Статистическое исследование малого предпринимательства в регионах Центрального федерального округа

brief description

Год:

2007

Автор научной работы:

Есенин, Михаил Алексеевич

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

149

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Есенин, Михаил Алексеевич

Введение.
Глава 1. Особенности статистического исследованиямалогопредпринимательства в РФ.
1.1. Критерии отнесения к малым предприятиям в России и за рубежом. Организация статистического наблюдения за деятельностью малых предприятий в РФ.
1.2. Малоепредпринимательствов России: состояние и тенденции развития.
1.3. Региональная дифференциация развития малогопредпринимательствав РФ.
Глава 2. Многомерный статистический анализ малого предпринимательства врегионахЦФО.
2.1.Исследованиесовременного состояния малых предприятий в субъектахЦФО.
2.2. Методика многомерного статистического анализа малого предпринимательства в регионах ЦФО. Предварительная обработка исходных данных.
2.3. Многомерная классификация ирейтинговаяоценка регионов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства.
Глава 3. Статистический анализ динамики и прогнозирование важнейшихиндикаторовразвития малого предпринимательства в регионах ЦФО.
3.1. Типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства.
3.2. Прогнозирование важнейших индикаторов развития малого предпринимательства в регионах ЦФО на основе комбинирования частных прогнозов.
3.3. Рекомендации по совершенствованию системы показателей, характеризующих состояние и развитие малого предпринимательства.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистическое исследование малого предпринимательства в регионах Центрального федерального округа"

Актуальность темы исследования. На современном этапе развития России маломупредпринимательствуотводится значимая роль в решении многих социально-экономических задач. Укреплениесекторамалого бизнеса способствует формированию среднего класса, поддержанию социальной стабильности, созданию новых рабочих мест и обеспечениюзанятостинаселения, повышению уровня жизни и развитиюпредпринимательскойактивности в обществе.
Последние годы характеризуются поступательным развитием малогопредпринимательствав РФ, при этом на регионы Центрального федерального округа (ЦФО) приходится более трети всех малых предприятий страны и примерно половина их суммарногооборота. Однако потенциал этого сектора в решении проблем занятости населения и насыщения рынковтоварамии услугами, в созданииконкурентнойсреды и внедрении нововведенийреализовандалеко не полностью.
Характерной особенностью России является социально-экономическая неоднородность ее регионов, приводящая к сильнойтерриториальнойдифференциации в уровне развития малого предпринимательства. Создание эффективной системыподдержкималого бизнеса должно опираться на статистический анализ и прогнозирование динамики важнейшихиндикаторовразвития этого сектора экономики в отдельных регионах и федеральных округах, на статистическое оценивание происходящих структурных сдвигов и изменений в маломпредпринимательстве.
Проведение комплексного сравнительного анализа и прогнозирования состояния малого предпринимательства в субъектах РФ позволит получить аналитическую, предупреждающую информацию, способствующую принятию органами управления научно обоснованных решений поадреснойподдержке малого бизнеса. Этим определяется актуальность выбранной темы диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Для достижения цели в диссертационном исследовании поставлены и решены следующие задачи: оценить основные тенденции развития малого предпринимательства в ЦФО с учетом региональных особенностей; усовершенствовать систему показателей, характеризующих деятельность малых предприятий на региональном уровне; предложить подход к многомерной классификации регионов ЦФО и РФ в целом по уровню развития малого предпринимательства; разработать и апробировать методикуранжированиясубъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства; провести классификацию регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства; усовершенствовать методикуэконометрическогомоделирования и прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне.
Объектом исследования является малоепредпринимательствов регионах Центрального федерального округа.
Предмет исследования - совокупность показателей и методик статистического анализа и прогнозирования деятельности малого предпринимательства на региональном уровне.
Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых по прикладной статистике иэконометрике, теории рыночной экономики, региональной экономике, компьютерной обработке данных.
Основным статистическиминструментариемисследования послужили многомерные методы исследования зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также аппарат теории нечетких множеств, табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставленных задач диссертационного исследования использовались пакеты прикладных программ: «Statistica», «SPSS», «MS Excel».
Информационную базу диссертационного исследования составили официальные данныеРосстата, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронныхСМИпо исследуемой тематике.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования развития малого предпринимательства в субъектах Центрального федерального округа.
Разработанные методические приемы и подходы носят универсальный характер и предназначены для аналитической работы на региональном уровне, способствуют принятию научно обоснованныхуправленческихрешений по стимулированию развития малого предпринимательства.
