Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
Солидарная информационная экономика - экономика без рынка и денег
Краткое описаниеМы разрабатываем новую организационно- экономическую теорию - солидарную информационную экономику, опирающуюся на взгляды Аристотеля. Название рассматриваемой теории менялось со временем. Вначале мы использовали термин "неформальная информационная экономика будущего", затем стали применять термин "солидарная информационная экономика". В связи с биокосмологией и нео-аристотелизмом предпочтительным является адекватный термин "функционалистско-органическая информационная экономика". Дальнейшему развитию нашей теории посвящена настоящая статья. Мы начинаем с краткого рассмотрения экономических взглядов Аристотеля и основных идей солидарной информационной экономики. Затем обосновываем отмирание семьи, частной собственности и государства. Обсуждаем эволюцию денег - от золотых монет к долговым распискам и условным средствам обращения. Констатируем, что рыночная экономика осталась в XIX веке, а основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Рассматриваем влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. Разрабатываем подходы к организации принятия решений в функционалистско-органической информационной экономике. На основе современных достижений теории принятия решений (прежде всего экспертных процедур) и информационно- коммуникационных технологий земляне избавятся от хрематистики и будут понимать термин "экономика" по Аристотелю
-
Непараметрическое оценивание характеристик распределений вероятностей
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеСтатья посвящена непараметрическому точечному и интервальному оцениванию характеристик распределения вероятностей (математического ожидания, медианы, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации) по выборке результатов измерений. Выборочные значения рассматриваются как реализации независимых одинаково распределенных случайных величин с произвольной функцией распределения, имеющей нужное число моментов. Непараметрические процедуры анализа данных сопоставляются с параметрическими, основанными на предположении о том, что выборочные значения имеют нормальное распределение. Точечные оценки строятся очевидным образом – используют выборочные аналоги теоретических характеристик. Интервальные оценки основаны на асимптотической нормальности выборочных моментов и функций от них. Непараметрические асимптотические доверительные интервалы получены в результате применения специальной технологии вывода асимптотических соотношений прикладной статистики. Эта технология в качестве первого шага использует многомерную центральную предельную теорему, примененную к сумме векторов, координаты которых – степени исходных случайных величин. Второй шаг – преобразование предельного многомерного нормального вектора с целью получения интересующего исследователя вектора. При этом используются соображения линеаризации и отбрасываются бесконечно малые величины. Третий шаг – строгое обоснование полученных результатов на стандартном для асимптотических математико-статистических рассуждений уровне. При этом обычно приходится использовать необходимые и достаточные условия наследования сходимости. Статья содержит 10 числовых примеров. Исходные данные - сведения о наработке 50 резцов до предельного состояния. Использование методов, разработанных в предположении нормальности распределения, может привести к заметно искаженным выводам в ситуации, когда гипотеза нормальности не выполнена. Практические рекомендации таковы: при анализе реальных данных следует использовать непараметрические доверительные границы
-
Анализ экспертных упорядочений
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ различных прикладных областях возникает необходимость анализа нескольких экспертных упорядочений, т.е. кластеризованных ранжировок объектов экспертизы. К таким областям относятся технические исследования, экология, менеджмент, экономика, социология, прогнозирование и т.д. В качестве объектов могут выступать образцы продукции, технологии, математические модели, проекты, кандидаты на должность и др. Получены кластеризованные ранжировки могут быть как с помощью экспертов, так и объективным путем, например, при сопоставлении математических моделей с экспериментальными данными с помощью того или иного критерия качества. Описанный в настоящей статье метод был разработан в связи с проблемами химической безопасности биосферы и экологического страхования. Мы предлагаем новый метод построения кластеризованной ранжировки, согласованной (в раскрытом ниже смысле) со всеми рассматриваемыми кластеризованными ранжировками. При этом противоречия между отдельными исходными ранжировками оказываются заключенными внутри кластеров согласованной ранжировки. В результате упорядоченность кластеров отражает общее мнение экспертов, точнее, то общее, что содержится одновременно во всех исходных ранжировках. Вновь построенная кластеризованная ранжировка часто называется согласующей по отношению к исходным кластеризованным ранжировкам. В кластеры заключены объекты, по поводу которых некоторые из исходных ранжировок противоречат друг другу. Для их упорядочения необходимо провести новые исследования. Эти исследования могут быть как формально-математическими (вычисление медианы Кемени, упорядочения по средним арифметическим рангов или по медианам рангов и т.п.), так и требовать привлечения новой информации из соответствующей прикладной области, возможно, проведения дополнительных научно-исследовательских работ. В настоящей статье введены необходимые понятия, затем впервые сформулирован алгоритм согласования в общем виде и рассмотрены его свойства
-
Основные идеи солидарной информационной экономики - базовой организационно-экономической теории
