Этапы формирования товарной политики как элемента стратегии предприятия на основании анализа хозяйственно-экономической среды

25984729,26

30627369,64

22045842,09

Март

5078,40

259779,90

1319266244,16

67485596444,01

25790146,56

Апрель

4689,90

288193,50

1351598695,65

83055493442,25

21995162,01

69302,10

3880198,70

16450940490,62

1442132308664,89

367600412,99

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 37 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата	X (средний доход потребителей)	Y (временные периоды)	XY	Y2	X2
Январь	1061,40	1,00	1061,40	1,00	1126569,96
Февраль	3836,80	2,00	7673,60	4,00	14721034,24
Март	2160,20	3,00	6480,60	9,00	4666464,04
Апрель	2261,40	4,00	9045,60	16,00	5113929,96
Май	684,10	5,00	3420,50	25,00	467992,81
Июнь	7611,40	6,00	45668,40	36,00	57933409,96
Июль	5219,40	7,00	36535,80	49,00	27242136,36
Август	3799,30	8,00	30394,40	64,00	14434680,49
Сентябрь	7163,90	9,00	64475,10	81,00	51321463,21
Октябрь	7769,70	10,00	77697,00	100,00	60368238,09
Ноябрь	2915,00	11,00	32065,00	121,00	8497225,00
Декабрь	5858,90	12,00	70306,80	144,00	34326709,21
Январь	3497,00	13,00	45461,00	169,00	12229009,00
Февраль	4695,30	14,00	65734,20	196,00	22045842,09
Март	5078,40	15,00	76176,00	225,00	25790146,56
Апрель	4689,90	16,00	75038,40	256,00	21995162,01
	68302,10	136,00	647233,80	1496,00	362280012,99

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 38 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата	X (средний доход потребителей)	Y (инвестиции в развитие)	XY	Y2	X2
Январь	1061,40	39237,00	41646151,80	1539542169,00	1126569,96
Февраль	3836,80	4372,00	16774489,60	19114384,00	14721034,24
Март	2160,20	20684,00	44681576,80	427827856,00	4666464,04
Апрель	2261,40	16274,00	36802023,60	264843076,00	5113929,96
Май	684,10	156767,00	107244304,70	24575892289,00	467992,81
Июнь	7611,40	5258,00	40020741,20	27646564,00	57933409,96
Июль	5219,40	75855,00	395917587,00	5753981025,00	27242136,36
Август	3799,30	145907,00	554344465,10	21288852649,00	14434680,49
Сентябрь	7163,90	33494,00	239947666,60	1121848036,00	51321463,21
Октябрь	7769,70	98107,00	762261957,90	9624983449,00	60368238,09
Ноябрь	2915,00	196428,00	572587620,00	38583959184,00	8497225,00
Декабрь	5858,90	179853,00	1053740741,70	32347101609,00	34326709,21
Январь	3497,00	149458,00	522654626,00	22337693764,00	12229009,00
Февраль	4695,30	1704,00	8000791,20	2903616,00	22045842,09
Март	5078,40	59903,00	304211395,20	3588369409,00	25790146,56
Апрель	4689,90	19686,00	92325371,40	387538596,00	21995162,01
	68302,10	1202987,00	4793161509,80	161892097675,00	362280012,99

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 39 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата	X (средний доход потребителей)	Y (маркетинговая политика)	XY	Y2	X2
Январь	1061,40	79,00	83850,60	6241,00	1126569,96
Февраль	3836,80	6,00	23020,80	36,00	14721034,24
Март	2160,20	42,00	90728,40	1764,00	4666464,04
Апрель	2261,40	15,00	33921,00	225,00	5113929,96
Май	684,10	36,00	24627,60	1296,00	467992,81
Июнь	7611,40	8,00	60891,20	64,00	57933409,96
Июль	5219,40	21,00	109607,40	441,00	27242136,36
Август	3799,30	68,00	258352,40	4624,00	14434680,49
Сентябрь	7163,90	27,00	193425,30	729,00	51321463,21
Октябрь	7769,70	83,00	644885,10	6889,00	60368238,09
Ноябрь	2915,00	53,00	154495,00	2809,00	8497225,00
Декабрь	5858,90	71,00	415981,90	5041,00	34326709,21
Январь	3497,00	80,00	279760,00	6400,00	12229009,00
Февраль	4695,30	3,00	14085,90	9,00	22045842,09
Март	5078,40	30,00	152352,00	900,00	25790146,56
Апрель	4689,90	61,00	286083,90	3721,00	21995162,01
	68302,10	683,00	2826068,50	41189,00	362280012,99

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:



где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Таблица 40 Данные для расчета коэффициента корреляции

Дата	X (средний доход потребителей)	Y (маркетинговая политика конкурентов)	XY	Y2	X2
Январь	1061,40	78,00	82789,20	6084,00	1126569,96
Февраль	3836,80	7,00	26857,60	49,00	14721034,24
Март	2160,20	40,00	86408,00	1600,00	4666464,04
Апрель	2261,40	12,00	27136,80	144,00	5113929,96
Май	684,10	39,00	26679,90	1521,00	467992,81
Июнь	7611,40	11,00	83725,40	121,00	57933409,96
Июль	5219,40	20,00	104388,00	400,00	27242136,36
Август	3799,30	70,00	265951,00	4900,00	14434680,49
Сентябрь	7163,90	32,00	229244,80	1024,00	51321463,21
Октябрь	7769,70	80,00	621576,00	6400,00	60368238,09
Ноябрь	2915,00	51,00	148665,00	2601,00	8497225,00
Декабрь	5858,90	73,00	427699,70	5329,00	34326709,21
Январь	3497,00	80,00	279760,00	6400,00	12229009,00
Февраль	4695,30	2,00	9390,60	4,00	22045842,09
Март	5078,40	30,00	152352,00	900,00	25790146,56
Апрель	4689,90	61,00	286083,90	3721,00	21995162,01
	68302,10	686,00	2858707,90	41198,00	362280012,99

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

где n - количество переменных.

Критерий t определяется по формуле:

,

где r - коэффициент корреляции для рассматриваемой пары переменных;

n - объем выборки.

Для каждого из коэффициентов корреляции проведем проверку данных гипотезы на 5%-ном и 1%-ном уравнениях значимости, используя двухсторонние критерии. То есть определим, существует ли для данных коэффициентов корреляции зависимости между парой переменных, соответственно, с 95%-ной и 99%-ной вероятностью. Если при столь высоком уровне вероятности зависимость будет подтверждена, то на она действительно существует.

Значение t на 5%-ном уровне значимости (=0,05/2=0,025, v=(n-2)=(16-2)=14) составляет: t0.025=2,145, а на 1%-ном уровне: t0.005=2,997.

Если значение расчетного критерия t больше, чем t0.025, то уровень значимости исследуемого коэффициента корреляции 5%, если значение расчетного критерия t больше, чем t0.005, то уровень значимости исследуемого коэффициента корреляции 1%.

Таблица 41 Коэффициенты корреляции исследуемых переменных и уровни их значимости

	Объем прибыли	Временные периоды	Инвестиции в развитие	Маркетинго вая политика	Маркетинговая политика конкурентов
Временные периоды	0,38	-	-	-	-
t-t0.025	- 0,59	-	-	-	-
t-t0.005	- 1,44	-	-	-	-
Инвестиции в развитие	0,81	0,25	-	-	-
t-t0.025	3,01	- 1,17	-	-	-
t-t0.005	2,16	- 2,02	-	-	-
Маркетинговая политика	0,62	0,2	0,59	-	-
t-t0.025	0,81	- 1,38	0,58	-	-
t-t0.005	- 0,04	- 2,23	- 0,27	-	-
Маркетинговая политика конкурентов	0,62	0,2	0,6	1,00	-
t-t0.025	0,81	- 1,36	0,67	43,64	-
t-t0.005	- 0,04	- 2,22	- 0,18	42,78	-
Средний доход потребителей	- 0,06	0,43	- 0,15	- 0,1	- 0,08
t-t0.025	- 1,92	- 0,36	- 1,57	- 1,78	- 1,86
t-t0.005	- 2,77	- 1,22	- 2,42	- 2,63	- 2,71

Между генеральной совокупностью объема прибыли и временным периодом коэффициент корреляции равен 0,38 это говорит о существовании между зависимой и независимой переменной линейной связи. Компания N может использовать эту связь для повышения эффективности своей деятельности.

Между генеральной совокупностью объема прибыли и инвестициями в развитие коэффициент корреляции равен 0,81 это говорит о существовании между зависимой и независимой переменной сильной линейной связи. Компания N может использовать эту связь для повышения эффективности своей деятельности.

Между генеральной совокупностью объема прибыли и маркетинговой политикой коэффициент корреляции равен 0,62 это говорит о существовании между зависимой и независимой переменной сильной линейной связи. Компания N может использовать эту связь для повышения эффективности своей деятельности.

Между генеральной совокупностью объема прибыли и маркетинговой политикой конкурентов коэффициент корреляции равен 0,62 это говорит о существовании между зависимой и независимой переменной сильной линейной связи. Компания N может использовать эту связь для повышения эффективности своей деятельности.

Между генеральной совокупностью объема прибыли и средним доходом потребителей не существует связи, так как коэффициент корреляции равен - 0,06 и эта зависимость дает возможность использования зависимой и независимой переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной временной период и инвестициями в развитие существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,25 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной временной период и маркетинговой политикой существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,2 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной временной период и маркетинговой политикой конкурентов существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,2 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной временной период и средним доходом потребителей существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,43 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной инвестиции в развитие и маркетинговой политикой существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,59 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной инвестиции в развитие и маркетинговой политикой конкурентов существует положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 0,6 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной инвестиции в развитие и средним доходом потребителей не существует связи, так как коэффициент корреляции равен - 0,15 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной маркетинговая политика и маркетинговой политикой конкурентов существует сильная положительная связь, так как коэффициент корреляции равен 1,00 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной маркетинговая политика и средним доходом потребителей не существует связи, так как коэффициент корреляции равен - 0,10 и эта зависимость дает возможность использования этих независимых переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Между независимой переменной маркетинговая политика конкурентов и средним доходом потребителей не существует связи, так как коэффициент корреляции равен - 0,08 и эта зависимость дает возможность использования этих независимый переменных при анализе и прогнозировании объема прибыли.

Уравнение линейной регрессии имеет вид:

y = a-b*x,

где a - параметры, характеризующие точки пересечения с осью ординат;

b - коэффициент наклона линии регрессии;

Уравнения для расчетов уравнений линейной регрессии имеют вид:

,

где n - количество переменных;

x - переменные;

y - переменные.

.

Объем прибыли и инвестиции в развитие:

Маркетинговая политика и маркетинговая политика конкурентов:

Таблица 42 Уравнения линейной регрессии для переменных с высоким показателем корреляции

Зависимая переменная (наименование)	Независимая переменная (наименование)	Уравнение линейной регрессии
Объем прибыли	Инвестиции в развитие	y=81375,06 + 2,14x

Таблица 43 Уравнения линейной регрессии для переменных с высоким показателем корреляции

Независимая переменная (наименование)	Независимая переменная (наименование)	Уравнение линейной регрессии
Маркетинговая политика	Маркетинговая политика конкурентов	y=61,65 - 0,44x

Уравнение линейной регрессии переменных объем прибыли и инвестиции в развитие. Если вложить 1 у.д.е. в инвестиции в развитие, то объем прибыли будет равен 2,14, если не вкладывать в инвестиции объем прибыли будет равен 81375,06 месяцев.

Уравнение линейной регрессии переменных маркетинговая политика и маркетинговая политика конкурентов. Если вложить 1 у.д.е. в изучение маркетинговой политики конкурентов, то маркетинговая политика увеличиться на 0,44 у.д.е., если не вкладывать в изучение, то результат от маркетинговой политики будет равен 61,65 у.д.е.

Определение для переменных с высоким показателем корреляции доверительный интервал для наклона линии регрессии b.

Доверительный интервал имеет вид:

,

где b - коэффициент наклона линии регрессии;

t(p/2),(n-2)-t - критерии оценки уровня достоверности с вероятностью p и (n-2) степенями свободы;

где - дисперсия распределение остатков вдоль линии регрессии генеральной совокупности;

- значения выборки независимой переменной;

- выборочное среднее независимой переменной;

где y - значения независимой переменной.

Расчеты для переменных с высоким показателем корреляции:

Объем прибыли и инвестиции в развитие -

С вероятностью 99% можно сказать, что значение b лежит между 2,5 и 1,78 объема прибыли на 1 у.д.е. затрат на рекламу и 1% - вероятность, что значение b лежит вне данного интервала.

Маркетинговая политика и маркетинговая политика конкурентов -

С вероятностью 99% можно сказать, что значение b лежит между - 0,2255 у.д.е. и - 0,6545 у.д.е. маркетинговой политики на 1 у.д.е. затрат на рекламу и 1% - вероятность, что значение b лежит вне данного интервала.

Выводы по четвертому этапу принятия решения:

Пара зависимых и независимых переменных объема прибыли и инвестиции в развитие характеризуются сильной взаимозависимостью, коэффициент корреляции равен 0,81.

Пара зависимых и независимых переменных объема прибыли и маркетинговая политика характеризуются сильной взаимозависимостью, коэффициент корреляции равен 0,62.

Пара зависимых и независимых переменных объема прибыли и маркетинговая политика конкурентов характеризуются сильной взаимозависимостью, коэффициент корреляции равен 0,62.

Пара независимых переменных маркетинговая политика и маркетинговая политика конкурентов характеризуются сильной взаимозависимостью, коэффициент корреляции равен 1,00.

Для пар переменных объем прибыли и инвестиции в развитие, коэффициент наклона линии регрессии показывает, что если вложить 1 у.д.е. в инвестиции в развитие, то временной период получения прибыли будет равен 2,14. Доверительный интервал лежит между 2,5 и 1,78 объема прибыли на 1 у.д.е. затрат на рекламу и 1% - вероятность, что значение b лежит вне данного интервала.

Для пар переменных маркетинговая политика и маркетинговая политика конкурентов, коэффициент наклона линии регрессии показывает, что если вложить 1 у.д.е. в изучение маркетинговой политики конкурентов, то эффект от маркетинговой политики компании N увеличится на 0,44 у.д.е. Доверительный интервал лежит между - 0,2255 у.д.е. и -0,6545 маркетинговой политики на 1 у.д.е. затрат на рекламу и 1% - вероятность, что значение b лежит вне данного интервала.

На основании проведенного анализа можно порекомендовать обратить внимание на распределение в сторону инвестиций в развитие, маркетинговую политику конкурентов для увеличения объема прибыли.

5. Анализ портфеля стратегических бизнес единиц предприятия

Ранее был проведен анализ по всем группам выпускаемой предприятием продукции. По каждой группе была сформирована совокупность наиболее перспективных изделий. Для организации или расширения выпуска данной продукции необходимо принять решение о распределении выпускаемых ассортиментных групп по стратегическим бизнес единицам компании.

Компания N включает несколько бизнес единиц, десять из которых обладают необходимым оборудованием и персоналом для выпуска продукции любой из рассматриваемых ассортиментных групп.

Каждая из стратегических бизнес единиц представляет собой отдельное предприятие, которое выступает на рынке с изделиями выпускаемой ассортиментной группы как самостоятельный производитель в своей конкурентной группе. Это дает возможность определить перспективность направление деятельности той или иной стратегической бизнес единицы.

В настоящее время каждая из рассматриваемых десяти стратегических бизнес единиц занимается выпуском некоторого ассортиментного ряда, с различной эффективностью и перспективами. Таким образом, производственные мощности некоторых из данных стратегических бизнес единиц было бы целесообразно перепрофилировать на выпуск более перспективных изделий, выявленных в ходе предыдущего анализа.

Таким образом, на заключительном этапе необходимо провести анализ стратегических бизнес единиц компании N, на основе методики бостонской консультативной группы, и сформировать предложения по совершенствованию стратегического портфеля компании.

Таблица 44 Данные о продажах стратегических единиц бизнеса компании N и их конкурентов

Стратегическая единица бизнеса	Продажи, млн. шт.	Продажи главного конкурента	Темп роста рынка, %	Фазы жизненного цикла
А	5,5	3,8	8,3	Спад
Б	1,3	9,3	14,8	Насыщение
В	1,4	6,5	15,8	Насыщение
Г	1,7	7,0	38,1	Рост
Д	2,9	7,9	13,1	Насыщение
Е	7,8	9,9	20,8	Зрелость
Ж	0,1	9,2	22,9	Зрелость
З	2,7	5,6	34,2	Рост
И	6,0	4,0	48,0	Рост
К	0,8	9,8	-10,5	Спад

Анализ исходит из допущения, что темпы роста рынка стратегических единиц бизнеса компании N распределены по нормальному закону со средним и дисперсией :



где - средний темп роста;

xi - темпы роста по i-ой стратегической единицы бизнеса;

n - количество стратегических единиц бизнеса по компании;

- дисперсия.

Выводы по пятому этапу принятия решения:

На основании портфельной матрицы Бостонской консультационной группы можно охарактеризовать, как сбалансированный портфель, так как стратегические бизнес единицы распределены так: 1 - «дойные коровы», 2 - «звезды», 4 - «собаки» и 3 - «кошки». Но в тоже время надо сказать, что ситуация скоро может змениться так как стратегическая бизнес единица «А» может перейти из позиции «дойной коровы» к «собаке» и у нее наблюдается фаза жизненного цикла характеризуемая как спад. Так же надо сказать про другие бизнес единицы, характеризуемые такими фазами жизненного цикла как: Б - насыщение и его стратегией является снижение доли рынка из-за небольшого темпа роста на рынке сбыта; В - насыщение и его стратегией является снижение доли рынка из-за значительного темпа роста на рынке сбыта; Г - рост и его стратегией является увеличение доли рынка из-за большого темпа роста на рынке сбыта; Д - насыщение и его стратегией является снижение доли рынка из-за незначительного темпа роста; Е - зрелость и его стратегией является увеличение доли рынка из-за значительного темпа роста на рынке сбыта; Ж - зрелость и его стратегией является увеличение доли рынка из-за значительного темпа роста на рынке сбыта; З - рост и его стратегией является увеличение доли рынка из-за большого темпа роста на рынке сбыта; И - рост и его стратегией является увеличение доли рынка из-за значительного темпа роста на рынке сбыта; К - спад и его стратегией является снижением доли рынка из-за его отрицательного темпа роста на рынке сбыта.

Компании N можно порекомендовать для единиц бизнеса, которые находятся в положении на матрице как «дойная корова» такие мероприятия как: проведение напоминающей рекламы, скидки с цен, поддержание каналов сбыта. Эти мероприятия особенно нужны для единиц бизнеса «А», которые характеризуется падением сбыта и снижением прибыли.

Для единиц бизнеса, которые находятся в положении на матрице как «звезда» такие мероприятия как: увеличение объема сырья и затрат на рекламу.

Для единиц бизнеса, которые находятся в положении на матрице как «собака» такие мероприятия как: переход на один сегмент рынка, снижение цен, уход с рынка.

Для единиц бизнеса, которые находятся в положении на матрице как «кошка». Им нужны сильные средства для раскрутки этих единиц бизнеса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Компании N можно порекомендовать:

Во-первых, на предприятии N произошли такие изменения в исследуемый период по сравнению с базисным:

Коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль увеличился в исследуемом периоде по сравнению с базисным с 0.045 до 0.5. В то же время, индекс рентабельности продукции равен 1.3, что показывает рост рентабельности в исследуемом периоде. Индекс коэффициента валовой прибыли (11.6) показывает рост нормы прибыли в исследуемом периоде. Индекс коэффициента реализации продукции показывает снижение данного показателя, следовательно, можно предположить, что коэффициент отдачи товарной продукции на прибыль повысился не за счет сокращения запасов готовой продукции на складе.

Увеличение коэффициента рентабельности основных производственных фондов с 0.048 до 0.15 говорит о более эффективном их использовании. Но в то же время снижение коэффициента фондоотдачи (0.93) показывает, что увеличение прибыли было достигнуто за счет других факторов, а эффективность основных фондов либо снизилась, либо возрастала непропорционально их наращиванию. При этом наблюдается рост коэффициентов рентабельности (2.96) и снижение оборачиваемости оборотных средств (0.7). трудовые ресурсы используются менее эффективно в исследуемом периоде по сравнению с базисным, согласно коэффициентам прибыли на одного работника (0.3) и производительности труда (0.25). Это свидетельствует об ухудшении организации производства, труда и управления.

Увеличение коэффициента рентабельности оборотных средств (индекс 2.96), при условии уровня прибыли в исследуемом периоде по сравнению с базисным, говорит об уменьшении оборотных средств в организации.

Во-вторых, при проведении анализа и разработки направлений повышения рациональности ассортиментной политики компании, ситуация меняется в лучшую сторону и поэтому компании N рекомендуется проведение разработанных мероприятий для нее.

В-третьих, при прогнозировании объема продаж изделия выбранной ассортиментной позиции было выявлено, что наиболее адекватно отражает реальную рыночную ситуацию аддитивная модель. В выбранной модели были спрогнозированы объемы реализации на 14, 15, 16 кварталы:

На 14 квартал 753.53925 20.24667

На 15 квартал 610.22075 20.24667

На 16 квартал 854.90225 20.24667

В-четвертых, при определении степени совокупности факторов на объем прибыли было обнаружено, что можно порекомендовать компании обратить внимание на эффективность распределение ресурсов в сторону инвестиций в развитие (они влияют на объем прибыли), маркетинговую политику и изучения маркетинговой политики конкурентов для увеличения объема прибыли.

В-пятых, при анализе портфеля стратегических единиц бизнеса предприятия было выявлено, что надо обратить на бизнес единицу «А», так как ее нынешнее положение стремиться к снижению доли рынка и ее фаза жизненного цикла характеризуется как спад, для этой бизнес единицы особенно важны мероприятия по поддержанию ее это напоминающая реклама и скидки, поддержание каналов сбыта. ???Такие же для стратегической бизнес единицы Д можно применить мероприятия, такие как переход, на один сегмент рынка, снижение цены, потому что ее фаза жизненного цикла характеризуется как насыщение, а доля рынка очень маленькая. Для стратегической единицы бизнеса К нужно применить мероприятия, такие как переход, на один сегмент рынка, снижение цены или уход с рынка, потому что ее фаза жизненного цикла характеризуется спадом, а доля рынка небольшая. Для других бизнес единиц можно порекомендовать проведение рекламных компаний и вложение существенных средств, для их раскрутки или получение еще большей прибыли от них.

Список используемой литературы и источников

1. Аунапу Ф.Ф. Научные методы принятия решения. - М.: Экономика, 1974.

2. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: Человек, стратегия, организация, процесс: Учебник. - М.: Гардарика, 1996.

3. Гончаров В.В. В поисках совершенствования управления: Руководство для высшего управленческого персонала. - М.: МНИИ, 1996.

4. Дункан У.Дж. Основополагающие идеи в менеджменте: Пер. с анг. - М.: Дело, 1996.

5. Саломатин Н.А. Оперативное управление производством. - М.: ГАУ, Ротапринт, 1993.

6. Саломатин Н.А. формирование производственных программ для обрабатывающих цехов машиностроительного предприятия: Проблемная лекция. - М.: ГАУ, Ротапринт, 1993.

7. Саломатин Н.А., Фель А.В., Шаламова Н.Г. новые информационные технологии в управление производством. - М.: ГАУ, 1996.

8. Шеко П. Социально-экономическое обоснование организационной формы бизнеса // Проблемы теории и практики управления. 1995. №2.