Методы диагностики проблем, рекомендуемые для применения при прогнозировании и планировании развития растениеводства

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ПРОБЛЕМ, РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ И ПЛАНИРОВАНИИ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЕВОДСТВА

Г. В. Григорьева, О. В. Егорова

Всероссийский научно-исследовательский институт

экономики и нормативов

Аннотация

Целью научных исследований являлась разработка системы методов управления технологическим развитием растениеводства в Российской Федерации на основе классификации методов по этапам: прогнозирование и планирование; внедрение управленческих решений; сопровождение, контроль и оценка эффективности. Соответственно этапам выделены три группы функций управления с аналогичными названиями и четвертая группа - мегаметоды, выполняющие комплекс функций по управлению технологическим развитием. При разработке системы использовались монографический, абстрактно-логический, экономико-статистический, нормативный, экспертный, расчетно-конструктивный и экономико-математические методы. Построение классификации методов управления осуществлялось по иерархическому принципу, объектам классификации и их группировкам были присвоены цифровые коды, обеспечивающие их однозначную идентификацию в рамках системы, в качестве наименьшего объекта классификации был принят метод. Частной задачей исследования явилась систематизация и классификация методов управления для применения их на стадии диагностики проблем. Группа методов диагностики проблем объединила в своем составе 36 методов и была разделена на пять подгрупп: методы декомпозиции проблем, целей, функций; методы сравнительного анализа; методы факторного анализа; методы моделирования; методы прогнозирования. В качестве примера практического применения системы разработана схема повышения прибыльности растениеводства с помощью метода «дерево целей», предусматривающая решение триединой задачи: снижение материально-денежных затрат на производство; снижение затрат труда на производство продукции; повышение доходов от реализации продукции.

Ключевые слова: растениеводство, технологическое развитие, прогнозирование и планирование, методы, диагностика проблем, декомпозиция, сравнительный анализ, факторный анализ, моделирование, прогнозирование, балансовый метод, нормативный метод.

Abstract

The aim of research was to develop the management system of technological development of crop production in the Russian Federation on the basis of techniques classification by the following stages: forecasting and planning; introduction of managerial decisions; support, monitoring and assessment of efficiency. According to these stages three groups of control functions with the similar names and the fourth group - megamethods performing a set of functions for controlling the technological development are distinguished. When designing a system, a monographic, an abstract-logical, an economic-statistical, a regulatory, an expert, an analytical-constructive, an economic-mathematical methods have been used. The control methods classification construction has been carried out on a hierarchical principle; classification objects and their groupings have been assigned numerical codes, ensuring their unique identification within the system; a method has been accepted as the lowest classification object. A specific task of the study was the systematization and classification of control methods for their use at the stage of the problem diagnostics. The group of methods for problems diagnostics united 36 methods and it was divided into five subgroups: the methods of problems, objectives, functions decomposition; the methods of comparative analysis; the methods of factor analysis; the modeling techniques; the forecasting methods. As an example of a practical application of the system, a scheme of increasing crop profitability using the method of “a tree of objectives”, which provides a triunique task solution: material and monetary costs saving; reduction of labor costs for production; increasing the revenues from sales of products.

Keywords: crop production, technological development, forecasting and planning, methods, problem diagnosis, decomposition, comparative analysis, factor analysis, modeling, forecasting, balance method, normative method.

Эффективное управление является важнейшим рычагом ускорения технологического развития отраслей экономики и прогресса в целом. Однако в настоящее время зачастую наблюдается принятие некомпетентных управленческих решений во всех отраслях и сферах деятельности. Несовершенство применяемых методов управления на всех уровнях и этапах привело ко многим негативным последствиям, в том числе и к значительному технологическому отставанию агрокомплекса России от уровня экономически развитых стран.

Для решения управленческих задач наукой разработано множество методов: методы прогнозирования, экономического анализа, экономико-математического моделирования, факторного анализа и т. д. Большинство этих методов хорошо известны, однако они приведены в разрозненных источниках, что затрудняет их использование в практической деятельности.

Управленческие задачи по ускорению технологического развития растениеводства обширны и многогранны: замена устаревшей техники и технологий, ускорение внедрения инновационных разработок, повышение квалификационного уровня специалистов сельского хозяйства и т. д. Для решения управленческих задач, связанных с технологическим развитием растениеводства, необходимо выбрать, систематизировать, классифицировать подходящие для этой цели методы управления.

