Актуальность повышения эффективного использования земельных ресурсов в Краснодарском крае

4.1 Влияние отдельных факторов на экономическую эффективность использования земельных угодий

Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде[12,13].

Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками.

Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.

Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования.

Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).

При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки.

Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков.

Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.

Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах.

h = (Xmax - Xmin) / n

Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные[12,13].

В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:

1) при исследовании группировки с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько подгрупп, где требуются уже и более длинные и более короткие интервалы;

2) при образовании крупных групп с новым качеством на базе мелких групп при условии сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.

В статистической практике используются также специализированные интервалы. Интервалы называют специализированными, если речь идет об установлении границ интервала в группах, схожих по типу и по признаку, но имеющих отношение, скажем, к разным отраслям производства. Виды группировок зависят от целей и задач, которые они выполняют. С помощью метода статистических группировок выделяют качественно однородные совокупности, изучают структуры совокупности и изменения, происходящие в них, а также решают задачи по исследованию существующих связей и зависимостей[7, c. 462].

С известной мерой условности для выполнения этих задач группировки соответственно делят на типологические, структурные и аналитические.

Метод типологической группировки заключается в выявлении в качественно разнородной совокупности однородных групп. Очень важно правильно отобрать группировочный признак, который поможет идентифицировать выбранный тип. Типологические группировки широко применяются в исследовании социально- экономических явлений.

Метод структурной группировки есть разделение однородной совокупности на группы по тому или иному варьирующему группировочному признаку.

Примерами такого вида группировок могут быть группы населения по полу, возрасту, месту проживания, доходу и т.д., то есть может решаться задача по изучению структурного состава той или иной однородной совокупности, структурных изменений по тому или иному группировочному признаку.

Метод аналитической группировки заключается в исследовании взаимосвязей между факторными признаками в качественно однородной совокупности. С помощью аналитических группировок удается выявлять признаки, которые могут выступать или причиной, или следствием того или иного явления. В аналитических группировках чаще всего используются неравные интервалы.

Результаты группировочного материала оформляются в виде таблиц, где он излагается в наглядно-рациональной форме. Не всякая таблица может быть статистической. Табличные формы календарей, тестовых и опросных листов, таблица умножения не являются статистическими.

Статистическая таблица - это цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности или ее составных частей по одному или нескольким существенным признакам. Статистическая таблица содержит два элемента: подлежащее и сказуемое.

Подлежащее статистической таблицы есть перечень групп или единиц, составляющих исследуемую совокупность единиц наблюдения. Сказуемое статистической таблицы - это цифровые показатели, с помощью которых дается характеристика выделенных в подлежащем групп и единиц[5, c. 201].

Различают три вида таблиц: простые, групповые и комбинационные таблицы.

В простых таблицах, как правило, содержится справочный материал, где дается перечень групп или единиц, составляющих объект изучения. При этом части подлежащего не являются группами одинакового качества, отсутствует систематизация изучаемых единиц. Сказуемое этих таблиц содержит абсолютные величины, отражающие объемы изучаемых процессов. Групповые и комбинационные таблицы предназначены для научных целей, где, в отличие от простых таблиц, в сказуемом - средние и относительные величины на основе абсолютных величин.

В научной работе источником информации для проведения группировок явились 30 организаций Абинского, Анапского, Крымского, Темрюкского и Отрадненского районов Краснодарского края. Данные были взяты из годовых отчетов за 2014 год.

Рассмотрим влияние производственных затрат на 100га пашни с помощью таблицы 8.

Таблица 8 - Влияние производственных затрат (руб. на 100 га пашни) на экономическую эффективность использования земли

Группы организаций по производственным затратам, тыс.руб. на 100 га пашни	Количество организаций в группе	Фондо-обеспеченность, руб. на 100 га пашни	Фондово-оруженность, руб. на 1 работника	Энерго-обеспеченность, л.с. на 100 га пашни	Энергово-оруженность, л.с. на 1 работника	Минера-льные удобрения на 1га посевов, руб.	Коэффициет использования пашни
1. до 1722,17	4	3324,85	2081,05	113,96	71,33	4,91	0,594
2.1722,17-3882,31	13	2498,91	1649,68	135,67	89,57	7,32	0,411
3.4019,35-14599,31	9	4080,94	1277,62	190,91	58,92	5,91	0,632
4.Свыше 14599,31	4	116152,31	1416,18	2950,77	35,97	11,2	0,561
Итого, в среднем	30	6711,22	1449,4	240,13	51,86	6,63	0,613

Определим группировочный интервал с помощью вышеуказанной формулы 12:

h = (14599,31 - 1722,17) / 2 = 6438,572



Далее, пользуясь приложением А, таблица 1, мы выявили следующую взаимосвязь между производственными затратами труда на 100 га пашни и другими экономическими показателями.

