Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов: Разработка и исследование

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Огас1е9/ и MySQL 4.1. Получены статистически значимые уравнения регрессии, описывающие зависимость времени выполнения выделенных функциональных операций от производительности аппаратного обеспечения сервера. На основе результатов экспериментов… Читать ещё >

Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов: Разработка и исследование (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов: методическое и алгоритмическое обеспечение
    • 1. 1. Организация деятельности налоговых органов Российской Федерации
    • 1. 2. Анализ существующих методик и показателей, используемых для оценки качества работы налоговых органов
    • 1. 3. Предлагаемая методика для оценки качества и эффективности работы налоговых органов
    • 1. 4. Критерии выбора алгоритма кластерного анализа (автоматической классификации)
  • 2. Проектирование и разработка СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 2. 1. Проектирование СППР для управления качества работы налоговых органов
    • 2. 2. Сравнение технологий построения современных распределенных систем
    • 2. 3. Особенности программной реализации СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 2. 4. Обеспечение информационной безопасности в СППР для управления качеством работы налоговых органов
  • 3. Исследование СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 3. 1. Критерии выбора СУБД для подсистемы хранения данных в СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 3. 2. Планирование и реализация экстремальных экспериментов для оценки времени выполнения основных функциональных операций СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 3. 3. Оценка СППР для управления качеством работы налоговых органов
    • 3. 4. Автоматизация проведения экспертных исследований
    • 3. 5. Последовательность шагов при использовании СППР для управления качеством работы налоговых органов

В современных условиях развития российской экономики особо актуальной задачей является максимальное наполнение государственного бюджета, основным источником формирования которого являются налоги. Состояние доходной части бюджета зависит от трех составляющих. Первая из них — состояние налоговой базы, т. е. общая ситуация в экономике. Вторая — налоговая система страны. Третья составляющая — это организация и эффективность функционирования налоговой службы государства.

Налоговыми органами (НО) выполняется значительный объем работ в соответствии с законами и нормативными актами Российской Федерации. Основным звеном Федеральной налоговой службы (ФНС), имеющим непосредственные контакты с налогоплательщиками, являются районные налоговые инспекции. Успешность функционирования всей налоговой системы во многом зависит от качества и эффективности работы налоговых органов этого уровня.

Таким образом, получение своевременной объективной информации о результатах функционирования районной налоговой инспекции — важная актуальная задача для Федеральной налоговой службы Российской Федерации.

Степень изученности исследуемой проблемы. В настоящее время предложено несколько различных подходов для оценки качества и эффективности работы налоговых органов. Используемые в настоящее время методики оценки качества и эффективности работы налоговой службы и оценочные показатели имеют существенные недостатки. Главные из них — это субъективизм, низкая достоверность исходной информации и, как следствие, низкое качество результатов оценки, закрытость, большие трудозатраты на реализацию и т. д.

За последние несколько лет появился ряд работ ученых и специалистов-практиков — С. Н. Алехина, Е. В. Бушмина, В. В. Глухова, Ю.Д. Джа-мурзаева, А. В. Захарова, Ю. С. Зерщикова, Г. Н. Карташовой, В. А. Кашина, В. П. Морозова, К. И. Оганян, В. Г. Панскова, А. Б. Паскачева, А. П. Починка,.

B.К. Реша, JI.H. Хашиевой, Д. Г. Черника, С. Д. Шаталова, А. Т Щербинина,.

C.С. Штарева, в которых рассматриваются различные аспекты деятельности налоговых органов. Тем не менее, многие проблемы оценки деятельности налоговых органов изучены недостаточно и в современных условиях также требуют дальнейшего исследования, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования, предопределили его цель, задачи и структуру.

Объектом исследования выступает единая система налоговых органов Федеральной налоговой службы Российской Федерации и ее подразделения, в том числе районные налоговые инспекции.

Предметом исследования являются информационные процессы в системе управления качеством работы налоговых органов.

Целью диссертационного исследования являются разработка и исследование системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— провести анализ существующих методик и систем показателей, используемых для оценки качества и эффективности функционирования налоговых органов. Выявить их достоинства и недостатки. Определить перечень требований к существующим и разрабатываемым методикам;

— с использованием унифицированного языка моделирования UML разработать объектно-ориентированную модель проектируемой информационной системы;

— провести сравнительный анализ и выбор технологии построения системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов;

— реализовать информационную систему на основании разработанной UML-модели и выбранной технологии;

— провести исследование и оценку характеристик качества созданной информационной системы с использованием методов экстремальных экспериментов и экспертных опросов.

