СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЫНКОВ

Источниками информации для статистической характеристики рынка труда и результатов его функционирования являются  [c.243]


ПРИЛОЖЕНИЕ 2 А Цена как статистическая характеристика рынка  [c.86]

Если на рынках не происходит случайное блуждание, возможно, что мы преувеличиваем или преуменьшаем наш возможный риск и прибыль от инвестиций в сравнении с биржевой игрой. В следующем разделе мы рассмотрим статистические характеристики рынков более подробно.  [c.30]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЫНКОВ  [c.30]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ РЫНКОВ, ПОВТОРЕНИЕ  [c.52]

В соответствии с более приемлемым подходом R/S-анализ выполняется повторно с другой начальной даты. Получаемые в результате оценки R/Sn и показателя Херста сравниваются с предыдущими оценками, чтобы определить, значительно ли различаются результаты. Ранее определенная статистика может использоваться для оценки значимости. Длинный временной ряд, такой как данные индекса Доу-Джонса для акций промышленных компаний, позволит нам использовать R/S-анализ для интервалов, которые начинаются с промежутком в десять лет. Используя эту методологию, мы можем проверить, значительно ли изменились основные статистические характеристики рынка, а также раз и навсегда проверить, действительно ли рынок подвергается тому типу "структурного изменения", который уже давно используется специалистами по эконометрике в  [c.112]


Разрабатываемые в настоящее время данные о рынке труда, о полной и неполной занятости нуждаются в дополнении и оценке. Это касается решения проблемы статистической характеристики неформальной занятости, масштабы которой продолжают увеличиваться вместе с ростом теневого производства продуктов и услуг. В результате неполностью улавливаются истинные размеры оплаты труда, что приводит к недооценке активности населения и дает основание предполагать, что в действительности экономическая активность населения выше учитываемой.  [c.225]

Эта сверхчувствительность рынка к информации, так же как и следование трендам, определяет большинство статистических рыночных характеристик, в том числе и эффект долговременной памяти, описанный в гл. 7, неустойчивую вола-тильность и толстые хвосты функций плотности вероятности. Таким образом, возможно, что результирующая статистическая структура рынков имеет бихевиористические истоки, по крайней мере на коротких интервалах времени.  [c.246]

Основная истина сегментирования рынка такова эффективная стратегия маркетинга требует, чтобы каждый из элементов маркетинга был обеспечен координированным и интегрированным обращением к соответствующей группе потребителей. Конкуренция сегодня слишком жестка, поэтому, чтобы добиться успеха, нужно обеспечить эффективно действующую стратегию. Эффективность стратегии сегментации зависит скорее от способов классификации потребителей по поведенческой совместимости, чем от описательных статистических характеристик. Сложность поведения потребителей делает эту задачу трудной и постоянно меняющейся.  [c.45]


Анализ рыночной конъюнктуры (ситуационный анализ), его задачи. Система характеристик рыночной конъюнктуры. Статистическое моделирование устойчивости/колеблемости рынка, цикличности (сезонности) и тенденций его развития. Конъюнктурные индикаторы. Индексы деловой активности. Шкальные оценки рыночной ситуации. Методы оценки сбалансированности рынка. Оценки насыщенности рынка. Моделирование поведения покупателей, анализ структуры конкуренции, конкурентоспособности фирмы и марки, анализ портфеля заказов, анализ приоритетных конкурентов, анализ проникновения в систему сбыта, анализ программы коммуникации. Анализ риска и планирование чрезвычайных обстоятельств.  [c.136]

Основа всей системы планирования в условиях рынка - решение проблемы сбыта продукции. В настоящее время существует ряд методов, определяющих данную величину спроса, и его прогнозные характеристики, В связи с особенностями функционирования предприятий в России возникает сложность выбора того или иного метода. Проблема также заключается в том, что экономисты не ставят перед собой цели различать понятие оценки спроса и фактора ожидания этой величины и, как следствие, происходит смешение статистических и прогнозных методов. В такой ситуации возникает необходимость аккумулирования накопленных знаний о существующих и уже апробированных методах и сведение их в методику, приспособленную к конкретной переходной экономической ситуации.  [c.67]

