WWW.NAUKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, издания, публикации
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИОЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В РЕГИОНЕ Улан-Удэ Издательство Бурятского научного центра СО РАН УДК 303.425.4.+519.866 ББК 65в6 М 744 Редакционная коллегия д-р ...»

-- [ Страница 1 ] --

Отдел региональных экономических исследований БНЦ СО РАН

Лаборатория прикладной математики и информатики БНЦ СО РАН

МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИОЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ В РЕГИОНЕ

Улан-Удэ

Издательство Бурятского научного центра СО РАН

УДК 303.425.4.+519.866

ББК 65в6

М 744

Редакционная коллегия

д-р экон. наук З.Б.-Д. Дондоков

канд. экон. наук К.П. Дырхеев



канд. экон. наук Т.Ю. Бубаева

Моделирование социо-эколого-экономических процессов в регионе [электронный ресурс]: мат-лы межрегион. молодежной школы-семинара.

М744 Вып. 3. – Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН, 2013. – 1CD ROM.

ISBN 978-5-7925-0403-5 В сборнике обобщены материалы по двум направлениям, представленным разделами: 1) методология и инструменты математического моделирования; 2) прикладные задачи и модели управления социальными, экологическими и экономическими системами в регионе. Первый раздел сборника посвящен проблемам математического моделирования региональных экономических систем и межотраслевых связей, оптимизации устойчивого развития регионов с учетом экологических факторов, а также проблемам геоинформационного моделирования. Во втором разделе сборника рассматриваются социально-экономические и экологические проблемы в регионах, проблемы эффективного развития отраслевых комплексов и объектов инфраструктуры, модели управления производственными системами и территориальными образованиями в регионах.

Для студентов и аспирантов экономических специальностей, научных работников и других заинтересованных лиц, занимающихся проблемами моделирования региональной экономики.

УДК 303.425.4+519.866 ББК 65в6 © Кол. авт., 2013 © Изд-во БНЦ СО РАН, 2013 ISBN 978-5-7925-0403-5

СОДЕРЖАНИЕ

РАЗДЕЛ 1 МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

Ачитуев С.А. Оптимизация устойчивого функционирования природно-экономических систем

Бурлаков И.Д. Анализ эффективности градиентных методов в задачах моделирования экономических систем

Гусева И.С. Задача оптимизации стратегии устойчивого развития региона

Дрыганова Е.В. Магистральное решение в задаче оптимизации стратегии развития регионов

Дырхеев К. П. Проблема разработки межотраслевых моделей потребления домашних хозяйств

Насатуева С.Н.,Ильичева П.С. Влияние экономических ущербов от экологических нарушений на инновационные оптимальные стратегии развития региона

Пахахинова З.З.,Бешенцев А.Н. Геоинформационное моделирование селитебной территории г. Улан-Удэ

Пыжев А. И. Формирование методики оценки лесной ренты в экономике России............37 Хайрутдинова О.С. Модель с несовершенной эластичностью спроса: поиск равновесий 39 Хишектуева И - Х.Д. Оптимизация параметров модели выпуска продукции с учетом вредных выбросов

РАЗДЕЛ 2 ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ И МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ

СОЦИАЛЬНЫМИ, ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ И ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

В РЕГИОНЕ

Алещенко В.В. Моделирование сводных индексов развития малого предпринимательства в сфере агропроизводства

Алещенко О.А. Структура базы данных для оценки агроклиматического потенциала территорий

Амбарцумян С.Г. Государственное регулирование цен на рынке жилой недвижимости.56 Ащеулова Е. В. О методах оценки экономической эффективности функционирования лесопромышленных комплексов с учетом экологических факторов

Бадмажапова Ж.Э. Особенности формирования программ энергосбережения региона...65 Базарова В.Л. Российская и Американская модели страхования здоровья: сравнительный анализ

Бураев Ф.В. Методика оценки социально-экономического развития муниципальных образований и сельских поселений

Базарова Д. Б. Представления населения россии об эффективной социальной политике.78 Губаева И.В. Пилотное обследование бюджетов домашних хозяйств иволгинского района Республики Бурятия

Домбровская Ю.И. Влияние системы управления рисками на стратегическое развитие инфраструктурного сектора региона

Евдокимова А.В., Барлуков А.М. Роль центров карьеры в социальной системе общества

Замятина А. С. Анализ обеспечения бюджетной безопасности России

Кораблева А.А. Исследование факторов, влияющих на развитие традиционных отраслей сельского хозяйства омской области, как основа прогнозирования социальноэкономических процессов в регионе





Малакшинова М.И. Мониторинг как средство управления социально-экономическим развитием территориальных образований

Мункодугарова А. Б. Современные тенденции развития городского пассажирского транспорта (на примере г. Улан-Удэ)

Найднов А.С.,Кривенко И.А. Роль административных барьеров при формировании теневой экономики

Пермяков Б.В. Cтили управления руководителей организаций

Сампилов А.Ц. Организация (формирование) системы жизнеобеспечения сельских территорий в Республике Бурятия

Семнов Ф. В. Стратегия развития регионов: опыт КНР

Суслов Д.К., Болдонов И.Л. Применение японской модели менеджмента на российских предприятиях

Толстикова М.А. Предпринимательские возможности открытого акционерного общества со стопроцентным государственным участием

Тулохонов О.С., Оганина Н.Л. Проблемы развития территориального общественного самоуправления

Тулохонов О.С. Цыренжапова Т. Особенности территориального общественного самоуправления в городе Улан-Удэ

Урбанаев О.Л. Проблемы совершенствования управления пространственной социальноэкономической системы региона

Шагдуров Л.В. О прогнозировании уровня безработицы в Республике Бурятия.............160

РАЗДЕЛ 1 МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

–  –  –

Статья посвящена исследованию задачи оптимизации устойчивости развития природных ресурсов во взаимодействии с другими компонентами природной среды. Рассматривается задача учета инновационных процессов в моделях управления ресурсами и процедуре оптимизации на основе достаточного условия оптимальности. В качестве содержательного примера рассматривается задача управления биологическими ресурсами, и его воздействие на природный объект.

Ключевые слова: эколого-экономическая модель, устойчивая система, ассимиляционная емкость, магистраль, оптимальное решение, производная задача, предельная система.

