Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Деркаченко, Олег Валентинович
Место защиты Москва
Год 2008
Шифр ВАК РФ 08.00.12
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности"

На правах рукописи

ДЕРКАЧЕНКО ОЛЕГ ВАЛЕНТИНОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЁМОВ ПРОИЗВОДСТВА И СЕРВИСНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В ОБОРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 08.00.12 Ч Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2008

003170322

Работа выпонена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Мхитарян Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Данченок Лариса Александровна кандидат экономических наук Боноев Петр Сергеевич Ведущая организация Государственный университет управле-

Защита состоится л19 июня 2008г в 11 00 на заседании диссертационного совета по Бухгатерскому учету и статистике Д212 151 02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу 119501, г Москва, ул Нежинская, 7 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Автореферат разослан л/< мая 2008г

Учёный секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

''114 У / /

Бамбаева Н Я

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. На современном этапе темпы роста экономического развития России во многом зависят от того, какая ситуация складывается в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) Это обусловлено тем, что ОПК представляет собой качественный, высокотехнологичный сектор 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 функционирование высокотехнологичных сфер экономики нашей страны, способных выпускать конкурентоспособную продукцию Негативные тенденции, накопившиеся в ОПК в 90-е годы, не позволяют в поной мере сегодня использовать его потенциал И хотя предпринимаемые Правительством РФ в последние 34 года усилия по выводу ОПК из кризиса, дали свои положительные результаты, но не решили всех проблем

Основным источником средств финансирования ОПК по-прежнему остаётся Государственный оборонный заказ, который предусматривает в целях поддержания необходимого уровня обороноспособности и безопасности страны поставки вооружения, военной техники, имущества, комплектующих изделий и материалов, а также выпонение работ по ремонту и гарантийному надзору за состоянием вооружения

В последние годы осуществляется переход на выпонение работ по обслуживанию сложных образцов вооружения предприятиями оборонной промышленности

Прогнозирование объёмов производства вооружения и военной техники, а также затрат на их техническое обслуживание и ремонт необходимо для планирования эффективной работы предприятий ОПК

При этом особую значимость приобретает вопрос статистической оценки продожительности, трудоемкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий, которые в настоящее время определяются экспертным методом и не всегда отражают реальные затраты. Все вышеуказанное и определяет актуальность темы исследования

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования объемов производства и затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения на предприятиях оборонной промышленности

В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи

- провести статистический анализ объемов финансирования, производства, техн веского обслуживания и ремонта образцов вооружения,

- разрабо гать предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса,

- усовершенствовать методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной промышленности,

- предложить методику прогнозирования трудоемкости и стоимости работ по обслуживанию и ремонту изделий военного назначения,

- построить модель статистической зависимости вероятности нахождения изделий в рабочем состоянии от временных и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт,

- разработать рекомендации по внедрению элементов страхования в 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 объемов 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 объемов финансирования и производства, технического обслуживания и ремонта военной продукции на оборонных предприятиях,

- получены прогнозные оценки 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, трудоемкости и 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 ее основные положения и выводы могут быть использованы органами государственной статистики для совершенствования статистической отчетности, а также оборонно-промышленным комплексом для эффективного управления техническим обслуживанием и 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, рекомендуемом ВАК РФ

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и приложения

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, цель и задачи диссертационного исследования, определяются научная новизна и практическая значимость работы

В первой главе Экономико-статистический анализ производства и сервисного обслуживания на предприятиях оборонно-промышленного комплекса рассмотрены вопросы финансирования на национальную оборону, положения России на рынке вооружения и военной техники, проведен статистический анализ объемов финансирования и производства на оборонных предприятиях, а также затрат на техническое обслуживание и ремонт

Переход России к рыночной экономике требует реформирования Вооруженных Сил В 90-х годах принимались программы проведения военной реформы, которые не всегда реализовывались, так как имело место их недостаточное финансирование В последнее время наблюдается оздоровление экономической ситуации, что непосредственным образом влияет на улучшение состояния оборонной промышленности

С 2002 г по 2007 г затраты на национальную оборону увеличились в 2,9 раза В 2007 г. на финансирование национальной обороны направлено 822,0 мрд руб , из них 70% на закупку новых образцов

По линии Минобороны наблюдается существенный рост Государственного оборонного заказа (ГОЗ) если в 2003г он составлял 118 мрд руб, то в 2005г - 186,9 мрд руб , а в 2007г - 302 мрд руб. (табл 1)

Таблица 1

Объём финансирования на национальную оборону и Государственный оборонный заказ по линии Министерства обороны РФ.

Показатели бюджета 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Объем ВВП (мрд руб) 10863 13320 15300 18720 24380 31220

Статья Национальная оборона(мрд руб) 284,1 354,9 462,2 549,6 666,0 822,0

Государственный оборонный заказ, мрд руб 79,0 118,0 148,0 186,9 237,0 302,7

Доля ГОЗа в расходах на национальную оборону, % 27,8 33,2 34,7 34,0 35,6 36,8

Доля ГОЗа в расходной части бюджета, % 4,0 5,2 5,2 6,1 5,5 5,5

В последние годы наблюдается устойчивая тенденция роста Государственного оборонного заказа для предприятий оборонно-промышленного комплекса (рис. 1)

Гособоронзаказ в 2007 г по сравнению с 2006 г. возрос на 27%, объём закупок вооружения и военной техники - на 22%, затраты на их ремонт - на 15%, ассигнования на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) - на 20%

... ;

я -ч

/ / щ Ч 9 Ч - - Ч

/ 9

/ / / ..............г..........1 -Ч Ч Ч - - Ч

2002 2003 2004 2005 2006 2007

Рис. 1. Доля Государственного оборонного заказа в военных расходах РФ, %

Неубывающий спрос на вооружение и военную технику активизирует деятельность экспортеров оружия и ужесточает конкуренцию на рынке вооружений. В табл. 2 представлены ранги государств по объёму продаж вооружений регионам-получателям.

Таблица 2

Ранги государств по объёму продаж вооружения

регионам-получателя м____

Регионы получатели

Государства - экспортёры вооружения

Велико-британия

Франция

Германия

Ближний и Средний Восток Азия

Южная Америка Африка

Австралия__

Коэффициент ранговой корреляции с Россией

Основной поток военного экспорта России направляется в страны Азиатско-Тихоокеанского региона и Африки Из табл 2 видно, что наибольшую связь в удельном весе поставок вооружения и техники Россия имеет с Францией и Китаем, то есть они работают практически в одних и тех же регионах мира Обратная связь с Германией и США Практически связь отсутствует с Великобританией и другими странами.

Несмотря на прошедший в 90-х годах экономический кризис, российские оборонные предприятия сохранили способность генерировать новые технологические идеи и создавать современные образцы вооружения и военной техники Развитие и совершенствование оборонно-промышленного комплекса дожно повлиять в конечном итоге на инновационную составляющую экономического роста нашей страны

В развитии ОПК можно выделить несколько периодов, которые характеризуются спадом, низкой стабильностью и ростом Реальную картину кризисного состояния ОПК и тенденции к развитию можно проследить на изменении объемов производства продукции на его предприятиях

Производство военной продукции с 1991 г по 1998г сократилось на 90%, объем гражданской продукции снизися на 73,5% Период с 1996г по 1999г можно назвать периодом кризисного состояния Начиная с 1999г наметилась тенденция к росту объемов производства военной продукции В 2004г по сравнению с 1998г он увеличися на 12%

В настоящее время предприятия оборонной промышленности решают задачи связанные не только с увеличением объемов производства и повышения качества изделий, но и вопросы обслуживания и ремонта изделий Поэтому стоит задача комплексного исследования и прогнозирования объёмов производства техники, а также затрат на ее обслуживание и ремонт С ростом объемов и улучшением технологии производства

военной продукции, естественно, увеличивается количество нового, более сложного вооружения, поступающего в войска Следовательно, ужесточаются требования к техническому обслуживанию и ремонту Каждый вид обслуживания и ремонта характеризуется периодичностью, продожительностью, трудоемкостью и стоимостью проведения работ Однако в эксплуатационной документации указывается только периодичность их проведения В связи с этим при планировании работ по техническому обслуживанию и ремонту возникают проблемы из-за отсутствия информации по трудоемкости и стоимости обслуживания и ремонта

В работе предложена методика получения прогнозных значений показателей технического обслуживания и ремонта новых образцов вооружения как на этапе их проектирования, так и на стадии эксплуатации

Во второй главе Прогнозирование объемов производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса дан прогноз оборонного заказа, объемов экспорта вооружения и производства на оборонных предприятиях, предложена методика рейтинговой оценки экономической деятельности оборонных предприятий и разработаны методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной промышленности

Конкурентоспособность и эффективность ОПК зависит как от структуры отрасли, Государственного оборонного заказа, объемов инвестиций на производство, научные исследования и внедрение новых технологий, так и от организации технического обслуживания, ремонта и модернизации вооружения и военной техники

В работе решалась задача краткосрочного прогнозирования таких основных макроэкономических показателей ОПК, как

Х у, - Государственный оборонный заказ, мрд руб.,

Х у2 - доля Гособоронзаказа в расходах на национальную оборону,

Х у з - объем экспорта вооружения, мрд дол ;

Х у4 - объем производства продукции на предприятиях ОПК, в % к

Х у5 - доля военной продукции в общем объеме выпуска, %,

Х у6 - отношение заработной платы в оборонной промышленности к показателям в промышленности, %,

Х у п - отношение заработной платы в оборонной промышленности к показателям в машиностроении, %,

Х у& - среднемесячная заработная плата в ОПК, руб Прогнозирование объема производства продукции на предприятиях ОПК (_у4) осуществлялось по годовым временным рядам за период с

1992 по 2004гг. с использованием кривых роста Учитывая, что в 1998г произошло изменение тенденции показателей, в модель включена фиктивная переменная

По данным за 1992-2006 гг была построена модель

Прогнозные значения других макроэкономических показателей на 2008 и 2010 гг и характеристики их моделей также приведены в табл 3

Таблица 3

Модели и прогноз показателей на 2008 и 2010 гг.

Показатели Модели 5 Я1 Прогноз

2008г 20 Юг

У1 4,187 +0,2583 / у = е 1 0,05 0,99 403 676

У г 3,354 +0,04547 / у = е 2 0,06 0,74 39 43

Уз уъ = 3,55 + 0,55? 0,28 0,93 7,95 8,55

У4 2,304+0,127 / у = е 4 0,09 0,96 87 112,3

У 5 у5 = 41,48 + 2,94/ 3,50 0,70 76,8 82,6

Уб 4,09+0,0503 1 у = е 6 0,12 0,98 109,6 121,2

У 7 у7 = 84,62 + 3,26? 0,80 0,98 123,7 130,3

У 8 у8 = -2307 + 1611/ 0,07 0,89 15414 18636

Анализ показывает, что Государственный оборонный заказ в 2010 г по сравнению с 2007 г увеличится в 2,2 раза Доля ГОЗа в расходах на национальную оборону - на 6,2%

В работе были построены многофакторные модели для прогнозирования объема производства продукции на оборонных предприятиях. Модель зависимости объема производства от численности работающих (I) и объемов инвестиций (Г) в ОПК имеет вид

V = 31,89-0,5121 + 1,4/ (1)

(-2,2) _ (6,7) К1 = 0,97,5 = 3,8, 8 = 9,6%, = 125,4 , Б\У=1,7

Модель значима Значимы и все коэффициенты модели Рост Гособоронзаказа, объёмов производства и экспорта вооружения требуют разработки предложений по структуризации оборонной промышленности с целью концентрации капитала и производственных мощностей, а также рейтинговой оценки предприятий оборонно-промышленного комплекса с целью объективного анализа их экономической деятельности

Структуризацию предприятий оборонной промышленности необходимо осуществлять по показателям их экономической деятельности, уровень которой можно установть только среди однородных предприятий на основе их рейтинговой оценки

В работе рейтинговая оценка проводилась для групп однородных предприятий, полученных на основе кластерного анализа Классификация п=20 предприятий проводилась по иерархическому агоритму кластерного анализа с использованием принципа средняя связь и евклидово расстояние По результатам кластеризации двадцати компаний выделено пять кластеров (табл 4)

Первый и второй кластер включают по одному ланомальному предприятию, третий кластер - три предприятия, четвертый - девять и пятый - шесть Рейтинг компаний в каждом кластере проставлен в зависимости от величины коэффициента В/ЧП - отношение выручки предприятия к численности персонала на предприятии

Таблица 4

Рейтинговая оценка предприятий ОПК по кластерам

Рейтинг по объему выручки Компания Кластер Рейтинг в кластере

1 ОАО Концерн ПВО Амаз-Антей 1 1

6 ОАО Северная верфь 2 I

2 ОАО НПК Иркут 1

3 ФГУП Адмиратейские верфи 3 2

13 ОАО Завод Красное Сормово 3

10 ФГУП КБ приборостроения 1

12 ОАО Пермский моторный завод 2

9 ФГУП Сачют 3

15 ОАО Улан-Удэнский авиационный завод 4 4

4 ФГУП ПО Сепмашпредприятие 5

14 ОАО РостВертол 6

5 ОАО АХК Сухой 7

7 ОАО Корпорация Тактическое ракетное вооружение 8

11 ФГУП РСК МиГ 9

16 ОАО Арзамасский машиностроительный завод 1

17 ФГУП Машиностроение, г Коломна 2

8 ОАО Корпорация Аэрокосмическое оборудование 5 3

19 ОАО Казанский вертолетный завод 4

18 ОАО Уфимское моторостроительное ПО 5

20 ФГУП Уравагонзавод 6

В первый кластер входит концерн ПВО Амаз-Антей Он отличается от других компаний самыми большими численностью персонала и объемом выручки Второй кластер образует ОАО Северная верфь Для этой компании характерно самое высокое значение коэффициента В/ЧП - отношение выручки к численности персонала

В третий кластер вошло три компании. Для них коэффициент В/ЧП находится в пределах 120-190 Выручка первой и второй компании кластера является самой высокой и составляет 20% от выручки всех двадцати компаний Четвертый кластер образуют девять компаний Коэффициент В/ЧП для них имеет диапазон 45-90. Пятый кластер составляют шесть компаний. Для этих предприятий коэффициент В/ЧП варьируется в пределах от 3 до 40.

В рамках данного исследования предлагается методика структуризации предприятий оборонной промышленности, которая включает несколько этапов Сначала выделяются регионы сосредоточения оборонных предприятий, определяются федеральные агентства и отрасли с целью их возможного объединения Затем определяется количество структур и подмножество предприятий, входящих в определенную структуру (ходинг) Предприятия внутри каждой структуры разбиваются по их функциональным и конструктивно-технологическим признакам на подмножества Для отбора предприятий в состав структур, проводится комплексный анализ и оценка их технического и технологического состояния, научного и кадрового потенциала, финансово-экономической деятельности

В третьей главе Прогнозирование показателей технического обслуживания и ремонта образцов вооружения разработана методика прогнозирования показателей технического обслуживания и ремонта, построена модель процесса эксплуатации образцов и получена статистическая зависимость вероятностных характеристик процесса эксплуатации от временных и стоимостных показателей работ по техническому обслуживанию и ремонту.

Планирование работ по обслуживанию и ремонту осуществляется как для изделий находящихся в эксплуатации, так и для новых,

только поступивших на вооружение Разработка планирующих документов по обслуживанию и ремонту образцов, находящихся в эксплуатации, проводится на основе статистической информации о продожительности, трудоемкости и стоимости обслуживания и ремонта На основе таких данных, можно осуществлять планирование и финансирование работ на эксплуатацию образцов вооружения В настоящее время для новых образцов эти показатели определяются специалистами служб ракет-но-артилерийского вооружения на основе их опыта и интуиции, то есть субъективно

В работе предложена методика прогнозирования, позволяющая на основе прогнозных оценок осуществлять планирование эксплуатации изделий При этом прогнозные оценки трудовых затрат на техническое обслуживание и ремонт предполагается давать как для ремонтников воинских частей, так и для специалистов оборонных предприятий

Апробация предложенной методики проводилась по статистическим данным о временных, трудовых и стоимостных затратах на обслуживание и ремонт артилерийских орудий

Предлагается прогнозировать затраты на техническое обслуживание и ремонт артилерийских орудий на основе регрессионных моделей, связывающие эти показатели с характеристиками образцов-аналогов Построение моделей проводилось для технического обслуживания №2 (ТО-2), так как этот вид обслуживания является одним из трудоемких и включает в себя остальные виды технического обслуживания Корреляционный анализ показал, что наиболее тесную связь с трудоемкостью технического обслуживания №2 имеют следующие характеристики калибр (d), максимальная дальность стрельбы (Хтак ) и масса образца (М) Для прогнозирования трудоёмкости технического обслужи-

вания №2 (ут0-2) артилерийских орудий построена модель по статистическим данным семнадцати образцов Полученная модель не удовлетворяла требованиям по точности из-за неоднородности данных

В этой связи в работе предлагается провести классификацию артилерийских орудий с учетом технических характеристик, показателей трудоемкости и стоимости различных видов технического обслуживания и ремонта Результаты кластеризации показаны на рис 2

I 1500 to

1 1000 з

Рис. 2. Дендрограмма классификации артилерийских орудий

Артилерийские орудия образовали три кластера В первый кластер вошло 13 образцов Три образца (2А65, 2А36, 2Б16) образовали второй кластер В него вошли изделия, отличающиеся сложностью конструкции, а, следовательно, и большим по сравнению с другими изделиями объемом работ по техническому обслуживанию и ремонту

Одно артилерийское орудие (МТ-12Р) образует третий кластер и является ланомальным Это объясняется тем, что данное изделие имеет самую высокую трудоемкость работ, а также значительную стоимость всех видов обслуживании и ремонта

МТ-12Р 2А36 Д-1 Д-20 Д-ЗОА М-30 SC-3 Д-44 ЗИС-2 2А65 2Б16 МЛ-20М М-46 А-19 Т-12 Д 48 ЗИС-З

Образцы техники

Регрессионная модель уто_2 построена только для первого кластера, дня которого объем выборки (п=13) Полученная модель имеет вид

Ую-2 = б>424 + 0,214с? + 2,25 Ш (2)

(3,14) (2,44) Я2 =0,85, 5=5,06, 8 =8,5%, Риаб, =27,99

Характеристики адекватности модели позволяют применять ее для оценки трудоемкости технического обслуживания №2 артилерийских орудий по их тактико-техническим характеристикам и использовать полученные значения при планировании работ на предприятиях

Наряду с оценкой точности определялась адекватность модели, а также значимость модели и ее коэффициентов По всем параметрам модель является адекватной и значимой

В результате кластерного анализа артилерийских орудий получены две однородные группы В дальнейшем с помощью дискрими-нантного анализа решалась задача отнесения нового изделия к одному из этих кластеров В нашем случае дискриминантные функции имеют вид Л] =-14,97 + 0,244</ + 0,952хтах - 3,322Л/ +0,001С ,

г2 = -81,42 - 0,152с? + 2,827хтах - А,ШМ + 0,068С где С - ориентировочная стоимость образца вооружения Новое артилерийское орудие относится к тому классу, для которого значение классификационной функции будет наибольшим

Таким образом, на основе известных характеристик и стоимости изделия, рассчитываем дискриминантные функции, определяем к какому кластеру оно относится, и по соответствующему уравнению регрессии оцениваем трудоемкость

Трудоёмкость технического обслуживания №2 по модели (2) для изделий калибров 100, 122 и 152-мм, равна 34,1, 39,8 и 55,4 чел -ч соответственно Прогнозирование по нижней доверительной границе уменьшает трудоемкость данного обслуживания на 7,9, 4,8 и 6,9 чел -ч соответственно.

Значения трудоемкости по нижнему доверительному интервалу (НДИ) регрессионной модели представлены в табл 5

Таблица 5

Значения трудоемкости технического обслуживания №2

Калибр, мм Трудоемкость технического обслуживания №2, чел -ч Сокращение затрат, %

по модели по НДИ

100 34,1 26,2 24

122 39,8 35,0 12

152 55,4 48,5 13

Однако первоначально при реализации этих нормативов целесообразно задавать не жесткие требования по трудоемкости (например, 26,2, 35,0, 48,5), а значения, которые находятся в пределах от нижней границы доверительного интервала до значения полученного по модели При этом для специалистов оборонных предприятий желательно устанавливать более жёсткие требования, так как они значительно лучше знают конструкцию изделия и методику выпонения работ технического обслуживания Кроме того, у них имеется значительный опыт проведения данных работ

В качестве комплексного показателя технического обслуживания и ремонта предлагается использовать вероятность нахождения образца в рабочем состоянии (т е в состояниях применения, хранения, транспор-

тирования) Определив эту вероятность, можно рассчитать вероятности пребывания изделия в состояниях обслуживания и ремонта

Для построения марковской модели процесса эксплуатации использовались девять состояний 1 - рабочее состояние (РС), 2 - контрольный осмотр (КО), 3 - ежедневное техническое обслуживание (ЕТО), 4 - техническое обслуживание №1 (ТО-]), 5 - техническое обслуживание №2 (ТО-2), 6 - сезонное обслуживание (СО), 7 - текущий ремонт (ТР), 8 - средний ремонт (СР), 9 - капитальный ремонт (КР)

На основе построенной марковской модели процесса эксплуатации и решения уравнений Комогорова, получены две зависимости вероятности нахождения образца вооружения в рабочем состоянии (Рх) от 1 продожительности и периодичности проведения работ технического обслуживания и ремонта

1 + в ( 1 + с-сч ч. + '6 1/ IЧ 18 N я,9 "Г

.-"21 +>"27 V >"71 ). 1^2 -"82 ^92 )

где в = Л,2 + Я]3 + Я)4 + Я15 4 Я16 + Я18 + Я,9 - суммарная интенсивность вывода изделия на различные виды технического обслуживания и ремонта (ТО и Р), 1

Л,, = Ч - интенсивность вывода изделия с 1-го в ]-е состояние

ТО и Р,

/< = Ч - интенсивность проведения 1 -ого вида ТО и Р, Т] - периодичность ,]-ого вида ТО и Р,

Т( - средняя оперативная продожительность 1 -ого вида ТО и Р,

2 стоимости и периодичности работ технического обслуживания и ремонта

где с11 - средняя удельная стоимость неплановых ТО, с12 - средняя удельная стоимость плановых ТО и Р, (1г7 - удельная стоимость контрольного осмотра, /71 - удельная стоимость текущего ремонта; С2,, С27, С71, Сз2, , С92 - стоимости видов ТО и Р

При прогнозировании показателей технического обслуживания по нижнему доверительному интервалу модели вероятность нахождения образца в рабочем состоянии (3) увеличивается на 2% или в переводе на временные характеристики продожительность технических обслуживании и ремонтов за межремонтный период (14 лет) уменьшиться на 105 дней или 3,5 месяца. Соответственно, время нахождения образца в рабочем состоянии увеличится на эту же величину

Предложенные в работе рекомендации позволят исключить неоправданные затраты на проведение работ технического обслуживания и ремонта

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации по практическому использованию результатов исследования

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1 Зубков А Ф , Деркаченко О В , Гусынина Ю С Построение вероятностной модели эксплуатации технических систем с учетом стоимостных показателей их состояний // Научно-технические ведомости СПбГТУ (№ 4 (52)), - СПб СПбГПУ, 2007 - 0,6 п л (в т ч 0,4 п л автора)

2 Деркаченко О В Анализ интелектуальной обработки информации // Сб материалов X Международной научно-технической конференции-Пенза ПТИ, 2002 -0,1 п л

3 Зубков А Ф , Деркаченко О В Автоматизированное рабочее место специалиста по надежности // Сб материалов XV Международной научно-технической конференции - Пенза ПГТА, 2005 - 0,2 п л

4 Деркаченко О В Кластерные технологии в каталогизации // Сб материалов XV Международной научно-технической конференции -Пенза ПГТА, 2005 - 0,2 п.л

5 Зубков А Ф , Деркаченко О В Дискриминантный анализ в технико-экономических исследованиях // Сб материалов Международной научно-технической конференции -Пенза ПТИ, 2001 -0,1 пл

6 Зарайский А А , Деркаченко О В Особенности оценки надежности функционирования систем управления по результатам испытаний //Сборник статей - Пенза ПАИИ, 2004- 0,1 п л

7 Зубков А Ф, Деркаченко О В , Игнатьев С В Многофакторные модели производства в оборонной промышленности Сборник материалов XVII Международной научно-технической конференции - Пенза ПГТА, 2006 - 0,2 п л

8 Деркаченко О В К вопросу задания требований по ремонтопригодности на стадии проектирования // Сборник статей - М ЗЦНИИ, 2007-0,3 пл.

Подписано к печати 16 05 08

Формат издания 60x84/16 Бум офсетная №1 Печать офсетная Печл 1,4 Уч-издл 1,3 Тираж 100 экз

Заказ № 7568

Типография издательства МЭСИ 119501, Москва, Нежинская ул , 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Деркаченко, Олег Валентинович

Введение.

Глава 1. Экономико-статистический анализ производства и сервисного обслуживания на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.

1.1 Анализ финансирования на национальную оборону.

1.2 Анализ положения России на рынке вооружения и военной техники.

1.3. Статистический анализ объёмов инвестиций и производства продукции на оборонных предприятиях.

1.4. Структурный анализ оборонно-промышленного комплекса.

Глава 2. Прогнозирование объёмов производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса.

2.1 Анализ и прогнозирование показателей производства в оборонной промышленности.

2.2 Многомерный анализ связи промышленного производства в регионах с производством в оборонной промышленности.

2.3 Рейтинговая оценка экономической деятельности оборонных предприятий.

2.4 Структуризация оборонной промышленности.

Глава 3. Прогнозирование показателей технического обслуживания и ремонта образцов вооружения.

3.1. Анализ затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий военного назначения.

3.2. Методика прогнозирования единичных показателей технического обслуживания и ремонта.

3.3. Многомерный статистический анализ временных и стоимостных затрат на работы по техническому обслуживанию и ремонту.

3.4. Методика прогнозирования комплексных показателей технического обслуживания и ремонта.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ и прогнозирование объемов производства и сервисного обслуживания в оборонной промышленности"

Актуальность темы исследования. На современном этапе темпы роста экономического развития России во многом зависят от того, какая ситуация складывается в оборонно-промышленном комплексе (ОПК). Это обусловлено тем, что ОПК представляет собой качественный, высокотехнологичный сектор 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 функционирование высокотехнологичных сфер экономики нашей страны, способных выпускать конкурентоспособную продукцию. Негативные тенденции, накопившиеся в ОПК в 90-е годы, не позволяют в поной мере сегодня использовать его потенциал. И хотя предпринимаемые Правительством РФ в последние 3-4 года усилия по выводу ОПК из кризиса, дали свои положительные результаты, но не решили всех проблем. В этой ситуации требуется тщательный анализ предлагаемых Правительством РФ мер по государственному регулированию и государственной поддержке оборонно-промышленного комплекса. Главной целью развития ОПК, по мнению Правительства РФ, является повышение эффективности работы ОПК как высокотехнологичного многопрофильного 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 средств финансирования ОПК по-прежнему остаётся Государственный оборонный заказ, который предусматривает в целях поддержания необходимого уровня обороноспособности и безопасности страны поставки вооружения, военной техники, имущества, комплектующих изделий и материалов, а также выпонение работ по ремонту и гарантийному надзору за состоянием вооружения. Гособоронзаказ в 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 их обслуживание и ремонт. В последние годы осуществляется переход на выпонение работ по сервисному обслуживанию образцов вооружения предприятиями промышленности. Поэтому возникает необходимость проведения исследований не только в области производственной деятельности предприятий, но и в сфере их работ по сервисному обслуживанию.

Сервисное обслуживание - 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 и ремонт необходимо для планирования эффективной работы предприятий ОПК. При этом особую значимость приобретает вопрос статистической оценки продожительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий, которые в настоящее время определяются экспертным методом и не всегда отражают реальные затраты.

Одним из важных вопросов сервисного обслуживания является планирование и организация работ. Планирование работ включает разработку различных документов на основе статистических данных о продожительности, трудоёмкости и стоимости технического обслуживания и ремонта изделий 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 предприятиях оборонной промышленности.

