Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

  Все выпуски  

Эконометрика - выпуск 1198


"Эконометрика", 1198 выпуск, 8 января 2024 года.

Электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им.Н.Э. Баумана. Выходит с 2000 г.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!

*   *   *   *   *   *   *

Познакомьтесь с обобщающей статьей А.И. Орлова "Контроллинг экономико-математических методов".

Столетию твёрдых советских денег посвящено выступление Виктора Стефановича Кожемяко, политический обозреватель "Правды". Об этом событии рассказывает доктор исторических наук И.Н. Лозбенёв в статье "Взгляд учёного. К "золотому червонцу"".

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

Контроллинг экономико-математических методов

Орлов Александр Иванович, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., профессор, РИНЦ SPIN-код: 4342-4994, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., 5, prof-orlov@mail.ru

УДК 330.45 : 519.2

5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике (физико-математические науки, экономические науки)

Контроллинг как междисциплинарное научное направление посвящен современным технологиям управления в социально-экономической области. Управленческие решения принимают на основе анализа совокупности пяти групп факторов - социальных, политических, экологических, экономических и политических. При подготовке и принятии управленческих решений применяют различные интеллектуальные инструменты (методы). Контроллинг экономико-математических методов - это разработка процедур управления соответствием поставленным задачам используемых и вновь создаваемых (внедряемых) методов. В статье дан краткий обзор развития контроллинга экономико-математических методов за последние 15 лет. Рассмотрены такие его разделы, как контроллинг рисков, инфляции, качества, научной деятельности, статистических методов, инвестиций. Полагаем, что анализ, оценку и управление рисками целесообразно проводить единообразно для различных конкретных областей. Выделяем личные, производственные, коммерческие, финансовые, глобальные риски. Разработана обобщенная аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков на основе нечетких и интервальных исходных данных. Под инфляцией понимаем рост цен. Для получения обоснованных выводов в области экономики и управления необходимо перейти к сопоставимым ценам. Контроллинг качества посвящен требованиям к методам управления качеством промышленной продукции, к процедурам статистического приемочного контроля и статистического регулирования технологических процессов. Работы по наукометрии и науковедению, посвященные требованиям к методам оценки результативности деятельности исследователей и научных коллективов, привели к созданию контроллинга научной деятельности. Два активно развивающихся в настоящее время раздела контроллинга экономико-математических методов - контроллинг статистических методов и контроллинг инвестиций. Современная мода на нейросети приводит к тому, что решающие те же задачи оптимальные методы и алгоритмы прикладной статистики не используются. Так, в базовой задаче диагностики следует принимать решение на основе непараметрических оценок плотностей вероятностей, полученных для каждого из двух классов по соответствующим обучающим выборкам Ни один нейросетевой метод не может дать лучшего результата. Необходимо дальнейшее развитие предложенных идей и подходов

Ключевые слова: контроллинг, экономика, управление, математика, методы, риск, инфляция, качество, научная деятельность, статистические методы, инвестиции

UDC 330.45 : 519.2

5.2.2. Mathematical, statistical and instrumental methods of economics (physical and mathematical sciences, economic sciences

Controlling economic and mathematical methods

Orlov Alexander Ivanovich, Dr.Sci.Econ., Dr.Sci.Tech., Cand.Phys-Math.Sci., professor, Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

Controlling as an interdisciplinary scientific direction is devoted to modern management technologies in the socio-economic field. Management decisions are made on the basis of an analysis of the totality of five groups of factors - social, political, environmental, economic and political. When preparing and making managerial decisions, various intellectual tools (methods) are used. Controlling of economic and mathematical methods is the development of procedures for managing the compliance with the tasks set for used and newly created (implemented) methods. The article gives a brief overview of the development of controlling economic and mathematical methods over the past 15 years. Its sections such as controlling risks, inflation, quality, scientific activity, statistical methods, investments are considered. We believe that the analysis, assessment and risk management should be carried out uniformly for various specific areas. We single out personal, industrial, commercial, financial, global risks. A generalized additive-multiplicative risk assessment model based on fuzzy and interval initial data has been developed. By inflation we mean the rise in prices. To obtain reasonable conclusions in the field of economics and management, it is necessary to move to comparable prices. Quality Controlling is devoted to the requirements for methods of quality management of industrial products, for the procedures of statistical acceptance control and statistical regulation of technological processes. Works on scientometrics and science of science, devoted to the requirements for methods for evaluating the performance of researchers and research teams, led to the creation of controlling scientific activity. Two sections of controlling economic and mathematical methods that are currently actively developing are controlling statistical methods and controlling investments. The modern fashion on neural networks leads to the fact that the optimal methods and algorithms of applied statistics that solve the same problems are not used. So, in the basic problem of diagnostics, a decision should be made on the basis of non-parametric estimates of the probability densities obtained for each of the two classes on the corresponding training samples. No neural network method can give a better result. It is necessary to further develop the proposed ideas and approaches.

Keywords: сontrolling, economy, management, mathematics, methods, risk, inflation, quality, scientific activity, statistical methods, investment

Введение

Контроллинг как междисциплинарное научное направление посвящен современным технологиям управления в социально-экономической области, т.е. современным технологиям менеджмента. Как хорошо известно каждому руководителю организации или региона (управленцу, менеджеру), управленческие решения принимают на основе анализа совокупности пяти групп факторов - социальных, политических, экологических, экономических и политических [1]. Поэтому необходимо констатировать, что экономика - часть менеджмента, поскольку она охватывает лишь часть факторов, которые менеджеру необходимо учитывать в своей работе. Это утверждение подтверждает и собственный опыт автора как руководителя ряда организаций.

В нашей стране термин "контроллинг" стал использоваться в конце ХХ в. Постепенно сложилось сообщество специалистов. Важной вехой в развитии контроллинга в нашей стране является создание в 2001 г. профессиональной организации - Объединения Контроллеров. К настоящему времени контроллинг является развитой областью научных и практических работ со сложной внутренней структурой. На эту область можно смотреть с разных сторон, соответственно имеется много различных определений понятия "контроллинг". Будем исходить из определения С.Г. Фалько [2], согласно которому контроллинг - это "ориентированная на перспективу и основанная на измерении фактов система информационно-аналитической и методической поддержки менеджмента в процессе планирования, контроля, анализа и принятия управленческих решений, обеспечивающая координацию и интеграцию подразделений и сотрудников по достижению поставленных целей". Подробный анализ философии, теории и методологии контроллинга дан в [3 - 5]. Кратко говоря, контроллинг как научная дисциплина посвящен современным технологиям управления. Отметим, что многие авторы пишут о проблемах контроллинга, не употребляя самого этого термина [6].

2. Контроллинг организационно-экономических (экономико-математических) методов как самостоятельное направление в контроллинге

В современном контроллинге много различных направлений (областей) [7]. В статьях [8, 9] мы начали развитие еще одной из них - контроллинга организационно-экономических методов (см. также [10]). Контроллинг в рамках этой области - это разработка процедур управления соответствием поставленным задачам используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов. При такой постановке мы далеко уходим от первоначальной концепции контроллинга, связанной прежде всего с финансовыми аспектами деятельности организации (предприятия), управленческим учетом, вообще от проблем управления хозяйственной единицей, выходим за пределы экономических наук.

Оправданием целесообразности такого расширения тематики контроллинга организационно-экономических методов является то, что во многих областях научной деятельности возникает необходимость управления соответствием используемых методов поставленным задачам. Например, в прикладной статистике необходимы правила проверки адекватности используемых расчетных методов реальной ситуации. Разработкой таких правил занимается контроллинг статистических методов [10, 11], результаты которого применимы при анализе статистических данных в любой области.

Необходимо сделать несколько терминологических замечаний. Для обозначения одних и тех же сущностей зачастую используются различные термины. Некоторые причины этого мы обсуждали в статье [12]. В качестве примера укажем на эволюцию названий серии из трех наших учебников "Нечисловая статистика", "Экспертные оценки", "Статистические методы анализа данных". Первоначально, на Интернет-ресурсе нашей Научно-исследовательской лаборатории "Экономико-математические методы в контроллинге" МГТУ им. Н.Э. Баумана (http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html), эта серия называлась "Высокие статистические технологии". Затем эти учебники были выпущены под серийным названием "Организационно-экономическое моделирование" [13 -15]. При переиздании в 2022 г. серия сменила название на "Искусственный интеллект" [16 - 18]. Мы полагаем, что рассматриваемая тематика входит в состав научного направления "Экономико-математические методы", соответственно названию нашей лаборатории, а также соответствует научной специальности "Математические, статистические и инструментальные методы в экономике". За дальнейшим обсуждением терминологических проблем отсылаем к уже упомянутой статье [12].

Отметим, что организационно-экономические методы мы в своих публикациях рассматриваем как математические методы исследования (в соответствии с направленностью одноименного раздела журнала "Заводская лаборатория. Диагностика материалов"). В частности, именно поэтому мы заменили при переиздании в 2022 г. название серии наших учебников "Организационно-экономические методы" на "Искусственный интеллект".

В настоящей работе дан краткий обзор развития контроллинга экономико-математических методов за 15 лет, прошедших с момента публикации статьи [8]. В связи с ограниченностью объема статьи ограничимся ссылками на наши работы.

3. О научных результатах, полученных в рамках контроллинга экономико-математических методов

Рассмотрены такие его разделы контроллинга экономико-математических методов, как контроллинг рисков, контроллинг инфляции, контроллинг качества, контроллинг научной деятельности, контроллинг статистических методов и контроллинг инвестиций (многообразие областей и инструментов контроллинга представлено в [19]).

Основные идеи общей теории риска сформулированы в статье [20]. Полагаем, что анализ, оценку и управление рисками целесообразно проводить единообразно для различных конкретных областей. Выделяем личные, производственные, коммерческие (обусловленные связями с поставщиками, потребителями, конкурентами, органами власти, банками, организациями, поставщиками электроэнергии и коммунальных услуг и др.), финансовые (вызванные изменениями в законодательстве, инфляцией, определяемые курсами акций и валют), глобальные риски. Многообразию рисков посвящена статья [21].

Анализ современного состояния контроллинга рисков проведен в работе [22]. Интеллектуальным инструментам контроллинга рисков посвящена статья [23]. Речь идет о требованиях к таким инструментам. Одна из недавних разработок - обобщенная аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков на основе нечетких и интервальных исходных данных [24, 25]. Отметим, что термин "нечеткая логика" довольно часто используют вместо терминов "теория нечеткости" или "теория нечетких множеств", что не является адекватным, поскольку логика (наука о мышлении) - лишь одна из сфер применения теории нечеткости. Поэтому мы используем термин "теория нечетких множеств" (или "теория нечеткости"). Полезно отметить, что термин "fuzzy" переводится на русский язык по-разному: нечеткий, расплывчатый, размытый, туманный, пушистый.

Контроллинг рисков как научная, практическая и учебная дисциплина рассмотрен в [26]. Магистрантам кафедры "Экономика и организация производства" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана преподается дисциплина "Контроллинг рисков".

Под инфляцией понимаем рост цен. В результате инфляции покупательная способность денежной единицы падает. Как следствие, для получения обоснованных выводов в области экономики и управления необходимо перейти к сопоставимым ценам. Подробный анализ проблем измерения инфляции дан в [27]. Среди финансовых рисков важное место занимают риски инфляции. В контроллинге динамики потребительских цен и прожиточного минимума (контроллинге инфляции) речь идет о требованиях к организационно-экономическим методам в указанной области [28]. Разработанные нами инструменты анализа и использования индексов инфляции включены в учебные курсы, читаемые по дисциплинам "Прикладная статистика" и "Эконометрика" в МГТУ им. Н.Э. Баумана, они постоянно используются в выпускных квалификационных работах бакалавров.

В группе производственных рисков один из основных - риск дефектности. Речь идет о качестве продукции. Соответственно управление этим риском называют управлением качеством. Контроллинг качества посвящен требованиям к методам управления качеством промышленной продукции, к процедурам статистического приемочного контроля и статистического регулирования технологических процессов [29].

При практическом применении контроллинга одним из важных вопросов является вопрос о том, требует ли обнаруженное отклонение плана от факта управленческого вмешательства в бизнес-процесс или же это отклонение можно считать незначимым, не требующим управленческих решений. Отметим, что методы обнаружения значимых отклонений факта от плана могут использованы не только при решении задач экономики и управления, но и, например, для обеспечения безопасности полетов авиационных судов [30, 31]. Речь идет не только о методах, основанных на использовании контрольных карт Шухарта и кумулятивных сумм, но и о работах последних лет, основанных на непараметрической математической статистике (см., например, [32]).

Наука и научное обслуживание - многолюдная отрасль народного хозяйства. Согласно данным Российского индекса научного цитирования, число российских исследователей, опубликовавших хотя бы одну научную работу за последние 5 лет, равно 646885 (по состоянию на 10.05.2023). Нужны научно обоснованные методы управления этой отраслью Работы по наукометрии и науковедению, в частности, посвященные требованиям к методам оценки результативности деятельности исследователей и научных коллективов, привели к созданию контроллинга науки (контроллинга научной деятельности) [33 - 35], который является одним из современных подходов в наукометрии [36]. К этой же области относится и работа по контроллингу персонала на предприятиях типа "Научно-исследовательский институт" ракетно-космической промышленности [37]. Исследования по науковедению и проблемам управлению научной деятельностью на современном этапе активно продолжаются (см., например, работу [38]).

В связи с рассматриваемой тематикой представляется уместным упомянуть работы по перспективным математическим и инструментальным методам контроллинга [39], по организационно-экономическому, математическому и программному обеспечению контроллинга, инноваций и менеджмента [40], по организационно-экономическим (т.е. экономико-математическим) инструментам в контроллинге [41].

Эконометрика - одна из наиболее практически важных областей экономико-математических методов (наряду с теорией и практикой оптимизации). Современные эконометрические методы - эффективные интеллектуальные инструменты инженера, управленца и экономиста [42]. Наиболее принципиальным новым идеям отечественной научной школы XXI в. в области эконометрики посвящены работы [43, 44]. В соответствии с этими идеями разработаны различные варианты учебных курсов по дисциплине "Эконометрика" [45, 46]. Рассмотрению проблем применения эконометрических методов при решении задач контроллинга посвящены статьи [47, 48].

Два активно развивающихся раздела контроллинга экономико-математических методов

К ним относится контроллинг статистических методов и контроллинг инвестиций. Существенные продвижения в этих областях получены в 2022-2023 гг. Кратко рассмотрим их.

Статистические методы и, прежде всего, прикладная статистика - важнейшая часть организационно-экономических методов. Поэтому необходимо развитие контроллинга статистических методов. В статье [10] применительно к контроллингу статистических методов рассмотрена смена парадигм прикладной статистики - изменения основ общепринятой модели действий в этой области. Современная парадигма основана на непараметрической и нечисловой статистике [49, 50]. В отличие от параметрической математической статистики первой трети ХХ в., элементы выборки с числовыми значениями предполагаются имеющими произвольную непрерывную функцию распределения. К настоящему времени центральной областью прикладной статистики стала статистика нечисловых данных, позволяющая единообразно подходить к анализу статистических данных произвольной природы [13, 16, 51].

В соответствии с общим подходом контроллинга экономико-математических методов необходима разработка системы требований к статистическим моделям и методам при их создании, применении и преподавании, в том числе при их описании в научных публикациях и другой научно-технической документации (например, в отчетах по научно-исследовательским работам), а также в учебно-методических материалах.Приведем несколько примеров подобных требований к статистическим методам. Прежде всего, должна быть представлена и обоснована вероятностно-статистическая модель порождения данных. Поскольку практически все распределения реальных данных ненормальны, в соответствии с современной парадигмой прикладной статистики предпочтение следует отдавать непараметрическим постановкам. Согласно классической теории проверки статистических гипотез должны быть указаны не только нулевая гипотеза, но и альтернативная, только тогда можно обсуждать мощность критерия. Необходимо изучение устойчивости выводов, получаемых на основе экономико-математической модели, относительно допустимых изменений исходных данных и предпосылок этой модели. При таком изучении полезен подход на основе общей схемы устойчивости, рассмотренной в монографии [52].

С позиций контроллинга статистических методов кратко обсудим нейросетевые методы. Под ними, как известно, понимают разнообразные математические методы (и созданные на их основе алгоритмы и программные продукты), построенные по аналогии с представлениями о работе сетей нервных клеток живых существ. Прототипы таких методов были построены еще в середине прошлого века. Была сделана попытка выразить с помощью математических и программных средств механизмы процессов мышления, протекающих в мозге человека. Основоположники нейросетевых методов попытались смоделировать эти процессы. Вполне естественно, что они исходили из знаний середины ХХ в. о свойствах процессов мышления. В настоящее время хорошо известно, что, как и следовали ожидать, человеческий мозг работает иначе, чем предполагали энтузиасты - строители первых нейросетей. В последние годы возродились их идеи, подходы, алгоритмы, реализованные уже на современной компьютерной технике.

Если посмотреть, для решения каких задач используют современные нейросетевые методы, то приходится констатировать, что эти методы обычно используют для построения правил классификации (а именно, алгоритмов диагностики, дискриминации, распознавания образов с учителем). При этом в качестве исходных данных используют - обучающие выборки, про элементы которых известно, к каким классам они относятся.

Для решения указанных задач используют многочисленные алгоритмы диагностики, разработанные за послевоенные годы, отнюдь не только нейросетевые. Доказано, что подобные алгоритмы целесообразно сравнивать на основе такого показателя качества алгоритма, как прогностическая сила [53 - 56]. Для нашего обсуждения весьма важно следующее утверждение: установлено, что нейросетевые методы во многих случаях не дают оптимальных решений.

В качестве примера, обосновавшего это утверждение, рассмотрим базовую задачу диагностики: следует принять решение о том, к какому из двух классов причислить вновь появившийся объект. Решение принимается на основе того, что для каждого из двух классов имеются обучающие выборки. На основе леммы Неймана - Пирсона из теории проверки статистических гипотез установлено, что следует принимать решение на основе непараметрических оценок плотностей вероятностей, полученных для каждого из двух классов по соответствующим обучающим выборкам (подробный вывод этого утверждения приведен в [16, 57] и других публикациях). Этот метод является оптимальным при больших объемах обучающих выборок (является асимптотически оптимальным). Ни один нейросетевой метод не может дать лучшего результата. Возможно, какой-либо нейросетевой метод также является асимптотически оптимальным. Однако до настоящего времени ни один такой нейросетевой метод не предъявлен в многообразии научных публикаций.

Приходится констатировать, что современная мода на нейросети приводит к тому, что решающие те же задачи оптимальные методы и алгоритмы прикладной статистики не используются. Они попросту забыты, их место в арсенале интеллектуальных инструментов, используемых специалистами, заняли нейросети. Как показано в [12], одной (и, возможно главной) из причин подобной забывчивости является информационный барьер, обусловленный ограниченностью возможностей мозга человека воспринимать, осмысливать и применять информацию. Это печальное обстоятельство, очевидно, снижает эффективность технологических решений, разрабатываемых в области искусственного интеллекта.

Нет необходимости разъяснять важность использования адекватных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов. Контроллинг инвестиций посвящен сравнению таких методов, выявлению областей их обоснованного применения. Научные результаты, полученные в этом разделе контроллинга экономико-математических методов, отражены в статьях [58, 59].

Заключение

В области контроллинга экономико-математических методов за последние 15 дет получен ряд научных результатов, относящихся к различным областям разработки и применения таких методам. Соответствующие публикации разбросаны по различным журналам и монографиям, и именно поэтому настоящая сводка полученных в этой области результатов представляет, на наш взгляд, интерес для научных и практических работников в области контроллинга. Очевидно, необходимо дальнейшее развитие предложенных идей и подходов. В настоящее время исследования в рассматриваемой области контроллинга активно продолжаются, углубляются, захватывают всё новые области.

Литература

1. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.

2. Фалько С.Г. Предмет контроллинга как самостоятельной научной дисциплины // Контроллинг. 2005. No. 13. - С. 2-6.

3. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 272 с.

4. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. под ред. А.А. Турчака, М.Л. Лукашевича - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

5. Чугунов В.С. Контроллинг: философия, теория, методология. - М.: НП "Объединение контроллеров", 2017. - 140 с.

6. Орлов А.И. Контроллинг явный и контроллинг скрытый // Контроллинг. 2018. No.69. С. 28-32.

7. Орлов А.И. Многообразие областей и инструментов контроллинга // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.123. С. 688-707.

8 Орлов А.И. Контроллинг организационно-экономических методов // Контроллинг. 2008. No.4 (28). С. 12-18.

9. Орлов А.И. Новая область контроллинга - контроллинг организационно-экономических методов // Научный журнал КубГАУ. 2014. No.99. С. 50-72.

10. Орлов А.И. Контроллинг статистических методов // Контроллинг. 2022. No.86. С. 2-11.

11. Орлов А.И. Основные требования к статистическим методам анализа данных // Научный журнал КубГАУ. 2022. No.07(181). С. 316-343.

12. Орлов А.И. Смена терминологии в развитии науки // Научный журнал КубГАУ. 2022. No.03(177). С. 232-246.

13. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: : учебник : в 3 ч. Ч.1: Нечисловая статистика. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. - 542 с.

14. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. - 486 с.

15. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.

16. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика : учебник. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 446 c.

17. Орлов А.И. Искусственный интеллект: экспертные оценки : учебник. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 436 c.

18. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 843 c.

19. Орлов А.И. Многообразие областей и инструментов контроллинга // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.123. С. 688-707.

20. Орлов А. И., Пугач О. В. Подходы к общей теории риска // Управление большими системами. Вып. 40. - М.: ИПУ РАН, 2012. - С. 49-82.

21. Орлов А.И. Многообразие рисков // Научный журнал КубГАУ. 2015. No.111. С. 85-112.

22. Орлов А.И. Современное состояние контроллинга рисков // Научный журнал КубГАУ. 2014. No.98. С. 32-64.

23. Орлов А.И. Инструменты контроллинга рисков // Контроллинг. 2020. No.78. С. 56-62.

24. Орлов А.И. Нечеткие и интервальные аддитивно-мультипликативные модели оценки рисков // Научный журнал КубГАУ. 2022. No.03(177). С.333 -356.

25. Орлов А.И. Обобщенная аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков на основе нечетких и интервальных исходных данных // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2023. Т.89. No.1. С. 74-84.

26. Орлов А.И. Контроллинг рисков как научная, практическая и учебная дисциплина // Научный журнал КубГАУ. 2021. No. 168. С. 154-185.

27. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 572 с.

28. Куликова С.Ю., Муравьева В.С., Орлов А.И. Контроллинг динамики потребительских цен и прожиточного минимума // Научный журнал КубГАУ. 2017. No.126. С. 403-421.

29. Орлов А.И. Основные проблемы контроллинга качества // Научный журнал КубГАУ. 2015. No.111. С. 52-84.

30. Орлов А.И., Шаров В.Д. Выявление отклонений в контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полетов) // Научный журнал КубГАУ. 2014. No.95. С. 184-203.

31. Орлов А.И., Шаров В.Д. Метод выявления отклонений в системе контроллинга (на примере мониторинга уровня безопасности полетов) // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. No. 26 (263). С. 54-64.

32. Филаретов Г.Ф., Бучаала Зинеддин/ Непараметрический метод обнаружения разладки временнуго ряда с использованием механизма случайных блужданий // Известия ЮФУ. Технические науки. 2020. No. 4(214). С. 107-117.

33. Мухин В.В., Орлов А.И. О контроллинге научной деятельности // Научный журнал КубГАУ. 2014. No.100. С. 256-275.

34. Орлов А. Наукометрические методы анализа и оценки результатов научной деятельности с позиции контроллинга науки // Экономист. 2019. No.2. С. 55-59.

35. Орлов А.И. Контроллинг научной деятельности // Контроллинг. 2019. No. 71. С. 18-24.

36. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Современные подходы в наукометрии: монография / Под науч. ред. проф. С. Г. Фалько. - Краснодар: КубГАУ, 2017. - 532 с.

37. Мухин В.В., Орлов А.И. Совершенствование организационных структур и контроллинг персонала на предприятиях типа "Научно-исследовательский институт" ракетно-космической промышленности // Научный журнал КубГАУ. 2015. No.109. С. 265-296.

38. Орлов А.И. О математических, статистических и инструментальных методах экономики и управления наукой // Научный журнал КубГАУ. 2023. No.02(186). С. 173 - 194.

39. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Монография (научное издание). Под научной ред. проф. С.Г. Фалько.- Краснодар, КубГАУ, 2015. - 600 с.

40. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Организационно-экономическое, математическое и программное обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента: монография / Под общ. ред. С. Г. Фалько. - Краснодар : КубГАУ, 2016. - 600 с.

41. Муравьева В.С., Орлов А.И. Организационно-экономические инструменты в контроллинге // Контроллинг. 2021. No. 81. С. 72-79.

42. Орлов А.И. Современные эконометрические методы - интеллектуальные инструменты инженера, управленца и экономиста // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.02(116). С. 484-514.

43. Орлов А.И. Отечественная научная школа в области эконометрики // Научный журнал КубГАУ. 2016. No.07(121). С. 235-261.

44. Орлов А.И. Отечественная научная школа в области организационно-экономического моделирования, эконометрики и статистики // Контроллинг. 2019. No.73. С. 28-35.

45. Орлов А.И. Эконометрика как учебная дисциплина // Научный журнал КубГАУ. 2017. No.04(128). С. 67 -709.

