность применения теоретических знаний;
− способность обоснования выбранной точки зрения;
− глубина проработки материала дисциплины.
шкала оценивания результатов обучения:
− отметка «не зачтено» выставляется слушателю, не сумевшему показать освоение планируемых результатов (знаний, умений, компетенций), предусмотренных программой, допустившему серьезные ошибки в выполнении предусмотренных программой заданий;
− отметку «зачтено» заслуживает слушатель, показавший освоение планируемых результатов (знаний, умений, компетенций), предусмотренных программой, изучивший литературу, рекомендованную программой, сумевший обосновать свои суждения и профессионально-личностную позицию по рассматриваемому вопросу, способный к самостоятельному пополнению и обновлению знаний в ходе дальнейшего обучения и профессиональной деятельности.


8. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ

Примерные контрольные работы:

Контрольная работа 1. Тест по разделу «Количественные подходы при принятии решений»
(Обведите наиболее подходящий вариант ответа.)
Пример задачи принятия решений. Размеры прибыли фирмы при различном выборе образца мотоцикла для запуска в серию (млрд. руб.) приведены в таблице. Разберите четыре критерия принятия решения: пессимистичный, оптимистичный, средней прибыли, минимизации максимальной упущенной выгоды, максимальной предсказуемости результата.
Цена бензина и ее шансы Мотоцикл "Витязь" Мотоцикл "Комар"
Низкая (20 %) 900 700
Средняя (60%) 700 600
Высокая (20 %) 100 400
1. На основе пессимистичного критерия следует запустить в серию:
А) Мотоцикл "Витязь". Б) Мотоцикл "Комар".
2. На основе оптимистичного критерия следует запустить в серию:
А) Мотоцикл "Витязь". Б) Мотоцикл "Комар".
3. На основе критерия средней прибыли следует запустить в серию:
А) Мотоцикл "Витязь". Б) Мотоцикл "Комар".
4. На основе критерия минимизации максимальной упущенной выгоды следует запустить в серию:
А) Мотоцикл "Витязь". Б) Мотоцикл "Комар".
5. На основе критерия максимальной предсказуемости результата следует запустить в серию:
А) Мотоцикл "Витязь". Б) Мотоцикл "Комар".
6. Позволяет ли применение количественных методов в экономике снять ответственность с менеджера за принимаемое решение?
А) Да. Б) Нет
Голосование. Согласны ли Вы с утверждениями:
7. При голосовании по правилу «Кто за?» воздержавшиеся фактически приравниваются к голосовавшим «против».
А) Да б) Нет
8. При голосовании по правилу «Кто против?» воздержавшиеся фактически приравниваются к голосовавшим «за».
А) Да б) Нет
9. Последовательность голосований (по большинству голосов) может привести к тому, что положение всех голосующих ухудшится.
А) Да Б) Нет

Контрольная работа 2 по разделу «Методы оптимизации»

(Обведите наиболее подходящий вариант ответа в задачах 1 и 2.
Напишите ответы для задач 3 - 5.)

Решите задачу линейного программирования:
W1 + 5 W2 → max,
0,1 W1 + W2 ≤ 3,8,
0,25 W1 + 0,25 W2 ≤ 4,2,
W1 ≥ 0, W2 ≥ 0.
1. Максимум достигается при
А) W1 = 0, W2 = 3,8; Б) W1 = 16,8, W2 =0;
В) W1 = 19,13, W2 = 24,76; Г) W1 = 14,4, W2 = 2,36;
Д) W1 = 10,03, W2 = 15,12; Е) W1 = 2,47, W2 = 3,21.
2. Максимально возможное значение критерия W1 + 5 W2 равно
А) 54, 12 Б) 26,24
, В) 10,11, Г) 20,59.
3. Изобразите на плоскости ограничения задачи линейного программирования и решите (графически) эту задачу:
400 W1 + 450 W2 → min,
5 W1 + 10 W2 ≥ 45,
20 W1 + 15 W2 ≥ 80,
W1 ≥ 0,
W2 ≥ 0.
4. Решите задачу целочисленного программирования:
10 Х + 5 У → max.
8 Х + 3 У ≤ 40,
3 Х + 10 У ≤ 30,
Х ≥ 0, У ≥ 0, Х и У - целые числа.
5. Решите задачу о ранце:
Х1 + Х2 + 2 Х3 + 2Х4 + Х5 + Х6 → max ,
0,5 Х1 + Х2 + 1,5 Х3 + 2Х4 + 2,5Х5 + 3Х6 ≤ 3.
Управляющие параметры Хk , k = 1, 2, …, 6, принимают значения из множества, содержащего два элемента - 0 и 1.

Контрольная работа 3. Индекс инфляции (типовой вариант)
1. По данным табл.1 рассчитайте индекс инфляции с 14.03.1991 по 14.03.2001 на основе потребительской корзины из продуктов №№ 2, 7, 14, 18, 19, 25.

Таблица 1. Номенклатура, годовые нормы потребления и цены (руб.)
№ п/п Наименование продукта питания Годовая норма, кг Цена на 14.03.1991 Цена на 14.03.2001
1 Хлеб пшеничный 59,8 0-50 12
2 Хлеб ржаной 65,3 0-20 10
3 Мука пшеничная 18,5 0-46 10
4 Картофель 124,2 0-10 9
5 Капуста 30,4 0-20 8
6 Помидоры 2,8 0-85 80
7 Столовые корнеплоды 40,6 0-20 9
8 Прочие (лук) 27,9 0-50 8
9 Яблоки свежие 15,1 1-50 20
10 Сахар 19,0 0-90 21
11 Говядина 4,4 2-00 85
12 Субпродукты (печень) 0,5 1-40 45
13 Птица 16,1 2-40 52
14 Колбаса докторская 0,4 2-30 95
15 Копчености 0,3 3-70 200
16 Рыба свежая (минтай) 10,9 0-37 80
17 Сельди 0,8 1-40 40
18 Молоко, кефир 110,0 0-32 17
19 Сметана, сливки 1,6 1-70 50
20 Масло животное 2,5 3-60 70
21 Творог 9,8 1-00 45
22 Сыр и брынза 2,3 3-60 70
23 Яйца, десяток 15,2 0-90 20
24 Масло растительное 3,8 1-80 26
25 Маргарин 6,3 1-20 35
2. Гражданин Иванов в марте 1991 г. получил 200 руб., а в марте 2001 г. - 5000 руб. Во сколько раз изменился его доход? Увеличился или уменьшился? (Использовать индекс инфляции из задачи 1).
3. За январь индекс инфляции составил 50%, а за февраль – 200%. Чему равен индекс инфляции за два месяца? Каков средний темп (уровень) инфляции?
4. Выразите текущий курс доллара США в ценах марта 1991 г. (индекс инфляции принять равным 100).

Контрольная работа 4. Управление запасами (типовой вариант)
1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
интенсивности спроса = 1 (т / день),
платы за доставку g = 18000 (руб.),
платы за хранение s = 10 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня.
2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 100 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом.

Домашнее задание по курсу «Количественные методы, статистика»
Методические указания по выполнению домашнего задания

Познакомьтесь с содержанием минимальной физиологически необходимой потребительской корзины продовольственных товаров, разработанной Институтом высоких статистических технологий и эконометрики на основе рекомендаций Института питания Российской академии медицинских наук (перечень продовольственных товаров и объемы потребления в расчете на год даны в прилагаемой таблице).
Выберите конкретные виды (марки, названия) товаров, цены на которые будете изучать. Выберите места сбора информации о ценах. Заполните соответствующий столбец в прилагаемой таблице.
Выберите момент времени, на который будете проводить измерение цен.
Соберите данные по ценам на выбранный Вами момент времени. Заполните последний столбец в таблице.
Рассчитайте стоимость потребительской корзины на выбранный Вами момент времени.
Рассчитайте стоимость используемой Вами потребительской корзины на март 1991 г. (для определенности – на 14.03.1991), используя приведенные в таблице значения цен.
Рассчитайте индекс инфляции за интервал времени с 14.03.1991 до выбранного Вами момента.
Выберите знакомую Вам должностную позицию и сопоставьте (с помощью рассчитанного Вами индекса инфляции) значения реальной заработной платы работника, выполняющего эквивалентные объемы работ в 1991 г. и в настоящее время.
Если Вам известны номинальные значения средней заработной платы в Вашей организации за 1990 г. (или за иной год, для которого известна стоимость потребительской корзины) и в настоящее время, сопоставьте их реальные значения.
Оформите результаты в виде отчета.
Замечание 1. Может оказаться затруднительным измерение цен на те или иные товары из потребительской корзины, приведенной в прилагаемой таблице. Например, если они отсутствуют в продаже. Тогда допустима замена таких товаров на аналогичные. Или - в отдельных случаях - их исключение.
Замечание 2. Расчет стоимости потребительской корзины может быть проведен с помощью программного продукта EXCEL, портативных калькуляторов или иным способом.
Замечание 3. Вместо продовольственной корзины может быть использована потребительская корзина, соответствующая закупкам товаров и услуг для Вашей организации.

Литература к домашнему заданию
Орлов А.И. Эконометрика. – М.: «Экзамен», 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). – Глава 7 (электронная версия - на сайтах http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html и http://orlovs.pp.ru ).
Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. – Ростов н/Д: Феникс, 2009.– Глава 4 (электронная версия – на сайте http://www.bmstu.ru/ps/~orlov/).

Наименование продукта питания Годовая норма, кг Цена 14.03.1991 Место снятия цен Цена
__.03.2018
1. Хлеб и хлебопродукты
1.1 Мука пшеничная 18,5 0-46
1.2 Рис 3,5 0-88
1.3 Другие крупы 4,9 0-62
1.4 Хлеб пшеничный 59,8 0-50
1.5 Хлеб ржаной 65,3 0-20
1.6 Макаронные изделия 4,9 0-70
2. Картофель 124,2 0-10
3. Овощи
3.1 Капуста 30,4 0-20
3.2 Огурцы и помидоры 2,8 0-85
3.3 Столовые корнеплоды (свекла) 40,6 0-20
3.4 Прочие (лук и др.) 27,9 0-50
4. Фрукты и ягоды
4.1 Яблоки свежие 15,1 1-50
4.2 Яблоки сушеные 1,0 3-00
5. Сахар и кондитерские изделия
5.1 Сахар 19,0 0-90
5.2 Конфеты 0,8 4-50
5.3 Печенье и торты 1,2 1-40
6. Мясо и мясопродукты
6.1 Говядина 4,4 2-00
6.2 Баранина 0,8 1-80
6.3 Свинина 1,4 2-00
6.4 Субпродукты (печень) 0,5 1-40
6.5 Птица 16,1 2-40
6.6 Сало 0,7 2-40
6.7 Копчености 0,7 3-70
7. Рыба и рыбопродукты
7.1 Свежая (минтай) 10,9 0-37
7.2 Сельди 0,8 1-40
8. Молоко и молочные продукты
8.1 Молоко, кефир, л 110,0 0-32
8.2 Сметана, сливки 1,6 1-70
8.3 Масло животное 2,5 3-60
8.4 Творог 9,8 1-00
8.5 Сыр и брынза 2,3 3-60
9. Яйца, шт. 152,0 0-09
10. Масло растительн. маргарин
10.1 Масло растительное, л 3,8 1-80
10.2 Маргарин 6,3 1-20
Примечание. Пункт 1.3, например, - геркулес

9. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АТТЕСТАЦИИ
СЛУШАТЕЛЕЙ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

Перечень вопросов к зачету:

1. Первая работа по количественным методам – книга «Числа» Библии. Краткая история статистики.
2. Количественные методы демографических прогнозов – основа для разработки и принятия организационно-экономических решений. Результаты прогнозирования для РФ.
3. Непосредственный анализ статистических данных: объем выпуска конкретных видов продукции, динамика макроэкономических показателей РФ и расходных частей государственных бюджетов промышленно развитых стран (в процентах от ВВП соответствующих стран).
4. Задача принятия решения (выбора конкретного варианта технического изделия для запуска в серию) в условиях неопределенности (при наличии фактора риска).
5. Различные количественные (экономико-математические) подходы: пессимиста (антагонистической теории игр), оптимиста (разработчика бизнес-процессов), вероятностника (на основе расчета математического ожидания экономического эффекта в рамках вероятностно-статистической модели), специалиста по экономической теории (на основе минимизации максимально возможной упущенной выгоды).
6. Организационно-экономические подходы: финансового директора (обеспечение минимально возможного дохода, не менее заданного), специалиста по стратегическому менеджменту (максимальная предсказуемость, т.е. минимальный разброс), игрока (готовность рискнуть ради максимальной прибыли).
7. Сравнение подходов. Необходимость использования экспертных методов. Свойства процедур голосования.
8. Оптимальное формирование производственной программы. Постановка задачи линейного программирования с целью выбора наилучших значений двух факторов. Графическое изображение на плоскости множества ограничений в виде многоугольника. Перебор вершин и нахождение оптимальных значений.
9. Краткая история линейного программирования. Нобелевская премия Л.В. Канторовича по экономике. Транспортная задача. Результаты внедрения.
10. Инфляция как рост цен. Методы анализа динамики цен. Разброс цен и возможная точность определения «рыночной цены». Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции.
11. Теоремы умножения и сложения для индекса инфляции. Средний индекс (темп) инфляции. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.
12. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Прожиточный минимум (оценка по методу Оршански). Вклады в банки и кредиты. Курс доллара в сопоставимых ценах.
13. Паритет покупательной способности и международные сопоставления. Инфляция и бухгалтерская отчетность. Инфляция и стоимость основных фондов предприятия. Инфляция в России.
14. Принятие решений в задачах управления материальными ресурсами промышленного предприятия. Классическая модель управления запасами. Три этапа решения задачи оптимизации.
15. Отклонение плана Вильсона от оптимального. Понятие асимптотически оптимального плана. Теорема о том, что план Вильсона является асимптотически оптимальным.
16. Влияние отклонений от оптимального объема партии.
17. Модель с дефицитом. Система моделей на основе модели Вильсона. Формула квадратного корня в общем случае.
18. Практическое применение классической модели управления запасами. Современные производственно-сбытовые системы.


Автор программы:


профессор кафедры «Экономика и организация производства» (ИБМ- 2)
факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»
МГТУ им. Н.Э. Баумана, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. __________________ А.И. Орлов


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб авг 27, 2022 6:18 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1226. Орлов А.И. Рабочая программа по учебной дисциплине "Эконометрика" программы профессиональной переподготовки "Мастер делового администрирования" – «Master of Business Administration (MBA). General Programme». - М.: Институт современных образовательных технологий МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. - 17 с.


ПРИЛОЖЕНИЕ 23
к ДПП профессиональной переподготовки
Регистрац. № ____________

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
(национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)


Институт современных образовательных технологий (ИСОТ)



УТВЕРЖДАЮ
Первый проректор −
проректор по учебной работе
МГТУ им. Н.Э. Баумана
__________________ Б.В. Падалкин
«___» ___________ 2022 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по учебной дисциплине
Эконометрика

программы профессиональной переподготовки
Мастер делового администрирования –
«Master of Business Administration (MBA). General Programme»

Регистрац. № ____________


Москва, 2022


СОГЛАСОВАНО:


Декан факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»
МГТУ им. Н.Э. Баумана
д.т.н., д.э.н., проф. ______________________________ И.Н. Омельченко

______________________________ (дата)
Начальник УМО ИСОТ
МГТУ им. Н.Э. Баумана
_______________________________А.Н. Козлова

______________________________ (дата)


































Оглавление

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ 4
1.1. Место учебной дисциплины в структуре программы профессиональной переподготовки 4
1.2. Цель учебной дисциплины 4
1.3. Задачи изучения учебной дисциплины 4
2. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ 4
3. УЧЕБНЫЙ ПЛАН 6
4. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 6
5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 9
5.1. Основная литература 9
5.2. Дополнительная литература 10
5.3. Наглядные материалы и пособия 10
5.4. Электронные ресурсы 10
5.5. Методические рекомендации 10
6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДПП 11
7. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ С УКАЗАНИЕМ ФОРМ И МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ 12
7.1. Перечень компетенций с указанием форм контроля их формирования в рамках учебной дисциплины 12
7.2. Паспорт оценочных средств 13
8. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ 14
9. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АТТЕСТАЦИИ 14
СЛУШАТЕЛЕЙ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ 14


1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

1.1. Место учебной дисциплины в структуре программы профессиональной переподготовки

Настоящая учебная дисциплина включена в учебный план программы профессиональной переподготовки «Мастер делового администрирования – «Master of Business Administration (MBA). General Programme» и входит в состав базового модуля.
Для изучения д учебной дисциплине "Эконометрика" требуются знания и навыки обучающихся по дисциплине "Количественные методы, статистика".
Знания по учебной дисциплине «Эконометрика» необходимы как предшествующие для следующих дисциплин: риск-менеджмент, контроллинг и управленческий учёт, логистика, управление информационными системами и технологиями в бизнесе.

1.2. Цель учебной дисциплины

Целью изучения учебной дисциплины является овладение основами базовых эконометрических методов анализа конкретных экономических данных и выявления закономерностей развития и взаимосвязи экономических явлений и процессов на уровне, достаточном для использования в практической деятельности.

1.3. Задачи изучения учебной дисциплины

Задачами изучения дисциплины являются
- изучение метода построения выборочной функции спроса и расчета оптимальной розничной цены. Литература:
- изучение методов выборочных исследований, в том числе доверительного оценивания доли и сравнения долей, при проведении маркетинговых опросов потребителей;
- изучение метода наименьших квадратов восстановления зависимостей;
- знакомство с теорией и практикой экспертных технологий;
- изучение методов построения коллективного мнения комиссии экспертов на основе анализа экспертных упорядочений;
- изучение основных типов шкал измерения;
- изучение подходов к выбору статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные.

2. ПЛАНИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

Процесс изучения учебной дисциплины направлен на формирование профессиональных (ПК) компетенций, утвержденных Приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 12 августа 2020 г. № 952 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования − магистратура по направлению подготовки 38.04.02 Менеджмент» (зарегистрировано в Минюсте России 21 августа 2020 г., № 59391).
А также выполнение квалификационных требований с учетом профессионального стандарта, утвержденного Приказом Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации от 10 июня 2021 г. № 397н «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по оперативному управлению механосборочным производством» (зарегистрировано в Минюсте России 12 июня 2021 г. № 64235), регистрационный номер 166.



Результаты освоения
(содержание компетенций) Перечень планируемых результатов обучения по учебной дисциплине Методы и формы обучения, способствующие формированию компетенций
способность руководить производственно-хозяйственной и финансово-экономической деятельностью предприятия (ПК-1) Знать:
базовые эконометрические методы анализа эмпирических экономических и управленческих данных;
основные подходы к статистическому изучению взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений;
типовые технологии экспертного оценивания;
определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядковых, интервалов, отношений, разностей, абсолютной;
Уметь:
- проводить статистический анализ результатов выборочных исследований;
- восстанавливать линейную зависимость методом наименьших квадратов;
- применять основные методы экспертных оценок при решении практических задач в организационно-экономической области.
Владеть навыками:
проведения сбора и анализа конкретных технико-экономических данных на основе базовых статистических методов;
применения экспертных технологий при решении задач экономики и управления;
анализа основных видов числовой и нечисловой информации при разработке управленческих решений. Пассивные:
лекционные занятия

Активные:
практические занятия,
выполнение контрольных работ,
самостоятельная работа с материалами аудиторных занятий и дополнительными источниками информации


3. УЧЕБНЫЙ ПЛАН

Дисциплина «Эконометрика» реализуется одним модулем, состоящим из восьми тем.

№ п/п Наименование темы Текущий контроль Всего часов в том числе аудиторная Самостоя-тельная работа
Лекции Практические занятия
1 Представление об эконометрических методах Конспект 3 1 0 2
2 Построение выборочной функции спроса и расчет оптимальной розничной цены Контр. работа
1(1) 4 2 0 2
3 Маркетинговые опросы потребителей Контр. работа
1(2) 6 3 0 3
4 Метод наименьших квадратов прогнозирования и восстановления зависимостей Контр. работа 2 11 6 0 5
5 Теория и практика экспертных технологий Конспект 5 2 0 3
6 Построение коллективного мнения на основе анализа экспертных упорядочений Контр. работа 3 3 1 0 2
7 Основные типы шкал измерения Контр. работа 4(1-4) 4 2 0 2
8 Выбор статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные Контр. работа 4(5) 2 1 0 1
ИТОГО зачет 38 18 0 20

4. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Тема 1. Представление об эконометрических методах
Лекции (1 ч.). Эконометрика как наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Эконометрические методы - это, прежде всего, методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров.
Статистические методы позволяют решать практические задачи в различных областях управления (менеджмента) и экономики. В теме 1 кратко рассмотрена эконометрика качества. В дальнейших темах – применение эконометрики в задачах маркетинга, прогнозирования и экспертных оценок.
Самостоятельная работа (2 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Представление об эконометрических методах Эконометрика. Методы статистического анализа конкретных экономических данных. Статистические методы управления качеством Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, написание конспекта Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1,2,4) Конспект

Тема 2. Построение выборочной функции спроса и расчет оптимальной розничной цены
Лекции (2 ч.). Проблема ценообразования в рыночной экономике. Функция спроса. Оценивание функции спроса путем опроса потребителей. Расчет оптимальной розничной цены на основе оценивания функции спроса (табличный метод).
Самостоятельная работа (2 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Построение выборочной функции спроса и расчет оптимальной розничной цены
Построение выборочной функции ожидаемого спроса и расчет оптимальной розничной цены при заданной оптовой цене. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, сбор и анализ данных Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1-4) Контр. работа 1(1)

Тема 3. Маркетинговые опросы потребителей
Лекции (3 ч.). Анкетное исследование (на примере маркетингового исследования потребителей растворимого кофе). Различные виды формулировок вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый вопросы), их достоинства и недостатки. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой. Теорема Муавра-Лапласа и вывод правил для оценивания доли и проверки равенства долей. Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа "да" - "нет"). Интервальное оценивание доли и метод проверки гипотезы о равенстве долей.
Самостоятельная работа (3 ч.)

Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Маркетинговые опросы потребителей Правила оценивания доли и проверки равенства долей Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1 - 4) Контр. работа 1(2)

Тема 4. Метод наименьших квадратов прогнозирования и восстановления зависимостей
Лекции (6 ч.). Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров. Критерий правильности расчетов в методе наименьших квадратов. Оценка дисперсии погрешностей (невязок) в методе наименьших квадратов. Точечный и интервальный прогноз в методе наименьших квадратов. Центральная предельная теорема и ее роль в МНК. Метод наименьших квадратов для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Преобразования переменных в МНК с целью перехода к модели, линейной по параметрам. Метод наименьших квадратов в случае нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа.
Самостоятельная работа (5 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Метод наименьших квадратов прогнозирования и восстановления зависимостей Оценивание параметров. Точечный и интервальный прогноз в методе наименьших квадратов. Преобразования переменных в МНК. Несколько независимых переменных. Функции Кобба-Дугласа. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1 - 4) Контр. работа 2

Тема 5. Теория и практика экспертных технологий
Лекции (2 ч.). Примеры процедур экспертного оценивания. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный Совет в Филях (1812 год). Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы. 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.
Самостоятельная работа (3 ч.)
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Теория и практика экспертных технологий Примеры процедур экспертного оценивания. Типовые стадии экспертного оценивания.
Различные варианты организации экспертного исследования.
Различные варианты организации экспертного исследования. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, написание конспекта Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1 - 4) Конспект

Тема 6. Построение коллективного мнения на основе анализа экспертных упорядочений
Лекции (1 ч.).
Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов (деловая игра 1). Цели согласования кластеризованных ранжировок. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.
Самостоятельная работа (2 ч.).
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Построение коллективного мнения на основе анализа экспертных упорядочений Метод средних арифметических рангов и метод медиан рангов как способы усреднения мнений экспертов. Цели согласования кластеризованных ранжировок. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, литературы, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1 - 4) Контр. работа 3

Тема 7. Основные типы шкал измерения
Лекции (2 ч.). Основные понятия (репрезентативной) теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале.
Основные виды средних – среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее квадратическое, среднее гармоническое, степенные средние, структурные средние – медиана и мода. Различные способы расчета средней заработной платы на предприятии. Средние по Коши и описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений.
Самостоятельная работа (2 ч).
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Основные типы шкал измерения Шкалы наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютная (определения, примеры, группы допустимых преобразований). проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, литературы, выполнение расчетов материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины ((п.5.1, подп. 1 - 4) Контр. работа 4(1)

Тема 8. Выбор статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные
Лекции (1 ч.). Основные виды средних – среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее квадратическое, среднее гармоническое, степенные средние, структурные средние – медиана и мода. Различные способы расчета средней заработной платы на предприятии. Средние по Коши и описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений. Методы оценки степени связи (корреляции). Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
Самостоятельная работа (1 ч).
Наименование темы Дидактические единицы, вынесенные на самостоятельное изучение Формы
самостоятельной работы Учебно-методическое
обеспечение Форма контроля
Выбор статистических методов в соответствии со шкалами, в которых измерены данные Основные виды средних – среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее квадратическое, среднее гармоническое, степенные средние, структурные средние – медиана и мода. Средние по Коши. Средние по Колмогорову. Проработка материала лекций, основной и дополнительной литературы, написание конспекта, выполнение расчетов Материалы лекционных занятий, учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (п.5.1, подп. 1 - 4) Контр. работа 4(2)


5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

5.1. Основная литература

1. Орлов А.И. Эконометрика. – М.: «Экзамен», 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). – 576 с.
2. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 572 с.
3. Орлов А.И. Эконометрика : учебное пособие. — Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-0362-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/89481.html
4. Агаларов З.С., Орлов А.И. Эконометрика : учебник. — М.: Дашков и К, 2021. — 380 c.

5.2. Дополнительная литература

5. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c. — ISBN 978-5-4497-1469-5. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL https://www.iprbookshop.ru/117030, html https://doi.org/10.23682/117030
6. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 812 c. — ISBN 978-5-4497-1480-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117038.html, https://doi.org/10.23682/117038
7. Орлов А.И. Теория принятия решений : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c. — ISBN 978-5-4497-1467-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117047.html
8. Орлов А.И. Экспертные оценки : учебное пособие. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 57 c. — ISBN 978-5-4497-1420-6. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117053.html
9. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c. — ISBN 978-5-4497-1435-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117028.html
10. Орлов А.И. Искусственный интеллект: cтатистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c. — ISBN 978-5-4497-1470-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117029.html
11. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.


5.3. Наглядные материалы и пособия

1. Орлов А.И. Эконометрика: раздаточный материал по учебной дисциплине. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. 28 с.
2. Подборка материалов для анализа кейсов.
3. Материалы презентаций.
4. Раздаточный материал.

5.4. Электронные ресурсы
1.Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru

2. 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

3. Сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru/wps/portal

4. Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг» http://www.rbc.ru/

5. Форум сайта «Высокие статистические технологии» http://forum.orlovs.pp.ru/

6. Сайт Института проблем управления РАН http://www.ipu.ru/

7. Сайт Центрального экономико-математического института РАН http://www.cemi.rssi.ru/

8. Эконометрика. Электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им.Н.Э. Баумана https://subscribe.ru/catalog/science.hu ... onometrika

5.5. Методические рекомендации

Учебная дисциплина построена по тематическому принципу, каждая тема представляет собой логически завершенный раздел.
Преподавание учебной дисциплины основано на личностно-ориентированной технологии образования, сочетающей два равноправных аспекта этого процесса: обучение и учение.
Личностно-ориентированный подход развивается при участии слушателей в активной работе на занятиях и при выполнении самостоятельных заданий, и направлен, в первую очередь, на развитие индивидуальных способностей обучающихся.
Лекционные занятия посвящены рассмотрению ключевых, базовых положений и разъяснению учебных заданий, выносимых на самостоятельную проработку.
Практические занятия проводятся для закрепления усвоенной информации, приобретения навыков ее применения для решения практических задач в предметной области. Задания, выполняемые на практических занятиях, выполняются с использованием активных и интерактивных методов обучения.
Самостоятельная работа слушателей предназначена для внеаудиторной работы по проработке материала занятий, приобретению практических навыков по анализу и систематизации полученной информации из всех возможных источников, а также самостоятельной работы над заданиями.
Текущий контроль самостоятельной работы слушателей проводится на аудиторных занятиях с целью определения уровня усвоения пройденного материала.
При изучении учебной дисциплины предусмотрены следующие активные формы проведения занятий:
− проведение учебных дискуссий;
− решение задач-ситуаций с проработкой аргументированной позиции;
− обсуждение выполнения практических заданий;
− семинаров в диалоговом режиме.
Итоговый контроль по учебной дисциплине проходит в форме зачета.
Зачет проводится в присутствии только экзаменаторов, осуществлявших учебный процесс.
Регламент проведения зачета.
Слушатель готовится к ответу на вопрос зачета 40 минут. Вопросы составлены на основе материала, который преподавался в ходе аудиторных занятий и изучался слушателями на самостоятельной работе. При этом слушателям разрешается пользоваться конспектами своих лекций, представленным в рукописном виде.
При необходимости экзаменатор задает дополнительные вопросы для определения окончательной оценки.
Окончательная оценка доводится до слушателей по окончании зачета.
Средства оценки текущей успеваемости (фонд оценочных средств) по итогам освоения учебной дисциплины представляют собой комплекс контролирующих материалов следующих видов:
− ответ на вопросы зачета;
− ответ на дополнительные вопросы экзаменатора; общая дискуссия;
− итоговое обсуждение результатов обучения.
Разработанные критерии оценки позволяют оценить приобретенные навыки и умения на репродуктивном уровне, когнитивные умения на продуктивном уровне, и способствуют формированию соответствующих компетенций слушателей.

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДПП

Наименование аудитории Вид занятия Наименование оборудования, программного обеспечения, расходных материалов
Специализированная аудитория Лекции, практические занятия Компьютер с доступом в сеть Интернет, проектор, тёмные жалюзи, экран, маркерная магнитная доска


7. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ С УКАЗАНИЕМ ФОРМ И МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И ОЦЕНКИ

7.1. Перечень компетенций с указанием форм контроля их формирования в рамках учебной дисциплины

Код контролируемой
компетенции
и ее формулировка Контролируемые дидактические единицы Оценочное средство
способность руководить производственно-хозяйственной и финансово-экономической деятельностью предприятия (ПК-1) Знать: базовые эконометрические методы анализа эмпирических экономических и управленческих данных; основные подходы к статистическому изучению взаимосвязи и динамики социально-экономических явлений; типовые технологии экспертного оценивания; определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядковых, интервалов, отношений, разностей, абсолютной.
Уметь: - проводить статистический анализ результатов выборочных исследований; - восстанавливать линейную зависимость методом наименьших квадратов;
- применять основные методы экспертных оценок при решении практических задач в организационно-экономической области.
Владеть навыками: проведения сбора и анализа конкретных технико-экономических данных на основе базовых статистических методов; применения экспертных технологий при решении задач экономики и управления; анализа основных видов числовой и нечисловой информации при разработке управленческих решений в условиях неопределенности и риска. Контрольные работы

Конспект



7.2. Паспорт оценочных средств


п/п Наименование оценочного средства Краткая характеристика оценочного средства Критерии оценки
1 Контрольная работа Выполнение заданий по закреплению и углублению теоретических и практических знаний для формирования специальных умений и навыков Получение правильных числовых ответов
- владение теоретическим и практическим материалом;
- логическое соответствие поставленной задаче
2 Конспект внеаудиторная самостоятельная работа слушателя по созданию обзора информации, содержащейся в объекте конспектирования, в более краткой форме − владение теоретическим и практическим материалом;
− оформление работы в соответствии с нормативными требованиями.
3 Зачет проверка освоения ключевых базовых положений дисциплины, составляющих основу остаточных знаний; контролем для зачета являются ответы на вопросы зачета в ходе собеседования с преподавателем

− понимание слушателем конкретной ситуации;
− правильность применения теоретических знаний;
− способность обоснования выбранной точки зрения;
− глубина проработки материала дисциплины.
шкала оценивания результатов обучения:
− отметка «не зачтено» выставляется слушателю, не сумевшему показать освоение планируемых результатов (знаний, умений, компетенций), предусмотренных программой, допустившему серьезные ошибки в выполнении предусмотренных программой заданий;
− отметку «зачтено» заслуживает слушатель, показавший освоение планируемых результатов (знаний, умений, компетенций), предусмотренных программой, изучивший литературу, рекомендованную программой, сумевший обосновать свои суждения и профессионально-личностную позицию по рассматриваемому вопросу, способный к самостоятельному пополнению и обновлению знаний в ходе дальнейшего обучения и профессиональной деятельности.


8. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ

Примерные контрольные работы:

Контрольная работа 1. Интервальное оценивание долей ответов «да» для двух конкретных совокупностей, и проверка гипотезы о равенстве долей.
Задача расчета функции ожидаемого спроса. Выбор объекта изучения (конкретного товара или услуги). Сбор данных. Первичный контроль. Построение вариационного ряда. Построение выборочной функции ожидаемого спроса и расчет оптимальной розничной цены при заданной оптовой цене (издержках).
Интервальное оценивание долей ответов «да» для двух конкретных совокупностей.
Проверка гипотезы о равенстве долей (по конкретным данным).

Контрольная работа 2. Восстановление линейной зависимости и построение точечного и интервального прогноза методом наименьших квадратов.
Оценивание параметров линейной прогностической функции.
Проверка критерия правильности расчетов в методе наименьших квадратов.
Расчет относительной погрешности восстановления значений функции.
Расчет остаточной суммы квадратов.
Оценивание дисперсии погрешностей (невязок) и среднего квадратического отклонения в вероятностно-статистической модели метода наименьших квадратов.
Расчет точечного прогноза.
Расчет интервального прогноза.
Расчеты на конкретный момент времени.

Контрольная работа 3. Анализ упорядочений (типовой вариант).
Экспертные упорядочения приведены в таблице.
Эксперты Упорядочения
1 1 < {2,3} < 4 < 5 < {6,7}
2 {1,3} < 4 < 2< 5< 7 < 6
3 1 < 4 < 2 < 3 < 6 < 5 < 7
4 1 < {2, 4} < 3 < 5 < 7 <6
5 2 < 3 < 4 < 5 <1 <6 <7
6 1 < 3 < 2 < 5 < 6 < 7 < 4
7 1 < 5 < 3 < 4 < 2 < 6 < 7
Найти итоговое мнение комиссии экспертов как:
1) упорядочение по средним арифметическим рангам;
2) упорядочение по медианам рангов;
3) согласующую эти два упорядочения кластеризованную ранжировку.

Контрольная работа 4. Теория измерений и анализ данных (типовой вариант).
Укажите правильный ответ в задачах 1 – 4.
1. Номера телефонов измерены в шкале
А) интервалов;
Б) наименований;
В) порядковой.
2. Оценки знаний измерены в шкале
А) интервалов;
Б) наименований;
В) порядковой.
3. При анализе данных, измеренных в порядковой шкале, можно вычислять:
А) среднее арифметическое;
Б) медиану,
В) среднее геометрическое.
4. При анализе данных, измеренных в шкале интервалов, из всех средних по Колмогорову можно вычислять:
А) среднее гармоническое;
Б) среднее арифметическое;
В) среднее геометрическое.
5. Вычислите значение непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена:
i X(i) Y(i)
1 23 2
2 10 7
3 25 3
4 37 6

9. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АТТЕСТАЦИИ
СЛУШАТЕЛЕЙ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

Перечень вопросов к зачету:
1. Прикладная статистика как наука о том, как обрабатывать данные - результаты наблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов. Статистические технологии. Основные этапы прикладного статистического исследования.
2. Необходимость выборочных исследований. Построение выборочной функции ожидаемого спроса и расчет оптимальной розничной цены при заданной оптовой цене (издержках).
3. Анкетное исследование (на примере маркетингового исследования потребителей растворимого кофе).
4. Различные виды формулировок вопросов (открытый, закрытый, полузакрытый вопросы), их достоинства и недостатки.
5. Биномиальная и гипергеометрическая модели выборки, их близость в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой.
6. Теорема Муавра-Лапласа и вывод правил для оценивания доли и проверки равенства долей. Асимптотическое распределение выборочной доли (в случае ответов типа "да" - "нет"). Интервальное оценивание доли и метод проверки гипотезы о равенстве долей.
7. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров. Критерий правильности расчетов в методе наименьших квадратов.
8. Оценка дисперсии погрешностей (невязок) в методе наименьших квадратов.
9. Точечный и интервальный прогноз в методе наименьших квадратов. Центральная предельная теорема и ее роль в МНК.
10. Метод наименьших квадратов для модели, линейной по параметрам. Оценивание коэффициентов многочлена. Преобразования переменных в МНК с целью перехода к модели, линейной по параметрам.
11. Метод наименьших квадратов в случае нескольких независимых переменных (регрессоров). Оценивание параметров функции Кобба-Дугласа.
12. Основные понятия (репрезентативной) теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютной. Требование устойчивости статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал. Некорректность применения среднего арифметического в порядковой шкале.
13. Основные виды средних – среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее квадратическое, среднее гармоническое, степенные средние, структурные средние – медиана и мода. Различные способы расчета средней заработной платы на предприятии.
14. Средние по Коши и описание средних, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале. Средние по Колмогорову и описание средних, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений.
15. Примеры процедур экспертного оценивания. Их использование в соревнованиях, при выборе, распределении финансирования. Военный Совет в Филях (1812 год). Метод Дельфи. Мозговой штурм. Экологические экспертизы.
16. Переход от ответов экспертов в виде упорядочений к таблице рангов. Метод средних (арифметических) рангов и метод медиан как способы усреднения мнений экспертов (деловая игра 1).
17. Цели согласования кластеризованных ранжировок. Метод согласования кластеризованных ранжировок. Противоречивые пары объектов. Граф противоречий. Выделение связных компонент графа и их упорядочивание.
18. Одиннадцать типовых стадий экспертного оценивания
19. 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.
20. 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. Деловая игра 2: Петя Иванов выбирает место работы.
21. 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).
22. Измерение расстояния между признаками с помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона и непараметрического рангового коэффициента корреляции Спирмена.

Автор программы:


профессор кафедры «Экономика и организация производства» (ИБМ- 2)
факультета «Инженерный бизнес и менеджмент»
МГТУ им. Н.Э. Баумана, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. __________________ А.И. Орлов


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб сен 03, 2022 11:39 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1229. Орлов А.И. Шестьдесят лет в мире формул (1963 - 2022): Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 4, испр. и доп. – М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. – 719 с. viewtopic.php?f=1&t=3530

Предлагаем аннотацию, краткое содержание, предисловие и содержание препринта новой книги А.И. Орлова "Шестьдесят лет в мире формул (1963 - 2022): Комментарии к списку научных и методических трудов. Полностью препринт книги размещена на форуме сайта "Высокие статистические технологии" в начале каждого раздела - форума (см. viewtopic.php?f=1&t=3530). Будем благодарны за замечания и предложения.



Александр Иванович Орлов


Шестьдесят лет в мире формул (1963 - 2022)


Комментарии к списку научных и методических трудов


Изд. 4-е, исправленное и дополненное

Препринт по состоянию на 28.07.2022
Предстоит добавить информацию о публикациях до конца года

Москва

Институт высоких статистических технологий и эконометрики
МГТУ им. Н.Э. Баумана

2020


УДК 001: 519.2: 338
ББК 65.9(2) 325.1
0-66

Орлов А.И.
Шестьдесят лет в мире формул (1963 - 2022): Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 4, испр. и доп. / А.И. Орлов. – М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. – 719 с.