Целью научных исследований ВНИИЭиН в 2014 г. являлась разработка системы методов управления технологическим развитием растениеводства в Российской Федерации (далее - Система).

В рамках данной статьи рассматриваются вопросы систематизации методов управления для применения их на стадии диагностики проблем и постановки управленческой задачи при прогнозировании и планировании технологического развития растениеводства.

При проведении исследований использовались монографический, абстрактно-логический, экономико-статистический, нормативный, экспертный, расчетно-конструктивный и экономико-математические методы, метод создания классификаций.

В процессе разработки Системы было решено классифицировать методы по этапам управления технологическим развитием и по функциям управления, а также включить в Систему краткую характеристику методов.

Построение классификации методов управления осуществлялось по иерархическому принципу: деление каждой группировки было проведено только по одному основанию, классификационные группировки были составлены так, чтобы исключить дублирование информации и обеспечить суммирование нижестоящих группировок. Объектам классификации и их группировкам были присвоены цифровые коды, обеспечивающие их однозначную идентификацию в рамках Системы. В качестве наименьшего объекта классификации был принят метод.

Методы в Системе были сгруппированы по следующим этапам управления технологическим развитием растениеводства: 1) прогнозирование и планирование; 2) внедрение управленческих решений; 3) сопровождение, контроль и оценка эффективности.

Для осуществления этапов были выделены четыре группы функций управления. Названия первых трех групп функций аналогичны названиям вышеназванных этапов. Четвертая группа названа «Мегаметоды», то есть методы, выполняющие комплекс функций по управлению технологическим развитием [1-4]. прибыльность растениеводство технологический продукция

Для проведения диагностики проблем и постановки управленческой задачи на этапе прогнозирования и планирования в Систему были отобраны 36 методов, которые были объединены в пять групп: методы декомпозиции проблем, целей, функций; методы сравнительного анализа; методы факторного анализа; методы моделирования; методы прогнозирования (рисунок 1).

Рисунок 1 - Схема блока методов, выполняющих функции диагностики проблем и постановки управленческой задачи (в сокращении)

В группу методов декомпозиции проблем, целей, функций было включено пять методов. Их использование позволяет составить общее представление о решаемой проблеме, осуществить ее декомпозицию, описать воздействующие факторы. К ним относятся методы построения дерева проблем, дерева целей, дерева задач, дерева решений и структурная диаграмма Исикавы «рыбий скелет». Преимущества этих методов заключаются в том, что графическое изображение проблем (целей, задач) делает более доступным их понимание, в компактной форме дает возможность визуально оценить результаты и определить наиболее приемлемое их сочетание.

При использовании метода «дерево проблем» основной тип проблематики изображается в виде ствола, прочие присутствующие типы проблем - ветви, подтипы проблем - ответвления и собственно проблемы - листья. Для оценки взаимосвязей и степени влияния друг на друга элементов дерева проблем можно использовать экспертный метод оценки с привлечением экспертов - специалистов по основной проблеме.

При использовании метода «дерево целей» графическое изображение связи между целями системы и средствами их достижения позволяет определить последовательность выбора целей для достижения одной общей цели. При построении дерева общая цель разделяется на подцели с последующей детализацией на подцели нижележащих уровней. Вершина дерева - это цель высшего порядка, ниже прорисовываются несколько ярусов целей низших порядков, с помощью которых обеспечивается достижение целей верхнего уровня. Принцип формирования целей базируется на пяти следующих требованиях: конкретность, измеримость, согласованность, достижимость, определенность во времени.

Принцип построения «дерева задач» похож на принцип построения «дерева целей». Из самого нижнего яруса «дерева целей» берется цель низшего порядка, которая становится главной задачей (стволом дерева). Для нее формируются ветви - мероприятия, действия, вовлекаемые ресурсы, которые обеспечат решение главной задачи.

Методы «дерево целей» и «дерево задач» могут быть использованы субъектами органов управления при прогнозировании развития растениеводства на различных уровнях хозяйствования (Российская Федерация в целом, регионы, крупные объединения и отдельные предприятия) [2].

Метод «дерево решений» используется для выбора наилучшего действия из имеющихся вариантов в процессе принятия управленческих решений по определенной проблеме. Дерево решений отображает ход принятия решения от основной цели (ствол) к направлениям решений (ветви дерева) и выбору мероприятий по направлениям (листья). Данный метод хорошо работает совместно с экспертными методами, когда некоторые этапы требуют оценки результатов специалистами, и эффективен для типовых управленческих процессов, по которым накоплен значительный опыт и имеется документация о решениях, условиях их реализации и самих результатах. Он может быть использован при разработке стратегических мероприятий в программах по развитию отрасли в целом, предприятий, отдельных процессов и т. д. [1].

При использовании метода «Структурная диаграмма Исикавы «рыбий скелет» проводится ранжирование факторов по их значимости с помощью построения причинно-следственной диаграммы, в которой отображен выбор результативного признака (хребет), выбор главных причин (большие кости), выбор вторичных причин (средние кости), выбор причин третичного порядка (мелкие кости). Метод может применяться для анализа качества управленческих решений, как в целом, так и на отдельных этапах [1, 5].

В группу методов сравнительного анализа включено восемь методов, которые объединены в несколько подгрупп. Эти методы позволяют сопоставить изучаемые данные и факты хозяйственной жизни по определенной сумме параметров.

Подгруппа методов «горизонтальный сравнительный анализ» применяется для определения абсолютных и относительных отклонений фактического уровня исследуемых показателей от базового (планового, прошлого, среднего уровня, достижений науки и передового опыта и т. д.). С помощью подгруппы методов «вертикальный сравнительный анализ» изучается структура экономических явлений и процессов путем определения удельного веса и соотношения частей в общем целом, а также влияние факторов путем сравнения результативных показателей до и после изменения соответствующего фактора. Подгруппа методов «трендовый анализ» применяется при изучении относительных темпов роста и прироста показателей за ряд лет к уровню базисного года. Подгруппа методов «одномерный сравнительный анализ» позволяет сопоставить один или несколько показателей одного объекта или несколько объектов по одному показателю. Подгруппа методов «многомерный сравнительный анализ» позволяет сопоставить результаты деятельности нескольких предприятий по нескольким показателям, определить рейтинг каждого предприятия в рассматриваемой совокупности.

Метод «сопоставление плановых и фактических показателей» позволяет сравнить фактические показатели с планом при условии сопоставимости плановых и отчетных показателей. Метод «сопоставление фактических показателей с нормативными» применим для оценки эффективности использования ресурсов в процессе производства продукции, определения возможностей увеличения объемов производства продукции, снижения ее себестоимости. Сопоставление фактических показателей с нормативными позволяет провести контроль затрат и способствует внедрению ресурсосберегающих технологий.

Метод «сравнение фактических показателей с показателями прошлых лет» применяется для сопоставления экономических показателей текущего дня, декады, месяца, квартала, года с аналогичными предшествующими периодами.

Метод «бенчмаркинг» может применяться для оценки показателей внутри предприятия, для сравнения с показателями лучших предприятий данной системы, работающих в сходных условиях, а также предприятий других ведомств, и особенно предприятий-конкурентов. Такой анализ направлен на поиск новых возможностей производства, изучение передового опыта и позволяет выявить резервы повышения эффективности работы предприятия.

Метод «сравнение показателей анализируемого объекта со средними показателями по отрасли» применяется для оценки деятельности предприятия, выявления его рейтинга среди других предприятий (объединений, аналогичных зарубежных предприятий и т. д.) в отрасли, изучения общих и специфических факторов, определяющих результаты его хозяйственной деятельности.

Метод «сопоставление параллельных и динамических рядов для изучения взаимосвязей показателей» позволяет выявить наличие и направление связей между изучаемыми показателями при сопоставлении двух параллельных рядов статистических величин. Если зависимости между показателями отслеживаются во времени, то ряды будут динамическими. Динамические ряды могут быть представлены абсолютными, относительными и средними величинами. Сопоставление рядов динамики, уровни которых измерены в текущих ценах, и ряда показателей в натуральной оценке позволяет описать динамику и обнаружить влияние ценового фактора на изменение стоимостного показателя [6].

