СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА УХТЫ)

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА УХТЫ)"

Транскрипт

1 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ИНФОРМАЦИИ И БИЗНЕСА Н.А. Белобородова, Т.В. Канева СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА УХТЫ) Ухта 2004

2 ББК 65.4 (Коми) УДК Б43 Белобородова Н.А., Канева Т.В. Совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования на базе информационных технологий (на примере города Ухты): Монография. Ухта: Институт управления, информации и бизнеса, с., ил. ISBN Монография посвящена вопросам совершенствования механизма муниципального управления на базе информационной технологии нейронных сетей. Приводятся результаты исследования по применению методов искусственного интеллекта для улучшения качества функции прогнозирования в системе муниципального управления. Приведена методика построения прогнозных моделей роста объема производства с учетом выпуска основных видов продукции в экономике муниципального образования, реализованная на основе автоматизированной информационной системы с элементами искусственного интеллекта. Книга предназначена для специалистов и исследователей, занимающихся вопросами интеллектуализации муниципального управления. Рецензент: А.Н. Киселенко, к. т. н., д. э. н., профессор Ухтинского государственного технического университета. Белобородова Н.А., Канева Т.В., 2004 Институт управления, информации и бизнеса, 2004 ISBN

3 ВВЕДЕНИЕ Одной из современных тенденций развития российского общества является децентрализация хозяйственной жизни, когда центр принятия управленческих решений смещается на региональный и местный уровень и значительно возрастают требования к технологии муниципального управления. В настоящее время для местных структур управления особую важность имеет решение задачи развития подчиненных территорий. Однако, существующие противоречия, когда муниципальные образования обладают развитым производственным потенциалом, и, в то же время, имеют недостаточный уровень налоговых поступлений, создают проблемы в обеспечении социальноэкономического развития территории. Это сказывается на жизненном уровне населения, на состоянии жилищно-коммунального хозяйства, здравоохранения, образования. Недостаточная налоговая база связана с большим количеством убыточных предприятий и, в целом, с несовершенством механизма управления муниципальным образованием, что не позволяет эффективно использовать имеющийся производственный потенциал для обеспечения социально-экономического развития территории. Одним из направлений совершенствования механизма управления муниципального образования является повышение информированности местных властей о состоянии и развитии социально-экономических процессов на подведомственной территории, о текущей и перспективной ситуации на предприятиях, в том числе не относящихся к собственности муниципалитетов. Современный уровень развития новых информационных технологий позволяет использовать новые информационные технологии элементы искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети), базы данных и банки знаний, которые способствуют формированию новых знаний о состоянии и развитии территориальных социально-экономических систем. Их применение 3

if ($this->show_pages_images && $page_num < DocShare_Docs::PAGES_IMAGES_LIMIT) { if (! $this->doc['images_node_id']) { continue; } // $snip = Library::get_smart_snippet($text, DocShare_Docs::CHARS_LIMIT_PAGE_IMAGE_TITLE); $snips = Library::get_text_chunks($text, 4); ?>

4 в муниципальном управлении даст возможность местным властям объективно оценить состояние социально-экономических процессов, сформировать информационную базу для принятия оптимальных управленческих решений по вопросам текущей ситуации и приоритетам перспективного развития отдельных предприятий и всей территории в целом. В экономической литературе последних лет представлены научные разработки по различным аспектам совершенствования механизма управления экономикой муниципального образования в условиях перехода к рынку. Большое внимание уделяется формированию рыночных структур, региональной и муниципальной политике, совершенствованию механизма управления собственностью, межбюджетным и налоговым отношениям, организации взаимодействия местной власти и хозяйствующих субъектов, технологии муниципального управления, выработке концепций и стратегий развития, разработке муниципальных программ и механизму их реализации, математическому обеспечению моделирования процессов развития в экономике. Все это легло в основу исследования, специфику которого можно рассматривать в аспекте использования в муниципальном управлении новых информационных технологий на основе искусственного интеллекта. Сделана попытка показать возможности практического применения новых информационных технологий в управлении экономикой муниципального образования в целях повышения его эффективности. В работе отражены следующие задачи исследования: - определить понятие механизма управления экономикой муниципального образования с учетом тенденций в теории и практике муниципального управления; - представить соотношение элементов механизма управления экономикой МО теоретической конструкцией с целью наглядного отображения его содержания, структуры, основных элементов; - определить место и роль информационных технологий в управлении; 4

5 - выявить приоритетные направления совершенствования механизма управления экономикой МО городского типа с применением информационных технологий; - разработать методику проведения прогнозно-аналитических работ с использованием аппарата искусственных нейронных сетей, позволяющую выполнять анализ и моделирование факторов роста производства; опробовать методику на конкретных материалах социально-экономического развития города Ухты; - разработать механизм применения методики прогнозного моделирования производства на основе автоматизированной информационной системы (АИС). Теоретической и методологической основой работы послужили труды отечественных и зарубежных экономистов, результаты фундаментальных и прикладных исследований в области регионального и муниципального управления, теории управления, теории государственного управления, теории организации, теории систем, теории нейронных сетей, моделирования социальноэкономических процессов, информатизации общества, автоматизированных систем управления, их информационного обеспечения, прикладного использования аппарата нейронных сетей для решения задач управления. Методологической базой проведенных исследований являются работы Й. Шумпетера, Ф. Тейлора, Г. Гантта, Ф.Б. Гилберта, С. Томпсона, Х. Эмерсона, А. Файоля, Л. Гьюлика, Л. Урвика, Шнипера Р.И., Орлова Б.П., Бунича П.Г., Велехова Л., Гвишиани Д.М., Анимицы Е.Г., Лексина В.Н., Лаженцева В.Н., Швецова А.Н., Татаркина А.И., Любовного В.Я., Осипова Ю.М., Осипова А.К., Болотова С.П., Маршаловой А.С., Новоселова А.С., Воронина А.Г., Дмитриевой Т.Е., Князевой Г.А., Анисимова В., Винслава Ю., Рохчина В.Е., Смирнова Э.А., Большакова Н.М., Кузьбожева Э.Н. и др. В процессе работы был учтен конкретный опыт совершенствования механизма управления экономикой регионального и муниципального уровня, представленный в работах 5

6 Воронина А.Г., Лапина В.А., Широкова А.Н., Воложанина В.В., Новоженовой И.С., Чепурко Ю.А., Афоничкина А.И., Демина Д.А., Малышева В.И., Гибежа А.А., Толстых Т.Н., Бурьян М.С., Загерт И.В., Обедкова А.П., Ширинкина М.В. и др. В условиях информатизации общества особенное внимание необходимо уделять организации информационного обеспечения, информационным технологиям в управлении и технологии аналитической поддержки механизма управления экономикой муниципального образования, поэтому в ходе исследования изучались работы Бира С., Никанорова С.П., Горбаня А.Н., Ивахненко А.Г., Царегородцева В.Г., Советова Б.Я., Садова С.Л., Спирягина В.И., Чукреева Ю.Я., Хохлова М.В., Попкова Ю.С., Гизатуллина Х.Н., Щетинина В.Г. и др. Кроме того, в качестве методологической базы исследования использовались законы, нормативно-инструктивные материалы правительства России и Республики Коми, материалы научных семинаров и конференций по проблемам рыночной экономики. Основной методологический подход, положенный в основу разработки проблемы системный; при разработке технического проекта для автоматизации процесса прогнозно-аналитических работ структура баз данных получена с помощью CASE-средств, инструментов моделирования управленческих процессов. Информационную базу исследования составили данные органов статистики, документы органов государственного, регионального и местного управления по вопросам социально-экономического развития, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, Республики Коми и муниципального образования (МО) Город Ухта. Механизм управления экономикой муниципального образования городского типа авторами определяется как совокупность форм, методов и инструментов реализации функций управления с целью создания экономической базы улучшения качества жизни населения; результативность такого механизма 6

7 обеспечивается его кадровой, информационно-технологической, нормативно-справочной, функционально-организационной подсистемами. В процессе исследования получены теоретические и практические результаты: - оформлена теоретическая конструкция механизма управления экономикой муниципального образования, включающая пять основных элементов: цели, приоритеты экономического развития, функции управления, формы, методы, инструменты управленческого воздействия; конструктивным элементом механизма является также объект управленческого воздействия производство; - определены место и роль информационных технологий в управлении. Комплексное использование информационных технологий в управлении выполняет базовую роль в совершенствовании механизма управления в целом в результате повышается уровень реализации кадрового потенциала, совершенствуется функционально-организационная структура управления, формируется информационная база стратегического управления, обеспечиваются адаптивные свойства механизма управления применительно к рыночным условиям развития; - доказано, что предпосылкой повышения эффективности механизма управления экономикой муниципального образования в современных рыночных условиях является усиление потенциала прогнозирования за счет применения информационной технологии искусственного интеллекта; - предложена и апробирована методика построения прогнозных моделей роста производства с использованием обученной нейронной сети, позволяющая идентифицировать факторы развития экономики города; - разработаны и представлены нейросетевые модели производства в экономике города, которые дают местным властям информацию для определения точек роста и перспектив производства основных видов продукции, видения неблагоприятных тенденций и факторов развития экономики города; 7

8 - разработаны рекомендации по внедрению и практическому использованию методики прогнозного моделирования производства на основе автоматизированной системы. АИС представлена моделями, характеризующими ее основные свойства, типовые элементы, функции, последовательность обработки информации, логическую и физическую структуры информационной базы системы. Логическая модель АИС получена с помощью CASEсредств. Нормативными документами определен порядок создания и внедрения автоматизированной системы в муниципальное управление. АИС является неотъемлемой частью и развитием представленной выше методики прогнозного моделирования, так как дает возможность сделать ее инструментом в повседневной работе специалистов местной администрации. Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности использования его материалов для совершенствования механизма управления экономикой муниципального образования за счет внедрения в структуру механизма управления элементов искусственного интеллекта, что позволит специалистам местных органов власти на системной основе проводить исследования по следующим направлениям: - формировать прогноз основных показателей социальноэкономического развития муниципального образования в краткосрочном, среднесрочном, долгосрочном периоде; - разрабатывать модели производства в экономике муниципального образования с учетом особенностей, объективно отражающих состояние социально-экономических процессов территории; - определять перспективные производства; - определять структурные изменения в экономике муниципального образования; - оценивать воздействие на экономическое и социальное развитие мер государственной и региональной политики. 8

9 Полученные результаты могут быть использованы местными и республиканскими органами власти в практике управления муниципальным и территориальным развитием при выстраивании своих взаимоотношений с хозяйствующими субъектами, при разработке программ развития и их реализации, при информатизации регионального и муниципального управления. Монография включает введение, три главы, заключение, список литературы, приложения. Авторами монографии являются: Н.А. Белобородова (введение, глава I, разделы 1.1, 1.2; глава II, разделы 2.1, 2.2, 2.3, глава III, раздел 3.1., приложения); Т.В. Канева (глава I, раздел 1.3, глава III, раздел 3.2, заключение). 9

10 Глава I. Теоретические основы механизма управления экономикой муниципального образования 1.1. Сущность и структура механизма управления экономикой муниципального образования Термин механизм управления экономикой муниципального образования сложное и многоаспектное понятие. Его сложность обусловлена, прежде всего, слабой разработанностью методологического аппарата теории муниципального управления, поскольку законодательная, нормативно-правовая и методологическая база управления муниципальным образованием находится на стадии становления. Характеристика механизма управления экономикой муниципального образования может быть дана с учетом основных положений. философии; экономической теории; теории организации; теории государственного регулирования; теории систем. В публикациях ведущих ученых-экономистов, занимающихся проблемой механизма управления экономикой муниципального образования, характерным является описание сущности, содержания, структуры механизма с точки зрения системного подхода. Системным подходом называется применение ряда методологических положений (принципов) системного анализа в исследовании. Наиболее тесно системный анализ связан с теорией систем, так как опирается на такие основные ее положения как структуризация, иерархия в системе, последовательность осуществляемых в ней процессов, связь системы с внешней средой, а также целеопределение, принятие решений, моделирование систем [27,33,86,89]. 10

11 Системный подход задает следующую логику исследования: определение системы, ее содержания через характеристики цели, функции, структуры, взаимосвязи; через параметры и показатели, которые отражают функционирование системы в целом. Для идентификации системы управления в конкретной предметной области необходимо выделить и описать объект управления и субъект управления; их свойства, функции; в соответствии с этим разделением определить управляющую и управляемую часть системы, описать механизм управляющего воздействия, совокупность обеспечивающих подсистем. Отметим также, что с позиций системного подхода управлением называется целенаправленное вмешательство в процесс функционирования системы. В процессе исследования понятия механизм управления экономикой муниципального образования используем совокупность сопряженных определений, таких, как муниципальное образование, экономика муниципального образования, муниципальное управление, социально-экономическое развитие муниципального образования суть данных определений представлена в исследованиях и работах Анимицы Е.Г., Лексина В.Н., Швецова А.Н., Воронина А.Г., Лаженцева В.Н., Анисимова В., Винслава Ю., Рохчина В.Е., Якишина Ю.В., Морозовой Т.Г., Ширинкина М.В., Барбакова О.М. и др. Исходным положением в исследовании понятия механизма управления является то, что государство реализует социальноэкономическую политику на федеральном, региональном и местном, муниципальном уровне через соответствующую систему управления [3,4,6,7, 9,14,20,22,48]. Каждый уровень в системе управления решает задачи с учетом своей специфики и приоритетных направлений. Федеральные структуры управления организуют региональное управление, чтобы происходило сбалансированное развитие всех регионов России, их взаимодействие, взаимовлияние, что позволило бы устранить противоречия между эффективным развитием разных 11

12 регионов. Федеральные структуры управления организуют производства в районах нового освоения, крупномасштабные программы, межрегиональные экономические связи. Для региональных структур управления на первом месте стоят задачи эффективного развития региона, повышение уровня жизни его жителей, сбалансированное эффективное развитие разных районов, городов, территорий региона. Для местных, муниципальных структур управления доминирующее значение имеет социальная функция. В муниципальных образованиях на три четверти удовлетворяются социальные потребности населения в местных бюджетах сосредоточено около 60% бюджетных расходов на социальную сферу. На уровне администраций городов и районов происходит формирование важнейших систем, обеспечивающих жизнедеятельность населения: дошкольного, среднего, профессионального образования, здравоохранения, жилищнокоммунального хозяйства, учреждений культуры, охраны окружающей среды. Главной целью местных, муниципальных структур управления является обеспечение эффективного социальноэкономического развития территории и на этой основе улучшение условий жизни проживающих здесь людей. Можно выделить и второй круг целей муниципального управления [1,2,5,19,78,103]: достижение постоянного устойчивого экономического роста, поддержка развития производства, систем жизнеобеспечения, увеличение доходной части бюджета, экономия расходной части бюджета, обеспечение полной занятости трудоспособного населения, обеспечение определенного уровня доходов населения (не ниже прожиточного минимума), обеспечение стабильности цен на основные товары и услуги, поддержание определенного качества природной среды, чистоты воздуха, медицинского обслуживания, образования, труда и отдыха, благоприятного ландшафта и т.д. Важнейшими задачами, которые должны быть решены для достижения цели устойчивого экономического роста являются [1]: 12

13 1) выявление и учет факторов, влияющих на устойчивость промышленной деятельности (структурные изменения, кратковременные колебания производства и цен, развитие методов экологической аттестации технологий и анализа факторов риска, системы гибкого налогообложения, законы и регулирующие нормы охраны окружающей среды и др.); 2) достижение устойчивой промышленной деятельности при согласованном взаимодействии с основными функциональными подсистемами (природными ресурсами, окружающей средой и т.д.); 3) осуществление муниципальной политики в области охраны окружающей среды и достижения устойчивого развития, конкретизирующейся в целевых программах, нормативных актах, в экономических мерах и мерах косвенного воздействия; 4) сотрудничество органов власти субъекта Федерации и Российской Федерации, а также субъекта Федерации и муниципальных образований в решении проблем регионального и муниципального промышленных комплексов. Опыт развитых стран свидетельствует о все возрастающей роли государства в регулировании экономических и, особенно, социальных процессов. Необходимость усиления государственного регулирования обусловлена объективными причинами естественноисторического характера, связанными с общественным разделением труда, научно-техническим прогрессом, усилением значимости социальных факторов, дифференциацией рыночного пространства и разнообразием форм собственности [48,55,70,71]. Регулирующая роль государства в современных условиях осуществляется через создание законодательных и правовых предпосылок развития экономики, проведение активной промышленной, внешнеэкономической, социальной политики, через организацию партнерства с частным бизнесом, и, наконец, через прямое государственное управление важнейшими жизнеобеспечивающими системами инфраструктурой, научнотехнической сферой, безопасностью граждан и др. Совершенствуют- 13

14 ся методы управления, в частности, все большую роль играют нормативно-правовые и экономические методы, определяющие общие условия хозяйственной деятельности. Данные табл [70] дают представление о том, что из всех субъектов хозяйствования и управления лишь для региональных и местных органов управления центральной задачей является обеспечение сбалансированного и комплексного развития территорий. Таблица 1.1 Экономические отношения основных субъектов хозяйствования и управления в регионе Субъекты хозяйствования и управления Цели и задачи Объекты управления Методы и способы управления Федеральные органы управления Политическая и социальная стабильность. Обеспечение устойчивого развития Объекты федеральной собственности Административное и правовое регулирование. Государственные программы. Госзаказ Региональные органы управления Эффективное функционирование систем жизнеобеспечения населения. Наполнение бюджета. Социальная защита населения, экологическая безопасность Объекты региональной собственности: земля, природные ресурсы, инфраструктура и др. Законодательные решения. Региональные программы. Региональный госзаказ Местные органы управления Комплексное развитие территорий городов и районов Объекты муниципальной собственности Административные и экономические методы. Муниципальные программы. Муниципальный заказ Отраслевые министерства и ведомства Эффективное развитие подведомственных предприятий Подведомственные предприятия Программы и бизнес - планы 14

15 Предприятия и организации Население Получение максимальной прибыли. Обеспечение развития Экономическое благополучие, социальные гарантии. Высокие доходы Производственные фонды, оборотные средства и др. Имущество в личной и частной собственности Продолжение табл. 1.1 Бизнес-планы. Оперативное управление. Маркетинг Голосование на выборах, участие в референдумах. Участие в общественных организациях Основываясь на исследованиях [4,5,11,26,70] можно выделить основные функции, которые осуществляют местные власти для организации деятельности в области управления экономикой: поддержка развития производства; развитие сельского хозяйства; управление собственностью; формирование бюджета; создание налоговой базы; повышение уровня развития производственной инфраструктуры, жилищно-коммунального хозяйства, всей системы жизнеобеспечения населения; создание эффективной структуры предпринимательства, позволяющей решать проблемы обеспечения населения товарами народного потребления, продовольствием, оказанием платных услуг; поддержка малого бизнеса; создание новых предприятий; налаживание деловых отношений с хозяйствующими субъектами. В социальной сфере местные власти должны обеспечить: улучшение торгового обеспечения населения на основе рыночных отношений; увеличение доли продукции местного производства в общем объеме товарооборота; 15

16 повышение материально-технического уровня и улучшение работы здравоохранения, народного образования, культуры и подготовки кадров этих отраслей; снижение уровня преступности, наркомании; создание социальных гарантий для населения региона в связи с переходом к рыночной экономике; содействие занятости населения посредством создания новых рабочих мест, поощрения малого бизнеса и т.д. При решении этих задач необходимо обеспечить: баланс интересов всех заинтересованных сторон; эффективное использование территориальных ресурсов; сбалансированное решение социально-экономических задач и сохранение качества окружающей природной среды. Реализация основных задач развития экономики муниципального образования обязательно должна быть увязана с общим развитием российской экономики, поддержкой основных направлений структурной, инвестиционной, внешнеэкономической региональной и общероссийской политики через участие в федеральных и региональных программах, инвестиционных проектах, размещении заказов на поставку продукции, через создание предприятий в базовых и приоритетных областях [9,24,26,60,61,62]. Муниципальное управление осуществляется на территории муниципального образования. В работах [4,17,68,103] муниципальное образование определяется как объединенные общей территорией городские и сельские поселения внутри региона, в пределах которой осуществляется местное самоуправление, имеется муниципальная собственность, местный бюджет и выборные органы местного самоуправления. Местное самоуправление предполагает наличие органов управления, которые действуют целенаправленно на основе самостоятельности, независимости, ответственности за решение всех вопросов местного значения, в целях защиты интересов населения [4,17,68,103]. Основной задачей муниципальных структур управления 16

17 является обеспечение социально-экономического развития подчиненной территории в целях улучшения условий жизни проживающих здесь людей. Под социально-экономическим развитием муниципального образования понимается [4,17,22,26,103] управляемый процесс изменений в различных сферах жизни муниципального образования, направленный на достижение определенного уровня развития социальной и экономической сфер на территории муниципального образования, с наименьшим ущербом для природных ресурсов и наибольшим уровнем удовлетворения коллективных потребностей населения и интересов государства в целом. Очевидно, что социальное развитие возможно только на крепкой экономической основе, т.е. экономическое развитие в данном случае первично, а уровень социального развития предопределяется уровнем развития экономической базы муниципального образования. Успешное экономическое развитие муниципального образования является решающим фактором для обеспечения нормальных условий жизнедеятельности населения и повышения его качества жизни. Поэтому местные власти должны ставить задачи развития экономики муниципального образования и решать их. Известно, что Россия страна городов, где сосредоточено около 75% населения страны, промышленное производство, что определяет ключевую роль городов в экономике страны, функционирующей в условиях рыночных отношений, развития местного самоуправления [1,2,3,4,5,7,23,80]. Проблемы развития городов исследуются представителями различных научных дисциплин философии, географии, градостроительства, экономики, истории, социологии и др. В настоящее время учеными выработаны четкие определения понятия города, предложены теоретические подходы к его изучению [1,2,3,4,5,23]. Одна из наиболее молодых наук о городе в последнее время стала экономика города [5]. 17

18 В связи с этим, наиболее актуальны исследования, связанные с совершенствованием механизма управления экономикой города, поэтому в данной работе исследование проводится на примере муниципального образования Город Ухта. С позиций системного подхода любая система управления включает в качестве основных компонентов субъект управления и объект управления, в соответствии с этим в структуре системы управления выделяются управляющая и управляемая ее части. В системе управления экономикой муниципального образования рассмотрим в качестве субъекта управления муниципальные власти (местную администрацию), в качестве объекта управления - хозяйство (экономику) муниципального образования. Сущность управления экономикой муниципального образования состоит в целенаправленном воздействии (влиянии) муниципальных органов управления на хозяйство (экономику) с целью создания эффективно функционирующей экономической базы, ориентированной на улучшение качества жизни населения [1,2,3,4,80]. Управление экономикой муниципального образования осуществляется на основе методов управления, суть которых состоит в способе организации управления (управляющего воздействия, влияния) с использованием соответствующих инструментов управления [55]. В современных условиях хозяйство (экономика) муниципального образования представляет собой совокупность предприятий и организаций различных форм собственности, осуществляющих на подчиненной территории хозяйственную деятельность, направленную на удовлетворение общественных потребностей населения [80]. Предприятия и организации могут относиться к различным отраслям хозяйства и осуществляют все виды деятельности в рамках этой совокупности отраслей. Ядром экономики муниципального образования является промышленный комплекс, который представляет собой территориальнопроизводственную совокупность промышленных предприятий и 18

19 интегрированных с ними устойчивыми хозяйственными связями других объектов материального производства и непроизводственной сферы, обеспечивающих эффективное функционирование комплекса в целом [1,2,5,7,80]. Ведущее место в экономике города занимают так называемые структурообразующие (градообразующие), базовые предприятия, которые формируют основную долю доходов местного бюджета, являются мультипликатором развития экономики МО, определяют состояние местного рынка труда, обеспечивая социальную стабильность. В зависимости от задач и интересов местной администрации по обеспечению развития экономики предприятия города могут быть дифференцированы следующим образом [7]. В первую группу войдут предприятия, образующие промышленные комплексы муниципальных образований, от результатов деятельности которых зависит обеспечение социальной и финансовой стабильности в городе (градообразующие, базовые); во вторую группу все предприятия производственного профиля, полностью или частично находящиеся в собственности муниципального образования. Третья группа многочисленные предпринимательские структуры иных форм собственности, ориентированные на производство для нужд местного рынка или на обслуживание крупных промышленных предприятий, зарегистрированных в данном муниципальном образовании. В зависимости от того, к какой группе относятся предприятия, определяются методы и инструменты управляющего воздействия местной власти. Результаты функционирования предприятий первой группы находятся в фокусе внимания местных властей и определяют следующую логику их действий: поддержка развития в сфере отраслевой, товарной структуры функционирующих производств, их экспортно-импортной структуры, структуры собственности и т.п. за счет принятия соответствующих решений на местном уровне, а также лоббирования интересов сложившегося хозяйственного комплекса на региональном и федеральном уровнях. В отношении предприятий и 19

20 организаций второй и третьей группы местные власти вырабатывают механизмы воздействия с использованием различных методов и инструментов ограничивающего и стимулирующего характера [7]. В зависимости от выдвигаемых задач необходимо выделять пассивные и активные методы управления. В исследованиях Анисимова В., Винслава Ю. [7] отражена сущность пассивных методов управления экономикой муниципального образования, заключающаяся в согласовании интересов сторон в процессе разработки стратегических концепций, программ и иных аналогичных документов посредством систематического обмена информацией и проведения координационных совещаний. На основе получаемой информации муниципальные власти уменьшают риски бюджетного планирования; в свою очередь стратегические планы промышленных предприятий лучше учитывают потенциал муниципального образования. Сущность активных методов управления заключается в создании и использовании инструментов влияния на основную деятельность расположенных на территории промышленных предприятий, постановку перед ними целевых задач по участию в муниципальных программных мероприятиях, определение и стимулирование точек роста местной экономики, объявление муниципальных индустриальных приоритетов, содействие концентрации всех видов ресурсов для стимулирования и поддержки работы промышленности в нужном направлении [7]. Активные методы управления предполагают включение органов местного управления в решение вопросов: собственности в территориальном промышленном комплексе, формирования интегрированных корпораций с участием предприятий, финансовых, торговых и иного профиля хозяйствующих субъектов, расположенных в данном муниципальном образовании (институционально-корпоративные методы); формирования планов капиталовложений муниципальных предприятий (инвестиционные методы); 20

21 формирования и размещения муниципального заказа; контроля за сроками и объемом налоговых поступлений; своевременного погашения задолженности бюджетной сферы перед предприятиями, регламентации порядка предоставления хозяйствующими субъектами должной информации при формировании местного бюджета, прогнозировании социально-экономического развития территории (хозяйственно-налоговые методы); рационального использования минерально-сырьевой базы территории, освоения сырьевой базы экономики (природноресурсные методы); обеспечения экологического мониторинга территории, в предъявлении определенных требований к менеджменту экологически опасных предприятий (экологические методы) [7]. Ряд авторов в своих работах определяют механизм управления как целенаправленное воздействие субъекта управления на объект управления в процессе осуществления функций управления. По определению Рохчина В.Е., Якишина Ю.В., функция управления - это вид управленческой деятельности, продукт разделения и специализации труда в управлении, отличающийся относительной самостоятельностью участок управления [80]. Рассматривая вопросы совершенствования организации управления, Болотов С.П. отмечает, что в общем виде, управление можно представить как совокупность взаимосвязанных функций, среди которых наиболее важными являются: планирование, прогнозирование, программирование, организация, анализ, учет, контроль, регулирование [17]. Управленческое воздействие (механизм управления) складывается в процессе реализации данных функций. Одними из первых исследователей функций управления были Ф. Тейлор, Г. Гантт, Френк, Б. Гилберт, Л. Гилберт, Х. Хэтэуй, С. Томпсон, Х. Эмерсон, А. Файоль, Л. Гьюлик, Л. Урвик [26]. А. Файоль, в частности, выделяет пять основных элементов, из которых складывается, по его мнению, функция управления: предвидение, планирование, организация, координирование, 21

22 контроль. Л. Гьюлик дополняет классификацию функций управления А. Файоля укомплектованием штатов, ведением отчетности, составлением бюджетов; руководство он определяет как постоянную функцию принятия решений и оформления их в виде приказов, инструкций, распоряжений. Гвишиани Д.М.[33] выделяет как структурные элементы функции управления органы управления, кадры управления, систему коммуникаций, технику управления и т.д. Он отмечает также, что процесс управления предполагает разработку целей и задач управления, его принципов, методов управления. В процессе функционирования управление проходит различные этапы: прогнозирование, планирование, оперативное руководство, учет, контроль[33]. Рохчин В.Е., Якишин Ю.В., Болотов С.П., Смирнов Э.А. и др. авторы также выделяют в структуре управления обеспечивающие подсистемы. Их перечень включает следующие подсистемы: кадровую, информационную, техническую, нормативно-справочную, документооборот, функциональную и организационные структуры [17, 80, 91]. Лаженцев В.Н. отмечает, что функции управления осуществляются поэтапно согласно следующему алгоритму: анализ, разработка концепции, стратегирование, программирование, мониторинг. Обоснованием для выделения этапов в управлении являются их функциональные различия, а также необходимость выражения управленческой работы в присущих ей единицах, документах [55]. Целью анализа является выявление проблемных ситуаций, определение приоритетов развития. В процессе анализа дается количественная характеристика различного рода потенциалов: ресурсного, производственно-технического, производственноэкономического, кадрового, внешнеэкономического, инфраструктурного. Концептуирование формирует цель развития. Стратегирование осуществляет связь с переходом от целеполагания к 22

23 целеопределению. Это означает конкретизацию целей через постановку задач и идентификацию проблем, препятствующих их решению. Программирование этап реализации цели, включающий организационно-управленческую деятельность по достижению цели. Мониторинг выполняет контрольные функции в организации управленческой деятельности [25,55]. По мнению Б.Я. Советова [93] реальный процесс управления можно разделить на три этапа: 1) планирование (определение программной траектории управляющей системы); 2) учет (получение данных о состоянии управляемой системы); 3) регулирование (нахождение управляющих воздействий, позволяющих устранить отклонение управляемой системы от оптимальной программной траектории). В соответствии с тем, что управление как процесс имеет ярко выраженный информационный характер, а содержание и степень агрегирования информации зависят от решаемой задачи, в управлении должны быть выделены следующие виды деятельности: стратегическая (долгосрочная) деятельность как прогнозирование развития субъекта управления (в основе прогнозирования должны быть разработаны модели тенденций развития); текущее (оперативное) управление. [93]. Главная задача стратегического управления заключается в том, чтобы предвидеть изменения в развитии объекта управления, адаптировать управление к изменившимся условиям с учетом этого, организовать эффективное функционирование объекта управления. Информационной основой стратегического управления являются долгосрочные прогнозы развития, данные среднесрочных и краткосрочных прогнозов развития, данные социальноэкономического мониторинга [80]. Рохчин В.Е., рассматривая свойства субъекта управления (муниципальные власти), выделяет следующие основные его компоненты: организационную структуру управления, механизм 23

24 управления и процесс управления. Организационная структура системы управления отражает взаимосвязи составляющих ее частей; под механизмом управления им понимаются общие принципы, цели, функции и методы управления; процесс управления деятельность всех звеньев управления по достижению намеченных целей [80]. В исследовании Ширинкина М.В. определяется сущность механизма муниципального управления следующим образом механизм управления осуществляется посредством управленческих отношений, состоящих из функций, реализуемых в процессе управления с использованием соответствующих методов и принципов управления [103]. На основании изучения представленных положений и определений, на основании анализа работ и исследований А. Файоля, Л. Гьюлика, Л. Урвика, Д.М. Гвишиани, Лексина В.Н., Лаженцева В.Н., Швецова А.Н., Болотова С.П., Рохчина В.Е., Якишина Ю.В., Воронина А.Г., Лапина В.А., Широкова А.Н., Осипова А.К., Осипова Ю.М., Маршаловой А.С., Новоселова А.С., Морозовой Т.Г., Смирнова Э.А, Советова Б.Я., Ширинкина М.В. и других исследователей в области управления отметим, что: системообразующим фактором механизма управления является определение цели, задач управления; на основе целей, задач управления, а также сложившейся практики управления можно выделить перечень функций управления, необходимый и достаточный для реализации управляющих воздействий для достижения заданной цели; механизм управления складывается в ходе реализации функций управления; основные функции управления прогнозирование, планирование, программирование, организация, регулирование, контроль управления и т.д.; необходимо организовать управление по уровням: стратегическое (долгосрочное) и оперативное (текущее) управление; 24

25 функции управления реализуются с использованием соответствующих форм, методов, инструментов для достижения заданной цели управления; в структуре механизма управления выделяются т.н. обеспечивающие подсистемы: кадровая, информационная, техническая, нормативно-справочная, документооборот, функциональная и организационные структуры, которые обеспечивают эффективность механизма управления. В итоге сформулируем следующее определение механизма управления. Под механизмом управления понимается совокупность средств и методов целенаправленного воздействия субъекта управления на объект управления, осуществляемое посредством реализации функций управления. В рамках заявленной темы исследования можно конкретизировать данное определение. Механизм управления экономикой муниципального образования представляет совокупность форм, методов и инструментов реализации функций муниципальных органов управления с целью создания эффективной экономической базы улучшения качества жизни населения. Результативность такого механизма обеспечивается его кадровой, информационно-технологической, нормативно-справочной, функционально-организационной подсистемами. В данной формуле отражается сущность механизма управления, определяются следующие его основные компоненты: цель, объект управления, субъект управления, функции субъекта управления, формы, методы и инструменты реализации управляющего воздействия (функций управления), совокупность обеспечивающих подсистем. Их соотношение нами оформлено на рис Системообразующим фактором механизма управления является определение цели, задач управления. На основе цели, задач управления, а также сложившейся практики управления определяется 25

26 перечень функций управления, необходимый и достаточный для реализации управляющих воздействий для достижения заданной цели. Ц е л и, п р и о р и т е т ы э к о н о м и ч е с к о г о р а з в и т и я М О Прогнозирование Планирование Регулирование Контроль (мониторинг) Стратегическое управление Оперативное (текущее) управление Формы Административноправовой механизм Экономический механизм Методы Информационное обеспечение методов: информационные технологии автоматизированные системы базы данных Инструменты Лицензирование Регистрация Регламентация Квотирование Стандарты Нормативы Тарифы Налоговые льготы Реструктуризации задолжности Муниципальные заказы займы ссуды дотации субсидии компенсации Мониторинг Прогнозы Индикаторы Планы Программы Инвестиции Акции ИТ электронного офиса ИТ принятия решения ИТ автоматизированной обработки данных 26 Рис.1.1. Функции и механизм управления экономикой МО на базе информационных технологий

27 Механизм управления экономическим развитием формируется в соответствии с целями и приоритетами развития в ходе реализации функций стратегического (долгосрочного) и оперативного (текущего) управления; реализация механизма управления осуществляется на основе административно-правовых (прямых) и экономических (косвенных) методов управления с использованием соответствующих инструментов. Стратегическое управление обеспечивает адаптационные свойства механизма в соответствии с рыночными условиями развития. На этапе стратегического управления формируются цели и приоритеты экономического развития муниципального образования, разрабатываются прогнозы основных показателей экономического развития, выявляются и оцениваются перспективные и существующие городские проблемы развития, оценивается достигнутый уровень экономического развития города, производится анализ и оценка потенциалов развития, анализ и оценка ресурсов развития. На основе проведенных исследований формируются стратегии, концепции, планы экономического развития города. На этапе текущего (оперативного) управления реализуются цели, приоритеты стратегического управления экономическим развитием с использованием форм (способов), методов и инструментов воздействия на объект управления, экономику города. Результаты экономического развития отслеживаются в ходе социальноэкономического мониторинга территории. Лаженцев В.Н. классифицирует совокупность методов и инструментов, используемых в процессе управления экономикой, следующим образом [55]. По характеру воздействия: прямые (оперативно и непосредственно воздействующие) и косвенные, т.е. информативноориентирующие. По форме воздействия: правовые (законы, нормативные акты, лицензии, договоры и т.д.); административно-правовые (инструкции); финансовые (кредиты, налоги, льготы, цены, субсидии, штрафы, 27

28 фонды); идеологические (идеи, установки, нормы экономического поведения). По широте воздействия: общеэкономические, затрагивающие территорию в целом; селективные, направленные на отдельного человека, местную систему, определенную сферу. Данную классификацию методов управления дополним за счет исследований Анисимова В., Винслава Ю.[7]. По структурным компонентам: институциональнокорпоративные; хозяйственно-налоговые; природоресурсные; экологические; социально-трудовые. По степени включения в основную деятельность предприятий: активные; пассивные. В работе Ширинкина М.В.[103] сформулированы следующие основные принципы, с обязательным учетом которых осуществляется управление экономикой муниципального образования: во-первых, принцип подзаконности, то есть функционирование в рамках, заданных законом; во-вторых, принцип выделенной компетенции наличие у органов управления собственных полномочий, в пределах которых они самостоятельны; в-третьих, принцип ресурсной обеспеченности наличие собственных ресурсов, достаточных для осуществления субъектами своих полномочий; в-четвертых, принцип выборности соблюдение требования об обязательности выборов органов муниципального управления. Особенности каждого конкретного механизма определяются в ответе на вопрос: кто конкретно делает? центральное правительство, региональное правительство, местные органы управления или совместно; для региональных и местных властей в ответе на вопрос: как и где делается? повсеместно одинаково, дифференцировано, выборочно, по зонам, исключительно для данного субъекта, по проблемным территориям, др.[55]. 28

29 Очевидно, что федеральный центр и региональные власти располагают существенно большим административным, организационным и финансово-экономическим потенциалом методов и инструментов управления, чем муниципальные власти. Однако муниципальные власти обладают наиболее качественной комплексной, детальной и оперативной информацией о ресурсных, научно-производственных, хозяйственных и кадровых возможностях, расположенных на подведомственной территории промышленных предприятий. Это обстоятельство позволяет наиболее эффективно использовать методы и инструменты управления, что создает возможность для совершенствования механизма управления на местном, локальном уровне. Кроме того, для значительной части муниципальных образований (городов) характерна ведущая роль промышленных предприятий в занятости населения, его образе жизни в целом [1,2,5]. Поэтому, независимо от собственнической подчиненности этих предприятий градообразующий характер соответствующего промышленного комплекса территории объективно заставляет местную власть вырабатывать и использовать специфические методы влияния на деятельность хозяйствующих субъектов. В каждом конкретном муниципальном образовании может применяться свой набор методов и инструментов, в наибольшей степени адекватный реальной обстановке. Определяющая роль в структуре механизма управления принадлежит обеспечивающим подсистемам. Совокупность обеспечивающих элементов (подсистем) механизма управления экономикой муниципального образования включает, в общем случае, их традиционный перечень, характерный для любой сложной системы управления. Такой перечень может включать подсистемы: кадровую, информационную, техническую, нормативно-справочную, документооборот, функциональную и организационные структуры. Состояние элементов (подсистем) управления обеспечивает эффективность его функционирования и определяет направления 29

30 совершенствования механизма управления и всей системы управления в целом [17, 80, 91]. По нашему мнению, именно информационной подсистеме управления принадлежит ведущая роль в совершенствовании механизма управления экономикой муниципального образования прежде чем анализировать, прогнозировать, планировать, использовать методы и инструменты управления необходимо наладить качественные информационные потоки, поддерживающий документооборот; обеспечить сбор, хранение, обработку необходимой управленческой информации современными методами информационной технологии. В связи с этим целесообразно рассмотреть место и роль информационных технологий в системе управления муниципальным образованием Место и роль информационных технологий в управлении экономикой муниципального образования (города) Под информационной технологией понимается совокупность средств (технических, программных, математических, информационных, др.) и методов обработки данных, внедряемых и используемых в управлении [93]. В процессе развития информационной технологии функции ее видоизменялись и совершенствовались. Традиционно сохранились такие функции, которые обеспечивают сбор, подготовку, передачу, хранение, обработку, представление информации. Эти функции подчинены главной задаче информационной технологии получению новой информации, новых знаний в процессе переработки данных. Реализация информационной технологии базируется на средствах, к которым можно отнести: технические, алгоритмические, математические, программные, информационные, методические. В зависимости от решаемых задач, назначения, уровня использования, места информационных технологий в управлении, 30

31 информационные технологии классифицируются следующим образом: автоматизированная информационная технология обработки данных; информационная технология управления; информационная технология автоматизации офиса; информационная технология поддержки принятия решения; информационная технология экспертных систем. Информационная технология обработки данных предназначена для решения хорошо структурированных задач, по которым имеются необходимые входные данные и известны алгоритмы и другие стандартные процедуры их обработки. Эта технология применяется на уровне операционной (исполнительской) деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных, постоянно повторяющихся операций управленческого труда. Поэтому внедрение информационных технологий и систем на этом уровне существенно повышает производительность труда персонала, освобождает его от рутинных операций, позволяет сократить количество сотрудников, занятых рутинными операциями. На уровне операционной деятельности решаются следующие задачи: сбор, первичная обработка управленческих данных; создание периодических отчетов о состоянии дел в организации; получение ответов на всевозможные текущие запросы и оформление их в виде электронных документов или отчетов. Автоматизированная информационная технология обработки данных (АИТ обработки данных) обеспечивает: решение только хорошо формализуемых задач, для которых можно разработать алгоритм; выполнение стандартных, типовых процедур обработки данных (существующие регламенты и стандарты определяют типовые процедуры обработки данных); выполнение основного объема работ в автоматизированном режиме. Основные компоненты информационной технологии обработки данных приведены на рис

32 Рис Основные компоненты АИТ обработки данных Подсистемы и модули АИТ обработки данных обеспечивают хранение полученных данных в базе данных, а также первичную обработку их в процессе операций группировки, сортировки, различного рода вычислений (арифметические и логические операции), а также укрупнение или агрегирование данных для расчетов итоговых, средних значений и др. Результаты обработки могут быть представлены пользователю по запросу в виде отчетов (на бумаге, либо в электронном виде). Информационная технология оперативного уровня является связующим звеном между организацией и внешней средой и является основой для остальных типов информационных систем и технологий в управлении, так как содержит и первичную, оперативную и архивную информацию. Целью информационной технологии управления (ИТ управления) является удовлетворение информационных потребностей тех сотрудников, которые отвечают за подготовку решений. Технология имеет в основе автоматизированную обработку данных (АИТ обработки данных) и применяется при худшей структурированности решаемых задач. Основной задачей ИТ управления является анализ тенденций развития объекта управления, выявление и анализ причин отклонений, формирование вариантов возможных решений. Основные компоненты информационной технологии управления представлены на рис

33 Рис Основные компоненты ИТ управления Входная информация в ИТ управления поступает из систем операционного уровня. Выходная информация формируется в виде управленческих отчетов в удобном для принятия решения виде. Содержимое базы данных при помощи соответствующего программного обеспечения преобразуется в периодические и специальные отчеты, поступающие к специалистам, участвующим в принятии решений в организации. База данных, используемая для получения указанной информации, включает: блок данных, накапливаемых на основе выполняемых операций; планы, стандарты и др. нормативные документы, определяющие планируемое состояние объекта управления. Информационная технология автоматизации офиса (рис. 1.4) дополняет существующую систему коммуникаций персонала. Она включает следующие основные компоненты: Информационная технология автоматизации офиса (ИТ автоматизации офиса) служит для организации и поддержки коммуникационных процессов как внутри организации, так и с внешней средой, осуществляется с использованием компьютерных сетей и других современных средств передачи и обработки информации. Обязательными компонентами данной технологии является база данных, текстовый процессор, электронная почта, аудиопочта, 33

34 табличный процессор, а также различные сервисные расширения технологии, например, электронный календарь. Рис Основные компоненты ИТ автоматизации офиса Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения происходит в результате итерационного процесса (рис. 1.5), в котором участвуют: система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена; человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере. Рис ИТ поддержки принятия решений как итерационный процесс 34

35 Окончание итерационного процесса определяет человек. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений. Особенности информационной технологии поддержки принятия решений следующие: ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач; сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе; направленность на непрофессионального пользователя компьютера; высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя. Информационная технология поддержки принятия решений может быть использована на любом уровне управления. Основные компоненты технологии представлены на рис. 1.6: Рис Основные компоненты ИТ поддержки принятия решений В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных 35

36 (СУБД) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. База данных хранит информацию, полученную в результате операционной обработки. Данные могут использоваться для расчетов математических моделей. На основе моделей обеспечивается определение полезной информации для принятия решений. В системах поддержки принятия решения база моделей включает стратегические, тактические (оперативные) модели, а также математические модели. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата данных, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Оперативные модели используются на исполнительском уровне управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями, неделями, месяцем. Система управления базой моделей должна удовлетворять следующим требованиям: возможность создавать новые модели, изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями. Эффективность и гибкость информационной технологии также обеспечивается характеристиками интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея. Интерфейс должен удовлетворять следующим требованиям: манипулировать различными формами диалога; передавать данные системы различными способами; получать данные от различных устройств системы в различном формате. Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем, 36

37 работающих по принципу человеческого мышления [11,43,45,64,79,83]. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристики). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем. Общее в информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии знаний. Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются (рис. 1.7): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы. 37

38 38 Рис Основные компоненты ИТ экспертных систем Пользовательский интерфейс систем обеспечивает взаимодействие пользователя и вычислительной системы. База данных содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Знания представлены на основе различных моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети. Обработка знаний осуществляется интерпретатором. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правилах, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы. Модуль создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. Приведенная в ходе исследования классификация информационных технологий в управлении дает представление о

39 том, на каком уровне управления применяется та или иная информационная технология, для решения каких типовых задач она используется, какая типовая структура ей соответствует, какие необходимые элементы (системы, подсистемы) она включает, а также определяет направление совершенствования механизма управления и всей системы управления в целом. Как показал анализ использования информационных технологий в системе муниципального управления на примере города Ухты, специалистами местной администрации наиболее часто используется технология автоматизации офиса (программные продукты MS Word, MS Excel и др.) и автоматизированная информационная технология обработки данных (прикладные АИС например, базы данных предприятий); информационная технология поддержки принятия решения, информационная технология управления и информационная технология экспертных систем практически не применяются в повседневной деятельности специалистов местной администрации. Для реализации данного типа технологии в управлении необходимы дальнейшие научнометодические исследования, разработка поддерживающих программно-методических продуктов, подготовка кадров для сопровождения данных разработок. Главная роль информационных технологий в управлении усиление интеллектуальных возможностей человека за счет совершенствования существующих информационных технологий, а также за счет внедрения в управление новых информационных технологий на базе искусственного интеллекта. В итоге отметим, что развитие и совершенствование существующих информационных технологий (для любого уровня управления), а также применение новых информационных технологий в управлении позволяет совершенствовать кадровый потенциал управления, функционально-организационную структуру управления, документооборот и т.д. и, следовательно, совершенствовать механизм управления в целом. 39

40 1.3. Опыт и проблемы управления экономикой муниципального образования (города) С целью изучения особенностей механизма управления экономикой в конкретном муниципальном образовании (городе), применяемых методов и инструментов, рассмотрим опыт управления экономикой в муниципальном образовании Город Ухта, в других городах России и за рубежом. Рассматривая опыт формирования механизма управления экономикой в г. Санкт-Петербурге [66], необходимо отметить, что взаимодействие городской администрации и предприятий реального сектора экономики осуществляется в рамках стратегического плана и ряда программ. Но стратегический план не затрагивает сущностной основы жизнедеятельности города, а именно, функционирования производства. Стратегический план выступает своеобразной формой договора между участниками экономических взаимодействий в городе, предметом которых является договоренность о работе на пользу и благополучие города. Поэтому дальнейшее развитие и совершенствование механизма управления экономикой города предлагается проводить на основе формирования экономического ядра, которое должно обеспечить ускоренное развитие отраслей с максимальным мультипликативным эффектом для города. В.И. Малышев [66] определяет понятие экономического ядра как совокупность полюсов роста, в качестве которых рассматриваются отрасли, имеющие наибольшие показатели в динамике за последние два года и обеспечивающие наибольший эффект по занятости населения и вклад в бюджетный потенциал. В данном механизме основное внимание будет уделяться методам формирования городского заказа на производство продукции в рамках реализации программ развития экономического ядра. Программы развития экономики Санкт-Петербурга должны содержать необходимые сводные инновационные и инвестиционные проекты предприятий, обеспечивающих реконструкцию предприятий под выпуск 40

41 конкурентоспособной продукции и создание новых рабочих мест. Генеральной целью программ развития Санкт-Петербурга выступает показатель увеличения продолжительности жизни населения города. С точки зрения Ю.А. Соловьева [92] механизм управления экономикой муниципального образования это, прежде всего, механизм развития муниципальной собственности на основе стратегического плана действий по преодолению имеющихся диспропорций в отношении этой формы собственности и улучшении условий жизнедеятельности населения. Формой и методами такой деятельности является разработка бизнес-планов территорий. Их реализация требует внедрения в управление городом маркетинга, позволяющего постоянно изучать соответствующие сегменты рынка, адекватно реагировать на возможности его изменения и корректировать принятые решения. Поиск резервов местных бюджетов обуславливает поиск наиболее адекватных существующим условиям механизмов муниципального развития, требует радикально изменить характер деятельности работников местных администраций. Они должны стать некоммерческими предпринимателями, аналитиками, прогнозистами. При такой форме управления необходимыми принципами механизма управления экономикой муниципального образования должны быть принципы корпоративного управления и реинжиниринга. Основа их деятельности умелое управление налогами, кредитами, субсидиями, ценами, тарифами, рынком земли и недвижимости, и т.д.; необходимо также, чтобы население стало равноправным владельцем муниципальной собственности. В своих работах, посвященных структурной трансформации городов Урала, Анимица Е.Г., Власова Н.Ю., Дворядкина Е.Б., Сурнина Н.М. также отмечают тот факт, что города в рыночных условиях развития становятся городами-предпринимателями [1,2,3,5], при этом повышается роль организационной способности органов власти, общественно-частного партнерства. Механизм управления экономикой города обязательно учитывает конкурентоспособность 41

42 города экономические детерминанты (место расположения, факторы производства, инфраструктуру, экономическую структуру, места отдыха) и стратегические детерминанты (эффективность органов управления, городскую стратегию, общественно-частное партнерство, институциональную гибкость). Не только для городов России, но также для городов зарубежных стран актуальны вопросы совершенствования механизма управления муниципальным развитием. Так в городе Сан-Франциско механизм управления направлен на реализацию перспективных стратегий города: сохранение и увеличение его экономической мощи как штаб-квартиры офисов крупнейших фирм и делового центра с высокоразвитой сферой услуг. Реализация стратегических функций развития города обеспечивается в следующих направлениях: стимулирование образования в городе новых фирм: региональных, общенациональных, зарубежных; для новых фирм цены на земельные участки в центре города должны быть более доступными, для чего необходимо пересмотреть налоговые ставки; образование и профессиональное обучение должно содействовать спросу на качественный состав рабочей силы; расширение возможности для розничной торговли как в деловом центре, так и в жилых кварталах; увеличение строительства помещений для заседаний, конференций с большим числом участников в центре города. Города Америки все чаще сталкиваются с неопределенностью ориентиров их будущего развития. Для малых городов Америки, таких как Кливленд-Хайес, Клифтон, Дуарте и др. основными проблемами называются следующие: проблема занятости и экономическое развитие; население и жилищная проблема; качество жизни, объединяющее социальные проблемы. 42

43 Для эффективного выполнения своих функций местные власти разрабатывают стратегические планы развития городов, как правило, до 10 лет, а также комплекс программ и проектов реализации стратегических планов со сроком реализации различных мероприятий от одного года до 10 лет. Рассмотренные примеры [1,2,3,5,14,66,72,92,100] говорят о том, что и в России и за рубежом идет активный поиск эффективных механизмов управления муниципальными образованиями, так как современная экономическая ситуация требует учитывать постоянно изменяющиеся экономические условия, выдерживать конкурентную борьбу за рынки, за инвестиционные ресурсы. Местным властям приходится формировать экономическую политику, добиваться привлечения инвестиций, создания новых рабочих мест, и, в конечном итоге, повышения качества жизни и улучшения перспективы развития своих городов. В ходе исследования изучался также опыт практически действующих механизмов управления в муниципальных образованиях Франции, США и т.д. Проблема совершенствования механизма управления актуальна для каждой страны, для каждого муниципального образования. Интересен опыт Республики Татарстан [67], которая строит механизм управления экономикой как управление совокупностью предприятий республики на основе системы индикаторов. В процессе анализа деятельности более четырехсот предприятий были отработаны основные элементы системы индикативного управления, в которой для предприятий определены девять индикаторов оценки их состояния: наличие защищенного бизнес-плана развития предприятия; наличие сертифицированной системы управления; платежеспособный спрос на продукцию предприятия; уровень средней заработной платы; величина задолженности по заработной плате; коэффициент текущей ликвидности; 43

44 сальдо дебиторской и кредиторской задолженности, отнесенное к объему отгруженной продукции за месяц; доля денежной составляющей в объеме реализации; производительность труда (добавленная стоимость) на одного работающего. С целью отслеживания деятельности предприятий по данным направлениям проводится непрерывная их оценка для последующего применения необходимых форм воздействия. В качестве методов и инструментов механизма рыночного регулирования хозяйствующих субъектов наряду с такими, как реструктуризация задолженности в бюджет, госинвестиции на конкурсной основе, доступ к участию в торгах на госзаказ, передача инфраструктуры органам местного самоуправления используется сертификация системы управления предприятием на соответствие мировым стандартам управления предприятиями MRP II и сертификация управляющих предприятиями, активизация государства как собственника и как предпринимателя. Особенностью механизма управления является тот факт, что широко применяются информационные технологии для определения расходной части бюджетов городов и районов на основе системы стандартов и норм для расчета бюджетной потребности всех отраслей и видов деятельности, финансируемых из бюджета. Взаимоотношения между органами управления и предприятиями строятся на основе контрактов, в котором хозяйствующий субъект обязуется обеспечить показатели, укладывающиеся в некоторые коридоры значений, зафиксированные в контракте. По существу, это целеуказания с конкретными цифрами. Обычно такой контракт состоит из двух блоков: декларация о намерениях со стороны Республики Татарстан (в нем обозначены некоторые государственные гарантии указаны плановые цены на энергоносители, воду и т.д., примерные ставки налогов и пр.) Этот блок общий для всех хозяйствующих субъектов; допустимый диапазон значений показателей (индикаторов) деятельности конкретного предприятия. 44

45 Кроме того, между предприятием и администрацией города или района, где находится предприятие, также заключается дополнительный контракт, где местная администрация формулирует свои стимулы. Система индикаторов разработана и для оценки состояния муниципальных образований республики. На основе данных индикаторов подсчитывается индекс социального благополучия или неблагополучия региона на основе нескольких показателей, главным из которых является уровень жизни, который рассчитывается по трем разным методикам. На основе полученных оценок о состоянии региона, если оно неудовлетворительное (в понятийном аппарате - район - банкрот ), принимаются меры и может последовать даже изменение административно-территориального деления республики. Таким образом, государство на любом уровне стремиться повысить заинтересованность предприятий работать лучше и весь механизм управления экономикой направлен на это. Рассмотрим также опыт управления экономикой муниципального образования на примере города Ухты. Анализ Устава муниципального образования Город Ухта, служебных инструкций, должностных обязанностей специалистов отдела экономического развития, положения об отделе экономического развития, а также изучение тех функций, которые делегируют местным администрациям различные республиканские министерства и ведомства позволили идентифицировать функциональную структуру механизма управления экономикой муниципального образования Город Ухта (табл. 1.2). Функции механизма управления экономикой МО Город Ухта осуществляются во взаимодействии с отраслевыми министерствами и ведомствами Республики Коми и Российской Федерации, комитетами, финансовыми, статистическими, банковскими и другими службами, действующими на территории муниципального образования - взаимодействие всех структур в системе механизма управления экономикой представлено на рис

46 Таблица 1.2 Задачи и функции администрации МО Город Ухта по управлению экономикой Задачи 1. Проведение прогнозноаналитических работ по эффективному использованию экономической базы, бюджетных средств и трудовых ресурсов. Разработка прогнозов социально-экономического развития города. 2. Проведение единой политики цен и контроль за правильностью установления и применения цен и тарифов. 3. Организация и ведение на территории муниципального образования государственной регистрации и учета работы по геологическому изучению, добыче полезных ископаемых, использования водных объектов. Функции Сбор материалов для составления прогнозов социально-экономического развития муниципального образования. Анализ эффективности использования бюджетных средств; анализ и учет трудовых ресурсов. Учет поступления налоговых платежей в местный бюджет. Прогнозы социально-экономического развития города. Оказание методической и консультативной помощи по вопросам ценообразования предприятиям, расположенным на территории МО. Рассмотрение и анализ представленных проектов цен и тарифов на товары и услуги, регулируемые муниципальным образованием. Проверка соблюдения государственной дисциплины цен и соблюдения порядка ценообразования на предприятиях, расположенных на территории МО. Приём и подготовка документов на выдачу лицензий на добычу общераспространенных полезных ископаемых (ОПИ). Оформление и выдача горноотводных актов и лицензий на право пользования поверхностными водными объектами. Ведение реестров недро- и водопользователей. Учет поступления налоговых платежей в местный бюджет за счет лицензирования добычи ОПИ и использования водных объектов. 46

47 4. Координация деятельности предприятий всех форм собственности, ведущих работу по использованию недр. 5. Организация и ведение на территории муниципального образования государственной регистрации предприятий всех форм собственности и лиц, занимающихся индивидуальной трудовой деятельностью. Продолжение табл. 1.2 Контроль за своевременностью оформления предприятиями лицензий на добычу ОПИ и использование водных объектов. Проведение проверок выполнения лицензиионных соглашений. Информирование предприятий о принятии Указов, Постановлений Главы РК и республиканских министерств, постановлений Главы администрации МО по вопросам лицензирования разработки и добычи ОПИ, водопользования. Оформление документов по регистрации юридических и физических лиц. Внесение изменений и дополнений в учредительные документы юридических лиц и в свидетельства о предпринимательской деятельности физических лиц. Ведение журналов регистрации и ликвидации юридических и физических лиц. Представление информации по физическим и юридическим лицам в инспекцию по налогам и сборам, Управление пенсионного фонда, Фонд медицинского стра-хования. Рис Внешние связи системы управления экономикой МО Город Ухта 47

48 Внешние связи администрации муниципального образования осуществляются на основе документооборота, который фиксирует выполняемые функции в системе управления и составляет информационную основу муниципального управления (табл. 1.3). Таблица 1.3 Документооборот в системе управления экономикой МО Город Ухта п/п Обозначение на схеме Перечень документов 1. I1 Запрос сведений о предприятиях- недропользователях. 2. O1 3. I2 4. O2 5. I3 6. O3 7. I4 Ежегодный реестр недропользователей. Информация по запросам. Решения о тарифах на тепловую энергию. Информация по годовым лимитам потребления коммунальных услуг. Запросы и документы по уточнению годовых лимитов потребления коммунальных услуг бюджетными учреждениями и организациями. Запросы основных показателей социально-экономического развития региона. Прогнозы показателей инфляции. Индексы цен на внутреннем рынке. Индексы дефляторы цен на продукцию, производимую для внутреннего рынка и на экспорт. Системы показателей прогнозов. Запросы данных о состоянии цен. Прогнозы социально-экономического развития региона. Справки о результатах проверок соблюдения государственной дисциплины цен (в отдел ценообразования и контроля цен). Оперативные данные о состоянии цен на территории МО. Информация по запросам (прогнозные показатели по бюджету и прочие сведения для составления прогноза социально-экономического развития МО). 48

49 8. O4 9. I5 10. O5 Продолжение табл. 1.3 Запросы показателей социально-экономического развития для проведения прогнозно-аналитической работы. Документы для регистрации (ликвидации), получения лицензий на право недропользования. Проекты цен и тарифов на товары и услуги. Сведения по запросам. Свидетельства о регистрации, лицензии и разрешительные свидетельства на проведение работ по использованию недр, предписания и акты по результатам проверок соблюдения законодательства по недропользованию. Решения по проектам цен и тарифов. Запросы показателей социально-экономического развития для проведения прогнозно-аналитической работы. 11. I6 - I7 Запрос сведений о зарегистрированных юридических и физических лицах. 12. O6 - O7 Информация по запросам. Результаты изучения системы управления экономикой МО Город Ухта, ее функций, информационных потоков (документооборот) и информационных связей показывают, что основное внимание местных органов власти уделяется следующим задачам: проведению прогнозно-аналитических работ по эффективному использованию экономической базы и трудовых ресурсов; формированию прогнозов социально-экономического развития территории; контролю за сроками и объемом налоговых поступлений и контролю за своевременным погашением задолженности предприятий перед бюджетами разного уровня; контролю за единой политикой цен и тарифов; организации и ведению государственной регистрации и учета работы по геологическому изучению, добыче полезных ископаемых, водных объектов; координации деятельности предприятий всех форм собственности, ведущих работу по использованию недр; 49

50 контролю за рациональным использованием минеральносырьевой базы экономики; организации, государственной регистрации и ведению на территории муниципального образования предприятий всех форм собственности и лиц, занимающихся индивидуальной трудовой деятельностью. В числе основных методов воздействия на процессы функционирования и развития экономики муниципального образования Город Ухта можно выделить: формирование и размещение муниципального заказа; контроль за сроками и объемом налоговых поступлений от предприятий; контроль за своевременным погашением задолженности предприятий перед бюджетами различного уровня; регламентация порядка предоставления хозяйствующими субъектами должной информации при формировании местного бюджета; прогнозирование социальноэкономического развития территории (разрабатываются краткосрочные и среднесрочные прогнозы развития); воздействие на муниципальное хозяйство и частное предпринимательство. В механизме управлении экономикой МО Город Ухта проявляется действие разнообразных экономических элементов регулирующего и стимулирующего характера, среди которых наиболее распространены такие, как реструктуризация задолженности в бюджет, налоговые льготы, акции, муниципальный заказ (например, на внутригородские пассажирские перевозки), кредиты, передача инфраструктуры органам местного самоуправления. Вместе с тем, широко используются административные регуляторы (например, регуляторы цен, тарифов, предпринимательства, лицензирования и др.). В управления экономикой МО Город Ухта важное место отводится прогнозированию социально-экономического развития по методике Министерства экономики Республики Коми разрабатываются краткосрочные прогнозы (на квартал, на полгода, на девять месяцев, на год и с уточнением), среднесрочные прогнозы с упреж- 50

51 дением на два года; задачей прогнозов является выявление наиболее вероятной динамики развития хозяйства и его состояния в будущем. Среди ключевых инструментов механизма управления можно отметить: мониторинг экономических и социальных процессов, прогнозы социально-экономического развития территории, планирование и исполнение бюджета, управление собственностью (ведение реестра имущества, учет муниципальной собственности, арендные ставки). Используя данные методы и инструменты механизма управления, муниципалитет, как правило, ставит следующие цели: достижение устойчивого экономического роста территории, наполнение бюджета, обеспечение полной занятости трудоспособного населения, обеспечение определенного уровня доходов населения (не ниже прожиточного минимума), обеспечение стабильности цен и тарифов на основные товары и услуги. Вместе с тем, следует отметить ряд серьезных недостатков в механизме управления экономикой города: 1) не обеспечивается уровень стратегического управления городом; механизм управления экономикой муниципального образования Город Ухта направлен на решение текущих социальноэкономических проблем города, поэтому основной формой управления является оперативное управление, которое используется для решения неотложных и срочных задач. В рамках оперативного управления решаются, главным образом, задачи, связанные с финансовым регулированием, наполнением бюджета. 2) не вырабатываются методы и инструменты воздействия на промышленный комплекс города; базовыми, градообразующими отраслями экономики муниципального образования Город Ухта являются отрасли топливно-энергетического комплекса; они формируют промышленную структуру территории; рост объема производства в базовых отраслях экономики города является мультипли- 51

52 катором экономического роста и фактором устойчивого и социально- экономического развития территории в целом; в настоящее время развитие экономики города и его составляющих остается нестабильным в первую очередь, сказывается влияние того фактора, что основу экономики составляет нефтедобыча и нефтепереработка; колебания цен на нефть на мировом рынке сообщает нестабильность развитию экономике города, в связи с этим, неустойчива и социальная обстановка. 3) неполная реализация управленческих функций не определены количественно цели перспективного социальноэкономического развития муниципального образования; не разрабатываются долгосрочные прогнозы развития экономики города; не используются в полной мере возможности прогнозирования и данных социально - экономического мониторинга развития территории, не применяются новые информационные технологии в управлении. Общий итог перечисленных недостатков местные власти не обладают видением долгосрочных перспектив развития города, не знают, сколько и какой продукции необходимо произвести в текущем году, через год, через два года и т.д., чтобы обеспечить социальноэкономическое развитие территории; не имеют инструментов для выявления точек роста и перспективных производств; не имеют инструментов, использование которых могло бы дать информацию о предвидении неблагоприятных тенденций и факторов развития территории. Таким образом, имеются серьезные недостатки в механизме управления экономикой на муниципальном уровне, что обуславливает необходимость его совершенствования применительно к рыночным условиям развития. Одним из направлений совершенствования механизма управления экономикой муниципального образования является повышение информированности местных властей о состоянии и 52

53 развитии социально-экономических процессов на подведомственной территории за счет усиления потенциала прогнозирования производства в экономике МО. Учитывая тот факт, что основу экономики города составляет индустриальный комплекс, усиление потенциала прогнозирования производства должно обеспечить совершенствование механизма управления за счет: прогнозов объема производства по отдельным (основным) видам продукции в краткосрочном, среднесрочном, долгосрочном периоде; определения значимых факторов роста производства в экономике города; определения перспективных производств; отслеживания структурных изменений в экономике города; разработки моделей устойчивого роста экономики города с учетом выявления особенностей, объективно отражающих состояние социально-экономических процессов территории; определения воздействия на экономическое и социальное развитие мер государственной и региональной политики. Отсюда уточнение постановки задачи для дальнейшего исследования: должны быть созданы и опробованы средства и инструменты, которые способствуют повышению информированности местных властей о развитии производства в экономике МО Город Ухта. Управление информационный процесс, поэтому результативность управления (его функций) в значительной мере зависит от уровня его информационного обеспечения в связи с этим, в первую очередь, актуализируются вопросы совершенствования прогнозирования на базе новых информационных технологий. Усиление потенциала прогнозирования производства в экономике муниципального образования может быть обеспечено применением различных методик разработки прогнозов. В связи с этим рассмотрим методы социально-экономического прогнозирования с целью выбора такого метода прогнозирования производства, который удовлетворяет вышеперечисленным требованиям. 53

54 Выводы 1. Существующие противоречия, когда муниципальные образования обладают развитым производственным потенциалом, и, в то же время, имеют ряд проблем в обеспечении социальноэкономического развития территории, обуславливают необходимость совершенствования механизма управления экономикой на местном, муниципальном уровне применительно к рыночным условиям. 2. Раскрытие сущности механизма управления экономикой муниципального образования, выявление его особенностей, структуры, свойств, функций, а также создание теоретической конструкции механизма управления экономикой МО, позволяет определить направления совершенствования механизма управления (функции управления, совокупность способов, методов, инструментов управления, обеспечивающих подсистем). 3. В рыночных условиях развития предпосылкой формирования эффективного механизма управления экономикой МО являются повышение эффективности прогнозирования муниципального развития, которое может быть обеспечено за счет средств и инструментов информационных технологий управления (элементов искусственного интеллекта, баз данных, автоматизированных систем и т.д.), которые способствуют получению новых знаний о перспективах развития территории. 4. На примере МО Город Ухта рассмотрен практически действующий механизм управления, выявлены его недостатки, которые обуславливают необходимость совершенствования прогнозирования производства, так как город имеет развитый производственный потенциал, который определяет уровень его социально-экономического развития. 54

55 Глава II. Методика прогнозного моделирования производства в экономике муниципального образования с использованием информационной технологии нейронных сетей 2.1. Базовые понятия теории нейронных сетей применительно к управлению экономическими процессами Усиление потенциала прогнозирования производства в экономике муниципального образования обусловлено рыночными условиями ее развития и обеспечивается применением различных методик разработки прогнозов. Основной целью прогнозирования является разработка прогнозной модели объекта исследования [33,36,69,76,86,89]. Под моделью понимается математическое описание процесса или объекта, алгоритмическое описание объекта, графическое представление объекта (процесса) в виде блок-схемы; кривая, представляющая процесс и ряд других форм и понятий. В терминах теории моделирования модель определяется как явление, предмет, установка, знаковое образование или условный образ (описание, схема и т.д.), находящиеся в некотором соответствии с изучаемым объектом и способные замещать его в процессе исследования, давая информацию об объекте. В свою очередь, модель прогнозирования это модель объекта, исследование которой дает возможность получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях достижения этих состояний [89]. Модель прогнозирования можно рассматривать как производную от метода, используемого для прогнозирования. Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов мышления, способов, позволяющих на основе анализа информации о прогнозном объекте вынести достоверное суждение о будущем развитии объекта. Тип применяемого метода прогнозирования зависит от типа исследуемого объекта, цели прогнозирования, от периода упреждения, степени формализации, точности прогноза и 55

56 др. [18]. Наибольшее значение для экономического прогнозирования представляют модели описания процессов производства, экономических закономерностей, развития научных исследований. Прогнозы могут быть классифицированы по различным признакам следующим образом. По цели прогнозирования: поисковые, нормативные прогнозы. Цель поискового прогнозирования выяснить, как будет развиваться исследуемый объект при сохранении существующих тенденций. Нормативные прогнозы разрабатываются на базе заранее поставленных целей. Их задача определить пути и сроки достижения поставленных целей. Поисковые прогнозы отталкиваются при определении будущего состояния от его прошлого и настоящего, то нормативные осуществляются в обратном порядке: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в свете поставленной цели. По периоду упреждения: оперативные (текущие), кратко-, средне-, долгосрочные прогнозы с периодом упреждения в пределах месяца - для оперативных прогнозов, в пределах года для краткосрочных прогнозов, в пределах пяти лет для среднесрочных прогнозов, от пяти до 15 лет для долгосрочных прогнозов. Временные промежутки прогнозов зависят от характера и цели прогнозирования. По природе объекта прогнозирования: социальноэкономические, научно-технические, изобретения и открытия, военно-политические, естественно-природные и т.д. Характер объекта прогнозирования, в основном, определяет выбор аппарата прогнозирования. В свою очередь, объекты прогнозирования могут быть классифицированы: по уровням хозяйственной деятельности (хозяйствования) - экономика Российской Федерации (РФ) в целом; экономика субъектов РФ (республик в составе РФ, краев, областей, автономных образований, районов, городов и др.); отрасли народного хозяйства; предприятия (фирмы) различных форм собственности; 56

57 по производственным ресурсам: инвестиции (капитальные вложения); природные ресурсы; технологии и образование; трудовые ресурсы; информационные ресурсы; по сферам деятельности: материальное производство; торговля; нематериальное производство. В сферах производства можно выделить отрасли деятельности, например, промышленность, строительство, сельское хозяйство. В нематериальном производстве можно выделить научную деятельность, образование и др. [18]. по масштабности объектов прогнозирования: локальные и сублокальные (производственный участок, рабочее место), субглобальные и глобальные (цех, сеть авиалиний, спрос на продукцию предприятий, предприятие, транспортная сеть региона), суперглобальные (отрасль, крупное предприятие) [69]; по сложности объекта прогнозирования: сверхсложные, когда учитываются взаимосвязи между переменными в описании объекта прогнозирования; сложные, когда необходимо учитывать взаимосвязи и совместное влияние нескольких переменных; простые, когда анализируются парные взаимосвязи в описании объекта прогнозирования; по степени детерминированности: детерминированные (описание объектов в детерминированном виде с удовлетворительной точностью); стохастические (в описании объектов учитывается случайная составляющая в соответствии с требуемой точностью); смешанные (объекты с характеристиками как детерминированного, так и стохастического характера). по характеру развития во времени: дискретные (объекты, регулярная составляющая (тренд) которых изменяется скачками в фиксированные моменты времени); периодические, когда объекты описываются непрерывной функцией во времени; циклические, когда объекты прогнозирования имеют регулярную составляющую в виде периодической функции времени; 57

58 по степени информационной обеспеченности: с полным обеспечением количественной информацией, в объеме достаточном для реализации статистических методов прогнозирования; с неполным обеспечением количественной информацией, когда допускается использование статистических методов прогнозирования, но заданная точность упреждения на заданное время не обеспечивается. Согласно классификации объектов прогнозирования социально-экономическое прогнозирование можно отнести: по природе объекта прогнозирования к субглобальным объектам; по масштабности к сложным объектам; по детерминированности к смешанным; по характеру развития во времени к циклическим; по информационной обеспеченности к качественным объектам прогнозирования [69]. По результатам классификации объектов прогнозирования могут быть определены и рекомендованы к использованию методы прогнозирования. В соответствии с представленной классификацией в ходе данного исследования могут быть использованы следующие методы прогнозирования: экстраполяция, регрессионные модели, многофакторные модели, исторические аналогии, экспертные методы, сценарии, прогнозный граф, морфологический анализ и др. В настоящее время, по оценкам специалистов, насчитывается свыше 150 различных методов разработки прогнозов [69]. По степени формализации методы прогнозирования можно разделить на интуитивные (экспертные), формализованные; экспертные методы базируются на оценках экспертов (индивидуальных или групповых), формализованные методы базируются на использовании фактографической информации к ним относятся прежде всего статистические методы, в том числе экстраполяционные (экстраполяция динамических рядов, по огибающим кривым и т.д.), регрессионные, эконометрические методы. 58

59 Большой класс методов составляют методы логического моделирования, к которым относятся, в частности, методы прогнозирования по аналогии, методы построения сценария, дерева целей и дерева решений, матриц взаимодействия и т.д. Важную группу представляют методы стохастического моделирования: методы имитационного моделирования, прогнозирование на основе марковских процессов. Большой класс составляют методы структурного моделирования, которые включают балансовые и оптимизационные методы (используются для целевого прогнозирования, позволяют отыскивать условия достижения цели). Необходимо отметить, что современные методы прогнозирования базируются, в основном, на использовании аппарата точных наук, в первую очередь, математики. В таком случае, модели, отражающие те или иные экономические явления или процессы выражаются в математической форме. В соответствии с этим выделим основные характеристики экономико-математической модели. Во-первых, она отражает определенные экономические явления качественного содержания, выраженные в тех или иных единицах измерения. Эти величины являются параметрами модели. Во-вторых, в модель входят определенные количественные связи и зависимости между параметрами. Это могут быть балансовые соотношения, определяющие структуру моделируемого процесса, или же более сложные зависимости, которые связывают результаты процессов с вызывающими их определенными причинами. В-третьих, модель определяет область допустимых значений параметров моделей во времени, пространстве, объеме. В-четвертых, модель должна представлять собой систему взаимосвязанных параметров, зависимостей и ограничений с определенными входами и выходами [33]. Построение экономико-математической модели подразделяется на четыре основных этапа. 59

60 Первый этап спецификация, когда производится формализация основных экономических переменных и на основе исходных допущений и предложений отыскиваются математические уравнения. Второй этап идентификация, которая заключается в том, что необходимо найти значения параметров уравнений, полученных на первом этапе. Третий этап верификация, состоящая в определении и выборе критериев для оценки качества результатов спецификации и идентификации, т.е. того, насколько они являются адекватными моделями реальных экономических процессов. Четвертый этап предсказание, представляющее процедуру определения будущих значений переменных, входящих в эконометрическую модель [33]. Разработка экономико-математических моделей получила широкое распространение в России и за рубежом в виде попыток построения экономических моделей в масштабах не только отдельных предприятий (фирм), но и всего общества. В частности, это модели воспроизводства Я. Тинбергена, сконструированные им в работе Экономические циклы США за гг., а также модель воспроизводства США (1955), разработанная Л. Клейном и А. Гольдбергером [33]. Другое направление экономикоматематического моделирования связано с построением моделей по методу баланса произведенных затрат и выпущенной продукции (анализ затраты-выпуск ). В этой области наиболее известные исследования проводил В.Леонтьев, который опубликовал работы Структура американской экономики в гг. (1941) и Исследование структуры американской экономики (1953). Экономико-математическое моделирование используется также в расчетах народнохозяйственного оптимума математическими методами линейного программирования для определения целесообразного варианта распределения материальных и трудовых ресурсов, обеспечивающих максимальный прирост национального дохода. Для этой цели используются межотраслевые балансы, линейные уравнения или неравенства, отражающие верхние и нижние границы изменения отдельных переменных [33]. 60

61 Следует также отметить, что экономико-математические методы и модели широко применяются для анализа рынка. Посредством математического аппарата изучается влияние эволюции дохода на потребительский спрос. С этой целью разрабатываются коэффициенты эластичности, отражающие, например, процент роста или падения спроса на данную продукцию в зависимости от изменения дохода. Эти коэффициенты позволяют прогнозировать трансформацию отдельных сторон потребления населения, изменение спроса на те или иные товары, услуги и т.п. В настоящее время одно из направлений экономикоматематического моделирования и прогнозирования представлено нейросетевыми методами и моделями при разработке прогнозов. Главной отличительной чертой нейросетевых методов прогнозирования является их высокая точность - так, при построении социально-экономических прогнозов точность прогноза около 50% считается удовлетворительной, порядка 70% хорошей [69], в то же время методы прогнозирования на основе нейронных сетей обеспечивают точность прогнозирования от 90% и выше, что обуславливает их широкое распространение. Как показывает опыт экономически развитых стран, успешное применение нейросетевых методов и моделей для прогнозирования возможно только на основе комплексного использования информационных технологий в управлении автоматизированных информационных систем, баз данных, новых информационных технологий. Новые информационные технологии поставляются в виде программных продуктов по сути, они являются полуфабрикатами и для решения конкретных экономических, финансовых, управленческих задач на их основе необходимо создание новых технологий, реализованных в виде программно-методических продуктов. В качестве новых информационных технологий используются не только нейронные сети, но и системы на основе нечеткой логики, системы визуального динамического моделирования и др. 61

62 В настоящее время наиболее распространенными средствами для решения задач моделирования и прогнозирования в экономике являются нейронные сети. Они особенно востребованы в условиях нестабильности развития экономических процессов в переходном периоде. Теория нейронных сетей разрабатывалась особенно интенсивно в конце 50-х и начале 60-х гг. Отечественные и зарубежные ученые Маккалох У., Хебб Д., Розенблатт Ф., Хьюбел Д., Визель Т., Дж. Хопфильд, Волгин Л.И., Галушкин А.И., Горбань А.И., Дунин-Барковский В.А., Ивахненко А.Г., Каляев А.В., Кохонен Т., Минский М., Неймарк С.О., и др. выполнили множество фундаментальных работ [15,16,29,30,31,32,40,41,42,43,45,64,73,79,83]. Накопление теоретических знаний способствовало тому, что в последнее десятилетие нейронные сети все более активно применяются для решения различных прикладных задач в том числе, и в экономике. Назначение нейронных сетей решение задач, для которых не найдены алгоритмы решений и входные данные неполны, противоречивы. Нейронные сети применяются тогда, когда неизвестны зависимости между входными и выходными данными. В таких ситуациях не справляются как традиционные математические, так и экспертные системы. Нейронные программные и аппаратные средства сегодня используются в банках, страховых и финансовых компаниях, в промышленных и государственных организациях. Нейронные сети широко применяются для решения таких задач, как: прогноз макроэкономических показателей региона, области, района; прогноз экономической активности на следующий месяц, биржевые прогнозы, анализ биржевых и рыночных тенденций, кредитное планирование, оценка кредитных рисков, планирование инвестиций, прогноз цен на целый спектр продукции и на недвижимость, прогноз курсов валют, сценарные расчеты по принципу что, если?, планирование денежных потоков, планирование и распределение ресурсов и т.д. 62

63 Все задачи, решаемые с помощью нейронных сетей, можно свести к четырем классическим постановкам [30,31,32]: 1) распознавание образов (предсказание для объекта значения некоторого его целевого признака); 2) предсказание значения числового (порядкового или количественного) признака для объекта; 3) динамическое прогнозирование значения числового признака объекта, использующее временные измерения значений этого же признака (анализ временных рядов); 4) автоматическая группировка объектов. Каждая из перечисленных постановок сводится к задаче заполнения пропусков в таблице данных. При автоматической группировке объектов в таблицу добавляется новый столбец, содержащий информацию о разбиении всего множества объектов на группы похожих. Для иных постановок прогнозируются неизвестные значения признаков у тех объектов, где имеется пропущенная информация. Для этого требуется нахождение зависимостей в таблице данных [10,12,30,31,32]. При этом появляются следующие специфические особенности: таблица данных априорно является неполной, поскольку невозможно в общем случае описать все независимые и зависимые признаки, существенные для моделирования объекта или процесса. Это связано и с ограниченным представлением о моделируемом объекте, и с ограничениями на возможность получения необходимых данных. При изучении сложных объектов возникают большие трудности при задании исходной системы признаков для их описания. Поэтому в признаковом пространстве может быть много дублирующих и шумящих признаков. В результате проблема выбора наиболее информативной подсистемы признаков приобретает важное значение, поскольку уменьшение числа признаков часто улучшает качество решения (и сокращает экономические и временные затраты на измерения или сбор информации). Необходимо также иметь возможность определения значимости 63

64 каждого признака для принятия решения и выделения минимально необходимого набора базовых признаков для прогнозирования целевого признака с заданной точностью. В связи с этим можно сформировать список требований, которым удовлетворяет нейросетевой метод обработки информации [10,12,30,31,32]: 1) работа при отсутствии некоторых значений в таблице обрабатываемых данных; 2) работа в случае, если число измеренных признаков превышает число наблюдений, и число наблюдений достаточно мало; 3) обеспечение возможности обработки разнотиповых данных; 4) достаточно высокая вычислительная эффективность; 5) простота получения результата и простота интерпретации результатов. Для характеристики системы понятий, описания принципов и методов функционирования нейронных сетей в теории нейронных сетей используется так называемый нейробиологический подход. Теория нейронных сетей определяет также базовые методы и этапы обработки данных с помощью искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети, а в более общем случае и вся нейроинформатика, появились при попытке моделирования мозга на основе кибернетических идей. В основе всего нейросетевого подхода лежит идея построения вычислительного устройства из большого числа параллельно работающих простых элементов нейронов. Эти нейроны функционируют независимо друг от друга и связаны между собой однонаправленными каналами передачи информации синапсами (как и при именовании нейрона, здесь взяты нейробиологические термин и абстракция). Нейронная сеть характеризуется типом используемых нейронов, их числом, топологией соединения, включая число слоев, и набором алгоритмов обучения. Нейронная сеть имеет по аналогии с ее биологическими прототипами следующие преимущества: 1) высокоэффективная параллельно - последовательная обработка информации, максимальный потенциальный параллелизм и наиболее 64

65 эффективное использование любой параллельной вычислительной архитектуры по сравнению с другими вычислительными технологиями; 2) высокая надежность и устойчивость к отказам отдельных элементов, составляющих нейронную сеть; 3) место программирования занимает процесс обучения (или настройки) нейронной сети; под обучением понимается процесс адаптации нейронной сети для достижения минимума некоторого оценивающего функционала например, качества решения сетью поставленной задачи. В нейронной сети выделяется группа входов и группа выходов. По входным рецепторам нейронная сеть принимает информацию и затем, пропуская эту информацию через себя и, преобразуя ее с помощью процессорных элементов, генерирует выходные сигналы. Нейронная сеть представляет собой совокупность нейронов, соединенных между собой и с внешней средой с помощью связей, определяемых весовыми коэффициентами. В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить три их типа: входные нейроны, на которые подается вектор, кодирующий входное воздействие или образ внешней среды; в них обычно не осуществляется вычислительных процедур, а информация передается с входа на выход путем изменения их активации; выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейронной сети. промежуточные нейроны, составляющие основу нейронных сетей, в которых осуществляются преобразования. С точки зрения топологии можно выделить две базовые архитектуры искусственных нейронных сетей слоистые и полносвязные сети. В слоистых сетях нейроны расположены в несколько слоев. Нейроны первого слоя получают входные сигналы, преобразуют их и 65

66 через точки ветвления передают нейронам второго слоя. Далее срабатывает второй слой и т.д. до k-го слоя, который выдает выходные сигналы. Если не оговорено противное, то каждый выходной сигнал i-го слоя подается на вход всех нейронов i+1-го (где k количество слоев нейронной сети, i текущий, изменяется от 1 до k). Число нейронов в каждом слое может быть любым и никак заранее не связано с количеством нейронов в других слоях. Стандартный способ подачи входных сигналов: все нейроны первого слоя получают каждый входной сигнал. В полносвязных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, включая самого себя. Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких тактов функционирования сети. Все входные сигналы подаются всем нейронам. Входные сигналы Выходные сигналы Слой 1 Слой 2 Слой k 66 Рис Слоистая нейронная сеть Элементы слоистых и полносвязных сетей могут выбираться по-разному. Cтандартный выбор нейрон с неоднородным адаптивным линейным сумматором на входе. Наиболее широко обучаемые нейронные сети используются для решения задач прогнозирования и классификации. Задачи прогнозирования являются, по-существу, задачами построения регрессионной зависимости выходных данных от входных. Нейронные сети могут эффективно строить сильно нелинейные регрессионные зависимости. При решении задач классификации нейронная сеть строит разделяющую поверхность в

67 признаковом пространстве, а решение о принадлежности ситуации тому или иному классу принимается самостоятельным, не зависящим от сети устройством интерпретатором ответа сети [29,30,31,32]. Наиболее простой интерпретатор возникает в задаче бинарной классификации (классификации на два класса). В этом случае достаточно одного выходного сигнала сети, а интерпретатор относит, например, ситуацию к первому классу, если выходной сигнал меньше нуля, и ко второму, если он больше или равен нулю. Классификация на несколько классов требует усложнения интерпретатора. Широко используется интерпретатор "победитель забирает все", где число выходных сигналов сети равно числу классов, а номер класса будет соответствовать номеру нейрона, выдавшего максимальный выходной сигнал. Одна нейронная сеть может одновременно предсказывать несколько чисел, либо одновременно решать задачи и прогнозирования, и классификации. На веса синапсов сети обычно наложены требования принадлежности некоторому диапазону значений. Наиболее часто используемые нелинейные функции нейронов также обычно выдают значения из некоторого диапазона. Это приводит к тому, что обычно нельзя подавать сети входные сигналы в их истинном диапазоне величин и получать от сети выходные сигналы в требуемом диапазоне. Поэтому перед подачей сети входных сигналов их необходимо нормировать, например, в диапазон значений [-1,1] или [0,1], либо делать так, чтобы входные сигналы не слишком сильно выходили за пределы этих отрезков. Наиболее просто нормировку можно выполнить так [12]. Каждая компонента входного вектора данных xi заменяется величиной: x i max xi min xi max x min x / 2 xi / 2 (2.1) i i где max x i и min x i соответственно максимальное и минимальное значения для данной компоненты, вычисленные по всей обучающей выборке. По этой же формуле пересчитываются и компоненты векторов ответов. 67

68 Широко используется также следующий алгоритм преобразования (бинаризации) входных данных в диапазон значений [0,1] [104,105,106,107,108]. Вычисляется величина ускорения а i для каждого из элементов обучающей выборки: а i = y i y i -1, при i = 1, n; (2.2) где y i изменение (прирост) значения элемента обучающей выборки. Далее вычисленные значения а i располагаются в убывающем порядке. Это необходимо для того, чтобы определить пороговую величину а *, при которой число интервалов N 0 с величиной ускорения а i < а * отличалось бы от числа интервалов N 1, для которых а i >= а * не более чем на 1: а*: N 0 N 1 <=1, для нечетного n = N 0 + N 1 ; (2.3) а*: N 0 N 1 = 0, для четного n; (2.4) Можно нормировать и по-другому, например, пересчитывать выборку так, чтобы разброс данным был единичным. Подбор алгоритма преобразования данных (нормирования) зависит от условий конкретной задачи. Необходимо обратить внимание, что любое изменение обучающей выборки должно соответственно менять и правило нормирования данных. Поэтому поступают обычно так: берут данные из существующего на настоящий момент задачника и нормировку не меняют, а если предполагается, что поступят сильно отличающиеся данные, величины для нормирования задаются пользователем по его оценкам. Иными словами, эти величины должны определяться в момент создания сети и в дальнейшем не зависеть от обучающей выборки [29,30,31,32]. Выходные сигналы сети должны нормироваться в диапазон истинных значений по обращенным формулам. Для сетей-классификаторов нормировка выходных сигналов не нужна, поскольку пользователь получает не собственно выходные сигналы сети, а результат отнесения ситуации интерпретатором 68

69 ответа к тому или иному классу. Здесь каждый выходной вектор задачника преобразуется так, чтобы правильно обрабатываться интерпретатором ответа. Например, при классификации на три класса и интерпретаторе "победитель забирает все" номер класса будет кодироваться вектором из трех чисел, где компонента вектора, соответствующая номеру класса, имеет значение 1, а остальные две 1. Другой проблемой является ситуация, когда в таблице данных имеются пробелы. Вместо таких отсутствующих компонент данных можно подавать нуль, можно исключать некомплектные вектора из обучающей выборки, можно перед обучением сети решать задачу заполнения пробелов в данных некоторыми правдоподобными значениями. Нейронные сети способны к обучению. Сеть обучается (настраивается), чтобы для некоторого множества входов давать желаемое (или, по крайней мере, сообразное с ним) множество выходов. Каждое такое входное (или выходное) множество рассматривается как вектор. Обучение осуществляется путем последовательного предъявления входных векторов с одновременной подстройкой весов в соответствии с определенной процедурой. В процессе обучения веса сети постепенно становятся такими, чтобы каждый входной вектор вырабатывал выходной вектор. Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя [29,30,31,32,40,41,42,43]. Обучение с учителем предполагает, что для каждого входного вектора существует целевой вектор, представляющий собой требуемый выход. Предъявляется выходной вектор, вычисляется выход сети и сравнивается с соответствующим целевым вектором, разность (ошибка) с помощью обратной связи подается в сеть, и веса изменяются в соответствии с алгоритмом, стремящимся минимизировать ошибку. Векторы обучающего множества предъявляются последовательно, вычисляются ошибки и веса подстраиваются для каждого вектора до тех пор, пока ошибка по всему обучающему массиву не достигнет приемлемо низкого уровня. 69

70 Обучение с учителем, критиковалось за свою биологическую неправдоподобность, несмотря на многочисленные прикладные достижения, поскольку обучение без учителя является намного более правдоподобной моделью обучения в биологической системе. Развитая Кохоненом и многими другими, она не нуждается в целевом векторе для выходов и, следовательно, не требует сравнения с предопределенными идеальными ответами. В таком случае обучающее множество состоит лишь из входных векторов. Обучающий алгоритм подстраивает веса сети так, чтобы получались согласованные выходные векторы, т.е. чтобы предъявление достаточно близких входных векторов давало одинаковые выходы. Процесс обучения, следовательно, выделяет статистические свойства обучающего множества и группирует сходные векторы в классы. Предъявление на вход вектора из данного класса даст определенный выходной вектор, но до обучения невозможно предсказать, какой выход будет производиться данным классом входных векторов. Следовательно, выходы подобной сети должны трансформироваться в некоторую понятную форму, обусловленную процессом обучения. Когда в сети только один слой, алгоритм ее обучения с учителем очевиден, так как правильные выходные состояния нейронов единственного слоя заведомо известны, и подстройка синаптических связей идет в направлении, минимизирующем ошибку на выходе сети. В многослойных сетях оптимальные выходные значения нейронов всех слоев, кроме последнего, как правило, неизвестны, и двух- или более слойный персептрон уже невозможно обучить, руководствуясь только величинами ошибок на выходах нейронной сети. Один из вариантов решения этой проблемы разработка наборов выходных сигналов, соответствующих входным, для каждого слоя нейронной сети, что, конечно, является очень трудоемкой операцией и не всегда это осуществимо. Второй вариант динамическая подстройка весовых коэффициентов синапсов, в ходе которой выбираются, как правило, наиболее слабые связи и изменяются на малую величину в ту или иную сторону, а 70

71 сохраняются только те изменения, которые повлекли уменьшение ошибки на выходе всей сети. Очевидно, что данный метод, несмотря на свою кажущуюся простоту, требует громоздких рутинных вычислений. И, наконец, третий, более приемлемый вариант распространение сигналов ошибки от выходов нейронной сети к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Этот алгоритм обучения нейронной сети получил название процедуры обратного распространения и широко применяется в программах нейроимитаторах. Согласно методу наименьших квадратов, минимизируемой целевой функцией ошибки нейронных сетей является величина: ( N ) где y j, p 1 ( N ) E( w) ( y j, p d j, p) 2 j, p 2 (2.5) реальное выходное состояние нейрона j выходного слоя N нейронной сети при подаче на ее входы p-го образа; d jp идеальное (желаемое) выходное состояние этого нейрона. Суммирование ведется по всем нейронам выходного слоя и по всем обрабатываемым сетью образам. Минимизация определяется методом градиентного спуска, что означает подстройку весовых коэффициентов следующим образом: ( n) E wij w (2.6) ij Здесь w ij весовой коэффициент синаптической связи, соединяющей i-ый нейрон слоя n-1 с j-ым нейроном слоя n, коэффициент скорости обучения, 0< <1. Частная производная функции ошибки: E E dy j s j w y ds w ij j j ij (2.7) Здесь под y j, как и раньше, подразумевается выход нейрона j, а под s j взвешенная сумма его входных сигналов, то есть аргумент 71

72 активационной функции. Так как множитель dy j /ds j является производной этой функции по ее аргументу, из этого следует, что производная активационной функция должна быть определена на всей оси абсцисс. В связи с этим функция единичного скачка и прочие активационные функции с неоднородностями не подходят для рассматриваемых нейронных сетей. В них применяются такие гладкие функции, как гиперболический тангенс или классический сигмоид с экспонентой. В случае гиперболического тангенса: 72 dy ds 2 1 s (2.8) Третий множитель s j / w ij, равен выходу нейрона предыдущего слоя y i (n-1). Что касается первого множителя в (2.9), он раскладывается следующим образом: n+1. E y j E dyk sk E dyk w y ds y y ds k k k j k k k ( n 1) jk (2.9) Здесь суммирование по k выполняется среди нейронов слоя Введя новую переменную: n E dy ( j ) j y ds (2.10) j j мы получим рекурсивную формулу для расчетов величин j (n) слоя n из величин k (n+1) более старшего слоя n+1. ( n) ( n ) ( n ) j 1 k wjk k Для выходного же слоя: dy 1 j ds (2.11) j dy ( N ) ( N ) l l ( yl dl ) ds (2.12) l Теперь мы можем записать (2.6) в развернутом виде: w y ( n) ( n) ( n 1) ij j i (2.13)

73 Иногда для придания процессу коррекции весов некоторой инерционности, сглаживающей резкие скачки при перемещении по поверхности целевой функции, (2.9) дополняется значением изменения веса на предыдущей итерации: ( n) ( n) ( n) ( n 1) w ( t) ( w ( t 1) ( 1 ) y ) ij ij j i (2.14) где коэффициент инерционности; t номер текущей итерации. Таким образом, полный алгоритм обучения нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения строится так: 1. Подать на входы сети один из возможных образов и в режиме обычного функционирования нейронных сетей, когда сигналы распространяются от входов к выходам, рассчитать значения последних. Напомним, что: M ( ) ( ) ( n) j 1 i ij i 0 n n s y w (2.15) где M число нейронов в слое n-1 с учетом нейрона с постоянным выходным состоянием +1, задающего смещение; y i (n- 1) =x ij (n) i -ый вход нейрона j слоя n. y j (n) = f(s j (n) ), (2.16) где f() сигмоид. y q (0) =I q, (2.17) где I q q-ая компонента вектора входного образа. 2. Рассчитать (N) для выходного слоя по формуле (2.12). Рассчитать по формуле (2.13) или (2.14) изменения весов w (N) слоя N. 3. Рассчитать по формулам (2.11) и (2.13) (или (2.11) и (2.14)) соответственно (n) и w (n) для всех остальных слоев, n = N - 1,..., Скорректировать все веса в нейронной сети. ( n) ( n) ( n) wij ( t) wij ( t 1) wij ( t) (2.18) 5. Если ошибка сети существенна, перейти на шаг 1. В противном случае окончание процедуры обучения. 73

74 Нейронная сеть должна быть гибкой, чтобы научиться правильно решать все примеры обучающей выборки - поэтому в нейронной сети должно быть достаточное количество нейронов и связей. На основании обучающей выборки достаточно сложно определить, сколько слоев и нейронов сети необходимо. Поэтому обычно обучают сеть со структурой, предлагаемой программой - нейроимитатором по умолчанию, а в дальнейшем, если сеть не может обучиться, пробуют обучить сеть большего размера. Практически не встречается ситуации, когда требуется нейронная сеть с более чем сотней нейронов обычно хватает нескольких десятков нейронов и даже меньшего числа. Обучающая выборка может быть противоречива [104,105,106,108], то есть, в обучающей выборке присутствуют задачи с одинаковыми условиями, но разными ответами (одинаковыми входными векторами данных, но разными выходными). Таким задачам нейронная сеть обучиться не может. Здесь возникает проблема разрешения такой противоречивой ситуации. Появление таких конфликтных примеров может, допустим, означать недостаточность набора входных признаков, поскольку при расширении признакового пространства конфликтным примерам могут соответствовать разные значения добавляемого признака и критическая ситуация будет исчерпана. В любом случае пользователь должен решить эту проблему, хотя бы даже простым исключением конфликтных примеров из задачника. После обучения нейронной сети необходимо провести ее тестирование на тестовой выборке для определения точности решения не входивших в обучающую выборку задач. Точность решения очень сильно зависит от репрезентативности обучающей выборки. Обычно при решении различных неформализованных задач в разных проблемных областях точность в 70-90% правильных ответов на тестовой выборке соответствует проценту правильных ответов при решении этих же задач специалистом-экспертом. 74

75 При работе с нейронными сетями возможно выполнить упрощение нейронных сетей, то есть сокращение множества параметров сети и входных сигналов. При этом преследуются несколько целей: 1) упрощение последующей аппаратной реализации нейронной сети; 2) сокращение объема используемой памяти и повышение быстродействия программ нейроимитаторов; 3) удешевление процесса сбора данных за счет сокращения их объема; 4) возможность решения задачи на основе меньшего объема входных данных. Упрощение (контрастирование) нейронной сети строится как последовательный процесс исключения из сети наименее значимого элемента и дальнейшего доучивания сети. Если после шага упрощения невозможно доучивание сети до требуемой точности, то возвращаемся к сети, полученной на предыдущем шаге, и завершаем процесс упрощения. Нейронные сети позволяют определить значимость параметров и входных сигналов сети. У нейронной сети имеется набор n-мерных векторов данных x i, i=1,..,n (задачник) с координатами x ji, j=1,..,n, m-мерный вектор параметров a с координатами a k, k=1,..,m, и некоторая функция оценки H(x,a), оценивающая работу сети с параметрами a на векторе данных x. Требуется выделить у сети наименее значимые параметры a k и сигналы x j и модифицировать систему, отбрасывая эти параметры и компоненты данных. Для каждого a k определено некоторое значение a k0 и сокращение a k означает приравнивание a k =a k0. Аналогично для каждой компоненты данных x j и любого примера x i определено x ji0 и отбрасывание j-ой компоненты данных для i-го примера означает приравнивание x j = x ji0. Такая процедура допускает очень большую свободу в доопределении процедуры сокращения описания. В качестве простейшего 75

76 p базового варианта будем иметь в виду a k0 =0 и x x j для n p 1 всех i (параметры обращаются в нуль, данные заменяются средними по выборке). В случае данных, отнормированных, например, в диапазон [-1,1], в качестве x ji0, естественно, принимается нуль. Показатели значимости вычисляются в два этапа: сначала они вычисляются для одного вектора данных (примера), а потом по всей выборке. Для данного x p значимости a k и x j оцениваются так: 76 p p H x, a 0 a x a a i0 1 j k k k ; (2.19) ak p p H x, a p p0 x x x x j j j. (2.20) x j Здесь вычисленные в линейном приближении абсолютные величины изменения H при сокращении описания, частные производные вычисляются при двойственном функционировании. Значение функции оценки должно быть ненулевым. Оценка по всему задачнику производится с использованием некоторой нормы, например, с использованием нормы в виде суммы модулей: p p ak a k x ; x j x j x (2.21) p p или максимума модулей: p p a max a x ; x max x x k k j (2.22) В случае работы с системой, которая меняет свои параметры, например, в ходе обучения, к моменту принятия решения о значимости может быть накоплена информация о частных производных H в разных точках a=a1,..,aq. Тогда показатели значимости для одного вектора данных вычисляются так: q p s p 1 H x,a 0 a x a a k k k q s 1 a ; (2.23) k 1 q p s p H x, a p p 0 x x x x j j j (2.24) q s 1 x j j n

77 Усредняются абсолютные значения производных, а приращения берутся в той точке, в которой будет проводиться процедура сокращения. Далее для всей выборки показатели значимости усредняются в одной из норм. Использование вычисленных таким образом показателей значимости часто позволяет очень сильно сократить как число входных сигналов сети (остается только минимально необходимый для правильного решения задачи набор признаков), так и число элементов сети. Выбор нейросимулятора и его обоснование. Для решения конкретной задачи с использованием нейросетевых методов обработки данных используются программы нейросимуляторы. Нейросимуляторами обычно называют программы моделирования нейронной сети, понимая под этим программную оболочку, эмулирующую для пользователя необходимую среду. В настоящее время нейронные сети широко используются как универсальное средство для решения задач моделирования, прогнозирования, классификации и идентификации в экономике. Но также широко используются для решения такого класса задач интерполяционные многочлены, ряды Фурье, рекурсивные функции, сети Петри. С помощью нейронных сетей можно точно аппроксимировать любую непрерывную функцию и имитировать любой непрерывный автомат. Это и слишком много - никому не нужен столь широкий класс функций, и слишком мало, так как далеко не все важные задачи ставятся как задачи аппроксимации. В конечном итоге решение практически любой задачи можно описать, как построение некоторой функции, перерабатывающей исходные данные в результат, но такое очень общее описание не дает никакой информации о способе построения этой функции. Поэтому необходимо указать, как использовать свойства и возможности, предоставляемые нейронными сетями, для решения конкретной 77

78 задачи. Именно здесь, при рассмотрении методов настройки нейронных сетей для решения конкретных задач, должны выявиться реальные рамки их применения. Такие реальные рамки изменяются со временем из-за открытия новых методов и решений. Поэтому, необходимо среди современных приложений, программнеросимуляторов, найти подходящие, которые позволяют для поставленной проблемы отыскать наиболее эффективное решение. Широкое применение нейронных сетей в прогнозировании начинается с 1990 г., когда фирма Сalifornia Scientific Software выпускает коммерческий пакет прикладных программ Brain Maker. Используемая конструкция нейронной сети делала его надежным и удобным в работе; для его освоения от аналитика не требовалось специальных познаний ни в программировании, ни в математике. С тех пор появилось большое количество подобных систем, реализующих современные алгоритмы. В настоящее время широко распространены такие нейропакеты, как Neural10, NeuroPro, QwikNet, Neural Planner, Mpil, Braincel, Fuzzy Logic Toolbox и др. В связи с этим встала необходимость выбора нейропакета, который оптимально подходил для решения поставленной задачи. В результате обзора и изучения спектра программных продуктов, реализующих построение и обучение нейронных сетей, в результате изучения их свойств и возможностей в условиях конкретной задачи, был выбран пакет NeuroPro версии 0.25 ( Царегородцев В. Г.). В качестве основных критериев выбора рассматривались: 1. Бесплатное распространение программных пакетов, так называемое «free distributed software» (поскольку приобретение коммерческого программного обеспечения не представляется возможным). 2. Удобный интерфейс пользователя. 3. Наличие средств представления промежуточных и выходных данных (вербализация и визуализация). 4. Наличие руководства пользователя на русском языке. 78

79 NeuroPro представляет собой менеджер обучаемых искусственных нейронных сетей, работающий в среде MS Windows 95/NT и позволяющий производить такие базовые операции, как создание нейропроектов, подключение файлов (баз) данных в формате dbase, FoxBase, FoxPro, Clipper, Paradox; редактирование файла данных изменение существующих значений и добавление новых записей в базу данных; сохранение файлов данных в другом формате. Кроме того, в режиме нейрообработки данных, пакет позволяет осуществлять добавление в проект нейронной сети слоистой архитектуры с числом слоев нейронов от 1 до 10 и числом нейронов в слое до 100; обучение нейронной сети решению задачи прогнозирования или классификации; тестирование нейронной сети на файле данных и получение статистической информации о точности решения задачи; вычисление показателей значимости входных сигналов сети и сохранение значений показателей значимости в текстовом файле на диске; упрощение нейронной сети; назначение требуемой точности прогноза и настройку нейронной сети Методика прогнозного моделирования производства в экономике муниципального образования с использованием нейронной сети Одна из попыток создания механизма управления экономикой Чили 70-х годов принадлежит английскому кибернетику Стаффорду Биру [15,16]. Им были предложены ставшие широко известными принципы управления, в основе которых лежат нейрофизиологические механизмы. Модели производственных систем рассматривались им, как очень сложные отношения между входами (потоками ресурсов) внутренними, невидимыми элементами и выходами (результатами). Входами моделей служили достаточно обобщенные индексы, основные из которых оперативно отражали 79

80 объем выработки конкретного производства, испытываемую потребность в ресурсах и производительность. Решения, предлагаемые для эффективного функционирования такого рода систем, принимались после, как были найдены и обсуждены все возможные в данной ситуации варианты. Наилучшее решение принималось большинством голосов, участвующих в обсуждении менеджеров и экспертов. С этой целью в системе была предусмотрена ситуационная комната, оснащенная соответствующими техническими средствами. Предложенный С. Биром подход к созданию системы управления, оказался эффективным для управления крупными производственными объединениями (сталелитейная корпорация), и, в целом, экономикой Чили 70-х годов. Аналогичные принципы были использованы в методе группового учета аргументов (МГУА) украинским кибернетиком А. И. Ивахненко [40,41,42] для моделирования экономики Англии. Совместно с экономистами (Паркс и др.) предложившими более двухсот независимых переменных, влияющих на валовой доход, им было выявлено несколько (пять-шесть) главных факторов, которые с высокой степенью точности определяют значение выходной переменной. На основе этих моделей были выработаны различные варианты воздействий на экономику с целью увеличения экономического роста при различных нормах сбережений, уровнях инфляции и безработицы. Предложенный А.И. Ивахненко [40,41,42] метод группового учёта аргументов основывается на принципе самоорганизации моделей сложных, и в частности, экономических систем, и позволяет определять сложные скрытые зависимости в данных, которые не обнаруживаются стандартными статистическими методами. Этот метод успешно использовался А.И Ивахненко для оценки состояния экономики и прогнозирования ее развития в таких странах, как США, Великобритания, Болгария и Германия. А.И. Ивахненко использовал большое количество независимых переменных (от пятидесяти до 80

81 двухсот), описывающих состояние экономики и влияющих на валовой доход в исследуемых странах. На основе анализа этих переменных с использованием метода группового учета аргументов выявлялись главные, значимые факторы, с большой степенью точности определяющие значение выходной переменной (валовой доход). Исследования в этом направлении оказали стимулирующее влияние на развитие нейросетевых методов, интенсивно применяемых в последнее время в связи с их способностью извлекать опыт и знания из небольшой классифицированной последовательности. Нейронные сети после обучения на таких последовательностях способны решать сложные неформализуемые задачи так, как это делают эксперты на основе своих знаний и интуиции. Эти преимущества становятся особо значимыми в условиях переходной экономики, для которой характерна неравномерность темпов развития, различные темпы инфляции, небольшая продолжительность, а также неполнота и противоречивость знаний о происходящих экономических явлениях. Широко известны работы В.Г. Щетинина [104,105,106,107,108], который успешно применил принципы самоорганизации моделей сложных экономических систем для построения нейронной сети для решения задач анализа и моделирования развития экономики Мордовии и Пензенской области. С учетом существующих подходов к решению задач прогнозирования и моделирования производства в экономике муниципального образования на основе информационных технологий, с учетом постановки задач исследования, а также с учетом требований к нейросетевой обработке данных, рекомендуется методика, которая имеет следующие основные характеристики: представляет собой развитие экономико-математического моделирования социально-экономических процессов; 81

82 направлена на построение прогнозной модели производства в экономике МО с учетом перспективы объема производства по основным видам выпускаемой продукции; основана на методах нейроматематики; в настоящее время имеет большое распространение в связи с рыночными условиями развития экономики; точность прогнозирования обеспечивается на уровне 90% и выше; предполагает использование программ-генераторов искусственных нейронных сетей. С учетом методики и опыта В.Г. Щетинина [104,105,106,107,108] по применению нейронных сетей для моделирования социально-экономического развития региона, рекомендуется общая логическая последовательность важнейших операций прогнозно-аналитических работ, которая должна включать следующие этапы: формирование системы показателей, определяющих развитие производства в экономике муниципального образования, которые будут подвергнуты моделированию; прогнозное моделирование производственного сектора экономики муниципального образования; интерпретацию полученных результатов. Первый этап включает процедуры формирования системы показателей, характеризующих состояние производства с учетом выпуска основных видов продукции; необходимо выполнить: предобработку данных показателей, квантование их; формирование обучающего множества; моделирование нейронной сети с помощью программынейросимулятора; тестирование нейронной сети; проверку прогнозной способности нейронной сети; получение наиболее значимых факторов, определяющих развитие экономики муниципального образования. 82

83 Результатом первого этапа является обученная нейронная сеть, на основе которой можно формировать прогнозы и модели производства в экономике города. Второй этап проводимых исследований построение модели роста объема производства в экономике города на основе обученной нейронной сети и с учетом значимых факторов, определяющих рост производства; формирование возможных вариантов развития производства. Результатом второго этапа является модель производства в экономике муниципального образования. Третий этап интерпретация полученных результатов на основе анализа вариантов роста производства, полученных с помощью нейросетевых средств; этот этап проводится непосредственно специалистом администрации, который разрабатывает прогноз муниципального развития. Обоснование выбора входных и выходных переменных. Для разработки прогноза социально-экономического развития территории муниципального образования Город Ухта используются показатели, перечень которых определен на основании Закона РК 33-Р3 от 8 июля 1999 г. О прогнозировании и программах социально экономического развития в Республике Коми, Распоряжения главы РК 632-р от г., а также методических рекомендаций Министерства экономики Республики Коми. Это следующие показатели: объём промышленного производства это основной показатель экономического развития территории. Динамика объемов промышленного производства, в целом, определяет экономическое развитие муниципального образования Город Ухта. Этот показатель представлен в денежном выражении и включает составляющие показатели развития производства, которые дают представление об объемах производства основных видов продукции на территории МО Город Ухта : - добыча нефти (тыс. тонн); 83

84 - первичная переработка нефти (тыс. тонн); - производство дизельного топлива (тыс. тонн); - производство бензина автомобильного (тыс. тонн); - производство стеновых материалов (млн. шт. кирпича); - выработка пиломатериалов (тыс. м 3 ); - производство деловой древесины (тыс. м 3 ). объём продукции АПК (агропромышленного комплекса) и его составляющие: - цельномолочная продукция (тонн); - хлебобулочные изделия (тонн); - мясо и субпродукты I категории (тонн). сельскохозяйственная продукция представлена: - скот и птица в живой массе (тонн); - молоко (тонн). капитальные вложения, его слагаемые: - объёмы капитальных вложений в производственную сферу (тыс. руб.); - объёмы капитальных вложений в непроизводственную сферу (тыс. руб.). объем услуг (млн. руб.). средняя заработная плата (руб.) один из показателей, который отражает уровень благосостояния населения муниципального образования Город Ухта. стоимость минимальной потребительской корзины (руб.) показатель уровня благосостояния населения. показатель занятости населения включает в себя: - численность экономически активного населения (тыс. чел.); - численность людей, занятых во всех видах экономической деятельности (тыс. чел.); - общая численность неработающих (тыс. чел.); - численность людей, имеющих статус безработных (чел.). розничный товарооборот во всех каналах реализации (тыс. руб.) характеризует активность торговых предприятий и покупателей. 84

85 Базовыми, градообразующими отраслями экономики муниципального образования Город Ухта являются отрасли топливно-энергетического комплекса, они формируют промышленную структуру территории. Рост производства в базовых отраслях экономики города является мультипликатором экономического роста и фактором устойчивого и социально - экономического развития территории в целом. Развитие экономики города и его составляющих остается нестабильным в первую очередь, сказывается влияние того фактора, что основу экономики составляет нефтедобыча и нефтепереработка; колебания цен на нефть на мировом рынке сообщает нестабильность развитию экономике города, в связи с этим, неустойчива и социальная обстановка. Поэтому для решения задач достижения устойчивого экономического роста, увеличения доходной части бюджета, формирования надежной финансово-экономической базы развития территории необходимо обеспечить устойчивый рост производства в базовых отраслях экономики города. В связи с этим основное внимание в процессе исследования уделяется прогнозированию производства основных видов продукции в экономике муниципального образования. В процессе проведения исследования каждому фактору поставлена в соответствие переменная, значение которой изменяется с окончанием очередного периода (табл. 2.1). Таблица 2.1 Кодирование переменных Показатель объём промышленного производства Наименование переменной Y добыча нефти X 1 производство бензина автомобильного X 2 производство дизельного топлива X 3 первичная переработка нефти X 4 85

86 Продолжение табл. 2.1 производство деловой древесины X 5 производство пиломатериалов X 6 производство стеновых материалов X 7 производство хлеба и хлебобулочных изделий X 8 производство мяса и мясопродуктов X 9 производство молока и молочных продуктов X 10 сельское хозяйство: скот и птица X 11 сельское хозяйство: молоко X 12 капитальные вложения в производственную сферу X 13 объем услуг Х 14 При разработке методики учитываются следующие исходные положения: данные социально-экономического ежемесячного мониторинга, используемые в ходе прогнозного моделирования развития производства муниципального образования Город Ухта, объективно отражают социально - экономические процессы, происходящие на данной территории; с помощью нейронной сети можно прогнозировать любой из представленных показателей, нейронная сеть выведет зависимости между входными переменными и прогнозируемым показателем (целевой функцией), не принимая во внимание их физический смысл; в этом случае интерпретация такого прогноза ложится на специалиста, выполняющего прогноз; в приведённом исследовании переменная Y прогнозируемый показатель; обозначает объём промышленного производства в анализируемом периоде (в денежном выражении) и выбрана в качестве выходной или зависимой от всех остальных, которые обозначены через Х i. Этот выбор обоснован тем фактом, что Ухта является промышленным городом и развитие экономики муниципального образования обуславливается ростом промышленного производства в городе. 86

87 нейронная сеть обрабатывает не абсолютные значения переменных, а квантованные, относительно порогового значения. В результате квантования переменные из абсолютного значения преобразуются в логические. Такой подход обусловлен тем, что дискретное множество значений логических переменных дают легко интерпретируемые значения прогнозных показателей. В данном исследовании переменные подвергались квантованию согласно алгоритма бинаризации на основе пороговой функции: (2.1) - (2.4) Модели производства в экономике муниципального образования Город Ухта На конкретных материалах социально-экономического развития муниципального образования Город Ухта последовательно продемонстрируем методику прогнозного моделирования производства с учетом объемов выпуска по основным видам продукции. Для обработки была взята база данных показателей социальноэкономического развития муниципального образования Город Ухта за 1999 год и первое полугодие 2000 года. Для составления обучающей выборки, необходимой для построения и реализации нейронной сети, использовались данные статистики за 12 месяцев 1999 года. Для прогноза и тестирования правильности работы нейронной сети были использованы статистические данные, характеризующие социально-экономическое положение муниципального образования Город Ухта в первом полугодии 2000 года. На основе приведенных данных выполнялись работы по построению модели роста производства в промышленности, агропромышленном комплексе и сельском хозяйстве с применением технологии искусственных нейронных сетей. Согласно постановке задачи Y прогнозируемый показатель, характеризует рост производства в экономике МО; Y 87

88 рассматривается как зависимая переменная от остальных переменных, которые обозначены через Хi и характеризуют производство основных видов продукции. Предобработка данных проводится с целью получить значения каждого показателя, характеризующие рост производства, в соответствии с требованиями к нейросетевой обработке данных. Предобработка данных включает последовательность следующих вычислительных процедур: 1) исчисление прироста показателя Y за анализируемый период; 2) определение пороговых значений показателя Y; 3) преобразование абсолютных значений показателя Y к бинарному виду (квантование показателей, бинаризация) на основе расчетных пороговых значений; 4) преобразование абсолютных значений каждого показателя Хi к бинарному виду (квантование, бинаризация) на основе рассчитанных пороговых значений; 5) определение количества ошибок на классифицированной последовательности Y путем сравнения значений каждого Хi с данными Y за анализируемый период; 6) определение предварительного списка факторов, определяющих рост производства, путем выявления тех показателей, которые имеют наименьшее количество ошибок на классифицированной последовательности данных Y за анализируемый период Предварительный анализ значений ежемесячных макроэкономических показателей социально-экономического развития муниципального образования Город Ухта, показал, что прирост некоторых из них больше, а других меньше. С целью понять происходящие явления необходимо выявить зависимости этих показателей для этого вычислим ежемесячные изменения (прирост) показателя объема выпускаемой продукции в денежном выражении, вычисления представим в табл. 2.2; согласно алгоритма бинаризации, квантования: (2.2) - (2.4) получим значение индикатора в четвертом столбце таблицы. Появление значения 1 индикатора озна- 88