Даны тематические комментарии к «Общему списку трудов А.И. Орлова». По каждому из 20 основных направлений работ приводится хронологическая сводка публикаций вместе с описанием оснований для проведения исследований. Рассмотрены все публикации А.И. Орлова 1970 – 2022 гг. (более 1200). Включена краткая информация об основных этапах профессионального пути.
Комментарии предназначены для научных работников, преподавателей, аспирантов, студентов, работников различных отраслей народного хозяйства, для всех, кто захочет узнать о публикациях проф. А.И. Орлова по той или иной тематике, о значении той или иной публикации, о соотношениях публикаций между собой, о логике развития исследований, о нерешенных проблемах. Выверены библиографические описания публикаций, что позволяет избежать неточностей при цитировании.
Основные публикации А.И. Орлова последних двадцати пяти лет представлены на сайте «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru, ресурсе http://orlovs.pp.ru/work/index.php и в библиотеке Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра «Контроллинг и управленческие инновации» МГТУ им. Н.Э. Баумана http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html, а также в базе данных Российского индекса научного цитирования.
Первое издание этой книги – 2007 г. (под названием «В мире формул. Предварительные итоги (Материалы к научной автобиографии)»). По сравнению с ним текст второго издания (2014) под названием "Полвека в мире формул. Комментарии к списку научных и методических трудов" исправлен и дополнен, в частности, рассмотрены научные и методические труды за 2007 – 2013 гг. Третье издание "Публикации за полвека" (2020) пополнено информацией о работах 2014 - 2019 гг., а настоящее четвертое издание - о работах 2020-2022 гг.
Все четыре издания доступны на форуме сайта «Высокие статистические технологии» https://forum.orlovs.pp.ru/.

© Орлов А.И., 2007, 2014, 2020, 2022.


Краткое содержание
Предисловие.......................................…………………………………….4
Содержание……………………….……………………………………….7

Вводная часть…………...……...………………………………………16
Предварительные итоги…………....……………………………………16
Основные монографии…………………………………………………..38
Основные вехи профессионального пути……………………………...63

Часть I. Статистическая теория……………………………………...96
Перспективные задачи прикладной и теоретической статистики……96
Теоретическая математическая статистика…………………………..110
Прикладная математическая статистика……………………………...119
Статистика объектов нечисловой природы…………………………..157
Статистика интервальных данных……...………………………….....192

Часть II. Организационно-экономическое моделирование……..201
Экономика и менеджмент……………………………………………..201
Эконометрика...………………………………………………………...271
Экономико-математическое моделирование…………………………280
Экспертные оценки…………………………………………………….306
Информационные технологии………………………………………...322
Проблема устойчивости…...…………………………………………..334

Часть III. Исследования в предметных областях………………...354
Технические науки……………………………......................................354
Экология...……………………………………………………………....394
Статистические методы в медицине и смежных областях………….403
Статистические методы в социологии………………………………..413

Часть IV. Преподавание……………………………………………...424
Внеклассная математика…………………………………...…………..424
Вопросы обучения в средней и высшей школе………………………445
Программы учебных курсов…………………………………….……..468

Часть V. Общие вопросы и научно-организационная
деятельность………………………………………………….…….....482
Методология и общие вопросы………...……………....................…..482
Научно-организационная деятельность………………………………508
Статьи в энциклопедиях……………………………………………….522

Я все такой же... (вместо послесловия)………………………...…..528
Приложение 1. Трагедия Второй школы……………………………..530
Приложение 2. Показатели РИНЦ.........................................................534
Приложение 3. Научные и методические работы А.И.Орлова……...537
Приложение 4. Проф. Орлов А.И. Основные сведения.......................709

Предисловие

Автор - один из наиболее цитируемых российских математиков и экономистов. Самый цитируемый исследователь МГТУ им. Н.Э. Баумана. Однако нередки ошибки при цитировании моих работ. Настоящая книга предназначена прежде всего для тех, кто интересуется моими публикациями и собирается их цитировать.
В книге подведены предварительные итоги научной работы автора. Жанр ее необычен. За основу изложения взят полный список научных и методических трудов за 1970-2022 гг. (1228 названий). Для анализа сделанного выделено более 20 основных направлений работ. По каждому них приводится сводка публикаций вместе с описанием оснований для проведения исследований.
Таким образом, дан тематический комментарий к «Общему списку трудов А.И. Орлова». Этот комментарий приближается к жанру научной автобиографии. Отличие в том, что стержнем изложения является список публикаций, библиографические описания которых составляют значительную часть текста.
Основная причина появления данной книги – необходимость постоянного использования информации о своих работах по тем или иным направлениям и соответствующих тематических списков публикаций в ходе взаимодействия с коллегами и учениками. Ряд дополнительных причин рассмотрен ниже во введении к данной книге.
Мой путь в мир формул начался, насколько могу судить по сохранившемся грамотам, с районной и городской (г. Москва) математических олимпиад весны 1963 г. В январе 1964 г. я поступил в Вечернюю математическую школу – и, как оказалось, на всю жизнь выбрал профессию. Преподавать я начал через полтора года (осенью 1965 г.), первая статья вышла в феврале 1970 г., первая научная публикация – весной 1971 г.. Шестьдесят лет профессиональной жизни – подходящая дата для подведения предварительных итогов. Годы отсчитываем от начала работы в математике и первых успехов.
Первое издание этой книги под названием «В мире формул» было посвящено работам 1970-2006 гг. Оно было выставлено на нашем форуме (http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=5&t=521, опубликовано в электронном еженедельнике «Эконометрика».
Во втором издании дополнительно к первому рассмотрены 230 трудов, появившихся за семь лет (2007-2013). Весь текст просмотрен и отредактирован:

914. Орлов А.И. Полвека в мире формул: Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 2, испр. и доп. / А.И. Орлов. – М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. – 476 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=1&t=1740.

Третье издание "Публикации за полвека" (2020) пополнено информацией о работах 2014 - 2019 гг.:

1152. Орлов А.И. Публикации за полвека (1970 - 2019): Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 3, испр. и доп. – М.: Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. – 672 с.
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=1&t=3061
https://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=5&t=3326
https://www.goldennames.professorstoday ... a673122545

В настоящем четвертом издании добавлена информация о работах 2020-2022 гг. Каждое следующее издание включает исправления и дополнения по сравнению с предыдущим.

Монография состоит из вводных материалов и пяти частей, соответствующих пяти основным направлениям моей деятельности:
1. Статистическая теория;
2. Организационно-экономическое моделирование;
3. Исследования в предметных областях;
4. Преподавание;
5. Общие вопросы и научно-организационная деятельность.
Таким образом, первая часть посвящена основной моей научной тематике – развитию статистических методов. Во второй собраны работы по экономике и менеджменту, а прежде всего – по экономико-математическим методам и моделям. В третьей части проанализированы исследования в иных областях – в стандартизации и управлении качеством, экологии, медицине, социологии. Четвертая отведена проблемам обучения – от внеклассной работы по математике с учениками 6-8 классов средней школы до студентов вузов и слушателей различных структур послевузовского образования. Наконец, пятая часть посвящена методологии, общим вопросам статистики и других научных направлений, научно-организационной деятельности.
Во вводной части цель и задачи книги раскрыты в разделе «Предварительные итоги». Проанализированы главные итоги – основные монографии А.И.Орлова (47 названий). Для облегчения восприятия информации включено описание основных этапов профессионального пути автора.
В книге рассмотрены все публикации А.И. Орлова за 1970-2022 гг., а также некоторые рукописи (авторефераты, отчеты по НИР, программы учебных курсов). Всего на 28 июля 2022 г. в общем списке трудов - 1228 названий. Для облегчения использования списка трудов в данной книге помещены комментарии, сгруппированные по отдельным разделам и подразделам. В них указаны номера публикаций по «Общему списку трудов А.И. Орлова»:
http://orlovs.pp.ru/about.php (труды до июля 2004 г.);
http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?p=193#193 (труды с августа 2004 г.).
Отметим, что используется матричная классификация – большинство работ относится к двум или более разделам. Например, программная статья «Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки» рассмотрена как в разделе «Статистика объектов нечисловой природы», так и в разделе «Экспертные оценки».
С текстами публикаций можно познакомиться (и скачать их) на ресурсе http://orlovs.pp.ru/work/index.php. Упорядочение материалов на этом ресурсе - по номерам в "общем списке трудов", которые даны в тексте книги. Можно копировать ссылки.
Основные публикации последних двадцати пяти лет представлены на сайте «Высокие статистические технологии» (http://orlovs.pp.ru) и в библиотеке Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра «Контроллинг и управленческие инновации» МГТУ им. Н.Э. Баумана http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html, а также в Российском индексе научного цитирования. Если возникнут сложности с поиском текстов - напишите мне по электронной почте prof-orlov@mail.ru .
Настоящая книга предназначена для научных работников, преподавателей, аспирантов, студентов, работников различных отраслей народного хозяйства, для всех, кто захочет узнать о публикациях проф. А.И. Орлова по той или иной тематике, о значении той или иной публикации, о соотношениях публикаций между собой, о логике развития исследований, о нерешенных проблемах в тех или иных направлениях исследований. Приветствуется использование представленной в книге информации для составления библиографических списков и обзорных материалов различного назначения, размещение книги на различных сайтах.. Выверены библиографические описания публикаций, что позволяет избежать неточностей при цитировании.
Искренне благодарен моему сыну Антону Александровичу Орлову за постоянное компьютерное обеспечение моей деятельности, за создание и поддержку Интернет-ресурсов. Моя любимая жена Людмила Александровна Орлова создала все условия для работы.
Будем благодарны за замечания и предложения. Они будут использованы при подготовке следующих версий книги. Такие версии появятся, поскольку выйдут новые публикации А.И. Орлова.

2022-07-29


Содержание

Аннотация…………………………………………………………………2
Краткое содержание………………………………………………………3
Предисловие……………………...……………………………………….4
Содержание………...……………………………………………………...7

Вводная часть

Предварительные итоги………………………………………………16
1. Цель и задачи этой книги.……………………………………………17
2. О соревновании в науке………………………………………………19
3. Принципы анализа публикаций……………………………………...27
4. Основные научные результаты………………………………………31
5. Что удалось сделать?............................................................................35

Основные монографии………………………………………..……….38
1. Внеклассная работа по математике в 6-8 классах (1977, 1984)……39
2. Устойчивость в социально-экономических моделях (1979)……….40
3. Задачи оптимизации и нечеткие переменные (1980)……………….40
4. Анализ нечисловой информации (1981)…………………………….41
5. ГОСТ 11.011-83. Прикладная статистика. Правила определения
оценок и доверительных границ для параметров
гамма-распределения (1984, 1985)………………...…………………...41
6. Прикладная статистика. Методы обработки данных. Основные
требования и характеристики (1987)…………………………………...42
7. Пакет программ анализа данных «ППАНД». Учебное пособие
(1990)……………………………………………………………….…….42
8. О теоретических основах внеклассной работы по математике и
опыте Вечерней математической школы при Московском
математическом обществе (1991)………………………………………43
9. Математическое моделирование процессов налогообложения
(подходы к проблеме) (1997)……………...……………………………43
10. Менеджмент (2000)………………………………………………….44
11. Эконометрика (2002, 2003, 2004)…………………………………...44
12. Управление промышленной и экологической безопасностью
(2002, 2003)………………………………………………………………45
13. Менеджмент в техносфере (2003)…………...……………………..46
14. Принятие решений. Теория и методы разработки
управленческих решений (2005)………………………………………..46
15. Прикладная статистика (2006)……………………………………...46
16. Теория принятия решений (2006)…………………………………..47
17. Проектирование интегрированных производственно-
корпоративных структур: эффективность, организация,
управление (2006)………………………………………………………..47
18. Оптимальные методы в экономике и управлении (2007)................48
19. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные
производственно-корпоративные структуры: организация,
экономика, управление, проектирование, эффективность,
устойчивость (2008)..................................................................................48
20. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч.1.
Нечисловая статистика (2009)..................................................................49
21. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. (2009)...............................49
22. Менеджмент: организационно-экономическое
моделирование (2009)...............................................................................50
23. Вероятность и прикладная статистика: основные факты:
справочник (2010).....................................................................................50
24. Организационно-экономическое моделирование: теория
принятия решений (2011).........................................................................51
25. Устойчивые экономико-математические методы и модели.
Разработка и развитие устойчивых экономико-математических
методов и моделей для модернизации управления
предприятиями (2011)...............................................................................51
26. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч.2.
Экспертные оценки (2011).......................................................................51
27. Проблемы управления экологической безопасностью. Итоги
двадцати лет научных исследований и преподавания (2012)...............52
28. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч.3.
Статистические методы анализа данных (2012)....................................52
29. Системная нечеткая интервальная математика (2014)....................53
30. Перспективные математические и инструментальные методы
контроллинга (2015).................................................................................54
31. Организационно-экономическое, математическое и программное
обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента (2016)...........54
32. Современные подходы в наукометрии (2017)..................................54
33. Методы принятия управленческих решений (2018)........................54
34. Современная цифровая экономика (2018)........................................54
35. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии (2019)............................................................55
36. Эконометрика : учебное пособие (2020)...........................................55
37. Эконометрика : учебник (2021)........................................................55
38. Искусственный интеллект: нечисловая статистика (2022) 56
39. Искусственный интеллект: статистические методы анализа
данных: учебник (2022)...........................................................................56
40. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник (2022)..57
41. Основы теории принятия решений : учебное пособие (2022)........57
42. Прикладной статистический анализ : учебник (2022).....................57
43. Проблемы управления экологической безопасностью : учебное
пособие (2022).........................................................................................58
44. Теория принятия решений : учебник (2022)....................................58
45. Устойчивые экономико-математические методы и модели :
монография (2022).................................................................................59
46. Экспертные оценки : учебное пособие (2022).................................59
47. Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой
интервальной математике: научная монография (2022)......................60
Другие книги..............................................................................................60

Основные вехи профессионального пути…………………………...63
1. Первое (1964) принципиально важное решение в моей жизни…....63
2. Вторая важная веха - выбор места работы (1971)…………………..66
3. Третья важная веха (1975) - выбор между математическими
исследованиями и работой со школьниками…………………………..68
4. Четвертая важная веха (1978) - уход из Академии наук в
прикладную (для математика) область……………………………...…71
5. Пятая важная веха (1979) - создание статистики объектов
нечисловой природы……………………………………………………73
6. Шестая важная веха (1985) - начало работы по наведению
порядка в области разработки и применения статистических
методов………...........................................................................................76
7. Седьмая важная веха (1988) - начало работы по объединению
статистиков……………………………………………………………....79
8. Восьмая важная веха (1993) - уход в экономику (преподавание
и исследования).……………………………………..…………………..82
9. Девятая важная веха (2001) - переход к составлению учебников…84
10. События 2001-2013 гг. ........................................................................86
11. Дела 2014-2022 гг. ...............................................................................94
12. В будущее (2022)…………………………………………………….95

Часть I. Статистическая теория

Перспективные задачи прикладной и теоретической
статистики (статья января 2007 г.)…………………………………….96
1. Введение…………………………………………………………….....96
2. Послевоенное развитие отечественной статистики………………...97
3. Новые идеи последних десятилетий: точки роста………………….99
4. Статистика объектов нечисловой природы………………………..101
5. Основные идеи статистики объектов нечисловой природы……...103
6. О нерешенных проблемах теоретической и прикладной
статистики………..……………………………………………………..105
7. Библиографический список…………………………………………108

Теоретическая математическая статистика………………………110
1. Оценка скорости сходимости……………………………………….111
2. Асимптотическое поведение статистик интегрального типа…….115
3. О теоретических результатах в прикладной статистике
и иных областях………………………………………………………...117

Прикладная математическая статистика…………………………119
1. Непараметрическая статистика случайных величин……………...120
1.1. Проверка симметрии распределения относительно 0…………..120
1.2. Проверка однородности двух независимых выборок…………...121
1.3. Применение фундаментальных результатов статистики
объектов нечисловой природы………………………………………...126
1.4. Непараметрическое оценивание характеристик………………...127
2. Параметрическая теория оценивания и проверки гипотез………..128
3. Многомерный статистический анализ……………………………..131
3.1. Регрессионный анализ и смежные вопросы……………………..131
3.2. Методы классификации…………………………………………...136
3.3. Индекс инфляция и оценивание уровня жизни………………….140
4. Анализ временных рядов……………………………………………143
5. Разбор типовых ошибок………………………………………….....145
6. О нерешенных задачах прикладной математической
статистики................................................................................................148
7. Преподавание статистики и эконометрики………………………..153

Статистика объектов нечисловой природы……………………….157
1. Объекты нечисловой природы...........................................................158
2. Теория измерений…………...………………………………………158
3. Теория нечеткости…………………………………………………...162
4. Случайные бинарные отношения, конечные множества,
парные сравнения, люсианы…………………………………………..166
5. Аксиоматическое введение расстояний ..………………………….168
6. Статистика в пространствах произвольной природы……………..169
7. Объекты нечисловой природы в классической статистике………177
8. Общие работы по статистике объектов нечисловой природы……180
9. Согласование кластеризованных ранжировок…………………….188
10. Статистика объектов нечисловой природы в истории…………..189
11. Нечисловая экономика……………………………………………..190
12. На стыке с системно-когнитивным анализом................................191

Статистика интервальных данных………………………………...192
1. Переход от дискретных распределений к непрерывным…………192
2. Анализ сгруппированных данных………………………………….193
3. Статистический анализ интервальных данных
со случайными границами……………………………………………..194
4. Применения статистики интервальных данных…………………...197

Часть II. Организационно-экономическое моделирование

Экономика и менеджмент……………………………………………201
1. Инфляция и уровень жизни…………………………………………202
2. Малый бизнес………………………………………………………..205
3. Социально-экономическое прогнозирование……………………...207
4. Инвестиционный менеджмент……………………………………...217
5. Инновационный менеджмент…………………...………………….219
6. Управление инновационно-инвестиционными проектами
в ракетно-космической промышленности............................................222
7. Управление рисками………………………………………………...225
8. Процессы налогообложения и сбора налогов……...……………...232
9. Контроллинг……………...………………………………………….233
10. Управление предприятием………………………………………...241
11. Теория и методы принятия решений……………………………...244
12. Общие проблемы экономики и менеджмента……………………250
13. Отчеты по НИР……………………………………………………..254
14. Организационно-экономическая публицистика…………...…….258
15. Нечисловая экономика……………………………………………..261
16. Солидарная информационная экономика.......................................262

Эконометрика………………………………………….....…………...271
1. Научные работы нашего коллектива по эконометрике…………...271
2. Конкретные научные работы по эконометрике…………………...272
3. Эконометрическая поддержка контроллинга……………………...274
4. Эконометрика как учебная дисциплина……………………………274
5. Учебник «Эконометрика»…………………………………………..276
6. Отечественная научная школа в области эконометрики.................278

Экономико-математическое моделирование……………………...280
1. Модели управления запасами………………………………………280
2. Характеризация моделей с дисконтированием и
существование асимптотически оптимальных планов………………286
3. Статистическое моделирование в электротехнике………………..287
4. Экономико-математическое моделирование в малом бизнесе…...288
5. Экономико-математические методы в стандартизации
и управлении качеством……………………………………………….290
6. Математическое моделирование процессов налогообложения…..291
7. Экономико-математическое моделирование
в инвестиционном менеджменте……………………………………...292
8. Моделирование при управлении риском………………………......294
9. Организационно-экономическое моделирование…………………299
10. Вопросы внедрения математических методов…………………...302
11. Нечисловая экономика……………………………………………..304

Экспертные оценки…………………………………………………..306
1. Работы начала и середины 70-х…………………………………….306
2. Программа развития СОНП и экспертные оценки………………..308
3. Доклад пяти…………………………………………………………..310
4. Незримый коллектив вокруг семинара…………………………….311
5. Экспертные оценки рисков…………………………………………295
6. Новый метод экспертных оценок – согласование
кластеризованных ранжировок………………………………………..315
7. Работы по методологии, теории и практике экспертных
оценок……………...................................................................................316

Информационные технологии………………………………………322
1. Метод статистических испытаний………………………………….322
2. Программные продукты, разработанные под моим
непосредственным руководством……………………………………..325
3. Программные продукты Всесоюзного центра статистических
методов и информатики………………………………………………..328
4. Информационные технологии в обучении………………………...332
5. Информационные технологии в работах различных лет…………334
6. Разработка автоматизированной системы прогнозирования и
предотвращения авиационных происшествий....................................337

Проблема устойчивости……………………………………………...344
1. Базовые работы 1974 г………………………………………………344
2. Развитие и пропаганда теории устойчивости……………………...346
3. Монография по устойчивости………………………………………347
4. Дальнейшие работы по проблеме устойчивости…...……………..348

Часть III. Исследования в предметных областях

Технические науки…………………………........................................354
1. Общие вопросы стандартизации статистических методов……….354
2. Стандартизация прикладной статистики…………………………..359
3. Статистический контроль…………………………………………...365
4. Международная стандартизация……...……………………………369
5. Оптимизация качества продукции и требований НТД……………372
6. Хоздоговора………………………………………………………….374
7. Деятельность Рабочей группы по упорядочению системы
стандартов по прикладной статистике и другим статистическим
методам……...……………………………………………...…………..375
8. Деятельность Центра статистических методов и информатики….378
9. Система «Шесть сигм»……………………………………………...361
10. Разработка автоматизированной системы прогнозирования и
предотвращения авиационных происшествий.....................................382
11. Организация производства...............................................................388

Экология………………………………………………………...……..394
1. Учебники и учебные пособия………………………………………394
2. Научные работы по экологии……………………………………….396
2.1. Экологическое страхование и обеспечение безопасности……...397
2.2. Экспертные оценки в экологии…………………………………...398
2.3. Экологические риски……………………………………………...399
2.4. Исследования по различной тематике…………...………………400
3. Учебные курсы………………………………………………………401

Статистические методы в медицине и смежных областях……...403
1. Совместные работы с врачами……………………………………...403
2. Проработка возможностей использования статистических
методов в медицине и смежных областях (биологии,
психологии, управлении здравоохранением)………………………...405
3. О неопубликованном………………………………………………..408
3.1. Консультации………………………………………………………408
3.2. Статистический анализ данных по описторхозу………………...409
3.3. О критерии Стьюдента и интеллектуальном рэкете…………….410

Статистические методы в социологии……………………………..413
1. Первые работы 70-х…………………………………………………413
2. Анализ нечисловых социологических данных…………………….414
3. Журнал «Социология: методология, методы, математические
модели».......……...…………...………………………………………...416
4. Другие научные работы, начиная с 1990-х ......................…………418
5. Энциклопедические статьи и преподавание……………………….421

Часть IV. Преподавание

Внеклассная математика…………………………………………….424
1. «Встречи с тремя Неизвестными» в журнале «Пионер»………….425
1.1. Олимпиады «Встреч с тремя Неизвестными»…………………...425
1.2. Статьи в журнале «Пионер»…………………………………...….427
2. Журнал «Квант»……………………………………………….….....430
3. Первая моя книга – «Внеклассная работа по математике»….……433
4. Статьи в газетах………………………………………………….…..434
5. Методические материалы ВМШ……..………………………….…435
6. Разработка научных основ деятельности ВМШ……...………..….437
6.1. Методика математики……………………………………………..437
6.2. Онтодидактика……………………………………………………..439
6.3. Выборочные исследования (опросы)…………………………….441
6.4. Математическое моделирование процессов обучения………….442
7. Математическая экономика для школьников…....………………...443
8. Итоги………………...………………………………...……………..444

Вопросы обучения в средней и высшей школе…………………...445
1. Онтодидактика……………………………………………………….445
2. Математическое моделирование процессов обучения……………449
3. Информационные технологии в обучении………………………...452
4. Общие проблемы обучения…………………………………………453
5. Методика внеклассной работы по математике...………………….454
6. Математическая экономика для школьников……………………...458
7. Эконометрика, организационно-экономическое моделирование,
контроллинг рисков как учебные дисциплины..……………………..460
8. Опубликованные программы и методические указания………….466

Программы учебных курсов………………………………………...468
1. Ф-т «Инженерный бизнес и менеджмент»
МГТУ им. Н.Э. Баумана…............…………………………………….468
2. Второе высшее образование ф-та ИБМ МГТУ им. Н.Э.Баумана...475
3. Бизнес-школа ф-та ИБМ (МИПК) МГТУ им. Н.Э. Баумана……...475
4. Российская экономическая академия им. Г.В.Плеханова………...477
5. Московский государственный институт электроники
и математики (технический университет)……………………………477
6. Академия народного хозяйства при Правительстве РФ
(Программа МВА «Топ-менеджер»)………………………………….479
7. Международный юридический институт при Минюсте РФ…......480
8. Московский психолого-социальный институт…………………….481
9. Международный университет в Москве…………………………...481
10. Московский физико-технический институт...................................481

Часть V. Общие вопросы и научно-организационная деятельность

Методология и общие вопросы…...………………...........................482
1. Развитие прикладной статистики…………………………………..482
2. Методология моделирования……………………………………….486
3. Науковедение в статистике и статистика в науковедении
(наукометрия)...........................................................................……….. 491
4. Внедрение статистических методов………………………………..499
5. Новая парадигма математических методов исследования..............503
6. Научно-популярные статьи................................................................506

Научно-организационная деятельность…………………………...508
1. Начальный период……………………………………………..…….508
2. Отчеты о научных конференциях…………………………………..511
3. Научные конференции, в материалах которых отмечена
научно-организационная работа А.И.Орлова………………………...512
4. Издания под моей редакцией…………………………………….....514
5. Предисловия и рецензии.....................................................................517
6. Научно-организационная работа по созданию
профессиональных объединений статистиков……………………….518
7. Работа в редколлегиях журналов…………………………………...520

Статьи в энциклопедиях……………………………………………..522
1. Математическая энциклопедия……………………………………..522
2. Энциклопедии «Вероятность и математическая статистика»……522
3. Социологические словари и энциклопедии………………………..525
4. Другие словари и энциклопедии……………………………………525

Я все такой же... (вместо послесловия)………………...…………..528

Приложение 1. Трагедия Второй школы……………………………..530
Приложение 2. Показатели РИНЦ.........................................................534
Приложение 3. Научные и методические работы А.И.Орлова
(полный список)……..............................................................................537
Приложение 4. Проф. Орлов А.И. Основные сведения.......................709


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб сен 10, 2022 10:24 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1231. Гринченко С.Н., Орлов А.И., Хруцкий К.С. Россия и мир (peace) – перед Органицистским вызовом в преодолении текущего глобального кризиса (системный генезис, наукометрические и (Био)космологические аспекты); в год 200-летия со дня рождения Н.Я. Данилевского // Biocosmology – neo-Aristotelism. 2022. Vol. 12. Nos. 1&2. Pp. 37-261.


Россия и мир (peace) – перед Органицистским вызовом в преодолении текущего глобального кризиса (системный генезис, наукометрические и (Био)космологические аспекты) ;
в год 200-летия со дня рождения Н.Я. Данилевского

С.Н. Гринченко , А.И. Орлов , К.С. Хруцкий


Резюме. В свете цивилизационной теории Н.Я. Данилевского (имея в виду именно её научную составляющую, вне политических воззрений ученого; и что изложено им в книге «Россия и Европа», 1871 г.) : в данном исследовании авторы берут за основу фундаментальный принцип русского гения о четырехбазисности (четырех ГрС – «Геркулесовых Столбов») – универсального существования четырех типов главных оснований (неотъемлемо присущих для каждой успешной и положительной цивилизации). Здесь первопричинным утверждается космологический (мироотношения и мировоззрения) 1ГрС : как раз высвобождающий мощь и энергии научно-теоретического 2ГрС, и общественно-экономического 4ГрС; как и повышающего нерушимость военно-политического 3ГрС. В конечном итоге, авторы, на своем пути к достижению исследовательских целей; выполнив необходимые в исследовании обоснования и доказательства, и в русле проводимого Биокосмологического, науковедческого и системного научного подхода – в итоге они формулируют конечные выводы по решению вызовов и насущных вопросов текущего кризисного «времени перемен». В первую очередь, подготовленные ими тезисы направлены на реализацию (обнаруженных в исследовании) существенных возможностей отечественного системного, науковедческого и космологического знания; и в этом они полагаются на основания его принципиальной самодостаточности и автономности – к решению вопросов самостоятельного (Органицистского – Триадологического) развития российской науки и образования. В целом, подготовленный труд преследует существенную цель способствовать изучению, обсуждению, развитию и продвижению Биокосмологической Инициативы, выдвинутой учеными БКА в июне 2021 г. (на своём 22ISBC), в качестве Обращения к научному сообществу России и мира.

Ключевые слова: Биокосмология, Органицизм, «Геркулесовые Столбы» Российской цивилизации, наукометрия и науковедение, критический динамический дисбаланс в текущем научном знании, информатико-кибернетическое моделирование, современный генезис Человечества


Используемые сокращения:

АМ – Американская мечта (также в исследовании даются определения КМ-Китайской мечте; и РМ-русской мечте).
ГрС – «Геркулесовый Столб», этот термин использовался Н.Я. Данилевским и К.Н. Леонтьевым для обозначения первопричинных основополагающих вселенских (космологических) неотъемлемых сил и энергий (выступающих у Данилевского как «основное начало естественной системы» и «народное начало»); и что определяет устойчивость, перспективность и долгоживущую активность (конкретного первопричинного основания) данной «положительной» цивилизации. В соответствии с произведенным Данилевским выделением (в прямом его цитировании) «общих разрядов культурной деятельности, в обширном смысле этого слова, не могущих уже быть подведенным один под другой, которые мы должны, следовательно, признать за высшие категории деления, – насчитывается не более и не менее четырех» [Данилевский, 2011, с. 566] : мы выделяем в исследовании четыре ГрС: космологический – 1ГрС; научно-теоретический и других сфер культуры – 2ГрС; военно-политический – 3ГрС; и общественно-экономического развития – 4ГрС.
ИКМ – информатико-кибернетическая модель : которая изучает (в концепции С.Н. Гринченко) Человечество как самоуправляющуюся иерархо-сетевую систему, перманентно отслеживающую, по алгоритмам поисковой оптимизации, целевые критерии энергетического характера, с закреплением её результатов в форме системной памяти соответствующих иерархических подсистем.
КИТ – культурно-исторический тип : ключевое понятие из цивилизационной теории Н.Я. Данилевского; и что обозначает Саморазвитие (т.е. за счет внутренних присущих потенциалов) общественно-исторического организма; и который (КИТ) принципиально способен реализовывать и осуществлять вселенский вклад в мировое историческое (эволюционное) развитие.
СЭ – суперэтнический : «суперэ́тнос» – это понятие из пассионарной теории этногенеза Л.Н. Гумилева; в оригинальном определении – это «этническая система, состоящая из нескольких этносов и противопоставляющая себя всем подобным целостностям; высший таксон этнической иерархии»; см. [Гумилев, 2002]. В данной работе, ярким примером суперэтнического объединения этносов-народов (на цели построения «нового светлого требующегося» будущего) служит исторический феномен СССР – Союза Советских Социалистических Республик (государства в Евразии, существовавшего с 1922 г. по 1991 г.); другой пример – содружество стран Социалистического лагеря (что в исследовании обозначается как Вторая Орда; тогда как Первая Орда – это содружество стран в государстве Чингизхана (далее, в истории – Золотой Орды);
Т_СКСС – обозначение ключевого понятия в Динамической и циклической (триадологической) теории мирового социокультурного развития П.А. Сорокина. Ученый здесь обосновывает ключевое понятия универсального существования Трех Типов социокультурных суперсистем (Т_СКСС) – двух полярных (Sensate – Чувственный Тип, существенно материалистический Т_СКСС, с доминированием внешних стимулов; и Ideational – Идеациональный Т_СКСС, с доминированием внутренних стимулов); а также объединяющий их (и также имеющий эпохи своего доминирования) Интегральный (Integral) Тип, или Идеальный (синтезирующий) Т_СКСС.
УКЭС – аббревиатура, для универсализирующего (в Органицистском Биокосмологическом подходе) понятия и термина, обозначающего универсальный природный (Космического ЭвоПроцесса жизни) субъект – Универсальный Космический Энтелехистский Субъекта (УКЭС). Последний подразумевает любой вещественный индивидуум (как целостную, неделимую, свободную и функционально-активную, Энтелехистскую сущность) : химический элемент, молекулу, клеточный органоид, орган, биологический организм, общественный организм и его главный элемент – человека-разумного; выше – КИТ-этносы и СЭ-цивилизации, и человечество.
ХИПЗ – хроническое иммунопатологического заболевание : в работе данное понятие применяется не только к физиологическому, но и к организму исторического процесса – человечеству; и его цивилизационным органам-субъектам (этническим и суперэтническим).

Содержание
Введение
Отдел Первый. Место науки и образования в самоуправляющейся
иерархо-сетевой системе Человечества
1.1. Авторская информатико-кибернетическая модель (ИКМ)
1.2. Несколько слов о языках науки

Отдел Второй. Управление наукой в современных условиях
2.1. Глобализация и наука
2.2. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой
2.3. Диалектика развития науки

Отдел Третий. Триадологичность науки XXI века и Органицистские потенциалы русской КИТ -цивилизации : в реализации Биокосмологического разворота в текущих научном и образовательном процессах – и осуществлению на практике Органицистской стратегии всемирного (peaceful) строительства Общего Будущего

3.1. Русская научная школа цивилизационных исследований – в текущее время перемен (‘тектонических сдвигов’), в мировом развитии
3.1.1. «Россия и Европа», Н.Я. Данилевского (1871 г.); и ‘Большая Пятерка’ русской научной школы цивилизационных исследований
3.1.2. Современное цивилизационное развитие и вопросы КИТ-науки

3.2. «Святая Русь» и фундаментальные вопросы
существенного развития Российской цивилизации
3.2.1. Два подвига Св. князя Александра Невского : подвиг брани на Западе и подвиг смирения на Востоке
3.2.2. Эпоха «Святой Руси» – разворот русских земель на Восток

3.3. Чудовищная мощь современных когнитивных ловушек и других воздействий на искажение и подавление естественных цивилизационных процессов
3.3.1. Тяжелая ‘аутоиммунная’ катастрофа 1570 г.; с последующим развитием ХИПЗ
(с поражением России) – серьезной «болезни русской жизни» (тяжелого «европейничания»), по Н.Я. Данилевскому
3.3.2. ‘Троянский конь’ из Рима – принцесса Софья Палеолог и её свита
3.3.3. Русский Раскол XVII в. и разворот России к Юг-Западным цивилизационным центрам

3.4. История Великого Новгорода – тяжелое становление Русско-Сибирской (Север-Восточного Православия) цивилизации
3.4.1. Великий Новгород как ‘Север-Восточный Ватикан’, и его трагическая судьба
3.4.2. Раздвоенность («разорванность») пореформенной, с XVII в., Российской цивилизации
3.4.3. «Староверие – поистине terra incognita нашей истории» : революционные исследования А.В. Пыжикова в отношении к истории России XVII–XX вв.
3.4.4. Русская (Север-Восточная, Евразийская) Православная религиозная ‘реформация’ XI (одиннадцатого, от Р.Х.) века – её проекция в исторические реалии XVII–XX вв.
3.4.5. Пока жив Русский КИТ-организм – цель вырваться из Западных космологических тисков; четыре «Геркулесовых Столба» (ГрС) Российской цивилизации

3.5. ‘Суперловушка Марксизма’ для России : чрезвычайное значение (для всего мира) исторического опыта Советской (марксисткой) России
3.5.1. ‘Марксистская суперловушка‘ и две исторические фазы в существовании советского (марксистского) общества
3.5.2. На дне «ловушки» : разворот от Динамического лозунга «от каждого по способностям» – к господству Статической установки «каждому по потребностям»

3.6. Краеугольное значение Органицистского 1ГрС –
для социокультурной жизни и цивилизационного будущего России
3.6.1. Первое доказательство
3.6.2. Второе доказательство
3.6.3. Третье доказательство
3.6.4. Четвертое доказательство
3.6.5. Пятое доказательство
3.6.6. Шестое доказательство
3.6.7. Седьмое доказательство
3.6.8. Значение «творческого меньшинства» (по А. Тойнби); и ряд заключительных замечаний, к разделу

3.7. Новая (c XX в.) ‘болезнь западной жизни’ (Север-Западная ХИПЗ); но возникшая вследствие первичной ‘аутоиммунной’ катастрофы 1570 г.; и по причине, состоявшейся «болезни русской жизни» (Север-Восточной ХИПЗ)
3.7.1. Интактное (неповрежденное, естественное, нормальное) развитие Западной цивилизации; и необходимость его гармонизации (с XX в.)
3.7.2. 150 лет спустя : существенное подтверждение и ключевое значение теоретических выводов, сделанных Н.Я. Данилевским в своем гениальном труде «Россия и Европа», 1861 г.
3.7.3. Русская история, как terra incognito – с ‘вынесением за скобки’ Север-Восточных Евразийских «начал» (их развития и успехов) в мировом историческом цивилизационном развитии
3.7.4. Возникновение на Западе (в Север-Западном цивилизационном мире) «сверхлюдей» (‘финансистов-необогов’); как проявления текущей ХИПЗ
3.7.5. XXI в. – политическая власть на Западе (современные Север-Западные элиты) является ‘беременной фашизмом’

3.8. Критический Динамический дисбаланс – в мировом цивилизационном процессе (гиперактивность Север-Западного, Трансценденталистского и Антропоцентристского органона; и космологическая недостаточность его Север-Восточной, Органицистской и АнтропоКосмистской вселенской активности)
3.8.1. Текущее противостояние Западного (скрытного коварного) Трансгуманистского проекта по созданию глобального ‘цифрового и евгенического фашизма’ – с открытым Китайским проектом построения Сообщества Единой Судьбы Человечества

3.9. К реализации научного наследия
русской школы цивилизационных исследований
3.9.1. Мир в ‘точке бифуркации’ – выбора пути будущего цивилизационного развития
3.9.2. Время тектонического сдвига (возвышения) к новой другой (из Трех Типов) «главной форме культуры» (новому Т_СКСС)
3.9.3. Интегрализм П.А. Сорокина и современный Интегралистский Тип научного познания; его существенные характеристики
3.9.4. Восточный (натуралистический Органицистский – ‘Пробуждения’) вектор в целостном движении мирового исторического процесса

3.10. Удел России – всемирность
3.10.1. Органицистский (Север-Восточный Евразийский – Русско-Сибирский, Срединно-Земельный) Тип цивилизационного исторического движения в развитии вселенского ЭвоПроцесса
3.10.2. Американская мечта, Китайская мечта, Русская мечта

3.11. В преддверии заключения : Органицистский вызов перед Россией и миром
3.11.1. Первостепенные задачи перед Российской наукой и образованием
3.11.2. Выбор вектора развития к Органицистскому Полюсу (и Типу) – как вызов новых возможностей в реализации естественной Триадологической основоположенности и динамики социокультурных процессов
3.11.3. Блеск и нищета Западного Полюса (и Типа) научной деятельности – нам требуются новые (Био)космологические рациональные (Ноосферные) подходы к построению общего Будущего

Заключение
Введение
Сложившаяся в настоящем ситуация в мире (во всем её общественно-политическом разнообразии) : но которая, в то же время выражает сущность общего текущего кризисного «времени перемен» (и его происходящих «тектонических сдвигов»); и что происходит на основаниях, с одной стороны – как формирующих глобальный кризис; так и, с другой стороны – требующих выдвижения новых оснований (и стратегических целей-перспектив достижения, по Ухтомскому, «новой реальности, именно лучшей, нужной, ожидаемой, провидимой реальности» ) – для преодоления существующего глобального кризиса. По настоящее время, как считают авторы данного предлагаемого исследования : положение дел на планете продолжает оставаться действительно тревожным и угрожающим (для будущего и судеб мира). Во всем этом, в отношении к новым требующимся космологическим (всеохватывающим) основаниям : авторы первым долгом усматривают проработку и выдвижение новых (значит, ‘хорошо забытых старых’) всеобщих (фундаментальных краеугольных) – именно Органицистских (Биокосмологических) принципов; которые бы выступили надежной основой (и главной направляющей траекторией-целью) в решении (прежде всего) научно-теоретических; но, далее, и в решении всех вопросов (вызовов) в общественно-идеологической и политико-экономической сферах знания и практической деятельности.

Наглядным примером, напротив (при всем существующем блеске современных научно- технологических достижений) : но примером бедственного положения дел, в отношении к возможностям Органицистского (антикризисного – преодоления глобального кризиса) развития – таковым примером может служить судьба могучего (жизненно необходимого) научного наследия Питирима Сорокина (прежде всего его четырехтомной «Социальной и культурной динамики», 1937–1941 гг.; т.е. возможностей его динамической циклической Триадологической теории социокультурного развития). Последняя, по настоящее время, ‘пылится на полках’ запасников глобального (но созданного Западным миром) культурного сообщества; и является по-прежнему принципиально недоступной для своей актуализации, прежде всего в научно-теоретическом отношении. Точно в таком же положении находятся сегодня и все другие гениальные Органицистские труды (и их мощные культурные потенциалы), как отмеченные (в работе) достижения выдающихся российских ученых (Данилевского, Менделеева, Сеченова, Богданова, Берга, Ухтомского, Вернадского, Сорокина, Анохина, Гумилева, Налимова и мн. др.). Как и столь же неприемлемым следует считать сложившуюся (в последние десятилетия) в России (соответственно, и в мире) ситуацию; т.е. уже в отношении к современным поколениям ученых – что в настоящем присутствует явная недостаточность внимания общества к основаниям и условиям (в академической среде) по развитию Органицистских научных потенциалов и перспектив; как Российских, так и любого другого происхождения (как уже зрелых и развернутых в теоретическом плане и готовых к практическом применению; так и пребывающих в периоде становления).

Именно по этой причине авторы данного исследования находят разумные основания для того, чтобы в этой работе, с самого её начала (в первом и втором отделах) продемонстрировать читателю (со стороны ведущих ученых как Биокосмологической ассоциации, так и Российской науки в целом) ряд концептуальных достижений, обладающих собственно Органицистской сущностью. Последние, как раз (несмотря на их высокий статус признания в научном сообществе) – но (в то же время), современные Органицистские научные предложения не находят в текущих условиях должных (достаточных) оснований и перспектив – для своего полноценного приложения к актуальным вызовам современного развития России и мира. В этой связи, в ответ на сложившееся положение (и существующие вызовы), в завершающей части исследования : здесь авторы как раз исследуют искомые (Био)космологические (востребованные – Органицистские) основания и перспективы (применительно к развитию институтов науки и образования в России). На самом деле, если взять к рассмотрению (как это демонстрируется и обсуждается в работе) – все Три типа рациональности (Три Типа науки: Трансценденталистский, Органицистский, и Интегралистский): то на долю Органицистского Типа, изучающего Живое Динамическое (Функционалистское) Онтогенетическое Само-развитие индивидуального конкретного субъекта (жизни) – на этот Тип (в настоящем) объективно приходится никак не более 1%. Напротив, двое других Типов (включая и векторную полярность современного Интегралистского Типа, т.е. актуальных системных и сложного знания исследований – все они на сегодня по-прежнему обращены к Западному (Трансценденталистскому) Полюсу научного знания и его приоритетного объективного математико-физикалистского познания. В результате, за Западным полюсом науки (который очевидным образом необходим и незаменим для мировой культуры) : но, на сегодня за Западной наукой по-прежнему остается (и тенденция нарастает) никак не менее 99% всех (в целом) существующих ресурсов и возможностей современного рационального (научного) знания (и что есть явная диспропорция, дисгармония и существенно недопустимое положение вещей).

Таким образом, в данной работе, в обозначенном подходе и целевом порядке : открывающий её (первый) отдел изучает «Место науки и образования в иерархической самоуправляющейся системе Человечества»); здесь читатель встречает характеристику Информатико-кибернетической модели (ИКМ, в аббревиатуре; автор концепции – С.Н. Гринченко). Данная концепция позволяет различать и анализировать, «в ходе метаэволюции» – «этапы усложнения управленческих и научно-образовательных структур в контексте системного генезиса Человечества». ИКМ-подход нацеливается на реализацию существенного вклада в суверенитет России (как «исторически иерархического и многомерного» явления); в т.ч. и в русле разрабатываемых 6 основных составляющих: «языковой, государственной, экономической, высокотехнологической, информационной и перспективной личностной» [Гринченко, 2022]. Второе актуальное (Биокосмологическое) исследование направлено на изучение вопроса «Управления наукой в современных условиях»; автор А.И. Орлов. На сегодняшний день, науковедение и её решение вопросов систематизации научных знаний и их классификации – все это объективно являет собой центральный вопрос и первостепенную задачу (включая достижение целей проводимого исследования). Чрезвычайно важно, что автор (А.И. Орлов) обобщает здесь свой огромный опыт и знания, в отношении к изучению современных вопросов (и вызовов) наукометрической и науковедческой теории и практики. Также, во всех отношениях актуальной остается и задача (для науки и образования России), и это вопросы третьего отдела исследования (за авторством К.С. Хруцкого) – задача выдвижения, рассмотрения, признания и внедрения в научную жизнь собственных Органицистских (космологических Российских, т.е. не-Западных; но строго в Биокосмологическом Триединстве всех Трех Типов научной рациональности) оснований и целей научной деятельности. В реализации этой непростой задачи, сложной в охвате многих взаимовлияющих факторов – в этой связи данный отдел исследования является более объемным, в своем изложении (затрагивающим также и вопросы русской истории; как и аспекты взаимоотношений современных не-Западных цивилизаций).


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб сен 17, 2022 7:22 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1198. Орлов А.И. Эконометрика : учебное пособие. — Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-0362-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/89481.html


Эта книга - наш учебник:
Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с. http://orlovs.pp.ru/econ.php#ek1 , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-13-econ
После размещения третьего издания учебника на нашем сайте "Высокие статистические технологии" https://orlovs.pp.ru/ ко мне обратился Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ) с просьбой разрешить размещение учебника "Эконометрика" на их Интернет-ресурсах. Я дал согласие.
В подготовке издания 2020 г. я не принимал участия. Книга была представлена в Издательство Интернет-Университетом Информационных Технологий. Этим посредником или непосредственно Издательством Ай Пи Ар Медиа мой исходный текст был отредактирован.
При этом исчезло предисловие, вместо подробного содержания помешено краткое оглавление, указанные по главам литературные источники сведены в единый список. К большому сожалению, многие формулы содержат ошибки. Связано это, видимо, с тем, что формулы были набраны заново, и те, кто это делал, не понимали смысла формул.
Текст назван учебным пособием, вопреки его статусу учебника, указанному на титульном листе исходной книги. Видимо, это обусловлено устаревшими воззрениями на эконометрику, которых придерживаются сотрудники Интернет-Университет Информационных Технологий, работающего с связке с Высшей школой экономики. Эти взгляды не соответствуют требованиям отечественной научной школы в области эконометрики (подробнее см..: Орлов А.И. Отечественная научная школа в области эконометрики / Научный журнал КубГАУ. 2016. №121. С. 235–261).
Несмотря на отмеченные недостатки, издание 2020 г. будет полезно читателям.
Помещаем аннотацию, содержание, предисловие к третьему изданию учебника "Эконометрика" (2004), а также титульный лист и аннотацию электронного издания 2020 г.


А.И. Орлов

Эконометрика

Учебник для вузов

Издание третье,
переработанное и дополненное


Издательство
«Экзамен»

Москва
2004

Впервые в России на современном уровне представлена эконометрика - наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Рассмотрены структура современной эконометрики, элементы выборочных исследований, основы теории измерений, непараметрическая статистика, многомерный статистический анализ, эконометрика временных рядов и инфляции, статистика нечисловых и интервальных данных, проблемы устойчивости эконометрических процедур и эконометрические информационные технологии. Подробно разобраны эконометрические модели экспертных исследований, управления качеством и сертификации продукции, прогнозирования и риска. Анализируется и прогнозируется развитие современных эконометрических методов. В приложениях дан словарь основных понятий, относящихся к вероятностно-статистическим основам эконометрики, разобрано сведение нечетких множеств к случайным, предлагается метод сравнительного анализа родственных эконометрических моделей и типовые задачи по эконометрике.
Книга может быть использована на трех уровнях. Во-первых, это - учебник для типовых курсов эконометрики на дневном и втором образовании. Этот курс указан в государственных образовательных стандартах и естественным образом следует за предметами "теория вероятностей и математическая статистика" и "статистика". Во-вторых, книга А.И.Орлова необходима для более глубокого изучения эконометрики слушателями институтов повышения квалификации, программ "Мастер (магистр) делового администрирования", при самостоятельном изучении эконометрики инженерами, менеджерами, экономистами. В-третьих, для специалистов по эконометрике, математическим методам и математическому моделированию она будет интересна как монография, в которой впервые в мире обобщены научные результаты, полученные, в том числе автором, за последние 15 лет. Ранее они были доступны лишь в виде нескольких десятков отдельных статей в журналах "Заводская лаборатория", "Экономика и математические методы", "Российское предпринимательство", "Контроллинг", "Менеджмент в России и за рубежом" и др.
Книга вызвала интерес читателей. Она используется во многих вузах. В 2004 г. издательство выпустило третье издание учебника, переработанное и дополненное.
Издано: 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.


Содержание

Предисловие - 6

Глава 1. Структура современной эконометрики - 9
1.1. Эконометрика сегодня - 9
1.2. Эконометрика = экономика + метрика - 10
1.3. Структура эконометрики - 11
1.4. Специфика экономических данных - 13
1.5. Нечисловые экономические величины - 15
1.6. Статистика интервальных данных - научное направление на стыке
метрологии и математической статистики - 19
1.7. Эконометрические модели - 20
1.8. Применения эконометрических методов - 22
1.9. Эконометрика как область научно-практической деятельности - 23
1.10. Эконометрические методы в практической и учебной деятельности - 24
Цитированная литература - 26

Глава 2. Выборочные исследования - 27
2.1. Построение выборочной функции спроса - 27
2.2. Маркетинговые опросы потребителей - 30
2.3. Проверка однородности двух биномиальных выборок - 40
Цитированная литература- 44

Глава 3. Основы теории измерений - 45
3.1. Основные шкалы измерения - 46
3.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины - 49
3.3. Средние величины в порядковой шкале - 52
3.4. Средние по Колмогорову - 53
Цитированная литература - 54

Глава 4. Статистический анализ числовых величин
(непараметрическая статистика) - 55
4.1. Часто ли распределение результатов наблюдений является
нормальным? - 55
4.2. Неустойчивость параметрических методов отбраковки
резко выделяющихся результатов наблюдений - 59
4.3. Непараметрическое доверительное оценивание
характеристик распределения - 63
4.4. О проверке однородности двух независимых выборок - 67
4.5. Какие гипотезы можно проверять с помощью
двухвыборочного критерия Вилкоксона? - 74
4.6. Состоятельные критерии проверки однородности
для независимых выборок - 83
4.7. Методы проверки однородности для связанных выборок - 86
Цитированная литература - 93

Глава 5. Многомерный статистический анализ - 94
5.1. Оценивание линейной прогностической функции - 94
5.2. Основы линейного регрессионного анализа - 101
5.3. Основные понятия теории классификации - 110
5.4. Эконометрика классификации - 117
Цитированная литература - 123

Глава 6. Эконометрика временных рядов - 124
6.1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов,
их идентификация - 124
6.2. Системы эконометрических уравнений - 126
6.3. Оценивание длины периоды и периодической составляющей - 128
6.4. Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов - 136
Цитированная литература - 140

Глава 7. Эконометрический анализ инфляции - 141
7.1. Определение индекса инфляции - 141
7.2. Практически используемые потребительские корзины
и соответствующие индексы инфляции - 145
7.3. Свойства индексов инфляции - 150
7.4. Возможности использования индекса инфляции
в экономических расчетах - 158
7.5. Динамика цен на продовольственные товары в Москве
и Московской области - 162
Цитированная литература - 169

Глава 8. Статистика нечисловых данных - 170
8.1. Объекты нечисловой природы - 170
8.2. Вероятностные модели конкретных видов объектов
нечисловой природы - 182
8.3. Структура статистики объектов нечисловой природы - 194
8.4. Законы больших чисел и состоятельность статистических оценок
в пространствах произвольной природы - 202
8.5. Непараметрические оценки плотности в пространствах произвольной
природы - 213
Цитированная литература - 217

Глава 9. Статистика интервальных данных - 219
9.1. Основные идеи статистики интервальных данных - 219
9.2. Примеры статистического анализа интервальных данных - 224
9.3. Статистика интервальных данных и оценки погрешностей
характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов - 227
Цитированная литература - 230

Глава 10. Проблемы устойчивости эконометрических процедур - 231
10.1. Общая схема устойчивости - 236
10.2. Робастность статистических процедур - 236
10.3. Устойчивость по отношению к объему выборки - 239
10.4. Устойчивость по отношению к горизонту планирования - 244
Цитированная литература - 248

Глава 11. Эконометрические информационные технологии - 249
11.1. Проблема множественных проверок статистических гипотез - 249
11.2. Проблемы разработки и обоснования статистических технологий - 253
11.3. Методы статистических испытаний (Монте-Карло) и датчики
псевдослучайных чисел - 262
11.4. Методы размножения выборок (бутстреп-методы) - 265
11.5.Эконометрика в контроллинге - 268
Цитированная литература - 271

Глава 12. Эконометрические методы проведения экспертных исследований
и анализа оценок экспертов - 273
12.1. Примеры процедур экспертных оценок - 273
12.2. Основные стадии экспертного опроса - 276
12.3. Подбор экспертов - 278
12.4. О разработке регламента проведения сбора
и анализа экспертных мнений - 280
12.5. Методы средних баллов - 286
12.6. Метод согласования кластеризованных ранжировок - 289
12.7. Математические методы анализа экспертных оценок - 293
Цитированная литература - 298

Глава 13. Эконометрические методы управления качеством
и сертификации продукции - 300
13.1. Основы статистического контроля качества продукции - 300
13.2. Асимптотическая теория одноступенчатых планов
статистического контроля - 311
13.3. Некоторые практические вопросы статистического контроля
качества продукции и услуг - 313
13.4. Всегда ли нужен контроль качества продукции? - 317
13.5. Статистический контроль по двум альтернативным признакам
и метод проверки их независимости по совокупности малых
выборок - 324
13.6. Эконометрика качества и сертификация - 331
Цитированная литература - 338

Глава 14. Эконометрика прогнозирования и риска - 340
14.1. Методы социально-экономического прогнозирования - 340
14.2. Основные идеи технологии сценарных экспертных прогнозов - 346
14.3. Различные виды рисков - 349
14.4. Подходы к управлению рисками - 355
Цитированная литература - 357

Глава 15. Современные эконометрические методы - 359
15.1. О развитии эконометрических методов - 359
15.2. Точки роста - 362
15.3. О некоторых нерешенных вопросах эконометрики и
прикладной статистики - 370
15.4. Высокие статистические технологии и эконометрика - 376
Цитированная литература - 385

Приложение 1. Вероятностно-статистические основы эконометрики - 388
П1-1. Определения терминов теории вероятностей и прикладной
статистики - 388
П1-2. Математическая статистика и ее новые разделы - 410
Цитированная литература - 413

Приложение 2. Нечеткие и случайные множества - 415
П2-1. Законы де Моргана для нечетких множеств - 415
П2-2. Дистрибутивный закон для нечетких множеств - 415
П2-3. Нечеткие множества как проекции случайных множеств - 416
П2-4. Пересечения и произведения нечетких и случайных множеств - 419
П2-5. Сведение последовательности операций над нечеткими множествами
к последовательности операций над случайными множествами - 420
Цитированная литература - 423

Приложение 3. Методика сравнительного анализа родственных эконометрических моделей - 424
П3-1. Общие положения - 424
П3-2. Родственные математические модели - 424
П3-3. Теоретические единичные показатели качества - 426
П3-4. Эмпирические единичные показатели качества - 427
П3-5. Методы согласования ранжировок - 428
П3-6. Методы проверки согласованности, кластеризации и усреднения ранжировок - 428
П3-7. Пример сравнения родственных математических моделей на основе эмпирических единичных показателей качества - 429
П3-8. Математические основы методов согласования ранжировок и классификаций - 432
П3-9. Теоретические основы методов проверки согласованности, кластеризации и усреднения ранжировок - 436
Цитированная литература - 437

Приложение 4. Примеры задач по эконометрике - 438


Предисловие (к третьему изданию)

Эконометрика исследует конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.
Как учебная дисциплина эконометрика изучается после прохождения курсов теории вероятностей и математической статистики и общей теории статистики (иногда - экономической статистики). Эти дисциплины обязательны для подготовки экономистов и менеджеров, особенно в технических вузах.
Целью изучения учебной дисциплины "Эконометрика" является овладение современными эконометрическими методами анализа конкретных экономических данных на уровне, достаточном для использования в практической деятельности менеджера и менеджера-экономиста, инженера.
Основные задачи курса - изучение современных эконометрических методов и моделей, в том числе методов прикладной статистики (статистики случайных величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных), экспертного оценивания, эконометрических моделей инфляции, инвестиций, качества, прогнозирования и риска.
Теоретическую базу эконометрики составляют математические дисциплины - общий курс (математический анализ, линейная алгебра), теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций; а также основы экономической теории и статистика (общая теория статистики, экономическая статистика).
Настоящий учебник соответствует Государственным образовательным стандартам по экономическим дисциплинам. Кроме того, материалы учебника можно использовать при изучении курсов "Математические методы прогнозирования", "Экономика отрасли", "Прогнозирование и технико-экономическое планирование", "Экология и инвестиционная активность предприятия", "Экономика предприятия" и др.
Учебник адресован в первую очередь студентам дневных отделений экономических специальностей. Они найдут весь необходимый материал для изучения различных вариантов эконометрических курсов. Особенно хочется порекомендовать учебник тем, кто получает наиболее ценимое в настоящее время образование - на экономических факультетах в технических вузах. Слушатели вечерних отделений, в том числе получающие второе образование по экономике и менеджменту, смогут изучить основы эконометрики и познакомиться с основными вопросами ее практического использования. Менеджерам, экономистам и инженерам, изучающим эконометрику самостоятельно или в институтах повышения квалификации, учебник позволит познакомиться с ее ключевыми идеями и выйти на мировой уровень образования. Специалистам по теории вероятностей и математической статистике эта книга также может быть интересна и полезна, в ней описан современный взгляд на прикладную математическую статистику, основные подходы и результаты в этой области, открывающие большой простор для дальнейших математических исследований.
В отличие от учебной литературы по математическим дисциплинам, в настоящей книге практически отсутствуют доказательства. В нескольких случаях мы сочли целесообразным их привести. При первом чтении доказательства теорем можно пропустить.
Особо надо сказать о роли ссылок на литературу. Чтобы усвоить материал, представленный в книге, необходимо знать указанные выше стандартные учебные курсы. Доказательства же всех приведенных в учебнике теорем читатель найдет в публикациях, указанных в списках литературы, которые даны в каждой главе. Каждая глава учебника - это только введение в большую область эконометрики, и может появиться вполне естественное желание выйти за пределы учебника. Приведенные литературные списки могут этому помочь.
Автор настоящего учебника - ученый и педагог с тридцатилетним опытом работы в области эконометрики и прикладной статистики. Автор пользуется возможностью выразить признательность за совместную работу своим 170 соавторам по различным публикациям. Познакомиться с современной научной информацией по эконометрике можно на сайтах https://orlovs.pp.ru/, http://www.ibm.bmstu.ru/nil/lab.html. Достаточно большой объем информации содержит еженедельная рассылка "Эконометрика", выпускаемая с июля 2000 г. (автор благодарен А.А. Орлову за компьютерную поддержку настоящего проекта).
По ряду причин исторического характера основное место публикаций научных работ по статистическим методам и прикладной статистике в нашей стране - раздел "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория". В разделе публикуются статьи по статистическим методам анализа технических и технико-экономических данных. Автор благодарит главного редактора академику РАН Н.П.Лякишева, зам. главного редактора М.Г.Плотницкую, редактору отдела М.Е.Носову. Автору приятно выразить радость от возможности работать вместе с коллегами по секции "Математические методы исследования" редколлегии журнала, прежде всего с заслуженным деятелем науки РФ проф. В.Г.Горским. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, проф. В.В. Налимову.
Автор выражает признательность заведующему кафедрой "Экономика и организация производства" факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана проф., докт. эконом. наук С.Г. Фалько за постоянную поддержку проекта по разработке и внедрению эконометрических курсов. Хотелось бы сказать «спасибо» всему коллектива кафедры и факультета в целом, декану В.К.Селюкову и членам Ученого Совета, поддержавшим инициативу о введении эконометрики в учебный процесс МГТУ им. Н.Э.Баумана.
Автор благодарен научному редактору Е.Е.Узловой за большую работу при подготовке рукописи к печати.
В учебнике изложено представление об эконометрике, соответствующее общепринятому в мире. Сделана попытка изложить материал на современном уровне научных исследований в области эконометрики. Конечно, возможны различные точки зрения по тем или иным частным вопросам. Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы, замечания по адресу издательства или по электронной почте Е-mail: prof-orlov@mail.ru.


УДК 330.43
ББК 65.051

Орлов, А.И.
Эконометрика: учебное пособие / А.И. Орлов. — 3-е изд. (эл.) — М.: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ» ; Саратов: Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 с. — Текст : электронный.

ISBN 978-5-4497-0362-0

Эконометрика исследует конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. В данном учебном пособии изложено представление об эконометрике, соответствующее общепринятому в мире. Сделана попытка изложить материал на современном уровне научных исследований в области эконометрики.
Основные задачи издания — изучение современных эконометрических методов и моделей, в том числе методов прикладной статистики (статистики случайных величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных), экспертного оценивания, эконометрических моделей инфляции, инвестиций, качества, прогнозирования и риска.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб сен 24, 2022 7:17 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1199. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c. — ISBN 978-5-4497-1435-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117028.html

Предлагаем аннотацию, содержание, предисловие, введение.


А.И. Орлов

Искусственный интеллект
Нечисловая статистика

Учебник

2022


Автор:
Орлов А. И. доктор экономических наук, доктор технических наук, кандидат физико-математических наук, профессор, кафедры "Экономика и организация производства" (ИБМ-2) Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана


Орлов Александр Иванович.
Искусственный интеллект: Нечисловая статистика: учебник. / А.И.Орлов. –... – 2022.

В учебнике впервые систематически рассматривается важная составляющая искусственного интеллекта - сердцевина высоких статистических технологий, одна из четырех основных областей современной прикладной математической статистики – нечисловая статистика. Она порождена потребностями прикладных социально-экономических, технических и медико-биологических исследований. Основой ее математического аппарата является использование расстояний между объектами нечисловой природы и решений оптимизационных задач, а не операций суммирования данных, как в других областях статистики. В книге рассмотрены основные виды нечисловых данных, методология, процедуры и особенности их статистического анализа. Представлены статистические методы в пространствах произвольной природы, статистика нечисловых данных конкретных видов, статистика интервальных данных. Большое внимание уделяется проблемам практического применения методов и результатов нечисловой статистики.
Подготовлен с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Учебник предназначен для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных статистических методов в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, а также для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения. Книга представляет интерес также для исследователей в области искусственного интеллекта, прикладной и математической статистики, анализа данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие

Введение. Нечисловая статистика - основа высоких статистических технологий
В-1. О развитии статистических методов
В-2. Структура нечисловой статистики
Литература

Глава 1. Нечисловые статистические данные
1.1. Количественные и категоризованные данные
1.2. Основы теории измерений
1.3. Виды нечисловых данных
1.4. Нечеткие множества – частный случай нечисловых данных
1.5. Вероятностные модели порождения нечисловых данных
1.6. Сведение нечетких множеств к случайным
1.7. Данные и расстояния в пространствах произвольной природы
1.8. Аксиоматическое введение расстояний
Литература
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ
Контрольные вопросы и задачи

Глава 2. Статистические методы в пространствах произвольной природы
2.1. Эмпирические и теоретические средние
2.2. Законы больших чисел
2.3. Экстремальные статистические задачи
2.4. Одношаговые оценки
2.5. Непараметрические оценки плотности
2.6. Статистики интегрального типа
2.7. Методы восстановления зависимостей
2.8. Методы классификации
2.9. Методы шкалирования
Литература
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ
Контрольные вопросы и задачи

Глава 3. Статистика нечисловых данных конкретных видов
3.1. Инвариантные алгоритмы и средние величины
3.2. Теория случайных толерантностей
3.3. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок
3.4. Теория люсианов
3.5. Метод парных сравнений
3.6. Статистика нечетких множеств
3.7. Статистика нечисловых данных в экспертных оценках
Литература
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ
Контрольные вопросы и задачи

Глава 4. Статистика интервальных данных
4.1. Основные идеи статистики интервальных данных
4.2. Интервальные данные в задачах оценивания
4.3. Интервальные данные в задачах проверки гипотез
4.4. Линейный регрессионный анализ интервальных данных
4.5. Интервальный дискриминантный анализ
4.6. Интервальный кластер-анализ
4.7. Интервальные данные в инвестиционном менеджменте
4.8. Статистика интервальных данных в прикладной статистике
Литература
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ
Контрольные вопросы и задачи

Приложение 1. Теоретическая база нечисловой статистики
П-1. Законы больших чисел
П-2. Центральные предельные теоремы
П-3. Теоремы о наследовании сходимости
П-4. Метод линеаризации
П-5. Принцип инвариантности
Литература

Приложение 2. Об авторе этой книги


Предисловие

В "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года принято следующее определение: "... искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений" (https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/)". В этом определении прямо не говорится про научную основу "комплекса технологических решений". По нашему мнению, в социально-экономической области в качестве такой основы можно использовать организационно-экономическое моделирование, включая высокие статистические технологии, в том числе нечисловую статистику, теорию и практику экспертных оценок, статистические методы анализа данных.
Автор занимается проблемами искусственного интеллекта около полвека (первые статьи напечатаны в 1972 г.). Настоящая книга посвящена важной составляющей искусственного интеллекта - нечисловой статистике (статистике нечисловых данных, статистике объектов нечисловой природы).
В учебнике впервые в мире систематически рассматривается одна из четырех основных областей современной прикладной статистики - нечисловая статистика. Она порождена в 70-х годах ХХ в. потребностями прикладных социально-экономических, технических и медико-биологических исследований. Основой ее математического аппарата является использование расстояний между объектами нечисловой природы и решений оптимизационных задач, а не операций суммирования данных, как в других областях статистики. В учебнике рассмотрены основные виды нечисловых данных и особенности их статистического анализа. Большое внимание уделяется проблемам практического применения рассматриваемых методов и результатов.
Нечисловую статистику называют также статистикой нечисловых данных или статистикой объектов нечисловой природы. Она является сердцевиной высоких статистических технологий, т.е. современной прикладной статистики. Ее рассматривают также как одну из четырех основных областей статистики. Три других - это статистика чисел (случайных величин), статистика векторов (многомерный статистический анализ), статистика функций (временных рядов и случайных процессов).
Какие данные называют нечисловыми? Описание технического, социально-экономического, медицинского объекта изучения часто удается представить в виде вектора, часть координат которого измерена по количественным шкалам, а часть - по качественным, имеющим конечное число градаций. Это - наиболее распространенный тип нечисловых данных.
В общем случае под нечисловыми данными понимают элементы пространств, не являющихся линейными (векторными), в которых нет операций сложения элементов и их умножения на действительное число. Кроме результатов измерений по качественным признакам, примерами являются последовательности из 0 и 1, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности); множества (в том числе плоские изображения и объемные тела); нечеткие (размытые, расплывчатые, fuzzy) числа и множества, их частный случай - интервалы; результаты парных сравнений и другие объекты, возникающие в прикладных исследованиях. Все эти виды нечисловых данных и вероятностные модели их порождения подробно рассматриваются в учебнике. Их обобщением, как и обобщением числовых данных (чисел, векторов, функций), являются элементы пространств произвольной природы.
Исторически нечисловые данные стали рассматриваться раньше, чем статистические данные в виде действительных чисел. Книга Чисел Ветхого Завета содержит обширные сведения о численностях тех или иных совокупностей. Натуральные числа можно отнести к нечисловым данным - хотя их можно складывать, но умножение на действительное число выводит за пределы натурального ряда. Теория вероятностей также начиналась с моделирования нечисловых данных, таких, как результаты бросания игральных костей и вытаскивания шаров из урн. Однако к началу ХХ века основное внимание статистиков переместилось на рассмотрение числовых случайных величин, моделирующих действительнозначные результаты наблюдений.
К 70-м годам ХХ в. развитие прикладных научных исследований в инженерном деле, социологии, экономике, менеджменте, психологии, медицине и других областях привело к необходимости разработки методов статистического анализа нечисловых данных. В СССР вокруг всесоюзного семинара «Экспертные оценки и нечисловая статистика» сложился неформальный научный коллектив из нескольких десятков активных исследователей.
Сначала изучались методы анализа конкретных видов нечисловых данных, устанавливались связи между ними. Затем пришло понимание статистики нечисловых данных как самостоятельной области прикладной статистики со своей внутренней структурой и разнообразными связями между подходами и результатами, относящимися к тем или иным видам нечисловых данных.
Статистика нечисловых данных была выделена нами как самостоятельная область прикладной статистики в 1979 г. За прошедшие с тех пор годы арсенал ее методов пополнился многими полезными новшествами. Но основные идеи выдержали проверку временем, что и оправдывает их изложение в настоящей книге.
О развитии нечисловой статистики. Как уже отмечалось, в 70-е годы ХХ в. в СССР возник неформальный научный коллектив исследователей, изучающих методы анализа нечисловых данных различных видов. Центром являлся научный семинар "Экспертные оценки и нечисловая статистика" и одноименная комиссия в составе Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика".
Вначале разбирались подходы предшественников, в частности, аксиоматическое введение расстояний между объектами нечисловой природы и нахождение среднего по Кемени, репрезентативная теория измерений, нечеткие множества Заде, парные сравнения по Дэвиду и др. Затем были проведены многочисленные самостоятельные исследования. В частности, были установлены взаимосвязи между подходами и результатами для различных типов нечисловых данных, разработана общая теория статистического анализа нечисловых данных произвольной природы.
В итоге стало возможным говорить о новой области прикладной статистики - нечисловой статистике. Время ее окончательного формирования - первая половина 80-х годов - было и временем наибольшей организационной активности. Две всесоюзные конференции - в Алма-Ате (1981 г.) и в Таллинне (1984 г.) собрали по 300-500 участников.
Со второй половины 80-х годов ХХ в. статистика нечисловых данных (статистика объектов нечисловой природы) стабильно развивается. Много публикаций содержится в журналах "Заводская лаборатория", "Социология: методология, методы, математические модели", периодических сборниках "Статистические методы оценивания и проверки гипотез". Разделу нечисловой статистики - статистике интервальных данных была посвящена Международная конференция ИНТЕРВАЛ-92 (Интервальные и стохастические методы в науке и технике, г. Калининград Московской области, сентябрь 1992 г.)
Неформальный коллектив по нечисловой статистике включает в себя десятки российских исследователей, а если учитывать авторов одной - двух работ - то и сотни. За почти 30 лет выпущено несколько десятков сборников и монографий, много статей в научных журналах. Однако из-за отсутствия формальной инфраструктуры (например, Института нечисловой статистики в составе Российской академии наук) имеются лишь единичные методики и программные продукты, предназначенные для практического использования. В отличие от научных монографий практически отсутствуют учебники и учебные пособия, а также книги, содержащие введение и общий обзор нечисловой статистики.
Настоящая книга заполняет существенный пробел в литературе по нечисловой статистике. Она дает введение в предмет, позволяет познакомиться с нечисловой статистикой на современном научном уровне. Изложение доводится до переднего края ведущихся в настоящее время научных исследований. Постоянно в поле зрения находятся вопросы практического применения рассматриваемых подходов, методов, результатов. В частности, используется опыт разработки нашим коллективом автоматизированного рабочего места МАТЭК (математика в экспертизе), предназначенного для организатора экспертного опроса. В монографии отражены также работы по статистике нечисловых данных и ее применениям, за которые автору в 1992 г. была присуждена ученая степень доктора технических наук (по научному докладу об опубликованных работах, т.е. без написания диссертации классического вида).
Чтобы в сравнительно небольшой книге охватить всю статистику нечисловых данных, приходится идти на жертвы. Мы отказываемся от разбора большинства доказательств, отсылая читателей к публикациям, содержащим эти доказательства. Примерами подобного стиля изложения являются обзоры по статистике нечисловых данных, помещенные в разделе "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория" (1990, № 3; 1995, № 3, № 5; 1996, № 3; 2019, № 11).
Стиль книги. В любой математизированной области есть три уровня исследований - методологический, теоретический и практический. На методологическом уровне излагаются общие подходы и формулируются основные результаты. На теоретическом уровне, грубо говоря, доказывают теоремы. В частности, выявление необходимых и достаточных "условий регулярности" обычно осуществляется в результате цепи работ этого уровня.
Например, на методологическом уровне Центральная Предельная Теорема теории вероятностей формулируется так: "При некоторых условиях регулярности распределение центрированной и нормированной суммы независимых случайных величин при росте числа слагаемых стремится к стандартному нормальному распределению". Около двухсот лет - от Муавра и Лапласа до Линдеберга и Феллера - "некоторые условия регулярности" уточнялись в работах теоретического уровня.
В настоящей книге изложение идет в основном на методологическом уровне. При спуске на теоретический уровень приводятся формулировки теорем, в основном без доказательств, но со ссылками на публикации, где они содержатся. Обоснованием для выбора такого варианта построения книги, кроме желания ограничить ее объем разумными рамками, послужило следующее представление о предпочтениях будущих читателей: большинство из них не извлечет пользы из того, что в некоторой формулировке можно заменить требование, скажем, дифференцируемости определенной функции на требование ее непрерывности. Сказанное не означает, что автор отрицает целесообразность проведения научных работ, посвященных подобным ослаблениям условий регулярности. Просто им не место в книге, предназначенной для первого знакомства с нечисловой статистикой.
На практическом уровне исследований большое внимание уделяют конкретному объекту приложений - технической, социально-экономической или медицинской системе. Для достаточно информативного описания каждого такого исследования нужна отдельная монография, которая обычно и готовится в качестве отчета по работе. Поэтому мы вынуждены ограничиться краткими замечаниями о практическом применении различных методов нечисловой статистики. Однако суммарно эти замечания составляют существенную часть как авторского замысла, так и объема книги.
Содержание книги. Во введении кратко обсуждаем историю и современное состояние статистических методов и, прежде всего, прикладной статистики, место в ней статистики нечисловых данных. Анализируется сложившаяся структура нечисловой статистики – сердцевины высоких статистических технологий.
Книга делится на главы, а главы - на разделы. В главе 1 изучаются конкретные виды нечисловых статистических данных, соответствующие вероятностные модели. Сопоставляются количественные и категоризованные данные. Разобраны основы теории измерений. Большое внимание уделено нечетким множествам как частному виду нечисловых данных. Продемонстрирована возможность сведения теории нечетких множеств к теории случайных множеств. Обсуждаются статистические данные и необходимые для их анализа расстояния в пространствах произвольной природы. Обсуждается аксиоматический подход к введению расстояний и показателей различия в различных пространствах объектов нечисловой природы.
В главе 2 развиваются статистические методы анализа данных произвольного вида, лежащих в метрическом пространстве или в пространстве с мерой различия. Эмпирические и теоретические средние приходится определять как решения экстремальных статистических задач, и законы больших чисел оказываются частными случаями утверждений об асимптотическом поведении решений таких задач. Другие классы частных случаев подобных утверждений связаны с теорией одношаговых оценок параметров распределения вероятностей (они имеют преимущества по сравнению с оценками максимального правдоподобия) и с оптимизационными постановками основных задач прикладной статистики, в том числе задач восстановления зависимостей, классификации, шкалирования и снижения размерности. Для описания распределений нечисловых данных разработаны непараметрические оценки плотности, используемые также в регрессионном, дискриминантном и кластерном анализах. В предельной теории статистик интегрального типа найден ряд необходимых и достаточных условий.
Глава 3 посвящена статистическому анализу конкретных видов нечисловых данных. В частности, в рамках репрезентативной теории измерений получены характеризации средних величин свойством устойчивости результата сравнения средних относительно той или иной группы допустимых преобразований шкалы. Изучены случайные толерантности. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок применен в теории люсианов - конечных последовательностей испытаний Бернулли с, вообще говоря, различными вероятностями успеха. Люсианы находят применение в теории парных сравнений. Рассмотрены основные вопросы статистики нечетких множеств. Обсуждается использование нечисловой статистики в теории и практике экспертных оценок - области исследований, во многом стимулировавшей развитие основных идей статистического анализа нечисловых данных.
Глава 4 посвящена основным подходам и результатам статистики интервальных данных, быстро развивающейся в последние годы. Для интервальных данных решен ряд задач оценивания и проверки гипотез. Построены интервальные аналоги регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. Интервальные данные применены в инвестиционном менеджменте. Рассмотрена роль статистики интервальных данных в прикладной статистике.
В приложение 1 включены некоторые вопросы, относящиеся к теоретической базе нечисловой статистики. Рассмотрены классические законы больших чисел, центральные предельные теоремы, метод линеаризации и принцип инвариантности. Теоремы о наследовании сходимости сравнительно малоизвестны и могут представить особый интерес. В приложении 2 содержится информация об авторе, позволяющая читателям лучше понять происхождение идей, изложению которых посвящена настоящая книга.
Нумерация формул, определений. теорем, таблиц, рисунков - своя в каждом разделе. Литература приводится по главам в порядке первого упоминания. Списки литературы включают основные публикации по нечисловой статистике, а также те работы, на которые даются ссылки в тексте. Они не претендуют на полноту хотя бы потому, что перечень известных автору публикаций по рассматриваемой тематике по объему превысил бы настоящую книгу в несколько раз.
Для кого эта книга? Она предназначена для широкого круга читателей - студентов и преподавателей, прикладников и математиков. Для ее чтения достаточно знаний в объеме вводного курса математической статистики, включающего основные задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез.
Эта книга - прежде всего учебник. Он предназначен для студентов различных специальностей, прежде всего технических, управленческих и экономических, слушателей институтов повышения квалификации, структур послевузовского (в том числе второго) образования, в частности, программ МВА («Мастер делового администрирования»), преподавателей вузов. Учебник будет полезен инженерам, менеджерам, экономистам, социологам, биологам, медикам, психологам, историкам, другим специалистам, самостоятельно повышающим свой научный уровень. Короче, всем научным и практическим работникам, связанным с анализом данных.
Учебник может быть использован при изучении дисциплин, полностью или частично посвященных методам анализа нечисловых результатов наблюдений (измерений, испытаний, опытов). Типовые названия таких курсов - «Прикладная статистика», «Эконометрика», «Анализ данных», «Статистический анализ», «Теория принятия решений», «Управленческие решения», «Экономико-математическое моделирование», «Прогнозирование», «Хемометрия», «Математические методы в социологии», и т.п. Учебник необходим студентам специальности «Менеджмент высоких технологий», особенно при изучении учебной дисциплины «Организационно-экономическое моделирование».
Книга будет полезна широкому кругу специалистов, заинтересованных в применении современных статистических методов анализа нечисловых данных в любой предметной области. Она необходима разработчикам таких методов и соответствующего программного обеспечения, т.е. специалистам по прикладной статистике.
Специалистам по теории вероятностей и математической статистике эта книга также может быть интересна и полезна, поскольку в ней описан современный взгляд на прикладную математическую статистику, основные подходы и результаты в этой области, открывающие большой простор для дальнейших математических исследований.
Книга представляет интерес для исследователей - специалистов по вопросам управления, в том числе по принятию решений, методам оптимизации и математическому моделированию. Наконец, без нее не сможет обойтись ни один преподаватель прикладной или математической статистики, статистических методов для любой конкретной области применений, если он хочет, чтобы его лекционный курс был современным.
Благодарности. Автор благодарен за полезные обсуждения многочисленным коллегам по научным семинарам, по работе в Институте высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, в Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов.
С текущей научной информацией по статистическим методам можно познакомиться на сайте «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru . Достаточно большой объем информации содержит еженедельник "Эконометрика" (электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана), выпускаемый с июля 2000 г. (о нем сказано на указанном выше сайте). Автор искренне благодарен разработчику сайта и редактору электронного еженедельника А.А. Орлову за многолетний энтузиазм.
Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-mail: prof-orlov@mail.ru .