В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:
• оценены тенденции и перспективы развития малого предпринимательства в ЦФО с учетом его территориальной дифференциации;
• разработана методика многомерной классификации регионов ЦФО по состоянию малого предпринимательства, позволяющая оценивать устойчивость полученного разбиения на основе аппарата теории нечетких множеств;
• предложен и апробирован методический подход к построениюрейтинговыхоценок регионов ЦФО по уровню развития в них малого предпринимательства;
• проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей, определяющих развитие малого предпринимательства;
• усовершенствована методика прогнозирования основных показателей развития малого предпринимательства на региональном уровне за счет синтеза частныхпрогнозныхоценок с адаптивными весовыми коэффициентами;
• предложены направления совершенствования системы показателей деятельности малых предприятий на региональном уровне с учетом международного и российского опыта.
Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованыРосстатоми его территориальными органами, Министерством экономического развития иторговлиРФ, региональными Министерствами экономики, а также региональными органами управления и поддержки предпринимательства в процессе разработки и реализации программстимулированияразвития малого бизнеса.
Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались на 7 международных и всероссийских научно-практических конференциях:
IX Международной конференции «Enterprise management: Theory & practice». -AGH-University of science & technology, CRAKOW, 2006 г.;
Международной конференции «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества». - М.,ЦЭМИРАН, 2006 г.;
Международной научно-практической конференции «Научные школы и результаты в российской статистике». - Санкт-Петербург, 2006г.;
IV Всероссийской научно-практической конференции «Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональные аспекты)». - Пенза, 2006г.;
Всероссийских научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики иэконометрики». - М, МЭСИ, 2004 и 2005гг.;
III Всероссийской научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие России в XXI веке». - Пенза, 2004г.
Результаты проведенного исследования используются в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики по курсам: «Статистические методы прогнозирования в экономике», «Эконометрика», «Многомерные статистические методы».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ общим объемом 3,75 п.л. (авторских - 3,15 пл.), в том числе 2 статьи в научных журналах, рекомендованныхВАК.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

bibliography

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Есенин, Михаил Алексеевич

Заключение
В диссертационном исследовании для достижения поставленной цели был решен комплекс задач, связанных со статистическим исследованием развития малогопредпринимательствав регионах РФ.
1. Проведенный анализ позволил выявить существенные различия в определении размерных категорийхозяйствующихсубъектов в России и за рубежом, в том числе в используемых критериях при отнесении предприятий к категории малых. В развитых странах, в странах ЕС (в отличие от России) наряду с критериемчисленностизанятых применяются финансовые критерии при отнесении к категориям малых и средних предприятий, применяются иные пороговые значения для численности занятых, различны способы учета деятельности индивидуальныхпредпринимателей. Все это создает определенные трудности при проведении международных сопоставлений.
2. В последние годы в РФ наблюдается поступательное развитие малого предпринимательства. К концу 2005 г. число МП выросло почти на 10% по сравнению спосткризисным1999г., составив 979,3 тыс., а общаячисленностьработников МП увеличилась более чем на 18%, приблизившись к девяти миллионам чел. При этом более высокиетемпыроста были характерны для категории постоянных работников. Уровеньсреднесписочнойчисленности работников (без внешнихсовместителей) в 2005г. превышал соответствующее значение для 1999г. на 24%, а доля этой категории работников МП превосходит 90%.
Приведенные результаты свидетельствуют о высокой стабильностиотраслевойструктуры малых предприятий, не подверженной резким изменениям. Значительная часть МП концентрируется в сфере услуг, при этом ведущей отраслью по числу малых предприятий из года в год оставаласьторговляи общественное питание. Анализ, проведенный после ввода в действиеОКВЭД, показал, что главный лидер как по числу МП, так и по численности занятых - «Оптоваяи розничная торговля, ремонтавтотранспортныхсредств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования». На долю этих видов деятельности в 2005 г. приходилось примерно 46% от общего количества МП, их вклад в суммарную численность работников МП составлял 30,8%, в объемеоборотаМП - почти 3/4.
Исследование показало, что в настоящее время рано говорить о том, что потенциал малого предпринимательства в РФ полностьюреализован. Имеются серьезные барьеры на пути его развития. Это сказывается на недостаточном развитии малых предприятий в важнейших отраслях материального производства (например, встроительстве), на низкой инвестиционной активности малых предприятий, на отставании в плотности распространения МП по сравнению с развитыми странами и др.
3. В ходе исследования была выявлена характерная особенность развития российского малого предпринимательства - наличие сильнойтерриториальнойдифференциации, подтвержденной значениями децильных коэффициентов дифференциации, анализом ящичных диаграмм важнейшихиндикаторовразвития МП.
