Дефицит бюджета и источники его финансирования.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
1.Государственный бюджет и его дефицит 4
1.1.Социально-экономическая сущность бюджета 4
1.2. Сущность доходов и расходов бюджета 6
1.3. Суть бюджетного дефицита 9
1.4. Государственный долг как источник покрытия дефицита бюджета 10
2.Анализщ бюджетного дефицита 13
2.1. Состояние и специфика бюджета и его дефицита в России 13
2.2. Система управления дефицитом бюджета 22
Заключение 24
Список литературы 25

Expert Systems with Applications, 36(4), 7611–7616.
Foglia, A., Iannotti, S., & Marullo-Reedtz, P. (2001). The definition of the grading scales in banks’ internal rating systems. Economic Notes, 30(3), 421–456
Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July). "A bankruptcy classification model for small firms." Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37.
Ginoglou D., Agorastos K. Predicting corporate failure of problemmatic firms in Greece with LPM logit probit and discriminant analysis models // Journal of Financial Management and Analysis. 2002. № 15 (1). РP. 1–15.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2003). The elements of statistical learning. New York: Springer-Verlag.
Lee, T. S., Chiu, Ch. Ch., Lu, Ch. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254
M. Adnan Aziz, Humayon A. Dar, (2006) "Predicting corporate bankruptcy: where we stand?", Corporate Governance, Vol. 6 Iss: 1, pp.18 – 33
Ohlson, J. a. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–132.
Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers & Operations Research, 32(10), 2561–2582.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy, March 1977.
Varetto, F. (1998). Genetic algorithms applications in the analysis of insolvency risk. Journal of Banking and Finance, 22, 1421–1439.
Y. Xie, X. Li, E.W.T. Ngai, W. Ying, Customer churn prediction using improved balanced random forests, Expert Systems with Applications 36 (2009) 5445–5449.
Zmijevski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.
РИА Рейтинг - http://riarating.ru/corporate_sector_rankings/20130417/610553173.html
СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://spark-interfax.ru
Ahn, B. S., Cho, S., & Kim, C. (2000). The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18, 65–74.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of the corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman, E., 1968. Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl), 71±111.
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl).
Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Belmmont: Wadsworth International Group.
Chen Mu-Yen , Bankruptcy prediction in firms with statistical and intelligent techniques and a comparison of evolutionary computation approaches, Computers and Mathematics with Applications 62 (2011) 4514–4524
Chen, W., Ma, Ch., & Ma, L. (2009). Mining the customer credit using hybrid support vector machine technique. Expert Systems with Applications, 36(4), 7611–7616.
Foglia, A., Iannotti, S., & Marullo-Reedtz, P. (2001). The definition of the grading scales in banks’ internal rating systems. Economic Notes, 30(3), 421–456
Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July). "A bankruptcy classification model for small firms." Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37.
Ginoglou D., Agorastos K. Predicting corporate failure of problemmatic firms in Greece with LPM logit probit and discriminant analysis models // Journal of Financial Management and Analysis. 2002. № 15 (1). РP. 1–15.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2003). The elements of statistical learning. New York: Springer-Verlag.
Lee, T. S., Chiu, Ch. Ch., Lu, Ch. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254
M. Adnan Aziz, Humayon A. Dar, (2006) "Predicting corporate bankruptcy: where we stand?", Corporate Governance, Vol. 6 Iss: 1, pp.18 – 33
Ohlson, J. a. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–132.
Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers & Operations Research, 32(10), 2561–2582.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy, March 1977.
Varetto, F. (1998). Genetic algorithms applications in the analysis of insolvency risk. Journal of Banking and Finance, 22, 1421–1439.
Y. Xie, X. Li, E.W.T. Ngai, W. Ying, Customer churn prediction using improved balanced random forests, Expert Systems with Applications 36 (2009) 5445–5449.
Zmijevski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.
РИА Рейтинг - http://riarating.ru/corporate_sector_rankings/20130417/610553173.html
СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://spark-interfax.ru
Ahn, B. S., Cho, S., & Kim, C. (2000). The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18, 65–74.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of the corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman, E., 1968. Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl), 71±111.
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl).
Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Belmmont: Wadsworth International Group.
Chen Mu-Yen , Bankruptcy prediction in firms with statistical and intelligent techniques and a comparison of evolutionary computation approaches, Computers and Mathematics with Applications 62 (2011) 4514–4524
Chen, W., Ma, Ch., & Ma, L. (2009). Mining the customer credit using hybrid support vector machine technique. Expert Systems with Applications, 36(4), 7611–7616.
Foglia, A., Iannotti, S., & Marullo-Reedtz, P. (2001). The definition of the grading scales in banks’ internal rating systems. Economic Notes, 30(3), 421–456
Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July). "A bankruptcy classification model for small firms." Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37.
Ginoglou D., Agorastos K. Predicting corporate failure of problemmatic firms in Greece with LPM logit probit and discriminant analysis models // Journal of Financial Management and Analysis. 2002. № 15 (1). РP. 1–15.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2003). The elements of statistical learning. New York: Springer-Verlag.
Lee, T. S., Chiu, Ch. Ch., Lu, Ch. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254
M. Adnan Aziz, Humayon A. Dar, (2006) "Predicting corporate bankruptcy: where we stand?", Corporate Governance, Vol. 6 Iss: 1, pp.18 – 33
Ohlson, J. a. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–132.
Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers & Operations Research, 32(10), 2561–2582.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy, March 1977.
Varetto, F. (1998). Genetic algorithms applications in the analysis of insolvency risk. Journal of Banking and Finance, 22, 1421–1439.
Y. Xie, X. Li, E.W.T. Ngai, W. Ying, Customer churn prediction using improved balanced random forests, Expert Systems with Applications 36 (2009) 5445–5449.
Zmijevski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.
РИА Рейтинг - http://riarating.ru/corporate_sector_rankings/20130417/610553173.html
СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://spark-interfax.ru
Ahn, B. S., Cho, S., & Kim, C. (2000). The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18, 65–74.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of the corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman, E., 1968. Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl), 71±111.
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl).
Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Belmmont: Wadsworth International Group.
Chen Mu-Yen , Bankruptcy prediction in firms with statistical and intelligent techniques and a comparison of evolutionary computation approaches, Computers and Mathematics with Applications 62 (2011) 4514–4524
Chen, W., Ma, Ch., & Ma, L. (2009). Mining the customer credit using hybrid support vector machine technique. Expert Systems with Applications, 36(4), 7611–7616.
Foglia, A., Iannotti, S., & Marullo-Reedtz, P. (2001). The definition of the grading scales in banks’ internal rating systems. Economic Notes, 30(3), 421–456
Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July). "A bankruptcy classification model for small firms." Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37.
Ginoglou D., Agorastos K. Predicting corporate failure of problemmatic firms in Greece with LPM logit probit and discriminant analysis models // Journal of Financial Management and Analysis. 2002. № 15 (1). РP. 1–15.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2003). The elements of statistical learning. New York: Springer-Verlag.
Lee, T. S., Chiu, Ch. Ch., Lu, Ch. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254
M. Adnan Aziz, Humayon A. Dar, (2006) "Predicting corporate bankruptcy: where we stand?", Corporate Governance, Vol. 6 Iss: 1, pp.18 – 33
Ohlson, J. a. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–132.
Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers & Operations Research, 32(10), 2561–2582.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy, March 1977.
Varetto, F. (1998). Genetic algorithms applications in the analysis of insolvency risk. Journal of Banking and Finance, 22, 1421–1439.
Y. Xie, X. Li, E.W.T. Ngai, W. Ying, Customer churn prediction using improved balanced random forests, Expert Systems with Applications 36 (2009) 5445–5449.
Zmijevski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.
РИА Рейтинг - http://riarating.ru/corporate_sector_rankings/20130417/610553173.html
СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://spark-interfax.ru
, почему они будут голосовать именно за ϶того человека. При подготовке кандидатур для данного выступления необходимо учитывать, что более действенным будет апелляция к социальной сфере, которая всем понятна и для всех актуальна. Например, может быть использован Ahn, B. S., Cho, S., & Kim, C. (2000). The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 18, 65–74.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of the corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman, E., 1968. Financial ratios, discriminant analysis, and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl), 71±111.
Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Empirical research in accounting. Selected Studies Journal of Accounting Research 5 (suppl).
Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Belmmont: Wadsworth International Group.
Chen Mu-Yen , Bankruptcy prediction in firms with statistical and intelligent techniques and a comparison of evolutionary computation approaches, Computers and Mathematics with Applications 62 (2011) 4514–4524
Chen, W., Ma, Ch., & Ma, L. (2009). Mining the customer credit using hybrid support vector machine technique. Expert Systems with Applications, 36(4), 7611–7616.
Foglia, A., Iannotti, S., & Marullo-Reedtz, P. (2001). The definition of the grading scales in banks’ internal rating systems. Economic Notes, 30(3), 421–456
Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July). "A bankruptcy classification model for small firms." Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37.
Ginoglou D., Agorastos K. Predicting corporate failure of problemmatic firms in Greece with LPM logit probit and discriminant analysis models // Journal of Financial Management and Analysis. 2002. № 15 (1). РP. 1–15.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2003). The elements of statistical learning. New York: Springer-Verlag.
Lee, T. S., Chiu, Ch. Ch., Lu, Ch. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23(3), 245–254
M. Adnan Aziz, Humayon A. Dar, (2006) "Predicting corporate bankruptcy: where we stand?", Corporate Governance, Vol. 6 Iss: 1, pp.18 – 33
Ohlson, J. a. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–132.
Pendharkar, P. C. (2005). A threshold-varying artificial neural network approach for classification and its application to bankruptcy prediction problem. Computers & Operations Research, 32(10), 2561–2582.
Taffler R.J., Tisshaw H. Going, going, gone – four factors which predict // Accountancy, March 1977.
Varetto, F. (1998). Genetic algorithms applications in the analysis of insolvency risk. Journal of Banking and Finance, 22, 1421–1439.
Y. Xie, X. Li, E.W.T. Ngai, W. Ying, Customer churn prediction using improved balanced random forests, Expert Systems with Applications 36 (2009) 5445–5449.
Zmijevski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, 22, 59–82.
РИА Рейтинг - http://riarating.ru/corporate_sector_rankings/20130417/610553173.html
СПАРК-Интерфакс / Система профессионального анализа рынка и компаний [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://spark-interfax.ru
о интервью учительницы, врача или библиотекаря, которые говорят, что отдадут свои голоса за ϶того кандидата, потому что он сделал то-то и то-то.Можно использовать интервью молодой мамы на фоне недавно построенной детской поликлиники, интервью с учителем местной школы, где недавно оборудовали компьютерный класс, интервью с ветераном и т. п. В заключение отметим, что при построении имиджа Ф. Сидоренко следует полагаться на свои реальные ценности и убеждения, то есть, имидж должен
иметь под собой реальную основу.Необходимо опираться и на то, что популярно в обществе. Ф. Сидоренко следует постоянно подкреплять свой имидж определенными поступками и доказывать его делом, а также быть способным изменять его. Важно помнить, что всегда актуальной остается проблема изучения состояния политического рынка, политической и социальн
о-϶кономической конъюнктуры, политических предпочтений ϶лектората, различных групп населения, без чего невозможна своевременная корректировка мер, форм и методов работы.Имидж нельзя рассматривать как раз навсегда данный, в нем в зависимости от ситуации могут формироваться новые грани, адекватные ситуации. Но для ϶того требуется постоянно держать руку на пульсе политической жизни.Политический имидж губернатора Калининградской области Н.Н. Цуканова в региональном политичес
ком пространстве§ 1 Деятельность Н.Н. Цуканова как губернатора Калининградской области. Взаимодействие с федеральным центром и на местном уровнеНиколай Николаевич Цуканов – губернатор Калининградской области с сентября 2010 года. Николай Николаевич Цуканов родился 22 марта 1965 года в посёлке Липово, Гусевского района, Калининградской области . По окончанию школы № 4 города Гусева , с
1980 по 1983 год проходил обучение в среднем профессионально-техническом училище № 17 города Гусева, которое окончил по специальности газо϶лектросварщик.Трудовую деятельность начал с 14 лет. Ещё школьником подрабатывал помощником комбайнёра. После окончания училища до призыва в армию в 1983 году работал на Гусевском заводе «Микродвигатель».
С 1983 по 1985 год проходил срочную службу в рядах вооружённых сил в составе батальона охраны космической связи Центральной группы войск, который базировался в Чехословакии.После службы по призыву, Николай Николаевич активно включился в общественно-политическую жизнь региона по линии комсомола: освобожденный заместитель секретаря комитета ВЛКСМ совхоза «Романово» Зеленоградского района Калининградской области, инструктор Гусевского горкома ВЛКСМ.Проходил обучение в Калининградском филиале Ленинградского сельскохозяйственного института ( г. Полесск ) с 1988 года ,однако, был отчислен.Создал строительную фирму «Лава»,
российско-польское предприятие по деревообработке.В 1996 году переезжает из Калининградской области в Москву. В 1997-1999 годах учился в Высшей школе приватизации и предпринимательства (г. Москва ), которую окончил по специальности юриспруденция. Работал в Москве юристом ЗАО « Научно-технический центр « Техинвестмед». С 2002 года является кандид
атом психологических наук , защищался в Казанском государственном техническом университете имени А.Н. Туполева по теме «Цели и мотивы деятельности менеджера как факторы, влияющие на его ϶моциональное выгорание».В середине 2000-х годов вернулся в г. Гусев Калининградской области , где создал и возглавил группу компаний «Амат϶л».С мая 2005 года - глава городского округа (м϶р) муниципального образования «Гусевс
кий городской округ» (17 апреля 2005 года во втором туре голосования набрал 57,58 % голосов избирателей) .С января 2009 года - глава муниципального образования «Гусевский муниципальный район».В том же году , Гусевский район Калининградской области , был признан Областным правительством самым ϶ффективным муниципальным образованием области. В 2010 году Гусев как самый благоустроенный муниципалитет региона получил областную премию в 13,5 миллионов рублей. С марта 2009 года по октябрь 2010 года — председатель ассоциации «Совет муниципальных образований Калининградской области».После массовых митингов протеста в Калининграде 2010 году,
вызвавших значительный общественный резонанс в российских и зарубежных СМИ, во время которых в области не был, заявил, что митинг 30 января — проделки политических партий.Был инициатором обращения руководителей муниципалитетов области к Президенту России с целью поддержки выдвижения Г.Бооса на второй губернаторский срок.26 июля 2010 года, после отставки С. В. Булычёва, утверждён в должности секретаря регионального политсовета партии «Единая Россия». Счи
тается одним из политиков, наиболее приближённых и продвигаемых Г.Боосом, с которым знаком с 2003 года. 16 августа 2010 года выдвинут от «Единой России» кандидатом на должность губернатора Калининградской области вместо Г.В. Бооса. 23 августа 2010 года президент России Дмитрий Анатольевич Медведев внёс на рассмотрение Калининградской областной Думы кандидатуру Николая Цуканова для наделен
ия его полномочиями губернатора Калининградской области.Ранее «Единая Россия» предложила на должность главы самого западного региона РФ три кандидатуры – помимо Цуканова , кандидатами были первый зампред комитета по обороне Государственной Думы РФ Юрий Савенко ( ϶кс-м϶р Калининграда ) и нынешний глава г. Калининграда Александр Ярошук . 30 августа 2010 года Ка
лининградская областная дума наделила Николая Цуканова полномочиями губернатора области .28 сентября 2010 года официально вступил в должность губернатора . 30 сентября 2010 года отменил постановление ϶кс-главы региона Георгия Бооса о крупном премировании высокопоставленных чиновников, которые накануне уволились из правительства Калининградской области. В ноябре 2010 года одобрил пикет калининградцев, участников движения «Калининград — узник Европы», в Брюсселе .17 декабря 2010 года Николай Цуканов посетил Чеченскую республику с целью налаживания культурных и ϶кономических связей. Также он по
сетил находившихся там сотрудников калининградской милиции.28 декабря 2010 года новый губернатор представил план своих действий на пять лет . Николай Цуканов ведёт активную благотворительную деятельность . На его личные средства построена звонница православной церкви , проведена реконструкция городского сквера , приобретены кардиостимуляторы , постоянно оказывается материальная помощь нуждающимся , вет
еранам , инвалидам , детям-сиротам .Указом губернатора Калининградской области Г. В. Бооса в 2009 году он награждён медалью « За заслуги перед Калининградской областью». В 2009 году Николаю Цуканову присвоено « Почётный гражданин муниципального образования « Гусевский муниципальный район» за реализацию масштабных проектов развития города, ϶ффективное управление процессами ϶кономического и социального развития, многолетнюю благотворительную деятельность. Рассматривая деятельность Николая Николаевича Цуканова как действующего лица публичной политики, необходимо обозначить, какое место и значение имеет фигура губернатора Калининградской области в рамках законодательства региона . Согласно Закону Калининградской области от 21 декабря 199
