Моделирование и управление остатками денежных средств предприятия

  • [Монография]
  • ISBN: 978-5-91292-098-1
  • Тираж: 100 экз.
  • М: Издательство «Креативная экономика», 2012
Translation will be available soon.

Аннотация:
В монографии изложены основы теории и методики управления денежными потоками. Приведены современный инструментарий и практические примеры обоснования решения по регулированию остатка денежных средств предприятия.
Представлена модель управления остатками денежных средств с использованием современного математического аппарата, информационных и программных ресурсов, обеспечивающих поддержание их значения на уровне, минимально необходимом для обеспечения достаточности денежных средств на предстоящие сутки. Инструментарий обеспечивает встраивание модели в современные корпоративные информационные системы, обновление информационной базы данных в режиме реального времени, формирует возможности повышения эффективности
управления предприятиями за счет снижения иммобилизованных денежных средств. Приведены практические рекомендации по моделированию остатков денежных средств предприятий в условиях высокой неопределенности платежей.
Монография предназначена для менеджеров, экономистов-математиков, финансистов и аналитиков, разрабатывающих и реализующих проекты по формированию эффективности финансового управления предприятия, может быть полезна студентам, изучающим экономику и финансы фирм, экономико-математическое моделирование, информационные технологии в управлении.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Терёхин В.И., Подгорнова Н.А. Моделирование и управление остатками денежных средств предприятия. – М: КРЕАТИВНАЯ ЭКОНОМИКА, 2012.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.
2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрии: Учебник для вузов / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с., с.888–959.
3. Алтунин, А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. – Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2000. – 352 с.
4. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. – М.: Наука, 1976. – 343 с.
5. Астафьева, Я.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения / Я.М. Астафьева // Успехи физических наук. – 1996. – Т. 166. – № 11. – С. 1145–1170.
6. Афанасьев, А. Анализ временных рядов и прогнозирование / А. Афанасьев. – М.:Финансы и статистика, 2001. – 228 с.
7. Берестов, В. Достаточно включить компьютер: Построение системы оперативного анализа денежного потока / В. Берестов, В. Лапиков // Бухгалтер и компьютер. – 2003. – № 8. – С. 30–32.
8. Бланк, И.А. Основы финансового менеджмента / И.А. Бланк. – Киев: Ника–Центр, 2000. – 720 с.
9. Бланк, И.А. Стратегия и тактика управления финансами / И.А. Бланк. – Киев: ИТЕМ: АДЕФ-Украина, 2001. – 428 с.
10. Бланк, И.А. Управление прибылью / И.А. Бланк. – Киев: Ника-Центр: Эльга, 2001.- 516 с.
11. Бланк, И.А. Финансовый менеджмент / И.А. Бланк. – Т. 1, 2 – Киев: ИТЕМ: АДЕФ-Украина, 2001. – 634 с.
12. Блаттер, С. Вейвлет-анализ. Основы теории / С. Блаттер. – М.: Техносвера, 2004 – 280 с.
13. Божокин, С.В. Фракталы и мультифракталы / С.В. Божокин, Д.А. Паршин. – Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. – 128 с.
14. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. – М.: Мир, 1974. – 357 с.
15. Бочаров, В.В. Управление денежным оборотом предприятий и корпораций / В.В. Бочаров. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 141 с.
16. Бочаров, В.В. Управление денежным оборотом предприятий и корпораций / В.В. Бочаров. – М.:Финансы и статистика, 2001. – 141 с.
17. Бригхем, Ю. Финансовый менеджмент Полный курс: В 2-х т. / Ю. Бригхем, Л. Гапенски. – СПб.: Экономическая школа, 1997. – Т. 1 – 492 с.; т. 2. – 497 с.
18. Рутгайзер, В.М. Оценка стоимости бизнеса / В.М. Рутгайзер – М: Маросейка, 2008. – 432 с.
19. Владимирова, Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие / Л.П. Владимирова. – М.: Издательский дом «Дашков и К», 2000. – 308 с.
20. Воробьев, В.П. Теория и практика вейвлет-преобразований / В.П. Воробьев, В.Г. Грибунин. – СПб.: ВУС, 1999. – 204 с.
21. Вороновский, Г.К. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский – Х.: ОСНОВА, 1997. – 112 с.
22. Галушкин, А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учеб. пособие для вузов / А.И. Галушкин. – М.: ИПРЖР, 2000. – 289 с.
23. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. Пособие для вузов / А.И. Галушкин. – М.: ИПРЖР, 2001. – 385 с.
24. Герасенко, В.П. Прогнозирование и планирование экономики. Практикум/ В.П. Герасенко. – Минск: Новое знание, 2001. – 192 с.
25. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. / В.Е. Гмурман. – М.: Высш. шк., 1999. – 479 с.
26. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: Учеб.пособие для вузов / В.А. Головко. Общая ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2001. – 256 с.
27. Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. – Новосибирск: Наука, 1996. – 276 с.
28. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. – М.: СП “ПараГраф”, 1990. – 159 с.
29. Гренджер, К. Спектральный анализ временных рядов в экономике / Гренджер К., Хатанака М. Пер.с англ. – М.: Статистика., 1972 – 312 с.
30. Дамодаран, А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов / А. Дамодаран, пер. с англ. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 1342 с.
31. Ван Хорн, Дж. К. Основы управления финансами / Дж. К. Ван Хорн. Пер. с англ., гл. ред. Я.В. Соколов. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 799 с.
32. Добеши, Я. Десять лекций по вейвлетам / Я. Добеши. – М.: РХД, 2001. – 464 с.
33. Дремин, И.М. Вейвлеты и их использование / И.М. Дремин, О.В. Иванов, В.А. Нечитайло // Успехи физических наук. – 2001. – Т. 171. – № 5. – С. 465 – 501.
34. Дьяконов, В.П. Вейвлеты. От теории к практике / В.П. Дьяконов. – М.: Солон-Р, 2002. – 448 с.
35. Дьяконов, В.П. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справчник / В.П. Дьяконов. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.
36. Ежов, A.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / A.А. Ежов, C.А. Шумский. – М.: МИФИ, 1998. – 224 с. http://www.neuroproject.ru.
37. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 480 с.
38. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А.Г. Ивахненко. – Киев: Наукова думка, 1975. – 340 с.
39. Инвесткомпания «Финнам». [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.finam.ru.
40. Информационное агентство фондового рынка «Финмаркет». [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://finmarket.ru.
41. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей. – Т. 1. – М.: ВИНИТИ, 1990.
42. Калан, Р. Основные концепции нейронных сетей / P. Калан. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 288 с.
43. Кейнс, Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег / Дж. М. Кейнс. – М.: Прогресс, 1978. – 341 с.
44. Киселев, А.А. Вейвлет своими руками. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.BaseGroup.ru.
45. Киселев, А.А. Непрерывное вейвлет-преобразование в анализе бизнес-информации. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.BaseGroup.ru.
46. Киселев, А.А. Основы теории вейвлет-преобразований. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.BaseGroup.ru.
47. Клеопатров, Д.И. Прогнозирование экономических показателей с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование / Д.И. Клеопатров, А.А. Френкель. – М.: Наука, 1973. – 298 с.
48. Ковалев, В.В. Введение в финансовый менеджмент / В.В. Ковалев. – М.: Финансы и статистика, 2006. –768 с.
49. Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В.В. Ковалев. – М.: Финансы и статистка, 2001. – 512 с.
50. Ковалёв, В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика / В.В. Ковалев. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008. – 1024 с.
51. Ковалев, В.В., Волкова, О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник для вузов / В.В. Ковалев. – М.: Проспект, 2008. – 421 с.
52. Козырь, Ю.В. Модель оценки стоимости ликвидности. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.labrate.ru/kozyr/publication.htm, http://www.labrate.ru/kozyr.
53. Козырь, Ю.В. Оценка влияния ликвидности на стоимость активов / Ю.В. Козырь // Вопросы оценки. – 1999. – № 1. – С. 13–17.
54. Козырь, Ю.В. Оценка инвестиционной стоимости ликвидности актива. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/value_liquid.shtml, http://old.appraiser.ru/info/method.
55. Козырь, Ю.В. Оценка стоимости ликвидности / Ю.В. Козырь // Финансы и кредит. – 2004. – № 19 (157) – С. 37–44 , Вопросы оценки. – 2000. – № 4. – С. 49–50.
56. Колде, Я.К. Практикум по теории вероятностей и математической статистике: Учебн. пособие для техникумов / Я.К. Колде. – М.: Высш. Шк., 1991. – 157 с.
57. Комарцова, Л.Г. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов / Л.Г. Комарцова, А.В Максимов.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002 (Сер. Информатика в техническом университете). -320 с.
58. Комашинский, В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В.И. Комашинский, Д.А. Смирнов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2003. – 94 с.
59. Коупленд, Т. Стоимость компаний: оценка и управление / Т. Коупленд, Т. Коллер, Дж. Мурин. Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп—Бизнес», 2008. — 576 с.
60. Крамер, Г. Математические методы статистики / Г. Крамер. – М.:Мир, 1975. – 245 с.
61. Крейнина, М.Н. Финансовый менеджмент / М.Н. Крейнина. – М.: «Дело и Сервис», 2000. – 498 с.
62. Крижевская, Е.Ю. Совершенствование методов управления оборотными средствами предприятия в условиях переходной экономики. Автореферат дисс. … канд. эконом. наук. – М., 2000. – 146 с.
63. Кричевский, М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М.Л. Кричевский. – СПб.: Питер, 2005. – 304 с: ил.
64. Кроновер, Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории / Р.М. Кроновер. – М.: Постмаркет, 2000. – 354 с.
65. Курдюмов, С.П. Нестационарные структуры, динамический хаос, клеточные автоматы // Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур / С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. – М.: Наука, 1996. – С. 95–164.
66. Курейчик, В.В. Эволюционное моделирование: Учебное пособие по курсам «Эволюционное моделирование» и «Генетические алгоритмы» / В.В. Курейчик. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. – 76 с.
67. Легостаева, И.Л. Минимальные веса в задаче выделения тренда случайного процесса / И.Л. Легостаева, А.Н. Ширяев // Теория вероятностей и ее применение. – 1971. – Т. XVI, – № 2. – C. 339–345.
68. Логовский, Л.С. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики / А.С. Логовский // Нейрокомпьютер. – 1998. – № 1. – С. 45–48.
69. Лопатников, Л.И. Экономико-математический словарь / Л.И. Лопатников. – М.: Наука, 1987. – 510 с.
70. Лукасевич, И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений/ И.Я. Лукасевич. – М.: Финансы: ЮНИТИ, 1998. – 400 с.
71. Лукашин, Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учебное пособие / Ю.П. Лукашин. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.
72. Лукашов, С.А. Предпрогнозный анализ эффекта агрегирования временных рядов детской заболеваемости / С.А. Лукашов, О.И. Шапошникова // Электронный журнал «Исследовано в России». – С. 454 – 460.
73. Льюис, К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей / К.Д. Льюис. Пер. с англ. Демиденко Е.З. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 132 с.
74. Вейвлет в обработке сигналов / Мала С. Пер. с англ. – М.: Мир, 2005. – 671 с.
75. Маршалл, Д. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. Пер. с англ. / Д. Маршалл, В. Бансал. – М.: «ИНФАРМА-М», 1999. – 478 с.
76. Медведев, В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. Под общ. ред. В.Г. Потемкина. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с.
77. Минский, М.Л. Персептроны / М.Л. Минский, С. Пейперт. – М.: Мир, 1971.
78. Костина, Н. Финансовое прогнозирование в экономических системах / Н. Костина. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2002. – 285 с.
79. Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / А.В. Назаров, А.И. Лоскутов. – СПб.: Наука и техника, 2003. – 384 с.
80. Нанивская, В.Г. Теория экономического прогнозирования: Учебное пособие / В.Г. Нанивская, И.В. Андронова. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2000. — 98 с.
81. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных / Под редакцией В.П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия – Телеком, 2008. – 392 с.
82. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. – М.: Горячая линия – Телеком. 2000. – 182 с.
83. Николаев, А.Б. Нейросетевые методы анализа и обработки данных: Учебное пособие / А.Б. Николаев, И.Б. Фоминых. – М.: МАДИ (ГТУ), 2003. – 95 с.
84. Оссовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
85. Павлова, Л.Н. Финансовый менеджмент. Управление денежным оборотом предприятия: Учебник / Л.Н. Павлова – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. – С. 7–19.
86. Перар, Ж. Управление международными денежными потоками / Ж. Перар. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 548 с.
87. Перепелица, В.А. Предпрогнозный анализ объемов стока горных рек, как элемент экономической безопасности региона / В.А. Перепелица, Е.В. Попова, А.М. Янгишиева, Т.М. Леншова // Вестник ВГУ. Серия «Экономика и управление». – 2005. – № 1. – С. 67–76.
88. Перепелица, В.А. Математическое моделирование экономических и социально-экологических рисков / В.А. Перепелица, Е.В. Попова. – Ростов-н/Д.: Изд-во Ростовского университета, 2001. – 128 с.
89. Перепелица, В.А. Фрактальный анализ поведения природных временных рядов / В.А. Перепелица, Е.В. Попова // Современные аспекты экономики. – 2002. – №9 (22). – С. 185–200.
90. Перепелица, В.А. Исследование R/S-траектории одного временного ряда страхования / В.А. Перепелица, Д.А. Тамбиева, К.А Комиссарова // Электронный журнал «Исследовано в России». – С. 2663–2672.
91. Перепелица, В.Л. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов / В.А. Перепелица, Е.B. Попова. – Ростов-н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 2002. – 208 с.
92. Петерс, Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике / Э. Петерс – М.: Интернет-трейдинг, 2004. – 304 с.
93. Петерс, Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка / Э. Петерс. Пер. с англ. – М.: Мир, 2000. – 333 с.
94. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асои, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.: Мир, 1993. – 368 с.
95. Брейли, Р. Принципы корпоративных финансов / Р. Брейли, С. Майерс. Пер. с англ. – М.: ЗАО “Олимп-Бизнес”, 1997. – 1120 с.
96. Рожков, Л.Н. Выбор оптимального параметра сглаживания в методе экспоненциального сглаживания / Л.Н. Рожков, А.А.Френкель // Основные проблемы и задачи научного прогнозирования. – М.: Наука, 1972. – 154 с.
97. Розенблат, Ф. Принципы нейродинамики: Персептрон и теория механизмов мозга / Ф. Розенблат. Пер. с англ. – М.: Мир, 1965. – 175 с.
98. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. Пер. с пол. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.
99. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / C. Хайкин. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
100. Сигеру, О. Нейроуправление и его приложения / О. Сигеру. Пер. с англ. Под ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2001. – 321 с.
101. Смоленцев, Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB / Н.К. Смоленцев. – ДМК Пресс, 2005. – 304 с.
102. Снитко, Л.Т. Управление оборотным капиталом организации. Научное издание / Снитко Л.Т., Красная Е.Н. – М.: Изд-во РДЛ, 2002. – 84 с.
103. Стариков, А.Л. Нейронные сети – математический аппарат / А.Н. Стариков. [Электронный ресурс.] – Режим доступа: http:/www.BaseGroup.ru.
