Гудзь П. В., доктор економічних наук
|
|
Скачати 2.42 Mb.
|
ЗАСТОСУВАННЯ E.VIEWS ДЛЯ ПОБУДОВИ ARIMA-МОДЕЛЕЙ АНАЛІЗУ ПОДАТКОВИХ НАДХОДЖЕНЬ З ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВ.Анотація. В статті розглядається проблема доцільності використання пакету прикладних програм E.Views для однозначної специфікації ARIMA-моделей у практичній їх реалізації. Відображені переваги деяких сучасних економетричних методів, які ще не набули достатнього поширення в практичних дослідженнях в Україні. Ключові слова: ARIMA-модель, економетричні методи, економетричні моделі. Вступ. Економетричні методи та моделі все більше використовують не тільки у прогнозуванні, а й для підтвердження певних гіпотез щодо розвитку економічних процесів, для емпіричного тестування економічної теорії, розробки і аналізу сценаріїв економічного розвитку та прийняття відповідних рішень. Макроекономічні моделі різних країн, що базувались на системах регресійних рівнянь, домінували в економічному прогнозуванні у 60-70 р. При зміні інституційного оточення моделі часто не здатні адекватно відображати модельовані процеси. Ця критика призвела до розробки такого ефективного, малозатратного методу, як ARIMA-моделювання. При цьому відповідний динамічний ряд моделюється лише за допомогою його минулих значень (лагів) та екзогенної випадкової величини. Основоположна публікація Дж. Бокса та Г. Дженкінса [1] відкрила новий напрямок в методах прогнозування, стала теоретичною основою ARIMA-аналізу та методології, яка є порівняно новим поколінням засобів прогнозування, заснованих на аналізі стохастичних властивостей динамічних рядів. В [2] автор підкреслює, що використання класичних регресійних моделей інколи некоректне, особливо коли воно проводиться без належної попередньої перевірки часових рядів на стаціонарність. Якщо ряди нестаціонарні, то легко потрапити до пастки „хибної” регресії. Така регресія при коректних значеннях основних критеріїв якості відображає не причинно-наслідкові зв’язки між досліджуваними змінними, а лише констатує наявність спільного тренду. Сьогодні ARIMA-моделі дуже поширені в практиці прогнозування. В [3] автори виділяють основні причини, які сприяють їх практичному застосуванню:
Використання таких економетричних пакетів, як STATA, STATISTICA, TSP призвело до зростання точності висновків на основі коректного застосування сучасних економетричних методів. Але у зв’язку зі змінами в сфері комп’ютерних технологій особливе місце займає E.VIEWS. Постановка завдання. При переході до ринкової економіки все актуальнішим стає дослідження й аналіз довгострокових тенденцій в поєднанні з короткостроковими змінами. Ця проблема знайшла своє розв’язання у рамках сучасних моделей, зокрема в моделі коригування помилки (ЕСМ), де поруч із різницями, що відображають короткострокову динаміку, вводиться механізм коригування помилки, який характеризує довгострокові економічні ефекти [3]. У нашому випадку застосування моделей ARIMA приводять до не гірших результатів. На сучасному етапі немає процедури, яка б давала однозначну специфікацію цих моделей, тому на практиці постає питання про вибір найкращої з декількох. Для автоматизації цього процесу у практичній реалізації доцільно використати пакет прикладних програм E.VIEWS. Для того, щоб проілюструвати застосування ARIMA (p,d,q)-моделей, розглянемо прогнозування надходжень у Зведений бюджет України податку з прибутку підприємств. Результати дослідження. Податок з прибутку підприємств (ППП) є одним з основних податків української фіскальної системи, що становить близько 25% надходжень до зведеного державного бюджету України. Отже цей податок є надзвичайно важливим, і тому точне і надійне моделювання і прогнозування ППП є необхідної умовою коректного моделювання всієї дохідної частини Зведеного бюджету України. Для того щоб прокоментувати прогнозування на основі ARIMA-моделей на прикладі податку з прибутку підприємств, необхідно уникнути інфляційного викривлення інформації, тобто перейти з номінальних одиниць до реальних. Побудову ARIMA-моделей розбили на три основні етапи. 1. На першому необхідно перевірити часові ряди на стаціонарність. Стаціонарні ряди мають нульовий порядок інтеграції. Порядком інтеграції є число, що показує, скільки разів часовий ряд потребує застосування оператора перших різниць, щоб стати стаціонарним. Звичайно візуальний контроль не є достатнім для висновку про стаціонарність часового поясу. Одним з формальних критеріїв для перевірки є тест Дікі-Фуллера. В нашому випадку, при заданій на першому кроці кількості лагів n=1 та нульовому порядку інтеграції отримано такі результати за ADF-тестом (таблиця 1). Таблиця 1. Результати ADF –тесту при n=1, I=0
Як показують отримані результати, розрахована величина МакКіннона в абсолютному виразі більша за критичну величину навіть за рівня статистичної значимості 1%. Як правило, в практичних дослідженнях, якщо ADF-тест відхиляє гіпотезу стаціонарності ряду із заданим малим числом лагів, він відкидає її і при більшій кількості заданих лагів. З таблиці 2 видно що ряд є нестаціонарним. Таблиця 2. Результати ADF –тесту n=12, I=0 .