46. Куликова С.Ю., Муравьева В.С., Орлов А.И. Современная эконометрика и ее преподавание // Контроллинг. 2022. No. 83. С. 50-58.

47. Орлов А.И. Эконометрические инструменты контроллинга // Научный журнал КубГАУ. 2015. No.03(107). С. 1073-1101.

48. Орлов А.И. Эконометрика для контроллеров // Научный журнал КубГАУ. 2015. No.03(107). С. 1049 -1072.

49. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии : монография. - Краснодар : КубГАУ, 2019. - 258 с.

50. Орлов А.И., Луценко Е.В. Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике: научная монография. - Краснодар: КубГАУ, 2022. - 405 с.

51. Орлов А.И. Статистика нечисловых данных - центральная часть современной прикладной статистики // Научный журнал КубГАУ. 2020. No.02(156). С. 111-142.

52. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 337 c.

53. Орлов А.И. Прогностическая сила - наилучший показатель качества алгоритма диагностики // Научный журнал КубГАУ. 2014. No. 99. С. 33--49.

54. Орлов А.И. Математические методы теории классификации // Научный журнал КубГАУ. 2014. No. 95. С. 23 - 45.

55. Орлов А.И. Базовые результаты математической теории классификации // Научный журнал КубГАУ. 2015. No. 110. С. 219-239.

56. Орлов А.И. Основные требования к методам анализа данных (на примере задач классификации) // Научный журнал КубГАУ. 2020. No.05(159). С. 239-267.

57. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ : учебник. - М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 812 c.

58. Орлов А.И. В каких случаях можно дать экономическую оценку эффективности инвестиционного проекта? // Научный журнал КубГАУ. 2022. No. 180. С. 297 - 314.

59. Орлов А.И. О методах сравнения инвестиционных проектов в ракетно-космической отрасли // Научный журнал КубГАУ. 2023. No.188.

Публикация:

1268. Орлов А.И. Контроллинг экономико-математических методов / // Научный журнал КубГАУ. 2023. No.06(190). С. 70 - 80. На англ. языке. http://ej.kubagro.ru/2023/06/pdf/10.pdf.

См. также:

Орлов А.И. Контроллинг экономико-математических методов // May 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.21485.36322, https://www.researchgate.net/publication/371081276

https://www.researchgate.net/publication/371081276_Kontrolling_ekonomiko-matematiceskih_metodov

*   *   *   *   *   *   *

Столетие твёрдых советских денег

Виктор Стефанович Кожемяко, политический обозреватель "Правды".

На исходе прошлого года мы отметили величайшую историческую дату - вековой юбилей образования Союза Советских Социалистических Республик. А вот теперь есть необходимость вспомнить и ещё одно столетие, неразрывно связанное с упомянутым. Я имею в виду первую советскую денежную реформу, без срочного проведения которой только что образованная на новых, социалистических основах страна не смогла бы далее существовать.

Давайте прямо скажем, что для большинства мало завлекательны такие слова: "реформа", "денежная". На слух многими это воспринимается как терминология для узкого круга специально посвящённых. Хотя на самом-то деле она - ой как для всех!

Позволю себе сослаться на собственный мой подступ к раскрытию сути того, о чём сейчас говорю. Давнее время, раннее детство - ещё перед Великой Отечественной войной. И в родном селе Можары на Рязанщине дружок-дошкольник показывает мне в хозяйственном сарае за своим домом... целый ворох денег!

Сразу я даже и не понимаю, что это деньги. Коричневые бумажки, маленькие, почти квадратные, с остатками былого глянца. Про то, что они значат, дружок сказал и даже произнёс странное название: "керенки".

- Но если это на самом деле деньги, почему тогда на них ничего не купили? - спрашиваю дружка.

- А на них и нельзя было ничего купить, потому что они же ничего не стоили. Ни-че-го! Бабушка наша ими в конце концов свою комнату обклеила. Хочешь посмотреть?

Потом я видел это и в некоторых других избах. Кучи бросовых "керенок" видел и в других сараях. А уж позднее узнал, что по-научному определяется такое как гиперинфляция.

Когда во время горбачёвской "перестройки" всё негативное, в том числе и полное расстройство финансовой системы в нашей стране после 1917 года, начали валить на большевиков, я спрашивал:

- А "керенки" тоже большевики печатали?

Нет, надо признать: большевикам-то и их вождю В.И. Ленину, сменившим у власти царя и Временное правительство, выпало куда больше труднейшей созидательной, а не разрушительной работы! Так и колоссальные проблемы с финансами в России начались вовсе не после Октябрьской революции, что многим нынешним соотечественникам удалось-таки внушить, а гораздо раньше. Приведу цитату из книги работ "Финансовая политика революции" наркома финансов РСФСР, а затем и СССР Григория Яковлевича Сокольникова, члена большевистской партии с 1905 года.

"27 июля 1914 года валюте старой России был нанесён первый удар разразившейся мировой войны: размен кредитных билетов на золото был прекращён и вместе с тем эмиссионное право Государственного банка было расширено. Выпуск кредитных билетов... стал вслед за тем одним из крупнейших источников финансирования войны... Советское государство получило в наследство не твёрдый рубль, а только его жалкий осколок".

Сам он, Сокольников, словно предвидел, что придётся ему в будущем руководить очень сложной финансовой реформой в родной стране. Сосланный в 1909 году за революционную деятельность на вечное поселение в Енисейскую губернию, он бежал оттуда, а в Парижском университете (знаменитая Сорбонна!) окончил не только юридический факультет, но и курс доктората по экономике. То есть стал он доктором экономических наук, что оказалось в данном случае весьма важным.

Наверное, всё же не вполне точно называть первую реформу финансовой системы в СССР реформой Сокольникова, поскольку главное в ней определялось коллективно, подчас в острых дискуссиях, и непременно при решающей ленинской роли. Но личный вклад народного комиссара финансов в её проведение, безусловно, был огромным.

Ну а значение этой оздоровительной реформы, состоявшейся 100 лет назад, кардинально сказалось на всей жизни страны.

Газета "Правда" No.79 (31428) 28-31 июля 2023 года, 4 полоса
https://gazeta-pravda.ru

*   *   *   *   *   *   *

Взгляд учёного. К "золотому червонцу"

И.Н. Лозбенёв, доктор исторических наук. г. Москва.

Важное место в системе становления Советской страны занимает проводившаяся в 1922-1924 годах финансовая реформа. Особое внимание привлекает личность основного реформатора - Григория Яковлевича Сокольникова, политика, который принял активное участие практически во всех крупных исторических событиях России начала XX века, однако в историю вошёл прежде всего как народный комиссар финансов СССР, успешно осуществивший одну из сложнейших финансовых реформ в нашей стране.

Переход от военного коммунизма к нэпу был коренным поворотом в жизни Советского государства. Ещё за несколько месяцев до введения нэпа, в декабре 1920 года, руководство РКП(б) говорило о продолжении политики, начатой в годы Гражданской войны, а уже в марте 1921-го под влиянием череды крестьянских восстаний, после замены продовольственной развёрстки налогом начался переход к рынку. Несколько позднее был издан декрет Совета Народных Комиссаров (СНК) РСФСР "об обмене". К концу 1921 года государство сняло последние ограничения развития рыночных отношений в экономике Советской России, включив в них наиболее значимого производителя - государственные предприятия.

С этого момента насущной задачей становится восстановление и развитие денежного хозяйства страны. Осознание необходимости проведения финансовой реформы не означало возможности проведения самой реформы. На первом этапе восстановления экономики финансовая система несла на себе отпечатки разделений страны на части в годы Гражданской войны. Как писал Г.Я. Сокольников, осенью 1921 года на Дальнем Востоке господствовала японская иена. В Средней Азии, в Бухаре, была своя бухарская бумажная валюта, в Хиве - хивинская бумажная валюта. В Закавказье в Армении ходили армбоны, в Грузии - грузбоны, а в Азербайджане - азбоны. Батум был "оккупирован" чужими валютами. На юге России, в Крыму и Одессе, в связи с контрабандной торговлей самым широким образом внедрялось в обращение золото. В Петрограде и Москве золото, серебро и иностранная валюта являлись единственными средствами накопления.

Вряд ли в таких условиях можно было думать о полноценной финансовой реформе. Денежная неразбериха не позволяла создавать устойчивые товарные отношения. Для преодоления ситуации 03.11.1921 года был издан декрет СНК РСФСР "О денежных знаках образца 1922 года". Декрет унифицировал денежную систему, заменяя ранее выпущенные деньги на денежные знаки образца 1922 год. Однако этого шага было недостаточно. Предстояло победить инфляцию.

Весь 1922 год прошёл под знаком борьбы с ростом денежной массы, причём на этом этапе инфляция явно побеждала. Как писал Сокольников, "в 1922 году колебания (инфляции. - И.Л.) в пределах 16-20% в месяц считались стабилизацией". Противостояние с ростом денежной массы в тот период закончилось победой денежной массы, что можно увидеть в декрете СНК РСФСР от 24.10.1922 года "О выпуске денежных знаков образца 1923 года", на основании которого вводились денежные знаки нового образца при сохранении оборота денежных знаков 1922 года.

Ситуация требовала нового, нетривиального решения, и оно было найдено в виде создания ещё одной денежной единицы - "золотого червонца", чеканка которого начнётся на Петроградском монетном дворе 27 августа 1923 года, то есть 100 лет назад.

Как подступали к этому? Декрет СНК РСФСР от 11.10.1922 года "О предоставлении Государственному банку права выпуска банковских билетов" указывал, что "банковые билеты, выпущенные в обращение Государственным банком, обеспечиваются полностью, причём не менее чем на 1/4 их суммы по номинальной цене - драгоценными металлами и устойчивой иностранной валютой по курсу на золото, а в остальной части - легко реализуемыми товарами, краткосрочными векселями и иными краткосрочными обязательствами". То есть в стране вводились по-настоящему "твёрдые деньги", задачей которых была стабилизация денежной системы.

В 1923 году "золотой червонец", как и его создатель - Сокольников, проходил свой тест на "твёрдость". Потребности экономики, а часто желание покрыть финансовые проблемы за счёт денежной массы могли привести к тому, что и червонец скатился бы к обыкновенному денежному знаку. Г.Я. Сокольников в 1924 году писал: "...Если промышленность не сумеет ограничить свои требования, если будет проявлен только ведомственный подход, только забота об удовлетворении потребностей сегодняшнего дня и будут упущены интересы дня завтрашнего, то денреформа будет поставлена под угрозу".

Это было для открытой печати. В закрытой переписке Григорий Яковлевич был ещё жёстче. В письме, подготовленном в начале 1922 года Председателю Всероссийского Центрального Исполнительного Комитета М.И. Калинину, Сокольников пишет:

"Смета ЦК РКП(б) сократилась с 44 млн руб. до 19 млн руб., в которые входят стоимость пайков ответственных работников и стоимость бумаги всей партийной прессы. Таким образом, тут удалось добиться значительного сокращения. Но это лишь один эпизод.

Если сравнить, что получили все наши комиссариаты в прошлом году за 9 месяцев (январь - сентябрь 1921 г.) и что им назначено денежными знаками по бюджету на 9 месяцев 1922 г., то оказывается, что в этом году им причитается в четыре раза больше (в 1921 г. в довоенных рублях 84,5 млн рублей, в 1922 г. - 380 млн рублей). А мы как будто с прошлого года не разбогатели вчетверо. В прошлом году была продразвёрстка, но ведь фактически госснабжение в этом году не на столько уж сокращено, если брать выдачу на человека. С другой стороны, должно быть произведено сокращение штатов военных и гражданских. Где же оно?

Мы приближаемся к трудным месяцам - на рынке продовольствия будет меньше. Нужно сокращать штаты (в том числе армейские тылы) не на словах, а на деле. Нужно снять с госснабжения все предприятия, которые могут существовать за счёт рынка. Нужно впустить на рынок товары, которые мы бессмысленно держим под спудом: соль, керосин, продукцию трестов, для того чтобы поддержать производство и воспроизводство и извлечь крестьянскую продукцию не путём принуждения, а путём удовлетворения крестьянства. Нужно радикально перестроить нашу систему внешней торговли и разрешить до нового урожая свободный ввоз продовольствия из-за границы со скромным обложением таможенной пошлиной. Вот основные меры. Они не новы, но других нет".

Также для "внутреннего пользования" руководитель Народного комиссариата финансов выдвинул обширную программу необходимых изменений в экономике в целом на 1922-1923 годы, без чего было невозможно создать устойчивую экономическую систему.

На рубеже 1923-1924 годов Сокольников уже мог чётко указать цели, которых необходимо достичь для успешного завершения реформы. Так, он говорил, что необходимы: 1) достаточное сокращение бюджетного дефицита; 2) реформа натурального налога; 3) активность торгового баланса. Далее народный комиссар финансов указывал: "Есть ещё одно, четвёртое условие, которого в наличии нет и на которое в первое время не приходилось рассчитывать. Это сравнительно установившийся товарооборот и более-менее организованный внутренний рынок. Этого у нас нет, но этого у нас и не будет, пока не будет осуществлена денежная реформа".

Постепенно червонец становится основной денежной единицей. В начале 1924 года 4/5 денежной массы, находящейся в обращении, выражено в устойчивой валюте - в червонцах и около 1/5 заключается в совзнаках. Можно сказать, что совзнаки выступали в роли мелкой разменной монеты. Неудобство составляло то, что совзнаки, в отличие от червонцев, подвергались эмиссии, и это создавало значительные проблемы в обмене одних денежных единиц на другие. Необходимо было отказываться от совзнаков. Это стало возможно в тот момент, когда денежные операции проникли в деревню, что позволяло отказаться от прямого товарообмена. Оценивая необходимость создания нормальной разветвлённой денежной системы, Сокольников говорил о том, что только после того, как валютный мост между городом и деревней будет создан, лишь тогда промышленность сможет развиваться не только за счёт маленьких городских оазисов, но и действительно опереться на все ресурсы деревни, с одной стороны, и на развитие внутреннего рынка - с другой.

Окончание реформы пришлось на 1924 год, когда создаются новые "твёрдые" советские рубли и из обращения изымаются совзнаки. В феврале 1924 года издаются декреты СНК СССР "О выпуске государственных казначейских билетов", "О прекращении эмиссии советских денежных знаков, стоимость которых не обозначена в твёрдой валюте" и "О порядке выкупа советских денежных знаков, стоимость которых не обозначена в твёрдой валюте". В совокупности данные документы закрепят нормально функционирующую денежную систему.

Финансовая реформа фактически заняла центральное положение в системе реформ нэпа. Началась она ещё на раннем этапе нэпа, однако в полной мере развернулась в тот момент, когда рыночные процессы в экономике стали доминирующими. Можно сказать, что финансовая реформа завершила экономические реформы нэпа.

Важно по достоинству оценить роль её организатора - Г.Я. Сокольникова. Он оказался в нужное время на своём месте. При проведении реформы Григорий Яковлевич показал себя специалистом, чётко понимающим суть и значение денег в экономике, а также задачи реформы, обладающим умением одновременно твёрдо и гибко достигать поставленных целей.

Подводя итоги, можно сказать, что финансовая реформа стала наиболее успешной из реформ нэпа, а её основной организатор вошёл в мировую историю финансов.

Газета "Правда" No.79 (31428) 28-31 июля 2023 года, 4 полоса
https://gazeta-pravda.ru

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!


В избранное