В работе были выявлены регионы с очень низкой плотностью распространения МП, например, в конце 2005г. в Республиках Ингушетия и Калмыкия на 1000 жителей приходилось в среднем лишь одно МП. В то же время г. Москва и г. Санкт-Петербург близки к уровню Западной Европы по плотности распространения МП - соответственно 19 и 25 МП в среднем на 1000 жителей по итогам 2005г.
В распределении регионов по плотности распространения МП присутствует правосторонняя асимметрия, т.е. большинство регионов имеет низкую плотность, не достигающую среднего уровня по РФ. При этом в ходе исследования была выявлена важная особенность имеющейся территориальной дифференциации - значительный отрыв очевидных лидеров от остальных регионов.
Существенныедиспропорциив развитии малого предпринимательства были выявлены уже при проведении регионального анализа на уровне федеральных округов. На долю регионов Центрального федерального округа в 2005г. приходилось более трети всех малых предприятий, почти 37% от общей численности работников МП, около 50% объема суммарного оборота МП, их вклад в объеминвестицийв основной капитал МП РФ составлял почти четверть.
Во многом высокие значения показателей дляЦФОв целом определяются столичными малыми предприятиями, сосредоточившими в 2005г. свыше 22% постоянных работников МП РФ. Учитывая высокуювесомостьрегионов ЦФО в секторе малогобизнеса, их существенное различие в уровне социально-экономического развития, в диссертационной работе было проведено комплексное исследование малого предпринимательства в этом федеральном округе.
4. Для выделения групп регионов, однородных по уровню развития малого предпринимательства, в работе предложена методика, опирающаяся на комплексное использование многомерных статистических методов -методы снижения размерности, методы многомерной классификации (кластерный анализ, дискриминантный анализ). При апробации этой методики на данных за 2004г. было использовано шесть показателей, отражавших различные аспекты развития малого предпринимательства в регионах (его вклад в решение задачизанятостинаселения региона, инвестиционную активность, плотность распространения МП и др.), а также позволивших элиминировать различия в размере территорий. С целью снижения размерности задачи и перехода к ортогональной системе координат был реализован метод главных компонент с последующим вращением. В результате удалось, снизив размерность задачи в два раза, выделить факторы, характеризующие соответственно масштабность развития малого предпринимательства и его вклад в экономику региона (¥), инвестиционную активность малого предпринимательства (F2), а такжерезультативностьи эффективность его функционирования (F3). Вклад этих факторов в дисперсию процесса составил 94,7%.
Визуализация распределения регионов в осях обобщенных факторов позволила выявить «подозрительные наблюдения» и отсеять четыре региона, обладающих специфическими особенностями в развитии малого предпринимательства.
Для проведения многомерной классификации оставшихся 75 регионов РФ использовался широкий спектр иерархическихагломеративныхпроцедур кластерного анализа и метод «к-средних». В результате методом Уорда в пространстве ранее выделенных обобщенных факторов было выявлено три группы регионов. При выборе лучшего разбиения учитывались значения функционалов качества и возможность проведения экономической интерпретации.
На основе результатов кластерного анализа была сформирована обучающая выборка для уточнения ранее полученного разбиения регионов РФ по уровню развития малого предпринимательства с помощью дискриминантного анализа.
В обучающую выборку вошли 19 регионов с высоким уровнем развития малого предпринимательства и наиболее высокими характеристиками инвестиционной активности, 17 регионов, отвечающих среднему уровню развития МП, а также 22 региона с низким уровнем развития малого предпринимательства.
Полученные с помощью пошаговой процедуры оценивания линейные дискриминантные функции Фишера позволили правильно классифицировать 98,3% регионов, включенных в обучающую выборку.
В результате совместного применения кластерного и дискриминантного анализа к первому кластеру с высоким уровнем развития малого бизнеса было отнесено около четверти исследуемых регионов. К этому кластеру «лидеров» были отнесены три региона ЦФО: г. Москва, Московская область и Калужская область.
По результатам исследования 26 регионов РФ были отнесены ко второму кластеру с низким уровнем развития малых предприятий. Для регионов этого кластера была характерна низкая плотность распространения малых предприятий, невысокая доля постоянных работников МП в численностиэкономическиактивного населения, а также для них типичны низкие значения характеристикпроизводительноститруда и инвестиционной активности всекторемалого бизнеса. Во второй кластер «аутсайдеров» попали пять регионов ЦФО: Брянская область, Костромская область, Орловская область, Тамбовская область, Смоленская область. Эти регионы имеют серьезные проблемы в развитии малого предпринимательства, в них, в первую очередь, должна быть направленаадреснаяподдержка малого бизнеса.
