Наукові конференції, Научные конференции » Актуальні проблеми сучасної науки (17-19.10.13) » Капленко Г. В. ДЕЯКІ МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВЧОГО ПОПИТУ

Капленко Г. В. ДЕЯКІ МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВЧОГО ПОПИТУ

Категорія: Актуальні проблеми сучасної науки (17-19.10.13), Економіка

УДК 338.1

 

ДЕЯКІ МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВЧОГО ПОПИТУ

Капленко Г. В.

Львівська державна фінансова академія, Україна, Львів

У даній статті висвітлено суть, види прогнозів споживчого попиту, систематизовано й охарактеризовано принципи та методи їх розробки, розкрито особливості основних класів прогностичних економіко-математичних моделей.

Ключові слова: споживчий попит, принципи, прогнози, імовірність, метод, експертні оцінки, економіко-математичне моделювання, нормативні методи, моделі, норми споживання.

 

Капленко Г. В. НЕКОТОРЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СПРОСА/ Львовская государственная финансовая академия, Украина, Львов

Аннотация. В статье освещены суть, виды прогнозов потребительского спроса, систематизированы и охарактеризованы принципы и методы их разработки, раскрыты особенности основных классов прогностических экономико-математических моделей спроса.

Ключевые слова: потребительский спрос, принципы, прогнозы, вероятность, метод, экспертные оценки, экономико-математическое моделирование, нормативные методы, модели, нормы потребления.

 

Kaplenko H. V. SOME METHODOLOGICAL ASPECTS OF FORECASTING OF CONSUMER DEMAND/ Lviv State Academy of Finance, Ukraine, Lviv

This article discusses the nature, types forecasts of consumer demand, systematizedand described the principles and methods of development, are opened the main features of classes prognostic mathematical economics models.

Keywords: consumer demand, principles, forecasts, method, expert estimates, economic-mathematical modeling, normative methods, models, rates of consumption.

 

У 1960–1980-х роках українські економісти зробили вагомий внесок у розробку методологічних проблем прогнозування споживчого попиту. Особливо значущими були наукові результати, отримані в Українському науково-дослідному інституті торгівлі й громадського харчування, Українському філіалі Всесоюзного науково-дослідного інституту з вивчення попиту населення на товари народного споживання й кон’юнктури торгівлі, Українському філіалі Центральної науково-дослідної лабораторії з вивчення попиту Центросоюзу (пізніше – Всесоюзного науково-дослідного інституту економіки кооперативної торгівлі та Всесоюзного науково-дослідного інституту споживчої кооперації) та Львівському філіалі останньої. Проте починаючи від 1990-х років інтерес до вказаних проблем у середовищі українських науковців різко впав, що, взагалі кажучи, дуже складно пояснити з огляду на ту надзвичайно важливу роль, яка в ринковій економіці належить прогнозам споживчого попиту. Тому сьогодні в цій царині є чимало проблем, що потребують вирішення. Мета даної роботи – привернути увагу до тих з них, які пов’язані із сутністю й класифікацією прогнозів споживчого попиту, принципами й систематизацією методичного інструментарію їх розробки.

Прогноз споживчого попиту – це кінцевий результат, підсумок його прогнозування, яке являє собою процес визначення майбутнього стану й розвитку цього соціально-економічного феномену. Хоча він, як і будь-який інший прогноз, має ймовірнісний характер, із цього автоматично не випливає правомірність використання ймовірнісно-статистичних методів під час його розробки та верифікації. Зокрема, воно не є прийнятним тоді, коли інформаційною основою прогнозування попиту служать дані суцільного спостереження, що в господарській практиці має місце найчастіше. Річ у тому, що, говорячи словами відомого фахівця з теорії ймовірностей та математичної статистики В. Тутубаліна, «грубою помилкою… є застосування поняття вибірки й пов’язаних із цим поняттям методів статистичної обробки даних у тих випадках, коли говорити про повторення сукупності з п спостережень за умов статистичної однорідності немає сенсу» [13, с. 100 ]. Саме з таких міркувань виходив визначний представник статистичної науки Н. Дружинін, коли, зазначивши, що «судження про майбутнє завжди має ймовірнісний характер», застеріг, що у випадку прогнозування на основі економічного часового ряду немає підстав виражати ступінь упевненості в настанні очікуваної події у величині математичної ймовірності, яку в даному випадку заступає логічна ймовірність [3, с. 15 ].

Щоправда, логічна ймовірність є одним із різновидів суб’єктивної, з якою пов’язаний байєсівський підхід до статистичного дослідження, – підхід, за якого «…немає необхідності брати до уваги міркування, які стосуються виборок, що повторюються» [5, с. 386]. Та навіть автор фундаментальної праці, яка була написана з метою поширення використання байєсівської теорії в економетричних дослідженнях, змушений був висловити таке побоювання: «Чи сам товар (байєсівська теорія. – Г. К.) добрий лише в теорії, а не на практиці? Боюсь, що вірне останнє» [7, с. 36].

Забезпечення належної якості прогнозів споживчого попиту передбачає необхідність дотримання певних принципів. З-поміж них найбільш важливими є такі: 1) неперервність прогнозування попиту, яка означає необхідність коректування прогнозів в міру надходження нової інформації про попит; 2) узгодження поточних прогнозів попиту з перспективними; 3) багатоваріантність прогнозів попиту; 4) узгодження прогнозів попиту з іншими соціально-економічними прогнозами; 5) урахування динамічності попиту, що націлює на здійснення аналізу в аспекті можливості стрибка в розвитку попиту в прогнозному періоді; 6) узгодження прогнозів попиту в асортиментному й територіальному розрізі; 7) рентабельність прогнозування попиту, що передбачає перевищення економічного ефекту від його наслідків над затратами на нього (пор. : [6, с. 19 – 23; 10, с. 396].

Є намагання долучити до кола принципів прогнозування попиту вимогу зважування членів його базисного часового ряду за допомогою ваг, які зростають у міру наближення до прогнозного періоду. Так, у праці [9] читаємо: «Згідно із…. методом Брауна припускається, що коли, наприклад, ряд значень попиту можна описати певною моделлю, то… більшу увагу необхідно приділити більш свіжій інформації. Здається вельми розумним, що з погляду прогнозу вага кожного спостереження за відліку справа наліво повинна з кожним моментом часу спадати» [9, с. 32]. На наш погляд, таке бачення справи є неприйнятним, бо ігнорує, зокрема, так звану теорію відлуння, за якою «…попит на заміну благ тривалого вжитку… повторюється як відлуння через проміжки часу, що дорівнюють періодам зносу цих благ» [16, с. 86].

Переходячи до питання про класифікацію прогнозів попиту, зазначимо, що в літературі існують різні підходи до його вирішення (див., наприклад, [6, с. 40 – 49; 11, с. 169 – 174] ). Їх узагальнення дозволяє вважати найважливішими такі критерії класифікації:

1) характер кінцевого результату прогнозування. Відповідно до нього прогнози споживчого попиту поділяються: а) якісні прогнози, покликані виявити загальні напрями динаміки попиту, перспективні тенденції розвитку його структури; б) кількісні прогнози, призначення яких полягає в тому, щоб давати кількісні оцінки майбутнього попиту;

2) тривалість інтервалу випередження прогнозу, тобто періоду часу від кінця базисного періоду до кінця прогнозного періоду. За цією ознакою часто розрізняють поточні прогнози – на період до одного року; короткострокові прогнози – на 2 роки; середньострокові – на 3–5 років; довгострокові – на 6–10 років;

3) ступінь деталізації товарного асортименту, за яким виділяють прогнози макро- і мікропопиту. Останні розробляються в розрізі деталізованого асортименту, тоді як перші є прогнозами попиту на товарні агрегати, у тому числі й прогнозами загального обсягу споживчого попиту;

4) тип прогнозних розрахунків. Відповідно до цієї ознаки розрізняються: а) цільові прогнози попиту, які одержують на основі встановлення певного цільового орієнтиру, зокрема раціональної або фізіологічної норми споживання, та визначення траєкторії майбутнього руху попиту, необхідної для досягнення цього орієнтиру; б) пошукові прогнози, які базуються на закономірностях розвитку попиту в минулому;

5) склад інформаційної основи прогнозування. Якщо її становлять виключно фактичні значення попиту, то прогнози можна назвати ендогенними. Коли ж вона включає й дані про фактори формування попиту, його прогнози є екзогенними. (пор.: [2, с. 183]);

6) територіальний, залежно від якого виділяються прогнози попиту для країни в цілому, у розрізі населених пунктів, районів, областей тощо;

7) кількість методів, використаних для розробки прогнозу. За цим критерієм розрізняють: а) прогнози, здійснені за допомогою одного методу, – симплексні; б) прогнози, зроблені двома методами, – дуплексні; в) прогнози, розроблені на основі трьох і більше методів, – комплексні.

Перш ніж перейти до обговорення методів прогнозування споживчого попиту, необхідно сказати про те, що саме слід розуміти під ними. Якщо відштовхуватися від визначення методів прогнозування, запропонованих, з одного боку, Є. Четиркіним [14, с. 8], а з другого – В. Каспіним і В. Лисичкіним [12, с. 76], то методом прогнозування споживчого попиту належить уважати сукупність теоретичних і практичних дій, що дозволяють на основі аналізу властивих йому зовнішніх й внутрішніх зв’язків винести судження певної достовірності щодо його майбутнього стану й розвитку. Є підстави вважати, що приблизно такого ж трактування дотримувався автор праці [6], коли на основі вивчення проблеми класифікації методів розробки прогнозів споживчого попиту виділив, за критерієм особливостей здійснення прогнозів, такі групи: 1) методи, засновані на використанні експертних оцінок; 2) нормативні методи, що передбачають використання фізіологічних й раціональних норм споживання та призначені для розробки цільових прогнозів; 3) методи економіко-математичного моделювання [6, с. 55]. На наш погляд, дана класифікація не може бути визнана цілком задовільною через такі мотиви:

1) існує досить широке коло товарів (запчастини до товарів тривалого вжитку, чимало будматеріалів тощо), для прогнозування попиту на які найбільше підходять прогнозні розрахунки на основі поширення на майбутні періоди фактичних рівнів споживання цих товарів. Це дає підстави говорити про існування такого самостійного методу прогнозування споживчого попиту, як нормативні розрахунки попиту на основі середніх фактичних норм споживання [11, с. 185–187];

2) автор розглядуваної класифікації не має рації, коли заперечує доцільність виділення компаративного методу як самостійного методу прогнозування споживчого попиту [6, с. 55–56]. Свою точку зору він обґрунтовує думкою, що цей метод не розрахований на отримання точних кількісних оцінок майбутнього попиту й практично не може їх дати, бо повних аналогів для зіставлень вибрати неможливо [6, с. 56]. Проте «точних» прогнозних оцінок попиту не гарантує жодний метод його прогнозування;

3) попит на товари тривалого вжитку є неоднорідним, оскільки складається з первинного попиту, попиту на заміну й додаткового. Кожна із цих складових має прогнозуватися окремо з тим, щоб прогноз попиту являв собою суму прогнозів цих складових. Прогнози, здійснені за такою логікою, є морфологічними, а тому правомірно виділити ще один самостійний метод прогнозування споживчого попиту – морфологічний.

Отож, маємо підстави говорити, що за критерієм особливостей здійснення прогнозів споживчого попиту маємо щонайменше шість його методів: 1) евристичний, себто метод експертних оцінок; 2) нормативно-цільовий; 3) економіко-математичне моделювання; 4) компаративний; 5) нормативні розрахунки за допомогою середніх фактичних норм споживання; 6) морфологічний. При цьому слід ураховувати, що границі між цими методами є певною мірою умовними.

Так, метод експертних оцінок може використовуватися для визначення фізіологічних і раціональних норм споживання та під час побудови прогностичних економіко-математичних моделей, зокрема з метою формування каталогу форм зв’язку між змінними, з-поміж яких має вибиратися найбільш прийнятна, і визначення того, які факторні ознаки належить урахувати в процесі розробки прогнозів. Також експертні оцінки прогнозистів є єдиним інструментом вирішення проблеми визначення довжини базисного часового ряду попиту внаслідок неприйнятності використання із цією метою прийомів, в основі яких лежить ймовірнісно-статистичний підхід до моделювання економічної динаміки.

За прогнозування попиту на основі компаративного й нормативно-цільового методу застосовується економіко-математичне моделювання. Інструментарій останнього потрібен й за визначення та використання середніх фактичних норм споживання, а також за передбаченого морфологічним прогнозуванням моделювання окремих складових попиту на товари тривалого вжитку тощо.

Нарешті, слід сказати про те, що створюється інструментарій оцінки майбутнього споживчого попиту на стику різних методів його прогнозування. Так, шляхом моделювання взаємодії факторів, що управляють процесом евристичного ендогенного прогнозування попиту, були створені його евроритмічні моделі [1], тобто такі, в основі яких лежить «…поєднання точних алгоритмічних методів з евристичними» [8, с. 448]. Поява цих моделей стала логічним наслідком тенденції, про яку в праці [15] сказано так: «Тепер зробити чисте зіставлення економетричних і експертних прогнозів практично неможливо, бо розвиток тих і інших ішов шляхом злиття й взаємопроникнення цих методів. Тому переважна більшість експертних прогнозів зараз будується з використанням апарату економетричних функцій як допоміжного інструментарію, а процедура прогнозування на макроекономічних моделях (а також на основі мікроекономічних. – Г. К.) дедалі ширше включає в себе проміжні ітерації, засновані на експертному обговоренні результатів попередніх варіантів прогнозів» [15, с. 98]. Дана тенденція дала підстави П. Самуельсону зазначити: «…майже всі економетрики, за рідкісним винятком, коректують параметри моделей за допомогою неформальних методів, уважаючи, що це покращує результати. Відомі чудесні шахові машини, які обігравали всіх. Та, на жаль, виявилось, що всередині них ховались люди. Можна з іронією відмітити, що й Уортонська модель, вочевидь, переховує всередині себе Лоуренса Клейна (свого основного автора – лауреата Нобелівської премії з економіки. – Г. К.)» (цит. за: [15, с. 98]).

Зупинимося тепер на проблемі систематизації інструментарію найбільш популярного методу прогнозування споживчого попиту – економіко-математичного моделювання. Хоча існує кілька критеріїв класифікації цього інструментарію, практичне значення має, на нашу думку, лише один – спосіб побудови прогностичної моделі. Найбільш вдала класифікація за цим критерієм запропонована в праці [4]. Спираючись на неї, розрізнятимемо такі класи прогностичних економіко-математичних моделей споживчого попиту:

1) причинно-описові, які являють собою одне рівняння чи систему рівнянь, за допомогою яких описується вплив факторів попиту на нього. Важливо враховувати, що вони мають перевагу над моделями безпосередньої екстраполяції (трендовими, авторегресійними й адаптивними) лише тоді, коли очікуються дуже істотні відхилення значень факторів від їх трендів, що склалися. До цього класу належать й коефіцієнти еластичності попиту;

2) трендові – інструменти прогнозування попиту, отримані шляхом здійснення декомпозиції його базисних часових рядів без урахування можливості зростання інформативності їх рівнів у міру наближення до прогнозного періоду. З-поміж них на практиці найбільшого поширення дістали класичні трендові моделі – рівняння, параметри яких знаходять шляхом аналітичного вирівнювання базисної динаміки попиту. Вони головним чином є інструментом прогнозування макропопиту, у тому числі загального обсягу споживчого попиту. Це зумовлено тим, що умовою застосування цих моделей є наявність у базисній динаміці чітко вираженої тенденції до зростання або спадання;

3) авторегресійні, які відображають зв’язок між значенням попиту в певному періоді та його значеннями в минулих періодах (та кількість останніх, яка враховується в авторегресійній моделі, є її порядком). За допомогою цих моделей можна екстраполювати лабільні часові ряди попиту. Тому найчастіше їх рекомендують використовувати для прогнозування мікропопиту, особливо тоді, коли його інформаційною базою є дані, що містять сезонний компонент, оскільки в такому випадку відсутня складна проблема визначення порядку авторегресійної моделі – його приймають рівним кількості сезонів у році;

4) адаптивні, які дозволяють описувати динаміку попиту, що має дуже складну конфігурацію, і враховувати ту обставину, що нерідко інформаційна цінність членів базисного ряду динаміки попиту тим вища, чим ближчими вони є до прогнозного періоду. Так само як авторегресійні, ці моделі також насамперед розглядають як інструмент прогнозування мікропопиту;

5) моделі ймовірностей покупок. Значення цих моделей для практики прогнозування попиту є, на нашу думку, дуже скромним;

5) гібридні моделі, тобто такі, які поєднують властивості моделей різних класів. Вони потрібні в ситуаціях, коли це є істотним резервом забезпечення бажаної точності прогнозів, наприклад, якщо факторний прогноз попиту має враховувати те, що інформаційна цінність минулої інформації про попит зменшується в міру віддалення від прогнозного періоду.

Як бачимо, у розглянутій класифікації в явному вигляді не присутні ані функція із гнучкою структурою, ані метод групового врахування аргументів, ані низка інших відомих засобів моделювання, використання яких у процесі розробки прогнозів споживчого попиту є можливим і доцільним. Це викликано тим, що, як слушно зазначили автори праці [4], «...необхідно уникати змішування класу моделей з типом технології моделювання» [4, с. 2276]. Зокрема, нелогічно вважати, що трендові моделі, побудовані за допомогою функції із гнучкою структурою, утворюють окремий клас прогностичних моделей.

Отже, основними методами прогнозування споживчого попиту є: 1) евристичний, себто метод експертних оцінок; 2) нормативно-цільовий; 3) економіко-математичне моделювання; 4) компаративний; 5) нормативні розрахунки за допомогою середніх фактичних норм споживання; 6) морфологічний. Перспективним напрямом удосконалення методичного апарату прогнозування споживчого попиту є створення його інструментів на стику різних методів, а також розробка гібридних економіко-математичних моделей.

 

Література:

1. Беженарь Ф. Г. Эвристический алгоритм прогнозирования спроса в условиях АСУТ / Ф. Г. Беженарь., Ю. Ш. Опельбаум, А. И. Федорчук – Л.: ЛвЦНТИ, 1983. – 4 с.

2. Боярський А. Я. Теоретические исследования по статистике / А. Я. Боярский. – М. : Статистика, 1974. – 304 с.

3. Дружинин Н. Об уровне экономического временного ряда / Н. Дружинин // Вестн. статистики. – 1982. – № 2. – С. 8 – 16.

4. Задорожна А. В. Особливості різних класів економетричних моделей попиту на споживчі товари та умови їх застосування в бізнес-прогнозуванні / А. В. Задорожна, Ю. Ш. Опельбаум, Ж. В. Семчук // Економіка : проблеми теорії та практики : зб. наук. пр. – Дніпропетровськ, 2010. – Вип. 265, т. 2. – С. 2272 – 2276.

5. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии / А. Зельнер ; пер с англ. – М. : Статистика, 1980. – 438 с.

6. Левин А.И. Прогнозирование спроса населения / А. И. Левин. – М. : Экономика, 1977. – 144 с.

7. Лимер Э. Статистический анализ неэкспериментальных данных. Выбор формы связи / Э. Лимер ; пер. с англ. – М. : Финансы и статистика, 1983. – 381 с.

8. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь / Л. И. Лопатников. – М. : Наука, 1987. – 509 с.

9. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей / К. Д. Льюис. – М. : Статистика, 1986. – 133 с.

10. Рабочая книга по прогнозированию / редкол. : И. В. Бестужев-Лада (отв. ред.) и др. – М. : Мысль, 1982. – 430 с.

11. Столмов Л. Ф. Изучение и прогнозирование покупательского спроса / Л. Ф. Столмов. – М. : Экономика, 1972. – 231 с.

12. Теория прогнозирования и принятия решений : учеб. пособие / С. А. Саркисян, В. И. Каспин, В. А. Лисичкин и др. – М. : Высш. шк.., 1977. – 351 с.

13. Тутубалин В. Н. Теория вероятностей : крат. курс и науч.-метод. замеч. / В. Н. Тутубалин. – М. : Изд-во Моск. ун-та, 1972. – 230 с.

14. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.. : Статистика, 1977. – 200 с.

15. Чижов Ю. А. Экономическое прогнозирование капиталистической экономики / Ю. А. Чижов, А. П. Ермилов. – Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние,1982. – 177 с.

16. Mynarski Stefan. Analiza rynku / Stefan. Mynarski. – W. : PWN. – 170 s.

 

References:

1. Bezhenar` F. G. Еvry`sty`chesky`j algory`tm prognozy`rovany`ya sprosa v uslovy`yax ASUT / F. G. Bezhenar`., Yu. Sh. Opel`baum, A. Y`. Fedorchuk – L.: LvCzNTY`, 1983. – 4 s.

2. Boyarsky`j A. Ya. Teorety`chesky`e y`ssledovany`ya po staty`sty`ke / A. Ya. Boyarsky`j. – M. : Staty`sty`ka, 1974. – 304 s.

3. Druzhy`ny`n N. Ob urovne еkonomy`cheskogo vremennogo ryada / N. Druzhy`ny`n // Vestn. staty`sty`ky`. – 1982. – № 2. – S. 8 – 16.

4. Zadorozhna A.V. Osobly`vosti rizny`x klasiv ekonometry`chny`x modelej popy`tu na spozhy`vchi tovary` ta umovy` yix zastosuvannya v biznes-prognozuvanni / A.V. Zadorozhna, Yu. Sh. Opel`baum, Zh. V. Semchuk // Ekonomika : problemy` teoriyi ta prakty`ky` : zb. nauk. pr. – Dnipropetrovs`k, 2010. – Vy`p. 265, t. 2. – S. 2272 – 2276.

5. Zel`ner A. Bajesovsky`e metodу v еkonometry`y` / A. Zel`ner ; per s angl. – M. : Staty`sty`ka, 1980. – 438 s.

6. Levy`n A.Y`. Prognozy`rovany`e sprosa naseleny`ya / A.Y`. Levy`n. – M. : Еkonomy`ka, 1977. – 144 s.

7. Ly`mer Е. Staty`sty`chesky`j analy`z neеkspery`mental`nуx dannуx. Vуbor formу svyazy` / Е. Ly`mer ; per. s angl. – M. : Fy`nansу y` staty`sty`ka, 1983. – 381 s.

8. Lopatny`kov L. Y`. Еkonomy`ko-matematy`chesky`j slovar` / L. Y`. Lopatny`kov. – M. : Nauka, 1987. – 509 s.

9. L`yuy`s K.D. Metodу prognozy`rovany`ya еkonomy`chesky`x pokazatelej / K. D. L`yuy`s. – M. : Staty`sty`ka, 1986. – 133 s.

10. Rabochaya kny`ga po prognozy`rovany`yu / redkol. : Y`.V. Bestuzhev-Lada (otv. red.) y` dr. – M. : Mуsl`, 1982. – 430 s.

11. Stolmov L. F. Y`zucheny`e y` prognozy`rovany`e pokupatel`skogo sprosa / L. F. Stolmov. – M. : Еkonomy`ka, 1972. – 231 s.

12. Teory`ya prognozy`rovany`ya y` pry`nyaty`ya resheny`j : ucheb. posoby`e / S. A. Sarky`syan, V. Y`. Kaspy`n, V. A. Ly`sy`chky`n y` dr. – M. : Vуssh. shk., 1977. – 351 s.

13. Tutubaly`n V. N. Teory`ya veroyatnostej : krat. kurs y` nauch.-metod. zamech. / V. N. Tutubaly`n. – M. : Y`zd-vo Mosk. un-ta, 1972. – 230 s.

14. Chetyrky`n E. M. Staty`sty`chesky`e metodу prognozy`rovany`ya / E. M. Chetуrky`n. – 2-e y`zd., pererab. y` dop. – M.. : Staty`sty`ka, 1977. – 200 s.

15. Chy`zhov Yu. A. Еkonomy`cheskoe prognozy`rovany`e kapy`taly`sty`cheskoj еkonomy`ky` / Yu. A. Chy`zhov, A. P. Ermy`lov. – Novosy`by`rsk : Nauka. Sy`b. otd-ny`e, 1982. – 177 s.

16. Mynarski Stefan. Analiza rynku / Stefan. Mynarski. – W. : PWN. – 170 s.

 

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Коментар:
Введите код: *

Карта сайту

^