Введение В данной работе развивается подход к исследованиям различных систем на устойчивость, при моделировании требуется сформировать некоторый общий методологический принцип, заключающий в модификации уже известных оправдавших себя в теории и приложениях моделей такими как возобновляемые и невозобновляемые природные ресурсы, сельскохозяйственные и биотехнологические популяции.

В теоретическом плане кратко излагаются схемы аналитического исследования устойчивости непрерывных динамических систем; дана экономическая оценка приемлемой аппроксимации ассимиляционной способности экологической системы, нейтрализовать (обезвредить) или восстановить в определенных пределах, наносимых окружающей среде и природе, вреда. В практической части, определена оптимальная политика планирования и управления численностью биологической популяций, также даны нормативы предельно допустимых концентрации биологической популяции в определенных ареалах обитания. Фактор инновации как новый биотехнологический продукт (возможно это принципиально новые технологии и продукты питания, а также изделия и способы обработки биосырья), согласно принятому подходу означают, что происходит изменение параметров для улучшения функционирования в смысле повышения накопленного дохода.

На построенных математических моделях выявлены основные пути оптимизации и принятия научно обоснованных решений.

1. Постановка задачи

Рассмотрим динамическую управляемую систему:

Будем характеризовать состояние некоторой биологической популяции численностью: N1, N2, N3 в трех возрастных группах:

1 группа (младшая) – от 0 до 1 года.

2 группа (средняя) – от 1г до 2 лет.

3 группа (старшая) – от 2 лет и старше.

Характеристика групп:

- по содержанию и уходу наиболее затратные 1 и 2 группы.

- по валовому продукту:

1 и 2 группы - возможна продажа живого скота (племенной), 2 и 3 группы – производство мяса и других мясопродуктов, 3 группа – производство молочной продукции.

Ведется учет по возрастному и половому признаку.

Введем коэффициент (S), учитывающий кормовую базу, будь это искусственно приготовленные корма, либо выпас (пастбища).

Основная динамика численности биологической популяции описывается системой уравнений:

–  –  –

ницы управления, которые должны определяться с учетом как экономических, так и биологических факторов. В частности, нарушение этих границ может обусловить снижение численности популяции до неоправданно низкого уровня.

Случай 2 Q1 0, Q 2 0, Q 3 0,

–  –  –

Проблема нормирования воздействия биологическими популяциями на окружающую среду (в частности на водный и земельный (биота) ресурсы и другие состоит в следующем. При многократном превышении биологической популяции на ограниченной территории, где присутствует экономическая заинтересованность уничтожается очень ранимая составляющая мира дикой природы, неприкасаемость. Возможны следующие пути развития при участии человека, либо полностью можно уничтожить тот или иной ресурс, либо дать возможность (способствовать) безграничному росту (развитии), в частности биологического ресурса, где проблема управления и вопросы нормирования становятся актуальными. Требуется установить нормы на интенсивность эксплуатации ресурсов, биологическим ресурсом, при соблюдении которых нормы на качество водных и земельных ресурсов не будут нарушены на достаточно длительный период времени.

Заключение В данной статье сформулирована и исследована достаточно общая задача управления динамических систем на устойчивость, как одна из важнейших проблем существования любой системы. Выявлены негативные влияния на природу в целом не только техногенными объектами, но и оказываемой колоссальной нагрузкой на экосистему биологических ресурсов (популяции). На модифицированных математических моделях в поставленной задаче оптимального управления с чисто экономическим критерием получены магистральные траектории, устойчивых режимов. Можно констатировать, что методами принципа расширения на основе достаточного условия оптимальности построены траектории развития с различными режимами управления, которые позволяют аналитически вести исследования, выявляя факты интересные для практики. Было показано, что в режиме управления необходимо, выйти на соотношения в количественном составе популяции, содержания домашнего (фермерского содержания) к природному (номадному), пропорциональко 1 к 3.

Литература

1) Ухин М.Ю. Оптимизация стратегий развития региона на многокомпонентной модели / М.Ю.

Ухин, С.А. Ачитуев // Автоматика и телемеханика. – 2008. – №3. – С. 178-189.

2) Гурман В.И. Моделирование социо-эколого-экономических систем / В.И. Гурман, Н.Э. Кулъбака, Е.В. Рюмина. – Переславль-Залесский: Изд-во Университета города Переславля, 2004. – 147 с.

3) Гурман В.И. Принцип расширения в задачах управления. – М.: Наука, Физматлит, 1985, 1997. – 288 с.

4) Гурман В.И. Магистральные решения в задачах оптимизации стратегий развития регионов / В.И.

Гурман, М.Ю. Ухин // Автоматика и телемеханика. – 2004. – №4. – С. 108-117.

5) Гурман В.И. Магистральные решения в процедурах поиска оптимальных управлений // Автоматика и телемеханика. – 2003. – №3. – С. 61-71.

6) Красовский Н.Н., Субботин А.И. Позиционные дифференциальные игры. М.:Наука, 1974. – 456 с.

7) Гурман В.И., Расина И.В. Математические модели оптимального управления. – Иркутск: Изд-во Иркутского Университета, 1982. – 73 с.

8) Гурман В.И. Модели управления природными ресурсами. – М.: Наука, 1981. – 264 с.

9) Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. – М.: Наука, 1973. – 448 с.

–  –  –

дачи будем решать известными градиентными методами (методом условного градиента и методом проекции градиента)

2. Пример Рассмотрим пример предлагавшийся в книги [1], как календарное планирование поставки продукции. Его краткое содержание: Исследуется некоторый процесс производства и поставки продукции, не допускающей длительного хранения. Перепроизводство и необходимость хранения продукции приводят к убыткам, дефицит – возможно, к еще большим убыткам (имеется ввиду потеря репутации фирмы).

Введем обозначения: x t - функция объема поставки продукции ( x t 0 - по

–  –  –

Сама задача формулируется следующим образом: требуется найти функцию x t и динамику u, чтобы свести к минимуму суммарные потери потребителей от возможного несовпадения спроса и поставки, а также производителей – от возможных перестроек производства в течение планового периода. Таким образом, сама задача выглядит так:

–  –  –

Решение:

Функция Понтрягина в данном случае выглядит следующим образом:

–  –  –

5 1 0 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6

–  –  –

5 1 0 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6 5 1 0 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6 8.8 9 1 7 8.8 9 0 9 9 7.6 4 8 1 7.6 4 7 2 7.5 1 9 0 6 7.5 1 8 4 3 7.5 5 4 5 3 7.5 5 3 6 5 1 0 7.5 1 9 4 9 7.5 1 8 7 6

–  –  –

значение функционала от него не зависит. Что же касается шага h, то он оказывает огромное влияние на решение задачи. Проведя анализ, можно установить, что, так как при больших значения происходит ошибки численных методов

–  –  –

Теперь относительно самой задачи. По графику полученного решения за отчетный период можно сказать, что функция объема поставок представляет собой почти прямую восходящую линию. Производителю придется постоянно увеличивать объем поставок, так как постоянно возрастаю потребности потребителя. Но данный вид производства составляет наиболее оптимальный план, который уменьшает суммарные потери, следовательно, наиболее выгоден как производителю, так и покупателю.

Относительно же методов решения данной задачи можно сказать следующие: градиентные методы (метод условного градиента и метод проекции градиента) справились с задачей лучше, чем метод, использовавшийся в книге [1].

Заключение Решая данные примеры с помощью градиентных методов, можно установить, что задачи по экономики которые представимы в виде (1)-(3) (задача на максимум может быть легко сведена к задаче на минимум) с успехом решаются и с помощью градиентных методов. Тем более что градиентные методы как и принцип максимума Понтрягина основываются на одних формулах приращения [4]. А если еще учесть, что они специально создавались для данного типа задач, то можно сказать, что они прекрасно справляются со своими целями и вполне приемлемы на практике. Требуемую точность методов, также настраиваема, вводом начальных данных, которую мы продемонстрировали на примере выше.

Литература

1) Лагоша Б.А. Оптимальное управление в экономике: Учеб. Пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с.

2) Сотсков А.И., Колесник Г.В. Оптимальное управление в примерах и задачах. – М.: Российская экономическая школа, 2002. – 58 с.

3) Срочко В.А. Численные методы: Курс лекций. – Иркутск: Иркутский университет, 2004. – 205 с.

4) Федоренко Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления. – М.: Наука, 1978.

УДК 517.977 Гусева И.С.

Задача оптимизации стратегии устойчивого развития региона* Рассматривается задача оптимизации стратегии развития региона на многокомпонентной социоэколого-экономической модели, учитывающей ограничения на восстановительные мощности природной среды и социальной сферы и на инновационные мощности. В качестве управлений выступают текущие выпуски отраслей, инвестиции и инновационная активность. В результате находится магистральное решение как приближенное глобально оптимальное. Приводится вычислительный эксперимент.

Ключевые слова: устойчивое развитие, оптимизация, магистраль, метод кратных максимумов.

1. Введение С непрерывным усложнением систем, исследуемых математическими методами, возрастают трудности процесса исследования различных прикладных задач, в т.ч. экономических, связанные с характерным их свойством – вырожденностью, т.е. наличием в исследуемой задаче пассивных дифференциальных связей или дискретных цепочек, исключение которых не меняет искомого решения. Свойство вырожденности затрудняет применение общих методов, но открывает возможности упрощений при исследовании за счет применения специальных методов [1]. Их общий подход состоит в поиске и исключении ** Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 12-06-06843).

пассивных связей, в результате чего исходная задача заменяется точно или приближенно регулярной производной задачей, имеющей меньший порядок. В случае, когда производная задача вырождена, то она вновь может быть преобразована к производной задаче (второй ступени) и т.д., пока такая процедура возможна. Понижение порядка означает, что решение задачи может не удовлетворять исходным граничным условиям. В этом случае соответствующее решение исходной задачи называется магистральным [2]. Магистральные решения представляют большой интерес при исследовании сложных систем. В случае, когда в исходной модели напрямую нельзя найти магистральное решение, такую модель можно приближенно заменить другой, имеющей магистральное решение. В любом случае, получается некоторое приближенное решение исходной задачи, которое можно использовать как эффективное начальное приближение в итерационном методе поиска ([3,4]).

Цель работы – применить концепцию магистральных решений к прикладной социо-эколого-экономической модели.

2. Модель региона Рассматривается агрегированная версия модели региона [5], отражающая взаимодействие трех секторов – производственного, инновационного и социо-природовосстановительного. На этой модели в [6] исследована задача оптимизации стратегий устойчивого развития региона при идеализированных допущениях с целью оценки предельно допустимых затрат на инновационную деятельность в условиях дефицита статистических данных в терминах затраты-результаты. Здесь более детально изучается один из допустимых вариантов решений указанной задачи с учетом реалистических ограничений модели.

Модель описывается следующими соотношениями:

z z z v v v c ( E A ) y Bu A z B u A vB u,

–  –  –

ции и темпы амортизации в 3-х секторах; p – прогнозируемая цена (ценовая поправка); r

– индекс состояния природной среды и социума; – инновационный индекс, имеющий

–  –  –

где – штраф за нарушение условий устойчивого развития, s – вектор штрафных коэфS фициентов; – коэффициент дисконтирования. При подходящем выборе функционал можно трактовать и как накопленное душевое потребление, если принять, что население растет экспоненциально.

Понятие «инновация» трактуется как любое целенаправленное изменение параметров созданной ранее, в каком-то смысле традиционной модели.

3. Оптимизация стратегии устойчивого развития региона Более детально рассматривается модель (1) на одном из допустимых вариантов решений задачи с учетом реалистических ограничений модели. Предполагается, что инновационным изменениям подвергаются лишь коэффициенты A и C. Они рассматриваются как функции. Остальные параметры считаются константами. Восстановительный и инновационный секторы работают с полным использованием мощностей, принимаемых ли

–  –  –

ницы строятся как решения уравнений относительно этих переменных из (1) при v k l с условиями на левом и правом концах. Далее рассматривается обобщенный лаv v <

–  –  –

и при указанных выше ограничениях на остальные переменные. Минимизация этого функционала сводится к максимизации правой части уравнения (3), которая совпадает с выражением функции R и дает уже найденное разрывное магистральное решение. Его траектория разрывна в начальный момент и в точках переключения компонент k, внутри промежутка 0, t F.

Для аппроксимации магистрального решения в исходном классе допустимых процессов применяется алгоритм с минимальным числом переключений исходных управлений [8].

