- Мультиагентная когнитивная модель для бюджетно-налоговой системы регионального и муниципального уровней разработана автором впервые. Модель представляет причинно-следственные связи (потоки финансов и информации) для всех подсистем БНС и позволяет декомпонировать общую цель моделирования на подцели для отдельных подсистем (бюджетной и налоговой) и тем самым более четко очертить рамки постановки задач, уменьшить их размерность и определить требования к уровню обобщения в разрабатываемых методах.
- Метод вложенных математических моделей реализует концепции 1, 2, 3 и содержит 6 оригинальных итерационных оптимальных алгоритмов предобработки данных и 5 процедур байесовской регуляризации обучения нейросетей, причем алгоритмы предобработки данных и регуляризации нейросети взаимосвязаны итерационно для обеспечения состоятельности процедуры регуляризации в соответствии с концепцией 3. Метод вложенных математических моделей является новым и позволяет найти оптимальный компромисс между прогностическими свойствами нейросетевой модели и ее устойчивостью в очень сложных условиях моделирования.
- Приближенный метод байесовской регуляризации, основанный на концепции 2, является новым и отличается от известного метода С.А. Шумского регуляризации обучения нейросети критерием апостериорной фильтрации гипотез - нейросетей, измеряющим вероятность приемлемого качества объяснения данных нейросетями ансамбля, что позволяет отказаться от требования априорного знания закона распределения плотности вероятности шумовой составляющей наблюдений и, соответственно, учесть реальные условия моделирования.
- Метод регуляризации MLP-сетей с использованием стабилизатора А.Н. Тихонова для решения обратной задачи является частично новым и отличается алгоритмом нахождения параметра регуляризации λ на основе байесовского подхода, что позволяет с большей достоверностью оценивать этот параметр, а значит увеличить эффективность стабилизации решения.
- Гибридный метод синтеза оптимального плана (ГМСОП) выездных налоговых проверок, состоящий из двух основных методов - метода вложенных математических моделей для оценки отклонения декларируемого выходного показателя от эталонного и метода оценки статистической устойчивости появления больших отклонений.
- Двухступенчатый метод оценки адекватности нейросетевой модели отбора налогоплательщиков для выездных проверок, полученный с помощью ГМСОП, является новым, и ранее не рассматривался. Метод позволяет получить надежную оценку адекватности нейросетевой модели отбора в сложных условиях моделирования, когда нарушаются практически все предпосылки классических методов регрессионного анализа.
- Иерархическая (3х-уровневая) модель поддержки принятия решений по распределению субвенций и федеральных финансовых трансфертов, содержащая на нижнем (третьем) уровне нейросетевую модель оценки эффективности работы муниципальных учреждений.
- Прогнозная многофакторная нейросетевая модель наполнения муниципального бюджета, построена впервые, что позволяет исследовать и оптимизировать в будущем (в планируемом периоде) управляющие воздействия, в частности, нормативы налогов, устанавливаемые местным законодательством.
- Итерационный нейросетевой метод кластеризации предприятий-налогоплательщиков, является оригинальным и отличается от известных методов кластеризации на основе сетей Кохонена двумя процедурами - селекции признаков и байесовской регуляризации по критерию качества фильтрации, который позволяет повысить оперативность принятия решений в подсистеме налогового регулирования.
- Прикладные нейросетевые модели для поддержки принятия решений в подсистемах - бюджетные системы муниципальных образований (БСМО), муниципальные учреждения, подсистема налогового планирования (ПНП), подсистема налогового контроля (ПНК), подсистема налогового регулирования (ПНР) - получены впервые. Эти модели создают научную основу повышения эффективности функционирования аналитических блоков информационных систем в указанных подсистемах бюджетно-налоговой системы регионального и муниципального уровней.
