Статистика основных фондов РФ

§ цепные абсолютные приросты разделить на соответствующие цепные темпы прироста.



Важной задачей статистики при анализе рядов динамики является определение их регулярной компоненты, характеризующей основную тенденцию изменения уровней исследуемого ряда - тренда ряда. Для этой цели существует несколько различных приемов и методов обработки рядов динамики. К ним относятся механические способы сглаживания и аналитические методы выравнивания.

2.2 Понятие вариации

Любая статистическая совокупность состоит из единиц, значения признака которых варьируют. Для того чтобы судить об однородности совокупности и типичности средней величины изучаемого признака, анализ следует дополнять изучением вариационного признака и исчислением показателей вариации.

Вариация - колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности.

Для характеристики меры вариации признака в совокупности используют ряд показателей.

Абсолютные показатели:

· размах вариации;

· среднее линейное отклонение;

· дисперсия;

· среднее квадратическое отклонение

Относительные показатели:

· линейный коэффициент вариации;

· коэффициент осцилляции;

· коэффициент вариации.

Размах вариации (R) характеризует границы вариации изучаемого признака и определяется по формуле:

где - максимальное значение варьирующего признака;

- минимальное значение варьирующего признака.

Размах вариации показывает, сколь велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака. Он основан на крайних значениях варьирующего признака и не отражает отклонений всех вариант в ряду.

Среднее линейное отклонение (L) показывает, на какую величину отклоняется признак в изучаемой совокупности от средней величины признака, и определяется по следующим формулам:

Этот показатель учитывает только положительные отклонения. Орехов С.А.. Статистика: учебник-М.: ЭКСМО, 2010. с.82

Дисперсия () представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и вычисляется по следующей формуле:

или

где X - индивидуальные значения варьирующего признака (варианты);

- среднее значение варьирующего признака;

n - количество разновидностей вариант;

- показатель повторяемости вариант (частоты, веса).

Среднее квадратическое отклонение () представляет собой обобщающую характеристику размеров вариации признака в совокупности и определяется по следующим формулам:

или .

Среднее квадратическое отклонение показывает, на какую величину в среднем значение признака отличается от стандартного значения и выражается в тех же единицах измерения, что и признак.

Формулы простых абсолютных показателей вариации применяются в случае, если каждая варианта (Х) встречается в совокупности один или одинаковое значение раз.

Формулы взвешенных абсолютных показателей вариации применяются в случае, если каждая варианта (Х) встречается в совокупности не одинаковое число раз, т.е. по сгруппированным данным.

Линейный коэффициент вариации (V_L) определяется по следующим формулам:

или .

Коэффициент осцилляции (V_R) исчисляется по формуле:

.

Коэффициент вариации (V) применяется для характеристики меры вариации значений вокруг средней величины:

.

Чем этот показатель меньше, тем однороднее совокупность, а средняя величина признака типична для совокупности. Чем коэффициент вариации больше, тем неоднороднее совокупность.

2.3 Средние величины

Для изучения закономерностей развития социально-экономических явлений в статистике используют средние величины. Широкое применение средних величин обусловлено их незаменимостью в анализе явлений общественной жизни.

Средняя величина - обобщающий показатель, который дает количественную характеристику признака в статистической совокупности в условиях конкретного места и времени.

Для того, чтобы средняя величина была действительно типичной для изучаемой совокупности и давала количественную характеристику признака, её необходимо исчислять с учетом ряда условий. В качестве основных условий правильного применения средней величины выделяют следующие:

1) Средняя величина должна определяться лишь для совокупностей, состоящих из однородных единиц;

2) Совокупность, неоднородную в качественном отношении, необходимо разделять на однородные группы и вычислять для них групповые, типичные средние, характеризующие каждую из этих групп. В этом проявляется связь между методами группировки и средних величин.

3) Среднюю величину целесообразно рассчитывать не для отдельных единичных фактов, взятых изолированно друг от друга, а для совокупности фактов.

4) Средние величины подразделяются на 2 основные категории в зависимости от поставленной цели исследования, вида и взаимосвязи изучаемых признаков. Выделяются степенные и структурные средние.

Средняя арифметическая - основной вид средних величин. Она может быть простой и взвешенной. Орехов С.А.. Статистика: учебник-М.: ЭКСМО, 2010.с.68,

Средняя арифметическая простая исчисляется путем деления суммы значений признака на число значений:

,

где - средняя арифметическая;

 - отдельные значения признака;

 - число значений признака.

Если данные представлены в виде дискретного ряда распределения, то расчет средней производится по формуле средней арифметической взвешенной:

,

где х - значение признака;

f - частота повторения соответствующего признака (веса).

Средняя гармоническая представляет собой обратную величину средней арифметической из обратных величин. Она бывает простая и взвешенная:

простая - ; взвешенная - .

Средняя квадратическая используется в том случае, когда необходимо возводить варианты в квадрат:

простая - ; взвешенная - .

Средняя квадратическая применяется в технике, для расчета среднего квадратического отклонения.

Средняя геометрическая - .

Важный вид средних - структурные (непараметрические) средние. Их используют для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения значений признака.

К основным видам структурных относят:

· Моду

· Медиану

· Квиртили

· Децили

· Квинтили

· Перцентили

Мода - величина признака (варианта), которая чаще всего встречается в данной совокупности. В вариационном дискретном ряду модой выступает варианта, имеющая наибольшую частоту. Мода в интервальных рядах с равными интервалами вычисляется по формуле. Орехов С.А.. Статистика: учебник-М.: ЭКСМО, 2010. с.74

где  - нижняя граница модального интервала;

 - величина интервала;

 - частоты предмодального, модального и послемодального интервала.

Модальный интервал в интервальном ряду определяется по наибольшей частоте.

Моду можно определить графически по гистограмме. Для этого в самом высоком столбце гистограммы от границ 2-х смежных столбцов проводят линии, затем из точки их пересечения опускают перпендикуляр на ось абсцисс. Значение признака на оси абсцисс и будет соответствовать моде.

Медиана - варианта, которая находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд пополам, по обе стороны от неё ( вверх и вниз) находится одинаковое количество единиц совокупности.

Медиана в зависимости от вида вариационного ряда определяется следующим образом:

1. В дискретном вариационном ряду определение медианного значения признака сходится к определению номера медианной единицы ряда по формуле:

, где n-объем совокупности.

Полученное значение показывает, где точно находится номер медианной единицы (номер середины ряда). Медианное значение характеризуется те, что его кумулятивная частота (сумма накопленных частот по группам) равна половине суммы всех частот или превышает её.

2. В интервальном ряду с равными интервалами медиана М_е рассчитывается по формуле:

где:  - нижняя граница медианного интервала;

i -величина интервала медианного;

- порядковый номер медианы;

- частота, накопленная до медианного интервала;

 - частота медианного интервала.

- накопленная частота медианного интервала.

Для определения медианного интервала необходимо рассчитать суммы накопленных частот. Медианный интервал характерен тем, что его кумулятивная частота равна или превышает половину суммы всех частот ряда.

3. В ранжированных рядах несгруппированных данных медиана равна значению признака, расположенного строго в середине ряда . В случае четного объема ряда медиана равна средней их двух вариант, находящихся в середине ряда.

Медиану можно определить графически. Для этого строится кумулята. Для определения М_е высоту наибольшей ординаты делят пополам. Через полученную точку проводятся прямую, параллельную оси абсцисс до пересечения ее с кумулятой. Абсцисса точки пересечения и является М_е.

Наряду с медианой для более полной характеристики совокупности применяют и другие значения вариантов, занимающих в ранжированном ряду вполне определенное положение. К ним относят квартили и децили.

Квартили делят ряд по сумме частот на 4 равные части, а децили на 10 равных частей. Квартилей насчитывается три, а децилей - девять.

Расчет этих показателей вариационном ряду аналогичен расчету медианы. Он начинается с нахождения порядкового номера соответствующего варианта и определения по накопленным частотам того интервала, в котором этот вариант находится. Формулы для квартилей в интервальном вариационном ряду имеют следующий вид:

нижний (или первый квартиль)

,

верхний (или третий квартиль)

,

где: - нижние границы соответствующих квартильных интервалов;

- величина соответствующего интервала;

- сумма частот ряда;

- накопленные частоты интервалов, предшествующие соответствующим квартильным;

- частоты соответствующих квартильным интервалов.

Вторым квартилем является медиана.

Децили- варианты, делящие ранжированный ряд на 10 равных частей; они вычисляются по той же схеме, что и квартили:

.

2.4 Метод группировки

Статистическая группировка-разделение единиц изучаемой совокупности на качественно однородные группы по значениям одного или нескольких признаков.

Задачи, решаемые с помощью метода группировок:

· Выделение социально-экономических типов явления;

· Изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

· Выявление связи и зависимости между явлениями.

В соответствии с этими задачами различают три вида группировок: типологические, структурные и аналитические.

Тилогическая группировка-разбиение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений.

Разновидность типологической группировки - классификация. Под ней понимается в статистике группировка явлений, каких-либо объектов по относительно однообразным и устойчивым признакам. Классификации используются в качестве национальных и международных стандартов в определенный промежуток времени.

Структурная группировка предназначена для изучения состава однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку или нескольким признакам.

Аналитическая группировка-это группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками. При построении аналитической группировки единицы группируются по факторному признаку, и каждая группа характеризуется средними величинами результативного признака.

1)Построение группировки начинается с определения группировочного признака (основания группировки).

Группировочный признак (основание группировки) - разбиение единиц изучаемой совокупности на качественно однородные группы по значениям одного или нескольких признаков.

В основании группировки может быть положен:

· количественный признак-то число групп зависит от степени вариации группировочного признака.

· атрибутивный признак - то число групп определяется числом градаций атрибутивного признака.

Комбинационные группировки строятся путем разбиения группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.

Многомерные группировки формируются с помощью специальных алгоритмов, когда определяются скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект-точка.

2)Решается число групп, на которые необходимо разбить изучаемую совокупность. Число групп зависит от задач исследования, группировочного признака, объема совокупности и степени вариации группировочного признака.

Если основание группировки служит количественный признак, то для определения числа групп можно воспользоваться формулой американского ученого Стерджесса:

n = 1 +3,322 lg N

где n-число групп;

N-число единиц совокупности.

3)После того как определено число групп, следует установить интервалы группировки.

Интервал группировки - значение варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Интервал имеет свою величину, верхнюю границу (max значение признака) и нижнюю границу (min значение признака).

Величина интервала это разность между верхней и нижней границами интервала.

В статистике выделяют следующие виды интервалов группировки:

-Равный и неравный;

-Открытый и закрытый.

Равный интервал применяется в тех случаях, когда вариация признака происходит в сравнительно узких границах и имеет более или менее равномерный характер. Неравный интервал применяется в тех случаях, когда размах вариации признака в совокупности велик и значения на прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие, произвольные и специализированные.

Открытый интервал - это интервал, у которого указана только одна граница.

Закрытый интервал - это интервал, у которого имеются верхняя и нижняя граница.

При равных интервалах величину интервала рассчитывают по формуле:

h= (X_max-X_min) :n

где X_max,X_min- максимальное и минимальное значение признака в совокупности соответственно.

Для лучшей характеристики изучаемого явления или приведения к сопоставимому виду группировок с разными интервалами в целях их сравнения в статистике применяют вторую группировку. При вторичной группировке проводится операция по образованию новых групп на основе ранее осуществленной группировки. Если изменение групп невозможно простым укрупнением первоначальных интервалов, то применяют долевую группировку. Она состоит в образовании новых групп на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности. Статистика: учебник/под ред. С. А. Орехова.- М.: Эксмо, 2010.-32-42с.

Глава 3. Практическая часть

3.1 Динамика показателей федерального округа

Основные фонды Северо-Западного федерального округа

№	Название округа	2004	2005	2006	2007	2008	2009
1	Республика Карелия	-	214,93	243,55	296,56	323,51	347,96
2	Республика Коми	-	578,01	727,89	843,25	994,74	1084,97
3	Архангельская область	-	452,39	541,73	684,2	846,05	968,11
4	Вологодская область	-	400,1	478,44	674,53	723,04	757,26
5	Калининградская область	-	178,69	1955,81	251,23	303,92	346,29
6	Ленинградская область	-	546,3	611,27	803,91	917,98	1040,09
7	Мурманская область	-	344.45	406,71	538,06	623,55	684,81
8	Новгородская область	-	162,5	186,18	223,29	247,09	263,36
9	Псковская область	-	144,88	164,1	188,94	211,02	228,24
10	г. Санкт-Петербург	-	1111,99	1420,41	1740,18	2005,54	2313,93
Итого	Северо-Западный федеральный округ	3663,69	4134,22	4976,07	6244,13	7196,43	8041,11

Динамика показателей Северо-Западного федерального округа за 2005-2009 гг.

