Информационные системы, экономика, управление трудом и производством. Ученые записки. Выпуск 12

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ 
 
РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «РИНХ» 
 
ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ 
 
 
 
 
 
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ,  
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ ТРУДОМ 
И ПРОИЗВОДСТВОМ 
 
Ученые записки 
Выпуск 12 
 
 
 
 
 
 
Ростов-на-Дону 
2008 

УДК 004 (06) + 331 (06) 
И 74 
 
 
 
Информационные системы, экономика, управление трудом  
И 74 
и производством : уч. зап. / Рост. гос. эконом. ун-т «РИНХ». –  
 
Ростов н/Д, 2008. – Вып. 12. – 173 с.  
 
ISBN 978-5-7972-1312-3 
 
 
 
В ученых записках представлены результаты исследований по проблемам 
применения математических и инструментальных методов в экономике, по организационно-экономическим вопросам проектирования и применения информационных систем, по вопросам информационной безопасности и управления 
социально-экономическими системами. 
 
 
Редакционная коллегия 
Денисов М.Ю. (отв. ред.), 
Долятовский В.А., Ефимов Е.Н., Седенко В.И.,  
Тищенко Е.Н., Хубаев Г.Н., Калугян К.Х. 
 
 
 
 
Утверждены в качестве ученых записок Научно-методическим советом 
РГЭУ «РИНХ». 
 
 
 
 
УДК 004 (06) + 331 (06) 
И 74 
 
 
 
 
 
ISBN 978-5-7972-1312-3 
© Ростовский государственный  
экономический университет «РИНХ», 2008

СОДЕРЖАНИЕ 
 
РАЗДЕЛ 1. 
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ  
В ЭКОНОМИКЕ 
Батищева Г.А. 
Исследование миграционных потоков с помощью марковских случайных процессов 
 
5 
Батищева Г.А. 
Оптимизация совокупных доходов от миграции трудовых ресурсов  
 
7 
Клименко А.О. 
Несколько алгоритмов калибровки моделей искусственного интеллекта 
 
13 
Крюков С.В. 
Ранжирование организаций на основе модифицированного метода topsis 
 
17 
Мирошниченко И.И. 
Подход к разработке формализованной модели  
системы основных понятий специальности 
 
 
21 
Седенко В.И., Паламарчук С.А. 
Об априорной оценке решений трехмерных уравнений Навье-Стокса  
пространственных течений вязкой несжимаемой магнитной жидкости 
 
 
32 
Шестакова И.О. 
Расчет коэффициентов финансово-экономической устойчивости  
учреждения здравоохранения 
 
 
39 
 
РАЗДЕЛ 2. 
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ,  
УПРАВЛЕНИИ И ОБРАЗОВАНИИ 
Березовская Е.А. 
Основные подходы к разработке интеллектуальных информационных систем 
 
44 
Дронов А.М. 
О применимости системы «1С: Предприятие 8»  
к задачам управления машиностроительными предприятиями 
 
 
50 
Ефимов Е.Н., Ефимова Е.В. 
Минимизация эксплуатационных параметров информационных систем 
 
56 
Ефимов Е.Н., Фоменко Н.М. 
Сравнение качества электронных торговых площадок 
 
61 
Жилина Е.В. 
Оценка эффективности использования  
компьютерных адаптивных тестовых систем в образовании 
 
 
66 
Калугян К.Х. 
Информационные технологии в лингвистике 
 
73 
Ключкина Г.О., Бляхман А.Л. 
Качественное значение повышения плотности информации при использовании  
информационных технологий в рамках дисциплины «Физическая культура»  
для формирования навыка равномерного распределения сил  
на средних и длинных легкоатлетических дистанциях 
 
 
 
 
76 
Курбесов А.В. 
Подходы к деперсонализации информации в информационных системах  
медицинских и аптечных учреждений 
 
 
78 
Мисиченко Н.Ю.  
Методика оценки возможности трудоустройства выпускников вуза 
 
89 

Носко В.И., Остроух Е.Н., Солопова О.Г. 
Виртуальная система региональной интеграции  
в виде веб-портала инсорсинга ЮФУ и ЦКП 
 
 
95 
Шполянская И.Ю. 
Особенности моделирования информационных систем  
для малого предприятия 
 