Концепция активности торговых операций. Этот подход к техническому анализу основывается на особенностях характеристик операций на рынке акций. Ежедневная активность операций детально исследуется в течение длительного периода, до четверти века и более. В результате такого анализа определяют, повторяются ли отдельные характеристики активности операций с высокой частотой. Такой статистический анализ позволяет установить правила ведения операций, правила, которые в определенной степени можно сравнить с приметами.  [c.170]

Основными объектами статистического изучения фондового биржевого рынка являются биржевые сделки, производимые на нем, а предметом — ценовые и объемные характеристики этих операций. Кроме того, в статистике фондовых бирж широко используются данные о доходности ценных бумаг (см. гл. 11), емкости биржевого рынка, его ликвидности и др.  [c.347]

Предметом статистики ценных бумаг являются количественные характеристики массовых процессов движения ценных бумаг как финансовых продуктов, деятельности эмитентов, инвесторов, финансовых и информационных посредников, ведущих операции на рынке ценных бумаг, а также внебиржевых рынков ценных бумаг в целом (статистическое изучение биржи выделено в учебнике в самостоятельную главу).  [c.496]

Объекты статистических наблюдений. Комплексное статистическое изучение ценных бумаг предполагает как характеристику самих ценных бумаг (их курсов, объемов, торгов, качества), так и деятельность учасников рынка ценных бумаг (эмитентов, инвесторов и т.д.), причем отдельно по видам рынков ценных бумаг (биржевой и внебиржевой, первичный и вторичный) и видам самих ценных бумаг (акции, облигации и т.д.). Для этих целей разработана система статистических показателей, включающая статистику  [c.498]

Для анализа структуры рынка и его отдельных элементов и характеристики структурных сдвигов могут частично использоваться описательные методы и визуальные оценки (обычно - по ранее выполненным диаграммам), но чаще это осуществляется с помощью статистических методов и способов моделирования. Распределение рынков по регионам, их иерархия по территориально-административному признаку, межрегиональные и межотраслевые рыночные связи заставляют прибегать к методологии регионального анализа и моделирования, применять методы линейного и динамического программирования, кластерного анализа и т.п. В региональном анализе часто используются картограммы.  [c.102]

Поэтому оценки динамики, колеблемости и характеристики цикла развития, градуирование состояния рынка представляют со-бой необходимое условие маркетинговой деятельности, принятия коммерческих решений. Под градуированием мы понимаем шкалирование количественных и качественных (атрибутивных) оценок состояния рынка, которое должно быть разработано на основе статистических и маркетинговых характеристик.  [c.110]

Как видно, анализ тенденций и колеблемости рынка - это достаточно трудоемкий процесс, требующий сбора соответствующей информации, построения динамических рядов, статистических расчетов (как правило, с использованием электронно-вычислительной техники). Для оперативных целей наряду с графическим (техническим) методом характеристики тенденций и устойчивости рынка и методами механического сглаживания, также не требующими сложных расчетов, рекомендуется использовать уже упоминавшийся специфический конъюнктурный метод тестирования.  [c.162]

Ценообразование на рынке ценных бумаг может осуществляться экспертным, аналитическим, статистическим, нормативно-параметрическим (балльным), балансовым методами и на основе экономико-математического моделирования. Дадим характеристику отдельным методам ценообразования.  [c.194]

Так, B. . Немчинов предлагал ввести систему потребительских оценок, измеряющих степень удовлетворения потребителя в конкретных потребительских благах. Эта система была построена на оценивании трех показателей — мер меры насыщения, меры предпочтения (с точки зрения степени насущности данной потребности по назначенной шкале) и меры динамической эластичности потребления. Однако математические сложности оценивания и известная субъективность в выборе расчетных характеристик препятствовали распространению этого метода [125.318—319] в практике статистических работ и в прикладных исследованиях потребительского рынка.  [c.240]

