3.2 Корреляционная зависимость между уровнями различных рядов динамики.
Применение методов классической теории корреляции в динамических рядах связано с некоторыми особенностями. Прежде всего это наличие для большинства динамических рядов зависимости последующих уровней от предыдущих.
Наличие зависимости между последующими и предшествующими уровнями динамического ряда в статистической литературе называют автокорреляцией.
Коэффициент автокорреляции вычисляется по непосредственным данным рядов динамики, когда фактические уровни одного ряда рассматриваются как значения факторного признака, а уровни этого же ряда со сдвигом на один период принимаются в качестве результативного признака.
Коэффициент автокорреляции рассчитывается на основе формулы коэффициента корреляции для парной зависимости:
,
где yt– фактические уровни ряда, а yt+1 – уровни того же ряда со сдвигом на 1 период.
4. Результаты работы программы.
Таблица 1 – Исходные данные (1 вариант).
Год | Янв. | Февр. | Март | Апр. | Май | Июнь | Июль | Авг. | Сент. | Окт. | Нояб. | Дек. | Итого |
1-ый | 92,4 | 77 | 50 | 36,6 | 67,5 | 53,3 | 70 | 74,8 | 80 | 85 | 95 | 106,4 | 888 |
2-ой | 105 | 89 | 70 | 59 | 75 | 70 | 83 | 90 | 99 | 100 | 105 | 120 | 1065 |
3-ий | 125 | 120 | 105 | 101 | 125 | 110 | 137 | 139 | 150 | 149 | 160 | 190 | 1611 |
4-ый | 195 | 185 | 177 | 175 | 195 | 190 | 210 | 215 | 230 | 230 | 240 | 270 | 2512 |
5-ый | 276 | 264 | 261 | 260 | 280 | 275 | 297 | 299 | 315 | 310 | 315 | 350 | 3502 |
Итого за весь период | 793,4 | 735 | 663 | 631,6 | 742,5 | 698,3 | 797 | 817,8 | 874 | 874 | 915 | 1036,4 | 9578 |
Средний уровень за месяц | 158,68 | 147 | 132,6 | 126,32 | 148,5 | 39,66 | 159,4 | 163,56 | 174,8 | 174,8 | 183 | 207,28 | 159,63333 |
Абсолютное отклонение от общей средней | -0,9533333 | -12,633333 | -27,033333 | -33,313333 | -11,133333 | -19,973333 | -0,2333333 | 3,9266667 | 15,166667 | 15,166667 | 23,366667 | 47,646667 | |
Относительное отклонение от общей средней (в %) | -0,5972019 | -7,9139695 | -16,934642 | -20,868657 | -6,9743161 | -12,512007 | -0,1461683 | 2,4598037 | 9,5009397 | 9,5009397 | 14,637711 | 29,847567 | |
Индекс сезонности | 99,402798 | 92,08603 | 83,065358 | 79,131343 | 93,025684 | 87,487993 | 99,853832 | 102,4598 | 109,50094 | 109,50094 | 114,63771 | 129,84757 |
Таблица 2 – Исходные данные (2 вариант).
Год | Янв. | Февр. | Март | Апр. | Май | Июнь | Июль | Авг. | Сент. | Окт. | Нояб. | Дек. | Итого |
1-ый | 81,8 | 81 | 67,8 | 50,4 | 76,1 | 62 | 88 | 94,2 | 100 | 118 | 110,4 | 125 | 1054,999 |
2-ой | 120 | 110 | 105 | 102 | 110 | 101 | 126 | 130 | 140 | 145 | 139 | 150 | 1478 |
3-ий | 150 | 130 | 130 | 125 | 135 | 129 | 147 | 152 | 163 | 165 | 157 | 175 | 1758 |
4-ый | 170 | 160 | 155 | 155 | 170 | 170 | 190 | 200 | 210 | 225 | 223 | 250 | 2278 |
5-ый | 249 | 241 | 239 | 236 | 250 | 247 | 259 | 270 | 280 | 285 | 281 | 300 | 3137 |
Итого за весь период | 770,8 | 722 | 696,8 | 668,4 | 741,1 | 709 | 810 | 846,2 | 893 | 938 | 910,4 | 1000 | 9705,7 |
Средний уровень за месяц | 154,16 | 144,4 | 139,36 | 133,68 | 148,22 | 141,8 | 162 | 169,24 | 178,6 | 187,6 | 182,08 | 200 | 161,761 |
Абсолютное отклонение от общей средней | -7,602 | -17,362 | -22,402 | -28,082 | -13,542 | -19,962 | 0,238 | 7,478 | 16,838 | 25,838 | 20,318 | 38,238 | |
Относительное отклонение от общей средней (в %) | -4,699 | -10,733 | -13,849 | -17,36 | -8,371 | -12,34 | 0,147 | 4,623 | 10,409 | 15,973 | 12,561 | 23,639 | |
Индекс сезонности | 95,301 | 89,267 | 86,151 | 82,64 | 91,629 | 87,66 | 100,147 | 104,623 | 110,409 | 115,973 | 112,561 | 123,639 |
Таблица 3 – Построение модели сезонной волны на основе гармоник ряда Фурье (1 вариант).
