WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

ВОЛИК Евгений Олегович

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ

БАНКРОТСТВ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.10 – Управление в социальных

и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2008

Работа выполнена на кафедре вычислительной математики и кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель д-р техн. наук, проф.

Юсупова Нафиса Исламовна

Официальные оппоненты д-р техн. наук, доц.

Черняховская Лилия Рашитовна канд. техн. наук Антонов Вячеслав Викторович

Ведущая организация ГОУ ВПО «Уфимский юридический институт»

Защита диссертации состоится 10 декабря 2008 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д–212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке университета

Автореферат разослан 7 ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. В.В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Число банкротств в России неуклонно растет, об этом свидетельствует статистика дел о несостоятельности (банкротстве) рассмотренная арбитражными судами Российской Федерации в 1998–2007 гг.

По данным Министерства внутренних дел РФ материальный ущерб от экономических преступлений в 2006 году превысил 100 миллиардов рублей. За этот же промежуток времени сотрудниками департамента экономической безопасности МВД РФ было выявлено более 250 тысяч преступлений экономической направленности. Среди экономических преступлений, которые вызывают наибольшую обеспокоенность в последнее время, прежде всего находятся преступления, связанные с банкротствами предприятий.

Ряд работ отечественных и зарубежных ученых и экономистов, таких как В. И. Терехин, В. П. Панагушин, М. Н. Крейнина, Е. А. Мизиковский, А. П. Градов, А.О. Недосекин, М.И. Гизатуллин, А.И. Ковалев, В.П. Привалов, Э. Альтман, У. Бивер и др., посвящены исследованию проблемы банкротств.

Важным аспектом проблемы банкротств является анализ и своевременное выявление признаков ложных (фиктивных и преднамеренных) банкротств, так как они приносят наибольший ущерб в сфере банкротств предприятий. Ложное банкротство несет в себе прямую угрозу экономической безопасности государства, поскольку подрывает основы современной рыночной системы, делает страну непривлекательной для стратегических инвесторов. Важная роль в повышении достоверности принятия управленческих решений отводится мониторингу банкротств. На сегодняшний день не разработано комплексного решения данной задачи, которое бы включало весь необходимый набор методического, алгоритмического и программного обеспечения.

Целью диссертационной работы является разработка методического, алгоритмического и информационного обеспечения системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий для повышения уровня достоверности и обоснованности принятия управленческих решений в кризисных ситуациях.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1. Разработать концепцию системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий на основе применения инженерии знаний, технологии экспертных систем и технологии интеллектуального анализа данных.

2. Разработать метод классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства на основе технологии экспертных систем.

3. Разработать метод прогнозирования финансовых показателей предприятия на основе интеллектуального анализа данных.

4. Разработать метод выявления признаков ложного банкротства на основе технологии экспертных систем.

5. Разработать алгоритмическое и информационное обеспечение для реализации системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

Методы исследования. В ходе исследования в качестве инструментария использовались методы системного анализа, теории принятия решений, методы разработки и эксплуатации экспертных систем, методы интеллектуального анализа данных, методы моделирования на основе иерархических сетей Петри.

На защиту выносятся:

1. Концепция системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий на основе применения инженерии знаний, технологии экспертных систем и технологии интеллектуального анализа данных.

2. Метод классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства на основе технологии экспертных систем.

3. Метод прогнозирования финансовых показателей предприятия на основе интеллектуального анализа данных.

4. Метод выявления признаков ложного банкротства на основе технологии экспертных систем.



5. Алгоритмическое и информационное обеспечение для реализации системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

Научная новизна работы:

1. Новизна концепции системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий состоит в подходе к выявлению признаков ложного банкротства на основе интеграции технологий экспертных систем и интеллектуального анализа данных, что позволяет организовать эффективную систему поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

2. Новизна метода классификации предприятий в соответствии с угрозой банкротств на основе экспертной системы состоит в формализации знаний в виде дерева решений для группировки предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и поиске решений с использованием полученных продукционных правил, что позволяет снизить влияние человеческого фактора при классификации предприятий.

