Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

77-30569/382108 Модель зависимости прибыли транспортной компании от размера автопарка

# 04, апрель 2012
Файл статьи: Гугнин_P.pdf (273.83Кб)
авторы: Гугнин Ю. В., Соколов Е. В.

УДК. 338.47

МГТУ им. Н.Э. Баумана

ibm5-moskwa@rambler.ru

Модель зависимости прибыли транспортной компании от размера автопарка

 

В настоящее время все более четко проявляется тенденция к заботе людей об окружающей среде – появляются автомобили на электрической и водородной тяге, благодаря указу Президента РФ проведение энергетического аудита на промышленных предприятиях стало обязательным, все больше появляется средств для экономии энергии и сокращения вредных выбросов в атмосферу.

Кроме того, по итогам мирового финансового кризиса 2008-2009 годов производство легковых автомобилей стало менее прибыльным, в результате чего производители автомобилей существенно повысили стоимость своей продукции.[5]

В результате вопрос обеспечения современного, удобного и энергетически эффективного публичного транспорта становится все более важным, как с точки зрения улучшения экологии, так и с точки зрения сокращения транспортных расходов населения.

В связи с этим в данной статье предлагается экономико-математическая модель и инструментарий, позволяющие оптимизировать хозяйственную деятельность транспортной компании и извлечь из нее максимальную прибыль.

Для построения модели рассмотрим транспортную компанию со следующими свойствами:

                в качестве ТС используется наиболее распространенная, благодаря соотношению цена/качество, модель микроавтобуса Mercedes Sprinter;

                рассматривается вариант приобретения новых автобусов в лизинг, как наиболее эффективный по сравнению с широко распространенным в РФ подходом с покупкой б/у транспорта. Исходя из статистики и анализа финансовых рисков становится очевидно, что новый транспорт выгоднее – он привлекает больше пассажиров, реже ломается, меньше потребляет топлива и требует меньше расходов на тех.обслуживание;

                маршрут является гибким: в часы активности офисных работников маршрут работает по основному строгому расписанию, а в прочие часы – в режиме «транспорт на заказ».

На основе анализа статистики использования общественного транспорта можно четко выделить, что пиковые загрузки маршрутов, обслуживающих работающих людей, привязаны к наиболее популярным часам начала и конца рабочего дня. Например, при длительности поездки до Москвы в 40-50 минут пиковые интервалы с небольшими периодами спада активности до и после интервала умещаются в два промежутка – 7-11 и 17-21. При этом, в остальное время маршрут практически не востребован – все пассажиры находятся на своих местах до вечера. Поэтому, для эффективного использования промежутка времени с 11 до 17 необходимо переключать работу ТК в режим «транспорт на заказ». Суть такого режима состоит в том, что маршрут формируется динамически при некоторых, заранее определенных, ограничениях (радиус действия маршрута, строгий набор остановочных пунктов или возможность подавать транспорт к дому конкретного пассажира и проч.). В случае маршрута Москва – Троицк, рассматриваемого в статье, возможны следующие варианты альтернативного «дневного» режима: локальная перевозка школьников и пенсионеров, работа в режиме «общего такси», курьерские перевозки, обслуживание мероприятий;

                В качестве основного маршрута для работы в режиме строгого расписания рассматривается Москва – Троицк, как наиболее эффективный по совокупности множества критериев. Основным критерием является наличие ежедневного потока жителей Троицка, работающих в Москве: утром в Москву, вечером – обратно. Согласно статистике в Троицке проживает порядка 12 тысяч человек, работающих за пределами города (т.е. с высокой вероятностью в Москве). Кроме того, до ближайшей остановки РЖД от Троицка примерно 17 км., то есть, влияние главного конкурента подмосковных автобусных операторов в Троицке практически отсутствует.  Стоит отметить, что на момент написания настоящей статьи принято решение о расширении границ Москвы, согласно которому Троицк планируется в ближайшее время присоединить к Москве. Это еще больше повышает привлекательность маршрута, поскольку деловая активность в регионе должна существенно увеличиться;

                Временной интервал моделирования составляет три года, поскольку, исходя из современной практики, за три года автобусный парк морально устаревает и необходимо его существенное обновление. Кроме того, в среднем раз в три года устаревает веб-сайт и информационная система, и необходимы траты денег на доработки и обновления, сравнимые со стоимостью первоначального внедрения.

Транспортная компания, как правило, состоит из аппарата управления, обслуживающего персонала и штата водителей. Основными материальными ценностями являются автопарк, офисная техника и, в редких случаях, программное обеспечение для автоматизаци процессов. Ключевые статьи расхода – топливо, обслуживание автопарка, аренда офиса и стоянки, фонд оплаты труда и налоги. В большинстве случаев единственной статьей дохода ТК является продажа билетов. Рассматривать в качестве существенного источника дохода наружную и внутреннюю рекламу на транспортных средствах могут лишь крупные ТК с автопарком более 100 единиц техники.

Критерием оптимизации является M, чистая прибыль от деятельности предприятия:

M = ΣMi

где Mi – чистая прибыль за конкретный месяц работы предприятия
Mi = Ri- Pi - Pai

Ri – доход за конкретный месяц работы предприятия;

Pi – себестоимость оказания услуг за конкретный месяц работы предприятия;
Pai – расходы на рекламу.

В рассматриваемой модели единственным источником дохода транспортной компании является продажа билетов пассажирам, таким образом, он прямо порпорционален количеству перевезенных пассажиров и стоимости билета. Как описано выше, пассажиропоток складывается из двух частей – пассажиров основного режима и пассажиров режима «транспорт на заказ». Исходя из статистики, объем пассажиров между пригородами и Москвой практически постоянен в течение года и ограничен лишь объемом трудоспособного населения в пригородном населенном пункте. Это обусловлено наличием среди жителей Подмосковья стабильно высокой доли людей, работающих в Москве из-за более выгодных условий труда.

Стоит отметить, что объем пассажиров, пользующихся режимом «транспорт на заказ», ограничен объемом населения, проживающего в регионе действия маршрута и  использующего автобусный транспорт.

Кроме того, существует основное ограничение общего пассажиропотока – пропускная способность автопарка, обусловленная вместимостью транспортных средств, их количеством и частотой хождения по маршруту.

С учетом вышеописанных условий доход за каждый месяц работы предприятия можно рассчитать по формуле:

Ri= Nпасс*30*Cбил

Где:
Nпассобщее количество обслуживаемых пассажиров в сутки; Рассчитывается по формуле: Nпасс = Nпасс.осн + Nпасс.тнз
Причем, 
NпассNпасс.макс.тс
Nпасс.осн – количество пассажиров в сутки, обслуживаемых в основном режиме.
Причем
Nпасс.оснNпасс.макс.гео.осн  
Nпасс.макс.гео.осн – максимально возможное количество пассажиров основного рейса по расписанию в сутки, обусловленное географией основного маршрута. Фактически, это ограничение равно объему трудоспособного населения г. Троицк, которое работает в Москве и при этом пользуется автобусным транспортом;
Nпасс.тнз – количество пассажиров в сутки, обслуживаемых в режиме «транспорт на заказ». Стоит отметить, что данная величина зависит от расходов на рекламу (параграф 2.3). Причем, Nпасс.тнзNпасс.макс.гео.тнз
Nпасс.макс.гео.тнз – максимально возможное количество пассажиров в сутки для режима «транспорт на заказ», обусловленное географией основного маршрута. Эта величина равна суммарному объему населения, пользующегося автобусным транспортом, в населенных пунктах, обслуживаемых маршрутом;
Nпасс.макс.тс – максимально возможное количество пассажиров в сутки, которое может обслужить автопарк. Это ограничение обусловлено вместимостью транспортных средств и количеством рейсов каждого ТС в сутки;
Cбил – стоимость билета;
30 – количество дней в месяце.

Себестоимость оказания услуг состоит из фонда оплаты труда, налогов, амортизации, расходов на обслуживание автопарка, информационных систем и оргтехники, а также расходов на стоянку для автотранспорта. Стоит отметить, что большинство статей расходов прямо пропорциональны количеству транспортных средств в автопарке, причем, эти статьи составляют существенную часть всей себестоимости.