Удельный розничный товарооборот области по месяцам | y cos t | y sin t | yt | y cos 2t | y sin 2t | yt | y cos 3t | y sin 3t | yt | y cos 4t | y sin 4t | yt |
158,68 | 158,68 | 0 | 166,242 | 158,68 | 0 | 170,618 | 158,68 | 0 | 157,127 | 158,68 | 0 | 152,293 |
147 | 127,306 | 73,5 | 152,273 | 73,5 | 127,306 | 146,902 | -6,426 | 147 | 147,764 | -73,5 | 127,306 | 148,646 |
132,6 | 66,3 | 114,835 | 140,277 | -66,3 | 114,835 | 130,529 | -132,6 | -1,159 | 154,781 | -66,3 | -114,835 | 158,732 |
126,32 | -5,522 | 126,32 | 133,468 | -126,32 | -1,104 | 129,091 | 1,654 | -126,32 | 164,467 | 126,32 | 2,209 | 159,633 |
148,5 | -74,25 | 128,605 | 133,669 | -74,25 | -128,605 | 139,041 | 148,5 | 2,596 | 159,014 | -74,25 | 128,605 | 159,896 |
139,66 | -120,949 | 69,83 | 140,828 | 69,83 | -120,949 | 150,576 | 1,942 | 139,66 | 148,819 | -69,83 | -120,949 | 152,771 |
159,4 | -159,4 | -1,394 | 153,025 | 159,4 | 2,787 | 157,402 | -159,4 | -4,18 | 152,473 | 159,4 | 5,574 | 147,64 |
163,56 | -141,647 | -81,78 | 166,993 | 81,78 | 141,647 | 161,622 | -8,448 | -163,56 | 163,599 | -81,78 | 141,647 | 164,481 |
174,8 | -87,4 | -151,381 | 178,989 | -87,4 | 151,381 | 169,241 | 174,8 | 6,113 | 166,25 | -87,4 | -151,381 | 170,201 |
174,8 | 2,084 | -174,8 | 185,799 | -174,8 | -4,169 | 181,422 | -6,253 | 174,8 | 164,467 | 174,8 | 8,338 | 159,633 |
183 | 91,5 | -158,483 | 185,598 | -91,5 | -158,483 | 190,969 | -183 | 5,09 | 168,156 | -91,5 | 158,483 | 169,038 |
207,28 | 179,51 | -103,64 | 178,439 | 103,64 | -179,51 | 188,187 | 0 | -207,28 | 168,684 | -103,64 | -179,51 | 172,636 |
1915,6 | 39,649 | -156,994 | 1915,6 | 26,26 | -52,377 | 1915,6 | 6,98 | -35,7 | 1915,6 | -29 | -10,635 | 1915,6 |
Таблица 4 – Построение модели сезонной волны на основе гармоник ряда Фурье (2 вариант).