В соответствии с целью работы задачами исследования являются:

- провести статистический анализ объёмов финансирования, производства, технического обслуживания и ремонта образцов вооружения;

- разработать предложения по рейтинговой оценке экономической деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса;

- усовершенствовать методические положения по статистическому обеспечению структуризации оборонной 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 и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт;

- разработать рекомендации по внедрению элементов страхования в 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 на оборонных предприятиях;

- получены прогнозные оценки 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, трудоемкости и 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 техническим обслуживанием и 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, рекомендуемом ВАК РФ.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Деркаченко, Олег Валентинович

1. Разработана методика прогнозирования единичных показателей технического обслуживания, 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 дальнейшей прогнозной оценки показателей технического обслуживания и ремонта.

Апробация методики проводилась при построении моделей технического обслуживания №2 артилерийских орудий.

Первоначальная модель связи трудоёмкости технического обслуживания №2 с техническими характеристиками, построенная по всей выборке артилерийских орудий, являлась неадекватной и неточной (ошибка аппроксимации более 12%).

Кластеризация артилерийских орудий по их техническим характеристикам, трудоёмкости и стоимости технических обслуживаний и ремонтов позволила выявить оригинальные конструкции с точки зрения приспособленности их к обслуживанию и 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 артилерийских орудий и применения этих прогнозных оценок при планировании работ на предприятиях промышленности и в ремонтных подразделениях.

2. При решении практических задач возникает вопрос отнесения артилерийских 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 артилерийских орудий: первый - для планирования работ по техническому обслуживанию и ремонту новых образцов вооружения в воинских частях; второй - для планирования работ на предприятиях оборонной промышленности.

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 при планировании и 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 ремонтных подразделений специалистами предприятий оборонной промышленности.

Одним из важных мероприятий является внедрение в деятельность предприятий оборонной промышленности и ремонтных предприятий методов и элементов страхования, что позволит минимизировать неоправданные затраты на техническое обслуживание и 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 показателей сервисного обслуживания 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, темпов выпуска изделий военного назначения, численности занятых в оборонной промышленности, среднемесячной заработной платы работников и объема инвестиций в ОПК;

2. в работе выпонены исследования, направленные на выявление многомерной статистической связи валового регионального продукта (ВРП), промышленного производства и производства в оборонной промышленности;

3. в ходе проведённых исследований получены прогнозные значения основных макроэкономических показателей оборонно-промышленного комплекса;

4. проведена рейтинговая оценка предприятий оборонно-промышленного комплекса. Рейтинг предложено 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 артилерийских 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 и стоимостных характеристик процесса технического обслуживания и ремонта;

7. в рамках данного исследования предлагается задавать для специалистов оборонных предприятий более жёсткие требования, так как они лучше знают конструкцию образца и технологию выпонения 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 их сервисному обслуживанию с элементами страхования. Внедрение методов и элементов страхования позволит минимизировать неоправданные затраты и повысить качество выпонения работ по техническому обслуживанию и ремонту.

В процессе проведения исследования для решения поставленных задач были использованы программные пакеты лStatistica, лStadia, Microsoft Excel.

Научные результаты диссертационного исследования могут быть использованы предприятиями оборонной промышленности, занимающиеся производством, техническим обслуживанием и ремонтом военной продукции, для прогнозной оценки трудовых и стоимостных затрат на техническое обслуживание и ремонт изделий, поступивших в эксплуатацию. Эти показатели необходимы для разработки планирующих документов по сервисному обслуживанию и ремонту, а также обоснования трудовых, временных и финансовых затрат при проведении обслуживаний и ремонтов.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Деркаченко, Олег Валентинович, Москва

1. Айвазян С.Ю., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М., Финансы и статистика, 1985.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

3. Аляев A.A., Цикало В.А., Чёрный B.C. ВТС России со странами ЦВЕ на пороге тысячелетий. Обозреватель. № 12, 2004. 65 - 82 с.

4. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001.

5. Бажанов В.А., Соколов A.B. Инновационная значимость оборонно-промышленного комплекса России. // ЭКО, №4, 2008.

6. Бажанов В.А., Цирулис К.А. Экономика военной реформы. Всероссийский экономический журнал // ЭКО. № 12, 2004. 12 - 29 с.

7. Боч Б., Хуань К. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.

8. Бородин С.А. Эконометрика. М.: Новое знание, 2001. - 408 с.

9. Витковский А.И. Оборонно-промышленный комплекс в системе национальной безопасности Российской Федерации. Аналитический вестник совета Федерации. 2005, №2 (254) 25 - 39 с.

10. Гамбаров Г.М., Журавель Н.М., Королёв Ю.Г. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие М.: Финансы и статистика, 1990.

11. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. М.: Филин, 1998.-264 с.

12. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. 6-е изд. - М.: Наука,1988.

13. Гордиенко Д.А. Экономический рост и военное производство. Общество и экономика. № 9, 2005. 187 - 207 с.