У транспортных компаний, рассматриваемых в данной статье, основную долю коллектива составляют водители, число которых прямо пропорционально размеру автопарка. Из обслуживающего персонала необходимы: управляющий, бухгалтер и два секретаря. Всю остальную обслуживающую работу (уборка офиса, обслуживание интернета и информационных систем) предлагается отдать на субподряд специализированным компаниям, поскольку ее выполнение не требует выделенной на полный рабочий день штатной единицы и не является профильным для транспортной компании.

По результатам количественной оценки финансовых рисков транспортных компаний необходимо отметить важность внедрения современных информационных систем: системы автоматизированного мониторинга транспорта, а также системы бронирования билетов и планирования маршрутов, интегрированной с интернет-сайтом компании. Амортизация и обслуживание данных систем являются статьями расходов, однако дополнительные доходы и сокращение издержек, получаемые благодаря их внедрению, покрывают данные расходы и сокращают управленческие риски.

Таким образом, себестоимость оказания услуг можно рассчитать по формуле:

Pi = Pхост + Pинет + Рис.обсл + Рмон.обсл + Pто + Pтопл +
(
Pупр + Pбух + Pсекр + Pвод* 2 * Nтс)*(1+Qнфот)+
Pофис.обсл + Pстоянка + Ri*Qндс+ Aпарк + Aмон + Aсайт + Aис + Aофис

где Pхост – расходы на хостинг (обслуживание сервера для сайта);

Pрекл.инет – расходы на поддержку и контекстную рекламу сайта;

Рис.обсл – расходы на обслуживание информационной системы;

Рмон.обсл – расходы на обслуживание системы мониторинга;

Pто – расходы на тех.обслуживание автопарка;

Pтопл – расходы на топливо;

Pупр – зарплата управляющего;

Pбух – зарплата бухгалтера;

Pсекр – зарплата двух секретарей;

Pвод – зарплата водителя;

Nтс – количество транспортных средств. Стоит отметить, что количество водителей рассчитывается как 2*Nтс, поскольку необходимо обеспечить посменную работу для обслуживания маршрутов, работающих более 8 часов в сутки;

Qнфот – суммарный размер налогов на фонд оплаты труда;

Pофис.обсл – аренда и обслуживание офиса (уборка, интернет, вода, канцтовары);

Pстоянка – аренда охраняемой стоянки;

Qндс – ставка НДС;

Aпарк – амортизация автопарка. Рассчитывается по формуле:

Aпарк = Cтс * (1+Qлизинг ) * Nтс / 36,

где Cтс – стоимость одного транспортного средства, Qлизинг – стоимость лизинга ТС в процентах от стоимости ТС, Nтс – количество ТС,

36 – количество месяцев, в течение которых амортизируются ТС;

Aмон – амортизация системы мониторинга. Рассчитывается по формуле:

Aмон = Cмон.тс*Nтс / 36,

где Cмон.тс – стоимость установки системы мониторинга на одно ТС;

Aсайт – амортизация сайта компании. Рассчитывается по формуле:

Aсайт = Cсайт / 36,

где Cсайт – стоимость разработки сайта;

Aис – амортизация информационной системы для бронирования билетов и предложения оптимального времени отправления автобусов. Рассчитывается по формуле:

Aис = Cис / 36;

где Cис – стоимость внедрения информационной системы;

Aофис – амортизация офисного оборудования. Рассчитывается по формуле:

Aофис = Cофис / 36,

где Cофис – стоимость мебели и оргтехники, необходимой для офиса.

 

Исходя из опыта автора, наиболее эффективными способами рекламы услуг «транспорт на заказ» являются реклама в интернете и расклейка листовок. Соответственно, ежемесячные расходы на рекламу рассчитываются как:

Rai = Ii + Li

Где:
Ii – ежемесячные расходы на рекламу в интернете, руб.;
Li – ежемесячные расходы на расклейку рекламных листовок, руб.

Итоговая модель состоит из следующей целевой функции и ограничений:

M = ΣMi max

 

Mi = Ri-PiPai

Nпасс = Nпасс.осн + Nпасс.тнз

Pi = Pхост + Pинет + Рис.обсл + Рмон.обсл + Pто.тс + Pтопл +( Pупр + Pбух + Pсекр + Pвод* 2 * Nтс)*(1+Qнфот)+ Pофис.обсл + Pстоянка + Ri*Qндс+ Aпарк + Aмон + Aсайт + Aис + Aофис

Rai= Ii + Li

Nпасс.оснNпасс.макс.гео.осн
Nпасс.тнз <= Nпасс.макс.гео.тнз
NпассNпасс.макс.тс

Поскольку модель построена уже с учетом принятия оптимальных решений по выбору маршрута, а также внедрения тех или иных рекламных политик и программно-аппаратных комплексов, наибольший интерес представляет зависимость прибыльности ТК от объема автопарка. Знание данной зависимости позволяет сформировать автопарк оптимального размера, позволяющий извлечь максимальную прибыль при заданной географии маршрутов.

Для расчета модели приведем значения входных параметров:

Таблица 1.

Входные параметры

 

Значение

Ед.изм.

Qндс, ставка НДС

18

%

Qнфот, суммарные налоговые вычеты с фонда оплаты труда (ФОТ)

36

%

Nпасс.тс, вместимость каждого ТС

22

чел. [6]

Ртопл, расход топлива в смешанном режиме

8,8

л/100км

Слтопл, средняя стоимость литра топлива

28

р/л

L, средняя длина маршрута

20

км

Vнас, объем трудоспособного населения г. Троицк, работающего в Москве

11 900

чел.

Vнас.тнз, объем населения г. Троицк и прилегающих населенных пунктов

45 000

чел.

Qавтобус, доля людей, использующих автобусный транспорт

12

%

Стс, стоимость одного ТС

1 800 000

руб.

Cсайт, стоимость создания сайта

50 000

руб.

Cис, стоимость создания информационной системы для бронирования билетов и предложения оптимального времени отправления автобусов

200 000

руб.

Cмон.тс, стоимость установки системы мониторинга на одно ТС

18 000

руб.

Cофис, стоимость мебели и оргтехники (5 компьютеров, 5 столов, 5 кресел, 1 принтер, сетевое оборудование).

215 000

руб.

Pхост, хостинг (обслуживание сервера)

300

руб./мес

Pрекл.инет, поддержка и контекстная реклама сайта

30 000

руб./мес

Pис.обсл, обслуживание информационной системы

30 000

руб. /мес

Pто.тс, тех.обслуживание одного ТС

15 000

руб./мес

Qлизинг, стоимость лизинга на три года

14

%

Рмон.обсл.тс, абонентская плата за систему мониторинга на одно ТС

1000

руб.

Pстоянка.тс,аренда охраняемой стоянки на одно ТС

30 000

руб.

Pофис.обсл, аренда и обслуживание офиса (уборка, интернет, вода, канцтовары)

50 000

руб.

Pупр, зарплата управляющего

100 000

руб.

Pбух, зарплата бухгалтера

50 000

руб.

Pсекр, зарплата двух секретарей

60 000

руб.

Pвод, зарплата каждого водителя

45 000

руб.

Cбил, cтоимость билета

90

руб.

Ii, расходы в месяц на рекламу в интернете

1 300 000

руб.

Li, расходы в месяц на расклейку листовок

100 000

руб.


Приведенные в табл. 2 параметры рассчитываются на основе входных.

Таблица 2.

Рассчитываемые параметры

 

Значение

Ед.изм.

Общие параметры

  

t, среднее время прохождения маршрута.

t = (L*60)/30км/ч
30км/ч – средняя скорость перемещения автотранспорта в Москве и МО
60 – количество минут в часе

40

мин.

Nрстс, среднее количество рейсов, проходимых одним ТС в сутки

Nрстс =14*60/ (t + 15)
14 – количество часов работы
60 – количество минут в часе
15 – среднее время перерыва между рейсами одного ТС

15,27

шт.

Lтс, средний пробег одного ТС в сутки

Lтс=L* Nрстс

305

км

Nпасс.осн.тс, количество пассажиров на одном ТС в сутки, исходя из статистики гиперактивных периодов с 7 до 11 утра и с 17 до 21 вечера, а также постепенного спада до и после данных периодов

154

чел./сутки

Nпасс.макс.гео, максимально возможное количество пассажиров основного рейса по расписанию в сутки, обусловленное географией.