1. Бирюков А.Н. Теоретические основы разработки нейросетевых моделей в системе налогового администрирования. – Уфа: Академия наук РБ, Издательство «Гилем», 2011. – 380 с. (22,1 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Байесовская регуляризация нейросетевых моделей ранжирования и кластеризации экономических объектов. – Уфа: Академия наук РБ, Издательство «Гилем», 2011. – 292 с. (11,0 п.л.).
3. Бирюков А.Н. Экономико-математическая концепция нейросетевого моделирования проблем бюджетирования на региональном и муниципальном уровне. / Коллективная монография: «Тенденция развития регионов России: социально-экономический анализ». Книга 2. – Новосибирск: Центр развития научного сотрудничества, Издательство «СИБПРИНТ», 2011. – 209 с. – С. 176-204 (12,2 п.л., авт. 1,5 п.л.).
4. Бирюков А.Н. Исследование возможностей нейросетевой аппроксимации при трехуровневой системе распределения субвенций между бюджетополучателями. / Коллективная монография: «Проблемы экономики и управления предприятиями, отраслями, комплексами». Книга 15. – Новосибирск: Центр развития научного сотрудничества, издательство «СИБПРИНТ», 2011. – 199 с. – С. 9-49 (11,6 п.л., авт. 2,2 п.л.).
5. Бирюков А.Н. Многокритериальная оценка эффективности работы учреждений здравоохранения в условиях неопределенности с помощью нейросетевой модели. / Коллективная монография: «Проблемы разработки и реализации стратегии предприятия». Книга 2. – Новосибирск: Центр развития научного сотрудничества, издательство «СИБПРИНТ», 2010. – 226 с. – С. 188-212 (13,2 п.л., авт. 1,3 п.л.).
6. Бирюков А. Н. Метод агрегирования показателей на основе нейросетевой модели для проведения кластеризации налогоплательщиков. / Коллективная монография: «Финансовое управление развитием экономических систем». Книга 7. – Новосибирск: Центр развития научного сотрудничества, издательство «СИБПРИНТ», 2010. – 270 с. – С. 197-224 (15,7 п.л., авт. 1,6 п.л.).
7. Бирюков А. Н. Компьютерная методика прогноза наполнения муниципального бюджета с учетом риска выхода ошибки прогноза за назначенный уровень. / Коллективная монография под общей редакцией д.э.н. В.В. Бондаренко: «Вопросы методологии, теории и практики в формировании стратегии развития социально-экономического и технического потенциала предприятий, отраслей». – Пенза: Приволжский Дом знаний, ВЗФЭИ, – 2010. – 264 с. – С. 182-192 (авт. 0,44 п.л.).
8. Бирюков А. Н. Экономико-математическое моделирование бюджетного процесса направленного на улучшение качества управления муниципальными финансами. / Коллективная монография под общей редакцией д.э.н. Б.Н. Герасимова: «Управление экономическими системами». – Пенза: Приволжский Дом знаний, Самарский госуд. аэрокосмический университет. – 2010. – 320 с. – С. 182-194 (авт. 0,7 п.л.).
9. Бирюков А.Н. Моделирование бюджетных процессов на муниципальном уровне на основе нейросетей / Гатауллин Р.Ф., Горбатков С.А., Глущенко О.И. – Уфа: Издательство «Восточный университет», 2008. – 216 с. (12,5 п.л., авт. 5,5 п.л.).
Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования основных научных результатов докторских диссертаций по специальности «экономика».
1. Бирюков А.Н. Байесовский подход к регуляризации нейросетевых моделей кластеризации экономических объектов: на примере модели поддержки принятия решений по налоговому регулированию // Вестник Уральского Федерального Университета. Серия: экономика и управление. – 2011. – № 5. (0,9 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Концепция учета неопределенности в оценке отклонений показателей налогоплательщиков от эталонной поверхности на основе вероятностного и фрактального подходов // Вестник Ижевского государственного технического университета. – 2011. – № 1. – С. 71-74 (0,34 п.л.).