3. Новизна метода прогнозирования финансовых показателей предприятий состоит в разработке алгоритма прогнозирования для каждого из финансовых показателей путем нейросетевого моделирования в рамках интеллектуального анализа данных, что позволяет повысить точность прогноза.

4. Новизна метода выявления признаков ложного банкротства состоит в прогнозе динамики изменения финансовых показателей, характеризующих наличие признаков ложного банкротства, на основе экспертной системы и отличается способом подготовки данных и формированием признаков для поиска решений, что позволяет выявлять признаки ложного банкротства на ранней стадии.

5. Новизна алгоритмов и информационного обеспечения состоит в использовании технологии экспертных систем для реализации процедур классификации предприятий в соответствии с угрозой банкротств и выявления признаков ложного банкротства, что позволяет снизить количество ошибочных решений при мониторинге банкротств предприятий.

Практическая значимость и внедрение результатов. Практическую значимость имеют полученные автором следующие результаты:

• Метод классификации предприятий в соответствии с угрозой банкротств на основе экспертной системы.

• Комбинирование различных инструментов для прогнозирования финансовых показателей предприятия на основе интеллектуального анализа данных.

• Метод выявления признаков ложного банкротства на основе экспертной системы.

• Реализация предложенных алгоритмов в компьютерной среде, включающей оболочку KnowledgeWright 4.3.2. и аналитическую платформу Deductor 5.0.

Практическое использование результатов работы позволяет повысить достоверность управленческих решений при мониторинге банкротств предприятий, а также снизить влияние человеческого фактора в процессе принятия решений.

Результаты работы внедрены в следственном управлении Следственного комитета при прокуратуре РФ по РБ, в учебном процессе УГАТУ, в ООО «Сервис–Центр Регион».

Связь с плановыми исследованиями. Исследование по тематике диссертации выполнено в рамках НИР по темы ИФ–ВК–01–08–ОЗ Министерства образования РФ «Исследование и разработка интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на научно-технических конференциях: 8–й Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Германия, 2006), зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых УГАТУ (2007, 2008 гг.), 9–й Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Красноусольск, 2007), на заседании Башкирского отделения научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта (Уфа, 2008), на Международной научно-практической конференции «Технологии управления социально-экономическим развитием региона» ИСЭИ УНЦ РАН (Уфа, 2008), на 10–й Международной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Турция, 2008).

Публикации. Список публикаций по теме диссертации содержит 11 работ, в том числе 1 – в рецензируемом журнале из списка ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографии. Работа содержит 132 страницы и 101 наименование библиографических источников.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика работы: цель исследований, актуальность решаемых задач, определяется научная новизна и практическая значимость защищаемых результатов.

Первая глава посвящена анализу процесса поддержки принятия решения при мониторинге банкротств предприятий как объекта исследования. Процедуры признания предприятия банкротом и процесс выявления признаков возможного ложного банкротства определены законодательно, однако эта тема является предметом постоянных исследований, так как принятие решений происходит в условиях неопределенности и неточности исходных данных, а особое место в процессе принятия решения занимает человеческий фактор. Влияние различных негативных факторов приводит к ошибкам в принятии решений о наличии признаков ложного банкротства. Количество дел по банкротству предприятий неуклонно растет, о чем свидетельствует проведенный анализ судебной практики Арбитражного суда РФ (рисунок 1).

Рисунок 1 – Данные о заявлениях, поступивших в Арбитражный Суд РФ Анализ статистики позволил установить, что после спада в 2003–2005 гг.

вновь увеличилось число поступивших в арбитражные суды заявлений о признании должников банкротами. Также следует отметить, что количество дел, по которым должников признали банкротом, растет. Аналогичная ситуация также актуальна и для развивающихся регионов, таких как Республика Башкортостан.

Статистические данные свидетельствуют не только об увеличении количества возбужденных дел о банкротстве, но и об увеличении количества зарегистрированных преступлений, связанных с банкротством. Так, по данным МВД России в 2006 г. количество выявленных преступлений в сфере экономической деятельности увеличилось на 26%, а количество выявленных преступлений, связанных с банкротством – на 23,6%. За 1–е полугодие 2007 г. выявляемость преступлений, связанных с банкротством, вновь увеличилась, превысив аналогичный показатель 2006 г. на 11,2%.

Проведенный анализ показывает, что банкротства предприятий являются актуальной проблемой для экономики государства в целом.

В теории и практике прогнозирования банкротств используются формализованные (или количественные) и неформализованные (или качественные подходы). Анализ рынка программного обеспечения для мониторинга финансового состояния предприятий и прогнозирования банкротств показал, что большинство из них основывается на моделях Таффлера, Лиса, Альтмана и др.

Предложенные на рынке программные продукты не рассматривают признаки ложного банкротства. Устранить выявленный недостаток призвана разрабатываемая система поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

Вторая глава посвящена разработке подхода к построению системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий. Определены требования, предъявляемые к такого рода системам, предложен алгоритм работы системы.

Разработанная схема взаимодействия компонентов системы мониторинга банкротств предприятий с использованием информационных технологий представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Схема взаимодействия компонентов системы мониторинга банкротств предприятий с использованием информационных технологий Объектами мониторинга являются процессы банкротства, главными «действующими лицами» которых выступают предприятия (потенциальные или реальные банкроты), кредиторы (инициирующие процедуры банкротства), арбитражные суды (рассматривающие в соответствии с законодательством дела о несостоятельности и вводящие своими решениями процедуры банкротства).

Субъекты мониторинга – компетентные надзорные органы, наделенные в соответствии с законодательством соответствующими полномочиями надзора и принятия решений. Лица, принимающие решения, (ЛПР) в надзорных органах располагают силами и средствами для сбора, накопления и анализа данных (учетные и следственные органы, подразделения накопления и анализа данных).

Предлагается автоматизированная система мониторинга банкротств предприятий, основу которой составляют как законодательно утвержденные методические указания по учету и анализу финансового состояния и платежеспособности предприятий и организаций с целью группировки в соответствии со степенью угрозы банкротства, так и методики оценки наличия признаков ложного банкротства предприятия, используемые российскими аудиторами и арбитражными управляющими.

Третья глава посвящена разработке модели представления знаний, разработке правил для последующей реализации экспертной системы и построению дерева решений. Обосновывается выбор метода интеллектуального анализ данных, формулируется задача для интеллектуального анализа данных при мониторинге банкротств.

Блок экспертной системы СППР при мониторинге банкротств предприятий включает в себя два модуля:

1. Модуль классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства.

2. Модуль выявления признаков ложного банкротства.

В результате анализа существующих моделей представления знаний и анализа предметной области для реализации модулей экспертной системы была выбрана продукционная модель представления знаний.

Для формирования продукционных правил экспертной системы модуля для классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротств и модуля выявления признаков ложного банкротства использовался ряд общих признаков, обладающих наибольшей разделяющей способностью, соответствующих цели классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и выявления признаков ложного банкротства.

Фрагмент базы знаний экспертной системы для классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и выявления признаков ложного банкротства представлен в таблице 1.

пенью угрозы банкротства C1 – коэффициент восстановления платежеспособности;

C2 – коэффициент текущей ликвидности;

C3 – задолженность по денежным обязательствам.

G1, G2, G3, G4 и G5 характеризуют принадлежность анализируемого предприятия к одной из 5 групп:

1. Группа 1 – платежеспособные предприятия, которые имеют возможность в установленный срок и в полном объеме рассчитаться по своим текущим обязательствам (G1).

2. Группа 2 – предприятия, не имеющие достаточных финансовых ресурсов для обеспечения своей платежеспособности (G2).

3. Группа 3 – предприятия, имеющие признаки банкротства, установленные Федеральным законом (G3).

4. Группа 4 – предприятия, у которых имеется непосредственная угроза возбуждения дела о банкротстве (G4).

5. Группа 5 – предприятия, в отношении которых арбитражным судом принято к рассмотрению заявление о признании такого объекта учета банкротом (G5).

