авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 ||

Методы и модели диагностики устойчивого развития регионального агропродовольственного комплекса автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

-- [ Страница 2 ] --

Целью классификации состояний по безопасности является установление уровней безопасности последовательно по каждому индикатору, сфере жизнедеятельности и безопасности в целом, с отнесением состояния к определенному классу по степени тяжести. Для реализации цели введены следующие оценки ситуаций по каждому из индикаторов безопасности: нормальная; предкризисная; кризисная. Отнесение субъекта j по рассматриваемому индикатору i к той или иной ситуации определяется соотношением между значениями индикатора и пороговыми значениями (t – фактор времени для учета динамики). Правила классификации состояний по индикативным показателям на основе нормализованных оценок приведены в таблице 1.

Таблица 1

Классификация ситуаций по индикативным показателям

Состояние по безопасности

Обо-зна-чение

Соотношение нормализованных

значений индикаторов и пороговых уровней

Нормальное

Н

=0 и

Предкризис 1 (начальный)

ПК

0<< или =

Предкризис 2 (развивающийся)

ПК2

Предкризис 3 ( критический )

ПК3

<1

Кризис 1 (нестабильный)

К1

1<

Кризис 2 (угрожающий)

К2

<

Кризис 3 (чрезвычайный)

К3

В результате был использован ряд индикативных показателей, которые определены автором в качестве индикаторов экономической безопасности при исследовании состояний федеральных округов и субъектов Российской Федерации на основе корреляционного анализа.

В качестве отдельной задачи осуществлялось установление пороговых уровней для индикативных показателей, которые формируются в соответствии со специальными методами и алгоритмами.

Как показали выполненные расчеты, для целого ряда индикаторов, пороговые уровни территориально дифференцируются в зависимости от внешних условий.

После определения оценок состояния по отдельным индикаторам предлагается проводить диагностирование состояния по сферам жизнедеятельности (индикативным блокам). Эти оценки могут быть получены четырьмя способами:

1) определение среднеарифметической нормализованной оценки k-й сферы жизнедеятельности (блока) по формуле:

, (6)

где - нормализованная оценка степени кризисности k-й сферы жизнедеятельности (индикативного блока) для территории j;

- количество индикаторов в сфере (блоке) k для территории j.

Одновременно с получением нормализованных оценок состояния по сферам жизнедеятельности (индикативным блокам) определяется и характер ситуации по сферам (блокам). Для его определения необходимо знать нормализованные пороговые значения по сферам жизнедеятельности (индикативным блокам), которые определяются по следующим соотношениям:

; ;

; ;

; , (7)

где , , , , , - соответственно нормализованные пороговые значения предкризисных (начальный, развивающийся и критический) и кризисных (нестабильный, угрожающий и чрезвычайный) уровней для k-й сферы жизнедеятельности (индикативного блока) территории j.

После расчета нормализованных пороговых значений для сфер жизнедеятельности (индикативных блоков) по ним производится оценка состояния путем сравнения нормализованной оценки состояния по сфере (блоку) c пороговыми уровнями сферы (блока);

2) определение взвешенной нормализованной оценки k-й сферы жизнедеятельности (индикативного блока) по формуле:

, (8)

где - вес индикатора i в k-й сфере жизнедеятельности (индикативном блоке) для территории j.

Веса индикаторов определяются экспертно. Рекомендуется веса определять таким образом, чтобы их сумма внутри сферы (блока) равнялась количеству индикаторов в блоке. Веса индикаторов определяют их сопоставительную значимость в сфере (блоке) по влиянию на степень безопасности.

После получения нормализованных оценок по сферам жизнедеятельности (индикативным блокам) рассчитываются балльные оценки, и определяется характер ситуации по безопасности (аналогично предыдущему случаю);

3) определение средневзвешенной нормализованной оценки по сфере жизнедеятельности (индикативному блоку), но только в качестве весов выступают балльные оценки степени кризисности ситуации по индикаторам. В этом случае нормализованная оценка степени кризисности по сфере (блоку) определяется по формуле:

, (9)

Аналогично предыдущим двум случаям, после получения нормализованных оценка по сферам жизнедеятельности (индикативным блокам) производится оценка степени кризисности по ним;

4) определение среднеарифметической балльной оценки по сфере жизнедеятельности (индикативному блоку) по формуле:

. (10)

Заметим, что для более детального анализа характера состояния и развития процесса формирования ситуации по безопасности можно рекомендовать применение параллельно обоих способов оценок - балльного и с определением нормализованных результирующих оценок для сфер (блоков).