Инструментарий исследования составили методы научного познания — наблюдения, сравнения, математической статистики, системного анализа, теория баз данных, теория графов, методы планирования экстремальных экспериментов, методы формализованного анализа информационных характеристик, унифицированный язык моделирования UML, а также современное программное обеспечение общего и специального назначения: Microsoft Windows 2000 Professional, Linux, Microsoft Excel, СУБД Oracle Si, СУБД MySQL 4.1, Java 2 Software Development Kit, Java 2 Enterprise Edition, JBoss 3.2, Apache Jakarta Tomcat 4.1, Apache JMeter 2.0.2.

Теоретическая база исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных авторов, посвященные рассматриваемой проблеме, а также вопросам автоматизации управленческой деятельности, методам математической статистики, методам структурного и объектно-ориентированного анализа предметной области, законодательные и нормативные акты, инструктивные материалы, материалы научных конференций и публикации в периодической печати.

Эмпирической базой исследования явились данные, собранные в ходе активных и пассивных экспериментов, отчетно-аналитические материалы районных налоговых органов.

Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики» п. 2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» и п. 2.6 «Развитие теоретических основ, методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».

Научная новизна результатов исследования и положения, выносимые на защиту. Элементы новизны содержат следующие результаты:

1. Построена модель информационных процессов системы управления качеством работы налоговых органов с использованием унифицированного языка моделирования UML: диаграмма прецедентов для описания функционального назначения системы, диаграмма классов для моделирования статического вида системыдиаграмма кооперации для моделирования динамики системы и диаграмма развертывания. Построенная модель позволяет: визуализировать систему в ее желательном состоянии, описать ее компоненты и связи между ними, обеспечить снижение трудозатрат на модификацию (сопровождение) системы с учетом изменяющихся условий.

2. Обоснован выбор инструментария и технологии создания системы поддержки принятия решений (СППР) для управления качеством работы налоговых органов. Выбранный инструментарий позволил за счет использования свободно распространяемых программных средств существенно снизить капитальные (единовременные) затраты на реализацию и внедрение системы с учетом одновременного сохранения требуемого уровня быстродействия и защищенности.

3. Реализована СППР для управления качеством работы налоговых органов, которая позволяет:

— осуществлять сбор значений исходных показателей с использованием сети Internet по защищенным каналам передачи данных;

— рассчитывать рейтинг по любому выбранному подмножеству показателей;

— модифицировать и расширять систему, в том числе изменять состав показателей;

— осуществлять автоматическую классификацию сравниваемых объектов на основе любых выбранных показателей;

— осуществлять автоматическую классификацию регионов Российской Федерации по выбранным показателям, характеризующим результативность или условия их деятельности, и визуализировать полученные результаты с использованием элементов геоинформационных систем;

— администрировать информационную систему с помощью разработанного web-интерфейса.

4. Построены с использованием методов планирования экстремальных экспериментов статистически значимые регрессионные модели, позволяющие оценивать затраты времени на выполнение основных функциональных операций в зависимости от состава аппаратного обеспечения.

Практическая ценность результатов исследования. Использование системы поддержки принятия решений для управлении качеством работы налоговых органов позволяет выявлять узкие места в работе районных налоговых органов, проводить сравнительный анализ качества их работы, повысить оперативность принятия решений при управлении районными налоговыми инспекциями. При использовании разработанного методического и информационного обеспечения у налоговых органов появляется возможность более рационально распределять имеющиеся ресурсы и более достоверно оценивать эффективность реализации отдельных альтернатив, добиваясь повышения своего рейтинга.

Результаты, полученные в ходе активных экспериментов, могут быть использованы при выборе СУБД в качестве хранилища данных в информационных системах с применением многоуровневой архитектуры.

В диссертации представлены документы, подтверждающие прикладную полезность результатов исследования.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: VII Международная научно-практическая конференция «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (Ростов-на-Дону, 2003 г.) — VI Всероссийский симпозиум «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2004 г.) — IV Международная конференция «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2004 г.) — I Международная научно-практическая конференция «Научный потенциал мира 2004» (Днепропетровск, 2004 г.).

