Теория, методология, инструментарий управления региональными экономическими системами: проектно-эволюционный подход

Рисунок 6 _ Модель реализации сценарного подхода к управлению

Таблица затраты-выпуск межотраслевого баланса в случае заполнения всех элементов по независимой первичной информации (полученной не в результате обработки других элементов) вследствие наличия ошибок в данных даст лишь приблизительное равенство основных балансовых соотношений:

, (1)

, (2)

где X - вектор-столбец валовых выпусков отраслей, Y - вектор-столбец конечного потребления, P - вектор-строка индексов цен на продукцию различных отраслей, R - вектор-строка долей добавленной стоимости в валовых выпусках отраслей.

«Увязки» таблицы межотраслевого баланса могут проводиться исключительно в соответствии с целью исследования, причем баланс, созданный на данном этапе для решения какой-либо одной задачи оказывается непригодным для решения других. Собственно моделирование может осуществляться на основе трех подходов:

1. Знание экономической сущности задачи, то есть модель строится по информации о фактических затратах в каждой из отраслей на приобретение материалов и сырья из числа продукции других отраслей (исследование взаимосвязей).

2. Статистически - на основе обобщения наблюдений за реально функционирующей социально-экономической системой.

3. Экспертный, который состоит в формализации знаний и опыта специалистов.

Каждый из подходов имеет свои достоинства и недостатки. Полученная на основе знания экономической сущности модель имеет структуру и параметры, допускающие экономическую интерпретацию (например, коэффициенты модели имеют смысл стоимости продукции отрасли i на производство единицы продукции отрасли j). Однако построение этой модели предполагает значительные объемы работ, связанных со сбором информации (вплоть до наблюдений за работой некоторой совокупности предприятий).

При использовании статистического подхода значительно упрощается процедура сбора информации. Кроме того, нет необходимости в ее предварительной обработке: учет содержащейся в информации «лишней» с точки зрения экономического смысла составляющей (например, доля продукции, которая не производится в регионе и ввозится извне) повышает адекватность модели. Однако параметры модели, несмотря на совпадение ее формы с описанием, получаемым по экономической сущности, не имеют смысла коэффициентов прямых затрат.

Другим классификационным признаком выделения типов моделей (и, соответственно, методов их построения) является цель использования. По данному признаку выделяют модели:

1. Прогноза, то есть определения значений показателей при условиях, которые не совпадают ни с одними из имеющихся наблюдений.

2. Управления - определения значений набора управляющих воздействий, обеспечивающего достижение заранее заданных целевых показателей.

3. Выявления экономической сущности процессов, предназначенных для установления типа взаимосвязей.

Рассмотренные выше модели строятся по экономической сущности и предназначены для целей прогноза либо управления, то есть реализуются связи 1-1 (первое число - номер подхода, второе - цели построения модели), 1-2, показанные на рисунке 7 пунктирной линией. Построение балансовых моделей типа 1-3 невозможно. В силу сложности исследуемых процессов, практически невозможны и связи 3-1, 3-2, 3-3.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Рисунок 7 _ Возможные методологические основы построения моделей балансового типа

Построение модели балансового типа в диссертационной работе предлагается в соответствии с перспективным с точки зрения информационной обеспеченности и возможностей аналитической обработки алгоритмами 2-1, 2-2, 2-3.

Методика построения модели такого типа и прогнозирования с ее помощью развития территориального производственно-технологического комплекса следующая.

1. Постулируется цель построения модели, которая определяется потребностями информационного обеспечения процессов сценарного планирования и прогнозирования.

2. Формализуется определенная в п. 1 цель. После выполнения данного пункта получим функционал, отражающий качество полученной модели.

3. Формируется набор отраслей, репрезентативно определяющих производственно-технологическую подсистему региона.

4. Формируется совокупность параметров, подлежащих измерению.

5. Осуществляется сбор первичной информации.

6. Проводится предварительная обработка данных, обеспечивающая расчет обозначенных в п. 4 параметров, представляющих собой информационную базу построения модели.

7. Выделяются в совокупности факторов (параметров) подмножества независимых (экзогенных) и управляемых на системном уровне. Например, индексы цен на продукцию различных отраслей чаще всего формируются на макроэкономическом уровне, лишь часть из них имеет равновесное состояние, определяемое территориальными условиями (цены на услуги: здравоохранение, образование и пр.).

8. Идентификация сценарных условий, то есть выделение области допустимых управлений в пространстве управляемых факторов, определение возможных значений внешних факторов, устанавливаемых на макроуровне.

9. Собственно построение модели, осуществляемое регрессионными методами.

10. Расчет прогнозов по различным установленным в пункте 8 сценарным условиям.

11. Проверка результатов прогнозирования на адекватность.

12. В случае неудовлетворительного соответствия проводится анализ причин отклонений и возврат к п.8.

13. Использование результатов сценарных расчетов для выбора необходимых управляющих воздействий.

4. Анализ информационного обеспечения управления региональными экономическими системами

Информационное обеспечение синтеза прогнозирующих моделей балансового типа (1)-(2) может осуществляться по нескольким направлениям (рисунок 8). Первый этап определяется избранным подходом к разработке модели. Далее возможны равноправные с точки зрения дальнейшей обработки пути - сбор информации о валовых выпусках отраслей и составляющих вектора конечного спроса (X, Y) или же об индексах цен (P) и долях добавленной стоимости в валовых выпусках (R). Последний вариант признан более предпочтительным, учитывая совокупность задач, которые необходимо решать в процессе разработки сценарных прогнозов, а также в силу отсутствия по объективным причинам части информации о конечном потреблении (например, о потреблении домашними хозяйствами) в органах государственной статистики.

Основным источником информации реализованной модели балансового типа являлись официальные статистические данные по Ростовской области. Выпуск в различных подотраслях промышленности, выраженный в фактических ценах и индекс физического объема выпуска позволили оценить индексы цен на их продукцию. С целью обеспечения сопоставимости результатов моделирования и облегчения процессов их проверки и интерпретации, в качестве основы принят стандарт СНС-93. Органы госстатистики в настоящее время располагают в достаточной степени детализированной информацией по основным видам деятельности, отражающим функционирование экономики (формы расчета валового регионального продукта). В результате сопоставления величин валовых выпусков экспертным путем была установлена совокупность отраслей, подлежащих анализу. В качестве основных параметров, необходимых для построения ценовой модели межотраслевого баланса выбраны индексы цен и доли добавленной стоимости в выпуске.

Рисунок 8 _ Блок-схема формирования совокупности данных для моделирования

На этапе предварительной подготовки информации оценивались ее адекватность целям и методам анализа, точность, оперативность получения. По оценкам специалистов госкомстата ошибка в данных может достигать 20%, что обусловливается вкладом неформального сектора экономики региона, малых предприятий. Помимо этой причины, можно указать и отличия в методиках расчета основных показателей, что чаще проявляется при использовании данных из разных источников. Так, например, представляемые госкомстатом индексы физического объема производства продукции по области за 2001 год отличаются от опубликованных на официальном сервере администрации Ростовской области (таблица 2).

Таблица 2. Данные индексов физического объема по отраслям промышленности в 2001 году

Одна из серьезных проблем информационного обеспечения - наличие погрешностей, обусловленных высокой степенью неопределенности условий протекания экономических процессов на региональном уровне, их динамичностью, другими факторами. В основу восстановления параметров балансовой модели в данной работе положена идея фильтрации, отыскания общих закономерностей в совокупности всей информации, проводимой средствами регрессионного анализа, адаптированными с учетом особенностей решаемой задачи. Полученное при этом решение, как правило, может не совпадать точно ни с одним из первоначальных значений параметров состояния. Суть предложенного подхода состоит в минимизации таких несовпадений.

Отклонения результатов моделирования от фактических данных, таким образом, в значительной степени определяются ошибками в исходной информации. Для тестирования данной зависимости проводился имитационный эксперимент по следующей схеме:

1. Генерируется случайным образом матрица прямых затрат, состоящая из коэффициентов, характеризующих взаимодействие одиннадцати отраслей экономики. Количество отраслей определялось исходя из структуры и качества имеющейся информации. Диапазон изменения значений коэффициентов соответствует условиям продуктивности.

2. По сформированной матрице прямых затрат определяются доли добавленной стоимости в выпуске на текущий момент. Индексы цен для данного состояния принимаются равными 1.

3. Генерируя различные варианты изменения индексов цен, получаем расчетным путем новые значения долей добавленной стоимости. Диапазон изменения индексов цен устанавливался от 0.9 до 1.1. Общее количество генерируемых рядов данных определяется в соответствии с реальной информацией и равно 30. Таким образом, зависимость между указанными факторами существует и определяется в соответствии с моделью межотраслевого баланса.

4. Полученные данные соответствуют случаю отсутствия ошибок. Восстановление по ним первоначального баланса с использованием регрессии происходит точно, то есть какие-либо отклонения отсутствуют. Для имитации влияния разного рода ошибок к каждому значению фактора добавлялась случайная составляющая, средний уровень которой можно было регулировать. Полученные в результате этого данные также группировались в соответствующей таблице. Вся предыдущая информация «забывалась». Для моделирования использовались лишь эти зашумленные значения, что, на наш взгляд, в достаточной степени соответствует информации, собираемой в условиях реально функционирующей региональной экономики.

5. По информации, оставленной после выполнения предыдущих пунктов, составлялась модель межотраслевого баланса.

6. Элементы матрицы прямых затрат полученного балансового соотношения сопоставлялись с первоначально сгенерированными, эталонными значениями (пункт 1 алгоритма). Были вычислены значения критериев, характеризующих качество восстановления параметров баланса. В ходе эксперимента определялись среднее значение абсолютного отклонения, средняя относительная ошибка, максимальное значение отклонения.

7. Для получения статистически значимых результатов данный эксперимент проводился многократно (по определению отдельных параметров до 1500 раз) с усреднением получаемых характеристик.

Выводы, которые можно сформулировать после выполнения расчетов и имитационного эксперимента следующие:

- при отсутствии ошибок в исходных данных модель межотраслевого баланса восстанавливается полностью, отклонения отсутствуют. Данный факт подтверждает работоспособность предложенных методов построения балансовых моделей;

- зависимость средней ошибки определения коэффициентов модели от уровня шума исходной информации линейна, что связано с линейностью структуры модели. Данный факт говорит о том, что не происходит «лавинообразного» роста ошибок при их увеличении в исходной информации;

- средняя ошибка коэффициентов превышает первоначальный уровень шума. Соотношение для большинства случаев лежит в пределах от 1,2 до 2 и определяется абсолютными значениями коэффициентов прямых затрат. При уменьшении дисперсии коэффициентов данное соотношение снижается за счет усиления фильтрующих способностей алгоритма их определения. По смыслу это соответствует случаю наличия в экономике отраслей, в равной степени связанных друг с другом технологически, отсутствием технологически независимых производств, а также равномерностью/неравномерностью распределения продукции между промежуточным и конечным потреблением, характер влияния которого на исследуемое соотношение аналогичен описанному.

В соответствии с приведенной выше оценкой относительной погрешности исходных данных (около 20%) и результатами проведенных экспериментов, это может привести к отклонению значений технологических коэффициентов в среднем на величину до 30% от их первоначального значения. Такой величины отклонения делают первый квадрант межотраслевого баланса практически неузнаваемым. Несмотря на это, отклонения в конечных результатах расчетов (определение индексов цен и долей добавленной стоимости в валовых выпусках), как правило, не превышают 8-10%. Связано это с тем, что при определении входных/выходных факторов ценовой модели МОБ (индексы цен и доли добавленной стоимости) происходит многократное суммирование их отдельных составляющих.

Наиболее существенным недостатком информационного обеспечения является низкая оперативность в отражении ситуации. Так, практика показывает, что на апрель-июнь текущего года в органах статистики имеется лишь оценка показателей за предыдущий год. Утвержденные официальные цифры, пригодные для анализа появляются еще позднее. Таким образом, разработка краткосрочных прогнозов теряет всякий смысл. Учитывая нестационарность процессов и, в силу этого, необходимость использования коротких выборок делает также трудновыполнимой задачу среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, без чего практически невозможна научно обоснованная разработка стратегии социально-экономического развития региона.