 
100 
 
РАЗДЕЛ 3. 
ВОПРОСЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ 
Севастьянов Р.С. 
Особенности организации информационных систем в органах казначейства 
 
111 
Строкань Д.А. 
Сравнительный анализ систем инфраструктуры  
открытых ключей по критерию функциональной полноты 
 
 
119 
Тищенко Е.Н., Деревяшко В.В., Кравченко А.А. 
Анализ подходов к аттестации  
автоматизированных систем обработки и хранения данных 
 
 
126 
 
РАЗДЕЛ 4.  
УПРАВЛЕНИЕ  
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ 
Димитриади Н.А. 
Компетенции предпринимателя: использование структурированного интервью 
 
132 
Каймачникова Н.В.  
Инновации: необходимость и возможность в современной России 
 
136 
Ключкина Г.О., Бляхман А.Л. 
Введение для большого спектра различных видов спорта вместо двух  
разновозрастающих нормативов понятия нормированного результата 
 
 
146 
Коломейцева Я.О. 
Fuzzy ассессмент-модель успешности организации 
 
149 
Перов Г.О. 
Управление социально-экономическим развитием  
восточного Донбасса по окончании реструктуризации угольной отрасли 
 
 
155 
Причина О.С. 
Управление регионом как социально-экономической системой 
 
161 
Солопова О.Г., Ким Е.О., Золотарев А.А. 
Объектный анализ требований к СППР 
 
167 
 
Сведения об авторах 
 
172 
 

РАЗДЕЛ 1. 
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ  
В ЭКОНОМИКЕ 
 
Батищева Г.А. 
ИССЛЕДОВАНИЕ МИГРАЦИОННЫХ ПОТОКОВ  
С ПОМОЩЬЮ МАРКОВСКИХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ 
 
Из-за дефицита демографических ресурсов развитые европейские страны 
вынуждены принимать иммигрантов, но для уменьшения негативных последствий миграции (угроза изменения структурно-этнического состава общества, 
рост межэтнических, религиозных, политических конфликтов), они заинтересованы в привлечении мигрантов из европейских стран с переходной экономикой. 
Для решения данной проблемы государство должно управлять миграционными 
потоками. С учетом этого большой интерес представляет разработка миграционных моделей, позволяющих вскрыть закономерности и взаимосвязи стран, 
где входы одной страны согласуются с выходами других, т.е. учитываются 
входные и выходные потоки миграции для каждой страны. Миграция населения 
не может быть чисто детерминированным процессом, так как она подвержена 
ряду неконтролируемых, случайных колебаний. Поэтому для описания динамики населения используются математические методы случайных процессов. Для 
моделирования миграции населения можно использовать марковские модели – 
вероятностные модели для описания последовательностей наблюдений, которые в каждый момент времени характеризуют состояние наблюдаемой величины (потока мигрантов). Марковский процесс – это частный пример случайного 
процесса, каким является практически любое экономическое явление, развивающееся во времени. Основное предположение марковости – независимость 
будущего поведения индивидуума от его прошлого при заданном настоящем. 
Вся информация о прошлом содержится в настоящем. В предлагаемой модели 

будем рассматривать три группы стран: страны Западной Европы, европейские 
страны с переходной экономикой и прочие страны (страны Азии, Африки и 
др.). Объектом исследования является подвижность населения между этими 
группами стран.  
Введем обозначения: 
)
(
1 t
X
 – миграционный оборот (сумма иммигрантов и эмигрантов) в Западной Европе в момент времени t (в год t); 
)
(
2 t
X
 – миграционный оборот в Восточной Европе в момент времени t; 
)
(
3 t
X
 – миграционный оборот в прочих странах в момент времени t; 
(
)
T
t
X
t
X
t
X
t
X
)
(
),
(
),
(
)
(
3
2
1
=
 – вектор численности мигрантов в рассматриваемых группах стран в момент времени t; 
)3,1
(
,)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
3
2
1
=
+
+
=
k
t
X
t
X
t
X
t
X
t
x
i
k
 – доля мигрантов k-ой группы стран в 
общей численности мигрантов всех рассматриваемых трех групп стран; 
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
33
32
31
23
22
21
13
12
11
p
p
p
p
p
p
p
p
p
P
 – матрица переходных вероятностей, ее элементами 
ij
p являются вероятности перемещения мигрантов из группы стран j  в группу 
стран i , например,  
р12 – доля мигрантов из Восточной Европы, прибывших в Западную Европу; 
р13 – доля мигрантов из остальных стран, прибывших в Западную Европу; 
р21 – доля мигрантов из Западной Европы, прибывших в Восточную Европу 
и т.д. 
В условиях принятых обозначений динамику численности мигрантов в рассматриваемых группах стран можно описать с помощью авторегрессионного 
уравнения первого порядка в предположении, что матрица переходных вероятностей P  неизменна во времени: 
)1
(
)
(
−
⋅
=
t
x
P
t
x
 
