Математические методы и модели анализа развития малых и средних предприятий: на примере Ирана
Диссертация
В научно-методическом плане проблема построения различных интегральных индикаторов и оценок является достаточно популярной среди исследователей — экономистов, социологов, экологов. Известно множество подходов к ее решению. В силу специфики решаемой задачи все они в той или иной мере основаны на сочетании формальных и экспертных методовот достаточно простых до самых изощренных. Следует понимать… Читать ещё >
Содержание
- ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ И СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ МАЛЫМИ И СРЕДНИМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
- 1. 1. Современные подходы к анализу сущности и роли малого и среднего бизнеса в макроэкономической среде
- 1. 2. Анализ роли и места малых и средних предприятий в экономике Ирана
- 1. 2. 1. Определение сектора малых и средних предприятий
- 1. 2. 2. Размер и структура сектора МСП
- 1. 2. 3. Плотность распространения и трудовые ресурсы малых и средних предприятий
- 1. 2. 4. Добавленная стоимость малых и средних предприятий
- 1. 2. 5. Эффективность функционирования МСП
- 2. 1. Малые и средние предприятия как экономическая система
- 2. 2. Обоснование применимости теории нечетких множеств при моделировании экономических систем
- 2. 2. 1. Аналитические задачи принятия решений
- 2. 2. 2. Источники неопределенности в экономической системе. Квазистатистика
- 2. 2. 3. Соотношение вероятностных, экспертных и нечетко-множественных подходов к моделированию экономических систем
- 2. 3. Анализ исследований в области экономико-математического моделирования МСП
- 3. 1. Механизм и алгоритм вывода в системах нечеткого вывода
- 3. 2. Задача нечеткой кластеризации и алгоритм ее решения
- 3. 2. 1. Четкая кластеризация алгоритмом с-средних
- 3. 2. 2. Базовый алгоритм нечетких с-средних
- 3. 2. 3. Основные идеи метода горной (субтрактивной) кластеризации
- 3. 3. Нечеткий регрессионный анализ методом нечетких с-средних
- 3. 4. Гибридная сеть как адаптивная система нейро-нечеткого вывода
- 3. 5. Анализ существующих программных средств для построения адаптивных моделей нечеткого вывода
- 3. 6. Влияние макроэкономических факторов на развитие МСП в регионах Ирана
- 3. 6. 1. Макроэкономические факторы развития МСП — предварительный анализ
- 3. 6. 2. Нечеткое моделирование развития МСП в регионах Ирана
- 3. 6. 3. Нейро-нечеткое моделирование развития МСП в регионах Ирана
- 3. 6. 4. Нечеткий регрессионный анализ как метод идентификации МСП Ирана
- 4. 1. Разработка методики моделирования нечетких баз знаний при многокритериальной и многоуровневой оценке
- 4. 1. 1. Принципы лингвистического моделирования
- 4. 1. 2. Математическая модель деловой активности региона
- 4. 1. 3. Метод оценки деловой активности региона
- 4. 2. Нечетко-множественная модель оценки регионов по общему интегральному показателю развития МСП. ф 4.2.1. Общие этапы оценки модели
- 4. 2. 2. Модель оценки уровня развития МСП
- 4. 2. 3. Модель оценки вклада МСП в экономику региона
- 4. 2. 4. Оценка и классификация регионов по эффективности функционирования МСП
- 4. 2. 5. Оценка и классификация регионов по общему интегральному состоянию развития МСП
- 4. 3. Нечетко-множественная модель оценки социально — экономического состояния региона
- 4. 3. 1. Общие этапы моделирования
- 4. 3. 2. Классификация регионов по социально-экономическому состоянию региона
- 4. 4. Нечетко-множественная модель оценки деловой активности региона
- 4. 5. Программная реализация модели оценки деловой активности регионов
- 4. 6. Экспертная система баз знаний для оценки деловой активности региона на базе нечеткой логики
- 4. 6. 1. Проектирование экспертных систем в среде Fuzzy TECH
- 4. 6. 2. Проектирование экспертной системы баз знаний для оценки деловой активности, социально-экономического состояния региона и развития МСП
Список литературы
- Алексеев А. В. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств // Методы и системы принятия решений: Сб. тр. / Под ред. А. Н. Борисова. Рига: РПИ, 1979.
- Алехина А. Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности // Новости искусственного интеллекта. № 3, 2000.
- Анализ роли и места малых и средних предприятий России. Статистическая справка. М., 2003, С. 58.
- Андрейчиков A.B., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. — 363 с.
- Афанасьев В., Крылова Е. Малое предпринимательство в решении проблемы занятости // Российский экономический журнал. 1996. № 10. С. 40−46.
- Бабаева JI.B., Лапина Г. П. Малый бизнес в России в эпоху экономических реформ. М.: Ин-т социологии РАН, 1997.
- Баженов Ю.К., Баженов А. Ю. Малое предпринимательство: практическое руководство по организации и ведению малого бизнеса. -М.: Маркетинг, 1999, — 104 с.
- Беллман Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Пер. с анг.-М.: Мир 1976.-С.172−215.
- Блинов А.О., Голаенко И. П. Малый бизнес в России: вчера, сегодня, завтра. Краснодар, 1996.
- Ю.Борисов А. Н., Виллюмс Э. Р., Сукур Л. Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ Рига: Зинатне, 1986. — 195 с.
- П.Борисов А. Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей Рига: Зинатне, 1990. — 184 с.
- Борисов А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений//Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании.- Рига: Изд-во Риж. техн. ун-та, 1992. С. 130−142.
- Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьев Г. В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений М: Радио и связь, 1989. -304 с.
- Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982.
- Бочарников В.П. Fuzzy Technology: модальность и принятие решений в маркетинговых коммуникациях. К.: Ника-Центр, Эльга, 2002.- 224 с.
- Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике. Санкт-Петербург: Наука, РАН, 2001.-328с.
- Бревнов A.A. Маркетинг малого предприятия. Практическое пособие. -Киев: ВИРА-Р, 1998.-384 с.
- Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. -Изд-е 3-е, перераб. и дополн. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. — 520с.
- Высоков В.В. Малый бизнес: made in Russia. Ростов-на-Дону, 1999.
- Глухова Я.В. Опыт развития малого предпринимательства в индустриально-развитых странах и в России. Дисс. канд. экон. наук. М.: Московский коммерческий университет, 1996.С. 18.
- Глушков В.М. Введение в АСУ. -Киев:Тэхника,-1974.-320 с.
- Горшков М.К., Тихонова Н. Е., Чепуренко А. Ю., Средний класс в современном российском обществе, -М.: РОССПЭН- РНИСиНП, 1999
- Дилигинский Н.В., Дымова Л. Г., Севастьянов П. В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности.-М.: Изд-во Машиностроение-1, 2004.-450 с.
- Дрогобыцкий И.Н. Информационное моделирование экономических систем. М.: Финансовая академия при Правительстве РФ, 1999.
- Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир. -1976.- 511с.
- Егорова Н.Е. Моделирование малого бизнеса в условиях становления рыночных отношений. Вестник Российского гуманитарного научного фонда, 1998, № 1, с.84−93.
- Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
- Законодательное обеспечение предпринимательства: проблемы и механизмы, Материалы Международной конференции, Информационный бюллетень № 3 -М., 2001.
- Иванова Н.Ю. Национальные особенности российского предпринимательства. «Россия сегодня: общество, культура, государство, человек». Тезисы докладов Межвузовской научно-теоретической конференции. — М.: МГИЭМ (ту), 1998. С. 192−193.
- Иванова Н.Ю., Белов И. А. Ресурсный потенциал малого бизнеса.-«Россия сегодня: общество, культура, государство, человек». Тезисы докладов Межвузовской научно-теоретической конференции. М.: МГИЭМ (ту), 1998. С. 190−191.
- Иванова Н.Ю., Орлов А. И. Экономико-математическое моделирование малого бизнеса (обзор подходов). Журнал «Экономика и математические методы». 2001. Т.37. № 2. С.128−136.
- Колесникова J1.A. Предпринимательство и малый бизнес в современном государстве: управление развитием. М.: Новый Логос, 2000.
- Комарцова Л.Г., Максимов A.B. Нейрокомпьютеры. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002. — 320 с.
- Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В. В. Борисов, И. А. Бычков, A.B. Дементьев, А. П. Соловьев, A.C. Федулов. -М.: Горячая линия Телеком, 2002. — 154 с.
- Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Пер. с анг.-М.:Радио и связь.- 1982.- 432 с.
- Кочеврин Ю. Малый бизнес в США. М.: Мысль, 1965. С. 15
- Кравец A.C. Природа вероятности, М.: Мысль, 1976.
- Кравченко Ю.А. Перспективы развития гибридных интеллектуальных систем // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2002. — № 3. — С. 34−38.
- Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Физматлит, 2002. — 256 с.
- Круглов В.В., Усков A.A. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. — 177 с.
- Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001. — 224 с.
- Круглов В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, 2001. 382 с. 2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия — Телеком, 2002. 382 с.
- Крутик А.Б., Горенбуртов М. Д. Малое предпринимательство и бизнес-коммуникации. Учебное пособие. СПб.: Бизнес-Пресса, 1998. — 295 с.
- Колесников А., Колесникова Л. Малый и средний бизнес: Эволюция понятий и проблема определения //Вопросы экономики. 1996. — № 7. С. 57.
- Кук К. Дж. Малый бизнес. Маркетинг. -М.: Довгань, 1998. 108 с.
- Лапуста М.Г., Старостин Ю. К. Малое предпринимательство. М.: ИНФРА-М, 1998.-320 с.
- Лебедева И. Особенности управления трудом на мелких и средних предприятиях Японии // Проблемы теории и практики управления. 2000. № 6. С. 105.
- Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде Matlab и fuzzy TECH. -СПб.: БХВ- Петербург, 2005. -736 с.
- Малое предпринимательство в России: прошлое, настоящее и будущее/ Под ред. Б. Г. Ясина, А. Ю. Чепуренко, В. В. Буева. — М.: Фонд «Либеральная миссия», 2003. — 220 с.
- Малое предпринимательство в России: состояние, проблемы, перспективы (аналитический сборник). М.: 1999.
- Малое предпринимательство: управление и организация. М.: ДеКА, 1998.-376 с.
- Малый бизнес в регионе: тенденции и проблемы развития. Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 1998.
- Малый бизнес в России / Авилова A.B., Алимова Т. А. и др. М.: КОНСЭКО, 1998.
- Малый бизнес в СНГ и Восточной Европе: трудности роста (середина -вторая половина 90-х гг.). М.: Рос. независимый институт социальных и национальных проблем, 1997.
- Налимов В.В. Вероятностная модель языка. О соотношении естественных и искусственных языков. 2-ое изд., перераб. и доп. — М.: Наука, 1979. — С.272−295.
- Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций. СПб, Типография «Сезам», 2002.
- Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях. СПб, Типография «Сезам», 2003.
- Недосекин А.О. Анализ живучести систем энергетики комбинаторно-вероятностными методами // Известия РАН. Энергетика, 1992, № 3.
- Недосекин А.О. Комплексная оценка риска банкротства корпорации на основе нечетких описаний.- На сайте: http://sedok.narod.ru/scgroup.html
- Недосекин А.О. От вычислений со словами к вычислениям с образцами. — На сайте: http://sedok.narod.ru/scgroup.html.
- Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д. А. Поспелова.-М.:Наука.-1986.-312 с. 69.0быдённова Т.Б., Чепуренко А. Ю. Занятость, малый бизнес и рынки труда в России и Молдове, М.: РНИСиНП, 2000.
- Орлов А.И. Что нужно знать руководителю малого предприятия (из опыта работы). Тезисы докладов международной конференции «Подготовка специалистов в области малого бизнеса в высшей школе». -М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999.
- Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Радио и связь, 1981. — 286 с. 72.0совский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
- Паклин Н.Б. Адаптивные модели нечеткого вывода для идентификации нелинейных зависимостей в сложных системах: Дис. к-та техн. наук. -Ижевск, 2004.- 162 с.
- Понаморев Ю.П. Игровые модели: математические методы, психологический анализ. М.: Наука, 1991.- 160 с
- Поспелов Д.С. «Серые» и/или «черно-белые» шкалы.// Прикладная эргономика. Специальный выпуск «Рефлексивные процессы». 1994. -№ 1.
- Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. -М.: Экономика, 1997.
- Растригин Л.А. Этот случайный, случайный, случайный мир. -М.: Молодая гвардия.- 1974. 207 с.
- Российское обозрение малых и средних предприятий 2001″, М., 2002.
- Ротштейн А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. -Винница:Континент-Прим.- 1996. 132с.
- Ротштейн А.П., Лойко Е. Е., Кательников Д. И. Прогнозирование количества заболеваний на основе экспертно-лингвистической информации //Кибернетика и системный анализ. -1999.-№ 2, — С. 178−185.
- Ротштейн А.П., Штовба С. Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов.-Винница: Континент-Прим.-1997.- 142 с.
- Ротштейн О.П., Жупанова М. О., Шеверда В. М. Диференцйна дагностика шемчноТ хвороби серця на основ нечтко1 логки //Всник ВП.-№ 3. 1994.-С. 32−38.
- Ротштейн О.П., Ларюшкн С. П., Кательнков Д. Багатофакторний аналз технологчного процесу боконверс1 на основ лнгвстичноТ нформац1-// Всник ВП.-1997. -№ 3, — С.-38−45.
- Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. — 320 с.
- Ротштейн А.П., Штовба С. Д. Нечеткий многокритериальный анализ вариантов с применением парных сравнений // Известия РАН. Теория и системы управления.- 2001.- № 3.- С. 150−154.
- Рутковская Д. и др. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. Пер. с польск. И. Д. Рудинского.-М.: Горячая линия-Телеком, 2004.-452 с.
- Рыбина М.Н. Организационно-экономические условия формирования конкурентоспособного малого предпринимательства. // Менеджмент в России и за рубежом, 1999, № 4. С. 99−111.
- Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998.
- Рубе В.А. Малый бизнес: История, теория, практика. М.: ТЕИС, 2000. С. 30−32.
- Савченко В. Феномен предпринимательства. 2. Формы предпринимательства // Российский экономический журнал. 1995. № 10. С. 59.
- Сирополис Н. К. Управление малым бизнесом. Руководство для предпринимателей. М: Дело, 1997. — 672 с.
- Система поддержки и развития малого предпринимательства в Москве. -М.: Институт экономики РАН, 1998. 262 с.
- Смирнов С.А. Малое предпринимательство: общественная поддержка и содействие развитию. М.: Контур, 1999. — 290 с.
- Советский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1981.
- Стратегии бизнеса. М.: КОНСЭКО, 1998.
- Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условия неопределенности. -М.: Наука, 1981.
- Фишберн П. С. Теория полезности для принятия решений. Пер. с анг. -М.: Наука, 1977.-352 с.
- Цыпкин ЯЗ. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука.- 1984.-320 с.
- ЮО.Чепуренко А. Ю. Малое предпринимательство в России, Национальный институт системных исследований проблем предпринимательства: http://www.nisse.ru/analitics.html
- Ю1.Штайнхофф Д. Берджес С. Основы управления малым бизнесом. М.: БИНОМ, 1997.-496 с.
- Штейнберг Ш. Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат.- 1987. — 81 с.
- ЮЗ.Штовба С. Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в пакете MATLAB // Exponenta Pro: Математика в приложениях. 2003. — № 2. — С. 9−15.
- Ю4.Шулус А. Становление системы поддержки малого предпринимательства в России // Российский экономический журнал. 1997. № 5−6. С. 85.
- Ю5.Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.-М.:Мир,-1975.-321 с.
- Юрков С. Предпринимательство и нововведения в современных фирмах // Мировая экономика и международные отношения. 2000. № 9. С. 109.
- Acs, Z .J. and Audretsch D.B. Innovation, Market Structure, and Firm Size, Rewiew of Economics and Statistics 69, 1987. -p.567−574.
- Audretsch D. Entrpreneurship: Survey of the Literature, Prepared for the European Comission, Enterprise Directorate General, CEPR, London, 2002.
- Babuska R. Fuzzy Modeling for Control. Boston: Kluwer Academic Publishers. 1998.
- Batyrshin I. On Granular Derivatives and the Solution of a Granular Initial Value Problem // Int. J. Appl. Math. Сотр., Vol 12, 3, 2002.
- Batyrshin I., Wagenknecht M. Towards a Linguistic Description of Dependencies in Data // Int. J. Appl. Comput. Sci., 2002, Vol. 12, № 3.
- Beck T., Levine R. at al. Small and Medium Enterprises, Growth, and Poverty: Cross-Country Evidence, World Bank Policy Research Working Paper 3178, 2003.
- Becker G. Human Capital. A theoretical and empirical analysis with special reference to education.-USA: The University of Chicago Press, -1993.
- BellmanR.E., ZadehL.A. Decision-Making in Fuzzy Environment// Management Science, vol. 17. 1970. -- № 4. — P. 141 — 160.
- Bezdek J.C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. New York: Plenum Press. 1981.
- Bosma N. S. et al Modeling Business Ownership in the Netherlands, Research Report 9911/E, EIM Business and Policy Research Center, Zoetermeer, Netherlands, 2000.
- Bosma N. and van Gelderen M. Setting up a Business in the Netherlands, Research Report, EIM Business and Policy Research Center, Zoetermeer, Netherlands, 2000.
- Carree M., van Stel Y., Thurik R., Wennekers S, Business Ownership and Economic Growth: An Empirical Investigation, ELM Business and Policy Research Center, Research Report 9809/E, 1999.
- Christensen P., Ulhoi J. The Entrepreneurial Process in a Dynamic Network Perspective. A Review and Future Directions of Research.-Denmark: The Aarhus School of Business, -2000.
- Dale D.I. Probability, vague statements, and fuzzy sets. Philos. Science, 47:38−55, 1980.
- Dubois D. H. and Prade H. Fuzzy Sets and Statistical Possibility Theory. Plenum Press, New York, 1988.
- Dubois D. H. and Prade H. Fuzzy sets and probability: misunderstandings, bridges, and gaps. In Proc. of the Second IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pages 1059−1068. IEEE, Piscataway, 1993.
- Dubois P. and Prade H. Fuzzy sets and statistical data. Euro. J. Oper. Res., 25:345−356, 1986.
- Fuzzy Logic Toolbox. User’s Guide, Version 7.0.1. The Math Works Inc., 2004.
- Fuzzy TECH 5.5 User’s Manual. -INFORM GmbH., -2001.-257 p.
- Giles D.F., Draeseke R. Econometric Modeling Using Pattern Recognition via Fuzzy c-Means Algorithm. Computer Aided Econometrics. New York: Marcel Dekker.-2001.
- Grabisch M., Nguyen H.T., and Walker E. Fundamentals of Uncertainty Calculi with Applications to Fuzzy Inference. Kluwer, Dordrecht, 1995.