Краткое описаниеПроанализированы основные идеи разрабатываемой нами солидарной информационной экономики (первоначальное название - неформальная информационная экономика будущего). Обосновано её использование как базовой современной организационно-экономической теории взамен «economics». Стержнем исследований в области НИЭБ является прогнозирование развития будущего общества и его экономики, разработка необходимых для будущего организационно- экономических методов и моделей, предназначенных для повышения эффективности процессов управления. Экономика - это наука о том, как производить, а не о том, как делить прибыль. Основное ядро современной экономической теории - это экономика предприятия. В качестве экономической составляющей государственной идеологии России мы предлагаем использовать солидарную информационную экономику. Согласно солидарной информационной экономике современные информационные технологии и теория принятия решений позволяют на основе «открытого сетевого общества» построить информационно-коммуникационную систему, предназначенную для выявления потребностей людей и организации производства с целью их удовлетворения. Для реализации этой возможности необходима лишь воля руководства хозяйственной единицей, нацеленная на преобразование системы управления этой единицей. В частности, как уже и происходит во всех развитых странах, российское государство должно стать основным действующим лицом в экономике
-
Краткое описание
Анализ социально-экономического развития стран в условиях глобализации мирового хозяйства, проведенный с использованием термодинамической модели, показал, что взаимодействие открытых экономических систем, стоящих на разных уровнях развития может привести к поглощению или уничтожению одних систем другими, что в конечном итоге приведет к «тепловой смерти» в экономике (стагнации). Закрытые экономические системы могут общаться с другими странами посредством международной торговли. Менее развитые страны не могут конкурировать с индустриально развитыми государствами и неизбежно попадут под их влияние. Изолированные экономические системы могут развиваться только при наличии внутреннего рынка, ресурсов и жесткой социальной структуры. Введение антироссийских санкций и другие внешние факторы привели к ограничению влияния иностранного капитала. В результате наблюдается инновационная активность в экономике и усиление государственных структур. Термодинамическая модель показывает, что частичная изоляция развивающейся экономической системы, обладающей достаточным производственным и научным потенциалом, приводит к стабилизации ее структуры и росту инновационной активности
-
Роль иностранного фактора в инновационном развитии российской экономики
Краткое описаниеВлияние иностранного фактора на инновационное развитие стран не является однозначным, для России иностранный капитал был скорее сдерживающим фактором, чем стимулом к развитию. Анализ исторического опыта развития отечественной науки и техники показал, что максимальная инновационная активность экономики отмечалась в период централизованного финансирования науки и образования. Наиболее важные для изобретения и открытия, которые нашли свое применение в отечественной экономике, были сделаны времена государственного контроля за процессами освоения и внедрения новых видов продукции и технологий. В результате ретроспективного анализа было выявлено, что особенно активизируются инновационные процессы в отечественной экономике в период экономических санкций и ограничений. В работе показано, что рыночные механизмы, предусматривающие свободное перемещение технологий, знаний, ученых и специалистов оказывают негативное влияние на развивающуюся национальную инновационную систему. Особое влияние на развитие оказывают иностранные инвестиции, посредством которых зарубежные корпорации осуществляют контроль над отечественными предприятиями и способствуют оттоку капитала за рубеж. Предлагается ужесточить контроль за иностранным капиталом в рамках действующего законодательства и способствовать активизации обмена научно- технической информацией на международном уровне
-
Основные проблемы контроллинга качества
Краткое описаниеКонтроллинг статистических методов обеспечения качества продукции – частный случай контроллинга организационно-экономических методов управления. Сегодня контроллинг в практике управления российских предприятий понимается как «система информационно- аналитической и методической поддержки по достижению поставленных целей». Контроллер разрабатывает правила принятия решений, руководитель принимает решения, опираясь на эти правила. Нами обоснована концепция «контроллинга методов». Инновации в сфере управления основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно- экономических (а также экономико- математических и статистических) методов. Контроллинг в этой области – это разработка и применение процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. Таким образом, методология контроллинга имеет большое практическое значение в любой области, в которой действия (операции) необходимо осуществлять в соответствии с определенными правилами (регламентами, стандартами, инструкциями), поскольку в любой такой области необходимы разработка и применение процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) правил задачам, поставленным перед организацией. В настоящей статье выделяем такую область контроллинга, как контроллинг качества, и обсуждаем ее основные проблемы. Речь идет о контроллинге организационно-экономических методов обеспечения качества продукции, прежде всего статистических методов, основанных на теории вероятностей и математической статистике. Рассмотрены анализ и синтез планов статистического контроля качества, варианты оптимизации планов статистического контроля, усеченные планы. Обсуждаются различие планов контроля у поставщика и потребителя, выделение единиц бесформенной (жидкой, газообразной) продукции, отбор случайной выборки при статистическом контроле качества продукции, оценка снизу необходимого объема выборки. Установлено, что не всегда нужен контроль качества продукции. Выявлен основной парадокс теории статистического приемочного контроля. Обсуждается развитие статистических методах управления качеством в нашей стране. Дана классификация статистических методов управления качеством
