markdown:
Разместить ссылку на наш сайт можно воспользовавшись следующим кодом:
Если у вас возникли какие либо вопросы, обращайтесь на email администратора:
[admin@kazreferat.info](mailto:admin@kazreferat.info)
Министерство образования и науки Украины
Запорожский государственный университет
Кафедра экономической кибернетикиКУРСОВАЯ РОБОТА
на тему
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С УЧЕТОМ
ФАКТОРА СТАРЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ
Студентки группы 5120-1 III-го курса
факультета экономическогоМалеевой Светланы Викторовны
/Ф.И.О./
Научный руководитель доцент кафедры
экономической кибернетики
/Ф.И.О., учёная степень и звание/
Регистрационный номер_________
Дата_________
Подпись_________
2003Реферат
Курсова робота: 28 страниц, 3 таблицы, 3 приложения, __ источников.
Объект исследования – методы прогнозирования
Цель работы – определить влияние старения информации на точность прогноза микроэкономической среды на примере рыночного механизма спроса – предложения.
Метод исследования – описательный, сравнительный.
В условиях нормальной рыночной экономики автоматически происходит сопряжение личностных интересов отдельных товаропроизводителей и первичных хозяйственных систем (предприятий, объединений и организаций) с интересами общества. Это достигается с помощью рыночного механизма спроса – предложения и сопутствующей ему конкуренции. Опыт проведения прогнозных исследований в различных областях общественной жизни, науки и техники позволил выявить ряд методов, которые могут эффективно применяться для прогнозирования развития рыночного спроса. Однако, как и любая информация, данные на спрос на тот или иной товар устаревают и требуют обновления. В данной курсовой работе рассматриваются вопросы о методах прогнозирования с учетом фактора старения информации.
ПРОГНОЗ, ФАКТОР ВРЕМЕНИ, ПРОЦЕСС КУМУЛЯЦИИ ИНФОРМАЦИИ, ЭНТРОПИЯ ШЕННОНА,КВАНТ ИНФОРМАЦИИ, МОДЕЛИ ГОМПЕРЦА И ГОМПЕРЦА-МАКЕГАМА.содержание
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………….. 4
1. Методологические вопросы применения информационно-статистических методов в микроэкономическом анализе
1.1.Методологические принципы выбора средств и
методов микроэкономического анализа………………………………5
1.2.Методологические концепции системно-информационного
анализа в микроэкономике…………………………………………..…7
2. Прогнозирование микроэкономических показателей и процессов
2.1 Направления и методы прогнозных исследований в
микроэкономике и учёт фактора старения
предпрогнозной информации………………………………………... 13
2.2 Статистические закономерности старения прогнозной
информации…………………………………………………………....17
2.3 Вероятностные модели механизма старения информации…………19
2.4 Определение глубины предпрогнозной ретроспекции с
учетом старения информации……………………………………..… 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.………………………………………………………….. 26
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………... 27
Приложение А……………………………………………………………. 28
Приложение В……………………………………………………………. 29
Приложение С……………………………………………………………. 30
ВВЕДЕНИЕ
Прогноз – это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и/или об альтернативных путях и сроках их достижения.
Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием, а научная дисциплина о закономерностях разработки прогнозов – прогностикой.
Цель работы – определить влияние старения информации на точность прогноза микроэкономической среды на примере рыночного механизма спроса – предложения.
Для того чтобы управлять будущим, человечество создало определенные механизмы, которые в экономической науке называются прогнозирование, макроэкономическое планирование и экономическое программирование.
Построение прогноза на будущее очень трудоемкая и кропотливая работа, которая требует много времени сил и энергии. Одна из основных предпосылок самого прогноза – это сбор информации. Но так как время не стоит на месте и практически каждую минуту появляется новая информация в прогнозе просто необходимо учитывать фактор старения информации.
В данной курсовой работе показаны статистические закономерности и вероятностные модели старения прогнозной информации.
Основные сферы прогнозирования – гидрометеорология, геология, медицина, география, экология, наука и техника, экономика и социология и др.
Прогнозирование имеет два конкретных аспекта: предсказывать и предвидеть. В зависимости от того, какой результат необходимо получить или, что необходимо спрогнозировать, преимущество предоставляется то одному, то другому аспекту.
Прогнозирование необходимо, потому что будущее необычно и эффект многих решений, принимаемых сегодня, на протяжении определённого времени не ощущаются. Поэтому точное предвидение будущего повышает эффективность процесса принятия решения.
1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В МИКРОЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ.
1.1. Методологические принципы выбора средств и методов микроэкономического анализа
Под методологическими основами микроэкономики понимают критерии, которыми руководствуются при проведении научных работ, на основе которых производится оценка исследований и которые оказывают непосредственное влияние на выбор средств и методов проведения микроэкономического анализа. Активизация исследований в области методологии экономических исследований вызвана многими причинами, в частности повышением требований к достоверности и оперативности результатов микроэкономического анализа, неудовлетворенностью традиционными способами сбора и обработки экономической информации и др. То обстоятельство, что перспективы, связанные с использованием современной вычислительной техники в микроэкономическом анализе, оправдались не полностью, можно объяснить слабой разработанностью методологии решения задач микроэкономического экспресс-анализа. Без преувеличения можно сказать, что методологические проблемы в известном смысле сегодня в этой области являются ключевыми. Для уяснения этих проблем необходимо дать общие представления о задачах и моделях, применение которых в микроэкономическом экспресс-анализе представляется целесообразным.
В микроэкономическом анализе любой вопрос, интуитивно воспринимаемый как имеющий смысл, уже можно считать научной задачей. Например, будут ли потребители покупать большее количество продукта тогда, когда цена на него снизится, а не когда повысится. Это так называемое широкое толкование задачи. При среднем толковании задачи вопрос формулируется в терминах макроэкономики, на основании которой можно сделать вывод, что он имеет смысл в данной теории. Такие постановки вопроса относятся к предмодельному уровню исследований и хотя они играют положительную роль (предмодельный уровень рассуждений в микроэкономике неизбежен), однако доля построений предмодельного уровня исследований микроэкономических проблем не должна быть слишком большой.
Для того, чтобы дать постановку задачи в информационно-содержательном аспекте необходимо указать, что задано экспериментально (результаты наблюдения), что предполагается и допускается, в том числе исходя из теоретических предпосылок, что требуется узнать, как можно найти решение, как его оценить и какова связь данной задачи с другими. Характерные элементы такой постановки (этапы и стадии) представлены в таблице 1 (приложение А).
Специфические черты моделей в микроэкономическом анализе очевидно должны определяться не только специфическими чертами объекта, но и спецификой задач, для решения которых необходимо построить модель. Принцип целевой спецификации моделей особенно важно учитывать в микроэкономических исследованиях.
Модели являются целенаправленными конструкциями и могут в связи с этим различаться по форме. Для одной и той же цели микроэкономического анализа могут строиться различные модели, использующие различный аналитический аппарат. Встает вопрос, какую из возможных моделей в этом случае предпочесть, как сравнивать их между собой? Вопрос о проверке пригодности моделей - очень тонкий теоретический вопрос. С общетеоретических позиций модели должны отражать только существенные связи, необходимые для решения задачи микроэкономического анализа, быть наглядными, иметь хорошо просматриваемую структуру, давать новую информацию об исследуемом процессе и влиять на способ сбора данных. В связи с этим в качестве показателей пригодности математических моделей микроэкономики представляется целесообразным использовать показатели адекватности, устойчивости, точности и эффективности. В некоторых случаях микроэкономического экспресс-анализа проверку пригодности моделей (прогнозных, например) можно свести к статистической проверке гипотез.
1.2.Методологические концепции системно-информационного анализа в микроэкономике.
Предмет исследования микроэкономики - поведение экономической единицы, старающейся удовлетворить свои потребности, внешне выступающей в форме спроса, путем потребления экономических благ. Спрос является движущей силой экономической деятельности, и это обусловливает необходимость детального анализа потребительской стоимости (полезности) благ в микроэкономике. Предавая исключительно важное значение полезности товаров (услуг и пр.) в микроэкономическом анализе возникает потребность введения расширенной градации экономических благ. В связи с этим различают долговременные блага и предметы краткосрочного пользования, взаимозаменяемые и взаимозаменяющие товары, прямые и косвенные и др. Поэтому особое значение в микроэкономическом анализе придается фактору времени. Так, например, для косвенного учета фактора времени А. Маршаллом было введено понятие “период” как характеристика скорости приспособления предложения к изменившемуся спросу. Введение понятия “период” позволило дополнить сопоставление различных равновесных состояний рынка анализом перехода от одного состояния к другому. Следует заметить, что особое внимание в микроэкономическом анализе уделяется коротким периодам. Это обстоятельство обусловливает необходимость разработки методологии постановки и решения динамических задач микроэкономического анализа, учета фактора старения экономической информации, неопределенности исходных данных и др. При изучении взаимоотношений экономических агентов друг с другом на микроуровне в основном используется методология определения равновесия. Состояние экономического равновесия характеризуется отсутствием тенденции к изменению достигнутого баланса интересов. Однако, учитывая факт времени, необходимо рассматривать и неравновесное состояние, описываемое динамическими моделями экономики.
В микроэкономическом анализе используется дедуктивный метод (от теории к фактам, от общего к частному) и индукция (от частного к общему, от фактов к теории). Дедукция и индукция - взаимодополняющие методы исследования. Сформулированные дедуктивным методом гипотезы позволяют целенаправленно собрать и систематизировать эмпирические данные (наблюдения).
В свою очередь, наблюдение за динамикой микроэкономических показателей и их обобщение является предпосылкой для формулирования весьма содержательных гипотез. Так, например, гипотеза рационального поведения экономической единицы как норма экономического поведения ее в обществе (индивидуум стремится к максимальному удовлетворению своих потребностей при данном бюджете, фирма максимизирует прибыль и др.) в реальной жизни не всегда реализуется. Случаи нерационального поведения из рассмотрения нельзя исключать. Поэтому микроэкономические показатели и процессы следует рассматривать в общем случае как случайные величины и случайные процессы, требующие их статистической интерпретации. Теоретико-вероятностные и информационно-статистические принципы обобщения таких фактов затруднены ограниченным объемом быстро стареющей исходной информации.
Быстропротекающий и бесконечный процесс изменения, взаимовлияния и борьбы цен составляет сердцевину рыночного механизма. Движущей силой экономической деятельности является спрос, отражающий поведение массового потребителя на изменение цены товара. Величина спроса определяется количеством товара, которое массовый потребитель добровольно покупает в течении некого периода, ценой данного товара и рядом других факторов. Для микроэкономического анализа, прогнозирования и выработки управленческих решений принципиальное значение имеет выявление закономерности спроса на товар от его цены.
В условиях гибкого рынка цена товара, спрос на него меняется не только в течении месяца, но и в течении недели и даже дня. Поэтому выявление и постоянное уточнение основной закономерности, описывающей зависимость количества единиц товара, приобретаемое в течении некоторого периода, от его цены должно базироваться на системном подходе.
Из всех методологических концепций системотехническая наиболее близка к разноплановой проблеме анализа и прогнозирования рыночного спроса в современных условиях.
Системный подход объединяет естественнонаучный метод, основанный на формальном выводе и количественной оценке, опирающийся на ограниченный объем исходной информации, с умозрительном методом позволяющем видеть проблему, описать на формализованном языке, установить критерии сравнения альтернатив, ввести рациональную идеализацию проблемы (упростить ее до допустимого предела), найти способ разделения целого на части, не теряющие свойства целого (осуществить декомпозицию), и найти способ объединения частей в целое без потери их свойств (осуществить композицию) и в итоге найти решение проблемы.
Основные принципы системного подхода к проблеме микроэкономического анализа и прогнозирования рыночного спроса представлены в табл. 2 (приложение В).
Неопределенность информации, с которой приходится сталкиваться при анализе рыночного спроса, имеет разную природу и значимость. В этой области можно выделить следующие:
1. неопределенность, вызванную недостатком информации и ее достоверности в силу социальных, технических и других причин;
2. неопределенность, порожденную слишком высокой (недоступной) платой за определенность;
3. неопределенность, вызванную поведением среды (покупателей, конкурентов и др.).
В формальном отношении при микроэкономическом анализе рыночного спроса, особенно при постановке управленческих задач и выборе методов их решения, можно выделить следующие условия:
1. определенные условия (вся исходная информация при таких условиях считается точно известной, известны конкретные количественные сведения и данные);
2. вероятностно-определенные условия (исходная информация определенна в вероятностном смысле, помимо однозначных исходных данных имеются случайные величины с точно известными вероятностными характеристиками);
3. условия неопределенности (исходная информация содержит величины, для которых неточно известно или совсем не известно вероятностное описание).
Последнее условие является наиболее типичным при проведении микроэкономического экспресс-анализа.
Наличие ряда ситуаций, обладающих той или иной степенью неопределенности, требуют для своего описания привлечения математического аппарата, который бы априори включал в себя вероятность появления неопределенности и ее мер.
Вводимое в рассмотрение понятие меры неопределенности должно удовлетворять вполне очевидным требованиям.
Мера неопределенности должна быть функционалом и не зависеть от конкретных значений случайной величины, непрерывной относительно аргументов, равной нулю при отсутствии всякой неопределенности, аддитивной, а так же иметь максимум, отражающий наибольшую неопределенность.
Чаще всего в качестве меры неопределенности случайного объекта исследования с конечным множеством состояний А
1,А 2,...,А n с соответствующими вероятностями p 1,p 2,…,p n используется энтропия Шеннона
(1.1)
Энтропия Шеннона является мерой неопределённости конечной схемы и обладает, как нетрудно заметить, рядом свойств, удовлетворяющим весьма общим приведённым выше требованиям.
Непрерывные случайные объекты не допускают введения конечной абсолютной меры неопределённости. В качестве относительной меры неопределённости количественной меры используется дифференциальная энтропия:
(1.2)
где f(x) – плотность распределения случайной величины х.
Можно указать и на некоторые другие меры неопределённости, удовлетворяющие общим требованиям:
(1.3)
(1.4)
(1.5)
(1.6)
(1.7)
(1.8)
Мера неопределённости второго рода (1.3) обладает тем свойством, отличным от остальных мер, что её максимум достигается на так называемых оценках Фишборна:
(1.9)
для простого отношения порядка предпочтения
,
что весьма важно для решения задач микроэкономического анализа, опирающегося на факты качественного, а не количественного содержания.
Вполне очевидно, что использование такой меры неопределенности допускает обобщение оценок Фишборна на более сложные отношения предпочтения, возникающие при анализе экономической ситуации.
Таким образом, для преодоления трудностей, возникающих в микроэкономическом анализе, обусловленных наличием фактора неопределенности, должна быть сформирована концепция информационно-статистического подхода к построению математических моделей и разработаны методы оценивания показателей по ограниченной информации с учетом сложного характера связей, присущих экономической системе при ее взаимодействии со средой. В математическом отношении это выражается, прежде всего, в разработке и применении вариационных принципов и методов, определяющих процедуру выбора экстремальных распределений случайных величин, которые содержат информацию не более того количества, которым располагает исследователь.
Весьма трудной проблемой является оценка микроэкономических показателей, статистическое обследование которых затрудняется чрезвычайно малым объемом наблюдений.
Теория оценивания по малому числу наблюдений, для многих задач которой типична неасимптотическая постановка проблем, еще нуждается в научном обосновании и разработке.
Сложность постановки и решения задач построения наилучших оценок для данной схемы при ограниченном объеме статистического материала обусловлена тем обстоятельством, что искомое решение часто в сильной степени зависит от конкретного типа распределения, объема выборки и не может быть объектом достаточно общей математической теории. Очевидно, что теория малых выборок из нормального распределения будет отличаться от теории малых выборок из равномерного распределения и т.д. С другой стороны необходимость разработки расчетно-экспериментальных методов оценивания микроэкономических показателей возникает из весьма важных задач.
По поводу определения понятия “малая выборка” существуют различные мнения. Так, например, одни утверждают, что если для принятия решения не хватает статистического материала, то надо прежде всего разрабатывать методы получения недостающих данных (“купить недостаточную информацию”).Очевидно, что в этом случае не берется в расчет объективная необходимость получить решения в условиях, когда дополнительную информацию при микроэкономическом анализе привлечь просто нет никакой возможности. Попытка определить малую выборку некоторым пределом числа наблюдений (n=10, например), ниже которого известные (традиционные) методы не дают необходимой обоснованности принимаемых решений, тоже не выдерживает критики, так как во всех этих подходах связь понятия “малая выборка” не увязывается на модельном уровне исследований с методами ее анализа.
Основным условием успешного анализа (извлечением из данной выборки требуемой информации) служит возможность принятия решения. Следовательно, критерием понятия “малая выборка” может служить достоверность принимаемого на ее основе решения. Традиционными в математической статистике показателями, характеризующими достоверность принимаемого решения, являются ошибки первого и второго рода (вероятности отвергнуть гипотезу, когда она верна, принять гипотезу, когда она неверна, соответственно). Не вдаваясь в теоретическое содержание ошибок первого и второго рода, заметим, что в общем случае решение можно считать обоснованным, если выполняется неравенство:
(1.10)
Следовательно, если применяемый аналитический аппарат с соответствующим статистическим критерием при анализе выборки данного объема не позволяет получить условие (1.10), то для принятия достоверного решения в этом случае выборка считается малой. Тем не менее, традиционно сложилось так, что в математической статистике широкое распространение получили критерии согласия и критерий Колмогорова. Безоговорочное применение этих критериев привело к формированию такого интуитивного понятия как эффект малой и большой выборки. Очевидно, что необходимость введения этого понятия обусловлено объективным существованием пределов работоспособности перечисленных выше критериев.
Таким образом, случайную выборку наблюдаемых значений микроэкономических показателей можно считать малой, если извлекаемая из нее с помощью определенного математического аппарата информация не может служить основанием для принятия достоверного решения, удовлетворяющего цели исследования.
Объектом исследования в микроэкономическом экспресс-анализе является, как правило, малая выборка случайных наблюдений, для которых традиционные критерии математической статистики неработоспособны. Очевидно, что результаты этого анализа для малых выборок будут зависеть от положенного в их основу аналитического аппарата, обеспечивающего такую статистическую интерпретацию результатов наблюдений, которая позволяла бы выборку рассматривать как некий эмпирический аналог генеральной совокупности, о свойствах которой в целом или о возможных выборках из нее можно судить о свойствах некоторых функций от случайно наблюдаемых величин (статистик).
2.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МИКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ПРОЦЕССОВ
2.1.Направления и методы прогнозных исследований в микроэкономике и учёт фактора старения предпрогнозной информации
Движущей силой экономической деятельности является спрос, отражающий поведение массового потребителя на изменение цен товара. Величина спроса определяется количеством товара, которое массовый потребитель добровольно покупает в течении некого периода, ценой данного товара и рядом других факторов. Для анализа экономической деятельности, прогнозирования и управления экономическими процессами принципиальное значение имеют выявление закономерностей спроса на товар от его цены. Следует заметить, что применение экономических методов в микроэкономическом анализе базируется на использовании предельных величин и, как правило, на детерминистическом подходе. Считается , что отказ от предельных показателей затрат, прибыли и других показателей означает невозможность использование математических методов в экономике.
Однако в условиях гибкого рынка цена товара, спрос на него меняется не только в течении месяца, но и в течении недели и даже дня. Поэтому выявление и постоянное уточнение основной закономерности, описывающей зависимость количества единиц товара, приобретаемое в течении некоторого периода, от его цены должно базироваться на прогнозных исследованиях.
Опыт проведения прогнозных исследований в различных областях общественной жизни, науки и техники позволил выявить ряд методов, которые могут эффективно применяться для прогнозирования микроэкономических показателей. Любая типовая методика прогнозирования включает такие необходимые элементы как выполнение предпрогнозной ориентации (определение предмета, целей, задач и периода упреждения); создание предпрогнозного фона (сбор и анализ данных в интервале ретроспекции); формирование исходной базовой модели и конструирование поисковой модели, ее верификация, а при необходимости уточнение, подготовка, обоснование и принятие необходимых решений.
Поскольку узловым этапом является построение модели прогноза, известные методы прогнозирования удобно классифицировать, разделив их на 3 основные группы:
· эвристические;
· прогнозные модели;
· статистические.
Эвристические методы включают построение интуитивных прогнозных моделей, которые формируются экспертами на основе целевой установки на выполнение прогноза, предоставляемой эксперту информацией, опыта, интуиции и знаний эксперта.
По типу циркулирующей в процессе экспертизы информации можно выделить три класса интуитивных моделей:
· индивидуальные оценки;
· коллективные оценки;
· комбинированные экспертные модели.
К индивидуальным относятся модели типа интервью, психоэвристической генерации идей, к коллективным - модели типа “мозговой атаки”, сессий выработки коллективного мнения, коллективной экспертной оценки; к комбинированным - модели итеративных опросов типа “Дельфи” и их модификации.
Аналитическими методами прогнозные модели получаются в тех случаях, когда известны общие закономерности развития процесса, его общая структура, важнейшие аналитически выраженные функциональные связи, имеется опытная (контрольная) выборка, позволяющая проверить работоспособность модели.
Аналитические модели, разделяются на модели, построенные по типу:
· структуризации целей развития;
· имитационного моделирования;
· морфологического анализа.
К статистическим относят методы, основу которых составляет формирование стохастических моделей прогнозирования. Предпосылкой применения таких методов является наличие необходимых статистических данных. Характеризующих период ретроспекции, и сведений, необходимых для определения модели прогноза. Широкое применение в прогнозировании статистических методов объясняется тем, что предметом статистики служит изучение методов выявления закономерностей массовых процессов.
Относительно приложений математической статистики обратим внимание на появляющуюся у ряда авторов тенденцию рассматривать соответствующие методы как средство снятия неопределенности на различных этапах принятия решений. Подобное отношение сужает область применения статистических методов, однако справедливо акцентирует внимание на наиболее сложных случаях их использования.
Области приложений отдельных методов при решении задач прогнозирования в микроэкономике показаны в табл. 3 (приложение С).
Развитый математический аппарат и накопленный опыт применения делают привлекательным обращение в решаемой проблеме к статистическим прогнозным методам и моделям.
Таким образом, большинство методов, ориентированных на прогнозирование микроэкономических параметров и процессов требует в той или иной степени учета фактора старения используемой информации. В связи с этим представляется целесообразным рассмотреть статистические закономерности старения информации.
2.2.Статистические закономерности старения прогнозной информации.
Всякой информации присуще свойство старения. С течением времени происходит частичная или полная потеря ценности для ее потребителя. Ценность информации - понятие достаточно широкое и требует конкретизации и уточнения применительно к рассматриваемой проблеме. С появлением новой информации возникает необходимость уточнить и по-новому интерпретировать изменившийся прогнозный фон для прогнозных исследований с целью выработки управляющих воздействий.
Анализируя процесс кумуляции информации, по глубине ретроспекции можно выявить период старения информации.
Для описания этого процесса введем следующие переменные:
п(Т) - глубина ретроспекции, выраженная в "квантах информации" и использованная в прогнозной модели, на момент времени Т;
N(Т) - нижняя граница сферы распространения полезной информации, выраженная в тех же единицах.
Под “квантом информации” будем понимать некоторый элемент, который может восприниматься и использоваться самостоятельно. В рассматриваемой области это экспериментальные данные (показатели рыночного спроса, зафиксированные в определенный момент времени, цена товара и др.).
Процесс кумуляции ретроспективной информации состоит в том, что объем полезной информации по мере увеличения ретроспекции все время увеличивается, достигая в некоторый момент T=T
k значения N(T k):
при
при
Задача изучения процесса состоит в анализе кумулятивной функции n(Т) во времени, вытекающего из качественного и количественного статистического исследования реальных процессов.
Естественно, что значение функции n(Т) в начальный момент времени T=0 позволяет считать, что n(0)=0. Можно также считать, что N(0) заметно больше нуля.
Интегральные функции n(T) и N(T), выраженные в абсолютных единицах измерения (квантах информации), можно выразить в относительных единицах, что позволит устранить искажающее воздействие динамики границы ретроспекции. С этой целью введем новую переменную m(T), которая обозначает долю полезной информации в общем ее объеме при формировании прогнозного фона, достигнутую к моменту времени Т. По определению
(2.1)
При динамические характеристики m(T) совпадают с аналогичными характеристиками n(T).
Функция m(T) – монотонно возрастающая функция ретроспекции, изменяющаяся в интервале (0,1).
Когда n(Т) приближается к N(T), то m(Т) стремится к единице асимптотически при . Это обстоятельство позволяет получить более простые аналитические зависимости для кумулятивной функции, не искажая значительно реальной картины.
Для дальнейшей спецификации кумулятивной функции необходимо кроме интегральной функции рассмотреть и дифференциальную, определив ее следующим образом
(2.2)
Тогда дифференциальная относительная кумулятивная функция будет иметь вид:
(2.3)
Требования к виду функций и вытекают из качественного описания процесса. Эти функции всюду положительные, к концу периода ретроспекции их значение монотонно убывает и стремится к нулю.
Поскольку процесс кумуляции ценной информации имеет верхний придел, то необходимо ввести в исследование переменную, характеризующую скорость приближения процесса к концу. Эта переменная будет определять темп старения информации. Она выражается в виде той части еще не учтенной полезной информации, которая может быть использована в прогнозной модели:
или (2.4)
Интенсивность старения информации H(T) и h(T) определяет конкретную конфигурацию кривой h(T) или m(T).
Отсюда следует, что дифференциальное уравнение кумуляции информации (далее рассматриваются относительные функции) имеет вид:
(2.5)
Проинтегрировав это уравнение при естественных ранее введенных допущениях , получим уравнение для определения интегральной функции
(2.6)
Здесь предполагается, что m(0)-0, а
при т.к.
Интенсивность старения информации в общем случае будет зависеть от самых различных факторов. Поэтому функция h(t) можно записать в следующем общем виде
h(T)=h(T,m(T),xi)
где xi – множество экзогенных факторов, определяющих конкретный процесс старения информации.
Здесь предполагается, что значения этих факторов явно не зависят от m(T), T.
Дальнейший анализ динамики процесса старения информации состоит в спецификации вида функции h, который необходимо проводить исходя из эмпирических соображений.
Для выявления тенденций использования информации в исследованиях получило распространение аналитическое выравнивание эмпирических рядов распределения с помощью различных функций, которые описывают полиномы и комуляты распределения квантов информации, получаемые при наблюдении. Традиционными моделями, описывающими старение научной информации, являются кривые Бартона-Кеблера
(2.7)
или их модификации (Аврамеску, Коула)
, (2.8)
, и др. (2.9)
Анализ механизма старения информации по кривым Бартона-Кеблера позволяет умозрительно сделать вывод о том, что эти кривые соответствуют двум потокам научной информации, быстро стареющей и медленно стареющей, затухающей в два раза медленнее (по всей видимости второй поток относится к классическим и фундаментальным результатам). Применительно к исследуемой области это обстоятельство позволяет сделать вывод, что эти модели могут быть использованы в основном при применении системного анализа результатов фундаментальных исследований (см. табл. 3, приложение С).
Длительность существования полезной информации при прогнозировании в микроэкономике является величиной случайной и зависит от ряда факторов и может быть описана кривыми Гомперца или распределениями Гомперца-Макегама, в основе которых лежит идеализированная модель (экспоненциальное распределение)
, (2.10)
где - величина, обратная средней длительности жизненного цикла полезной информации.
Соотношению (2.10) соответствует пуассоновский поток событий, однако предположение о постоянстве параметра неприемлемо для широкого класса задач прогноза микроэкономических показателей, что обусловливает необходимость постулирования некоторых дополнительных предположений о вариации этого параметра. Модификация экспоненциальной зависимости (2.10) может осуществляться в двух направлениях, в одном из них можно принять параметр случайной величиной, в другом использовать предположение о том, что параметр имеет детерминированную тенденцию изменения во времени. На последнем постулате построены модели Гомперца и Гомперца-Макегама.
Если предположить, что параметр экспоненциального распределения имеет тенденцию изменяться во времени, которая может быть описана уравнениями тренда (например, уравнением экспоненты), то в этом случае интенсивность старения информации будет определяться двумя составляющими: константой а, не зависящей от длительности жизненного цикла полезной информации, и слагаемым, экспоненциального растущим со временем
(2.11)
Эта функция, постоянные которой а, b и определяются статистическим путем на основе известных алгоритмов (методом трех сумм, методом трех точек и др.) имеет горизонтальную асимптоту, равную а. Ее график стремится к асимптоте при , но никогда ее не пересекает. Параметр b равен разности между ординатой кривой (при ) и асимптотой. Тогда, подставляя выражение (2.11) в зависимость (2.6) после очевидных преобразований, можно получить
. (2.12)
Это дифференциальный закон распределения Гомперца-Макегама. Его частным случаем при (т.е. в случае представления уравнения тренда интенсивности простой экспонентой) является распределение Гомперца. Последнее для прогнозирования длительности жизненного цикла полезной информации может представлять особый интерес, так как является стохастическим аналогом весьма известной кривой Гомперца, которая применяется при аппроксимации статистических данных процессов развития благодаря своей асимметричности. Нетрудно заметить, что распределение Гомперца-Макегама, как и кривые Бартона-Кеблера, отражают процесс старения двух различных по интенсивности старения потоков информации, а кривая Гомперца описывает процесс быстрой потери ценности информации, поэтому эта модель предпочтительна для решения динамических задач краткосрочного прогнозирования (см. табл. 3, приложение С).
4.3. Вероятностные модели механизма старения информации
Общий способ построения широкого класса вероятностных моделей старения информации при рандомизации параметра и использовании аппарата характеристических функций рассмотрим на следующем примере, имеющем прикладное значение. Так, например, если маргинальное (частное) распределение параметра Т
0 в свою очередь имеет плотность
(2.13)
(случайный характер параметра Т
0 может быть обусловлен нарушением стационарности процесса, неоднородностью ретроспективного ряда значений Т 0, ограниченным объемом информации и др.), то характеристическая функция безусловного распределения случайной величины Т 0 будет иметь вид
, (2.14)
где - характеристическая функция экспоненциального распределения.
С помощью формулы обращения, плотность распределения случайной величины Г определяется следующим образом
, (2,15)
где - модифицированная функция Бесселя третьего порядка.
На продолжительность существования полезной для прогноза информации оказывает влияние колебание (изменение) цен на товары и услуги, динамика бюджета потребителя, изменение объема спроса на товар и других в общем случае ограниченного числа факторов.
В связи с этим представляется целесообразным при формировании математической модели старения информации использовать теоретико-вероятностную схему формирования законов распределения микроэкономических показателей как сумм небольшого случайного числа случайных величин.
К первым работам о суммах случайного числа случайных слагаемых относятся работы А.Н. Колмогорова и Ю.В. Прохорова, Вальда, Вольфовица и др. В основном в этих работах представлены результаты, касающиеся моментов для рассматриваемых сумм (теоремы вальдовского типа) и вопросы теории предельных распределений. В ряде работ (В.М. Круглов, Д. Саас и др.) для сумм случайного числа случайных слагаемых доказан ряд теорем, в которых предполагается существование предельных распределений случайного числа случайных слагаемых и при соответствующих дополнительных условиях утверждается существование предельного (в некоторых случаях нормального) распределения для сумм случайного числа случайных слагаемых. Такого рода теоремы в теории предельных распределений для сумм случайного числа случайных величин называются теоремами переноса. Полученные результаты (теоремы вальдовского типа и теоремы переноса) хотя важны для разнообразных применений, но в основном для рассматриваемого вопроса имеют ограниченный интерес.
Решение практических задач анализа и прогнозирования времени существования полезной информации в микроэкономике требует применения методов построения непредельных распределений сумм случайного числа случайных величин, нахождения их квантильных функций и оценки с их помощью предпрогнозного фона.
Основываясь на свойствах характеристической функции
(2.16)
и используя ее основные свойства, приведем некоторые результаты, касающиеся законов распределения для сумм
n первых случайных величин из бесконечной последовательности
где само число слагаемых n есть случайная величина. В дальнейшем r будем обозначать случайную величину, способную принимать неотрицательные значения в зависимости от схематизации стохастического эксперимента
Вероятность события заключающуюся в том, что , обозначим
Кроме того будем предполагать, что случайные величины независимы, одинаково распределены и независимы от случайной величины п. Будем также предполагать существование математических ожиданий
и (2.17)
Функция распределения суммы случайного числа n случайных величин Х
i, на основании мультипликативного свойства характеристической функции определяется характеристической функцией
, (2.18)
где характеристическая функция случайной величины Х.
С помощью формулы обращения запишем формулу для плотности распределения
(2.19)
Конечность выражения
гарантирует замену порядка суммирования и интегрирования, следовательно
(2.20)
В силу мультипликативности свойства функции (2.16) и теоремы единственности
(2.21)
где - плотность распределения сумм n случайных величин X
i/
Таким образом, плотность непредельного распределения случайного числа случайных величин представляет собой смесь распределений с плотностью f
n(x) вероятность появления которых в случайной выборке (удельный вес наблюдений в общей генеральной совокупности) равна Р n. Следует заметить, что такого рода комбинации распределений удобны в методологическом плане и могут найти применение в прикладной статистике при анализе генеральных совокупностей, объединяющих в себе несколько подсовокупностей, каждая из которых, в определенном смысле, однородна и описывается основным модельным распределением, например, нормальным, экспоненциальным и т.д. В рассматриваемой проблеме подсовокупности могут описывать статистику промежутков между квантами информации.
В качестве примера рассмотрим распределение суммы пуассоновского числа стандартных нормальных величин.
Характеристическая функция стандартного нормального распределения
(2.22)
Отсюда характеристическая функция распределения суммы пуассоновского числа стандартных нормальных величин имеет вид
(2.23)
(2.24)
В результате интегрирования получим