Введение. Нечисловая статистика - основа
высоких статистических технологий

В.1. О развитии статистических методов

Четыре столетия статистики. Впервые термин «статистика» появился в «Гамлете» Шекспира (1602 г., акт 5, сцена 2). Смысл этого слова у Шекспира – знать, придворные. По-видимому, оно происходит от латинского слова status, что в оригинале означает «состояние» или «политическое состояние».
В течение следующих 400 лет термин «статистика» понимали и понимают по-разному. В работе [1] собрано более 200 определений этого термина, некоторые из них обсуждаются ниже.
Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «Статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб (в нашей стране – Федеральная служба государственной статистики (Росстат)) вполне укладывается в это определение.
Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту «Статистика – это бюджет вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и на уровне отдельного предприятия. Согласно формулировке 1833 г. «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме». Приведем еще два высказывания. Статистика состоит в наблюдении явлений, которые могут быть подсчитаны или выражены посредством чисел (1895). Статистика – это численное представление фактов из любой области исследования в их взаимосвязи (1909).
В ХХ в. статистику обычно рассматривают как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных (1925). В 1954 г. академик АН УССР Б.В. Гнеденко дал следующее определение: «Статистика состоит из трех разделов:
1) сбор статистических сведений, т.е. сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;
2) статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;
3) разработка приемов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики».
Термин «статистика» употребляют еще в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, в специальной литературе статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценивания характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.
Чтобы подойти к термину «нечисловая статистика», кратко рассмотрим историю реальных статистических работ.
Краткая история статистических методов. Типовые примеры раннего этапа применения статистических методов описаны в Ветхом Завете (см., например, Книгу Чисел). Там, в частности, приводится число воинов в различных племенах. С математической точки зрения дело сводилось к подсчету числа попаданий значений наблюдаемых признаков в определенные градации.
В дальнейшем результаты обработки статистических данных стали представлять в виде таблиц и диаграмм, как это и сейчас делает Росстат. Надо признать, что по сравнению с Ветхим Заветом есть прогресс - в Библии не было таблиц и диаграмм. Однако у Росстата нет продвижения по сравнению с работами российских статистиков конца девятнадцатого - начала двадцатого веков (типовой монографией тех времен можно считать книгу [2], которая в настоящее время ещё легко доступна).
Сразу после возникновения теории вероятностей (Паскаль, Ферма, 17 век) вероятностные модели стали использоваться при обработке статистических данных. Например, изучалась частота рождения мальчиков и девочек, было установлено отличие вероятности рождения мальчика от 0,5, анализировались причины того, что в парижских приютах доля мальчиков не та, что в самом Париже, и т.д. Имеется достаточно много публикаций по истории теории вероятностей с описанием раннего этапа развития статистических методов, к лучшим из них относится очерк [3].
В 1794 г. (по другим данным - в 1795 г.) К.Гаусс разработал метод наименьших квадратов, один из наиболее популярных ныне статистических методов, и применил его при расчете орбиты астероида Церера - для борьбы с ошибками астрономических наблюдений [4]. В Х1Х веке заметный вклад в развитие практической статистики внес бельгиец А. Кетле, на основе анализа большого числа реальных данных показавший устойчивость относительных статистических показателей, таких, как доля самоубийств среди всех смертей [5]. Интересно, что основные идеи статистического приемочного контроля и сертификации продукции обсуждались академиком Петербургской АН М.В. Остроградским (1801-1862) и применялись в российской армии ещё в середине Х1Х в. [3]. Статистические методы управления качеством и сертификации продукции сейчас весьма актуальны [6].
Современный этап развития статистических методов можно отсчитывать с 1900 г., когда англичанин К. Пирсон основан журнал «Biometrika». Первая треть ХХ в. прошла под знаком параметрической статистики. Разрабатывались методы, основанные на анализе данных из параметрических семейств распределений, описываемых кривыми семейства Пирсона. Наиболее популярным было нормальное (гауссово) распределение. Для проверки гипотез использовались критерии Пирсона, Стьюдента, Фишера. Были предложены метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, сформулированы основные идеи планирования эксперимента.
Разработанную в первой трети ХХ в. теорию анализа данных называем параметрической статистикой, поскольку ее основной объект изучения - это выборки из распределений, описываемых одним или небольшим числом параметров. Наиболее общим является семейство кривых Пирсона, задаваемых четырьмя параметрами. Как правило, нельзя указать каких-либо веских причин, по которым распределение результатов конкретных наблюдений должно входить в то или иное параметрическое семейство. Исключения хорошо известны: если вероятностная модель предусматривает суммирование независимых случайных величин, то сумму естественно описывать нормальным распределением; если же в модели рассматривается произведение таких величин, то итог, видимо, приближается логарифмически нормальным распределением, и т.д. Однако подобных моделей нет в подавляющем большинстве реальных ситуаций, и приближение реального распределения с помощью кривых из семейства Пирсона или его подсемейств - чисто формальная операция.
Именно из таких соображений критиковал параметрическую статистику академик АН СССР С.Н.Бернштейн в 1927 г. в своем докладе на Всероссийском съезде математиков [7]. Однако эта теория, к сожалению, до сих пор остается основой преподавания статистических методов и продолжает использоваться основной массой прикладников, далеких от новых веяний в статистике. Почему так происходит? Чтобы попытаться ответить на этот вопрос, обратимся к наукометрии.
Наукометрия статистических исследований. В рамках движения за создание Всесоюзной статистической ассоциации (учреждена в 1990 г.) был проведен анализ статистики как области научно-практической деятельности. Он показал, в частности, что актуальными для специалистов в настоящее время являются не менее чем 100 тысяч публикаций (подробнее см. статьи [8,9]). Реально же каждый из специалистов знаком с существенно меньшим количеством книг и статей. Так, в известном трехтомнике М Кендалла и А. Стьюарта [10-12] – наиболее полном на русском языке издании по статистическим методам - всего около 2 тысяч литературных ссылок. При всей очевидности соображений о многократном дублировании в публикациях ценных идей приходится признать, что каждый специалист по статистическим методам владеет лишь небольшой частью накопленных в этой области знаний. Не удивительно, что приходится постоянно сталкиваться с игнорированием или повторением ранее полученных результатов, с уходом в тупиковые (с точки зрения практики) направления исследований, с беспомощностью при обращении к реальным данным, и т.д. Все это - одно из проявлений адапционного механизма торможения развития науки, о котором еще 30 лет назад писали В.В.Налимов и другие науковеды (см., например, [13]).
Традиционный предрассудок состоит в том, что каждый новый результат, полученный исследователем - это кирпич в непрерывно растущее здание науки, который непременно будет проанализирован и использован научным сообществом, а затем и при решении практических задач. Реальная ситуация - совсем иная. Основа профессиональных знаний исследователя, инженера, экономиста менеджера, социолога, историка, геолога, медика закладывается в период обучения. Затем знания пополняются в том узком направлении, в котором работает специалист. Следующий этап - их тиражирование новому поколению. В результате вузовские учебники отстоят от современного развития на десятки лет. Так, учебники по математической статистике, согласно мнению экспертов, по научному уровню в основном соответствуют 40-60-м годам ХХ в. А потому середине ХХ в. соответствует большинство вновь публикуемых исследований и тем более - прикладных работ. Одновременно приходится признать, что результаты, не вошедшие в учебники, независимо от их ценности почти все забываются.
Активно продолжается развитие тупиковых направлений. Психологически это понятно. Приведу пример из своего опыта. По заказу Госстандарта я разработал методы оценки параметров гамма-распределения [14]. Поэтому мне близки и интересны работы по оцениванию параметров по выборкам из распределений, принадлежащих тем или иным параметрическим семействам, понятия функции максимального правдоподобия, эффективности оценок, использование неравенства Рао-Крамера и т.д. К сожалению, я знаю, что это - тупиковая ветвь теории статистики, поскольку реальные данные не подчиняются каким-либо параметрическим семействам, надо применять иные статистические методы - непараметрические. Понятно, что специалистам по параметрической статистике, потратившим многие годы на совершенствование в своей области, психологически трудно согласиться с этим утверждением. В том числе и мне. Но необходимо идти вперед.
Появление прикладной статистики. В нашей стране термин «прикладная статистика» вошел в широкое употребление в 1981 г. после издания массовым тиражом (33940 экз.) сборника «Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика)». В этом сборнике обосновывалась трехкомпонентная структура прикладной статистики [15]. Во-первых, в нее входят ориентированные на прикладную деятельность статистические методы анализа данных (эту область можно назвать прикладной математической статистикой и включать также и в прикладную математику). Однако прикладную статистику нельзя целиком относить к математике. Она включает в себя две явно внематематические области. Во-вторых, методологию организации статистического исследования: как планировать исследование, как собирать данные, как подготавливать данные к обработке, как представлять результаты. В-третьих, организацию компьютерной обработки данных, в том числе разработку и использование баз данных и электронных таблиц, статистических программных продуктов, например, диалоговых систем анализа данных.
В нашей стране термин «прикладная статистика» использовался и ранее 1981 г., но лишь внутри сравнительно небольших и замкнутых групп специалистов, о некоторых из которых рассказано в статье [15].
Прикладная статистика и математическая статистика – это две разные научные дисциплины. Различие четко проявляется и при преподавании. Курс математической статистики состоит в основном из доказательств теорем, как и соответствующие учебные пособия. В курсах прикладной статистики основное - методология анализа данных и алгоритмы расчетов, а теоремы приводятся как обоснования этих алгоритмов, доказательства же, как правило, опускаются (их можно найти в научной литературе).
Статистические методы. В области статистического анализа данных естественно выделить три вида научной и прикладной деятельности (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):
а) разработка и исследование методов прикладной статистики, предназначенных для анализа данных различной природы;
б) разработка и исследование вероятностно-статистических моделей в соответствии с конкретными потребностями науки и практики (моделей управления качеством, сбора и анализа оценок экспертов и др.);
в) применение статистических методов и моделей для анализа конкретных данных (например, данных о росте цен с целью изучения инфляции).
Кратко рассмотрим три только что выделенных вида научной и прикладной деятельности. По мере движения от а) к в) сужается широта области применения статистического метода, но при этом повышается его значение для анализа конкретной ситуации. Если работам вида а) соответствуют научные результаты, значимость которых оценивается по общенаучным критериям, то для работ вида в) основное - успешное решение задач конкретной области. Работы вида б) занимают промежуточное положение, поскольку, с одной стороны, теоретическое изучение статистических моделей может быть достаточно сложным и математизированным (см., например, монографию [6]), с другой - результаты представляют интерес не для всей науки, а лишь для некоторого направления в ней.
Структура современной статистики. Внутренняя структура статистики как науки была выявлена и обоснована при создании в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации [9]. Прикладная статистика - методическая дисциплина, являющаяся центром статистики. При применении методов прикладной статистики к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства получаем научно-практические дисциплины типа "статистика в промышленности", "статистика в медицине" и др. С этой точки зрения эконометрика - это "статистические методы в экономике" [6]. Математическая статистика играет роль математического фундамента для прикладной статистики.
К настоящему времени очевидно четко выраженное размежевание этих двух научных направлений. Математическая статистика исходит из сформулированных в 1930-50 гг. постановок математических задач, происхождение которых связано с анализом конкретных статистических данных. Начиная с 70-х годов ХХ в. исследования по математической статистике посвящены обобщению и дальнейшему математическому изучению этих задач. Поток новых математических результатов (теорем) не ослабевает, но новые практические рекомендации по обработке статистических данных при этом почти не появляются. Можно сказать, что математическая статистика как научное направление замкнулась внутри себя.
Сам термин «прикладная статистика» возник как реакция на описанную выше тенденцию. Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими методами, т.е. путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая - как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.
Рассматриваемое соотношение математической и прикладной статистик отнюдь не являются исключением. Как правило, математические дисциплины проходят в своем развитии ряд этапов. Вначале в какой-либо прикладной области возникает необходимость в применении математических методов и накапливаются соответствующие эмпирические приемы (для геометрии это - "измерение земли", т.е. землемерие, в Древнем Египте). Затем возникает математическая дисциплина со своей аксиоматикой (для геометрии это - время Евклида). Затем идет внутриматематическое развитие и преподавание (считается, что большинство результатов элементарной геометрии получено учителями гимназий в XIX в.). При этом на запросы исходной прикладной области перестают обращать внимание, и та порождает новые научные дисциплины (сейчас "измерением земли" занимается не геометрия, а геодезия и картография). Затем научный интерес к исходной дисциплине иссякает, но преподавание по традиции продолжается (элементарная геометрия до сих пор изучается в средней школе, хотя трудно понять, в каких практических задачах может понадобиться, например, теорема о том, что высоты треугольника пересекаются в одной точке). Следующий этап - окончательное вытеснение дисциплины из реальной жизни в историю науки (объем преподавания элементарной геометрии в настоящее время постепенно сокращается, в частности, ей все меньше уделяется внимания на вступительных экзаменах в вузах). К интеллектуальным дисциплинам, уже закончившим свой жизненный путь, относится средневековая схоластика. Как справедливо отмечает проф. МГУ им. М.В. Ломоносова В.Н. Тутубалин [16], теория вероятностей и математическая статистика успешно двигаются по ее пути - вслед за элементарной геометрией.
Подведем итог. Хотя статистические данные собираются и анализируются с незапамятных времен (см., например, Книгу Чисел в Ветхом Завете), современная математическая статистика как наука была создана, по общему мнению специалистов, сравнительно недавно - в первой половине ХХ в. Именно тогда были разработаны основные идеи и получены результаты, излагаемые ныне в учебных курсах математической статистики. После чего специалисты по математической статистике занялись внутриматематическими проблемами, а для теоретического обслуживания проблем практического анализа статистических данных стала формироваться новая дисциплина - прикладная статистика.
В настоящее время статистическая обработка данных проводится, как правило, с помощью соответствующих программных продуктов. Разрыв между математической и прикладной статистикой проявляется, в частности, в том, что большинство методов, включенных в популярные среди исследователей статистические пакеты программ (например, в заслуженные Statgraphics и SPSS или в более новую систему Statistica), даже не упоминается в учебниках по математической статистике. В результате специалист по математической статистике оказывается зачастую беспомощным при обработке реальных данных, а методики статистического анализа и пакеты программ применяют (что еще хуже - и разрабатывают) лица, не имеющие необходимой теоретической подготовки. Естественно, что они допускают разнообразные ошибки, в том числе в таких ответственных документах, как государственные стандарты по статистическим методам. Анализ грубых ошибок в стандартах дан в статье [17].
Что дает прикладная статистика народному хозяйству? Так называлась статья [18], в которой приводились многочисленные примеры успешного использования методов прикладной математической статистики при решении практических задач. Перечень примеров можно продолжать практически безгранично (см., например, недавнюю сводку [19]).
Методы прикладной статистики используются в зарубежных и отечественных экономических и технических исследованиях, работах по управлению (менеджменту), в медицине, социологии, психологии, истории, геологии и других областях. Их применение дает заметный экономический эффект. Например, в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества. Недавно появилась концепция «Шесть сигм» - система управления компанией или ее подразделениями на основе интенсивного использования статистических методов [20, 41]. Внедрение «Шести сигм» дает значительный экономический эффект. Исполнительный директор General Electric Джек Уэлч подчеркнул в ежегодном докладе, что всего за три года «Шесть сигм» сэкономили компании более 2 миллиардов долларов.
В 1988 г. затраты на статистический анализ данных в нашей стране оценивались в 2 миллиарда рублей ежегодно [21]. Согласно расчетам сравнительной стоимости валют на основе потребительских паритетов [6], эту величину можно сопоставить с 2 миллиардами долларов США. Следовательно, объем отечественного "рынка статистических услуг" был на порядок меньше, чем в США, что совпадает с оценками и по другим показателям, например, по числу специалистов.
Публикации по новым статистическим методам, по их применениям в технико-экономических исследованиях, в инженерном деле постоянно появляются, например, в журнале "Заводская лаборатория", в секции "Математические методы исследования". Надо назвать также журналы "Автоматика и телемеханика" (издается Институтом проблем управления Российской академии наук), "Экономика и математические методы" (издается Центральным экономико-математическим институтом РАН).
Однако необходимо констатировать, что для большинства менеджеров, экономистов и инженеров прикладная статистика и другие статистические методы - пока экзотикой. Это объясняется тем, что в вузах современным статистическим методам почти не учат. Во всяком случае, по состоянию на 2022 г. каждый квалифицированный специалист в этой области - самоучка. Этому выводу не мешает то, что в вузовских программах обычно есть два курса, связанных со статистическими методами. Один из них - "Теория вероятностей и математическая статистика". Этот небольшой курс обычно читают специалисты с математических кафедр. Они успевают дать лишь общее представление об основных понятиях математической статистики. Кроме того, внимание математиков обычно сосредоточено на внутриматематических проблемах, их больше интересует доказательства теорем, а не применение современных статистических методов в задачах экономики и менеджмента. Другой курс - "Статистика" или "Общая теория статистики", входящий в стандартный блок экономических дисциплин. Фактически он является введением в прикладную статистику и содержит первые начала эконометрических методов (по состоянию на 1900 г.).
Прикладная статистика и другие статистические методы опираются на два названных вводных курса. Цель - вооружить специалиста современным статистическим инструментарием. Специалист – это инженер, экономист, менеджер, геолог, медик, социолог, психолог, историк, химик, физик и т.д. Во многих странах мира - Японии и США, Франции и Швейцарии, Перу и Ботсване и др. - статистическим методам обучают в средней школе. ЮНЕСКО постоянно проводят конференции по вопросам такого обучения [22]. В СССР и СЭВ, а теперь - по плохой традиции - и в России игнорируют этот предмет в средней школе и лишь слегка затрагивают его в высшей. Результат на рынке труда очевиден - снижение конкурентоспособности специалистов.
Проблемы прикладной статистики и других статистических методов постоянно обсуждаются специалистами. Широкий интерес вызвала дискуссия в журнале «Вестник статистики», в рамках которой были, в частности, опубликованы статьи [9, 18]. На появление в нашей стране прикладной статистики отреагировали и в США [23].
В нашей стране получены многие фундаментальные результаты прикладной статистики. Огромное значение имеют работы академика РАН А.Н. Колмогорова [24]. Во многих случаях именно его работы дали первоначальный толчок дальнейшему развитию ряда направлений прикладной статистики. Зачастую еще 50-70 лет назад А.Н. Колмогоров рассматривал те проблемы, которые только сейчас начинают широко обсуждаться. Как правило, его работы не устарели и сейчас. Свою жизнь посвятили прикладной статистике члены-корреспонденты АН СССР Н.В. Смирнов и Л.Н. Большев. В настоящем учебнике постоянно встречаются ссылки на лучшую публикацию ХХ в. по прикладной статистике – составленные ими подробно откомментированные «Таблицы …» [25].
Основное продвижение в статистике конца ХХ в. - это создание нечисловой статистики. Ее называют также статистикой нечисловых данных или статистикой объектов нечисловой природы.
Высокие статистические технологии. Термин «высокие технологии» популярен в современной научно-технической литературе. Он используется для обозначения наиболее передовых технологий, опирающихся на последние достижения научно-технического прогресса. Есть такие технологии и среди технологий статистического анализа данных - как в любой интенсивно развивающейся научно-практической области. В учебнике [6] при обсуждении «точек роста» нашей научно-практической дисциплины в качестве «высоких статистических технологий» выделены технологии непараметрического анализа данных; устойчивые (робастные) технологии; технологии, основанные на размножении выборок, на использовании достижений статистики нечисловых данных и статистики интервальных данных.
Обсудим пока не вполне привычный термин «высокие статистические технологии». Каждое из трех слов несет свою смысловую нагрузку.
«Высокие», как и в других областях, означает, что статистическая технология опирается на современные достижения статистической теории и практики, в частности, теории вероятностей и прикладной математической статистики. При этом «опирается на современные научные достижения» означает, во-первых, что математическая основа технологии получена сравнительно недавно в рамках соответствующей научной дисциплины, во-вторых, что алгоритмы расчетов разработаны и обоснованы в соответствии в нею (а не являются т.н. эвристическими). Со временем, если новые подходы и результаты не заставляют пересмотреть оценку применимости и возможностей технологии, заменить ее на более современную, «высокие статистические технологии» переходят в «классические статистические технологии», такие, как метод наименьших квадратов. Итак, высокие статистические технологии - плоды недавних серьезных научных исследований. Здесь два ключевых понятия - "молодость" технологии (во всяком случае, не старше 50 лет, а лучше - не старше 10 или 30 лет) и опора на «высокую науку».
Термин "статистические" привычен, но разъяснить его нелегко. Во всяком случае, к деятельности органов официальной государственной статистики высокие статистические технологии отношения не имеют. Выше уже обсуждалась эволюция терминов «статистика» и «статистические методы».
Наконец, сравнительно редко используемый применительно к статистике термин «технологии». Статистический анализ данных, как правило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых последовательно, параллельно или по более сложной схеме. В частности, можно выделить следующие этапы:
- планирование статистического исследования;
- организация сбора необходимых статистических данных по оптимальной или рациональной программе (планирование выборки, создание организационной структуры и подбор команды статистиков, подготовка кадров, которые будут заниматься сбором данных, а также контролеров данных и т.п.);
- непосредственный сбор данных и их фиксация на тех или иных носителях (с контролем качества сбора и отбраковкой ошибочных данных по соображениям предметной области);
- первичное описание данных (расчет различных выборочных характеристик, функций распределения, непараметрических оценок плотности, построение гистограмм, корреляционных полей, различных таблиц и диаграмм и т.д.),
- оценивание тех или иных числовых или нечисловых характеристик и параметров распределений (например, непараметрическое интервальное оценивание коэффициента вариации или восстановление зависимости между откликом и факторами, т.е. оценивание функции),
- проверка статистических гипотез (иногда их цепочек - после проверки предыдущей гипотезы принимается решение о проверке той или иной последующей гипотезы),
- более углубленное изучение, т.е. применение различных алгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики и построения классификации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализа временных рядов и др.;
- проверка устойчивости полученных оценок и выводов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок используемых вероятностно-статистических моделей, в частности, изучение свойств оценок методом размножения выборок;
- применение полученных статистических результатов в прикладных целях (например, для диагностики конкретных материалов, построения прогнозов, выбора инвестиционного проекта из предложенных вариантов, нахождения оптимальных режима осуществления технологического процесса, подведения итогов испытаний образцов технических устройств и др.),
- составление итоговых отчетов, в частности, предназначенных для тех, кто не является специалистами в статистических методах анализа данных, в том числе для руководства - "лиц, принимающих решения".
Возможны и иные структуризации статистических технологий. Важно подчеркнуть, что квалифицированное и результативное применение статистических методов - это отнюдь не проверка одной отдельно взятой статистической гипотезы или оценка параметров одного заданного распределения из фиксированного семейства. Подобного рода операции - только отдельные кирпичики, из которых складывается статистическая технология. Между тем учебники и монографии по статистике обычно рассказывают об отдельных кирпичиках, но не обсуждают проблемы их организации в технологию, предназначенную для прикладного использования.
Итак, процедура статистического анализа данных – это информационный технологический процесс, другими словами, та или иная информационная технология. Статистическая информация подвергается разнообразным операциям (последовательно, параллельно или по более сложным схемам). В настоящее время об автоматизации всего процесса статистического анализа данных говорить было бы несерьезно, поскольку имеется слишком много нерешенных проблем, вызывающих дискуссии среди статистиков. "Экспертные системы" в области статистического анализа данных пока не стали рабочим инструментом статистиков. Ясно, что и не могли стать. Можно сказать и жестче - это пока научная фантастика или даже вредная утопия.
В литературе статистические технологии рассматриваются явно недостаточно. В частности, обычно все внимание сосредотачивается на том или ином элементе технологической цепочки, а переход от одного элемента к другому остается в тени. Между тем проблема "стыковки" статистических алгоритмов, как известно, требует специального рассмотрения [6], поскольку в результате использования предыдущего алгоритма зачастую нарушаются условия применимости последующего. В частности, результаты наблюдений могут перестать быть независимыми, может измениться их распределение и т.п.
Например, при проверке статистических гипотез большое значение имеют такие хорошо известные характеристики статистических критериев, как уровень значимости и мощность. Методы их расчета и использования при проверке одной гипотезы обычно хорошо известны. Если же сначала проверяется одна гипотеза, а потом с учетом результатов ее проверки - вторая, то итоговая процедура, которую также можно рассматривать как проверку некоторой (более сложной) статистической гипотезы, имеет характеристики (уровень значимости и мощность), которые, как правило, нельзя просто выразить через характеристики двух составляющих гипотез, а потому они обычно неизвестны. В результате итоговую процедуру нельзя рассматривать как научно обоснованную, она относится к эвристическим алгоритмам. Конечно, после соответствующего изучения, например, методом Монте-Карло, она может войти в число научно обоснованных процедур прикладной статистики. Этот сюжет подробнее рассмотрен в учебнике [6].
Почему живучи «низкие статистические технологии»? «Высоким статистическим технологиям» противостоят, естественно, «низкие статистические технологии». Это те технологии, которые не соответствуют современному уровню науки и техники. Обычно они одновременно и устарели, и не адекватны сути решаемых статистических задач.
Примеры таких технологий неоднократно критически рассматривались, например, в журнале «Заводская лаборатория». Достаточно вспомнить критику использования классических процентных точек критериев Колмогорова и омега-квадрат в ситуациях, когда параметры оцениваются по выборке и эти оценки подставляются в «теоретическую» функцию распределения [39]. Приходилось констатировать широкое распространение таких порочных технологий и конкретных алгоритмов, в том числе в государственных и международных стандартах (перечень ошибочных стандартов дан в [6]), учебниках и распространенных пособиях (разбор ошибок проведен в статьях [39, 40]). Тиражирование ошибок происходит обычно в процессе обучения в вузах или путем самообразования при использовании недоброкачественной литературы.
На первый взгляд вызывает удивление устойчивость «низких статистических технологий», их постоянное возрождение во все новых статьях, монографиях, учебниках. Поэтому, как ни странно, наиболее «долгоживущими» оказываются не работы, посвященные новым научным результатам, а публикации, разоблачающие ошибки, типа статьи [39]. Прошло больше 20 лет с момента ее публикации, но она по-прежнему актуальна, поскольку ошибочное применение критериев Колмогорова и омега-квадрат по-прежнему распространено.
Целесообразно указать здесь по крайней мере три обстоятельства, которые определяют эту устойчивость ошибок.
Первое обстоятельство — прочно закрепившаяся традиция. Учебники по т.н. «Общей теории статистики», написанные экономистами (поскольку учебная дисциплина «Статистика» официально относится к экономике), если беспристрастно проанализировать их содержание, состоят в основном из введения в прикладную статистику, изложенного в стиле «низких статистических технологий», на уровне 1950-х гг. К «низкой» прикладной статистике добавлена некоторая информация о деятельности государственных органов официальной статистики. Примерно таково же положение со статистическими методами в медицине - одни и те же «низкие статистические технологии» переписываются из книги в книгу. Кратко говоря, «профессора-невежды порождают новых невежд» [9]. Так мы писали в 1990 г., но никто из указанных невежд даже не поинтересовался, какие ошибки имеются в виду. Новое поколение, обучившись ошибочным алгоритмам, их использует, а с течением времени и достижением должностей, ученых званий и степеней– пишет новые учебники со старыми ошибками.
Руководство государственных органов официальной статистики РФ, воспользовавшись катаклизмами начала 1990-х годов, сделало вид, что ему неизвестно о создании в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации и секции статистических методов в ее составе. Росстат по-прежнему закрыт от «высоких статистических технологий» и работает на уровне позапрошлого века. Защита стала надежнее, поскольку в соответствии с современным стилем аппаратной работы на письма и обращения можно не отвечать.
Второе обстоятельство связано с большими трудностями при оценке экономической эффективности применения статистических методов вообще и при оценке вреда от применения ошибочных методов в частности. (А без такой оценки как докажешь, что «высокие статистические технологии» лучше «низких»?) Некоторые соображения по первому из этих вопросов приведены в статье [18], содержащей оценки экономической эффективности ряда работ по применению статистических методов. При оценке вреда от применения ошибочных методов приходится учитывать, что общий успех в конкретной инженерной или научной работе вполне мог быть достигнут вопреки их применению, за счет «запаса прочности» других составляющих общей работы. Например, преимущество одного технологического приема над другим можно продемонстрировать как с помощью критерия Крамера-Уэлча проверки равенства математических ожиданий (что правильно), так и с помощью двухвыборочного критерия Стьюдента (что, вообще говоря, неверно, т.к. обычно не выполняются условия применимости этого критерия - нет ни нормальности распределения, ни равенства дисперсий). Кроме того, приходится выдерживать натиск невежд, защищающих свои ошибочные представления, методики и инструкции, например, государственные стандарты. Вместо исправления ошибок применяются самые разные приемы бюрократической борьбы с теми, кто разоблачает ошибки (подробнее см. [6]).
Третье существенное обстоятельство – трудности со знакомством с высокими статистическими технологиями. В течение последних 15 лет только журнал «Заводская лаборатория» предоставлял такие возможности. К сожалению, поток современных статистических книг, выпускавшихся, в частности, издательством “Финансы и статистика”, практически превратился в узкий ручеек… Возможно, более существенным является влияние естественной задержки во времени между созданием "новых статистических технологий" и написанием полноценной и объемной учебной и методической литературы. Она должна позволять знакомиться с новой методологией, новыми методами, теоремами, алгоритмами, технологиями не по кратким оригинальным статьям, а при обычном обучении.
Как ускорить внедрение "высоких статистических технологий"? Таким образом, весь арсенал используемых статистических методов можно распределить по трем потокам:
- высокие статистические технологии;
- классические статистические технологии,
- низкие статистические технологии.
Основная современная проблема статистических технологий - добиться, чтобы в конкретных статистических исследованиях использовались только технологий первых двух потоков.Под классическими статистическими технологиями понимаем технологии почтенного возраста, сохранившие свое значение для современной статистической практики. Таковы метод наименьших квадратов, статистики Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат, непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла (относить их к «ранговым» - значит делать уступку «низким статистическим технологиям») и многие другие статистические процедуры.
Каковы возможные пути решения основной современной проблемы в области статистических технологий?
Бороться с конкретными невеждами - дело почти безнадежное. Отстаивая свое положение и должности, они либо нагло игнорируют информацию о своих ошибках, как это делают авторы учебников по «Общей теории статистики», либо с помощью различных бюрократических приемов уходят и от ответственности, и от исправления ошибок по существу (как это было со стандартами по статистическим методам - см. учебник [6]). Третий вариант - признание и исправление ошибок - встречается, увы, редко. Но встречается.
Конечно, необходима демонстрация квалифицированного применения высоких статистических технологий. В 1960-70-х годах этим занималась лаборатория акад. А.Н. Колмогорова в МГУ им. М.В. Ломоносова. Секция «Математические методы исследования» журнала «Заводская лаборатория» опубликовала за последние 40 лет более 1000 статей в стиле «высоких статистических технологий. В настоящее время действует Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э.Баумана. Есть, конечно, целый ряд других научных коллективов, работающих на уровне «высоких статистических технологий».
Но самое основное - обучение. Какие бы новые научные результаты ни были получены, если они остаются неизвестными студентам, то новое поколение исследователей и инженеров вынуждено осваивать их по одиночке, а то и переоткрывать. Т.е. практически новые научные результаты почти исчезают, едва появившись. Избыток публикаций превратился в тормоз развития. По нашим данным, к настоящему времени по статистическим технологиям опубликовано не менее миллиона статей и книг, из них не менее 100 тысяч являются актуальными для современного специалиста. Реальное число публикаций, которые способен освоить исследователь, по нашей оценке, не превышает 2-3 тысяч. Во всяком случае, в наиболее «толстом» (на русском языке) трехтомнике по статистике М. Дж. Кендалла и А. Стьюарта приведено около 2 тысяч литературных ссылок. Итак, каждый исследователь знаком не более чем с 2-3% актуальных литературных источников. Поскольку существенная часть публикаций заражена «низкими статистическими технологиями», то исследователь самоучка имеет мало шансов выйти на уровень «высоких статистических технологий». Одновременно приходится констатировать, что масса полезных результатов погребена в изданиях прошлых десятилетий и имеет мало шансов встать в ряды «высоких статистических технологий» без специально организованных усилий современных специалистов по их адаптации.
Итак, основное - обучение. Несколько огрубляя, можно сказать: что попало в учебные курсы и соответствующие учебные пособия - то сохраняется, что не попало - то пропадает. Подробнее об обучении - в конце раздела. Сейчас - об упомянутом выше Институте высоких статистических технологий и эконометрики (ИВСТЭ) МГТУ им. Н.Э.Баумана. Он был организован в 1989 г. и действует на базе факультета «Инженерный бизнес и менеджмент». Институт на хоздоговорных и госбюджетных началах занимается развитием, изучением и внедрением «высоких статистических технологий», т.е. наиболее современных технологий анализа технических, экономических, социологических, медицинских данных, ориентированных на использование в условиях современного производства и экономики. Основной интерес представляют применения «высоких статистических технологий» для анализа конкретных экономических данных, т.е. в эконометрике. Из экономических дисциплин наиболее перспективным представляется применение «высоких статистических технологий» для поддержки принятия управленческих решений, прежде всего в таком новом (для России) перспективном направлении экономической науки и практики, как контроллинг [42].
Вначале Институт действовал как Всесоюзный центр статистических методов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического общества. В 1990-1992 гг. было выполнено более 100 хоздоговорных работ, в том числе для НИЦентра по безопасности атомной энергетики, ВНИИ нефтепереработки, ПО “Пластик”, ЦНИИ черной металлургии им. Бардина, НИИ стали, ВНИИ эластомерных материалов и изделий, НИИ прикладной химии, ЦНИИ химии и механики, НПО “Орион”, ВНИИ экономических проблем развития науки и техники, ПО “Уралмаш”, “АвтоВАЗ”, МИИТ, Казахского политехнического института, Донецкого государственного госуниверситета и многих других.
Затем ИВСТЭ разрабатывает эконометрические методы анализа нечисловых данных, а также процедуры расчета и прогнозирования индекса инфляции и валового внутреннего продукта (для Министерства обороны РФ). Мы занимаемся методологией построения и использования математических моделей процессов налогообложения (для Министерства налогов и сборов РФ), методологией оценки рисков реализации инновационных проектов высшей школы (для Министерства промышленности, науки и технологий РФ). Институт оценивает влияние различных факторов на формирование налогооблагаемой базы ряда налогов (для Минфина РФ). Мы прорабатываем перспективы применения современных статистических и экспертных методов для анализа данных о научном потенциале (для Министерства промышленности, науки и технологий РФ). Важное направление связано с эколого-экономической тематикой - разработка методологического, программного и информационного обеспечения анализа рисков химико-технологических объектов (для Международного научно-технического центра), методов использования экспертных оценок в задачах экологического страхования (совместно с Институтом проблем рынка РАН). Институт проводит маркетинговые исследования (в частности, для Institute for Market Research GfK MR Russia, Промрадтехбанка, фирм, торгующих растворимым кофе, программным обеспечением, образовательными услугами). Интерес вызывают наши работы по прогнозированию социально-экономического развития России методом сценариев, по экономико-математическому моделированию развития малых предприятий и созданию современных систем информационной поддержки принятия решений для таких организаций.
Институт ведет фундаментальные исследования в области высоких статистических технологий и эконометрики. Информация об Институте представлена на сайте «Высокие статистические технологии» (http://orlovs.pp.ru),. Институтом издается компьютерный еженедельник «Эконометрика» (около 1,0 тыс. подписчиков). Архив выпусков «Эконометрики» можно рассматривать как хрестоматию по различным разделам эконометрики, а также по высоким статистическим технологиям.
Может возникнуть естественный вопрос: зачем нужны высокие статистические технологии, разве недостаточно обычных статистических методов? Мы считаем и доказываем своими теоретическими и прикладными работами, что совершенно недостаточно. Так, многие данные в информационных системах имеют нечисловой характер, например, являются словами или принимают значения из конечных множеств. Нечисловой характер имеют и упорядочения, которые дают эксперты или менеджеры, например, выбирая главную цель, следующую по важности и т.д. Значит, нужна статистика нечисловых данных. Мы ее построили. Далее, многие величины известны не абсолютно точно, а с некоторой погрешностью - от и до. Другими словами, исходные данные - не числа, а интервалы. Нужна статистика интервальных данных. Мы ее развиваем. В монографии [42] на с.138 хорошо сказано: "Нечеткая логика - мощный элегантный инструмент современной науки, который на Западе (и на Востоке - в Японии, Китае - А.О.) можно встретить в десятках изделий - от бытовых видеокамер до систем управления вооружениями, - у нас до самого последнего времени был практически неизвестен". Напомним, первая монография российского автора по теории нечеткости была написана нами [43]. Ни статистики нечисловых данных, ни статистики интервальных данных, ни статистики нечетких данных нет и не могло быть в классической статистике. Все это - высокие статистические технологии. Они разработаны за последние 10-30-50 лет. А обычные вузовские курсы по общей теории статистики и по математической статистике разбирают научные результаты, полученные в первой половине ХХ века.
Важная часть эконометрики - применение высоких статистических технологий к анализу конкретных экономических данных, что зачастую требует дополнительной теоретической работы по доработке статистических технологий применительно к конкретной ситуации. Большое значение имеют конкретные эконометрические модели, например, модели экспертных оценок или экономики качества. И конечно, такие конкретные применения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. Сейчас уже многих ясно, что годовой бухгалтерский баланс предприятия может быть использован для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции. Применение эконометрики дает заметный экономический эффект. Например, в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества.
Преподавание высоких статистических технологий и их сердцевины - нечисловой статистики. Приходится с сожалением констатировать, что в России практически отсутствует подготовка специалистов по высоким статистическим технологиям. В курсах по теории вероятностей и математической статистике обычно даются лишь классические основы этих дисциплин, разработанные в первой половине ХХ в., а преподаватели свою научную деятельность предпочитают посвящать доказательству никому не нужных теорем, а не высоким статистическим технологиям.
В настоящее время появилась надежда на эконометрику. В России начинают развертываться эконометрические исследования и преподавание эконометрики, в том числе не только Институтом высоких статистических технологий и эконометрики. Преподавание этой дисциплины ведется в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ), на экономическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова и еще в нескольких экономических учебных заведениях. Среди технических вузов мы, факультет "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э.Баумана, имеем в настоящее время приоритет в преподавания эконометрики [6]. Мы полагаем, что экономисты, менеджеры и инженеры, прежде всего специалисты по контроллингу [42], должны быть вооружены современными средствами информационной поддержки, в том числе высокими статистическими технологиями и эконометрикой. Очевидно, преподавание должно идти впереди практического применения. Ведь как применять то, чего не знаешь?
Один раз - в 1990-1992 гг. мы уже обожглись на недооценке необходимости предварительной подготовки тех, для кого предназначены современные компьютерные средства. Наш коллектив (Всесоюзный центр статистических методов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического общества) разработал систему диалоговых программных систем обеспечения качества продукции. Их созданием руководили ведущие специалисты страны. Но распространение программных продуктов шло на 1-2 порядка медленнее, чем мы ожидали. Причина стала ясна не сразу. Как оказалось, работники предприятий просто не понимали возможностей разработанных систем, не знали, какие задачи можно решать с их помощью, какой экономический эффект они дадут. А не понимали и не знали потому, что в вузах никто их не учил статистическим методам управления качеством. Без такого систематического обучения нельзя обойтись - сложные концепции "на пальцах" за 5 минут не объяснишь.
Есть и противоположный пример - положительный. В середине 1980-х годов в советской средней школе ввели новый предмет "Информатика". И сейчас молодое поколение превосходно владеет компьютерами, мгновенно осваивая быстро появляющиеся новинки, и этим заметно отличается от тех, кому за 40-50 лет. Если бы удалось адекватно выполнить уже принятые на государственном уровне решения и ввести в средней школе курс теории вероятностей и статистики - а такой курс есть в Японии и США, Швейцарии, Кении и Ботсване, почти во всех странах [22] - то ситуация могла бы быть резко улучшена. Надо, конечно, добиться того, чтобы такой курс был построен на высоких статистических технологиях, а не на низких. Другими словами, он должен отражать современные достижения, а не концепции пятидесятилетней или столетней давности.