4. Вычислительный эксперимент Расчеты проводились для условного региона (таблица 1), прототипом которого служит Байкальский регион по состоянию на 2010 год. На рисунках 1-3 представлены магистральное решение и один из членов аппроксимирующей последовательности. При магистральном решении получено значение функционала благосостояния,а

–  –  –

сит сложный переключательный характер даже при минимально возможном для данной реализации числе точек переключения. Это обусловлено, во-первых, наличием двух магистральных участков (соответствующих нижней границы k и его стационарному оптимуму), а во-вторых, более сложной реализацией магистрали второй ступени по сравнению с [9].

–  –  –

B A

–0.8 z 8000 0.01 H A Заключение Задача, рассмотренная в данной работе, является одним из представителей класса задач, связанных с решением актуальных проблем устойчивого развития. При предположении о неограниченности инвестиций получается единственная оптимальная траектория

– магистраль, не зависящая от граничных условий. В результате, решение задачи получается разрывным, со «скачками» с граничных точек на магистраль и между магистралями.

Каждый скачок реализуется последовательностью кусочно-гладких траекторий при неограниченно возрастающих управлениях в окрестностях точек разрыва, а практически – при достаточно больших управляющих воздействиях. Возможны различные способы аппроксимации магистрального решения. При практической реализации выбор способа аппроксимации будет зависеть от конкретных условий. Предположение о неограниченности инвестиций является идеализаций, однако при ограниченных инвестициях как управляющих воздействиях магистральный характер решения сохраняется, но оно становится приближенным и в дальнейшем может быть использовано в качестве эффективного начального приближения в итерационной процедуре улучшения [10] для полной модели.

Литература

1) Гурман В.И. Вырожденные задачи оптимального управления. М.: Наука, 1977. – 304 c.

2) Гурман В.И. Магистральные решения в процедурах поиска оптимальных управлений // Автомат.

и телемех. 2003. № 3. С. 61-71.

3) Батурин В.А., Урбанович Д.Е. Приближенные методы оптимального управления, основанные на принципе расширения. Новосибирск: Наука, 1997. – 175 c.

4) Срочко В.А. Итерационные методы решения задач оптимального управления. М.: Физматлит, 2000. – 160 c.

5) Гурман В.И., Рюмина Е.В. Моделирование социо-эколого-экономической системы региона. М.:

Наука, 2001. – 175 c.

6) Будаева Д.Ц., Гусева И.С., Насатуева С.Н. Влияние инвестиций и прямых инновационных затрат на оптимальные стратегии развития региона // Программные системы: теория и приложения : электрон.

научн. журн., 2012. Т. 3. № 5(14). С. 23-32. URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2012_5_23-32.pdf

7) Расина И.В., Блинов А.О., Гусева И.С. Магистрали в задаче оптимизации стратегии устойчивого развития региона // Вестник БГУ. Вып. 9. Математика и информатика. 2011. С. 36-42.

8) Гусева И.С. Магистральное решение второго порядка в задаче экономического роста с учетом инноваций // Вестник БГУ. Вып. 9. Математика и информатика. 2008. С. 19-25.

9) Ухин М.Ю., Ачитуев С.А. Оптимизация стратегий развития региона на многокомпонентной модели // Автомат. и телемех. 2008. № 3. С. 178-189.

10) Гурман В.И., Матвеев Г.А., Трушкова Е.А. Социо-эколого-экономическая модель региона в параллельных вычислениях / Управление большими системами. Выпуск 32. М.: ИПУ РАН, 2011. С. 109-130.

УДК 517.977 Дрыганова Е.В.

Магистральное решение в задаче оптимизации стратегии развития регионов Рассматривается агрегированная социо-эколого-экономическая модель с инновационным блоком на примере Байкальского региона. При идеализирующих допущениях, отражающих специфику модели, находится оптимальная траектория, не зависящее от граничных условий (магистраль) и соответствующее магистральное решение, которое можно использовать как начальное приближение для дальнейшего итерационного улучшения.

Ключевые слова: социо-эколого-экономическая модель, инновации, магистраль.

Введение В настоящее время многие прикладные задачи оптимального управления из различных областей оказываются вырожденными, имеющими точные или приближенные магистральные решения. Магистральное решение находится в результате исследования задачи меньшего порядка, получающейся из исходной выявлением и исключением пассивных дифференциальных связей или дискретных цепочек.

В данной статье определяется магистральное решение задачи оптимизации стратегии развития региона на эколого-экономической модели с учетом инновационного фактора.

1. Постановка задачи Рассматривается дискретная версия модели региона с инновационным сектором, описанная в [1]. Временной шаг равен одному году.

–  –  –

Заключение В работах [1,2] показано, что описанные методы позволяют находить магистральное решение, которое является достаточно хорошим приближением оптимальных решений.

Таким образом, найденное магистральное решение может служить в качестве хорошего начального приближения для поиска искомого оптимального решения в задаче оптимизации стратегии развития на примере Байкальского региона методами нелокального улучшения, разработанных [3].

Литература

1) Гурман В.И., Ухин М.Ю. Магистральные решения в задачах оптимизации стратегий развития регионов // Автоматика и телемеханика, 2004, №4, с. 108-117.

2) Белышев Д.В., Соловьева О.В. Анализ инновационных эффектов развития региона на социоэколого-экономической модели // Программные системы: теория и приложения. — М.: Наука, Физматлит, 2004.— Т. 2. С. 437-444.

3) Булдаев А. С. Методы возмущений в задачах улучшения и оптимизации управляемых систем. – Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета. – 2008. – 260 с.

УДК 332.1 Дырхеев К. П.

Проблема разработки межотраслевых моделей потребления домашних хозяйств В статье рассмотрен опыт разработки матричных моделей, включающих показатели потребления домашних хозяйств с разной степенью детализации. Проведен их сравнительный анализ с точки зрения возможностей их использования в социально-экономическом прогнозировании развития территорий.

Ключевые слова: межотраслевые модели, национальное счетоводство, матрица социальных показателей, модель межотраслевого баланса суммарных расходов, матричная модель Миядзавы Как известно, прикладной экономический анализ сектора домашних хозяйств и его связей с остальной национальной или региональной экономикой часто осложняется не столько отсутствием или недостатком статистических данных самих по себе, сколько изза отсутствия последовательной и всеохватывающей структуры этих данных. Официальная статистика обычно собирает достаточно большое количество информации по сектору домашних хозяйств. Основная трудность, однако, заключается в отсутствии интегрированности этих статистических данных, из-за чего самые разнообразные и взаимосвязанные в реальной жизни события изучаются лишь по отдельности. В полной мере это относится к взаимодействию между экономическим развитием и изменениями в социальной сфере.

В традиционной модели межотраслевого баланса связи производства, потребления и доходов населения отражаются односторонне. С помощью матрицы полных затрат модель позволяет анализировать, как потребление населения воздействует на производство, а объемы производства влияют на формирование доходов населения, но при этом допускается возможность независимых изменений объемов и структуры потребления и условий оплаты труда. Однако естественно стремление замкнуть контур связей производства, потребления и доходов, построить более общую модель для комплексного исследования межотраслевых зависимостей. Данная проблема изучается как отечественными, так и зарубежными исследователями.

Определенная интегрированность статистики экономических данных присутствует в национальном счетоводстве, представляющем собой координирующую информационную систему. В связи с этим исследователи стремятся распространить основные принципы, заложенные в системе национальных счетов, на более широкий круг статистической информации, особенно на социальную и экологическую статистику. Для этой цели были созданы так называемая матрица социальных показателей – МСП (Social Accounting Matrix – SAM, R. Stone, G. Pyatt), а также система матриц и расширений счетов для анализа экономических и социальных процессов — СМРЭСП (SESAME, С. Дж. Книнг) [5].

Матрица социальных показателей – это набор взаимосвязанных статистических таблиц, представляющий схематическое изображение кругооборота доходов в экономике за определенный период времени, включая экономическую деятельность и потребительские товары, производственные факторы и некоторые учреждения. К основным характеристикам SAM относятся: представление счетов в виде квадратной матрицы, где поступления и издержки для каждой учетной записи показаны в виде соответствующих строк и столбцов матрицы; отображение всех видов экономической деятельности системы; большая степень гибкости в плане степени детализации и в упоре на разные части экономической системы. Важнейшая особенность SAM состоит в том, что более подробно рассматриваются особенности распределения в секторе домашних хозяйств.

Систему матриц и расширений счетов для анализа экономических и социальных процессов С. Дж. Кннинг определяет как детализированную систему статистической информации в матричной форме, из которой получают ядро экономических, социальных и экологических показателей макроэкономического уровня. По всем переменным, включенным в SESAME, можно также получить соответствующие показатели, касающиеся вопросов распределения, поскольку в системе учитывается как общая величина на национальном уровне, так и ее распределение среди домашних хозяйств с разбивкой на социальноэкономические группы, отдельных лиц по категориям занятости и т. п. В отличие от SAM система матриц и расширений счетов позволяет разбить содержащиеся в традиционных национальных счетах величины в денежном выражении на стоимостные и натуральные показатели и показать изменения в них.

По сути в таблицах МСП и СМРЭСП связываются в единую интегрированную систему несколько балансов, часть которых отражает материально-вещественный аспект воспроизводства, часть – финансовый. Каждый баланс, входящий в систему МСП или СМРЭСП, соответствует или группе субъектов экономического оборота (экономических единиц), или группе объектов экономического оборота (экономических операций), по поводу которых имеет место движение стоимости. Среди объектов фигурируют конкретные виды продуктов и услуг (виды экономической деятельности), которые производятся, реализуются, потребляются и накапливаются участниками воспроизводственного процесса (экономическими единицами).

При проведении межотраслевых исследований в России выявлены недостатки, препятствующие использованию моделей, подобных дезагрегированной модели SAM.

Доказано, что ключевой проблемой является сложность модели SAM, обусловленная введением дополнительных счетов по перераспределению дохода, включая трансферты между секторами экономики и накопление капитала. В силу этого в условиях России, в которой после длительного перерыва ведется подготовка классических таблиц «затратывыпуск» за 2011 г., в обозримом будущем представляется невозможным использование дезагрегированной модели SAM, а также модели SESAME, в анализе и прогнозировании развития страны и ее регионов.

Кроме того, были выявлены недостатки используемых в данных моделях классификаций домашних хозяйств: по месту проживания, уровню благосостояния и социологическим факторам (расовые, религиозные и языковые особенности), не позволяющие в достаточной степени учитывать межотраслевые эффекты, связанные с изменением величины и структуры потребительских расходов. В связи с этим более целесообразным представляется использование отраслевого принципа группировки домашних хозяйств, в соответствии с которым изменение автономного спроса на продукцию отрасли непосредственно влияет на объем потребления населения, получающего доход в этой отрасли. Например, если увеличивается производство пищевых продуктов, то это прямым образом приводит к росту доходов домашних хозяйств, члены которых заняты в этой отрасли. Так, в основе предложенной Дондоковым З.Б.-Д. модели межотраслевого баланса суммарных расходов (МОБСР) лежит гипотеза об однородности производственного и непроизводственного потребления, определяющая возможность суммирования производственных и потребительских расходов [1]. В соответствии с предложенным подходом доходы и расходы домашних хозяйств рассматриваются в отраслевом разрезе. Осуществляется группировка домашних хозяйств по отраслям в соответствии с источниками их доходов. Векторстолбец потребления домашних хозяйств заменяется соответствующей матрицей, структура которой аналогична технологической матрице Леонтьева.

Особого внимания заслуживает такой опыт модификации межотраслевых моделей как матричная модель социальных показателей Миядзавы (K. Miyazawa)[6]. Миядзава ввел такое понятие как «матрица взаимосвязи мультипликатора доходов», разработанную для анализа взаимосвязей между различными группами доходов в процессе их формирования. В отличие от «межотраслевой матрицы мультипликаторов» Леонтьева, многосекторный множитель Миядзавы формируется путем включения процесса генерации дохода, который отсутствует в обычной открытой модели «затраты-выпуск», и тогда процесс определения множителя происходит со стороны дохода, а не затрат. Миядзава делает важный вывод: величины дохода различаются в зависимости от пропорции автономного спроса.

Матричная модель Миядзавы имеет вид:

Где: x=(xi) – вектор валовых выпусков по видам экономической деятельности (i=1,2,…,n); y=(yh) – вектор валового национального дохода по группам домашних хозяйств, получающих определенные виды доходов (h=1,…,q); А=(aij) – квадратная матрица коэффициентов прямых затрат по видам экономической деятельности (i,j=1,2,…,n); С=(cih)

– прямоугольная матрица удельных расходов домашних хозяйств по доходным группам на потребление определенных продуктов или услуг по видам экономической деятельности (i=1,2,…,n; h=1,…,q); V=(vhi) – прямоугольная матрица удельных добавленных стоимостей по видам экономической деятельности в разрезе доходных групп домашних хозяйств (h=1,…,q; i=1,2,…,n); f=(fi) – вектор автономного экзогенного конечного спроса по видам экономической деятельности (i=1,2,…,n); g=(gh) – вектор автономного экзогенного дохода по доходным группам домашних хозяйств (h=1,…,q).

Если принять g = 0, то тогда получаем:

x = Ax + Cy + f, y = Vx, или x = Ax + CVx + f.

Отсюда вектор валовых выпусков в зависимости от значений вектора экзогенного конечного спроса определяется как x = (E – A – CV)-1f.

Частным случаем модели Миядзавы является вариант, рассматривающий все домашние хозяйства в агрегированном виде, т.е. не учитывающий разбиение домашних хозяйств по доходным группам. В таком случае q=1, тогда прямоугольные матрицы C и V превращаются соответственно в вектор-столбец и вектор-строку, а валовой национальный доход вместо вектора становится скалярной величиной, т.е. агрегированным макроэкономическим показателем.

Литература

1) Дондоков З.Б.-Д. Мультипликационные эффекты в экономике / Изд-во ВСГТУ. – Улан-Удэ, 2000.

2) Колемаев В.А. Математическая экономика: учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

3) Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики:

Учебное пособие. – СПб.: Питер, 2006.

4) Леонтьев В. Межотраслевая экономика: пер. с англ. – М.: Экономика, 1997.

5) Счета сектора домашних хозяйств: Опыт использования понятий и составления счетов. Том 2.

Расширения вспомогательных счетов сектора домашних хозяйств. Методологические исследования. Серия F, №75 (Vol.2). Руководство по национальным счетам. – ООН, Нью-Йорк, 2003.

6) Ronald E. Miller and Peter D. Blair. Input-Output Analyses. Foundation and Extensions. Second Edition.

– Cambridge University Press. The Edinburg Building, Cambridge CB2 8RU, UK, 2009.

УДК 517.977 Насатуева С.Н., Ильичева П.С.

Влияние экономических ущербов от экологических нарушений на инновационные оптимальные стратегии развития региона* В настоящее время по имеющейся статистике проблематично оценивать инновационные процессы в регионе в терминах «затраты-результаты», что затрудняет стратегическое планирование развития. В статье предлагается нормативный подход к этой проблеме с использованием концептуальной модели региона — определять приемлемые значения важнейших инновационных параметров путем организации целенаправленных вычислительных экспериментов с этой моделью.

Ключевые слова: оптимальное управление, ресурсы, магистрали, инновации.

Для стратегического планирования устойчивого развития необходимо оценивать инновационные процессы в регионе в терминах «затраты-результаты», однако по имеющейся официальной статистике это практически невозможно.

В статье предлагается своего рода нормативный подход к этой проблеме с использованием концептуальной модели региона [3,4]. Он состоит в том, что по имеющимся надежным эмпирическим оценкам одних параметров и балансовым и оптимизационным соотношениям модели получить оценки предельных значений других параметров.

* Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (проект 11-02-00171-а).

Данная статья является продолжением работы [1] и посвящена поиску предельных значений или приемлемых диапазонов важнейших параметров, относящихся к инновационным процессам путем организации целенаправленных вычислительных экспериментов с этой моделью. Эта процедура применяется к агрегированной версии модели [2].

Рассматривается модель с инновационным блоком:

–  –  –

Здесь y, z, d – соответственно выпуск продукции, темп активного природовосстановления и темп активных инноваций; с – конечное потребление; k, g ( k, L ), u, – соответственно основные фонды, мощность, инвестиции и темп амортизации; L – население; A, A, A – соответственно коэффициенты прямых затрат в производственном, z d природовосстановительном и инновационном секторах; B – коэффициент фондообразующих затрат; r – индекс состояния природной среды и ресурсов; r ( t ) – заданная опорная функция; N, C – коэффициенты самовосстановления и прямого воздействия экономики на природную подсистему; – инновационный индекс; (t ) – значение, соответствующее мировому уровню в данный момент; H – коэффициент, отражающий влияние инвестиций, связанных с расширением производства.

Предполагается, что g ( k, L ) – классическая вогнутая по k, L производственная

–  –  –

ность ведется на существующих мощностях с неограниченной интенсивностью и требует лишь дополнительных прямых затрат. Предполагается также, что коэффициент прямых затрат A растет с ухудшением экологической ситуации (уменьшением r ), однако может быть снижен за счет инноваций (роста ) вместе с другим важным параметром – коэффициентом отрицательного воздействия производства на природную среду C. Остальные коэффициенты для простоты принимаются константами.

В качестве критерия оптимальности (называемого функционалом благосостояния) рассматривается максимум накопленного регионального дохода за вычетом штрафа s ( r )

–  –  –

В общем случае, для произвольных значений и H и ненулевых коэффициентов b 1 и b 2, решение в аналитической форме найти не удается. Однако его нетрудно получить численно перебором по трем переменным, поскольку функционал (6) рассматривается без дифференциальных связей, то процедура его улучшения оказывается по существу конечномерной.

Расчеты проводились для условного региона со значениями параметров, генерированными по данным Байкальского региона (табл. 1).

–  –  –

Рассматривались максимальные значения F при различных значениях параметров A, H, B, b 1 и b 2, нескольких вариантов параметров экономики и штрафа s.

d Расчеты проводились с помощью программного пакета Maple 15 на ПК с 32-разрядным ЦП с частотой 2.7 Гц, ОЗУ 4 Гб. Результаты представлены в форме семейств зависимостей F ( A ) и F ( b 1 ). Из результатов, представленных на рис. 1-3 можно сделать следуюd щие выводы:

определяются предельные значения удельных текущих инновационных затрат A, при превышении которых инновационная деятельность становится неэффективd <

–  –  –

роль играет именно наиболее агрегированная версия региональной модели, в которой матричные коэффициенты, содержащие большое число параметров, сводятся к числовым коэффициентам, допускающим достаточно простую содержательную интерпретацию.