(2.25)
Полученная плотность распределения претерпевает значительную деформацию по сравнению с предельным нормальным распределением. Сумма случайного числа случайных величин, как видно из формулы (2.25), распределена по закону, отличного от нормального, и это отличие тем существенней, чем больше удельный вес имеют вероятности получения малых значений случайных чисел п. Это обстоятельство имеет весьма важное значение для решения вопроса отбраковки устаревшей информации.
К аналогичному выводу можно прийти, рассматривая сумму пуассоновского числа экспоненциально распределенных случайных величин. В этом случае плотность распределения имеет вид
(2.26)
где m – величина, обратная среднему значению случайной величины Т.
Таким образом, применение предложенного подхода позволит более объективно выявить статистическую закономерность формирования времени существования полезной информации и решить ряд задач отбраковки устаревших данных при прогнозировании микроэкономических показателей.
4.4. Определение глубины предпрогнозной ретроспекции с учетом старения информации
Наиболее общая постановка задачи сравнения результатов прогнозных расчетов, полученных с использованием различной глубины ретроспекции, заключается в следующем. С целью выявления периода старения информации определяется k значений глубины ретроспекции (Т
2, Т 3, …, Т k+1). Значение Т 1=0 целесообразно принять за контрольную точку, так как вполне очевидно, что в этой точке информация еще не устарела и ее можно считать наиболее ценной и достоверной. В ходе прогнозных исследований определяется … значений точечных оценок прогноза X j(T j). Если ввести в рассмотрение разность точечных оценок
Z
1=X 2(T 2)-X 1(T 1), Z 2=X 3(T 3)-X 3(T 2),…,Z j=
=X
j+1(T j+1)-X j(T j),…Z k=X k+1(T k+1)-X k(T k), (2.27)
то значения Z
j(j=1, …, k) можно считать независимыми случайными величинами, поведение которых описывается некоторым неизвестным законом распределения F(Z).
Ограниченный объем используемой информации не позволяет достаточно надежно его определить методами математической статистики. Поэтому требуется разработка специальных методов решения задачи сравнения результатов прогнозов по ограниченному набору ретроспекций.
Следует заметить, что выборочные моменты (математическое ожидание, дисперсия и др.) могут быть определены по выборке Z
j(j=1, …, k).
Определение закона распределения случайной величины Z и его анализ позволяют дать статистическую и смысловую интерпретацию результатов сравнения прогнозных исследований, определить коэффициент доверия (или построить доверительную область), проверить статистическую гипотезу о непротиворечивости данных прогноза и контрольного значения динамического ряда.
Традиционно для описания подобного рода случайных величин обращаются прежде всего к нормальному (гауссовскому) распределению, которое играет фундаментальную роль в вероятностно-статистических исследованиях.
Традиционная универсальность нормального закона, как было отмечено выше, объясняется, прежде всего, полнотой теоретических исследований, относящихся к нему. При самых широких предположениях суммы случайных величин ведут себя асимптотически нормально (соответствующие условия и составляют содержание так называемой предельной теоремы). Во многих случайных величинах можно видеть суммарный аддитивный эффект большого числа независимых причин и т.д. В силу изложенных обстоятельств этот закон распределения широко используется в качестве модели для различных статистических совокупностей. В тех случаях, когда гипотеза о принадлежности статистической совокупности генеральной нормальной совокупности не подтверждается опытными данными или когда теоретико-вероятностная схематизация вероятностного эксперимента порождает другую модель, представляется целесообразным в силу универсальности нормального закона обратиться к теории суммирования случайного числа нормальных случайных величин.
Теоретической основой процедуры уточнения математической модели формирования закона распределения случайной величины Z является аппарат характеристических функций.
В этом случае функция распределения F(Z) суммы случайного числа n случайных величин Z, на основании мультипликативного свойства характеристических функций определяется характеристической функцией
(2.28)
где характеристическая функция нормальной случайной величины с параметрами m и a.
В качестве примера, имеющего прикладное значение в рассматриваемой области, рассмотрим распределение суммы пуассоновского числа нормально распределенных случайных величин. С этой целью составим уравнение
(2.29)
правая часть которого равна эмпирической характеристической функции. Параметры нормального закона распределения m и a и закона Пуассона v могут быть определены в результате минимизации невязки или с помощью моментов. Метод моментов применительно к рассматриваемому уравнению заключается в приравнивании некоторого количества выборочных моментов, оцениваемых по правой части уравнения (2.29), к соответствующим теоретическим, определяемым по характеристической функции левой части уравнения в соответствии с зависимостью
(2.30)
Естественно, что число получаемых в этом случае уравнений должно быть равным числу оцениваемых параметров (в данном случае трем).
Последовательно дифференцируя характеристические функции по t и приравнивая в полученных производных значения t нулю, можно составить следующую систему уравнений
(2.31)
где S
k-асимметрия закона распределения, равная центральному моменту третьего порядка.
После некоторых алгебраических преобразований из системы уравнений (2.31) можно определить среднее число суммируемых случайных величин (параметр закона Пуассона).
(2.32)
математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение суммируемой нормальной случайной величины
и (2.33)
В формулах (2.32) и (2.33) коэффициент вариации V
z определяется по первым двум моментам и
Используя формулу обращения
можно получить плотность распределения пуассоновского числа нормальных случайных величин
(2.34)
Очевидно, что плотность распределения (2.34), а точнее параметры v, m и s, зависят от объема выборок случайных величин {Z
j}, j=1,…,k; j=1, k=1, k-1 и т.д. Последовательно от этапа к этапу анализируя ретроспективную информацию, можно построить семейство плотностей распределения f j(z) (j=k, k-1, …). Задачу отбраковки устаревшей информации в этом случае сводится к решению последовательного ряда задач проверки статистических гипотез о принадлежности контрольного значения параметра Z 0 генеральной совокупности, описываемой законом распределения с плотностью (2.34). При этом следует учесть, что в силу проведенной схематизации процесса Z 0=0. Тогда, задаваясь уровнем значимости a и учитывая симметричный характер закона распределения (2.34), можно найти такое значение индекса j, при котором выполнилось бы одно из следующих неравенств
(2.35)
где – функция Лапласа.
Справедливость соотношений (2.35) вытекает из очевидной процедуры вычисления функции распределения через плотность (2.34)
(2.36)
Таким образом, задача определения глубины предпрогнозной ретроспекции с учетом старения информации может быть достаточно надежно решена традиционными методами математической статистики с помощью математической модели (распределения сумм пуассоновского числа нормально распределенных случайных величин).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе рассмотрены основные методы прогнозирования экономической среды с учетом фактора старения информации на примере рыночного механизма спрос-предложение.
Проанализировав полученную информацию, можно сделать выводы о том, что для различных наук, отраслей, экономических сфер старение информации понятие растяжимое. Для одних информация, полученная десять лет назад, все еще представляется важной, а для других, неважной является информация, полученная в течении последних суток.
Также для различных отраслей применяют различные методы учета фактора старения информации. С помощью таких методов можно из имеющейся в наличии информации для прогнозирования выжать максимум полезной информации.Список литературы
1. Б.П Ивченко, Л.А. Мартыщенко, И.Б. Иванцов. «Информационная микроэкономика». Часть 1. Методы анализа и прогнозирования, СПб.: «Нордмед-Издат», 1997. – 160 с.
2. Романенко И.В. Социальное и экономическое прогнозирование: Конспект лекций. – СПб.: Издательство Михайлова В.А., 2000 г. – 64 с.
3. Прогнозирование и финансирование экономики в условиях рыночных отношений. – М.: Мысль, 1970. – 448 с.
4. Рябушкин Б.Т. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 75 c.
5. Статистическое моделирование и прогнозирование: под ред. А.Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 382 с.
6. Грисеев Ю.П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов: – Киев: Наукова думка, 1987 – 131 с.
7. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. – М.: Наука, 1992 – 176 с.
8. Суворов А.В. Методы построения макроэкономических сценариев социально-экономического развития// Проблемы прогнозирования. – 1993. – №4 – сс. 27-39
9. Калинина А.В. Современный экономический анализ и прогнозирование (микро- и макроуровень): Учебное пособие // А.В. Калинина и др., Межрегиональная Академия управления персоналом, 2-е изд. –Л.: МАУП, 1998.
10. Глущенко В.В. Прогнозирование –2-е изд., Испр. и доп. –СПб: СПГУВК, 1999. –245 с.
Приложение А:Таблица 1
| |
Этапы
| |
Стадии
|Общая постановка задачи|| |
1. Общее знакомство с проблемой, указание цели;
2. Определение используемых понятий;
3. Сбор и анализ данных, оценка их точности;
4. Анализ различных возможных общих постановок задач с точки зрения существования и единственности их решения и его использования; уточнение цели.
|Построение конструкций для решения задачи|| |
1. Формулировка априорных предположений и построение знаковой модели для математической постановки задачи;
2. Математическая постановка задачи.
|Решение задачи|| |
1. Построение алгоритма решения математической задачи;
2. Получение решения математической задачи (обработка данных).
|Интерпретация решений|| |
1. Проверка полученного решения в соответствии с известными принципами и законами и экспериментальными данными;
2. Определение области применимости и точности полученного решения. Перспектива использования в практических и теоретических целях.
Приложение В:Таблица 2 Принципы системного подхода
| |
Наименование принципа
|Его содержание|
|Целостности||Проблема анализа рыночного спроса рассматривается как самостоятельная проблема или как часть другой, более общей, проблемы, в которую она входит. Система. Выделенная для самостоятельного исследования, должна иметь возможность изменять своё состояние (движение) в зависимости от состояния старших или младших (в иерархическом смысле) систем.|
|Многомерности||Проблема анализа рыночного спроса рассматривается с позиции таких концепций, которые учитывают основные существенные факторы и взаимовлияние на спрос сопутствующих и конкурирующих видов товаров.|
| |
Неопределённости и
|Изменение рыночного спроса происходит под влиянием различных воздействий. Анализ показателей спроса должен производиться своевременно (в реальном масштабе времени), а математические зависимости, описывающие закономерности рыночного спроса, должны содержать в своей структуре модель прогнозирования. Кроме того, необходимо учитывать, что исходная информация, которую реально удастся собрать и подготовить для решения проблемы, оказывается, как правило, в значительной степени неполной и неточной. Статистическому анализу может быть подвергнута лишь некоторая часть всей совокупности микроэкономических параметров (характеристик), статистическое обследование всей генеральной совокупности затрудняется малым объёмом наблюдений.|
Приложение С:Таблица 3
Направления и методы прогнозных исследований в микроэкономике.
| |
№
| |
Методы прогнозирования
|Краткосрочное|| |
Среднесрочное
| |
Долгосрочное
|1||Корреляционно-регресионный анализ временных тенденций **||++|| |
++
| |
-
|2||Метод экспоненциального сглаживания **||+|| |
++
| |
-
|3||Экстраполяция временных тенденций по отшибающим кривым **||-|| |
-
| |
+
|4||Метод статистического моделирования временных тенденций **||++|| |
++
| |
-
|5||Анкетные опросы экспертов||+|| |
++
| |
-
|6||Выработка коллективного мнения экспертов||-|| |
++
| |
+
|7||Системный анализ результатов фундаментальных исследований *||-||+|| |
++
|8||Структурные схемы целей развития экономической системы и ее отдельных подсистем||-|| |
-
| |
+
|9||Сценарий действий экономических структур||-|| |
+
| |
++
|10||Игровое моделирование **||-|| |
++
| |
+
|11||Генерация идей в ходе «мозговой атаки»||-|| |
++
| |
+
|12||Морфологический анализ *||-|| |
+
| |
++
|13||Историческая аналогия *||-|| |
-
| |
+
«-» - применение метода прогнозирования невозможно или нецелесообразно;
«+» - применение метода прогнозирования целесообразно и обосновано;
«++» - метод находит преимущественное применение при прогнозировании;
* - метод прогнозирования требует периодического учета фактора старения информации;
** - устаревшая исходная информация может оказать существенное влияние на конечный результат (учет фактора старения информации требует постоянного учета в реальном масштабе времени).

Content-Type: text/html


markdown:
*Nguồn: Newsen via Nate* **Phản hồi bài viết**
1. [+521, -84] Làm gì thế này ㅡㅡ
2. [+365, -124] Phản ứng với chemistry nam-nam: Daebak ㅋㅋㅋㅋ cưng qtqđ má ơi ㅋㅋㅋㅋㅋ
Phản ứng với chemistry nữ-nữ: Eo, trò gì thế này? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
3. [+277, -32] Có gì đó.. khiến mị.. e hèm.. sượng sùng..
4. [+42, -1] Lầu 2 ăn nhầm gì đấy à ㅋㅋ có là con gái thì cũng vẫn thích gái đẹp nhá. Khi thấy có cô nào xinh xinh đi qua trên phố thì tụi tui chính là những đứa trầm trồ “uồi daebak” các kiểu rồi ngắm người ta không chớp mắt luôn đó. Có không biết bao nhiêu người say như điếu đổ cái chemistry giữa Honey Lee và Oh Yeon Seo trong ‘Come Back Mister’ đấy nhé. Chỉ có đàn ông mới là cái lũ nhìn vào các cặp nam-nam và kêu họ tởm, nhưng đến phiên các đôi nữ-nữ thì lại giở trò biến thái thôi.. chậc.
5. [+23, -4] Mấy mợ ciu quá nha, hình như họ thân nhau hơn từ sau ‘Fridge’ đó
6. [+22, -4] Nếu hành động như thế này ở Mỹ thì sẽ bị kêu là lesbian đó… ơ chờ chút.. hmm
7. [+20, -1] Phụ nữ thường hay thể hiện tình cảm với nhau kiểu này mà, ôm ôm các thứ ㅋㅋ
8. [+20, -1] Hai người họ có vẻ hay gặp nhau phết
—
Cr: netizenbuzz (
[Hyuna](http://kbuzz.info/tag/hyuna/) and Jessi share a chemistry fueled friendship photo)
Vtrans by Top Comments Vtrans.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

Set-Cookie: __cfduid=d4d49e76fdda82f7619c591493d7daccd1484712793; expires=Thu, 18-Jan-18 04:13:13 GMT; path=/; domain=.kbuzz.info; HttpOnly

Connection: close

Server: cloudflare-nginx

X-Cache: MISS

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


markdown:
**Cho rằng hoàn cảnh khó khăn, Hiệp đã liên tiếp sản xuất hơn 10.000 đĩa cấm, trong đó gần 2.000 đĩa có nội dung khiêu dâm, bạo lực bán kiếm tiền lời.**
Ngày 30.12.2013, TAND TP.HCM mở phiên tòa sơ thẩm xét xử Quý về tội sản xuất hàng cấm. Đứng trước vành móng ngựa, Quý thừa nhận hết mọi tội lỗi. Đồng thời gã cho rằng, bởi hoàn cảnh khó khăn nên mới sao in những nội dung phim cấm bán kiếm tiền lời.
![ Hiệp bị viện dẫn sau phiên tòa ](http://img.k13cdn.net/f/2013/12/252c175862a266.img_.jpg)
Hiệp bị viện dẫn sau phiên tòa
Theo cáo trạng Nguyễn Phước Quý Hiệp (SN 1974, quận 1, TP.HCM) là một trong những thành viên của công ty trách nhiệm hữu hạn sản xuất xây dựng thương mại Tân Phước Hải, có trụ sở xưởng in tại quận Gò Vấp. Sau khi nhập máy in từ nước ngoài về, trong thời gian chạy thử máy, Hiệp đã sản xuất nhiều CD có nội dung cấm không được phép lưu hành.
Ngày 3.7.2009, đoàn kiểm tra liên ngành văn hóa – xã hội TP.HCM tiến hành kiểm tra hành chính đối với xưởng Tân Phước Hải và nơi ở của Hiệp tại quận Phú Nhuận thì phát hiện hơn 10.000 đĩa phim khiêu dâm, bạo lực, hình ảnh chế độ cũ không được phép lưu hành. Có hơn 4.600 tờ bìa nhãn in tựa bài, hình ảnh phim có nội dung cấm.
(Xã Luận)
## Bình luậnViết cảm nhận

