WWW.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«Всероссийская студенческая олимпиада по направлению Статистика и специальности Математические методы в экономике Сборник научных трудов Москва, 2011 УДК 311.3/.4 С – 235 ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ

(МЭСИ)

Всероссийская студенческая олимпиада по

направлению «Статистика» и специальности

«Математические методы в экономике»

Сборник научных трудов

Москва, 2011

УДК 311.3/.4

С – 235

Всероссийская студенческая олимпиада по направлению

«Статистика» и специальности «Математические методы в экономике».

Сборник научных трудов // М. – МЭСИ. – 2011 г.

РЕЦЕНЗЕНТЫ:

д.э.н., проф. Карманов М.В., к.э.н., доцент Романников А.Н.

Институтом экономики и финансов Московского государственного

университета экономики, статистики и информатики и Учебнометодическим объединением по образованию в области Статистики и Математических методов в экономике проведена Всероссийская студенческая Олимпиада по направлению «Статистика» и специальности «Математические методы в экономике».

В мероприятие приняли участия представители таких государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования как: Магнитогорский государственный университет им. Г.И. Носова, Оренбургский государственный университет, Бурятский государственный университет, Российский государственный социальный университет, Южно-Уральский государственный университет, Саратовский государственный социально-экономический университет, Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, Оренбургский государственный аграрный университет, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Волгоградский государственный университет, Российский государственный социальный университет, Санкт-Петербургский государственный инженеоно-экономический университет, Новосибирский государственный университет экономики и управления, Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва, Марийский государственный технический университет.

В сборнике научных трудов представлены доклады студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Статистика» и специальности «Математические методы в экономике».

© МЭСИ, ISBN 978-5-7764-0706-

СОДЕРЖАНИЕ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СТАРЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

Абдрашитова Р.Д.

ФОРМИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ

БУМАГ Алексанян А.В.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ ОТ ТУРИЗМА В РЕСПУБЛИКЕ

БУРЯТИЯ

Базарова А.Б.

ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ПЕНСИОННОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Базарова Н.З.

МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ

КОММЕРЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Болотин М.Я.

РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ОРГАНИЗАЦИИ

Бондаренко В.С.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ,

ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ДИНАМИКУ ВАЛЮТНЫХ КУРСОВ

Булкина А.М.

ПРОБЛЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ В РОСИИ НА ПРИМЕРЕ

МЕЖДУНАРОДНОГО PISA

Вальдман А.И.

АНАЛИЗ ИНТЕРНЕТ-АУДИТОРИИ

Вальдман М.И.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТИВНЫХ И СУБЪЕКТИВНЫХ

ОЦЕНОК УРОВНЯ СОЦИАЛЬНОЙ КОМФОРТНОСТИ

ПРОЖИВАНИЯ НАСЕЛЕНИЯ В РЕСПУБЛИКЕ МОРДОВИЯ

Вачаева Л.П.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ

КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА НА ОСНОВЕ СИСТЕМЫ

СКОРИНГА

Вачаева Т.П.

ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ – КАК ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ

ФАКТОР РЕФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ПЕНСИОННОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ

АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ РЕГИОНАМИ РФ

ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ И ПОДДЕРЖАНИЕ

СОЦИАЛЬНОЙ СФЕР

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИНВЕСТИЦИЙ В ТУРИЗМ

АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ НА

ПРИМЕРЕ ПРЕДПРИЯТИЙ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

ДИСПРОПОРЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ

МЕЖДУ СБЫТОМ И ТРАНСПОРТИРОВКОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

НА ЛИБЕРАЛИЗУЕМЫХ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКАХ:

ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

МНОГОЭТАПНАЯ ДИНАМИКА СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

(КАПИТАЛА) БАНКА НА БАЗЕ МУЛЬТИПЛИКАТИВНОЙ

СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА

ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ

КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРУДОВОГО

ПОТЕНЦИАЛА ВОЛГОГРАДСКОГО РЕГИОНА

ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ

ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ БЮДЖЕТНОЙ ПОДДЕРЖКИ

ПРИ СТРАХОВАНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

ПРОБЛЕМЫ НАБЛЮДЕНИЯ СУБЪЕКТОВ МАЛОГО

ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИСХОДОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО

ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ПОГОДНОГО РИСКА

ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ РЕФОРМИРОВАНИЯ ОТРАСЛИ ЖКХ

РЕГИОНОВ РОССИИ

КЛАССИФИКАЦИЯ РЕГИОНОВ РФ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

КАЧЕСТВО ЖИЗНИ СТУДЕНТОВ ФИНАНСОВОЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА ОРЕНБУРГСКОГО

ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

ЦЕНОВЫЕ ПУЗЫРИ НА РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКАХ ЖИЛЬЯ РФ

МОДЕЛЬ КРАТКОСРОЧНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО

РАВНОВЕСИЯ КЕЙНСА

МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИРЫ НА ВТОРИЧНОМ

РЫНКЕ ЖИЛЬЯ Г.МАГНИТОГОРСКА

ИЗМЕРЕНИЕ РИСКА ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ С

ПОМОЩЬЮ VAR

МЕХАНИЧЕСКАЯ ТОРГОВАЯ СИСТЕМА КАК ИНСТРУМЕНТ

ЗАЩИТЫ КАПИТАЛА

К ВОПРОСУ О МОДЕЛИРОВАНИИ ВОЗДЕЙСТВИЯ

ПРОМЫШЛЕННОГО СЕКТОРА НА ЭКОЛОГИЮ РЕГИОНА

ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ И ЕЕ ПРОГНОЗ С

2007 ПО 2011 ГОД

МОДЕЛЬ СТРАХОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РИСКОВ

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УПРАВЛЕНИЯ ОТХОДАМИ В Г.

УЛАН-УДЭ И РЕСПУБЛИКЕ БУРЯТИЯ

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ О ВСТУПЛЕНИИ КОМПАНИИ НА

РЫНОК

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПОЗИЦИОННЫХ ИГР ДЛЯ ВЫБОРА

ОПТИМАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ПРИ

УСЛОВИИ ДИСКОНТИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ

ФЕДЕРАЦИИ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНДЕКСА РТС ПРИ ПОМОЩИ

НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИК РАЗВИТИЯ НАУКИ В

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ДИНАМИКИ ПОСЕВНЫХ

ПЛОЩАДЕЙ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ

В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ

ЗАЕМЩИКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ

ОПИСАНИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

ФИНАНСОВОЙ ПИРАМИДЫ «МММ-2011»

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ

В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ СОЦИАЛЬНО-ОПАСНЫМИ

ЗАБОЛЕВАНИЯМИ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДИРИЖАБЛЕЙ ДЛЯ

ТРАНПОРТИРОВКИ ГРУЗОВ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МИГРАЦИОННЫХ

ПРОЦЕССОВ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

ПРИБЛИЖЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ

РАЗМЕЩЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО ВИДА

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНКУРЕНТНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ НА

РЫНКЕ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СТАРЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

Научный руководитель: к.э.н., ст. преподаватель кафедры статистики и экономического анализа Лаптева Е.В. Оренбургский государственный аграрный университет В современных российских условиях, социально - экономическое развитие Оренбургской области, как и в целом России, проходит в условиях недостаточного с точки зрения государственных интересов демографического потенциала населения.

Необходимо не только вести учет показателей рождаемости, смертности и миграции, но и выявлять и устранять причины, негативно влияющие на них.

Численность и состав населения постоянно изменяются. Люди рождаются, умирают, переезжают с места на место. В результате данные переписи через некоторое время устаревают и требуют корректировки.

Для характеристики населения представим имеющиеся данные о численности населения Оренбургской области.

Численность населения Оренбургской области на 2008-2010 гг.

Среднегодовая численность населения на начало года Численность населения на конец года, тыс.

чел Среднегодовая численность населения, чел 2115,3 2112,4 2072, На основе данной таблицы мы видим, что постепенно численность населения области уменьшается. Сокращение численности населения может происходить из-за естественной убыли населения (превышения числа умерших над числом родившихся), т.к. в настоящее время в Оренбургской области наблюдается значительное превышение численности населения пожилого возраста над молодым населением.

Рассмотрим старение населения подробнее.

Старение населения в демографическом смысле является изменением соотношения численности возрастных групп, связанным с демографическим переходом. Чтобы делать выводы о демографическом старении необходимо установить границу пожилого возраста. На протяжении последних десятилетий к пожилым людям относят лиц в возрасте 60 или 65 лет и старше.

Рассмотрим, как происходили процессы старения населения в Оренбургской области за период с 1990г. по 2010г. Наглядное представление о составе населения по полу и возрасту дает половозрастная пирамида (рис. 1).

Рисунок 1. Возрастно-половая структура населения Оренбургской области за 2010 год.

В демографической структуре Оренбургской области впадина на пирамиде есть в возрастном интервале 65-69 лет. Это люди, родившиеся в 1941-1945 годы, то есть, во время Великой Отечественной войны. Также заметна еще одна впадина на пирамиде, которая захватила возрастной интервал 30-44 года. Это демографическая волна, спровоцированная резким сокращением рождаемости после войны: у меньшего по численности поколения, естественно и меньше детей, «эхо войны».

«Выступ» в 45-49 лет - следствие высокой рождаемости в 1960-е годы.

Наиболее часто за начало периода старости принимают 60-й год жизни людей. Поэтому для характеристики уровня старения рассчитывают удельный вес лиц в возрасте 60 лет и старше в общей численности населения.

где Кc — коэффициент старости;

S60+ — численность населения в возрасте 60 лет и старше;

S — общая численность населения.

Наглядное представление о развитии процесса старения населения позволяет получить «треугольник старения». По горизонтальной оси откладываются значения удельного веса лиц в возрасте до 60 лет в общей численности населения. По вертикальной оси — значения удельного веса лиц в возрасте 60 лет и старше (рис. 2).

При пересечении перпендикуляров, опущенных с катетов на гипотенузу, получается величина показателя разности удельных весов численностей населения в возрасте до 60 и старше 60 лет.

С углублением процесса старения возрастает удельный вес стариков при постоянном уменьшении показателя d. В результате происходит движение по гипотенузе снизу вверх. Гипотенуза в данном случае выступает «дорогой старения», по которой современные общества идут от демографической молодости к демографической старости.

Достаточно полную характеристику возрастной структуры населения дает расчет 6 показателей: коэффициента старости, коэффициента потенциала старения, коэффициента нагрузки пожилыми взрослого населения на 100 взрослых, коэффициента нагрузки пожилых взрослым населением на 100 пожилых, коэффициента нагрузки детей пожилыми на 100 детей, коэффициента нагрузки детьми населения пожилого возраста на 100 пожилых (табл. 2).

лет и старше (пожилые) в общей численности населения.

Коэффициент потенциала старения - показатель, который определяется долей лиц в возрасте 40-59 лет (возраст зрелости) в общей численности населения. Этот коэффициент определяет резервы для дальнейшего развития демографического старения.

Коэффициент нагрузки пожилыми взрослого населения на взрослых - процентное соотношение численности населения в возрасте лет и старше к численности населения в возрасте 15-59 лет.

Коэффициент нагрузки пожилых взрослым населением на пожилых определяется как соотношение доли лиц в возрасте 15-59 лет к доле лиц в возрасте 60 лет и старше.

Коэффициент нагрузки детей пожилыми на 100 детей (коэффициент соотношения поколений) - процентное соотношение численности населения в возрасте 60 лет и старше к численности населения в возрасте 0-14 лет (дети) показывает в какую сторону смещен «межпоколенческий баланс».

Коэффициент нагрузки детьми населения пожилого возраста на 100 пожилых находится как соотношение доли лиц в возрасте 0-14 лиц к доле лиц в возрасте 60 и старше.

Показатели демографического старения населения Год Коэффи- Коэффи- Коэффициент Коэффициент Коэффициент Коэффициент циент циент по- нагрузки по- нагрузки по- нагрузки де- нагрузки старости тенциала жилыми жилых взрос- тей пожилыми детьми насестарения взрослого лым населе- на 100 детей ления пожинаселения на нием на 100 лого возраста С 2000 по 2010 гг. коэффициент старости уменьшился на 1,1 п.п., коэффициент потенциала старения за этот период возрос на 4,2 п.п. Этот коэффициент определяет «резервы» для дальнейшего развития демографического старения. Коэффициент соотношения поколений показывает, что в 2000 г. на каждые 100 детей в среднем приходилось 91, человека пожилого и старческого возраста. Далее этот показатель увеличивался и в 2010 г. составил 104,7 человек. Коэффициент нагрузки пожилыми взрослого населения показывает, что в 2000 г. на 100 взрослых приходилось 28,4 пожилых, а в 2010 году - 24,2 человек. В 2000 г. на пожилых приходилось 351,9 взрослых, 108,9 детей, а в 2010 г. 407, взрослых, 95,6 - детей. Это говорит о том, что в скором времени численность взрослого населения будет уменьшаться.

Согласно результатам, представленным на рисунке 3, коэффициент аппроксимации принимает наибольшее значение при построении параболического тренда (R2 = 0,865). Следовательно, в дальнейших исследованиях будет использовать именно его.

Рисунок 3. Динамика лиц в возрасте 60 лет и старше (пожилые) в общей численности населения Оренбургской области в 2000-2010 гг.

Используя уравнение тренда, полученного графическим способом, сделаем точечный прогноз по тренду для коэффициента старости населения. Для прогноза на 2011, 2012, 2013 годы хi, соответственно, будет равно 12, 13 и 14.

Таким образом, получены следующие данные, представленные в таблице 3.

Прогнозные значения коэффициента старости населения Это означает, что доля лиц в возрасте 60 лет и старше (пожилые) в общей численности населения Оренбургской области будет продолжать увеличиваться.

Составим точечный прогноз для коэффициента потенциала старения населения.

Рисунок 4. Динамика лиц в возрасте 40-59 лет (возраст зрелости) в общей численности населения Оренбургской области в 2000-2010 гг.

По данным рисунка 4 коэффициент аппроксимации также принимает наибольшее значение при построении параболического тренда (R2 = 0,984). В дальнейших исследованиях будет использовать именно его.

Используя уравнение тренда, полученного графическим способом, сделаем точечный прогноз по тренду. Для прогноза на 2011, 2012, годы хi, соответственно, будет равно 12, 13 и 14. Полученные данные представим в таблице 4.

Прогнозные значения коэффициента потенциала старения населения Год Коэффициент потенциала старения Таким образом, можно сделать вывод, что доля лиц в возрасте 40лет (возраст зрелости) в общей численности населения постепенно снижается и к 2013 году коэффициент потенциала старения населения Оренбургской области составит 27,7.

Процесс увеличения доли пожилых людей в общей массе населения требует всестороннего учета их специфических потребностей как особой категории граждан. Например, все более важной проблемой становится доступ пожилых людей к различным медицинским и социальным услугам. Так же важно отметить тот факт, что многие пожилые люди сохраняют свою трудоспособность и могут продолжать трудиться.

ФОРМИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ

Научный руководитель: Чурилова Эльвира Юрьевна, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Формирование оптимального портфеля ценных бумаг, который мог бы принести желаемый доход при минимально допустимом риске – важнейшая задача любого средне- и долгосрочного инвестора. В данной работе мы для простоты берем пять финансовых инструментов (акции компаний ВТБ, Сургутнефтегаз, Сбербанк, Татнефть, Лукойл) и период начала 2010 года (всего 30 дневных котировок). Приступим к поэтапному анализу портфеля, используя модель Марковеца.

Для линейной парной регрессионной модели рассчитаем прогноз дисперсии цены каждой бумаги и индекс РТС на выбранную дату (пускай это будет 30 день после последней даты выбранного диапазона дат). Для этих целей следует сформировать вектор цен на выбранную дату:

и вычислить ковариационную матрицу, элементы которой определяются исходя из полученных моделей:

По аналогии вычислим остальные компоненты ковариационной матрицы и представим ее в следующем виде:

В результате должна быть получена необходимая информация для формирования модели Марковеца.

r(VTBR) r(SNGS) r(SBER) r(TATN) r(LKOH) r(RTS) a1 0,000017 0,019153 0,045089 0,028813 0, r(a) через 30 дней 0,000003 0,001506327 0,00354608 0,002266 0, 0,0015063 1,846421056 4,01558278 2,5660647 85, 0,0035461 4,015582776 13,3662582 6,0408372 202, 0,002266 2,566064678 6,04083721 6,3265894 129, 0,0758277 85,86725638 202,142262 129,17431 4788, Марковец предлагает интерпретировать элементы вектора r как меру привлекательности бумаги, а соответствующую ей дисперсию как меру риска вложений в бумагу.

Теперь можно приступить к формированию оптимального портфеля выбранных бумаг.

1. Портфель Р состоит из количеств акций каждого типа:

2. Для удобства в соответствие портфелю Р можно поставить вектор X={x1, x2, x3, x4, x5}, где xi – доля бумаг типа i в портфеле. При этом:

3. Обозначим символом rp выручку портфеля в целом за период владения. Эта выручка может быть рассчитана как:

r(ai) – цена i-ой бумаги на выбранную дату Так как выручка портфеля величина случайная, следовательно, для нее можно рассчитать математическое ожидание и дисперсию.

Математическое ожидание будет вычисляться по формуле, указанной выше, т.к. прогнозные значения r(ai) вычислены по регрессионной модели.

Дисперсия портфеля, в целом, будет определяться по формуле:

Найдем портфель, соответствующий минимальному риску. Для этого необходимо решить следующую задачу нелинейного программирования:

Расчет портфеля с минимальным риском Соответственно, чтобы минимизировать риск, следует сформировать весь портфель лишь из одних акций Банка ВТБ.

Оптимальный портфель – это решение задачи математического программирования:

Зададим три значения для дисперсии портфеля, и рассчитаем различные оптимальные портфели.

Расчет портфелей с максимальным доходом при ограниченном риске Мы получили три разных оптимальных портфеля ценных бумаг.

Отметим их на одном графике, где на одной оси будет риск от вложения в портфель, а на другой - доход от вложений в него. Кроме того, отметим наиболее оптимальную точку - с минимальным риском (10) и максимальным доходом (209,6214) (жирная точка на рисунке). Ближайшая точка к оптимальной и будет отражать наилучший портфель.

Рисунок 1. Соотношение доходность/риск для различных На рисунке отчетливо видно, что лучшим из этих трех портфелей будет являться с минимальной дисперсией, когда следует взять акции Сбербанка и Татнефти в долях 0,224 и 0,776 соответственно.

Разобранный пример из практики позволяет отчетливо представить, что из хаоса, порой творящегося на фондовом рынке, всегда возможно с помощью несложного математико-статистического аппарата выудить рациональное зерно, позволяющее добиться успеха.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ ОТ ТУРИЗМА В РЕСПУБЛИКЕ

БУРЯТИЯ

Научный руководитель: Михайлова Светлана Сергеевна, Восточно-Сибирский государственный университет технологий и Республика входит в состав Байкальского региона, являющегося одним из пяти наиболее перспективных для развития туризма регионов России.

Развитию туризма в республике способствует ряд условий, таких как удобное географическое расположение и транспортная схема, связывающая республику с регионами России и зарубежными странами, относительно стабильная экологическая ситуация, уникальная культура, растущая популярность Байкала на рынке туризма.

Сегодня основной точкой притяжения в республику является озеро Байкал, а также объекты этнографического и религиозного наследия.

Остальные же объекты на территории города можно отнести лишь к косвенным факторам, способным усилить экономическую эффективность от прямого использования.

Распределение туристов по целям поездок показано на Рис.1.

Рис. 1. Распределение обслуженных туристов по целям поездок Отсюда видно что большинство туристов приезжают сюда чтобы отдохнуть, около 60% побережья озера Байкал это наиболее привлекательные для отдыха участки с пляжами, озера и реки, удобные для развития водных видов туризма, 266 памятников природы и природных достопримечательностей, четыре горные системы, в том числе Восточные Саяны, Хамар-Дабан, Баргузинский и Байкальский хребты с участками, удобными для развития горного туризма, альпинизма, горнолыжного спорта. Затем идут деловые и профессиональные поездки, разнообразные командировки и тд. На третьем месте лечение и оздоровление, в Бурятии находятся 255 месторождений минеральных источников и лечебных грязей.

Всемирная туристская организация предлагает классифицировать туризм по следующим типам: внутренний туризм — путешествия жителей какого-либо региона по этому региону; въездной туризм — путешествия по какой-либо стране лиц, не являющихся ее жителями; выездное туризм— путешествия жителей какой-либо страны в другую страну.

Рис.2. Структура туристического потока за 2002-2011г.

осуществляется гражданами России, совершившими путешествие по России. Так же из диаграммы видно, что выездной туризм не пользуется популярностью у жителей республики и на графике его даже не видно ввиду его малозначительности. Зато поток иностранных граждан в основном стабилен, он составляет от 0 до 10% туристов за каждый год.

Изучим структуру туристического потока в республику по странам, в основном это жители Монголии и Китая, а так же жители Других стран и Германии. Графически структура изображена на Рис.3.

Рис. 3. Структура туристического потока по странам за 2002-2010гг Тенденция увеличения выручки от продаж товаров, работ и услуг внутреннего, въездного и выездного туризма в Республике Бурятия отображена на Рис.4.

Рис.4. Тенденция увеличения выручки за 2002-2010г.

Из графика видно, что наблюдаемая динамика увеличения выручки почти линейна до 2009г, с 2009г как следствие кризиса уменьшаются и туристские расходы, но к 2011г будет наблюдаться выравнивание тенденции, так как объем вырученных денег за первое полугодие 2011 года на 14% превышает этот же показатель 2010г.

Рассмотрим эконометрическую модель зависимости выручки(Y) от следующих факторов: X1 – внутренний туризм, X2 – выездной туризм, X – въездной туризм.

Для выбраковки факторов оценим влияние каждого из них на результат, с помощью коэффициента регрессии. Итак, для Х1 R=0,91, для Х2 R= 0.93, что характеризует их сильную и прямую взаимосвязь, а для Х R=0.64, что говорит о среднем влиянии фактора на выручку.

Рассмотрим зависимость объема выручки(Y) от внутреннего туризма(Х1). Парное линейное уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом: Y=140026,0553+1.0025X1. Полученное уравнение статистически значимо, коэффициент при Х1 показывает, что если Х увеличивается на 1 единицу, то Y возрастает на 1,0025 единиц.

Коэффициент детерминации равный 0,83 показывает что 83% зависимой переменной Y объясняется вариацией независимой переменной Х1.

Рассмотрим зависимость объема выручки(Y) от выездного туризма(Х2). Парное линейное уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом: Y=275749,5838+10,0214X2. Полученное уравнение статистически значимо, коэффициент при Х2 показывает, что если Х увеличивается на 1 единицу, то Y возрастает на 10,0214 единиц.

Коэффициент детерминации равный 0,87 показывает что 87% зависимой переменной Y объясняется вариацией независимой переменной Х2.

Рассмотрим зависимость объема выручки(Y) от въездного туризма(Х3). Парное линейное уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом: Y=128952,7425+12,3974X3. Полученное уравнение статистически не значимо, коэффициент при Х3 показывает, что если Х увеличивается на 1 единицу, то Y возрастает на 12,3974 единиц.

Коэффициент детерминации равный 0,41 показывает что лишь 41% зависимой переменной Y объясняется вариацией независимой переменной Х3. Следовательно, можно считать фактор не существенным и не рассматривать его в дальнейшем.

Не смотря на несущественность фактора Х3 нельзя говорить о том, что Х1 и Х2 не оказывают влияние на Y, рассмотрим улучшаться ли результаты, если в линейном уравнении, полученном с Х1, учесть и выездной туризм.

Y=201222.8627+0.47246X1+6.2599X2. Полученное уравнение значимо, коэффициент корреляции равен 0,95, что говорит о тесной связи между факторами. Введение обоих переменных оказалось результативным, так как коэффициент корреляции уравнения множественной регрессии больше чем коэффициенты корреляции уравнений парной регрессии.

Предположим что к концу 2011г ожидается повышение объема доходов от внутреннего и выездного туризма до 600000 и 95000 тыс.руб.

соответственно. Построим прогнозное значение результативной переменной Y, подставив в уравнение регрессии заданное значение факторной переменной Xn.

Y=201222.8627+0.47246*600000+6.2599*95000=1079389, Полученное значение Y=1079389,363 является точечным прогнозом. Для получения интервального прогноза рассчитаем его стандартную ошибку, она равна 135041,15.

То есть при уровне доходов от внутреннего и внешнего туризма в 600000 и 95000 тыс. руб. соответственно ожидаемое значение выручки будет лежать в пределах от 944,3 млн. руб. до 1214,4 млн. руб.

ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ПЕНСИОННОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Научный руководитель: Михайлова Светлана Сергеевна, к.э.н., доцент кафедра Макроэкономика, экономическая статистика и информатика, Восточно-Сибирский государственный Социальное обеспечение сложилось как система защиты граждан от наступления жизненных обстоятельств, которые влекут за собой утрату или снижение дохода либо повышенные расходы, малообеспеченность или бедность.1 «Человек не должен оставаться один на один со своими социальными рисками, задача государства – с помощью различных страховых систем обеспечить ему защиту» Основным видом социального обеспечения нетрудоспособных граждан является пенсионное обеспечение. Пенсионное обеспечение — Волгин Н.А. Социальная политика / Н.А. Волгин. – М.: Экзамен, 2004. – С.15.

Точка зрения замглавы минздравсоцразвития Юрия Воронина на проблему развития пенсионной системы России одна из самых важных социальных гарантий стабильного развития общества, т.к. в России около 30% населения получают пенсию.

На данном этапе развития и реформирования нашего социально– экономического пространства, общество оказалось неготовым к осмыслению изменений в области пенсионного страхования в условиях развития экономики.

Проводимая пенсионная реформа, показала неэффективность ее реализации, которая привела к дефициту средств Пенсионного фонда России. Минимальный размер пенсии по региону превышает прожиточный минимум и проблема бедности среди пенсионеров решена, но индексация размера пенсий отстает от темпов роста заработной платы.

По итогам деятнльности Пенсионного фонда за 2010 год:

- общий объем средств, поступивших в Пенсионный фонд, составлял 4610 миллиарда рублей (на 24% больше чем в 2009 году), в том числе объем поступивших страховых взносов и налоговых платежей миллиарда рублей, что меньше, по сравнению с предыдущим годом, на 40%;

- израсходовано 4249 миллиардов рублей (на 29,2% больше, чем в 2009 году), в том числе на финансирование выплат населению пенсий и пособий – 3707 миллиарда рублей (на 18,8% больше предыдущего года), на осуществление ежемесячной денежной выплаты 293,6 миллиарда рублей (на 10% больше) (рис. 1).

Средний размер назначенных пенсий в РФ за 2010 год составил 7476,3 рубля и увеличился по сравнению с 2009 годом на 30,6%.

Рисунок 1. Поступление и расходование средств Пенсионного фонда Российской Федерации, 2005-2010 годы, млрд. рублей Анализ динамики поступлений и расходования средств Пенсионного фонда РФ показал что, средний размер пенсий увеличивается, и соответственно увеличиваются расходы пенсионного фонда, но при этом уменьшаются налоговые платежи и недостаток средств покрывается благодаря безвозмездным поступлениям из федерального бюджета, доля которых в общей сумме поступлений в 2010 году составляет 57,4 %.

Определим основные проблемы финансирования бюджета ПФ РФ.

Благоприятный период «демографических дивидендов», в течение которого новые когорты пенсионеров были малочисленными, а приток молодежи на рынок труда, напротив, многочисленным, закончился. В ближайшие годы стране предстоит столкнуться с ускоряющимся старением населения, произойдет ухудшение соотношения работников и пенсионеров.

Это приведет к еще большему увеличению дефицита ПФР.

По некоторым прогнозам уровень пенсионных расходов российского правительства к 2050 году увеличится до 18,8% (в 2010 году этот показатель составлял 9,4%)3 В России отмечен «средний» уровень расходов на выплату пенсий среди стран ОЭСР 4, но при этом размер индивидуальной пенсии «очень низкий».

Для пенсионной системы невидимыми оказываются заработки тех, кто работает на основе устной договоренности, получает заработную плату в «конвертах», а так же часть работников, за которых работодатели официально платят по более низким ставкам, при этом постоянно растет возраст начала формальной занятости молодых поколений.

Одним из решений проблем финансирования на сегодняшний день считают повышение пенсионного возраста. Существуют очевидные демографические ограничения поднять пенсионный возраст в России, например низкая продолжительность жизни.

продолжительность жизни не увеличиться, а останется на уровне 2009 года, значит 40 % мужчин, доживших до 20 лет, не доживут до 60.

Оценка расходов дана рейтинговым агентством standard & poor's Организация экономического сотрудничества и развития Рисунок 2. Прогноз средней продолжительности жизни в РФ В октябре 2011 года проведен опрос населения Республики Бурятия об их отношении к повышению пенсионного возраста. Число респондентов 50 человек (женщины 18-55 лет, мужчины 18-60 лет).

Рисунок 3. Результаты опроса населения об их отношении к Прогноз взят с официального сайта государственной статистики.

Большинство опрошенных (74%) - против повышения пенсионного возраста, несмотря на условие значительного повышения размера собственной пенсии в будущем, в основном против высказались респонденты возрастом ближе к пенсионному (старше 40 лет) - 62 %.

Положительно к реформе отнеслось примерно одна пятая часть выборки, большая часть которых были моложе 29 лет (78%).

Изменение поступлений и расходования средств ПФ РФ в случае увеличения пенсионного возраста на 5 лет:

1. Расчет изменения поступлений в ПФ РФ Х – весь срок трудовой деятельности (допустим, что начало трудовой деятельности, наступило в 25 лет);

26% – фиксированный тариф страхового взноса;

V1- сумма страховых поступлении в ПФ РФ, если работник выйдет на пенсию в 60 лет V2- сумма страховых поступлении в ПФ РФ, если работник выйдет на пенсию в 55 лет Значит, если мы увеличим пенсионный возраст на 5 лет, общая сумма поступивших средств увеличится в 1,2 раза с одного налогоплательщика.

2. Расчет изменения ежемесячных денежных выплат из ПФ С1- сумма пенсии, получаемая пенсионером, вышедшим на пенсию в 60 лет С2- сумма пенсии, получаемая пенсионером, вышедшим на пенсию в 55 лет ПН - сумма пенсионных накоплений застрахованного лица, учтенных в специальной части его индивидуального лицевого счета 192 – количество месяцев ожидаемого периода выплаты трудовой пенсии по старости. При назначении пенсии в 2010 году - 192 месяца Значит, если мы увеличим пенсионный возраст на 5 лет, общая сумма денежных выплат увеличится в 1,75 раза с одного пенсионера.

В итоге стоит ли увеличивать пенсионный возраст, если в дальнейшем придется выплачивать пенсию в несколько раз больше, когда придет время выплачивать пенсию населению, которое выйдет на пенсию на лет позже, тогда, как поступления будут увеличиваться менее быстрыми темпами.

Кроме выше перечисленного существует ряд других способов найти ресурсы, чтобы ликвидировать дефицит, например, расширить базу финансирования пенсий, так как налоговых поступлений не хватает, так как не все заработки видны для пенсионной системы. Здесь можно закрепить за пенсионным фондом отдельного самостоятельного, еще одного, кроме страховых взносов дополнительного источника доходов. Изменение пенсионной формулы, так как используемая делает бессмысленным с экономической точки зрения повышение пенсионного возраста.

МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ

КОММЕРЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Товарный запас - это запас какого-либо ресурса, используемого в производстве.

С точки зрения практики проблема управления запасами является чрезвычайно серьезной. Потери, которые несут предприятия вследствие нерационального управления запасами, очень велики.

Для эффективного решения проблем, связанных с управлением товарно-материальными запасами требуется применение соответствующих методов.

Проблема управления запасами возникает практически во всех сферах хозяйства: в производстве, торговле, сельском хозяйстве.

Производственная или торговая единица для каждого акта своей деятельности должна обладать материальными ресурсами, поступающими в нее извне. На них (в исходном или переработанном виде) поступают требования потребителей.

Как правило, невозможно или экономически невыгодно получение нужных материалов в момент, когда возникает потребность в них.

Необходимое создание запаса используемых материалов.

При создании запаса естественно возникает вопрос о его величине.

Большой запас делает предприятие независимым от возможных сбоев в поставках товара и изменений спроса на него. С другой стороны, огромный запас товара влечет большие издержки на его хранение. Появляется задача об определении способа управления запасом, при котором минимизируются суммарные расходы, связанные с пополнением запаса, его хранением и возможными издержками из-за нехватки товара (сбои в производстве, штрафы за недопоставку товара и т.п.).

В конечном счете, основные цели управления запасом можно сформулировать следующим образом:

1. Определение оптимальной (с указанной выше точки зрения) величины запаса.

2. Определение момента производственного цикла, в который нужно сделать заявку на пополнение запаса (или в который это пополнение должно поступить).

В данной работе рассматриваются различные модели управления запасами, в том числе классические модели с известными параметрами и вероятностные модели.

Запишем математическую модель управления запасами. Если обозначить S хр - расходы на хранение, S зак - расход на пополнение запаса, Sштр - расход на штрафы за не предоставление ресурса, то S = S хр + S зак + Sштр общие затраты. Таким образом, нужно минимизировать S при различных видах ограничений.

РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ОРГАНИЗАЦИИ

Саратовский государственный социально-экономический университет Сегодня для организации важно определение ее рейтинга. Сущность рейтинга – в выведении интегрированного показателя состояния организации, основанного на учете важнейших характеристик ее деятельности, который позволяет ранжировать их в определенной последовательности или отнести их к определенной группе.

Самое общее представление при исследовании экономического состояния некоторой совокупности организаций можно получить на основе ранжирования значений их частных показателей, используя метод суммы мест [1, с. 26]. В данном методе устанавливается порядок мест организаций по каждому оцениваемому показателю с таким условием, что первые места присваиваются наилучшим их значениям, и, вычислив суммы мест по всем рассматриваемым показателям, представляется возможность установить приоритетность организации по этой многомерной оценке.

Метод суммы баллов [1, с. 26–27] отличается от метода суммы мест лишь тем, что организациям, имеющим наилучшее значение оценочных показателей, присваиваются наивысшие баллы, которые затем суммируются. Наивысший рейтинг будет иметь организация, набравшую максимальную сумму балов в данной совокупности организаций.

Недостатком данных методов является то, что различие между значениями показателей в ранжированном ряду распределения считается постоянной величиной. В действительности различие может быть номинальным, особенно при высокой плотности значений.

Чтобы избежать данного недостатка для определения рейтинговой оценки можно использовать метод многомерной средней предложенного Рабиновичем П.М. [2] – получить единое выражение разномасштабных характеристик многомерного явления с сохранением меры различий между организациями.

Чтобы рассчитать многомерную среднюю, матрицу натуральных значений признака по каждой единице совокупности заменяют матрицей отношений индивидуальных значений признака к их средней арифметической:

где – стандартизированные показатели анализируемой организации;

xij – значение j-го показателя i-й организации;

x j – среднее значение j -го показателя среди всех организаций;

n – число показателей;

i – порядковый номер организации;

j – порядковый номер показателя, используемого при расчёте многомерной средней.

Метода ПАТТЕРН отличается от метода многомерной средней тем, что в качестве основания стандартизированных значений показателей tij принимаются не средние, а наилучшие их значения [3, с. 58–59]:

где – максимальное значение j -го показателя.

На основании совокупности финансовых коэффициентов можно установить сводную оценку финансового состояния организации, используя многомерную среднюю и применяя в качестве основания стандартизированных значений показателей tij нормативные их значения. В общем виде алгоритм определения комплексной оценки анализируемой организации запишется как:

где K ij – j-й коэффициент;

K норм – нормативные требования для j-го коэффициента;

Можно видеть, что при полном соответствии значений финансовых коэффициентов их нормативным уровням комплексная оценка будет равна 1. Состояние организации с оценкой менее 1 характеризуется как неустойчивое. Достоинство данного подхода заключается в легкости интерпретации полученных результатов и анализе их динамики.

В экономическом анализе хозяйственной деятельности широкое распространение получил метод расстояний предложенный Шереметом А.Д. [4, с. 396–397]. В качестве основания стандартизированных значений показателей автор предлагает принимать наилучшие значения. Для каждой анализируемой организации значение его комплексной оценки определяется по формуле:

Упорядочивая значения Ri по возрастанию, получаем комплексное ранжирование хозяйственных объектов, причем, наименее удаленный от эталона объект получает наивысшую оценку (первое место и т.д.).

Используя показатели, характеризующие устойчивость финансовохозяйственной деятельности компаний входящих в «Холдинг МРСК», опубликованные в отчете на официальном сайте холдинга [5, с. 156] – коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент текущей ликвидности и коэффициент финансовой независимости, проведем их рейтинговую оценку, используя формулы (1, 3, 4, 5, 6).

Полученные итоги рейтинговой оценки различными методами практически идентичны, кроме результата, с использованием метода суммы мест. Следовательно, выбор той или иной формулы должен зависеть от простоты ее вычисления и имеющейся информационной базы исследования. Если рейтинговая оценка проводится по показателям, которые имеют нормативные значения, то следует воспользоваться формулой (5), т.к. следует учитывать, что нередко наилучший или средний показатель, принятый в качестве сравнения, может иметь значение, ниже нормативной границы, определенной для данного показателя. Если же показатели не имеют нормативных значений, можно использовать формулу (4).

При формировании интегрированного показателя, как правило, появляются элементы условности, связанные с тем, что в них агрегируют показатели разной значимости для объекта исследования. Поэтому более целесообразна не «точечная», а интервальная оценка интегрированных показателей, что предполагает выделение групп качественного содержания рейтинга и характеристику рейтинга организации в отношении попадания в определенную группу.

В таких условиях целесообразно воспользоваться статистическими методами многомерной группировки – построения группировки на основе интегрированного показателя.

Нами предлагается использовать подход, когда всю исследуемую совокупность организаций можно условно разделить на четыре группы.

Результаты группировки компаний входящих в «Холдинг МРСК» по обобщающему показателю, построенному по многомерной средней представлены в табл. 1.

Многомерная группировка компаний входящих в «Холдинг МРСК»

Группа Число компаний Компании, вошедшие в группу Таким образом, на основании совокупности показателей, отражающих финансовое состояние организаций, предлагается определять рейтинговую оценку их устойчивости, используя многомерную среднюю и применяя в качестве основания стандартизированных значений показателей их нормативные значения. При этом, целесообразно проводить не только точечную оценку, но и интервальную, что предполагает выделение полос ее качественного содержания и характеристику организации с точки зрения попадания в определенную группу, что позволит их классифицировать по различным признакам, в результате чего они получают возможность пользоваться разработанными для данной ситуации рекомендациями по повышению финансовой устойчивости.

1. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры: учеб. пособие / под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. М.: Финансы и статистика, 1999. 656 с.

2. Рабинович П.М. Некоторые вопросы теории многомерных группировок // Вестник статистики. 1976. № 7. С. 52–63.

3. Региональная статистика: учеб. пособие. / Самарск. гос. экон.

акад. Самара, 1999. 380 с.

4. Шеремет А.Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2006. 415 с.

5. Годовой отчет ОАО «Холдинг МРСК» за 2009 г. URL:

http://www.holding-mrsk.ru (дата обращения: 01.02.2011 г.)

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ,

ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ДИНАМИКУ ВАЛЮТНЫХ КУРСОВ

Научный руководитель: Ярославцева Людмила Петровна, к.э.н., доцент, Новосибирский государственный университет экономики и управления В свете последних событий в мировой экономике, а именно мирового финансового кризиса 2008 года, многие экономисты сосредотачивают свое внимание на состоянии экономики США.

Правительства многих стран заботятся о поддержании глобальной стабильности, которая напрямую зависит от финансовой стабильности в США. Но как раз эта финансовая стабильность сегодня находится под ударом.

Поскольку курс национальной валюты – это один из наиболее важных индикаторов социального и экономического здоровья любой страны, важно оценить динамику курсов доллара и евро, основных резервных валют, по отношению к рублю и факторы, влияющие на них.

Статистическое изучение динамики валютных курсов сводится к:

изучению предшествующего развития исследуемого ряда, измерению динамики и исчислению средних уровней;

изучению колеблемости валютных курсов;

прогнозированию валютных курсов.

Для более точного прогнозирования уровня валютного курса, следует изучить его изменение на протяжении последних нескольких лет.

Общее представление о динамике курсов доллара и евро за последние 5 лет можно получить, изучив рисунок 1.

Особенности изменения курсов доллара и евро отражают показатели динамики за период с января 2007 до сентября 2011, на основе которых можно выделить несколько периодов стабильного изменения курсов:

1. В динамике курса доллара наблюдались следующие периоды:

в период с июля 2008 г. по февраль 2009 г. наблюдался сильный рост. В этот период величина абсолютного прироста достигла своего максимального значения: в январе 2009 г. курс доллара увеличился на 6, рубля;

с марта 2009 г. по октябрь 2010 г. – откат и колеблемость вокруг 30 рублей за 1 доллар;

Рис. 1. Динамика курсов доллара и евро за период с января 2007 г. до с ноября 2010 г. по апрель 2011 г. – происходило постепенное снижение курса доллара;

с июля по сентябрь 2011 г. – начался рост, причем за 2 месяца курс доллара увеличился на 4,2 рубля, что составило 15,17% по отношению к уровню курса в июле.

2. В динамике курса евро также наблюдалась периодизация, практически аналогичная курсу доллара:

в период с октября 2008 г. по январь 2009 г. наблюдался самый большой рост курса евро. В этот период величина абсолютного прироста максимальна: в декабре 2008 г. курс евро увеличился на 5,72 рубля, а в январе 2009 г. – на 4,22 рубля;

в ноябре 2009 – марте 2010 гг. - поступательное снижение курса евро, причем за этот период курс сократился на 6, 73 рубля, что составило 15,2 % по отношению к курсу в ноябре 2009 г.;

с июля по сентябрь 2011 г. – начался рост курса, причем эти месяца курс евро увеличилось на 9,82% (3,88 рубля).

Выделенные периоды демонстрируют влияние экономической ситуации на изменение валютных курсов, т.е. в период кризиса 2008 года наблюдалось значительное падение курса рубля по отношению и к курсу доллара, и к курсу евро. При этом абсолютные приросты курсов доллара и курсов евро за этот период были самыми большими.

Учитывая тот факт, что в анализируемой временной последовательности наблюдаемые отклонения не являются устойчивыми, то для анализа колебательных процессов и прогнозирования следует взять период с сентября 2009 года по сентябрь 2011 года. К тому же валютные курсы – явление изменчивое, поэтому не следует давать прогнозы на большие отрезки времени. Для прогнозирования валютных курсов был использован гармонический анализ.

Результаты прогнозирования валютных курсов представлены в таб.1.

Прогноз курсов доллара и евро на октябрь 2011 г. – март 2012г.

Результаты расчетов свидетельствуют о том, что до конца года доллар, скорее всего, будет слабеть по отношению к рублю. Но в январефеврале 2012 г. доллар может укрепиться, и это, в общем, является логичным, новогодние каникулы этому будут только способствовать.

Проблему с европейской экономикой и, соответственно, с европейской валютой отражает полученный нами прогноз курса евро на 6 месяцев вперед – будет постепенное его снижение и относительно рубля, и относительно доллара.

Второй аспект нашего исследования – определение факторов, влияющих на изменение курсов доллара и евро.

Валютный курс связан с большим количеством явлений, как во внутренней жизни страны, так и за рубежом. Используя корреляционнорегрессионный анализ, построим аналитическую зависимость курса указанных выше валют от следующих факторов:

чистый ввоз/вывоз капитала частным сектором ( );

дефицит государственного бюджета( );

валовой внутренний продукт ( ).

Уравнение регрессии для курса доллара выглядит следующим образом:

Основными факторами, формирующими курс доллара, выступают:

1. Дефицит государственного бюджета – при уменьшении дефицита на 1 млн. руб. и неизменном уровне остальных факторов курс доллара США снизится на 35 копеек;

2. Сальдо торгового баланса, увеличение которого на 1 млн.

долларов снижает курс доллара США на 33 копейки;

3. Чистый ввоз/вывоз капитала частным сектором оказывает не столь значительное влияние на курс доллара, однако, при увеличении данного фактора на 1 млрд. долларов курс доллара США снизится на 3 копейки;

4. При увеличении ставки рефинансирования на 1 % доллар становится востребован и его курс увеличивается на 17 копеек.

Для курса евро было получено следующее уравнение регрессии:

На формирование курса евро прямое воздействие оказывают денежная масса (М2) и чистый ввоз/вывоз капитала частным сектором.

Обратное влияние имеют сальдо торгового баланса и профицит/дефицит государственного бюджета.

Многомерный факторный анализ позволил интегрировать наши показатели в два общих фактора, влияющих на изменение курсов основных валют:

фактор «уровня экономической активности страны», который формируется такими признаками как денежная масса, ставка рефинансирования и ВВП, и имеет положительную направленность;

фактор «результатов внешнеэкономических отношений страны», основной вклад, в который вносят признаки: торговый баланс и дефицит/профицит государственного бюджета. Этот фактор отрицательно воздействует на изменение курса.

Таким образом, для сохранения стабильности национальной валюты (рубля) необходимо более высокими темпами усиливать влияние «результатов внешнеэкономических отношений страны» при одновременном росте «уровня экономической активности страны».

ПРОБЛЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ В РОСИИ НА ПРИМЕРЕ

МЕЖДУНАРОДНОГО PISA

Научный руководитель: Давлетшина Лейсан Анваровна, Московский государственный университет экономики статистики и информатики Тел: 8(495)442-60-66 Е-mail: LADavletshina@mesi.ru На сегодняшний день одной из серьезных проблем в отечественном школьном образовании является проблема несоответствия образовательных результатов, формируемых школой, требованиям современной жизни. Российская школа, в основном, ориентирована на подход к обучению, в рамках которого школьники (получают) большой объем разнообразных знаний и научных фактов, но не формирует у учащихся навыки использования полученных в школе знаний в реальной жизни.

исследований, в которых Россия принимает участие на протяжении последнего десятилетия. По данным международного сравнительного исследования PISA-2009, в котором принимают участие 15-летние учащиеся, Россия находится в группе аутсайдеров, занимая 43 место среди 65 стран мира.

Международная программа по оценке образовательных достижений учащихся PISA (Programme for International Student Assessment) осуществляется Организацией Экономического Сотрудничества и Развития ОЭСР (OECD – Organization for Economic Cooperation and Development). Целью программы PISA является оценка способности 15-летних учащихся использовать приобретенные в школе знания и опыт для широкого диапазона жизненных задач в различных сферах человеческой деятельности, общения и социальных отношений.

Следует заметить, что задания PISA значительно отличаются от традиционных учебных тестов, они проверяют не знание правил и законов, а более сложные навыки. Например, выбрать самый подходящий тарифный план сотового оператора, найти наиболее подходящую дорогу в зоопарк и т.д.

В рамках исследования PISA оценивается читательская грамотность, математическая грамотность и естественнонаучная грамотность, что же касается нашей работы, то поставленная ранее проблема будет проиллюстрирована на примере читательской грамотности учащихся PISA-2009.

В исследовании читательская грамотность определяется как способность человека понимать и использовать письменные тексты, размышлять о них и заниматься чтением для того, чтобы достигать своих целей, расширять свои знания и возможности, участвовать в социальной жизни.

Средний балл российских учащихся по читательской грамотности в 2009 году составил 459 баллов по 1000-балльной шкале, что статистически ниже, чем средний балл по странам ОЭСР (493 балла).

Российские учащиеся по данной области занимают 41-43 место среди стран с учетом ошибки измерения.

В соответствии с уровнями читательской грамотности, установленными в исследовании PISA, число 15-летних учащихся России, готовых относительно адекватно использовать более или менее сложные тексты для ориентации в повседневных ситуациях, составляет 72,6% (в среднем по ОЭСР – 81,4%); из них готовых к самостоятельному обучению с помощью текстов в России 14,3% (28,6% в среднем в странах ОЭСР). Не готовых ориентироваться с помощью текстов даже в знакомых житейских ситуациях в России 27%, что на 8% больше, чем в странах ОЭСР. Эти учащиеся не достигли порогового уровня читательской грамотности (2-го уровня по международной шкале).

В России ведущим является 2-ой уровень читательской грамотности, обслуживающий самые элементарные житейские ситуации (общественные, деловые и учебные), требующие минимальной опоры на письменное сообщение. В странах ОЭСР ведущим является 3-ий уровень читательской грамотности, что дает основание предсказывать более высокую успешность 15-летних учащихся развитых стран в различных ситуациях реальной жизни, где ориентация происходит с опорой на текст.

Российские 15-летние учащиеся в 2009 году демонстрируют относительную умелость в извлечении нужной информации и интерпретации авторских сообщений и слабость в умении выразить свое мнение по поводу прочитанного, включить сообщение текста в контекст собственного опыта, критически отнестись к авторскому сообщению.

Анализируя грамотность чтения, нельзя не отметить, что Российские четвероклассники (по данным международного исследования PIRLS 2006) занимают первое место по умению читать, однако к 9- классу (по данным PISA 2000, 2003, 2006, 2009 годов) читательская грамотность российских учащихся оказывается существенно ниже мировых стандартов. Причина здесь в том, что с 5-6-го классов наступает серьезное обучение по учебникам, школьная программа перегружена информацией, что способствует механическому заучиванию в противовес пониманию и осмыслению.

Аналогичные результаты Россия имеет по математической и естественнонаучной грамотности (таблица 1).

Таким образом, по всем трем направлениям исследования PISA Россия находится в группе стран, средний балл которых статистически значимо ниже среднего балла по странам ОЭСР.

Баллы России и стран ОЭСР в международном исследовании PISA Читательская грамотность 459 (41-43 места из 65) Математическая грамотность 468 (38-40 места из 65) Естественнонаучная грамотность В подтверждении слов рассмотрим распределение учащихся России по уровням функциональной грамотности по всем направлениям в сопоставлении со странами ОЭСР (рис.1).

Рис.1. Распределение учащихся России и стран ОЭСР по уровням По данному рисунку можно заметить, что в России больше 20% учащихся не достигают порогового 2 уровня, то есть при достижении, которого учащиеся начинают демонстрировать применение знаний и умений в простейших не учебных ситуациях. В странах же ОЭСР этот показатель значительно ниже. Менее 5% приходится на учеников с 5- уровнем, которые способны самостоятельно мыслить и способны функционировать в сложных условиях. Основная (же) группа представлена детьми, способными использовать имеющиеся знания и умения для получения новой информации. Доля сильных детей (5-6 уровень) в странах ОЭСР более чем в 2 раза превышает Россию по всем направлениям, а со слабыми детьми (ниже 2 уровня) наоборот, что сразу отражается на результатах исследования.

Таким образом, подытожив все вышесказанное, хотелось бы отметить, что проблема не готовности детей к применению школьных знаний в реальных жизненных ситуациях заключается не только в недостаточной практической ориентированности содержания образования по русскому языку, математике и естественнонаучным дисциплинам, но и в перегруженности программ и учебников учебными материалами.

Российской системе образования необходимо предпринять ряд усилий по созданию новых учебных пособий, переподготовке учителей, мониторингу способности применять изученные знания в учебных и практических ситуациях, а также обеспечить адекватные условия обучения учащихся в школе.

1. Ковалёва Г.С. Первые результаты международной программы PISA-2009. – М.: ИСМО РАО, 2010.

2. Цукерман Г.А. Оценка читательской грамотности в PISA-2009.

– М.: ИСМО РАО, 2010.

3. PISA 2009 Results: What Students Know and Can Do: Student Performance in Reading, Mathematics and Science (Volume I). – OECD, 2010.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
 




Похожие работы:

«УДК 577.355 Францев Владимир Владимирович ЛЮМИНЕСЦЕНТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЛИСТЬЕВ РАСТЕНИЙ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ АНТРОПОГЕННЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ 03.00.02 – биофизика 03.00.16 – экология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2006 Работа выполнена на кафедре общей физики физического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова Научные руководители: доктор физико-математических наук, профессор...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ФИЛИАЛ УЛЬЯНОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ Н.Х. КУРЬЯНОВА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВОЙ РАБОТЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ТЕХНОЛОГИЯ ХРАНЕНИЯ, ПЕРЕРАБОТКИ И СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПРОДУКЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА Специальность: 110305.65 – Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции ДИМИТРОВГРАД 2009 УДК 664 (075) ББК 36.92 Л25 Рецензенты: кандидат ветеринарных наук, доцент УГСХА Светлана Васильевна...»

«Министерство образования и наук и Российской Федерации Комитет образования и науки Курской области Курский государственный университет Воронежский государственный педагогический университет Курская государственная сельскохозяйственная академия Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка (Беларусь) Минский государственный лингвистический университет (Беларусь) Полтавский национальный педагогический университет им. В.Г. Короленко (Украина) Кокшетауский университет...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ БЕЛГОРОДСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ В.Я.ГОРИНА Обыкновенный человек Николай Асыка Сборник статей Майский 2014 УДК 631.5 (092) ББК 41.4г О - 30 Обыкновенный человек Николай Асыка: сборник статей. –п. Майский: Изд-во БелГСХА им. В.Я. Горина, 2014. – 118 с. © Белгородская государственная сельскохозяйственная академия им. В.Я.Горина, 2014 2 Асыка Николай Романович...»

«БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (АЗЕРБАЙДЖАН) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МОЛДОВЫ (МОЛДОВА) ГРОДНЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. ЯНКИ КУПАЛЫ (БЕЛАРУСЬ) ЕВРАЗИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Л.М. ГУМИЛЕВА (КАЗАХСТАН) ИНСТИТУТ ПСИХОТЕРАПИИ И ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО КОНСУЛЬТИРОВАНИЯ (ГЕРМАНИЯ) КАЗАХСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. АЛЬ-ФАРАБИ (КАЗАХСТАН) КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (РОССИЯ) КИЕВСКИЙ СЛАВИСТИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (УКРАИНА) МИНСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ (БЕЛАРУСЬ)...»

«РЕСПУБЛИКАНСКОЕ НАУЧНОЕ УНИТАРНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АПК НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК БЕЛАРУСИ УДК 338.436.33 ЕРМАЛИНСКАЯ Наталья Васильевна ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СТРУКТУР В СИСТЕМЕ РЕГИОНАЛЬНОГО АПК (НА ПРИМЕРЕ ГОМЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ) Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (специализация –...»

«Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины Харьковский национальный университет имени В. Н. Каразина В.Ю.Джамеев В.В.Жмурко А.М.Самойлов Молекулярные МехАнизМы нАСлеДоВАния Учебное пособие Харьков 2011 УДК 577.2 ББК 28.070 Д 40 Рецензенты: зав. кафедрой биохимии Харьковского национального университета имени В. Н. Каразина, доктор биологических наук, профессор Перский Е. Э.; зав. кафедрой экологии и биотехнологии Харьковского национального аграрного университета имени В. В....»

«А. П. Чёрный МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ ВЛАДИМИРСКОЙ ГУБЕРНИИ Том 13 Переславский уезд Выпуск 1 Естественно-историческая часть Москва 2004 ББК 40.3(2Рос-4Яр) Ч 49 Издание подготовлено ПКИ — Переславской Краеведческой Инициативой. Редактор А. Ю. Фоменко. В основе переиздания — книга, изданная Оценочно-экономическим отделением Владимирской губернской земской управы в 1907 г. Чёрный А. П. Ч 49 Материалы для оценки земель Владимирской губернии / А. П. Чёрный. — М.: MelanarЁ, 2004. — Т. 13:...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК СИБИРСКОЕ РЕГИОНАЛЬНОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ПРАВИТЕЛЬСТВО ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ МЯСНОГО СКОТОВОДСТВА И КОРМОПРОИЗВОДСТВА В СИБИРИ Материалы научной сессии (19-21 июня 2013 г.) Тюмень 2013 УДК 636.2:633.2.002.2 (571.1/5) (063) С 83 Стратегия развития мясного скотоводства и кормопроизводства в Сибири: Материалы научной сессии (Тюмень, 20-21 июня 2013 г.)/ Российская академия сельскохозяйственных наук, Сибирское региональное отделение,...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ООО БАШКИРСКАЯ ВЫСТАВОЧНАЯ КОМПАНИЯ НАУЧНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ АПК Часть I НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНЖЕНЕРНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АПК АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ЭНЕРГЕТИКИ В...»

«РЕСПУБЛИКАНСКОЕ НАУЧНОЕ УНИТАРНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АПК НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК БЕЛАРУСИ УДК 339.138(043.3):637.1(043.3) ШИШКО Валерий Иосифович МЕХАНИЗМ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО МАРКЕТИНГА МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ (на примере Гродненской области) Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (специализация – агропромышленный комплекс: экономика, организация и...»

«БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УДК 316.022.4 + 316.455 + 325.14 АЛАМПИЕВ ОЛЕГ АНАТОЛЬЕВИЧ ИНТЕГРАЦИЯ МИГРАНТОВ-МУСУЛЬМАН В БЕЛОРУССКОЕ ОБЩЕСТВО: СОЦИОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата социологических наук по специальности 22.00.01 – теория, история и методология социологии Минск, 2014 Работа выполнена в Белорусском государственном университете Научный руководитель: Безнюк Дмитрий Константинович, доктор социологических наук, доцент,...»

«СТЕФАН РУССЕЛЬ МИКРООРГАНИЗМЫ И жизнь почвы Перевод с польского Г. Н. М и р о ш н и ч е н к о ф МОСКВА К О Л О С 1977 631.4 Р89 УДК 631.461 S. R U S S E L Drobnoustroje a zycie gleby Panstw owe Wydawnictwo Naukowe W arszawa 1974 Руссель С. P 89 Микроорганизмы и жизнь почвы. Пер. с поль­ ского Г. Н. Мирошниченко. М., Колос, 1977. 224 с. с ил. П о п у л я р н о е и зл о ж е н и е основ и современного состоян ия почвенной ми кробиологии. О пи сан ы группы орга н и зм ов и м е ха н и зм процессов,...»

«МІНІСТЕРСТВО АГРАРНОЇ ПОЛІТИКИ ТА ПРОДОВОЛЬСТВА УКРАЇНИ УМАНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ САДІВНИЦТВА ЗБІРНИК СТУДЕНТСЬКИХ НАУКОВИХ ПРАЦЬ присвячений 210 річниці від дня народження директора Головного училища садівництва, професора Олександра Давидовича Нордмана Частина ІІІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКІ, БІОЛОГІЧНІ І ГУМАНІТАРНІ НАУКИ Умань – 2013 УДК 63 (06) Збірник студентських наукових праць Уманського національного університету садівництва – / Редкол.: О.О. Непочатенко (відп. ред.) та ін. – Умань:...»

«УДК 619:636.1 ДАВААДОРЖИЙН ЛХАМСАЙЗМАА ЭТИОПАТОГЕНЕЗ, СИМПТОМЫ И ЛЕЧЕНИЕ ОСТРОГО РАСШИРЕНИЯ ЖЕЛУДКА МОНГОЛЬСКОЙ ЛОШАДИ 06.02.01 – диагностика болезней и терапия животных, патология, онкология и морфология животных. Диссертация на соискание ученой...»

«УО Витебская ордена Знак Почета государственная академия ветеринарной медицины Кафедра химии БИОХИМИЯ ГЕТЕРОЦИКЛИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ: [электронный ресурс] Позывайло Оксана Петровна, Елисейкин Дмитрий Владимирович, Соболев Дмитрий Тенгизович Биохимия водно-минерального обмена: учеб.-метод. пособие / П 63 О.П. Позывайло, Д.В. Елисейкин, Д.Т. Соболев. – Витебск: УО ВГАВМ, 2007. – 27 с. Витебск УО ВГАВМ 2007 © Позывайло О.П., Елисейкин Д.В., Соболев Д.Т., 2007 © УО Витебская ордена Знак Почета...»

«ЦЕНТР ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ XIX МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ДЛЯ СТУДЕНТОВ, АСПИРАНТОВ И МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НАУКИ НА ПРОСТОРАХ СТРАН СНГ И ЗАРУБЕЖЬЯ В XXI ВЕКЕ (15.03.2014г.) г. Санкт-Петербург – 2014г. © Центр экономических исследований УДК 330 ББК У 65 ISSN: 0869-1325 Тенденции развития экономической наук и на просторах стран СНГ и зарубежья в XXI веке: ХIX Международная научно-практическая конференции для студентов, аспирантов и молодых...»

«УДК: 331.108: 338.43 (575.2) (043.3) БОЛОТОВА МАХАБАТ АЛТЫМЫШОВНА РАЗВИТИЕ АГРАРНОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ В УСЛОВИЯХ РЫНКА (НА ПРИМЕРЕ ТАЛАССКОЙ ОБЛАСТИ) Специальность 08.00.05. Экономика и управление народным хозяйством Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный руководитель : доктор экономических наук,...»

«ЭКОНОМИКА, ОРГАНИЗАЦИЯ, СТАТИСТИКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УДК 311 ОБОСНОВАНИЕ СИСТЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ СЕЛЬСКОГО НАСЕЛЕНИЯ Ларина Татьяна Николаевна, д-р экон. наук, доцент, зав. кафедрой Статистика и экономический анализ, ФГБОУ ВПО Оренбургский ГАУ. 460014, г. Оренбург, ул. Челюскинцев, 18. E-mail: lartn.oren@mail.ru Ключевые слова: сельский, население, система, показатели, статистический, анализ. Обеспечение достойного качества жизни сельского населения России...»

«Turczaninowia 2008, 11(4) : 5–141. 5 УДК 581.9 (571.1/5) Л.И. Малышев L. Malyshev РАЗНООБРАЗИЕ РОДА ОСТРОЛОДКА (OXYTROPIS) В АЗИАТСКОЙ РОССИИ DIVERSITY OF THE GENUS OXYTROPIS IN ASIAN RUSSIA Представлен системный анализ рода Остролодка в Азиатской России. В Сибири и на российском Дальнем Востоке обнаружены 142 вида и 24 подвида в составе 5 подродов и 16 секций. Показана неоправданность выделения 15 таксонов в качестве видов. Они являются мутантами или распространены вне региона. Для секций и...»






 
© 2013 www.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.