Удельный розничный товарооборот области по месяцам | y cos t | y sin t | yt | y cos 2t | y sin 2t | yt | y cos 3t | y sin 3t | yt | y cos 4t | y sin 4t | yt |
154,16 | 154,16 | 0 | 164,822 | 154,16 | 0 | 164,567 | 154,16 | 0 | 158,54 | 154,16 | 0 | 156,138 |
144,4 | 125,054 | 72,2 | 151,183 | 72,2 | 125,054 | 145,993 | -6,312 | 144,4 | 150,948 | -72,2 | 125,054 | 150,172 |
139,36 | 69,68 | 120,689 | 140,379 | -69,68 | 120,689 | 135,444 | -139,36 | -1,218 | 156,987 | -69,68 | -120,689 | 160,165 |
133,68 | -5,843 | 133,68 | 135,304 | -133,68 | -1,169 | 135,559 | 1,753 | -133,68 | 164,163 | 133,68 | 2,337 | 161,762 |
148,22 | -74,11 | 128,362 | 137,319 | -74,11 | -128,362 | 142,509 | 148,22 | 2,592 | 160,532 | -74,11 | 128,362 | 159,755 |
141,8 | -122,802 | 70,9 | 145,883 | 70,9 | -122,802 | 150,818 | 1,972 | 141,8 | 155,613 | -70,9 | -122,802 | 158,792 |
162 | -162 | -1,416 | 158,702 | 162 | 2,832 | 158,447 | -162 | -4,249 | 160,18 | 162 | 5,665 | 157,778 |
169,24 | -146,566 | -84,62 | 172,34 | 84,62 | 146,566 | 167,15 | -8,74 | -169,24 | 166,218 | -84,62 | 146,566 | 165,442 |
178,6 | -89,3 | -154,672 | 183,145 | -89,3 | 154,672 | 178,21 | 178,6 | 6,245 | 164,983 | -89,3 | -154,672 | 168,161 |
187,6 | 2,237 | -187,6 | 188,219 | -187,6 | -4,474 | 188,474 | -6,711 | 187,6 | 164,163 | 187,6 | 8,948 | 161,762 |
182,08 | 91,04 | -157,686 | 186,205 | -91,04 | -157,686 | 191,395 | -182,08 | 5,06 | 169,348 | -91,04 | 157,686 | 168,571 |
200 | 173,205 | -100 | 177,641 | 100 | -173,205 | 182,576 | 0 | -200 | 169,463 | -100 | -173,205 | 172,642 |
1941,14 | 18,361 | -158,746 | 1941,14 | -1,53 | -35,074 | 1941,14 | -2,46 | -29,12 | 1941,14 | -14,41 | -13,7 | 1941,14 |
Таблица 5 – Выявление типов колебаний внутригодичной динамики уровней временного ряда (1 вариант).
Год | Квартал | Фактический объем товарооборота | Скользящая средняя за 4 квартала | Центрированная скользящая средняя за 4 квартала | Отношение фактического объема товарооборота к скользящей средней | Индекс сезонности | Объем товарооборота, скорректированный на индекс сезонности |
1 | 1 | 73,133 | 1,036 | 70,606 | |||
2 | 52,467 | 74 | 0,913 | 57,451 | |||
3 | 74,933 | 77,717 | 75,858 | 0,988 | 0,995 | 75,297 | |
4 | 95,467 | 81,6 | 79,658 | 1,198 | 1,056 | 90,422 | |
2 | 1 | 88 | 85,533 | 83,567 | 1,053 | 1,036 | 84,959 |
2 | 68 | 88,75 | 87,142 | 0,78 | 0,913 | 74,46 | |
3 | 90,667 | 95,917 | 92,333 | 0,982 | 0,995 | 91,107 | |
4 | 108,333 | 106,917 | 101,417 | 1,068 | 1,056 | 102,608 | |
3 | 1 | 116,667 | 119,75 | 113,333 | 1,029 | 1,036 | 112,635 |
2 | 112 | 134,25 | 127 | 0,882 | 0,913 | 122,64 | |
3 | 142 | 151,5 | 142,875 | 0,994 | 0,995 | 142,689 | |
4 | 166,333 | 170,167 | 160,833 | 1,034 | 1,056 | 157,543 | |
4 | 1 | 185,667 | 189,25 | 179,708 | 1,033 | 1,036 | 179,251 |
2 | 186,667 | 209,333 | 199,292 | 0,937 | 0,913 | 204,399 | |
3 | 218,333 | 229,667 | 219,5 | 0,995 | 0,995 | 219,393 | |
4 | 246,667 | 250,917 | 240,292 | 1,027 | 1,056 | 233,632 | |
5 | 1 | 267 | 272,25 | 261,583 | 1,021 | 1,036 | 257,774 |
2 | 271,667 | 291,833 | 282,042 | 0,963 | 0,913 | 297,474 | |
3 | 303,667 | 0,995 | 305,14 | ||||
4 | 325 | 1,056 | 307,825 |
Таблица 6 – Выявление типов колебаний внутригодичной динамики уровней временного ряда (2 вариант).
Год | Квартал | Фактический объем товарооборота | Скользящая средняя за 4 квартала | Центрированная скользящая средняя за 4 квартала | Отношение фактического объема товарооборота к скользящей средней | Индекс сезонности | Объем товарооборота, скорректированный на индекс сезонности |
1 | 1 | 76,867 | 0,994 | 77,338 | |||
2 | 62,833 | 87,892 | 0,906 | 69,359 | |||
3 | 94,067 | 96,592 | 92,242 | 1,02 | 1,025 | 91,75 | |
4 | 117,8 | 106,967 | 101,779 | 1,157 | 1,075 | 109,589 | |
2 | 1 | 111,667 | 116,45 | 111,708 | 1 | 0,994 | 112,351 |
2 | 104,333 | 123,167 | 119,808 | 0,871 | 0,906 | 115,168 | |
3 | 132 | 129,417 | 126,292 | 1,045 | 1,025 | 128,75 | |
4 | 144,667 | 135,75 | 132,583 | 1,091 | 1,075 | 134,583 | |
3 | 1 | 136,667 | 141,25 | 138,5 | 0,987 | 0,994 | 137,505 |
2 | 129,667 | 146,5 | 143,875 | 0,901 | 0,906 | 143,132 | |
3 | 154 | 152,75 | 149,625 | 1,029 | 1,025 | 150,208 | |
4 | 165,667 | 161,583 | 157,167 | 1,054 | 1,075 | 154,119 | |
4 | 1 | 161,667 | 173,083 | 167,333 | 0,966 | 0,994 | 162,658 |
2 | 165 | 189,833 | 181,458 | 0,909 | 0,906 | 182,135 | |
3 | 200 | 210,167 | 200 | 1 | 1,025 | 195,075 | |
4 | 232,667 | 230 | 220,083 | 1,057 | 1,075 | 216,449 | |
5 | 1 | 243 | 247,417 | 238,708 | 1,018 | 0,994 | 244,49 |
2 | 244,333 | 261,417 | 254,417 | 0,96 | 0,906 | 269,707 | |
3 | 269,667 | 1,025 | 263,026 | ||||
4 | 288,667 | 1,075 | 268,546 |
Таблица 7 – Соотношение между фактическим товарооборотом и скользящей средней (1вариант).
Кварталы | ||||
Год | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 0,988 | 1,198 | ||
2 | 1,053 | 0,78 | 0,982 | 1,068 |
3 | 1,029 | 0,882 | 0,994 | 1,034 |
4 | 1,033 | 0,937 | 0,995 | 1,027 |
5 | 1,021 | 0,963 |
Таблица 8 – Соотношение между фактическим товарооборотом и скользящей средней (2вариант).
Кварталы | ||||
Год | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 1,02 | 1,157 | ||
2 | 1 | 0,871 | 1,045 | 1,091 |
3 | 0,987 | 0,901 | 1,029 | 1,054 |
4 | 0,966 | 0,909 | 1 | 1,057 |
5 | 1,018 | 0,96 |
Таблица 9 – Расчет индексов сезонности (1 вариант).
Кварталы | Средний арифметический индекс сезонности | Медиана | Скорректированное значение медианы |
1 | 1,034 | 1,031 | 1,036 |
2 | 0,891 | 0,909 | 0,913 |
3 | 0,99 | 0,991 | 0,995 |
4 | 1,082 | 1,051 | 1,056 |
Итого | 3,996 | 3,983 | 4 |
Поправочный коэффициент | 1,001 | 1,004 |
Таблица 10 – Расчет индексов сезонности (2 вариант).
Кварталы | Средний арифметический индекс сезонности | Медиана | Скорректированное значение медианы |
1 | 0,993 | 0,993 | 0,994 |
2 | 0,91 | 0,905 | 0,906 |
3 | 1,024 | 1,025 | 1,025 |
4 | 1,09 | 1,074 | 1,075 |
Итого | 4,017 | 3,997 | 4 |
Поправочный коэффициент | 0,996 | 1,001 |
Таблица 11 – Расчет параметров линейного уравнения тренда (1 вариант).
