1. Hatanaka M. Time series-based econometrics: unit roots and cointegration. Oxford: Oxford University Press, 1996, 312. https://doi.org/10.1093/0198773536.001.0001

2. Maddala G. S., Kim In-Moo. Unit roots, cointegration, and structural change. Cambridge: Cambridge University Press, 1998, 505.

3. Носко В. П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: МФТИ, 2002. 273 с.

4. Носко В. П. Эконометрика. М.: Дело, 2011. Кн. 1. 672 с.

5. Васильев Ф. П. Методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1981. 400 с.

6. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач. 2-е изд., перераб. и доп. M.: Наука, 1988. 549 с.

7. Kiefer J., Wolfowitz J. Statistical estimation on the maximum of a regression function. Ann. Math. Statist, 1952, 23(3): 462-466. https://doi.org/10.1214/AOMS/1177729392

8. Лебедев И. В., Трескунов С. Л., Яковенко В. С. Элементы струйной автоматики. М.: Машиностроение, 1973. 360 с.

9. Ermoliev Yu., Wets R. Numerical techniques for stochastic optimization. Berlin: Springer-Verlag, 1988, 586.

10. Sakalauskas L. Nonlinear stochastic optimization by Monte-Carlo estimators. Informatica, 2000, 11(4): 455-468.

11. Sakalauskas L. Nonlinear stochastic programming by Monte-Carlo estimators. European Journal of Operational Research, 2002, 137(3): 558-573.

12. Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации (задачи и методы стохастического программирования). М.: Советское радио, 1974. 400 с.

13. Юдин Д. Б., Юдин А. Д. Экстремальные модели в экономике. М.: Экономика, 1979. 289 с.

14. Seiford L. M., Thrall R. M. Recent developments in DEA: the mathematical programming approach to frontier analysis. Journal of Econometrics, 1990, 46(1-2): 7-38. https://doi.org/10.1016/0304-4076(90)90045-U

15. Kazan H., Baydar M. Performance measurement with data envelopment analysis in service industry: banking application. Business Management Dynamics. 2013, 3(5): 37-50.

16. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.

17. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. М.: Статистика, 1980. 438 с.

18. Айвазян С. А. Байесовский подход в эконометрическом анализе. Прикладная эконометрика. 2008. № 1. C. 93-130.

19. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 491 с.

20. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. M.: Финансы и статистика, 1987. 336 с.

21. Маркеев А. П. О принципе наименьшего принуждения. Соросовский образовательный журнал. 1998. № 1. С. 113-121.

22. Зоркальцев В. И. Метод наименьших квадратов. Геометрические свойства, альтернативные подходы, приложения. Новосибирск: Наука, 1995. 219 с.

23. Зуланке Р., Винтген П. Дифференциальная геометрия и расслоения. М.: Мир, 1975. 348 с.

24. Strehler B. L., Mildvan A. S. General theory of mortality and aging. Science, 1960, 132(3418): 14-21. https://doi.org/10.1126/science.132.3418.14

25. Кофман Г. Б. Уравнения роста и онтогенетическая аллометрия. Математическая биология развития, отв. ред. А. И. Зотин, Е. В. Преснов. М.: Наука. 1982. С. 49-55.

26. Гаврилов Л. А., Гаврилова Н. С. Биология продолжительности жизни. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1991. 280 с.

27. Мядзелец А. В., Черкашин А. К. Пространственные и временные индикаторы для сравнения условий развития экономики регионов России. Региональные исследования. 2016. № 3. С. 22-31.

28. Myadzelets A. V. Modeling of the socio-economic potential of the Siberian regions with consideration for their economic-geographical position in the national economic system of the Russian Federation. Math. Model. Nat. Phenom., 2009, 4(5): 158-175. https://doi.org/10.1051/mmnp/20094511

29. Вакуленко Е. С., Гурвич Е. Т. Взаимосвязь ВВП, безработицы и занятости: углубленный анализ закона Оукена для России. Вопросы экономики. 2015. № 3. С. 5-27. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2015-3-5-27

30. Черкашин А. К. Математические основания синтеза знаний междисциплинарных исследований социально-экономических явлений. Журнал экономической теории. 2017. № 3. С. 108-124.

31. Черкашин А. К., Мядзелец А. В. Характеризация развития региональной экономики с учетом макроэкономических факторов и условий. Экономика и математические методы. 2017. Т. 53. № 4. С. 13-25.

32. Jaeger L., Wagner C. Factor modeling and benchmarking of hedge funds: can passive investments in hedge fund strategies deliver? The Journal of Alternative Investments, 2005, 8(3): 9-36.

33. Гельфанд И. М., Фомин С. В. Вариационное исчисление. М.: Физматгиз, 1961. 228 с.

34. Аганбегян А. Г. Об особенностях современного мирового финансового кризиса и его последствий для России. Деньги и кредит. 2008. № 12. С. 3-9.

35. Ершов М. Кризис 2008 года: «момент истины» для глобальной экономики и новые возможности для России. Вопросы экономики. 2008. № 12. С. 4-26. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2008-12-4-26

36. Шавшуков В. М. Глобальный финансово-экономический кризис: причины, природа, механизмы распространения. Антикризисные действия монетарных властей. Экономические науки. 2014. № 114. С. 121-125.

37. Groenewold N., Fraser P. Time-varying estimates of CAPM betas. Mathematics and Computers in Simulation. 1999, 48(4-6): 531-539.

38. Buckland R., Fraser P. Political and regulatory risk: beta sensitivity in U.K. electricity distribution. Journal of Regulatory Economics, 2001, 19(1): 5-25.