Оценивания показатели по равномерной шкале есть все основания полагать, что кризисные явления по отдельным сферам жизнедеятельности (индикативным блокам) проявляются уже тогда, когда о них свидетельствуют даже немногие индикаторы, хотя основная масса индикаторов имела сравнительно благоприятные значения.

Автором также предложен второй подход к формированию балльных оценок, основанный на использовании неравномерной шкалы оценок. Такой подход является более жестким, чем ранее изложенный. Он использует способ балльной оценки характера ситуации по сфере (блоку) с учетом полученного среднеарифметического балла.

Разработана многокритериальная модель кластерной оптимизации выявления доминирующего положения хозяйствующего субъекта на региональном товарном рынке для диагностики конкурентной среды, на основе использования теории иерархических систем. Задача сводится к тому, чтобы выявить в формализованном виде возможность злоупотребления своим доминирующим положением конкретного хозяйствующего субъекта на заданном региональном товарном рынке и определить необходимость применения антимонопольным органом мер воздействия к нему. Для этого необходимо: отнести рынок к одному из типов с точки зрения конкурентных возможностей; отнести хозяйствующий субъект к одному из субъектных классов; оценить возможность изменения принадлежности, как рынка, так и хозяйствующего субъекта к соответствующему типу и классу в динамике; построить функцию принятия решения относительно возможности злоупотребления доминирующим положением; оценить значение интегрального показателя в соответствии c построенной функцией. Алгоритм модельного выявления доминирующего положения хозяйствующего субъекта на региональном товарном рынке представлен на рисунке 4.

Постановка задачи: на множестве товарных рынков R выделим четыре типа Ri,R, i=1,…,4: совершен­ная конкуренция (СК), моно­полистическая конкуренция (МК), олигополия (О), моно­полия (М). Требуется принять решение о принадлежности рынка r к какому-либо типу Ri. Для отнесения исследуе­мого рынка к одному из типов сформулировано множество критериев X: {xi}, располо­женных в виде иерархиче­ской структуры. Множество критериев X включает в себя подмножество частных критериев , подлежащих оценке, и подмножество ин­тегральных критериев , . Для опре­деления значимости каждого из критериев, с точки зрения его влияния на принимаемое решение по классификации, Рис. 4 Алгоритм выявления доминирующего

каждому из критериев присво- положения хозяйствующего субъекта

ен весовой коэффициент на региональном товарном рынке

i: . Значения весовых коэффициентов определяются экспертным путем и могут впоследствии корректироваться по мере накопления дополнительной информации о классификации рыночных структур. Значения интегральных крите­риев рассчитываются как линейная свертка значений частных и интегральных критериев xj, расположенных на следующем уровне иерархии и для которых интегральный критерий является «родителем»: . Значения частных критериев являются входной информацией для описывае­мой модели и подлежат непосредственной оценке. Для каждого из частных критериев сформирована порядковая шкала. Отличительной особенностью порядковых шкал является их способность учитывать как количественные, так и качественные характеристики рассматриваемых процессов. Вследствие разнородности частных критериев проведена нормализация их значений, на основе построения функции вероятностного распределения принадлежности исследуемого рынка к каждому из классовых типов:

Pj: {pij, i=1,..,4}, , (11)

где pij – вероятность отнесения исследуемого рынка к i-му типу по анализируемому критерию при получении j-й оценки на порядковой шкале критерия.

С учетом сформированного множества критериев классификация текущего состояния исследуемого рынка проводится следующим образом:

1.Осуществляется оценка рынка по всем частным критериям на основе соответствующих порядковых шкал.

2.Рассчитываются вероятностные показатели принадлежности рынка к каждому из типов: PСК, PМК, PО, PМ с помощью линейной свертки соответствующих значений вероятности и весовых коэффициентов для всей иерархии критериев.

3.Определяется тип, имеющий наибольший вероятностный показатель: Pтек = max {PСК, PМК, PО, PМ}, (12)

где PСК тек, …,PМ тек – вероятность отнесения рынка к соответствующему классовому типу в текущем периоде.