Одним из перспективных путей снижения негативных проявлений недостатков информационного обеспечения является использование интервальной формы представления данных. Для этих целей в диссертации развивается соответствующий инструментарий анализа экономических систем, включающий способы отображения и сопоставления ситуаций в многомерных признаковых пространствах, процедуры построения прогнозирующих моделей.

5. Реализация технологий проектно-эволюционного подхода к управлению региональными экономическими системами

Описываются возможности практического использования результатов исследования в управлении конкретными экономическими системами мезоуровня. В частности, определялись уровни эволюционной зрелости таких систем, как экономика Республики Адыгея, рынок труда г. Ростова-на-Дону, разработка сценарных прогнозов развития экономики Ростовской области при изменениях цен на энергоносители, оценивались последствия развития туризма в Республике Адыгея.

Одно из существенных системных качеств объекта исследования - конкурентность. Его наличие или отсутствие может быть обнаружено посредством анализа структурных соотношений всего множества системных элементов. Наиболее удобным в использовании является подход, основанный на исследовании характера и параметров их рангового распределения.

Предположим, в регионе имеются некоторые ресурсы, являющиеся объектом конкуренции. Применительно к рынку труда таким объектом для предприятий является трудовые ресурсы региона, для экономически активного населения ресурсом будет являться спрос на труд. Предположим, что некоторый тип элементов социально-экономической системы начинает осваивать указанные ресурсы. Этот процесс продолжается до тех пор, пока удельные издержки, связанные с дальнейшим экстенсивным освоением ресурса не сравняются с эффектами от его использования. В результате будет освоена некоторая часть обобщенного регионального ресурса. Другой тип элементов экономики в силу иной специализации начинает осваивать оставшуюся долю ресурсов . Продолжая аналогичные рассуждения, получим геометрическое ранговое распределение количества различных типов элементов региональной экономики:

=,

,

где:

N - сумма значимостей всех видов в описании; ni - значимость вида i в последовательности от наиболее значимого вида к наименее значимому виду, c - отношение значимости каждого вида к каждому предшествующему ему виду в последовательности, n1 - значимость первого и наиболее важного вида. Заметим, что данный вид распределения характерен и для экосистем, в которых конкурентность является их неотъемлемым свойством.

Исходными данными для решения указанной задачи послужила информация портала http://job.rostov-don.ru. Для расчетов использовались данные о количестве типов субъектов экономической деятельности, выделяемые по сферам деятельности (таблица 3), поскольку ее выбор (профессия) в основном представляет собой реализацию целей каждого из индивидов.

Полученные в результате ранговые распределения типов резюме и вакансий представлены на рисунках 9, 10 соответственно. Данные распределения достаточно хорошо описываются зависимостью приведенного выше вида, что означает сходность процессов конкурентных взаимодействий в различных типах систем, и дает основания для применения описанного выше подхода к идентификации уровня эволюционной полночленности.

Соотношение может быть определено на основании инструментария теории вероятности ( - как максимальное наблюдаемое число типов вакансий/резюме, - его математическое ожидание). Его применение к установленным аппроксимирующим функциям (приводятся на рисунках 9, 10) дает значения 7.43 и 6.44 для предложения и спроса на труд соответственно. Это свидетельствует о более высоком уровне эволюционной зрелости системы, определяющей спрос на труд, чем его предложение. Данный факт подтверждается результатами сопоставления темпов развития производственной подсистемы и системы образования. Если в первой имеются широкие возможности привнесения новых для России, но ставших традиционными для стран с устоявшимися рыночными отношениями технологий ведения бизнеса, управления, собственно производства (инновации), то система образования является более инерционной, в основном «…сохранившей формы и методы существовавшей ранее системы подготовки специалистов, попытки модернизации которой подвергаются справедливой критике».