Товары-представители характеризуются определенными потребительскими свойствами назначением, качеством, артикулом, номером или наименованием марки, модели, страной-изготовителем и другими признаками. В качестве представителей выбираются такие товары и услуги, которые имеют значительную долю на потребительском рынке и, по оценкам специалистов, в течение продолжительного времени будут находиться в свободной продаже. Тщательное определение товара (услуги) как единицы статистического наблюдения способствует повышению качества индексных расчетов, поскольку дает возможность собирать действительно сопоставимые данные о ценах. Если бы в текущем периоде при построении индекса использовались данные о цене товара, отличающегося более высокими потребительскими свойствами и соответственно более высокой ценой по сравнению с одноименным товаром, включенным в выборку в базисном периоде, то в результате этого индекс потребительских цен показал бы не только чистое изменение цен, обусловленное инфляционными процессами, но и изменение, связанное с повышением качества товара. Однако индексы потребительских цен строятся именно для характеристики уровня инфляции. При этом они находят самое широкое применение. Индексы потребительских цен используются для переоценки ряда стоимостных показателей текущего периода в цены базисного периода, пересмотра минимальных социальных гарантий, решения вопросов в области оплаты труда, анализа валютных курсов и т.д.  [c.344]

Показатель - это тоже признак, но характеризующий какую-либо одну сторону явления, действия, их количественную или качественную характеристику (сторону) или степень выполнения определенной задачи. В нашей стране наукой и практикой была сформирована система экономических, финансовых и статистических показателей, разработаны методы их расчета и учета, но они были рассчитаны на централизованно-плановую систему хозяйствования. С переходом к рыночным отношениям эта система показателей как в части их расчета и учета, так и роли в обосновании решений претерпела и претерпевает определенные изменения. Так, например, если в условиях плановой системы хозяйствования в оценке деятельности предприятия важную роль играли такие показатели, как выполнение плана, объем товарной продукции, объем валовой продукции, то в условиях рынка на первое место выдвигаются показатели объем продаж, прибыль, рентабельность и целый ряд оптимизационных. Ориентировка производства на удовлетворение спроса резко усилила значение оценки различных вариантов удовлетворения спроса.  [c.126]

Здесь мы имеем дело с конкретизацией той или иной маркетинговой проблемы. Как правило, описательные маркетинговые исследования нацелены на исследования реальных факторов, событий, статистических данных. С их помощью описывают, например, демографическую ситуацию на рынке, дают характеристику определенным группам потребителей или выявляют поведение покупателей на рынке, прогнозируют спрос.  [c.231]

Показатели спроса на ряд товаров, рынки которых характеризуются ограниченным числом поставщиков (в первую очередь олигополистические рынки), поддаются статистическому анализу, поскольку собирается и публикуется информация об объемах проданной продукции и оказанных услугах в самых различных аспектах для международных рынков, рынков отдельных стран и регионов, в разрезе отдельных отраслей и предприятий. Однако для многих видов товаров детальная, надежная статистическая информация отсутствует. Поэтому для определения и прогнозирования величин спроса и других рыночных характеристик требуется проводить специальные маркетинговые исследования, содержание которых будет охарактеризовано в следующем разделе.  [c.193]

На практике границы местного рынка труда определяются исходя из того, что его ключевой характеристикой является то, что большая часть населения данной зоны обыкновенно ищет работу здесь и местные работодатели набирают большинство работников в этой зоне. Статистические данные, относящиеся к дороге на работу, позволяют приблизительно очертить границы местного рынка труда.  [c.293]

ЯЧЕЙКИ РЫНКА. Компании могут выделять небольшие группы клиентов, имеющие общие характеристики их можно назвать ячейками рынка. Сегодня многие организации и предприятия составляют базы данных, содержащие сведения о демографическом составе своих клиентов, последних приобретениях, предпочтениях и другие характеристики. Американ экспресс и др. компании, предоставляющие покупателям кредитные карточки, накопили подробную информацию о своих клиентах. По тому же пути пошли фирмы, торгующие по каталогам, телефонные, муниципальные, страховые организации и банки. У них есть целые массивы информации, которую необходимо анализировать. Компании Ай-би-эм , Андерсен консалтинг и И-ди-эс предлагают услугу под названием добыча информации — они используют аналитические и статистические методы для выявления сведений о некоторых клиентах.  [c.46]

В Главе 2 мы обсуждали некоторые из статистических характеристик рынков. Для акций, облигаций и валют мы обнаружили, что частотное распределение прибылей является распределением с толстыми хвостами и высоким пиком, которое существует на многих различных инвестиционных горизонтах. Таблица 3.1 содержи данные для 5-минутных, 30-минутных и 60-мипутных прибылей для периода с 1989 по 1990 гг. Сравните их с частотными распределениями, показанными в Главе 2. Между ними мало разницы, и они определенно не являются нормально распределенными. Новой рыночной гипотезе пришлось бы дать объяснение этому наблюдаемому свойству рынков.  [c.52]