Nпасс.макс.гео = Vнас* Qавтобус

1 428

чел.

Nпасс.макс.гео.тнз, максимально возможное количество пассажиров рейса в режиме «транспорт на заказ» в сутки, обусловленное географией.

Nпасс.макс.гео.тнз = Vнас.тнз* Qавтобус

5 400

чел.

 

Расчет целевых параметров производился в программе MicrosoftExcel с помощью стандартных формул.

В табл. 3 предоставлены результаты расчета суммарного расхода, себестоимости и прибыли при различных размерах автопарка.

Таблица 3.

Результаты расчета модели

Nтс

R (доход)

P (себестоимость)

Pa (расход на рекламу)

M (чистая прибыль)

 1

 34 797 600

 29 926 219

 50 400 000

-45 528 619

 2

 69 595 200

 45 135 038

 50 400 000

-25 939 838

 3

 104 392 800

 60 343 858

 50 400 000

-6 351 058

 4

 139 190 400

 75 552 677

 50 400 000

 13 237 723

 5

 173 988 000

 90 761 496

 50 400 000

 32 826 504

 6

 208 785 600

 105 970 315

 50 400 000

 52 415 285

 7

 243 583 200

 121 179 134

 50 400 000

 72 004 066

 8

 278 380 800

 136 387 954

 50 400 000

 91 592 846

 9

 313 178 400

 151 596 773

 50 400 000

 111 181 627

 10

 337 089 600

 164 846 040

 50 400 000

 121 843 560

 11

 356 918 400

 177 360 475

 50 400 000

 129 157 925

 12

 376 747 200

 189 874 910

 50 400 000

 136 472 290

 13

 396 576 000

 202 389 346

 50 400 000

 143 786 654

 14

 416 404 800

 214 903 781

 50 400 000

 151 101 019

 15

 436 233 600

 227 418 216

 50 400 000

 158 415 384

 16

 456 062 400

 239 932 651

 50 400 000

 165 729 749

 17

 475 891 200

 252 447 086

 50 400 000

 173 044 114

 18

 495 720 000

 264 961 522

 50 400 000

 180 358 478

 19

 515 548 800

 277 475 957

 50 400 000

 187 672 843

 20

 535 377 600

 289 990 392

 50 400 000

 194 987 208

 21

 555 206 400

 302 504 827

 50 400 000

 202 301 573

 22

 575 035 200

 315 019 262

 50 400 000

 209 615 938

 23

 594 864 000

 327 533 698

 50 400 000

 216 930 302

 24

 614 692 800

 340 048 133

 50 400 000

 224 244 667

 25

 634 521 600

 352 562 568

 50 400 000

 231 559 032

 26

 654 350 400

 365 077 003

 50 400 000

 238 873 397

 27

 663 681 600

 375 701 870

 50 400 000

 237 579 730

 28

 663 681 600

 384 647 122

 50 400 000

 228 634 478

 29

 663 681 600

 393 592 373

 50 400 000

 219 689 227

 30

 663 681 600

 402 537 624

 50 400 000

 210 743 976


Пример расчета модели для 26 транспортных средств приведен ниже:

R = 36 * 90 * 30 * (min(1428; 154*26) + min(5400;26*22*9,27)) = 654 350 400

P = 36 * (300 + 30000 + 30000 + 50000 + 26*1000 + 26*15000 + 26*30*8,8*(28/100)*305 + (100000 + 50000 + 60000 + 45000*2*26)*1,36 + 26*30000 + 18176400*0,18 + (1800000*1,14*26)/36 + (18000*26)/36 + 50000/36 + 200000/36 + 215000/36) = 365 077 003
Pa = (1300000 + 100000)*36 = 50 400 000

M = 654 350 400 - 365 077 003 - 50 400 000 = 238 873 397

 

Для наглядности на рисунках 1 и 2 предоставлены графики дохода, себестоимости и прибыли.

