CC BY
6
"Modeli vyznachennia limitu kredytuvannia" [Models for determining the lending limit]. https://www.cfin.ru/finanalysis/ banks/limit.shtml
Pleshkun, A. "Protsentnaya stavka v usloviyakh inflyatsii: razresheniye protivorechiy" [Interest rate in terms of inflation: resolving contradictions]. Bankauski vesnik. 2013. http://www. nbrb.by/bv/articles/9916.pdf
"Yak banky otsiniuiut platospromozhnist potentsiinoho pozychalnyka" [How banks assess the solvency of a potential borrower]. http://www.prostobank.ua/blog/osobisti/banki/
yak_banki_otsinyuyut_platospromozhnist_potentsiynogo_ pozichalnika
"Yak banky rozrakhovuiut maksymalnu sumu kredytu" [How banks calculate the maximum loan amount]. http://mir-procentov.ru/potrebitelskie-kredity/poryadok-polucheniya-kredita-v-banke/kreditosposobnost-zaemshchika/kak-banki-rasschityvayut-maksimalnuyu-summu-kredit.html
Yefimova, Yu. V. "Modeli opredeleniya limita kreditovaniya" [Models determine the credit limit]. Bankovskoye kreditovaniye. 2012. https://www.cfin.ru/finanalysis/banks/limit.shtml
УДК 332.132
1М1ТАЦ1ЙНА МОДЕЛЬ УПРАВЛ1ННЯ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖН1СТЮ ПРОМИСЛОВИХ КОМПЛЕКС1В РЕГ1ОН1В (НА ПРИКЛАД1 СЛОБОЖАНСЬКОГО РЕГ1ОНУ)
®2018 ОБОЛЕНЦЕВА Л. В.
УДК 332.132
Оболенцева Л. В. Ытацмна модель управлiння конкурентоспроможшстю промислових комплексiв perioHiB
(на пpикладi Слобожанського peгioну)
У статт'1 побудовано економко-математичну ¡м/тац/йну модель управлшня конкурентоспроможшстю промислових комплекав регшшв. По-р'вняння двох достов'рнихрегресшних моделей Слобожанського регону довело, що при врахуванн показнит балансу Bci змшш дають сум1рний позитивний вклад у результуючий показник; в ншому випадку лише капiтальнi швестици позитивно впливають на остаточний результат, а тнова^йну актившсть промислових тдприемств та ф'тансовi результати до оподаткування можна вважати край незадов'шьними. Було з'ясовано функцональну залежшсть мiж обсягом реалзованоi продукцИ, товар'в та послуг та фнансовими результатами до оподаткування. Зроблено висновок, що чим б'шьша функцональна залежшсть мiж обсягом реал'вованоi промисловоi продукцИта фнансовими результатами до оподаткування, тим кращими е результати економiчно'i д'тльностi регонального промислового комплексу. Тому при побудовi стратегиуправ-л'тня конкурентоспроможшстю промислового комплексу регону необхiдно враховувати ц важел'> впливу. Ключовi слова:модель, конкурентоспроможтсть, промисловий комплекс, управл'тня, регюн. Рис.: 3. Табл.: 2. Формул: 6. Б'бл.: 11.
Оболенцева Лариса Володимирiвна - кандидат економчних наук, доцент, завдувачка кафедри туризму i готельного господарства, Харювський нацональний унверситет мського господарства iм. О. М. Бекетова (вул. Маршала Бажанова, 17, Харщ 61002, Украна) E-mail: larysa.obolentseva@gmail. com
УДК 332.132
Оболенцева Л. В. Имитационная модель управления конкурентоспособностью промышленных комплексов регионов (на примере Слобожанского региона)
В статье построена экономико-математическая имитационная модель управления конкурентоспособностью промышленных комплексов регионов. Сравнение двух достоверных регрессионных моделей Слобожанского региона показало, что при учете показателей баланса все переменные дают соизмеримый положительный вклад в результирующий показатель; в противном случае только капитальные инвестиции положительно влияют на окончательный результат, а инновационную активность промышленных предприятий и финансовые результаты до налогообложения можно считать крайне неудовлетворительными. Было выяснена функциональная зависимость между объемом реализованной продукции, товаров и услуг и финансовыми результатами до налогообложения. Сделан вывод, что чем больше функциональная зависимость между объемом реализованной промышленной продукции и финансовыми результатами до налогообложения, тем лучше результаты экономической деятельности регионального промышленного комплекса. Поэтому при построении стратегии управления конкурентоспособностью промышленного комплекса региона необходимо учитывать эти рычаги влияния. Ключевые слова: модель, конкурентоспособность, промышленный комплекс, управление, регион. Рис.: 3. Табл.: 2. Формул: 6. Библ.: 11.