104. Статистика: Учебник / Под ред. проф. И.И. Елисеевой – М.: ООО «ВИТРЭМ», 2002. – 448 с.
105. Стоянова, Е.С. Управление оборотным капиталом / Е.С. Стоянова, Е.Б. Быкова, И.А. Бланк. – М.: Изд-во «Перспектива», 1998. – 128 с.
106. Терёхин, В.И. Экономическое обоснование управленческих решений: учебное пособие по обоснованию и реализации проектов развития бизнеса / В.И. Терехин. – Рязань: РГРТУ, 2009. – 252 с.
107. Терехов, С.А. Вейвлеты и нейронные сети: Лекция для школы-семинара «Современные проблемы нейроинформатики» / С.А. Терехов. МИФИ, Москва, 24–26 января 2001 г.
108. Тихонов, Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: Учебное пособие / Тихонов Э.Е. – Невинномысск, 2006. – 221 с.
109. Тихонов, Э.Е. Методы и алгоритмы прогнозирования экономических показателей на базе нейронных сетей и модулярной арифметики: Монография / Э.Е. Тихонов, В.А. Кузьмищев. – Невинномысск: Издательство НИЭУП, 2004. – 166 с.
110. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
111. Ушакова, Н.Н. Инвестирование, финансирование, кредитование: стратегия и тактика предприятия / Н.Н. Ушакова, Т.Е. Унковская, Н.Н. Гуляева, Н.А. Гринюк. – Киев: Киевский государственный торгово-экономический университет, 1997. – 584с.
112. Федер, Е. Фракталы / Е. Федер. – М.: Мир, 1991. – 260 с.
113. Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по экон. cпециальностям / В.В. Федосеев. – М.: ЮНИТИ, 2002. – 391 с.
114. Финансовое управление фирмой / В.И. Терехин, С.В. Моисеев, Д.В. Терехин, С.Н. Цыганков; под ред. В.И. Терехина. — М.: Экономика, 1998. — 350 с.
115. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С. Стояновой. – М.: Перспектива, 2003. – 656 с.
116. Френкель, А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда / Френкель А.А. – М.: Наука, 1972.
117. Хруцкий, В.Е. Внутрифирменное бюджетирование: Настольная книга по постановке финансового планирования / В.Е. Хруцкий, В.В. Гамаюнов. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 464 с.
118. Ченг, Ф. Ли. Финнерти, И.Дж. Финансы корпораций: теория, методы, практика / Ф. Ли Ченг, И. Джозеф. Финнерти. – М.: Инфра-М, 2000.
119. Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин. – М., «Статистика», 1977. – 200 с.
120. Чижиков, С.А. Комплекс non-linear science моделей и методов прогнозирования производственного индекса цен на сахар. Автореферат дисс. канд. эконом. наук. Ставрополь, 2003.–189 с.
121. Чуев, Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов / Ю.В. Чуев, Ю.Б. Михайлов, В.И. Кузьмин. – М.: Сов. радио, 1975. – 400 с.
122. Чуй, Ч. Введение в вэйвлеты / Ч. Чуй. – М.: Мир, 2001. – 412 c.
123. Чураков, Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. Пособие / Е.П. Чураков — М.: Финансы и статистика, 2004. – 240 с.
124. Чураков, Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов / Е.П. Чураков — М.: Финансы и статистика, 2008. – 208 с.
125. Шелобаев, С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов / С.И. Шелобаев. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 367 с.
126. Шихин, Е.В. Математические методы и модели в управлении: Учебное пособие для вузов / Е.В. Шихин, А.Г. Чхартишвили. – М.: Дело, 2000. – 440 с.
127. Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая / М. Шредер. – Ижевск: НИЦ "Регулярная и хаотичная динамика", 2001. – 528 с.
128. Шустер, Г. Детерминированный хаос: Введение / Г. Шустер. – М.: Мир, 1988. – 240 с.
129. Яковлев А.Н. Основы вейвлет-преобразования сигналов: Учебное пособие / А.Н. Яковлев. – М.: Сайм-пресс, 2003. – 80 с.
130. Яндиев, М.И. Финансовые рынки и корпоративные финансы: Учеб-метод. пособ. / М.И. Яндиев. – М: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2007. – 72 с.
131. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учебное пособие / Н.Г. Ярушкина. – М.:Финансы и статистика, 2004. – 320 р.
132. Misiti, M. Wavelet Toolbox User’s Guide. / M. Misiti, Y. Misiti, G. Oppenheim, J.-Ml Poggi. // The MathWorks Inc. – 2001.
133. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992. – Pp. 327–354.
134. Baumol, W. The Transactions Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach / W. Baumol // Quarterly Journal of Economics. – October 1952. – Pp. 545–556.
135. Beranek, W. Analysis for Financial Decisions / W. Beranek, R.D. Irwin. – Homewood, 1963. – Chap. 11.
136. Bishop, С. Neural Networks for Pattern Recognition / С. Bishop. – Oxford: University Press., 1995. – 498 р.
137. Coifman, Ed.R. Wavelet and Their Applications / Ed.R. Coifman. – Boston: Jones and Barlett Publ., 1992.
138. Fahlman, S.E. Faster-learning variations on back-propagation: an empirical study // Touretzky D., Hinton G.E., Sejnowski T.J. (eds.). Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer School. – San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1988 – P. 38–51.
139. Fausett, L. Fundamentals of Neural Networks / L. Fausett – New York: Prentice Hall, 1994.
140. Haykin, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation / S. Haykin – New York: Macmillan Publishing, 1994. – 691 p.
141. Hurst, H.E. Long-term Storage of Reservoirs / H.E. Hurst. // Transactions of the American Society of Civil Engineers. – 1991. – Vol. 88.
142. Increased Rates of Convergence Through Learning Rate Adaptation / R.A. Jacobs // Neural Networks. – 1988. – No. 1 (4) – P. 295–307.
143. Miller, M.H. Mathematical Models for Financial Management / M. H. Miller, D. Orr // Frontiers of Financial Management, South-Western Publishing Co., Cincinnati, 1984. – Pp. 238–239.
144. Miller, M.H. A model of the demand for money by firms / M.H. Miller, D. Orr // Quarterly Journal of Economics. – August 1966. – Vol. 80. – Issue 3. – Pp. 417–418.
145. Miller, T.W. The Value of Short-Term Cash Flow Forecasting Systems / T.W. Miller, B.K. Stone // Advances in Working Capital Management. – London: JAI Press Inc., 1996. – Vol. 3. – Pp. 3–63.
146. Patterson, D. Artificial Neural Networks / D. Patterson. – Singapore: Prentice Hall., 1996. – 126 p.
147. Piotrowska, M. Finanse spółek. Krótkoterminowe decyzje finansowe. – Wrocław: Wydawnictwo AE, 1997.
148. Rumelhart, D.E. Parallel Distributed Processing / D.E. Rumelhart, J. McClelland. – Cambridge, MA: MIT Press, 1986. – Vol. 1.
149. Rumelhart, D.E. Parallel Distributed Processing: Exploration in the Micro Structure of Cognition / D.E. Rumelhart. – Vol.1: Foundation. – Cambridge, MA: MIT Press, 1986.
150. Sankar, K.Pal. Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification / K.Pal. Sankar, Mitra Sushmita // IEEE Transactions on Neural Networks. – Vol. 3. – No. 5. – 1992. – Pp. 683–696.
151. Scherr, F.C. Modern Working Capital Management. Text and Cases / F.C. Scherr. – Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1989.
152. Shepherd, A.J. Second-Order Methods for Neural Networks / A.J. Shepherd. – New York: Springer, 1997.
153. Stone, B. The Use of Forecasts and Smoothing in Control – Limit Models for Cash Management / B. Stone. – Financial Management. – Wiosna 1972. – Pp. 72–84.