89 чает, что величина ускорения объема промышленной продукции будет не менее 8.8 млн. рублей (пороговое значение 8.8) табл Таблица 2.2 Классификация интервалов роста объема промышленного производства месяца Прирост Ускорение Индикатор Для каждого из четырнадцати показателей также определим величину порога, превышение которого должно совпадать со значением 1 индикатора и 0 - в противном случае; при этом число ошибок на всех 18 точках классифицированной выборки должно быть наименьшим. Результаты квантования m = 14 первичных (исходных) переменных х i, i = 1,, m представлены в табл. 2.3 и в Приложении 1. 89

90 90 Таблица 2.3 Результаты квантования статистических данных за 1999 год Месяц X1 X2 X8 Х12 Y Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Для построения краткосрочного прогноза роста объема выпускаемой продукции на первый квартал 2000 года рассмотрим квантованные данные за 12 месяцев 1999 года, предшествующие прогнозируемому периоду. Уже предварительный анализ исходных данных выявил высокую степень зависимости объема производства продукции (в денежном выражении) от добычи нефти (переменная X1-3 ошибки), производства хлеба и хлебобулочных изделий (Х8 3 ошибки), объема производства молока в сельском хозяйстве (Х12-2 ошибки). Значит, показатели, определяющие рост объема промышленной продукции в городе Ухта в 1999 году, это: добыча нефти, производство хлеба и хлебобулочных изделий (АПК), производство сельскохозяйственной продукции молока. Первым опытом нейросетевой обработки входных данных (data neuroprocessing) стало построение нейронной сети с использованием пакета NeuroPro 0.25 и эксперименты с ее обучением. В качестве учебника была определена

91 последовательность из 12 векторов (12 месяцев 1999 года). Количество входных переменных 3, количество выходных переменных 1. В качестве целевой функции прогноза, рассматривалось получение прогноза роста объема промышленного производства в первом квартале 2000 года. В качестве обучающей последовательности на вход нейросети подаётся вектор {X1, X8, X12} и одномерный вектор {Y}, всего за январь, февраль, март, апрель, май, июнь, июль, август, сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь 1999 года. В качестве целевой функции прогнозирования выбран показатель объема промышленного производства за первый квартал 2000 года. Нейронная сеть была построена средствами нейросимулятора Neuro Pro 0.25; методом подбора определена структура нейронной сети - двухслойная сеть, каждый слой содержит по 10 нейронов. В процессе построения нейронной сети использовались общие рекомендации разработчиков пакета NeuroPro 0.25 (Help пакета). Для построения нейронной сети использовались значения настройки, задаваемые NeuroPro 0.25 по умолчанию. Предварительный этап этап анализа обучающей выборки данных (множества значений) на непротиворечивость данных. В нашем случае выборка не содержит противоречивые данные. Программа нейросимулятор NeuroPro версии 0.25 проводит обучение нейронных сетей с использованием методов минимизации функции ошибки. Сеть была обучена, результат обучения проверен тестированием сети, результаты удовлетворительные. Следующий этап нейросетевой обработки данных средствами NeuroPro версии 0.25 этап получения прогноза на первый квартал 2000 года. Результаты прогноза не совпадают с фактическими данными статистики за 2000 год, Согласно [104,105,106,107,108] такая ситуация возможна в следующих случаях: 1) недостаточно факторов в обучающей выборке; 91

92 2) некорректность статистических данных; 3) статистические данные не отражают реальные социальноэкономические процессы, происходящие на данной территории. В таких случаях рекомендуется [104,105,106,107,108] расширить количество признаков выборки, если это не дает результата удалить конфликтные примеры из обучающей выборки. Пересматриваем состав переменных, последовательно дополняя его переменными, имеющими большее (на 1) количество ошибок на классифицированной последовательности, добиваясь правильных результатов тестирования нейронной сети и уточнения прогноза. Результирующая система признаков представлена переменными Х1, Х2, Х8, Х12. В процессе подготовки обучающего множества критерием правильного подбора системы признаков является безошибочные результаты тестирования и точность получаемого прогноза. В качестве обучающей последовательности на вход нейросети подаётся вектор {X 1, Х 2, X 8, X 12 } и одномерный вектор {Y}, за 12 месяцев 1999 года, прогнозировался показатель объема промышленного производства за первый квартал 2000 года. Нейронная сеть построена средствами Neuro Pro 0.25; структура сети - двухслойная сеть, каждый слой содержит по 10 нейронов. Процесс построения нейронной сети последовательно продемонстрирован в Приложении 2 (Приложение ). Результаты прогноза совпадают с фактическими данными статистики за 2000 год, что говорит о прогнозной способности созданной нейронной сети. С помощью обученной нейронной сети, формирующей правильные прогнозы, можно построить модель, определяющую рост объема производства на территории МО "Город Ухта. Для этого предусмотрим все возможные значения факторов табл Подготовим данные в виде контрольного множества значений для обученной нейронной сети, получим путем опроса сети прогнозируемые значения Y занесем последним столбцом в табл

93 Таблица 2.4 Таблица возможных сочетаний факторов развития п/п X1 X2 X8 Х12 Y По результатам, полученным с помощью обученной нейронной сети, можно видеть, что наиболее предпочтительным является вариант роста объема производства, не предусматривающий спада производства в отдельных отраслях промышленности. В таком случае модель роста производства в 1999 году, полученная с применением нейросетевых методов обработки статистических данных характеризуется следующими параметрами: 1) факторы, обеспечивающие рост производства на территории МО Город Ухта в 1999 году: добыча нефти, производство бензина, производство молока в сельском хозяйстве и производство хлеба и хлебобулочных изделий в агропромышленном комплексе; 2) прирост производства (прогноз) в первом квартале 2000 года составит не менее 8. 8 млн. рублей в месяц, если добыча нефти составит не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство бензина не 93

94 менее 28.1 тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц; производство хлеба и хлебобулочных изделий (АПК) - не менее 925 тонн в месяц. Для получения прогноза на второй квартал 2000 года, обратимся к данным таблиц (Приложение 1), предварительно определим значимые показатели, определяющие в анализируемом периоде рост объема производства в экономике города. По данным 12 месяцев 1999 года и первого квартала 2000 года состав значимых факторов изменился - предварительный анализ исходных данных выявил высокую степень зависимости объема промышленной продукции от добычи нефти (переменная X1-3 ошибки), объема производства дизельного топлива (переменная Х3-4 ошибки), объема производства молока и молочных продуктов (в АПК, переменная Х10 4 ошибки), объема производства в сельском хозяйстве (молока, переменная X12 2 ошибки) табл Приложения 1. В качестве учебника была определим последовательность из 15 векторов (12 месяцев 1999 года, первый квартал 2000). Количество входных переменных - 4 (табл. 2.5), количество выходных переменных - 1. В качестве целевой функции прогноза, рассматривалось получение прогноза роста объема промышленного производства во втором квартале 2000 года. Методом подбора построим нейронную сеть, состоящую из 2 слоев по 10 нейронов в каждом слое. Процесс генерации нейронной сети последовательно представлен в Приложении 2. Нейронная сеть обучена на обучающей выборке, результаты тестирования удовлетворительные, можно перейти к следующему этапу обработки данных проверке прогнозной способности нейронной сети. Результаты прогноза совпадают с фактическими данными статистики за второй квартал 2000 года, что говорит о прогнозной способности нейронной сети. Теперь можно построить модель, определяющую рост объема производства на территории МО "Город Ухта за предшествующие 1 год и 3 месяца. 94

95 Таблица 2.5 Результаты квантования статистических данных за 1999 г. I кв г. мес. X1 X3 X10 Х12 Y Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Для построения различных вариантов развития составим таблицу возможных сочетаний значений значимых факторов (табл. 2.6), сформируем в формате, необходимом для обработки обученной нейронной сетью, путем опроса нейронной сети получим недостающие значения Y. Сравним имеющиеся данные за 2000 год, убедимся, что прогнозные значения нейронной сети и имеющиеся расчетные показатели совпадают. 95

96 96 Таблица 2.6 Таблица возможных сочетаний факторов развития производства на II кв г. п/п X1 X3 X10 Х12 Y По результатам, полученным с помощью обученной нейронной сети, можно видеть, что наиболее предпочтителен вариант роста объема производства, не предусматривающий спада производства в отдельных отраслях промышленности. В таком случае модель роста производства во втором квартале 2000 года, полученная с применением нейросетевых методов обработки статистических данных характеризуется следующими параметрами: 1) факторы, обеспечивающие рост производства на территории МО Город Ухта во втором квартале 2000 года: добыча нефти, производство дизельного топлива, производство молока в сельском хозяйстве и производство молочной продукции в АПК; 2) прирост производства (прогноз) во втором квартале 2000 года составит не менее 8. 8 млн. рублей в месяц, если добыча нефти составит не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в

97 сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц; производство молочной продукции в АПК - не менее 502 тонны в месяц. Выводы 1. Усиление потенциала прогнозирования производства в экономике муниципального образования обусловлено рыночными условиями развития и обеспечивается применением для определения перспективных социально-экономических показателей методики, базирующейся на использовании аппарата искусственных нейронных сетей. 2. Методика прогнозирования на основе искусственной нейронной сети направлена на построение модели производства с учетом объемов выпуска по основным видам продукции. 3. Основные свойства и характеристики предлагаемой методики: представляет собой развитие экономико-математического моделирования социально-экономических процессов; в настоящее время имеет большое распространение в связи с рыночными условиями развития экономики; основана на нейроматематике; предполагает использование программ-генераторов искусственных нейронных сетей; предназначена для решения задач моделирования и прогнозирования; методика осуществляется поэтапно, в соответствии с требованиями нейросетевой обработки данных и с указаниями разработчика программ-генераторов искусственной нейронной сети. 4. В данной работе для создания нейронной сети использовался нейросимулятор NeuroPro. Обучение сети проводилось на выборке из показателей предыдущих периодов, использовались данные за 1999 год, первые три месяца 2000 года. 5. Для проверки прогнозной способности нейронной сети были использованы данные, ежемесячно учитываемые официальной статистикой за первую половину 2000 года. 6. Качество получаемых прогнозов во многом зависит от архитектуры используемой сети, режимов её обучения и от того, какие данные 97

98 были подготовлены для подачи на вход нейронной сети и в каком виде. Поэтому подбор оптимальных режимов обучения, архитектуры и формы входных данных основывается на данных, полученных в результате эмпирических исследований и согласно методическим указаниям разработчика пакета нейросимулятора для пользователей. 7. Данные подаются на вход нейронной сети в квантованном виде, т.е. имеют не непрерывное множество значений, а дискретное. В исследовании применялся алгоритм бинаризации данных с помощью пороговых значений. При этом переменные принимали вид «1», если наблюдался рост показателя, относительно порогового значения, и «0» во всех других случаях. Квантование (бинаризация) переменных обусловлено тем, что прогнозируется не само значение промышленного производства, а лишь его рост. 8. Модель производства, полученная с помощью предложенной нейросетевой технологии обработки данных, имеет определенную структуру и параметры, объективно отражающие особенности территории. Длительность существования найденных моделей определяется периодом сбора статистических данных, из которых они извлекаются. 9. С помощью обученной нейронной сети можно отследить структурные изменения в экономике муниципального образования Город Ухта. Так, например, в первом квартале 2000 года развитие экономики определялось добычей нефти, производством бензина, производством молока в сельском хозяйстве, производством хлеба и хлебобулочных изделий в АПК; во втором квартале 2000 года значимыми факторами, определяющими рост производства в экономике города, является добыча нефти, производство дизельного топлива, производство молока в сельском хозяйстве, производство молочной продукции в АПК. Таким образом, предлагаемая методика позволяет объективно решать задачи анализа факторов, определяющих рост производства в экономике муниципального образования в анализируемом периоде, моделировать и прогнозировать рост производства в анализируемом периоде; количественно определять факторы, определяющие рост производства. 98

99 Глава III. Применение методики прогнозного моделирования производства в управлении экономикой муниципального образования 3.1 Реализация методики прогнозного моделирования производства на основе автоматизированной информационной системы Реализация методики прогнозного моделирования производства необходима на базе автоматизированной информационной системы, где обученная нейронная сеть является элементом, обеспечивающим необходимую аналитическую обработку данных. Внедрение в практику разработки прогнозов нейросетевых моделей на базе автоматизированной информационной системы позволяет повысить уровень прогнозирования социальноэкономического развития муниципального образования по двум направлениям - методологическом и технологическом. Можно утверждать, что данная методика будет востребована специалистами по управлению экономикой муниципального образования в качестве повседневного инструмента, если она будет автоматизирована. В этом случае специалисты администрации муниципального образования смогут ежемесячно (ежеквартально, в течении полугодового срока, года, двух лет и т.д.) отслеживать тенденции развития экономики, составлять адекватные прогнозы и варианты ее развития и всю эту работу выполнять оперативно. Продуктивность таких технологий очевидна в рыночных условиях развития, когда неизмеримо возрастает потребность в предвидении тенденций социально-экономического развития и быстрой оценке последствий принимаемых решений. Рекомендации по внедрению методики прогнозного моделирования производства должны обеспечить порядок разработки и внедрения полученных в ходе исследования методических и технологических решений на основе автоматизированной системы. 99

100 Исходя из этого, рекомендации содержат: цели создания автоматизированной системы, ее основные характеристики (структуру, функции системы), требования к разрабатываемой системе, модельное представление системы, технологическую схему формирования, хранения, обработки данных, перечень необходимых ресурсов для разработки и поддержки системы (схему баз данных, технические средства, кадры). В процессе разработки автоматизированных информационных систем (АИС) традиционно выделяют несколько этапов, это: предпроектный анализ объекта автоматизации, разработка проекта системы, реализация проекта, внедрение. Предпроектный анализ занимает особое место в технологии разработки АИС, так как на данном этапе определяются требования к системе, формируется ее будущая структура. Результаты предпроектного обследования (анализа) находят отражение в форме различных информационных моделей, которые могут представляться как информационнологические, включающие в себя информационные схемы, таблицы содержания входной и выходной информации по каждой операции преобразования, либо как информационные матричные модели с раскрытием показателей документов. В процессе разработки АИС оформляется в установленном порядке документация в форме Технического задания и Технического проекта. Если оформляется стадия внедрения - различные инструктивные материалы пользователям и методические указания по применению и поддержке АИС. Для решения задачи автоматизации предлагаемой методики прогнозного моделирования необходимо: рассмотреть существующую классификацию АИС с целью определения типовой структуры создаваемой автоматизированной информационной системы; сформировать общие требования к автоматизированной информационной системе, ее составу и содержанию типовых проектных работ; определить перечень необходимых подсистем в зависимости от выполняемых системой функций; 100

101 разработать модельное представление автоматизированной информационной системы, Техническое задание и Технический проект, определяющие порядок разработки и внедрения АИС; определить необходимые технические средства АИС. Анализ существующих автоматизированных информационных технологий показал, что для решения задачи автоматизации процесса прогнозирования экономического развития муниципального образования, наиболее актуальными является структура и набор функций, предлагаемых технологией поддержки принятия решений. Отсюда определены основные типовые компоненты разрабатываемой АИС, их функциональное назначение: база данных, как элемент, основной для любой АИС; автоматизированная система должна обладать удобными и надёжными средствами управления базой данных, отслеживающими целостность и согласованность хранимой информации; база моделей как аналитический блок АИС; автоматизированная система должна иметь в составе базы моделей стратегические и оперативные модели для обеспечения разработки краткосрочных, среднесрочных, долгосрочных прогнозов; подсистема управления интерфейсом; назначение интерфейса - предоставлять пользователю возможность интегрироваться в систему, отслеживая технологию процесса там, где это является необходимым; подсистемы управления базой моделей и базой данных, назначение которых в том, что они должны обеспечивать операции с данными структурами информации. В разрабатываемой АИС обученная нейронная сеть обеспечивает подготовку принятия решений. Основные (типовые) компоненты системы поддержки принятия решений представлены в Главе II (рис 1.6). В процессе формирования требований к системе необходимо последовательно рассмотреть: объект автоматизации, последовательность выполнения операций прогноза, перечень 101

102 автоматизируемых процедур и функций разрабатываемой системы. Кроме того, необходимо определить подсистемы и их характеристики, тип интерфейса, необходимые программные и технические средства разработки системы и поддержки ее функционирования. Объектом автоматизации является процесс разработки прогноза социально-экономического развития муниципального образования, который дополняется нейросетевыми моделями, обеспечивающими прогноз производства в экономике города. Основными этапами процесса разработки прогноза являются: подготовка материалов к формированию прогноза; обоснование и выполнение расчёта прогнозных показателей; формирование и уточнение прогноза; составление пояснительной записки. Под подготовкой материалов к формированию прогнозов понимается сбор необходимой информации в отделах администрации и на предприятиях города. Предприятия, расположенные на территории МО Город Ухта предоставляют информацию об объемах производства основной продукции или объеме оказанных платных услуг в натуральном и денежном выражении, о среднесписочной численности персонала, их среднемесячной заработной плате, прибыли и убытках предприятия, кредиторской и дебиторской задолженности предприятия, задолженности по заработной плате, данные по прогнозу развития предприятия. Отделы администрации и другие службы города представляют информацию об уровне жизни населения об общей численности населения, о численности безработных, о численности занятого населения, стоимости минимальной потребительской корзины, среднемесячном розничном товарообороте, об объемах инвестиций в производственную и непроизводственную сферу, состоянии городского бюджета, индексы-дефляторы, макроэкономические показатели развития территории. 102

103 На этапе формирования и уточнения прогноза на основе методических рекомендаций Министерства экономики Республики Коми рассчитываются прогнозные показатели и показатели предыдущих периодов, систематизируются данные, выявляются тенденции экономического развития территории. Прогноз уточняется на основе текущих показателей развития. В пояснительную записку включается таблица значений прогнозных показателей, их обоснование и сам прогноз. Основными требованиями к разрабатываемой системе является выполнение следующих функций: сбор, хранение, обработка информации, характеризующей социально-экономическое развитие территории; преобразование информации в формат нейросети с целью последующей генерации прогнозных моделей роста производства в экономике города; прогнозное моделирование производства основных видов продукции и генерация моделей производства на основе обученной нейронной сети; формирование запросов и отчетов. В соответствии с основными функциями АИС имеет следующую структуру, т.е. включает следующие подсистемы: База данных для обеспечения надежного хранения данных, согласованности данных при выполнении операций над таблицами базы данных. Подсистема заполнения базы данных для обеспечения ввода информации в базу данных, согласованности данных при возникновении сбоев и отказов при вводе данных; для обеспечения процедуры авторизации. Кодировщик для представления данных в формате нейронной сети (квантование исходных данных, предобработка данных). Нейронная сеть обеспечивает математический аппарат обработки данных и построения прогнозных моделей в формате нейронной сети. 103

104 Генератор отчетов - подсистема формирования запросов и отчётов. Для обеспечения надежности выполнения функций системы необходимо соблюдать следующие требования: Функции должны быть защищены от выполнения при неверных действиях пользователя. Расчетные функции не должны выполняться при нарушении технологии обработки данных, сбоях оборудования и программного обеспечения, которые могут привести к искажению информации в базе данных. Функционирование системы должно осуществляться без участия специалистов по информационно-программному обеспечению при минимальной специальной подготовке пользовательского персонала. Интерфейс системы должен быть нагляден, интуитивно понятен пользователю, должен включать такие элементы как меню, управляющие компоненты, окна, обеспечивающие ввод, вывод, просмотр информации, всплывающие подсказки, и др. типовые элементы оконного Windows-интерфейса. Интерфейс не должен позволять пользователю вносить некорректную информацию в базу данных, или строить некорректные запросы к ней. Методический и инструктивный материал должен находиться в информационных блоках системы (Help системы) и позволять осваивать систему пользователю с минимумом дополнительных консультаций. Для поддержки функционирования системы на ЭВМ пользователя должна быть установлена операционная система Windows NT или Windows 95/98. Для хранения данных используется база данных формата DBF. Через формат файлов с расширением DBF осуществляется интеграция в систему нейросетевых моделей. Работа с базой данных осуществляется через механизм ODBC-соединений. На этапе анализа и проектирования структуры базы данных для построения модели данных используются как инструменты 104

105 следующие программные пакеты: BPWin (Platinum) и ERWin (Platinum); в результате их применения получаем логическую модель данных, которая дает представление о структуре информации, которая используется системой. Для реализации запросов к базе данных и формирования отчетов используется язык SQL. Техническое обеспечение системы определяется наличием в администрации муниципального образования компьютеров типа IBM PC AT или 100% совместимых на базе процессора и выше, со свободным дисковым пространством не менее 30 Мбайт. Для вывода отчётов на печать ПЭВМ должен быть обеспечен доступ к принтеру. Для нормального функционирования системы необходимо, оснастить конечных пользователей рабочими станциями, с конфигурацией не ниже 80486, 32Mb ОЗУ, VGA. Список требований к разрабатываемой системе более полно представлен в Приложении III (Техническое задание на разработку АИС Прогноз социально-экономического развития муниципального образования Город Ухта ). С учетом сформированных требований к автоматизированной информационной системе разрабатывается Технический проект системы. Основной задачей этапа разработки проекта является выработка представлений о системе; результаты данного этапа отражаются в виде различных информационных схем и моделей. Это следующие информационные схемы и модели АИС: структурно-функциональная схема (модель) системы; схема информационных потоков (модель потоков) в системе; технологическая схема (модель) обработки данных в системе; структура и методы хранения информации в системе; организация данных (модель данных) в системе; виды входной и выходной информации системы; интерфейсная часть (модель интерфейса) системы. Информационные потоки определяются последовательностью выполнения вычислительных операций в процессе разработки 105

106 прогнозов и формированием и использованием в ходе этого процесса поддерживающего документооборота. В ходе исследования идентифицированы информационные потоки, схема которых приведена в Приложении III. Входная и выходная информация в системе представлена различными формами, реализующими отчеты с расчетными показателями; результатами (моделями), которые используются для получения данных в прогнозах муниципального развития. Выходные отчеты с расчетными показателями формируются с выводом на экран монитора, в текстовый файл, на печать. Содержание выходного запроса определяется содержанием запроса на языке SQL. Виды входных и выходных форм, их структура, содержание, интерфейс подробно представлен в Приложении IV (Технический проект на создание АИС). Модели автоматизированной информационной системы. Следуя основным положениям методологии создания автоматизированных информационных систем, для обеспечения необходимой наглядности представим систему в моделях, где совмещаются основные структурные блоки системы и выполняемые ею основные функции (т.н. структурно-функциональная схема автоматизированной информационной системы). статистические показатели Контроль входных данных и их ввод в БД. Подсистема заполнения БД прошедшие корректировку показатели результаты запроса Запрос полькователя База данных Генератор отчетов Составление, исполнение запросов и предоставление пользователю их резутьтатов отчет отчет генератор отчетов вывод отчетов в файл или на печать Кодировщик Кодирование отчетов в формат нейросети отчет вформате нейросети нейросеть Анализ отчетов и составление прогнозов 106 Рис 3.1. Структурно- функциональная схема АИС

107 Из представленной на рисунке 3.1. схемы видно, что данные, характеризующие социально-экономическое развитие муниципального образования, поступают в автоматизированную информационную систему через подсистему заполнения базы данных; здесь осуществляется контроль данных на соответствие формату ввода, на допустимый диапазон значений, выполняются процедуры авторизации и т.д. Следующий структурный блок системы база данных; здесь осуществляется структуризация данных, их хранение, первичная обработка. Пользователь получает доступ к информации из базы данных через использование запросов и генератор отчетов, результаты запросов представляются на экране монитора, сохраняются в файлах, выводятся на печать. Следующие структурно-функциональные блоки системы отвечают за подготовку данных для обработки их в нейронной сети, за построение нейросетевых моделей прогнозирования роста производства в экономике города. Таким образом, структурно-функциональная схема АИС дает наглядное представление об основных функциональных блоках системы, о последовательности формирования и использования информации в процессе построения прогнозных моделей. Технологическая схема АИС (рис. 3.2) дает представление об основных этапах и последовательности обработки данных в системе. Технологический процесс обработки данных включает следующие этапы обработки данных: регистрацию данных, хранение данных, обработку данных. Процесс регистрации данных Вывод входной формы,заполнения БД заполнение формы Контроль входных данных Корректировка данных Добавление данных вбд Рис Процесс регистрации данных 107

108 Регистрация данных осуществляется путем заполнения форм ввода при осуществлении необходимого контроля на корректность данных, необходимую первичную корректировку данных и занесение их в хранилище данных в базу данных. Для хранения данных используется формат файлов.dbf. Использование данного формата обуславливается тем, что это один из самых распространенных и поддерживаемых производителями программного обеспечения стандартов хранения информации. вывод входной формы для построения запроса заполнение фомы пользователем Генерация SQL строки на основе запроса. Процесс обработки данных выполнение запроса Отрображение полученной информации на экран кодирова данных для прогнозирования Прогнозирование по средствам нейросети. вывод отчета на печать вывод отчета в текстовый файл принтер 108 текстовый файл Рис 3.3. Процесс обработки данных Обработка данных (рис. 3.3) осуществляется в ходе вычислительных действий, реализуемых в ходе запросов к базе данных, а также в результате расчетов с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей и нейросимулятора NeuroPro. Результаты обработки представляются в виде сгенерированных отчетов и нейросетевых моделей.

109 Информационная модель АИС. Информационная модель автоматизированной информационной системы включает две составляющие: логическую модель базы данных и физическую модель базы данных. Логическая модель определяет структуру хранилища информации, физическая модель определяет количество таблиц (файлов) для хранения информации, тип данных, организацию хранения. Логическая структура хранилища представлена рис Из схемы видно, что хранилище включает 6 отдельных отношений (таблиц): 5 справочников (справочная информация), и одно рабочее. Farm Farm_ID Скот и птица в живой массе молоко картофель овощи Eat eat_id цельномолочная прод. хлеб и хлебоизд. мясо и субпрод. finance Finance_ID исп. кап.влож. из всех ист. исп. кап. влож. в произв. сфере. исп. кап. влож. в непроизв. сфере. розничный товарооборот объем платных услуг стоимость МПК Industry Ind_ID продукция промышленности нефть бензин диз. топливо прев. обработка нефти делов. древисина пиломатериалы стеновые материалы отчет по СХ отчет по переработке АПК people people_id числ. экон. активног нас. числ. занятого нас. общая числ. нас. числ. нас. в статусе безработ. отчет по вложениям. отчет по помышленности. Org Рег. номер предприятие дата среднемесячная зарплата прибыль убыток Дебит. задолженность Кредит. задолженность Задоженность по зарплате Ind_ID (FK) (IE) Farm_ID (FK) (IE) eat_id (FK) (IE) Finance_ID (FK) (IE) people_id (FK) (IE) отчет по населению Рис Логическая модель данных АИС 109

110 Физическая модель хранилища представлена одним файлом storage.dbf, в котором содержатся все отношения (таблицы) базы, индексная информация. База данных включает следующие информационные отношения: Отношение Ogr - хранит информацию о предприятиях: Таблица 3.1 Имя поля Тип Значение *Reg_num Text регистрационный номер отчета Date_Inc Date дата получения отчета Avg_sale Float среднемесячная зарплата Income Float прибыль предприятия Outcome Float убытки предприятия Debit_zad Float дебиторская задолженность Credit_zad Float кредиторская задолженность Ogr_Name Text название организации Sale_zad Float задолженность по зарплате. Отношение Farm - хранит информацию об основных показателях сельского хозяйства: Таблица 3.2 Имя поля Тип Значение *Farm_ID Counter ключ отношения Farm Milk Float объем производства молока Cattle Float объем производства скота и птицы Potato Float объем производства картофеля Vegetables Float объем производства овощей 110

111 Отношение Industry - хранит информацию об основных показателях промышленного производства: Таблица 3.3 Имя поля Тип Значение Industry_ID Сounter ключ отношения Industry all_prod Float продукция, произведенная за отчетный период Oil Float производство нефти Petrol Float производство бензина Fuel Float производство дизельного топлива oil_prod Float производство переработки нефти wood Float производство деловой древесины wood_prod Float производство пиломатериалов wall Float производство кирпича и стеновой продукции Отношение Eat - хранит информацию об основных показателях АПК: Таблица 3.4 Имя поля Тип Значение *Eat_ID Counter ключ отношения Eat Milk_prod Float производство цельномолочной продукции Bead Float производство хлебобулочных изделий Meat Float производство мяса и субпродуктов Отношение Finance - хранит информацию об объеме инвестиций: Таблица 3.5 Имя поля Тип Значение *Finance_ID Counter ключ отношения Finance Inv_All Float инвестиции всего Inv_indust Float инвестиции в производственную сферу Inv_service Float инвестиции в непроизводственную сферу Trade Float среднемесячный розничный товарооборот Servisce Float платные услуги населению MPK Float стоимость МПК 111

112 112 Отношение People - хранит информацию о занятости населения: Таблица 3.6 Имя поля Тип Значение *People_ID Counter ключ отношения People People_all Float общая численность населения Can_work Float численность работоспособного населения Have_job Float численность занятого населения Jobless Float численность безработных Отношения связи: Отношение Farm_Org - отношение связи таблиц Farm и Org: Таблица 3.7 Имя поля Тип Значение * Reg_num Text регистрационный номер отчета Farm_ID Counter ключ отношения Farm Отношение Industry_Org - отношение связи таблиц Industry и Org: Таблица 3.8 Имя поля Тип Значение * Reg_num Text регистрационный номер отчета Industry_ID Counter ключ отношения Industry Отношение Eat_Org - отношение связи таблиц Eat и Org: Таблица 3.9 Имя поля Тип Значение * Reg_num Text регистрационный номер отчета Eat _ID Counter ключ отношения Eat Отношение Finance_Org - отношение связи таблиц Finance и Org: Таблица 3.10 Имя поля Тип Значение * Reg_num Text регистрационный номер отчета Finance_ID Сounter ключ отношения Finance

