Управление институтом малого и среднего бизнеса на региональном уровне в условиях неопределенности
Автор: Галанцева И.В.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 2 (8), 2016 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены результаты исследования, которые могут быть применены в процессе выбора методов анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в регионах Российской Федерации в условиях неопределенности. В Российской Федерации процесс анализа управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса в условиях неопределенности является относительно менее развитым по причине значительно более поздней временной активизации здесь научных исследований и разработок. Особую актуальность значение данной проблемы в Российской Федерации приобрело на уровне отдельных регионов (региональном уровне) в процессе принятия их руководством различных управленских решений.
Институт малого и среднего бизнеса, анализ управления, неопределенность, методы анализа управления, региональный уровень, международный уровень
Короткий адрес: https://sciup.org/140268098
IDR: 140268098
Список литературы Управление институтом малого и среднего бизнеса на региональном уровне в условиях неопределенности
- Галанцева И.В. Авторский подход к анализу и формированию управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса/Изд-во КНИТУ (Вестник Казанского Технологического университета), 2014 - Т.17 №24 - С.390-395
- Галанцева И.В. Анализ предпринимательской среды регионов России. - Вестник Казанского технологического университета, № 14, том 16, - Казань Изд-во КНИТУ, 2013.
- Галанцева И.В.Процесс эффективного регионального развития в условиях неопределенности//Сборник материалов III международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы современной науки»/ Изд-во СКФУ г.Ставрополь, 2014 - С.113-119
- Галанцева И.В. Формирование авторского подхода к анализу управления функционированием институтов малого и среднего бизнеса//Сборник материалов II международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы современной науки» // Изд-во СКФУ г.Ставрополь, 2014 - С.126-133
- WASER J., GURBAT R., SADRANSKY B., GRÖLLER M. E.: Sketching uncertainty into simulations. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 18, 12 (2012), 2255-2264.
- R. Baker and K. Yacef. The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Datamining, 1(1):3-17, 2009.
- Yamamoto, T. (2012). Understanding the past: Statistical analysis of causal attribution. American Journal of Political Science 56 237-256.
- Williams, J., & Goos, M. (2013). Modelling with mathematics and technologies. In Clements, M. A. et al. (Eds.), Third international handbook of mathematics education (pp. 549-569). Berlin: Springer.
- Van der Kloot, W. A., Spaans, A. M. J., & Heinser, W. J. (2005). Instability of hierarchical cluster analysis due to input order of the data: The PermuCLUSTER solution. Psychological Methods, 10(4), 468-476.
- Devloo, V., Hansen, P., and Labb´e, M. (2003). Identification of all steady states in large networks by logical analysis. Bulletin of Mathematical Biology, 65(6), 1025-1051.