Год | Квартал | Объем товаооборота без учета сезонности | Условные обозначения периодов, ti | ti^2 | yi * ti | ^yi | ^yi, скорректированный с учетом сезонности, ^yi * iсез. |
1 | 1 | 70,606 | -19 | 361 | -1341,519 | 27,244 | 28,219 |
2 | 57,451 | -17 | 289 | -976,664 | 41,152 | 37,582 | |
3 | 75,297 | -15 | 225 | -1129,453 | 55,059 | 54,793 | |
4 | 90,422 | -13 | 169 | -1175,483 | 68,967 | 72,815 | |
2 | 1 | 84,959 | -11 | 121 | -934,551 | 82,874 | 85,84 |
2 | 74,46 | -9 | 81 | -670,138 | 96,782 | 88,385 | |
3 | 91,107 | -7 | 49 | -637,746 | 110,689 | 110,155 | |
4 | 102,608 | -5 | 25 | -513,042 | 124,597 | 131,548 | |
3 | 1 | 112,635 | -3 | 9 | -337,906 | 138,504 | 143,461 |
2 | 122,64 | -1 | 1 | -122,64 | 152,412 | 139,189 | |
3 | 142,689 | 1 | 1 | 142,689 | 166,319 | 165,516 | |
4 | 157,543 | 3 | 9 | 472,63 | 180,227 | 190,282 | |
4 | 1 | 179,251 | 5 | 25 | 896,255 | 194,134 | 201,082 |
2 | 204,399 | 7 | 49 | 1430,796 | 208,041 | 189,993 | |
3 | 219,393 | 9 | 81 | 1974,534 | 221,949 | 220,877 | |
4 | 233,632 | 11 | 121 | 2569,948 | 235,856 | 249,016 | |
5 | 1 | 257,774 | 13 | 169 | 3351,062 | 249,764 | 258,703 |
2 | 297,474 | 15 | 225 | 4462,114 | 263,671 | 240,796 | |
3 | 305,14 | 17 | 289 | 5187,38 | 277,579 | 276,239 | |
4 | 307,825 | 19 | 361 | 5848,684 | 291,486 | 307,749 | |
Итого | 3187,306 | 2660 | 18496,949 |
Таблица 12 – Расчет параметров линейного уравнения тренда (2 вариант).
Год | Квартал | Объем товаооборота без учета сезонности | Условные обозначения периодов, ti | ti^2 | yi * ti | ^yi | ^yi, скорректированный с учетом сезонности, ^yi * iсез. |
1 | 1 | 77,338 | -19 | 361 | -1469,421 | 62,843 | 62,46 |
2 | 69,359 | -17 | 289 | -1179,095 | 73,206 | 66,319 | |
3 | 91,75 | -15 | 225 | -1376,255 | 83,57 | 85,68 | |
4 | 109,589 | -13 | 169 | -1424,656 | 93,933 | 100,972 | |
2 | 1 | 112,351 | -11 | 121 | -1235,864 | 104,297 | 103,662 |
2 | 115,168 | -9 | 81 | -1036,514 | 114,661 | 103,874 | |
3 | 128,75 | -7 | 49 | -901,247 | 125,024 | 128,181 | |
4 | 134,583 | -5 | 25 | -672,915 | 135,388 | 145,532 | |
3 | 1 | 137,505 | -3 | 9 | -412,514 | 145,751 | 144,863 |
2 | 143,132 | -1 | 1 | -143,132 | 156,115 | 141,428 | |
3 | 150,208 | 1 | 1 | 150,208 | 166,479 | 170,682 | |
4 | 154,119 | 3 | 9 | 462,357 | 176,842 | 190,092 | |
4 | 1 | 162,658 | 5 | 25 | 813,289 | 187,206 | 186,065 |
2 | 182,135 | 7 | 49 | 1274,946 | 197,569 | 178,982 | |
3 | 195,075 | 9 | 81 | 1755,676 | 207,933 | 213,183 | |
4 | 216,449 | 11 | 121 | 2380,939 | 218,297 | 234,653 | |
5 | 1 | 244,49 | 13 | 169 | 3178,367 | 228,66 | 227,267 |
2 | 269,707 | 15 | 225 | 4045,607 | 239,024 | 216,537 | |
3 | 263,026 | 17 | 289 | 4471,446 | 249,387 | 255,684 | |
4 | 268,546 | 19 | 361 | 5102,367 | 259,751 | 279,213 | |
Итого | 3225,938 | 2660 | 13783,59 |
Таблица 13 – Экстраполяция на один год (1 вариант).