Server: nginx

Vary: Accept-Encoding


markdown:
Dự án
[Chung cư 89 phùng Hưng](http://chungcu89phunghung0987231102.blogspot.com/), một trong những dự án dược mong đợi nhất bắt đầu nhận đăng ký đặt chỗ mua căn hộ . PHân phối bởi sàn giao dịch bất động sản Châu Á (thành viên của liên minh bất động sản G5) **TÊN DỰ ÁN:** [Chung cư 89 Phùng Hưng](http://chungcu89phunghung0987231102.blogspot.com/)
Chủ đầu tư: Công ty CP thương mại Hà Tây
VỊ TRÍ:
Dự án tọa lạc tại số 89 Phùng Hưng, quận Hà Đông;
Cách trục đường Nguyễn Trãi – Trần Phú : 700m
Cách Ngã tư sở khoảng: 4,5km
Cách chợ Hà Đông : 400m
Cách Bệnh viện 103, Viện bỏng Quốc gia: 300m
Cách Khu đô thị Văn Quán: 300m
Cách siêu thị Metro khoảng: 1,5km
Cách vườn hoa nguyễn trãi :300m
Cách sở giao thông quận ủy :200m
QUY MÔ DỰ ÁN:
Dự án có chiều cao 35 tầng, gồm 3 tầng hầm, 5 tầng TTTM (bao gồm văn phòng cho thuê, siêu thị, nhà trẻ, …), và 30 tầng căn hộ chung cư với diện đầy đủ
- Các loại diện tích : Diện tích căn hộ tính theo thong thủy:
58m2 – 68m2 – 69m2 – 70m2 – 73m2 có 2 phòng ngủ
80m2 – 81m2 – 91m2 – 95m2 - 100m2 có 3 phòng ngủ
Tiện ích dự án
![ ](http://4.bp.blogspot.com/-3Ad-Of-M_9I/U8SNcljIwCI/AAAAAAAAAPM/R7JB8daHc4w/s640/Ti%E1%BB%87n+%C3%ADch+c%E1%BB%A7a+chung+c%C6%B0+89+Ph%C3%B9ng+H%C6%B0ng+3.png)
*******GIÁ BÁN: chỉ từ 1,1 tỷ / căn**
(giá bán đã bao gồm VAT và
[nội thất](http://muare.vn/forums/ha-noi/noi-that.108/)cơ bản, giá ghi trên hợp đồng mua bán, ký trực tiếp với CĐT)
PHÁP LÝ
Hồ sơ pháp lý của dự án đầy đủ, bao gồm
Giấy phép xây dựng Dự án 89 Phùng Hưng UBND TP. Hà Nội cấp.
Quyền sở hữu đất lâu dài(Khách hàng nhận sổ hồng).
Hợp đồng mua bán với chủ đầu tư
THANH TOÁN: linh hoạt chia thành nhiều đợt (dự kiến 8 đợt theo tiến độ xây dựng dự án)
Chỉ cần có 30% nguồn tài chính, khách hàng đã có thể sở hữu căn hộ mình mơ ước nhờ chương trình hỗ trợ tài chính lên tới 70% từ các Ngân hàng
Ngân hàng Indovina và Vietcombank tài trợ xây dựng dự án, đảm bảo dự án bàn giao đúng tiến độ
Bàn giao: dự kiến quý 2 /2016 bàn giao nhà
để biết thêm chi tiết dự án.:
quý khách có nhu cầu mua căn hộ liên hệ trực tiếp
hotline 24/7:
chuyên viên kinh doanh Mr. Giao: 0987231102
chuyên viên kinh doanh Mr . Huy 0949378807
**trân trọng cảm ơn quý khách.**

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html; charset=utf-8


markdown:
Xếp bài từ 0 tới 0 trên 0
[Thể Thao Điện Tử](forums/19-the-thao-dien-tu.html?s=85d5f5c7f9d8081c7ebb924fe2e1866a) **Tin tức các game thể thao điện tử, tin tức thi đấu, streamer game**
Diễn đàn con
-
Forum Actions:Forum Statistics:
Bài cuối:
- Chủ đề: 9
- Bài gửi: 18
[Sơn Tùng M-TP leo rank LMHT...](bai-viet/71653-son-tung-m-tp-leo-rank-lmht-bach-kim-iv-khong-the-tin-duoc.html?s=85d5f5c7f9d8081c7ebb924fe2e1866a)by
01-03-2017, 09:47 AM

Server: Apache

Pragma: private

Cache-Control: private

Vary: User-Agent


markdown:
23:35 PM 27/11/2014
Nhiều biện pháp giảm tải cho giáo viên (GV) sau khi thực hiện Thông tư 30 đã được áp dụng, giúp GV và
[học sinh](http://kenhtuyensinh.vn/hoc-duong) (HS) quen dần với cách đánh giá mới này. Tuy nhiên, việc kiểm tra cuối kỳ lại quay về bài thi lấy điểm số khiến GV và HS đều lúng túng.
Bà Võ Ngọc Thu - Trưởng Phòng Giáo dục và Đào tạo (GD-ĐT) quận 5, TP HCM - cho biết các trường vừa tổ chức sơ kết việc thực hiện Thông tư 30 để đúc kết những mặt thuận lợi và khó khăn đối với GV.
Theo phản ánh của GV, trước đây, khi mới triển khai thông tư, nhiều thầy cô, nhất là GV bộ môn, bị “choáng” bởi nhiều loại sổ sách do phải nhận xét tất cả HS ở nhiều khối lớp. Khi thực hiện, các trường đã triển khai nhiều biện pháp giảm tải, như GV được quyền đánh giá bằng nhận xét theo tổ, tức là tuần này đánh giá tổ này thì tuần sau sẽ đánh giá tổ khác. GV bộ môn thì được sao chép danh sách từ GV chủ nhiệm, nghĩa là được quyền in danh sách HS, dán vào sổ bộ môn rồi mới nhận xét; trong khi trước đây thì mỗi lớp một quyển, GV phải ghi đầy đủ họ tên, lý lịch của HS nên rất nhiêu khê.
Giáo viên đánh giá học sinh tiểu học qua nhận xét thay vì chấm điểm như trước đây Ảnh: TẤN THẠNH
Theo bà Thu, dù GV đã làm hết trách nhiệm nhưng vẫn không khỏi băn khoăn vì thật ra, HS vẫn chưa quen với cách đánh giá bằng nhận xét, vẫn thích được cho điểm.
*“Trong khi đó, quận 5 là địa bàn có nhiều HS người Hoa đi học, GV đánh giá bằng những từ ngữ chuyên môn thì phụ huynh không thể nào hiểu hết được”* - bà Thu cho biết.
Việc cắt, dán danh sách HS là cách làm của nhiều trường để GV bớt công đoạn ghi chép. Ông Nguyễn Ngọc Long - Hiệu trưởng Trường Tiểu học Lương Thế Vinh, quận 1, TP HCM - cho rằng GV không cần phê hết hằng tháng mà nên nhận xét theo thời gian linh hoạt.
*“GV vẫn cực ở chỗ khi nhận xét HS làm một bài toán thì phải bám vào mục đích bài. Nếu chỉ nhận xét đơn thuần là đạt hay không thì dễ nhưng GV còn phải nhận xét cách làm, sai - đúng chỗ nào, phương pháp ra sao để các em hiểu. Đối với môn tiếng Việt, GV nhận xét câu, ngữ pháp... Nói chung, tôi luôn dặn GV của mình là thoát khỏi tâm lý nặng nề đi thì mới thoải mái nhận xét và nhận xét có tâm được”* - ông Long bày tỏ.
Việc thực hiện Thông tư 30 vẫn còn nhiều lấn cấn, nhất là khâu đánh giá cuối năm.
*“Cả GV và HS đang quen với các đánh giá mới nhưng đến cuối kỳ lại quay về kiểu bài thi lấy điểm số. Kết quả được tính bằng điểm số nhưng cả quá trình học, HS đều được đánh giá bằng nhận xét thì rất khập khiễng. Nếu đã nhận xét thì sao không nhận xét cả học kỳ, cả năm? GV nhận xét thì thấy được quá trình phấn đấu của HS nhưng cuối năm lại quay về điểm, mà điểm số sẽ không thể hiện hết khả năng của HS. Hơn nữa, hiện nay đã bỏ danh hiệu thi đua ở cuối năm, các mức khen thưởng do hiệu trưởng quy định khiến tâm lý HS, phụ huynh vẫn khó thích nghi vì ở lứa tuổi còn nhỏ, các em rất thích có danh hiệu để làm động lực phấn đấu*” - bà Võ Ngọc Thu trăn trở.
Cô Hồ Thụy Bích Vân - GV Trường Tiểu học Lương Thế Vinh, quận 7, TP HCM - cho biết lâu nay, phụ huynh quen với việc nhìn điểm để biết con mình đang ở mức độ nào nhưng giờ chỉ được biết qua nhận xét. Nếu GV nào nhận xét qua loa thì phụ huynh càng mông lung hơn. Nhiều GV trong trường đã thử tổ chức cho HS làm các bài thi lấy điểm trước khi kiểm tra cuối kỳ nhưng các em không quen. Đến cuối kỳ lại quay về cách làm bài để lấy điểm, gây khó khăn, thiệt thòi cho các em.
“Băn khoăn lớn nhất là chúng tôi vẫn chưa biết giải thích với phụ huynh thế nào về tuyển sinh đầu cấp vào lớp 6 vì
[tuyển sinh](http://kenhtuyensinh.vn/tuyen-sinh) vào bậc học này ở nhiều trường yêu cầu điểm toán, tiếng Việt cuối năm lớp 5. Yêu cầu này dễ dẫn đến thiệt thòi cho HS. Có thể các em được đánh giá tốt ở các mặt cả năm nhưng làm bài thi lấy điểm thì không tốt vì sự không thống nhất giữa nhận xét và cho điểm” - cô Vân lo lắng.
Cô Hồ Thụy Bích Vân cho biết khi Thông tư 30 mới triển khai, nhiều GV phát hoảng vì sổ sách. Bộ GD-ĐT có điều chỉnh bằng việc giảm bớt công đoạn ghi chép cho GV.
“
*Nhưng mới đây, GV chủ nhiệm lại tiếp nhận thêm cuốn sổ, gọi là sổ liên lạc của từng HS. Hiện vẫn chưa có quy định sử dụng, ghi chép sổ như thế nào nhưng quyển sổ rất dày, GV vẫn phải ghi lý lịch HS giống đánh giá thường xuyên và mỗi tháng vẫn phải nhận xét HS theo 3 phần. Phần 1 gồm các môn học gọi là đánh giá chung, phần 2 là nhận xét về năng lực, phần 3 nhận xét về phẩm chất. Như vậy, tính ra GV chủ nhiệm vẫn quá tải nếu nhận xét hết tất cả HS trong từng tháng với đầy đủ các phần như yêu cầu trong sổ*” - cô Vân nhìn nhận.
Theo Báo NLĐ, tin gốc: http://nld.com.vn/giao-duc-khoa-hoc/khap-khieng-nhan-xet-va-cho-diem-20141127222438064.htm
[
Tiểu học: Không bắt buộc dùng học bạ mới ](http://kenhtuyensinh.vn/tieu-hoc-khong-bat-buoc-dung-hoc-ba-moi)
Theo huớng dẫn thực hiện Thông tư 22 của Sở GD-ĐT TP.HCM đối với tiểu học, Không bắt buộc dùng học bạ mới. Hiệu trưởng cần hết sức chính xác và trách nhiệm khi quyết định việc lên lớp, hoặc ở lại lớp.


markdown:
08:30 AM 04/11/2014
|
|![]()
|
|
Smartphone mới nhất của BlackBerry, Passport, dùng màn hình vuông độc đáo. Nó khá to và rộng so với các điện thoại khác. Công ty Canada hi vọng thiết kế độc, lạ của Passport sẽ giúp sản phẩm nổi bật trước đám đông. Ngoài ra, thiết bị còn có cả bàn phím cứng, một điều hiếm gặp trên điện thoại di động ngày nay.
|
|![]()
|
|
Smartphone đầu tiên của Amazon, Fire Phone, gây được nhiều chú ý khi ra mắt tháng 7/2014. Đây là thiết bị thú vị nhờ vào hiệu ứng 3D trên màn hình song không có được hệ sinh thái ứng dụng phong phú như điện thoại Android hay iPhone.
|
|![]()
|
|
Lumia 1520 là phablet Windows Phone đầu tiên được sản xuất. Nó sở hữu màn hình 6 inch khổng lồ, cho bạn thêm diện tích cho các ứng dụng và ô Live Tiles. Nếu thích hệ điều hành của Microsoft và màn hình lớn, đây là lựa chọn tốt nhất của bạn.
|
|![]()
|
|
HTC One M8 For Windows được đánh giá là điện thoại Windows Phone tốt nhất hiện nay. Máy có thiết kế kim loại cao cấp, cài sẵn phiên bản Windows Phone 8.1 mới nhất, trong đó có cả trợ lý thông minh Cortana.
|
|![]()
|
|
iPhone 5s xuất hiện được hơn 1 năm song vẫn là điện thoại thực sự tốt nếu bạn cảm thấy màn hình 4 inch là đủ dùng. Sau khi iPhone 6 và 6 Plus ra mắt, thiết bị được Apple giảm giá thêm 100 USD, chỉ còn 549 USD cho bản 16GB.
|
|![]()
|
|
“Át chủ bài” của LG, G3, dùng màn hình sắc nét hàng đầu hiện nay. Với kích thước 5.5 inch, LG G3 có thiên hướng phablet hơn là smartphone thông thường. Đây là thiết bị mạnh mẽ song việc LG bố trí các phím nguồn và âm lượng vào mặt sau máy khiến người dùng không khỏi bối rối.
|
|![]()
|
|
Nexus 5 ra đời năm 2013 vẫn là smartphone Android đủ tốt. Cũng như mọi thiết bị Nexus khác, Nexus 5 chạy hệ điều hành Android thuần túy, không bị nhà sản xuất và nhà mạng can thiệp. Nó cũng nhận được các bản cập nhật nhanh hơn nhiều smartphone khác. Điểm tốt nhất ở Nexus 5 là nó có giá chỉ bằng một nửa so với các điện thoại hàng đầu. Dù vậy, máy ảnh trên Nexus 5 không được đánh giá cao.
|
|![]()
|
|
Sony Xperia Z3 là một trong các smartphone Android tốt nhất ra đời năm 2014. Thiết bị sở hữu màn hình 5.2 inch sắc nét, camera tốt, chống nước.
|
|![]()
|
|
Galaxy S5 cải tiến không nhiều so với Galaxy S4 của năm 2013. Tuy nhiên, thay vì đưa vào quá nhiều tính năng không cần thiết, Samsung tập trung vào nâng cấp những thứ mà người dùng quan tâm nhiều nhất. Thiết bị cũng sở hữu một trong các màn hình sắc nét nhất và máy ảnh tốt nhất từng có trên smartphone. Nhược điểm của S5 là có cấu tạo từ nhựa, không sắc sảo và tinh tế như điện thoại thiết kế kim loại.
|
|![]()
|
|
Là smartphone dùng màn hình 5.5 inch, phần mềm tuyệt vời, cấu hình đỉnh cao đủ so sánh với các “át chủ bài” của hãng khác, OnePlus One đến từ Trung Quốc có giá chỉ 300 USD, rẻ bằng một nửa so với iPhone 5s hay Galaxy S5. Dù vậy, nếu muốn mua thiết bị này, bạn cần một lời mời từ người đã mua OnePlus One.
|
|![]()
|
|
Motorola Moto X vừa trình làng tháng 9/2014 là một trong các ứng cử viên vô địch cho danh hiệu điện thoại Android tốt nhất. Tương tự Nexus 5, Moto X chạy phiên bản Android thuần túy nên được cập nhật nhanh htơn nhiều. Thiết bị được thiết kế đẹp mắt, sở hữu màn hình 5.2 inch.
|
|![]()
|
|
HTC One M8 là smartphone Android tốt nhất có thể mua được. Thiết bị sở hữu thiết kế sang trọng, cấu tạo từ kim loại chất lượng cao. Máy dùng một camera phụ phía sau có tác dụng như cảm biến chiều sâu để thay đổi điểm lấy nét sau khi chụp.
|
|![]()
|
|
*Galaxy Note 4* là smartphone tốt nhất Samsung từng chế tạo. Nó dùng màn hình 5.7 inch sắc nét, khung kim loại bao quanh, mang đến cảm giác chắc chắn và cứng cáp hơn hẳn điện thoại vỏ nhựa khác cùng hãng. Nếu muốn một phablet có bút cảm ứng đi kèm, Galaxy Note 4 là lựa chọn không thể tốt hơn.
|
|![]()
|
|
**iPhone 6 Plus** là bước đi đầu tiên của Apple vào phân khúc tablet. Không như các đối thủ khác, iPhone 6 Plus mỏng, đẹp, làm từ kim loại. Nó phù hợp với những người có bàn tay to và không ngại phải mang theo điện thoại cỡ lớn bên mình.
|
|![]()
|
|
**iPhone 6 là smartphone tốt nhất**. Không như điện thoại Android hay Windows Phone, [iPhone 6](http://kenhtuyensinh.vn/iphone-6) là lựa chọn hàng đầu vì kết hợp được mọi yếu tố: thiết kế sang trọng, cấu hình mạnh, kho ứng dụng phong phú. Apple còn bắt kịp đối thủ khi nâng kích cỡ màn hình từ 4 inch lên 4.7 inch, đáp ứng nhu cầu của nhiều khách hàng.
Kenhtuyensinh.vn (theo ICTNews, xem tin gốc: http://ictnews.vn/the-gioi-so/di-dong/smartphone-dang-mua-nhat-thang-11-2014-120799.ict)
[
5 smartphone đáng chú ý có giá rẻ dưới 3 triệu ](http://kenhtuyensinh.vn/5-smartphone-dang-chu-y-co-gia-re-duoi-3-trieu)
Với mức giá dưới 3 triệu đồng bạn vẫn có thể sở hữu được những chiếc smartphone chất lượng với tính năng chụp ảnh, lướt web và thời lượng pin cực tốt như: Lumia 530, HTC Desire hay Samsung Galaxy V.


markdown:
Bạn đang sử dụng tài khoản tạm thời cho
**"Khách"**. Vui lòng [đăng nhập](/login) để được sử dụng chức năng này và thỏa sức tham gia học tập **miễn phí** tại Mạng Xã Hội **Kết Nối Tiếng Anh** ![ ](/public/code/img/warning-icon.png)
Bạn đang sử dụng tài khoản tạm thời cho

X-Powered-By: Express

Server: nginx/1.4.6 (Ubuntu)

set-cookie: RSID=s%3AD-WYClZsH8wi0ww3Keuor_HTRtc-s-Qy-1484711344430.r0BvVVDG19Khw8iWhIiCVSGQeXKpCMwu8bQS52FuD2Q; Max-Age=2592000000; Path=/; Expires=Wed, 18 Jan 2017 04:49:04 GMT; HttpOnly


markdown:
Để phòng các bệnh tật mùa mưa bão, nguyên tắc đầu tiên bạn phải thực hiện là đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm. Thức ăn phải an toàn, không bị nhiễm chất độc, không bị nhiễm giun hay nhiễm khuẩn, không được là nguồn gây bệnh. Ăn uống mất vệ sinh sẽ sinh bệnh, nên trong bất cứ hoàn cảnh nào, kể cả khi thiếu thốn, khó khăn cũng phải đảm bảo an tòan vệ sinh.
Để phòng các bệnh về da, bạn cần thường xuyên tắm và rửa mặt bằng nước đã được làm trong, khử khuẩn để phòng bệnh đau mắt và bệnh ngoài da.
Diệt muỗi để phòng bệnh sốt xuất huyết. Nguồn nước tù đọng, thời tiết nóng ẩm tạo điều kiện cho muỗi và virus sinh sôi nảy nở gây bệnh cho người. Do đó cách phòng bệnh tốt nhất là diệt muỗi, diệt bọ gậy (lăng quăng) và phòng chống muỗi đốt.
Để phòng bệnh xương khớp trong những ngày mưa bão, người bệnh nên tránh ra ngoài trời mưa lạnh, năng tập luyện thể thao trong nhà. Tập luyện thường xuyên được coi là một phương thuốc hữu hiệu có ích cho sức khỏe con người, đăc biệt những người có tiền sử bệnh xương khớp.
Đồng thời, cần giữ gìn vệ sinh tay chân răng miệng tốt, thường xuyên rửa tay bằng xà phòng diệt khuẩn. Cách tốt hơn cả đó là bạn cần giữ gìn vệ sinh cơ thể thật sạch sẽ, cẩn thận, tránh tiếp xúc với nước ngập. Đặc biệt là trẻ em với hệ miễn dịch còn non yếu hơn, cha mẹ cần phải giữ gìn vệ sinh cẩn thận.

