Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Статистический анализ взаимосвязей сегментов финансового рынка России

Диссертация: Статистический анализ взаимосвязей сегментов финансового рынка России
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Вследствие кризисных явлений на мировых финансовых рынках уже в IV квартале 1997 г. изменилось состояние фондового рынка РФ. Произошло значительное падение котировок акций практически всех эмитентов, снизились объемы торгов. Положение еще усугубилось в августе 1998 г. Финансовый рынок перешел в качественно иное состояние. Были приняты изменения в валютной политике и тактике обслуживания… Читать ещё >

Содержание

  • А Гпава 1. Структура и функционирование финансового рынка
    • 1. 1. Значение финансового рынка в экономике
    • 1. 2. Современное состояние и проблемы финансового рынка России
    • 1. 3. Методы анализа финансового рынка
  • Гпава 2. Методика многомерного статистического анализа состояния финансового рынка стран с переходной экономикой
    • 2. 1. Эконометрическое моделирование
    • 2. 2. Методика построения множественных регрессионных моделей на основе временной выборки
      • 2. 2. 1. Требования к исходным статистическим данным
      • 2. 2. 2. Выявление объясняющих факторов для регрессионной модели
      • 2. 2. 3. Построение множественной регрессионной модели
      • 2. 2. 4. Особенности построения линейных регрессионных моделей с переменной структурой данных. ы
    • 2. 3. Методика типологизации состояний макроэкономики
  • Глава 3. Построение эконометрической модели финансового рынка J России
    • 3. 1. Система показателей для комплексного анализа финансового рынка
    • 3. 2. Анализ взаимосвязей сегментов финансового рынка с макроэкономическими показателями
    • 3. 3. Эконометрическая модель финансового рынка
      • 3. 3. 1. Модель финансового рынка с введением фиктивной переменной, значения которой известны
      • 3. 3. 2. Типологизация состояний экономической системы
      • 3. 3. 3. Модель финансового рынка с введением фиктивных и лаговых переменных

Статистический анализ взаимосвязей сегментов финансового рынка России (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования.

Основой рыночной экономики является финансово-кредитная система, а одним из основополагающих ее звеньев — финансовый ранок. В странах с развитыми рыночными отношениями осознана практическая важность серьезных аналитических исследований финансовых рынков. В России финансовый рынок возродился сравнительно недавно. Его развитие и эффективная работа во многом зависят от профессионализма всех его участников, а в первую очередь, от органов, регулирующих его работу, формирующих денежную политику всего государства. В свою очередь рынок является одним из основных инструментов, с помощью которого регулируется деятельность всех экономических субъектов.

Для принятия эффективных решений участникам финансового рынка необходимо располагать, как первичной информацией о его показателях, так и о том, каким образом эти показатели взаимоувязаны с динамикой макроэкономических показателей, то есть необходимо располагать информацией о законах функционирования всей системы.

Поскольку экономика России не вписывается в стандартные модели развития ведущих капиталистических стран, то имеет место объективная необходимость в исследовании развития рынка финансов в отечественной экономике.

На данный момент накоплен достаточно большой объем информации, позволяющий проводить экономико-статистические исследования. Однако, в результате революционных изменений, а не последовательного развития, вся система или отдельные ее структуры переходят на качественно иной уровень, что не позволяет применять для исследований традиционные методы статистического анализа. Таким образом, сложные макроэкономические процессы заставляют искать новые модели развития финансового рынка России.

Разработка теоретических и прикладных аспектов проблемы развития национального финансового рынка в современных политических, t экономических и социальных условиях должна осуществляться в рамках глобальной стратегии общества и государства, на основе методов и принципов рыночного регулирования в сочетании с современными методами анализа. Большое значение в этом аспекте имеет научно-методическое обеспечение деятельности участников финансового рынка. Важнейшим инструментом такого обеспечения являются современные экономико-математические, включая статистические методы анализа и прогнозирования состояния финансового рынка.

Все это обусловило выбор темы диссертационного исследования, ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования

Цель диссертационной работы состоит в разработке и апробировании методологии комплексного статистического анализа зависимостей сегментов финансового рынка от макроэкономических показателей.

В связи с целью автором были поставлены и решены следующие задачи:

— проведение экономико-статистического анализа конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг, валютного рынка и рынка межбанковских кредитов и выявление основных тенденций и закономерностей их развития;

— построение системы статистических показателей для комплексного i.

7 анализа различных сегментов финансового рынка;

— разработка и апробация методики типологизации состояний финансового рынка;

— усовершенствование методики многомерного статистического анализа сегментов финансового рынка;

— построение эконометрической модели финансового рынка России.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает финансовый рынок, предметом исследования — совокупность показателей, характеризующих развитие различных сегментов финансового рынка, а также состояние макроэкономики.

Методологическая база исследования. Методологической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных специалистов по экономике, статистике, эконометрике, машинной обработке данных. При решении поставленных задач были использованы пакеты прикладных программ SPSS, STATISTICA, EXCEL, WORD, METASTOCK.

Информационную базу исследования составили материалы периодической печати, официальные статистические материалы ГКС РФ, результаты биржевых торгов корпоративными ценными бумагами крупнейших российских площадок и валютных торгов на ММВБ, а также данные, полученные из INTERNET.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методологических и теоретических подходов к анализу финансового рынка России и типологизации его состояний.

В диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

— усовершенствованная система статистических показателей конъюнктуры финансового рынка;

— типологизация состояний финансового рынка, основанная на применении методов многомерного статистического анализа;

— усовершенствованная методика построения множественных регрессионных моделей показателей финансового рынка в зависимости от влияния макроэкономических показателей России и мирового фондового рынка;

— комплексная оценка состояния и развития финансового рынка России на основе эконометрической модели.

Практическая значимость результатов исследования. Разработанные методики могут применяться для комплексного статистического анализа финансового рынка РФ и выявления основных типов состояния как макроэкономики в целом, так и финансового рынка в частности.

Результаты исследования могут использоваться в целях планирования макропоказателей и управления развитием финансового рынка. Предлагаемая эконометрическая модель может быть полезна для инвесторов и эмитентов с целью прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Заключение

.

Всесторонний экономико-статистический анализ развития финансового рынка Российской Федерации позволяет сформулировать следующие основные выводы.

1. Начало функционирования финансового рынка России относится к 1990 г. В период до 1997 г. наблюдалось стремительное развитие различных его сегментов.

Вследствие кризисных явлений на мировых финансовых рынках уже в IV квартале 1997 г. изменилось состояние фондового рынка РФ. Произошло значительное падение котировок акций практически всех эмитентов, снизились объемы торгов. Положение еще усугубилось в августе 1998 г. Финансовый рынок перешел в качественно иное состояние. Были приняты изменения в валютной политике и тактике обслуживания государственного долга. Количественные показатели, характеризующие конъюнктуру финансового рынка, были отброшены на несколько лет назад.

2. Исходя из принципов системного подхода к анализу финансового рынка, в работе при проведении многомерного статистического анализа рынка были отобраны переменные, отражающие наиболее значимые экономические категории:

— экономическая активность: объем промышленного производства, сальдо торгового баланса, инвестиции в основной капитал, денежные расходы и доходы населения;

— инфляция: индекс потребительских цен;

— государственные финансы: золотовалютные резервы, объем денежной массы,.

— мировые фондовые рынки: индекс DJ (Dow Jones) — индекс биржевой активности США, FTSE — фондовый индекс Великобритании, DAX фондовый индекс Германии, САС — фондовый индекс Франции, NIKKEI — индекс японского фондового рынка.

3. На основе корреляционного анализа показателей в различные периоды времени была доказана регрессионная неоднородность имеющихся в распоряжении исследователя исходных статистических данных. Отдельный анализ двух выборок показал, что, начиная с 1999 г., финансовый рынок стал более интегрирован в экономику страны. Его показатели стали более тесно связаны с показателями реальной экономики.

4. В диссертации предложена эконометрическая модель финансового рынка. Модель состоит из трех уравнений регрессии, объясняющих показатели финансового рынка. В соответствии с целью исследования была выбрана модель приведенного вида. Для упрощения процедуры оценивания параметров системы уравнений предложенная модель является рекурсивной. Для описания динамики индекса рынка корпоративных ценных бумаг наряду с макроэкономическими показателями используются показатели смежных секторов финансового рынка. В уравнении курса доллара используется процентная ставка по кредитам и экзогенные переменные. Уравнение регрессии процентных ставок строится только по показателям, не относящимся к финансовому рынку непосредственно.

5. В работе была предложена и апробирована методика типологозации состояний экономической среды, в которой действуют субъекты экономики. В результате были получены 3 основных кластера состояний экономики, которые отличаются друг от друга темпами и направлением развития: 1 кластер — периоды стабильного развития, 2 кластер — периоды кризиса, 3 кластер — конец-начало финансового года.

Результаты типологизации также использовались для определения значений фиктивных переменных при построении уравнений регрессии.

6. В целях использования всей имеющейся информации о развитии финансового рынка, начиная с 1997 г., в диссертации было предложено использование фиктивных переменных для построения множественной регрессионной модели показателей рынка.

Введение

фиктивной переменной, определенной с помощью методов типологизации, позволило повысить точность модели.

Полученная модель доказывает неоднородность данных, поскольку коэффициенты регрессии при фиктивных переменных значимы для индекса РТС и курса доллара.

Использование наряду с фиктивными лаговых переменных позволило значительно повысить адекватность модели, которая согласно множественному коэффициенту детерминации превысила 90% уровень. Так, для индекса РТС объясненная моделью вариация признака выросла на 28 пунктов с 69% до 97,1%.

Из системы одновременных уравнений следует, что определяющим показателем в формировании динамики финансовых рынков является уровень инфляции. Модель основана на взаимосвязи показателей финансового рынка с объемом денежной массы. Курс доллара определяется еще и золотовалютными резервами. Индекс РТС учитывает объемы производства и динамику мировых фондовых рынков.

7. Полученная в работе эконометрическая модель предлагается для прогнозирования показателей конъюнктуры финансового рынка в зависимости от макропеременных. Поскольку денежная политика государства весьма значительно сказывается на показателях финансового рынка, то модель может использоваться регулирующими органами в целях контроля и воздействия на финансовый рынок страны, а через него и на другие сферы экономики. Предлагаемая эконометрическая модель может быть полезна для инвесторов и эмитентов с целью прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. Корпоративные облигации инструмент финансирования реальной экономики. //Рынок ценных бумаг — 2000, № 12. — с. 18−22.
  2. В.Е. Факторный индексный анализ (Методология и проблемы).- М.: Статистика, 1977. 200 с.
  3. В.Е., Ильенкова С. Д., Сиротина Т. П., Смирнов С. А. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 1996.
  4. С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия. — 1968.
  5. С.А., Бежаева Л. Н. Классификация многомерных наблюдений. -М.: Статистика, 1974.
  6. С.А., Бухштабер В.М.: Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
  7. С.А., Енюков Е. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993. — 471 с.
  8. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.
  9. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022 с.
  10. Ю.Алексеев М. Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992.-352 с.
  11. П.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.:
  12. Физматгиз, 1963. 500 с. 12. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976.- 376 с.
  13. П. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. М.: Издательство МГУ, 1973. — 122 с.
  14. А., Эйзен С. Статистический анализ: подход и использование ЭВМ. М.: Мир, 1982. — 488 с.
  15. А. Российский рынок ценных бумаг в зеркале иностранной прессы. //Рынок ценных бумаг 1997, № 4. — с. 49−51.
  16. Банковское дело / Под ред. О. И. Лаврушина. М.: ББНКЦ, 1992. — 428 с.
  17. И.К. и др. Статистика рынка товаров и услуг. М.: Финансы и статистика, 1997.
  18. Л.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996.
  19. Биржевой портфель / Отв.ред. Ю. Б. Рубин, В. И. Солдаткин. М.: Соминтек, 1993. — 690 с.
  20. Ю., Гетце У. Инвестиционные расчеты. Калининград: Янтарный сказ, 1997.-450 с.
  21. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. М.: Мир, 1974. — 240 с.
  22. Е., Сиваков Д. В кубышке уже тесно. //Эксперт 2000, № 14.-с. 27−29.
  23. Р.Е. Некоторые методы классификации. Автоматический анализ изображений. М.: Мир, 1969. — с. 205−234.
  24. А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. М.: 1 Федеративная книготорговая компания, 1998. -352 с.
  25. В.М., Маслов В. К., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построение алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей. Прикладная статистика. Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1983. — т. 45, с. 126−144.
  26. Ван Хорн Дж. К Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика. 1997. — 800 с.
  27. Е.С., Овчаров Л. А. Прикладные задачи теории вероятностей. М.: Радио и связь, 1983. — 416 с.
  28. Ф.С. Экономические процессы переходной экономики. М.: Наука, 1995.
  29. С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.
  30. Г. М. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие для вузов под редакцией Гранберга А. Г. М.: Финансы и статистика, 1990. — 382 с.
  31. Я.П. Графические методы в статистике. М.: Статистика, 1968. -212 с.
  32. Н.И. Теория статистических показателей динамики. М.: Наука, 1977.
  33. Н.А., Френкель А. А. Опыт использования модели Бокса-Дженкинса для прогнозирования экономических показателей. Экономика и математические методы. М.: 1975.
  34. А.А. и др. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. -М.: ВЗФЭИ, 1991.
  35. А.А. К вопросу использования адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Вопросы эффективности и качества в системах управления народным хозяйством. М.: МЭСИ, 1980.
  36. А.А. Прогнозирование сезонных процессов на основе метода Тейла-Вейджа. Проблемные вопросы конструирования АСУ. М.: МЭСИ, 1985.
  37. К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М.: Мир, 1973.
  38. Г. Л. Общая теория статистики. М.: МГУ, 1987.
  39. Г. Л., Трудова М. Г. Краткий курс статистики. М.: 1963.
  40. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях./ Под ред. Т. В. Рябушкина. М.: Наука, 1982.
  41. В.П. Теоретические аспекты перестройки в экономике, М.: 1991 г.
  42. Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971.-313 с.
  43. К. Средние величины. М.: Статистика, 1970. — 448 с.
  44. Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. — 446 с.
  45. Э.Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.: Профико, 1993. — 445 с.
  46. К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1997. — 402 с.
  47. A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. — 243 с.
  48. A.M., Мхитарян B.C. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.
  49. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 1996.
  50. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998. -352 с.
  51. С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. -М.: Финансы и статистика, 1982. 216 с.
  52. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977, 128 с.
  53. И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. JL, ЛФЭИ, 1981.
  54. И.И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.
  55. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1995. — 368 с.
  56. М.Р. Применение метода группировок в анализе эффективности управления. М.: МЭСИ, 1987.
  57. М.Р., Рябцев В. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1991.
  58. В.М., Мучник И. Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. — 151 с.
  59. Л.Л. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. -с. 208−247.
  60. С.И., Турундаевский В. Б. Марковские случайные процессы в экономике. М.: МЭСИ, 1996. — 70 с.
  61. С. Прогнозируем движение финансового рынка. //Банковские технологии -1997, № 8.
  62. К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.
  63. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975.
  64. ГЛ., Кильдишев Г. С., Шмойлова Р. А. Статистическое изучение основных тенденций развития и взаимосвязи рядов динамик. -Томск: Издательство Томского государственного университета, 1985.
  65. С.Д. Менеджмент. М.: 1 994.
  66. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов/ Ильенкова С. Д., Гохберг JI.M., Ягудин С. Ю. и др.- Под ред. Ильенковой С. Д. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. — 327 с.
  67. Информатика в статистике: Словарь-справочник. М.: Финансы и статистика, 1994. — 208 с.
  68. А. Инвестиционные процессы в России: как и почему. //Банковские технологии 1998, № 7.
  69. Ю. Что должен знать частный инвестор. // Рынок ценных бумаг. 1999, № 7. — с. 8.
  70. Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. В кн.: Антология экономической классики. — М.: Экономика, 1993. — с. 137−241.
  71. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
  72. Г. С. Статистический анализ динамических рядов. М.: Статистика, 1974. — 44 с.
  73. Г. С., Аболенцев Ю. М. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978.
  74. А.Н., Шевченко К. К. Математическая статистика для экономистов-статистиков. М.: МЭСИ, 1990.
  75. JI.H. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.
  76. Количественные методы финансового анализа /Под ред. С. Дж. Брауна и М. П. Крицмена: Пер. с англ. М.: Инфра — М, 1996. — 336 с.
  77. Ю.Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1980.
  78. Ю.Г., Шмойлова Р. А. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: МЭСИ, 1985.
  79. В.А. Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. М.: 1992.
  80. А.А. и др. Статистическая обработка результатов экспериментов на микро-ЭВМ и программируемых калькуляторах. Л., Энергоатомиздат, 1991. — 304 с.
  81. Е. Финансовая математика. М.: Финансы и статистика, 1994. -271 с.
  82. О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1991.
  83. Г. Д. Национальное счетоводство. М.: Финансы и статистика, 1997.
  84. Г. Д., Башкатов Б. И., Пономаренко А. И. и др. Система национальных счетов и платежный баланс России. Учебное пособие. -М.-МЭСИ, 1995.- 156 с.
  85. Курс социально-экономической статистики./ Под ред. Назарова М. Г. Издание 2-е. М.: Финансы и статистика, 1985. — 607 с.
  86. Л.И. Популярный экономико-математический словарь. -М.: Знание, 1990. -256 с.
  87. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. — 325 с.
  88. Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1997. — 43 с.
  89. Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997. — 248 с.
  90. А. Принципы экономической науки. М.: Прогресс, 1993. -1070 с.
  91. Математико-статистический анализ на программируемых микрокалькуляторах /Под ред. В. В. Шуракова. М.: Финансы и статистика, 1991. — 167 с.
  92. А. Инфраструктура российского рынка. М.: 1995.
  93. И.С. Финансовый анализ ценных бумаг: Курс лекций. М.: Финансы и статистика, 1998. — 360 с.
  94. В. Над пропастью во лжи. // Рынок ценных бумаг. 1998, № 9. — с. 3−7.
  95. B.C., Бамбаева Н. Я., Балинтова Д. Компьютерные исследования временных рядов и взаимосвязи показателей с использованием пакета Mesosaur. М.: МЭСИ, 1996. — 80 с.
  96. B.C., Трошин Л. И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.
  97. B.C., Трошин Л. И. Статистический анализ многомерных совокупностей. М.: МЭСИ, 1992.
  98. О’Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. М.: Дело ЛТД, 1995. — 208 с.
  99. Общая теория статистики. Под редакцией Боярского, А .Я., Громыко ПЛ.-М.: МГУ, 1985.-375 с.
  100. Общая теория статистики. Статистическая методология в коммерческой деятельности. Учебник под ред. Спирина А. А., Башиной О. Э. М.: Финансы и статистика, 1994.
  101. О.Г. Игры на рынке валютных фьючерсов. М.: Инфра-М, 1995.-64 с.
  102. А.А., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: Расчет и риск М.: Инфра-М, 1994. — 192 с.
  103. Н.В. Теоретические основы индексного анализа. М.: Госстатиздат, 1960. — 267 с.
  104. .Г. Группировка и системы статистических показателей. -М.: Статистика, 1971.
  105. В.А., Горчаков А. А. Методы и модели экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1980.
  106. В.А., Скучалина J1.M. Обобщение моделей экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1982.
  107. Правила торгов в Секции срочного рынка ММВБ
  108. Принципы функционирования срочного рынка / Обзор. ММВБ, 1997.
  109. Российский статистический ежегодник 1996. М.: Государственный комитет по статистике Российской Федерации, 1996. — 1202 с.
  110. . Тенденции развития экономики и фондового рынка. //Рынок ценных бумаг. 2000, № 12. — с. 14−17.
  111. К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. М.: Инфра-М, 1994.-288 с.
  112. П. Экономика. -М.: Машиностроение, 1993. 715 с.
  113. А.С. Кризис экономики России и пути ее оздоровления. М, 1992.
  114. Дж.Ф. Управление финансами в коммерческих банках. М.: Catallaxy, 1994. — 937 с.
  115. Н.А. Применение теории неопределенности в экономике. -М.: МЭСИ, 1996.- 136 с.
  116. Социально экономическое положение России. Январь — апрель 1997 года. — Государственный комитет по статистике РФ.
  117. Статистический словарь / Гл. ред. М. А. Королев. М.: Финансы и статистика, 1989.
  118. Статистический словарь. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Финансы и статистика, 1989. — 623 с.
  119. Статистическое моделирование и прогнозирование./ Под ред.А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990.
  120. И.П. Общая теория статистики. Издание 2-е, переработанное и дополненное. М.: Статистика, 1978. — 393 с.
  121. Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Статистика, 1990.
  122. И.Е. Статистика финансов. Минск: Высшая школа, 1994. -224 с.
  123. Л.И., Мхитарян B.C. Корреляционный и регрессионный анализ. М.: МЭСИ, 1981.
  124. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.-272 с.
  125. Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.
  126. А.А. Производительность труда. Проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984.
  127. Хелена Хессел. Суверенный рейтинг Российской Федерации. //Рынок ценных бумаг. 1999, № 5. — с. 25.
  128. Дж.Р. Стоимость и капитал. М.: Прогресс, 1993. — 490 с.
  129. Е., Воеводская Н. Современное состояние и проблемы финансового рынка России. // Рынок ценных бумаг 1999, № 7. — с. 37−43
  130. Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. — 276 с.
  131. У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции. Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1999. — 1028 с.
  132. А.Д., Сайфуллин Р. С. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М, 1995. — 176 с.
  133. Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. М.: Финансы и статистика, 1993. — 138 с.
  134. М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решения. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.
  135. Berndt E.R. The practice of econometrics. Classic and contemporary. Addison-Wesley Publishing Company. Reading-Massachusetts-Menlo Parc-California, 1990.
  136. Dougherty C. Introduction to econometrics. Oxford University Press. New York-Oxford, 1992.
  137. Goldberger A. A course in Econometrics. Cambridge-Mass.: Harvard University Press, 1990.
  138. Green W.H. Econometrics analysis. Macmillan Publishing Company, New York, 1993. ь
Заполнить форму текущей работой

На отлично!