Статистический анализ финансового состояния предприятия ООО "Инфора" на осонове имитационной модели

Следует особо отметить метод кибернетического моделирования, который был предложен Н. Винером в виде схемы так называемого «черного ящика». В нем отсутствует непосредственное подобие процессов, происходящих в моделях, реальным физическим процессам. В этом случае рассматривают объект-модель как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между ними.

Чаще всего при использовании кибернетического метода проводят анализ поведенческой стороны объекта при различных воздействиях внешней среды.

В современном имитационном моделировании сформировались и наиболее широко применяются три основных подхода -- дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование.

Аппарат системной динамики обычно оперирует непрерывными во времени процессами, а дискретно-событийное и агентное моделирование чаще всего используются для дискретных во времени процессов. С другой стороны, системная динамика предполагает максимальный уровень абстракции модели, дискретно-событийное моделирование отражает абстракции низкого и среднего уровня. Агентное моделирование может применяться на любом уровне модели любого масштаба.

Дискретно-событийное моделирование Румянцев М., журнал "Корпоративные системы". - 2007. -№2,.

Дискретно-событийное моделирование обязано своим рождением Дж. Гордону, который в начале 1960-х спроектировал и реализовал на мэйнфреймах IBM систему GPSS. Основной объект в этой системе -- пассивный транзакт (заявка на обслуживание), который может определенным образом представлять собой работников, детали, сырье, документы, сигналы и т. п. «Перемещаясь» по модели, транзакты становятся в очереди к одноканальным и многоканальным устройствам, захватывают и освобождают эти устройства, расщепляются, уничтожаются и т. д. Таким образом, дискретно-событийную модель можно рассматривать как глобальную схему обслуживания заявок. Аналитические результаты для большого количества частных случаев таких моделей рассматриваются в теории массового обслуживания.

Сегодня существует целый ряд инструментов, поддерживающих такой подход в моделировании: GPSS/PC, GPSS/H, GPSS World, Object GPSS, Arena, SimProcess, Enterprise Dynamics, Auto-Mod и др.

GPSS World -- типичный современный представитель GPSS-семейства, реализованный для работы в среде MS Windows. Наличие встроенных инструментов статистической обработки результатов моделирования, встроенного языка программирования расчетов PLUS и др. позволяет создавать средствами GPSS World не только простые обучающие модели, но и более полезные приложения.

Несмотря на изначальную ориентацию GPSS на моделирование систем массового обслуживания, система оказалась удивительно долгоживущей и способной к развитию. Трудоемкость описания моделируемых систем в терминах бизнес-процессов может быть снижена за счет применения таких продуктов, как Object GPSS или ISS 2000. В частности, созданный в НТУУ «КПИ» под руководством В. Н. Томашевского пакет ISS 2000 представляет собой лингвистический процессор, с помощью которого пользователь в диалоговом режиме создает автоматически GPSS-программу и запускает ее на выполнение.

Системная динамика.

Системная динамика как методология была предложена в 1961 году Дж. Форрестером в качестве инструмента исследования информационных обратных связей в производственно-хозяйственной деятельности, для того чтобы выяснить, каким образом взаимодействуют организационная структура, усиления и задержки (в принятии решений и действиях), оказывая влияние на эффективность предприятия. Процессы, происходящие в реальном мире, в системной динамике представляются в терминах накопителей (фондов) и потоков между ними. Системно-динамическая модель описывает поведение системы и ее структуру как множество взаимодействующих обратных положительных и отрицательных связей и задержек. Математически такая модель выглядит как система дифференциальных уравнений.

Методы системной динамики поддерживаются такими инструментами, как DYNAMO, Stella, Vensim, PowerSim, iThink, ModelMaker и др.

Рисунок 2.2 - Пример моделирования в Vensim

Пакет Vensim представляет собой инструмент для визуального моделирования, поддерживающий разработку концептуальной модели, документирование, собственно моделирование, анализ результатов и оптимизацию моделей динамических систем. Он позиционируется на рынке программных продуктов как простое и гибкое средство для построения имитационных моделей систем с причинно-следственными связями, фондами и потоками. Следует отметить, что Vensim существует и в версии для академического использования в образовательных целях. Пакет имеет графический редактор для построения с помощью мыши классических «форрестеровских» моделей, Equation Editor для завершения формирования модели, а также развитые средства визуализации поведения модели.

Программные комплексы Stella и iThink предназначены для преобразования моделей принятия решений в имитационные модели. Основной упор делается на формирование у пользователя умения принимать решения, необходимые для исследования систем со сложными взаимозависимыми связями между подсистемами. Указанные программы широко используют графические функциональные элементы для графического изображения потоков, фондов, эффектов влияния неформализованных факторов. Динамика процессов и объектов выражается с помощью пяти типов базовых параметров: увеличение фондов, исчерпание фондов, рабочий процесс, соединение потоков, адаптация фондов. Соответственно, модели представляются тремя иерархическими уровнями: блок-схемы, базовые потоковые схемы, формальные спецификации.

Одна из наиболее показательных сфер применения аппарата системной динамики -- имитационное моделирование финансово-кредитной деятельности. Так, существует ряд моделей банковских и страховых учреждений, выполненных с помощью PowerSim и iThink, обеспечивающих расчет показателей текущего и будущих периодов, прогнозы состояния отдельных сделок и состояния финансового учреждения в целом, оценку привлекательности направлений инвестиционной деятельности, оценку эффективности кредитного и депозитного портфелей банка и т. п. Накоплен положительный опыт оптимизации структуры холдингов с помощью имитационного моделирования в среде iThink.

Агентное моделирование.

Агентное моделирование предполагает работу с децентрализованной моделью. В такой модели нет единой точки, определяющей поведение системы в целом. Агентная модель состоит из множества индивидуальных объектов (агентов) и их окружения. Поведение системы описывается на индивидуальном уровне; глобальное поведение рассматривается как результат совокупной деятельности агентов, каждый из которых действует сообразно собственному «уставу», существует в общей среде, взаимодействует со средой и другими агентами. Для описания поведения агентов используются карты состояний, являющиеся стандартным инструментом UML.

Для систем, содержащих большое количество активных объектов с отчетливо выраженным индивидуальным поведением, агентное моделирование является более универсальным подходом, т. к. позволяет учесть структуру и поведение любой сложности.

Другое важное достоинство агентного моделирования -- возможность разработки модели даже в отсутствие априорной информации о глобальных зависимостях. Зная индивидуальную логику поведения участников процесса, можно построить агентную модель и спрогнозировать ее глобальное поведение. Помимо этого, агентная модель проще в сопровождении, поскольку уточнения вносятся на локальном уровне по мере накопления данных.

Концепция агентного моделирования позволяет осуществить переход от моделей системной динамики и дискретно-событийных моделей к агентным моделям с помощью процедуры конвертации. Для системно-динамических моделей может потребоваться деагрегация накопителей на множества агентов (при условии активности и различимости этих агентов). В дискретно-событийных моделях индивидуальные объекты - транзакты также могут стать агентами (при условии децентрализации логики прохождения транзактов).

Другие подходы

Так, группа зарубежных исследователей, усматривая аналогии между фундаментальными процессами взаимодействия молекул (перераспределение импульсов и энергии) и взаимодействия участников рынка (перераспределение денег и товаров), применили методы статистической физики к исследованию колебания цен на фондовом рынке. Более того, сравнительно давно было отмечено, что закономерности процессов обмена в экономических системах сходны с закономерностями равновесных состояний в термодинамике.

Существуют и узкоспециализированные методологии, предназначенные исключительно для моделирования и анализа бизнес-процессов, например, ARIS (Architecture of Integrated Information Systems). Организация в ARIS рассматривается с четырех точек зрения: организационной структуры, функциональной структуры, структуры данных, структуры процессов. Для описания бизнес-процессов предлагается около 80 типов моделей, каждая из которых отражает тот или иной аспект моделирования. Развитая репрезентативная графика делает модели в ARIS особенно удобными для представления руководству и принятия стратегических решений.

ARIS хорошо стыкуется с известными ERP-системами, в частности, позволяет описать структуру SAP R/3 в терминах управления бизнес-процессами и провести реинжиниринг (импортировав в ARIS текущие описания бизнес-процессов из R/3). Есть возможность проверки создаваемых моделей на соответствие методологии SAP и тестирования проекта на соответствие требованиям стандарта качества ISO 9000.

Как показывает практика, внедрению ARIS должна предшествовать серьезная «безмашинная» проектно-аналитическая подготовка. Обычно ARIS используется либо для формирования бизнес-структуры с самого начала, либо для ее крупномасштабной комплексной перестройки. Методики оптимизации, предлагаемые ARIS, представляют собой только первичный этап оптимизации бизнес-процессов (т. к. стандартные алгоритмы анализа могут быть реализованы и без использования ARIS, а более сложные алгоритмы могут быть воплощены с помощью сервисной надстройки «Поиск решения» в MS Excel).

Для полномасштабного документирования бизнес-процессов организации средних размеров требуется, по оценкам некоторых специалистов, как минимум пять человеко-лет. Если учесть, что расходы по внедрению ARIS составляют в среднем 1,5 тыс. долларов на одно рабочее место, то становится понятно, что, в отличие от рассмотренных выше программных продуктов, успешность применения ARIS сильно зависит от наличия профессиональных бизнес-аналитиков и высокой управленческой культуры на предприятии.

Относительно имитационного моделирования в рамках ARIS отметим, что модуль ARIS Simulation может быть использован для проведения динамических экспериментов в целях определения узких мест в реализации процессов (несогласованность параллельно выполняемых процессов, нехватка ресурсов и т. п.). Для этого предварительно требуется формализовать временные характеристики исследуемых бизнес-процессов. Возможно, более удобным в этом плане является программный комплекс MATLAB/Simulink, специально предназначенный для моделирования динамических систем.

Таким образом, в сфере современных информационных технологий имитационное моделирование приобретает в мировых научных исследованиях и практической деятельности крайне весомое значение. С помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики:

в области стратегического планирования;

бизнес - моделирования;

менеджмента (моделирование различного рода финансовых проектов, управление производством);

реинжиниринга;

проектирования (актуально применение имитационного моделирования в области инвестиционно-технологического проектирования);

моделирования и прогнозирования социально-экономического развития региональных и городских систем.

§2.2 Разработка статистической имитационной модели по оценке и анализу финансового состояния предприятия

Бурное развитие вычислительной техники, потребность в эффективных средствах разработки программного обеспечения привели к появлению на рынке целого ряда систем программирования, ориентированных на так называемую «быструю разработку», среди которых особо следует отметить Microsoft Visual Basic и Borland Delphi. В основе систем быстрой разработки лежит технология визуального проектирования и событийного программирования, суть которой заключается в том, что среда разработки берет на себя большую часть работы по генерации кода программы, оставляя программисту работу по конструированию диалоговых окон и написанию функций обработки событий.

Успех и популярность Delphi вызвал желание фирмы Borland распространить методы быстрой разработки на область профессионального программирования, что привело к появлению Borland С++ Builder.

С++ Builder - это среда быстрой разработки, в которой в качестве языка программирования используется язык С++ Builder (С++ Builder Language).

В качестве языка программирования для разработки компьютерной модели факторного анализа рентабельности был выбран Borland С++ Builder 6. Как и предыдущие версии, С++ Builder 6 позволяет создавать различные программы: от простейших однооконных приложений до программ управления распределенными базами.

С++ -- компилируемый строго типизированный язык программирования общего назначения. Поддерживает разные парадигмы программирования: процедурную, обобщённую, функциональную; наибольшее внимание уделено поддержке объектно-ориентированного программирования.

Объектно-ориентированное программирование (ООП) - технология, позволяющая достичь простоты структуры и управляемости очень крупных программных систем. Павловская Т.А. С/С++. Программирование на языке высокого уровня

ООП - это не просто набор новых средств, добавленных в язык, ООП часто называют новой парадигмой программирования. Термин «парадигма» означает набор теорий, стандартов и методов, которые совместно представляют собой способ организации знаний - иными словами, способ видения мира. В программировании этот термин используется для определения модели вычислений и данных. Объектно-ориентированная программа строится в терминах объектов и их взаимосвязей.

С++ разрабатывался таким образом, чтобы предоставить возможность рационально структурировать большие программы, и чтобы один человек мог работать с большим объемом кода.

Все типы языка С++ можно разделить на основные и составные. В языке С++ определено шесть основных типов данных для представления целых, вещественных, символьных и логических величин. На основе этих типов программист может вводить описание составных типов. К ним относятся массивы, перечисления, функции, структуры, ссылки, указатели, объединения и классы.

Алфавит С++ включает:

прописные и строчные латинские буквы и знак подчеркивания;

арабские цифры от 0 до 9;

специальные знаки;

пробельные символы: пробел, символы табуляции, символы перехода на новую строку.

С++:

разработан как универсальный язык со статическими типами данных, эффективностью и переносимостью языка Си;

разработан так, чтобы непосредственно и всесторонне поддерживать множество стилей программирования (процедурное программирование, абстракцию данных, объектно-ориентированное программирование и обобщённое программирование);

разработан так, чтобы давать программисту свободу выбора, даже если это даёт ему возможность выбирать неправильно.

избегает таких особенностей, которые зависят от платформы или не являются универсальными;

не накладывает никакой избыточной нагрузки на программу, не использующую какие-либо возможности;

разработан так, чтобы не требовать слишком усложнённой среды программирования.

Достоинства языка C++:

Масштабируемость. На языке C++ разрабатывают программы для самых различных платформ и систем.

Возможность работы на низком уровне с памятью, адресами, портами. Что, при неосторожном использовании, может легко превратиться в недостаток.

Возможность создания обобщенных алгоритмов для разных типов данных, их специализация, и вычисления на этапе компиляции, используя шаблоны.

Borland С++ Builder может работать в среде операционных систем от Widows 98 до Widows XP. Особых требований по современным меркам, к ресурсам компьютера пакет не предъявляет: процессор должен быть типа Pentium или Celeron (рекомендуется Pentium II 400 Мгц); объем оперативной памяти должен составлять не менее 128 Мбайт (рекомендуется 256 Мбайт) и свободное дисковой пространство должно быть достаточным (для полной установки версии Enterprise необходимо приблизительно 750 Мбайт). Все эти требования подходят для предприятия ООО «Инфора».

Общий вид стартовой формы показан на рисунке 2.3.



Рисунок 2.3 - Общий вид стартовой формы

В нее включены следующие объекты управления:

восемь компонентов для изменения исходных данных;

четыре текстовых поля для вывода значений результатов моделирования;

командная кнопка «Расчет» для запуска расчетного модуля;

командная кнопка «Очистка» для очистки полей результатов расчета;

командная кнопка «Выход» для окончания работы программы.



Рисунок 2.4 - Схема алгоритма процедур обработки объектов

После нажатия кнопки «Старт» активизируется стартовая форма. С этого момента программа находится в режиме ожидания действий пользователя.

Изменение данных - действие, заключающееся в корректировке исходных данных. Необходимые изменения вносятся в соответствующие текстовые поля.

Расчет - действие, заключающееся в нажатии (с помощью мыши) кнопки «Расчет». В процедуре, связанной с этой кнопкой, оператор преобразование данных осуществляет перевод исходных данных из символьной формы в числовую. Затем происходит обращение к модулю общего назначения «Модуль». После окончания работы модуля и выдачи на экран результатов моделирования работа процедуры, связанной с кнопкой «Расчет», заканчивается. Программа вновь переходит в режим ожидания действий пользователя.

Очистка - на схеме обозначено действие пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Очистка». В процедуре, связанной с ней, производится очищение текстовых полей для вывода показателя эффективности и значения числового фактора. Затем может быть произведено изменение исходных данных и проведены новые расчеты с использованием кнопки «Расчет».

Выход - на схеме обозначено действие пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Выход». В результате работа программы прекращается.

§2.3 Экономическая эффективность внедрения имитационной модели, анализирующей финансовую деятельность ООО «Инфора»

Оценка эффективности и возврата инвестиций от внедрения системы - это, возможно, наиболее сложно формализуемый аспект внедрения системы автоматизации предприятия. В первую очередь потому, что эта система, с одной стороны, не является осознанной крайней необходимостью, а с другой, -- требует определенных расходов на внедрение и сопровождение.

Существует прямой эффект от внедрения, связанный с экономией средств на материалы, рабочее время сотрудников и т.д., и косвенный эффект, связанный с теми преимуществами для функционирования организации, которые дает система (прозрачность управления, контроль исполнительской дисциплины, возможность накопления знаний и др.).

Эффект второго типа оценить в общем случае очень сложно. Сложность эта не в том, что его невозможно оценить, а в том, что, оценка всегда будет экспертной, а такую оценку можно очень легко поставить под сомнение.

Рассчитаем, как изменится сумма прибыли и рентабельности в 2007 году после внедрения имитационной модели факторного анализа.

W=C*V,

где W - выручка; C - средняя цена; V - объем реализованной продукции.

W=4, 6875*2000 руб.

W=9375 руб.

Рассчитаем прибыль от реализации продукции после внедрения имитационной модели:

P=W-S,

где P - прибыль от реализации товарной продукции; W - выручка от реализации товарной продукции; S - полная себестоимость реализованной продукции.

P=9375-8100=1275 руб.

Прибыль от реализации продукции до внедрения имитационной модели:

P=9500,0375-8341,65=1158,3875 руб.

Рассчитаем рентабельность продаж после внедрения имитационной модели:

или (16%)

Рассчитаем рентабельность продаж до внедрения имитационной модели:

или (14%)

Для наглядности построим графики.

Рисунок 2.5 - График прибыли от реализации продукции

Рисунок 2.6 - График рентабельности продаж

Рассчитаем сумму затрат на создание и внедрение имитационной модели факторного анализа рентабельности.

Рассчитаем годовой прирост прибыли от реализации продукции у пользователя в после внедрения имитационной модели факторного анализа.

Эг = Р1 - Р2,

где Эг - прирост прибыли у пользователя в после внедрения проекта; Р1 - прибыль после внедрения; Р2 - прибыль до внедрения.

Эг = 1275 - 1158,3875

Эг= 116,6125 руб.

Рассчитаем срок окупаемости.

,

где Т - фактический срок окупаемости капитальных вложений; К - полные единовременные затраты на создание имитационной модели; Эг - прирост прибыли у пользователя в после внедрения проекта.

На разработку имитационной модели было потрачено 20 часов рабочего времени; если считать стоимость работы 1 часа 150 руб., тогда полные затраты на разработку модели можно рассчитать как:

К =150*20 =3000 руб.

Рассчитаем срок окупаемости имитационной модели факторного анализа рентабельности предприятия:

дней.

Выводы по второй главе

Во второй главе была построена имитационная модель, диагностирующая и прогнозирующая финансовые показатели предприятия. На основе имитационной модели были построены точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес-процессов. Так как программное обеспечение, реализующее имитационную модель бизнес-процесса, отслеживает статистические параметры ее элементов, оценка эффективности процесса была получена на основе анализа соответствующих входных и выходных данных.

Заключение

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что теоретическое рассмотрение поставленных задач доведено до практических рекомендаций; разработанные методики, алгоритмы и программы могут быть использованы в практической работе в ООО «Инфора» при анализе и прогнозе их деятельности, а также в качестве инструмента оперативного и стратегического управления коммерческой деятельностью хозяйствующего субъекта.

Практическое значение заключается в том, что внедрение имитационных моделей систем управления маркетингом на предприятиях не связано со сколько-нибудь значительными затратами на обучение и подготовку персонала вследствие простоты и наглядности предлагаемых алгоритмов.

Список использованных источников

Абрютина, М.С., Анализ финансово-экономической деятельности предприятия / М.С. Абрютина, А.В. Грачев. - М.: Делон Сервис, 1998. - 264с.

Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 228с.

Бенькович, Е.С. Практическое моделирование динамических систем / Е.С. Бенькович. - СПб, 2002. - 338с.

Васильков, Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб. пособие. / Ю.В. Васильков, Н.Н. Василькова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 256с.

Герасимов, Б.И. Экономический анализ: Учеб. пособие / Б.И. Герасимов, Т.М. Коновалова, С.П. Спиридонов. - Тамбов: ТГТУ, 2006. - 64с.

Грищенко, О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m67

Дисперсионный анализ. - Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/ textbook/modules/stanman.html

Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. - 3-е изд. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 368с.

Ефимова, М.Р. Общая теория статистики / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - М.:ИНФРА-М, 1996. - 377с.

Ипатова, Э.Р. Практикум по проектированию информационных систем: Учеб. пособие / Э.Р. Ипатова, Ю.В. Ипатов. - Магнитогорск: МаГУ, 2004. - 116с.

Ипатова, Э.Р. Введение в информационные системы: Учеб. пособие / Э.Р. Ипатова. - Магнитогорск: МаГУ, 2002. - 127с.

Ипатова, Э.Р. проектирование информационных систем: Учеб. пособие / Э.Р. Ипатова, Ю.В. Ипатов. - Магнитогорск: МаГУ, 2005. - 187с.

Кленин, А.Н. Математическая статистика для экономистов-статистиков / А.Н. Кленин, К.К. Шевченко. - М.: 1990.

Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336с.

Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 512с.

Ковалев, В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 560с.

Культин, Н.Б. Самоучитель С++ Builder / Н.Б. Культин. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 320с.

Любушин, Н.П. Теория экономического анализа / Н.П. Любушин, В.Б. Лещева, Е.А. Сучков. - М.: Юристъ, 2004. - 290с.

Мирзоев, А.А. Анализ ковариационный

Одинцов, И.Д. Теория статистики / И.Д. Одинцов. - М., 1998.

Павловская, Т.А. С/С++. Программирование на языке высокого уровня / Т.А. Павловская. - СПб.: Питер, 2002. - 464с.

Привалов, В.П. Анализ финансового состояния предприятия / В.П. Привалов, А.И. Ковалев. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2001. - 256с.

Проблематика анализа деятельности предприятий

Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - СПб.: Корона принт; М.: Альтекс-Л, 2004. - 384с.

Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / Г.В. Савицкая. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 336с.

Созинов, А.С. Обеспечение качества управления маркетинговыми процессами предприятия

Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент / Е.С. Стоянова. - М.: Перспектива, 2000. - 268с.

Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров: под ред. В.Э. Фигурнова. - М.: ИНФРА-М, 1998. - 528с.

Устав ООО «Инфора», 2005. - 7с.

Харченко, Л.П. Статистика. Курс лекций / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин. - Новосибирск, 1997. - 320с.

Четыркин, Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов / Е.М. Четыркин. -- М.: Дело Лтд, 1995. -- 320с.

Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа / А.Д. Шеремет, Р.С. Сайфулин. - М.: Инфра-М, 2001. - 232с.

Шивцова, Н.Д. Статистика: Учебно-методическое пособие / Н.Д. Шивцова, М.В. Кузнецова. - Магнитогорск: МаГУ, 2005. - 134с.

Шилдт, Г. Полный справочник по С++ / Г. Шилдт. - М.: Вильямс, 2006. - 800с.

Якушев, Я.Ф. Система методов статистического анализа и оценка эффективности финансовой деятельности ДКО

Размещено на Allbest.ru