Тести перевірки часових рядів на стаціонарність вважаються недостатньо потужними, особливо у невеликих вибірках, тому додатково необхідно проаналізувати корелограми. Якщо коефіцієнти автокореляції та часткової автокореляції швидко згасають, то це вказує на те що, що часовий ряд є стаціонарним. В даному випадку підтверджуємо, що ряд є нестаціонарним (Рисунок 3).   Рис. 1. Корелограма 1. Модифікуємо ряд, значеннями будуть різниці першого порядку. Результати дозволять зробити висновок, що порядок інтеграції нашого часового ряду дорівнює 1 (таблиця 3, 4, рис. 2). Таблиця 3. Результати ADF –тесту при n=1, I=1
Таблиця 4. Результати ADF –тесту при n=12, I=1
  Рисунок 2. Корелограма 2. 2. На другому етапі, виходячи з аналізу автокореляційних властивостей трансформованого ряду, необхідно вибрати декілька ARIMA—специфікацій з метою визначення найкращої (якщо помилки будуть білим шумом). Не існує правила для знаходження ідеального порядку (р) авторегресійного процесу. Та навіть за відсутністю теоретично обґрунтованого універсального правила для знаходження ідеальної кількості лагів у моделі застосовуються певні процедури, які з достатньою точністю дозволяють знаходити порядок авторегресійного процесу (Наприклад, процедура Хеннона та Ріссанена для визначення порядку p та q ARIMA ( p,q -процесу). Враховуючи усі факти, ми прийшли до висновку що оптимальний порядок AR-складової дорівнює трьом (таблиця 5). Таблиця 5. Результати оцінки моделі AR(3).   В результаті аналізу прийшли до висновку, що порядок складової ковзного середнього дорівнює двом. Загальний вид моделі запропоновано у таблиці 6. Таблиця 6. Результати оцінки моделі ARIMA (3,1,2)   E.VIEWS дозволяє протестувати багато гіпотез на перевірку адекватності моделі (h-тест Дарбіна-Уотсона для перевірки залишків на серійну автокореляцію, LM-тест Бойша-Годфрея, Тест Жарку-Бера –- на нормальність розподілу). Ці значення підтвердили, що обрана модель є найкращою. Відмітимо, що коефіцієнт детермінації залежить тільки від AR- умов, тому цей критерій адекватності моделі є не зовсім придатним для вибору найкращої з декількох моделей. Для того, щоб вибрати придатну й не громіздку модель, пропонується дві статистики: інформаційний критерій Акайка (АІС) та інформаційний критерій Шварца (SIC). Ці критерії можуть бути застосовані до обох моделей, які оцінюються та аналізуються при знаходженні порядку AR-складової та порядку складової ковзного середнього MA. Якщо включення додаткового лага не змінює АІС та SIC, ми можемо прийняти рішення не додавати до моделі цей лаг. 3. На третьому етапі, використаємо підібрану модель для прогнозу.  Рисунок 3. Результати прогнозування. Отриманий прогноз свідчить що обрана модель є адекватною, найбільш оптимальною у порівнянні з іншими. Також вона є коректною відносно основних статистичних тестів, має стійкі статистичні характеристики. Крім того, результати розрахунків за ARIMA-моделлю порівнювалися з результатами за багатофакторними регресійними моделями, що тільки підтвердило переваги даної моделі. Висновок. Проведений аналіз прогнозування основних податків України показав ефективність і можливість застосування ARIMA-моделей у прикладних дослідженнях. Такі моделі досить прості, але воднораз стійкі з вельми непоганими прогностичними характеристиками, які дають змогу коректно підійти до проблеми моделювання економічних процесів. А пакет E.Views дозволяє більш детальніше проаналізувати модель на адекватність. Література
Подлегаева С.А., соискатель Академия управления и информационных технологий “АРИУ” ПУТИ ПОСТРОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА В РЕГИОНЕ Аннотация. Статья посвящена решению актуальной проблемы повышения эффективности функционирования рынка образовательных услуг на основе кластерной модели развития. Отражены взаимосвязи рынка образования и рынка труда, обосновывается необходимость и предпосылки формирования кластерной модели в образовании в региональном разрезе на примере образовательного комплекса г. Бердянска. Ключевые слова: управление, производство знаний, рынок труда, образовательный кластер. Введение. Образование в демократических обществах всегда востребовано. Особенность современного развития как мира экономически развитых стран, так и Украины состоит в том, образовательный продукт является не столько предпосылкой высокопроизводительного труда, сколько становится наиболее эффективным производственным ресурсом новой экономики. П. Друкер, современный гуру в области теории и практики менеджмента, небезосновательно полагает, что образованный сотрудник в экономике ХХІ века – это основной капитал (выделено нами - С.П., П.Г.) [1, С.20]. Заметим, что приращение этой стоимости возможно на основе, как опыта, так и новых знаний, что предполагает не только дополнительное инвестирование в образование на макро- и микроуровне, но и требует роста эффективности производства образования, более высокого качества управления образовательным процессом, регулирования рынка образовательных услуг. Характерным по этом поводу является мнение академика РАН Е.Велихова, полагающего, что экономика ХХІ века – это экономика знаний, в основе которой находится органическое сочетание образования и науки, технологии и предпринимательства. Вполне логично предположить, что образовательная отрасль на национальном и региональном уровнях в ближайшем будущем будет становиться стратегической точкой роста городской и региональной экономики, формироваться как градообразующая и бюджетообразующая отрасль. Достаточно привести пример, что в промышленно-курортном г.Бердянск, где размещено свыше 70 производственных предприятий только один из трех вузов негосударственной формы собственности – Академия управления и информационных технологий «АРИУ» входит в пятерку наиболее весомых плательщиков налогов в бюджеты различных уровней. Постановка проблемы. В начале 90-х годов в системе отечественного образования зарождаются инновации, детерминированные развитием нормативно-правовой базы различных уровней образования, широко обсуждаемой в системе высшего образовании проблеме вхождение Украины в Болонский процесс. Актуальной остается проблема достижения целостности и преемственности развития образования как такого, использования стратегического и системного подходов к его развитию, преодоления своеобразной автаркии, замкнутости среднего и высшего образования, профессионального образования и переквалификации, дисбаланса развития фундаментальной и отраслевой науки и разработки инновационных продуктов. Несмотря на то, что в общеобразовательных и специализированных школах, школах нового типа появляются информационные технологии, внедряются новые предметы, такие как право, экономика, бухучет, многие выпускники не в состоянии получить высшее образование. С одной стороны, современный бизнес формирует устойчивый спрос на высококачественных специалистов, однако, качество продукта, предлагаемого на рынке молодых специалистов зачастую низкое - большинству выпускников не достает опыта, знаний, профессионализма. Иначе говоря, востребованной со стороны общества и бизнеса становится проблема подготовки качественных специалистов в системе как высшего, так и профессионального обучения и переквалификации. С другой стороны, немало выпускников вузов с удивлением и досадой обнаруживают, что их образовательный и интеллектуальный потенциал оказывается невостребованным, а затрачиваемые усилия не приносят ожидаемого эффекта. Так, например, высоким, хотя и подверженным структурным сдвигам, является динамика зарегистрированных безработных, получивших до этого образование и ранее нетрудоустроенных (рис.1).  Рис.1. Количество выпускников (чел.), ставших на учет в качестве безработных в городском центре занятости (2001-2002 гг.). Как свидетельствует анализ данных, с трудоустройством возникают проблемы не только у выпускников, имеющих среднее и профессионально-техническое образование, но и у выпускников с высшим образованием. Не следует забывать, что издержки общества на подготовку специалиста с высшим образованием значительно превышают затраты выпускников школ, лицеев, колледжей, училищ, техникумов. Почему так происходит? Ответ следует искать в системе организации образования, особенностях формальных и неформальных принципов, норм, установок, регулирующих формирование и реализацию соответствующих образовательных технологий, требующих адаптации экономики образования и экономики труда. Результаты исследования. Безусловно, положительное решение по реформированию образовательного рынка требует системного подхода. Интегрированный характер управления отраслью состоит в том, что имеет место организация вертикального и горизонтального управления. В трансформации нуждается система государственного управления образованием: переход на стратегическое планирование и прогнозирование рынка специалистов, формирование государственного заказа на востребованное количество и качество специалистов, организация образовательного процесса на основе европейских и международных образовательных стандартов, дерегулирование деятельности образовательных учреждений. На уровне отдельных образовательных учреждений необходимы демократизация управления образовательными учреждениями на основе концепции самоуправления – вузов, школ и т.п., эластичность деятельности к изменяющейся внешней среде и ее диверсификация, переход на научные методы управления на основе маркетинг-менеджмента, на инновационные технологии образовательного процесса. Безусловно, заинтересованным участником образовательного рынка выступает абитуриент. Его покупательские предпочтения строятся не только на основе природных данных, врожденных склонностей к определенной профессии. В условиях развивающейся региональной экономики для регионального менеджмента очень важным является вопрос выбора абитуриентом конкретной товарной марки - вуза, его месторасположение, поскольку положительное решение вопроса для региона развитие означает рынка образования и обслуживающих предприятий, а значит, и создание рабочих мест, наполнение местных бюджетов и т.п. В табл.1 представлены статистические данные распределения учеников и студентов по типам учебных заведений. Таблица 1 Численность учащихся (студентов) в г.Бердянске за 2004-2005 уч.г.*
* Составлено на основе данных гороно и администрации учебных заведений Анализ свидетельствует, что не все ученики средних учебных заведений свой потенциал реализуют в высших заведениях г.Бердянска, часть из них учится и находит востребованность на рынке труда в других городах. Очевидно, не только высшие, но и общеобразовательные и профессиональные учреждения в скором времени придут к необходимости использования профессионального маркетинг-менеджмента в деятельности. Разработка паспорта специальности (специализации обучения), построение моделей социального и экономического партнерства, а не фрагментного сотрудничества между различными уровнями субъектов образовательного рынка региона (города), станут фактором развитию кооперации, интеграции между ними, устойчивости горизонтальных производственных (образовательных) связей. Нам представляется, что на уровне региональной (городской) экономики нужны новые механизмы и инструменты организации и регулирования образовательных процессов. Логично, что подобная трансформация должна носить системный характер, иметь четкие целевые ориентиры и алгоритм реализации. В аспекте региональной экономики системность управления образовательной отраслью может иметь следующий алгоритм управленческих решений. Во-первых, идентификация потенциала всех учебных учреждений и их подразделений, начиная с дошкольных заведений и заканчивая вузами, в том числе аспирантурой (докторантурой) и иными подразделениями переподготовки кадров, позволяющая оценить как собственный потенциал развития и возможности роста, так и позиционировать собственную деятельность в конкурентной пространственной среде – от локальной до глобальной. Во-вторых, адекватное институциональное обеспечение, учитывающее специфику регионального образовательного рынка. Наличие управленческого органа, координирующего деятельность всех образовательных учреждений на индикативной основе, позволит урегулировать рынок образовательных услуг со стороны предложения этих услуг, что непременно скажется на качестве услуг, их рыночной идентификации, сегментировании и позиционировании применительно к различным потребительским рынкам, сегментам, нишам. Следовательно, структурироваться и качественно трансформироваться станет спрос, а достигаемое рыночное равновесие позволит достичь максимальной социальной выгоды субъектам образовательного рынка и обществу в целом. В третьих, построение операционной модели «продавец-покупатель-потребитель», эффективное функционирование которой возможно на основе операционного менеджмента, стандартов Болонского протокола, системы управления качеством, в том числе требований ISO 9001:2000, и других управленческих технологий. Существующие проблемы и противоречия со стороны производителей и потребителей образовательных услуг, диспропорции регионального рынка специалистов со средним, специальным и высшим образованием, отсутствие целостной и непрерывной системы образования на протяжении всего жизненного цикла человека предполагают дальнейший анализ процессов и явлений, к которым был применен метод кластерного анализа. Метод кластерного анализа позволяет объединять в группы учреждения, предприятия, организации, которые в своей деятельности тесно связаны между собой и имеют общие цели. Научный термин «кластер» происходит от английского слова cluster, что означает такие понятия как гроздь, скопление, собираться группой. Один из наиболее успешных исследований в области кластеризации М.