Метод «сопоставление вариантов управленческих решений с целью выбора наиболее оптимального» широко используется в предварительном анализе при обосновании планов и управленческих решений. Одним из условий повышения качества и эффективности управленческих решений является обеспечение многовариантности выбора решений. Обычно прорабатывается не менее трех организационно-технических вариантов решений, сравнение которых позволяет выбрать оптимальный вариант, направленный на более полное использование возможности производства [7].

Метод «сопоставление результатов деятельности до и после изменения какого-либо фактора» применяется при расчете влияния факторов и подсчете резервов. При использовании всех вышеперечисленных методов сравнительного анализа основные трудности возникают из-за несопоставимости данных. Этот метод позволяет выявить основные причины несопоставимости данных и пути их преодоления [5, 7].

В группе «методы факторного анализа» собраны методы для измерения воздействия факторов на величину результативного показателя. В зависимости от характера взаимосвязи показателей и факторов могут применяться методы детерминированного и стохастического факторного анализа [5, 8].

В подгруппу методов детерминированного факторного анализа были включены методы: «аддитивные модели» (алгебраическая сумма факторов), «мультипликативные модели» (произведение факторов), «кратные модели» (частное от деления двух факторов), «смешанные (комбинированные) модели». Эти методы применяются при исследовании влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

В подгруппу методов стохастического факторного анализа включены методы: способ парной корреляции, матричные модели, математическое программирование, метод исследования операций, теория игр.

Эти методы применяются при исследовании факторов, связь которых с результативным показателем является корреляционной. Способ парной корреляции используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. При помощи матричных моделей создается схематическое отражение экономического явления с помощью научной абстракции. Метод «математическое программирование» является основным средством решения задач по оптимизации принимаемых решений, производственной деятельности и пр. Метод исследования операций позволяет при различных сочетаниях взаимосвязанных структурных экономических элементов систем определить наилучший экономический показатель из ряда возможных. Использование теории игр помогает найти решение в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.

Использование методов факторного анализа позволяет выявить нарушения сбалансированности экономических процессов на ранней стадии, которые трудно заметить путем непосредственного наблюдения за показателями этих процессов. Для осуществления факторного анализа необходимо вести постоянный мониторинг необходимых показателей [5, 7].

Группа «методы моделирования» применяется для анализа сложных систем и объектов. Методы этой группы позволяют на созданных моделях объекта исследований в ходе проводимых экспериментов получать информацию об объекте. Методы этой группы разделены на две подгруппы: методы экономико-математического моделирования и методы «модели экономического анализа».

Методы экономико-математического моделирования - это однофакторные (линейные, парабола, гипербола) и многофакторные (линейная, логарифмическая) модели, которые используются как инструмент прогноза, планирования, управления и совершенствования [9].

Однофакторные и многофакторные модели различаются по количеству факторов, действующих на результативный признак. В однофакторных моделях действуют простые (парные) связи, например корреляционная связь между прибылью и производительностью труда. В многофакторных моделях на показатель или группу показателей одновременно воздействует группа факторов, и множественная корреляция позволяет объективно отразить существующие между ними связи. Такие модели наиболее часто используются при обосновании финансовых операций, анализе и оценке сделок (размера платежа, срока и ставки процентов) [5, 9].

Экономико-математические модели могут иметь тип линейной и нелинейной регрессии. Нелинейные зависимости используются в экономике для определения эффективности использования ресурсов, изменения спроса и потребления населения при увеличении производства, при росте доходов и т. п.

В подгруппу методов «модели экономического анализа» для обоснования управленческих решений на производственном уровне включены методы «математические модели управления запасами» и «модели теории очередей, или модели оптимального обслуживания» [10]. Метод «математические модели управления запасами» применим для оптимизации запасов в сельхозпредприятии (количество, время размещения на складе, сроки и объемы поставок), таких как комплектующие для сельхозтехники, ГСМ, удобрения, средства защиты и т. д. Метод «модели теории очередей, или модели оптимального обслуживания» используется для уравновешивания расходов на дополнительные каналы обслуживания и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального в ситуациях, в которых есть клиенты и пункты их обслуживания (количество разгрузочных площадок на складах, количество автомашин для погрузки сельхозпродукции и т. д.).