3. Бирюков А.Н. Построение модели обобщенной производственной функции для кластера налогоплательщиков на основе закона энтропийного равновесия и фонового закона // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2011. – № 2. – С. 82-86 (0,8 п.л.).
4. Бирюков А.Н. Использование метода комбинированного подхода в моделировании системы налогового администрирования // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2011. – № 4. – С. 93-97 (0,8 п.л.).
5. Бирюков А.Н. Методология формирования множества факторов и обобщенного показателя в задаче кластеризации в системе моделей налогового администрирования // Вестник ИНЖЭКОНА. – 2011. – № 1 (44). – С. 165-170 (0,7 п.л.).
6. Бирюков А.Н. Модификации морфологического моделирования для задач планирования при позаказной системе производства однотипной продукции // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО (Московский государственный университет экономики, статистики и информатики). – 2011. – № 1. – С. 150-154 (0,5 п.л.).
7. Бирюков А.Н. Прогнозная нейросетевая модель наполнения доходной части бюджета муниципальных образований // Вестник Челябинского государственного университета, серия: «Экономика». – 2011. – № 32. – С. 74-82 (0,65 п.л.).
8. Бирюков А.Н. Алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Вестник Пермского государственного университета. – 2011. – № 2 (9). – С. 24-35 (0,62 п.л.).
9. Бирюков А.Н. Применение самоорганизующихся карт Кохонена при кластеризации экономических объектов в прикладных задачах // Вестник ИНЖЭКОНА. – 2011. – № 3 (46). – С. 190-198 (0,7 п.л.).
10. Бирюков А.Н. Исследование проблемы бюджетирования в интегрированных производственных системах на основе комбинированного системно – синергетического – информационного подхода // Вестник Челябинского государственного университета, серия: «Экономика». – 2010 – № 3. – С. 35-42 (0,64 п.л.).
11. Бирюков А.Н. Обобщение метода вложенных математических моделей на основе байесовского подхода к регуляризации задач нейросетевого моделирования налогового и финансового контроля // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 1. – С. 85-89 (0,56 п.л.).
12. Бирюков А.Н. Особенности постановки задач моделирования бюджетных процессов на региональном и муниципальном уровне, ориентированных на конечный результат // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 2. – С. 80-85 (0,56 п.л.)
13. Бирюков А.Н. Методика оценки эффективности работы учреждений здравоохранения на основе нейросетевых моделей // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 5. – С. 56-61 (0,65 п.л.).
14. Бирюков А.Н. О выборе числовых мер оценки погрешности данных и ошибок приближения восстанавливаемых функций в алгоритмах регуляризации нейросетевых моделей налогового контроля / Бирюков А.Н., Юсупов К.Н. // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 6. – С. 83-88 (0,5 п.л.).
15. Бирюков А.Н. Метод ранжирования налогоплательщиков для выездных проверок на основе нейросетевых моделей с использованием фрактальных размерностей риска // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 8. – С. 85-90 (0,63 п.л.).
16. Бирюков А.Н. Нейросетевая модель ранжирования и контроля деклараций налогоплательщиков // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2010. – № 11. – С. 106-110 (0,55 п.л.).
17. Бирюков А.Н. Нечеткая регрессионная прогнозная многофакторная модель для решения экономической прикладной задачи // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2010. – № 2 (22). – № гос. рег. статьи: 0421000034/. – 2010. – Режим доступа к журн.: uecs@mcnip.ru. (0,46 п.л.).
18. Бирюков А.Н. Экономико-математическая модель управления рисками, с применением имитационного моделирования // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2010. – № 3 (23). – № гос. рег. статьи: 0421000034/. – 2010. – Режим доступа к журн.: uecs@mcnip.ru. (0,35 п.л.).
19. Бирюков А.Н. Мультипликативно-аддитивная свертка частных критериев-агрегатов для оценки эффективности работы учреждений здравоохранения // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2010. – № 4 (24). – № гос. рег. статьи: 0421000034 124. – 2010. – Режим доступа к журн.: uecs@mcnip.ru. (0,7 п.л.).
20. Бирюков А.Н. Общественный транспорт: как победить финансовые риски? // Российское предпринимательство. – 2010. – № 9 (2). – С. 89-92 (0,3 п.л.).
21. Бирюков А.Н. Нейросетевая модель кластеризации налогоплательщиков в задачах налогового регулирования // Аудит и финансовый анализ. – 2010. – № 6. – С. 8-13 (0,7 п.л.).
22. Бирюков А.Н. Алгоритм ранжирования налогоплательщиков на основе общесистемных закономерностей ассиметрии и неполного подавления побочных дисфункций структурирования информационной системы // Экономические науки: научно-практический журнал. – 2010. – № 11. – С. 266-279 (0,36 п.л.).
23. Бирюков А.Н. Экономико-математическое моделирование дохода бюджета в условиях неопределённости // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2009. – № 3. – С. 92-95 (0,56 п.л.).
24. Бирюков А.Н. Алгоритм оценки качества работы бюджетных муниципальных структур на основе нейросетевой математической модели // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2009. – № 8. – С. 77-82 (0,6 п.л.)
25. Бирюков А.Н. Концепция и метод вложенных математических моделей для регуляризации задач нейросетевого моделирования экономических объектов с сильным зашумлением данных // Российский научный журнал «Экономика и управление», СПб. – 2009. – № 10. – С. 114-117 (0,6 п.л.).
26. Бирюков А.Н. Концептуальный базис построения нейросетевой модели муниципального бюджетирования / Бирюков А.Н., Горбатков С.А., Глущенко О.И. // Информационные технологии: научно-технический и научно-производственный журнал. – 2007. – № 6. – С. 52-56 (0,8 п.л., авт. – 0,3 п.л.).
27. Бирюков А. Н. Системный подход к разработке концептуального базиса нейросетевой модели новой методики муниципального бюджетирования / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Вестник Челябинского государственного университета, серия: «Экономика». – 2007. – № 5. – С. 82-86 (0,4 п.л., авт. 0,2 п.л.).
28. Бирюков А.Н. Методика двухуровневого распределения муниципального бюджета на основе нейросетевой модели / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Вестник Самарского государственного университета. – 2006. – № 8 (48). – С. 106-111 (0,5 п.л., авт. 0,25 п.л.).
29. Бирюков А.Н. Оценка риска уменьшения прогнозного уровня наполнения бюджета муниципального образования ниже заданного уровня / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Вестник Самарского государственного университета. – 2006. – № 10/1 (50). – С. 157-164 (0,75 п.л., авт.0,4 п.л.).
Статьи, изданные в сборниках трудов и рецензируемых научных журналах
1. Бирюков А.Н. Нейросетевая модель кластеризации налогоплательщиков для целей ранней диагностики платежеспособности предприятий // Электронное научное издание (журнал): «Актуальные инновационные исследования: наука и практика». – 2011. № 3 (0,6 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Условия моделирования бюджетной системы муниципального уровня через разработку концептуального базиса моделирования. // Ученые записки Санкт-Петербургской академии управления и экономики. – 2011 – № 1. – С. 89-92 (0,5 п.л.).
3. Бирюков А.Н. Экономико-математический концептуальный базис планирования доходной и расходной частей бюджета муниципальных образований. // Электронное научное издание (журнал): «Актуальные инновационные исследования: наука и практика». – 2010. – № 4. URL 0421000098 085 (1,3 п.л.).
4. Бирюков А.Н. Управление распределением муниципальных финансовых ресурсов на основе нейросетевого моделирования // Научно-практический журнал «Финансы и учет». – Москва, 2011. – № 3. – С. 42-45 (0,37 п.л.).
5. Бирюков А.Н. Использование сглаживающего функционала Тихонова для решения задачи восстановления многомерных нелинейных функций в многослойном персептроне (MLP-сетях) // Научный журнал: «Математические модели и информационные технологии в организации производства». – ИжГТУ, 2011. – № 1. (0,7 п.л.).
6. Бирюков А.Н. Динамическая и статистическая модель ранжирования и кластеризации объектов по многокритериальной оценке эффективности их деятельности в течение определенного периода времени // Депон. в АН РБ «Баштехинформ», свидетельство № 126/2011 от 11 апреля 2011 года (2,9 п.л.).
7. Бирюков А.Н. Компьютерная методика построения нейросетевой модели для оптимизации очистки кластера исходных данных в экономических системах // Депон. в АН РБ «Баштехинформ», свидетельство № 131/2011 от 12 апреля 2011 года (2,8 п.л.).
8. Бирюков А.Н. Оценка риска уменьшения прогнозного уровня наполнения бюджета муниципального образования ниже заданного уровня // Проблемы экономики. – 2010. – № 3. – С. 108-111 (0,3 п. л.).
9. Бирюков А.Н. Экономико-математические методы исследования проблем общественного транспорта муниципального образования // Научная жизнь. – 2010. – № 3. – С. 40-42 (0,3 п.л.).
10. Бирюков А. Н. Планирование размера финансирования бюджетной структуры на основе нейросетевой модели // Научное обозрение. – 2010. – № 3. – С. 56-59 (0,4 п.л.).
11. Бирюков А.Н. Прогнозирование финансовых потоков через экономико- математическую модель управления производственными рисками // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2010. – № 9. – С. 78-85 (0,5 п.л.).
12. Бирюков А.Н. Совершенствование программно-целевых методов бюджетного планирования // Научный журнал: «Научная перспектива». – Уфа: Издательство «Инфинити», 2010. – С. 13-15 (0,3 п.л.).
13. Бирюков А.Н. Концепция байесовской регуляризации обучения нейросетей при влиянии искажений в налоговых декларациях // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2010. – № 12. – С. 116-118 (0,3 п.л.).
14. Бирюков А.Н. Закон энтропийного равновесия в открытой информационной системе для построения нейросетевой модели объектов налогового контроля // Научный журнал: «Финансы и учет». – М., 2010. – № 2. – С. 2-3 (0,3 п.л.).
15. Бирюков А. Н. Прогнозирование и планирование финансовых потоков на основе риска деятельности транспортных организаций // Грани познания: Сборник научных трудов молодых учёных. – 2009. – № 13. – С. 15-22 (0,5 п.л.)
16. Бирюков А. Н., Глущенко О. И. Комбинированный системный синергетический информационный подход к исследованию проблемы бюджетирования муниципальных структур // Вопросы экономических наук. – 2007. – № 1. – С. 66-69 (0,6 п.л., авт. 0,3 п.л.).
17. Бирюков А. Н. Обеспечение сбалансированности бюджетов муниципальных образований / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Грани познания: Сборник научных трудов молодых учёных. – Уфа: Восточный университет, 2006. – № 10. – С. 22-27 (0,6 п.л., авт. 0,3 п.л.).
18. Бирюков А.Н. Экономическая концепция новой методики муниципального бюджетирования / Бирюков А.Н., Глущенко О.И. // Проблемы экономики. – 2006. – № 6. – С. 263-267 (0,6 п.л., авт. 0,3 п.л.).
Препринты
1. Бирюков А.Н. Нейросетевое моделирование бюджетных процессов на региональном и муниципальном уровне, ориентированных на конечный результат: Препринт / А.Н. Бирюков. – Уфа: Депон. в АН РБ, Издательство «Гилем», 2010. – 28 с. (1,1 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Регуляризация задач нейросетевого моделирования экономических объектов с сильным зашумлением данных: Препринт / А.Н. Бирюков. – Уфа: АН РБ, Издательство «Гилем», 2010. – 28 с. (1,2 п.л.).
3. Бирюков А.Н. Агрегирование переменных НСМ для оценки эффективности работы учреждений здравоохранения с позиции с системного подхода: Препринт / А.Н. Бирюков. – Уфа: АН РБ, Издательство «Гилем», 2010. – 32 с. (1,3 п.л.).
4. Бирюков А.Н. Байесовский подход к регуляризации задач нейросетевого моделирования налогового и финансового подхода: Препринт / А.Н. Бирюков. – Уфа: АН РБ, Издательство «Гилем», 2010. – 16 с. (0,6 п.л.).
5. Бирюков А.Н. Нейросетевые модели кластеризации налогоплательщиков в задачах налогового администрирования: Препринт / А.Н. Бирюков. – Уфа: АН РБ, Издательство «Гилем», 2010. – 32 с. (1,4 п.л.)
Избранные тезисы докладов на конференциях и семинарах
1. Бирюков А.Н. Прикладной приближенный метод байесовской регуляризации обучения нейросети при сильном зашумлении данных с неизвестной функцией распределения шума // Нейрокомпьютеры и их применение / Сборник статей IX Всероссийской научной конференции (март 2011 г.). – М.: Московский городской психолого-педагогический университет, 2011. – С. 23-27 (0,3 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Вероятностный и фрактальный подходы к оценке неопределенности в задаче ранжирования налогоплательщиков // Новые тенденции в экономике и управлении организацией / Сборник докладов Х-Международной конференции (апрель 2011 г.). – Екатеринбург: УГТУ-УПИ им. Б.Н.Ельцина, 2011. – С. 76-79 (0,3 п.л.).
3. Бирюков А.Н. Метод квазирешения для регуляризации нейросетевых моделей в целях повышения достоверности налогового контроля // Управление. Экономический анализ. Финансы / Сборник научных трудов. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2011. – С. 232-235 (0,4 п.л.)
4. Бирюков А.Н. Модифицированный метод вложенных математических моделей, основанный на взаимосвязанном управлении информативностью данных и качеством их аппроксимации в байесовском ансамбле нейросетей // Перспективы развития информационных технологий / III ежегодная Международная научно-практическая конференция (март 2011 г.). – Новосибирск: ЦРНС, 2011. – С. 182-187 (0,4 п.л.)
5. Бирюков А.Н. Концепция взаимосвязанного управления информативностью данных и качеством их аппроксимации в нейросети для обеспечения состоятельности задачи регуляризации // I Всероссийская (с международным участием) научно-практическая конференция «INEM-2011» в сфере инноваций, экономики и менеджмента. При поддержке Fachhochschule Ludwigshafen am Rhein (CentralEastern Europe Institute) (апрель 2011 г.). – Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2011. – С. 249-252 (0,4 п.л.).
6. Бирюков А.Н. Маркетинг дополнительных услуг в городском управлении электрического транспорта малых городов // Современные малые города: проблемы и перспективы развития / Международная научно-практическая конференция (январь 2010 г.), Российский государственный социальный университет, Ивантеевка, Московская область, 2010. – С. 16-19 (0,3 п.л.)
7. Бирюков А.Н. Землю оценят и заставят за нее платить // Актуальные проблемы экономической политики / Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции (март 2010 г.), – Нефтекамск: Башкирский государственный университет, – 2010. – С.13-15 (0,25 п.л.).
8. Бирюков А.Н. Анализ проблемы регулирования межбюджетных отношений на региональном и муниципальном уровнях // Воспроизводственный потенциал региона / Сборник статей: IV Международная научно-практическая конференция. – Уфа: Башкирский государственный университет, 2010. – С. 25-30 (0,2 п.л.).
9. Бирюков А.Н. Алгоритм ранжирования налогоплательщиков для определения кредитного риска на основе математического моделирования // Всероссийская научно – практической конференции (октябрь 2010 г.). – Уфа: Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН, 2010. – С. 112-118 (0,3 п.л.).
10. Бирюков А.Н. Экономико-математическая концепция моделирования бюджетных процессов муниципального уровня // Аналитические и числительные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем / V Международная научно-техническая конференция (октябрь 2010 г.). – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2010. – С. 99-102 (0,3 п.л.).
11. Бирюков А.Н. Система поддержки решений и управления процессом доходно-расходной части местного бюджета с помощью нейросетевой математической модели // Проблемы функционирования и развития территориальных социально-экономических систем / IV Всероссийской научно-практическая internet – конференция (октябрь 2010 г.), Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН, 2010. – С. 118-123 (0,4 п.л.).
12. Бирюков А.Н. Муниципальное бюджетирование: модель новой методики повышения эффективности // Экономико-правовые основы фунционирования регионов / Сборник статей: VIII Международная научно-практическая конференция молодых ученых и студентов (октябрь 2010 г.). – Уфа: Башкирский государственный университет, 2010. – С. 118-123 (0,3 п.л.).
13. Бирюков А.Н. Бюджетирование, ориентированное на конечный результат // Актуальные проблемы социально-экономического развития и социального управления в современной России / I Всероссийская заочная научно-практическая конференция (октябрь 2010 г.). – Стерлитамак: Стерлитамакская государственная педагогическая академия, 2010. – С. 19-22 (0,25 п.л.).
14. Бирюков А.Н. Нейросетевая модель кластеризации в системе моделей налогового администрирования регионального и муниципального уровней // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов / II Международная научно-практическая интернет-конференция (декабрь 2010 г.). – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2010. – С. 46-50 (0,3 п.л.).
15. Бирюков А.Н. Формулировка концепции сравнения показателей состояния предприятий-налогоплательщиков с «эталонным» фоном // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании / XXVI-Международная научно-техническая конференция (декабрь 2010 г.). – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2010. – С. 180-182 (0,3 п.л.).
16. Бирюков А.Н. Эффективность бюджетных доходов и расходов на основе системы сбалансированности целевых показателей развития муниципального образования // Сборник статей V1-ой Всероссийской научно – практической конференции «Шолоховские чтения-2010» (декабрь 2010 г.). – Стерлитамак: СФ Московского государственного гуманитарного университета им. М.А. Шолохова, 2010. – С. 139-141 (0,4 п.л.).
17. Бирюков А.Н. Совершенствование распределения бюджетных средств между бюджетополучателями различного уровня // Проблемы функционирования и развития территориальных социально-экономических систем / Сборник статей. II Всероссийской научно-практической internet-конференции. – Уфа: Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН, 2009. – С. 30-35 (0,3 п.л.).
18. Бирюков А.Н. Обеспечение финансовой стабильности функционирования интегрированных производственных систем // Сборник статей третьей III Всероссийской научно-практической конференции. – Уфа: Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН, 2009. – С. 138-141 (0,3 п.л.).
19. Бирюков А.Н. Применение факторов деятельности коммунальной сферы в условиях жесткой экономии ресурсов // Сборник статей II Международной научно – практической конференции. – Уфа: Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН, 2009. – С. 39-46 (0,3 п.л.).
20. Бирюков А.Н. Системный подход к разработке концептуального базиса нейросетевой модели новой методики муниципального бюджетирования // Сборник статей XXIV Международной научно – техническая конференция (декабрь 2009 г.). – Пенза: НОУ «Приволжский Дом знаний», 2009. – С. 116-119 (0,3 п.л.).
Учебные пособия
1. Бирюков А.Н. Экономика труда. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2011. – 165 с. (11,64 п.л.).
2. Бирюков А.Н. Эконометрика. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2011. – 68 с. (4,41 п.л.).
Алгоритм, прошедший государственную регистрацию
Бирюков А.Н. Алгоритм оценки показателей качества работы бюджетных муниципальных структур на основе нейросетевой математической модели. // Зарегистрирован в Государственном информационном центре информационных технологий. – 2006. – № ОФАП 8386 от 13.12.2006, ВНТИЦ № 50200602194 от 18.12.2006. (1,9 п.л.).