R1 – присутствуют признаки ложного банкротства;

R2 – присутствуют признаки ложного банкротства, возможен вывод основных средств с предприятия;

R3 – отсутствуют признаки ложного банкротства, предприятие погашает обязательные платежи;

R4 – отсутствуют признаки ложного банкротства, предприятие находиться в тяжелом финансовом положении;

R5 – присутствуют признаки ложного банкротства, идет умышленное накопление недоимок для последующего списания.

К1 – Обеспеченность обязательств должника всеми его активами;

К2 – Обеспеченность обязательств должника его оборотными активами;

К3 – Величина чистых активов;

К4 – Доля основных средств в активах;

Kn(tj+t) – значение показателя Кn, рассчитанное на основе спрогнозированных финансовых показателей, в следующем периоде, где n = 1,7 – количество показателей для выявления признаков ложного банкротства.

На основании Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)»

и распоряжения № 33-р от 8 октября 1999г., в котором были утверждены методически рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного и преднамеренного банкротства, структурированы знания, на основе которых сформированы продукционные правила экспертной системы. Для наибольшей достоверности оценки наличия признаков ложного банкротства утвержденная методика была дополнена критериями, применяемыми аудиторами-практиками для выявления на ранних стадиях действий, ведущих предприятие к банкротству.

На рисунке 3 представлено дерево решений ЭС для группировки предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и выявления признаков ложного банкротства, где:

X0 – метаправило для выбора модуля экспертной системы;

X11, X12, … X1n – признаки, согласно методике проведения Федеральной налоговой службой учета и анализа финансового состояния и платежеспособности стратегических предприятий и организаций, обладающие наибольшей разделяющей способностью, соответствующие цели классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства;

Vji – показатель, характеризующий j-е значение признака Xi;

X1, X2,…X n – признаки, обладающие наибольшей разделяющей способностью.

Рисунок 3 – Дерево решений экспертной системы для группировки предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и выявления признаков Продукционные правила модулей экспертной системы были проверены на непротиворечивость правил с помощь программного продукта ReSolver Editor.

Целью разработки модуля интеллектуального анализа данных (ИАД) является получение прогнозных значений финансовых показателей предприятия.

Прогнозирование финансовых показателей предприятия осуществляется с помощью нескольких методов, таких как метод скользящего окна и нейронные сети. Для каждого из финансовых показателей (всего 20) разработан свой алгоритм прогнозирования, включающий величину шага скользящего окна, структуру нейронной сети, вид активационной функции и ее крутизну. Примеры структур применяемых многослойных нейронных сетей представлены на рисунке 4.

Применение иерархических сетей Петри позволило оценить моделируемую СППР на целостность и функциональность (рисунок 5), где рi – непустое конечное множество состояний (метка), ti – конечное непустое множество событий (переход).

Рисунок 4 – Примеры применяемых многослойных нейронных сетей: а – граф нейронной сети 5-2-1; б – граф нейронной сети 3-2-1; в – граф нейронной сети Подсети для классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства (переход t2) и для выявления признаков ложного банкротства предприятия (переход t10) представлены на рисунке 6.

Результаты анализа СППР с использованием инструментария иерархических сетей Петри показали отсутствие тупиковых или зацикленных меток и продемонстрировали работоспособность системы в целом.

Рисунок 5 – Моделирование процессов функционирования системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий с использованием Рисунок 6 – Подсети моделируемой СППР: а – для классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства; б – для выявления признаков Четвертая глава посвящена программной реализации компонентов системы мониторинга банкротств предприятий, исследованию работоспособности и эффективности предложенной системы. Модули экспертной системы классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства и выявления признаков ложного банкротства реализованы в программной оболочке KnowledgeWright 4.3.2 (рисунок 7).

Реализация блока ИАД осуществлялась с помощью аналитической платформы Deductor 5.0. Выбор данной платформы был продиктован рядом достоинств этой системы, в частности, возможностью автоматического импортирования данных из бухгалтерских программ предприятия, таких как 1С. Пример интерфейса модуля ИАД представлен на рисунке 8.

Рисунок 7 – Пример интерфейса экспертной системы: а – классификация предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства;

б – выявление признаков ложного банкротства предприятия Анализ эффективности применения экспертной системы для классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства показал, что разработанный модуль экспертной системы эффективно решает поставленные перед ним задачи. Сравнительный анализ выходных данных модуля экспертной системы с эталонными данными выявил, что средняя ошибка при классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства не превышает 10%.

Рисунок 8 – Пример программных окон реализации модуля ИАД:

а – программное окно построенной нейронной сети с ее характеристиками;

б – программное окно построения прогнозного значения Анализ эффективности применения интеллектуального анализа данных строится на сравнительном анализе финансовых показатели за одинаковый интервал времени, полученных непосредственно от предприятия и спрогнозированных с помощью ИАД. Анализ эффективности применения интеллектуального анализа данных для получения прогнозных значений показал, что отклонения прогнозных значений от реальных данных находятся в интервале от 1 до 13%. Среднее отклонение составляет 6%, что является достаточно хорошим результатом для прогнозирования.

Анализ эффективности применения экспертной системы для выявления признаков ложного банкротства показал, что разработанный модуль экспертной системы эффективно решает поставленные перед ним задачи. Сравнительный анализа результатов работы модуля экспертной системы с эталонными данными показал, что в тех случаях, когда следственными органами была инициирована проверка, экспертная система давала ответ о возможном наличии признаков ложного банкротства. Экспертная система так же четко реагировала на возможное наличие признаков, указывающих на тяжелое финансовое состояние предприятия.

По результатам проведенного анализа эффективности работы СППР можно сделать вывод об адекватности предложенных методов для реализации комплексной системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе содержится решение научной задачи разработки системы поддержки принятия решения при мониторинге банкротств предприятий. В ходе исследования получены следующие результаты:

1. Концепция системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий на основе применения инженерии знаний, технологии экспертных систем и технологии интеллектуального анализа данных.

2. Метод классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства на основе экспертной системы. Анализ эффективности применения экспертной системы для классификации предприятий показал, что средняя ошибка при классификации предприятий в соответствии со степенью угрозы банкротства не превышает 10%.

3. Метод прогнозирования финансовых показателей предприятия на основе интеллектуального анализ данных. Анализ эффективности применения интеллектуального анализа данных для получения прогнозных значений финансовых показателей предприятий показал, что отклонения прогнозных значений от реальных данных находятся в интервале типовой погрешности для ретроспективных данных и не превышают 13%.

4. Метод выявления признаков ложного банкротства на основе экспертной системы, отличающийся способом подготовки данных и формированием признаков для поиска решений. Анализ применения экспертной системы для выявления признаков ложного банкротства показал высокую эффективность разработанной системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий (в рассмотренных примерах – 80%), при этом ошибки системы носят характер «ложной тревоги», а не пропуска признаков ложного банкротства.

5. Алгоритмическое и информационное обеспечение для реализации системы поддержки принятия решений при мониторинге банкротств предприятий.

В ходе исследования эффективности системы поддержки принятия решения при мониторинге банкротств предприятий показана работоспособность и эффективность предложенных методов и алгоритмов, произведена оценка количественных и качественных показателей эффективности. Разработанная СППР мониторинга банкротств предприятий проверена на реальных данных предприятий (до 20 предприятий). Результаты подтверждают возможность ее использования для различных типов предприятий вне зависимости от рода их деятельности.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ

1. Мониторинг банкротств с использованием методов интеллектуального анализа данных / Н.И. Юсупова, Е.О. Волик // Вестник УГАТУ : науч. журн.

Уфимск. гос. авиац. техн. ун–та. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2008. Т. 10. № 2(27). С.71–79.

2. Предпосылки к исследованию неопределенности в принятии решения / Е. О. Волик // Принятие решения в условиях неопределенности : межвуз. науч.

сб. Уфа, УГАТУ, 2005. Вып. 2, ч. 2. С. 257 – 262.

3. Корпоративная информационная система для Информационно- интеллектуального центра / Е. О. Волик // Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT’2006) : Междунар. конф.: Карлсруэ, Германия, 2006. Т. 2.