Группа методов прогнозирования очень многочисленна. В связи с разнообразием прогнозируемых ситуаций в настоящее время разработано свыше 150 методов прогнозирования, а единого, универсального метода прогнозирования не существует. Методы прогнозирования находятся во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Для выполнения функции диагностики проблем и постановки управленческой задачи в Систему включено десять основных методов прогнозирования [11, 12].

Сущность метода «экстраполяция по скользящей средней» заключается в том, что при вычислении средние значения как бы скользят от одного периода к другому, с каждым новым шагом средняя обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе. В методе «экстраполяция по экспоненциальной средней» используется в качестве прогноза линейная комбинация прошлых и текущих наблюдений. Оба метода используются для целей краткосрочного прогнозирования.

Метод «прогнозирование на основе сезонных колебаний» основан на их экстраполяции, то есть на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода. Для измерения сезонных колебаний обычно исчисляются индексы сезонности. Метод «прогнозирование методом линейной регрессии» базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (методе парной корреляции) - влияния вариации факторного показателя Х на результативный показатель Y.

Метод «прогнозирование методом нелинейной регрессии» применяется при наличии нелинейных соотношений, которые выражаются с помощью нелинейных функций. Различают два класса нелинейных регрессий: относительно включенных в анализ объясняющих переменных (полиномы разных степеней, равносторонняя гипербола) и по оцениваемым параметрам (степенная, показательная, экспоненциальная функции).

Балансовый метод применяется при анализе использования основных фондов, рабочей силы, финансового состояния предприятия (объединения, отрасли) и т. д. Метод позволяет взаимно увязать наличие и использование материальных, трудовых, финансовых ресурсов, выявить пропорции между ними в процессе воспроизводства [12].

Нормативный метод используется в планово-расчетных работах для производства. Например, при составлении баланса топлива потребность в топливе определяется на основе объемов производства и нормы расхода топлива на единицу продукции или выполненных работ.

Метод разработки целевых программ используется для создания комплекса мероприятий и заданий (социально-экономических, производственно-технических, научно-исследовательских и др.), увязанных по ресурсам, исполнителям и срокам их осуществления, направленных на решение конкретных крупных проблем наиболее ускоренными темпами и эффективными способами. Целевые программы могут быть общегосударственными, межотраслевыми, отраслевыми, региональными и локальными. По сроку действия различают долгосрочные (10 и более лет), среднесрочные (5 лет), краткосрочные (1 год) целевые программы.

Метод «нормативный прогноз» является самостоятельной процедурой прогностического исследования и применяется непосредственно после поискового прогноза. Нормативное прогнозирование находится в тесной и сложной связи со следующими моментами: целеполагание; нормы и нормативы; оптимизированные расчеты при разработке планов, программ, проектов.

Симплексный метод относится к математическим методам организации планирования производства и представляет собой итеративный процесс пошагового направленного решения системы уравнений, который начинается с опорного решения и в поисках лучшего варианта движется по угловым точкам области допустимого решения, улучшая значение целевой функции до тех пор, пока она не достигнет оптимального значения [13].

Практическое применение конкретных методов Системы на примере построения схемы повышения прибыльности растениеводства с помощью метода «дерево целей» наглядно отражено на рисунке 2.

Рисунок 2 - Схема метода «дерево целей» для повышения прибыльности растениеводства

Выводы

В настоящее время на разных уровнях управления принимаются малоэффективные управленческие решения, которые не позволяют осуществлять технологическое развитие растениеводства нужными темпами. Одной из причин этого является слабое использование научных методов управления. Эффективность управления отраслями и процессами в значительной степени зависит от правильности выбора методов управления на каждом его этапе. Для быстрейшего внедрения в практическую деятельность руководителей и специалистов разных уровней управления современных, высокоэффективных методов управления разработана система методов управления технологическим развитием растениеводства. В статье описаны методы этой системы, применение которых рекомендуется на этапе прогнозирования и планирования для выполнения функций диагностики проблем и постановки управленческой задачи. К ним относятся методы декомпозиции проблем, целей, функций, сравнительного анализа, факторного анализа, моделирования, прогнозирования.

Использование вышеописанных методов в практической деятельности поможет руководителям и специалистам предприятий осуществлять диагностику проблем, сдерживающих технологическое развитие растениеводства, находить правильные решения для ускорения процесса развития, то есть двигаться к цели кратчайшим путем, экономить ресурсы и время, повышать эффективность производства.