Таблица 3. Распределение вакансий и резюме по сферам деятельности

Рисунок 9 _ Ранговое распределение типов резюме

Рисунок 10 _ Ранговое распределение типов вакансий

Исходными данными для решения задачи диагностики уровня эволюционной зрелости различных территорий и всего региона (Республики Адыгея) в целом послужили материалы отчетности предприятий Республики Адыгея за 2001 г., сформированные в соответствии с методологией СНС (в указанном году составлялся межотраслевой баланс для России, в связи с чем проводились детальные обследования предприятий). Более новыми данными, содержащие информацию о результатах экономической деятельности в разрезе отраслей и районов одновременно, автор не располагает.

Кроме того, изменения в анализируемой структуре функционально различных типов элементов региональной экономики происходят очень медленно, поэтому избранная информационная база для диагностики может считаться достаточно валидной и репрезентативной. Для расчетов использовались данные о количестве типов субъектов экономической деятельности, выделяемые по отраслевой принадлежности (таблица 4).

Таблица 4 _ Уровень полночленности экономики Республики Адыгея

Таблица 5. Расчет величин вариантов валовых выпусков отраслей РА

Полученные результаты свидетельствуют о достаточно низком уровне эволюционной полночленности экономики Республики Адыгея. Кроме того, интересно отметить, что территории, характеризующиеся более высокой концентрацией производства и исторически раньше сформировавшиеся (г. Майкоп по отношению к г. Адыгейску), или расположенные в непосредственной близости от таких территорий (Тахтамукайский, Теучежский районы, расположенные вблизи г. Краснодара, Майкопский район - вблизи г. Майкопа), характеризуются более высокими значениями уровня полночленности.

Данный факт свидетельствует о наличии процессов гомогенизации экономической среды.

Разработанная в рамках диссертационного исследования модель балансового типа экономики Республики Адыгея предназначена для оценки изменения в отраслевой структуре экономики при развитии туризма. Объем услуг, оказанных туристскими предприятиями за 2003 год, составил 27,7 млн. рублей или 88,2 % к объему услуг за 2002 год. Финансовый результат по итогам за 2003 год в туристской сфере показал убытки 1153 тыс. рублей. Сценарными условиями для проведения расчетов были следующие:

1. Увеличение объема валового выпуска отрасли по сравнению с 2003 г. в 10 раз;

2. Увеличение объема валового выпуска по сравнению с 2003 г. в 20 раз;

3. Увеличение объема валового выпуска по сравнению с 2003 г. в 30 раз.

Используя величины конечного спроса и доли материальных затрат отраслей в объеме оказанных услуг туризма, были определены сценарные объемы валовых выпусков отраслей РА. (таблица 5). Произведенные расчеты показывают результаты изменения в отраслевой структуре экономики РА, выраженные в увеличении величин конечного спроса и величин валовых выпусков продукции отраслей электроэнергетики, легкой и пищевой промышленности, строительства, услуг транспорта и связи, услуг здравоохранения и прочих, что позволяет сделать вывод о целесообразности развития этой отрасли.

Заключение

1. Чефранов С.Г. Реализация сценарного подхода к управлению региональным рынком труда. Ростов-на-Дону: Терра Принт, 2007, 152с.

2. Лябах Н.Н., Тхакушинов М.А., Чефранов С.Г. Идентификация рынка: задачи, пути решения, инструментарий. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 1999, 115с

3. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Тхакушинов Э.К. Концептуальные основы разработки механизма мониторинга и управления АПК. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 2002. - 110с.

4. Лябах Н.Н., Чефранов С.Г. Информационно-аналитическая поддержка сценариев развития региональной экономики. Ростов-на-Дону: ИнфоСервис, 2005. Вып.1. - 48с.

5. Чефранов С.Г., Алексеев А.В., Цыгикало В.С. Устойчивость функционирования региональной экономики: понятие, сущность, критерии. Майкоп: МГТУ, 2004. - 31с.

6. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Нагоева Д.Ш. Инструментарий сценарно-индикативного планирования развития экономических систем. Майкоп: ООО «Качество», 2005. - 45с.

7. Чефранов С.Г., Пшиканокова Н.И., Штадльбауер Л.Г. Проблемы формирования инвестиционной политики региона. Майкоп: МГТИ, 2003. - 34с.

8. Алексеюк Ю.А., Чефранов С.Г. Алгоритм оценки потенциала регионального имущественного комплекса. Известия вузов, Сев.-Кав. Регион. Общественные науки, спецвыпуск «Экономика и право», 2004. - С. 68-69.

9. Алексеюк Ю.А., Чефранов С.Г. Подходы к построению формальных описаний функционирования региональных имущественных комплексов. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, общественные науки, спецвыпуск «Региональное управление-XXI веку», 2004, с.29-31

10. Брежнева И.Г., Чефранов С.Г. Адаптация сценарного подхода к управлению ВУЗом. Известия вузов, Сев.-Кав. Регион. Общественные науки, спецвыпуск, 2006.

11. Зарубин В.И., Чефранов С.Г. Мониторинг в управлении региональной экономикой// Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. - 2003. - №2 с. 87-92.

12. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Алексеюк Ю.А. Методологические основы исследования управления региональными имущественными комплексами. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, общественные науки, спецвыпуск «Региональное управление-XXI веку», 2004, с.27-29

13. Маськов С.А., Чефранов С.Г. Оценка структурных преобразований с помощью механизма переноса и наложения ММБТ. Известия высших учебных заведений, Северо-Кавказский регион, технические науки, Новочеркасск, 2004.

14. Родимцев П.Г., Чефранов С.Г. Обобщение метода восстановления непрерывных сигналов, заданных отсчетами. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, естественные науки, 1998, №3

15. Тхакушинов Э.К., Чефранов С.Г. Методическое обеспечение процессов прогнозирования регионального развития. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, общественные науки, спецвыпуск «Совершенствование механизмов управления экономическим развитием региона», 2003, с.76-79

16. Уракова С.Ю., Чефранов С.Г. Об адекватности представления экспертной информации. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, естественные науки, №4, 2000, с.17-19

17. Чефранов С.Г. Разработка концептуальных основ проектно-эволюционного подхода к управлению региональными экономическими системами. Экономический вестник РГУ, 2007, т.5, №3, ч.2, - с.351-355

18. Чефранов С.Г. Синтез моделей балансового типа. Известия вузов, Северо-Кавказский регион, общественные науки, спецвыпуск «Совершенствование механизмов управления экономическим развитием региона», 2003, с.74-76

19. Чефранов С.Г., Алексеюк Ю.А. Алгоритм оценки потенциала регионального имущественного комплекса // Известия вузов, Сев.-Кав. Регион. Общественные науки, спецвыпуск «Экономика и право», 2004. - С. 68-69.

20. Чефранов С.Г., Галинская Н.Н. Принципы и условия самоорганизации региональных экономических систем. Известия вузов, Сев.-Кав. Регион. Общественные науки, спецвыпуск, 2006.

21. Чефранов С.Г., Кленов А.И., Руденко М.А. Об организации инновационной деятельности в регионе. Научная мысль Кавказа. Приложение №2, 2000, с.21-23.

22. Акатов В.В., Чефранов С.Г., Акатова Т.В. Гипотеза видового фонда: необходимость смены акцента. Журнал общей биологии, т.63, №2, 2002. - С.112-121

23. Акатов В.В., Чефранов С.Г., Акатова Т.В. Об эволюционной полночленности видовых фондов современных растительных сообществ высокогорной зоны Западного Кавказа // Журнал общей биологии, т.64, №4, 2003. - С.307-317

24. Акатов В.В., Чефранов С.Г., Акатова Т.В. Роль исторических процессов в определении современного видового богатства древесного яруса лесов Западного Кавказа. Журн. Общ. Биологии, 2005, том 66, №6, с.459-470

25. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Пшунетлева Л.И. Системы мониторинга функционирования АПК региона. Материалы VII Недели науки МГТИ. Майкоп: МГТИ, 2002. - С. 33-35.

26. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Пшунетлева Л.И. Структура и принципы построения концептуальной модели мониторинга и принятия решений в АПК региона. Материалы VII Недели науки МГТИ. Майкоп: МГТИ, 2002. - С. 32-33.

27. Зарубин В.И., Чефранов С.Г., Чич А.Ш. Анализ стратегий экономического развития региона. Сборник статей АРИГИ. Майкоп, 2001, с.121-124

28. Кацко И.А., Чефранов С.Г. Имитационная модель проверки адекватности регрессионных методов построения зависимостей. Актуальные проблемы экономической теории и практики. Сборник трудов. Ростов-на-Дону, Майкоп, 1997, с.58-59.

29. Кацко И.А., Чефранов С.Г. К вопросу о методах построения регрессионных моделей. Деп. Курганская ГСХА, 1997, рег. №123ВС-97

30. Леонтьева Е.А., Чефранов С.Г. Об управлении экономическим развитием региона посредством регулирования степени развитости монопольной деятельности. Роль региональной экономики в становлении развитого экономического пространства: Сборник материалов Международной научно-практической конференции. Часть 3.// Под ред. Проф. Б.Н. Ичитовкина - Киров: Изд-во ВятГУ, 2002. - с. 76-79.

31. Манвелова Н.Е., Саможенков В.М., Чефранов С.Г. Некоторые аспекты концепции создания самоорганизующегося механизма экологизации ЦБП. Материалы 5 международной научно-технической конференции «Теория и технология бумажно-картонной продукции из вторичного волоконного сырья», Правда-Караваево, 2004, с.46-49.

32. Пшиканокова Н.И., Чефранов С.Г., Орлов В.Н.Система управления инновационно-инвестиционным климатом региона. Альманах экономических и инструментальных исследований. - Ростов-на-Дону: изд-во РГУ, 2002.

33. Тхакушинов М.А., Чефранов С.Г. Реализация методов идентификации рыночной среды товара. Препринт доклада на III Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии». Кисловодск: КИЭП, 1999

34. Уракова С.Ю., Чефранов С.Г. О способах формального описания внутрифирменного рынка труда. Материалы V Недели науки МГТИ, 2000, с.318-321

35. Цалов Г.В., Чефранов С.Г. Разработка системно-информационного подхода к формированию коммуникативной системы развития бизнеса. МИТЦ-Наука: международный научный вестник: сетевое электронное научное издание. 2006, №3.

36. Чефранов С.Г. Анализ предпосылок реализации сценарного подхода к управлению экономическими системами. Вестник ТРТУ, 2007.

37. Чефранов С.Г. Анализ свойств рынка труда как объекта управления // Сборник научных трудов МГТУ. Вып.3. - Майкоп: МГТУ, 2007. - с.176-180

38. Чефранов С.Г. Диагностика уровня эволюционной зрелости региональных рынков труда.

39. Чефранов С.Г. Подход к формализации процессов взаимодействия субъектов рынка труда // Экономика и технологии. Майкоп: МГТУ, 2007, №3, с. 35-42

40. Чефранов С.Г. Разработка алгоритма сценарного управления региональным развитием. Вестник РГУ ПС, 2007, №4, с.33-38

41. Чефранов С.Г., Гумеров В.Г. Подход к формализации развития эколого-экономических систем // Проблемы устойчивости экономических и экологических систем: региональный аспект / Под ред. А.К. Тхакушинова, В.В. Акатова, С.Г. Чефранова. - Майкоп: ООО «Качество», 2007. - 172с., с.75-84

42. Чефранов С.Г., Селихов С.В., Картамышев В.Н., Шухмин А.Г.Управление рыночными отношениями в сфере труда. Тезисы докладов и сообщений межрегиональной научно-практической конференции «Эффективные технологии в системе государственного и муниципального управления». Майкоп, Ростов-на-Дону, 1999, с.93-96

43. Akatov V., Chefranov S., Akatova T.The relationship between local species richness and species pool: a case study from the high mountains of the Greater Caucasus.Plant Ecology. V. 181. №1. 2005. P.9-22.

44. Чефранов С.Г. Инструментарий исследования организационно-технологических систем. Майкоп: МГТИ, 2002. 20с.

45. Чефранов С.Г. Интервальные методы исследования систем управления. Майкоп: МГТИ, 2002. 20с.

46. Чефранов С.Г. Экспертные методы в исследовании систем управления. Майкоп: МГТИ, 2002. 19с.

Размещено на Allbest.ru