Оболенцева Лариса Владимировна - кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой туризма и гостиничного хозяйства, Харьковский национальный университет городского хозяйства им. А. Н. Бекетова (ул. Маршала Бажанова, 17, Харьков, 61002, Украина) E-mail: larysa.obolentseva@gmail.com
UDC 332.132
Obolentseva L. V. The Simulation Model of Management
of Competitiveness of the Industrial Complexes of Regions (on the Example of Slobozhanshchina)
In the publication, the author builds an economic-mathematical simulation model of management of competitiveness of industrial complexes of regions. Comparison of two reliable regression models of Slobozhanshchina has showed that, with consideration of the balance indicators, all variables provide a commensurate positive contribution to the resulting indicator; otherwise, only capital investments have a positive effect on the final result, and the innovation activity of industrial enterprises and financial results before taxation can be considered extremely unsatisfactory. The functional relationship between the volume of sold products, goods and services and the financial results before taxation is clarified. It is concluded that the more is the functional dependence between the volume of realized industrial products and the financial results before taxation, the better are the results of economic activity of the regional industrial complex. Therefore, when building a strategy of management of competitiveness of the industrial complex of region, one should consider these levers of influence. Keywords: model, competitiveness, industrial complex, management, region. Fig.: 3. Tbl.: 2. Formulae: 6. Bibl.: 11.
Obolentseva Larysa V. - PhD (Economics), Associate Professor, Head of the Department, Department of Tourism and Hospitality, O. M. Beketov National University of Urban Economy in Kharkiv (17 Marshala Bazhanova Str., Kharkiv, 61002, Ukraine) E-mail: larysa.obolentseva@gmail.com
<
т 2
о
=г
I
о
о
<
2 ш
Останшм часом питання управлiння конкурен-тоспроможнiстю у промисловостi на рiвнi регiонiв кра'ши виходить на перший план та стають необхiдними для утримання певних сегменпв ринку та загалом ефективного функщонування про-мисловост Укра!ни та 11 регiонiв. Ц питання перебу-вають у центрi уваги науковцiв та практикiв, осюльки продукцiя промислових пiдприeмств складае значну частину ВВП кра!ни.
Сьогоднi головними перешкодами для ство-рення дiевих механiзмiв управлiння конкуренто-спроможнiстю укра!нсько! промисловостi е вузькiсть внутрiшнього ринку, фшкальна спрямованiсть по-датково! полiтики, вiдсутнiсть стимулiв iнновацiйноi дiяльностi, недостатнш рiвень залучення iнвестицiй у промисловий сектор, тшзащя економiки, поширен-ня корупцц, недосконалiсть державно! промислово! полiтики в межах забезпечення та захисту конку-рентних переваг промислового комплексу Украши. Така ситуацiя потребуе створення ефективно! моделi управлiння конкурентоспроможнiстю промислових комплекав регiонiв.
Дослiдженню проблем конкурентоспромож-ностi на рiвнi пiдприемств, регюшв, краш присвяченi працi багатьох вичизняних i зарубiжних учених-еко-номiстiв, таких як П. Беленький [1], Ф. Бродель [2], Н. Грицишин [3], Р. Джонсон [4], В. Дшань [5], М. Ки-зим [6], I. Матюшенко [7], О. Паршина [8] та ш. Але ряд питань щодо врахування факторiв управлшня конкурентоспроможнiстю промисловостi на регю-нальному рiвнi потребують додаткових дослiджень.
Метою статт е побудова економжо-математич-но! iмiтацiйноi моделi управлiння конкурентоспро-можшстю промислових комплексiв регiонiв.
Вибiр автором множинно! регреси для побудо-ви економшо-математично! iмiтацiйноi моделi управ-лшня конкурентоспроможнiстю промислових комп-лексiв регюшв обумовлений необх^дшстю побудови моделi з великою юльйстю факторiв iз урахуванням впливу кожного з них окремо та сукупний вплив на результуючий показник - обсяг реалiзованоi продукций Множинну регресш зазвичай застосовують у випадках, коли видкити iз сукупностi факторiв, що впливають на результат, один домшуючий неможли-во, тому треба проводити комплексний аналiз iз урахуванням впливу скшчено! множини факторiв.