Портер в своих работах понимает кластер как группу соседствующих взаимосвязанных компаний и связанных с ними организаций, действующих в определенной сфере и характеризующихся общностью деятельности и взаимодополняющих друг друга [6, С.207]. Исторический экскурс в теорию кластеров позволяет сделать вывод, что интеллектуальные предпосылки теории кластеров восходят, по меньшей мере, к Альфреду Маршаллу, включившему очень интересный посвященный феноменам особых промышленных регионов раздел «Принципы экономической теории» (1980). Понятие кластера было использовано при анализе торговли на национальном уровне. Е. Лимер в своем исследовании торговли нашел кластеры товаров с высоким уровнем корреляции экспорта [12, Р.132-133]. В работах Безвушко Е. дано определение кластера как комплекса, созданного на базе территориальной концентрации специализированных поставщиков, основных производителей и потребителей, связанных технологической цепочкой [2, С. 18]. В ранее опубликованных работах авторов статьи обоснована модель формирования и функционирования курортно-рекреационного кластера, а под кластером понималось взаимодействие взаимозависимых фирм, организаций, детерминированное целевой совместной деятельностью и являющееся взаимодополняющим, а не конкурирующим по своей сути [3, С. 72]. Правомерно сделать вывод, что для кластеров характерна такие характеристики как технологическая родственность, кооперация отдельных производственно-сбытовых функций. В ряде стран в последние десятилетия получили распространение «кластерные стратегии», реализуемые в центрах деловой активности и доказавшие свою эффективность и конкурентоспособность на мировом рынке. Государство при этом не только способствует формированию кластеров, но и само становится участником кластерных сетей, построенных, как правило, по технологическому либо территориальному признаку. Правительства концентрируют усилия на поддержке существующих кластеров и создании новых сетей компаний, ранее не контактировавших между собой. Кластерные стратегии широко используются в странах Европы. Например, в Германии с 1995 г. действует программа создания биотехнологических кластеров Bio Regio. В Великобритании правительство определило районы вокруг Эдинбурга, Оксфорда и Юго-Восточной Англии как основные регионы размещения биотехнологических фирм. В Норвегии правительство стимулирует сотрудничество между фирмами в кластере “морское хозяйство”. В Финляндии развит лесопромышленный кластер, куда входит производство древесины и древесных продуктов, бумаги, мебели, полиграфического и связанного с ним оборудования. Тесное взаимодействие фирм данного кластера в распространении знаний обеспечивает им конкурентные преимущества перед основными торговыми соперниками. По оценке экспертов, Финляндия лидирует по уровню как исследовательской, так и технологической кооперации. В результате, взаимодействие целых групп отраслей внутри кластеров способствовало росту занятости, инвестиций и ускорило распространение передовых технологий в национальной экономике [10]. Страны Европейского Союза приняли шотландскую модель кластера, при которой ядром такого совместного производства становится крупное предприятие, объединяющее вокруг себя небольшие фирмы. Существует и итальянская модель – более гибкое и «равноправное» сотрудничество предприятий малого, среднего и крупного бизнеса. Опыт этих стран показал, что кластерный подход служит основой для конструктивного диалога между представителями предпринимательского сектора и государства. Он позволил повысить эффективность взаимодействия частного сектора, государства, торговых ассоциаций, исследовательских и образовательных учреждений в инновационном процессе. Сегодня в России и Украине существует несколько «спонтанных» кластеров, образованных вокруг ключевых отраслей промышленности (химический, нефтегазовый, металлургия, машиностроение и др.). Но эти структуры еще очень «хрупки» и вряд ли могут сравниться с настоящими кластерами с хорошо отлаженной системой взаимосвязей. Эксперты выделяют семь основных характеристик кластера, таких как: географическая, горизонтальная, вертикальная, латеральная, технологическая, фокусная, качественная [10]. Проанализируем содержание только одной из них - качественной характеристики кластера. Вопрос обстоит в том, действительно ли могут эффективно сотрудничать все организации и каким образом они будут это делать. Кластеры наблюдаются как в отраслях, характеризующихся высокими технологиями, так и в традиционных отраслях, как в производстве, так и в индустрии предоставления услуг. Действительно, в кластерах зачастую тесно переплетены и высокие технологии, и нетехнологичные отрасли, производство и сервис, например, в туризме, в курортной рекреации [4, С.18-19]. Кластерный анализ позволяет сгруппировать услуги по степени их субъективной близости друг к другу. Иными словами, применение кластерного анализа является способом позиционирования такой структуры профессиональной деятельности, которая представлена взаимовыгодными интересами участников кластера – бизнеса, науки, органов самоуправления. Таким образом, сформулированные принципы функционирования кластеров создают предпосылки организации эффективного образовательного кластера в регионе. Алгоритм его построения можно свести к следующим шагам: 1. Институциональное обеспечение функционирования образовательного кластера – формирование координационного коллективного органа – Совета, Ассоциации образовательных учреждений города (региона) либо иной общественной формой, представленных их руководителями. Так, в Бердянске уже более двух лет действует на общественной основе Совет руководителей образовательных учреждений города, формирующий концепцию образовательного развития территории, а его руководители являются членами Ассоциации промышленников и предпринимателей города. 