Наиболее многочисленной в ЦФО оказалась группа регионов со средним уровнем развития малого предпринимательства: 55,6% от общего числа субъектов федерального округа. В работе предложен подход к оцениванию устойчивости во времени полученного разбиения регионов, опирающийся на аппарат теории нечетких множеств. Организация мониторингового наблюдения за развитием малого предпринимательства предполагает проведение многомерной классификации регионов на регулярной основе - ежегодно. При этом функция принадлежности каждого региона к кластерам («лидеров», «аутсайдеров», «середняков») в анализируемом периоде будет принимать свои значения в интервале [0,1]. Ноль - низшая степень принадлежности, т.е. в исследуемом периоде регион ни разу не был отнесен к этому кластеру; единица - высшая степень принадлежности, т.е. регион всегда попадал именно в этот кластер. Предложенный вид функции принадлежности наделяет ее адаптивными свойствами, обеспечивает чувствительность к изменениям в распределении регионов по кластерам. Увеличение значения параметра а приводит к усилению воздействия последнего периода наблюдения, уменьшение - к более равномерному учету результатов классификации за все анализируемые годы.
5. Также в ходе исследования была разработана и апробирована методикарейтинговогооценивания субъектов ЦФО по уровню развития малого предпринимательства, опирающаяся на результаты их многомерной классификации. Согласно этому подходу в пространстве ранее выделенных обобщенных факторов определялось евклидово расстояние от каждого региона до «эталона» с максимальными значениями факторов. Дальнейшееранжированиерегионов проводилось с соблюдением условия: «наилучший» объект из кластера регионов со средним уровнем развития малого бизнеса имел более низкийрейтинг, чем «наихудший» объект из класса лидеров.
К достоинствам рассмотренного подхода, в первую очередь, можно отнести возможность учета при построениирейтинговкоррелированных признаков, легкость реализации всех этапов с помощью современных статистических пакетов прикладных программ.
6. В работе проведена типологизация регионов ЦФО по характеру динамики показателей развития малого предпринимательства в период с 2003 г. по 2005 г, позволившая получить полную картину изменения динамики важнейших параметров развитиясекторамалых предприятий в ЦФО.
Анализ показал, что в 2005г. в ЦФО наблюдался рост числа зарегистрированных МП и увеличение численности работников МП всех категорий. В то же время ситуация с распределением регионов ЦФО по группам с различной динамикой показателей развития малого предпринимательства в 2005 г. изменилась в худшую сторону.
В 2004г. в одиннадцати регионах ЦФО не произошло снижения ни одного из анализируемых параметров (числа МП и общей численности работников МП), по итогам 2005г. таких регионов было лишь девять. По итогам 2004г. в четырнадцати регионах округа произошло увеличение численности работников, занятых на малых предприятиях, в одиннадцати регионах произошел рост числа зарегистрированных малых предприятий. По итогам 2005г. таких регионов было соответственно лишь одиннадцать и десять. При этом в 2005г. в двух субъектах ЦФО наблюдалось как снижение численности работников, так и числа зарегистрированных малых предприятий, по итогам 2004г. - в одном.
Было выявлено, что в кластере с высоким уровнем развития малого предпринимательства устойчивый рост в исследуемом периоде наблюдался лишь в Москве и Московской области. В группе с низким уровнем развития малого предпринимательства по итогам 2005г. усилилось отставание Брянской области.
7. В работе была усовершенствована методика моделирования и прогнозирования основных индикаторов развития малого предпринимательства на региональном уровне.Реализованныйподход к прогнозированию числа зарегистрированных МП и среднесписочной численности работников (без внешних совместителей) МП ЦФО опирался на синтез (комбинирование) частныхпрогнозныхоценок с весовыми коэффициентами, носящими адаптивный характер. В отличие от традиционных подходов при определении весовых коэффициентов частных моделей использовалась сумма экспоненциально сглаженных квадратов ошибок. При таком подходе появляется возможность в большей степени учитывать значения ошибок, полученных на последних шагах процедуры, чем на первых или на всем периоде наблюдения, усилить влияние результатов прогнозирования более «свежих», поздних наблюдений. В базовый набор моделей были включены адаптивные модели, основанные на экспоненциальном сглаживании (с линейным, параболическим, экспоненциальным характеромтрендовойсоставляющей), а также модели кривых роста.
Реализованный подход позволил получить высокие характеристики точности на ретроспективном участке: средняя относительная ошибка по модулю для временного ряда числа МП ЦФО не превысила 1,2%, для среднесписочной численности работников (без внешних совместителей) МП ЦФО-2,4%.
Согласно полученнымпрогнознымоценкам на конец 2007г. число зарегистрированных малых предприятий в регионах ЦФО составит 362,8 тыс.ед., что соответствуетпрогнозномуцепному темпу роста 102,7%. По полученным прогнозным оценкам вклад регионов ЦФО в общее число МП в РФ в конце 2007г. составит примерно треть.
