Головна
Банківська справа  |  БЖД  |  Біографії  |  Біологія  |  Біохімія  |  Ботаніка та с/г  |  Будівництво  |  Військова кафедра  |  Географія  |  Геологія  |  Екологія  |  Економіка  |  Етика  |  Журналістика  |  Історія техніки  |  Історія  |  Комунікації  |  Кулінарія  |  Культурологія  |  Література  |  Маркетинг  |  Математика  |  Медицина  |  Менеджмент  |  Мистецтво  |  Моделювання  |  Музика  |  Наука і техніка  |  Педагогіка  |  Підприємництво  |  Політекономія  |  Промисловість  |  Психологія, педагогіка  |  Психологія  |  Радіоелектроніка  |  Реклама  |  Релігія  |  Різне  |  Сексологія  |  Соціологія  |  Спорт  |  Технологія  |  Транспорт  |  Фізика  |  Філософія  |  Фінанси  |  Фінансові науки  |  Хімія

Економетрика - Економіко-математичне моделювання

ЗМІСТ

ЗАВДАННЯ 1.

ЗАВДАННЯ 2.

ЗАВДАННЯ 3.

Список використаних джерел

ЗАВДАННЯ 1.

За даними представленим у таблиці, вивчається залежність результативної ознаки (У) від факторного (У).

Номери результативного, факторного ознак, спостережень визначаються відповідно до номером варіанта.

 № п / п Запаси вологи в грунті, мм бонітіровочние бал

 Номер ознаки Х У

 1144 75

 2110 54

 3110 61

 4177 64

 5186 72

 6112 69

 7148 79

 8151 73

 9110 60

 10151 72

 11131 54

 12113 77

 13110 57

 14127 72

 15136 72

 16136 67

 17144 72

 18 100 55

 19148 68

 20129 68

Завдання

1. Розрахуйте параметри парної лінійної регресії.

2. Оцініть тісноту зв'язку за допомогою показників кореляції і детермінації.

3. Оцініть за допомогою середньої помилки апроксимації якість рівнянь.

4. Оцініть статистичну значущість рівняння регресії і його параметрів за допомогою критеріїв Фішера і Стьюдента.

5. Розрахуйте прогнозне значення результату, якщо прогнозне значення фактора збільшиться на 10% від його середнього рівня (). Визначте довірчий інтервал прогнозу для рівня значущості.

6. Оцініть отримані результати, висновки оформіть в аналітичній записці.

Рішення

Для вирішення завдання складемо допоміжну таблицю:

 № п / п Запаси вологи в грунті, мм бонітіровочние бал

 х у ху

 х 2

 у 2

 1 144 75 10800 20736 5625 68,798 6,202 38,465 10,350 107,123

 2 110 54 5940 12100 2916 63,256 -9,256 85,674 -23,650 559,323

 3 110 61 6710 12100 3721 63,256 -2,256 5,090 -23,650 559,323

 4 177 64 11328 31329 4096 74,177 -10,177 103,571 43,350 1879,223

 5 186 72 13392 34596 5184 75,644 -3,644 13,279 52,350 2740,523

 6 112 69 7728 12544 4761 63,582 5,418 29,355 -21,650 468,723

 7 148 79 11692 21904 6241 69,45 9,55 91,202 14,350 205,923

 8 151 73 11023 22801 5329 69,939 3,061 9,370 17,350 301,023

 9 110 60 6600 12100 3600 63,256 -3,256 10,602 -23,650 559,323

 10 151 72 10872 22801 5184 69,939 2,061 4,248 17,350 301,023

 11 131 54 7074 17161 2916 66,679 -12,679 160,757 -2,650 7,023

 12 113 77 8701 12769 5929 63,745 13,255 175,695 -20,650 426,423

 13 110 57 6270 12100 3249 63,256 -6,256 39,138 -23,650 559,323

 14 127 72 9144 16129 5184 66,027 5,973 35,677 -6,650 44,223

 15 136 72 9792 18496 5184 67,494 4,506 20,304 2,350 5,522

 16 136 67 9112 18496 4489 67,494 -0,494 0,244 2,350 5,522

 17 144 72 10368 20736 5184 68,798 3,202 10,253 10,350 107,123

 18 100 55 5500 10000 3025 61,626 -6,626 43,904 -33,650 1132,323

 19 148 68 10064 21904 4624 69,45 -1,45 2,103 14,350 205,923

 20 129 68 8772 16641 4624 66,353 1,647 2,713 -4,650 21,623

 разом 2673 1341 180882 367443 91065 1342,22 -1,219 881,640 10,500 110,250

 Сер. Знач 133,65 67,05 9044,1 18372,2 4553,25

 509,827 57,548

 22,579 7,586

1. Побудова рівняння регресії зводяться до оцінки її параметрів. Для оцінки параметрів регресії, лінійних за параметрами, використовують метод найменших квадратів (МНК). МНК дозволяє отримати такі оцінки параметрів, при яких сума квадратів відхилень фактичних значень результативної ознаки у від теоретіческіхмінімальна т.е

Для лінійних рівнянь, вирішується наступна система рівнянь:

Можна скористатися готовими формулами, які випливають з цієї системи:

Рівняння регресії:

2.Рассчітать лінійний коефіцієнт парної кореляції:

Значення коефіцієнтів парної кореляції лежить в інтервалі від -1 до +1. його позитивне значення свідчить про прямий зв'язок, від'ємне - про зворотний, тобто коли зростає одна змінна, інша зменшується. Чим ближче значення до 1, тим тісніше зв'язок. Зв'язок вважається досить сильною, якщо коефіцієнт кореляції за абсолютною величиною перевищує 0,7, і слабкою, якщо менше 0,4. При рівності його нулю зв'язок повністю відсутній. Це коефіцієнт дає об'єктивну оцінку тісноти зв'язку лише при лінійної залежності змінних.

Розрахуємо коефіцієнт детермінації. Він показує частку варіації результативної ознаки, що знаходить під впливом досліджуваних факторів.

3. Підставляючи в рівняння регресії фактичні значення х, визначимо теоретичні (розрахункові) значення. Знайдемо величину середньої помилки апроксимації, яка показує середнє відхилення розрахункових значеій від фактичних. Допустимий межа її значень 8-10%.

4. Розрахуємо F-критерій Фішера, застосовуваний для оцінки якості рівняння регресії. Виконується порівняння Fфакт і критичного (табличного) Fтабл значень F-критерію Фішера. Якщо табличне значення менше фактичного, то визнається статистична значимість і надійність характеристик, якщо навпаки, то визнається статистична незначущість, ненадійність рівняння регресії .:

Розрахуємо t-критерій Стьюдента, застосовуваний для оцінки статистичної значущості коефіцієнтів регресії і кореляції. Якщо табличне значення показника менше фактичного, то значення коефіцієнтів не випадково відрізняються від нуля і сформувалися під впливом систематично діючого фактора х, Якщо навпаки, то визнається випадкова природа формування коефіцієнтів.

для числа ступенів свободиі.

Визначимо випадкові помилки:

тоді

Розрахуємо довірчий інтервал для a і b. Для цього визначимо граничну помилку для кожного показника:

Довірчі інтервали:

Якщо в межі довірчого інтервалу потрапляє нуль, тобто нижня межа негативна, а верхня позитивна, то оцінюваний параметр визнається нульовим, тому він не може одночасно приймати негативне і позитивне значення.

5. Отримані оцінки рівняння регресії дозволяють використовувати його для прогнозу. Якщо прогнозне значення фактора составіттогда прогнозне значення результату буде

Помилка прогнозу складе:

Гранична помилка прогнозу:

Довірчий інтервал прогнозу:

6. Аналітична записка:

Лінійний коефіцієнт парної кореляції дорівнює 0,484, отже зв'язок досліджуваних явищ є помірною, прямий.

Коефіцієнт детермінації дорівнює 0,234, тобто варіація результату на 23,4% пояснюється варіацією фактора х.

Середня помилка апроксимації дорівнює 4,010%, що потрапляє в допустиму межу значень 8-10% і говорить про те, що розрахункові значення відхиляються від фактичних приблизно на 4%.

Отримане значення F-критерію перевищує табличне, отже параметри рівняння і показника тісноти статистично незначущі.

Отримані значення t-критерію показують, що параметри a і b статистично незначущі, тому їх фактичні значення t-критерію менше табличного. А коефіцієнт парної кореляції статистично значимий, тому фактичне значення його t-критерію більше табличного.

Визначення довірчих інтервалів показало, що параметр b є статистично незначущим і дорівнює нулю, тому в межі його довірчого інтервалу потрапляє нуль:

ЗАВДАННЯ 2.

За даними, представленими в таблиці, вивчається залежність бонітіровочние бала (У) від трьох чинників.

 № п / п Внесено мінеральних добрив на посівну площу, ц Коефіцієнт зносу основних засобів Запаси вологи в грунті, мм бонітіровочние бал

 Х1 Х2 Х3 У

 1 13,9 57,6 144 75

 2 8,8 41,6 110 54

 3 4 66,5 110 61

 4 0,01 52,8 177 64

 5 4,2 51,6 186 72

 6 0,7 37,3 112 69

 7 6,7 44,2 148 79

 8 15,9 46,3 151 73

 9 1,9 39,6 110 60

 10 1,9 28,3 151 72

 11 0,01 64,6 131 54

 12 0,01 49,4 113 77

 13 0,01 58,4 110 57

 14 1,2 58,9 127 72

 15 0,01 49,6 136 72

 16 0,01 51,9 136 67

 17 3,7 49,7 144 72

 18 0,01 37,6 100 55

 19 0,01 50,3 148 68

 20 1,6 43,2 129 68

 21 2,5 36,2 125 73

 22 0,01 53,5 113 61

 23 6,3 49,6 129 70

 24 0,01 54,3 168 70

 25 13,1 42,9 125 69

 26 0,4 31,1 125 75

 27 0,01 49,7 131 47

 28 0,8 24,6 146 70

 29 0,01 58,7 88 66

 30 0,01 56,3 127 66

 31 0,5 48,4 113 69

 32 0,01 50,6 151 68

 33 2,3 49,4 129 68

 34 0,01 56,8 177 67

 35 0,01 40,1 131 46

Завдання слід вирішити за допомогою ППП MS EXCEL або будь-якого іншого статистичного пакета прикладних програм.

Завдання.

1. Побудуйте матрицю парних коефіцієнтів кореляції. Встановіть які чинники мультіколлінеарності.

2. Побудуйте рівняння множинної регресії в лінійній формі з повним набором факторів.

3. Оцініть статистичну значущість рівняння регресії і його параметрів за допомогою критеріїв Фішера і Стьюдента.

4. Відберіть інформативні чинники по пунктах 1 і 3. Побудуйте рівняння регресії зі статистично значимими факторами.

5. Оцініть отримані результати, висновки оформіть в аналітичній записці.

Рішення.

Для проведення кореляційного аналізу скористаємося програмою «Excel»:

1) завантажити середу Excel;

2) виділити робоче поле таблиці;

3) вибрати пункт меню «Сервис» і в меню вибрати «Аналіз даних» (рис. 1);

Рис. 1 Меню «Сервіс».

4) у діалоговому вікні «Аналіз даних» (рис. 2) вибрати «Кореляція;

Рис. 2. Діалогове вікно «Аналіз даних».

5) у діалоговому вікні «Кореляція» (рис. 3) переконатися, що всі проставлені в ньому установки відповідають таблиці вихідних даних. Після виконання цих операцій натиснути клавішу «ОК»;

Рис. 3. Діалогове вікно «Кореляція».

В результаті отримаємо:

 Х1

 Х2

 Х3

У

 Х1 1

 Х2 -0,03376 1

 Х3 0,098684 0,033191 1

 У 0,26943 -0,13538 0,312057 1

Аналіз отриманих коефіцієнтів парної кореляції показує, що залежна змінна, тобто бонітіровочний бал має слабку прямий зв'язок з усіма незалежними змінними, тому значення коефіцієнтів парної кореляції нижче 0,4.

Мультиколінеарності відсутня

2.Для проведення регресійного аналізу, також використовуємо Excel.

1) завантажити середу Excel;

2) виділити робоче поле таблиці;

3) вибрати пункт меню «Сервис» і в меню вибрати «Аналіз даних» (рис. 4);

Рис. 4. Меню «Сервіс».

4) у діалоговому вікні «Аналіз даних» (рис. 5) вибрати «Регресія»;

Рис. 5. Діалогове вікно «Аналіз даних».

5) у діалоговому вікні «Регресія» (рис. 6) переконатися, що всі проставлені в ньому установки відповідають таблиці вихідних даних. Після виконання цих операцій натиснути клавішу «ОК»;

Рис. 6. Діалогове вікно «Регресія».

В результаті отримаємо:

 ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ

 Регресійна статистика

 Множинний R 0,416713

 R-квадрат 0,17365

 Нормований R-квадрат 0,09368

 Стандартна помилка 7,58219

 Спостереження 35

 Дисперсійний аналіз

 df

 SS

 MS

F

 Значимість F

 Регресія 3 374,508 124,836 2,171453 0,111346483

 Залишок 31 1782,178 57,4896

 Разом 34 2156,686

 Коефіцієнти

 Стандартна помилка

 t-статистика

 P-Значення

 Нижні 95%

 Верхні 95%

 Нижні 95,0%

 Верхні 95,0%

 Y-перетин 56,84826 10,01268 5,677626 3,08E-06 36,42724917 77,26927 36,42725 77,26927

 Х1 0,440965 0,306967 1,436523 0,16087 -0,185098139 1,067027 -0,1851 1,067027

 Х2 -0,11314 0,13485 -0,83899 0,407899 -0,388166847 0,161891 -0,38817 0,161891

 Х3 0,104629 0,058561 1,786669 0,083775 -0,014806871 0,224065 -0,01481 0,224065

Рівняння регресії отримане за допомогою Excel, має вигляд:

3. За даними проведеного кореляційного і регресійного аналізу оцінимо статистичну значущість рівняння регресії і його параметрів за допомогою критеріїв Фішера і Стьюдента.

Загальний F-критерій перевіряє гіпотезу про статистичної значущості рівняння регресії. Аналіз виконується при порівнянні фактичного і табличного значення F-критерію Фішера.

Приватні F-критерії оцінюють статистичну значущість присутності факторів в рівнянні регресії, оцінюють доцільність включення в рівняння одного фактора після іншого.

t-критерій перевіряє гіпотезу про статистичної значущості факторів рівняння регресії.

4. Відповідно до проведеного аналізу інформативними факторами є х1і х2, а також коефіцієнти b1і b2.Следовательно рівняння регресії зі статистично значимими факторами буде мати вигляд:

5. Аналітична записка.

За результатами проведеного кореляційного аналізу можна сказати, що межфакторная зв'язок слабка, тому значення коефіцієнтів парної кореляції не перевищують значення 0,4, хоча можна сказати, що найбільша зв'язок результативної ознаки сі.

Мультиколінеарності відсутній, бо жодне значення коефіцієнтів не перевищує 0,7.

Фактичне значення F-критерію Фішера менше табличного, отже можна сказати, що отримане рівняння регресії статистично незначуще.

За отриманими значеннями приватних F-критеріїв Фішера, можна сказати, що включення фактора х2после х3оказался статистично незначущим: приріст факторної дисперсії (у розрахунку на одну ступінь свободи) виявився несуттєвим. Отже, регресійна модель залежності бонітіровочние бали від кількості мінеральних добрив, внесених у грунт і запасів вологи в грунті є достатньо статистично значущою і що немає необхідності покращувати її, включаючи додатковий фактор х2 (коефіцієнт зносу основних засобів).

Це припущення підтверджує оцінка за допомогою t-критерію Стьюдента значущості коефіцієнтів. За результатами цієї оцінки:

тобто можна сказати, що b2і b3статістіческі незначущі.

У сукупності з результатами F-статистики, робимо висновок, що з рівняння регресії можна виключити х2і b2.

ЗАВДАННЯ 3.

У таблиці наведено дані по природно-економічній зоні за 15 років про врожайність багаторічних трав на сіно У, внесення добрив на 1 га ріллі Х1 і опадах за травень-червень місяці Х2.

 номер року у х1 х2

 1 13,6 161 360

 2 14,1 170 223

 3 13,2 188 144

 4 18,6 209 324

 5 16,9 240 227

 6 21334212

 7 22,2 377 230

 8 29,6 399 204

 9 31,3 404156

 10 32,1 451 200

 11 26,7 501 163

 12 32,8 538 315

 13 31,4 579 280

 14 31600251

 15 26,1 614 386

Завдання слід виконати за допомогою ППП MS EXCEL або будь-якого статистичного пакета прикладних програм.

Завдання.

Необхідно проаналізувати ступінь залежності врожайності У від чинників Х1 і Х2, для цього:

1. Визначити для кожного ряду даних У, Х1, Х2 перші різниці (абсолютні прирости).

2. Розрахувати параметри двухфакторного лінійного рівняння регресії за першими різницям (за абсолютним приростом) і дати їх інтерпретацію. Охарактеризувати тісноту зв'язку між рядами.

3. Оцінити отримані результати, висновки оформити у вигляді аналітичної записки.