6 г.№ 32 «О главе администрации Калининградской области», губернатор Калининградской области является высшим должностным лицом Калининградской области. Губернатор Калининградской области не может быть одновременно депутатом Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации, членом Совета Федерации Федерального Собрания Российской Федерации, судьей, замещать иные государственные должности Российской Федерации, иные государственные должности Калининградской области, должности федеральной государственной службы, должности государственной гражданской службы субъекта Российской Федерации, а также муниципальные должности и должности муниципальной службы, не может заниматься другой оплачиваемой деятельностью, кроме преподавательской, науч
ной и иной творческой деятельности, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации.В начале своей работы на посту губернатора Николай Цуканов сделал акцент на проблемах здравоохранения. Эти проблемы копились годами. Сейчас системно решаются многие проблемы регионального здравоохранения
и на ϶ти цели направляются миллиарды рублей.По программе модернизации здравоохранения региона отремонтированы и ремонтируются многие медицинские учреждения по всей области, включая поселковые ФАПы (фельдшерско-акушерские пункты) и офисы врачей общей практики. Больницы получают самое современное оборудо
вание.В Детской областной больнице установлен магнитно-резонансный томограф. По сообщению начальника отдела проблем материнства и детства министерства здравоохранения Калининградской области Натальи Костык, в прошлом году на оснащение детских учреждений здравоохранения было направлено 149 миллионов рублей, в ϶том году выделено 225 миллионов. Что, несомненно, отражается на улучшении оказания помощи маленьким пациентам. Ник
Выражая свое уважение, ООО «Деловая сеть» предлагает Вам рассмотреть возможные варианты сотрудничества.
Учредителем нашей компании является Государственное предприятие «Национальный центр обмена трафиком», а клиентами – более 3000 крупных юридических лиц Республики Беларусь: ведущие государственные и коммерческие банки, промышленные предприятия, компании-резиденты Парка высоких технологий, крупные торговые сети и др.
Сеть передачи данных «Деловая сеть» включена в единую республиканскую сеть передачи данных (далее - ЕРСПД) в порядке, определенном Указом Президента Республики Беларусь № 515 от 30.09.2010 «О некоторых мерах по развитию сети передачи данных в Республике Беларусь» и Положением о единой республиканской сети передачи данных, утвержденным Постановлением Оперативно-аналитического центра при Президенте Республики Беларусь и Министерства связи и информатизации Республики Беларусь № 8/28 от 27.12.2010.
В настоящее время у нашего предприятия имеются два независимых внешних стыка с операторами международных сетей передачи данных суммарной пропускной способностью свыше 40 Гбит/с, что является наиболее устойчивой схемой подключения сети Интернет:
Республиканское унитарное предприятие «НЦОТ»;
Республиканское унитарное предприятие электросвязи «Белтелеком».
Такая схема подключения позволила обеспечить более высокий уровень надежности при предоставлении услуг электросвязи нашим партнерам и клиентам, а также снизить риски, связанные с подключением к одному поставщику данного вида услуг.
Более того, для обеспечения качественного и эффективного межведомственного обмена данными, нами организованы надежные высокоскоростные каналы связи с ключевыми банками, государственными и коммерческими предприятиями для доступа к сервисам таких организаций как: Расчетно-справочный центр Национального банка Республики Беларусь, (система ЕРИП), ОАО «Банковский процессинговый центр», ЗАО «Банковско-финансовая телесеть», Национальный центр маркетинга и конъюнктуры цен, ОАО «Белорусская универсальная товарная биржа», Государственное предприятие «Национальный центр электронных услуг» и др.
ООО «Деловая сеть» ориентировано на долгосрочное сотрудничество с нашими партнерами и непрерывное совершенствование сети передачи данных.
В этой связи, предлагаем Вам рассмотреть возможность организации межоператорского стыка в целях обеспечения межведомственного обмена данными, а так же конвергентного оказания телекоммуникационных услуг и сервисов конечным потребителям.
Для более детального обсуждения перспектив нашего сотрудничества, предлагаем провести двустороннюю встречу в удобное для Вас время.
С уважением и надеждой на дальнейшее конструктивное сотрудничество,
Генеральный директор А.В. Господарик
Выражая свое уважение, ООО «Деловая сеть» предлагает Вам рассмотреть возможные варианты нашего сотрудничества.