Виокремлення факторiв, вплив яких на результуючий показник дiяльностi промислового комплексу - обсяг реалiзованоi продукци - надано в табл. 1. При цьому треба брати до уваги, що фактори, як бу-дуть включен до моделi множинно! регресГ!, повинш задовольняти таким умовам:
1) фактори не мають бути взаемно корельова-ними i знаходитися в однозначному функцюнально-му зв'язку. В тому випадку, коли мiж факторами кнуе взаемна кореляцiя, не можна визначити !х окремий вплив на результуючий показник, тому рiвняння регреси не пiддаються якiснiй iнтерпретацГi;
2) п фактори, якi мають бути включенi до множинно! регреси, повиннi суттево впливати на варiа-цiю результуючого показника. Тобто вони мють бути статистично значимими та демонструвати показники якост модель
Виокремлення факторiв серед обраних емш-ричним шляхом, що задовольняють названим умо-вам, можливо виконати на пiдставi проведення коре-ляцiйного аналiзу. Наявнiсть високо! взаемно! коре-
Таблиця 1
Результати кореляцшного аналiзу факторiв впливу на обсяг реалiзованоí промислово!' продукци
Слобожанського репону
Фактор ОРП К1 1А СЗП ФРдОп НА ОА НАГВ ВК ДЗ ПЗ
Обсяг реалвовано! продукци 1
Каттальш iнвестицГÍ 0,852 1,000
lнновацiйна активнiсть 0,027 0,181 1,000
Середньомкячна з/пл 0,988 0,871 0,084 1,000
Фiнансовi результати до оподаткування 0,109 0,533 -0,248 0,126 1,000
Необоротнi активи 0,983 0,841 0,170 0,993 0,029 1,000
Оборотнi активи 0,982 0,789 -0,021 0,941 0,052 0,943 1,000
Необоротн активи та групи вибуття -0,309 -0,235 0,889 -0,293 -0,466 -0,190 -0,292 1,000
Власний капiтал -0,337 -0,071 0,478 -0,190 0,072 -0,191 -0,503 0,314 1,000
Довгостроковi зобов'язання 0,082 -0,033 0,836 0,071 -0,637 0,188 0,124 0,890 0,037 1,000
Поточнi зобов'язання 0,968 0,770 -0,131 0,920 0,097 0,912 0,994 -0,387 -0,559 0,027 1,000
Джерело: розраховано за [11].
ляцГ! визнаеться по значенню коефiцiента кореляцГ!
г. Якщо виконуеться умова
^ 0,8,
то факторш змшш х,, х^ знаходяться в лшшнш за-лежностi мiж собою, тому фактори вважаються явно колшеарними, i один з них мае бути виключений з рiвняння множинно'! регресИ.
Через те, що в рiвняння множинно! регресГ! мае бути включений один iз колiнеарних факторiв, перевага, як правило, в^ддаеться тому фактору, який мае найбкьший зв'язок з результуючим показником i найменший зв'язок з iншими факторами.
Регресшний аналiз автором було виконано на прикладi Слобожанського регiону.
Результата кореляцшного аналiзу впливу об-раних факторiв на обсяг реалiзованоi промис-лово! продукцГ! Слобожанського регiону представлено в табл. 1.
З проведеного кореляцшного аналiзу було вияв-леш колiнеарнi фактори:
+ середньомкячна заробiтна плата - кашталь-ш iнвестицГ!: гК1 сзп = 0,871. Виключеним мае бути фактор «середньомшячна заробина плата працiвникiв промислових шдприемств», перш за все, з емшричних мiркувань; за результатами кореляцшного аналiзу вплив кожного з названих факторiв на результуючий показник виявився високим: гК[ орп = 0,852,
ГСЗП, ОРП = 0,988; + колiнеарних факторiв шновацшнш актив-
ностi не виявлено, тому названий фактор буде включений в рiвняння множинно! регресГ!. Вплив шновацшно! активносп на обсяг реалiзованоi продукцГ! виявився несутте-вим: т1А, орп = 0,027; + колiнеарних факторiв щодо фiнансових ре-зультатiв до оподаткування також не виявлено, вплив названого фактора на результуючий показник невеликий: гфрдОп Орп = 0,109; + колшеарних факторiв до показника «необо-ротнi активи» виявилося два: каштальш ш-вестицГ! гНА К] = 0,841 та середньомкячна за-робина плата гНА СЗП = 0,993. Другий з факто-рiв вже був виключений iз дослiдження, при виборi мiж необоротними активами та каш-тальними iнвестицiями, незважаючи на висо-кий зв'язок мiж необоротними активами та результуючим показником (гНА Орп = 0,983), автором було запропоновано виключити з мо-делi необоротш активи, тому що з емшричних мiркувань управлiння конкурентоспро-можнiстю пiдприемств за допомогою каш-тальних iнвестицiй е доречнiшим; + аналогiчна ситуацiя спостерiгаеться з фактором «оборотнi активи»: колiнеарним до
нього виявився саме фактор «середньомшяч-на заробггна плата» (гОА сзп = 0,941), вже виключений з побудови регресшно! модели + колiнеарнiсть необоротних активiв та груп вибуття спостерiгаеться до шновацшно! ак-тивностi промислових пiдприемств (гНАГВ А= = 0,889). З названих факторiв з подальшого аналiзу мае бути виключений фактор «необоротш активи та групи вибуття», у зв'язку з низьким оберненим зв'язком iз результуючим показником (гНАГВ Орп = -0,309); + колшеаршсть власного кашталу iз iншими
факторами не встановлена; + виявився сильний зв'язок мГж довгостроко-вими зобов'язаннями та необоротними активами та групами вибуття (ГдЗ НАГВ = 0,890), вже виключеними з подальшого розгляду; + фактор «поточш зобов'язання» виявився ко-лiнеарним до трьох вже виключених факторiв: середньомкячна заробiтна плата (гпз сзп = = 0,920), необоротш активи (гпз НА = 0,912), оборотш активи (гпз НА = 0,994). Враховую-чи високий зв'язок поточних зобов'язань iз результуючим показником - обсягом реаль зовано! промислово! продукцГ!, лопчно за-лишити саме його при побудовi регресiйноi моделi.
Отже, на пiдставi проведеного кореляцiйного аналiзу Слобожанського регюну з подальшого розгляду було виключено 4 iз 10 факторiв, вплив яких передбачався на пiдставi емпiричного до-слiдження та факторного аналiзу.
При виборi моделi регресГ! важливими критерь ями е простота та можливкть наочно! штерпретацГ! параметрiв моделi. Саме тому найчастше використо-вуеться модель лiнiйноi регресГ!. Рiвняння множинно! лiнiйно! регресГ! у вибранш постановцi задачi на-бувае вигляду:
у = а + Ъ1 х1 + Ь2 х2 +... + Ъпхп, (1) де Ь1 - коефщент лiнiйно! регресГ!; х1 - змшна регресiйноi моделi. З метою оцшки параметрiв рiвняння множинно! лшшно! регресГ! застосовують метод найменших квадрапв. У випадку лiнiйноi множинно! регресГ! система нормальних рiвнянь набувае вигляду [10; 11]:
Е у = па + Ь1Е х1 + ь2 Е х2 +... + ьр Е хр (2) ^ ух1 = а Е х1 + Ь1Е х1 + ь2 Е х1 х2 +...+ьр Е х1 хр
Е ухр = аЕ хр + Ь1Е х1хр + ь2 Е х2 хр +...+ьр Е
З метою виявлення ступеня комплексного зв'яз-ку обраного набору факторiв iз результуючим показником необх^дно обчислити коефiцiент множинно! кореляцГ! за формулою:
R = R
Ух\х2---Хр
1 -
Z"=i(У, - У, )2 Zn=i(У, - У)2
(3)
де n - к1льк1сть спостережень; y,, xi - даш спостережень; y - середш значення;
У, - розрахунков1 значення змшно! y за р1внян-
ням множинно! регресИ'.
Значення коеф1ц1ента (3) набувае значення в1д 0 до 1, чим ближче його значення до 1, тим тшшший зв'язок обраного набору фактор1в 1з результуючим показником. Зауважимо, що коеф1ц1ент множинно! кореляци повинен бути не менше коеф1ц1ента парно'! кореляцГ!, тобто:
R > R
УХ1Х2...Хр УХ, (max)'
j = 1, P.
Регресшний анал1з був проведений за допомо-гою платформи MS Excel. Метою числового експерименту було визначити три найвпливо-вш1 фактори з множини тих, що були виокремлеш в результат! кореляцшного анал1зу. Особливу увагу при досмдженш було прикуто до фактора «каштальш ш-вестиц!!», адже при кореляцшному анал1з1 ми навмис-но залишали саме цей фактор, вплив якого вважаемо важливим, але недостатшм на результуючий показ-ник - обсяг реал1зовано! промислово! продукцГ!.