Потоки международных мигрантов в данных группах стран можно проиллюстрировать с помощью так называемого графа состояний (рис. 1). 

Рис. 1. Граф состояний системы миграционных потоков 
 
На рисунке 1 кружочками обозначены состояния 
)
(
1 t
X
,
)
(
2 t
X
, 
)
(
3 t
X
 в момент времени t, а стрелками – возможные переходы из состояния в состояние c 
указанием переходной вероятности 
ij
p ; возможные задержки в прежнем состоянии обозначаются «петлей», т.е. стрелкой, направленной из данного состояния в него же. 
Реализация данной модели с включением факторов, влияющих на мобильность трудовых ресурсов в разных группах стран, позволит выявить интенсивности перемещения миграционных потоков, а также наиболее существенные 
факторы, оказывающие влияние на подвижность трудовых ресурсов в исследуемых группах стран. 
 
 
Батищева Г.А. 
ОПТИМИЗАЦИЯ СОВОКУПНЫХ ДОХОДОВ  
ОТ МИГРАЦИИ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ  
 
Оценим экономические последствия миграции для отправляющего и 
принимающего регионов на основании макроэкономического анализа совокупных доходов от миграции. 
Сделаем некоторые допущения.  
1
X
2
X
3
X
11
p
22
p
33
p
23
p
32
p
31
p
13
p
21
p
12
p

1) принимающий регион по сравнению с отправляющим характеризуется 
более высоким техническим потенциалом и более высоким уровнем производительности труда; 
2) до начала процесса миграции число рабочих мест в принимающем регионе равно числу занятых; 
3) стоимость рабочей силы в отправляющем регионе ниже, чем в принимающем;  
4) главной причиной межрегиональной миграции рабочей силы является 
различный уровень реальной средней заработной платы в принимающем и отправляющем регионах; 
5) в обоих регионах нет ограничений на миграцию трудовых ресурсов. 
Численность экономически активного населения в процессе миграции в 
принимающем регионе будет равна 
i
ij
Uj
zJ
ij
j
L
m
L
L
M
L
⋅
+
+
=
+
,  
где i – индекс отправляющего региона; 
j – индекс принимающего региона; 
zj
L – число занятых в принимающем регионе (до начала миграции); 
j
L  (
iL ) – численность экономически активного населения соответственно 
в принимающем (отправляющем) регионе до начала миграции; 
Uj
L - количество безработных в принимающем регионе; 
ij
m  – уровень миграции – удельный вес мигрантов из региона i  в регион j в 
общей численности экономически активного населения отправляющего региона i; 
i
ij
ij
L
M
m =
, 
1
0
<
≤
ij
m
; 
ij
M  – количество мигрантов в регион j из региона i. 
Исходя из сделанных предположений, вероятность трудоустройства в 
принимающем регионе можно определить по формуле [1,2]: 
i
ij
Uj
zj
zj
ij
j
zj
L
m
L
L
L
M
L
L
p
⋅
+
+
=
+
=
.  
 
 
 
(1)  

Заметим, что формула (1) не учитывает воздействие человеческого капитала на вероятность трудоустройства. Исходя из того, что мигрант низкой квалификации имеет гораздо меньше шансов найти работу, чем специалист высокой квалификации, будем рассматривать вероятность трудоустройства как 
функцию человеческого капитала 
c
H , 
1
0
≤
<
c
H
: 
c
i
ij
Uj
zj
zj
H
L
m
L
L
L
p
⋅
⋅
+
+
=
 , 
0
>
∂
∂
c
H
P
. 
 