Рішення.

1. Значення абсолютних приростів визначаються за формулами:

Розрахунки можна оформити у вигляді таблиці:

 Номер року

1

 2 0,5 9 -137

 3 -0,9 18 -79

 4 5,4 21180

 5 -1,7 31 -97

 6 4,1 94 -15

 7 1,2 43 18

 8 7,4 22 -26

 9 1,7 5 -48

 10 0,8 47 44

 11 -5,4 50 -37

 12 6,1 37152

 13 -1,4 41 -35

 14 -0,4 21 -29

 15 -4,9 14135

2. Для проведення кореляційного аналізу скористаємося програмою «Excel»:

1) завантажити середу Excel;

2) виділити робоче поле таблиці;

3) вибрати пункт меню «Сервис» і в меню вибрати «Аналіз даних» (рис. 7);

Рис. 7 Меню «Сервіс».

4) у діалоговому вікні «Аналіз даних» (рис. 8) вибрати «Кореляція;

Рис. 8. Діалогове вікно «Аналіз даних».

5) у діалоговому вікні «Кореляція» (рис. 9) переконатися, що всі проставлені в ньому установки відповідають таблиці вихідних даних. Після виконання цих операцій натиснути клавішу «ОК»;

Рис. 9. Діалогове вікно «Кореляція».

В результаті отримаємо:

1

 0,849962 1

 0,154498 0,381125 1

Аналіз отриманих коефіцієнтів парної кореляції показує, що залежна змінна, тобто врожайність має слабку прямий зв'язок з кількістю опадів () і сильну прямий зв'язок з величиною внесення мінеральних добрив (

Мультиколінеарності відсутній, бо коефіцієнт парної кореляції, що не перевищує значення 0,7-0,8.

2.Для проведення регресійного аналізу, також використовуємо Excel.

1) завантажити середу Excel;

2) виділити робоче поле таблиці;

3) вибрати пункт меню «Сервис» і в меню вибрати «Аналіз даних» (рис. 10);

Рис. 10. Меню «Сервіс».

4) у діалоговому вікні «Аналіз даних» (рис. 11) вибрати «Регресія»;

Рис. 11. Діалогове вікно «Аналіз даних».

5) у діалоговому вікні «Регресія» (рис. 12) переконатися, що всі проставлені в ньому установки відповідають таблиці вихідних даних. Після виконання цих операцій натиснути клавішу «ОК»;

Рис. 12. Діалогове вікно «Регресія».

В результаті отримаємо:

 ВИСНОВОК ПІДСУМКІВ

 Регресійна статистика

 Множинний R 0,869497573

 R-квадрат 0,756026029

 Нормований R-квадрат 0,711667125

 Стандартна помилка 3,770480303

 Спостереження 14

 Дисперсійний аналіз

 df

 SS

 MS

F

 Значимість F

 Регресія 2 484,595404 242,297702 17,04338845 0,000426962

 Залишок 11 +156,3817388 +14,21652171

 Разом 13 +640,9771429

 Коефіцієнти

 Стандартна помилка

 t-статистика

 P-Значення

 Нижні 95%

 Верхні 95%

 Нижні 95,0%

 Верхні 95,0%

 Y-перетин -1,295421622 3,285114475 -0,39433074 0,700874404 -8,525913487 5,935070243 -8,525913487 5,935070243

 Мінлива X 1 0,04178195 0,00727214 5,745482249 0,000129227 0,02577607 0,05778783 0,02577607 0,05778783

 Мінлива X 2 -0,020154418 0,016377196 -1,230639128 0,244124417 -0,056200401 0,015891565 -0,056200401 0,015891565

Рівняння регресії отримане за допомогою Excel, має вигляд:

3. Аналітична записка.

За даними регресійного аналізу можна сказати:

- Тому коефіцієнт детермінації дорівнює 0,756, то варіація результату на 75,6% пояснюється варіацією факторів.

- F-критерій дорівнює 17,043, його табличне значення 3,98. т.к. фактичне значення перевищує табличне, то робимо висновок, що отриманої рівняння регресії статистично значимо.

Список використаних джерел

1. Федеральний закон «Про бухгалтерський облік» від 21.11.96 р, № 129-ФЗ. - М., 1996.

2. Концепція бухгалтерського обліку в ринковій економіці Росії. Схвалена Методологічною радою з бухгалтерського обліку при Міністерстві фінансів РФ і Президентською радою Інституту професійних бухгалтерів 29.12.97 р - М., 1997.