Согласно результатам прогнозирования по комбинированной модели в 2007г. численность постоянных работников МП ЦФО в 2007г. составит 3236,5 тыс. чел., что будет соответствовать примерно 36% от общей численности постоянно занятых в этом секторе экономики в РФ. Таким образом, по полученным прогнозным оценкам в 2007г.ожидаетсядальнейший рост как числа МП, так и численности постоянно занятых работников, при этом ожидаемые темпы роста этих показателей в РФ в целом выше, чем в ЦФО.
8. В работе предложены направления совершенствования существующей системы статистических показателей, характеризующих деятельность малых предприятий с учетом международного опыта и российской статистической практики. В качестве перспективных направлений, позволяющих повысить общий уровень информативности системы показателей развития малого предпринимательства, предлагается проводить анализ деятельности малых предприятий по размерным группам, осуществлять учет показателей экспортно-импортной деятельности малых предприятий, расширить комплекс показателей, характеризующих финансовое состояние малых предприятий. Также целесообразно проводить учет и анализ показателей качественного состава рабочей силы, занятой в маломбизнесе, внедрить систему показателей инновационно-технологической активности малых предприятий и комплекс показателей демографии малых предприятий.
Разработанные в диссертационном исследовании методические приемы и подходы носят универсальный характер и предназначены для аналитической работы на региональном уровне. Полученные результаты и выводы способствуют принятию научно обоснованныхуправленческихрешений по стимулированию развития малого предпринимательства, необходимого для успешного формирования в России рыночной экономики.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Есенин, Михаил Алексеевич, 2007 год

1. Агапова Т.,ЮзбашевМ. Показатели интенсивности изменения структурываловоговнутреннего продукта //Вопросы статистики.- 1995.-№4.- с.25-27.
2.АйвазянС.А. Статистическое исследование зависимостей. М.:Металлургия, 1968.
3.АйвазянС.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.
4.АйвазянС.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С.,МешалкинЛ.Д. Классификация и снижение размерности. М.:Финансыи статистика, 1989.
5.АйвазянС.А., Енюков И.О., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1983.
6.АйвазянС.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1985.
7.АйвазянС.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основыэконометрики. Учебник для ВУЗов. М.:ЮНИТИ, 1998.
8. Анализ роли и места малых и средних предприятий России. Статистическая справка.Ресурсныйцентр малого предпринимательства. -М., 2004.
9.АндерсонТ.В. Введение в многомерный статистический анализ. -М.: Физматгиз, 1963.
10.АндерсонТ.В. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир,1976.
11. П.Афанасьев В.Н.,ЮзбашевМ.М. Анализ временных рядов и прогнозирование.- М.: Финансы и статистика, 2001.
12. Афифи А., Эйзенс С. Статистический анализ: подход с использованиемЭВМ. М.: Мир, 1982.
13.БашинаО.Э., Спирин А.А., Бабурин В.Т. и др. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучениикоммерческойдеятельности /Под ред. Башиной О.Э.,СпиринаА.А., М.: Финансы и статистика, 2003.
14.БеляевскийИ.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2001.
15.БлиновА.О., Шапкин И.Н. Малоепредпринимательство. Теория и практика. М.: «Дашкови К», 2003.
16. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. - Вып. 1,2.
17. Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.
18.БольшаковА.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007.
19. Большев JI.H.,СмирновН.В. Таблицы математической статистики. -М.: Наука, 1965.
20.БоровиковВ.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. М.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ, 1997.
21.БоровиковВ.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA® в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере.- М.: Финансы и статистика, 2006.
22. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. -М.: Мир, 1980.
23. Взаимодействие малого и крупногобизнеса: Информационно-аналитический сборник. М.: ИЛИ, 2004.
24.ВодяновА. Как запустить инвестиции // Эксперт.- 2001.- №34.с.50.
25.ГладышевскийА.И. Производственный аппарат России: основные характеристики и перспективы использования //Проблемы прогнозирования.-2001.-№1.
26.ГохбергJI.M. Финансирование науки в странах с переходной экономикой: сопоставительный анализ. М.,ЦИСН, 1998.
27. Гохберг JI.M.,КузнецоваИ.А. Промышленность России иинновационнаядеятельность: отраслевые и региональные аспекты. М.: ЦИСН, 1997.
28.ГранбергА. Г. Основы региональной экономики. М.: ГУВШЭ,2000.
29.ГранбергА. Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации //Вопросы экономики.- 2001.- № 9.
30.ГромыкоГ.Л. Теория статистики. Практикум. М.:Инфра-М,2005.
31. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях / Под ред.РябушкинаТ.В.- М.: Наука, 1982.
32. Джонстон Дж.Эконометрическиеметоды. М.: Статистика, 1980.
33. Динамика развития малогопредпринимательствав регионах России в 2005г.- М.:НИСИПП, 2006.
34.ДоугертиК. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 2001.
35.ДубровA.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Дляэкономистови менеджеров.- М.: Финансы и статистика, 2000.
36.ДубровA.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2003.
37.ДуброваТ.А. Прогнозирование развития промышленности России: методы и модели. М.:ТЕИС, 2003.
38.ДуброваТ.А. Статистические методы прогнозирования. -М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
39. Дюран Б.,ОделлП. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977.
40.ЕлисееваИ.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа.- М.: Финансы и статистика, 1982.
41.ЕлисееваИ.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики,- М.: Финансы и статистика, 2004.
42.ЕлисееваИ.И., Князевский B.C., Ниворожкина Л.И. Теория статистики с основами теории вероятностей / Под ред.ЕлисеевойИ.И.- М.: ЮНИТИ, 2001.
43.ЕршовЭ.Б. Об одном методе объединения частных прогнозов. / В кн.: Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование: Уч. зап. по статистике, т. XXII. М.: Наука,1973.
44.ЕсенинМ.А. Рейтинговая оценка регионов Центрального федерального округа по уровню развития малого предпринимательства //Вопросы статистики.- 2007.- №5,- с.49-54.
45.ЕфимоваМ.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: Инфра-М, 2004.
46.ЕфимоваМ.Р. Рябцев В.М. Общая теория статистики.- М.: -Финансы и статистика, 1991.
47.ЕфимоваМ.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика /Под ред.ЕфимовойМ.Р. М.: Финансы и статистика, 2003.
48. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.
49.ЖуковскаяВ.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976.
50. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.
51. Изучение ситуации всекторемалого и среднего бизнеса. -Институт социально-экономического анализа и развития предпринимательства. М., 2001.
52.ИльенковаС.Д. Инновационный менеджмент. М.: ЮНИТИ,2000.
53.КармановМ. В., Романчук М. Н. Статистиказанятостинаселения. -М.: МЭСИ, 1989.
54. Кейн Э. Экономическая статистика иэконометрия. В 2 т. М.: Статистика, 1977.
55.КендэлМ. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
56. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
57. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. -М.: Наука, 1973.
58.КильдишевГ.С., Аболенцев Ю.М. Многомерные группировки,-М.: Статистика, 1978.
59.КильдишевГ.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.
60.КобринскийН.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981.
61.КобылинаВ.В. Демография предприятий. Характеристика и основные показатели // Вопросы статистики.- 1999.-№9.
62. Контурыинновационногоразвития мировой экономики. Прогноз на 2000 2015 гг. /Под ред.ДынкинаА. А. - М.: Наука, 2000.
63.КорниловИ.А. Многомерные статистические исследования в экономике с использованиемПЭВМ. М.: МЭСИ, 1994.
64.КоролевЮ.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях.- М.: Статистика, 1980.
65.КоротковА.В. Маркетинговые исследования. М., ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
66. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.
67. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.
68.КремерН.Ш., Путко Б.А. Эконометрика / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
69.КузнецовВ.И. Методологические проблемы статистических исследований занятости. М.: Диалог-МГУ, 1999.
70.КузнецовВ.И. Роль статистики в управлении процессами занятости //Вопросы статистики.- 1999.- № 6.
71.КузнецовС.Е., Халилеев А.А. Обзор специализированных статистических пакетов по анализу временных рядов. М.: Статдиалог, 1991.
72.КузьминВ.И., Половников В.А. Анализ временных рядов, прогноз и управление,- М.: Финансы и статистика, 1985.
73. Курс социально- экономической статистики: учебник для вузов /Под ред. проф.НазароваМ.Г.- М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000
74.ЛапустаМ.Г., Старостин Ю.Л. Малое предпринимательство.- М.: ИНФРА-М, 2004.
75. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.
76.ЛугачевМ.И. Ляпунцов Ю.П. Методы социального прогнозирования.- М.: Экономический факультетМГУ, ТЕИС, 1999.
77.ЛукашинЮ.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003.
78.ЛьюисК.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.
79.МагнусЯ.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А.Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2000.
80.МаленвоЭ. Статистические методы эконометрии. Пер. с франц.-М.: Статистика.- Вып. 1.- 1975.- 423 с. Вып. 2- 1976. -325 с.
81. Малое предпринимательство в России:Стат. сб./ Госкомстат России.-М., 2001,2002, 2003.
82. Малое предпринимательство в России.: Стат. сб./Росстат. М., 2004,2005.
83. Малое предпринимательство в России.: Стат. сб./ Росстат. -М.,2006.
84. Малое предпринимательство в России: прошлое, настоящее и будущее /Под ред. Е.Г.Ясина, А.Ю. Чепуренко, В.В. Буева. — М.: Фонд «Либеральная миссия», 2003.
85. Малыйбизнес. Организация, экономика, управление /Под ред. проф. В.Я. Горфинкиля, В.А.Швандера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
86. Манд ель И. Д. Кластерный анализ.- М.: Финансы и статистика,1988.
87. Материалы IX международной конференции «Менеджментпредприятий: теория и практика». AGH, Краков, 2006.
88. Методологические положения по статистике. Вып.З/ГоскомстатРоссии.- М.: 2000г.
89. Методологические положения по статистике. Вып.2/ Госкомстат России.-М.: 1998г.
90. Методологические положения по статистике. Вып.1/ Госкомстат России.-М.: 1996г.
91.МинашкинВ.Г. Статистический анализ структурных изменений на рынкеценныхбумаг. М.: Финансы и статистика, 2001.
92. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. Учёные записки по статистике, Т. XXVI. М.: Наука, 1974.
93. Моделированиерисковыхситуаций в экономике ибизнесе/Под ред. Б.А. Лагоши.- М.: Финансы и статистика, 2000.
94. Мюллер П. и др. Таблицы по математической статистике. Пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 1982.
95. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. Социально-экономические аспекты развития. Руководители авторского коллектива:МакаровВ. Л., Варшавский А. Е. М.: Наука, 2001
96. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.
97.ОреховС.А. Статистические аспекты исследованиядиверсификациикорпораций. М.: ИНИОН РАН, 2001.
98. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономическихисследованиях. М.: Статистика, 1980.
99.ПоловниковВ.А. Анализ и прогнозированиетранспортнойработы морского транспорта. М.:Транспорт, 1983.
100. Практикум по общей теории статистики /ЕфимоваМ.Р., Петрова Е. В.,РумянцевВ.Н. М.: Финансы и статистика, 2002.
101. Практикум поэконометрике/И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордеенко и др. Под ред. И.И.Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006.
102. Практическая бизнес-статистика: пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.
103. Рабочая книга по прогнозированию.- М.: Мысль, 1982. Ю4.Ранверсе Ф., Харченко-Дорбек А. Оценка влияния финансовыхфакторов на экономический рост в России //Проблемы прогнозирования. -2002. -№3.-с.30-45.
104. Регионы России. Справочник. М.: Госкомстат, 2001.
105. Регионы России. Справочник. М.: Росстат.- 2006.
106. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат. -2007.
107.РозановаН.М. Структура рынка и стимулы кинновациям//Проблемы прогнозирования.-2002.- №3.
108. Российское обозрение малых и средних предприятий 2001. -Ресурсный центр малого предпринимательства в рамках проектаТасисСМЕРУС 9803.- М., 2002.
109. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М.,2002.
110. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Росстат М.,2006.
111. Россия в цифрах. Крат. стат. сб./ Росстат. М., 2006.
112. ПЗ.Рунов А. В.,ОрловА. В., Цыганов А. Г. Системыподдержкии развития малого бизнеса за рубежом. М.: Уникум Пресс, 2003.
113.РябушкинБ.Т., Чурилова Э.Ю. Методы оценкитеневогои неформального секторов экономики.- М.: Финансы и статистика, 2003.
114.РябушкинБ.Т. Основы статистики финансов. М.: -Финстатинформ, 1997.
115.РябушкинБ.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. М.: Финансы и статистика, 1987.
116.СалинВ.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник.-М.: Финансы и статистика, 2006.
117.СигелЭ. Практическая бизнес-статистика. Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.
118.СмолякС.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. -М.: Статистика, 1980.
119.СмуловA.M. Проблемы взаимодействия промышленных предприятий и банков М.: Финансы и статистика, 2002.
120. Сошникова J1.A.,ТамашевичВ.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА,1999.
121. Статистика: Учебник /Под ред. проф. И.И. Елисеевой.- М. : Высшее образование, 2006.
122. Статистика: учебник / Под ред. В.СМхитаряна.- М.: Экономистъ,2005.
123. Статистика: Учебник /И.И.Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под. ред. проф. И.И. Елисеевой. М., Проспект, 2004.
124. Статистика: Учебно-практическое пособие /Под ред. проф. М.Г. Назарова. М.,КНОРУС, 2006.
125. Статистика: курс лекций /Под ред.ИонинаВ.Г.- М., ИНФРА-М2000.