113 Отношение People_Org - отношение связи таблиц People и Org: Таблица 3.11 Имя поля Тип Значение * Reg_num Text регистрационный номер отчета People _ID Counter Ключ отношения Industry На основе представленных моделей разрабатываемой АИС, Технического задания, Технического проекта (Приложение III и Приложение IV) на автоматизированную информационную систему осуществляется разработка программной части АИС Формирование и реализация управляющих воздействий на основе результатов прогнозного моделирования производства Полученные на основе предлагаемой методики модели производства можно трактовать как варианты роста производства в экономике муниципального образования, которые могут быть использованы при выработке управляющих решений. Рассмотрим для примера значения одной из найденных моделей, полученной по проведенным расчетам с использованием обученной нейронной сети, характеризующей производство в 1999 г. - I квартале 2000 г. для прогноза на второй квартал 2000 года. В табл. 2.6 Главы II представлены данные, характеризующие факторы роста производства в 1999 г. - I квартале 2000 г. Все возможные сочетания факторов роста производства даны в табл Путем опроса обученной нейронной сети получаем значения Y в табл Как видим, не все сочетания факторов роста производства, во втором квартале 2000 г. это: X1 (добыча нефти), X3 (производство дизельного топлива), X10 (производство молока в сельском хозяйстве), X12 (производство молочной продукции в АПК) дают рост производства в целом, т.е. определяют Y=1. 113

114 114 Таблица 3.12 Таблица возможных сочетаний факторов развития производства для прогноза на II кв г. N/N п.п X1 X3 X10 X12 Y Значения модели представленные в табл используются в качестве исходных для модели роста производства в экономике МО во втором квартале 2000 года табл (в Приложении II подробно представлены процесс получения значений модели с использованием нейронной сети). Таблица 3.13 Модель прогнозирования роста производства во II кв г. п/п X1 X3 X10 X12 Y

115 Модель прогнозирования роста производства во втором квартале 2000 года, полученная с применением нейросетевых методов и моделей характеризуется следующими параметрами: 1. Факторы, обеспечивающие рост производства на территории МО Город Ухта во втором квартале 2000 года: добыча нефти, производство дизельного топлива, производство молока в сельском хозяйстве и производство молочной продукции в АПК; 2. Прирост производства (прогноз) во втором квартале 2000 года составит не менее 8. 8 млн. рублей в месяц, если добыча нефти составит не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве - не менее 481 тонны в месяц; производство молочной продукции в АПК - не менее 502 тонны в месяц. Основываясь на данных опроса обученной нейронной сети, протестированной и проверенной на прогнозную способность (Приложение II), можно определить варианты роста производства в экономике МО с учетом выпуска основных видов продукции. Их всех представленных в табл семи вариантов роста производства (Y=1), можно видеть, что наиболее предпочтителен вариант, не предусматривающий спада производства в отдельных отраслях промышленности (вариант 7). При этом прирост производства (прогноз) во втором квартале 2000 года составит не менее 8. 8 млн. рублей в месяц, если добыча нефти составит не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц; производство молочной продукции в АПК - не менее 502 тонны в месяц. Прирост производства можно прогнозировать даже если в отдельных отраслях производства будет наблюдаться спад (варианты 1-6 табл. 3.13). Первый вариант: добыча нефти меньше 52.5 тыс. тонн в месяц, производство молока в сельском хозяйстве также меньше порогового значения тонны в месяц; производство дизельного топлива 115

116 должно быть не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молочной продукции в АПК должно быть не менее 502 тонны в месяц. Второй вариант: добыча нефти меньше 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива должно быть не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц; производство молочной продукции в АПК должно быть не менее 502 тонны в месяц. Третий вариант: добыча нефти не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива может быть меньше 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве может быть меньше 481 тонны в месяц и производство молочной продукции в АПК - не менее 502тонны в месяц. Четвертый вариант: добыча нефти не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива может быть меньше 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве должно быть не менее 481 тонны в месяц и производство молочной продукции в АПК - не менее 502 тонны в месяц. Пятый вариант: добыча нефти не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве может быть меньше, чем 481 тонны в месяц и производство молочной продукции в АПК - не менее 502 тонны в месяц. Шестой вариант: добыча нефти не менее 52.5 тыс. тонн в месяц, производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн в месяц; производство молока в сельском хозяйстве - не менее 481 тонны в месяц; производство молочной продукции в АПК может быть меньше, чем 502 тонны в месяц. Выбор из полученных вариантов, обеспечивающих ежемесячный прирост производства остается за лицом, принимающим решения, исходя из предпочтений, отдаваемых тому или иному варианту с точки зрения его реализуемости. 116

117 Полученные на основе прогнозной модели варианты роста производства могут быть использованы для выработки управляющих решений. Из предлагаемых вариантов (табл. 3.13, варианты 1-7) следует, что прирост объема промышленного производства в экономике муниципального образования во втором квартале 2000 года может быть достигнут не менее 8.8 млн. рублей в месяц, при этом управляющие воздействия должны быть направлены на то, чтобы одновременно решить следующие задачи: обеспечить добычу нефти не менее 52.5 тыс. тонн ежемесячно; обеспечить производство дизельного топлива не менее 42.2 тыс. тонн ежемесячно; обеспечить производство молока в сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц; обеспечить производство молочной продукции в АПК не менее 502 тонны в месяц. Реализация управленческих решений, полученных на основе прогнозной модели производства, может быть обеспечена за счет индикативного задания отрасли (от Министерства экономики Республики Коми), заключения муниципальных контрактов с предприятиями, организации муниципальных программ развития, муниципального госзаказа и других инструментов механизма управления экономикой МО. Функционирование механизма управления экономикой муниципального образования с использованием элементов искусственного интеллекта (обученной нейронной сети), баз данных и АИС, представлено на рис Прогнозы социально-экономического развития экономики территории (краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные) разрабатываются по единой методике с использованием информационной технологии искусственных нейронных сетей, баз данных, базы моделей роста производства, автоматизации управленческих процессов как инструментов поддержки и принятия управленческих решений. 117

118 Оперативное управление ИТ краткосрочных прогнозов с использованием НС Разработка прогнозов социальноэкономического развития города ИТ построения моделей прогнозирования на основе НС, базы данных, базы моделей Согласование и утверждение в Совете Города Стратегическое управление ИТ краткосрочных, среднесрочных, долгосрочных прогнозов с использованием НС Защита прогнозов в Министерстве экономики РК Индикативное задание отрасли Муниципальные контракты с предприятиями Муниципальные заказы Муниципальные программы Публикация прогнозных показателей в СМИ, статистических сборниках 118 Ежемесячный мониторинг социально-экономического развития города АИС, базы данных предприятий города Рис Функционирование системы управления экономикой МО на базе ИТ: обученной нейронной сети и АИС На основе прогнозов определяются количественно цели перспективного социально-экономического развития муниципального образования, выявляются факторы, обеспечивающие рост производства, рассчитываются их количественные значения, определяются варианты развития производства, точки роста, перспективные производства, а также выявляются неблагоприятные тенденции в развитии экономики МО. В процессе защиты прогнозов социально-экономического развития территории в Министерстве экономики Республики Коми местные власти, опираясь на данные прогнозов, могут обосновать индикативное задание отрасли (нефтедобыча, нефтепереработка и

119 др.) для обеспечения целей социально-экономического развития территории, а также обоснованно использовать муниципальные программы, муниципальные заказы, муниципальные программы, инвестиции и другие инструменты воздействия на развитие производственного сектора экономики МО. В ходе ежемесячного мониторинга социально-экономического развития МО с применением краткосрочных прогнозов на основе технологии нейронных сетей, обработки управленческой информации на основе автоматизированной информационной системы, обеспечении ее хранения в базе данных, отслеживаются ежемесячные изменения в развитии экономики МО. Применение предлагаемой методики построения прогнозных моделей производства в экономике МО позволяет организовать также стратегический уровень управления МО (его информационное обеспечение), главной задачей которого является адаптировать управление к постоянно изменяющимся условиям развития рыночной экономики и, с учетом этого, организовать эффективное функционирование механизма управления экономикой муниципального образования. Основываясь на данных рис. 1.1, представленного в Главе I ( Функции и механизм управления экономическим развитием МО на базе информационных технологий ИТ ) и рис. 3.5 Главы III можно отметить, что применение предлагаемых в работе информационных технологий окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет: совершенствования функции управления (прогнозирования) на основе предлагаемой методики прогнозного моделирования производства с учетом выпуска основных видов продукции; совершенствования функции управления мониторинга социально-экономического развития МО на основе организации хранения, обработки данных с использованием баз данных, автоматизированной информационной системы управления и методики построения краткосрочных прогнозов; 119

120 организации информационной базы и применения предлагаемой методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления; совершенствования косвенных (экономических) методов управления экономикой на основе усиления потенциала прогнозирования развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства; более обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления: муниципальных контрактов, муниципальных программ развития, муниципальных заказов, инвестиций и т.д. Выводы 1. Необходимым развитием разработанной методики прогнозного моделирования производства и обязательным условием применения ее для повседневного использования в процессе разработки прогнозов в системе муниципального управления является ее автоматизация. 2. Разрабатываемая АИС относится к классу систем принятия и поддержки решений задач управления, поэтому типовыми компонентами системы являются: база данных, база моделей, система управления интерфейсом. 3. В процессе автоматизации прогнозно-аналитических работ обученная нейронная сеть используется в качестве элемента искусственного интеллекта в структуре АИС и призвана обеспечить аналитическую поддержку принятия решений. 4. Для наглядного представления функций системы, ее структуры, основных компонентов, последовательности обработки данных в системе, для представления ее информационного обеспечения используется модельное представление системы: структурнофункциональная схема АИС, технологическая схема АИС, которые отражают связь между модулями АИС и последовательность обработки управленческих данных; информационная модель АИС 120

121 представлена в виде логической и физической модели баз данных; хранилище данных представлено 6 отдельными отношениями (таблицами, файлами): 5 справочными, одним рабочим. 5. В Техническом задании и Техническом проекте на АИС определяется порядок внедрения и реализации методических и технологических решений, полученных в ходе исследования. 6. Приведенные результаты показывают, что для выработки управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования с учетом выпуска основных видов продукции, может быть использована предлагаемая в работе методика построения прогнозных моделей производства на основе обученной нейронной сети. Данная методика позволяет сформировать систему управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования в прогнозируемом периоде. 7. Применение предлагаемой в работе методики построения прогнозных моделей производства с использованием информационной технологии нейронных сетей, автоматизированной системы, базы данных и базы знаний окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет совершенствования функции управления прогнозирования; совершенствования функции управления мониторинга социально-экономического развития МО на основе баз данных и АИС и методики построения краткосрочных прогнозов; организации информационной базы и применения методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления; совершенствования экономических методов управления экономикой на основе прогнозов развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства; более обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления, таких как муниципальные контракты, муниципальные программы развития, муниципальные заказы, инвестиции и т.д. 121

122 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Исследование по теме Совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования на базе информационных технологий (на примере города Ухты) проводилось в соответствии с поставленными задачами, в результате были получены следующие теоретические и практические результаты. 1. Существующие противоречия, когда муниципальные образования обладают развитым производственным потенциалом и, в то же время, имеют ряд проблем в обеспечении социальноэкономического развития территории, обуславливают необходимость совершенствования механизма управления экономикой на местном, муниципальном уровне применительно к рыночным условиям. 2. Раскрытие сущности механизма управления экономикой муниципального образования, выявление его особенностей, структуры, свойств, функций, а также создание теоретической конструкции механизма управления экономикой МО, позволили определить направления совершенствования механизма управления (функции управления, совокупность способов, методов, инструментов управления, обеспечивающих подсистем). 3. В рыночных условиях развития предпосылкой формирования эффективного механизма управления экономикой МО является повышение эффективности прогнозирования муниципального развития, которое обеспечивается средствами и инструментами новых информационных технологий управления (элементов искусственного интеллекта, баз данных и т.д.). 4. На примере МО Город Ухта рассмотрен практически действующий механизм управления, выявлены его недостатки, которые обуславливают необходимость совершенствования прогнозирования производства, так как город имеет развитый производственный потенциал, который определяет уровень его социально-экономического развития. 122

123 5. Усиление потенциала прогнозирования производства в экономике муниципального образования обусловлено рыночными условиями развития и обеспечивается применением для определения перспективных социально-экономических показателей методики, базирующейся на использовании аппарата искусственных нейронных сетей. 6. Методика прогнозного моделирования на основе искусственной нейронной сети направлена на построение прогнозной модели производства в экономике МО с учетом объема производства основных видов продукции. 7. Основные свойства и характеристики предлагаемой методики: представляет собой развитие экономико-математического моделирования социально-экономических процессов; в настоящее время имеет большое распространение в связи с рыночными условиями развития экономики; основана на методах нейроматематики; предполагает использование программ-генераторов искусственных нейронных сетей; предназначена для решения задач моделирования и прогнозирования; обеспечивает точность прогнозирования на уровне 90% и выше; методика осуществляется поэтапно, в соответствии с требованиями нейросетевой обработки данных и с указаниями разработчика программы-генератора искусственной нейронной сети. 8. В данной работе для создания нейронной сети использовался нейросимулятор NeuroPro. Обучение нейронной сети проведено на выборке из показателей предыдущих периодов (использовались данные за 1999 год, первые три месяца 2000 года). Для проверки прогнозной способности нейронной сети были использованы данные, ежемесячно учитываемые официальной статистикой за первую половину 2000 года. 123

124 9. Качество получаемых прогнозов во многом зависит от архитектуры используемой сети, режимов её обучения и от того, какие данные были подготовлены для подачи на вход нейронной сети и в каком виде. Поэтому подбор оптимальных режимов обучения, архитектуры и формы входных данных основывается на данных, полученных в результате эмпирических исследований и согласно методическим указаниям разработчика пакета нейросимулятора для пользователей. 10. Данные подаются на вход нейронной сети в квантованном виде, т.е. имеют не непрерывное множество значений, а дискретное. В исследовании применялся алгоритм квантования (бинаризации) данных с помощью пороговых значений. При этом переменные принимали вид 1, если наблюдался рост показателя, относительно порогового значения, и 0 во всех других случаях. Квантование переменных обусловлено тем, что прогнозируется не само значение промышленного производства, а лишь его рост. 11. Модель производства, полученная с помощью предложенной нейросетевой технологии обработки данных, имеет определенную структуру и параметры, объективно отражающие особенности территории. Длительность существования найденных моделей определяется периодом сбора статистических данных, из которых они извлекаются. 12. С помощью обученной нейронной сети выявлены структурные изменения в экономике муниципального образования Город Ухта. Так например, в первом квартале 2000 года развитие экономики определялось ростом добычи нефти, ростом производства бензина, молока в сельском хозяйстве, хлеба и хлебобулочных изделий в АПК; во втором квартале 2000 года значимыми факторами, определяющими рост производства в экономике города, является добыча нефти, производство дизельного топлива, производство молока в сельском хозяйстве, производство молочной продукции в АПК. Предлагаемая нейросетевая технология позволяет объективно решать задачи анализа факторов, определяющих рост производства в 124

125 экономике муниципального образования в анализируемом периоде, моделировать и прогнозировать рост производства в краткосрочном, среднесрочном, долгосрочном периоде; количественно определять факторы, определяющие рост производства. 13. Необходимым развитием разработанной методики прогнозного моделирования производства и обязательным условием применения ее для повседневного использования в процессе разработки прогнозов в системе муниципального управления является ее автоматизация. 14. Разрабатываемая АИС относится к классу систем принятия и поддержки решений задач управления, поэтому типовыми компонентами системы являются: база данных, база моделей, подсистема управления интерфейсом, подсистемы управления базой моделей, базой данных. 15. В процессе автоматизации прогнозно-аналитических работ обученная нейронная сеть используется в качестве элемента искусственного интеллекта в структуре АИС и призвана обеспечить аналитическую поддержку принятия решений. 16. Для наглядного представления АИС, ее структуры, основных компонентов, последовательности обработки данных в системе, для представления ее информационного обеспечения разработаны модели системы: структурно-функциональная схема (модель) АИС, технологическая схема (модель) АИС, которые отражают связь между модулями АИС и последовательность обработки управленческих данных; информационная модель системы представлена в виде логической и физической модели базы данных; хранилище данных разбито на 6 отдельных отношений (таблиц): 5 справочников, и одно рабочее. 17. Техническим заданием и Техническим проектом на АИС определен порядок внедрения и реализации методических и технологических решений, полученных в ходе исследования. 18. Результаты исследования показали, что для выработки управляющих воздействий, направленных на рост производства в 125

126 экономике муниципального образования с учетом выпуска основных видов продукции, может быть использована предлагаемая в работе методика построения прогнозных моделей производства на основе обученной нейронной сети. Данная методика позволяет сформировать систему управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования в прогнозируемом периоде. 19. Применение предлагаемой в работе методики построения прогнозных моделей производства с использованием информационной технологии нейронных сетей, автоматизированной системы, базы данных и базы знаний окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет: совершенствования функции управления (прогнозирования) на основе предлагаемой методики прогнозирования роста производства; совершенствования функции управления мониторинга социально-экономического развития МО на основе организации, хранения, обработки данных с использованием АИС и методики построения краткосрочных прогнозов на основе нейронных сетей; организации информационной базы и применения методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления; совершенствования косвенных (экономических) методов управления экономикой на основе прогнозов развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства; обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления: муниципальных контрактов, муниципальных программ развития, муниципальных заказов, инвестиций и т.д. Проведенные исследования по проблеме совершенствования механизма управления экономикой муниципального образования (на примере города Ухты) позволили авторам работы сформулировать следующие предложения. 126

127 Повышение эффективности муниципального управления возможно за счет следующих моментов: 1. Раскрытие сущности механизма управления экономикой муниципального образования, выявление его особенностей, структуры, свойств, функций позволяет определить направления совершенствования механизма управления в условиях рыночной экономики и с учетом возможностей новых информационных технологий управления. 2. Усиление потенциала управленческих решений в системе механизма управления экономикой муниципального образования необходимо по условиям развития экономики и обеспечивается применением для определения перспективных экономических показателей методики прогнозного моделирования производства, базирующейся на использовании аппарата искусственных нейронных сетей. 3. Автоматизация прогнозно-аналитических работ и организация информационного обеспечения автоматизированной информационной системы в виде информационной модели системы, логической и физической модели базы данных является необходимым условием применения предлагаемой методики в повседневной управленческой деятельности специалистов местной администрации для повышения эффективности управления. Использование результатов исследования позволит повысить эффективность механизма управления экономикой муниципального образования. 127

128 128 БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Анимица Е.Г., Власова Н.Ю., Сурнина Н.М. Теоретикометодологические аспекты структурной трансформации городов старопромышленного региона: в 2 ч. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, ч с. 2. Анимица Е.Г., Власова Н.Ю., Дворядкина Е.Б., Сурнина Н.М. Структурная трансформация экономики городов старопромышленного региона. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, с. 3. Анимица Е., Дворядкина Е., Силин Я. Бюджет большого города.- М.: Московская школа политических исследований, с. 4. Анимица Е.Г., Тертышный А.Т. Местное самоуправление: история и современность. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. унта, с. 5. Анимица Е.Г., Медведева И.А., Сухих В.А. Малые и средние города: научно-теоретические аспекты исследования: Монография. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, с. 6. Акопов В.И. Гаджиев Ю.А. Модель благосостояния Республики Коми. - Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН, с. 7. Анисимов В., Винслав Ю. Муниципальный уровень промышленной политики: специфика, опыт, принципы совершенствования // Российский экономический журнал, , с Афоничкин А.И. Принятие управленческих решений в экономических системах: Учебное пособие. Саранск: Издательство Мордовского университета, c. 9. Бачило И.Л. Гренбэк В.Г. Проблемные регионы ресурсного типа объекты государственного регулирования // Известия АН. Сер. Географическая, , с Белобородова Н.А. Модели прогнозирования развития экономики муниципального образования Город Ухта с использованием нейронных сетей // Cборник научных трудов: Материалы научнотехнической конференции (16-18 апреля 2001 г.). Ухта: УГТУ, с

129 11. Белобородова Н.А. АИС прогнозирования роста производства // Сборник научных трудов: Материалы научно-технической конференции (16-18 апреля 2001г). Ухта: УГТУ, с Белобородова Н.А. Методика и модели прогнозирования развития экономики муниципального образования Город Ухта. Ухта: УГТУ, с. 13. Белобородова Н.А. Модели прогнозирования роста производства с использованием нейронных сетей // Известия вузов. Нефть и газ, , с Бендерский Ю.Г. Взаимодействие контрактных регионов // Регион: экономика и социология, , с Бир Ст. Мозг фирмы. М: Радио и связь, с. 16. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М.: Гос. издво физ.-мат. лит-ры, с. 17. Болотов С.П. Развитие управления фактор обновления. Монография. Сыктывкар, Коми книжное издательство, с. 18. Большаков Н.М., Кузьбожев Э. Н. Основы социальноэкономического прогнозирования. Сыктывкар: СЛИ, с. 19. Бунич П.Г. Хозяйственный механизм. Учебник М.: Высшая школа, с. 20. Барбаков О.М. Система управления регионом: детерминанты, информационные технологии, модели: Автореф. диссертации на соискание ученой степени д-ра социологических наук. Тюмень, с. 21. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, с. 22. Валентей С.Д., Лексин В.Н., Бухвальд Е.М. и др. Государственное регулирование территориального управления в России // XXI век. Стратегические проблемы и перспективы российской экономики. М.: Экономика, Велехов Л.А. Основы городского хозяйства. М.; Л., Ч.П. 243 с. 24. Вестник Екатеринбургской городской Думы. 65. Екатеринбург, с. 129

130 25. Витковский О.В. Территориальный социально-экономический мониторинг для целей региональной политики (опыт ФРГ) // Вестник Московского Университета, сер. 5, география с Воронин А.Г., Лапин В.А., Широков А.Н. Основы управления муниципальным хозяйством. М.: Издательство Дело, с. 27. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Учебное пособие. Ленинград: Издательство Ленинградского университета, с. 28. Гибеж А.А. Методы регулирования взаимоотношений местных органов власти и хозяйствующих субъектов. Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Сыктывкар, с. 29. Горбань А.Н. Проблема скрытых параметров и задачи транспонированной регрессии // Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов V Всероссийского семинара. Красноярск: Издательство КГТУ, с Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: ПараГраф, с. 31. Горбань А.Н., Миркес Е.М. Оценки и интерпретаторы ответа для сетей двойственного функционирования. Красноярск, с. (Рукопись деп. в ВИНИТИ , 2511-В97). 32. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука (Сибирское отделение), с. 33. Гвишиани Д.М. Организация и управление. Монография. М.: Издательство Наука, с. 34. Дмитриева Т.Е. Лаженцев В.Н. Концепция освоения минеральносырьевой базы европейского северо-востока в аспекте технологии программного управления // Геология и минеральные ресурсы европейского северо-востока России: новые результаты и новые перспективы: Материалы XIII геологического съезда Республики Коми. Сыктывкар,

131 35. Демин А. И. Информационная теория экономики. Макромодель. М.: Издательство Палев Москва, с. 36. Есикова Т.Н. Малов В.Ю Хорев Ф.Г. Возможности использования ГИС-технологий при прогнозировании развития территориальных систем // Вычислительные технологии, т.3. 5, с Евсеенко А.В. Кулешов В.В. Базовые процессы развития экономики Сибири // Регион: экономика и социология, , с Жилкин С.Ф. Методические основы формирования стратегического выбора муниципального образования городского типа: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. СПб., с. 39. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск: Наука, с. 40. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, с. 41. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. Радио, с. 42. Ивахненко А.Г. Персептрон система распознавания образов. Киев: Наукова Думка, с. 43. Искусственный интеллект: В 3 х кн. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, с. 44. Котилко В.В., Орлова Д.В. Экономическое прогнозирование (региональный аспект). М.: Университет имени Дашковой Е.Р., с. 45. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, с. 46. Крюков В.А. Маршак В.Д. Селиверстов В.Е. Региональный экономический механизм // Регион: экономика и социология, , с Крюков В.А. Регионы и нефтяной сектор новые грани старых проблем // Регион: экономика и социология. 1995, 1. с

132 48. Любовный В.Я. Пути повышения экономического взаимодействия субъектов Федерации и органов местного самоуправления // Тез. доклада на пленарном заседании // Материалы региональной научно-практической конференции Стабилизация социальноэкономического развития Самарской области: стратегия, проблемы, решения. Самара, Любовный В.Я Управление регионом в новых условиях хозяйствования // Регионология Концепция и приоритетные программные мероприятия среднесрочнного социального и экономического развития / А.И. Татаркин, О.Н. Дунаев, Г.Ф. Пешков и др. РАН Уральское отделение Ин-т экономики. Екатеринбург, Лаженцев В.Н. Реформы и проблемы социально-экономического развития Республики Коми // Экономика Северо-запада: проблемы и перспективы развития , c Лаженцев В.Н. Региональная экономическая программа: опыт Республики Коми // Регион: экономика и социология , с Лаженцев В.Н. Экономический федерализм и регулирование регионального развития // Проблемы комплексного регионального развития России. Кн. 1. М.: СОПС и ЭС, с Лаженцев В.Н. Дмитриева Т.Е. Региональная собственность в системе государственного управления // Уральский регион: последствия экономического реформирования. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, с Лаженцев В.Н. Территориальное развитие: методология и опыт регулирования. СПб.: Наука, с. 56. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Государственное регулирование и селективная поддержка регионального развития // Росс. эконом. журнал Лексин В.Н. Швецов А.Н. Приоритеты региональной политики. Вопросы методологии анализа и оценок // Росс. эконом. журнал

133 58. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Незаметная реформа : передача социальных объектов предприятий в муниципальную собственность // Росс. эконом. журнал Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общероссийские реформы и территориальное развитие. Статья первая. Постановка проблемы // //Росс. эконом. журнал Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общероссийские реформы и территориальное развитие. Статья первая. Проблемы территориальной целостности, дифференциации и дезинтеграции // Росс. эконом. журнал Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общая теория реформ. Контуры проблемы и система исследования // Теория и практика организации проведения реформ. М.: Эдиториал. УРСС Лексин В.Н., Ситников А.И., Юнина О. Системное регулирование территориального развития: экономико-правовой аспект. М.: ВНИИСИ, с. 63. Лексин В.Н. Швецов А.Н Государственное регулирование территориального развития России // Путь в XXI век: стратегические проблемы и перспективы российской экономики / Рук. авт. колл. Д.С. Львов. М.: ОАО Изд-во Экономика, с. 64. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. М., с. 65. Маршалова А.С., Новоселов А.С. Основы теории регионального воспроизводства. Курс лекций. М.: Экономика, с. 66. Малышев В.И. Стратегические программы развития экономического ядра региона в системе государственного регулирования экономики: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. СПб., с. 67. Монахова Е. Менеджмент республиканского масштаба // PC Week , с Морозова Т.Г., Победина М.П., Поляк Г.Б. и др. Муниципальный менеджмент. Учебное пособие для вузов. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, с. 133

134 69. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования. Учебное пособие СПб.: c. 70. Осипов А.К. Методология экономического регулирования комплексного развития экономики и региона (на примере Удмуртии) Екатеринбург: УрО РАН, Ин-т экономики с. 71. Осипов Ю. М. Основы теории хозяйственного механизма. М.: Изд-во Московского университета с. 72. О Саливан А. Экономика города. М.: ИНФРА М., с. 73. Позин Н.В. Моделирование нейронных структур. М.: Наука, с. 74. Путь России в XXI век. Стратегические проблемы и перспективы российской экономики / Под редакцией Львова Д.С. М.: Экономика, с. 75. Проблемы федерализма, местного самоуправления и территориального развития в России. Серия: Региональная политика России: Концепции, проблемы, решения / Под общей редакцией В.Н. Лексина, А.Н., Швецова. М.: Эдиториал УРСС, с. 76. Пушкарев В.М., Горяченко Е.Е., Ростовцев П.С., Костин В.С. Диагностика и прогнозирование социально-экономического развития монофункционального города // Регион: экономика и социология с Региональная экономика: опыт и перспективы рыночных преобразований / Под ред. д. э. н. Лузина Г.П. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, ч с., ч с. 78. Региональная стратегия устойчивого роста / Отв. Ред. А.И. Татаркин, РАН УрО, Ин-т экономики. Екатеринбург, НИСО УрО РАН, Глава 2. Методологические и методические подходы к проблемам устойчивого развития / А.М. Коробейникова, Н.И. Климова, В.Н. Лаженцев, А.И. Татаркин, Л.М. Капустина. с Розенблат Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир, с. 134

135 80. Рохчин В.Е., Якишин Ю.В. Стратегическое управление структурной перестройкой экономики в городах России. СПб.: ИРЭ РАН, с. 81. Селин В.С. Истомин А.В. и др. Макроэкономическая нестабильность на европейском Севере России: индикаторы, тенденции, механизм регулирования. Апатиты: с. 82. Севастьянов Л.И. Индикаторы социально-экономического развития регионов: методические подходы к разработке // Регион: экономика и социология , с Соколов Е.Н., Вайткявичюс Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, с. 84. Суспицын С.А. Стратегия регионального развития и приоритеты социально-экономической политики // Регион: экономика и социология , с Стратегия планирования регионального развития (на примере Республики Коми) // Региональная экономика и региональная политика: Сб. научн. трудов. Вып.3 / Под ред. Е.Г. Анимицы. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, с Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, с. 87. Садов С.Л. Спирягин В.И. Моделирование экономических процессов в регионе (Коми научный центр УрО РАН). Сыктывкар, с. 88. Садов С.Л. Спирягин В.И. Системные преобразования в экономике. (Коми научный центр УрО РАН). Сыктывкар, с. 89. Саркисян С.А., Каспин В.И., Лисичкин В.А. и др. Теория прогнозирования и принятия решений. Учебное пособие. М.: Высшая школа, с. 90. Совершенствование хозяйственного механизма развития регионов и предприятий (Коми научн. центр УрО АН СССР 118) / Отв. ред. Т.Е. Дмитриева, Г.А. Князева. Сыктывкар, с. 91. Смирнов Э.А. Основы теории организации. Учебное пособие. М.: ЮНИТИ, с. 135