Рисунок 1. График дохода, себестоимости и расходов на рекламу в зависимости от количества транспортных средств в автопарке

 

Рисунок 2. График прибыли в зависимости от количества транспортных средств в автопарке

 

Результаты моделирования адекватны: рост доходов ограничен пределом объема пассажиропотока, который обусловлен географией маршрутов транспортной компании. При этом себестоимость растет практически прямо пропорционально размеру автопарка.

В итоге, максимальная прибыль для заданных начальных условий обеспечивается при автопарке из 26 транспортных средств. Дальнейший прирост автопарка лишь уменьшает прибыль.

Кроме того, стоит отметить, что по итогам расчета средний уровень рентабельности моделируемого предприятия при максимально эффективном объеме автопарка составил практически 36 %. Это отличный результат, поскольку он почти втрое выше, чем в среднем по отрасли [1] .

Также зафиксировано, что при росте автопарка расходы на управление, офис и обслуживание информационных систем растут крайне медленно: в рассматриваемом примере доля этих расходов сокращается с ростом автопарка с 25 % до 6 %. Поскольку остальные расходы зависят от объема автопарка линейно, то для повышения рентабельности и абсолютного объема прибыли достаточно повысить планку ограничения пассажиропотока – проще говоря, открыть новые маршруты.

Интересно, что если убрать из модели пассажиропоток от использования режима «транспорт на заказ» и, соответственно, убрать раходы на рекламу (поскольку, они не понадобятся для привлечения пассажиров на регулярные маршруты), то оптимальным количеством транспортных средств будет 9, а прибыль будет составлять всего 28 455 755 рублей, что в 8,4 раза меньше, чем при 26 транспортных средствах и использовании режима «транспорт на заказ».

По итогам результатов расчета модели можно сделать следующие выводы:

                Введение дополнительного режима «транспорт на заказ» играет решающую роль в обеспечении рентабельности транспортной компании;

                При планировании размера автопарка необходимо учитывать пределы пассажиропотока, обусловленные географией маршрутов ТК;

                Для существенного повышения прибыли ТК необходимо расширять географию маршрутов.

 

Список литературы

1.               Гугнин Ю.В.,Картвелишвили В.М. Анализ операционных и финансовых рисков транспортных компаний, занимающихся междугородными и международными автобусными пассажирскими перевозками // Современные аспекты экономики, 2009 № 4 (141), С. 169 – 174.

2.               Гугнин Ю. В., Картвелишвили В. М. Количественная оценка финансовых рисков транспортной компании // Вестник Российской Экономической Академии имени Г. В. Плеханова. – 2010. – № 3 (33). - с. 82-89. 

3.               Гугнин Ю.В Анализ принятия решения о выборе маршрута для перевозок пассажиров // Вестник Екатерининского Института, 2011
№ 1 (13), С. 32.

4.               SAMPO Consortium, System for Advanced Management of Public Transport Operations. Analysis of User Needs for Demand Responsive Transport Service, 1996 // Электронныйресурс: ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/telematics/docs/tap_transport/sampo_d3.pdf

5.               Интерфакс. Автомобили будут дорожать, 2008 // Электронный ресурс: http://www.interfax.ru/sport/txt.asp?id=50334

6.               Mercedes-Benz Россия. Sprinter. Маршрутное такси. Оцените преимущества // Электронный ресурс: http://www.mercedes-benz.ru/content/russia/mpc/mpc_russia_website/ru/home_mpc/van/home/new_vans/models/sprinter_906/crewbus/equipment/sprinter_taxibus.html

Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
18.12.2017
С 21 по 24 ноября 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошла XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «Политехника», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского в рамках Всероссийского инновационного молодежного научно-инженерного форума «Политехника».

11.10.2017
XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «ПОЛИТЕХНИКА», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского 21–24 ноября 2017 года г. Москва

25.05.2017
C 15 по 17 мая 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III этап (Всероссийский) Всероссийской студенческой олимпиады по физике (в технических вузах).

25.04.2017
С 12 по 14 апреля в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел Всероссийский этап Всероссийской олимпиады по безопасности жизнедеятельности.

4.04.2017
С 14 по 16 марта 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III (Всероссийский) тур Всероссийской студенческой олимпиады по иностранному языку (английский в технических вузах).




Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2018 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)