Квартал | Условное обозначение периода | ^yi | ^yi, скорректированный с учетом сезонности |
1 | 21 | 305,394 | 316,324 |
2 | 23 | 319,301 | 291,6 |
3 | 25 | 333,209 | 331,6 |
4 | 27 | 347,116 | 366,483 |
Таблица 14 – Экстраполяция на один год (2 вариант).
Квартал | Условное обозначение периода | ^yi | ^yi, скорректированный с учетом сезонности |
1 | 21 | 270,115 | 268,469 |
2 | 23 | 280,478 | 254,091 |
3 | 25 | 290,842 | 298,185 |
4 | 27 | 301,206 | 323,774 |
Таблица 15 –Автокорреляция (1 вариант).
Год | Объем товарооборота | Объем товарооборота со сдвигом в 1 год | yt * (y(t+1)) | yt^2 |
1 | 888 | 1065 | 945720 | 788544 |
2 | 1065 | 1611 | 1715715 | 1134225 |
3 | 1611 | 2512 | 4046832 | 2595321 |
4 | 2512 | 3502 | 8797024 | 6310144 |
5 | 3502 | 888 | 3109776 | 12264004 |
Итого | 9578 | 9578 | 18615068 | 23092238 |
Таблица 16 –Автокорреляция (2 вариант).
Год | Объем товарооборота | Объем товарооборота со сдвигом в 1 год | yt * (y(t+1)) | yt^2 |
1 | 1054,7 | 1478 | 1558846,5 | 1112392 |
2 | 1478 | 1758 | 2598324 | 2184484 |
3 | 1758 | 2278 | 4004724 | 3090564 |
4 | 2278 | 3137 | 7146086 | 5189284 |
5 | 3137 | 1054,7 | 3308593,8 | 9840769 |
Итого | 9705,7 | 9705,7 | 18616574 | 21417492 |
В нашем случае уравнение тренда и коэффициент автокорреляции соответственно для первого варианта имеют следующий вид: ;
ra = 0,0586;
Для второго варианта: ;
ra = -0,0856;
Список литературы
1. Шмойлова Р. А. Теория статистики, М.: Финансы и статистика, 1996г.
2. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики, М.: Инфра-Н, 2000г.
3. Щедрин Н.И., Егоров Н.Н. Статистика торговли: Учебное пособие.- М.:
Финансы и статистика, 1987.
4. Советский энциклопедический словарь /Гл. ред. А. М. Прохоров., М.: Сов. Энциклопедия, 1988г.
... 2000 2001 2002 I 150 145 140 II 138 124 112 III 144 130 124 IV 152 150 148 Проведите анализ внутригодовой динамики численности работников организации, для чего: 1. Определите индексы сезонности методом постоянной средней. 2. Изобразите на графике сезонную волну изменения численности работников. Сделайте выводы. 3. Осуществите прогноз численности работников организации на ...
... оценками фактически сложившейся ситуации и выявлением причинно-следственных связей в сфере рынка товаров и услуг. Конъюнктурный анализ должен завершаться прогнозом дальнейшего развития рынка, в первую очередь спроса и предложения. Прогнозирование спроса и предложения - это научно обоснованное предсказание развития спроса и предложения в будущем на основе изучения причинно-следственных связей, ...
... основными производственными фондами (факторный признак - х) по данным задачи 1 вычислите коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Поясните их значение. 5. ПРАКТИКУМ ПО ТЕОРИИ СТАТИСТИКИ 1. ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ЕЕ РОЛЬ В АНАЛИЗЕ ИНФОРМАЦИИ Одним из основных наиболее распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации ...
... разработка сбытовой политики кладется в основу программы маркетинга как про каждому конкретному продукту, так и по производственному отделению в целом. Разработка методов управления торгово-посреднической деятельностью фирмы имеет целью определение оптимальных направлений и средств, необходимых для обеспечения наибольшей эффективности процесса реализации товара. Таким образом, в настоящее время ...
0 комментариев