№	Год	Сумма основных фондов	Абсолютный прирост	Коэффициент роста
			Цепной	Базисный	Цепной	Базисный
1	2005	4134,22	470,53	470,53	1,13	1,13
2	2006	4976,07	841,85	1312,38	1,20	1,36
3	2007	6244,13	1268,06	2580,44	1,26	1,70
4	2008	7196,43	952,30	3532,74	1,15	1,97
5	2009	8041,11	844,68	4377,42	1,12	2,19
Сумма	-	30591,83	4377,42	12273,51	5,86	8,34

Абсолютный прирост:

Цепной:

П2005=4134,22 - 3663,69= 470,53

П2006=4976,07 - 4134,22= 841,85

П2007=6244,13 - 4976,07= 1268,06

П2008= 7196,43 - 6244,13= 952,3

П2009=8041,11 - 7196,43= 844,68

Базисный:

П2005=4134,22 - 3663,69= 470,53

П2006=4976,07 - 3663,69= 1312,38

П2007=6244,13 - 3663,69= 2580,44

П2008=7196,43 - 3663,69= 3532,74

П2009=8041,11 - 3663,69= 4377,42

Коэффициент роста:

Цепной:

Т2005=4134,22 / 3663,69= 1,13

Т2006=4976,07 / 4134,22= 1,2

Т2007=6244,13 / 4976,07= 1,26

Т2008=7196,43 / 6244,13= 1,15

Т2009=8041,11 / 7196,43= 1,12

Базисный:

Т2005=4134,22 / 3663,69= 1,13

Т2006=4976,07 / 3663,69= 1,36

Т2007=6244,13 / 3663,69= 1,70

Т2008=7196,43 / 3663,69= 1,96

Т2009=8041,11 / 3663,69= 2,19

Темп роста:

Цепной:

Т.р.2005=1,13 * 100= 113%

Т.р.2006=1,20 * 100= 120%

Т.р.2007=1,26 * 100= 126%

Т.р.2008=1,15 * 100= 115%

Т.р.2009=1,12 * 100= 112%

Базисный:

Т.р.2005=1,13 * 100= 113%

Т.р.2006=1,36 * 100= 136%

Т.р.2007=1,70 * 100= 170%

Т.р.2008=1,96 * 100= 196%

Т.р.2009=2,19 * 100= 219%

Темп прироста:

Цепной:

Т.пр.2005=113 - 100= 13%

Т.пр.2006=120 - 100= 20%

Т.пр.2007=126 - 100= 26%

Т.пр.2008=115 - 100= 15%

Т.пр.2009=112 - 100= 12%

Базисный:

Т.пр.2005=113 - 100= 13%

Т.пр.2006=136 - 100= 36%

Т.пр.2007=170 - 100= 70%

Т.пр.2008=196 - 100= 96%

Т.пр.2009=219 - 100= 119%

Абсолютное значение 1-ого % прироста:

% = 0,01* уi-1

%2005= 0,01* 4134,22= 41,34

%2006= 0,01* 4976,07= 49,76

%2007= 0,01* 6244,13= 62,44

%2008= 0,01* 7196,43= 71,96

%2009= 0,01* 8041,11= 80,41

Рассчитаем динамические средние:

1. Средний показатель динамики:

== 30591,83 / 5= 6118,37

2. Средний абсолютный прирост:

= 4377,42 / 4= 1094,36

3. Средний коэффициент роста:

р = = 2,10

4. Средний темп роста:

р = р * 100% = 2,10 * 100 = 210

5. Средний темп прироста:

Тр = р - 100% = 210 - 100 = 110%

3.2 Расчет показателей с помощью использования показателей вариации

Год	Х
2005	4134,22
2006	4976,07
2007	6244,13
2008	7196,43
2009	8041,11
Среднее значение	6118,37

1. Размах вариации:

R = X max - X min

R = 8041, 11 - 4134, 22 = 3906, 89

2. Среднее линейное отклонение:

=

= - 1984, 15 - 1142, 3 + 125, 76 + 1078, 06 + 1922,74 / 5= 0,022

3. Дисперсия:

=

=3936851,22 + 1304849,29 + 15815,58 + 1162213,36 + 3696929,11 / 5=

= 2023331,7

4. Среднеквадратическое отклонение:

==

= 1422,44

Относительные показатели вариации:

1. коэффициент осцилляции:

VR = (3906, 89 / 6118, 37) * 100% = 63, 86 %

2. линейный коэффициент вариации:

V= * 100% = 0, 022 / 6118, 37 * 100% = 0, 0004

3. коэффициент вариации:

V= * 100%

V= 1422, 44 / 6118,37 * 100% = 23,25 %

3.3 Группировка областей федерального округа за определенный период времени

Группировка областей Северо-Западного федерального округа за 2009 год.

X max = 2313, 93

X min = 228, 24

n = 3

h = X max -X min / n

h = 2313, 93 - 228, 24 / 3= 695, 23

Группировка	Абсолютное значение	Относительное значение %
228,24 - 923,47	6	60 %
923,47 - 1618,7	3	30 %
1618,7 - 2313,93	1	10 %
Итого	10	100 %

Группировка	№ Округа	Соответствующий показатель
228,24 - 923,47	1 4 5 7 8 9	347,96 757,26 346,29 684,81 263,36 228,24
923,47 - 1618,7	2 3 6	1084,97 968,11 1040,09
1618,7 - 2313,93	10	2313,93

3.4 Выявление тенденции и построение линейного тренда

Год	Сумма основных фондов	ti	Ti2	у	TiYi	(y - y)2
2005	4134,22	1	1	4111,47	4134,22	4027647,61
2006	4976,07	2	4	5114,87	9952,14	1007012,25
2007	6244,13	3	9	6118,27	18732,39	0,0081
2008	7196,43	4	16	7121,67	28785,72	1006610,89
2009	8041,11	5	25	8125,07	40205,55	4026844,89
Ср.значение	6118,37	3	11	6118,27	20362,004	0,0081
Сумма	30591,83	15	55	-	101810,02	19127615,65

Уравнение тренда выглядит следующим образом:

=a+bt

Для расчета a и b воспользуемся следующими формулами:

b=

a=n- b*n

n=

n=i

n=*(1+2+3+4+5)=3

n=*(4134,22+4976,07+6244,13+7196,43+8041,11) = 30591,83 / 5 =6118,37

b= ((1*4134,22+2*4976,07+3*6244,13+4*7196,43+5*8041,11) - 5 *3*6118,37) / (1+4+9+16+25) - 5 *9 =1003,4

a= 6118,37 - 1003,4*3=3108,07

=3108,07+1003,4t

Выявим прогноз экспорта товаров и услуг:

= = 1,18

yⁿ⁺⁴ = y₁*Tⁿ⁺³ = 4134,22*1,18⁸ = 4134,22*3,76= 15544,66

3.5 Вычисление показателей центра распределения.

Год	Частота	Накопленная частота
1	4134,22	4134,22
2	4976,07	9110,29
3	6244,13	15354,42
4	7196,43	22550,85
5	8041,11	30591,83
Итого:	30591,83	____

=

=1*4134,22 + 2*4976,07 + 3*6244,13 + 4*7196,43 + 5*8041,11 / 30591,83 =3,33

M_o равна значению признака с наибольшей частотой

M_o=3

NM_e=

NM_e=30591,83 + 1 / 2 = 15296,4

M_e=3

Заключение

Важную часть национального богатства составляют основные фонды.

Первая глава была посвящена рассмотрению статистики основных фондов. Одной из задач которой является понятия фондов и их классификация.

Основные фонды - это произведенные активы, часть национального имущества, созданная общественным трудом, которая длительное время неоднократно или постоянно в неизменной натурально-вещественной форме используется в экономике, постепенно перенося свою стоимость на создаваемые продукты и услуги.

Сводные данные о наличии и изменении объема основных фондов на уровне предприятия, региона, отрасли, сектора или экономики в целом можно получить только в денежном выражении. Стоимостный учет позволяет определить объем основных фондов, проанализировать их структуру, динамику и степень использования основных фондов.

В работе освещены такие аспекты, как показатели состояния и движения основных фондов. Проанализированы показатели эффективности использования, которые состоят из фондоотдачи, фондоемкости и фондовооруженности труда.

Вторая глава посвящена исследованию методологической части. В ней рассмотрены методы расчета, в которые входят ряды динамики, понятия вариации, средние величины, метод группировки. Ранние они были озвучены как на семинарских, так и на лекционных занятиях.

Третья глава посвящена самостоятельным расчетам, основанных на реальных показателях Северо - Западного федерального округа РФ. Помимо динамики и группировки, освещаются вопросы расчета показателей с помощью использования вариации. Приведены методы выявления тенденции, построение линейного тренда и вычисление показателей центра распределения, подкрепленные графиками с указанными показателями, за определенный период времени.

Список использованной литературы

1. Беляев А.В. Использование основных и оборотных средств сельского хозяйства в рыночных условиях.М., Издательство МСХА, 2004г

2. Демченков В.В., Милета В.И. Системный анализ деятельности предприятия. Издание 4-е М., Центр экономики и маркетинга, 2002г.

3. Годовые отчеты 2004-2006гг.

4. Гусаров В.М. Статистика / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. - М.: ЮНИТИ - ДАНА,2008. - 479 с.

5. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия.М., ПБОЮЛ Гриженко Е.М., 2005г.

6. Луценко А.И. Статистика сельского хозяйства.М., Финансы и статистика, 1981г. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М: «Финансы и статистика» 2009г.

7. Осколков М.Л. Экономика сельскохозяйственных предприятий. Учебное пособие, Тюмень 2008г.

8. Попов И.А. Экономика сельского хозяйства: учебник.- М.: 2010

9. Руязов Н.Н Общая теория статистики: учебник для стуентов М.: Финансы и статистика, 2008.- с. 298

10. Курс социально - экономической статистики / под ред. М.Г. Назарова. - М.: Изд-во Омега-Л, 2006. - 984 с.

11. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК. Учебник-2-е издание., ИП «Экоперспектива», 2009г.

12. Салин В.Н. Социально - экономическая статистика: учебник / В.Н Салин, Е.П. Шпаковская . - М.: Юристь,2008. - 461 с.

13. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М: «Финансы и статистика» 2009г.

14. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК. Учебник-2-е издание., ИП «Экоперспектива», 2009г.

15. Сергеев И.В. «Экономика предприятия», М.: «Финансы и статистика», 2007г.

16. Сидоренко М.Г.Статистика / М.Сидоренко. - М.: ФОРУМ, 2011. - 158 c.

17. Социально-экономическая статистика: учебник / под ред. М. Р. Ефимовой. - М.: Издательство Юрайт, 2011. - 591 с.

18. Статистика: учебник /под ред. С. А. Орехова.- М.: Эксмо, 2010.- 448 с.

19. Статистика: учебник/ Л.П. Харченко [и др.].- М.: ИНФРА_М, 2010.-445с.

20. Статистика: учебник/ под редакцией В.С. Мхитаряна.-М.: 2011

21. Филиппов А.Н., Воронин В.Г., Жигалов А.Н. Организация, планирование, управление производством на предприятиях хранения и переработки зерна.М., Колос 2004г.

22. Экономическая статистика: учебник / под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М,2009. - 736 с.

23. Экономика предприятия/ под редакцией Горфинкеля, М.: «Банки и биржи», 2009

24. Экономика предприятия/ под редакцией Н.А. Сафонова, М.: «Юрист», 2007

25. Экономика предприятия/ под редакцией В.П. Грузинова. М.: «Банки и биржи», 2008

26. URL:http://www.gks.ru

27. URL:http://www.gosuslugi.ru/

28. URL:http://msko.fsgs.ru

29. URL:http://www.government.ru/

30. URL:http://petrostat.gks.ru

Размещено на Allbest.ru

...