136 92. Соловьев Ю.А. Формирование системы управления муниципальной собственностью в новых условиях хозяйствования: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. М., с. 93. Советов Б.Я Информационная технология. Учебник для вузов. М.: Высшая школа, с. 94. Татаркин А.И., Романова О.А., Куклин А.А., Яковлев В.И. Экономическая безопасность как объект регионального исследования // Вопросы экономики , с Фридман Ю. Региональная экономическая модель: идея реализация прогноз // Финансы в Сибири , с Черников А.П. Имитационное моделирование взаимосвязанного развития энергетики и экономики региона // Региональные энергетические программы: методические основы и опыт разработки. Новосибирск: Наука, с Чепурко Ю.А. Совершенствование процесса регулирования регионального социально-экономического развития: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. Краснодар, с. 98. Чукреев Ю.Я. Экспертная система текущего планирования режимов региональной электроэнергетической системы (Коми научный центр УрО РАН). Сыктывкар, с. 99. Чукреев Ю.Я., Хохлов М.В., Н.Э. Готман. Применение искусственных нейронных сетей в задачах оперативного управления режимами электроэнергетических систем. (Коми научный центр УрО РАН). Сыктывкар, с Черныш Е.А., Молчанова Н.П., Новикова А.А., и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. М.: ПРИОР, с Штульберг Б.М. Методологические проблемы прогнозирования регионального развития // Тезисы докладов на конференции Региональная стратегия социально-экономического развития ч. 1. Екатеринбург, с

137 102. Швецов А.Н. Проблемы системной организации экономических отношений в период реформ // Теория и практика организации проведения реформ. М.: Эдиториал, УРСС Ширинкин М.В. Совершенствование механизма управления социально-экономическим развитием муниципального образования крупнейшего города. Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Екатеринбург, с Щетинин В.Г. Анализ факторов экономического роста региона // Вопросы статистики. М: , с Щетинин В.Г. Костюнин А.В. Принятие решений на нейронных сетях оптимальной сложности // Автоматизация и современные технологии. М: , с Щетинин В.Г. Самоорганизация минимальной нейронной сети // В сб. Нейроинформатика и ее приложения. Красноярск: СО РАН, с Щетинин В.Г., Столярова О.В., Костюнин А.В. Синтез решающих правил на нейронных сетях для управления производством // Приборы и системы управления. М: , с Щетинин В.Г. Исследование методов многорядной самоорганизации разделяющих функций и разработка дискриминаторов. Дисс. на соискание ученой степени кандидата технических наук: Пенза, с. 137

138 Приложение 1 Результаты квантования m = 14 первичных (исходных) переменных х i, i = 1 m представлены в таблицах Приложения 1 с 1 по 14. Приложение 1.1 Добыча нефти мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 55, , , , , , , ,5 порог , , , , , , , , ,

139 Производство бензина автомобильного Приложение 1.2 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 26, , , , , , , , , , , ,1 порог , , , , ,

140 Производство дизельного топлива Приложение 1.3 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 45, , , , , , , , , , , ,2 порог , , , , , ,

141 Первичная переработка нефти Приложение 1.4 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 220, , , ,3 порог , , , , , , , , , , , , , ,

142 Производство деловой древесины Приложение 1.5 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 7, , , , , , ,8 порог 1 8 6, , , , , , , , , , ,

143 Производство пиломатериалов Приложение 1.6 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 1, , , , , , ,3 порог 1 8 1, , , , , , , , , , ,

144 Стеновые материалы Приложение 1.7 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 0, , , , , ,0 порог , , , , , , , , , , , ,

145 Продукция АПК. Хлеб и хлебобулочные изделия Приложение 1.8 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 911, , , , , , , ,0 порог , , , , , , , , , ,

146 Приложение 1.9 Продукция АПК. Производство мяса и мясопродуктов мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 37, , , , , , , , , , , ,4 порог , , , , , ,

147 Продукция АПК. Молоко и молочные продукты Приложение 1.10 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 383, , , ,0 порог , , , , , , , , , , , , , ,

148 Продукция сельского хозяйства. Скот и птица Приложение 1.11 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 26, , , , , , , , , , , ,6 порог , , , , , ,

149 Продукция сельского хозяйства. Молоко Приложение 1.12 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 439, , ,0 порог , , , , , , , , , , , , , , ,

150 Инвестиции в производственную сферу Приложение 1.13 мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 31, , , , , , , , , ,47 порог , , , , , , , ,

151 Приложение 1.14 Услуги мес. Прирост Количество ошибок Индикатор 1 45, , , ,3 порог , , , , , , , , , , , , , ,

152 Приложение 2 Рис Входные и выходные данные для построения нейронной сети 152 Рис Структура нейронной сети

153 Рис Таблица с данными обучающей выборки Рис Результаты тестирования нейронной сети 153

154 Рис Таблица исходных данных для прогноза на I квартал 2000 г. 154 Рис Результаты прогноза нейронной сети на I квартал 2000 г.

155 Рис Таблица исходных данных для построения модели роста объема производства Рис Результаты опроса нейронной сети 155

156 Рис Входные и выходные данные нейронной сети Рис Структура нейронной сети 156

157 Рис Таблица с данными обучающей выборки Рис Результаты тестирования нейронной сети 157

158 Рис Таблица исходных данных для прогноза на II квартал 2000 г. Рис Результаты прогноза нейронной сети на II квартал 2000 г. 158

159 Рис Таблица исходных данных для построения модели роста объема производства Рис Результаты опроса нейронной сети 159

160 160 Приложение 3 Техническое задание Автоматизированная система «Прогноз» разрабатывается для автоматизации процесса прогнозирования развития экономики муниципального образования «Город Ухта». Начало работ по проектированию системы 2002 г., окончание 2003 г. Назначение и цели создания и развития системы Автоматизированная система «Прогноз» предназначена для автоматизации процесса прогнозирования экономического развития региона. При создании системы преследуются следующие цели: предоставление пользователю прогнозов; предоставление информации о состоянии развития территории для разработки программ развития; повышение эффективности процесса прогнозирования за счет оперативности формирования прогноза развития и повышение точности прогнозов. Характеристика объектов автоматизации В качестве объектов проектируемой автоматизированной системы рассматривается процесс прогнозирования экономического развития территории муниципального образования «Город Ухта». Его основными этапами являются: подготовка материалов к формированию прогноза (анализ состояния экономики); выполнение и обоснование расчёта прогнозных показателей; формирование и уточнение прогноза; составление пояснительной записки. Под подготовкой материалов к формированию прогнозов понимается сбор статистической информации с предприятий, расположенных на территории МО «Город Ухта» и отделов администрации.

161 Предприятия, расположенные на территории МО «Город Ухта» предоставляют информацию об объемах производства основной продукции или объеме оказанных платных услуг в натуральном и денежном выражении, о численности работников и их среднемесячной заработной плате. Отделы администрации представляют информацию о занятости и уровне жизни населения, среднемесячном товарном обороте, состоянии городского бюджета, макроэкономические показатели развития региона. На этапе формирования и уточнения прогноза, специалист по прогнозированию, опираясь на аппарат математического анализа, рассчитанные прогнозные показатели и показатели предыдущих периодов, систематизирует данные, выявляет тенденции экономического развития региона. При долгосрочном прогнозировании специалисты уточняют прогноз, основываясь на текущих показателях развития. В пояснительную записку включается таблица значений прогнозных показателей, их обоснования и сам прогноз. Требования к системе Требования к системе в целом Основными требованиями к данной системе является выполнение следующих функций: сбор, обработка и хранение статистической информации; преобразование информации в формат нейросети с целью выполнения процедур анализа и прогнозирования; анализ; прогнозное моделирование; формирование результатов запросов в виде отчетов. Перечень подсистем и их основные характеристики Автоматизированная система Прогноз включает следующие подсистемы: База данных хранит информацию, необходимую для прогнозирования. 161

162 Подсистема заполнения базы данных вносит информацию в базу данных. Кодировщик представляет данные в используемом нейросетью формате. Нейросеть математический аппарат обработки данных, предоставляемых кодировщиком. Генератор отчетов подсистема, отвечающая за формирование отчётов в виде, удобном для чтения и распечатки. Требования к надёжности Функции должны быть защищены от выполнения при неверных действиях пользователя. Расчетные функции не должны выполняться при нарушении технологии обработки данных, сбоях оборудования и ПО (программного обеспечения), приведших к искажению БД (базы данных). Функционирование системы должно осуществляться без участия специалистов по информационно-программному обеспечению при минимальной специальной подготовке пользовательского персонала. Требования к интерфейсу пользователя Интерфейс системы должен быть нагляден, интуитивно понятен пользователю, где необходимо содержать всплывающие подсказки и комментарии. Интерфейс не должен позволять пользователю вносить некорректную информацию в базу данных, или строить некорректные запросы к ней. Требования к безопасности Система должна обеспечивать авторизованный доступ к защищаемым ресурсам (базе данных). Требования к функциям проектируемой системы База данных должна быть построена в соответствии с требованиями обеспечения надёжного хранения и согласованности данных, при всех операциях с ее отношениями. 162

163 Подсистема заполнения базы данных должна проводить процедуру авторизации, обеспечивать ввод данных в базу и согласованность данных при возникновении сбоев и отказов при вводе данных. Кодировщик должен обеспечивать представление данных в формате, доступном нейросети. Нейросеть обеспечивает получение на выходе прогнозируемых значений. Генератор отчетов должен составлять запросы к базе и отображать результаты запросов в виде отчетов. Требования к обеспечению Система должна использовать нейросеть, обученную по подобранным алгоритмам, протестированную. Данные должны быть преобразованы согласно алгоритма бинаризации. Требования к информационному обеспечению Информационное обеспечение системы должно соответствовать требованиям, принятым в администрации МО Город Ухта. Требования к лингвистическому обеспечению Все функции системы должны обеспечиваться в соответствии с установленными требованиями к разрабатываемой системе. Методический и инструктивный материал должен находиться в информационных блоках системы и позволять осваивать систему пользователем с минимумом дополнительных консультаций. Требования к программному обеспечению Для функционирования проектируемой системы на персональной ЭВМ пользователя должна быть установлена операционная система Windows NT или Windows 95/98. Для хранения данных используется база данных формата Microsoft DataBase. Работа с базой данных осуществляется через механизм ODBC-соединений. На стадии анализа и проектирования используются следующие программные продукты: 163

164 BPWin (Platinum) Основные функции: моделирование для последующего структурного анализа. На выходе схема информационных потоков. ERWin (Platinum) Использование для построения модели данных. На выходе логическая модель данных. Использование объектно-ориентированных сред разработки: Delphi или Visual C++. Использование языка SQL при построении запросов к базе данных. Требования к техническому обеспечению Система должна функционировать на IBM PC AT или 100% совместимых машинах на базе процессора и выше, со свободным дисковым пространством 30 Мбайт. Для вывода отчётов на печать ПЭВМ должен быть обеспечен доступ к принтеру. Состав и содержание работ по созданию системы Предпроектное исследование и первичный анализ: изучение структуры анализируемых процессов, автоматизируемых объектов для построения модели разрабатываемой базы данных. Разработка рабочего проекта. Тестирование и отладка. Проведение опытной эксплуатации и доработка АИС по замечаниям и предложениям. Сдача в эксплуатацию с выпуском описания алгоритмов и технологической документации. Сопровождение. Порядок контроля и приема работ 1. Проверка моделей и проекта все модели (DFD, «Сущность-связь» и др. проверяются на соответствие и на наличие ошибок в построении.) 2. Проект базы данных и сама база данных проверяется на наличие аномалий добавления, удаления и редактирования, на наличие избыточных атрибутов, избыточного дублирования, процедур и триггеров поддерживающих целостность базы данных. 164

165 3. Подсистема «заполнение базы данных». Проверяется на корректность добавления данных в таблицу. Проверяется контроль вводимых атрибутов на соответствие типу данных в базе, и по содержанию (подсистема не должна допускать ввод в базу 2-х идентичных по ключу записей.). Проверяется функционирование процедуры авторизации. 4. Тестируется блок кодировки данных. Проверяется его корректность, и правильность генерации тестовых файлов для нейронной сети. 5. Нейросетевой блок тестируется на соответствие заданному алгоритму, проверяется, адекватно ли сеть реагирует на тестовые данные, правильно ли она обучена. 6. Подсистема «генератор отчетов». Тестируется на корректность построения запросов к базе данных. Проверяется функционирование процедуры авторизации. 7. Проверяется взаимосвязь между блоками системы. Отслеживается процесс функционирования всей системы от начала до конца. Проверяется его правильность. 8. Проверяется интерфейс: наличие всплывающих подсказок, комментариев, насколько он будет доступен конечному пользователю. 9. Производится тестирование всей системы на рабочих данных. 10. Тестирование системы на критических и недопустимых данных. 11. Тестирование системы на рабочих местах конечными пользователями. Требования к составу и содержанию работ по подготовке объекта автоматизации к вводу системы в действие Для нормального функционирования системы необходимо, оснастить конечных пользователей рабочими станциями, с конфигурацией не ниже 80486, 16Mb ОЗУ, VGA; Система должна работать в ОС MS Windows 95/98. В операционной системе на рабочей станции должна быть установлена поддержка ODBC. Для обучения персонала, должны быть организованы курсы и выделено помещение. 165

166 Для обслуживания системы и ее расширения в штате городской администрации, или в штате отдела экономического развития должен быть закреплен специально обученный сотрудник. Источники разработки Проектирование системы должно базироваться на следующих документах: Должностные инструкции «специалиста экономического развития администрации муниципального образования «Город Ухта». Должностные инструкции «ведущего специалиста экономического развития администрации муниципального образования «Город Ухта». Номенклатура дел отдела «экономического развития» администрации. Ежемесячные и ежеквартальные отчеты и прогнозы. Документация на нейросетевой пакет NeuroPro. Классификация и спецификация алгоритмов обучения нейросетей. 166

167 Технический проект Общие сведения Приложение 4 Наименование АИС и ее место в организации Автоматизированная система «Прогноз» предназначена для использования специалистом по прогнозированию развития экономики МО «Город Ухта». Рабочее место данного специалиста должно быть оснащено персональным компьютером, подключение его к локальной сети не имеет принципиального значения. Возможности интеграции с существующими АИС не предусматриваются. Назначение АИС Автоматизированная система «Прогноз», предназначена для автоматизации процесса составления прогнозов, и генерации отчетов для составления прогноза специалистом по прогнозированию в администрации муниципального образования «Город Ухта». Перечень автоматизируемых функций Система призвана обеспечить автоматизацию следующих функций, лежащих на работнике управленческого аппарата: Операции со статистической информацией АИС обеспечивает хранение статистических данных, необходимых при расчетах показателей и прогнозировании, а также подготавливает статистические данные и, исходя из них, рассчитывает прогнозные показатели. Формирование отчетов АИС по запросу формирует отчеты, содержащие интересующую пользователя информацию. Обоснование прогноза АИС предоставляет пользователю прогнозные показатели, которые могут являться основой (обоснованием) для дальнейшей работы пользователя. 167

168 Сведения о программно-аппаратных платформах Система разрабатывается в расчёте на платформу Intel в операционной среде MS WINDOWS 95/98/Me/NT/2k. Для функционирования АИС в операционной системе должна быть установлена поддержка механизмов ODBC (Open DataBase Connectivity) и BDE (Borland DataBase Engine). 168 Характеристики АИС. Характеристики объектов автоматизации Описание объектов автоматизации и их связей Объект автоматизации в проектируемой системе процесс прогнозирования развития региона, который является основной задачей работников отдела экономического развития. Характеристики определяются должностными инструкциями. «Специалист отдела экономического развития» Главной задачей является подготовка прогнозов социальноэкономического развития территории муниципального образования, для этого необходимо: готовить материалы к формированию прогноза социальноэкономического развития города и пригородной зоны; выполнять и обосновывать расчеты прогнозных показателей социально-экономического развития территории; формировать корректировать и уточнять прогноз; готовить пояснительную записку к прогнозу. «Ведущий специалист отдела экономического развития» Главной задачей является прогнозирование социально экономического развития территории муниципального образования, для этого необходимо: выполнять прогноз производства объемов продукции для социальных нужд; готовить материалы к формированию прогноза социальноэкономического развития территории МО «Город Ухта»; выполнять и обосновывать расчеты прогнозных показателей социально-экономического развития территории на основании пре-

169 доставленных прогнозов развития основных предприятий города и пригородной зоны; разрабатывать, корректировать и уточнять прогноз; готовить пояснительную записку к прогнозу. Проанализировав данные инструкции можно выделить следующие этапы прогнозирования: подготовка материалов к формированию прогноза; выполнение и обоснование расчёта прогнозных показателей; формирование и уточнение прогноза; составление пояснительной записки. Взаимосвязи между структурными компонентами отдела описываются потоками данных, диаграмма которых представлена в Приложении I. Состав автоматизируемых функций Под подготовкой материалов к формированию прогнозов понимается сбор статистической информации с предприятий, расположенных на территории МО «Город Ухта» и отделов администрации. Предприятия, расположенные на территории МО «Город Ухта» предоставляют информацию об объемах производства продукции или объеме оказанных платных услуг в натуральном и денежном эквиваленте, о численности работников и их среднемесячной заработной плате. Отделы администрации представляют информацию о занятости и уровне жизни населения, среднемесячном товарном обороте, состоянии городского бюджета, макроэкономические показатели. Выполнение и обоснование расчета прогнозных показателей включает в себя математическую обработку поступающих статистических данных, описание используемых методов и указание источников, использованных в расчетах. На этапе формирования и уточнения прогноза, специалист по прогнозированию, опираясь на аппарат математического анализа, рассчитанные прогнозные показатели и показатели предыдущих периодов, систематизирует данные, выявляет тенденции экономического 169

170 развития региона. При долгосрочном прогнозировании специалисты уточняют прогноз, основываясь на текущих показателях развития. В пояснительную записку включается таблица значений прогнозных показателей, их обоснования и сам прогноз. Предметная область АИС В качестве информационных объектов разрабатываемой системы используются статистические отчеты и прогнозы, предоставляемые предприятиями, расположенными на территории МО «Город Ухта». Данные отчеты содержат следующую информацию: 170 среднесписочная численность персонала; среднемесячная заработная плата; прибыль; убыток; дебиторская задолженность; кредиторская задолженность; из нее в бюджет; из нее во внебюджетные фонды; задолженность по зарплате. Кроме этого в отчетах содержатся сведения об объеме производимой продукции и оказания услуг населению, в натуральном и денежном эквиваленте. В качестве информационных объектов в рамках данной задачи рассматриваются отчеты других отделов администрации МО «Город Ухта», и других служб города. Эти отчеты предоставляют следующие данные: об общей численности населения; о численности занятого населения; о численность безработных. Кроме того следующие данные: стоимость минимальной потребительской корзины; розничный товарооборот; объем инвестиций в производственной сфере; объем инвестиций в непроизводственной сфере.

171 Отделы также предоставляют расчетные коэффициенты, такие как индексы-дефляторы. Описание информационных потоков Информационные потоки определяются номенклатурой дел отдела экономического развития территории. В рамках исследования необходимо идентифицировать те информационные потоки, которые связаны с процессом прогнозирования. Подробная схема информационных потоков приведена в Приложении III. Выходная информация Перечень выходных форм Выходные формы для данной АИС делятся на следующие типы: отчеты с расчетными показателями; отчеты в формате нейронной сети; прогнозы. Описание выходных форм Отчеты с расчетными показателями, выдаются трех видах: вывод отчета на экран; вывод отчета в текстовый файл; вывод отчета на печать. Содержание отчета зависит от того, какую информацию запросил пользователь. На экран отчет выдается в виде таблицы, столбцы которой содержат информацию по запрошенным пользователем видам продукции за запрашиваемый период. Рис Выходная форма отчета 171

172 Информация предоставляется за каждый месяц данного периода, по всем предприятиям (Общий отчет), либо по конкретному предприятию (Отчет по предприятию). На печать и в файл отчет выводится в следующем виде: ======= Объем промышленного производства июнь/01: июль/01: август/01: ======= Бензин июнь/01: 3055 июль/01: 2711 август/01: 2912 ======= Нефть июнь/01: июль/01: август/01: Отчет хранится в базе данных в формате *.dbf. Входная информация Перечень входных форм Входные формы для данной АИС делятся по следующим типам: Входные формы подсистемы заполнения БД: подразделяются по отраслям. Входные формы генератора отчетов: форма выбора видов продукции и отраслей; форма выбора отчетного периода. Входные формы и форматы нейросети (промежуточные): входной формат NeuroPro. 172

173 Описание входных форм Входная форма подсистемы заполнения БД предоставляет пользователю возможность заполнения базы данных. Рис Входная форма заполнения базы данных Форма содержит следующие поля: предприятие: вносится информация о предприятии, предоставившем отчет; дата: вносится дата прихода отчета в отдел; отрасль: определяется отрасль, в которой работает данное предприятие, рег. : регистрационный номер отчета. Входная форма выбора видов продукции и отраслей служит для конфигурирования запроса к БД. Рис Входная форма выбора видов продукции 173

174 Форма содержит следующие поля: отрасль: определяет список видов продукции; правый список: отображает список видов продукции по данной отрасли; левый список: отображает список видов продукции выбранный для отчета. Входная форма выбора отчетного периода служит для конфигурирования запроса к БД. 174 Рис Входная форма выбора отчетного периода Форма содержит следующие поля: правый список: отображает весь период за который в базе присутствуют статистические данные, разбитый по месяцам; левый список: отображает период, выбранный для отчета. Все объекты снабжены соответствующими всплывающими подсказками. Методическое обеспечение. Модель АИС. Описание модели Теоретические основы нейронных сетей, их описание, алгоритмы приведены в главе III. Требования к точности, размерам и форматам данных Нейронная сеть определяет требования к входным данным: необходимо, чтобы входные данные конвертировались в формат нейронной сети.

Кафедра конституционного права, муниципального права и государственного управления

Кафедра конституционного права, муниципального права и государственного управления ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА ДИПЛОМНЫХ ПРОЕКТОВ (ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ РАБОТ) для бакалавриата и специалитета (специальность «государственное и муниципальное управление) Кафедра конституционного права, муниципального

Подробнее

Лекция 5 Территориальная информационная система в системном. представлении. Цель занятия

Лекция 5 Территориальная информационная система в системном. представлении. Цель занятия Лекция 5 Территориальная информационная система в системном Цель занятия представлении 1. Дать характеристику территориальной информационной системе. 2. Раскрыть элементы системы управления муниципального

Подробнее

Глава 1. Концепция и система муниципального управления

Глава 1. Концепция и система муниципального управления Глава 1. Концепция и система муниципального управления 1.1. Муниципальное управление как вид управленческой деятельности В научном плане муниципальное управление можно рассматривать как составную часть

Подробнее

Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА

Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА Т Е М Ы В Ы П У С К Н Ы Х К В А Л И Ф И К А Ц И О Н Н Ы Х Р А Б О Т Утверждено 27.12.2013г Согласовано Ученым советом Протокол 11 от 27.12.2013г. СПИСОК ТЕМ ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ

Подробнее

Учебно-методический комплекс по дисциплине

Учебно-методический комплекс по дисциплине МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ АКАДЕМИЯ СОЦИАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ Кафедра государственного и муниципального управления Учебно-методический комплекс по дисциплине "СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ

Подробнее

Основные методологические подходы к оценке результативности развития сферы науки и инноваций на основе единой. системы прогнозных расчетов;

Основные методологические подходы к оценке результативности развития сферы науки и инноваций на основе единой. системы прогнозных расчетов; Основные методологические подходы к оценке результативности развития сферы науки и инноваций на основе единой системы прогнозных расчетов Целью исследования, выполняемого в рамках данной НИР является повышение

Подробнее

Исследование вопроса организации мониторинга социальноэкономического развития муниципальных образований Мурманской области

Исследование вопроса организации мониторинга социальноэкономического развития муниципальных образований Мурманской области Ульченко М.В. младший научный сотрудник Института экономических проблем Кольского научного центра РАН Исследование вопроса организации мониторинга социальноэкономического развития муниципальных образований

Подробнее

ЗАКОН РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН О

ЗАКОН РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН О ЗАКОН РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН О государственных прогнозах, концепциях, стратегиях и программах социальноэкономического развития Республики Таджикистан (Ахбори Маджлиси Оли Республики Таджикистан 2003 год,

Подробнее

Региональная экономика и управление 1. Взаимодействие государственных и региональных органов власти в регулировании социального развития (на

Региональная экономика и управление 1. Взаимодействие государственных и региональных органов власти в регулировании социального развития (на Региональная экономика и управление 1. Взаимодействие государственных и региональных органов власти в регулировании социального развития (на примере...). 2. Государственная поддержка малого предпринимательства

Подробнее

программно-целевое планирование и исполнение бюджета, взаимоувязка действующих и создаваемых инструментов стратегического управления и бюджетирования

программно-целевое планирование и исполнение бюджета, взаимоувязка действующих и создаваемых инструментов стратегического управления и бюджетирования ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ бюджетной и налоговой политики сельского поселения Тугайский Башкортостан на 2016 год и на период до 2018 года Основные направления бюджетной и налоговой политики сельского Республики

Подробнее

УДК КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧНОЙ СРЕДЫ ЕГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

УДК КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧНОЙ СРЕДЫ ЕГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УДК 004.78.33 108 Г.И. Коновалова КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧНОЙ СРЕДЫ ЕГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ Предложена концепция управления машиностроительным предприятием в

Подробнее

СОДЕРЖАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ КЛАСТЕРНОЙ ПОЛИТИКИ

СОДЕРЖАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ КЛАСТЕРНОЙ ПОЛИТИКИ Ýêîíîìèêà УДК 332.142 СОДЕРЖАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ КЛАСТЕРНОЙ ПОЛИТИКИ 2009 Т.Б. Косарева* Ключевые слова: кластерная политика, региональная политика, система, открытость системы, функциональные подсистемы,

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ ПО ЦЕЛЯМ В СИСТЕМЕ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ НА ПРИМЕРЕ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

УПРАВЛЕНИЕ ПО ЦЕЛЯМ В СИСТЕМЕ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ НА ПРИМЕРЕ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЕ ПО ЦЕЛЯМ В СИСТЕМЕ ОРГАНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ НА ПРИМЕРЕ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ В. В. Теленкевич Вопрос повышения качества управления регионами и муниципалитетами стоит особенно остро в период

Подробнее

I. Цели и задачи бюджетной и налоговой политики на 2016 год

I. Цели и задачи бюджетной и налоговой политики на 2016 год Основные направления бюджетной и налоговой политики муниципального образования "Городское поселение Нахабино" на 2016 год и плановый период 2017 и 2018 годов Основные направления бюджетной политики на

Подробнее

УТВЕРЖДАЮ Глава муниципального образования Кореновский район В.Н. Рудник

УТВЕРЖДАЮ Глава муниципального образования Кореновский район В.Н. Рудник УТВЕРЖДАЮ Глава муниципального образования Кореновский район В.Н. Рудник Основные направления бюджетной и налоговой политики муниципального образования Кореновский район на 2012 год и плановый период 2013

Подробнее

Тема 2: Методология государственного регулирования экономики

Тема 2: Методология государственного регулирования экономики 1 Тема 2: Методология государственного регулирования экономики 1.Объекты и субъекты национальной экономики 2. Система целей государственного регулирования экономики 3. Методы государственного регулирования

Подробнее

50. Управление в государственной организации и в коммерческой фирме: общее и особенное. 51. Организационные формы управления.

50. Управление в государственной организации и в коммерческой фирме: общее и особенное. 51. Организационные формы управления. 1 23. Институциональная экономическая теория. 24. Теория прав собственности. Историческая эволюция форм собственности. 25. Теория транзакционных издержек. Транзакционные издержки: сущность и классификация.

Подробнее

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В ОБЕСПЕЧЕНИИ СТАБИЛЬНОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В ОБЕСПЕЧЕНИИ СТАБИЛЬНОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ Бахарова А. И., 1 курс Научный руководитель: Клишина Ю. Е. Ставропольский государственный аграрный университет Россия, г.ставрополь СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ В ОБЕСПЕЧЕНИИ

Подробнее

Однако предпринимательские отношения, будучи одним из сегментов отношений экономических, объективно подлежат государственному регулированию.

