Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат экономических наук Деркаченко, Олег Валентинович

• Деркаченко, Олег Валентинович
• кандидат экономических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Деркаченко, Олег Валентинович

Введение.

Глава 1. Экономико-статистический анализ производства и сервисного обслуживания на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.

1.1 Анализ финансирования на национальную оборону.

1.2 Анализ положения России на рынке вооружения и военной техники.

1.3. Статистический анализ объёмов инвестиций и производства продукции на оборонных предприятиях.

1.4. Структурный анализ оборонно-промышленного комплекса.

Выводы

Глава 2. Прогнозирование объёмов производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.

2.1 Анализ и прогнозирование показателей производства в оборонной промышленности.

2.2 Многомерный анализ связи промышленного производства в регионах с производством в оборонной промышленности.

2.3 Рейтинговая оценка экономической деятельности оборонных предприятий.

2.4 Структуризация оборонной промышленности.

Выводы

Глава 3. Прогнозирование показателей технического обслуживания и ремонта образцов вооружения.

3.1. Анализ затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения.

3.2. Методика прогнозирования единичных показателей технического обслуживания и ремонта.

3.3. Многомерный статистический анализ временных и стоимостных затрат на работы по техническому обслуживанию и ремонту.

3.4. Методика прогнозирования комплексных показателей технического обслуживания и ремонта.

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности»

Актуальность темы исследования. На современном этапе темпы роста экономического развития России во многом зависят от того, какая ситуация складывается в оборонно-промышленном комплексе (ОПК). Это обусловлено тем, что ОПК представляет собой качественный, высокотехнологичный сектор экономики. Продукция и технологии ОПК широко используются в различных отраслях. Современный оборонно-промышленный комплекс производит значительную часть гражданской продукции. Предприятия ОПК, аккумулируя передовые научно-технические достижения, обеспечивают функционирование высокотехнологичных сфер экономики нашей страны, способных выпускать конкурентоспособную продукцию. Негативные тенденции, накопившиеся в ОПК в 90-е годы, не позволяют в полной мере сегодня использовать его потенциал. И хотя предпринимаемые Правительством РФ в последние 3-4 года усилия по выводу ОПК из кризиса, дали свои положительные результаты, но не решили всех проблем. В этой ситуации требуется тщательный анализ предлагаемых Правительством РФ мер по государственному регулированию и государственной поддержке оборонно-промышленного комплекса. Главной целью развития ОПК, по мнению Правительства РФ, является повышение эффективности работы ОПК как высокотехнологичного многопрофильного сектора экономики России. Таким образом, впервые за последние многие годы было подчёркнуто, что развитие оборонно-промышленного комплекса относится к числу высших приоритетов политики государства [54].

Основным источником средств финансирования ОПК по-прежнему остаётся Государственный оборонный заказ, который предусматривает в целях поддержания необходимого уровня обороноспособности и безопасности страны поставки вооружения, военной техники, имущества, комплектующих изделий и материалов, а также выполнение работ по ремонту и гарантийному надзору за состоянием вооружения. Гособоронзаказ в последний период с каждым годом увеличивается, например, в 2007г., по сравнению с предыдущим годом, возрос на 27% [42].

Актуальным вопросом является прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на их обслуживание и ремонт. В последние годы осуществляется переход на выполнение работ по сервисному обслуживанию образцов вооружения предприятиями промышленности. Поэтому возникает необходимость проведения исследований не только в области производственной деятельности предприятий, но и в сфере их работ по сервисному обслуживанию.

Сервисное обслуживание - это комплекс мероприятий и работ, проводимых силами предприятий и организаций промышленности в воинских частях с участием личного состава или без него, по поддержанию изделий в исправном состоянии для применения их по назначению.

Прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на их техническое обслуживание и ремонт необходимо для планирования эффективной работы предприятий ОПК. При этом особую значимость приобретает вопрос статистической оценки продолжительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий, которые в настоящее время определяются экспертным методом и не всегда отражают реальные затраты.

Одним из важных вопросов сервисного обслуживания является планирование и организация работ. Планирование работ включает разработку различных документов на основе статистических данных о продолжительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий военного назначения. Для новых изделий, находящихся в эксплуатации, такие данные отсутствуют, так как указанные показатели не задаются в задание на разработку изделий и, естественно, не контролируются в процессе испытаний.

Всё это и определяет актуальность выбранной темы исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения на предприятиях оборонной промышленности.

В соответствии с целью работы задачами исследования являются:

- провести статистический анализ объёмов финансирования, производства, технического обслуживания и ремонта образцов вооружения;

- разработать предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;

- усовершенствовать методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной промышленности;

- предложить методику прогнозирования трудоёмкости и стоимости работ по обслуживанию и ремонту изделий военного назначения;

- построить модель статистической зависимости вероятности нахождения изделий в рабочем состоянии от временных и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт;

- разработать рекомендации по внедрению элементов страхования в организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.

Объектом исследования являются предприятия оборонной промышленности.

Предметом исследования являются количественные методы анализа объемов производства и сервисного обслуживания военной продукции в оборонной промышленности.

Теоретическую и методологическую базу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, методам многомерного статистического анализа, компьютерной обработке данных, а также по проблемам оборонно-промышленного комплекса.

В работе использовались методы корреляционного, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов, марковские случайные процессы, табличные и графические методы представления результатов исследования. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ Statistica, Stadia, Microsoft Excel.

Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), материалы периодических изданий и официальных Интернет-сайтов по тематике работы.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на сервисное обслуживание военной продукции предприятиями оборонной промышленности.

В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

- проведен статистический анализ объёмов финансирования и производства, технического обслуживания и ремонта военной продукции на оборонных предприятиях;

- получены прогнозные оценки макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;

- разработаны предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;

- предложена и апробирована методика прогнозирования показателей сервисного обслуживания изделий однородных по их техническим характеристикам, трудоемкости и стоимости работ технического обслуживания и ремонта;

- усовершенствована методика многомерной классификации изделий на однородные группы по их техническим характеристикам и стоимости изделия;

- построена модель, позволяющая прогнозировать вероятности нахождения изделий военного назначения в состояниях эксплуатации;

- разработаны рекомендации по внедрению элементов страхования в организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.

Практическая значимость работы состоит в том, что её основные положения и выводы могут быть использованы органами государственной статистики для совершенствования статистической отчётности, а также оборонно-промышленным комплексом для эффективного управления техническим обслуживанием и ремонтом новых изделий, поступивших в эксплуатацию.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на 4-х Международных научно-технических конференциях: Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (в 2004-2007гг., г. Пенза).

Публикации. По материалам диссертации имеется 8 публикаций общим объемом 1,6 п. л., в том числе одна статья опубликована в журнале, рекомендуемом ВАК РФ.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Деркаченко, Олег Валентинович

Выводы

1. Разработана методика прогнозирования единичных показателей технического обслуживания, которая позволяет: проводить построение статистических моделей прогнозирования показателей; применять кластерные технологии для выделения однородных групп изделий; проводить построение дискриминантных функций для отнесения нового образца вооружения к однородным кластерам для дальнейшей прогнозной оценки показателей технического обслуживания и ремонта.

Апробация методики проводилась при построении моделей технического обслуживания №2 артиллерийских орудий.

Первоначальная модель связи трудоёмкости технического обслуживания №2 с техническими характеристиками, построенная по всей выборке артиллерийских орудий, являлась неадекватной и неточной (ошибка аппроксимации более 12%).

Кластеризация артиллерийских орудий по их техническим характеристикам, трудоёмкости и стоимости технических обслуживаний и ремонтов позволила выявить оригинальные конструкции с точки зрения приспособленности их к обслуживанию и ремонту, а также по однородной группе получить адекватную и точную модель. Ошибка аппроксимации уменьшилась в 1,6 раза. Эту модель предлагается использовать для прогнозирования трудоёмкости технического обслуживания №2 артиллерийских орудий и применения этих прогнозных оценок при планировании работ на предприятиях промышленности и в ремонтных подразделениях.

2. При решении практических задач возникает вопрос отнесения артиллерийских орудий к однородным группам. Эта задача решается с использованием дискриминантного анализа. По данным о технических характеристиках и стоимости нового образца вооружения решается задача построения дискриминантных функций и выбора кластера, и соответственно, модели для прогнозирования.

В разделе приводятся два способа задания трудоёмкости и стоимости работ технического обслуживания №2 артиллерийских орудий: первый - для планирования работ по техническому обслуживанию и ремонту новых образцов вооружения в воинских частях; второй - для планирования работ на предприятиях оборонной промышленности.

3. Разработана методика прогнозирования комплексных показателей технического обслуживания и ремонта. В качестве комплексного показателя используется вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии (применение, хранение, транспортирование). По значению этой вероятности определяется вероятность пребывания изделия в состояниях технического обслуживания и ремонта.

Для определения вероятности нахождения образцов вооружения в состояниях технического обслуживания и ремонта используется аппарат марковских процессов.

В работе построена модель эксплуатации, на основе которой получена зависимость связи вероятности пребывания изделий в рабочем состоянии с показателями технического обслуживания и ремонта.

4. При задании требований по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии увеличилась на 2%, что соответствует 3,5 месяцам за межремонтный период.

5. Предложены мероприятия для улучшения организации и проведения работ технического обслуживания и ремонта. Основными из них являются:

- активное применение информационных и компьютерных технологий при планировании и организации работ;

- совершенствование эксплуатационной документации: разработка её как в текстовой форме, так и в электронном виде; сложные работы по обслуживанию и ремонту целесообразно представлять в мультимедийном варианте;

- внедрение элементов дистанционного обучения личного состава ремонтных подразделений специалистами предприятий оборонной промышленности.

Одним из важных мероприятий является внедрение в деятельность предприятий оборонной промышленности и ремонтных предприятий методов и элементов страхования, что позволит минимизировать неоправданные затраты на техническое обслуживание и ремонт.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ результатов диссертационной работы подтверждает актуальность темы диссертации, ее научную задачу и практическую значимость.

В соответствии с поставленной целью, в диссертационной работе решена актуальная научная задача, заключающаяся в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и показателей сервисного обслуживания на предприятиях оборонной промышленности.

Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:

1. статистический анализ показал, что состояние и развитие оборонно-промышленного комплекса можно проследить на изменении объёмов производства продукции на предприятиях оборонной промышленности, темпов выпуска изделий военного назначения, численности занятых в оборонной промышленности, среднемесячной заработной платы работников и объема инвестиций в ОПК;

2. в работе выполнены исследования, направленные на выявление многомерной статистической связи валового регионального продукта (ВРП), промышленного производства и производства в оборонной промышленности;

3. в ходе проведённых исследований получены прогнозные значения основных макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;

4. проведена рейтинговая оценка предприятий оборонно-промышленного комплекса. Рейтинг предложено проводить среди однородных предприятий по показателям их финансово-экономической деятельности. Это позволит более эффективно проводить их оценку;

5. разработана методика прогнозирования трудоёмкости и стоимости работ технического обслуживания и ремонта изделий в условиях неоднородной информации, которая апробирована для определения прогнозных оценок показателей технического обслуживания и ремонта артиллерийских орудий. В рамках данной методики был применён кластерный анализ для выделения однородных образцов. Для выделенных кластеров построены регрессионные модели для прогнозирования показателей технического обслуживания и ремонта. С помощью дискриминантного анализа были построены дискри-минантные функции для отнесения нового образца вооружения к определённому кластеру;

6. предложена модель процесса эксплуатации для прогнозирования вероятности нахождения образцов вооружения в рабочем состоянии и состояниях обслуживания и ремонта в зависимости от временных и стоимостных характеристик процесса технического обслуживания и ремонта;

7. в рамках данного исследования предлагается задавать для специалистов оборонных предприятий более жёсткие требования, так как они лучше знают конструкцию образца и технологию выполнения работ. При задании требований по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии увеличится на 2%, что соответствует 3,5 месяцам за межремонтный период;

8. предложен комплекс мероприятий по улучшению организации технического обслуживания и ремонта изделий и разработаны рекомендации по их сервисному обслуживанию с элементами страхования. Внедрение методов и элементов страхования позволит минимизировать неоправданные затраты и повысить качество выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту.

В процессе проведения исследования для решения поставленных задач были использованы программные пакеты «Statistica», «Stadia», Microsoft Excel.

Научные результаты диссертационного исследования могут быть использованы предприятиями оборонной промышленности, занимающиеся производством, техническим обслуживанием и ремонтом военной продукции, для прогнозной оценки трудовых и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий, поступивших в эксплуатацию. Эти показатели необходимы для разработки планирующих документов по сервисному обслуживанию и ремонту, а также обоснования трудовых, временных и финансовых затрат при проведении обслуживаний и ремонтов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Деркаченко, Олег Валентинович, 2008 год

1. Айвазян С.Ю., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М., Финансы и статистика, 1985.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

3. Аляев A.A., Цикало В.А., Чёрный B.C. ВТС России со странами ЦВЕ на пороге тысячелетий. Обозреватель. № 12, 2004. 65 - 82 с.

4. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.

5. Бажанов В.А., Соколов A.B. Инновационная значимость оборонно-промышленного комплекса России. // ЭКО, №4, 2008.

6. Бажанов В.А., Цирулис К.А. Экономика военной реформы. Всероссийский экономический журнал // ЭКО. № 12, 2004. 12 - 29 с.

7. Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.

8. Бородин С.А. Эконометрика. М.: Новое знание, 2001. - 408 с.

9. Витковский А.И. Оборонно-промышленный комплекс в системе национальной безопасности Российской Федерации. Аналитический вестник совета Федерации. 2005, №2 (254) 25 - 39 с.

10. Гамбаров Г.М., Журавель Н.М., Королёв Ю.Г. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие М.: Финансы и статистика, 1990.

11. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М.: Филин, 1998.-264 с.

12. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. 6-е изд. - М.: Наука,1988.

13. Гордиенко Д.А. Экономический рост и военное производство. Общество и экономика. № 9, 2005. 187 - 207 с.

14. Громыко Г.Л. и др. Теория статистики: Учебник. М., Финансы и статистика, 2002.

15. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.

16. Деркаченко О.В. Анализ интеллектуальной обработки информации. X Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПТИ, ПДЗ, 2002.

17. Деркаченко О.В. Кластерные технологии в каталогизации. XV Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПГТА, ПДЗ, 2005.

18. Дик В.В. и др. Информационные системы в экономике: Учебник -М.: Финансы и статистика, 1996.

19. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

20. Дубров А.М , Корнилов И.А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе «Многомерные методы статистики.-М.:МЭСИ, 1991.

21. Дуброва Т.А., Павлов Э.Д., Ткачев О.В. Регрессионный анализ в системе «Statistica». Учебное пособие, МЭСИ. М., 2002.

22. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для вузов: М., ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

23. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М. Статистика, 1977.128 с.

24. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003. - 480 с.

25. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1999. - 416 с.

26. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1998. - 368 с.

27. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В. Автоматизированное рабочее место специалиста по надёжности. XV Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПГТА, ПДЗ, 2005.

28. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В. Дискриминантный анализ в технико-экономических исследованиях. Сборник материалов Международной НТК «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании». Пенза: ПТИ, ПДЗ, 2001.

29. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В., Гусынина Ю.С. Построение вероятностной модели эксплуатации технических систем с учётом их стоимостных показателей их состояний. Журнал ВАК «Научно технические ведомости СПбГТУ», СПб, № 4, 2007.

30. Ильенкова С.Д., Ильенкова Н.Д., Мхитарян B.C. и др. Управление качеством: Учебник под ред. С.Д.Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 1998.

31. Казмер JI. Методы статистического анализа в экономике. М.: Статистика, 1972.

32. Карманов М.В., Мхитарян B.C. Особенность подготовки экономистов-статистиков в МЭСИ. Вопросы статистики, 1997. №7.

33. Кильдешев Г.С., Френкель A.A. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973.

34. Коваленко И.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1982.

35. Козин М.А. К вопросу о необходимости структурной перестройки функционирования системы государственного оборонного заказа на региональном уровне. Журнал «Региональная экономика». 2007. № 8. 75 - 85с.

36. Корнилов И.А., Скорик М.А. Методика исследования зависимостей в курсе «Многомерные статистические методы». Тезисы докладов. М.: Изд-во МЭСИ, 1999.

37. Корнилов И.А., Горобцов Т.Я. Применение ЭВМ при решении задач классификации в экономических исследованиях: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1986.

38. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.-311 с.

39. Лавринов Г.А., Хрусталев Е.Ю. Формирование интегрированных структур в военно-промышленном комплексе. Менеджмент в России и за рубежом, №3, 2005.

40. Лебедев К.К. Внешнеэкономическая стратегия экспортёров вооружений России. Экономическая наука современной России. М.: 2007, №1(36) - 105-126 с.

41. Лесных В.В. Российский оборонно-промышленный комплекс. Всероссийский экономический журнал ЭКО. № , 2007. 3 - 20 с.

42. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. М., Изд-во МЭСИ, 1997.

43. Лиухто К. Россия на пути к информационному обществу. Вопросы экономики. № 4. 2005. 113 - 120 с.

44. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. М.: Дело, 2000. - 400 с.

45. Маленво Э. Статистические методы эконометрики. М.: Статистика. Выпуск 1, 1975.

46. Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики: Учеб. пособие. М.: Изд-во УРАО, 1998.

47. Методологические положения по статистике, вып. №1, Госкомстат России, М.:, 1996.

48. Методологические положения по статистике, вып. №2, Госкомстат России, -М.:, 1998.

49. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Томашевича. М.: ЮНИТИ, 1999. - 375 с.

50. Мхитарян B.C., Дуброва Т.А., Ткачев A.B. Многомерная классификация с использованием пакета программ «Statistica»: Метод, указания, МЭСИ, М.: 1997.

51. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Исследование зависимостей методами корреляции и регрессии. М.: МЭСИ, 1991.

52. Мхитарян B.C., Миронкина Ю.Н., Астафьева Е.В. Корреляционный и регрессионный анализ с использованием ППП Microsoft Excel, Учебное пособие. М.: Изд-во МЭСИ, 2004.

53. Мысляева И.Н. Государственное регулирование ОПК России, Вестник Московского университета, №1, 2007 М: 2007.

54. Основы экономического и социального прогнозирования. Под ред. В.Н.Мосина, Д.М.Крука. М.: Высшая школа, 1985.

55. Постановление Правительства РФ от 7 апреля 2004 года №188 «Вопросы Федеральной службы государственной статистики».

56. Сиротин В.П. О точности оценивания параметров уравнения регрессии при нарушении условий применимости метода наименьших квадратов. Сборник научных трудов. М.: Изд-во МЭСИ, 2003.

57. Соколов A.B. Состояние и тенденции развития российской оборонной промышленности. Всероссийский экономический журнал ЭКО. №4, 2003.- 110- 135 с.

58. Статистика. Под ред. B.C. Мхитаряна. -М.: Финансы и статистика, 2005.-671 с.

59. Статистический словарь, под. ред. Ю.А. Юркова. М.: Финста-тинформ, 1996.

60. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1989.

61. Фалин Г.И. Математический анализ рисков в страховании. М.: Российский юридический издат. Дом, 1994.

62. Френкель A.A. Прогноз развития российской экономики на 2004 -2005гг. Вопросы статистики. № 10, 2004. 72 - 88 с.

63. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М., Статистика, 1975.

64. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М: Финансы и статистика, 1982.

65. Четыркин Е.М. Финансовая математика. Учебник М.: Дело, 2000.

66. Чистова В.Е. Финансовые аспекты реформирования оборонно-промышленного комплекса. Финансы. №7, 2005.

67. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. Учебное пособие. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.

68. Шишов В.Ф., Мхитарян B.C., Козлов А.Ю. Статистические функции MS Exsel в экономико-статистических расчетах: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003.

69. Шмойлова P.A. и др. Теория статистики. Учебник, 5-е издание, -М., Финансы и статистика, 2004.

70. Эконометрика. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001.-344 с.

71. Экономико-математические методы и прикладные модели. Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.

72. Экономическая статистика: Учебник под. ред. Иванова Ю.Н. М.: ИНФРА-М, 1998.

73. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988.