- Hoppner Frank et al. Fuzzy cluster analysis: methods for classification, data analysis, and image recognition. England: John Wiley & Sons Ltd.-1999.-290p.
- Iranian Statistical Yearbook 1376. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1377. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1378. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1379. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1380. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1381. http://eamar.sci.org.ir
- Iranian Statistical Yearbook 1382. http://eamar.sci.org.ir
- Jang J.-S. R. et al. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: a computational approach to learning and machine intelligence.-USA: Prentice-Hall.-1997. -615 p.
- Jang J.-S.R. Input Selection for Anfis Learning.- New Orleans: Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 1996.
- Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. 1993. — Vol. 23. — P. 665 — 685.
- Kosko B. Fuzziness vs. probability. Inter. J. of General Systems, 17:211 240, 1990.
- Little Ian M.D., Mazumdar D., Page J.M. Small Manufacturing Enterprises: A comparative Analysis of India and other Economies, Oxford: Oxford University Press, 1987
- Loveman G. and Werner S. The Re-emergence of Small-Scale Production: International Perspective, Small Business Economics, 3(1), 1991, P.1−38.
- Miller G.A. The Magic Number Seven Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information //Psychological Review.- 1956.- № 63.-p. 81−97.
- Mueller J.A., Lemke F. Self-organising Data Mining: An Intelligent Approach to Extract Knowledge from Data.-Hamburg: Trafford publication, 2003, — 338 p.
- National Statitistics. http://eamar.sci.org.ir
- Nauck D., Klawonn F., Kruse R. Foundations of Neuro-Fuzzy Systems. John Wiley & Sons.- 1997.- 305p.
- Noorderhaven N. et al. Self-employment across 15 European countries: the role of dissatiffaction, SCALES Paper 0223, EIM Business and Poolicy Research Center, Zoetermeer, Nederlands, 2003.
- Noorderhaven N. et al. Uncertainty avoidance and the rate of business ownership across 22 OECD countries, 1976−2000, International Workshop on Entrepreneurship and Culture, Paper 0515, MPI Jena, 2005.
- Nurgent J.B., Yhee S.J. Small and Medium Enterprises in Korea, Constraints and Policy Issues, Working Paper, Korea Development Institute, Seoul, 1999.
- Peters G. Fuzzy linear regression with fuzzy intervals. Fuzzy Sets Syst., 63:45−55, 1994.
- Pruza, T.J. and J.A. Schmitz Jr. Are New Firms an Important Sourse of Innovations? Evidence from the Software Industry, Economics Letters 35, 1991,339−342.
- Rasiah R. Government-Business Coordination and Small Enterprise Performance in the Machine Tools Sector in Malaysia, Small Business Economics, 2002, № 18,17−195.
- Rotshtein A. Fuzzy Reliability Analysis of Man-Machine Systems. In «Reliability and Safety Analysis under Fuzziness». Studies in Fuzziness. Vol. 4.- Phisica-Verlag, A Springer Verlag Company.- 1995, — p. 245−270.
- Sato Y. Work Organization and Job Quality of SMEs in Japan, Paper presented at SMEs development, innovation and growth, The Washington Workshop, OECD, 1996.
- Schiffer M., Weder B. Firm size and Business Environment: Worldwide Survey Results, IFC Discussion paper 43, 2001
- Stepherd D., Shi F.K.C. Economic Modeling with Fuzzy Logic. CEFES 98. UK: Cambridge.-1998.
- Strategy Document to enhance the contribution of an efficient and competitive small and medium-sized enterprise sector to industrial and economic development in the Islamic Republic of Iran. Vienna: UNIDO, 2003,-230 p.
- Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of Systems and its Application to Modeling and Control. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 15(1): 116−132, 1985.
- Tanaka H. and Lee H. Exponential possibility regression analysis by identification method of possibilistic coefficients. Fuzzy Sets Syst., 106:155 165,1999.
- Tanaka H., Uejima S., and Asai K. Fuzzy linear regression model. IEEE Trans. Systems Man Cybernet., 10:2933−2938, 1980.
- Tanaka H., Hayashi I., and Watada J. Possibilistic linear regression analysis based on possibility measure. In Preprints of Second IFSA Congress, pages 317−320. IFSA, Tokyo, 1987.
- Tanaka H. Fuzzy data analysis by possibilistic linear models. Fuzzy Sets Syst., 24:363−375, 1987.
- Tanaka H., Ishibuchi H., and Yoshikawa S. Exponential possibility regression analysis. Fuzzy Sets Syst., 69:305−318, 1995.
- Tanaka H., Uejima S., and Asai K. Linear regression analysis with fuzzy model. IEEE Trans. Systems Man Cybernet., 12:903−907, 1982.
- Trippi R.R., Lee J.K. Artificial Intelligence in Finance & Investing: State-of-the-Art Technologies for Securities Selection and Portfolio Management. Irwin Professional Publishing, 1995.
- Verheul I et al. An Eclectic Theory of Entrepreneurship, Research Report 0012/E, EIM Business and Policy Research Center, Zoetermeer, Netherlands, 2001.
- Wennekers, A.R.M. and A.R. Thurik, 1999, «Linking entrepreneurship and economic growth,» Small Business Economics,-1999. Vol. 13, P.27−55.
- Wennekers S., et al Entrepreneurship and its Conditions: JI macro Perspective, Research Paper, Centre for Advanced Small Business Economics, Erasmus University, Rotterdam, Netherlands, 2002.
- Wennekers A.R., Thunk A.R. Conditions, Entrepreneurship, and Economic Performance: the macro view, International Journal for Entrepreneurship Education l., 2002.
- Wildeman, R. E. Hofstede, G. Noorderhaven, N. G. Thurik, A R, 1999, Self employment in 23 OECD Countries. The Role of Cultural and Economic Factors, EIM Business and Policy Research, Research Report 9811/E.
- White, L. J., The Determinants of the Relative Importance of Small Business, The Review of Economics and Statistics, Volume 64, Issuel (Feb., 1982), 42−49.
- Xei X.L., Beni G.A. Validity Measure for Fuzzy Clustering // IEEE Trans, on Pattern Anal, and Machine Intell. 3 (8). 1991. — P. 841 — 846.
- Yager R., Filev D. Essentials of Fuzzy Modeling and Control. USA: John Wiley & Sons. 1984. — 387p.
- Yager R.R. A note on weighted queries in information retrieval systems, J. Amer. Soc. Information Sciences, 28 (1987) 23- 24.
- Yager R.R. Families of OWA Operators // Fuzzy Sets and Systems, 59, 1993.
- Yager R.R. Fuzzy Quotient Operator, Proc. Fourth Int. Conf. on Information Processing and Management of Uncertainty, Palma de Majorca (1992) p.317−322.
- Yager R.R. On Ordered Weighted Averaging Aggregation Operators in Multicriteria Decision making, IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics, 18 (1988), p.183 -190.
- Yager R.R. On the aggregation of processing units in neural networks, Proc. 1st IEEE Int. Conference on Neural Networks, San Diego, Vol. II.-1987. p. 927 -933.
- Yen K.K., Ghoshray S., and Roig G. A linear regression model using triangular fuzzy number coefficients. Fuzzy Sets Syst., 106: p.167−177, 1999.
- Zadeh L.A. Toward a Perception-Based Theory of Probabilistic Reasoning with Imprecise Probabilities // Journal of Statistical Planning and Inference 105 (2002)
- Zimmermann H.-J. Fuzzy Set Theory and its Applications. 3rd ed.-Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.- 1996. 315p.
- Zimmermann H.-J. Fuzzy Sets, Decision Making and Expert Systems.-KluwenDordrecht.-1987.- 335 p.