-
Краткое описание
Во многих областях - в экономике, управлении качеством, медицине, экологии, при обеспечении безопасности полетов и др. - задачи анализа, оценки и управления рисками имеют много общего. Поэтому мы считаем нужным развивать общую теорию риска, подходы и методы которой позволяют единообразно решать задачи риск- менеджмента в конкретных предметных областях. На основе анализа научных публикаций и отраслевых нормативных документов приходится констатировать, что частные теории риска имеют тенденцию замыкаться внутри себя, создавать свои внутренние стандарты и системы нормативных документов. Отдельно – для банковской деятельности, отдельно – для безопасности полетов, отдельно – для промышленных аварий, и т.д. С целью построения общей теории риска анализируем употребление термина «риск» в различных областях, рассматриваем многообразие видов рисков, даем основные определения в области анализа, оценки и управления риском. Обсуждаем планетарные риски (на уровне Земли в целом), глобальные риски (на уровне одного или нескольких государств), финансовые риски, коммерческие риски (риски на уровне непосредственного окружения компании), производственные (внутренние, операционные) риски, относящиеся к деятельности отдельного предприятия (организации), личные риски. Инструментарий общей теории риска позволяет единообразно решать основные проблемы анализа, оценки и управления риском для всех предметных областей
-
О ключевых показателях эффективности научной деятельности
Краткое описаниеИз многих актуальных проблем науковедения рассмотрим методы оценки эффективности и качества работы ученого, научной деятельности подразделения, организации, журнала. Показатели эффективности научной деятельности используются как важная составная часть при оценке вузов, инновационного потенциала предприятий и т.п. Для оценки эффективности научной деятельности естественно использовать хорошо зарекомендовавшие себя в других предметных областях интеллектуальные инструменты. К таким инструментам относятся, в частности, система сбалансированных показателей, основанная на ключевых показателях эффективности (отсюда и название настоящей статьи), а также контроллинг, прежде всего контроллинг научной деятельности. Подробно разработаны и широко применяются два инструмента оценки эффективности научной деятельности - наукометрические показатели и экспертные оценки. Их критическому анализу и посвящена настоящая статья. Различные варианты манипулирования значениями наукометрических показателей в РФ, по нашей оценке, пока еще применяются сравнительно редко. Возможно, это связано со сравнительно небольшим сроком их использования при управления наукой. Поскольку такой показатель, как число цитирований работ исследователя, позволяет объективно оценить его вклад в науку, то применение этого наукометрического показателя для управления наукой оправдано. В то же время число публикаций и особенно индекс Хирша не позволяют объективно оценить эффективность научной деятельности, особенно с учетом свойств реальных библиометрических баз данных. Экспертные процедуры имеют ряд недостатков. В настоящей статье обсудим реальную эффективность экспертных процедур в таких областях их применения, как присвоение ученых степеней и выборы в государственные академии наук (прежде всего в РАН). Основные принципы экспертизы в рассматриваемых областях остаются неизменными в течение последних 70 лет. На основе анализа практики приходится констатировать недостаточную эффективность экспертных оценок в указанных областях. Обоснование сказанному приведено в статье
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ настоящее время в большинстве научных, технических и экономических исследований используются статистические методы, разработанные в основном в первой трети XX века. Они составляют содержание распространенных учебников. Однако, математическая статистика бурно развивалась и в последующие 60 с лишним лет. В ряде ситуаций назрела необходимость перехода от классических методов к современным. В качестве примера разобрана задача проверки однородности двух независимых выборок. Рассмотрены условия применимости традиционного метода проверки однородности, основанного на использовании статистики t Стьюдента, а также указаны более современные методы. Описана вероятностная модель порождения данных в задаче проверки однородности двух независимых выборок. В терминах этой модели понятие «однородности», т. е. «отсутствие различия», может быть формализовано различными способами. Наивысшая степень однородности достигается, если обе выборки взяты из одной и той же генеральной совокупности (абсолютная однородность). В некоторых случаях целесообразно проверять совпадение некоторых характеристик элементов выборок - математических ожиданий, медиан, дисперсий, коэффициентов вариации и др. (проверка однородности характеристик). Для проверки однородности математических ожиданий часто рекомендуют классический критерий Стьюдента. Предполагают, что выборки взяты из нормальных распределений с одинаковыми дисперсиями. Показано, что для научных технических и экономических данных предпосылки двухвыборочного критерия Стьюдента, как правило, не выполняются. Для проверки однородности математических ожиданий вместо критерия Стьюдента предлагается использовать критерий Крамера-Уэлча. Рассмотрены состоятельные непараметрические критерии Смирнова и Лемана-Розенблатта для проверки абсолютной однородности