Другой важный методический аспект — возможность получения простых расчетных соотношений для быстрых серийных вычислительных экспериментов исходя из специфики рассматриваемой задачи как вырожденной задачи оптимального управления. Соответствующая процедура преобразований непосредственно распространяется на многокомпонентные модели любой размерности, что дает возможность получить эффективный инструментарий для более детальных оценок с использованием данного опыта.

Литература

1) Будаева Д. Ц., Гусева И. С., Насатуева С. Н. Влияние инвестиций и прямых инновационных затрат на оптимальные стратегии развития региона // Программные системы: теория и приложения : электрон.

научн. журн. 2012. T. 3, № 5(14), с. 23–32.

2) Гурман В. И., Ухин М. Ю. Магистральные решения в задачах оптимизации стратегий развития регионов // Автоматика и телемеханика, 2004, № 4, c. 108–117.

3) Моделирование социо-эколого-экономической системы региона / изд. Гурман В. И., Рюмина Е. В.

М.: Наука, 2001. – 175 c.

4) Расина И. В., Блинов А. О., Гусева И. С. Магистрали в задаче оптимизации стратегии развития региона на многокомпонентной модели // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика, 2011, № 6, c. 36–42.

–  –  –

Современный период развития общества характеризуется интенсивным ростом городов и образованием урбанизированных агломераций. В этих условиях назрела необходимость точной пространственной регистрации городских земель и комплексной оценки условий городской среды. При этом, для эффективного управления городом необходима подробная информация не только о социально-демографических особенностях населения, но и о его пространственной организации, а также взаимосвязях с природными ландшафтами. Успешной реализацией этих задач будет создание геоинформационной системы (ГИС) города, содержащей значительный объем разнообразного фактического материала для научного анализа и практического использования специалистами территориального планирования, преподавателями и студентами, населением. Эти сведения используются при прогнозировании социально-экономического развития территориальных образований, размещения объектов инфраструктуры, решении вопросов в сфере социального обеспечения, образования, здравоохранения и безопасности.

Под селитебной территорией мы понимаем пространственную совокупность природных ландшафтов и антропогенных объектов в границах поселения городского типа.

Изучение и пространственно-статистический анализ системы расселения и использования городской территории могут быть реализованы оптимальным образом на основе геоинформационного моделирования. Под геоинформационным моделированием мы понимаем процесс «создания, анализа и преобразования картографических моделей объектов и процессов с целью их использования для приобретения новых знаний об этих объектах и процессах, где сами карты рассматриваются как математически определнные, пространственные образно-знаковые модели действительности» [1]. Геоинформационное моделирование позволяет прогнозировать развитие селитебной территории, размещение населения; модель при этом играет роль гипотезы, позволяющей предвидеть тенденции, присущие реальному процессу расселения населения. Использование ГИС-технологии обусловлено большими возможностями по сравнению с традиционными технологиями картографирования, в том числе предоставление новых средств анализа данных, снижение временных и экономических затрат, разработка новых видов и типов карт. Одной из основных задач геоинформационного моделирования городской среды является функциональное зонирование селитебной территории.

Под функциональным зонированием селитебной территории мы понимаем выделение в пределах границы города однородных по природным условиям и хозяйственному использованию участков с целью разработки дальнейших мероприятий по оптимизации и рациональному управлению ими. Зонирование территории является одним из основных инструментов регулирования градостроительной деятельности. Зонирование устанавливает рамочные условия использования городского пространства, обязательные для всех участников градостроительной деятельности в части функциональной принадлежности, параметров застройки и ландшафтной организации территории. Функциональная зона – это территория в определенных границах, с однородным функциональным назначением и соответствующими ему режимами использования. Функциональное назначение территории понимается как преимущественный вид деятельности, для которого предназначена территория.

Город Улан-Удэ расположен в обширной долине, образованной при впадении реки Уды в реку Селенгу в 75 км к востоку от озера Байкал. Общая площадь селитебной территории города составляет 297,2 км2. При этом плотно застроенные ареалы занимают 59,5 км2. Физико-географическая специфика г. Улан-Удэ заключается в том, что он расположен в пределах Иволгинско-Удинской межгорной мезозойской впадины. Впадина вытянута в широтном направлении и ограничена с севера отрогами хребтов Хамар-Дабан и УланБургасы, с юга – хребтом Цаган-Дабан. Эти хребты в черте города представлены преимущественно низкогорной частью, высотные отметки которой варьируют от 500 до 850 м над уровнем моря. На селитебной территории г. Улан-удэ размещены жилищный фонд, общественные здания, внутригородские пути сообщения, площади и другие объекты городской инфраструктуры. Селитебная территория сформирована с учетом взаимосвязанного размещения общественных центров, жилой застройки, улично-дорожной сети, озелененных территорий общего пользования.

Долины рек и горные сопки вокруг города определили уникальную планировочную структуру города, которую в значительной степени формирует линия Транссибирской железной дороги и железнодорожная линия на юго-запад, в направлении на Улан-Батор.

Железные дороги являются планировочными осями города Улан-Удэ. Кроме того, своеобразную планировочную ситуацию в городе создает положение аэропорта и авиазавода, которые размещены на западной и восточной окраинах города, что накладывает определнные ограничения на застройку в коридорах подлта.

Жилые территории в левобережной части города представляют автономные городские районы: Степной, Тулунжа, Солдатский, Сокол, Исток. На правом берегу реки Селенги расположен городской центр. В городской структуре современный административный центр и исторический район города отделены от основного массива городской застройки Транссибирской магистралью и образуют единый административный и историкокультурный центр. Северные и северо-восточные территории города занимает Железнодорожный административный район. С юга и юго-запада он ограничен берегом Уды и железной дорогой. Самый крупный в городе по территории и населению Октябрьский административный район соединяется с северной частью города двумя автотранспортными мостами через р. Уду и железной дорогой. В настоящее время сложилась ситуация, когда практически вся жилая застройка Улан-Удэ отдалена от берегов рек (кроме ограниченных участков берега в устье Уды). Для оптимизации развития города нами выделены следующие функциональные зоны (рис. 1).



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
Похожие работы:

«ПАСПОРТ ЭЛЕКТРОННОЙ ШКОЛЫ № Наименование показателя Значение показателя Общие сведения Наименование по Уставу МБОУ Башкиркская гимназия-интернат г.Белебея bel-bgi.ucoz.ru, bel_bg@mail.ru, sch13-09@edu02.ru Адрес сайта, e-mail, lync Фатхутдинова Дильбар Гайсиевна ФИО директора школы ФИО заместителя директора по ИКТ нет Количество учителей Количество учеников 418 Количество класс-комплектов 18 Наличие плана развития Приложить годовой план, утвержденный информационно-образовательной директором...»

«ВСЕРОССИЙСКАЯ ОЛИМПИАДА ШКОЛЬНИКОВ ПО ИНФОРМАТИКЕ ТРЕБОВАНИЯ к организации и проведению регионального этапа всероссийской олимпиады школьников по информатике в 2014/2015 учебном году Утверждены Центральной предметнометодической комиссией по информатике 28 октября 2014 г. Москва 2014 г. Требования к организации и проведению регионального этапа Всероссийской олимпиады школьников по информатике в 2014/2015 учебном году ОГЛАВЛЕНИЕ Введение... 3 1. Порядок организации и проведения регионального...»

«Статистико-аналитический отчет о результатах ЕГЭ ИНФОРМАТИКА и ИКТ в Хабаровском крае в 2015 г. Часть 2. Отчет о результатах методического анализа результатов ЕГЭ по ИНФОРМАТИКЕ и ИКТ в Хабаровском крае в 2015 году 1. ХАРАКТЕРИСТИКА УЧАСТНИКОВ ЕГЭ Количество участников ЕГЭ по предмету (за последние 3 года) Предмет 2013 2014 2015 чел. % от общего чел. % от общего чел. % от общего числа числа числа участников участников участников Информатика и ИКТ 579 7,50 512 7,70 480 8,17 В ЕГЭ по информатике...»

«Федеральное агентство научных организаций ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВСЕРОССИЙСКИЙ ИНСТИТУТ АГРАРНЫХ ПРОБЛЕМ И ИНФОРМАТИКИ ИМЕНИ А.А. НИКОНОВА (ГНУ ВИАПИ ФАНО) УДК № госрегистрации Инв. № УТВЕРЖДАЮ Директор ВИАПИ им. А.А. Никонова С.О. Сиптиц «_» 2014 г. ОТЧЕТ О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ Задание 3. Комплексные исследования проблем трансформации земельных отношений и управления земельными ресурсами в сельском хозяйстве Тема 0571 – 2014 0012. Разработать методологию формирования...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» Военный факультет ОРГАНИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ НАУЧНЫХ КАДРОВ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ НА ВОЕННОМ ФАКУЛЬТЕТЕ Материалы научно-методического семинара (Минск, 29 октября 2015 года) Минск БГУИР 2015 УДК 355.232.6:001.895 ББК 68.49(4Беи)3+60.524 0-64 Редакционная коллегия: Д.В. Ковылов, С.И. Паскробка, С.Н. Ермак, Казаченок О.А....»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ГЕОФИЗИКИ ХРЕСТОМАТИЯ ПО ИСТОРИИ ИНФОРМАТИКИ Автор-составитель Я.И. Фет Ответственный редактор академик Б.Г. Михайленко НОВОСИБИРСК АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО ГЕО УДК 00 ББК 22.18+32. Ф Хрестоматия по истории информатики / Автор-составитель Я.И. Фет ; отв. ред. Б.Г. Михайленко ; Рос. акад. наук, Сиб. отд-ние, Институт вычислительной математики и математической геофизики. – Новосибирск :...»

«МЕЖДИСЦИПЛИНАРНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР СВЯЗИ И ИНФОРМАТИЗАЦИИ ВИТИ НТУУ “КПИ” Научно-исследовательская лаборатория МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ Кафедра “Применения средств радиосвязи” ВИТИ НТУУ “КПИ” Кафедра “Применения средств специальных телекоммуникационных систем” ИССЗИ НТУУ “КПИ” _ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ЕСТЕСТВОЗНАНИЯ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» Военный факультет ОРГАНИЗАЦИЯ ПОДГОТОВКИ НАУЧНЫХ КАДРОВ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ НА ВОЕННОМ ФАКУЛЬТЕТЕ Материалы научно-методического семинара (Минск, 30 октября 2013 года) ОСОБЕННОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ ВОЕННОГО ВУЗА, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ОРГАНИЗАЦИИ ВОЕННО-ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА СОВРЕМЕННЫХ...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» Управление воспитательной работы с молодежью Социально-педагогическая и психологическая служба Организация работы профессорско-преподавательского состава с несовершеннолетними студентами, совершившими правонарушение Минск 2015 Составитель: педагог социальный Е.А. Скворцова Организация работы профессорско-преподавательского состава с несовершеннолетними...»

«Баралы апарат ралдары информатика пнінен Халыаралы олимпиаданы ткізілуі туралы Средства массовой информации о проведении Международной олимпиады по информатике Автор: Жаппарберген Айбота 27 Шілде 2015, 16:57 Алматыда информатика пнінен XXVII халыаралы олимпиада басталды (ФОТО) АЛМАТЫ. азАпарат Бгін Алматыда лФараби атындаы аза лтты университетінде информатика пнінен XXVII халыаралы олимпиаданы салтанатты ашылу рсімі тті. зіні алысзінде Р Білім жне ылым министрлігі Мектепке дейінгі жне орта...»

«ВЕСТНИК Выпуск 14 Октябрь 2014 В ЭТОМ ВЫПУСКЕ: * Вступительное слово от Председателя Совета и Управляющего директора OneGeology * OneGeology – краткая информация * Создание Консорциума OneGeology и его структура * Учрежденные формы членства в OneGeology * Главные Члены OneGeology на настоящий момент * Последние важные встречи * Недавние и предстоящие события * Ян Джексон (Ian Jackson) получает награду подразделения Геоинформатики Геологического Общества Америки (GSA) * Приложение 1: Расширение...»

«Учреждение образования УТВЕРЖДЕНО «Белорусский государственный Ректором университет информатики и М.П. Батурой радиоэлектроники» «27» января 2015 г. План мероприятий университета по проведению в 2015 году Года молодёжи В целях развития творческого, научного и профессионального потенциала молодежи, ее активного привлечения к проведению социальноэкономических преобразований в Беларуси, воспитания чувства патриотизма и гражданской ответственности у молодых граждан 2015 год в Беларуси объявлен...»







 
2016 www.nauka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, издания, публикации»

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.