О современных интеллектуальных инструментах экономики и менеджмента

В области математических, статистических и инструментальных методов экономики происходят революционные изменения, краткому рассмотрению которых и посвящена настоящая статья. Новая парадигма математических методов исследования – ​основа методологии системной нечеткой интервальной математики. Велика роль таких инструментов, как терминологические системы. Среди интеллектуальных инструментов экономики и менеджмента одно из основных мест занимают методы принятия управленческих решений. Базовыми понятиями в математических методах и моделях теории принятия решений являются нечеткие и интервальные числа и множества, а потому интеллектуальные инструменты этой теории основаны на системной нечеткой интервальной математике. Многообразие экспертных процедур для сбора и анализа субъективных мнений экспертов опираются на интуицию как базовую составляющую мышления человека. Методы пробуждения и стимулирования интуиции заслуживают тщательного изучения и развития с целью их применения при решении практических задач. Методы разработки и применения технологий информационно-аналитической поддержки принятия решений, т.е. контроллинг, важны для экономики и менеджмента. Особенно перспективны контроллинг методов и его составная часть – ​контроллинг науки, в том числе наукометрические и экспертные методы управления научной деятельностью. Развитие цифровой экономики, под которой мы понимаем современные информационно-коммуникационные технологии в области экономики и управления, позволяет сформировать новую парадигму экономической науки. Ее основой, по нашему мнению, должна стать солидарная информационная экономика.

1. Аристотель (1969). Экономика. Кн. I–III / Перевод Г. А. Тарояна // Вестник древней истории. № 3. С. 217–242.

2. Богданов А. А. (1925). Всеобщая организационная наука (тектология). Часть 1. 3-е изд., перераб. и доп. Ленинград–Москва: Книга. 300 с.

3. Клейнер Г. Б. (2021). Системная экономика: шаги развития. М.: ИД «Научная библиотека», 746 с.

4. Лойко В. И., Луценко Е. В., Орлов А. И. (2017). Современные подходы в наукометрии. Краснодар: КубГАУ. 532 с.

5. Лойко В. И., Луценко Е. В., Орлов А. И. (2018). Современная цифровая экономика. Краснодар: КубГАУ. 508 с.

6. Луценко Е. В. (2002). Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем). Краснодар: КубГАУ. 605 с.

7. Медоуз Д. Х., Рандерс Й., Медоуз Д. (2007). Пределы роста. 30 лет спустя / пер. с англ. 3-е изд. М.: Академкнига. 342 с.

8. Орлов А. И. (1979). Устойчивость в социально-экономических моделях. М.: Наука. 296 с.

9. Орлов А. И. (1980). Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание. 64 с.

10. Орлов А. И. (1982). Математика нечеткости // Наука и жизнь. № 7. С. 60–67.

11. Орлов А. И. (2006). Теория принятия решений. М.: Экзамен. 576 с.

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

13. Орлов А. И. (2009). Организационно-экономическое моделирование. Нечисловая статистика. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана. 542 с.

14. Орлов А. И. (2011). Организационно-экономическое моделирование. Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана. 486 с.

15. Орлов А. И. (2018). Методы принятия управленческих решений. М.: КНОРУС. 286 с.

16. Орлов А. И. (2019). Контроллинг научной деятельности // Контроллинг. № 71. С. 18–24.

17. Орлов А. И. (2021). Системная нечеткая интервальная математика – ​основа математики XXI века // Научный журнал КубГАУ. № 1 (165). С. 111–130.

18. Орлов А. И. (2022). Смена терминологии в развитии науки // Научный журнал КубГАУ. № 3 (177). С. 232–246.

19. Орлов А. И., Сажин Ю. Б. (2020). Солидарная информационная экономика как основа новой парадигмы экономической науки // Инновации в менеджменте. № 26. С. 52–59.

20. Орлов А. И., Луценко Е. В. (2014). Системная нечеткая интервальная математика. Краснодар: КубГАУ. 600 с.

21. Орлов А. И., Луценко Е. В. (2022). Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике. Краснодар: КубГАУ. 405 с.

22. Соколов М. М., Чечик Е. А. (2022). Академические репутации российских экономистов и их наукометрические оценки. СПб.: Центр институционального анализа науки и образования Европейского университета в Санкт-Петербурге. 19 с.

23. Фалько С. Г. (2008). Контроллинг для руководителей и специалистов. М.: Финансы и статистика. 270 с.