С. 157 – 159.

4. Методы оценки достоверности информации в обучающих системах / Е. О. Волик // Актуальные проблемы в науке и технике : сб. ст. 2–й рег. зимн.

шк.–сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа : Технология, 2007. Т. 2. С. 8 – 11.

5. Антикризисное управление: понятие и сущность / Н.И. Юсупова, Е.О. Волик // Информационные технологии и математические методы инвестиций в экономике : матер. круглого стола Башкирско–Саксонского форума. Уфа, УГАТУ, 2007. С. 71–74.

6. Методы оценки достоверности информации в обучающих системах / Н. И. Юсупова, Е. О. Волик // Информационные технологии и математические методы инвестиций в экономике : матер. круглого стола Башкирско– Саксонского форума. Уфа, УГАТУ, 2007. С. 67–71.

7. Программное обеспечение для поддержки принятия решения о кризисных ситуациях предприятия / Д. В. Курамшин, Е. О.Волик // Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT’2007) : 9–я Междунар. конф.:

Уфа–Красноусольск, Россия, 2007, Т. 4. С. 39-41.

8. Механизм мониторинга законности банкротств / Е. О. Волик // Технологии управления социально-экономическим развитием региона : сб. ст. Междунар. науч. – практ. конф. Уфа : ИСЭИ УНЦ РАН, 2008. Т. 1. С. 172–177.

9. О применении интеллектуального анализа данных в системе поддержки принятия решений при мониторинге банкротств / Н. И. Юсупова, Г. Р. Шахмаметова, Е. О. Волик // Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT’2008) : 10–я Междунар. конф. Анталия, Турция, 2008. Т. 1. С. 82–85.

10. Модели принятия решений о несостоятельности предприятия / Е. О. Волик // Актуальные проблемы в науке и технике : сб. ст. 3–й третьей Всерос. зимн. шк.–сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа : Диалог, 2008. Т. 3. С.

41–50.

11. Ошибки при принятии решений о несостоятельности предприятия / Е.О. Волик // Актуальные проблемы в науке и технике : сб. ст. 3–й третьей Всерос. зимн. шк.–сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа : Диалог, 2008. Т. 3.

С. 50–57.

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ

БАНКРОТСТВ ПРЕДПРИЯТИЙ

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени Подписано в печать 05.11.2008. Формат 6084 1/16.

Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.

Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. л. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9.

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ



Похожие работы:

«Ердяков Сергей Васильевич ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ ТАЕЖНЫХ ЛЕСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС–ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ И АРХИВНЫХ АНАЛОГОВЫХ АЭРО- И КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 06.03.02 – Лесоведение, лесоводство, лесоустройство и лесная таксация АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук Санкт-Петербург 2012 2 Работа выполнена в Санкт-Петербургском научно-исследовательском институте лесного хозяйства Научный руководитель : Любимов...»

«КОСТАРЕВА Татьяна Викторовна ПРОГНОЗ ЭКСТРЕМАЛЬНО ВЫСОКИХ УРОВНЕЙ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОЗДУХА ДЛЯ КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ РЕГИОНОВ (НА ПРИМЕРЕ УРАЛЬСКОГО РЕГИОНА) Специальность 25.00.30 Метеорология, климатология, агрометеорология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Санкт – Петербург 2011 2 Работа выполнена в Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова Научный руководитель : доктор географических наук Сонькин Лев Рахмилович...»

«УДК 533.9: 537.525 ЛАХИНА МАРИНА АЛЕКСАНДРОВНА ДИНАМИКА ИЗЛУЧАТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В ПЛАЗМЕННЫХ ВОЛНОВОДАХ С УЧАСТИЕМ ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ ВОЛН ИОНИЗАЦИИ Специальность: 01.04.04. – физическая электроника АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Махачкала - 2006 2 Работа выполнена на кафедре физической электроники физического факультета Дагестанского государственного университета. Научный руководитель : доктор физико-математических...»