Результаты исследования использованы в типовом прикладном программном обеспечении: «Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов» (№ 2 004 612 476, РОСПАТЕНТ).

По результатам диссертационного исследования опубликовано 5 печатных работ объемом 1,0 п.л.

Структура диссертационного исследования определена целью и задачами данной работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, 2 приложений, 16 таблиц, 21 рисунка.

Выводы по третьей главе:

1. Сформулированы критерии выбора СУБД и предложены СУБД Oracle Si и MySQL 4.1 в качестве претендентов на использование в реализованной системе.

2. Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Огас1е9/ и MySQL 4.1. Получены статистически значимые уравнения регрессии, описывающие зависимость времени выполнения выделенных функциональных операций от производительности аппаратного обеспечения сервера. На основе результатов экспериментов выбрана СУБД Oracle 8/, как наиболее быстрая при использовании в качестве подсистемы хранения данных в информационной системе с многоуровневой архитектурой.

3. Произведена оценка созданной СППР с использованием метода групповых экспертных оценок. По результатам оценки эксперты признали систему соответствующей выделенным требованиям.

Заключение

.

В диссертационной работе произведен подробный анализ существующих методик и предлагаемых в них показателей для оценки качества работы налоговых органов. Выявлены их недостатки и преимущества.

Предложена и описана новая методика для оценки качества работы налоговых органов. Преимуществами данной методики являются:

— демократичность, простота расчета и открытость для контроля и расширения используемых в ней показателей;

— повышение достоверности проводимой оценки за счет: а) использования в качестве исходной информации первичных данныхб) ориентации только на те показатели, которые допускают перекрестный контрольв) применения системы штрафов за включение в БД недостоверной информации;

— использование метода скользящих средних позволяет избежать влияния на оценку деятельности налоговой инспекции случайных, кратковременных, резких изменений значений исходных показателей. Такой подход нацеливает руководство инспекции на долгосрочное повышение своего рейтинга;

— подход позволяет с более строгих позиций подойти к проблеме соотнесения, сравнения разнородных показателей, выполнив лишь нормировку значений исходных показателей;

— располагая полученными значениями расчетных показателей, можно проводить более глубокий экономический анализ влияния различных факторов на результативность и эффективность деятельности налоговых органов.

На основе метода групповых экспертных оценок разработаны оценочные показатели для оценки качества работы налоговых органов. Предложенная совокупность показателей позволяет провести анализ эффектовности работы налоговых органов, но при необходимости может быть расширена Федеральной налоговой службой.

Рассмотрены основные методы кластерного анализа для выделения групп налоговых инспекций (регионов РФ), обладающих схожим потенциалом и условиями деятельности. На основе выделенных критериев выбран алгоритм кластерного анализа для реализации в системе поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Построена информационная модель для системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов с помощью унифицированного языка моделирования UML. Предложены и рассмотрены современные технологии для реализуемой системы, особое внимание уделялось проблемам обеспечения информационной безопасности.

На основе построенных моделей и выбранных технологий реализована система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Достоинства созданной СППР:

— возможность получения обоснованных однородных групп регионов и налоговых инспекций по различным наборам критериев с помощью реализованных современных алгоритмов кластерного анализа. Результаты группировки могут быть визуализированы с использованием элементов геоинформационных систем на карте, а также в виде графиков;

— реализованная развитая модель безопасности, обеспечивающая высокий уровень защиты информации, позволяет использовать СППР в условиях сети Internet, что существенно снижает затраты на внедрение и эксплуатацию системы в условиях территориальной удаленности пользователей;

— система была создана с учетом оптимизации времени выполнения основных функциональны операций. В процессе разработки и реализации системы использовались самые современные программные технологии;

— система спроектирована таким образом, чтобы уравновесить нагрузку на различные уровни приложения, и может быть легко расширена для обработки резко возросшего количества данных;

— все расчеты, связанные с обработкой первичных данных и получением оценочных показателей, выполняются централизованно, в автоматическом режиме и по единому алгоритму.

Сформулированы критерии выбора СУБД и предложены СУБД Oracle 8/ и MySQL 4.1 в качестве претендентов на использование в реализованной системе.

Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Огас1е9/ и MySQL 4.1. Получены статистически значимые уравнения регрессии, описывающие зависимость времени выполнения выделенных функциональных операций от производительности аппаратного обеспечения сервера. На основе результатов экспериментов выбрана СУБД Oracle 8/, как наиболее быстрая при использовании в качестве подсистемы хранения данных в информационной системе с многоуровневой архитектурой. Результаты экспериментов также могут быть использованы при выборе аппаратного обеспечения сервера или кластера.

Произведена оценка созданной СППР с использованием метода групповых экспертных оценок. По результатам оценки эксперты признали систему соответствующей выделенным требованиям.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Мхнтарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022с.
  2. С.А., Степанов B.C. Программное обеспечение по статистическому анализу данных: методология сравнительного анализа и выборочный обзор рынка. http://www.cemi.rssi.ru/rus/publicat/e-pubs/ep97001 /title.htm
  3. А. Критерии выбора СУБД при создании информационных систем http://emanual.ru/download2/3429.html.
  4. А.В. Налоговая система: реформы и эффективность // Налоговый вестник. 2001. — № 5. — с.33−35.
  5. Бек К. Экстремальное программирование. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2002. — 224с.
  6. В.М., Маслов В. И., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. М.: Наука, 1983. — с. 126 144.
  7. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя / Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. — 432 с.
  8. Д. Технология Java™ в подлиннике: пер. с англ. СПб.: БХВ-Перербург, 2001. — 1104 с.
  9. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Изд. 4-е, доп. Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1972.
  10. Ю.В. Основы планирования экстремального эксперимента для оптимизации многофакторных технологических процессов / Уч. пособие. Редактор Т. Л. Сологуб. -М., 1971. с. 71.
  11. Э., Рэшка Дж., Пол Дж. Автоматизированное тестирование программного обеспечения. Внедрение, управление и эксплуатация. -М.: «Лори», 2003. 567с.
  12. Ю.Д., Борзак Г. Г., Войнова Г. В., Смелик Е. Г. Характеристика показателей качества работы налоговых органов // Научный потенциал мира 2004: материалы I Международной научно-практической конференции. Днепропетровск, 2004 г.
  13. Ю.Д., Победенный А. В., Смелик Е. Г., Хубаев Г. Н. Информационная система для управления качеством работы налоговых органов // Новые технологии в управлении, бизнесе и праве: материалы IV Международной конференции. Невинномысск: ИУБиП, 2004 г.
  14. ., Оделл П. Кластерный анализ. -М.: Статистика, 1977 г.
  15. У., Фридман JI. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с Б.Д. / Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1986.-280с.
  16. С., Фолк Дж., Нгуен Е. К. Тестирование программного обеспечения. Фундаментальные концепции менеджмента бизнес-приложений. К.: «ДиаСофт», 2001. — 544с.
  17. Г. Н. Об оценке эффективности функционирования налоговых органов или концептуальный подход к некоторым аспектам аналитической работы в сфере налогообложения // Налоговый вестник. -1999.-№ 1. -с.17−18.
  18. A.JI. Анализ концептуальных подходов и методов оценки налогового потенциала регионов. — 2000. № 2. — с.3−6.
  19. М.Дж., Эбби М. и др. Огас1е8 Настройка. М.: Издательство «ЛОРИ», 2000. — 394с.
  20. Г.И., Г.Ф. Филаретов. Планирование эксперимента. -Мн: Издательство БГУ, 1982 г. 302с.
  21. И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.- 176с.
  22. С.К. О показателях эффективности работы налоговых органов // Налоговая политика и практика, 2004 г. — № 1. — с. 12−15.
  23. М.В. Основные направления развития МНС России в области информационных технологий // Налоговый Курьер. 1999. — № 6 -с.3−4.
  24. А.Д. Мониторинг налогового потенциала региона // Налоговый вестник. 2002. — № 12. — с.25−26.
  25. Налоги: Учеб. Пособие / Под ред. Д. Г. Черника. 5-е изд., пере-раб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 652 с.
  26. Налоговая система России: Учеб. пособие / Под ред. Д. Г. Черника и А. З. Дадашева. М.: «АКДИ Экономика и жизнь», 1999. — 296 с.
  27. В. Сравнительный многомерный анализ в экономическом моделировании. -М.: Финансы и статистика, 1989 г.
  28. Постановление Правительства Российской Федерации от 30 сентября 2004 г. № 506 «Об утверждении Положения о Федеральной налоговой службе».
  29. Дж. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем. / Пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс, 2003. — 272с.
  30. Реш В.К., Алехин С. Н. К вопросу о разработке методики оценки эффективности работы налоговых органов // Налоговый вестник. 1999. — № 11.-с. 12−15.