Для получения более объективной картины состояния рынка исследуются тенденции его развития в ретроспективном периоде, и составляется прогноз возможности его количественно-качественного видоизменения, перехода из одного типа в другой в краткосрочной и долгосрочной перспективе, на основе информационного моделирования и методов экспертного прогнозирования. В качестве экспертов выступают специалисты Управления Федеральной антимонопольной службы.

Первоначально необходимо оценить прогнозируемое состояние рынка по всем критериям и найти вероятностные оценки перехода рынка в другой классовый тип в краткосрочном и долгосрочном периоде:

= max {PСК краткоср, PМК краткоср, PО краткоср, PМ краткоср}, (13)

= max {PСК долгоср, PМК долгоср, PО долгоср, PМ долгоср}, (14)

где PСК краткоср,..., PМ долгоср – вероятностные оценки перехода рынка в каждый из типов в краткосрочном и долгосрочном периоде.

Полученные результаты позволяют получить интегральную оценку потенциальной возможности злоупотребления доминирующим положением на исследуемом рынке. Для отображения полученных вероятностных оценок расчет представляется на балльной шкале PрынQрын, в соответствии с таблицей 2. Следует обратить внимание на тот факт, что автором в процессе исследования будет применяться лишь десятибалльная шкала оценок. Выбор трактуется точкой зрения исследователя, что данная размерность шкалы является наиболее распространенной и оптимальной по своему размаху.

Таблица 2

Отображение вероятностных оценок принадлежности рынка к определенному типу на балльной шкале

Балльное значение Qрын, соответствующее типу рынка

СК

= PСК

МК

= PМК

О

= PО

М

= PМ

1

4

7

10

Модифицированная формула интегральной оценки состояния товарного рынка:

, (15)

где , , – отображения вероятностных оценок ,
, ;

, , – коэффициенты, выражающие снижение степени уверенности соответственно в краткосрочном и долгосрочном прогнозе по отношению к оценке текущего состояния товарного рынка вследствие возрастания неопределенности (экспертным путем принимаем = 1, = 1/2, = 1/4);

= 10 – размах используемой балльной шкалы.

Значения показателя QВЗР могут находиться в пределах от 0 до 1, при этом большему значению показателя соответствует более высокий риск потенциального злоупотребления доминирующим положением на рынке.

Решение поставленной нами задачи выявления доминирующего положения хозяйствующего субъекта будем осуществлять поэтапно. На первом этапе мы проводим анализ рыночной среды, в которой действует хозяйствующий субъект. На втором этапе проводим анализ деятельности самого хозяйствующего субъекта, используя тот же самый подход, что и на первом этапе. В завершение формируем единую интегральную оценку злоупотребления своим доминирующим положением конкретного хозяйствующего субъекта на товарном рынке.

Далее определим наиболее вероятное текущее положение хозяйствующего субъекта на рынке (доминирующее (Д) либо не доминирующее (НД)), для этого:

  1. Проводим оценку положения хозяйствующего субъекта по всем частным критериям на основе соответствующих порядковых шкал.
  2. Рассчитываем вероятностные показатели: PД, PНД с помощью линейной свертки соответствующих значений вероятности и весовых коэффициентов критериев для всей иерархии критериев.
  3. Определяем наиболее вероятное текущее положение хозяйствующего субъекта: = max {PД, PНД}, (16)

где PД – вероятность признания положения хозяйствующего субъекта доминирующим;

PНД – вероятность признания положения хозяйствующего субъекта недоминирующим.

Для прогнозирования значений численных критериев, таких как доля рынка, используется регрессионное уравнение на основе ретроспективного анализа состояния рынка за период 2-3 года. Уравнение регрессии базируется на статистическом массиве данных за исследуемый период и имеет вид:

y = f(t), (17)

где f(t) – функция, отражающая динамику анализируемого показателя и представленная одним из уравнений y = at + b, y = at2+bt+c, y = aebt и т.д. Вероятностные оценки изменения положения хозяйствующего субъекта в краткосрочном и долгосрочном периоде:

= max {PД краткоср, PНД краткоср}, (18)

= max {PД долгоср, PНД долгоср}, (19)

где PД краткоср,..., PНД долгоср – вероятностные оценки приобретения хозяйствующим субъектом соответствующего положения в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Полученные результаты позволяют нам получить интегральную оценку потенциальной возможности злоупотребления доминирующим положением исследуемым хозяйствующим субъектом на рынке. Для этого найдем отображение полученных вероятностных оценок на балльной шкале PхсQхс, где балльное значение Qхс определяется по шкале (табл. 3).