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=F0opm9Cn0gEkAAAANjI5MWQzMjYtNzExNy00NDM4LThkNGYtNjQ2NWI1YmM3MWMz0; domain=khoeplus24h.vn; expires=Tue, 28-Mar-2017 14:35:54 GMT; path=/; HttpOnly

X-Cache: MISS from cache13


markdown:
1. Dịch vụ visa Việt nam, Dịch vụ visa Trung Quốc, visa Hồng Kông, giá rẻ
2. Dịch vụ visa Nhập cảnh Việt Nam cho khách quốc tịch khó
3. Dịch vụ làm visa nhanh, visa khẩn, chuyên nghiệp tại Hà Nội
4. Chuyên dịch vụ visa xuất nhập cảnh tại Hà Nội
5. Gia hạn visa, dịch vụ thẻ tạm trú cho nguoif nước ngoài
CÔNG TY CP THƯƠNG MẠI VÀ DU LỊCH KIM ĐẠI DƯƠNG (KIM DAI DUONG TRAVEL)
ĐC: Số 03 ngõ 10 Cao Bá Quát, Q. Ba Đình, Hà Nội
KIM DAI DUONG TRAVELxin được cam kết với Quý khách hàng với các tiêu chí sau: Cung cấp
dịch vụ tốt nhất, giá dịch vụ thấp nhất, thông tin chính xác nhất, thanh toán thuận tiện nhất.
Để đáp ứng sự quan tâm của quý khách hàng KIM DAI DUONG xây dựng cho mình một
phương trâm phục vụ: “Chuyên nghiệp – Uy tín – Luôn mang đến sự hài lòng cho Quý khách”
Là Công ty Chuyên nghiệp trong dịch vụ Visa, Thẻ tạm trú, Giấy miễn thị thực, Giấy phép lao
động cho Người nước ngoài đang sinh sống, làm việc … tại Việt Nam. Hoặc những người
nước ngoài đang có kế hoạch đến Việt Nam.
Dịch vụ làm Visa khẩn của chúng tôi được triển khai tại cả hai khu vực miền Bắc và
miền Nam với hai văn phòng đại diện tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Tại hai địa
điểm này các chuyên viên của chúng tôi sẽ rất hân hạnh được phục vụ các yêu cầu của
quý khách hàng.
+ Chuyên Tư vấn thủ tục Xuất nhập cảnh các nước cho khách đi Công tác, Du lịch,
Thăm thân.
+ Công văn nhập cảnh 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng nhiều lần lấy ở cửa khẩu Nội Bài, Tân
Sơn Nhất, Đà Nẵng và Sứ quán Việt Nam tại nước ngoài. Dịch vụ đón khách sân bay.
+ Gia hạn cho người nước ngoài 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng nhiều lần, 1 năm nhiều lần.
+ Giải quyết các trường hợp khó như nhập cảnh quá lâu.
+ Thẻ tạm trú 1 năm, 2 năm, 3 năm cho những khách có tên trong giấy phép kinh
doanh hay giấy phép lao động.
+ Thẻ miễn thị thực cho Việt kiều hoặc thân nhân Việt Kiều.
+ Hộ chiếu Việt Nam làm thường và làm gấp theo yêu cầu, giải quyết các trường hợp
khó.
Chi tiết xem tại:
[www.kimdaiduong.com.vn]
+ Chuyên Thủ tục Xuất nhập cảnh các nước, Dịch vụ Tư vấn Visa Xuất Nhập cảnh,
Visa Việt Nam, Gia hạn Visa, Dịch vụ cấp mới Visa, Thẻ tạm trú, Gia hạn tạm trú, Visa
Nhập cảnh Việt nam tại Sân bay, Sứ Quán, Hộ chiếu Nhanh, Visa Châu Âu, Visa Trung
Quốc, Visa Hongkong, Visa Macau, Visa Dubai, Visa Ai Cập, Visa Đài Loan, Visa Ấn
Độ, Visa Hàn Quốc, Visa Nga, Visa Myanmar, Visa Úc, Visa Srilanka, Visa Thổ Nhĩ
Kỳ… NHANH KHẨN TRỰC TIẾP: CÔNG TY CP THƯƠNG MẠI VÀ DU LỊCH KIM ĐẠI DƯƠNG
– Mr Việt 098.237.9988.
+ VISA vào các nước CHÂU PHI và các nước khác liên hệ trực tiếp:
Visa Ghana, Visa Guinea, Visa Angola, Visa Cộng hòa Dân chủ Congo,Visa Congo
Brazzaville,Visa Togo, Visa Zambia, Visa Guinea Xích đạo, Visa Mali, Visa Ma rốc,
Visa Ni-giê, Visa Namibia,Visa Cộng hòa Trung Phi, Visa Djibouti, Visa Tanzania, Visa
Sudan, Visa Madagascar, Visa Li-bi, Visa Bê-nanh, và Visa các Quốc gia Châu Phi,
Thị thực đối với Ả Rập Saudi, Bahrain, Jordan, Tajikistan, Kyrgyzstan, Uzbekistan,
Kazakhstan, và các Quốc gia khác trong Thị thực cho Malaysia, Thái Lan, Bangladesh,
Mông Cổ, và các nước Đông Nam Á Thị thực
Chúng tôi xin gửi tới Quý khách một số thông tin về các dịch vụ Visa Việt Nam và Dịch vụ
Visa Xuất cảnh các nước:
XÉT DUYỆT VISA CỬA KHẨU VIỆT NAM – DU LỊCH & THƯƠNG MẠI
Thông tin trên mặt hộ chiếu và ngày vào Việt Nam. Nhận Visa tại Cửa khẩu tại ĐSQ.
Visa 1 tháng 1 lần (Du lịch): 5$
Visa 1 tháng nhiều lần (Du lịch): 8$
Visa 3 tháng 1 lần (Thương mại): 10$
Visa 3 tháng nhiều lần (Thương mại): 20$
Visa Nhập cảnh Việt Nam cho các Quốc tịch: NIGIERIA, CAMEROON, CONGO,
MOZAMBIC, GHANA, SIERRA LION, THỔ NHĨ KỲ, IRAN, BANGDESH, PAKISTAN,
APGANISTAN, SYRIA, YEMEN – Lh trực tiếp.
- Quốc tịch Hàn Quốc: 3T1L: 45usd; 3TNL: 65usd.
- Các Quốc tịch còn lại: Trung Đông, Châu Phi, Đạo Hồi: 100usd/ khách
- Duyệt cuối tuần: Quốc tịch thường: 55usd/ khách
Thời gian làm việc: Tất cả các ngày trong tuần: Từ 8h sáng đến 19h00 tối
Lưu ý: Các trường hợp đặc biệt không có trong báo giá, đề nghị quý khách gọi lại để biêt
thêm chi tiết .
GIẤY PHÉP LAO ĐỘNG, THẺ TẠM TRÚ CHO NGƯỜI NƯỚC NGOÀI
Các điều kiện cơ bản:
- Bằng tốt nghiệp Đại học hoặc Giấy chứng nhận kinh nghiệm làm việc 5 năm trở lên.
- Công ty, Doanh nghiệp tại Việt Nam bảo lãnh.
- Hộ chiếu, Visa còn hạn.
- Các giấy tờ khác KIM ĐẠI DƯƠNG TRAVEL sẽ chuẩn bị thay cho khách.
- Giá: 750$ (thời gian làm việc cả hoàn thiện hồ sơ khoảng 30 ngày)
VISA ĐI TRUNG QUỐC VÀ NƯỚC KHÁC CHO NGƯỜI VIỆT NAM
- Visa Trung Quốc cho người Việt Nam: 65$ (3 tháng 1 lần, 1 ảnh, HC, CMT)
- Hồng Kông: 60$ (1 tháng 2 lần, 1 ảnh, HC, CMT)
Chuyên nghiệp, Chi phí cạnh tranh, tư vấn chu đáo, phục vụ tận nơi.
[Dịch vụ visa Trung Quốc]|| [Dịch vụ visa Hồng Kông]|| [Dịch vụ Visa]|| [Thẻ tạm trú]|| [Dịch vụ visa việt nam]|| [Gia hạn visa]||
HOÀNG VĂN VIỆT
DĐ: 098 237 9988
CÔNG TY CP THƯƠNG MẠI VÀ DU LỊCH KIM ĐẠI DƯƠNG
ĐC: Số 03 ngõ 10 Cao Bá Quát, Q. Ba Đình, Hà Nội
ĐT: 04. 3747 6162 FAX: 04. 3747 6163
Email:
[info@kimdaiduong.com.vn]I [vietmit@yahoo.com]
Website:
[www.kimdaiduong.com.vn]
Yahoo I Skype Chat: vietmit

Server: LiteSpeed


markdown:
Thời Trang - Làm Đẹp
Mua sắm thời trang là nhu cầu thiết yếu của cả phái mạnh và phái đẹp. Thấu hiểu điều này, KHUYENMAIVANG.VN sẽ mang đến cho bạn nhiều bộ sưu tập thời trang giá rẻ hot nhất 2017 từ các thương hiệu trong và ngoài nước. Bên cạnh đó, thời trang giảm giá từ các nhãn hàng nổi tiếng cũng là một thế mạnh của trang web deal mua sắm khuyến mãi thời trang hàng đầu tại Việt Nam.
Tìm mua deal thời trang khuyến mãi theo xu hướng mới nhất 2017 là điều mà nhiều chàng trai, cô gái yêu thời trang mong muốn. KHUYENMAIVANG.VN tự hào giới thiệu đến bạn phong cách thời trang 2017 với đa dạng sản phẩm, từ quần áo, giày dép, túi xách thời trang cao cấp hay thời trang hàng hiệu đến thời trang Hàn Quốc. Phái đẹp có thể tha hồ mua sắm đầm xòe, chân váy, áo sơ mi nữ, đầm công sở. Còn phái mạnh thì chắc chắn sẽ không thể bỏ qua áo thun nam, áo khoác nam, giày nam, đồng hồ.
Số ĐKKD: 0311089931
Email: info@khuyenmaivang.vn
Liên hệ:(08) 38.124.019 - 0918.919.811
Khuyenmaivang.vn chỉ quản lý website - Không bán hàng
Địa chỉ: 489A/23/91 Huỳnh Văn Bánh, P.13, Q.Phú Nhuận, Tp.HCM
Văn Phòng Giao Dịch : 427 Trường Chinh, P.14, Q.Tân Bình, Tp.HCM.

X-Powered-By: iGO / Technology Groups

Server: Apache/2.2.15 (CentOS)