  31. Реш В.К., Алехин С. Н. К вопросу о разработке прогнозов в работе налоговых органов // Налоговый вестник. 2000. — № 9. — с.25−26.
  32. Р.А., Ананьева Г. И. О некоторых аспектах налогового прогнозирования и планирования // Налоговый вестник. — 2000. № 12. — с.36−39.
  33. В.В. О контрольной работе налоговых органах и мерах по повышению ее эффективности // Налоговый вестник. 2003. — № 8. — с.3−7.
  34. Сборник задач по математике для ВТУЗов. Специальные кур-сы./Под ред. А. В. Ефимова. — М.: Наука, 1984. — 606с.
  35. Л.А., Тамашевич В. Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов. Под ред. проф. Тамашевича В. Н. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 1999. — 598с.
  36. Э., М. ван Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003 г. — 877с.
  37. Г. Н. Компьютерные сети в системе оценки качества подготовки специалистов // Высшее образование в России. 1995. № 3. с.9−16.
  38. Г. Н. Методика сравнительной экспертной оценки качества сложных программных средств // Анализ и проектирование систем управления производством: Межвуз. сб. Н-Новгород: Изд-во Н-Новгор. ун-та, 1992.
  39. Г. Н. Методика экономической оценки потребительского качества программных средств // Программные продукты и системы (SOFTWARE and SYSTEMS). 1995. — № 1. — с. 2 — 8.
  40. Г. Н. Модели стохастического программирования для оптимизации параметров информационных систем // Труды международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении». СПб.: СПбГТУ, 2001 г. — с. 294 — 298.
  41. Г. Н. Системный подход к сравнительной оценке качества работы налоговых органов // Труды Международной научно-технической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (СПб., 20−22 июня 2001 г.).-СПб.: СПбГТУ, 2001 г. с. 157−161.
  42. Г. Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты // Программные продукты и системы (Software & System). 1989. — № 2. — с. 6 — 9.
  43. Г. Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами // Вопросы статистики. 1999. — № 6.-с. 78−83.
  44. Г. Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: Текст лекций/РГЭА. Ростов-на-Дону, 1997. — 94с.
  45. Г. Н. Экспертная оценка качества сложных программных систем // Материалы докладов конференции «Экономикоорганизационные проблемы проектирования и применения информационных систем». Ростов-на-Дону: РГЭА, 1998. с. 76−84.
  46. Г. Н., Хашиева JI.H. Информационная система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов // Налоговый вестник. 2002. — № 4. — с. 11−13.
  47. JI.H. Информационное и методическое обеспечение системы оценки качества работы налоговых органов: диссертация на соискание степени кандидата экономических наук: 08.00.13 Ростов-на-Дону, 2002 г.
  48. А., Аншина М. Технология создания распределенных систем: для профессионалов. СПб.: Питер, 2003. — 576с.
  49. Д.Г., Морозов В. П., Лобанов А. В. Технология налогового контроля // Налоговый вестник. 2000. — №№ 5,6.
  50. Д.Г., Починок А. П., Морозов В. П. Основы налоговой системы: Учеб. Пособие для вузов / Под ред. Д. Г. Черника. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998.-422 с.
  51. С.Н., Хашиева Л. Н. Разработка информационных моделей экономических систем с использованием унифицированного языка моделирования UML: Учебное пособие / РГЭУ «РИНХ». Ростов-на-Дону, 2002. — 144с.
  52. Эконометрика: Учебник/Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001. — 344 с.
  53. Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б. И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987.
  54. Дж., Перроун П.Дж. Система безопасности Java. Руководство разработчика. / Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-528с.
  55. Apache JMeter Manual http://iakarta.apache.org/jmeter.
  56. Database benchmarking Response times — http://www.eweek.com.
  57. Knudsen J. Java Cryptography. O’Reilly, 1998. — 360 pages.
  58. MySQL Referance Manual -http://ftp.citkit.ru/pub/MySOL/Downloads/Manual/manual.zip.
  59. Oaks S. Java Security, 2nd Edition. O’Reilly, 2001.-618 pages.
  60. Thomas В., Bryla В. OCA/OCP: Oracle 9i™ DBA Fundamentals. Study Guide. SYBEX Inc., 2002. — 988 pages.
Заполнить форму текущей работой