В второй группе с производственными затратами на 100 га пашни до от 1722,17 тыс.руб. до 3882,31 тыс.руб., наблюдаются самые низкие показатели использования пашни 0,41,фондообеспечености на 100 га пашни (3324,85 руб.) и фондовооруженности на 1 работника(2081,05 руб.)

Из данной группировки мы определили,что производственные затраты на 100 га пашни не должны превышать 14599,31 тыс.руб., иначе производство становится не эффективным

Провести группировку организаций по затратам на миниральные удобрения тыс.руб/га (таблица 9).

Таблица 9- Влияние затрат на минеральные удобрения ( руб. на 1 га посевов) на экономическую эффективность использования земли

Группы организаций по затратам на минеральные удобрения, тыс.руб./га	Количество организаций в группе	Фондообеспеченность, руб. на 100 га пашни	Фондово-оруженность, руб. на 1 работника	Энергообес-печенность, л.с. на 100 га пашни	Энергово-оружен-ность, л.с. на 1 работника	Коэффициент использования пашни
1. до 3,17	4	16981,51	2272,1	139,73	18,7	0,753
2.3,27-7,315	17	2991,02	1435,93	166,32	79,85	0,751
3.7,415-11,461	5	36464,21	1645,47	1233,49	55,66	0,694
4. от 11,561	4	5385,28	777,61	135,42	19,55	0,623
Итого, в среднем	30	6711,22	1449,4	240,13	51,86	0,613

Определим группировочный интервал с помощью вышеуказанной формулы 12:



h = (29,88 - 1,78) / 4= 7,025

Далее, пользуясь приложением Б, таблица 2, мы распределили по группам организации по их затратам на минеральные удобрения.

Группировка,сделанная по затратам на минеральные удобрения является источником сведений о том,что минеральные удобрения должны оптимально использоваться в организациях( в научно-обоснованных дозах и в научно-обоснованное время). Как показал анализ наиболее оптимальным является не выше 7,3 тыс.руб./га.

Для полного анализа эффективного использования земельных ресурсов необходимо провести группировку организации по размеру валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий ,тыс.руб.

Анализируя, данную группировку, можно сделать сделать вывод о том, что размер валового дохода не должен быть не менее 18,4 тыс.руб., чтобы другие экономические показатели, свидетельствующие об эффективности использования земли были на достаточном уровне.

Определим группировочный интервал с помощью вышеуказанной формулы 12:

h = (86,87 - 1,54) / 4= 21,33

4.2 Корреляционно-регрессионный анализ эффективности использования земли

Формы и виды связей, существующие между явлениями, весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части - корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ - это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами[12,13].

Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая - от 0,1 до 0,3; умеренная - от 0,3 до 0,5; заметная - от 0,5 до 0,7;сильная - от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) - от 0,9 до 1,0.

В зависимости от количества факторов, включённых в исследовании, различают:

- парную корреляцию: такая взаимосвязь, при которой изучается связь только между двумя признаками, один из которых х, другой - у.

- множественную корреляцию: на у влияют от двух и более х.

По аналитическому выражению связь может быть:

- линейной - связь выражается линейным уравнением, а графически - прямой линией;

- нелинейной - связь выражается уравнениями: парабола, гипербола и т.д., а графически - кривой линией того или иного вида;

Анализ, при котором изучается и количественно выражается взаимосвязь между выбранными признаками, называется корреляционно-регрессионным.

Корреляционно-регрессионный анализ, рассмотренный в данной работе, проводился с помощью программы Microsoft Ехсе1 по данным 30 организаций Абинского, Анапского, Крымского, Темрюкского и Отрадненского районов Краснодарского края. Данные были взяты из годовых отчетов хозяйств указанных районов за 2014г.

Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя 4 этапа:

1.Подбор признаков (х и у), между которыми существует причинно-следственная связь.

Анализ был проведён по следующим признакам:

Y - валовой доход,руб.на 1 га сельскохозяйственных угодий;

X1 - производственные затраты на 100 га пашни,тыс.руб.;

X2 - фондообеспеченность, тыс. руб. на 100 пашни;

X3 - затраты труда на 100 га пашни чел.-ч.

2.Определение формы связей и подбирается уравнение, которое наиболее полно отражает характер связи между выбранными признаками. В нашем случае взаимосвязь между валовым доходом и всеми факторными признаками выражается следующим уравнением множественной регрессии:

Y=a+++…+,

где Y - результативный признак;

а - свободный член уравнения,

b - коэффициент регрессии, который показывает на сколько единиц изменится у при изменении х на одну единицу.