Однако предпринимательские отношения, будучи одним из сегментов отношений экономических, объективно подлежат государственному регулированию. 17 ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОНДОВ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ КАК НЕОБХОДИМОЕ НАПРАВЛЕНИЕ В РЕАЛИЗАЦИИ ПОЛИТИКИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ГОСУДАРСТВА*

Подробнее

Комитет экономики и управления муниципальной собственностью Администрации Муромцевского муниципального района Омской области

Комитет экономики и управления муниципальной собственностью Администрации Муромцевского муниципального района Омской области Приложение 1 к постановлению Главы Муромцевского муниципального района от 12.10.2012 478-п Долгосрочная целевая программа Муромцевского муниципального района Омской области "Развитие субъектов малого и

Подробнее

ПРАВИТЕЛЬСТВО КАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ ПОСТАНОВЛЕНИЕ. 22 апреля 2005 г. N 109

ПРАВИТЕЛЬСТВО КАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ ПОСТАНОВЛЕНИЕ. 22 апреля 2005 г. N 109 ПРАВИТЕЛЬСТВО КАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ ПОСТАНОВЛЕНИЕ 22 апреля 2005 г. N 109 О КОНЦЕПЦИИ СИСТЕМЫ ИНДИКАТИВНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В КАЛУЖСКОЙ ОБЛАСТИ В целях создания системы индикативного государственного

Подробнее

3.3 Методы прогнозирования Методы интерполяции и экстраполяции..20 Глава 4. Пути совершенствования налоговых доходов федерального бюджета..

3.3 Методы прогнозирования Методы интерполяции и экстраполяции..20 Глава 4. Пути совершенствования налоговых доходов федерального бюджета.. Содержание: Введение...3 Глава 1. Сущность и понятие планирования и прогнозирования налоговых поступлений в бюджет...5 Глава 2 Анализ состава структуры и динамики налоговых доходов 10 Глава 3 Методы планирования

Подробнее

Б.3 ДВ.3 БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЕ Направление подготовки Торговое дело Профиль подготовки «Коммерция» Тестовые задания 1. К основным разделам

Б.3 ДВ.3 БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЕ Направление подготовки Торговое дело Профиль подготовки «Коммерция» Тестовые задания 1. К основным разделам Б.3 ДВ.3 БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЕ Направление подготовки 38.03.06. Торговое дело Профиль подготовки «Коммерция» Тестовые задания 1. К основным разделам бизнес-плана не относят: a) План маркетинга b) План производства

Подробнее

Информационные системы в решении социальных задач

Информационные системы в решении социальных задач УДК 004.78.056 Информационные системы в решении социальных задач Стр. 26 из 83 Белянин П.К., ассистент кафедры «Информационные системы», ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»

Подробнее

ИНВЕСТИЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ МАЛЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ФОРМ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ИНВЕСТИЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ МАЛЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ФОРМ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ МАЛЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ФОРМ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Горкуша О.А., аспирант НОО ВПО «Кисловодский гуманитарно-технический институт» Кисловодск, Россия, liana_1407@mail.ru

Подробнее

Оглавление 2.2. Политика в области межбюджетных отношений

Оглавление 2.2. Политика в области межбюджетных отношений 2 Оглавление Глава I. БЮДЖЕТНАЯ ПОЛИТИКА ГОСУДАРСТВА ЦЕНТРАЛЬНОЕ ЗВЕНО ФИНАНСОВОЙ ПОЛИТИКИ ГОСУДАРСТВА... 5 1.1. Понятие «бюджет» и его социально-экономическая роль в государстве... 5 1.2. Бюджетная политика:

Подробнее

М.В. Чистова Бюджет как основной инструмент социально-экономического развития муниципального образования

М.В. Чистова Бюджет как основной инструмент социально-экономического развития муниципального образования М.В. Чистова Бюджет как основной инструмент социально-экономического развития муниципального образования Устойчивое развитие экономики и общества, формирование сильного и эффективного государства возможно

Подробнее

Раздел 5. Техногенная безопасность

Раздел 5. Техногенная безопасность УДК 338.24:504.75 Раздел 5. Техногенная безопасность 129 Ветрова Н.М., к.э.н., доцент. Национальная академия природоохранного и курортного строительства ВетроваН.М.Системно-целевой и функционально-технический

Подробнее

115114, г. Москва, Дербеневская ул., д. 1, стр.3, Бизнес-Парк «Дербеневский», подъезд 14, 2 этаж. 8 (495) (495)

115114, г. Москва, Дербеневская ул., д. 1, стр.3, Бизнес-Парк «Дербеневский», подъезд 14, 2 этаж. 8 (495) (495) 115114, г. Москва, Дербеневская ул., д. 1, стр.3, Бизнес-Парк «Дербеневский», подъезд 14, 2 этаж. 8 (495) 640-31-81 8 (495) 640-31-82 rostu@rostu-comp.ru www.rostu-comp.ru 3 О компании Уважаемые коллеги!

Подробнее

наименьшим ущербом для природных ресурсов и наибольшим уровнем удовлетворения

наименьшим ущербом для природных ресурсов и наибольшим уровнем удовлетворения СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Вишняков В.В. ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет» филиал в г. Тихорецке Тихорецк, Россия SOCIO -ECONOMIC DEVELOPMENT IN THE MUNICIPALITY

Подробнее

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЫНКОМ НЕДВИЖИМОСТИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЫНКОМ НЕДВИЖИМОСТИ Жихарев К.Л. ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЫНКОМ НЕДВИЖИМОСТИ Государственная собственность на объекты недвижимости принимает весьма многообразные формы. Так, во-первых, различают федеральную собственность,

Подробнее

ВОПРОСЫ ДЛЯ ЭКЗАМЕНАЦИОННЫХ БИЛЕТОВ

ВОПРОСЫ ДЛЯ ЭКЗАМЕНАЦИОННЫХ БИЛЕТОВ ВОПРОСЫ ДЛЯ ЭКЗАМЕНАЦИОННЫХ БИЛЕТОВ 1. Система государственного управления в РФ. Органы государственной власти в РФ и их классификация. 2. Институт Президента РФ: статус, полномочия, ответственность. Администрация

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УТВЕРЖДАЮ Заведующий кафедрой 20 г. ЛЕКЦИЯ 6 по

Подробнее

ПРИНЦИПЫ, МЕТОДЫ И МОДЕЛИ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ

ПРИНЦИПЫ, МЕТОДЫ И МОДЕЛИ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ ПРИНЦИПЫ, МЕТОДЫ И МОДЕЛИ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ Г.Е. Куттыбаева, магистр экономики, ст.преподаватель, Таразский институт Международного Казахско-Турецкого университета

Подробнее

ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ

ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ к.э.н. Докашенко Л.В. Оренбургский государственный университет г. Оренбург, Россия Стратегическая задача создания социально-ориентированной

Подробнее

Кафедра организации здравоохранения и общественного здоровья. Функции управления

Кафедра организации здравоохранения и общественного здоровья. Функции управления Кафедра организации здравоохранения и общественного здоровья Функции управления Функция управления Это вид управленческой деятельности, характеризующийся обособленным комплексом задач и осуществляемым

Подробнее

Б2.ДВ1 Прогнозирование в условиях рынка

Б2.ДВ1 Прогнозирование в условиях рынка Б2.ДВ1 Прогнозирование в условиях рынка Направление 38.03.01 Экономика Профиль подготовки Экономика предприятий и организаций городского и жилищнокоммунального хозяйства Степень бакалавр ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ

Подробнее

АДМИНИСТРАЦИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КОРЕНОВСКИЙ РАЙОН ПОСТАНОВЛЕНИЕ

АДМИНИСТРАЦИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КОРЕНОВСКИЙ РАЙОН ПОСТАНОВЛЕНИЕ АДМИНИСТРАЦИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КОРЕНОВСКИЙ РАЙОН ПОСТАНОВЛЕНИЕ от г. Кореновск Об утверждении Программы по повышению эффективности расходов бюджета муниципального образования Кореновский район

Подробнее

АННОТАЦИЯ к рабочей программе учебной дисциплины Государственное регулирование экономики

АННОТАЦИЯ к рабочей программе учебной дисциплины Государственное регулирование экономики АННОТАЦИЯ к рабочей программе учебной дисциплины Государственное регулирование экономики Целью изучения дисциплины «Государственное регулирование экономики» является овладение студентами системой знаний,

Подробнее

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ РЕСПУБЛИКИ СЕВЕРНАЯ ОСЕТИЯ АЛАНИЯ

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ РЕСПУБЛИКИ СЕВЕРНАЯ ОСЕТИЯ АЛАНИЯ Санакоева Д. К., к.э.н., доцент доцент кафедры «Налоги. Бухгалтерский учет» Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет), Financial University ( Владикавказский филиал)

Подробнее

системы информационного обеспечения стратегического управления предприятием на основе механизма мониторинга

системы информационного обеспечения стратегического управления предприятием на основе механизма мониторинга 259 Формирование системы информационного обеспечения стратегического управления предприятием на основе механизма мониторинга 2009 И.П. Петров Самарский государственный экономический университет Рассматривается

Подробнее

Дисциплина Государственное регулирование и поддержка сельского хозяйства

Дисциплина Государственное регулирование и поддержка сельского хозяйства Дисциплина Государственное регулирование и поддержка сельского хозяйства 1. Цель и задачи дисциплины Место дисциплины в структуре основной профессиональной образовательной программы Дисциплина «Государственное

Подробнее

Научно-технический сборник 48

Научно-технический сборник 48 Научно-технический сборник 48 УДК 56.050.9(2) 2534.72 Н.И.СКЛЯРУК Харьковская государственная академия городского хозяйства СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ МАЛОГО ГОРОДА

Подробнее

Лекция: Содержание и принципы организации финансов предприятия

Лекция: Содержание и принципы организации финансов предприятия Лекция: Содержание и принципы организации финансов предприятия Вопрос 1 Сущность и функции финансов предприятий Вопрос 2 Принципы организации финансов предприятий Вопрос 3 Финансовый механизм предприятия

Подробнее

ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. РАСПОРЯЖЕНИЕ от 17 июля 2006 г. N 1024-р. (в ред. Постановления Правительства РФ от

ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. РАСПОРЯЖЕНИЕ от 17 июля 2006 г. N 1024-р. (в ред. Постановления Правительства РФ от ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РАСПОРЯЖЕНИЕ от 17 июля 2006 г. N 1024-р (в ред. Постановления Правительства РФ от 10.03.2009 N 219) 1. Одобрить прилагаемую Концепцию региональной информатизации до

Подробнее

Об утверждении Программы действий администрации городского округа Новокуйбышевск по повышению эффективности бюджетных расходов на годы

Об утверждении Программы действий администрации городского округа Новокуйбышевск по повышению эффективности бюджетных расходов на годы Об утверждении Программы действий Новокуйбышевск по повышению эффективности бюджетных расходов на 2012-2014 годы В соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 30.06.2010 N 1101-р,

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 1. ПО ДИСЦИПЛИНЕ ДОЛГОСРОЧНАЯ ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА

ЛЕКЦИЯ 1. ПО ДИСЦИПЛИНЕ ДОЛГОСРОЧНАЯ ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА ЛЕКЦИЯ 1. ПО ДИСЦИПЛИНЕ ДОЛГОСРОЧНАЯ ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА ФИНАНСОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИИ (ОРГАНИЗАЦИИ). ВОПРОС 1. Сущность финансового планирования. ВОПРОС 2. Методы финансового планирования. ВОПРОС

Подробнее

РЕФЕРАТ. О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ по теме: ГОСПРОГРАММЫ КАК ИНСТРУМЕНТ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ

РЕФЕРАТ. О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ по теме: ГОСПРОГРАММЫ КАК ИНСТРУМЕНТ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РЕФЕРАТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ по теме: ГОСПРОГРАММЫ КАК ИНСТРУМЕНТ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ Руководитель НИР, директор Института проблем экономической

Подробнее

1. Понятие, принципы и основные функции бюджетирования 2. Основные этапы бюджетирования в организации

1. Понятие, принципы и основные функции бюджетирования 2. Основные этапы бюджетирования в организации Тема 8. Бюджетирование как инструмент финансового планирования 1. Понятие, принципы и основные функции бюджетирования 2. Основные этапы бюджетирования в организации 1. Понятие, принципы и основные функции

Подробнее

Механизм формирования межбюджетных отношений в Российской Федерации

Механизм формирования межбюджетных отношений в Российской Федерации Шишков А.В. Механизм формирования межбюджетных отношений в Российской Федерации Становление эффективной системы межбюджетных отношений выступает одной из важнейших задач реформирования бюджетной системы

Подробнее

Приложение к постановлению главы администрации от г. 424-п

Приложение к постановлению главы администрации от г. 424-п Приложение к постановлению главы администрации от 27.05.2016 г. 424-п ПОЛОЖЕНИЕ об отделе экономического анализа и прогнозирования, развития потребительского рынка и предпринимательства администрации Александровского

Подробнее

развития поселения; 1. Основные цели и задачи бюджетной и налоговой политики на 2016 год и плановый период годов

развития поселения; 1. Основные цели и задачи бюджетной и налоговой политики на 2016 год и плановый период годов Основные направления бюджетной и налоговой политики сельского поселения Отрадненское Красногорского муниципального района Московской области на 2016 год и плановый период 2017-2018 годов Основные направления

Подробнее

ГЛАВА АДМИНИСТРАЦИИ ФИЛИМОНКОВСКОЕ В ГОРОДЕ МОСКВЕ ПОСТАНОВЛЕНИЕ

ГЛАВА АДМИНИСТРАЦИИ ФИЛИМОНКОВСКОЕ В ГОРОДЕ МОСКВЕ ПОСТАНОВЛЕНИЕ ГЛАВА АДМИНИСТРАЦИИ ФИЛИМОНКОВСКОЕ В ГОРОДЕ МОСКВЕ ПОСТАНОВЛЕНИЕ 07.10.2014 24 Об основных направлениях бюджетной и налоговой политики внутригородского муниципального образования поселение Филимонковское

Подробнее

ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМУ ГОСУДАРСТВЕННОМУ ЭКЗАМЕНУ ПО ДИСЦИПЛИНе «СИСТЕМА ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ».

ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМУ ГОСУДАРСТВЕННОМУ ЭКЗАМЕНУ ПО ДИСЦИПЛИНе «СИСТЕМА ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ». ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМУ ГОСУДАРСТВЕННОМУ ЭКЗАМЕНУ ПО ДИСЦИПЛИНе «СИСТЕМА ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ». 1. Природа государственного управления: необходимость, общественная

Подробнее

О. В. Кожевина. А. А. Тонжеракова

О. В. Кожевина. А. А. Тонжеракова О. В. Кожевина Доктор экономических наук, профессор ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный университет» А. А. Тонжеракова Зав. организационно-аналитическим отделом БУ РА «Республиканский центр оценки качества

Подробнее

УДК :622.2(470) А.А. Володина * ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА РАЗВИТИЕ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНОВ РОССИИ

УДК :622.2(470) А.А. Володина * ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА РАЗВИТИЕ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНОВ РОССИИ УДК 338.45:622.2(470) А.А. Володина * ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА РАЗВИТИЕ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНОВ РОССИИ В данной статье выделяются особенности развития региональных нефтегазовых

Подробнее

Ю.В.Тверезая, Э.И.Полякова Донецкий национальный технический университет

Ю.В.Тверезая, Э.И.Полякова Донецкий национальный технический университет УДК 336.221.22 АКТУАЛЬНОСТЬ ФОРМИРОВАНИЯ ОПЕРАТИВНОГО ФИНАНСОВОГО ПЛАНА В УСЛОВИЯХ СТАБИЛИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РЕГИОНА Ю.В.Тверезая, Э.И.Полякова Донецкий национальный технический университет Рассмотрена

Подробнее

ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ

ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ И ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ Вопросы, выносимые на зачет 1. Понятие муниципального хозяйства. Соотношение понятий «местное» и «муниципальное» хозяйство.

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА

УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА СИБИРСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА Программа, методические указания, задания контрольной и самостоятельной работы студентов заочной формы обучения специальности

Подробнее

Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА

Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА Е ВРАЗИЙСКАЯ ВЫСШАЯ БИЗНЕС-ШКОЛА Т Е М Ы В Ы П У С К Н Ы Х К В А Л И Ф И К А Ц И О Н Н Ы Х Р А Б О Т Утверждено 27.12.2013г Согласовано Ученым советом Протокол 11 от 27.12.2013г. СПИСОК ТЕМ ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ

Подробнее

ГОП 19 июля 2012 года 192

ГОП 19 июля 2012 года 192 ПРАВИТЕЛЬСТВО РЕСПУБЛИКИ АЛТАЙ АЛТАЙ РЕСПУБЛИКАНЫЕГ БАШКАРУЗЫ ПОСТАНОВЛЕНИЕ от ГОП 19 июля 2012 года 192 г. Горно-Алтайск Об основных направлениях бюджетной и налоговой политики Республики Алтай на 2013-2015

Подробнее

Примерные темы рефератов (докладов)

Примерные темы рефератов (докладов) Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение для студентов по направлению 080100.62 Экономика Примерные

Подробнее

Стратегическое планирование на муниципальном уровне

Стратегическое планирование на муниципальном уровне Стратегическое планирование на муниципальном уровне 20 ноября 2015 г. Фонд «Институт экономики города» заместитель директора Роман Аркадьевич Попов Новации закона 172-ФЗ Единая система документов планирования

Подробнее

Концепция налогового менеджмента прибыли в строительных организациях

Концепция налогового менеджмента прибыли в строительных организациях 214 Концепция налогового менеджмента прибыли в строительных организациях 2009 Г.Е. Каратаева кандидат экономических наук Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола Статья посвящена

Подробнее

ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД СФК 20/2012

ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД СФК 20/2012 Контрольно-счетная палата г. Иркутска Стандарт внешнего муниципального финансового контроля ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД СФК 20/2012 (утвержден распоряжением

Подробнее

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является изучение содержания и значения бюджетов всех уровней бюджетной системы РФ. Основные задачи дисциплины следующие: - дать знания и навыки практической

Подробнее

ПОЛОЖЕНИЕ об отделе экономики администрации муниципального образования Бузулукского района

ПОЛОЖЕНИЕ об отделе экономики администрации муниципального образования Бузулукского района ПОЛОЖЕНИЕ об отделе экономики администрации муниципального образования Бузулукского района 1. Отдел экономики администрации муниципального образования Бузулукского района (далее отдел) является структурным

Подробнее

СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ УДК 330.33 СПЕЦИФИКА СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В СИСТЕМЕ МЕСТНОГО САМОУПРАВЛЕНИЯ РОССИИ Липецкий эколого-гуманитарный институт Л. В. Московцева Проведенные исследования

Подробнее

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Дисциплина Б3.В.ДВ.8. Корпоративные финансы Семестр: 7 Количество часов: 72 Количество зачетных единиц: 2 Промежуточная аттестация: зачѐт Место дисциплины

Подробнее

МУНИЦИПАЛЬНАЯ ПРОГРАММА МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ТУРОЧАКСКИЙ РАЙОН»

МУНИЦИПАЛЬНАЯ ПРОГРАММА МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ТУРОЧАКСКИЙ РАЙОН» УТВЕРЖДЕНА Постановлением главы муниципального образования «Турочакский район» 325 от 17 июня 2014 года МУНИЦИПАЛЬНАЯ ПРОГРАММА МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ТУРОЧАКСКИЙ РАЙОН» «УПРАВЛЕНИЕ МУНИЦИПАЛЬНЫМИ

Подробнее

СВФК -3 ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД

СВФК -3 ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД Контрольно-счетная палата муниципального образования Куйтунский район СВФК -3 ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТА БЮДЖЕТА НА ОЧЕРЕДНОЙ ФИНАНСОВЫЙ ГОД И ПЛАНОВЫЙ ПЕРИОД (утвержден распоряжением председателя Контрольно-счетной

Подробнее

Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет

Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет Моделирование системы управления кадровым обеспечением территории Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет Некрасова М.Г. Некрасова М.Г. Сегодня нужны новые приоритеты в сфере образования,

Подробнее

Финансовое регулирование инвестиционной деятельности субъекта Российской Федерации

Финансовое регулирование инвестиционной деятельности субъекта Российской Федерации Финансы, денежное обращение и кредит 309 Финансовое регулирование инвестиционной деятельности субъекта Российской Федерации 2011 Ю.И. Булатова Оренбургский государственный университет E-mail: bulatova_julia@mail.ru

Подробнее

Положение об управлении экономического развития Администрации города Керчи Республики Крым

Положение об управлении экономического развития Администрации города Керчи Республики Крым Приложение к решению 19 сессии Керченского городского совета 1 созыва от «23» 04 2015 358-1/15 Положение об управлении экономического развития Администрации города Керчи Республики Крым 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Подробнее

О.А. Шапорова, Е.А. Тюхова, И.И. Власенко МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БЮДЖЕТИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ТОРГОВЛИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ РЫНКА

О.А. Шапорова, Е.А. Тюхова, И.И. Власенко МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БЮДЖЕТИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ТОРГОВЛИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ РЫНКА УДК 658.14/17 О.А. Шапорова, Е.А. Тюхова, И.И. Власенко МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БЮДЖЕТИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ТОРГОВЛИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ РЫНКА В статье рассматривается порядок внедрения на предприятиях

Подробнее

МЕХАНИЗМ ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЛИНГА Семинар 9

МЕХАНИЗМ ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЛИНГА Семинар 9 О.А. Фомина, 2007 УДК 65.011.12 О.А. Фомина МЕХАНИЗМ ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЛИНГА Семинар 9 В современных условиях хозяйствования деятельность предприятия и его экономическая

Подробнее

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ УДК 68.3 МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ Краснов Ю.А., Приходько В.М. Введение Системный анализ - это совокупность средств

Подробнее

ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ РАБОТ (БАКАЛАВРСКИХ РАБОТ) 1. Маркетинговая деятельность предприятия и пути ее совершенствования 2.

ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ РАБОТ (БАКАЛАВРСКИХ РАБОТ) 1. Маркетинговая деятельность предприятия и пути ее совершенствования 2. ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА ВЫПУСКНЫХ КВАЛИФИКАЦИОННЫХ РАБОТ (БАКАЛАВРСКИХ РАБОТ) 1. Маркетинговая деятельность предприятия и пути ее совершенствования 2. Организация системы финансового планирования на предприятии

Подробнее

КОРПОРАТИВНЫЕ ФИНАНСЫ

КОРПОРАТИВНЫЕ ФИНАНСЫ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФГБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет Институт экономики и управления 620100 Екатеринбург, Сибирский тракт, 37, оф. 1-136 Кафедра бухгалтерского

Подробнее

и значимость исследований в области разработки эффективных управленческих, организационных

и значимость исследований в области разработки эффективных управленческих, организационных 38 Вопросы экономики и права. 2011. 8 МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ЗАКАЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА В ХОДЕ ФОРМИРОВАНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПОЛИТИКИ МУНИЦИПАЛИТЕТА (ПО МАТЕРИАЛАМ г. КРАСНОДАРА)

Подробнее

УДК Трофимов С.Б. Аспирант Института экономических проблем им Г.П. Лузина Кольского научного центра РАН

УДК Трофимов С.Б. Аспирант Института экономических проблем им Г.П. Лузина Кольского научного центра РАН УДК 332.146.2 Трофимов С.Б. Аспирант Института экономических проблем им Г.П. Лузина Кольского научного центра РАН Основы для построения модели поддержки сферы малого бизнеса в регионе (на примере Мурманской

Подробнее

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ УДК 658.5 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ А.С. Гартвик, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, г. Казань Ключевые слова: экономическая безопасность, угрозы, кризис, банкротство,

Подробнее

Глава 1. Теория методологии организации брендинга

Глава 1. Теория методологии организации брендинга Глава 1. Теория методологии организации брендинга 1.1. Основные признаки организации брендинга В рыночных условиях развитие и изменение хозяйственных систем требуют изменений во всех сферах деятельности.

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА И КОНТРОЛЯ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА И КОНТРОЛЯ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ Белова Марина Валентиновна канд. экон. наук, доцент Краснодарский филиал ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» г. Краснодар, Краснодарский край ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА И

Подробнее

/^ // 200 S г. ЦСрълъ-М?/^

/^ // 200 S г. ЦСрълъ-М?/^ сл-л- ГОСУДАРСТВЕННАЯ ДУМА ФЕДЕРАЛЬНОГО СОБРАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПЯТОГО СОЗЫВА КОМИТЕТ ПО ДЕЛАМ ФЕДЕРАЦИИ И РЕГИОНАЛЬНОЙ ПОЛИТИКЕ Георгиевский пер., д. 2, Москва, 103265 Тел. 692-38-30 Факс 692-60-33

Подробнее

Муниципальная собственность как материальная основа муниципальной власти

Муниципальная собственность как материальная основа муниципальной власти Солонченко И.В. (Каменский район) Муниципальная собственность как материальная основа муниципальной власти Развитие местного самоуправления, его функционирование предполагают наличие определенных условий

Подробнее

Бюджетная политика Российской Федерации, Сулейманов Д.А., РГЭУ «РИНХ» Fiscal policy of the Russian Federation, Suleymanov D.A.

Бюджетная политика Российской Федерации, Сулейманов Д.А., РГЭУ «РИНХ» Fiscal policy of the Russian Federation, Suleymanov D.A. Бюджетная политика Российской Федерации, Сулейманов Д.А., РГЭУ «РИНХ» Fiscal policy of the Russian Federation, Suleymanov D.A., RSUE В настоящее время Россия вступила в качественно новый этап развития.

Подробнее

Совершенствование процесса управления финансами высших учебных заведений

Совершенствование процесса управления финансами высших учебных заведений 90 Финансы, денежное обращение и кредит Совершенствование процесса управления финансами высших учебных заведений 2015 Карепина Оксана Ивановна кандидат экономических наук, доцент 2015 Меликсетян Светлана

Подробнее

ВЕСТНИК ЭКОНОМИСТ (ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ)

ВЕСТНИК ЭКОНОМИСТ (ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ) ТЕНЕВАЯ ЭКОНОМИКА П.А. Кислощаев ст. преподаватель кафедры «Экономическая теория» Читинского государственного университета КРИТЕРИИ И ИНДИКАТОРЫ МИНИМИЗАЦИИ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ

Подробнее

УКАЗ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ОСНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ПЕРИОД ДО 2025 ГОДА

УКАЗ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ОСНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ПЕРИОД ДО 2025 ГОДА УКАЗ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ОСНОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ПЕРИОД ДО 2025 ГОДА В соответствии с частью 6 статьи 20 Федерального закона

Подробнее

СОВЕТ ПРИШИБСКОГО СЕЛЬСКОГО ПОСЕЛЕНИЯ АЗОВСКОГО НЕМЕЦКОГО НАЦИОНАЛЬНОГО МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА ОМСКОЙ ОБЛАСТИ

СОВЕТ ПРИШИБСКОГО СЕЛЬСКОГО ПОСЕЛЕНИЯ АЗОВСКОГО НЕМЕЦКОГО НАЦИОНАЛЬНОГО МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА ОМСКОЙ ОБЛАСТИ СОВЕТ ПРИШИБСКОГО СЕЛЬСКОГО ПОСЕЛЕНИЯ АЗОВСКОГО НЕМЕЦКОГО НАЦИОНАЛЬНОГО МУНИЦИПАЛЬНОГО РАЙОНА ОМСКОЙ ОБЛАСТИ 30.10.2013 27-5 Решение Об утверждении муниципальной программы «Развитие малого и среднего предпринимательства

Подробнее

СК РГУТиС. Лист 1 из 39

СК РГУТиС. Лист 1 из 39 Лист 1 из 39 Лист 2 из 39 Практические занятия п/п наименование блока (раздела) дисциплины 1. Содержание и роль финансов Наименование практических работ 1.1.Сущность финансов, специфические черты финансовых

Подробнее

1. Категория «руководители» высшей и главной групп должностей 1.1. Профессиональные знания: Конституции Российской Федерации, федеральных

1. Категория «руководители» высшей и главной групп должностей 1.1. Профессиональные знания: Конституции Российской Федерации, федеральных ПЕРЕЧЕНЬ примерных квалификационных требований для замещения должностей государственной гражданской службы Новгородской области на основе компетентностного подхода в зависимости от конкретных должностных

Подробнее

ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КАК НАПРАВЛЕНИЕ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА. Хрусталева О.А.

ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КАК НАПРАВЛЕНИЕ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА. Хрусталева О.А. 82 ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КАК НАПРАВЛЕНИЕ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА Хрусталева О.А. Санкт-Петербургский государственный университет, г. Санкт-Петербург

Подробнее

НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ «МЕНЕДЖМЕНТ» МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА «УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ»

НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ «МЕНЕДЖМЕНТ» МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА «УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ» Санкт-Петербургский государственный экономический университет НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ «МЕНЕДЖМЕНТ» МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА «УПРАВЛЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ» «АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИКИ ТРУДА» В современных

Подробнее

Региональная политика компании ОАО «РЖД»

Региональная политика компании ОАО «РЖД» Региональная политика компании ОАО «РЖД» Региональная политика открытого акционерного общества «Российские железные дороги» направлена на организацию эффективного взаимодействия с субъектами Российской

Подробнее

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ УПРАВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ УПРАВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УТВЕРЖДЕНО Проректором по учебной работе 18.06.2010 Регистрационный УД- 27. Пп/уч. УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ УПРАВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ

Подробнее

ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА В ГОРОДЕ МОСКВЕ

ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА В ГОРОДЕ МОСКВЕ Ю.М. Чеботарь, В.И. Безденежных ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА В ГОРОДЕ МОСКВЕ Монография Москва 2016 УДК 332.14 ББК 65.261.5

Подробнее

ПОСТАНОВЛЕНИЕ. Об утверждении Порядка разработки и корректировки программы социально-экономического

ПОСТАНОВЛЕНИЕ. Об утверждении Порядка разработки и корректировки программы социально-экономического Р о с с и й с к а я Ф е д е р а ц и я Иркутская область «Тайшетский район» Юртинское муниципальное образование Администрация Юртинского городского поселения ПОСТАНОВЛЕНИЕ от 15.04.2016г. 93 Об утверждении

Подробнее

ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ «ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ» ТОМ1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ «ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ» ТОМ1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ «ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ» ТОМ1 ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ Руководство по управлению общественными финансами на региональном и муниципальном уровне В 364682 Под общей редакцией

Подробнее