14. Громыко Г.Л. и др. Теория статистики: Учебник. М., Финансы и статистика, 2002.

15. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.

16. Деркаченко О.В. Анализ интелектуальной обработки информации. X Международная НТК. Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании. Сборник статей. Пенза: ПТИ, ПДЗ, 2002.

17. Деркаченко О.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. Дик В.В. и др. Информационные системы в экономике: Учебник -М.: Финансы и статистика, 1996.

19. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

20. Дубров А.М , Корнилов И.А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе Многомерные методы статистики.-М.:МЭСИ, 1991.

21. Дуброва Т.А., Павлов Э.Д., Ткачев О.В. Регрессионный анализ в системе лStatistica. Учебное пособие, МЭСИ. М., 2002.

22. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учебное пособие для вузов: М., ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

23. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ. М. Статистика, 1977.128 с.

24. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003. - 480 с.

25. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1999. - 416 с.

26. Замков О.О., Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1998. - 368 с.

27. Зубков А.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. Зубков А.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. Зубков А.Ф., Деркаченко О.В., Гусынина Ю.С. Построение вероятностной модели эксплуатации технических систем с учётом их стоимостных показателей их состояний. Журнал ВАК Научно технические ведомости СПбГТУ, СПб, № 4, 2007.

30. Ильенкова С.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. Карманов М.В., Мхитарян B.C. Особенность подготовки экономистов-статистиков в МЭСИ. Вопросы статистики, 1997. №7.

33. Кильдешев Г.С., Френкель A.A. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973.

34. Коваленко И.Н., Филиппова A.A. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1982.

35. Козин М.А. К вопросу о необходимости структурной перестройки функционирования системы государственного оборонного заказа на региональном уровне. Журнал Региональная экономика. 2007. № 8. 75 - 85с.

36. Корнилов И.А., Скорик М.А. Методика исследования зависимостей в курсе Многомерные статистические методы. Тезисы докладов. М.: Изд-во МЭСИ, 1999.

37. Корнилов И.А., Горобцов Т.Я. Применение ЭВМ при решении задач классификации в экономических исследованиях: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1986.

38. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.-311 с.

39. Лавринов Г.А., Хрусталев Е.Ю. Формирование интегрированных структур в военно-промышленном комплексе. Менеджмент в России и за рубежом, №3, 2005.

40. Лебедев К.К. Внешнеэкономическая стратегия экспортёров вооружений России. Экономическая наука современной России. М.: 2007, №1(36) - 105-126 с.

41. Лесных В.В. Российский оборонно-промышленный комплекс. Всероссийский экономический журнал ЭКО. № , 2007. 3 - 20 с.

42. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. М., Изд-во МЭСИ, 1997.

43. Лиухто К. Россия на пути к информационному обществу. Вопросы экономики. № 4. 2005. 113 - 120 с.

44. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. М.: Дело, 2000. - 400 с.

45. Маленво Э. Статистические методы эконометрики. М.: Статистика. Выпуск 1, 1975.

46. Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики: Учеб. пособие. М.: Изд-во УРАО, 1998.

47. Методологические положения по статистике, вып. №1, Госкомстат России, 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. Мхитарян B.C., Дуброва Т.А., Ткачев A.B. Многомерная классификация с использованием пакета программ лStatistica: Метод, указания, МЭСИ, М.: 1997.

51. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Исследование зависимостей методами корреляции и регрессии. М.: МЭСИ, 1991.

52. Мхитарян B.C., Миронкина Ю.Н., Астафьева Е.В. Корреляционный и регрессионный анализ с использованием ППП Microsoft Excel, Учебное пособие. М.: Изд-во МЭСИ, 2004.

53. Мысляева И.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. Сиротин В.П. О точности оценивания параметров уравнения регрессии при нарушении условий применимости метода наименьших квадратов. Сборник научных трудов. М.: Изд-во МЭСИ, 2003.

57. Соколов A.B. Состояние и тенденции развития российской оборонной промышленности. 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. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интелектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1989.

61. Фалин Г.И. Математический анализ рисков в страховании. М.: Российский юридический издат. Дом, 1994.

62. Френкель A.A. Прогноз развития российской экономики на 2004 -2005гг. Вопросы статистики. № 10, 2004. 72 - 88 с.

63. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М., Статистика, 1975.

64. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М: Финансы и статистика, 1982.

65. Четыркин Е.М. Финансовая математика. Учебник М.: Дело, 2000.

66. Чистова В.Е. Финансовые аспекты реформирования оборонно-промышленного комплекса. Финансы. №7, 2005.

67. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. Учебное пособие. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.

68. Шишов В.Ф., Мхитарян B.C., Козлов А.Ю. Статистические функции MS Exsel в экономико-статистических расчетах: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2003.

69. Шмойлова P.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. Иванова Ю.Н. М.: ИНФРА-М, 1998.

73. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988.

Похожие диссертации