«Ганеев Тимур Ирекович ВЛИЯНИЕ МЕХАНОАКТИВИРОВАННОЙ АМОРФНОЙ КАЛЬЦИЕВОЙ СОЛИ ГЛЮКОНОВОЙ КИСЛОТЫ И ЕЁ КОМБИНАЦИИ С АНТИОКСИДАНТНЫМ ПРЕПАРАТОМ НА ОБМЕН КОСТНОЙ ТКАНИ ПРИ ХРОНИЧЕСКОЙ ИНТОКСИКАЦИИ ДИХЛОРЭТАНОМ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ 03.01.04 – Биохимия 14.03.03 — Патологическая физиология Автореферат диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Тюмень — 2012 Работа выполнена на кафедре биологической химии Государственного бюджетного образовательного учреждения...»

«ГОРДЕЕВА ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА КОНЦЕНТРАЦИЯ КАПИТАЛА В КОМПАНИЯХ С ГОСУДАРСТВЕННЫМ УЧАСТИЕМ Специальность: 08.00.01 – Экономическая теория Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Москва – 2012 Диссертация выполнена на кафедре экономики инновационного развития факультета государственного управления Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. Научный руководитель : доктор экономических наук, профессор Кудина Марианна...»

«Федосеева Евгения Николаевна ПЛАЗМОХИМИЧЕСКИЕ ПРЕВРАЩЕНИЯ И ОСОБЕННОСТИ ПОЛИМЕРИЗАЦИИ АНИЛИНА Специальность 02.00.04 – Физическая химия Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук Москва 2010 www.sp-department.ru 2 Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии Ордена Трудового Красного Знамени Научно-исследовательский физико-химический институт им. Л.Я. Карпова Научный руководитель : Драчев Александр Иванович кандидат...»

«ЛУКАШИН АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА РУКОВОДСТВОМ СССР СОЮЗНОГО ДОГОВОРА (МАРТ-ДЕКАБРЬ 1991 ГОДА) Специальность 07.00.02. – Отечественная история Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата исторических наук Москва 2012 Работа выполнена на кафедре политической истории факультета государственного управления Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Научный руководитель :...»

«Ковальчук Лидия Петровна КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ ИСХОДНОГО ПРОСТРАНСТВА ЖЕНЩИНА В СКАЗОЧНОМ ДИСКУРСЕ (на материале русских и английских народных сказок) Специальность 10.02.20 – Сравнительно-историческое, типологическое и сопоставительное языкознание АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата филологических наук Челябинск – 2012 Работа выполнена на кафедре теории и практики английского языка ФГБОУ ВПО Челябинский государственный университет кандидат...»

«Буренкова Наталья Владимировна Моделирование как способ формирования обобщённого умения решать задачи 13.00.01 – Общая педагогика, история педагогики и образования (педагогические наук и) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата педагогических наук Москва – 2009 1 Работа выполнена на кафедре психологии образования и педагогики факультета психологии Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. Научный руководитель : доктор...»

«ЧЕРНОВА ТАТЬЯНА ЕВГЕНЬЕВНА БИОГЕНЕЗ ФЛОЭМНЫХ ВОЛОКОН КОНОПЛИ (Cannabis sativa L.) И ЛЬНА (Linum usitatissimum L.): СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ 03.00.12 – физиология и биохимия растений АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Казань – 2007 2 Работа выполнена в лаборатории механизмов роста растительных клеток Казанского института биохимии и биофизики Казанского научного центра Российской академии наук. Научные руководители: доктор биологических...»

«ФЕДОРИН АНДРЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕПАРАТОВ СЕЛЕНОЛИН, ФОСПРЕНИЛ И ГАМАВИТ ДЛЯ КОРРЕКЦИИ ВОСПРОИЗВОДИТЕЛЬНОЙ ФУНКЦИИ У СВИНОМАТОК 16.00.07 – ветеринарное акушерство и биотехника репродукции животных АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата ветеринарных наук Саратов – 2009 2 Работа выполнена на кафедре Акушерство, хирургия и терапия животных Федерального государственного общеобразовательного учреждения высшего профессионального образования...»

