<<
>>

1.3. Методический инструмент анализа логистического обеспечения развития сбытовых процессов на предприятии

В рамках логистического обеспечения развития сбыта на предприятии прогнозирование сбыта является одной из ключевых составляющих управленческой деятельности. Под прогнозированием понимают процесс построения прогноза.
«Прогноз - это вероятностное научно обоснованное суждение о перспективах возможного состояния того или иного явления в
будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления» . Данная формулировка была принята как унифицированная комитетом научно-технической терминологии академии наук СССР в рамках создания словаря терминов прогнозирования, который создавался для внедрения стандартизированных терминов во все источники информации по прогнозированию. Поэтому в значительной части отечественной литературы по прогнозированию можно встретить именно это определение. В рамках исследуемой проблематики более точным будет определение, которое даётся в экономическом словаре: «Прогноз сбыта - это прогноз ожидаемого объема сбыта в натуральных и стоимостных показателях, основанный на изучении состояния рынка и возможностей предприятия». При совмещении представленных определений получаем следующее определение прогноза сбыта:
Прогноз сбыта - это вероятностное, обоснованное суждение о возможном уровне сбыта и (или) вероятностное, обоснованное суждение об альтернативных путях и сроках достижения требуемого уровня сбыта, в натуральных и стоимостных показателях, основанное на изучении состояния рынка и возможностей предприятия.
Очевидно, что в данном определении прогноза сбыта, как и в определении прогноза совмещены две формулировки, относящиеся к поисковому и нормативному видам прогноза. Сущность данных видов прогнозирования раскрыта ниже.
Основная часть работ по технологии построения прогнозов приходится на 60-70 годы 20-го века. Этот период обычно называют «бумом прогнозов». Большей частью за этот период были разработаны и обобщены существующие методы прогнозирования. В настоящее время по некоторым
Прогностика. Терминология. Выпуск 92. Сборник рекомендуемых терминов (на русском, английском, немецком и французском языках. Определение терминов на русском языке). Комитет научно-технической терминологии Академии Наук СССР. М. Наука 1978г. с 7
данным насчитывается 150-200 методов прогнозирования, хотя на практике используют не более 2016.
Автору представляется возможным укрупнено представить существующие источники по прогнозированию:
1.Специализирующиеся на прогнозировании (например, Бестужев-Лада И.В.17 Мотышина М.С.18, Басовский Л.Е.19, Мазманова Б.Г. 20 Глушенко В.В.21)
2. Упоминающие о прогнозировании в качестве дополнения к основному изложению. Т.к. важность прогнозирования очевидна, то данная категория является наиболее многочисленной. Сюда можно отнести например, Голубков Е.П.22, Багиев ПЛ.23, Мескон М.24, Семененко А.И., Сергеев В.И.25, Гаджинский А. М.26, Малколм Мак-Дональд27 и других.
16 Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебное пособие. - СПб.: Изд-во СПБУЭФ, 1994.-4 с
17 Бестужев-Лада И.В. Социальное прогнозирование. Курс лекций.- М.: Педагогическое общество России, 2002,392 с
11 Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебное пособие.
- СПб.: Изд-во СПБУЭФ, 1994.-114 с
19 Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие, • М.: ИНФРА-М, 2003. -260 с.
20 Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта, Маркетинг в России и зарубежом, №1, 2000,
21 Глущенко В.В. Прогнозирование. - М.: Вуз.кн., 2000. - 204 с
22 Голубков Е.П. Использование системного анализа в принятии плановых решений. М.: Экономика 1982. • 160 с.
23 Багиев ГЛ., Тарасевич В.М., Анн X. МаркетинпУчебник для вузов. - М.:Изд-во "Экономика", 1999 - 703 с.
24 Мескон Майкл, Альберт Майкл, Хедоури Франклин Основы менеджмента Издательство: Дело, 2005., 720 с
25 Семененко А.И., Сергеев В.И. Логистика. Основы теории: Учебник для вузов. СПб.: Издательство «Союз», 2001.- 544 с.
26 Гаджинский А. М. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учебных заведений.—2-е изд.— М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1999. — 228 с.
27 Малколм Мак-Дональд.Стратегическос планирование маркетинга - СПб: Питер, 2000. -320с.
28 Дубровина T.A. Статистические методы прогнозирования: Учеб. Пособие для вузов. - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.-206 с.
29 Курдюмов С, Малиницкий Г., Медведев ИЛІелинейная динамика и проблемы прогноза, Журнал "Безопастность Евразии", №2 - 2001. С481-517
30 Блохин А.А. "Время в экономике/Рос.АН, Инт-т народохоз. Прогнозирования. - М.: Наука, 1993 - 125 с.
31 Афанасьев B.H., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: (учеб.для вузов по специальности "Статистика").-М.: Финансы и статистика. 2001 - 226 с.
3. Акцентирующиеся на статистических методах прогнозирования (например, Дубровина Т.А.28, Курдюмов С, Малиницкий Г., Медведев И.29, Блохин А. А.30, Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М.31)
Экономические публикации, касающиеся вопросов прогнозирования можно условно разделить на рассматривающие прогнозное развитие экономики страны, области, отрасли и рассматривающие вопросы прогнозирования применительно к субъектам рынка (каким-либо конкретным предприятиям). Публикации касающиеся вопросов прогнозирования развития экономики страны, области, отрасли являются подробными с изложением используемых методик. Публикации же относительно прогнозирования субъектами рынка предлагаются без методик сопоставления развития отрасли, региона и конкретного субъекта рынка. Причём когда рассмотрение касается каких-либо конкретных предприятий упоминание о прогнозировании используется в качестве дополнения к основному изложению. При этом вопросы прогнозирования чаще всего рассматриваются в качестве дополнения к описанию бизнес планирования, на котором концентрируется изложение. Однако следует различать понятия план и прогноз. «Директивное решение относительно мероприятий по достижению возможного, желательного.— это план»32. Для того чтобы план был реалистичным ему должен предшествовать научно обоснованный прогноз. Поэтому можно отметить, что вопросы прогнозирования являются первичными и описание существующих методик в применении в экономической среде заслуживают большего внимания.
32 Бестужев-Лада И.В. «Социальное прогнозирование», 2001 год
33
Вообще различия между прогнозом и планом обусловлены, во-первых, тем, что прогнозирование по своему существу имеет вариантное содержание, в то время как план представляет собой однозначное решение, даже если он разработан на вариантной основе. Во-вторых, прогнозирование существует независимо от планирования, хотя может быть составной частью планирования. Существуют процессы, которые совершенно, либо не всегда поддаются планированию, но являются объектами прогнозирования (например, спрос населения и т.п.). Также эти понятия различаются по целям. Планирование направлено на принятие и практическое осуществление
управленческих решений. Цель прогнозирования - обосновать научные предпосылки для их принятия.
По мнению автора, проблематика прогнозирования состоит в необходимости создания, обобщения подходов и методов к прогнозированию с точки зрения сфер деятельности предприятий, взаимоувязки подходов, методик рассмотрения рынка (в данном случае прогнозного фона) и используемых методик прогнозирования объёмов сбыта конкретного субъекта рынка на основе фактографической информации.
Предмет прогнозирования можно определить как информацию об объекте прогнозирования. Данное определение предмета прогнозирования было сформулировано исходя из следующих определений:
предмет исследования - это зафиксированные в опыте и включённые в процесс практической деятельности человека стороны, свойства и отношения в объекте, исследуемые с определённой целью в данных условиях и обстоятельствах,
или предмет исследования - это то, что познаётся в объекте изысканий.
На основе анализа литературных источников была составлена следующая обобщённая классификация прогнозов: • По типам прогнозирования:
о Поисковый прогноз - определение возможных состояний явления в будущем. Такой прогноз отвечает на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения существующих тенденций? о Нормативный прогноз - определение путей и сроков достижения возможных состояний явления, принимаемых в качестве цели. Такой прогноз отвечает на вопрос: какими путями достичь желаемого?
Каждый тип прогнозирования можно разделить на несколько подтипов: о Целевой прогноз. Главной задачей является содействие оптимизации процесса целеполагания. В данном случае происходит
построение оценочной функции распределения
предпочтительности: нежелательно - менее желательно - более
желательно - наиболее желательно - оптимально (при компромиссе
по нескольким критериям), о Плановый прогноз . Такой прогноз необходим для определения
направления ориентации планирования, для наиболее
эффективного достижения поставленных целей о Программный прогноз необходим для определения возможных
путей, мер и условий достижения предполагаемого желательного
состояния прогнозируемого явления, т.е. в рамках данного прогноза
указываются гипотетические сроки и очередность достижения
промежуточных целей на пути к главной, о Проектный прогноз. Содействует отбору оптимальных вариантов
перспективного проектирования, на основе которых должно
развертываться затем реальное, текущее проектирование, о Организационный вопрос текущих управленческих решений,
призван определить направления для ориентации решений по
достижению целей. • По временному охвату (периоду упреждения, горизонту прогнозирования):
о оперативные (текущие)
о краткосрочные
о среднесрочные
о долгосрочные
о дальнесрочные
При этом оперативные прогнозы содержат, как правило, детально- количественные оценки, краткосрочные - общие количественные, среднесрочные - количественно-качественные, долгосрочные - качественно- количественные и дальнесрочные - общие качественные оценки. Временные промежутки прогнозов зависят от характера и цели прогнозирования.
Например, долгосрочный геологический прогноз может охватывать миллион лет. В социально-экономических прогнозах обычно периоды делятся следующим образом: оперативные - в пределах месяца, краткосрочные - в пределах года, среднесрочные - не более 5 лет, долгосрочные - от 5 до 15 лет, дальнесрочные - двадцать и более лет.
• По степени вероятности будущих событий:
о вариантные, предполагающие наличие нескольких вариантов
прогнозирования; о инвариантные, предполагающие один вариант прогнозного
развития события;
• По способу представления результатов прогноза:
о точечные, предполагающие предоставление одного значения
прогнозного фактора; о интервальные, предполагающие предоставление диапазона
значения прогнозируемого показателя.
• По методам прогнозирования
о Фактографические (формализованные, экономико- математические) ¦ Статистические
• Прогнозная экстраполяция
Простая - основанная на предположении постоянства будущих абсолютных значений, средних уравнений и т.п.
Сложная - основана на выявлении тренда
• Аналитические (кривые роста)
¦ Адаптивные - корректировка происходит при поступлении новой информации
• Регрессионные модели
• Производственные функции
¦ Кривые освоения
• Логистичекие кривые
• Эконометрические модели
« Методы логического моделирования (методы прогнозирования по аналогии, методы построения сценария, дерева целей и дерева решений, матриц взаимодействия и т.д.)
Методы стохастического моделирования (имитационное моделирование и прогнозирование на основе Марковских процессов)
Методы структурного моделирования (балансовые и оптимизационные методы)
¦ Методы анализа публикаций (публикационные, опережающие). Сюда относят анализ динамики публикаций, анализ динамики патентирования, цитатноиндексный метод.
о Экспертные (интуитивные, эвристические)
¦ Индивидуальные(метод интервью, метод психо- интелектуальной генерации идей, метод индивидуальной экспертной оценки и т.д.)
« Коллективные (метод коллективной экспертной оценки, метод экспертных комиссий, матричный метод прогнозирования, метод Дельфи, метод коллективной генерации идей, метод мозговой атаки и т.д.) По природе объекта прогнозирования: о научно-технические, о естествоведческие, о социально-экономические, о военно-политические. По масштабности объектов прогнозирования
о Сублокальные (с числом значащих переменных от 1 до 3)
о Локальные (от 4 до 14 переменных) о Глобальные (от 16 до 100) о Суперглобальные (более 100 переменных) По сложности объекта прогнозирования
о Сверхсложные - объекты, в описании которых необходимо
учитывать взаимосвязи между всеми переменными о Сложные - объекты, для адекватного описания которых
необходимо учитывать взаимосвязи и совместное влияние
нескольких переменных о Простые - объекты, в содержании которых содержаться парные
взаимосвязи
о Сверхпростые - объекты с отсутствием существенных
взаимосвязей между переменными По степени детерминированности
о Детерминированные - объекты, описание которых может быть
представлено в детерминированном виде с удовлетворительной
точностью
о Стохастические - объекты, в описании которых необходимо учесть случайную составляющую в соответствии с требуемой точностью
о Смешанные - объекты с характеристиками как
детерминированного, так и стохастического характера По характеру развития во времени
о Дискретные - объекты, регулярная составляющая которых
(тренд) изменяется скачками, в фиксированные моменты времени о Периодические - объекты, регулярная составляющая которых
апериодической, непрерывной функцией во времени о Циклические - объекты, имеющие регулярную составляющую в
виде периодической функции времени По характеру информации
о Простые (при построении прогноза используется однородная информация)
о Комплексные (при построении прогноза используется как фактографическая информация так и экспертные оценки) • По степени информационной обеспеченности
о С полным обеспечением количественной информации о С неполным обеспечением количественной информацией о С наличием качественной ретроспективной информацией о С полным отсутствием ретроспективной информации Наиболее глубокой оставляющей классификации является группа классификаций по методам прогнозирования. Метод, в переводе с греческого языка - это способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни. Укрупнено методы прогнозирования можно поделить на экспертные и фактографические.
Эвристические (экспертные) методы основываются на предположении, что подходы, используемые при формировании прогноза, не изложены в явной форме и не отделимы от лица делающего прогноз.
Фактографические (экономико-математические) методы основываются на чётко сформулированных подходах и могут быть воспроизведены другими лицами. Фактографические методы считаются более обоснованными.
В экономической литературе наибольшей популярностью пользуются методы экспертных оценок и методы на основе анализа временных рядов. Частое использование анализа временных рядов в экономических расчётах вероятнее всего обусловлено тем, что экономические процессы обладают некоторой инерционностью. Т.е. тенденция наметившаяся в прошлом в большинстве случаев будет продлена в будущем. Анализ временных рядов является достаточно обширной группой в статистических методах. Выбор метода анализа зависит от подготовленности специалиста в области прогнозирования. Например, метод проинтегрированного скользящего среднего даёт хорошие прогнозные оценки, но не применим без специальных
навыков. Вероятно вследствие этого была выработана относительно простая методика, широко применяемая на практике. Её описание, например, у авторов Шмидт Р., Райт X.33 даётся применительно к среде Excel. Аналогичное описание процесса прогнозирования в ПК «Statistica» даётся Вуколовым Э.А.34 Описание подобной методики наиболее часто встречается в Интернете показанная при решении практических задач (например, Бушуева Л.И35., Кошечкин С.А.36, Бондаренко А.В37., Земсков СВ. и, Жигирёв Н.Н.38).
Ниже приведена незначительная часть из теории временных рядов, ссылки на которую имеются далее в диссертационной работе.
Временной ряд может быть представлен в виде аддитивной или мультипликативной модели. Аддитивная модель описывается уравнением 1.
Ft=Tt+St+Et (1)
где, F, - прогнозируемое значение в момент времени t (кв.м.), Tt - значение тренда в момент времени t (кв.м.), St - сезонная составляющая для момента времени t (кв.м.), Et - случайная составляющая для момента времени t (кв.м.).
Мультипликативная модель описывается уравнением 2.
F=Tt*S,*E, (2)
где, F, - прогнозируемое значение в момент времени t (кв.м.),
Tt - значение тренда в момент времени t (кв.м.),
St - сезонная составляющая для момента времени t,
33 Шмидт РА, Райд X. Финансовые аспекты маркетинга:Учеб.пособиедля вузов/Пер. с англ, - M.: ЮНИТИ- ДАНА,2000.-150-225с.
34 Вуколов Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STAT1STICA и EXCEL: Учебное пособие.-М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004.-257-259С.
35 Методы прогнозирования объёмов продаж hnp.7/w\vw.dis.ru/market/arhiv/2002/1 /4.html
36 Алгоритм прогнозирования объема продаж в MS Excel http://management.com.ua/flnance/fin059.html
Доработка алгоритма прогнозирования объёма продаж в MS Excel http:Mnanagcment.Mm.ua/finance/fm069.html
Алгоритм прогнозирования объёмов продаж http://molod.mephi.ru/Data/481.htm
40
Е, - случайная составляющая для момента времени t. Размерность величин указана в рамках рассматриваемой проблематики, на рынке ПВХ-окон в квадратных метрах.
РОССИЙСКАЯ JГОСУДАРСТВЕННАЯ
Графически для аддитивной модели характерна постоянная-гюЖёЖчине сезонная составляющая, а для мультипликативной - изменяющаяся амплитуда сезонных колебаний. В данном случае выделяют следующие основные составляющие временного ряда:
Тренд. Показывает общий тип изменений в исторических данных. Под трендом понимают закономерную, неслучайную (обычно монотонную), составляющую временного ряда. Обычно предполагают, что тренд - это некоторая функция простого вида (линейная, квадратичная и т.п.), описывающая «поведение в целом» ряда или процесса. Если выделение такого тренда упрощает исследование, то предположение о выбранной форме тренда считается допустимым.
Сезонная составляющая. Это колебания вокруг тренда, которые возникают на регулярной основе. Обычно такие регулярные колебания возникают в периоды до одного года. Сезонные колебания - наиболее яркий пример наличия цикличности в экономической динамике. Причины, порождающие циклы, могут быть сахмыми разными, но в любом случае их можно разделить на вынуждающие и собственные (по аналогии с теорией колебаний). Вынуждающие факторы очевидны - это влияние чисто сезонных явлений на экономические показатели. Собственные факторы появления циклов связаны с внутренней динамикой системы и не зависят от времени года явно, хотя их влияние может совпадать с календарными периодами.
Циклические колебания. Эти колебания возникают в периоды свыше одного года. Они часто присутствуют в финансовых данных в соответствии со стандартным циклом деловой активности, состоящим из резкого спада, роста, бурного роста и застоя.
Случайные колебания. Это непредсказуемые случайные колебания, при существующих в большинстве реальных временных рядов. Анализ таких колебаний можно использовать для вычисления вероятных ошибок и оценки надежности примененной модели прогнозирования.
Все методы прогнозирования использующие аппарат математической статистики, требуют от исходных данных, чтобы они были сопоставимы, достаточно представительны для проявления закономерности, однородны и устойчивы.
Сопоставимость достигается в результате одинакового подхода к наблюдениям на разных этапах формирования временного ряда. Уровни во временных рядах должны выражаться в одних и тех же единицах измерения, иметь одинаковый шаг наблюдений, рассчитываться для одного и того же интервала времени, по одной и той же методике, охватывать одни и те же элементы, принадлежащие одной территории, относящейся к неизменной совокупности. Несопоставимость чаще всего проявляется в стоимостных показателях. Даже в тех случаях, когда значения этих показателей фиксируются в неизменных ценах, их часто бывает трудно сопоставлять. Такого рода несопоставимость временных рядов невозможно устранить чисто формальными методами, и ее лишь учитывают при содержательной интерпретации результатов статистического анализа.
Представительность данных характеризуется, прежде всего, их полнотой. Достаточное число наблюдений определяется в зависимости от цели проводимого исследования. Считается, что если целью является описательный статистический анализ, то в качестве изучаемого интервала врехмени можно выбрать любой, по своему усмотрению. Если же цель исследования - построение модели прогнозирования, то число уровней исходного временного ряда должно не меньше, чем в три раза, превышать период составления прогноза.
Однородность, т.е. отсутствие нетипичных, аномальных наблюдений, а также изломов тенденций, - третье требование к исходному временному ряду. Аномальность приводит к смещению оценок и, следовательно, к искажению результатов анализа. Формально она проявляется как сильный скачок (спад) с последующим приблизительным восстановлением предыдущего уровня.
Устойчивость - четвертое требование, предъявляемое к исходному временному ряду. Свойство устойчивости временного ряда отражает преобладание закономерности над случайностью в изменении уровней ряда. На графиках устойчивых временных рядов даже визуально прослеживается закономерность, а на графиках неустойчивых рядов изменения последовательных уровней представляются хаотичными, и поэтому поиск закономерностей в формировании значений уровней таких рядов лишен смысла.
При разработке прогноза необходимо учитывать некоторые принципы. Данные принципы, частично адаптированные под принципы построения логистической системы представлены ниже:
принцип системности прогнозирования - в данном случае подразумевается необходимость взаимосвязанности и соподчинёшюсти прогнозов объекта прогнозирования и совокупности внешних по отношению к рассматриваемой логистической системе условий, существенных для составления прогноза;
принцип согласованности - в данном случае требуется согласованность нормативных и поисковых прогнозов различных аспектов;
принцип вариантности прогнозирования - при составлении прогнозов требуется разработка вариантов дальнейшего развития системы, исходя из вариантов развития внешних влияющих факторов (прогностического фона);
принцип непрерывности прогнозирования -Согласно данному принципу корректировка составленного прогноза требуется по мере поступления новых данных влияющих на развитие логистической системы, либо поступления обновлённых данных, использованных при составлении прогноза;
принцип верифицированности прогнозирования -под верификацией понимается оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза;
принцип рентабельности - это принцип требующий превышения экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку.
Перечень вышеуказанных принципов автором диссертационной работы предлагается расширить и добавить принцип оптимизации. В данном случае при составлении прогноза должен быть сформирован наиболее оптимальный подход к прогнозированию. Так как под оптимальностью можно понимать достижение какого-либо экстремума, т.е. наилучшего варианта из числа возможных, то принцип оптимальности будет подразумевать достижение максимального экономического эффекта от использования прогноза, созданного с помощью методики дающей наиболее точный результат, выбранной в условиях существующего объёма исходной информации и в рамках временного срока, отведённого на составление прогноза* Данный принцип носит обобщающий характер и должен учитываться с начальных стадий составления прогноза.
На основе вышесказанного в первой главе были сделаны следующие выводы:
логистическая поддержка развития предприятия находит своё проявление во всех подразделениях предприятия, через выполняемые логистические функции;
в рамках координационной функции логистики прогнозирование объёмов сбыта является одной из важнейших составляющих логистической поддержки;
вопросы прогнозирования объёмов сбыта в экономической литературе большей частью затрагиваются в обобщённом ракурсе;
отсутствует методика описания взаимосвязи прогноза и прогнозного фона;
• отсутствует критерий выбора наиболее реалистичного варианта прогноза при вариантном прогнозировании.
<< | >>
Источник: КАРПОВ ИВАН АЛЕКСЕЕВИЧ. ЛОГИСТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАЗВИТИЯ СБЫТОВЫХ ПРОЦЕССОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ (НА ПРИМЕРЕ РЫНКА ОКОНИЗ ПОЛИВИНИЛХЛОРИДА). 2006

Еще по теме 1.3. Методический инструмент анализа логистического обеспечения развития сбытовых процессов на предприятии:

  1. 1.2. Анализ метрологического обеспечения систем контроля и диагностирования сложных технических объектов.
  2. ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕХАНИЗМА ДЕЙСТВИЯ СОЖ В ПРОЦЕССЕ РЕЗАНИЯ
  3. 3.1 Рефлексивно - ценностный анализ концепции устойчивого развития
  4. Введение
  5. 1.1 Использование координационной функции логистики для обеспечения
  6. 1.2 Значение логистического обеспечения для развития сбытовых процессов на предприятии
  7. 1.3. Методический инструмент анализа логистического обеспечения развития сбытовых процессов на предприятии
  8. Глава 2. Анализ логистической системы рынка ПВХ-окон
  9. Глава 3. Методическое обеспечение развития сбытовых процессов на предприятии
  10. 3.1 Методика оптимизации принятия управленческих решений в направлении развития сбытовых процессов на предприятии
  11. 3.2 Особенности логистического обеспечения развития сбытовых процессов ООО «Самарские Оконные Конструкции»
  12.   1.     СИСТЕМНЫЙ     АНАЛИЗ     МЕТОДОВ      ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯКОНТРОЛЯКАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
  13. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ ПОЛИТИКИ УПРАВЛІННЯ ДЕНЕЖНЫМИ ПОТОКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ
  14. Проблема развития познавательных процессов в зрелом возрасте.
  15. ГЛАВА 3. ТЕХНОЛОГИИ И АНАЛИЗ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЛЕЧЕБНО- ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА МЕДИЦИНСКИМИ ИЗДЕЛИЯМИ
  16. Состояние обеспечения лечебно-диагностического процесса меди- цинскими изделиями в медицинских организациях различного типа и уровня.
  17. Технологии деятельности персонала медицинских организаций по обеспечению лечебно-диагностического процесса медицинскими изделиями.
  18. ГЛАВА 4. ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЛЕЧЕБНО- ДИАГНОСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА МЕДИЦИНСКИМИ ИЗДЕЛИЯМИ ПО ДАННЫМ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