В.2. Структура нечисловой статистики (в сокращении)

Нечисловая статистика (статистика нечисловых данных, статистика объектов нечисловой природы) как самостоятельное научное направление была выделена в нашей стране. Термин "статистика объектов нечисловой природы" впервые появился в 1979 г. в монографии [26]. В том же году в работе [27] была сформулирована программа развития этого нового направления статистических методов.
Со второй половины 80-х годов существенно возрос интерес к этой тематике и у зарубежных исследователей. Это проявилось, в частности, на Первом Всемирном Конгрессе Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли, состоявшемся в сентябре 1986 г. в Ташкенте. Нечисловая статистика используется в нормативно-технической и методической документации, ее применение позволяет получить существенный технико-экономический эффект [28].
Цель настоящего раздела - дать введение в нечисловую статистику (статистику нечисловых данных, статистику объектов нечисловой природы), выделить ее структуру, указать основные идеи и результаты, подробнее рассмотренные в дальнейших главах книги.
Напомним, что объектами нечисловой природы называют элементы пространств, не являющихся линейными. Примерами являются вектора из 0 и 1, измерения в качественных шкалах, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), множества, последовательности символов (тексты). Объекты нечисловой природы нельзя складывать и умножать на числа, не теряя при этом содержательного смысла. Этим они отличаются от издавна используемых в прикладной статистике (в качестве элементов выборок) чисел, векторов и функций.
Прикладную статистику по виду статистических данных принято делить на следующие направления:
статистика случайных величин (одномерная статистика);
многомерный статистический анализ;
статистика временных рядов и случайных процессов;
нечисловая статистика, или статистика нечисловых данных (ее важная часть – статистика интервальных данных).
При создании теории вероятностей и математической статистики исторически первыми были рассмотрены объекты нечисловой природы - белые и черные шары в урне. На основе соответствующих вероятностных моделей были введены биномиальное, гипергеометрическое и другие дискретные распределения. Получены теоремы Муавра-Лапласа, Пуассона и др. Современное развитие этой тематики привело, в частности, к созданию теории статистического контроля качества продукции по альтернативному признаку (годен - не годен) в работах А.Н.Колмогорова, Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляева, Я.П. Лумельского и многих других (см., например, классические монографии [29,30]).
В семидесятых годах ХХ в. в связи с запросами практики весьма усилился интерес к статистическому анализу нечисловых данных. Московская группа, организованная Ю.Н. Тюриным, Б.Г.Литваком, А.И.Орловым, Г.А. Сатаровым, Д.С. Шмерлингом и другими специалистами вокруг созданного в 1973 г. научного семинара "Экспертные оценки и нечисловая статистика", развивала в основном вероятностную статистику нечисловых данных. Были установлены разнообразные связи между различными видами объектов нечисловой природы и изучены свойства этих объектов. Московской группой выпущены десятки сборников и обзоров, перечень которых приведен в итоговой работе [31]. Хотя в названиях многих из этих изданий стоят слова "экспертные оценки", анализ содержания сборников показывает, что подавляющая часть статей посвящена математико-статистическим вопросам, а не проблемам проведения экспертиз. Частое употребление указанных слов отражает лишь один из импульсов, стимулирующих развитие нечисловой статистики и идущих от запросов практики. При этом необходимо подчеркнуть, что полученные результаты могут и должны активно использоваться в теории и практике экспертных оценок.
Новосибирская группа (Г.С. Лбов, Б.Г. Миркин и др.), как правило, не использовала вероятностные модели, т.е. вела исследования в рамках детерминированного анализа данных. В московской группе в рамках анализа данных также велись работы, в частности, Б.Г.Литваком. Исследования по статистике объектов нечисловой природы выполнялись также в Ленинграде, Ереване, Киеве, Таллинне, Тарту, Красноярске, Минске, Днепропетровске, Владивостоке, Калинине и других отечественных научных центрах.
Внутреннее деление нечисловой статистики. Внутри рассматриваемого направления прикладной статистики выделяют следующие области:
1. Статистика конкретных видов объектов нечисловой природы.
2. Статистика в пространствах общей (произвольной) природы.
3. Применение идей, подходов и результатов статистики объектов нечисловой природы в классических областях прикладной статистики.
Единство рассматриваемому направлению придает прежде всего вторая составляющая, позволяющая с единой точки зрения подходить к статистическим задачам описания данных, оценивания, проверки гипотез при рассмотрении выборки, элементы которой имеют ту или иную конкретную природу. Внутри первой составляющей рассматривают:
1.1) теорию измерений;
1.2) статистику бинарных отношений;
1.3) теорию люсианов (бернуллиевских векторов);
1.4) теорию парных сравнений;
1.5) статистику случайных множеств;
1.6) статистику нечетких множеств;
1.7) статистику интервальных данных
1.8) аксиоматическое введение метрик;
1.9) многомерное шкалирование и кластер-анализ (существенную часть этой тематики относят также к многомерному статистическому анализу), и др.
Перечисленные разделы тесно связаны друг с другом, как продемонстрировано, в частности, в работах [26, 32] и дальнейших главах настоящего учебника. Вне данного перечня остались работы по хорошо развитым классическим областям - статистическому контролю, таблицам сопряженности, а также по анализу текстов и некоторые другие (см. [6, 31, 33]).
Применения статистики объектов нечисловой природы. Идеи, подходы, результаты статистики объектов нечисловой природы оказались полезными и в классических областях прикладной статистики. Статистика в пространствах общей природы позволила с единых позиций рассмотреть всю прикладную статистику, в частности, показать, что регрессионный, дисперсионный и дискриминантный анализы являются частными случаями общей схемы регрессионного анализа в пространстве произвольной природы. Поскольку структура модели - объект нечисловой природы, то ее оценивание, в частности, оценивание степени полинома в регрессии, также относится к статистике нечисловых данных. Если учесть, что результаты измерения всегда имеют погрешность, т.е. являются не числами, а интервалами или нечеткими множествами, то приходим к необходимости разработки статистики интервальных данных. Ее развитие заставило пересмотреть некоторые выводы теоретической статистики. Например, в статистике интервальных данных отсутствует состоятельность оценок, нецелесообразно увеличивать объем выборок сверх некоторого предела (см. главу 4).
Технико-экономическая эффективность от применения методов статистики нечисловых данных достаточно высока. К сожалению, из-за изменения экономической ситуации, в частности, из-за инфляции трудно сопоставлять конкретные экономические результаты в разные моменты времени. Кроме того, методы нечисловой статистики составляют часть методов прикладной статистики. А те, в свою очередь - часть методов, входящих в систему информационной поддержки принятия решений на предприятии. Какую часть приращения прибыли предприятия надо отнести на эту систему? Можно проанализировать, как работает система управления фирмой в настоящее время. Но можно только оценивать, скорее всего, с помощью экспертных оценок, каковы были бы результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия, если бы система управления фирмой была бы иной, например, содержала бы методы нечисловой статистики.
Нечисловая статистика как часть прикладной статистики продолжает бурно развиваться. В частности, постоянно увеличивается количество ее практически полезных применений при анализе конкретных технических, экономических, медицинских данных - в научных, инженерно-технических, социологических, исторических, маркетинговых исследованиях, в контроллинге, при управлении качеством и предприятием в целом, в макроэкономике, при проведении научных медицинских работ и др.
Нечисловая статистика и концепция устойчивости. Основой для развития нечисловой статистики послужили результаты, полученные в монографии [26]. Судя по названию, она посвящена проблемам устойчивости в математических моделях социально-экономических явлений и процессов. Устойчивость выводов и принимаемых решений рассматривается относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок модели. Как связаны проблемы устойчивости с нечисловой статистикой?
Во-первых, результаты объективного измерения нечисловых объектов обычно более устойчивы, чем числовых величин. Например, заключение о качестве изделия (годно - дефектно) более устойчиво, чем результат измерения его числового параметра (например, массы). Из-за погрешности повторного измерения масса изделия будет описываться несколько иным числом, а вывод о дефектности при повторной проверке сохранится.
Во-вторых, человеку свойственно использовать в своем мышлении нечисловые величины, прежде всего слова, а не появившиеся исторические недавно числовые системы. Именно поэтому для описания лингвистических переменных стали использовать нечеткие множества. Нечисловые оценки и выводы - первичны, их числовая оболочка - вторична. Поэтому нечисловая сердцевина устойчивее числовой периферии мышления и принятия решений. Другими словами, результаты субъективного измерения нечисловых объектов также более устойчивы, чем результаты субъективного измерения числовых величин.
В-третьих, многие постановки, приведенные выше, приобретают естественный вид в рамках концепции устойчивости. Например, требование устойчивости результата сравнения средних приводит к характеризации средних величин шкалами измерений, в которых их можно использовать. Любая предельная теорема - это утверждение об устойчивости того или иного математического объекта относительно изменения объема выборки или другого параметра, по которому происходит переход к пределу. Много подобных примеров приведено в монографии [26].
Таким образом, нечисловая статистика - это не только наиболее современная область статистических методов, но и центральная часть этой научно-практической дисциплины, наиболее важная как с теоретической, так и с прикладной точки зрения. Нечисловая статистика – сердцевина высоких статистических технологий [44].
В настоящее время нечисловая статистика (статистика нечисловых данных, статистика объектов нечисловой природы) - весьма развитая область искусственного интеллекта. К ней относятся посвящено большинство новых публикаций по прикладной статистике 45]. Развитию нечисловой статистики посвящена, в частности, часть I монографии [46], статьи [47, 48].

Литература

1. Никитина Е.П., Фрейдлина В.Д., Ярхо А.В. Коллекция определений термина «статистика». – М.: МГУ, 1972. – 46 с.
2. Ленин В.И. Развитие капитализма в России. Процесс образования внутреннего рынка для крупной промышленности. - М.: Политиздат, 1986. - XII, 610 с.
3. Гнеденко Б.В. Очерк по истории теории вероятностей. – М.:УРСС, 2001. – 88 с.
4. Клейн Ф. Лекции о развитии математики в ХIХ столетии. Часть I. - М.-Л.: Объединенное научно-техническое издательство НКТП СССР, 1937. - 432 с.
5. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика. 1990. - 295 с.
6. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник для вузов. Изд. 3-е, исправленное и дополненное. - М.: Изд-во "Экзамен", 2004. – 576 с.
7. Бернштейн С.Н. Современное состояние теории вероятностей и ее приложений. - В сб.: Труды Всероссийского съезда математиков в Москве 27 апреля - 4 мая 1927 г. - М.-Л.: ГИЗ, 1928. С.50-63.
8. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. / Заводская лаборатория. 1992. Т.58. № 1. С.67-74.
9. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и её применений. / Вестник статистики. 1990. № 1. С.65 - 71.
10. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений. - М.: Наука, 1966. - 566 с.
11. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. - М.: Наука, 1973. - 899 с.
12. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976. - 736 с.
13. Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса. - М.: Наука, 1969. - 192 с.
14. ГОСТ 11.011-83. Прикладная статистика. Правила определения оценок и доверительных границ для параметров гамма-распределения. - М.: Изд-во стандартов. 1984. - 53 с. (в настоящее время может быть использован как научная публикация).
15. Орлов А.И. О развитии прикладной статистики. - В сб.: Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). - М.: Знание, 1981, с.3-14.
16. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). - М.: Знание, 1977. - 64 с.
17. Орлов А.И. Сертификация и статистические методы. - Журнал "Заводская лаборатория". 1997. Т.63. № 3. С.55-62.
18. Орлов А.И. Что дает прикладная статистика народному хозяйству? – Журнал «Вестник статистики». 1986, No.8. С.52 – 56.
19. Орлов А.И., Орлова Л.А. Применение эконометрических методов при решении задач контроллинга. – Журнал «Контроллинг». 2003. №4. С.50-54.
20. Панде П., Холп Л. Что такое «Шесть сигм»? Революционный метод управления качеством / Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 158 с.
21. Комаров Д.М., Орлов А.И. Роль методологических исследований в разработке методоориентированных экспертных систем (на примере оптимизационных и статистических методов). - В сб.: Вопросы применения экспертных систем. - Минск: Центросистем, 1988. С.151-160.
22. The teaching of statistics / Studies in mathematical education, vol.7. - Paris, UNESCO, 1991. - 258 pp.
23. Котц С., Смит К. Пространство Хаусдорфа и прикладная статистика: точка зрения ученых СССР. - The American Statistician. November 1988. Vol. 42. № 4. Р. 241-244.
24. Кудлаев Э.М., Орлов А.И. Вероятностно-статистические методы исследования в работах А.Н.Колмогорова. – Журнал «Заводская лаборатория». 2003. Т.69. № 5. С.55-61.
25. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1965 (1-е изд.), 1968 (2-е изд.), 1983 (3-е изд.).
26. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
27. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки. – В сб.: Экспертные оценки / Вопросы кибернетики. Вып.58. - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979. - С.17-33.
28. Кривцов В.С., Орлов А.И., Фомин В.Н. Современные статистические методы в стандартизации и управлении качеством продукции. – Журнал «Стандарты и качество». 1988. No.3. С.32-36.
29. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. - М.: Наука, 1975. - 408 с.
30. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества. - М.: Изд-во стандартов, 1979. - 200 с.
31. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (Обзор). – Журнал «Заводская лаборатория». 1990. Т.56. No.3. С.76-83.
32. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. - М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. - 910 с.
33. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. – М.: Научный мир, 2000. – 352 с.
34. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения. - М.: Советское радио, 1972. - 192 с.
35. Орлов А.И. Асимптотика решений экстремальных статистических задач. – В сб.: Анализ нечисловых данных в системных исследованиях. Сборник трудов. Вып.10. - М.: Всесоюзный научно-исследовательский институт системных исследований, 1982. - С. 4-12.
36. Орлов А.И. Асимптотическое поведение статистик интегрального типа. – В сб.: Вероятностные процессы и их приложения. Межвузовский сборник. - М.: МИЭМ, 1989. С.118-123.
37. Кендэл М. Ранговые корреляции. - М.:Статистика,1975. - 216 с.
38. Раушенбах Г.В. Меры близости и сходства. - В сб.: Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. - С.169-203.
39. Орлов А.И. Распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат. – Журнал «Заводская лаборатория».1985. Т.51. No.1. С.60-62.
40. Орлов А.И. Какие гипотезы можно проверять с помощью двухвыборочного критерия Вилкоксона? – Журнал «Заводская лаборатория». 1999. Т.65. No.1. С.51-55.
41. Орлов А.И. «Шесть сигм» - новая система внедрения математических методов исследования. – Журнал «Заводская лаборатория». 2006. Т.72. No.5. С.50 – 53.
42. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях / А.М. Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г.Фалько. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
43. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980.- 64 с.
44. Орлов А.И. Высокие статистические технологии // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т.69. №11. С.55-60.
45. Орлов А.И. Развитие математических методов исследования (2006 – 2015 гг.) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. Т.83. №1. Ч.1. С. 78-86.
46. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии : монография. – Краснодар : КубГАУ, 2019. – 258 с.
47. Орлов А.И. Статистика нечисловых данных за сорок лет (обзор) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019. Т.85. №11. - С. 69-84.
48. Орлов А.И. Статистика нечисловых данных - центральная часть современной прикладной статистики // Научный журнал КубГАУ. 2020. № 156. С. 111–142.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб окт 01, 2022 7:25 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1200. Искусственный интеллект: cтатистические методы анализа данных : учебник / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c. — ISBN 978-5-4497-1470-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117029.html

Предлагаем аннотацию, содержание и Предисловие.


А.И. Орлов


Искусственный интеллект

Статистические методы анализа данных

Учебник

2021


Орлов А.И.
Искусственный интеллект: Статистические методы анализа данных: Учебник. / А.И.Орлов.-..., 2021. - ... с.

Учебник посвящен современным методам анализа статистических данных. В первой части рассмотрены основы выборочных исследований и основные задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Статистические методы анализа числовых данных, многомерный статистический анализ и статистические методы анализа динамики обсуждаются во второй части с непараметрической точки зрения. Основные понятия теории статистического моделирования раскрываются в третьей части на примерах моделей экономики и управления (управления качеством, логистики, взаимовлияния факторов), экспертных исследований, медицины, социологии, демографии, истории, электротехники. Теоретическим инструментам, истории и перспективам развития статистических методов посвящена четвертая часть. Изложение соответствует рекомендациям Российской академии статистических методов. Подготовлен с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА («Мастер делового администрирования»), инженеров различных специальностей, менеджеров, экономистов, социологов, научных и практических работников, связанных с анализом данных.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие

Введение. Статистические методы анализа данных как область научно-практической деятельности
Литература

Часть 1. Основные постановки задач анализа данных

Глава 1. Выборочные исследования
1.1. Организация выборочных исследований
1.2. Модели случайных выборок
1.3. Доверительное оценивание доли
1.4. Два прикладных выборочных исследования
1.5. Проверка однородности двух биномиальных выборок
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 2. Описание данных
2.1. Модели порождения данных
2.2. Таблицы и диаграммы
2.3. Выборочные характеристики распределения
2.4. Эмпирическая функция распределения
2.5. Непараметрические оценки плотности
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 3. Оценивание
3.1. Методы оценивания параметров
3.2. Одношаговые оценки
3.3. Асимптотика решений экстремальных статистических задач
3.4. Робастность статистических процедур
3.5. Оценивание для сгруппированных данных
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 4. Проверка гипотез
4.1. Метод моментов проверки гипотез
4.2. Неустойчивость параметрических методов отбраковки выбросов
4.3. Предельная теория непараметрических критериев
4.4. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок
4.5. Проблема множественных проверок статистических гипотез
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 2. Конкретные статистические методы

Глава 5. Статистические методы анализа числовых выборок
5.1. Оценивание основных характеристик распределения
5.2. Методы проверки однородности характеристик двух независимых выборок
5.3. Двухвыборочный критерий Вилкоксона
5.4. Состоятельные критерии проверки однородности независимых выборок
5.5. Методы проверки однородности связанных выборок
5.6. Проверка гипотезы симметрии
5.7. Реальные и номинальные уровни значимости в задачах проверки статистических гипотез
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 6. Многомерный статистический анализ
6.1. Коэффициенты корреляции
6.2. Восстановление линейной зависимости между двумя переменными
6.3. Основы линейного регрессионного анализа
6.4. Статистические методы классификации
6.5. Методы снижения размерности
6.6. Индексы и их применение
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 7. Статистические методы анализа динамики
7.1. Методы анализа и прогнозирования временных рядов
7.2. Системы эконометрических уравнений
7.3. Оценивание длины периода и периодической составляющей
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 3. Вероятностно-статистическое моделирование

Глава 8. Основы вероятностно-статистического моделирования
8.1. Основные понятия теории статистического моделирования
8.2. Демографические модели
8.3. Статистические модели движения товарных потоков
8.4. Статистические модели в истории
8.5. Вероятностно-статистическое моделирование помех, создаваемых электровозами
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 9. Статистические модели динамики
9.1. Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов
9.2. Система моделей налогообложения
9.3. Моделирование и анализ многомерных временных рядов
9.4. Балансовые соотношения в системе ЖОК
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 10. Статистические модели управления качеством
10.1. Основы статистического контроля качества
10.2. Асимптотическая теория одноступенчатых планов
10.3. Практическое применение статистического контроля
10.4. Статистические методы управления качеством
10.5. Обнаружение разладки с помощью контрольных карт
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 11. Статистические модели экспертных исследований
11.1. Примеры процедур экспертных оценок
11.2. Основные стадии экспертного опроса
11.3. Теория измерений и средние величины
11.4. Методы средних баллов
11.5. Метод согласования кластеризованных ранжировок
11.6. Математические методы анализа экспертных оценок
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 12. Статистические модели в медицине
12.1. Новое компьютерно-статистическое мышление врача
12.2. Методы «доказательной медицины»
12.3. Медико-статистические технологии
12.4. Высокие статистические технологии в научных медицинских исследованиях
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 13. Статистические методы в социологии
13.1. Развитие статистического инструментария социологов
13.2. Перспективы применения люсианов в социологии
13.3. Асимптотика квантования и выбор числа градаций в социологических анкетах
13.4. Социометрическое исследование – инструмент менеджера
13.5. Статистические методы в выборочных исследованиях научных организаций
13.6. Статистические методы в изучении способных к математике школьников
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 4. Инструменты, история и перспективы
статистических методов

Глава 14. Теоретические инструменты статистических методов
14.1. Законы больших чисел
14.2. Центральные предельные теоремы
14.3. Теоремы о наследовании сходимости
14.4. Метод линеаризации
14.5. Принцип инвариантности
14.6. Устойчивость выводов и принцип уравнивания погрешностей
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 15. О развитии статистических методов
15.1. Основные этапы становления статистических методов
15.2. Статистические методы в России
15.3. Дискуссия о прикладной статистике
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 16. Современные статистические методы
16.1. Точки роста
16.2. Высокие статистические технологии
16.3. Компьютерно-статистические методы
16.4. О методологии статистических методов
16.5. Основные нерешенные проблемы статистических методов
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Приложение. Об авторе этой книги

Предисловие

В "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года" принято следующее определение: "... искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений" (https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/). В этом определении прямо не говорится про научную основу "комплекса технологических решений". По нашему мнению, в социально-экономической области в качестве такой основы можно использовать организационно-экономическое моделирование, включая высокие статистические технологии, в том числе нечисловую статистику, теорию и практику экспертных оценок, статистические методы анализа данных.
Автор занимается проблемами искусственного интеллекта около полвека (первые статьи напечатаны в 1972 г.). Настоящая книга посвящена важной составляющей искусственного интеллекта - статистическим методам анализа данных.
Статистические методы анализа данных активно применяются в технических исследованиях, экономике, теории и практике управления (менеджменте), социологии, медицине, геологии, истории и т.д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во всех отраслях практической деятельности, почти во всех областях теоретических исследований. Настоящий учебник позволяет овладеть современными статистическими методами на уровне, достаточном для использования этих методов в научной и практической деятельности.
Содержание книги. Учебник состоит из введения и четырех частей, разбитых на 16 глав. Во введении обсуждается внутренняя структура статистических методов анализа данных – развитой области научно-практической деятельности.
Часть 1 посвящена основным постановкам задач анализа данных – методам выборочных исследований, описания данных, оценивания и проверки гипотез. В главе 1 обсуждаются проблемы организации выборочных исследований на примере двух конкретных маркетинговых опросов. Разработаны модели случайных выборок, в том числе гипергеометрическая и биномиальная, методы доверительного оценивания доли и проверки однородности двух биномиальных выборок.
В главе 2 обсуждаются модели порождения данных, методы их описания с помощью таблиц и диаграммы, выборочных характеристик и эмпирической функции распределения, непараметрических оценок плотности (в пространствах произвольной природы). Показано, что распределение результатов наблюдений (испытаний, испытаний, анализов, опытов), как правило, отличается от нормального. Как следствие, в учебнике большое внимание уделено непараметрическим методам анализа статистических данных.
Глава 3 посвящена методам оценивания параметров и характеристик. В частности, разработаны и изучены одношаговые оценки, предназначенные для замены устаревших оценок максимального правдоподобия. Исследована асимптотика решений экстремальных статистических задач и устойчивость (робастность) статистических процедур. Оценивание для сгруппированных данных построено на основе современных вариантов формулы Эйлера-Маклорена и поправок Шеппарда.
Для проверки гипотез в главе 4 разработан метод моментов, реализованный на примере гипотезы согласия с гамма-распределением. Продемонстрирована крайняя неустойчивость параметрических методов отбраковки выбросов, приводящая к выводу о невозможности их научно обоснованного использования. Построена предельная теория непараметрических критериев, опирающаяся на метод приближения ступенчатыми функциями. Разработан метод проверки гипотез по совокупности малых выборок, предназначенный для применения в асимптотике растущей размерности, когда число неизвестных параметров растет вместе с объемом данных. Обсуждается проблема множественных проверок статистических гипотез, актуальная при разработке высоких статистических технологий анализа данных.
В части 2 рассматриваются конкретные статистические методы анализа данных различных типов. В главе 5 элементы выборки – это числа. Разобраны методы точечного и доверительного непараметрического оценивания основных характеристик распределения – математического ожидания, медианы, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации. Подробно рассмотрены методы проверки однородности характеристик двух независимых выборок, обоснована необходимость использования непараметрического критерия Крамера-Уэлча вместо статистики Стьюдента, опирающейся на нереалистические предположения нормальности результатов измерений и совпадения дисперсий элементов двух выборок. Изучены свойства двухвыборочного критерия Вилкоксона, обосновано использование состоятельных критериев проверки однородности независимых выборок. Разработаны методы проверки однородности связанных выборок, в том числе на основе критериев проверки гипотезы симметрии. Обсуждается взаимосвязь реальных и номинальных уровней значимости в задачах проверки статистических гипотез.
Глава 6 посвящена основным постановкам многомерного статистического анализа. Рассмотрены линейный (Пирсона) и непараметрические (Спирмена, Кендалла) коэффициенты парной корреляции. Подробно обсуждается задача восстановления линейной зависимости между двумя переменными на основе непараметрического метода наименьших квадратов. Рассмотрены основы линейного регрессионного анализа, статистических методов классификации и методов снижения размерности. В конце главы 6 разобран индекс инфляции и его применения, в частности, при анализе уровня жизни и доходности банковских вкладов.
Статистические методы анализа динамики обсуждаются в главе 7, в том числе методы анализа и прогнозирования временных рядов и системы эконометрических уравнений. В учебник включены оригинальные подходы к оцениванию длины периода и периодической составляющей сигналов.
Статистические методы анализа нечисловых и интервальных данных не обсуждаются в настоящем учебнике. Они рассмотрены в иных изданиях, в частности, в выпущенных издательством «Экзамен» наших учебниках «Эконометрика» (2002, 2003, 2004), «Прикладная статистика» (2006, наиболее полное изложение) и «Теория принятия решений» (2006), а также в выпущенном издательством МГТУ им. Н.Э. Баумана учебнике "Организационно-экономическое моделирование. Ч.1. Нечисловая статистика".
Наибольшая по объему часть 3, включающая 6 глав, посвящена вероятностно-статистическому моделированию в различных областях применения. В главе 8 рассмотрены основные понятия теории статистического моделирования, затем обсуждаются демографические модели, статистические модели движения товарных потоков в процессе работы склада (в другой терминологии – модели логистики). Большое внимание уделено статистическому моделированию исторических процессов, позволившему существенно уточнить хронологию древнего мира и средневековья. Завершается глава вероятностно-статистическим моделированием помех, создаваемых электровозами, с целью сокращения расходов на защиту проводных линий связи.
В главе 9 подробно описан подход к моделированию взаимовлияний факторов методом ЖОК (название составлено из первых букв фамилий исследователей: Жихарев – Орлов – Кольцов). На основе этого метода разработана система моделей налогообложения и проанализированы макроэкономические балансовые соотношения. Рассмотрена эконометрическая база метода - моделирование и анализ многомерных временных рядов.
Статистические модели управления качеством – предмет обсуждения в главе 10. От основ статистического контроля качества переходим к асимптотической теории одноступенчатых планов, а затем – к практическому применению статистического контроля. Рассмотрен весь комплекс статистических методов управления качеством, в том числе методы обнаружения разладки с помощью контрольных карт, весьма актуальные не только для организации производства, но и в менеджменте.
В главе 11 речь идет о статистическом моделировании в экспертных исследованиях. Приведены примеры процедур экспертных оценок, выделены основные стадии экспертного опроса. Для построения математической теории экспертных технологий важна общенаучная теория измерений. В качестве примера ее применения получены правила выбора вида средних величин в зависимости от типов шкал, в которых измерены ответы экспертов. Обсуждается использование методов средних арифметических и медиан баллов в сочетании с процедурами согласования кластеризованных ранжировок. Кратко рассмотрены математические методы анализа экспертных оценок, в частности, расстояние Кемени и медиана Кемени в пространствах бинарных отношений.
Рассказ о статистических моделях в медицине (глава 12) начинается с обсуждения нового компьютерно-статистического мышление врача, основанного на методах «доказательной медицины». Рассмотрено применение медико-статистических технологий в научных медицинских исследованиях. Особое внимание уделено проблемам внедрения высоких статистических технологий.
Завершаем часть 3 обсуждением статистических методов в социологии (глава 13). Проанализировано развитие статистического инструментария отечественных социологов за последние 30 лет. Подробнее обсуждаются некоторые математические методы в социологии - перспективы применения люсианов, асимптотика квантования и выбор числа градаций в социологических анкетах. Рассмотрен ряд практических применений статистических методов в социологии – в социометрических исследованиях, рассматриваемых как эффективный инструмент менеджера, в выборочных исследованиях научных организаций, в изучении способных к математике школьников.
Заключительная часть 4 посвящена инструментам, истории и перспективам развития статистических методов. В главе 14 кратко рассмотрены такие теоретические инструменты статистических методов, постоянно используемые в предыдущих главах учебника, как законы больших чисел, центральные предельные теоремы, теоремы о наследовании сходимости, метод линеаризации, принцип инвариантности. В конце главы рассмотрены проблемы устойчивости статистических выводов и принцип уравнивания погрешностей.
О развитии статистических методов кратко рассказываем в главе 15. Обсуждаются основные этапы становления статистических методов (от Книги Чисел в Библии до наших дней). Статистические методы в России рассмотрены на примерах исследований А.Н. Колмогорова, Б.В.Гнеденко, Н.В. Смирнова, Л.Н. Большева, В.В. Налимова. Завершается глава рассказом о дискуссии 80-х годов, посвященной предмету и содержанию прикладной статистики.
В завершающей книгу главе 16 речь идет о современных статистических методах и перспективах их развития. Выделены «точки роста» рассматриваемой научно-практической дисциплины. Введено понятие «высокие статистические технологии» и обоснована необходимость из развития. Обсуждается использование информационных технологий при анализе статистических данных, рассмотрены современные компьютерно-статистические методы. Дано представление о методологии статистических методов. Сформулированы основные нерешенные проблемы статистических методов.
В конце каждой главы приведен список литературных источников, контрольные вопросы и задачи, а также темы докладов, рефератов, исследовательских работ. Нумерация таблиц, рисунков, формул, теорем, примеров дана как по главам, так и по параграфам.
Автор настоящего учебника более 50 лет постоянно занимается статистическими методами. Как практик и как теоретик. В учебник включены теоретические и практические результаты, как достаточно давние (70-х годов), так и полученные в последние годы (вплоть до 2021 г.). Их происхождение и авторство заинтересованные читатели проследят по литературным ссылкам, которые пригодятся и для углубленного изучения материала. В конце учебника помещена краткая информация о деятельности автора как научного работника и преподавателя.
Общее количество статей и книг по статистическим методам давно превысило 106, из них актуальными к настоящему времени являются, по нашей оценке, не менее 105. Конкретный специалист может овладеть несколькими тысячами из них. Следовательно, ни один исследователь не может претендовать на знакомство более чем с 2–3% актуальных публикаций, и в любом учебнике содержится лишь небольшая часть знаний, накопленных в области разработки и применения статистических методов. Однако автор надеется, что наиболее важные подходы, идеи, результаты и алгоритмы расчетов включены в учебник. Эта надежда основана на собственном почти полувековом опыте теоретической и практической работы в области статистических методов, на совокупном опыте членов научных сообществ, скрупулезном анализе положения в нашей научно-прикладной дисциплине при создании Всесоюзной статистической ассоциации, Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов.
В отличие от учебной литературы по математическим дисциплинам, в настоящей книге практически отсутствуют доказательства. Однако в нескольких случаях мы сочли целесообразным их привести. При первом чтении доказательства теорем можно пропустить.
О роли литературных ссылок в учебнике необходимо сказать достаточно подробно. Прежде всего, эта книга представляет собой замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме знания стандартных учебных курсов по высшей математике (включая теорию вероятностей и математическую статистику), которые преподаются студентам большинства вузов на первом и втором годах обучения. Зачем же нужны ссылки? Доказательства всех приведенных в учебнике теорем приведены в ранее опубликованных статьях и монографиях. Дотошный читатель, в частности, при подготовке рефератов и при желании глубже проникнуть в материал учебника, может обратиться к приведенным в каждой главе спискам цитированной литературы. Каждая глава учебника — это введение в большую область статистических методов. Приведенные литературные ссылки помогут читателям выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебник. За многие десятилетия накопились большие книжные богатства, и их надо активно использовать.
Включенные в учебник материалы прошли многолетнюю и всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э. Баумана, они использовались при преподавании во многих других отечественных и зарубежных образовательных структурах.
Издательством «Экзамен» в 2002, 2003 и 2004 гг. был выпущен учебник «Эконометрика» А.И. Орлова (три издания), в 2006 г. – его же учебники «Прикладная статистика» и «Теория принятия решений». Это говорит об актуальности тематики настоящего учебника, поскольку под эконометрикой понимают применение статистических методов в экономике и управлении (менеджменте), многие статистические методы входят в прикладную статистику и активно используются при разработке и принятии управленческих решений.
Учебник включен в серию книг «Искусственный интеллект», поскольку в нем рассматриваются современные методы анализа данных, соответствующие последним научным достижениям отечественной вероятностно-статистической школы. Отметим, что субъективные экспертные данные нет оснований противопоставлять объективным результатам измерений (наблюдений, испытаний, анализов, опытов, обследований), поскольку для их описания и анализа используются одни и те же вероятностно-статистические методы и модели.
Для кого написан учебник? Он предназначен для студентов (бакалавров, магистрантов) и аспирантов различных специальностей, прежде всего технических, управленческих и экономических, слушателей институтов повышения квалификации, структур послевузовского (в том числе второго) образования, в частности, программ МВА («Мастер делового администрирования»), преподавателей вузов, сотрудников научно-исследовательских организаций и подразделений.
Учебник будет полезен инженерам, менеджерам, экономистам, социологам, биологам, медикам, психологам, историкам, другим специалистам, самостоятельно повышающим свой научный уровень. Короче говоря, всем научным и практическим работникам, имеющим отношение к анализу данных.
Учебник может быть использован при изучении дисциплин, полностью или частично посвященных методам анализа результатов наблюдений (измерений, испытаний, опытов). Типовые названия таких дисциплин — «Организационно-экономическое моделирование», «Статистика», «Статистические методы», «Прикладная статистика», «Эконометрика», «Анализ данных», «Многомерный статистический анализ», «Общая теория статистики», «Планирование эксперимента», «Биометрика», «Теория принятия решений», «Управленческие решения», «Экономико-математическое моделирование», «Математические методы прогнозирования», «Прогнозирование и технико-экономическое планирование», «Хемометрия», «Математические методы в экономике», «Маркетинговые исследования», «Математические методы оценки», «Математические методы в социологии», «Математические методы в геологии» и т.п.
Математикам - специалистам по теории вероятностей и математической статистике - эта книга также может быть интересна и полезна, поскольку в ней описан современный взгляд на статистические методы и прикладную математическую статистику, основные подходы и результаты в этой области, открывающие большой простор для дальнейших математических исследований.
Благодарности. Книга написана в традициях отечественной вероятностно-статистической школы, начало ее современному этапу развития положил академик АН СССР А.Н. Колмогоров, а в области математической статистики – член-корреспондент АН СССР Н.В. Смирнов. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, члену-корреспонденту АН СССР Л.Н. Большеву, проф. В.В. Налимову.
Содержание учебника в своих основных чертах соответствует коллективному мнению отечественных специалистов. В 1990 гг. была создана Всесоюзная статистическая ассоциация (ВСА), состоящая из четырех секций. Руководитель секции статистических методов А.И. Орлов был избран вице-президентом ВСА. В XXI в. развитие прикладной статистики продолжается в рамках Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов. Автор искренне благодарен своим многочисленным коллегам, с которыми посчастливилось вместе работать в рамках наших профессиональных объединений.
По ряду причин исторического характера основное место публикаций научных работ по статистическим методам в нашей стране — раздел «Математические методы исследования» журнала «Заводская лаборатория. Диагностика материалов», в котором напечатано более 90 научных статей автора, большинство из которых нашло отражение в настоящем учебнике. Многие работы опубликованы в Политематическом сетевом электронном научном журнале Кубанского государственного аграрного университета (Научном журнале КубГАУ), а также в журналах "Контроллинг" и "Инновации в менеджменте".
Хотелось бы выразить признательность всему коллективу кафедры «Экономика и организация производства» и в целом факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, декану и членам Ученого совета, поддержавшим инициативу о введении статистических методов в учебный процесс. Автор искренне признателен заведующему кафедрой «Экономика и организация производства» проф. С.Г. Фалько за постоянную поддержку проектов по разработке и внедрению эконометрических и статистических курсов, декану проф. И.Н. Омельченко за помощь в издании книг и совместные научные исследования.
Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам, прежде всего различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Московского физико-технического института, Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова и Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (программа «Топ-Менеджер»), за полезные обсуждения.
С текущей научной информацией по статистическим методам анализа данных можно познакомиться на сайте «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru и его форуме. Большой объем информации по рассматриваемым в учебнике вопросам содержит выходящий с 2000 г. электронный еженедельник «Эконометрика» (электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана (http://subscribe.ru/catalog/science.hum ... onometrika). Автор искренне благодарен своему сыну А.А. Орлову, разработчику и администратору сайта, редактору еженедельника за многолетний энтузиазм.
Условия для написания книги создала моя любимая жена Л.А. Орлова. Спасибо!
Включенный в учебник материал дает представление о теории и практике статистических методов анализа данных, соответствующее общепринятому в мире. Изложение доведено до современного уровня научных исследований в этой области. Конечно, возможны различные точки зрения по тем или иным частным вопросам. Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-mail: prof-orlov@mail.ru.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб окт 08, 2022 8:53 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1232. Орлов А.И. В каких случаях можно дать экономическую оценку эффективности инвестиционного проекта? // Научный журнал КубГАУ. 2022. № 180. С. 297–314. http://ej.kubagro.ru/2022/06/pdf/22.pdf



УДК 303.732.4 : 519.2
UDC 303.732.4 : 519.2
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
08.00.13 Mathematical and instrumental methods of Economics

В КАКИХ СЛУЧАЯХ МОЖНО ДАТЬ ЭКОНОМИЧЕСКУЮ ОЦЕНКУ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА?

IN WHAT CASES IS IT POSSIBLE TO GIVE AN ECONOMIC ESTIMATION OF THE EFFICIENCY OF THE INVESTMENT PROJECT?
Орлов Александр Иванович Orlov Alexander Ivanovich
д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н.
профессор
РИНЦ SPIN-код: 4342-4994
prof-orlov@mail.ru
Dr.Sci.Econ., Dr.Sci.Tech., Cand.Phys-Math.Sci., professor
RSCI SPIN-code: 4342-4994
prof-orlov@mail.ru

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., 5

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
В практике управления экономическими системами часто необходимо принять решение о том, надо ли развертывать выполнение того или иного проекта. В теории менеджмента установлено, что решение должно быть принято на основе соответствующих проекту значений пяти групп факторов - социальных, технологических, экономических, экологических и политических. Рассмотрим использование экономических факторов. Исходя из финансового потока и коэффициента дисконтирования, вводим основные показатели эффективности инвестиционных проектов - чистую текущую стоимость NPV, внутреннюю норму доходности IRR, дисконтированный срок окупаемости DPP. Финансовый поток достаточно определенно может быть рассчитан лишь в стабильной ситуации, при фиксации цен (или полной информации об их дальнейшей динамике) и системы поставок (или при полностью известном ее будущем изменении). Проанализировано несколько распространенных методов определения коэффициента дисконтирования. Обоснованность выбора горизонта планирования рассмотрена в связи с проблемами начала и конца инвестиционного проекта (на примере разработки и эксплуатации грузового самолета "Руслан"). Необходимо оценивать устойчивость выводов при оценивании эффективности инвестиционных проектов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок рассматриваемых математических моделей. Согласно системной нечеткой интервальной математике исходные данные целесообразно описывать с помощью нечетких и интервальных переменных. Показано, что использование NPV, IRR, DPP в качестве показателем эффективности инвестиционного проекта допустимо лишь в случае стабильной экономической ситуации. Финансовый поток соответствует конкретному проекту в определенной сфере деятельности, в то время как коэффициент дисконтирования определяется в основном макроэкономической ситуацией. В современных условиях цифровой экономики, выраженного инновационного развития, нестабильной макроэкономической ситуации условие стабильности экономической с ситуации не всегда выполнено. Применение основанных на NPV показателей эффективности инвестиционного проекта допустимо только для краткосрочных проектов с ограниченными по величине инвестициями, реализуемыми в стабильной экономической обстановке

In the practice of managing economic systems, it is often necessary to make a decision about whether to expand the implementation of a particular project. In management theory, it is established that a decision should be made on the basis of the values of five groups of factors corresponding to the project - social, technological, economic, environmental and political. Consider the use of economic factors. Based on the financial flow and the discount factor, we introduce the main indicators of the effectiveness of investment projects - net present value NPV, internal rate of return IRR, discounted payback period DPP. The financial flow can be quite definitely calculated only in a stable situation, with fixing prices (or full information about their future dynamics) and the supply chain (or with its future change completely known). Several common methods for determining the discount factor have been analyzed. The validity of the choice of the planning horizon is considered in connection with the problems of the beginning and end of the investment project (on the example of the development and operation of the Ruslan cargo aircraft). It is necessary to evaluate the stability of the conclusions when evaluating the effectiveness of investment projects in relation to the permissible deviations of the initial data and the assumptions of the considered mathematical models. According to the system fuzzy interval mathematics, it is expedient to describe the initial data using fuzzy and interval variables. It is shown that the use of NPV, IRR, DPP as an indicator of the effectiveness of an investment project is permissible only in the case of a stable economic situation. The financial flow corresponds to a specific project in a certain field of activity, while the discount factor is determined mainly by the macroeconomic situation. In modern conditions of the digital economy, pronounced innovative development, unstable macroeconomic situation, the condition for the stability of the economic situation is not always fulfilled. The use of NPV-based investment project performance indicators is permissible only for short-term projects with limited investments in a stable economic environment



Ключевые слова: ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПРОЕКТ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА, ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, УПРАВЛЕНИЕ, УСТОЙЧИВОСТЬ, ЧИСТАЯ ТЕКУЩАЯ СТОИМОСТЬ

http://dx.doi.org/10.21515/1990-4665-180-022
Keywords: INVESTMENT PROJECT, EFFICIENCY, ECONOMIC ESTIMATION, ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELS, MANAGEMENT, STABILITY, PRESENT VALUE





Введение
При разработке проекта решения в области экономики и управления возникают вопросы об целесообразности инвестиций в тот или иной проект и об ожидаемом эффекте от его осуществлении. Часто опираются на экономические факторы и используют такие широко известные показатели эффективности инвестиционных проектов, как чистая текущая стоимость NPV, внутренняя норма доходности IRR и др. При обсуждении результатов выполнения проектов (например, при защитах диссертационных и дипломных работ) обычно возникает вопросы о том, на чем основан выбор таких параметров используемых экономико-математических моделей, как коэффициент дисконтирования и горизонт планирования, а также вообще о допустимости использования показателей эффективности инвестиционных проектов. Настоящая статья посвящена попытке дать обоснованный ответ на такие вопросы.
Инвестиционные проекты
В практике управления экономическими системами часто необходимо принять решение о том, надо ли развертывать выполнение того или иного проекта? Каков будет эффект от его реализации?
В теории менеджмента установлено [1], что решение должно быть принято на основе соответствующих проекту значений пяти групп факторов - социальных, технологических, экономических, экологических и политических (сокращенно: СТЭЭП-факторов). Особенно это касается крупных проектов, например, ядерных или космических.
Однако для небольших (локальных) проектов наиболее существенными могут оказаться экономические факторы. В таких случаях проекты называются инвестиционными. Перевод термина "инвестиции" на русский язык - "капиталовложения". Основные вопросы, возникающие при управлении инвестициями, таковы.
Имеет ли смысл вкладывать средства в конкретный проект?
Какой экономический эффект даст вложение средств?
Какой из нескольких проектов целесообразно реализовать в первую очередь?
Необходимо разделять инновационные проекты и инвестиционные проекты. На начальных этапах инновационного проекта обычно не удается достаточно точно оценить экономический эффект, такие проекты начинают, исходя из оценок для других групп факторов. Однако при переходе от опытного образца к подготовке серийного производства происходит перелом, экономические факторы выходят на первое место среди других групп факторов, проект становится инвестиционным [2]. В проектах, осуществляемых в ракетно-космической отрасли, велика инновационная составляющая, и поэтому естественно говорить об инновационно-инвестиционных проектах (см., например, [3, гл.4]).
Проблемам управления инвестиционными проектами и в том числе оцениванию их эффективности, посвящена огромная литература. По нашему мнению, наиболее значимыми являются монографии [4 - 6], По этой тематике нами также опубликован ряд научных работ [7 - 15], начиная с 1999 г. Соответствующие разделы имеются в монографиях работ [1, 16, 17],
К сожалению, приходится констатировать, что в литературе (включая Интернет-ресурсы) имеется достаточно много неточных формулировок, кроме того, используются различные обозначения. Поэтому в настоящей статье необходимо начать с основных определений.
Рассмотрим дискретную постановку, обычную для анализа динамики экономических процессов (временных рядов). Финансовые показатели рассматриваются в моменты времени t = 0, 1, 2, ... За единицу измерения времени принят естественный для рассматриваемого проекта интервал времени между последовательными событиями, обычно год, реже месяц.
Математическое моделирование инвестиционных проектов
Инвестиционному проекту соответствует финансовый поток a(0), a(1), a(2), ..., a(t), ..., где a(t) - финансовый результат за интервал с номером t, т.е. сальдо за этот интервал (разность между поступлениями и расходами). Динамика финансового потока обычно описывается типовой зависимостью, для которой характерны отрицательное значение в начальный момент, далее также отрицательные значения, соответствующие, например, проектированию и строительству объекта, в который производятся капиталовложения, сменяющиеся переходом к росту, достижению положительных значений и затем выходу на достаточно продолжительное плато, в конце же интервала реализации Т проект завершается, например, утилизацией. В некоторых случаях финансовый поток имеет более сложное строение. Так, при последовательной реализации ряда очередей строительства подобные зависимости налагаются друг на друга (складываются).
Элементы финансового потока относятся к различным моментам, очевидно, их надо привести к сопоставимому виду (к сопоставимым ценам). Приведение осуществляется с помощью пересчета путем дисконтирования. При этом принимают, что финансовая величина, составляющая A денежных величин в определенный момент времени, соответствует A(1 + q) денежных величин в следующий момент времени, где q - некоторый коэффициент, называемый коэффициентом дисконтирования. Как следствие, при движении назад на один шаг происходит деление на (1 + q), т.е. финансовая величина, составляющая A денежных величин в следующий момент времени, при приведении к сопоставимым ценам на предыдущий момент переходит в A/(1 + q).
Основные характеристики инвестиционных проектов рассчитывают на основе дисконтирования. Приводя элементы финансового потока к начальному моменту времени t = 0, получают, что общий экономический эффект, соответствующий осуществлению инвестиционного проекта за время от начального момента t = 0 до окончания t = Т (где Т - горизонт планирования) равен
. (1)
Величина NPV называется чистой текущей стоимостью, по первым буквам английского названия Net Present Value. В литературе на русском языке используют и другие названия этой характеристики инвестиционного проекта и обозначения её составляющих. Здесь не будем их приводить и обсуждать. Во всех случаях общим является использование краткой записи NPV и формула (1) (с точностью до равносильных преобразований). Аналогичное замечание касается и других характеристик инвестиционного проекта, рассмотренных далее. Поскольку в формуле (1) обычно (т.е. в случае, когда динамика финансового потока описывается рассмотренной выше типовой зависимостью) функция NPV(q, T) обычно убывает при росте q и возрастает при росте T.
Поскольку по поводу величины коэффициента дисконтирования могут быть дискуссии (см. ниже), то вычисляют используют другую характеристику инвестиционного потока, известную как внутренняя норма доходности IRR (по первым буквам английского названия Internal Rate of Return). Её получают путем решения уравнения
. (2)
относительно q при фиксированном T. Таким образом, IRR = IRR(T), т.е. внутренняя норма доходности IRR зависит от горизонта планирования IRR, как и чистая текущая стоимость NPV.
Если уравнение (2) имеет одно решение, то для имеющих экономический смысл финансовых потоков NPV(q, T) > 0 при q < IRR(T), т.е. проект экономически выгоден, и NPV(q, T) < 0 при q > IRR(T), т.е. проект не выгоден с экономической точки зрения.
Если уравнение (2) имеет несколько решений, то внутренняя норма доходности IRR - это минимальный корень. Тогда NPV(q, T) > 0 при q < IRR(T) (в естественном предположении, что NPV(0, T) > 0). Однако в случае, когда динамика финансового потока описывается рассмотренной выше типовой зависимостью, уравнение (2) имеет ровно одно решение (в естественном предположении, что NPV(0, T) > 0 и a(0) < 0).
Если IRR(T) связано с изменением q, то дисконтированный срок окупаемости DPP = DPP(q) (по первым буквам английского названия Discounted payback period) - это минимальный срок T(0), за который чистая текущая стоимость NPV(q, T) становится неотрицательной, т.е. минимальное число периодов T(0) такое, что NPV(q, T) < 0 при T = 0, 1, 2, ..., T(0) - 1 и NPV(q, T(0)) > 0. Таким образом, к моменту T(0) происходит возврат вложений и проект становится прибыльным при T > T(0).
Используют и другие характеристики инвестиционного проекта. Такие характеристики разделяют на две группы. В первую включают характеристики, основанные на дисконтировании. К ним относятся, помимо чистой текущей стоимости NPV, внутренней нормы доходности IRR, дисконтированного срока окупаемости DPP, относятся индекс рентабельности вложений PI, модифицированная внутренняя норма доходности MIRR и др. При определении характеристик второй группы не используют дисконтирования, они основаны на учетных (номинальных) оценках. Речь идет о сроке окупаемости инвестиций PP, коэффициенте эффективности инвестиций ARR и др. Определения перечисленных характеристик даны в литературе вместе с обсуждением их свойств (см., например, [1, 2, 4 - 6], а также [16, 17]).
В настоящей статье основное внимание сосредоточим на обсуждении проблем, связанных с использованием чистой текущей стоимости NPV(q, T).
Проблема устойчивости выводов на основе математических моделей инвестиционных проектов
Для расчета показателей эффективности инвестиционного проекта на основе NPV(q, T) необходимо знать финансовый поток проекта (сальдо поступлений и платежей по годам (или по другим интервалам времени, например, по месяцам)), коэффициент дисконтирования и горизонт планирования. Можно ли их обоснованно определить?
Необходимость дисконтирования очевидна. Но вот какой коэффициент дисконтирования взять?
Обычные вопросы при оценке эффективности инвестиционного проекта:
- почему использован тот или иной коэффициент дисконтирования?
- как обоснован выбор горизонта планирования?
Эти вопросы постоянно задают при обсуждении экономической оценки эффективности инвестиционных проектов на уровне диссертаций и дипломных работ. Гораздо реже обращают внимание на уровень обоснованности финансового потока.
Всегда ли можно обоснованно рассчитать a(t) - финансовый результат за интервал с номером t, т.е. сальдо за этот интервал (разность между поступлениями и расходами)? Для подобного расчета необходимо знать цены на товары и услуги. Текущие цены, очевидно, меняются с течением времени из-за инфляции. Чтобы использовать единый масштаб цен, т.е. перейти к сопоставимым ценам, необходимо использовать индексы инфляции в будущие моменты времени. Как показывает экономическая история России (и других стран), прогнозирование инфляции на длительный период невозможно из-за изменения общей экономической и политической ситуации (см., например, [18, гл.4]). Если использовать во всех расчетах цены на начало осуществления проекта, то приходится игнорировать возможное в будущем изменение соотношений цен на различные товары и продукты. Цены меняются в пространстве (т.е. при переходе от одного поставщика к другому) и во времени. Даже если удастся от зависимости от времени, остается изменение цен при смене поставщиков. Как следствие, финансовый поток может быть рассчитан лишь в стабильной ситуации, при фиксации цен (или полной информации об их дальнейшей динамике) и системы поставок (или при полностью известной динамике ее будущего изменения). Эти условия могут быть выполнены лишь для краткосрочных проектов с ограниченными по величине инвестициями, реализуемыми в стабильной экономической обстановке.
Если финансовый поток определяется особенностями конкретного проекта, то коэффициент дисконтирования отражает экономическую ситуацию в целом. Как можно указать полностью определенное значение коэффициента дисконтирования? Рассмотрим несколько распространенных методов определения этого коэффициента.
Один из типовых вариантов ответа: "Так принято в нашей фирме". Это - отказ от ответа, перекладывание выбора коэффициента и ответственности за его выбор на других лиц, в конечном случае - на руководство фирмы.
Иногда рекомендуют определять коэффициент дисконтирования на основе оценки инфляции и степени риска. Например, использовать формулу
, (3)
где коэффициент a соответствует идеальной ситуации без инфляции и риска, I - ожидаемое значение индекса инфляции, R - повышающий коэффициент, учитывающий возможный риск. В ряде источников рекомендуют формулу типа (3) в которой вместо произведения стоит сумма величин, аналогичных используемым в (3). Очевидно, все три коэффициенты, как и способ из агрегирования, являются достаточно произвольными.
Распространено приравнивание коэффициента дисконтирования цене (стоимости) капитала. Не вдаваясь в определение этого понятия отметим, что при расчете этой величины используется стоимость заемного капитала, исчисляемая на основе платы за кредит. Обычно полагают, что ставка кредита не может быть меньше ставки рефинансирования Центрального банка РФ. Но эта ставка рефинансирования в нестабильной обстановке может быстро меняться в разы! Поэтому расчет цены капитала является обоснованным лишь на краткосрочный период и в стабильной обстановке, т.е. для устойчивой системе кредитования..
Обсуждение обоснованности выбора горизонта планирования проведем в связи с проблемой начала и проблемой конца инвестиционного проекта.
Проблема начала и проблема конца
Начнем с краткого обсуждения конкретного проекта выпуска высокотехнологичной продукции.
Рассмотрим динамику разработки грузового самолета "Руслан", самого крупного из коммерчески используемых самолетов за всю историю авиации [19]. Разработка концепции началась в 1966 г. Через пять лет - в 1971 г. - перешли к полномасштабному проектированию. Еще через десять лет - в 1981 г. - был построен опытный образец и начались летные испытания. На них ушло восемь лет, и в 1989 г. самолет был принят в эксплуатацию и началось его серийное производство. Итак, от начала проекта до серийного производства прошло 23 года. Как учесть расходы на проект за эти годы? Финансовый поток можно восстановить по годовым расчетам, но коэффициент дисконтирования, очевидно, менялся в течение этих лет, поскольку менялась экономическая обстановка, в частности, темп роста макроэкономических характеристик.
Еще одна проблема связана с тем, что одновременно шла реализация других проектов, например, проектирование еще более крупного самолета "Мрия", который так и не пошел в серию. Куда отнести расходы на прерванные проекты?
Напрашивается попытка "разнести" истраченные средства на отдельные экземпляры продукции. Однако для этого надо, как минимум, знать общий объем выпуска - число самолетов, переданных в коммерческую эксплуатацию. Однако невозможно установить этот объем обоснованно, поскольку выпуск самолетов продолжается.
Рассматриваемая проблема начала инвестиционного проекта может частично быть снята путем отнесения всех расходов на первых этапах инновационных проектов к накладным расходам, включающим, в частности, расходы на развитие производства.
Проблема конца связана с тем, что момент окончания проекта зачастую не может быть обоснованно установлен. Например, таким является момент завершения проекта по выпуску самолета "Руслан". В экономико-математических моделях оптимальное решение обычно зависит от горизонта планирования T, например, в классической модели управления запасами Вильсона [20]. Поэтому неопределенность значения T лишает смысла поиск оптимального решения.
В ряде экономико-математических моделей можно использовать асимптотически оптимальные планы. Они представляют собой бесконечные последовательности, начальные отрезки которых (до момента Т) дают решения, для которых значение используемого при оптимизации критерия асимптотически эквивалентно значению для зависящего от Т оптимального плана [21]. Однако такой подход применим лишь тогда, когда в течение интервала планирования экономическая ситуация остается стабильной, как это имеет место для моделей управления запасами. В частности, интервал между последовательными значениями Т должен быть мал по сравнению с интервалом стабильности экономической ситуации, измеряться не годами, а днями.
Оценивание эффективности инвестиционного проекта на основе дисконтированного срока окупаемости DPP не требует выбора горизонта планирования. Достаточно выполнения условия DPP < T. Однако при таком подходе не удается оценить экономический эффект от реализации инвестиционного проекта.
Методы изучения устойчивости выводов на основе математических моделей инвестиционных проектов
Как показывают проведенные рассуждения, весьма важно изучение устойчивости выводов при оценивании устойчивости инвестиционных проектов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок рассматриваемых математических моделей. Нами разработан подход к изучению устойчивости выводов, получаемых с помощью экономико-математических моделей. Он основан на использовании математической конструкции под названием "общая схема устойчивости". Общий подход и результаты для конкретных моделей рассмотрены в монографиях [22 - 24].
В соответствии с общей концепцией системной нечеткой интервальной математики [25, 26] исходные данные целесообразно описывать с помощью нечетких и интервальных переменных. Необходимо применять современные методы анализа статистических данных [27], прежде всего методы нечисловой статистики [28].
В настоящей статье нет возможности рассмотреть всё многообразие научных результатов в области теории устойчивости и системной нечеткой интервальной математики. Отметим только два результата, непосредственно относящихся к рассматриваемой тематике.
Среди всех моделей экономической динамики особое место занимают модели с дисконтированием. Согласно (1) к ним относится и NPV. В [29] установлено, что модели с дисконтированием выделяются среди всех моделей динамического программирования (речь идет о математических моделях экономического развития) выполнением условия устойчивости результатов сравнения планов к изменению момента начала их реализации. Поясним подробнее. Рассматриваются планы на некоторое количество шагов. Пусть первый план лучше второго при начале реализации этих планов в определенный момент времени. Тогда первый план лучше второго и при начале реализации этих планов в следующий момент времени. Это и есть условие устойчивости планов к изменению момента начала их реализации. Доказано, что если условие устойчивости планов выполнено для планов на 1 шаг и на 2 шага, то рассматриваемая экономико-математическая модель является моделью с дисконтированием [29]. Обратное утверждение также справедливо: для модели с дисконтированием упорядоченность планов не меняется при изменении момента начала их реализации. Эти математические результаты показывают, что модели с дисконтированием и, в частности, модели, основанные на использовании NPV, предполагают стабильность экономической ситуации. Их использование в меняющейся экономической ситуации не является обоснованным.
Второй математический результат, непосредственно относящийся к рассматриваемой тематике, получен в рамках статистики интервальных данных (этот раздел прикладной статистики подробно рассмотрен в [16, 17, 25, 27, 28]). Рассматривается модель, согласно которой коэффициенты дисконтирования меняются со временем, но незначительно, отклонение не превосходит (по абсолютной величине). Методами статистики интервальных данных найдено максимально возможное отклонение значения чистой текущей стоимости NPV [30]. В терминах метрологии - по ошибке прямого измерения коэффициента дисконтирования найдена ошибка косвенного измерения (в рассматриваемо случае - измерения значения чистой текущей стоимости NPV).
Заключение. Условия применимости показателей эффективности инвестиционных проектов
Подведем итоги. В настоящей статье показано, что использование чистой текущей стоимости NPV в качестве показателем эффективности инвестиционного проекта допустимо лишь в случае стабильной экономической ситуации. Это утверждение справедливо также для таких основанных на NPV показателей эффективности инвестиционного проекта, как внутренняя норма доходности IRR, дисконтированный срок окупаемости DPP и др.
Под стабильностью экономической ситуации понимаем возможность полного знания значений финансового потока и коэффициента дисконтирования, т.е. их постоянство или возможность точного предсказания. При этом финансовый поток соответствует конкретному проекту в определенной сфере деятельности, в то время как коэффициент дисконтирования определяется в основном макроэкономической ситуацией. В современных условиях цифровой экономики [31], выраженного инновационного развития, нестабильной макроэкономической ситуации условие применимости рассматриваемых показателей эффективности инвестиционного проекта, очевидно, не выполнено. Некоторая стабильность экономических условий в определенной сфере деятельности может наблюдаться в течение нескольких лет, в то время как макроэкономическая ситуация меняется гораздо быстрее, как и определяемый ею коэффициент дисконтирования. Принимать решения в области управления инвестиционными проектами приходится на основе всей совокупности социальных, технологических, экономических, экологических, политических факторов (СТЭЭП-факторов), нельзя опираться только на одну из пяти групп факторов - на экономический показатели.
Применение показателей эффективности инвестиционного проекта основанных на NPV допустимо лишь для краткосрочных (по сроку окупаемости) проектов, за время осуществления которых экономическая ситуация не меняется. Объемы инвестиций должны быть невелики, как из-за того, что большой объем инвестиций обычно осваивается в течение длительного времени, так и потому, большой объем инвестиций сам по себе может привести к заметному изменению экономической ситуации.
Почему экономические показатели эффективности инвестиционного проекта, прежде всего основанные на чистой текущей стоимости NPV, получили широкое распространение в литературе и деятельности практических работников? Они были предложены и получили распространение в середине ХХ в., когда экономическая ситуация действительно была достаточно стабильна. Кроме того, они позволяли сформировать легкие для использования инструменты принятия решений руководителями (владельцами и менеджерами). В России они были внедрены после развала СССР вместе с другими составляющими теории рыночной экономики, внедрены сначала в учебники, а затем и в практическую деятельность. В современных условиях цифровой экономики и быстрого инновационного развития их применение не является обоснованным. Для подготовки надежных решений приходится использовать знания обо всех группах СТЭЭП-факторов, хотя это и более трудоемко, требует больших знаний и умений.
Автор благодарен своим коллегам по кафедре "Экономика и организация производства", диссертационным советам и участникам научного семинара Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана, прежде всего проф. С.Г. Фалько, за многочисленные обсуждения проблем, затронутых в настоящей статье.

Литература
1. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование.— Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 475 с.
2. Орлов А.И. 13 этапов инновационного процесса // Инновации в менеджменте. 2017. №4 (14). С.46-54.
3. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Организационно-экономическое, математическое и программное обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента: монография / под общ. ред. С.Г. Фалько. – Краснодар : КубГАУ, 2016. – 600 с.
4. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: учеб. пособие / 5е изд., перераб. и доп. - М.: ПолиПринтСервис, 2015. - 1300 с.
5. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 141 с.
6. Первозванский А.А., Первозванская Г.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. - М.: Инфра-М., 1994. - 256 с.
7. Орлов А.И., Алешин Д.Н. О методах сравнения инвестиционных проектов / Научные труды Рижского института мировой экономики. Вып.3. - Рига: РИМЭ, 1999. -С. 20-25.
8. Орлов А.И. Интервальные оценки погрешностей характеристик финансовых потоков и инвестиционных проектов / Проблемы технологии, управления и экономики / Под общей редакцией к. э. н. Панкова В.А. Ч.1. - Краматорск: Донбасская государственная машиностроительная академия, 1999. С. 123-124.
9. Орлов А.И. Оценки погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов / Российские предприятия в системе рыночных отношений: Материалы межрегиональной научно-практической конференции. III часть. - Ярославль: Концерн «Подати», 2000. - С. 33-36.
10. Орлов А.И. Размытые цены. Нечисловая экономика и управление инвестиционным процессом / Российское предпринимательство. 2001. № 12. С.103-108.
11. Орлов А.И., Орлова Л.А. Современные подходы к управлению инновациями и инвестициями / Экономика XXI века. 2002. №12. С. 3–26.
12. Орлов А.И., Цисарский А.Д. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков и ее применение при разработке инновационно-инвестиционных проектов создания ракетно-космической техники / Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды ХХI Международной конференции. Москва, декабрь 2013 г. Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М.: РГГУ, 2013. - С.394-398.
13. Орлов А.И. Цисарский А.Д. Особенности оценки рисков при реализации инновационно-инвестиционных проектов в космической отрасли / Актуальные проблемы российской космонавтики. Материалы XXXVIII Академических чтений по космонавтике (Москва, январь 2014 г.) Под общей редакцией А.К. Медведевой. - М.: Комиссия РАН по разработке научного наследия пионеров освоения космического пространства, 2014. - С. 210-210.
14. Волков В.А., Орлов А.И. Организационно-экономические подходы к оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов/ Научный журнал КубГАУ. 2014. №97. С. 181–202.
15. Орлов А.И. Оценка погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов в ракетно-космической промышленности / Научный журнал КубГАУ. 2015. №109. С. 238–264.
16. Орлов А.И. Теория принятия решений. — М.: Экзамен, 2006. — 576 с.
17. Орлов А.И. Теория принятия решений. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c.
18. Орлов А.И. Эконометрика / Изд. 4-е, доп. и перераб. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 572 с.
19. Ельцов Г. АНТОНОВ-124. История воздушного превосходства. - М.: В2В дизайн бюро "Зебра", 2011. - 300 с.
20. Орлов А.И. Оптимальный план управления запасами нельзя найти на основе формулы квадратного корня // Научный журнал КубГАУ. 2015. № 106. С. 270–300.
21. Орлов А.И. Существование асимптотически оптимальных планов в дискретных задачах динамического программирования // Научный журнал КубГАУ. 2020. №155. С. 147–163.
22. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. — М.: Наука, 1979. — 296 с.
23. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред. проф. С.Г. Фалько. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2015. – 600 с.
24. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 337 c.
25. Орлов А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с.
26. Орлов А.И., Луценко Е.В. Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике: научная монография. – Краснодар: КубГАУ, 2022. – 405 с.
27. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 812 c.
28. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 446 c.
29. Орлов А.И. Характеризация моделей с дисконтированием // Научный журнал КубГАУ. 2019. №153. С. 202 – 218.
30. Орлов А.И. Оценка погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов в ракетно-космической промышленности // Научный журнал КубГАУ. 2015. – № 109. С. 238–264.
31. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современная цифровая экономика. – Краснодар: КубГАУ, 2018. – 508 с.

References
1. Orlov A.I. Menedzhment: organizacionno-ekonomicheskoe modelirovanie.— Rostov-na-Donu: Feniks, 2009. — 475 s.
2. Orlov A.I. 13 etapov innovacionnogo processa // Innovacii v menedzhmente. 2017. №4 (14). S.46-54.
3. Orlov A.I., Lucenko E.V., Lojko V.I. Organizacionno-ekonomicheskoe, matematicheskoe i programmnoe obespechenie kontrollinga, innovacij i menedzhmenta: monografiya / pod obshch. red. S.G. Fal'ko. – Krasnodar : KubGAU, 2016. – 600 s.
4. Vilenskij P.L., Livshic V.N., Smolyak S.A. Ocenka effektivnosti investicionnyh proektov: Teoriya i praktika: ucheb. posobie / 5e izd., pererab. i dop. - M.: PoliPrintServis, 2015. - 1300 s.
5. Kovalev V.V. Metody ocenki investicionnyh proektov. - M.: Finansy i statistika, 2003. - 141 s.
6. Pervozvanskij A.A., Pervozvanskaya G.N. Finansovyj rynok: raschet i risk. - M.: Infra-M., 1994. - 256 s.
7. Orlov A.I., Aleshin D.N. O metodah sravneniya investicionnyh proektov / Nauchnye trudy Rizhskogo instituta mirovoj ekonomiki. Vyp.3. - Riga: RIME, 1999. -S. 20-25.
8. Orlov A.I. Interval'nye ocenki pogreshnostej harakteristik finansovyh potokov i investicionnyh proektov / Problemy tekhnologii, upravleniya i ekonomiki / Pod obshchej redakciej k. e. n. Pankova V.A. CH.1. - Kramatorsk: Donbasskaya gosudarstvennaya mashinostroitel'naya akademiya, 1999. S. 123-124.
9. Orlov A.I. Ocenki pogreshnostej harakteristik finansovyh potokov investicionnyh proektov / Rossijskie predpriyatiya v sisteme rynochnyh otnoshenij: Materialy mezhregional'noj nauchno-prakticheskoj konferencii. III chast'. - YAroslavl': Koncern «Podati», 2000. - S. 33-36.
10. Orlov A.I. Razmytye ceny. Nechislovaya ekonomika i upravlenie investicionnym processom / Rossijskoe predprinimatel'stvo. 2001. № 12. S.103-108.
11. Orlov A.I., Orlova L.A. Sovremennye podhody k upravleniyu innovaciyami i investiciyami / Ekonomika XXI veka. 2002. №12. S. 3–26.
12. Orlov A.I., Cisarskij A.D. Additivno-mul'tiplikativnaya model' ocenki riskov i ee primenenie pri razrabotke innovacionno-investicionnyh proektov sozdaniya raketno-kosmicheskoj tekhniki / Problemy upravleniya bezopasnost'yu slozhnyh sistem: Trudy HKHI Mezhdunarodnoj konferencii. Moskva, dekabr' 2013 g. Pod red. N.I. Arhipovoj, V.V. Kul'by. - M.: RGGU, 2013. - S.394-398.
13. Orlov A.I. Cisarskij A.D. Osobennosti ocenki riskov pri realizacii innovacionno-investicionnyh proektov v kosmicheskoj otrasli / Aktual'nye problemy rossijskoj kosmonavtiki. Materialy XXXVIII Akademicheskih chtenij po kosmonavtike (Moskva, yanvar' 2014 g.) Pod obshchej redakciej A.K. Medvedevoj. - M.: Komissiya RAN po razrabotke nauchnogo naslediya pionerov osvoeniya kosmicheskogo prostranstva, 2014. - S. 210-210.
14. Volkov V.A., Orlov A.I. Organizacionno-ekonomicheskie podhody k ocenke realizuemosti innovacionno-investicionnyh proektov/ Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2014. №97. S. 181–202.
15. Orlov A.I. Ocenka pogreshnostej harakteristik finansovyh potokov investicionnyh proektov v raketno-kosmicheskoj promyshlennosti / Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2015. №109. S. 238–264.
16. Orlov A.I. Teoriya prinyatiya reshenij. — M.: Ekzamen, 2006. — 576 s.
17. Orlov A.I. Teoriya prinyatiya reshenij. — M.: Aj Pi Ar Media, 2022. — 826 c.
18. Orlov A.I. Ekonometrika / Izd. 4-e, dop. i pererab. — Rostov-na-Donu: Feniks, 2009. — 572 s.
19. El'cov G. ANTONOV-124. Istoriya vozdushnogo prevoskhodstva. - M.: V2V dizajn byuro "Zebra", 2011. - 300 s.
20. Orlov A.I. Optimal'nyj plan upravleniya zapasami nel'zya najti na osnove formuly kvadratnogo kornya // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2015. № 106. S. 270–300.
21. Orlov A.I. Sushchestvovanie asimptoticheski optimal'nyh planov v diskretnyh zadachah dinamicheskogo programmirovaniya // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2020. №155. S. 147–163.
22. Orlov A.I. Ustojchivost' v social'no-ekonomicheskih modelyah. — M.: Nauka, 1979. — 296 s.
23. Orlov A.I., Lucenko E.V., Lojko V.I. Perspektivnye matematicheskie i instrumental'nye metody kontrollinga. Pod nauchnoj red. prof. S.G. Fal'ko. Monografiya (nauchnoe izdanie). – Krasnodar, KubGAU. 2015. – 600 s.
24. Orlov A.I. Ustojchivye ekonomiko-matematicheskie metody i modeli : monografiya. — M.: Aj Pi Ar Media, 2022. — 337 c.
25. Orlov A.I., Lucenko E.V. Sistemnaya nechetkaya interval'naya matematika. Monografiya (nauchnoe izdanie). – Krasnodar, KubGAU. 2014. – 600 s.
26. Orlov A.I., Lucenko E.V. Analiz dannyh, informacii i znanij v sistemnoj nechetkoj interval'noj matematike: nauchnaya monografiya. – Krasnodar: KubGAU, 2022. – 405 s.
27. Orlov A.I. Prikladnoj statisticheskij analiz. — M.: Aj Pi Ar Media, 2022. — 812 c.
28. Orlov A.I. Iskusstvennyj intellekt: nechislovaya statistika : uchebnik. — M.: Aj Pi Ar Media, 2022. — 446 c.
29. Orlov A.I. Harakterizaciya modelej s diskontirovaniem // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2019. №153. S. 202 – 218.
30. Orlov A.I. Ocenka pogreshnostej harakteristik finansovyh potokov investicionnyh proektov v raketno-kosmicheskoj promyshlennosti // Nauchnyj zhurnal KubGAU. 2015. – № 109. S. 238–264.
31. Lojko V.I., Lucenko E.V., Orlov A.I. Sovremennaya cifrovaya ekonomika. – Krasnodar: KubGAU, 2018. – 508 s.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб окт 15, 2022 11:13 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1233. Орлов, А. И. Проблемы управления экологической безопасностью на современном этапе / А. И. Орлов // Экономическая безопасность России: проблемы и перспективы : материалы X Международной научно-практической конференции ученых, специалистов, преподавателей вузов, аспирантов, студентов, Нижний Новгород, 25–27 мая 2022 года. – Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, 2022. – С. 124-127. – EDN TYJBLN.



ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ

Орлов Александр Иванович,
МГТУ им. Н.Э. Баумана
prof-orlov@mail.ru

PROBLEMS OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT SAFETY AT THE PRESENT STAGE

Orlov Alexander Ivanovich,
Bauman Moscow State Technical University
prof-orlov@mail.ru

В современных условиях необходим переход на новую парадигму экономической науки, в которой важное место займут экономические аспекты экологии, как глобальные, так и относящиеся к деятельности конкретных предприятий и организаций. На современном этапе развития народного хозяйства нашей страны необходима разработка новых статистических и экспертных методов управления экологической безопасностью. В докладе на основе тридцатилетнего опыта научных исследований и преподавания проанализирован ряд актуальных работ в этой сфере.
In modern conditions, a transition to a new paradigm of economic science is necessary, in which the economic aspects of ecology, both global and related to the activities of specific enterprises and organizations, will occupy an important place. At the present stage of development of the national economy of our country, it is necessary to develop new statistical and expert methods for managing environmental safety. Based on thirty years of research and teaching experience, the report analyzes a number of relevant works in this area.

Ключевые слова: экология, управление; экономика; пределы роста; безопасность; риск; математическое моделирование; контроллинг; статистические методы; экспертные оценки.
Keywords: ecology, management; economy; growth limits; security; risk; mathematical modeling; controlling; statistical methods; expert estimations.

Введение
Проблемы экологии находятся в центре внимания исследователей и общества в целом уже более полувека. В 1972 г. вышел доклад "Пределы роста" Д. Медоуза и др. [1], весьма актуальный и в настоящее время. Поскольку принятая в настоящее время концепция расширенного воспроизводства ведет к экспоненциальному росту макроэкономических показателей, то наличие пределов роста приводит к выводу о необходимости смены ориентиров развития экономики [2]. В частности, вместо роста валового внутреннего продукта следует приветствовать его уменьшение.
Основоположник экономической науки Аристотель полагал, что экономика - это наука о том, как управлять хозяйством с целью удовлетворения потребностей людей. Отрицанием взглядов Аристотеля является рыночная экономика, ориентированная на получение выгоды и рост потребления. Современность - период отрицания рыночной экономики [3]. Необходимость возврата на новом историческом этапе к концепции Аристотеля становится всё более признанной. Как однозначно констатировал В.В. Путин в выступлении 21 октября 2021 года на пленарной сессии XVIII заседания Международного дискуссионного клуба «Валдай» (см. его сайт http://www.kremlin.ru/events/president/news/66975): "Современная модель капитализма исчерпала себя как экономическая система... Мы будем руководствоваться идеологией здорового консерватизма". Следовательно, необходим переход на новую парадигму экономической науки, в которой важное место займут экономические аспекты экологии [4], как глобальные, так и относящиеся к деятельности конкретных предприятий и организаций.
Экология занимает всё более важное место в хозяйственной деятельности. Пропаганда "зеленой экономики", отказа от использования углеводородного топлива и перехода на возобновляемые источники энергии - характерная черта современности. Реализация экологических требований займет целый исторический период. В частности, речь идет о постепенном отказе от использовании нефти и газа в качестве источника электрической энергии, как следствие, о значительном сокращении их добычи, что весьма важно для будущего отечественной экономики.
Докладчик более 30 лет занимается проблемами экологической безопасности. Основные направления исследований отражены в монографии [5]. На ее основе выпущено учебное пособие [6]. Из других наших публикаций по экологической тематике отметим монографию [7].
Обсудим некоторые представляющиеся нам актуальными проблемы управления экологической безопасностью на современном этапе развития народного хозяйства нашей страны. (Отметим, что понятие "безопасность" - это антоним к понятию "риск". При обсуждении проблем экологии часто употребляют оба термина - экологический риск и экологическая безопасность.)
Различным аспектам экологического менеджмента на предприятиях посвящены стандарты ИСО серии 14000. Речь идет об авариях, вредных производствах, загрязнениях окружающей среды, плате за них и экологическом страховании, постоянном экологическом риске и аварийном риске. Ведущие внешнеэкономическую деятельность предприятия должны быть сертифицированы на соответствие этим стандартам. В числе топ-менеджеров таких предприятий должны быть директора по экологическому менеджменту.
В наших работах [5, 6] предложено применять инструменты статистического контроля при решении задач экологического мониторинга. Математические инструменты теории статистического контроля могут быть использованы не только для управления качеством, но и в аудите, и при проведении экологического контроля. Необходима проработка технологий практического применения этих инструментов службами экологического менеджмента на предприятиях в соответствии с спецификой их работы. Место инструментов статистического контроля и других математических инструментов управления экологической безопасности, упомянутых ниже, в эконометрике как научной, практической и учебной дисциплине проанализировано в докладе [8].
Включенные в учебный процесс кафедры ИБМ-2 "Экономика и организация производства" факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Баумана методы анализа экспертных упорядочений с целью получения и итогового мнения комиссии экспертов (см., например, [9]) первоначально были разработаны в ходе исследований по химической безопасности с целью выбора технологии уничтожения химического оружия. Необходимо дальнейшее их сопоставление с другими методами экспертных оценок, в частности, с основанными на использовании медианы Кемени и анализа иерархий. Отметим, что отмеченные методы экспертных оценок с успехом применяются в различных областях, например, для оценки кредитного риска в банковской сфере [10].
Теория принятия решений бурно развивается с середины ХХ в. (см., например, [11]). Один из разделов этой теории посвящен методам анализа субъективной информации, полученной от экспертов. Разработаны и широко применяются различные технологии экспертного оценивания. Наиболее известный в нашей стране учебник [12] по этой тематике разработан на упомянутой выше кафедре ИБМ-2. Однако рекомендации по выбору тех или иных методов экспертных оценок для решения конкретных задач управления экологической безопасностью во многих случаях требуют дальнейшей проработки. Так, подробно проанализированный в [5, 6] Федеральный закон от 23.11.1995 г. № 174-ФЗ "Об экологической экспертизе" содержит правовые инструменты для проведения таких экспертиз, но конкретные методы сбора и анализа экспертных оценок не указаны. В ходе дальнейших научных исследований естественно как можно более полно заполнить этот пробел.
При проведении экологического мониторинга, а также при решении других задач управления экологической безопасностью в ходе работы служб контроллинга на предприятиях и в организациях важной проблемой является достоверное обнаружение отклонения факта от плана. С точки зрения математического моделирования речь идет об обнаружении разладки рассматриваемого процесса, т.е. его выхода за допустимые границы. Для обнаружения разладки используют контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм, а также более изощренные статистические методы анализа данных [13]. Разработка и исследование новых непараметрических алгоритмов обнаружения разладки временных рядов ведется и в настоящее время [14]. Организационно-экономические методы обнаружения разладки используют не только при управлении экологической безопасностью, но и во многих других случаях, например, в современных системах управления жизненным циклом изделий авиационной техники [15].
В кратком докладе можно лишь указать некоторые актуальные проблемы. Достаточно подробное обсуждение содержится в источниках, перечисленных в списке литературы. В частности, в учебном пособии [6]. рассмотрены основные эколого-экономические проблемы современного мира. Введены понятия экологического риска и экологической безопасности. Обсуждаются правовые основы обеспечения экологической безопасности в России, вопросы установления и контроля (в том числе статистического) экологических требований. Представлены экспертные методы принятия решений в экологии (в том числе экологические экспертизы) и экономические механизмы управления экологической безопасностью (в том числе основные идеи экологического страхования). Также в [6] дано представление об социально-экологических аспектах управления народным хозяйством и, прежде всего, о современных проблемах управления экологической безопасностью. Исходя из принятого в МГТУ им. Н.Э. Баумана принципа «Образование через науку» на основе тридцатилетнего опыта научных исследований в области экологии и преподавания экологических дисциплин подготовлена книга [6], которую в равной степени можно считать и учебным пособием, и научной монографией.
Необходимы дальнейшие научные и практические работы в области экономических проблем управления экологической безопасностью.

Список литературы
1. Медоуз Д. и др. Пределы роста. 30 лет спустя. — М.: Академкнига, 2007. — 342 с.
2. Орлов А.И. Модель расширенного воспроизводства, экспоненциальный рост экономики и пределы роста // Контроллинг. 2021. № 2(80). С. 24-31.
3. Орлов А.И. Смена парадигм экономической науки: Аристотель - рыночная экономика - солидарная информационная экономика // Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 16: Материалы XX Национальной научной конференции с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения» / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества; Отв. ред. В.И. Герасимов. – М., 2021. – Ч. 1. – С. 841-845.
4. Орлов А.И. Современный капитализм исчерпал себя: о новой парадигме экономической науки // Россия: тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 17: Материалы XXI Национальной научной конференции с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения» / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества; отв. ред. В.И. Герасимов. – М., 2022. – Ч. 1. – С. 848-852.
5. Орлов А.И. Проблемы управления экологической безопасностью. Итоги двадцати лет научных исследований и преподавания. – Saarbrücken: Palmarium Academic Publishing. 2012. – 344 с.
6. Орлов А.И. Проблемы управления экологической безопасностью : учебное пособие. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 224 c.
7. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии : монография. – Краснодар : КубГАУ, 2019. – 258 с.
8. Куликова С.Ю., Муравьева В.С., Орлов А.И. Структура современной эконометрики в ее преподавании // Актуальные вопросы экономики, менеджмента и инноваций: материалы Международной научно-практической конференции. – Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2021. – С. 304-316.
9. Орлов А.И. Анализ экспертных упорядочений // Научный журнал КубГАУ. 2015. № 112. С. 21–51.
10. Жуков М.С., Орлов А.И., Фалько С.Г. Экспертные оценки в рисках // Контроллинг. 2017. №4 (66). С. 24-27.
11. Орлов А.И. Теория принятия решений : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c.
12. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c.
13. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c.
14. Бучаала З. Разработка и исследование непараметрических алгоритмов обнаружения разладки временных рядов: автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МЭИ, 2021. 21 с.
16. Орлов А.И., Шаров В.Д. Выявление отклонений в контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полетов) // Научный журнал КубГАУ. 2014. № 95. С. 460-469.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб окт 22, 2022 11:49 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1234. Орлов, А. И. Интуиция при принятии управленческих решений / А. И. Орлов, А. А. Орлов // Экономическая безопасность России: проблемы и перспективы : материалы X Международной научно-практической конференции ученых, специалистов, преподавателей вузов, аспирантов, студентов, Нижний Новгород, 25–27 мая 2022 года. – Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, 2022. – С. 128-133. – EDN EPCNZO.


ИНТУИЦИЯ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Орлов Александр Иванович,
МГТУ им. Н.Э. Баумана
prof-orlov@mail.ru
Орлов Антон Александрович,
МГТУ им. Н.Э. Баумана
antorlov@mail.ru

INTUITION IN MAKING MANAGEMENT DECISIONS

Orlov Alexander Ivanovich,
Bauman Moscow State Technical University
prof-orlov@mail.ru
Orlov Anton Alexandrovich,
Bauman Moscow State Technical University
antorlov@mail.ru

Часто управленческие решения приходится принимать при неустранимом недостатке информации, препятствующем применению математических методов. Тогда руководители используют интуицию, внутреннее ощущение, основанные на пока не исследованных функциях головного мозга. Статья посвящена применению интуиции в принятии управленческих решений, особенно в отношении задач с недостатком исходной информации или с неясными критериями успешного решения. Приводится примерный перечень возможных методов усиления и активации интуиции.
Often management decisions have to be made with an unrecoverable lack of information that prevents the use of mathematical methods. Then the leaders use intuition, an inner feeling based on the yet unexplored functions of the brain. The article is devoted to the use of intuition in making management decisions, especially in relation to tasks with a lack of initial information or with unclear criteria for a successful solution. An approximate list of possible methods for strengthening and activating intuition is given.

Ключевые слова: менеджмент, принятие решений, интуиция, решение задач, экспертные оценки.
Keywords: management, decision making, intuition, problem solving, expert assessment.

Введение
К настоящему времени разработано обширное многообразие технологий прогнозирования ситуаций и принятия управленческих решений на основе математических методов анализа данных. При реализации большинства таких методов необходимо подать "на вход" определённый набор данных и получить итоговый результат, также вполне определённый. При этом оценить качество полученного результата обычно стараются оценить по заранее определённым критериям, что позволяет совершенствовать и улучшать подобные алгоритмы.
Однако нередко принятие решений приходится выполнять в условиях неустранимого недостатка информации, препятствующего прямому применению данных методов. В таких случаях классическим способом выработки решения у руководителей является использование интуиции, внутреннего ощущения, основанного на не исследованных до текущего момента функциях головного мозга. Наиболее же интересной сферой применения интуиции являются задачи, в которых недостаток информации затрагивает не только исходные данные, но и конечные цели - в которых заранее невозможно разработать чёткие критерии оценки. Например, алгоритмизированию плохо поддастся задача обеспечения экономической безопасности или победы в военной схватке при недостаточных данных разведки: всегда есть риск непредвиденной инициативы противника или наличия у него ранее неизвестного оружия. Нередко бывают сложны и оценки результата: например, характеристики такого результата, как "победа в бизнесе", могут различаться в зависимости от оценивающего - считать ли таковой максимальные: прибыль в ограниченный промежуток времени, охват рынка, долговечность прибыли или, может быть, вообще наличие "прорывных технологий" в бизнесе даже ценой снижения прибыльности.
Приходится констатировать, что технологии принятия управленческих решений на основе интуиции к настоящему времени исследованы недостаточно. Так, значительная часть методов принятия решений основана на экспертных оценках. "Под экспертом понимают не просто специалиста (например, выпускника вуза), а только обладающего высокой квалификацией и умеющего использовать свою интуицию для решения поставленных перед ним задач, например, для диагностики, прогнозирования, выбора варианта технического или управленческого решения" [1, с. 11]. Таким образом, интуиция весьма важна для принятия правильных решений. Однако публикации по теории и практике экспертных оценок в основном посвящены различным методам обработки субъективных мнений экспертов, в то время как проблемы интуиции затрагиваются лишь вскользь. В наиболее распространенном в нашей стране учебнике по экспертным оценкам есть лишь небольшой раздел "Роль интуиции эксперта при принятии решений" [1, с. 69-76]. Отметим, что такие процедуры работы комиссии экспертов, как "мозговой штурм", целенаправленно нацелены на пробуждение интуиции.
Ответы экспертов основаны на их интуиции. Этим эксперты и ценны. Если бы они основывались на рациональных мыслительных процедурах, на расчетах, то были бы не нужны, их функции можно было бы реализовать с помощью компьютеров, технологий искусственного интеллекта. Практика показала, что отказ от использования интуиции приводит к снижению качества управленческих решений.
Так, много усилий было положено на разработку машинной диагностики заболеваний. С помощью концепции компьютерных экспертных систем пытались моделировать процесс постановки диагноза врачами. При опросе медиков выделялись элементарные суждения типа "если..., то...", объединение которых описывало процесс постановки диагноза. Установлено, что попытки моделирования мышления выдающихся врачей-диагностов приводило к снижению качества профессиональных решений до уровня студентов медицинских вузов, знающих учебники, но не имеющих практического опыта [2]. Приходится заключить, что основное отличие выдающегося врача от студента состоит в степени развития интуиции. Как следствие, системы машинной диагностики полезны лишь тогда, когда нельзя прибегнуть к помощи "живого" врача, например, в случае заболеваний в отдаленных поселениях.
К настоящему времени в разных областях человеческой деятельности предложено немало технологий, целями которых заявляются активация и усиление интуиции вплоть до получения способности однозначно определять наиболее эффективное решение или достоверный прогноз. Кроме того, имеется ряд методов, позволяющих получать эвристические решения с помощью специальных алгоритмов анализа ситуации без явного применения интуиции. Под эвристикой понимаю совокупность присущих человеку механизмов мышления, с помощью которых порождаются процедуры, предназначенные для решения творческих задач. Можно сказать, что эвристические решения - это решения, полученные на основе интуиции.
Из сказанного ясно, что для успешного развития теории принятия решений и ее практических применений с целью получения прогнозов в условиях неустранимого недостатка исходной информации необходима, в том числе, разработка методов активации и усиления интуиции, участвующей в принятии решений, способов и критериев оценки эффективности (результативности) методов принятия эффективных решений на основе интуиции, а также активации и усиления интуиции для последующего принятия эффективных решений.
Интуиция при решении математических задач
Принципиально новые научные результаты в математике получают на основе интуиции, внезапного прозрения. Комбинация известных подходов позволяет сконструировать полезные алгоритмы, но сама по себе не дает принципиально нового. Начать обсуждать интуицию целесообразно на примере решения математических задач, при этом интуитивное мышление предстает в наиболее чистом виде, без отсылок к знанию о конкретных прикладных областях.
Фундаментальное исследование процесса изобретения в области математики и роли в этом процессе интуиции выполнил Жак. В его книге [3] рассмотрены различные грани обсуждаемого процесса, в частности, выявлен ряд технологий пробуждения интуиции. Так, он отмечает "внезапное появление решения в момент резкого пробуждения" [3, с.13]. Народная мудрость "утро вечера мудренее" - о том же. Рекомендуют вечером тщательно обдумать проблему, после чего лечь спать, и тогда можно ожидать в момент пробуждения появление идей, позволяющих решить проблему. Эта технология полезна при решении проблем в самых разных областях, в том числе в экономике и менеджменте.
Не менее важна рекомендация "оставлять на некоторое время проблему, чтобы вернутся к ней позже" [3, с.14]. Такой возврат зачастую позволяет взглянуть на проблему с другой стороны и получить новые результаты. Можно указать еще целый ряд подобных цепочек неоднократных обращений к схожим проблемам в течение десятилетий [4].
Проанализируем содержание сравнительно небольшой книги Д. Пойа "Как решать задачу" [5]. В ней разработан ряд полезных рекомендаций в области подготовки и принятия решений. В частности, предложено сопоставлять рассматриваемую задачу с аналогичными [5, с.28]. Необходимо тщательно разбирать постановку задачи, в частности, раскрывать используемые термины "искомое", "данное", "условие" и т.д. [5, с.31]. Целесообразно сводить задачу к последовательности этапов [5, с.32], например, обсуждать сначала выполнение одного условия, затем - двух условий и т.д. Предложено проводить индивидуальный "мозговой штурм" [5, с.41]. Разработан набор инструментов для решения эвристических задач [5, с.44 и далее]. Завершается книга Д. Пойа [5] итоговой сводкой - описанием (в табличной форме) наборов приёмов решения задач. Хотя изложение ориентировано на решение математических задач, на пробуждение интуиции именно в этой области, но ясно, что при соответствующей адаптации рекомендации Д. Пойа могут быть с успехом применены в других областях деятельности.
О том, как решать задачу, пишут не только математики. В качестве примера можно привести книгу "Как люди думают?" креативного директора рекламного агентства Д.А. Чернышева [6].
Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ)
Согласно ТРИЗ технические задачи в различных областях применения можно рассматривать как технические противоречия и с ними можно справиться одними и теми же методами. Сначала конкретную задачу обобщают, затем обобщённую задачу пытаются решить путем применения подходящего общего метода, после чего снова переходят к исходной задаче и стараются использовать для нее ранее найденное общее решение. С помощью ТРИЗ удалось решить ряд инженерных задач, сделать ряд полезных изобретений. Основное содержание ТРИЗ - его инструментарий. В него входят 40 общих изобретательских приёмов и 76 стандартных шаблонов решений (см., например, [7]).
Очевидно сходство подходов Д. Пойа и ТРИЗ к решению задач. Различие - в области применения. ТРИЗ ориентирован на инженерное творчество, а подход Д. Пойа - на математическое. Общие идеи этих двух подходов могут быть полезны для развития интуиции с целью получения полезных эвристических решений и во многих иных областях, в частности, в экономике предприятия и организации производства.
Методы стимулирования интуиции
Как полагают специалисты, гадание на картах Таро - одна из самых древних из известных систем предсказания и самоанализа. Появились они ещё в Средние века (а по некоторым данным, и в Древнем Египте [8]), но не теряют своей актуальности и по сей день. Элементарный шаг в данной системе состоит в предварительной постановке вопроса, вытягиванию из подготовленной колоды одной карты случайным образом и интерпретации полученного результата в связи с вопросом по определенным правилам. Поскольку в системе Таро у каждой из карт есть целый спектр смыслов разной степени абстрактности [8], рассуждения по поводу сочетания этих абстракций и элементов исследуемой ситуации могут дать неожиданные результаты, способные пробудить креативность и интуицию.
Чтобы иметь возможность получить при Гадании на Таро более подробный ответ, можно использовать не одну карту, а целые группы карт. В терминах прикладной статистики - проводят простую случайную выборку карт. После тасования колоды их выкладывают на стол в определённом порядке, чем получают материал для анализа - "расклады" [8]. Каждый расклад нацелен на ту или иную целевую группу вопросов, поиск ответов на которые он стимулирует.
Гадание на картах Таро нацелено на пробуждение интуиции того, кто гадает. Выпавший расклад стимулирует мыслительные процессы гадальщика в том или ином случайно полученном направлении, что позволяет взглянуть на интересующую его проблему с неожиданного направления. Таким образом, цель гадания совпадает с целью ТРИЗ или подхода Пойа, однако отличие в том, что исходные вопросы являются случайными, а не детерминированными. Кроме того, выводы, к которым может привести гадание, могут повлиять и на сами заданные вопросы, например, заставить гадальщика оценить целесообразность достижения той или иной цели или рассмотреть ситуацию на более глубоком и всеобъемлющем уровне.
Интересно, что интуитивные способности могут увеличить и некоторые физические действия, по крайней мере движения глаз. Так, в ряде исследований выяснилось, что выполнение действий «перевод взгляда вправо-влево» [9], «концентрация в течение нескольких секунд на разных точках и объектах перед собой» [10] коррелировало с увеличением способностей человека генерировать новые идеи (например, придумывать новые способы применения обычных бытовых предметов [9, 10]), в том числе интуитивным способом.
Таким образом, пробудить и усилить интуицию можно не только довольно очевидными методами «обдумывания результата» или «мозгового штурма», но и неожиданными приёмами наподобие Гадания на Таро или упражнений по концентрации и движениями глаз.
Выводы
К настоящему времени в различных областях человеческой деятельности предложено немало технологий, целью которых заявляются активация и усиление интуиции вплоть до получения способности однозначно определять наиболее эффективное решение или достоверный прогноз с её помощью. Кроме того, известен ряд методов, позволяющих получать эвристические решения с помощью специальных алгоритмов анализа ситуации без явного применения интуиции. Создание подобных технологий и методов целесообразно продолжить.
Необходимо разработать подходы к оценке эффективности (результативности) принятия рациональных решений на основе интуиции, в том числе с целью получения по возможности достаточно достоверных прогнозов в условиях неустранимого недостатка исходной информации.
Практические применения технологий, методов, подходов указанных типов на основе развития и применения интуиции могут быть проведены в малом и среднем бизнесе, при управлении проектами, а также при принятии решений в других областях экономики и управления. Особенно перспективными представляются алгоритмы развития интуиции у экспертов и методы изучения свойств таких алгоритмов.
Реализация предложенных в настоящей работе рекомендаций позволит сократить разрыв между развитыми математическими методами разработки и принятия решений, с одной стороны, и обоснованными применениями интуиции (эвристических процедур), с другой стороны, а также глубже понять место бессознательных процессов в практической деятельности экспертов.

Список литературы
1. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 436 c.
2. Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки о совместной работе математиков и врачей / 3-е изд. М.: Едиториал УРСС, 2011. 320 с.
3. Адамар Ж. Исследование психологии процесса изобретения в области математики. М.: Советское радио, 1970. 152 с.
4. Орлов А.И. Подходы к решению актуальных задач науки об организации производства // Инновации в менеджменте. 2022. № 31. С. 10-17.
5. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения. М.: Наука, 1975. 464 с.
6. Чернышев Д.А Как люди думают? М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. 304 с.
7. Альтшуллер Г.С. Найти идею: Введение в ТРИЗ - теорию решения изобретательских задач / 3-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2010. 392 с.
8. Орлов А.А. Гадание на Таро: основные расклады. М.: Рубедо, 2015. 56 с.
9. Elizabeth R. Shobe, Nicholas M. Ross, Jessica I. Fleck. Influence of handedness and bilateral eye movements on creativity // Brain and Cognition 71 (2009): 204–214.
10. Kwon E., Ryan J.D., Bazylak A., Shu L.H.. Does Visual Fixation Affect Idea Fixation? // ASME Journal of Mechanical Design, MD-19-1454.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Пт окт 28, 2022 9:46 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1201. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c. — ISBN 978-5-4497-1469-5. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL https://www.iprbookshop.ru/117030.html

А.И.Орлов

Искусственный интеллект

Экспертные оценки

Учебник



2021

Автор:
Орлов А. И. доктор экономических наук, доктор технических наук, кандидат физико-математических наук, профессор, кафедры "Экономика и организация производства" (ИБМ-2) Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана


Орлов А.И.
Искусственный интеллект: Экспертные оценки: Учебник / А.И.Орлов. –.... – 2022. - ... с.

Учебник посвящен основным вопросам теории и практики экспертных оценок, в том числе связанным с типовыми стадиями экспертного опроса, методами подбора экспертов, разработкой регламентов проведения сбора и анализа экспертных мнений. Рассмотрены основные идеи современной теории измерений, метода согласования кластеризованных ранжировок, теории нечеткости и ряда других математических и статистических методов анализа экспертных оценок. Обсуждаются применения экспертных оценок в экономике и менеджменте, экологии, при оценке рисков и построении рейтингов, при прогнозировании и управлении качеством. Учебник основан на рекомендациях Российской академии статистических методов.
Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Учебник предназначен для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных методов экспертных оценок в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, а также для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения. Он представляет интерес также для исследователей в области искусственного интеллекта, прикладной и математической статистики, сбора и анализа экспертных данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования.

(с) Орлов А.И., 2021



Содержание

Предисловие

Часть 1. Теория и практика экспертных оценок

Глава 1. Примеры процедур экспертных оценок
1.1. Индивидуальные и коллективные экспертные оценки
1.2. Оценка и выбор вариантов с помощью экспертов
1.3. Экспертное прогнозирование
1.4. Экспертные оценки на современном этапе
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 2. Организация работы экспертной комиссии
2.1. Основные стадии экспертного опроса
2.2. Подбор экспертов
2.3. О выборе цели экспертизы
2.4. Основания для классификации экспертных методов
2.5. Интуиция эксперта и компьютер
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 3. Теории измерений и экспертные оценки
3.1. Основные шкалы измерения
3.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины
3.3. Средние величины в порядковой шкале
3.4. Средние по Колмогорову
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 4. Методы средних рангов
4.1. Экспертные ранжировки
4.2. Методы средних арифметических и медиан рангов
4.3. Метод согласования кластеризованных ранжировок
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 5. Принятие решений и голосование
5.1. Пример задачи принятия решения комиссией экспертов
5.2. Голосование - один из методов экспертных оценок
5.3. Парадокс Кондорсе
5.4. Основные понятия теории принятия решений и экспертные оценки
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 2. Математика экспертных оценок

Глава 6. Математические методы анализа экспертных оценок
6.1. Основные математические задачи анализа экспертных оценок
6.2. Экспертные мнения и расстояния между ними
6.3. Аксиоматическое введение расстояний
6.4. Свойства медианы Кемени
6.5. Коэффициенты корреляции и конкордации
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 7. Бинарные данные и парные сравнения
7.1. Теоретическое обоснование «турнирного» метода ранжирования вариантов
7.2. Теория случайных толерантностей
7.3. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок
7.4. Теория люсианов
7.5. Метод парных сравнений
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 8. Теория нечеткости и экспертные оценки
8.1. Основы методологии нечеткости
8.2. Нечеткие множества
8.3. О статистике нечетких множеств
8.4. Теория нечеткости как часть теории вероятностей
8.5. Нечеткий экспертный выбор в контроллинге инноваций
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 3. Применения экспертных оценок

Глава 9. Экспертные оценки в экологии
9.1. Экспертные оценки в задачах экологического страхования и обеспечения экологической безопасности
9.2. Технологии экологических экспертиз
9.3. Общественная экологическая экспертиза
9.4. Экологические экспертизы с правовой точки зрения
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 10. Экспертные технологии оценки рисков
10.1. Бизнес-процессы инновационных проектов
10.2. Инновационные проекты в вузах
10.3. Модель инновационного проекта
10.4. Прогнозирование рисков
10.5. Различные виды рисков
10.6. Управление рисками
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 11. Рейтинги
11.1. Оперативные методы принятия решений на основе экспертных оценок
11.2. Веса факторов
11.3. Бинарные рейтинги
11.4. Сравнение рейтингов и линейные рейтинги
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 12. Экспертные оценки – интеллектуальный инструмент организационно-экономических исследований
12.1. Экспертные оценки в маркетинговом исследовании
12.2. Экспертные технологии в системе «Шесть сигм»
12.3. Иерархическая система показателей технического уровня и качества продукции
12.4. Применение экспертных оценок при упорядочении системы государственных стандартов
12.5. Экспертные оценки в оценочной деятельности и инвестиционном менеджменте
12.6. Прогнозирование и метод сценариев
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Приложение. Развитие теории экспертных оценок в России
Литература

Об авторе этой книги

Предисловие

В "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года принято следующее определение: "... искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений" (https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/). В этом определении прямо не говорится про научную основу "комплекса технологических решений". По нашему мнению, в социально-экономической области в качестве такой основы можно использовать организационно-экономическое моделирование, включая высокие статистические технологии, в том числе нечисловую статистику, теорию и практику экспертных оценок, статистические методы анализа данных).
Автор занимается проблемами искусственного интеллекта около полвека (первые статьи напечатаны в 1972 г.). Настоящая книга посвящена важной составляющей искусственного интеллекта - теории и практике экспертных оценок.
Как изменится экономическая обстановка через десять лет? Будут ли экологически безопасны города и промышленные предприятия или же вокруг окажется рукотворная пустыня? Достаточно вдуматься в эти постановки вопросов, проанализировать, как десять лет назад мы представляли себе сегодняшний день, чтобы понять, что стопроцентно надежных прогнозов просто не может быть. Вместо утверждений с конкретными числами можно ожидать лишь качественных оценок. Тем не менее, мы должны принимать решения, например, об экологических и иных проектах и инвестициях, последствия которых скажутся через десять, двадцать и более лет.
Бесспорно, что для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После Второй мировой войны в рамках кибернетики, теории управления, менеджмента и исследования операций стала быстро развиваться самостоятельная дисциплина - теория и практика экспертных оценок.
Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для принятия решений. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу, которая и организует деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию. Более того, лицо, принимающее решение – это тоже эксперт, так что можно констатировать, что любое решение – это решение эксперта!
Содержание учебника. Настоящий учебник посвящен методам и технологиям сбора и анализа мнений экспертов, применению экспертных оценок. Он состоит из трех частей, разбитых на 12 глав.
Первая часть посвящена введению в теорию и практику экспертных оценок. Рассмотрены примеры процедур экспертных оценок. Обсуждаются основные стадии экспертного опроса и применение теории измерений для выбора способа усреднения мнений экспертов. Разобраны методы средних арифметических и медиан рангов, согласования кластеризованных ранжировок. Проанализировано голосования как один из методов принятия решений.
Математические методы анализа экспертных оценок – предмет второй части. Рассмотрены подходы к аксиоматическому введению расстояний между ответами экспертов, свойства расстояния Кемени и медианы Кемени, использование коэффициентов корреляции и конкордации. Для анализа бинарных данных и результатов парных сравнений рекомендовано использовать теорию случайных толерантностей и люсианов. Обсуждаются основы методологии нечеткости, сведение теории нечеткости к теории вероятностей и ее использование в экспертных технологиях.
В третьей части учебника рассматриваются применения экспертных оценок. Глава 9 посвящена задачам экологического страхования и обеспечения экологической безопасности, прежде всего технологиям экологических экспертиз. Затем обсуждаются экспертные технологии оценки рисков и управления ими, в том числе при выполнении инновационных проектов. В главе 11 построена теория рейтингов, прежде всего бинарных и линейных. В заключительной главе 12 экспертные оценки рассматриваются как интеллектуальные инструменты конкретных организационно-экономических исследований. Обсуждается их применение в маркетинговых исследованиях, в системе «Шесть сигм», при использовании иерархической системы показателей технического уровня и качества продукции и упорядочении совокупности государственных стандартов по статистическим методам управления качеством, в оценочной деятельности и инвестиционном менеджменте, при прогнозировании, в том числе методом сценариев.
Приложение посвящено рассказу о развитии теории экспертных оценок в нашей стране и обзору основных литературных источников по этой тематике. Дается также краткая информация о деятельности автора как научного работника и преподавателя.
Автор настоящего учебника более полувека постоянно занимается экспертной деятельностью. Как практик и как теоретик. В учебник включены теоретические и практические результаты, как достаточно давние (70-х годов), так и полученные в последние годы. Их происхождение и авторство заинтересованные читатели проследят по литературным ссылкам, которые пригодятся и для углубленного изучения материала.
Теория экспертных оценок как часть искусственного интеллекта тесно связана с прикладной статистикой, эконометрикой, теорией принятия решений. Запросы теории экспертных оценок стимулировали развитие наиболее современной области прикладной статистики – статистики нечисловых данных. Однако в настоящем учебнике не рассматриваются математические результаты статистики нечисловых данных, равно как и многие вопросы теории принятия решений, поскольку они включены в другие наши учебники.
Учебник включен в серию книг «Высокие статистические технологии», поскольку в нем рассматриваются современные методы анализа статистических данных, полученных от экспертов. Субъективные экспертные данные нет оснований противопоставлять объективным результатам измерений (наблюдений, испытаний, анализов, опытов), поскольку для их описания и анализа используются одни и те же вероятностно-статистические методы и модели. Книга написана в традициях отечественной вероятностно-статистической школы. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, члену-корреспонденту АН СССР Л.Н. Большеву, проф. В.В. Налимову.
Для кого эта книга? Для написания этой книги у автора было два стимула. Во-первых, сделать доступным широкой массе читателей полувековой работы междисциплинарного исследовательского коллектива, действующего вокруг научного семинара «Экспертные оценки и анализ данных». Семинар был организован в 1973 г. и работал сначала в МГУ им. М.В. Ломоносова, а затем в Институте проблем управления РАН. Именно в рамках этого междисциплинарного коллектива создана отечественная научная школа в области экспертных оценок. Во-вторых, подготовить учебник для обеспечения различных видов образовательных услуг.
Учебник может быть рекомендован различным категориям читателей.
Студенты дневных отделений управленческих и экономических специальностей, прежде всего специальности «Менеджмент высоких технологий», найдут в нем весь необходимый материал для изучения соответствующих разделов учебных курсов «Организационно-экономическое моделирование», «Эконометрика», «Прикладная статистика», «Управленческие решения», «Теория принятия решений», «Экономико-математическое моделирование», «Математические методы в экономике», «Маркетинговые исследования», «Математические методы оценки» и др.
Слушатели вечерних отделений, в том числе получающие второе образование по экономике и менеджменту, смогут изучить основы теории экспертных оценок и познакомиться с вопросами ее практического использования. Менеджерам, экономистам и инженерам, изучающим экспертные оценки и теорию принятия решений самостоятельно или в Институтах повышения квалификации, по программам переподготовки или получения академической степени «Мастер (магистр) делового администрирования» (Master of Business Administration - МВА) учебник позволит познакомиться с ключевыми идеями и выйти на современный уровень.
Книга представляет собой замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме знания стандартных учебных курсов по высшей математике. Зачем же нужны литературные ссылки? Дотошный читатель, в частности, при подготовке рефератов и при желании глубже проникнуть в материал учебника, может обратиться к приведенным в каждой главе спискам цитированной литературы. Далее, каждая из глав пособия - это только введение в большую область теории и практики экспертных оценок, и вполне естественным является желание выйти за пределы введения. Приведенные литературные ссылки могут этому помочь.
Включенные в книгу материалы прошли многолетнюю и всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э. Баумана, они использовались при преподавании во многих других отечественных и зарубежных образовательных структурах.
Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам, прежде всего различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Московского физико-технического института, Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова и Академии народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации (программа «Топ-Менеджер»), за полезные обсуждения.
С текущей научной информацией по экспертным оценкам можно познакомиться на сайте «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru и его форуме. Большой объем информации по рассматриваемым в учебнике вопросам содержит электронный еженедельник «Эконометрика» (он является электронной газетой кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана). Размещен по адресу: http://subscribe.ru/catalog/science.hum ... onometrika). (автор искренне благодарен редактору этого электронного издания А.А. Орлову за многолетний энтузиазм).
В учебнике изложено представление о теории и практике экспертных оценок, соответствующее общепринятому в мире. Сделана попытка довести рассказ до современного уровня научных исследований в этой области. Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-maill: prof-orlov@mail.ru.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Пт ноя 04, 2022 5:18 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1202. Основы теории принятия решений : учебное пособие / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 66 c. — ISBN 978-5-4497-1423-7. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117037.html


А.И. Орлов

Основы теории принятия решений

Учебное пособие

2022


Рецензенты:
Профессор, доктор технических наук Д.А.Новиков
Кафедра «Экономика и организация производства»
МГТУ им. Н.Э.Баумана

Орлов А.И.
Основы теории принятия решений: учебное пособие. / А.И.Орлов. – М.: Изд-во .... – 2021. - ХХХ с.

В учебном пособии рассмотрены основные понятия, подходы и результаты теории принятия решений. Дано введение в линейное и целочисленное программирование. Рассмотрены задачи оптимизации на графах. В теории экспертных оценок, выраженных бинарными отношениями, применены расстояние Кемени и медиана Кемени.
Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Учебное пособие предназначено для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных методов теории принятия решений в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, а также для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие………………………………………………………………………
1. Пример задачи принятия решения………………………………….
2. Экспертные оценки - один из методов принятия решений…………………
3. Основные понятия теории принятия решений………………………………
Кто принимает решения?……………………………………………………
Порядок подготовки решения (регламент)………………………………
Цели……..…………………………………….……………………………
Ресурсы….……………………………………………………………………
Риски и неопределенности…………………………………………………
Критерии оценки решения…………………………………………………
Математико-компьютерная поддержка принятия решения………………
Реальные процедуры принятия управленческих решений………………
4. Линейное программирование…………………………………………………
Производственная задача…………………………………………………
Двойственная задача………………………………………………………
Линейное программирование как научно-практическая дисциплина…
Задача об оптимизации смеси (упрощенный вариант)……………………
Планирование номенклатуры и объемов выпуска.………………………
5. Методы решения задач линейного программирования……………………..
Простой перебор……………………………………………………………
Направленный перебор.……………………………………………………
Симплекс-метод……………………………………………………………
Транспортная задача………………………………………………………
6. Целочисленное программирование…………………………………………….
Задача о выборе оборудования.……………………………………………
Задача о ранце………………………………………………………………
7. Экспертные оценки, бинарные отношения и дискретная оптимизация…….....................................................................................................
Методы средних баллов……………………….……………………………
Пример сравнения восьми проектов………………………………………
Метод средних арифметических рангов…………………………………
Метод медиан рангов………………………………………………………
Сравнение ранжировок по методу средних арифметических и методу медиан……………………………………………………………………………….
Метод согласования кластеризованных ранжировок.……………………
Бинарные отношения и дискретная оптимизация.………………………
8. О решении задач целочисленного программирования………………………..
Метод приближения непрерывными задачами……………………………
Методы направленного перебора…………………………………………
9.Теория графов и оптимизация…………………………………………………
Задача коммивояжера………………………………………………………
Задача о кратчайшем пути……………………………………….…………
Задача о максимальном потоке.……………………………………………
Задача линейного программирования при максимизации потока………
О многообразии оптимизационных задач…………………………………
10. Задачи по основам теории принятия решений……………………………...
Заключение........................................................................................................
Литература…………………………………………………………………………
Приложение. Об авторе.......................................................................................

Предисловие

Учебное пособие начинается с разбора типового примера - задачи принятия решения в производственном менеджменте о выборе образца для запуска в серию. Рассмотрены четыре аналитических подхода к принятию решений, а также пятый подход - голосование как один из методов экспертных оценок. Вводятся основные понятия теории принятия решений: лица, принимающие решения (ЛПР), порядок подготовки решения (регламент), цели и ресурсы, риски и неопределенности, критерии оценки решения. Обсуждаются реальные процедуры принятия решений и их математико-компьютерная поддержка.
Основное содержание пособия - описание задач оптимизации. В линейном программировании последовательно рассматриваются упрощенная производственная задача (с графическим решением) и двойственная к ней, задачи об оптимизации смеси, о планировании номенклатуры и объемов выпуска, транспортная задача. Дается первоначальное представление о линейном программировании как научно-практической дисциплине. Рассмотрены методы решения задач линейного программирования, включая симплекс-метод.
К целочисленному программированию относятся задача о выборе оборудования и задача о ранце. К ним примыкает тематика бинарных отношений и дискретной оптимизации в экспертных оценках - одном из инструментов принятия решений. Методы средних баллов рассмотрены на примере сравнения восьми проектов, а именно, метод средних арифметических рангов и метод медиан рангов. Проведено сравнение ранжировок, полученных этими методами. Затем предложен метод согласования кластеризованных ранжировок. Один из видов ответов экспертов - бинарные отношения. Дано их представление матрицами из 0 и 1 и введено расстояние Кемени между бинарными отношениями. Дискретная оптимизация применяется для получения результирующего мнения комиссии экспертов - медианы Кемени. Обсуждаются подходы к решению задач целочисленного программирования.
Заключительный раздел - оптимизация на графах. Рассмотрены задачи коммивояжера, о кратчайшем пути, о максимальном потоке. Сформулирована задача линейного программирования при максимизации потока.
Приведено 12 задач для проверки усвоения материала.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб ноя 12, 2022 10:30 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1235. Орлов, А. И. Подход к приоритизации выполнения проектов в орга-низациях ракетно-космической отрасли / А. И. Орлов, А. Д. Цисарский // Ус-тойчивое развитие и новая индустриализация: наука, экономика, образование : Материалы конференции, Москва, 18 июня 2021 года. – Москва: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2021. – С. 360-363. – EDN TNTQWS.



УДК 629.7.01

Подход к приоритизации выполнения проектов
в организациях ракетно-космической отрасли

© Орлов Александр Иванович1 prof-orlov@mail.ru,
Цисарский Александр Дмитриевич1 Alex22081952@gmail.com

1Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, 105005, Россия

Развит подход к установлению приоритетности выполнения проектов в ракетно-космической отрасли. Для реализации инструментария проектного управления предложены пять критериев приоритизации проектов с учетом особенностей отрасли. После формирования перечня возможных проектов не-обходимо упорядочить их в порядке предпочтений для реализации на основе экспертных оценок. Приказом руководителя назначается комиссия экспертов. В теории принятия решений разработано два подхода к установлению при-оритетов на основе экспертных оценок - на основе непосредственного сравне-ния объектов экспертизы и на основе оценок по набору факторов. При исполь-зовании первого подхода путем сравнения по средним арифметическим рангов, а затем и медиан рангов получаем две вспомогательные кластеризованные ранжировки, затем строим согласующую ранжировку. Единое мнение комис-сии экспертов может быть также найдено как медиана Кемени экспертных упорядочений. Во втором подходе объекты экспертизы упорядочиваются не непосредственно, а на основе значений некоторого набора факторов. Для ка-ждого объекта экспертизы определяют (обычно с помощью экспертов) значе-ния факторов, входящих в этот набор. Значения факторов объединяются в интегральном показателе приоритетности проектов. Для его расчета могут быть использованы взвешенные средние по Колмогорову и взвешенные медианы.
Ключевые слова: ракетно-космическая отрасль, управление проектами, экспертные оценки, интегральный показатель, средние по Колмогорову.