Числовий експеримент проводився прямим перебором тршки фактор1в з множини тих, що ви-явилися не колшеарними в результат! кореляцшного анал1зу. Яшсть кожно! побудовано! регресшно! моде-л1 ощнювалася за такими критер1ями:
f множинний R2, який характеризуе точшсть побудовано! модел! при заданих параметрах, чим ближчий в1д до 1, тим точшша модель; f .F-критерш Фишера, який повинен перевищу-
вати критичне значення; f ймов1ршсть похибки повинна не перевищу-вати р1вня а = 0,05, що св1дчить про достов1р-шсть побудовано! модель
Для перев1рки гомоскедастичност ряду залиш-кш за змшними xi (i = 1, n) були визначеш залишки та виконано пор1вняння !х з1 стандартними значеннями. За умовою гомоскедастичн! повинна виконуватися умова:
= 4. (4)
Ус! представлен! результати щлком задоволь-няють названим умовам, тобто побудоваш регресшш модел! точш, достов1рш, гомоскедастичн!.
У результат! кореляцшного анал1зу фактор1в впливу на д1яльшсть промислових комплекав Сло-божанського регюну було залишено 6 фактор1в з 10. Прямий переб1р множини фактор1в дозволив побуду-вати дв1 яйсш регресшних модел1.
Перша з них виявляе вплив каштальних швес-тицiй, iнновацiйноi активностi, фшансових резуль-татiв до оподаткування на обсяг реалiзованоi про-мисловоi продукци. Результати регресiйного аналiзу даноi з моделей представлено в табл. 2.
За результатами регресшного аналiзу побудовано рiвняння множинно! регреси:
у = 28080067,590 + 59,579х -
1 (5)
-359,698х2 -12,736х3,
де х1 - капiтальнi iнвестицГi; х2 - iнновацiйна активнiсть; х3 - фiнансовi результати до оподаткування. На рис. 1 надано графки змши обсягу реалiзо-вано! промислово! продукци за даними статистичних спостережень та обчислено за побудованою регресш-ною моделлю (5).
Аналопчно було досл^джено модель, змшною яко! були обраш показники балансу пiдпри-емств промислового комплексу - власний ка-пiтал, довгостроковi та поточнi зобов'язання. Рiвнян-ня множинно! регреси названо! моделi набуло вигляду:
у = -206057790,378 + 3,575х, +
' 1 (6)
+ 0,754х2 + 2,339х3,
де х1 - власний капiтал;
х2 - довгостроковi зобов'язання; х3 - поточш зобов'язання. Наочнi результати дано'! регресшно! моделi на-дано на рис. 2.
Виходячи з того, що стандартизован коефщ-енти регреси можна порiвнювати мiж собою, можна зробити висновок про стушнь впливу обраних фак-торiв на обсяг реалiзованоi промислово! продукц!!. Порiвняння двох достовiрних регресiйних моделей Слобожанського регюну дае пiдставу стверджувати, що при урахуванш показникiв балансу ва змiннi да-ють сумiрний позитивний вклад у результуючий по-казник; в шшому випадку лише каштальш швестици позитивно впливають на остаточний результат, а ш-новацiйну активнють промислових пiдприемств та фiнансовi результати до оподаткування можна вва-жати край незадовкьними.
Незважаючи на об'ективш данi, автором була зроблена спроба ощнити вплив факторiв, якi е пер-спективними з точки зору управлшня конкуренто-спроможнiстю промислових комплекав регiонiв. На жаль, вплив каштальних швестицш, шновацшно! ак-тивностi промислових шдприемств виявився несутте-вим. Це св^дчить про необхiднiсть створення ефектив-них механiзмiв управлiння конкурентоспроможнiстю промислових комплекав регюшв Укра!ни iз залучення саме цих факторiв. Адже недостатнш рiвень кашталь-них iнвестицiй не дозволяе проводити реоргашзащю, модернiзацiю шдприемств промислових комплекав регюшв та управляти !х конкурентоспроможшстю.
€ от
и
сг с X
=5' а> $ о
3' X
о1 Р е о
Ь а> ■о
ю
_1
М
м
о
_1
00
Таблиця 2
Результати регресшного анал1зу промислового комплексу Слобожанського репону ¡з урахуванням фактор1в «каттальш ¡нвестици», «¡нновацшна актившсть», «фшансов1
результати до оподаткування»
Регресшна статистика
Множинний 0,999452972
Р-квадрат 0,998906244
Нормований Р-квадрат 0,995624976
Стандартна похибка 6674833,194
Спостереження 5
Дисперсшний анал'в
аГ 55 М5 Значимкть Р
Регреая 3 4,06898Е+16 1,35633Е+16 304,426905 0,042100878
Залишок 1 4,45534Е+13 4,45534Е+13
Разом 4 4,07343Е+16
Коеф\и,\енти Стандартна похибка Г-статистика Р-значения Нижш95% Верхн1 95% Нижш95,0% Верхш 95,0%
У-перетин 28080067,59 31707307,27 0,885602406 0,5385758 -374799470,1 430959605,3 -374799470,1 430959605,3
Змшна XI 59,57982796 1,986530336 29,99190441 0,02121853 34,33856679 84,82108912 34,33856679 84,82108912
Змшна X 2 -359,6975321 36,35968804 -9,892756276 0,06413426 -821,6911724 102,2961083 -821,6911724 102,2961083
Змшна ХЗ -12,73610798 0,831543996 -15,31621664 0,04150617 -23,30187624 -2,17033973 -23,30187624 -2,170339729
и> -
ЕКОНОМ1КА ЕК0Н0М1К0-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
Рис. 1. Регресшний аналiз промислового комплексу Слобожанського репону iз урахуванням впливу капiтальних iнвестицiй, шновацшно'|' активностi та фшансових результатiв до оподаткування
450000000 400000000 350000000 300000000 250000000 200000000 150000000 100000000 50000000 0
2013 2014 2015 2016 2017
173785917,5 200194937,7 262432806,7 334067157 420949836,4
173579829 200107122,8 263252683,1 333394471,2 421096549,2
фактичн!
■розрахунков!
Рис. 2. Регресшний аналiз промислового комплексу Слобожанського репону iз урахуванням впливу власного
кашталу, довгострокових i поточних зобов'язань
Низька шновацшна активнiсть всх промислових комплексiв регiонiв Украши не дае можливост перейти на новий яшсний рiвень виробництва.
Обраний автором для дослiдження результу-ючий показник - обсяг реалiзованоi промис-лово! продукци - мае тенденцш до помiрно-го збiльшення протягом вах рокiв спостереження, незважаючи на виявлеш ознаки кризи п регюнальних промислових комплексах, що спостерiгалися протя-
гом 2013-2015 рр. Це пояснюеться, перш за все, зрос-танням цши на промислову продукцш, обумовлену шфляцшними процесами в економiцi краши. Тому необхiдно з'ясувати функцiональну залежшсть мiж обсягом реалiзованоi продукци, товарiв та послуг 1 фiнансовими результатами до оподаткування. Чим сильнiший функщональний зв'язок мiж цими показ-никами, тим вищий рiвень конкурентоспроможност1 промислових комплекав.
Залежшсть мiж обсягом реалiзованоi продукци та фшансовими результатами до оподаткування, що спостерiгалася протягом 2013-2017 рр. у промисло-вому комплексi Слобожанського регюну, надано на рис. 3.
450000000 400000000 350000000 300000000 250000000 200000000 150000000 100000000 50000000 0
-50000000
5. Дшань В. Л., Савчук B. I. Управлшня конкуренто-спроможнiстю корпорацiй в Сврот : пiдручник. КиТв : Зна-ння. 2004. 207 с.
6. Кизим М. О., Крячко £. М. Формування державноТ цтьовоТ програми пiдвищення конкурентоспроможностi ре-гюшв УкраТни : монографiя. Харкiв : ВД «1НЖЕК», 2010. 292 с.
обсяг реалвованоТ' продукцГ!
-фшансов1 результата до оподаткування
2013 2014 2015 2016 2017
173785917,5 200194937,7 262432806,7 334067157 420949836,4
7436717 -3001062,8 -3693263,6 6635166,5 2410096,8
Рис. 3. Залежшсть мiж обсягом реалiзованоí продукци та фшансовими результатами до оподаткування промислового комплексу Слобожанського регюну
Фiнансовi результата до оподаткування про-мисловостi Слобожанського регюну лише у 20142015 рр. виявилися збитковими. При цьому темп зростання обсягу реалiзованоi продукци, виявлений за рiвняннями лiнiйного тренду, складае клт = 6 • 107.
Кореляцiйний аналiз обсягу реалiзованоi про-мисловоi продукци та фшансових результатiв до оподаткування виявив, що коефщент кореляци складае 0,539, тобто ступень зв'язку помiрна.
Проведене досл^дження дае пiдставу стверджу-вати, що чим бкьша функцiональна залежшсть мiж обсягом реалiзованоi промислово'Т продукци та фь нансовими результатами до оподаткування, тим кра-щими е результати економiчноi дiяльностi регюналь-ного промислового комплексу. Тому при побудов1 стратеги управлшня конкурентоспроможнютю промислового комплексу регюну необх^дно враховувати цi важелi впливу. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Беленький П. Ю., Шевченко-Марсель В. I., Дру-
гов О. О. 1нвестицмно-шновацмне забезпечення конкурен-тоспроможностi регiону. Львiв : 1РД НАН УкраТни, 2006. 129 с.