2. Определение функциональных зон совместной деятельности с последующим образованием гибкой организационной структуры образовательного кластера. Например, создаваемое бюро повышения квалификации педагогов учебных заведений 1-11 ступени аккредитации может решать вопросы повышения квалификации учителей, стимулирования их труда в рамках самого кластера, что, кстати, и имеет место применительно к молодым учителям информатики и математики [9, С.2]. 3. Разработка концепции непрерывного образования и программы развития образовательного кластера и проектов финансирования – от добровольных взносов до грантовых проектов. Новые стандарты обучения и пути их достижения в отдельно взятом регионе – предмет деятельности общественного Совета кластерного образования. 4. Формирование форм взаимодействия участников кластера с бизнесом и местными органами власти. Сотрудничество с местными властями и коммунальными предприятиями, вполне очевидно, может повлиять на минимизацию издержек инфраструктурного обеспечения – модернизацию систем водо-, теплоснабжения и экономию средств; долевое строительство и содержание объектов совместного пользования – от библиотеки до Дома развлечения студентов (молодежи) и т.п. Выводы. Использование образовательного кластера создает предпосылки качественного развития образовательного потенциала конкретного региона, повышения его конкурентоспособности, инвестиционной и деловой привлекательности. В конечном счете это позволит снизить безработицу, повысить производительность труда, создать основу для применения новых технологий и обеспечения инновационного развития региональной экономики. Можно сделать вывод, что образовательный кластер – это группа учебных заведений (школы, колледжи, лицеи, гимназии, институты, университеты, академии) и связанных с ними обслуживающий организаций, обеспечивающих производство и реализацию знаний для потребностей региональной экономики. Литература
Секція 2. ЕКОНОМІКО-УПРАВЛІНСЬКІ ЧИННИКИ РОЗВИТКУ ТУРИСТСЬКО-РЕКРЕАЦІЙНОГО ГОСПОДАРСТВА РЕГІОНУ |
Схожі:
| Перший проректор Луцького національного технічного університету,... Ректор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, доктор экономических наук, профессор |
ПРАВОВА ДЕРЖАВА в контексті новітнього українського досвіду КИЇВ... В. В. КОПЄЙЧИКОВ, доктор юридичних наук, професор М. І. КОЗЮБРА, доктор юридичних наук професор О. В. ЗАЙЧУК, доктор юридичних наук... |
| «Синергія облікової інформації в управлінні діяльністю суб’єктів... Кузнецова Світлана Анатоліївна Академік Академії економічних наук України, доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри фінансів... |
України Г. С. Сазоненко Перспективні освітні технології: Наук метод... В.І. Каюков, кандидат педагогічних наук; П. П. Кононенко, доктор філологічних наук; В. О. Огнев'юк, кандидат філософських наук; А.... |
| Павлова Валентина Андріївна Доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри товарознавства і торговельного підприємництва |
Збірник наукових праць (навчальний посібник) За загальною редакцією... Рецензенти: доктор філософських наук, професор Ю. С. Вілков; доктор філософських наук, професор В. В. Остроухов; кандидат філософських... |
| Програма для загальноосвітніх навчальних закладів Програму підготували М. П. Бондар, кандидат філологічних наук (Київ); О. М. Івасюк, кандидат філологічних наук (Чернівці); С. А. Кочерга, доктор філологічних... |
Курмаєв Петро Юрійович, доктор економічних наук, професор кафедри... Курмаєв Петро Юрійович, доктор економічних наук, професор кафедри економічної теорії та права Уманського державного педагогічного... |
| 1 Подходы к управлению организациями 31 Контрольные вопросы 35 КрушкІн Є. Д. доктор економічних наук, професор, академік транспортної академії України |
Декан інженерно-економічного факультету доктор економічних наук, професор Навчальна дисципліна «Вступ до спеціальності» дає установку на здобуття кометентності в конкретній галузі знання |
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання © 2013
звернутися до адміністрації
bibl.com.ua
звернутися до адміністрації
bibl.com.ua