Таблица 3

Отображение вероятностных оценок доминирующего положения
на балльной шкале

Балльное значение Qхс, соответствующее положению
хозяйствующего субъекта

Доминирующее ()

= PД

Недоминирующее ()

= PНД

10

1

Необходимо отметить, что с одной стороны, требуется объективно учесть многокритериальность реального положения хозяйствующего субъ­екта, а с другой стороны, мы должны учитывать четкое бинарное разделение доминирующего и недоминирующего положения хозяйствующего субъекта на рынке, определенное Законом «О защите конкуренции».

Поэтому балльное значение Qхс, соответствующее реальному положению хозяйствующего субъекта, определим с учетом его возможной принадлежности к обоим классам по формуле:

, (20)

где и определяются в соответствии с таблицей 3.

Интегральную оценку потенциальной возможности злоупотребления хозяйствующим субъектом своим доминирующим положением определим по формуле:

, (21)

где , , – реальные отображения вероятностных оценок , , ;

, , – коэффициенты, выражающие снижение степени уверенности соответственно в краткосрочном и долгосрочном прогнозе по отношению к оценке текущего состояния вследствие возрастания неопределенности (экспертным путем принимаем = 1, = 1/2, = 1/4);

= 10 – размах используемой балльной шкалы.

Совместное рассмотрение интегральных показателей QВЗР и QВЗС позволяет проанализировать возможность злоупотребления своим доминирующим положением конкретного хозяйствующего субъекта на товарном рынке:

QВЗ = min{QВЗР, QВЗС} (22)

Возможность злоупотребления доминирующим положением тем выше, чем менее конкурентным является товарный рынок и чем более устойчивым является доминирующее положение хозяйствующего субъекта. Дифференцированная система мер принятия управленческих решений антимонопольным органом по результатам модельного исследования осуществляется в соответствии с интерпретацией полученного интегрального показателя (табл. 4).

Таблица 4

Характеристика интегрального показателя оценки конкурентной среды товарного рынка

Значение коэффициента

Интерпретация

0 QВЗ 0,2

Хозяйствующий субъект развитой конкурентной среды

0,2 QВЗ 0,4

Хозяйствующий субъект “вялого” конкурентного состояния

0,4 QВЗ 0,6

Хозяйствующий субъект

депрессивно-концентрированного состояния

0,6 QВЗ 0,8

Хозяйствующий субъект критического уровня монополизма

0,8 QВЗ 1

Хозяйствующий субъект гиперконцентрации

Модель позволяет провести анализ и прогноз состояния регионального товарного рынка в целом и отдельных хозяйствующих субъектов на нем, получить численную оценку потенциальной или реальной возможности злоупотребления доминирующим положением. Полученный интегральный показатель является объективной характеристикой, которая может лечь в основу принятия управленческого решения антимонопольным органом о характере своих действий по отношению к различным хозяйствующим субъектам, действующим на региональном товарном рынке, являющемся неотъемлемой частью агропродовольственного комплекса.

Разработана методика оценки эффективности использования ресурсного потенциала регионального сельскохозяйственного производства, на основе предложенных автором факторных эколого-экономических моделей. Данная методика характеризует совокупную экономическую результативность процесса производства сельскохозяйственной продукции в регионе с учетом экологического влияния сельского хозяйства на окружающую среду. Она определяется в целях выявления эффективности и рациональности использования экономических и природных ресурсов в сельском хозяйстве как едином природно-хозяйственном комплексе, а также в целях оценки конкретных направлений повышения устойчивости развития сельскохозяйственного производства, обеспечивающего сохранение и воспроизводство природной среды.

Общая эколого-экономическая эффективность сельскохозяйственного производства в регионе определяется, как разность между экономическими результатами хозяйствования и вызвавшими их затратами, скорректированными на величину экологического ущерба, нанесенного окружающей природной среде. Более эффективным считается тот вариант оцениваемых мероприятий, для которого показатель общей эколого-экономической эффективности имеет наибольшую величину.

Разработан алгоритмический аппарат мониторинга финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий на основе теории математического анализа, позволяющего осуществить развитие метода финансовой математики, через построение интегрального взвешенного показателя и соотнесения хозяйствующего субъекта к соответствующей категории финансовой устойчивости.

По результатам проведенного научного исследования, автором были отобраны наименее информативно-коррелируемые коэффициенты оценки финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий, которые положены в основу разработанной методики.

Предлагается расчет рейтинга финансовой устойчивости сельскохозяйственного предприятия по схеме взаимосвязи стандартизированных коэффициентов и уровням их информативности, на основе разработанного алгоритма формирования конечного результата мониторинга, названного автором «интегральный взвешенный показатель» (ИВП):

, (23)

где - стандартизированное значение i-го коэффициента

- весовой коэффициент значимости.

Эмпирическим путем, а, также используя методику экспертных оценок, были установлены границы значений ИВП, позволяющие отнести предприятие к той или иной категории финансовой устойчивости. Автором выделено пять таких категорий:

1. «Лидеры». Условие: ИВП 2. Предприятие находится в зоне финансового благополучия, полностью платежеспособно, не требует вмешательства со стороны, кредитоспособно. Имеет большой потенциал повышения деловой активности.

2. «Вице-лидеры». Условие: 1,5 ИВП < 2. Финансовое состояние предприятий стабильное, все показатели находятся на уровне, не вызывающем сомнений относительно дальнейшей судьбы предприятия.

3. «Активисты». Условие: 1 ИВП < 1,5. Это предприятия, имеющие относительно стабильное финансовое положение, требуют некоторого внешнего вмешательства; способность закрепления достигнутых результатов в значительной степени зависит от эффективности финансовой стратегии предприятия.

4. «Обыватели». Условие: 0,5 ИВП < 1. Это предприятия с нестабильным финансовым положением, требуют внешнего вмешательства. Это потенциальные участники программы финансового оздоровления. Есть риск полной потери платежеспособности. Практически не имеют возможности для развития производственной деятельности, высока зависимость от рыночной среды и внешних партнеров.

5. «Аутсайдеры». Условие: ИВП < 0,5. Предприятия переживают финансовый кризис, острота которого зависит от величины ИВП. Кризис характеризуется полной неплатежеспособностью, несостоятельностью. При ИВП < 0,2 возможно введение внешнего управления. Не обеспечивается процесс простого воспроизводства. Не исключена ликвидация предприятия, либо слияние с наиболее сильными предприятиями 1 и 2 групп.

Предложена математико-статистическая модель, предназначенная для экономического анализа и прогнозирования продовольственной самообеспеченности региона, на базе данных официальной статистики, на кратко- и среднесрочный период. На основе точечного прогноза полученные данные объемов производства основных видов сельскохозяйственной продукции позволяют оценить уровень продовольственной самообеспеченности региона на перспективу.

IV Этап – Оценка результатов научных исследований, полученных на предыдущих этапах. Полученные результаты расчетов позволяют сформировать стратегические ориентиры безопасного и устойчивого развития экономики региона (отрасли) на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Представлен сценарный расчет Запаса финансовой прочности агропродовольственного комплекса Ивановского региона, который показывает, насколько возможно сократить реализацию (производство) продукции, не неся при этом убытков в зависимости от различных сценариев: оптимистичного, реалистичного, пессимистичного.

4. Количественные выводы, полученные при апробации предложенных методов и методик, позволяют сформулировать утверждение, что в условиях типичного для центра России региона, Ивановской области, основная цель дальнейшего развития аграрного сектора экономики - обеспечение устойчивого развития сельскохозяйственного производства и на этой основе удовлетворения внутреннего спроса на продовольствие. Для достижения поставленной цели предлагается развитие следующих направлений: ускоренное развитие животноводства; возрождение льноводческой отрасли как сырьевой базы текстильного производства; создание регионального птицеводческого кластера.

Таким образом, на основании выполненных автором исследований решена крупная научная проблема, – совершенствование государственного управления региональным агропродовольственным комплексом, опирающаяся на развитие современных методов экономико-математического моделирования, имеющая теоретическое и прикладное значение для экономической науки.

III. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии:

  1. Гонова, О.В. Отраслевая реструктуризация региональной экономики на этапе посткризисного развития // Научное издание под ред. А.Н. Ильченко, А.Н. Петрова. – При поддержке гранта РФФИ №05-06-96409 «Модельное исследование процесса стихийной отраслевой реструктуризации региональной экономики на этапе посткризисного развития». / ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет». – Иваново, 2007. – 9,77 п.л. (авт. 2,3 п.л.).
  2. Гонова, О.В. Диагностика экономической и продовольственной безопасности региона в условиях модернизации / О.В. Гонова, А.Н. Ильченко //Научное издание. ФГОУ ВПО «ИГСХА имени академика Д.К. Беляева». – Иваново, 2011. – 17 п.л. (авт. 10 п.л.).
  3. Гонова, О.В. Экономическая оценка сельскохозяйственного производства и резервы роста его эффективности / О.В. Гонова, Г.Н. Корнев, Т.А. Стоянова, Е.М. Титов и др. //Научное издание. ГНУ «Ивановский НИИСХ», ФГОУ ВПО «ИГСХА имени академика Д.К. Беляева». – Иваново, 2011. – 22 п.л. (авт. 4,4 п.л.).

Научные статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией:

  1. Гонова, О.В. Сравнительный анализ методик мониторинга финансового состояния предприятий АПК / О.В. Гонова, Л.А. Пиликина // Экономический анализ: теория и практика. – 2008. – № 7(112). – 1,2 п.л. (авт. 1,0 п.л.).
  2. Гонова, О.В. Интегральный критерий развития территории как основа мониторинга экономики региона / О.В. Гонова, А.Н. Ильченко //Труды Кубанского государственного аграрного университета. – 2008. – №2 (11). – 0,7 п.л. (авт. 0,5 п.л.).
  3. Гонова, О.В. Методический подход к использованию индикативного анализа экономики регионального АПК на материалах Ивановской области) / О.В. Гонова // Развитие отраслевого и регионального управления: Вестник университета / Государственный университет управления. – 2008. – №15. – 0,8 п.л.
  4. Гонова, О.В. Региональный мониторинг социально-экономического и производственного потенциала развития Ивановской области / О.В. Гонова// Развитие отраслевого и регионального управления: Вестник университета / Государственный университет управления. – 2008. – №16. – 0,8 п.л.
  5. Гонова, О.В. Практическая реализация математической модели параметрической диагностики состояния сельского хозяйства Ивановской области / О.В. Гонова// Международный сельскохозяйственный журнал. – 2009. – № 6. – 0,4 п.л.
  6. Гонова, О.В. Оценка устойчивости экономического развития региона / О.В. Гонова// Региональная экономика: теория и практика. – 2010. – № 3 (138). – 0,4 п.л.
  7. Гонова, О.В. Глобальная продовольственная ситуация и необходимость устойчивого развития аграрного сектора экономики / О.В. Гонова // Труды Кубанского государственного аграрного университета. – 2010. – №3 (24). – 0,5 п.л.
  8. Гонова, О.В. Социально-экономическое развитие региона: модели рейтинговой оценки / О.В. Гонова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2010. – № 3 (23). – 0,8 п.л.
  9. Гонова, О.В. Государственная поддержка аграрного сектора экономики: региональный аспект (по материалам Ивановской области) / О.В. Гонова, Е.В. Ковалева // Развитие отраслевого и регионального управления: Вестник университета / Государственный университет управления. 2011. – №5. – 1,2 п.л. (авт. 0,9 п.л.).
  10. Гонова, О.В. Стратегические направления государственного регулирования регионального агропродовольственного рынка / О.В. Гонова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2011. – № 2 (27). – 0,7 п.л.
  11. Гонова, О.В. Модельное диагностирование экономической безопасности региона / О.В. Гонова // Развитие отраслевого и регионального управления: Вестник университета / Государственный университет управления. – 2011. – №12. – 0,6 п.л.
  12. Гонова, О.В. Экономико-математическое моделирование выявления доминирующего положения хозяйствующего субъекта на товарном рынке региона / О.В. Гонова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – – № 3 (28). – 0,8 п.л.
  13. Гонова, О.В. Построение игровых динамических моделей макроэкономических процессов в регионе / О.В. Гонова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2011. – № 4 (29). – 0,9 п.л.

Основные публикации в журналах и научно-тематических сборниках:



Pages:     | 1 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.