В рамках Государственной программы по космической деятельности до 2025 года «Стратегии развития космической деятельности до 2030 года и даль-нейшую перспективу» на предприятиях ракетно-космической отрасли (РКО) реализуется значительное число проектов. Цель настоящего доклада - разра-ботка нового организационно-экономического подхода к определении приори-тетности реализации проектов на предприятиях РКО.
В соответствии с действующим регламентом создания РКТ выделяют эта-пы жизненного цикла [1]: (1) концепция; (2) разработка технического проекта (аванпроекта и эскизного проекта); (3) разработка рабочей конструкторской до-кументации; (4) разработка технологической документации и техпроцессов; (5) изготовление макета и опытных изделий (опытного образца); (6) наземная от-работка (испытания); (7) лётные испытания и доработка документации для про-изводства по результатам испытаний; (8) опытная эксплуатация; (9) запуск в производство.
Все проекты на создание ракетной техники имеют ряд общих признаков. Рассмотрим их этапы на примере создания космического аппарата (КА). Перед началом проектирования КА разработчик получает формализованное тактико-техническое задание (ТТЗ) на разработку аванпроекта (АП), эскизного проекта (ЭП), технического проекта (ТП) на все изделие и составные части КА [2]. После разработки этих документов на основе данных, полученных расчетным путем, выбирается оптимальный проект и формируется облик будущего изделия. При этом решается задача внешнего проектирования: формирование показателей качества и целевой функции; обеспечение структурной устойчивости проекта; формирование задачи на внутреннее проектирование.
Выполнение НИОКР по созданию перспективных образцов РКТ - это ин-новационная деятельность. Организации РКО, как правило, реализуют одно-временно несколько проектов. В наблюдаемых условиях дефицита высококва-лифицированных научных и инженерных кадров возникает проблема: в какой последовательности осуществлять реализацию проектов.
При проектном управлении в РКО необходимо найти и обосновать ответы на ряд вопросов [1, 3]: Какие проекты следует реализовать и в какой последовательности? Каким проектам дать приоритет? Когда и с какими проектами можно стартовать? Какие проекты могут выполняться параллельно с другими? исходя из возможностей предприятия? В какой очередности следует выполнять проекты? Когда и в каком объеме потребуются инвестиции и откуда можно привлечь дополнительные мощности для изготовления опытного образца, проведения испытаний? Как высоки расчетные затраты на реализацию проектов? Каковы реальные сроки реализации проектов? Можно ли реализовать проект с заданным ТТЗ?
Анализ существующих подходов по формированию приоритетности про-ектов показывает, что существующая в проектном менеджменте практика не-приемлема для РКО. Связано это в первую очередь с тем, что финансирование космической деятельности в России производится в основном из бюджета го-сударства в рамках Государственных контрактов. Для реализации инструмен-тария проектного управления предлагаем 5 критериев выбора приоритетности проектов с учетом особенностей КД в России: (1) вклад проектов в стратегию развития страны и отрасли; (2) значимость проектов для экономики, науки, безопасности государства; (3) научная новизна проектов, их значение для полу-чения новых знаний и развития новых космических технологий; (4) направ-ленность проекта на техническое перевооружение предприятий отрасли, вне-дрение новейших технологий для создания конкурентоспособной РКТ; (5) учет стратегического, функционально–структурного уровней, а также уровня теку-щего производства.
Исходя из этих критериев нами предложены принципы ранжирования всей совокупности проектов для РКО. После формирования перечня возможных проектов необходимо установить их приоритеты, т.е. расположить их в порядке предпочтений для реализации - сначала самый приоритетный проект (реализу-ется первым), затем второй по предпочтению (реализуется после первого), тре-тий и т.д. Для установления приоритетов предлагаем использовать методы экс-пертных оценок [4]. Для выявления приоритетности проектов путем примене-ния экспертных технологий приказом руководителя назначается комиссия экс-пертов В теории принятия решений разработано два основных подхода к уста-новлению приоритетов на основе экспертных оценок [5]: (1) на основе непо-средственного сравнения объектов экспертизы; (2) на основе экспертных оценок объектов экспертизы по набору факторов.
В первом подходе ответ каждого эксперта - упорядочение (нестрогое), т.е. кластеризованная ранжировка. Для нахождения единого мнения комиссии экс-пертов в ситуации, когда ответы экспертов - упорядочения (нестрогие), т.е. кла-стеризованные ранжировки, проводим анализ экспертных упорядочений не-сколькими способами [5]. Ряд методов основан на таблице рангов объектов экспертизы (т.е. их мест в упорядоченном ряду. Путем сравнения по средним арифметическим рангов, а затем и медиан рангов получаем две вспомогатель-ные кластеризованные ранжировки. Затем строим согласующую ранжировку. Этот метод предпочтительнее метода анализа иерархий Саати, который проти-воречит теории измерений и имеет другие недостатки, выявление проф. В.В. Подиновским. Другой способ нахождения единого мнения комиссии экспертов в первом подходе основан на расчете медианы Кемени экспертных упорядоче-ний. В соответствии с рекомендациями теории устойчивых экономико-математических методов и моделей [6] следует обработать одни и те же данные различными способами. Если выводы близки (устойчивы к выбору метода рас-чета), то они отражают реальность.
Во втором подходе объекты экспертизы упорядочиваются не непосредст-венно, а на основе значений некоторого набора факторов. Таким образом, сна-чала формируют перечень факторов. Для каждого объекта экспертизы опреде-ляют (обычно с помощью экспертов) значения факторов, входящих в этот пере-чень. Значения факторов объединяются в интегральном показателе приоритет-ности проектов. Заключительный шаг - упорядочение объектов экспертизы со-ответственно значениям интегрального показателя. Термины "интегральный показатель", "обобщенный показатель", "индекс", "рейтинг" в рассматриваемом контексте являются синонимами. При реализации второго подхода организато-ру экспертизы необходимо решить ряд промежуточных задач.
А. Выбор шкал измерения значений факторов. Опыт показал целесообраз-ность использования балльных оценок 1, 2, 3, ... , 9, 10 - от наихудшей оценки (1) до наилучшей (10). Возможно использование другой системы баллов. Для обеспечения сопоставимости значений различных факторов следует использо-вать одну и ту же балльную шкалу для всех факторов.
Б. Формирование системы факторов. Исходный набор факторов задает организатор экспертизы. Например, в примере, разобранном в [5], он состоит из 8 факторов. Это множество факторов эксперты сначала расширяют, а потом сужают. А именно, на первом этапе эксперты в ходе свободной дискуссии рас-ширяют (в разы) множество факторов с целью учесть возможные влияния на результат упорядочения проектов. Затем на втором этапе необходимо его со-кратить, например, до 7 - 9 факторов. Экспертам дается задание: "Укажите 5 наиболее важных факторов". В итоговый перечень включаем факторы, набрав-шие не менее половины голосов экспертов (возможны и другие правила приня-тия решений). Очевидно, процедура формирования системы факторов включает ряд параметров, которые организатор экспертизы может выбирать по своему ус-мотрению.
В. Соизмерение важности факторов. Это делается путем введения весо-вых коэффициентов - чем важнее фактор, тем выше коэффициент. Весовые ко-эффициенты определяют в ходе специально для этого организованного экс-пертного опроса. Целесообразно исходить из иерархической системы факторов. Это позволяет сначала получить веса групп факторов, затем ввести веса факто-ров внутри той или иной группы, а затем рассчитать веса факторов (как произ-ведения весов группы на вес фактора внутри группы).
Г. Измерение значений факторов. Как правило, такое измерение проводит-ся экспертами, владеющими достаточной информацией о рассматриваемых в исследовании объектах экспертизы. Таким образом, привлекаются эксперты двух групп - работающих с факторами (см. пп. А, Б, В выше) и имеющих дело с конкретными объектами экспертизы (п. Г). Группы экспертов могут иметь не-пустое пересечение.
Д. Выбор вида интегрального показателя. Полученные при решении задач А - Г данные могут обрабатываться различными способами с целью расчета ин-тегрального показателя (рейтинга) приоритетности проектов. В частности, мо-гут быть рассчитаны взвешенные средние по Колмогорову и взвешенные ме-дианы [7]. Наиболее простой (базовый) вариант оценки приоритетности проек-тов: при использовании линейной функции проводят вычисление среднего арифметического значения приоритетности каждого проекта по всем экспертам. Упорядочивают проекты по этим значениям.
Итак, в докладе предложен новый организационно-экономический подход к определению приоритетности НИОКР на предприятиях РКО на основе крите-риев, предложенных авторами. Разработанный подход позволит проектным ме-неджерам применять его при управлении проектами в РКО.

Литература
1. Цисарский А.Д. Разработка механизмов и инструментария проектного менеджмента при создании ракетно-космической техники / Диссертация на со-искание ученой степени доктора экономических наук. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018. - 301 с.
2. Чеботарев В.Е., Косенко В.Е. Основы проектирования космических ап-паратов информационного обеспечения. Красноярск: СибГАУ. 2011. - 488 с.
3. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности ин-вестиционных проектов: теория и практика. 4-ое изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2008. - 1104 с.
4. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.
5. Орлов А.И. Методы принятия управленческих решений. М.: КНОРУС, 2018. - 286 с.
6. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моде-лей для модернизации управления предприятиями. Saarbrücken, Lambert Academic Publishing, 2011. - 436 с.
8. Орлов А.И. Средние величины и законы больших чисел в пространствах произвольной природы // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 89. С. 556–586.

An approach to prioritizing project execution in organizations of the rocket and space industry

A.I. Orlov1 prof-orlov@mail.ru
A.D. Cisarsky1 Alex22081952@gmail.com

1Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

An approach to prioritizing the implementation of projects in the rocket and space industry has been developed. To implement the project management toolkit, five criteria for project prioritization are proposed, taking into account the specifics of the industry. After the list of possible projects has been formed, it is necessary to arrange them in order of preferences for implementation based on expert estimation. By order of the head, a commission of experts is appointed. In the theory of decision-making, two approaches have been developed to setting priorities based on expert assessments - on the basis of direct comparison of the objects of expertise and on the basis of assessments by a set of factors. When using the first approach, by comparing the ranks by the arithmetic mean, and then the medians of the ranks, we obtain two auxiliary clustered rankings, then we build a matching ranking. The consensus opinion of the expert commission can also be found as the Kemeny median of the expert orderings. In the second approach, the objects of examination are ordered not directly, but on the basis of the values of a certain set of factors. For each object of expertise, the values of the factors included in this set are determined (usually with the help of experts). The values of the factors are combined in an integral indicator of the priority of projects. For its calculation, weighted averages according to Kolmogorov and weighted medians can be used.
Keywords: rocket and space technology, project management, expert estima-tions, integral indicator, Kolmogorov average.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб ноя 19, 2022 1:03 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1236. Орлов, А. И. Устойчивость выводов в математических моделях социально-экономических явлений и процессов / А. И. Орлов // Устойчивое развитие и новая индустриализация: наука, экономика, образование : Материалы конференции, Москва, 18 июня 2021 года. – Москва: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2021. – С. 364-367. – EDN BVSJCK.


УДК 330.4 : 519.86

Устойчивость выводов в математических моделях
социально-экономических явлений и процессов

© Орлов Александр Иванович1 prof-orlov@mail.ru,

1Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, 105005, Россия

Выводы на основе математических моделей социально-экономических явлений и процессов должны быть устойчивы по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей. Например, выводы на основе чистой текущей стоимости NPV должны быть устойчивы по отношению к допустимым отклонениям коэффициентов дисконтирования (по годам) и горизонта планирования. С 1975 г. по настоящее время разрабатываем, изучаем и применяем при решении практических задач подход к изучению устойчивости выводов в математических моделях, основанный на введенном нами специальном математическом объекте - общей схеме устойчивости. В ней пять составляющих - пространство исходных данных; пространство возможных решений (выводов); способ получения выводов, т.е. однозначное отображение из пространства исходных данных в пространство выводов (модель). Четвертая составляющая - неотрицательная функция, определенная на подмножествах пространства выводов (например, диаметр подмножества), используемая для определения показателей устойчивости. Пятая составляющая - совокупность допустимых отклонений, т.е. система подмножеств пространства исходных данных такая, что каждому элементу этого пространства и каждому значению параметра (диаметра окрестности) из некоторого множества параметров соответствует множество допустимых отклонений в рассматриваемой точке при определенном значении параметра. Доклад посвящен развитию основанных на подходе и инструментарии общей схемы устойчивости наших работ по проблемам устойчивости выводов в математических моделях социально-экономических явлений и процессов.
Ключевые слова: социально-экономические модели, устойчивость, организационно-экономическое моделирование, цифровая экономика, искусственный интеллект

Хорошо известно, что математические модели могут лишь с некоторой точностью отражать реальные явления и процессы. Так, исходные данные, необходимые для применения модели, известны лишь с некоторой точностью, поскольку результаты измерений содержат погрешности. Математические зависимости всегда несколько отличаются от реальных. Например, линейная зависимость, как правило, является не более чем некоторым приближением к реальной. Поэтому для обоснованного построения математической модели, предназначенной для практического использования, необходимо изучение устойчивости выводов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок модели. Такое изучение – один из необходимых этапов разработки математической модели.
Около полувека мы разрабатываем, изучаем и применяем при решении практических задач новый подход к изучению устойчивости выводов в математических моделях. Центральное место в нем занимает предложенный нами специальный математический объект - общая схема устойчивости. Так называем кортеж из пяти элементов {A, B, f, d, E}. Здесь A – пространство исходных данных; B – пространство возможных решений (выводов); f – способ получения выводов, т.е. однозначное отображение из A в B. Неотрицательная функция d, определенная на подмножествах множества B, используется для определения ряда показателей устойчивости, образующих естественную систему. Наконец, E - совокупность допустимых отклонений, т.е. система подмножеств множества A такая, что каждому элементу x множества исходных данных A и каждому значению параметра ε из некоторого множества параметров {ε} соответствует подмножество множества исходных данных E(x, ε) - множество допустимых отклонений в точке x при определенном значении параметра ε. Способ получения выводов, т.е. функцию f, иногда для краткости называем моделью.
Простейшим примером задачи устойчивости является процедура изучения чувствительности значений интересующей исследователя функции к изменению того или иного ее аргумента, для гладкой функции сводящаяся к расчету частных производных. При изменении нескольких аргументов применяют выделение главного линейного члена, в котором суммируются отклонения для отдельных аргументов. Более продвинутыми примерами постановок проблем устойчивости являются устойчивость по Ляпунову и робастная математическая статистика.
В конкретных постановках задач устойчивости выводы получают с помощью того или иного метода, основанного на некоторой модели. С прикладной точки зрения модель первична, метод – вторичен, поскольку результаты его применения определяются свойствами модели. Метод разрабатывается или подбирается на основе той или иной модели. Нами введена система показателей устойчивости выводов, получаемых с помощью математических моделей. Эти показатели строим как диаметры некоторых множеств с помощью метрики, псевдометрики или показателя различия (меры близости). В статье [1] проведено изучение математических свойств общей схемы устойчивости. Так, в [1] в серии теорем показано, что оптимизационные задачи, соответствующие различным показателям устойчивости, имеют решения, т.е. точные верхние грани достигаются при определенных значениях аргументов. Эти утверждения обобщают известное свойство непрерывной функции достигать своей точной верхней грани на компактном множестве.
Доклад посвящен развитию работ по проблемам устойчивости выводов в математических моделях социально-экономических явлений.
Первая наша публикация [2] по устойчивости, вышедшая в 1975 г,. была выполнена в Центральном экономико-математическом институте АН СССР. В ней была предложена общая схема устойчивости и сформулирован ряд конкретных результатов.
Итог многочисленным работам 1970-х годов был подведен в монографии [3], вышедшей в академической серии "Проблемы советской экономики". Актуальность этой монографии не падает со временем. Согласно РИНЦ, она процитирована 360 раз в научных публикациях, согласно Google Академии - 541 раз. Через 30 лет после выхода, в 2009 г., на основе [3] докладчиком была защищена докторская диссертация по специальности "Математические и инструментальные методы экономики", которая в 2011 г. вышла в Германии в виде монографии [4].
С 1975 г. и по настоящее время были выполнены различные исследования по проблемам устойчивости, перечисленные в сводке [5]. Примером является статья 2020 г. [1]. Полученные научные результаты включены в монографии и учебные курсы по организационно-экономическому моделированию, прикладной статистике, эконометрике, методам принятия управленческих решений и др. для бакалавров и магистрантов факультета "Инженерный бизнес и менеджмент". Некоторые из изданий получили заметную известность в научном сообществе. Так, согласно Google Академии монография "Теория принятия решений" на 19.04.2021 процитирована 1383 раз, "Прикладная статистика" - 1299 раз, "Эконометрика" - 1130 раз.
На факультете "Инженерный бизнес и менеджмент" действует мощная научная школа в области организационно-экономической устойчивости, созданная проф. А.А. Колобовым и И.Н. Омельченко. Ее результаты сопоставлены с рассматриваемым в докладе научным направлением в работах [6, 7].
Особую актуальность исследования по проблемам устойчивости приобретают в современных условиях бурного развития цифровой экономики, развернутого внедрения технологий искусственного интеллекта. Организационно-экономическое моделирование, пронизанное идеями устойчивости, является методологической и методической основой технологий искусственного интеллекта. Развернутое обоснование сказанному дано в монографии [8], посвященной анализу проблем развития современной цифровой экономики.
Методологической базой современной цифровой революции, по нашей экспертной оценке, является новая экономическая концепция - солидарная информационная экономика, которую мы развиваем с 2007 г. Основные положения этой концепции изложены в [8, гл.1]. Она исходит из определения Аристотеля экономики как науки об управления хозяйством с целью удовлетворения потребностей людей. Предшественниками солидарной информационной экономики являются прежде всего разработки В.М. Глушкова ОГАС и Ст. Бира КИБЕРСИН. Проблематика солидарной информационной экономики стала особенно актуальной в свете обсуждений на Давосском экономическом форуме 2020 и 2021 гг. идей основателя этого форума К. Шваба [9]. Мы полагаем, что солидарная информационная экономика должна послужить основой новой парадигмы экономической науки [10].
Как вытекает из сказанного выше, необходимо дальнейшее развитие теории устойчивости выводов, полученных на основе математических моделей социально-экономических явлений и процессов, прежде всего организационно-экономической устойчивости и подходов на основе общей схемы устойчивости, а также инструментария организационно-экономического моделирования и технологий искусственного интеллекта - эконометрики, прикладной статистики, теории принятия решений (в том числе технологий экспертных оценок).

Литература
1. Орлов А.И. Свойства общей схемы устойчивости // Научный журнал КубГАУ. 2020. № 161. С. 121–149.
2. Орлов А.И. Проблема устойчивости (общая схема, конкретные результаты) // Алгоритмы многомерного статистического анализа и их применения. - М.: Изд-во ЦЭМИ АН СССР, 1975. - С. 130-142.
3. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях (Серия «Проблемы советской экономики»). - М.: Наука,1979. - 296 с.
4. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. - Saarbrücken (Germany), LAP (Lambert Academic Publishing), 2011. – 436 с.
5. Орлов А.И. Публикации за полвека (1970-2019). Комментарии к списку научных и методических трудов. Изд. 3, испр. и доп. / А.И. Орлов. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. – 509 с. [Электронный ресурс]. URL: viewtopic.php?f=1&t=3326 (дата обращения 20.04.2021).
6. Проектирование интегрированных производственно-корпоративных структур: эффективность, организация, управление / С. Н. Анисимов, А. А. Колобов, И. Н. Омельченко, А. И. Орлов, А. М. Иванилова, С. В. Краснов; Под ред. А. А. Колобова, А. И. Орлова. Научное издание. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. — 728 с.
7. 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.
8. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современная цифровая экономика. – Краснодар: КубГАУ, 2018. – 508 с.
9. Schwab Klaus, Malleret Thierry. Covid-19: the great reset. - Geneva, Forum Publishing, 2020. - 213 pp. - ISBN 978-2-940631-11-7
10. Орлов А.И., Сажин Ю.Б. Солидарная информационная экономика как основа новой парадигмы экономической науки // Инновации в менеджменте. 2020. №26. С. 52- 59.

Stability of conclusions in mathematical models
of socio-economic phenomena and processes

A.I. Orlov1 prof-orlov@mail.ru

1Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

Conclusions based on mathematical models of socio-economic phenomena and processes must be stable in relation to the permissible deviations of the initial data and assumptions of the models. For example, conclusions based on net present value (NPV) must be robust with respect to the tolerances in the discount rates (by year) and the planning horizon. From 1975 to the present, we have been developing, studying and applying in solving practical problems an approach to studying the stability of inferences in mathematical models, based on a special mathematical object introduced by us - the general scheme of stability. It has five components - the space of the initial data; the space of possible solutions (conclusions); the way to get the conclusions, i.e. unambiguous mapping from the source data space to the output space (model). The fourth component is a non-negative function defined on subsets of the pin space (for example, the diameter of the subset), which is used to determine the stability indices. The fifth component is the set of permissible deviations, i.e. a system of subsets of the initial data space such that each element of this space and each value of a parameter (diameter of a neighborhood) from a set of parameters corresponds to a set of permissible deviations at the point under consideration for a certain value of the parameter. The report is devoted to the development of the general scheme of stability based on the approach and tools of our work on the problems of the stability of conclusions in mathematical models of socio-economic phenomena and processes.
Keywords: socio-economic models, stability, organizational and economic modeling, digital economy, artificial intelligence.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Аннотации новых статей А.И. Орлова
СообщениеДобавлено: Сб ноя 26, 2022 8:52 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 10465
1237. Орлов А.И. Интеллектуальные инструменты экономики и менеджмента знаний // Общество и экономика знаний, управление капиталами: цифровая экономика знаний: материалы XII международной научно-практической конференции / науч. ред. Д.В. Ланская, В.В. Ермоленко. – Краснодар: Кубанский гос. ун-т, 2022. – С. 22-29.



УДК 330.46
JEL D80
Орлов А.И.

Интеллектуальные инструменты экономики и менеджмента знаний

Аннотация. В настоящее время формируется академическая и научная школа экономики и менеджмента знаний. Необходимо проанализировать ее интеллектуальные инструменты. Выработка общей терминологии необходима, но нельзя впадать в схоластику. Мы мыслим нечетко и именно поэтому можем понимать друг друга. Теория принятия решений дает ряд интеллектуальных инструментов экономики и менеджмента знаний. Базовыми понятиями в математических методах и моделях теории принятия решений являются использовать нечеткие числа и нечеткие множества, а потому интеллектуальные инструменты этой теории основаны на системной нечеткой интервальной математике. Многообразие экспертных процедур, предназначенных для сбора и анализа субъективных мнений экспертов, использует интуицию как базовую возможность мышления человека. К сожалению, возможности пробуждения, стимулирования и развития интуиции изучены пока еще слабо. Методы разработки и применения технологий информационно-аналитической поддержки принятия решений, т.е. контроллинг, важны для экономики и менеджмента знаний. Особенно перспективны контроллинг методов и его составная часть - контроллинг науки, в том числе наукометрические и экспертные методы управления научной деятельностью. "Современная модель капитализма исчерпала себя как экономическая система" (В.В. Путин), а потому мы должны привести парадигму экономической науки в соответствие с современными требованиями. Взрывное развитие цифровой экономики, под которой понимаем современные информационно-коммуникационные технологии в области экономики и управления, позволяет сформировать новую парадигму экономической науки. Ее основой должна стать солидарная информационная экономика.
Ключевые слова: интеллектуальные инструменты; интуиция; контроллинг; менеджмент знаний; системная нечеткая интервальная математика; теория принятия решений; цифровая экономика; экономика знаний; экспертные оценки.

Введение
С целью развития экономики и менеджмента знаний как актуальной научной, практической и учебной области необходимо выделить и проанализировать ее составляющие. В докладе дано краткое предварительное рассмотрение интеллектуальных инструментов в этой области.
Велика роль такого инструмента, как терминология. Среди интеллектуальных инструментов экономики и менеджмента знаний одно из основных мест занимают методы принятия управленческих решений. В теории принятия решений считаем полезным выделить математическую составляющую и экспертные процедуры сбора и анализа субъективной информации.
Системная нечеткая интервальная математика - стержень математической составляющей теории принятия решений. Велика роль интуиции в экономике знаний. Методы пробуждения и стимулирования интуиции заслуживают тщательного изучения и развития с целью применения при решении практических задач.
В экономике и менеджменте знаний является плодотворным применение теории и практики такой современной технологии управления как контроллинг, прежде всего таких его областей, как контроллинг методов и контроллинг научной деятельности. Целесообразно проведение исследований, посвященных адекватному применению статистических (наукометрических) и экспертных методов при решении задач экономики менеджмента знаний.
Характерной чертой современности является бурное развитие теории и применений цифровой экономики, т.е. информационно-коммуникационных технологий в области экономики и управления. "Современная модель капитализма исчерпала себя как экономическая система" (В.В. Путин), как следствие, необходим переход на новую парадигму экономической науки. Именно цифровая экономика является фундаментом солидарной информационной экономики как основы этой новой парадигмы.
При формировании академической и научной школы экономики и менеджмента знаний целесообразно учесть научные результаты, кратко рассмотренные в настоящем докладе.

1. Проблемы терминологии
Очевидно, используемые термины должны быть определены. Однако есть несколько проблем, связанных с использованием терминов.
Во-первых, термины определяются с помощью других терминов, а те, в свою очередь, также должны быть определены. Очевидно, рано или поздно приходим к базовым терминам, которые уже не могут быть определены. Точно так же в математике, раскрывая понятия и правила рассуждений, приходим к аксиомам. На чем основана уверенность в том, что базовые понятия и аксиомы понимаются всеми одинаково? В реальной исследовательской деятельности спасает то, что добираются до базовых понятий и аксиом весьма редко.
Во-вторых, авторы публикаций приводят разные определения. Возникает естественное желание сопоставить, сравнить между собой. Однако подобная деятельность трудоемка, есть опасность попасть в плен современным вариантам схоластики и уйти от решения реальных проблем, практически важных задач.
С точки зрения теории размытых множеств можно утверждать, что все мы мыслим нечетко и именно поэтому можем понимать друг друга. Здесь видна и проблема перевода терминов. Термин fuzzy set переводят как нечеткое, размытое, расплывчатое, туманное, пушистое множество. Лица, познакомившиеся с теорией нечетких множеств сравнительно поздно, иногда именуют эту теорию нечеткой логикой, не обращая внимания на то, что предмет их рассуждений не имеет отношения к логике как науке о правилах мышления (интеллектуальной деятельности). А сколько разных переводов имеет термин Net Present Value...
Смена терминологии создает у работников в области экономики и менеджмента науки впечатление новизны, позволяющее успешно решать финансовые и организационные проблемы развития науки как социальной системы [Орлов, 2022]. Динамика изменения терминологии заслуживает глубокого изучения.
При решении проблем терминологии в области экономики и менеджмента знаний целесообразно исходить из проверенного веками принципа: "Практика - критерий истины".

2. Теория принятия решений
Среди интеллектуальных инструментов экономики знаний одно из основных мест занимают методы принятия управленческих решений (см., например, [Орлов, 2006, 2018]). Внутри этой сферы знаний выделим математические методы подготовки, принятия и реализации решений в области экономики и управления и методы сбора и анализа экспертных оценок.
Оба эти направления активно развиваются с послевоенных времен, но особенно быстрый рост наблюдаем в последнее время. Содержание этих направлений, их внутреннюю структуру, точки роста целесообразно выявить и обсудить при формировании научной школы экономики и менеджмента знаний, при разработке и совершенствовании соответствующих учебных дисциплин.
Математика основана на понятиях числа и множества. Однако реальные данные не могут быть однозначно описаны натуральными или вещественными числами из-за наличия погрешностей наблюдений (измерений, испытаний, анализов, опытов, обследований) и вычислений. Во многих случаях переход от принадлежности элементы множеству к непринадлежности является постепенным, описывать его скачком некорректно. Следовательно, целесообразно в качестве базовых понятий в математических методах и моделях надо использовать нечеткие числа и нечеткие множества. Переход от обычных чисел и множеств к их нечетким аналогам приводит к "удвоению" математики.

3. Системная нечеткая интервальная математика
С целью разработки инструментальных средств "удвоения" математики была создана системная нечеткая интервальная математика. В название этого новому перспективному направлению теоретической и прикладной математики включены четыре термина. Термин "математика" означает, что системная нечеткая интервальная математика является частью математики и развивается в соответствии с принятыми в этой научной области подходами и традициями. О необходимости использования нечетких объектов (прежде всего чисел и множеств) сказано выше. В интервальной математике вместо обычных чисел используются интервалы, т.е. нечеткие множества, для которых функция принадлежности равна 1 для всех значений из некоторого интервала и равна 0 вне этого интервала. Термин "системная" адресует к системной теории информации на современном этапе ее развития - к автоматизированному системно-когнитивному анализу (см., например, [Луценко, 2002]).
Первая в мире монография по этому новому перспективному направлению теоретической и прикладной математики была выпущена в 2014 г. [Орлов, Луценко, 2014]. Дальнейшие результаты отражены в монографии [Орлов, Луценко, 2022]. Мы рассматриваем системную нечеткую интервальную математику как основу математики XXI века [Орлов, 2021]. На ее базе должны быть развиты интеллектуальные инструменты экономики и менеджмента знаний.

4. Роль интуиции в экономике знаний
Математические методы и модели могут помочь менеджеру выработать свое отношение к рассматриваемой проблеме, но решение принимает он сам на основе своего опыта и интуиции. Он не может снять с себя ответственность, переложив ее на те или иные системы искусственного интеллекта. Поэтому в области экономики и менеджмента знаний необходимо развивать методы стимулирования и использования интуиции при принятии решений.
В теории и практике экспертных оценок подчеркивается, что субъективные мнения экспертов основаны на их опыте и интуиции. Разработано много технологий сбора и анализа экспертных оценок [Орлов, 2011]. Большинство из них опирается на нечисловую статистику как часть системной нечеткой интервальной математики [Орлов, 2009]. К сожалению, проблемам развития и применения интуиции и применения при реализации эвристических методов принятия решений уделяется мало внимания, есть лишь единичные работы. В рамках экономики знаний необходимо справиться с этим недостатком.

5. Контроллинг экономики знаний
Среди современных инновационных технологий управления центральное место занимает контроллинг. Это понятие имеет много определений [Фалько, 2008]. Под контроллингом мы понимаем разработку и применение методов информационно-аналитической поддержки процессов принятия решений. В частности, контроллеры разрабатывают методы и процедуры принятия решений, а также требования к ним. Мы предложили выделить контроллинг методов как самостоятельную часть контроллинга как научной, практической и учебной дисциплины [Орлов, 2008].
Особенно актуальным для экономики и менеджмента знаний является контроллинг научной деятельности как важная составная часть контроллинга методов [Орлов, 2008]. С целью управления наукой, в частности, для оценки продуктивности и результативности научной деятельности применяют как объективные статистические наукометрические), так и субъективные экспертные (основанные на мнениях) методы. До недавнего времени решения принимались на основе мнения экспертов (исследователей и менеджеров). При этом зачастую оказывалось, что эти мнения мешали развитию науки. Как сказано в басне: "Кукушка хвалит петуха за то, что хвалит он кукушку". Современные информационно-коммуникационные технологии позволили опереться на объективные наукометрические данные о развитии фундаментальной науки. Вполне естественно, что против наукометрии выступили, для кого субъективные экспертные оценки и самооценки не подтверждались объективными данными. Достоинства и недостатки наукометрии проанализированы в монографии [Лойко, 2017]. В экономике и менеджменте знаний контроллинг научной деятельности должен получить дальнейшее развитие.

6. Цифровая экономика
Экономика и менеджмент знаний развиваются в период резкого возрастания значения цифровой экономики в хозяйственной практике. Под цифровой экономикой мы понимаем современный этап развития и применения информационно-коммуникационных технологий [Лойко, 2018], основанных на достижениях искусственного интеллекта, который, в свою очередь, порожден кибернетикой [Орлов, 2022].
Отметим необходимость связи экономического развития с экологией. Проблемы экологии находятся в центре внимания исследователей и общества в целом уже более полувека. В 1972 г. вышел доклад "Пределы роста" Д. Медоуза и др., весьма актуальный и в настоящее время [Медоуз, 2007]. Поскольку принятая в настоящее время концепция расширенного воспроизводства ведет к экспоненциальному росту макроэкономических показателей, то наличие пределов роста приводит к выводу о необходимости смены ориентиров развития экономики. В частности, вместо роста валового внутреннего продукта следует приветствовать его уменьшение.
Основоположник экономической науки Аристотель полагал, что экономика - это наука о том, как управлять хозяйством с целью удовлетворения потребностей людей. Отрицанием взглядов Аристотеля является рыночная экономика, ориентированная на получение выгоды и рост потребления. Современность - период отрицания рыночной экономики. Необходимость возврата на новом историческом этапе к концепции Аристотеля становится всё более признанной. Как однозначно констатировал В.В. Путин в выступлении 21 октября 2021 года на пленарной сессии XVIII заседания Международного дискуссионного клуба «Валдай»: "Современная модель капитализма исчерпала себя как экономическая система... Мы будем руководствоваться идеологией здорового консерватизма". Следовательно, необходим переход на новую парадигму экономической науки, в которой важное место займут экономические аспекты экологии, как глобальные, так и относящиеся к деятельности конкретных предприятий и организаций. В качестве основы новой парадигмы экономической науки мы рассматриваем солидарную информационную экономику (см., например, [Лойко, 2018], [Орлов, 2020]).

Заключение и выводы
В докладе кратко рассмотрен ряд теоретических, практических и учебных составляющих экономики и менеджмента знаний. За дальнейшей информацией адресуем к нашим многочисленным публикациям, включенным в Российский индекс научного цитирования. Основные из них приведены ниже в списке источников.
По нашему мнению, идеи настоящего доклада заслуживают дальнейшего развития, практического применения, более широкого использования в преподавании. Хотелось бы, чтобы в этой работе приняли активное участие представители научной общественности и учащейся молодежи, исследователи проблематики в области общества и экономики, основанных на знаниях, менеджмента знаний и других инновационных управленческих технологий.

Список источников
Лойко, В.И. Современные подходы в наукометрии: монография / В.И. Лойко, Е.В. Луценко, А.И. Орлов. Под науч. ред. проф. С. Г. Фалько. – Краснодар: КубГАУ, 2017. – 532 с.
Лойко, В.И. Современная цифровая экономика. Монография / В.И. Лойко, Е.В. Луценко, А.И. Орлов. – Краснодар: КубГАУ, 2018. – 508 с.
Луценко, Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем. Монография (научное издание) / Е.В. Луценко. – Краснодар: КубГАУ, 2002 – 605 с.
Медоуз, Донелла Х. Пределы роста. 30 лет спустя / Донелла Медоуз, Йорген Рандерс, Деннис Медоуз [пер. с англ. Е. С. Оганесян]. - 3-е изд. - М.: Академкнига, 2007. - 342 с.
Орлов, А.И. Теория принятия решений. Учебник для вузов / А.И. Орлов. — М.: Экзамен, 2006. — 576 с.
Орлов, А.И. Контроллинг организационно-экономических методов / А.И. Орлов // Контроллинг. 2008. №4 (28). С. 12-18.
Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование: : учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика / А.И. Орлов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 542 с.
Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки / А.И. Орлов.— М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. — 486 с.
Орлов, А.И. Методы принятия управленческих решений: учебник / А.И. Орлов. - М.: КНОРУС, 2018. - 286 с.
Орлов, А.И. Контроллинг научной деятельности / А.И. Орлов // Контроллинг. 2019. № 71. С. 18-24.
Орлов, А.И. Солидарная информационная экономика как основа новой парадигмы экономической науки / А.И. Орлов, Ю.Б. Сажин // Инновации в менеджменте. 2020. №26. С. 52- 59.
Орлов, А.И. Системная нечеткая интервальная математика - основа математики XXI века / А.И. Орлов - Текст: электронный // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). – Краснодар: КубГАУ, 2021. – №01(165). С. 111 – 130. – URL: http://ej.kubagro.ru/2021/01/pdf/11.pdf.
Орлов, А.И. Смена терминологии в развитии науки / А.И. Орлов - Текст: электронный // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) – Краснодар: КубГАУ, 2022. – №03(177). С. 232 – 246. – URL: http://ej.kubagro.ru/2022/03/pdf/13.pdf.
Орлов, А.И., Луценко, Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография (научное издание) А.И. Орлов, Е.В. Луценко. – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с.
Орлов, А.И., Луценко, Е.В. Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике: научная монография / А.И. Орлов, Е.В. Луценко. – Краснодар: КубГАУ, 2022. – 405 с.
Фалько, С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов / С.Г. Фалько. — М.: Финансы и статистика, 2008. - 270 с.

Контакты
Орлов Александр Иванович, д-р экон. наук, д-р техн. наук, канд. физ.-мат. наук, проф.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, кафедра "Экономика и организация производства",
e-mail: prof-orlov@mail.ru

UDC 330.46
JEL D80
Orlov A.I.
Intelligent tools for knowledge economics and management

Currently, an academic and scientific school of knowledge economics and management is being formed. It is necessary to analyze its intellectual tools. The development of a common terminology is necessary, but one must not fall into scholasticism. We think fuzzy and that is why we can understand each other. Decision theory provides a number of intellectual tools for knowledge economics and management. The basic concepts in mathematical methods and models of decision theory are to use fuzzy numbers and fuzzy sets, and therefore the intellectual tools of this theory are based on system fuzzy interval mathematics. A variety of expert procedures designed to collect and analyze the subjective opinions of experts use intuition as the basic possibility of human thinking. Unfortunately, the possibilities of awakening, stimulating and developing intuition are still poorly understood. Methods for the development and application of technologies for information and analytical decision support, i.e. controlling, are important for economics and knowledge management. Particularly promising are the controlling of methods and its component - the controlling of science, including scientometric and expert methods of managing scientific activities. "The modern model of capitalism has exhausted itself as an economic system" (V.V. Putin), and therefore we must bring the paradigm of economic science in line with modern requirements. The explosive development of the digital economy, by which we mean modern information and communication technologies in the field of economics and management, allows us to form a new paradigm of economic science. Its basis should be a solidary information economy.
Key words: intelligent tools; intuition; controlling; knowledge management; system fuzzy interval mathematics; decision theory; digital economy; knowledge economy; expert estimations.

References
Lojko, V.I. Sovremennye podhody v naukometrii: monografiya / V.I. Lojko, E.V. Lucenko, A.I. Orlov. Pod nauch. red. prof. S. G. Fal'ko. – Krasnodar: KubGAU, 2017. – 532 s.: (In Russian).
Lojko, V.I. Sovremennaya cifrovaya ekonomika. Monografiya / V.I. Lojko, E.V. Lucenko, A.I. Orlov. – Krasnodar: KubGAU, 2018. – 508 s.: (In Russian).
Lucenko, E.V. Avtomatizirovannyj sistemno-kognitivnyj analiz v upravlenii aktivnymi ob"ektami (sistemnaya teoriya informacii i ee primenenie v issledovanii ekonomicheskih, social'no-psihologicheskih, tekhnologicheskih i organizacionno-tekhnicheskih sistem. Monografiya (nauchnoe izdanie) / E.V. Lucenko. – Krasnodar: KubGAU, 2002 – 605 s.: (In Russian).
Medouz, Donella H. Predely rosta. 30 let spustya / Donella Medouz, Jorgen Randers, Dennis Medouz [per. s angl. E. S. Oganesyan]. - 3-e izd. - M.: Akademkniga, 2007. - 342 s.: (In Russian).
Orlov, A.I. Teoriya prinyatiya reshenij. Uchebnik dlya vuzov / A.I. Orlov. — M.: Ekzamen, 2006. — 576 s.: (In Russian).
Orlov, A.I. Kontrolling organizacionno-ekonomicheskih metodov / A.I. Orlov // Kontrolling. 2008. №4 (28). S. 12-18.: (In Russian).
Orlov, A.I. Organizacionno-ekonomicheskoe modelirovanie: : uchebnik : v 3 ch. CH.1: Nechislovaya statistika / A.I. Orlov. — M.: Izd-vo MGTU im. N. E. Baumana, 2009. — 542 s.: (In Russian).
Orlov, A.I. Organizacionno-ekonomicheskoe modelirovanie : uchebnik : v 3 ch. CH.2. Ekspertnye ocenki / A.I. Orlov.— M.: Izd-vo MGTU im. N. E. Baumana, 2011. — 486 s.: (In Russian).
Orlov, A.I. Metody prinyatiya upravlencheskih reshenij: uchebnik / A.I. Orlov. - M.: KNORUS, 2018. - 286 s.: (In Russian).
Orlov, A.I. Kontrolling nauchnoj deyatel'nosti / A.I. Orlov // Kontrolling. 2019. № 71. S. 18-24.: (In Russian).
Orlov, A.I. Solidarnaya informacionnaya ekonomika kak osnova novoj paradigmy ekonomicheskoj nauki / A.I. Orlov, YU.B. Sazhin // Innovacii v menedzhmente. 2020. №26. S. 52- 59. (In Russian).
Orlov, A.I. Sistemnaya nechetkaya interval'naya matematika - osnova matematiki XXI veka / A.I. Orlov - Tekst: elektronnyj // Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU). – Krasnodar: KubGAU, 2021. – №01(165). S. 111 – 130. – URL: http://ej.kubagro.ru/2021/01/pdf/11.pdf.: (In Russian).
Orlov, A.I. Smena terminologii v razvitii nauki / A.I. Orlov - Tekst: elektronnyj // Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) – Krasnodar: KubGAU, 2022. – №03(177). S. 232 – 246. – URL: http://ej.kubagro.ru/2022/03/pdf/13.pdf.: (In Russian).
Orlov, A.I., Lucenko, E.V. Sistemnaya nechetkaya interval'naya matematika. Monografiya (nauchnoe izdanie) A.I. Orlov, E.V. Lucenko. – Krasnodar, KubGAU. 2014. – 600 s.: (In Russian).
Orlov, A.I., Lucenko, E.V. Analiz dannyh, informacii i znanij v sistemnoj nechetkoj interval'noj matematike: nauchnaya monografiya / A.I. Orlov, E.V. Lucenko. – Krasnodar: KubGAU, 2022. – 405 s.: (In Russian).
Fal'ko, S.G. Kontrolling dlya rukovoditelej i specialistov / S.G. Fal'ko. — M.: Finansy i statistika, 2008. - 270 s.: (In Russian).


Вернуться наверх
 Профиль  
 
Показать сообщения за:  Сортировать по:  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 97 ]  На страницу Пред.  1, 2, 3

Часовой пояс: UTC + 3 часа


Кто сейчас на форуме

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 9


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Перейти:  
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group
Русская поддержка phpBB