3. План рахунків бухгалтерського обліку фінансово-господарської діяльності організацій та інструкція щодо його застосування. Затверджено наказом Мінфіну РФ від 31.10.2000 № 94н.

4. Абрютина М.С. Грачов А.В. Аналіз фінансово-господарської діяльності підприємства. - М .: Фінанси і статистика, 2002. - 428 с.

5. Бережна О.В., Бережний В.І. Математичні методи моделювання економічних систем. - М .: Фінанси і статистика, 2003. - 368 с.

6. Вакуленко Т.Г., Фоміна Л.Ф. Аналіз бухгалтерської (фінансової) звітності для прийняття управлінських рішень. - СПб .: «Видавничий дім Герда», 2003. - 288 с.

7. Вендров А.М. Проектування програмного забезпечення економічних інформаційних систем. - М .: Фінанси і статистика, 2000. - 352 с.

8. Доугерті К. Введення в економетрику. - М .: ИНФРА-М, 2001.-402 с.

9. Єлісєєва І.І. Економетрика. - М .: «Фінанси і статистика», 2004 р - 344 с.

10. Єлісєєва І.І. Практикум з економетрики. - М .: «Фінанси і статистика», 2004 р - 192 с.

11. Єфімова О.В. Фінансовий аналіз. - М .: Фінанси і статистика, 2002. - 656 с.

12. Колеман В.А. Математичні методи прийняття рішень в економіці. - М .: ЗАТ «Финстатинформ», 1999. - 386 с.
Закони організації другого рівня
ЗАКОНИ ОРГАНІЗАЦІЇ ДРУГОГО РІВНЯ Закон інформованості - впорядкованості Інформаційне середовище на увазі її важливості є об'єктом управління поряд з персоналом, фінансами, виробництвом та ін. ІСУ підкоряється дії закону інформованості-впорядкованості. Під впорядкованістю розуміється гармонійний

Закони і моделі організаційної поведінки
РЕФЕРАТ по дисципліні: "Соціологія управління" на тему: "Закони і моделі організаційної поведінки" Ростов-на-Дону, 2010 р. ЗМІСТ 1. ОРГАНІЗАЦІЙНА ПОВЕДІНКА 2. ІЄРАРХІЧНІ ЗАКОНИ ПОВЕДІНКИ 3. МЕХАНІЗМ ДОСТИЖИТЕЛЬНОЙ МОТИВАЦІЇ 4. ВОЛЯ ДО ВЛАДИ 5. ЗНАЧЕННЯ СЕРЕДНІХ ПОСТІВ В

Законодавчо-нормативна база керування документацією в Україні
План 1. Законодавчо-нормативна база керування документацією в Україні 2 2. Нормативні документи із стандартизації і застосування стандартів. 12 Висновки. 15 Список використаних джерел: 16 1. Законодавчо-нормативна база керування документацією в Україні В основі складання документування

Зайнятість. Міграції населення
Реферат Предмет: Менеджмент персонала Тема: Зайнятість. Міграції населення. 1. Зайнятість населення: сутність, принципи і форми Зайнятість населення - необхідна умова для його відтворення, важливий аспект соціально-економічного життя

Завдання і предмет менеджменту
ЗМІСТ ВСТУП ГЛАВА 1.Предмет і завдання менеджменту 1.1 Історичні передумови менеджменту 1.2 Менеджмент як позиція управління 1.3 Основні функції менеджменту ВИСНОВОК СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ВСТУП Росія переживає зараз складний і суперечливий період переходу до нової системи економічних відносин.

Життєвий цикл організації
Кафедра управління і ЗЕД Контрольна робота з дисципліни: «Інноваційний менеджмент» ЗМІСТ 1. Життєвий цикл організації 2. Розкрийте зміст конструкторської та технологічної підготовки виробництва. 3. В чому різниця понять «ліцензіатор»

Жінка і бізнес
ЗМІСТ Введення...3 1 Діловий образ жінки...4 2 Жінка в ролі керівника...5 3 Жіночий прихід в бізнес як керівника... 6 4 Чоловіки і жінки...8 5 Жінка про жінку...9 6 Портрет ідеальної «Леді-бос»...10 7 Особливості жіночого мислення...11 8 Значення іміджу...13 9 Мотиви жінок - підприємців...

© 2014-2022  8ref.com - українські реферати