Основными методами изучения конъюнктуры биржевого рынка являются 1) мониторинг, или текущее наблюдение 2) статистический анализ 3) фундаментальный анализ 4) технический анализ 5) рейтинговый анализ 6) экспертный анализ. Конъюнктура оценивается с помощью системы показателей. Отбор показателей для оценкижонъюнктуры производится с учетом целей анализа и особенностей избранного метода. Показатели должны отражать на каждый данный момент направление и степень изменения характеристик рынка ценных бумаг по сравнению с предшествующим периодом.  [c.103]

Более тщательный и систематический анализ многомерных корреляций и множественных регрессий этого множества факторов не показывает ясной причины, вызывающей крах [30]. Наиболее четкое утверждение, хотя в чем-то и самоповторяющееся, заключается в том, что наиболее статистически значимая переменная в октябрьском крушении может быть приписана нормальной реакции рынка акций каждой страны на движение мирового рынка. Таким образом, был сконструирован индекс мирового рынка [30], путем равного взвешивания местных индексов упомянутых ранее 23 основных индустриальных стран и нормировании его на уровне 100 в день 30 сентября. Он упал до 73,6 к 30 октября. Важным результатом было обнаружение статистических соотношений между ним и месячным доходом каждой страны в период с 1981 года до месяца, предшествующего краху, хотя и со значимыми разбросами величины этого соответствия от страны к стране [30]. Такая корреляция снимает влияние институциональных характеристик рынка, что сигнализирует о возможном существовании тонкой, но, тем не менее, значимой в мировом масштабе, кооперативности во времени, предшествующем краху.  [c.22]

Применение компьютеров и глобальной сети. Для вычисления ковариации и коэффициента корреляции двух переменных, как и для вычисления дисперсии и среднеквадратического отклонения одной переменной величины, можно использовать фактические данные — имеющиеся временные ряды данных о доходности активов для получения объективных, а не субъективных оценок. Напомним, на практике определение статистических характеристик выполняется на персональных компьютерах в автоматическом режиме. Обычно используют средства электронных таблиц, из которых наиболее популярными в настоящее время являются Mi rosoft Ex el, а также специальные статистические пакеты они содержат средства обработки данных, позволяющие в считанные секунды определять различные простые статистические характеристики. Временные ряды показателей, характеризующих российские и иностранные рынки, можно найти в сетевых ресурсах Интернета.  [c.65]

Заметим, что выше приведено упрощенное изложение вопросов, связанных с расчетом статистических характеристик ценной бумаги. В упоминавшихся финансовых изданиях наряду с параметром j3 ценной бумаги обычно приводится еще ряд характеристик, в частности так называемое "приспособленное" (adjusted /3), скорректированное с учетом тенденции постепенного приближения к единице, характерной для данного показателя. Кроме того, приводится коэффициент а бумаги, позволяющий инвестору получить представление о соответствии текущей цены бумаги и той, которая соответствует равновесному рынку. Приводится также целый ряд параметров, характеризующих собственно корректность статистических расчетов.  [c.78]

Схема взимания НДС была предложена французским экономистом М. Лоре в 1954 году. Это самый молодой из налогов, формирующих основную часть доходов бюджетов. Во Франции он стал применяться с 1958 года. Однако показатель добавленной стоимости значительно раньше использовался в статистических целях. Например, в США он применялся с 1870 года для характеристики объемов промышленной продукции. В нашей стране показатель добавленной стоимости использовался в аналитических целях в период НЭПа. Необходимость применения добавленной стоимости как объекта налогообложения для европейских стран была обусловлена построением общего рынка, так как Римский договор 1957 года о создании Европейского Экономического Сообщества (ЕЭС) предусматривал с этой целью меры гармонизации систем косвенного налогообложения. Наличие НДС в налоговой системе было обязательным условием вступления в члены ЕЭС. Шестая директива Совета ЕЭС от 17 мая 1997 года стала основой современной европейской системы НДС, так как была принята с цепью унификации базы НДС во всех странах ЕЭС. Однако до сих пор системы НДС в разных странах имеют существенные различия. По состоянию на 31 декабря 1993 года НДС взимался в 43 странах мира2. Но в ряде ведущих стран он не применяется. Так, в США признано нецелесообразным использование НДС из опасения преобладания косвенных налогов в ущерб прямым3. При решении задачи развития рыночных отношений в России возникла необходимость реорганизации налога с оборота, действовавшего до 1992 года. Более чем на 80% он мобилизовался в бюджет в виде разницы между фиксированными государством розничными и оптовыми ценами. В новых условиях, предполагающих свободное ценообразование на основе спроса и предложения, исключается возможность формирования бюджета посредством налога с оборота. В то же время государство должно иметь стабильный источникдоходов бюджета, что и предопределило введение в Российской Федерации с 1 января 1992 года НДС Тем самым  [c.182]

Таким образом, в соответствии с моделью Блэка для фьючерсов справедливая стоимость колл-опциона с ценой исполнения 600, сроком исполнения 15 сентября 1991 года, при цене базового инструмента на 1 августа 1991 года 575, при вола-тильности 25%, с учетом 252-дневного года и R = 0 составляет 10,1202625. Интересно отметить связь между опционами и базовыми инструментами, используя вышеперечисленные модели ценообразования. Мы знаем, что 0 является наименьшей ценой опциона, но верхняя цена — это цена самого базового инструмента. Модели демонстрируют, что теоретическая справедливая цена опциона приближается к верхнему значению (стоимости базового инструмента U) при росте любой или всех трех переменных Т, R или V Это означает, что если мы, например, увеличим Т (время до срока истечения опциона) до бесконечно большого значения, тогда цена опциона будет равна цене базового инструмента. В этой связи мы можем сказать, что все базовые инструменты в действительности эквивалентны опционам с бесконечным Т. Таким образом, все сказанное верно не только для опционов, но и для базовых инструментов, как будто они являются опционами с бесконечным Т. Модель фондовых опционов Блэка-Шоулса и модель опционов на фьючерсы Блэка построены на определенных допущениях. Разработчики этих моделей исходили из трех утверждений. Несмотря на недостатки этих утверждений, предложенные модели все-таки довольно точны, и цены опционов будут стремиться к значениям, полученным из моделей. Первое из этих утверждений состоит в том, что опцион не может быть исполнен до истечения срока. Это приводит к недооценке опционов алгериканского типа, которые могут исполняться до истечения срока. Второе утверждение предполагает, что мы знаем будущую волатильность базового инструмента, и она будет оставаться постоянной в течение срока действия опциона. На самом деле это не так (т.е. волатильность изменится). Кроме того, распределение изменений волатильности логарифмически нормально, и эту проблему модели не учитывают1. Еще одно допущение модели состоит в том, что безрисковая процентная ставка остается постоянной в течение времени действия опциона. Это также не обязательно. Более того, краткосрочные ставки логарифмически нормально распределены. То обстоятельство, что, чем выше краткосрочные ставки, тем выше будут цены опционов, и утверждение относительно неизменности краткосрочных ставок может привести к еще большей недооценке опциона по отношению к ожидаемой цене (его правильному арифметическому математическому ожиданию). Еще одно утверждение (возможно наиболее важное), которое может привести к недооценке стоимости опциона, рассчитанной с помощью модели, по отношению к действительно ожидаемой стоимости, состоит в том, что логарифмы изменений цены распределяются нормально. Если бы опционы характеризовались не числом дней до даты истечения срока, а числом тиков вверх или вниз до истечения, а цена за один раз могла бы изменяться только на 1 тик и он был бы статистически независим от предыдущего тика, то мы могли бы допустить существование нормального распределения. В нашем случае логарифмы изменений цены не имеют таких характеристик. Тем не менее теоретические справедливые цены, полученные с помощью моделей, используются профессионалами на рынке. Даже если некоторые трейдеры применяют модели, которые отличаются от показанных здесь, большинство из них дадут похожие теоретические справедливые цены. Когда реальные цены расходятся с теоретическими до такой степени, что спекулянты могут получить прибыль, цены начинают снова сходиться к так называемой теоретической справедливой цене . Тот факт, что мы можем спрог-нозировать с  [c.160]

Стратегия 1 имеет следствие. Скажем, вы торгуете во внутридневной Временной Структуре и используете Цели Разумной Прибыли по Фибоначчи. Задача в том, чтобы забирать ближайшие Цели ( OP s) при работе в или около экстремальных значений цены, определенных с помощью осциллятора Бестрендо-вости. Разновидность этой техники используется даже трейдерами операционного зала биржи, прошедшими у меня обучение. По мере приближения уровней Перекупленности и Перепроданности, их действия в яме в значительной мере меняются. Ваши шаги также могут измениться. Подумайте об этом. Если в определенный день рынок достигает 70% - 90% от средней величины Перекупленности, скорее всего он встретит сопротивление и в течение как минимум последующих нескольких дней будет консолидироваться. В подобных обстоятельствах избегайте "покупать по стоп-орд ерам", поставленным по старым максимумам. Ищите внутридневные снижения, соответствующие областям поддержки Фибоначчи и открывайте там позиции. Затем немедленно выходите на старых максимумах, а также если цена снова приближается к среднему значению Перекупленности, или вы оказываетесь вблизи от Цели Разумной Прибыли по Фибоначчи - смотря что произойдет раньше. Помните, ценовые уровни, воспроизводимые ОБ/OS изменяются каждый день. Это динамические характеристики, а уровни рынка, рассчитанные подобным образом, как правило, имеют значительно больше шансов на победу, чем статистически вычисленные, как например, фиксированные денежные стопы.  [c.114]

Исследовательский центр Moore Resear h enter (г. Юджин, шт. Орегон) провел статистические тесты, дополняющие наши собственные исследовательские усилия. Эти исследования освещают некоторые рыночные тенденции и служат способом определения количественных характеристик поведения рынка. Эти тесты также дают информацию, касающуюся частоты возникновения модели, склонности к направлению и дневных барных характеристик. Мы используем это статистическое тестирование только как инструмент сравнения. Оно не представляет никакую механическую систему. Поэтому в нем не учитываются такие статистические данные, как комиссионные или проскальзывание, равно как данные относительно общей доходности или максимального проседания. Мы представим краткое описание каждого теста и прокомментируем его результаты. Однако сначала важно коснуться методологии тестирования. Тесты прогоняются на реальных контрактных данных, которые извлекаются из ведущего контракта до следующего месяца или по состоянию за один день перед первым днем уведомления о поставке, или за пять дней до истечения (что раньше). Мы прогоняем тесты покупки и продажи по отдельности, чтобы исследовать потенциал склонности к направлению.  [c.129]

Опросы и обзоры. Компании собирают более репрезентативную информацию, проводя интервью с большей выборкой населения, принадлежащей к целевому рынку. При использовании статистических методов результаты искажаются, лучше общаться с людьми при личной встрече, по факсу, почте или e-mail. При опросах обычно задают вопросы, которые поддаются кодированию и подсчету, что поможет установить полную количественную картину мнений, установок и поведения потребителей. С помощью включения личных вопросов опрашивающий может соотнести ответы с различными демографическими и психографическими характеристиками отвечающих. При использовании результатов опросов компании следует знать о возможной необъективности, проистекающей из малого числа опрашиваемых, плохо поставленных вопросов, ошибок установок или ошибок, сделанных в ходе интервью.  [c.99]

Модель ПИМС (PIMS), способная дать более конкретный материал для принятия стратегических решений, позволяет проводить комплексный деловой анализ. Материалы этой модели представляют собой результат обобщения опыта более 3000 предприятий Европы и Северной Америки. Показатели деятельности компаний отражены приблизительно в 30 основных переменных, влияющих на уровень прибыли, и разбиты на три группы конкурентная позиция бизнеса, характеристики и привлекательность рынка, на котором действует предприятие, и производственная структура предприятия. Модель ПИМС выделяет также факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень прибыли капиталоемкость, затем в порядке убывания - относительное качество продукта, относительная доля рынка, производительность труда. Эта модель позволяет компании учиться на опыте других предприятий, выбирать наиболее удобные способы будущих действий для получения высоких доходов. В условиях российской экономики изучение данной модели носит в большей степени познавательный характер, поскольку этот метод стратегического анализа разработан для высокоразвитых, насыщенных, относительно устойчивых рынков и видов бизнеса. С этой точки зрения статистический опыт североамериканского и японского бизнеса имеет для нашей экономики ограниченное применение.  [c.65]