126. Статистика коммерческой деятельности /Под ред. Беляевского
127. И.К.,БашинойО.Э. М.: Финстатинформ, 1996.
128. Статистика рынкатоварови услуг /Беляевский И.К.,КулагинаГ.Д., Коротков А.В. и др. Под ред.БеляевскогоИ.К.- М.: Финансы и статистика, 1997.
129. Статистический бюллетень №3/ Госкомстат России. М., 2002.
130. Статистические методы анализа экономической динамики. Уч. зап. по статистике, т. 46. М.: Наука, 1983.
131. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред.ГранбергаА.Г. М.: Финансы и статистика, 1990.
132.ТейлГ. Прикладное экономическое прогнозирование.- М.: Прогресс, 1970.
133. Теория статистики: Учеб. для студентовэкон. вузов / Под ред.ШмойловойР.А.- М.: Финансы и статистика, 2006.
134. Теория статистики: Учебник / Под ред.ГромыкоГ.Л. М.: Инфра-М, 2005.
135.ТихомировН. П., Доронина Е.Ю. Эконометрика: Учебник.- М.: Экзамен, 2003.
136.ТюринЮ.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфра-М, 1998.
137.УотшемТ.ДЖ., Паррамоу К. Количественные методы вфинансах/ Пер. с англ. под. ред. М.Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.
138. Ускоренное развитие малого предпринимательства как фактор устойчивого роста экономики /Сб. информационно-аналитических материалов V Всероссийской конференции представителей малых предприятий. -М.: Институт предпринимательства иинвестиций, 2004.
139. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ /Под ред.ЕнюковаИ.С. М.: Финансы и статистика, 1989.
140.ФоминЯ.А. Диагностика кризисного состояния предприятия,-М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
141.ФренкельА.А. Прогнозирование производительности труда:методы и модели. М.: Экономика, 2007.
142.ХанкД.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е издание.: Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.
143. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика,1972.
144. Хеннан Э. Анализ временных рядов. М.: Наука, 1964.
145. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974.
146. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973.
147. Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. 148.ЧетыркинЕ.Н. Статистические методы прогнозирования.1. М.:Статистика, 1977.
148.ШереметА.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий.- М.: ИНФРА-М, 1998.
149.ШеховцевМ.В. Венчурные фонды, крупныекорпорациии малые инновационные предприятия //ЭКО, 2006, №2.
150. Эконометрика /Под ред. И.И.Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2005.
151. Экономика и статистикафирм/ Под ред. С.Д.Ильенковой.- М.: Финансы и статистика, 2002.
152.Экономико- математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов/ФедосеевВ.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.И. и др.; под ред.ФедосееваВ.В.- М. ЮНИТИ, 1999.
153. Bates J.M., Granger С. W. J. The Combination of Forecasts.-Oper. Reser. Quart., 1969, v.20, N 4.
154. Box G.E.P., Pierce D.A. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models // J. of the Am. Statistic. Ass. 1970. Vol. 65.-p. 1509-1526.
155. Brown R.G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series.-N.-Y., 1963.
156. Fox A.J. Outliers in time series // J.R. Statist.Soc.B,v. 34, 1972. -p.350
157. Green W.H. Econometric analysis.- Macmillan Publishing Company, New York, 1993.
158. Grubbs F. Sample criteria for testing outlying observations // Annals of mathematical statistics. -1950, vol.21. p.27-58.
159. Grubbs F.E. Procedures for detecting outlying observations in samples // Technometrics, 1969, vol. 11. -p. 1 -21.
160. Grubbs F.E., Beck C. Extension of sample sizes and percentage points for significance tests of outlying observation // Technometrics, 1972, vol. 14. -p.847-854.
161. Harrison P.J. Exponential smoothing and short-term sales forecasting // Management Science, 1967, vol. 13, n. 11.
162. Harrison P.J. Short-term sales forecasting. // Applied statistics, J.of the Royal Stat. Soc.l965,ser.C,vol.l4,n.2,3.
163. LuingG.M., Box G.E.P. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models // Biometrica, 1978. Vol. 65. p.297-303.
164. Newbold P., Granger C. W. J. Experience with Forecasting Univariate Time Series and Combination of Forecasts // J. of Royal Statistical Society. A, 1974, v.137, N2.
165. P.Newbold. Statistics for Business and Economics. London, Prentice-Hall, Ed.4, 1995.
166. SPSS Trends™ 10.0 SPSS Inc., 1999.
167. Tietjen G., Moore H. Some Grubb's type statistics for the detection of several outliers // Technometrics, 1972, vol. 14. p.583-597.
168. Wade R.C. A technique for initializing exponential smoothing forecasts // Management Science. 1967. vol. 13, n.7