2. Бродель Ф. Мaтерiaльнa цив^за^я, економiка i ran^i3M, XV-XVIII ст. : у 3 т. / пер. з франц. Г. Фттчук. КиТв : Основи. 1997. Т. 2. 585 с.
3. Грицишин Н. Конкурентоспроможшсть вироб-ничого пiдприeмства. Галицький економiчний всник. 2005. № 1. С. 29-34.
4. Джонсон Р. А. Комплексне управлшня конкуренто-спроможшстю американських виробниш : навч. поаб. КиТв : Блщ-1нформ, 2003. 592 с.
7. Матюшенко I. Ю. Технологiчна конкурентоспроможшсть УкраТни в умовах новоТ промисловоТ революцп i розвитку конвергентних технолога. Проблеми економки. 2016. № 1. С. 108-119.
8. Паршина О. А. Управлшня конкурентоспроможшс-тю продукци машинобудування: концепцп, рiшення, стратеги : монографiя. Днiпропетровськ : Нацюнальний гiрничий унiверситет, 2010. 287 с.
9. Державна служба статистики УкраТни : офщмний веб-сайт. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/
10. Доугерти К. Введение в эконометрику. М. : ИНФРА-М, 1997. 402 с.
11. Бутник О. М. Економ^о-математичне моделюван-ня перехщних процеав у соцiaльно-економiчних системах : моногрaфiя. Хaркiв : ВД «1НЖЕК» ; СПД Лiбуркiнa Л. М., 2004. 304 с.
REFERENCES
Bielienkyi, P.Yu., Shevchenko-Marsel,V. I., and Druhov, O. O. Investytsiino-innovatsiine zabezpechennia konkurentospromozh-nosti rehionu [Investment and innovation support of the region's competitiveness]. Lviv: IRD NAN Ukrainy, 2006.
Brodel, F. Materialna tsyvilizatsiia, ekonomika i kapitalizm, XV-XVIII st. [Material civilization, economy and capitalism, XV-XVIII centuries], vol. 2. Kyiv: Osnovy, 1997.
Butnyk, O. M. Ekonomiko-matematychne modeliuvannia perekhidnykh protsesiv u sotsialno-ekonomichnykh systemakh [Economic-mathematical modeling of transition processes in socio-economic systems]. Kharkiv: VD «INZhEK»; SPD Liburki-na L. M., 2004.
Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy : ofitsiinyi veb-sait. http://www.ukrstat.gov.ua/
Dikan, V. L., and Savchuk, B. I. Upravlinnia konkurento-spromozhnistiu korporatsii v Yevropi [Managing the Competitiveness of Corporations in Europe]. Kyiv: Znannia, 2004.
Dougerti, K. Vvedeniye v ekonometriku [Introduction to Econometrics]. Moscow: INFRA-M, 1997.
Dzhonson, R. A. Kompleksne upravlinnia konkurentospro-mozhnistiu amerykanskykh vyrobnykiv [Comprehensive management of the competitiveness of American manufacturers]. Kyiv: Blits-Inform, 2003.
Hrytsyshyn, N. "Konkurentospromozhnist vyrobnychoho pidpryiemstva" [Competitiveness of the production enterprise]. Halytskyi ekonomichnyi visnyk, no. 1 (2005): 29-34.
Kyzym, M. O., and Kriachko, Ye. M. Formuvannia der-zhavnoi tsilyovoi prohramy pidvyshchennia konkurentospro-mozhnosti rehioniv Ukrainy [Formation of the State Target
Program for Increasing the Competitiveness of the Regions of Ukraine]. Kharkiv: VD «INZhEK», 2010.
Matiushenko, I. Yu. "Tekhnolohichna konkurentospromozhnist Ukrainy v umovakh novoi promyslovoi revoliutsii i rozvytku konverhentnykh tekhnolohii" [Technological competitiveness of Ukraine in the conditions of the new industrial revolution and the development of convergent technologies]. Problemy ekonomiky, no. 1 (2016): 108-119.
Parshyna, O. A. Upravlinnia konkurentospromozhnistiu produktsii mashynobuduvannia: kontseptsii, rishennia, strate-hii [Management of the competitiveness of machine building products: concepts, solutions, strategies]. Dnipropetrovsk: Na-tsionalnyi hirnychyi universytet, 2010.
