Публикация научных статей.
Вход на сайт
E-mail:
Пароль:
Запомнить
Регистрация/
Забыли пароль?
Международный научно-исследовательский журнал публикации ВАК
Научные направления
Поделиться:
Разделы: Экономика
Размещена 22.02.2016. Последняя правка: 21.02.2016.

УПРАВЛЕНИЕ ИНСТИТУТОМ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Галанцева Ирина Валерьевна

кандидат экономических наук

Бугульминский филиал Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Казанский национальный исследовательский технологический университет»

доцент

Аннотация:
В статье представлены результаты исследования, которые могут быть применены в процессе выбора методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в регионах Российской Федерации в условиях неопределенности. В Российской Федерации процесс анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности является относительно менее развитым по причине значительно более поздней временной активизации здесь научных исследований и разработок. Особую актуальность значение данной проблемы в Российской Федерации приобрело на уровне отдельных регионов (региональном уровне) в процессе принятия их руководством различных управленских решений.


Abstract:
The article presents the results of a study that can be applied in the selection of methods of analysis to control the operation of institutes of small and medium business in the regions of the Russian Federation in conditions of uncertainty. In the Russian Federation the analysis process to control the operation of institutes of small and medium business in conditions of uncertainty is relatively less developed due to a much later temporal activation of scientific research and development. The particular relevance of the problem in the Russian Federation acquired at the level of individual regions (regional level) in the process of accepting their leadership, different management decisions.


Ключевые слова:
институт малого и среднего бизнеса; анализ управления; неопределенность; методы анализа управления, региональный уровень, международный уровень.

Keywords:
Institute of small and medium business; analysis of management; uncertainty; methods of management analysis, regional level, international level.


УДК 332.12

На современном этапе развития экономики в условиях адаптации к мировым стандартам ведения бизнеса и идентификации новых рынков на международном уровне  высокую значимость приобретают вопросы анализа управления институтом малого и среднего бизнеса на региональном уровне в условиях неопределенности.

Актуальность выбранного направления исследования, по мнению автора, определяется наличием следующих тенденций имеющих место на современном этапе развития экономики Российской Федерации:

- увеличение количества разноплановых факторов, а также возникновение маловероятных событий с масштабными последствиями влияющих на текущее и перспективное состояние экономических систем;

- наличие существенной неопределенности во влиянии разноплановых факторов на экономические системы, вызванной значительной динамичностью их развития.

Указанные тенденции оказывают негативное влияние на процесс принятия управленческих решений в части анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса на региональном уровне.

Отметим, что за рубежом региональный уровень анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности активизировался в более ранние периоды времени (50-е годы прошлого столетия) и получил широкое распространение как в связи с крупномасштабным продвижением промышленных инноваций, вызвавшее развитие методологии оценки формализующих их программ, так и модернизацией инновационной политики государства в долгосрочной перспективе. Виду этого в настоящее время методологическая составляющая здесь находится на высоком уровне развития.

В Российской Федерации процесс анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности является относительно менее развитым по причине значительно более поздней временной активизации здесь научных исследований и разработок.

Особую актуальность значение данной проблемы в Российской Федерации приобрело на уровне отдельных регионов (региональном уровне) в процессе принятия их руководством различных управленских решений. Так, по данным рейтингового агентства «Эксперт-РА» в 2014 году руководство более 75% регионов Российской Федерации испытывало существенные трудности в процессе анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса по ключевым сферам их деятельности.

Одной из основных причин обозначенной проблемы, на наш взгляд, является несбалансированность методической составляющей принятия решений: при наличии множества разноплановых методов, пригодных для проведения анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности, зачастую, очень сложно выбрать метод, наиболее подходящий для решения конкретной практической ситуации с учетом особенностей воздействия на субъекты малого и среднего бизнеса региона внешней среды.

Перечень методов, применяемых в процессе анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации в 2010-2014 годах, приведен в таблице 1. 

Таблица 1. Перечень методов, применяемых в процессе анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации в 2010-2014 годах

Наименование

метода

Характеристика метода

1. Предельный анализ

В основу выбора положен механизм сопоставления предельных значений доходов и расходов возникающих в процессе принятия или отклонения целевого значения анализируемого показателя [Ray M. Valadez (2012)].

2. Линейное программирование

Основано на поиске целевого значения анализируемого показателя приводящего к максимизации прибыли предприятия при условии минимизации его издержек [Mark A. Schulze, Ph.D. (1998)].

3. Приростной анализ прибыли

Основан на поиске дополнительных возможностей увеличения прибыли предприятия за счет выявления скрытых резервов увеличения его доходной базы [Pinkse, Joris and Margaret Slade (2004)].

4. Метод матрицы решений

Выбор целевого значения анализируемого показателя осуществляется за счет применения экономико-математического аппарата, позволяющего осуществить поиск наиболее оптимального решения при условии воздействии на него конечного множества факторов внешней и внутренней среды [Sina Khorasani & Ali Adibi (2003)]. 

5. Метод дорожных карт

В основу выбора положен механизм поиска множества последовательных решений, приводящих к оптимальному значению одного целевого показателя [Cunningham, Karakasidou, 2009]. 

6. Метод Вальда

Основан на поиске оптимального значения анализируемого показателя, достигающегося при наличии наихудших условий внешней среды предприятия [Craig Burnside, Martin Eichenbaum (2004)].

7. Метод Гурвица

Основан на поиске оптимального значения анализируемого показателя, достигающегося при наличии средневзвешенных условий внешней среды предприятия [Tetsuya Ito (2013)].

8. Метод Сэвиджа

Основан на поиске оптимального значения анализируемого показателя, приводящего к минимизации максимальной из возможных потерь значений целевого показателя [Васильев В.Д., Васильев Е.В. (2013)].

9. Метод Лапласа

Основан на поиске оптимального значения анализируемого показателя, приводящего к средневзвешенному распределению значений ряда целевых показателей [Adriano Azevedo-Filho, Ross D. Shachter (1994)].

10. Экспертный метод

В основу выбора целевого значения анализируемого показателя положен механизм принятия во внимание субъективного мнения экспертов-специалистов, подвергшихся экономико-математической обработке.

 

Не ставя перед собой целью детального рассмотрения методов, обозначенных в таблице 1, автор исследования приводит результаты апробации точности их применения в финансово-экономической, социальной, экологической, и производственно-технологической сферах при решении вопроса анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в регионах Российской Федерации.

 Периодом проведения исследования был выбран пятилетний временной интервал с 2010 по 2014 годы включительно.

Для проведения анализа был разработан перечень целевых показателей деятельности институтов малого и среднего бизнеса в регионах Российской Федерации в условиях неопределенности в рамках каждой из обозначенных ключевых сфер (таблица 2).

В целях упрощения полученных данных в рамках каждой из обозначенных ключевых сфер были выбраны по одному виду экономической деятельности:

- финансово-экономическая сфера (Раздел J);

- социальная сфера (Раздел N);

- экологическая сфера (Раздел);

- производственно-технологическая сфера (Раздел D).

Таблица 2. Перечень целевых показателей деятельности институтов малого и среднего бизнеса в регионах в условиях неопределенности  в рамках ключевых сфер его деятельности в долгосрочной перспективе

Наименование сферы

Наименование целевого показателя

Единица измерения целевого показателя

1. Финансово-экономическая

1.1. Рентабельность продаж

%

1.2. Рентабельность активов

%

1.3. Оборачиваемость активов

обороты

1.4. Финансовая зависимость

ед.

2. Социальная

2.1. Индекс удовлетворенности сотрудников

%

2.2. Выручка на одного сотрудника

тыс.руб.

2.3. Прибыль на одного сотрудника

тыс.руб.

2.4. Доля постоянных сотрудников

%

3. Экологическая

3.1. Объем экологических штрафов

тыс.руб.

3.2. Объем экологических инвестиций

%

3.3. Доля экологических штрафов в выручке предприятия

ед.

3.4. Количество нарушений экологического законодательства

ед.

4. Производственно-технологическая

4.1. Уровень загрузки оборудования

%

4.2. Процент износа оборудования

%

4.3. Процент брака готовой продукции

%

4.4. Доля постоянных затрат в себестоимости готовой продукции

%

В целях сохранения конфиденциальности полученных результатов точность применения методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в регионах в условиях неопределенности была представлена в рамках десяти интервалов с десятипроцентным шагом. 

Результаты точности применения методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации за 2010 – 2014 годы (финансово-экономическая сфера) приведены в таблице 3.

Таблица 3

Результаты точности применения методов анализа управления

функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях

неопределенности в ряде регионов Российской Федерации

за 2010 – 2014 годы (финансово-экономическая сфера)

Методы анализа

Точность применения метода

(отклонение фактического значения от планового), %

0 -

10

11 -20

21 -30

31 -40

41 -50

51 -60

61 -70

71 -80

81 -90

91 -100

1. Предельный анализ

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Линейное программирование

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

3. Приростной анализ прибыли

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Метод матрицы решений

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

5. Метод дорожных карт

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

6. Метод Вальда

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

7. Метод Гурвица

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

8. Метод Сэвиджа

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

9. Метод Лапласа

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

10. Экспертный метод

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

По данным таблицы 3  можно сделать следующие выводы:

- непригодными для применения методами (точность их применения находится ниже 30 %) являются «Предельный анализ», «Линейное программирование» и «Приростной анализ прибыли»;

- наименее точными методами в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 11 – 20%) являются «Предельный анализ» и «Приростной анализ прибыли»;

- приемлемыми для применения методами (точность их применения находится выше 61 %) являются «Метод Сэвиджа», «Метод Гурвица», «Метод Лапласа» и «Экспертный метод»;

- наиболее точными методом в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 81 – 90%) являются «Метод Вальда» и «Экспертный метод»;

- незадействованные интервалы точности применения методов находятся в диапазонах: 0 – 10%, 51 – 60%, 91 – 100%;

- дублирующую точность применения имеют методы «Предельный анализ» и «Приростной анализ прибыли» (точность применения находится в интервале от 11 – 20%) а также «Метод Вальда» и «Экспертный метод» (точность применения находится в интервале от 91 – 100%).

Результаты точности применения методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации за 2010 – 2014 годы (социальная сфера) приведены в таблице 4.

По данным таблицы 4 можно сделать следующие выводы:

- непригодными для применения методами (точность их применения находится ниже  30 %) являются «Предельный анализ», «Линейное программирование» и «Приростной анализ прибыли»;

- наименее точными методами в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 0 – 10%) являются «Предельный анализ» и «Линейное программирование»;

- приемлемыми для применения методами (точность их применения находится выше 61 %) являются «Метод Вальда», «Метод Сэвиджа», «Метод Гурвица», «Метод Лапласа» и «Экспертный метод»;

Таблица 4

Результаты точности применения методов анализа управления

функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях

неопределенности в ряде регионов Российской Федерации

за 2010 – 2014 годы (социальная сфера)

Методы анализа

Точность применения метода

(отклонение фактического значения от планового), %

0 -

10

11 -20

21 -30

31 -40

41 -50

51 -60

61 -70

71 -80

81 -90

91 -100

1. Предельный анализ

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Линейное программирование

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Приростной анализ прибыли

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Метод матрицы решений

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

5. Метод дорожных карт

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

6. Метод Вальда

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

7. Метод Гурвица

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

8. Метод Сэвиджа

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

9. Метод Лапласа

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

10. Экспертный метод

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

- наиболее точными методами в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 81 – 90%) являются «Метод Лапласа» и «Экспертный метод»;

- незадействованные интервалы точности применения методов находятся в диапазонах: 21 – 30%, 31 – 40%, 91 – 100%;

- дублирующую точность применения имеют методы «Предельный анализ» и «Линейное программирование» (точность применения находится в интервале от 0 – 10%), «Метод Гурвица» и «Метод Сэвиджа» (точность применения находится в интервале от 71 – 80%), «Метод Лапласа» и «Экспертный метод» (точность применения находится в интервале от 81 – 90%).

Результаты точности применения методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации за 2010 – 2014 годы (экологическая сфера) приведены в таблице 5.

Таблица 5

Результаты точности применения методов анализа управления

функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях

неопределенности в ряде регионов Российской Федерации

за 2010 – 2014 годы (экологическая сфера)

Методы анализа

Точность применения метода

(отклонение фактического значения от планового), %

0 -

10

11 -20

21 -30

31 -40

41 -50

51 -60

61 -70

71 -80

81 -90

91 -100

1. Предельный анализ

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Линейное программирование

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Приростной анализ прибыли

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Метод матрицы решений

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

5. Метод дорожных карт

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

6. Метод Вальда

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

7. Метод Гурвица

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

8. Метод Сэвиджа

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

9. Метод Лапласа

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

10. Экспертный метод

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

По данным таблицы 5 можно сделать следующие выводы:

- непригодными для применения методами (точность их применения находится ниже  30 %) являются «Предельный анализ», «Линейное программирование» и «Приростной анализ прибыли»;

- наименее точными методами в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 11 – 20%) являются «Предельный анализ» и «Линейное программирование»;

- приемлемыми для применения методами (точность их применения находится выше 61 %) являются «Метод Сэвиджа», «Метод Гурвица», «Метод Лапласа» и «Экспертный метод»;

- наиболее точным методом в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 91 – 100%) является «Экспертный метод»;

- незадействованные интервалы точности применения методов находятся в диапазоне 41 – 50%;

- дублирующую точность применения имеют методы «Предельный анализ» и «Линейное программирование» (точность применения находится в интервале от 11 – 20%).

Результаты точности применения методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности в ряде регионов Российской Федерации за 2010 – 2014 годы (производственно-технологическая сфера) приведены в таблице 6.

По данным таблицы 6 можно сделать следующие выводы:

- непригодными для применения методами (точность их применения находится ниже  30 %) являются «Предельный анализ», «Линейное программирование» и «Приростной анализ прибыли»;

- наименее точными методами в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 0 – 10%) являются «Предельный анализ» и «Линейное программирование»;

Таблица 6

Результаты точности применения методов анализа управления

функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях

неопределенности в ряде регионов Российской Федерации

за 2010 – 2014 годы (производственно-технологическая сфера)

Методы выбора долгосрочных приоритетов развития

Точность применения метода

(отклонение фактического значения от планового), %

0 -

10

11 -20

21 -30

31 -40

41 -50

51 -60

61 -70

71 -80

81 -90

91 -100

1. Предельный анализ

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Линейное программирование

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Приростной анализ прибыли

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Метод матрицы решений

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

5. Метод дорожных карт

 

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

6. Метод Вальда

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

7. Метод Гурвица

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

8. Метод Сэвиджа

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

9. Метод Лапласа

 

 

 

 

 

Х

 

 

 

 

10. Экспертный метод

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

- приемлемыми для применения методами (точность их применения находится выше 61 %) являются «Метод Вальда», «Метод Сэвиджа» и «Экспертный метод»;

- наиболее точным методом в рамках данной группы (точность применения находится в интервале от 81 – 90%) является «Экспертный метод»;

- незадействованные интервалы точности применения методов находятся в диапазонах: 21 – 30%, 41 – 50% и 91 – 100%;

- дублирующую точность применения имеют методы «Предельный анализ» и «Линейное программирование» (точность применения находится в интервале от 0 – 10%), «Метод матрицы решений» и «Метод дорожных карт» (точность применения находится в интервале от 31 – 40%), «Метод Гурвица» и «Метод Лапласа» (точность применения находится в интервале от 51 – 60%).

В целях обобщения результатов проведенного анализа методов выбора долгосрочных приоритетов проведем их интегральное сопоставление по формуле:

,                                                                               (1)

где:  ТПМ – точность применения метода в рамках множества сфер его функционирования  j (j = 1, k: в данном случае k = 4), % (ТПМ изменяется в пределах от 0 до 100%).  

Расчет значений точности применения методов анализа управлением функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности по ряду регионов Российской Федерации за 2010-2014 годы приведен в таблице 7.

Таблица 7. Расчет значений точности применения методов анализа управлением функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях
неопределенности по ряду регионов Российской Федерации за 2010-2014 годы

Методы анализа

Точность применения метода

по сферам функционирования предприятия (ТПМCj), %

Т

П

М

Финансово-экономическая сфера (ТПМC1)

Социальная сфера (ТПМC2)

Экологическая сфера (ТПМC3)

Производственно-технологическая сфера (ТПМC4)

1. Предельный анализ

15,5

5

15,5

5

10,3

2. Линейное программирование

25,5

5

15,5

5

12,8

3. Приростной анализ прибыли

15,5

15,5

5

15,5

12,9

4. Метод матрицы решений

45,5

55,5

25,5

35,5

40,5

5. Метод дорожных карт

35,5

45,5

35,5

35,5

38,0

6. Метод Вальда

85,5

65,5

55,5

65,5

68,0

7. Метод Гурвица

75,5

75,5

75,5

55,5

70,5

8. Метод Сэвиджа

65,5

75,5

65,5

75,5

70,5

9. Метод Лапласа

75,5

85,5

85,5

55,5

75,5

10. Экспертный метод

85,5

85,5

95,5

85,5

88,0

  

Из таблицы 7 можно увидеть, что точность применения методов анализа управлением функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности за 2010-2014 годы колеблется от 10,3 до 88,0 процента.

Наиболее близко друг к другу (максимальный разброс значений точности применения метода не более 3%) находятся следующие методы: «Предельный анализ», «Линейное программирование» и «Приростной анализ прибыли» (максимальный разброс 2,6%); «Метод матрицы решений» и «Метод дорожных карт» (максимальный разброс 2,5%); «Метод Вальда», «Метод Гурвица» и «Метод Сэвиджа» (максимальный разброс 2,5%). При этом «Метод Лапласа» и «Экспертный метод» имеют наибольшую точность применения, превышающую 70%.

Для систематизации значений точности применения исследуемых методов анализа управлением функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности по ряду регионов Российской Федерации за 2010-2014 годы была предложено их распределение в зависимости от уровня неопределенности внешней среды предприятия (таблица 8). При этом авторы исследования предполагают, что внутренняя среда предприятия является определенной.

