Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
Новая хронология всеобщей и Российской истории - основа государственно-патриотического мировоззрения
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВзаимосвязи математической статистики (шире - математических методов исследования) и истории многогранны. По нашему мнению, история математической статистики - неотъемлемая часть этой математической дисциплины. Дан обзор наших работ по истории статистических методов. Велика роль математической статистики для истории. В настоящей статье ограничимся вопросами хронологии. В течение столетий хронология рассматривалась как часть прикладной математики. Основная проблема состоит в том, что вся излагаемая в школьных учебниках "общепринятая" концепция истории России и мира в целом сфальсифицирована противниками России после развала всемирной Империи (Русского Царства) в начале 17 века – 400 лет назад. Рассказы об исторических событиях – это информационное оружие, и его использовали новые властители для подавления сопротивления побежденных. Новая математико-статистическая хронология всеобщей и российской истории, построенная научным коллективом под руководством академика РАН А.Т.Фоменко, оказалась полезной и для обсуждения современных экономических и политических проблем взаимоотношений России и Запада в XXI века. По нашему мнению, новая хронология всеобщей и российской истории должна стать одной из основ государственно- патриотического мировоззрения и вытекающих из него практических решений. Цель настоящей статьи - дать с этой точки зрения первоначальное представление о новой хронологии
-
Краткое описание
В статье обоснована необходимость разработки контроллинга организационно-экономических методов, включающего инструменты прогнозирования, разработки и принятия управленческих решений и др. служба контроллинга занимает центральное место в процессе разработки и применения организационно-экономических методов для решения задач, поставленных руководством организации. Однако весьма часто служба контроллинга имеет другое название, оправданное историей организации. Для разрешения указанного парадокса мы начинаем с обсуждения содержания терминов "контроллинг" и особенно "контроллинг организационно-экономических методов". Обсуждается роль "служба контроллинга" в управлении организациями и предприятиями, а также территориальными и муниципальными образованиями. В качестве примера инструмента контроллинга организационно-экономических методов рассмотрена автоматизированная система прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий, использование в ней экспертных технологий и количественных методов оценки рисков. Мы рассматриваем эту систему как инструмент контроллинга при управлении безопасностью полетов, хотя заказчиком и исполнителями термин "контроллинг" в официальной документации проекта не использовался. В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 21 августа 2012 года № 1199 одним из 11 интегральных показателей деятельности органов исполнительной власти является показатель «оценка населением деятельности органов исполнительной власти». Его использование при контроллинге в области стратегического управления территориальными и муниципальными образованиями предложено проводить на основе солидарной информационной экономики (прежнее название - неформальная информационная экономики будущего), развиваемой нами с 2007 г. Сформулированы основные идеи НИЭБ. Однако термин "контроллинг" используется применительно к данной тематике отнюдь не всегда. Сказанное относится и к исследованиям, посвященным организационно-экономическому моделированию инноваций и развития инновационных систем
-
Прикладная статистика - состояние и перспективы
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПрикладная статистика - наука о том, как обрабатывать статистические данные. Как самостоятельная научно-практическая область она развивается весьма быстро. В ее состав входят многочисленные широко и глубоко развитые научные направления. Те, кто применяет прикладную статистику и другие статистические методы, обычно ориентированы на конкретные области исследования, т.е. не являются специалистами по прикладной статистике. Поэтому представляется полезным провести критический анализ современного состояния прикладной статистики и обсудить тенденции развития статистических методов. Большая практическая значимость прикладной статистики оправдывает целесообразность проведения работ по развитию ее методологии, в которых эта область научной и прикладной деятельности рассматривалась бы как целое. Дана краткая информация об истории прикладной статистики. На основе наукометрии прикладной статистики констатируем, что каждый специалист владеет лишь небольшой частью накопленных в этой области знаний. Обсуждаются пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, статистика интервальных данных, нечисловая статистика. Подробнее рассмотрены основные идеи нечисловой статистики. В течение последних более чем 60 лет в России наблюдается огромный разрыв между государственной статистикой и научным сообществом специалистов по статистическим методам
-
О разработке и принятии управленческих решений
Краткое описаниеСтатья посвящена обсуждению современных взглядов на принятие управленческих решений. Мы выпустили несколько объемных учебников по теории принятия решений. В настоящей статье обсуждаются несколько узловых моментов этой теории: сравнение подходов к принятию решений, подводные камни голосования, методология принятия решений, ответственность менеджера. Рассмотрен упрощенный пример задачи принятия решений при управлении организацией: какой образец нового автомобиля запускать в серию? Критерии принятия решения, выдвинутые четырьмя экспертами-теоретиками, противоречили друг другу. Совет директоров решил вопрос голосованием. Рассмотрены "подводные камни" голосования. В деятельности по производству и реализации управленческих решений выделяем четыре уровней. Первый и наиболее важный уровень, определяющих успех или неудачу управленческой деятельности – методологический. Обсуждаются уровни производства и реализации управленческих решений. Приведены примеры, когда методологические ошибки приводят к ошибочным управленческим решениям. Например, призыв «Максимум прибыли при минимуме затрат» довольно часто встречается в выступлениях и распоряжениях общего характера. Однако он является ошибочным. Практика разработки, принятия и реализации решений основана на нескольких основных понятиях: Кто принимает решения? Порядок подготовки решения (регламент). Цели. Ресурсы. Риски и неопределенности. Критерии оценки решения. Никто не может снять с менеджера ответственность за принимаемые решения. Воля менеджера – основа управления
-
Системная парадигма как основание построения службы контроллинга агропромышленного комплекса
Краткое описаниеОбсуждается системная парадигма применительно к функционированию института контроллинга агропромышленной системы. Системность в наше время стала общей платформой фундаментальных и прикладных, научных и практических разработок. В последнее время в системной аналитике наблюдается очередной подъем интереса к вопросам классификации. По- видимому, это связано с накоплением результатов частных исследований во всех без исключения областях этой дисциплины и с неизбежными трансдисциплинарными пересечениями их практических приложений. Так, наблюдается несомненная интервенция высоких технологий в аграрную сферу. Эффективность этого внедрения, безусловно, зависит от скоординированности действий специалистов различных предметных областей. На основе объективного анализа приходится констатировать, что в арсенале менеджеров, особенно зарубежных, сегодня практически нет принципиально новых методов и инструментов контроллинга. Так полагает исполнительный директор "Объединения контроллеров" проф. С.Г. Фалько. Однако перспективные математические и инструментальные методы контроллинга активно разрабатываются в нашей стране. Надо их внедрять. Например, менеджерам целесообразно использовать перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Эти методы основаны на современном развитии математики в целом - на системной нечеткой интервальной математике. Рассматриваемые методы разработаны в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Она включает в себя новые парадигмы прикладной статистики, математической статистики, математических методов экономики, методов анализа статистических и экспертных данных в задачах управления. В XXI веке выпущено более 10 учебников, разработанных в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Системный подход к решению конкретных прикладных задач часто требует выхода за пределы экономики. Весьма важными являются процедуры внедрения принципиально новых методов и инструментов. В настоящей статье мы рассматриваем перечисленные выше научные результаты в их взаимосвязи
-
Многообразие областей и инструментов контроллинга
Краткое описаниеВ современных условиях количественной и качественной деградации науки в целом и экономики в частности, особенно в нашей стране, научное направление "Контроллинг" выделяется не только своей активностью, но и быстрым интенсивным и экстенсивным ростом. Настоящая работа - сводка публикаций основных научных результатов по контроллингу, полученных в Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра «Контроллинг и управленческие инновации» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Обсуждаются понятия "метод", "инструмент", "механизм", "алгоритм" применительно к контроллингу. Адекватное использование этих терминов необходимо как для обоснованной формулировки научных результатов, так и для обеспечения их восприятия научной общественностью. Инновации в сфере управления в промышленности и других отраслях народного хозяйства основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно- экономических методов. Контроллинг в этой области – это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. Разработка, систематизация и применение современных математических инструментов контроллинга - основная тематика наших работ. Рассмотрены проблемы новых областей контроллинга - контроллинга рисков, контроллинга качества, контроллинга организационно-экономического обеспечения решения задач управления в аэрокосмической отрасли, контроллинга научной деятельности. Получены новые научные результаты в контроллинге персонала и контроллинге в области экологической безопасности
-
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеК инструментальным методам экономики относится метод Монте-Карло (метод статистических испытаний). Он широко используется при разработке, изучении и применении математических методов исследования в эконометрике, прикладной статистике, организационно-экономическом моделировании, при разработке и принятии управленческих решений, является основой имитационного моделирования. Разработанная нами новая парадигма математических методов исследования опирается на применение метода Монте-Карло. В математической статистике для многих метолов анализа данных получены предельные теоремы об асимптотическом поведении рассматриваемых величин при безграничном росте объемов выборок. Следующий шаг - изучение свойств этих величин при конечных объемах выборок. Для такого изучения применяют метод Монте-Карло. В настоящей статье этот метод применяем для изучения свойств статистических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Рассмотрены наиболее используемые при анализе реальных данных критерии - Крамера-Уэлча, совпадающий при равенстве объемов выборок с критерием Стьюдента; Лорда, Вилкоксона (Манна-Уитни), Вольфовица, Ван-дер-Вардена, Смирнова, типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта). Метод Монте-Карло позволяет оценить скорости сходимости распределений статистик критериев к пределам, сравнить свойства критериев при конечных объемах выборок. Для применения метода Монте-Карло необходимо выбрать функции распределения элементов двух выборок. Для этого использованы нормальные распределения и распределения Вейбулла - Гнеденко. Получена рекомендация: для проверки гипотезы совпадения функций распределения двух выборок целесообразно использовать критерий Лемана - Розенблатта типа омега-квадрат. Если есть основания предполагать, что распределения отличаются в основном сдвигом, то можно использовать также критерии Вилкоксона и Ван-дер-Вардена. Однако даже в этом случае критерий типа омега-квадрат может оказаться более мощным. В общем случае, кроме критерия Лемана - Розенблатта, допустимо применение критерия Смирнова, хотя для этого критерия реальный уровень значимости может значительно отличаться от номинального. Оценены частоты расхождений статистических выводов по разным критериям
-
Стратегия ретроинноваций в импортозамещении
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеНеблагоприятные изменения курсов валют, санкционные ограничения на поставку в Россию запасных частей, необходимых для ремонта и обслуживания ввезенной ранее техники привели к существенному сокращению срока службы импортных машин и оборудования. Для решения авторы предлагают реализовать стратегию ретроинноваций, предусматривающую разработку новых технологий поддержания в рабочем состоянии машин и оборудования в условиях дефицита запасных частей и расходных материалов. Для этого необходимо разработать технологии восстановления сложных технических устройств с целью продления срока их службы в условиях ограничений, созданных финансовым рынком и санкционной политикой. Исследование проблемы проводилось на примере эксплуатации грузовых автомобилей зарубежного производства, была проведена оценка ресурса двигателей и проанализирована структура рынка. На основе полученных результатов была предложена модель, на основании которой представляется возможным формирование плана производства запасных частей для проведения высококачественного ремонта двигателей собственными силами отечественных предприятий. Стратегия ретроинноваций не решает всех проблем импортозамещения, однако позволяет повысить уровень экономической безопасности стратегически важных видов экономической деятельности, с ее помощью создаются рабочие места и появляется возможность существенно продлить срок службы дорогих и сложных технических устройств
-
Метод ценообразования на основе оценивания функции спроса
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеПри решении некоторых задач экономики и управления на предприятии возникает необходимость определения розничной цены товара или услуги при известной оптовой цене или цене производителя. Предлагаем определять розничную цену на основе анализа данных опроса потенциальных потребителей о максимально возможной для них цене на рассматриваемый товар или услугу. Розничную цену рассчитываем на основе оптимизации экономического эффекта, равного произведению результата от продажи одной единицы товара на функцию спроса, которую оцениваем путем опроса потребителей. Для решения оптимизационной задачи функцию спроса приближаем с помощью метода наименьших квадратов. Как примеры проанализированы линейная и степенная модели функции спроса. Обсуждаются пути дальнейшего развития предложенного подхода. Сформулированы нерешенные научные задачи. Требуют дальнейшей проработки методы оценивания функции спроса в условиях большого количества повторов в ответах респондентов и их склонности к "круглым цифрам", вследствие чего нельзя пользоваться критерием Колмогорова для определения точности восстановления функции спроса. Различные параметрические и непараметрические подходы регрессионного анализа должны быть адаптированы к рассматриваемой задаче восстановления зависимости спроса от цены, равно как и методы решения соответствующих оптимизационных задач
-
Статистика нечисловых данных - центральная часть современной прикладной статистики
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеВ 1979 г. статистика нечисловых данных была выделена как самостоятельная область прикладной статистики. Первоначально для обозначения этой области математических методов экономики использовался термин "статистика объектов нечисловой природы". Наш базовый учебник по статистике нечисловых данных называется "Нечисловая статистика". Статистика нечисловых данных - одна из четырех основных областей прикладной статистики (наряду со статистикой чисел, многомерным статистическим анализом, статистикой временных рядов и случайных процессов). Статистика нечисловых данных делится на статистику в пространствах общей природы и разделы, посвященные конкретным типам нечисловых данных (статистика интервальных данных, статистика нечетких множеств, статистика бинарных отношений и др.). В настоящее время статистика в пространствах общей природы - центральная часть прикладной статистики, а включающая ее статистика нечисловых данных - основная область прикладной статистики. Это утверждение подтверждается, в частности, анализом публикаций в разделе "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" - основном месте публикаций отечественных исследований по прикладной статистике. Настоящая статья посвящена анализу основных идей статистики нечисловых данных на фоне развития прикладной статистики с позиций новой парадигмы математических методов исследования. Описаны различные виды нечисловых данных. Проанализирован исторический путь статистической науки. Рассказано о развитии статистики нечисловых данных. Разобраны основные идеи статистики в пространствах общей природы: средние величины, законы больших чисел, экстремальные статистические задачи, непараметрические оценки плотности распределения вероятностей, методы классификации (диагностики и кластер-анализа), статистики интегрального типа. Кратко рассмотрены некоторые статистические методы анализа данных, лежащих в конкретных пространствах нечисловой природы: непараметрическая статистика (реальные распределения обычно существенно отличаются от нормальных), статистика нечетких множеств, теория экспертных оценок (медиана Кемени - это выборочное среднее экспертных упорядочений) и др. Обсуждаются некоторые нерешенные задачи статистики нечисловых данных