Учредителем нашей компании является Государственное предприятие «Национальный центр обмена трафиком», а клиентами – более 3000 крупных юридических лиц Республики Беларусь: компании-резиденты Парка высоких технологий, ведущие государственные и коммерческие банки, промышленные предприятия, крупные торговые сети и др.
Сеть передачи данных «Деловая сеть» включена в единую республиканскую сеть передачи данных (далее - ЕРСПД) в порядке, определенном Указом Президента Республики Беларусь № 515 от 30.09.2010 «О некоторых мерах по развитию сети передачи данных в Республике Беларусь» и Положением о единой республиканской сети передачи данных, утвержденным Постановлением Оперативно-аналитического центра при Президенте Республики Беларусь и Министерства связи и информатизации Республики Беларусь № 8/28 от 27.12.2010.
 Географическое распределение внешней торговли Японии за 2008-2013 годы
Одним из важнейших аспектов изучения внешней торговли страны является подробное рассмотрение географического распределения ее импорта и
экспорта. Рассмотрим 10 наиболее важных для Японии торговых партнеров за 2008 и 2013гг.
Наибольшая доля японского импорта приходится на страны Азии и США. Наблюдается следующая последовательность основных стран-поставщиков:
Китай. Доля Китая в импорте по сравнению с 2008 годом выросла с 15,98% до 17,20%.
США. Их доля в импорте сократилась к 2013г. с 17,75% до 16,94%.
Корея. Доля импорта сократилась с 7,61% до 7,34%.
Тайланд. Доля импорта выросла с 3,77% до 5,22%, а доля сингапурского импорта сократилась с 3,40% до 2,78%.
Доля Германии в импорте Японии сократилась с 3,07% до 2,48%, также сократилась доля Нидерлангдов с 2,70% до 1,93%. В то же время вырлси доли
импорта таких стран как Индонезия на 0,81%, Малайзия на 0,01%.
Наибольшая доля японского экспорта приходится на страны[33] Азии и США. Ведущее место занимает[33] Китай: его доля составляет 18,08% от
общего объема экспорта в 2013 году и выросла по сравнению с 2008 годом с 14,86%. На США приходится 8,35% экспорта Японии. Третье место
занимает Арабские Эмираты, доля экспорта по ним составила 6,25%.
На Австралию приходится 5,92% экспорта. Австралия занимает 4-н место после США, Эмиратов и Китая в японсокм экспорте.
В целом, наблюдается устойчивое увеличение доли азиатских стран в экспорте Японии.
Структура внешней торговли Японии
Товарная структура экспорта и импорта также является важнейшим показателем для анализа внешней торговли страны. Она зависит обеспеченности
страны природными ресурсами, уровня ее развития и прочих факторов и позволяет точнее оценить состояние экономики страны и ее место в
международной торговле и мировом разделении труда. Рассмотрим товарную структуру импорта в 2008 и 2013 гг.[7]
Исходя из Таблицы 9 можно сделать вывод, что из[31] наиболее импортируемых разделов группы СМТК Японии на 2013 год являются:
Минеральное топливо, смазочные масла и аналогичные материалы (32,32%)
Доля минерального топлива, смазочных масел и аналогичных материалов по сравнению с 2008 годом сократилась с 35,79% до 32,32%.
Машины и транспортное оборудование (20,33%)
Большое место в структуре импорта товаров занимают машины и транспортное оборудование. Доля сократилась с 21,70% в 2008 году до 20,33%.
Химические продукты (7,39%)
Доля выросла с 6,70% до 7,39%.
Промышленные товары (7,71%), сокращение с 8,96%.
Это говорит о том, что Япония импортирует достаточно много необходимого ей сырья, товаров и услуг.[33] Продукция отраслей легкой и тяжелой
промышленности, сырье первичной обработки явно доминируют в структуре ввозимых в[33] Японии товаров.
Структура экспорта Японии можно охарактеризовать следующими заключениями:
- наибольшая дола экспортируемых товаров приходится на машины и оборудования, доля в 2013 году составляла 56,78%, в то время как в 2008 году
она была равна 61,99%, т.е. наблюдается падение;
- большую долю в 2013 году также занимад экспорт промышленных товаров, доля составила 12,62%, она выросла с 12,49% в 2008 году до 12,62%;
- также значительную долю в экспорте занимает экспорт химической продукции, доля экспорта выросла с 8,85% до 9,42%, что является
положительным моментом в расширении экспортного потенциала.
После преодоления дна кризиса, ситуация с экспортом в различных областях промышленности стала более обнадеживающей, хотя рост идет
переменными темпами.
Наибольшие темпы роста импорта были отмечены в нефтепромышленной отрасли, успешно шли закупки сырой нефти, нефтепродуктов и минеральных
руд.
2. Географическое распределение внешней торговли Японии за 2008-2013 годы
Одним из важнейших аспектов изучения внешней торговли страны является подробное рассмотрение географического распределения ее импорта и экспорта. Рассмотрим 10 наиболее важных для Японии торговых партнеров за 2008 и 2013гг.
Наибольшая доля японского импорта приходится на страны Азии и США. Наблюдается следующая последовательность основных стран-поставщиков:
Китай. Доля Китая в импорте по сравнению с 2008 годом выросла с 15,98% до 17,20%.
США. Их доля в импорте сократилась к 2013г. с 17,75% до 16,94%.
Корея. Доля импорта сократилась с 7,61% до 7,34%.
Тайланд. Доля импорта выросла с 3,77% до 5,22%, а доля сингапурского импорта сократилась с 3,40% до 2,78%.
Доля Германии в импорте Японии сократилась с 3,07% до 2,48%, также сократилась доля Нидерлангдов с 2,70% до 1,93%. В то же время вырлси доли импорта таких стран как Индонезия на 0,81%, Малайзия на 0,01%.
Наибольшая доля японского экспорта приходится на страны Азии и США. Ведущее место занимает Китай: его доля составляет 18,08% от общего объема экспорта в 2013 году и выросла по сравнению с 2008 годом с 14,86%. На США приходится 8,35% экспорта Японии. Третье место занимает Арабские Эмираты, доля экспорта по ним составила 6,25%.
На Австралию приходится 5,92% экспорта. Австралия занимает 4-н место после США, Эмиратов и Китая в японсокм экспорте.
В целом, наблюдается устойчивое увеличение доли азиатских стран в экспорте Японии.
Структура внешней торговли Японии
Товарная структура экспорта и импорта также является важнейшим показателем для анализа внешней торговли страны. Она зависит обеспеченности страны природными ресурсами, уровня ее развития и прочих факторов и позволяет точнее оценить состояние экономики страны и ее место в международной торговле и мировом разделении труда. Рассмотрим товарную структуру импорта в 2008 и 2013 гг.
Исходя из Таблицы 9 можно сделать вывод, что из наиболее импортируемых разделов группы СМТК Японии на 2013 год являются:
Минеральное топливо, смазочные масла и аналогичные материалы (32,32%)
Доля минерального топлива, смазочных масел и аналогичных материалов по сравнению с 2008 годом сократилась с 35,79% до 32,32%.
Машины и транспортное оборудование (20,33%)
Большое место в структуре импорта товаров занимают машины и транспортное оборудование. Доля сократилась с 21,70% в 2008 году до 20,33%.
Химические продукты (7,39%)
Доля выросла с 6,70% до 7,39%.
Промышленные товары (7,71%), сокращение с 8,96%.
Это говорит о том, что Япония импортирует достаточно много необходимого ей сырья, товаров и услуг. Продукция отраслей легкой и тяжелой промышленности, сырье первичной обработки явно доминируют в структуре ввозимых в Японии товаров.
Структура экспорта Японии можно охарактеризовать следующими заключениями:
- наибольшая дола экспортируемых товаров приходится на машины и оборудования, доля в 2013 году составляла 56,78%, в то время как в 2008 году она была равна 61,99%, т.е. наблюдается падение;
- большую долю в 2013 году также занимад экспорт промышленных товаров, доля составила 12,62%, она выросла с 12,49% в 2008 году до 12,62%;
- также значительную долю в экспорте занимает экспорт химической продукции, доля экспорта выросла с 8,85% до 9,42%, что является положительным моментом в расширении экспортного потенциала.
После преодоления дна кризиса, ситуация с экспортом в различных областях промышленности стала более обнадеживающей, хотя рост идет переменными темпами.
Наибольшие темпы роста импорта были отмечены в нефтепромышленной отрасли, успешно шли закупки сырой нефти, нефтепродуктов и минеральных руд.  
Заключение
Уровень развития экономики страны характеризуется, в том числе, величиной и структурой экспорта и импорта. Чем эффективнее экономика, тем больше ее доля в мировом экспорте, а в структуре экспорта больше высокотехнологичной продукции и меньше сырья. Под экспортом понимается вывоз товаров из страны отечественного производства, а также реэкспортные товары. Под импортом понимается ввоз товаров в страну. В импорт включаются ввезенные товары, предназначенные для потребления в хозяйстве страны, для реэкспорта и товары, закупаемые для отечественных организаций за границей, для потребления на месте.
В рамках подготовки данной работы был проведён анализ динамики внешней торговли Новой Зеландии.
В рамках этой работы были выполнены следующие задачи:
– предоставлены основные показатели внешней торговли;
– проведен анализ динамики и структуры внешней торговли.
В ходе данной работы был сделан вывод о том, что внешняя торговля Новой Зеландии эффективна из-за своей структуры.
Для написания работы имеется достаточно большой набор данных. В качестве источника данных для анализа структуры экспорта и импорта Японии за 2006-2013 гг. мы использовали данные Всемироного банка, ООН и прочие источники, откуда взяли данные о товарной структуре экспорта и импорта Японии.
В экономической политике Японии особое место занимает развитие приоритетных отраслей промышленности, которые в значительной степени сориентированы на экспорт. В первую очередь, это автомобилестроение.
Зависимость экономики Японии от внешней торговли еще больше возросла в 2013 г.: экспорт значительно вырос по всем ориентированным на внешний рынок отраслям.
Таким образом, внешняя торговля имеет особое значение для Японии. На протяжении 2006 – 2013 гг. она развивалась достаточно стремительно, расширяя экспортные и импортные поставки, которые укрепляли ее торговое сотрудничество с прочими развитыми и развивающимися странами, все больше интегрируя страну в мировую торговлю.
Оглавление
Введение 3
1. Показатели динамики внешней торговли Японии за 2006-2013 года 5
2. Индексный метод в анализе внешней торговли Японии 12
Заключение 15
Список использованной литературы 16
Введение
Статистика внешней торговли является одной из важнейших областей экономической статистики. Информация, отражающая развитие внешнеэкономических связей, и прежде всего развитие внешней торговли, является важным инструментом для принятия торгово-политических решений и эффективного управления внешнеэкономическими связями. Поэтому работа является актуальной. Эта задача становится более актуальной в условиях кардинальных изменений, происходящих в системе мирохозяйственных отношений под влиянием ускорения научно-технического прогресса и развертывания процесса глобализации.
Под внешней торговлей понимается ввоз и вывоз товаров, осуществляемый через таможенные границы, увеличивающий или уменьшающий национальное богатство страны и производимый как на национальной, так и на номенклатурной основе. Основными задачами статистики внешней торговли являются разработка системы показателей, характеризующих размеры, динамику и структуру внешней торговли, анализ факторов, обусловливающих основные тенденции их развития, а также сравнительный анализ показателей внешней торговли различных стран.
Цель работы – провести статистический анализ динамики и структуры внешней торговли Японии.
Задачи работы:
- изучить показатели динамики внешней торговли;
- провести анализ индексов внешней торговли.
Объект исследования – Япония, предмет – ее внешняя торговля.
В основу исследования легли труды следующих ученых: И.И. Елисеевой, Ю.Н. Иванова, а также материалы периодических изданий.
Результаты данной работы могут представлять интерес для студентов, изучающих внешнюю торговлю Японии.
Приведенная работа состоит из двух глав, в которых подробно рассматривается динамика внешней торговли страны в период за 2006-2013 гг., ее доля в мировом экспорте и импорте. Источниками представленной числовой информации являются международные статистические публикации ООН, а также статистические публикации государственных статистических органов Японии. Также многие числовые данные в данной работе будут выведены автором самостоятельно (например, среднегодовые темпы роста и прироста, коэффициенты условий торговли и др.).
1. Показатели динамики внешней торговли Японии за 2006-2013 года
Чтобы дать подробную характеристику внешнеторговой деятельности Японии, ее значения для мировой торговли и динамики, необходимо рассмотреть ряд показателей, которые являются основополагающими при описании внешней торговли. К данным показателям относятся показатели экспорта и импорта, коэффициент покрытия импорта экспортом, а также доля страны в мировом экспорте и импорте.
Данные о внешней торговле Японии за 2006 – 2013 г.г. представлены в таблице 1. Приведенные показатели дадут возможность оценить внешнюю торговлю Япони