Таблица 8
Методы анализа управления функционированием институтов малого и
среднего бизнеса, распределенные по целесообразности их применения в
зависимости от уровня неопределенности внешней среды

Методы анализа

Уровень неопределенности внешней среды, %

0 - 24

25 - 49

50 – 74

75 - 100

1. Предельный анализ

V

 

 

 

2. Линейное программирование

V

 

 

 

3. Приростной анализ прибыли

V

 

 

 

4. Метод матрицы решений

Х

V

 

 

5. Метод дорожных карт

Х

V

 

 

6. Метод Вальда

 

Х

V

Х

7. Метод Гурвица

 

Х

V

Х

8. Метод Сэвиджа

 

Х

V

Х

9. Метод Лапласа

 

 

Х

V

10. Экспертный метод

 

 

Х

V

По таблице 8 поясним, что: «V» означает непосредственную сферу применения метода анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности (сфера, где применение методов, по мнению авторов, наиболее целесообразно); «Х» означает второстепенную сферу применения метода выбора анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности (сфера, где применение методов, по мнению авторов, целесообразно в качестве альтернативного варианта). При этом методика определения уровня неопределенности внешней среды предприятия, по мнению авторов, является открытой и может быть определена исследователем в свободной форме для конкретной практической ситуации. 

Полученные автором результаты могут быть применены в процессе выбора методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в регионах Российской Федерации в условиях неопределенности.

Подводя итоги, отметим, что для устранения основной причины проблемы, связанной с негативным воздействием на институт малого и среднего бизнеса постоянно увеличивающегося количества факторов внешней среды в процессе анализа управления их функционированием целесообразно:

- установить степень неопределенности воздействия внешней среды на субъект малого и среднего бизнеса;

- обозначить группу методов, целесообразных для применения в условиях с установленной степенью неопределенности;

- применить каждый метод из обозначенной группы;

- сравнить результаты их применения;

- принять конченое управленческое решение (выбрать значение целевого показателя в рамках каждой сферы  деятельности предприятия). 

Библиографический список:

1. Галанцева И.В. Авторский подход к анализу и формированию управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса/Изд-во КНИТУ (Вестник Казанского Технологического университета), 2014 – Т.17 №24 - С.390-395
2. Галанцева И.В. Анализ предпринимательской среды регионов России. - Вестник Казанского технологического университета, № 14, том 16, - Казань Изд-во КНИТУ, 2013.
3. Галанцева И.В.Процесс эффективного регионального развития в условиях неопределенности//Сборник материалов III международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы современной науки»/ Изд-во СКФУ г.Ставрополь, 2014 - С.113-119
4. Галанцева И.В. Формирование авторского подхода к анализу управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса//Сборник материалов II международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы современной науки» // Изд-во СКФУ г.Ставрополь, 2014 - С.126-133
5. WASER J., GURBAT R., SADRANSKY B., GRÖLLER M. E.: Sketching uncertainty into simulations. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 18, 12 (2012), 2255–2264.
6. R. Baker and K. Yacef. The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Datamining, 1(1):3–17, 2009.
7. Yamamoto, T. (2012). Understanding the past: Statistical analysis of causal attribution. American Journal of Political Science 56 237–256.
8. Williams, J., & Goos, M. (2013). Modelling with mathematics and technologies. In Clements, M. A. et al. (Eds.), Third international handbook of mathematics education (pp. 549-569). Berlin: Springer.
9. Van der Kloot, W. A., Spaans, A. M. J., & Heinser, W. J. (2005). Instability of hierarchical cluster analysis due to input order of the data: The PermuCLUSTER solution. Psychological Methods, 10(4), 468–476.
10. Devloo, V., Hansen, P., and Labb´e, M. (2003). Identification of all steady states in large networks by logical analysis. Bulletin of Mathematical Biology, 65(6), 1025–1051.




Рецензии:

22.02.2016, 11:14 Ахмедзянова Файруза Камиловна
Рецензия: Cтатья имеет логическое завершение. Последовательно раскрывает суть проблемы, опираясь на существующие источники. Написана грамотным и доступным языком,соответствует требованиям. Статья представляет интерес в качестве обзора проблемы и может быть опубликована.

22.02.2016, 11:36 Калдияров Данияр Алтаевич
Рецензия: В статье не охвачены все методы оценки эффективности в условиях риска и неопределенности. Непонятно по каким критериям было определено пригодность или непригодность тех или иных методов.

23.02.2016, 8:01 Назарова Ольга Петровна
Рецензия: Название статьи не соответствует изложенному. Дан сравнительный анализ математических методов. Не рекомендуется к печати



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий


 
 

Вверх