Список использованных источников

1 Методы управления развитием отраслей сельского хозяйства: теория, методология, практика: монография / В. В. Кузнецов, А. Н. Тарасов, Н. Ф. Гайворонская, О. В. Егорова, Г. В. Григорьева, А. С. Бахмут. - Ростов н/Д.: ВНИИЭиН, АзовПечать, 2015. - 216 с.

2 Кузнецов, В. В. Теоретико-методические аспекты управления технологическим развитием отраслей сельского хозяйства / В. В. Кузнецов, Н. Ф. Гайворонская // Механизмы и инструменты экономического роста региональной экономики: состояние, политика и прогноз: материалы Междунар. науч.-практ. конф., 26 июня 2015 г. / М-во образования и науки РФ, Ростов. гос. экон. ун-т, Ростов. регион. отд-ние Вольного экон. общ-ва, Всерос. НИИ экономики и нормативов. - Ростов н/Д.: АзовПечать, 2015. - С. 102-107.

3 Гайворонская, Н. Ф. Методы поиска альтернатив в системе управления развитием сельского хозяйства / Н. Ф. Гайворонская, О. В. Егорова, Г. В. Григорьева // Научное обозрение. - 2015. - № 9. - С. 182-189.

4 Гайворонская, Н. Ф. Методы декомпозиции проблем: теория и практика применения при управлении / Н. Ф. Гайворонская, Г. В. Григорьева // Научное обозрение: теория и практика. - 2015. - № 2. - С. 46-58.

5 Трофимова, Л. А. Методы принятия управленческих решений: учеб. пособие / Л. А. Трофимова, В. В. Трофимов. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2012. - 101 с.

6 Свиридова, Н. В. Проблемы обеспечения сопоставимости данных при проведении сравнительного экономического анализа промышленных организаций [Электронный ресурс] / Н. В. Свиридова, Ф. К. Туктарова // Известия вузов. Поволжский регион. Общественные науки. - 2012. - № 1. - С. 198-203. - Режим доступа: http:cyberleninka.ru/article/n/problemy-obespecheniya-sopostavimosti-dannyh-priprovedenii-

sravnitelnogo-ekonomicheskogo-analiza-promyshlennyh-organizatsiy.

7 Бондаренко, Д. Ф. Механизм принятия управленческих решений [Электронный ресурс] / Д. Ф. Бондаренко // Экономика и менеджмент инновационных технологий. - 2012. - № 3. - Режим доступа: http:ekonomika.snauka.ru/2012/03/515.

8 Палкин, А. В. Функциональная взаимосвязь показателей и факторов финансовой устойчивости страховой организации / А. В. Палкин // Финансы. - 2008. - № 12. -С. 45-49.

9 Красс, М. С. Математика в экономике. Математические методы и модели: учебник / М. С. Красс, Б. П. Чупрынов. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 544 с.

10 Басовский, Л. Е. Теория экономического анализа / Л. Е. Басовский. - М.: Инфра, 2001. - 220 с.

11 Асалханов, П. Г. Линейные и нелинейные многофакторные модели в задаче прогнозирования сроков агротехнологических операций [Электронный ресурс] / П. Г. Асалханов // Вестник СГТУ. - 2012. - № 4(68). - С. 171-176. - Режим доступа: http:cyberleninka.ru.

12 Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учеб. пособие / А. И. Алексеева [и др.]. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 672 с.

13 Найденков, В. И. Бизнес-планирование [Электронный ресурс] / В. И. Найденков. - Режим доступа: http:be5.biz/ekonomika/p001/toc.htm, 2015.

References

1 Kuznetsov V.V., Tarasov A.N., Gaivoronskaya N.F., Egorova O.V., Grigoriev G.V., Bakhmut A.S. 2015. Metody upravleniya razvitiem otrasley selskogo khozyaystva: teoriya, metodologiya, practika [Methods of control management of development of agricultural branches: the theory, methodology, practice]. Monogr., Rostov n/D.: VNIIEiN, AzovPechat Publ., 216 p. (In Russian).

2 Kuznetsov V.V., Gaivoronskaya N.F. 2015. Teoretico-metodicheskie aspekty upravleniya tekhnologicheskim razvitiem otrasley selskogo hozyaystva [Theoretical and methodological aspects of management of technological development of agricultural branches] Materialy mezhdunarodnoy, nauchnoy prakticheskoy konferentsii: Mehanizmy i instrumenty ekonomicheskogo rosta regionalnoy ekonomiki: sostoyanie, politika, prognoz [Proc. of Intern. scientific-practical conf: Mechanisms and tools of economic growth of the regional economy: the state, politics and prognosis, June 26, 2015]. Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Rostov st. econom. univ, Rostov. region. department of the free-econom. society, All Russian Research Institute of Economics and Regulations. Rostov n/D., AzovPechat Publ., pp. 102-107. (In Russian).

3 Gaivoronskaya N.F., Egorova O.V., Grigorieva G.V. 2015. Metody poiska alternativ v sisteme upravleniya razvitiem selskogo khozyaistva [Methods of finding alternatives in the management - control system of agricultural development]. Nauchnoe obozrenie [Scientific Review]. no. 9, pp. 182-189. (In Russian).

4 Gaivoronskaya N.F., Grigorieva G.V. 2015. Metody dekompozitsii problem: teoriya i praktika primeneniya pri upravlenii [Methods of decomposition problems: Theory and practice of management] Nauchnoe obozrenie: teoriya i praknika [Scientific Review: Theory and Practice]. no. 2, pp. 46-58. (In Russian).

5 Trofimova L.A., Trofimov V.V. 2012. Metody prinyatiya upravlencheskikh resheniy: uchebnoe posobie [Methods of management decision-making: manual]. Saint Petersburg., SPSUEF Publ. 101 p. (In Russian).

6 Sviridova N.V., Tuktarova F.K. 2012. Problemy obespecheniya sopostovimosty dannykh pri provedenii sravnitelnogo analiza promyshlennykh organizatsii [Problems of ensuring data comparability problems in conducting a comparative economic analysis of industrial organizations [Electronic resource]. Proc. of the universities. Volga region. Social Sciences, no. 1, pp. 198-203. Available: http:cyberleninka.ru/article/n/problemyobespecheniya-

sopostavimosti-dannyh-pri-provedenii-sravnitelnogo-ekonomicheskogo-analiza-promyshlennyh-

organizatsiy. (In Russian).

7 Bondarenko D.F. 2012. Mehanism prinyatiya upravlecheskukg resursi [Mechanism of acceptance of administrative decisions [electronic resource] Ekonomika [Economy and Management of Innovative Technologies]. no. 3. Available: http:ekonomika.snauka.ru/2012/

03/515. (In Russian).

8 Palkin A.V. 2008. Funktsionalnaya vzaimosvyaz pokazateley i faktorov finansovoy ustoichivosty strahovoy organizatsii [Functional relationship of parameters and factors of financial stability of the insurance company] Finansy [Finance]. no. 12, pp. 45-49. (In Russian).

9 Krass M.S., Chuprynov B.P. 2007. Matematika v ekonomike. Matematicheskie metody i modeli: uchebnik [Mathematics in economics. Mathematical methods and models: Textbook]. Moscow, Finance and Statistics Publ., 544 p. (In Russian).

10 Basovskiy L.E. 2001. Teoriya ekonomicheskogo analiza [Theory of Economic Analysis]. Moscow, Publ. Infra, 220 p. (In Russian).

11 Asalhanov P.G. 2012. Lineinye i nelineinye mnogofaltornye modeli v zadache prognozirivzniya srokov agrotekhnologicheskikh operatsii [Linear and nonlinear multi-factor model for the problem of forecasting the timing of agrotechnological operations]. [electronic resource] Bull. SGTU., no. 4(68), pp. 171-176. Available: http:cyberleninka.ru. (In Russian).

12 Alekseev A.I. [et al.]. 2006. Kompleksnyi ekonomicheskiy analiz hozyaistvennoy deyatelnosti: uch. pos. [Comprehensive economic analysis of economic activity: Textbook]. Moscow, Finansy i statistika [Finance and Statistics]. 672 p. (In Russian).

13 Naidenkov V.I. 2015. Buziness-planirovanie [Business Planning] [Electronic resource]. Available: http:be5.biz/ekonomika/p001/toc.htm, 2015. (In Russian).

Размещено на Allbest.ru