- факторный признак.

3.Расчет параметров уравнения связи (a, b, х).

Для нахождения а и b решается система уравнений методом наименьших квадратов, при котором ошибка стремится к минимуму.

Путём проведения расчетов было выявлено, что:

=0,0003; =0,0001; =0,0043; а= 9,103,

Соответственно, наше уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y=9,103 + 0,0003Х1 +0,0001Х2 +0,0043Х3;

4.Оценка полученных результатов при помощи специальных коэффициентов:

а) r - парный коэффициент корреляции (между х и у);

б) R - множественный коэффициент корреляции (все х и у);

в) D - коэффициент детерминации (предопределение);

г) Э - коэффициент эластичности;

д) в - коэффициенты.

а) Коэффициент парной корреляции изменяется от -1 (обратная связь) до +1(прямая связь). Он характеризует направление связи и тесноту связи.

В нашей работе парные коэффициенты корреляции составили:

= 0,861; = 0,467; = 0,862,

б) Коэффициент множественной корреляции - от 0 до 1. Он показывает тесноту связи между результативным признаком и комплексом (>2) факторных признаков.

В нашем случае он составляет R= 0,775. Это говорит о том, что связь между валовым доходом и всеми факторными признаками сильная.

в) Коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов изменчивость результативного признака зависит от колеблемости факторного признака.

D=100%,

где D - коэффициент детерминации;

R - множественный коэффициент корреляции.

В данной ситуации D=77,5%. Это означает, что вариация валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий именно на столько процентов объясняется варьированием факторов, выбранных в модель. Остальные 32,5% объясняются варьированием других факторов, не изученных нами.

г) Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится результативный признак при изменении факторного признака на одну единицу.

Э=/ ,



где Э - коэффициент эластичности;

- коэффициент регрессии;

- среднее значение факторного признака;

- среднее значение результативного признака.

В нашем случае коэффициенты эластичности равны:

= 0,066.

д) -коэффициент показывает, на какую часть величины своего среднего квадратичного отклонения изменится в среднем значение результативного признака при изменении факторного признака на величину его среднеквадратического отклонения при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных.

=/ ,

где - коэффициент регрессии:

, - средние стандартные отклонения.

В нашем случае:

= 0,6601; = 0,17708; = 0,14416.

5.Для предварительного выявления наличия связи и её характера широко применяется графический метод [12,13].

Посредством корреляционно-регрессионного анализа рассмотрим колеблемость факторов, влияющих на валовый доход в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий. Для этого нам необходимо найти коэффициент вариации.

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Он представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений. Если коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной и если коэффициент вариации превышает 33%, то это говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.

Коэффициент вариации вычисляется по формуле:

,

где - коэффициент вариации

- среднее квадратическое отклонение

- средняя величина.

Рассчитав коэффициент вариации, среднее значение факторных и результативного признака,среднее квадратическое отклонениеи коэффициенты вариации , влияющих валовый доход руб в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий. Результаты наших вычислений указаны в таблице 11.

Таблица 11 -Средние значения факторных и результативного признака, среднее квадратическое отклонение и коэффициенты вариации

Показатель	Название признака	Среднее арифметиче-ское значение	Среднее квадратическое отклонение	Коэффициент вариации,%
			,	,
Y	Валовой доход руб. на 1 га с/х угодий	16,7	19,89	119,1
X1	Производственные затраты на 100 га пашни,тыс.руб.	14493,4	41350,59	285,3
X2	Фондообеспеченность,тыс.руб. на 100 га пашни	15344	28524,45	185,9
X3	Затраты труда на 100 га пашни,чел.-ч.	253,8	662,5	261,1

Посредством проведенных расчетов, отраженных в таблице 11, можно сделать следующие выводы: наибольший коэффициент вариации наблюдается у производственных затрат на 100 га пашни - 285,3%, что говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.

В свою очередь наименьшее значение коэффициента вариации наблюдается у результативного признака - валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий - 119,1 %, иначе говоря, данный показатель обладает средней изменчивостью вариационного ряда среди других рассматриваемых показателей. Коэффициент вариации фондообеспеченности на 100 га пашни равен 185,9%, а затрат труда на 100 га пашни - 261,1%, что также говорит о неоднородности и изменчивости данных показателей.

Таким образом, все совокупности являются неоднородными,так как коэффициент вариации больше 33,3%,наибольшей неоднородностью являются совокупности по производственным затратам на 100 га пашни тыс.руб.(V=285,3%),а также затраты труда (V=261,1%).

Теперь рассмотрим результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа, представленные в таблице 12.

Таблица 12 - Результаты корреляционно-регрессионного анализа

Наименование признака	Парные коэффи-циенты корреляции (r)	Коэффи-циенты регрессии (b)	Коэффи-циенты эластич-ности (Э)	- коэффи-циенты ()
Х1	Производственные затраты на 100 га пашни,тыс.руб.	0,861	0,0003	0,276	0,6601
Х2	Фондообеспеченность,тыс. руб. на 100 га пашни	0,467	0,0001	0,113	0,17708
Х3	Затраты труда на 100 га пашни,чел.-ч.	0,862	0,0043	0,066	0,14416

На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы.

Производственные затраты на 100 га пашни обладает сильной и обратной связью с валовым доходом на 1 га сельскохозяйственных угодий, о чем свидетельствуют коэффициент корреляции(r) равный 0,861 и коэффициент регрессии(b) равный 0,0003. Коэффициент эластичности данного фактора(Э) равен 0,276, это означает, что при увеличении данного фактора в среднем на 1% валовый доход на 1 га сельскохозяйственных угодий увеличится на 27,6%. -коэффициент равный означает, что среднее квадратическое отклонение валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий в среднем увеличится на 0,6601 при увеличении производственных затрат на 100 га пашни на одно среднее квадратическое отклонение.

Фондообеспеченность на 100 га пашни имеет прямую умеренную связь с валовым доходом на 1 га сельскохозяйственных угодий, так как коэффициент корреляции равен 0,467, а коэффициент регрессии 0,0001. При этом при увеличении данного фактора в среднем на 1% валовый доход на 1 га сельхозугодий увеличится на 11,3%, а среднее квадратическое отклонение выручки увеличится на 0,17708 при увеличении фондообеспеченности на 100 га пашни на одно среднее квадратическое отклонение.

Затраты труда на 100 га пашни характеризуются прямой и сильной связью с валовым доходом на 1 га сельхозугодий среди рассматриваемых факторных признаков, так как коэффициент корреляции данного фактора равен 0,862, а коэффициент регрессии 0,0043. При увеличении затрат труда на 100 га пашни в среднем на 1% валовый доход на 1 га сельскохозяйственных угодий увеличится на 6,6%, и среднее квадратическое отклонение выручки увеличится на 0,14416 при увеличении затрат труда на 100 га пашни на одно среднее квадратическое отклонение.

Таким образом показатели производственныз затраты на 100 га пашни,тыс.руб (Х1) и затраты труда на 100 га пашни,чел.-ч.(Х3) оказывают сильное влияние на валовый доход на 1 га сельскохозяйственных угодий.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главной целью и определяющим мотивом деятельности предприятий на современном этапе является максимизация прибыли, а это обусловлено не только спросом, но и издержками производства. Именно издержки производства оказывают в значительной мере воздействие на конкурентное предложение. Классификация и структура затрат позволяют понять, какую роль играют в структуре себестоимости отдельные элементы затрат и на какой основе определить пути ее снижения.

В ЗАО ОПХ «Анапа» Анапского района за исследуемый период общая площадь земельных угодий практически не изменилась и составила 5918 га. Наибольший удельный вес в ней занимают сельскохозяйственные угодья - 4776 га или 80,5%.

За исследуемый период возросло количества работников на 3 человека или на 2,3 %. Возросли также производственные затраты на 25101тыс.руб. или на 49,7% ,что негативно сказалось на прибыли от реализации продукции, снижение произошло на 23253 тыс.руб. или на 24,4% .

В структуре земельных угодий не произошло больших изменений. Расширились выгоны и пастбища на 71 га,а также уменьшились многолетние насаждения на 4 га. Увеличилась площадь занятая под посевы на 267га,составив 2245 га.

При проведении индексного анализа стоимость реализованной продукции было выявлено, что в 2014 г. по сравнению с 2012 г. стоимость реализованной продукции увеличилась на 21,6%, или на 211828 ц., в том числе за счет увеличения цены на 170611,6 тыс.руб. или на 4% и за счет увеличения объема реализации на 41216,1 тыс.руб. или на 4,2%.

Делая анализ структуры и динамики земельных угодий мы видим, что за исследуемый период структура практически не изменилась. Но сделав, выравнивание ряда динамики валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий, мы проследили тенденцию снижения валового дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий на 749,0 руб.

С помощью метода группировок и корреляционно-регрессионного анализа мы определили влияние различных факторов на валовой доход на 1 га сельскохозяйственных угодий. Cильное влияние на валовой доход на 1 га сельскохозяйственных угодий оказывают: затраты труда на 100 га пашни (r =0,862) и производственные затраты на 100 га пашни (r =0,861).

Улучшение состояния земельных угодий и повышение эффективности их использования - это большая комплексная задача, требующая значительных инвестиций, как со стороны государства, так и со стороны конкретных землепользователей. Проблема улучшения использования земли сводится к решению следующих первоочередных задач, каждой из которых соответствует своя система мероприятий:

1. Эффективное использование имеющихся земель, сохраняя их естественное плодородие. Применение таких методов технологического процесса, которые способствовали не только получению стабильных урожаев, но и бережному отношению к земельным ресурсам.

2. Необходимо проводить мероприятия по совершенствованию структуры севооборотов, что способствовало бы увеличению урожайности сельскохозяйственных культур и, как следствие, роста валового дохода.

3. В организации необходимо заинтересовать работников в конечном результате, начисление премии и надбавок за проделанный труд.

4. Улучшению использования земли способствует научно-обоснованные оптимальные нормы внесения минеральных удобрений, а так же проведение в запланированном порядке мероприятий по орошению и осушению земель.

5.Для того чтобы улучшить финансовое состояние организации, ей необходимо использовать различные сорта и гибриды винограда различные по срокам созревания, рекомендуемые учеными селекционерами для Анапо-Таманской зоны в которой находится ЗАО ОПХ «Анапа».

Решение всех задач по улучшению использования земли связано с внедрением и освоением рациональной системы земледелия. Она представляет собой комплекс агротехнических, мелиоративных и организационно- экономических мероприятий, направленных на рациональное использование земли, сохранение, восстановление и повышение плодородия земли.



СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. - Москва: Дашков и К°, 2012. - 451 с.

2. Гусаров В.М. Статистика: учеб. пособие/ В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова, 2-ое изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.- 479 с.

3. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие/Р.М. Ефимова.- 3-е изд. испр. и доп.-М.: Финансы и статистика,2008.- 368 с.

4. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. Ю.И. Иванова.- М.: ИНФРА-М, 2010.-735 с.

5. Земельный кодекс,ст.7,77,79 : официальное издание,Москва от 25.10.2001 N 136-ФЗ,2015г.-150 с.

6. Конституция РФ,ст.9: официальное издание,Москва,2009.-64 с.

7. Ляховецкий А.М. Теория статистики: учебное пособие для самостоятельного изучения курса с применением Excel/ А.М. Ляховецкий, И.А. Кацко, Х.М. Хуако, К.М. Шеуджен; под ред. А.М. Ляховецкого.- 2-ое изд., перераб. и доп.- Краснодар: КубГАУ, 2011.-187 с.

8. Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. - Москва: Дашков и К: Наука-Спектр, 2011. - 415 с.

9. Ришап Ж. Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия. / Под ред. Л.П. Белых - М.: ”Аудит ”, 2007.

10. Статистика /Учебник под ред. Назарова М.Г.-М.:Финстатинформ, 2010.- 987с.

11. Статистика: Учебник / И.И. Елисеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой.- М.: Проспект, 2011.- 448 с.

12. Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. - Москва: Проспект, 2011. - 443 с.

13. Суровцев, М.Е. Финансовый менеджмент. Практикум / М.Е. Суровцев. - М.: Эксмо, 2010. - 144 с.

14. Теория статистики: Учебник/Под ред. Г.Л. Громыко.- М.: ИНФРА-М, 2009.- 476 с.

15. Теория статистики: Учебник/Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; под ред. Р.А. Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 2010.- 656 с

16. Чуев, И.Н. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. Учебник для вузов. / Л.Н. Чуева. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2010. - 384 с.

17. Экономическая статистика / Учебник. Под ред. Ю.Н.Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 735с.

18. Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. - Москва: Инфра-М,

2011. - 666с.

19. Экономика промышленного предприятия: учебник / И. Н. Иванов. - Москва: Инфра-М, 2011. - 393,с..

20. Экономика предприятия (организации): учебник / [Н. Б. Акуленко и др.]. - Москва: Инфра-М, 2011. - 638 с.

21. Экономика предприятия: учебник / [А. П. Аксенов и др.]. - Москва: КноРус, 2011. - 346 с.

22. Экономика, организация и планирование производства на предприятии: учебное пособие / Г. И. Шепеленко. - Ростов-на-Дону: МарТ, 2010. - 600 с.

Размещено на Allbest.ru

...