УДК 338.2
МЕТОДИЧНИЙ П1ДХ1Д ДО ОЦ1НЮВАННЯ ЕКОНОМ1ЧНО1 БЕЗПЕКИ УКРА1НИ
®2018 ЯГ1 М.
УДК 338.2
Яп М. Методичний шдхщ до оцшювання економiчноí безпеки Украши
Мета статт'> полягае у вдосконаленн д'шгностичного 'шструментар'ж о^нки економiчноi безпеки кра/ни. Одшею з найбльших проблем забез-печення економiчноi безпеки в УкраЫ е наявнсть регональних диспропорций розвитку, саме тому пропонуеться здйснювати оцшювання рiвня економiчноiбезпеки кра/ни шляхом розрахунку нтегрального показника, Ыд яким сл'дрозумiти узагальнюючий макроекономiчний показник, який комплексно характеризуе сучасний стан безпеки економки кра/ни в регональному розрiзi. О^нювання р'вня економ'мно/ безпеки кра/ни пропонуеться (рунтувати на iерархiчно побудованй системi показниюв, яка включае штегральний, комплексы! та частковi показники. Дагностич-ний iнструментарiй оцнки економчно/ безпеки кра/ни передбачае використання кореляцшного та таксономiчного аналiзу, а також методу шкалювання, що дозволяе визначити рiвень та диспропорцИрозвитку регоню i може служити основою для формування стратегиубезпечення економ'жи кра/ни та // регшшв.
Ключов'! слова: економiчна безпека кра/ни, нтегральний показник, шкалювання. Рис.: 3. Табл.: 2. Формул: 1. Б'бл.: 15.
Яг Махмуд - аспiрант, Нацональний техн'нний ушверситет <<Хартський полiтехнiчний нститут» (вул. Кирпичова, 2, Харт, 61002, Укра/на)
УДК 338.2
Яги М. Методический подход к оцениванию экономической безопасности Украины
Цель статьи состоит в совершенствовании диагностического инструментария оценки экономической безопасности страны. Одной из самых больших проблем обеспечения экономической безопасности в Украине является наличие региональных диспропорций развития, поэтому предлагается осуществлять оценку уровня экономической безопасности страны путем расчета интегрального показателя, под которым следует понимать обобщающий макроэкономический показатель, комплексно характеризующий современное состояние безопасности экономики страны в региональном разрезе. Оценку уровня экономической безопасности страны предлагается осуществлять на иерархически построенной системе показателей, которая включает интегральный, комплексные и частичные показатели. Диагностический инструментарий оценки экономической безопасности страны предусматривает использование корреляционного и таксономического анализа, а также метода шкалирования, что позволяет определить уровень и диспропорции развития регионов и может служить основой для формирования стратегии обеспечения безопасности экономики страны и её регионов.
Ключевые слова: экономическая безопасность страны, интегральный
показатель, шкалирование.
Рис.: 3. Табл.: 2. Формул: 1. Библ.: 15.
Яги Махмуд - аспирант, Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт» (ул. Кирпичева, 2, Харьков, 61002, Украина)
UDC 338.2
Yagi M. The Methodical Approach to Assessing the Economic Security of Ukraine
The aim of the article is to improve the diagnostic instrumentarium for assessing the economic security of the country. One of the biggest problems of economic security in Ukraine is the presence of regional developmental imbalances, therefore, it is proposed to assess the level of economic security of the country by calculating the integral indicator, which should be understood as a generalizing macroeconomic indicator that comprehensively characterizes the current status of national economy security in a regional context. The assessment of the level of the country's economic security is proposed to be carried out with a hierarchically constructed system of indicators, which includes integral, complex and partial indicators. Diagnostic instrumentarium for assessing the economic security of the country implies the use of correlation and taxonomic analyses, as well as the scaling method, which allows determining the level and disproportions of regional development and can serve as a basis for developing a strategy to ensure the economic security of the country together with its regions.
Keywords: economic security of the country, integral indicator, scaling. Fig.: 3. Tbl.: 2. Formulae: 1. Bibl.: 15.
Yagi M. - Postgraduate Student, National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute» (2 Kyrpychova Str., Kharkiv, 61002, Ukraine)
Значш структуры диспропорцц в економщ Украши, з одночасним зростанням ïï в^дкритост свь товому eKOHOMÍ4HOMy простору, обумовлюють необх^дшсть вдосконалення методологи' оцшювання
економiчноï безпеки краши як нев^демно'' складово'' 'ïï державного регулювання. Базовi положення мето-дичних шдxодiв до оцшювання економiчноï безпеки краши, регюну чи шдприемства грунтуються на:
