Учебная работа № 86482. «Курсовая Развитие малого предпринимательства в Красноярском крае и городе Канске

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 86482. «Курсовая Развитие малого предпринимательства в Красноярском крае и городе Канске

Количество страниц учебной работы: 40
Содержание:
«Введение …………………………………………………………………………. 3
Глава 1. Необходимость развития малого бизнеса в России, его характеристика …………………………………………………………………… 4
1.1. Исторические аспекты развития малого бизнеса ………………………. 4
1.2. Малое предпринимательство как субъект экономики. Роль и значение малого предпринимательства в экономике …………………………….. 6
1.3. Особенности нормативно-правового регулирования развития малого предпринимательства в Российской Федерации ………………………… 9
1.4. Критерии отнесения хозяйствующих субъектов к малым предприятиям в Российской Федерации …………………………………………………12
Глава 2. Развитие малого предпринимательства в Красноярском крае и городе Канске …………………………………………………………………… 17
2.1. Анализ положительных тенденций развития малого и среднего предпринимательства в Кемеровской и Новосибирской областях ……17
2.2. Современное состояние малого предпринимательства в регионе …… 23
2.3. Современное состояние малого предпринимательства в городе Канске
2.4. Предложение комплекса мер, направленных на развитие малого предпринимательства в городе Канске ………………………………… 33
2.5. Оценка стоимости изменений в программе поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства в городе Канске …………… 35
Заключение ……………………………………………………………………… 37
Список используемых источников …………………………………………… 38
Приложение 1……………………………………………………………………. 39
Приложение 2 ……………………………………………………………………41
Приложение 3 …………………………………………………………………… 48
Приложение 4 …………………………………………………………………… 49
»

Стоимость данной учебной работы: 1170 руб.Учебная работа № 86482.  "Курсовая Развитие малого предпринимательства в Красноярском крае и городе Канске
Форма заказа готовой работы

Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

Укажите № работы и вариант


Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
Я ознакомился с Пользовательским

соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


Подтвердите, что Вы не бот

Выдержка из похожей работы

ru

Исходные данные

Согласно принятой стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации, изучение экономики российского Севера является стратегически значимым, В настоящее время [1] в России функционируют 313 моногородов, не считая монопоселений, В Арктической зоне существует 71 город, 18 из которых являются моногородами и составляют приблизительно 1/4 всех городских поселений региона, Исследование проведено на примере Красноярского края,

Таблица 1, Профильная характеристика округа

 

число жителей — оценка на 1 января 2012 г,, человек

Общая площадь земель муниципального образования, гектар

Миграционный прирост, человек

Общая площадь жилых помещений, тыс, кв,м

Инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета и организациями, тыс руб

Количество убыточных организаций, ед

Число дневных общеобразовательных учреждений на начало учебного года

Средння зп, руб

Прибыль (убыток) до налогообложения отчетного периода, руб

Уровень безработ,, %

Красноярск

1052218

34800

-141

1220

80519

1

13

41874

-66868

2,8

Норильск

176559

16300

-329

868

17401430

3

8

40973

12832540

2,2

Ачинск

106502

18500

-560

874

1699198

7

8

40281,4

10427960

2,3

Канск

91658

12450

-398

553

4897668

6

6

40740,9

13411646

2,7

Железногорск

63388

10200

-431

709

1979912

4

9

40147

1364556

3,1

Кластерный анализ

Кластерный анализ — это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, Термин кластерный анализ, впервые введенный Трионом (Tryon) в 1939 году, включает в себя более 100 различных алгоритмов, На данном этапе мы кластеризуем указанные выше города по уровню жизни, используя вышеуказанные показатели,

В этом методе реализуется иерархический агломеративный алгоритм, смысл которого заключается в следующем, Перед началом кластеризации все объекты считаются отдельными кластерами, в ходе алгоритма они объединяются,Рассмотрим процедуру иерархического кластерного анализа в пакете SPSS (SPSS), Процедура иерархического кластерного анализа в SPSS предусматривает группировку как объектов (строк матрицы данных),

Для определения, какое количество кластеров следовало бы считать оптимальным, решающее значение имеет показатель под заголовком «Коэффициенты» (Таблица 2), По этим коэффициентом подразумевается расстояние между двумя кластерами, определенное на основании выбранной дистанционной меры с учётом предусмотренного преобразования значений, В нашем случае это квадрат евклидового расстояния, определенный с использованием стандартизованных значений, На этом этапе, где эта мера расстояния между двумя кластерами увеличивается равномерно, начиная со второго этапа, процесс объединения в новые кластеры необходимо остановить при первом же скачке, Так, в противном случае были бы объединены уже кластеры, находящиеся на относительно большом расстоянии друг от друга, [5]

Таблица 2, Порядок агломерации

Порядок агломерации (кластеров)

Этап

Объединенный кластер

Коэффициенты

Этап первого появления кластера

Следующий этап

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 1

Кластер 2

1

2

5

,056

0

0

3

2

3

4

,202

0

0

3

3

2

3

,791

1

2

4

4

1

2

1,466

0

3

0

Таблица 3, Принадлежность к кластерам

Принадлежность к кластерам

Наблюдение

Кластеры 4

Кластеры 3

Кластеры 2

1:Красноярск

1

1

1

2:Норильск

2

2

2

3:Ачинск

3

3

2

4:Канск

4

3

2

5:Железногорск

2

2

2

Видим, что кластерный анализ приводит к выделению Норильска и Железногорска в отдельный кластер, Оба города имеют на своих территориях крупнейшие градообразующие нефтехимические предприятия и являются перспективными,

В целом, кластерный анализ предоставил нам возможность проанализировать и сгруппировать монопрофильные города Ямало-Ненецкого автономного округа по признаку развитости,

В дополнение, рассмотрим графическое изображение иерархического дерева кластеризации, (Рисунок 1),

Рисунок 1″

Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика