Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности

Краткое описание

Год:

2008

Автор научной работы:

Деркаченко, Олег Валентинович

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

127

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Деркаченко, Олег Валентинович

Введение.
Глава 1. Экономико-статистическийанализпроизводства и сервисного обслуживания на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.
1.1 Анализфинансированияна национальную оборону.
1.2 Анализ положения России на рынке вооружения и военной техники.
1.3.Статистическийанализ объёмов инвестиций ипроизводствапродукции на оборонных предприятиях.
1.4. Структурный анализ оборонно-промышленного комплекса.
Выводы
Глава 2.Прогнозированиеобъёмов производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.
2.1 Анализ и прогнозирование показателей производства вобороннойпромышленности.
2.2 Многомерный анализ связи промышленного производства в регионах с производством в обороннойпромышленности.
2.3Рейтинговаяоценка экономической деятельности оборонных предприятий.
2.4Структуризацияоборонной промышленности.
Выводы
Глава 3. Прогнозирование показателей техническогообслуживанияи ремонта образцов вооружения.
3.1. Анализ затрат на техническоеобслуживаниеи ремонт изделий военного назначения.
3.2. Методика прогнозирования единичных показателей технического обслуживания иремонта.
3.3. Многомерный статистический анализ временных истоимостныхзатрат на работы по техническомуобслуживаниюи ремонту.
3.4. Методика прогнозирования комплексных показателей технического обслуживания и ремонта.
Выводы

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности"

Актуальность темы исследования. На современном этапетемпыроста экономического развития России во многом зависят от того, какая ситуация складывается в оборонно-промышленном комплексе (ОПК). Это обусловлено тем, что ОПК представляет собой качественный,высокотехнологичныйсектор экономики. Продукция и технологии ОПК широко используются в различных отраслях. Современный оборонно-промышленный комплекс производит значительную часть гражданской продукции. Предприятия ОПК, аккумулируя передовые научно-технические достижения, обеспечивают функционированиевысокотехнологичныхсфер экономики нашей страны, способныхвыпускатьконкурентоспособную продукцию. Негативные тенденции, накопившиеся в ОПК в 90-е годы, не позволяют в полной мере сегодня использовать его потенциал. И хотя предпринимаемые Правительством РФ в последние 3-4 года усилия по выводу ОПК изкризиса, дали свои положительные результаты, но не решили всех проблем. В этой ситуации требуется тщательный анализ предлагаемых Правительством РФ мер по государственному регулированию и государственнойподдержкеоборонно-промышленного комплекса. Главной целью развития ОПК, по мнению Правительства РФ, является повышение эффективности работы ОПК каквысокотехнологичногомногопрофильного сектора экономики России. Таким образом, впервые за последние многие годы было подчёркнуто, что развитие оборонно-промышленного комплекса относится к числу высших приоритетов политики государства [54].
Основным источником средствфинансированияОПК по-прежнему остаётся Государственныйоборонныйзаказ, который предусматривает в целях поддержания необходимого уровня обороноспособности и безопасности страныпоставкивооружения, военной техники, имущества,комплектующихизделий и материалов, а также выполнение работ поремонтуи гарантийному надзору за состоянием вооружения.Гособоронзаказв последний период с каждым годом увеличивается, например, в 2007г., по сравнению с предыдущим годом, возрос на 27% [42].
Актуальным вопросом является прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на ихобслуживаниеи ремонт. В последние годы осуществляется переход на выполнение работ посервисномуобслуживанию образцов вооружения предприятиямипромышленности. Поэтому возникает необходимость проведения исследований не только в области производственной деятельности предприятий, но и в сфере их работ по сервисномуобслуживанию.
Сервисноеобслуживание - это комплекс мероприятий и работ, проводимых силами предприятий и организаций промышленности в воинских частях с участием личного состава или без него, по поддержанию изделий в исправном состоянии для применения их по назначению.
Прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на их техническое обслуживание иремонтнеобходимо для планирования эффективной работы предприятий ОПК. При этом особую значимость приобретает вопрос статистической оценки продолжительности, трудоёмкости и стоимости техническогообслуживанияи ремонта изделий, которые в настоящее время определяются экспертным методом и не всегда отражают реальные затраты.
Одним из важных вопросовсервисногообслуживания является планирование и организация работ.Планированиеработ включает разработку различных документов на основе статистических данных о продолжительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания иремонтаизделий военного назначения. Для новых изделий, находящихся в эксплуатации, такие данные отсутствуют, так как указанные показатели не задаются в задание на разработку изделий и, естественно, не контролируются в процессе испытаний.
Всё это и определяет актуальность выбранной темы исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения на предприятияхобороннойпромышленности.
В соответствии с целью работы задачами исследования являются:
- провести статистический анализ объёмов финансирования, производства, технического обслуживания и ремонта образцов вооружения;
- разработать предложения порейтинговойоценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;
- усовершенствовать методические положения по статистическому обеспечениюструктуризацииоборонной промышленности;
- предложить методику прогнозирования трудоёмкости и стоимости работ по обслуживанию и ремонту изделий военного назначения;
- построить модель статистической зависимости вероятности нахождения изделий в рабочем состоянии от временных истоимостныхзатрат на техническое обслуживание и ремонт;
- разработать рекомендации по внедрению элементовстрахованияв организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.
Объектом исследования являются предприятия оборонной промышленности.
Предметом исследования являются количественные методы анализа объемов производства и сервисного обслуживания военной продукции в оборонной промышленности.
Теоретическую и методологическую базу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, методам многомерного статистического анализа, компьютерной обработке данных, а также по проблемам оборонно-промышленного комплекса.
В работе использовались методы корреляционного, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов, марковские случайные процессы, табличные и графические методы представления результатов исследования. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ Statistica, Stadia, Microsoft Excel.
Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), материалы периодических изданий и официальных Интернет-сайтов по тематике работы.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методики статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и затрат на сервисное обслуживание военной продукции предприятиями оборонной промышленности.
В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
- проведен статистический анализ объёмов финансирования и производства, технического обслуживания и ремонта военной продукции наоборонныхпредприятиях;
- полученыпрогнозныеоценки макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;
- разработаны предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;
- предложена и апробирована методика прогнозирования показателей сервисного обслуживания изделий однородных по их техническим характеристикам,трудоемкостии стоимости работ технического обслуживания и ремонта;
- усовершенствована методика многомерной классификации изделий на однородные группы по их техническим характеристикам и стоимости изделия;
- построена модель, позволяющая прогнозировать вероятности нахождения изделий военного назначения в состояниях эксплуатации;
- разработаны рекомендации по внедрению элементов страхования в организацию работ по обслуживанию и ремонту образцов вооружения.
Практическая значимость работы состоит в том, что её основные положения и выводы могут быть использованы органами государственной статистики для совершенствования статистической отчётности, а также оборонно-промышленным комплексом для эффективного управления техническимобслуживаниеми ремонтом новых изделий, поступивших в эксплуатацию.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на 4-х Международных научно-технических конференциях: Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (в 2004-2007гг., г. Пенза).
Публикации. По материалам диссертации имеется 8 публикаций общим объемом 1,6 п. л., в том числе одна статья опубликована в журнале, рекомендуемомВАКРФ.
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и приложения.

Список литературы

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Деркаченко, Олег Валентинович

Выводы
1. Разработана методика прогнозирования единичных показателей техническогообслуживания, которая позволяет: проводить построение статистических моделей прогнозирования показателей; применять кластерные технологии для выделения однородных групп изделий; проводить построение дискриминантных функций для отнесения нового образца вооружения к однородным кластерам для дальнейшейпрогнознойоценки показателей технического обслуживания иремонта.
Апробация методики проводилась при построении моделей технического обслуживания №2 артиллерийских орудий.
Первоначальная модель связи трудоёмкости технического обслуживания №2 с техническими характеристиками, построенная по всей выборке артиллерийских орудий, являлась неадекватной и неточной (ошибка аппроксимации более 12%).
Кластеризация артиллерийских орудий по их техническим характеристикам, трудоёмкости и стоимости техническихобслуживанийи ремонтов позволила выявить оригинальные конструкции с точки зрения приспособленности их кобслуживаниюи ремонту, а также по однородной группе получить адекватную и точную модель. Ошибка аппроксимации уменьшилась в 1,6 раза. Эту модель предлагается использовать для прогнозирования трудоёмкости технического обслуживания №2 артиллерийских орудий и применения этихпрогнозныхоценок при планировании работ на предприятияхпромышленностии в ремонтных подразделениях.
2. При решении практических задач возникает вопрос отнесения артиллерийских орудий к однородным группам. Эта задача решается с использованием дискриминантного анализа. По данным о технических характеристиках и стоимости нового образца вооружения решается задача построения дискриминантных функций и выбора кластера, и соответственно, модели для прогнозирования.
В разделе приводятся два способа задания трудоёмкости и стоимости работ технического обслуживания №2 артиллерийских орудий: первый - дляпланированияработ по техническому обслуживанию иремонтуновых образцов вооружения в воинских частях; второй - для планирования работ на предприятияхобороннойпромышленности.
3. Разработана методика прогнозирования комплексных показателей технического обслуживания и ремонта. В качестве комплексного показателя используется вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии (применение, хранение, транспортирование). По значению этой вероятности определяется вероятность пребывания изделия в состояниях технического обслуживания и ремонта.
Для определения вероятности нахождения образцов вооружения в состояниях технического обслуживания и ремонта используется аппарат марковских процессов.
В работе построена модель эксплуатации, на основе которой получена зависимость связи вероятности пребывания изделий в рабочем состоянии с показателями технического обслуживания и ремонта.
4. При задании требований по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии увеличилась на 2%, что соответствует 3,5 месяцам за межремонтный период.
5. Предложены мероприятия для улучшения организации и проведения работ технического обслуживания и ремонта. Основными из них являются:
- активное применение информационных и компьютерных технологий припланированиии организации работ;
- совершенствование эксплуатационной документации: разработка её как в текстовой форме, так и в электронном виде; сложные работы по обслуживанию и ремонту целесообразно представлять в мультимедийном варианте;
- внедрение элементов дистанционного обучения личного состава ремонтныхподразделенийспециалистами предприятий оборонной промышленности.
Одним из важных мероприятий является внедрение в деятельность предприятий оборонной промышленности и ремонтных предприятий методов и элементовстрахования, что позволит минимизировать неоправданные затраты на техническоеобслуживаниеи ремонт.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ результатов диссертационной работы подтверждает актуальность темы диссертации, ее научную задачу и практическую значимость.
В соответствии с поставленной целью, в диссертационной работе решена актуальная научная задача, заключающаяся в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объёмов производства и показателейсервисногообслуживания на предприятиях оборонной промышленности.
Основные научные и практические результаты работы состоят в следующем:
1. статистический анализ показал, что состояние и развитие оборонно-промышленного комплекса можно проследить на изменении объёмов производства продукции на предприятиях оборонной промышленности,темповвыпуска изделий военного назначения,численностизанятых в оборонной промышленности,среднемесячнойзаработной платы работников и объемаинвестицийв ОПК;
2. в работе выполнены исследования, направленные на выявление многомерной статистической связиваловогорегионального продукта (ВРП), промышленного производства и производства в оборонной промышленности;
3. в ходе проведённых исследований полученыпрогнозныезначения основных макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;
4. проведенарейтинговаяоценка предприятий оборонно-промышленного комплекса.Рейтингпредложено проводить среди однородных предприятий по показателям их финансово-экономической деятельности. Это позволит более эффективно проводить их оценку;
5. разработана методика прогнозирования трудоёмкости и стоимости работ технического обслуживания и ремонта изделий в условиях неоднородной информации, которая апробирована для определения прогнозных оценок показателей технического обслуживания и ремонта артиллерийских орудий. В рамках данной методики был применён кластерный анализ для выделения однородных образцов. Для выделенных кластеров построены регрессионные модели для прогнозирования показателей технического обслуживания и ремонта. С помощью дискриминантного анализа были построены дискри-минантные функции для отнесения нового образца вооружения к определённому кластеру;
6. предложена модель процесса эксплуатации для прогнозирования вероятности нахождения образцов вооружения в рабочем состоянии и состояниях обслуживания и ремонта в зависимости от временных истоимостныххарактеристик процесса технического обслуживания и ремонта;
7. в рамках данного исследования предлагается задавать для специалистовоборонныхпредприятий более жёсткие требования, так как они лучше знают конструкцию образца и технологию выполнения работ. При задании требований по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца вооружения в рабочем состоянии увеличится на 2%, что соответствует 3,5 месяцам за межремонтный период;
8. предложен комплекс мероприятий по улучшению организации технического обслуживания и ремонта изделий и разработаны рекомендации по ихсервисномуобслуживанию с элементами страхования. Внедрение методов и элементов страхования позволит минимизировать неоправданные затраты и повысить качество выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту.
В процессе проведения исследования для решения поставленных задач были использованы программные пакеты «Statistica», «Stadia», Microsoft Excel.
Научные результаты диссертационного исследования могут быть использованы предприятиями оборонной промышленности, занимающиеся производством, техническимобслуживаниеми ремонтом военной продукции, для прогнозной оценки трудовых и стоимостных затрат на техническое обслуживание иремонтизделий, поступивших в эксплуатацию. Эти показатели необходимы для разработкипланирующихдокументов по сервисному обслуживанию и ремонту, а также обоснования трудовых, временных и финансовых затрат при проведении обслуживаний иремонтов.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Деркаченко, Олег Валентинович, 2008 год

1.АйвазянС.Ю., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М.,Финансыи статистика, 1985.
2.АйвазянС.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основыэконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.
3.АляевA.A., Цикало В.А., Чёрный B.C.ВТСРоссии со странами ЦВЕ на пороге тысячелетий. Обозреватель. № 12, 2004. 65 - 82 с.
4.АфанасьевВ.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.
5.БажановВ.А., Соколов A.B. Инновационная значимость оборонно-промышленного комплекса России. //ЭКО, №4, 2008.
6.БажановВ.А., Цирулис К.А. Экономика военной реформы. Всероссийский экономический журнал // ЭКО. № 12, 2004. 12 - 29 с.
7. Болч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.
8.БородинС.А. Эконометрика. М.: Новое знание, 2001. - 408 с.
9.ВитковскийА.И. Оборонно-промышленный комплекс в системе национальной безопасности Российской Федерации. Аналитический вестник совета Федерации. 2005, №2 (254) 25 - 39 с.
10.ГамбаровГ.М., Журавель Н.М., Королёв Ю.Г. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие М.: Финансы и статистика, 1990.
11.ГлинскийВ.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М.: Филин, 1998.-264 с.
12.ГнеденкоБ.В. Курс теории вероятностей. 6-е изд. - М.: Наука,1988.
13.ГордиенкоД.А. Экономический рост и военное производство. Общество и экономика. № 9, 2005. 187 - 207 с.
14.ГромыкоГ.Л. и др. Теория статистики: Учебник. М., Финансы и статистика, 2002.
15.ДемиденкоЕ.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.
16.ДеркаченкоО.В. Анализ интеллектуальной обработки информации. X МеждународнаяНТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза:ПТИ, ПДЗ, 2002.
17.ДеркаченкоО.В. Кластерные технологии в каталогизации. XV Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПГТА, ПДЗ, 2005.
18.ДикВ.В. и др. Информационные системы в экономике: Учебник -М.: Финансы и статистика, 1996.
19.ДубровA.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.
20. Дубров А.М ,КорниловИ.А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе «Многомерные методы статистики.-М.:МЭСИ, 1991.
21.ДуброваТ.А., Павлов Э.Д., Ткачев О.В. Регрессионный анализ в системе «Statistica». Учебное пособие,МЭСИ. М., 2002.
22.ДуброваТ.А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для вузов: М., ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
23. Дюран Б.,ОделлП. Кластерный анализ. М. Статистика, 1977.128 с.
24.ЕлисееваИ.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003. - 480 с.
25.ЕфимоваМ.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1999. - 416 с.
26.ЗамковО.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1998. - 368 с.
27.ЗубковА.Ф., Деркаченко О.В. Автоматизированное рабочее место специалиста по надёжности. XV Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПГТА, ПДЗ, 2005.
28.ЗубковА.Ф., Деркаченко О.В. Дискриминантный анализ в технико-экономических исследованиях. Сборник материалов Международной НТК «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании». Пенза: ПТИ, ПДЗ, 2001.
29.ЗубковА.Ф., Деркаченко О.В., Гусынина Ю.С. Построение вероятностной модели эксплуатации технических систем с учётом ихстоимостныхпоказателей их состояний. ЖурналВАК«Научно технические ведомости СПбГТУ», СПб, № 4, 2007.
30.ИльенковаС.Д., Ильенкова Н.Д., Мхитарян B.C. и др. Управление качеством: Учебник под ред. С.Д.Ильенковой. М.:ЮНИТИ, 1998.
31. Казмер JI. Методы статистического анализа в экономике. М.: Статистика, 1972.
32.КармановМ.В., Мхитарян B.C. Особенность подготовки экономистов-статистиков в МЭСИ. Вопросы статистики, 1997. №7.
33. Кильдешев Г.С.,ФренкельA.A. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973.
34.КоваленкоИ.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1982.
35.КозинМ.А. К вопросу о необходимости структурной перестройки функционирования системы государственногооборонногозаказа на региональном уровне. Журнал «Региональная экономика». 2007. № 8. 75 - 85с.
36.КорниловИ.А., Скорик М.А. Методика исследования зависимостей в курсе «Многомерные статистические методы». Тезисы докладов. М.: Изд-во МЭСИ, 1999.
37.КорниловИ.А., Горобцов Т.Я. ПрименениеЭВМпри решении задач классификации в экономических исследованиях: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1986.
38.КремерН.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.-311 с.
39.ЛавриновГ.А., Хрусталев Е.Ю. Формированиеинтегрированныхструктур в военно-промышленном комплексе.Менеджментв России и за рубежом, №3, 2005.
40.ЛебедевК.К. Внешнеэкономическая стратегия экспортёров вооружений России. Экономическая наука современной России. М.: 2007, №1(36) - 105-126 с.
41.ЛесныхВ.В. Российский оборонно-промышленный комплекс. Всероссийский экономический журнал ЭКО. № , 2007. 3 - 20 с.
42.ЛукашинЮ.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. М., Изд-во МЭСИ, 1997.
43.ЛиухтоК. Россия на пути к информационному обществу. Вопросы экономики. № 4. 2005. 113 - 120 с.
44.МагнусЯ.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A.Эконометрика. М.: Дело, 2000. - 400 с.
45.МаленвоЭ. Статистические методы эконометрики. М.: Статистика.Выпуск1, 1975.
46.МалыхинВ.И. Математическое моделирование экономики: Учеб. пособие. М.: Изд-во УРАО, 1998.
47. Методологические положения по статистике, вып. №1,ГоскомстатРоссии, М.:, 1996.
48. Методологические положения по статистике, вып. №2, Госкомстат России, -М.:, 1998.
49. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Томашевича. М.: ЮНИТИ, 1999. - 375 с.
50.МхитарянB.C., Дуброва Т.А., Ткачев A.B. Многомерная классификация с использованием пакета программ «Statistica»: Метод, указания, МЭСИ, М.: 1997.
51.МхитарянB.C., Трошин Л.И. Исследование зависимостей методами корреляции и регрессии. М.: МЭСИ, 1991.
52.МхитарянB.C., Миронкина Ю.Н., Астафьева Е.В. Корреляционный и регрессионный анализ с использованиемПППMicrosoft Excel, Учебное пособие. М.: Изд-во МЭСИ, 2004.
53.МысляеваИ.Н. Государственное регулирование ОПК России, Вестник Московского университета, №1, 2007 М: 2007.
54. Основы экономического и социального прогнозирования. Под ред. В.Н.Мосина, Д.М.Крука. М.: Высшая школа, 1985.
55. Постановление Правительства РФ от 7 апреля 2004 года №188 «Вопросы Федеральной службы государственной статистики».
56.СиротинВ.П. О точности оценивания параметров уравнения регрессии при нарушении условий применимости метода наименьших квадратов. Сборник научных трудов. М.: Изд-во МЭСИ, 2003.
57.СоколовA.B. Состояние и тенденции развития российскойобороннойпромышленности. Всероссийский экономический журнал ЭКО. №4, 2003.- 110- 135 с.
58. Статистика. Под ред. B.C.Мхитаряна. -М.: Финансы и статистика, 2005.-671 с.
59. Статистический словарь, под. ред. Ю.А. Юркова. М.: Финста-тинформ, 1996.
60.ТельновЮ.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1989.
61.ФалинГ.И. Математический анализ рисков встраховании. М.: Российский юридический издат. Дом, 1994.
62.ФренкельA.A. Прогноз развития российской экономики на 2004 -2005гг. Вопросы статистики. № 10, 2004. 72 - 88 с.
63.ЧетыркинЕ.М. Статистические методы прогнозирования. М., Статистика, 1975.
64.ЧетыркинЕ.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М: Финансы и статистика, 1982.
65.ЧетыркинЕ.М. Финансовая математика. Учебник М.: Дело, 2000.
66.ЧистоваВ.Е. Финансовые аспекты реформирования оборонно-промышленного комплекса. Финансы. №7, 2005.
67.ШелобаевС.И. Математические методы и модели в экономике,финансах, бизнесе. Учебное пособие. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.
68.ШишовВ.Ф., Мхитарян B.C., Козлов А.Ю. Статистические функции MS Exsel в экономико-статистических расчетах: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003.
69.ШмойловаP.A. и др. Теория статистики. Учебник, 5-е издание, -М., Финансы и статистика, 2004.
70. Эконометрика. Под ред. И.И.Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001.-344 с.
71. Экономико-математические методы и прикладные модели. Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.
72. Экономическая статистика: Учебник под. ред.ИвановаЮ.Н. М.: ИНФРА-М, 1998.
73. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988.