«Шарапов Ирек Ильясович РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИЗМЕРЕНИЯ И РАСЧЕТА ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА ТЕПЛООБМЕНА В ШЕСТЕРЕНЧАТОМ КОМПРЕССОРЕ С ЦЕЛЬ Ю ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ РАСЧЕТА РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА 05.04.06 – Вакуумная, компрессорная техника и пневмосистемы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Казань – 2009 Работа выполнена в Казанском государственном технологическом университете. Научный руководитель – кандидат технических наук, доцент Ибраев Альфред...»

«КОПЫЛОВ Сергей Николаевич ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУРНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ БУДУЩИХ ТЕХНИКОВ ПРИ ИЗУЧЕНИИ ОБЩЕПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ДИСЦИПЛИН В КОЛЛЕДЖЕ 13.00.08 – теория и методика профессионального образования АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Екатеринбург 2012 Работа выполнена на кафедре материаловедения, технологии контроля в машиностроении и методики профессионального обучения ФГАОУ ВПО Российский...»

«НВОХИРИ АНТОНИ МЕТУМАРАИБЕ Разработка математических методов исследования гиперссылочных связей информационных ресурсов университетов развивающихся стран (на примере Нигерии) 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук Санкт-Петербург – 2014 Работа выполнена на кафедре технологии программирования факультета прикладной математики – процессов управления...»

«ЯНОВ Владимир Иванович ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ УРОЖАЯ РАЗНЫХ ВИДОВ ПОЛЫНИ И НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ ПОЛЫНИ ЭСТРАГОННОЙ НА СВЕТЛО-КАШТАНОВЫХ СОЛОНЦЕВАТЫХ ПОЧВАХ СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО ПРИКАСПИЯ 06.01.01 – Общее земледелие АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук Ставрополь – 2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Калмыцкий государственный университет в 1991–2008 гг. Научный консультант : доктор сельскохозяйственных наук...»

«ТРУБИЦЫН КОНСТАНТИН ВИКТОРОВИЧ ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПЕРСОНАЛА ОРГАНИЗАЦИЙ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКИ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством: экономика труда АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Москва 2013 1 Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования...»

«БОРИСОВА Елена Анатольевна ОЦЕНКА РЕКРЕАЦИОННОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПОЧВЕННОРАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ОСОБО ОХРАНЯЕМЫХ ПРИРОДНЫХ ТЕРРИТОРИЙ УДМУРТИИ Специальность 03.02.08 – экология (биология) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Пермь – 2013 Работа выполнена на кафедре инженерной защиты окружающей среды ФГБОУ ВПО Удмуртский государственный университет Научный руководитель : кандидат технических наук, доцент Кургузкин Михаил Георгиевич...»

«Кузьмин Андрей Владимирович ПОКАЗАТЕЛИ И РЕГУЛИРОВКИ БИТОПЛИВНОГО ДВИГАТЕЛЯ ПРИ ПЕРЕВОДЕ ЕГО С БЕНЗИНА НА СЖИЖЕННЫЙ УГЛЕВОДОРОДНЫЙ ГАЗ 05.04.02 – Тепловые двигатели Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Волгоград – 2008 Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом университете Научный руководитель доктор технических наук, профессор Злотин Григорий Наумович. Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор...»

«ПАНКРАТОВ Сергей Александрович МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕФОРМАЦИОННЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЗАДАЧАХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физикоматематических наук МОСКВА – 2012 Работа выполнена на кафедре информатики Московского физико-технического института (государственного университета) Научный руководитель : член-корреспондент РАН, доктор...»

«МАЙОРОВ Александр Евгеньевич ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ АНКЕР-ИНЪЕКЦИОННОГО КРЕПЛЕНИЯ КАПИТАЛЬНЫХ ВЫРАБОТОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦЕМЕНТНЫХ РАСТВОРОВ И СЫПУЧЕГО ЗАПОЛНИТЕЛЯ Специальность 25.00.22 – Геотехнология (подземная, открытая и строительная) Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Кемерово 2012 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Кемеровском научном центре Сибирского отделения Российской...»






 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

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.