 
 
(2) 
Если р – вероятность найти работу в легальном секторе экономики принимающего региона, то вероятность найти работу в неформальном секторе (или 
получить пособие по безработице) будет равна 1 - р, так как сюда будут перемещаться мигранты, не нашедшие работу через официальный рынок труда.  
Обозначим: 
j
w1  (
i
w1 ) – реальная заработная плата соответственно в принимающем 
(отправляющем) регионе при условии, что миграции в данный регион (из данного региона) нет; 
j
w  (
i
w ) – реальная заработная плата соответственно в принимающем 
(отправляющем) регионе с учетом миграции; 
jb
w
 – реальный доход, получаемый в случае незанятости (пособие по 
безработице) или занятости в неформальном секторе в принимающем регионе. 
Будем считать, что реальная заработная плата в неформальном секторе 
удовлетворяет условию: 
j
jb
w
w
≤
. 
(3) 
Очевидно, что миграция по экономическим причинам не будет происходить, если: 
i
j
ij
j
c
zj
j
w
w
M
L
H
L
w
p
≤
⋅
+
⋅
=
⋅
. 
Ожидаемый чистый доход 
*
D  от миграции за период 
[
]
2
1,T
T
t ∈
 получим 
путем сравнения совокупных ожидаемых доходов 
*
2
D  в регионах прибытия и 

отправления, полученных вследствие перераспределения трудовых ресурсов за 
счет миграции, с доходами при отсутствии миграции 
*
1
D за тот же период. То 
есть чистый ожидаемый доход от миграции 
*
D  равен:  
*
1
*
2
*
D
D
D
−
=
; 
i
j
D
D
D
1
1
*
1
+
=
; 
i
j
D
D
D
2
2
*
2
+
=
, 
(4) 
где  
dt
e
L
w
D
rt
zj
T
T
j
j
−
⋅
⋅
= ∫
2
1
1
1
, 
(5) 
(
)
[
]
dt
e
L
m
C
L
m
w
p
L
m
w
p
L
w
D
rt
T
T
i
ij
i
ij
jb
i
ij
j
zj
j
j
−
⋅
⋅
⋅
⋅
−
⋅
⋅
⋅
−
+
⋅
⋅
⋅
+
⋅
= ∫
2
1
1
2
γ
,  
(6) 
)
(
2
1
1
1
T
T
r
T
r
e
e
r
−
⋅
⋅
−
⋅
=
γ
  
(7) 
dt
e
L
w
D
rt
i
T
T
i
i
−
⋅
⋅
= ∫
2
1
1
1
,  
(8) 
dt
e
L
m
w
D
rt
i
ij
T
T
i
i
−
⋅
⋅
−
⋅
= ∫
)
1(
2
1
2
,  
(9) 
где 
j
D1  (
i
D1 ) – ожидаемый доход в принимающем (отправляющем) регионе за период 
[
]
2
1,T
T
t ∈
 при условии, что миграции в данный регион (из данного 
региона) нет; 
j
D2 (
i
D2 ) – ожидаемый доход в принимающем (отправляющем) регионе с 
учетом миграции за период 
[
]
2
1,T
T
t ∈
;  
r – ставка дисконтирования мигранта; 
С – прямые затраты на миграцию (прямые издержки переезда в принимающий регион).  
Используя формулы (4) – (9), получим формулы для нахождения 
*
2
D  и 
*
1
D : 
(
)
[
]
dt
e
L
m
w
L
m
C
L
m
w
p
L
m
w
p
L
w
D
rt
T
T
i
ij
i
i
ij
i
ij
jb
i
ij
j
zj
j
−
⋅
⋅
−
⋅
+
⋅
⋅
⋅
−
⋅
⋅
⋅
−
+
⋅
⋅
⋅
+
⋅
=∫
2
1
)
1(
1
*
2
γ
, 
(10) 
[
]
dt
e
L
w
L
w
D
rt
T
T
i
i
zj
j
−
⋅
⋅
+
⋅
= ∫
2
1
1
1
*
1
. 
(11) 
Заработную плату рассматриваем как функцию объема производства Y: 
)
(Y
w
w =
, где 
)
(L
Y
Y =
 – производственная функция. Тогда соответственно для 
принимающего и отправляющего регионов можно записать: