МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСіВ ПіДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РіШЕНЬ В іННОВАЦіЙНИХ КЛАСТЕРАХ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Sarapina, O. A. "Systemnyi analiz finansovoho stanu pid-pryiemstva: metodyka ta napriamy vdoskonalennia" [A systematic analysis of the financial condition of the enterprise: methods and areas of improvement]. Naukovyi visnykKhDU, no. 1 (2013): 96-99.

Semchuk, Zh. V. "Instrumental diahnostyky zahrozy bank-rutstva pidpryiemstva" [Diagnostic tools threat of bankruptcy]. In-vestytsii: praktyka ta dosvid, no. 20 (2013): 18-20.

Smetaniuk, O. A. "Diahnostyka finansovoho stanu pidpryi-emstva v systemi antykryzovoho upravlinnia" [Diagnosis financial situation of the company in the system of crisis management]. Av-toref. dys.... kand. ekon. nauk : 08.06.01, 2006.

Tsal-Tsalko, Yu. S. Statystychnyi analiz finansovoi zvitnosti: teoriia, praktyka tainterpretatsiia [Statistical analysis of the financial statements: theory, practice and interpretation]. Zhytomyr: ZhDTU, 2004.

Tsiukh, C., and Shpak, O. "Metody prohnozuvannia bank-rutstva pidpryiemstva" [The methods of forecasting bankruptcy]. Problemy obliku, analizu i audytu v umovakh intehratsiinykh ta hlo-balizatsiinykh protsesiv. Lviv: LIBS UBS NBU, 2012. 343-346.

Zahorodnii, A. H., and Vozniuk, H. L. Finansovo-ekonomichnyi slovnyk [Financial and economic dictionary]. Lviv: Vyd-vo Nats. un-tu "Lvivska politekhnika", 2005.

УДК 004.942:519.866:005.53:330.341.1:334.758

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕС1В П1ДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ Р1ШЕНЬ В 1ННОВАЦ1ЙНИХ КЛАСТЕРАХ

© 2016 МЕЛЬНИКОВ в. в.

УДК 004.942:519.866:005.53:330.341.1:334.758

Мельников В. В. Моделювання процеав пiдтримки прийняття рiшень в iнновaцiйних кластерах

Метою cmammi е досл/дження моделювання процеав тдтримки прийняття ршень в ¡нновац/йних кластерах. Для досл/дження процеав тдтрим-ки прийняття ршень в iнновац/йних кластерах та проведення модельних експеримент/в доцльно використовувати теоретико-гровi моделi, оск/льки корпоративна ¡нфраструктура шновацшного кластера характеризуеться наявн/стю розпод'шеного контролю, а учасники здшснюють свою дiяльнiсть в умовах конфл'шт'в i невизначеност/. Виявлено, що деяк математичн/ моделi вирiшують схожi задачi. Моделювання процеав тдтримки прийняття ршень в iнновац/йних кластерах повинно в/дбуватися на чотирьох р/внях: державному; регюнальному; р/вн/ шновацшного кластера (фасилтатор); р/вн/ учасника кластера. Для моделювання процеав тдтримки прийняття ршень в iнновац/йних кластерах очевид-ними перевагами агентоор/ентованого тдходу е такi: скорочення термш'ю виршення проблем, зменшення обсягу переданих даних за рахунок передачi iншим агентам високор/вневих часткових ршень; скорочення термш'в узгодження умов з приводу розробки, продажу та впровадження iнновац/йних товар/в. Перспективами подальших досл/джень у даному напрямi е розробка агентноJ моделi процеав тдтримки ршень в iнновац/йних кластерах та JJкомп'ютерна апробащя.

Ключов'! слова: моделювання, прийняття ршень, iнноващйний кластер, математична модель, агентоор/ентований тдмд. Рис.: 1. Табл.: 1. Формул: 14. Ббл.: 9.

Мельников Вктор Володимирович - асшрант, кафедра iнформацйних систем в економщ, Ки/вський нацюнальний економ/чний унверситет ¡м. В. Гетьмана (пр. Перемоги, 54/1, Кшв, 03680, Украна) E-mail: victor_melnikov@ukr.net

УДК 004.942:519.866:005.53:330.341.1:334.758 Мельников В. В. Моделирование процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах

Целью статьи является исследование моделирования процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах. Для исследования процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах и проведения модельных экспериментов целесообразно использовать теоретико-игровые модели, поскольку корпоративная инфраструктура инновационного кластера характеризуется наличием распределенного контроля, а участники осуществляют свою деятельность в условиях конфликтов и неопределенности. Выявлено, что некоторые математические модели решают схожие задачи. Моделирование процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах должно происходить на четырех уровнях: государственном; региональном; уровне инновационного кластера (фасили-татор); уровне участника кластера. Для моделирования процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах очевидными преимуществами агентоориентированного подхода являются такие: сокращение сроков решения проблем, уменьшение объема передаваемых данных за счет передачи другим агентам высокоуровневых частичных решений; сокращение сроков согласования условий по поводу разработки, продажи и внедрения инновационных продуктов. Перспективами дальнейших исследований в данном направлении являются разработка агентной модели процессов поддержки принятия решений в инновационных кластерах и её компьютерная апробация. Ключевые слова: моделирование, принятие решений, инновационный кластер, математическая модель, агентоориентированный подход. Рис.: 1. Табл.: 1. Формул: 14. Библ.: 9.

Мельников Виктор Владимирович - аспирант, кафедра информационных систем в экономике, Киевский национальный экономический университет им. В. Гетьмана (пр. Победы, 54/1, Киев, 03680, Украина) E-mail: victor_melnikov@ukr.net

UDC 004.942:519.866:005.53:330.341.1:334.758 Melnikov V. V. Modeling the Processes of Supporting Decision-Making in the Innovative Clusters

The article is aimed at studying the modeling the processes of supporting decision-making in the innovative clusters. In order to study the processes of supporting decision-making in the innovative clusters along with conducting model experiments it is advisable to use game-theoretic models, because corporate infrastructure of innovation cluster is characterized by availability of a distributed control, while participants would implement their activities in situations of conflict and uncertainty. It has been revealed that some mathematical models solve similar challenges. Modeling the processes of supporting decision-making in the innovative clusters should occur at four levels: public; regional; level of innovation cluster (facilitator); level of participant in the cluster. For modeling the processes of supporting decision-making in the innovative clusters, evident advantages of agent-oriented approach are: reduction of time for solving problems, reducing the amount of transmitted data by means of transfer of the higher-level partial solutions to the other agents; shortening the time for agreeing terms and conditions as to development, sale and introduction of innovative products. Prospects for further research in this area is development of an agent model for processes of supporting decision-making in the innovative clusters as well as its computer-based testing.

Keywords: modeling, decision-making, innovation cluster, mathematical model, agent-oriented approach. Fig.: 1. Tabl.: 1. Formulae: 14. Bibl.: 9.

Melnikov Viktor V. - Postgraduate Student, Department of Information Systems in the Economy, Kyiv National Economic University named after V. Hetman (54/1 Peremohy Ave, Kyiv, 03680, Ukraine) E-mail: victor_melnikov@ukr. net

Упровадження та створення шновацшного продукту е досить затратним та мае велию ризики. Зменшити ризики та максимiзувати прибутки можливо за допомогою прийняття ефективних управ-лiнських ршень, оптимiзувавши процеси управлiння iнновацiйних кластерiв. Найефективнiше це можливо зробити за допомогою моделювання. Тому виникае не-обхiднiсть в моделюваннi процесiв шдтримки прийняття рiшень в шновацшних кластерах (1К). Питання фор-мування комплексного механiзму шдтримки прийняття ршень шновацшних кластерiв на засадах моделювання залишаеться недостатньо опрацьованним i потребуе по-дальшого вивчення.

Для дослцження процесiв пiдтримки прийняття ршень в шновацшних кластерах i проведення модельних експериментiв доцкьно використовувати теоретико4г-ровi моделi, осккьки корпоративна шфраструктура ш-новацiйного кластера характеризуются наявнiстю роз-подкеного контролю, а учасники здшснюють свою дь яльшсть в умовах конфлiктiв i невизначеность

Традицiйнi аналiтичнi методи досл1дження еконо-мiчних, фiнансових, соцiальних систем усе частше на-штовхуються на проблеми, що не мають ефективного ви-ршення в рамках класичних парадигм. Класичш подходи були розробленi для опису стшкого свiту, який поволi еволюцiонуе. За своею суттю щ методи та пiдходи не були призначеш для опису та моделювання швидких змiн, не-передбачуваних стрибюв i складних взаемодш окремих складових сучасного свiтового ринкового процесу та ста-лого розвитку регiону.

Моделювання процесш п1дтримки прийняття рЬ-шень в шновацшних кластерах можна вважати системати-зованим способом бачення варiанта майбутнього з мож-ливiстю визначення потенцiйних наслiдкiв альтернатив-них ршень, який дозволяе "1х об'ективно поршняти [1].

Моделювання як метод дослцження систем за-стосовуеться при розробщ досить складних управлш-ських ршень, до яких належать iнновацiйнi кластери, являе собою побудову моделей або системи моделей дослiджуваного об'екта для його вивчення. Дослцжен-ня моделей об'ектiв дозволяе уточнити властивост та

характеристики дослцжуваного процесу управлiння iнновацiйного кластера. Використання моделей об'екпв iнновацiйного кластера дозволяе проводити активш експерименти, якi неможливi iз самим дослiджуваним об'ектом, тобто шновацшним кластером. Проблеми за-стосування моделювання вивчаються в багатьох науках, але особливо вони актуальш у сферi економiки.

Метод моделювання Грунтуеться на принципi аналоги, тобто можливостях вивчення реального об'екта не безпосередньо, а шляхом досл1дження подiбного йому й бкьш доступного цьому досл1дженню об'екта - його модель Досл1дження сучасних тенденцiй функцюнування та розвитку iнновацiйних процесiв демонструе нелшшну ди-намiку та хаотичшсть процесш, що в них в1дбуваються.

Класичний погляд на динамику змш Грунтував-ся на властивостi детермшованосп вцкрито! системи, на поглядi, що ц поведшка обумовлювалася причинно-насл1дковими зв'язками. Нова парадигма Грунтуеться на нелшшному пiдходi до вивчення поведшки складних в1д-критих систем, що мають позитивш та негативнi зворотш зв'язки та здатнi до самооргашзацп та саморозвитку. Саме нелiнiйнiсть поведшки соцiально-економiчних систем у просторi та чаа означае багатоварiантнiсть шляхш "1хньо-го розвитку, наявнiсть вибору альтернативних шляхiв, а також обумовлюе необоротшсть еволюцшних процесiв.

Процеси управлiння шновацшними кластерами вiдбуваються на чотирьох рiвнях: + державний рiвень; + регюнальний рiвень;

+ рiвень iнновацiйного кластера (фасилпжор); + рiвень учасника кластера.

При моделюванш процесiв управлiння необхцно також враховувати взаемодiю рiвнiв. Схема взаемоди рiвнiв процесiв управлiння шновацшними кластерами представлена на рис. 1.

Моделюючи процеси управлшня шновацшними кластерами, необхцно враховувати деккька рiвнiв аб-страгування та взаемодiю: учасникiв кластера, фасиль татора, регiону та держави.

При створенш 1К перш за все необхцно визначити мету та цш його створення. Результати запланованих i

<

<

Держава

С

7Т

>

Регюн

7Т

3

Фасилтатор

•С

7Т

12.

3

Суб'вкт господарювання (учасник ¡нновацшного кластера)

>

Рис. 1. Схема взасмодм рiвнiв процесiв управлшня шновацшними кластерами Джерело: розроблено автором.

фактичних цкей можуть суттево в1др1знятися, тому ви-никае необх1дн1сть в 1х оц1нц1. Досягнення результат1в цкей оц1нюеться як результат [2]:

TARGET = £ mÍn(/Г'аг; fPtar) ■ wtar, (1)

tar=1 fptar

Де frta-'fPtar - реальний i плановий розм1р досягн ення ¿яг-то! цш створення кластера;

wtar - вага tяг-тоi ц1л1;

I - число цкей кластерного плану.

При входженш учасника в шновацшний кластер необх1дно проанал1зувати показник взаемно'1 економ1ч-но'1 доцкьност1, тобто, що при розвитку 1нтеграц1йних зв'язк1в кожен з учасниюв даного процесу отримае при-буток на одиницю вкладених засоб1в бкьше, н1ж при вск 1нших вар1антах власного розвитку, а також бкьше, н1ж кожен з господарюючих суб'ект1в аналог1чного про-фкю, що не бере участь в кластера Якщо значення про-понованого коефщ1ента менше одиниц1, то, як правило, руйнуються нав1ть напрацьован1 зв'язки [2]:

Пк

Квед =-, (2)

Па

де ПК - прибуток в1д участ1 в кластер! та розвитку довготривалих зв'язюв;

ПА - прибуток в1д участ1 в альтернативних проектах.

Методи неформал1зованого прогнозування май-бутни шновацшних змш кластера можуть спиратися лише на лопку, штущш та анал1-тику. Але використання цих прийом1в може призвести до втрати, неправильного визначення або неправильно! оцшки важливих взаемозв'язюв економ1чних показни-к1в шновацшних кластер1в, що впливають на процеси управлшня.

Наявн1 в 1нновац1йному кластер1 ресурси, яю швес-туються в модершзацш орган1зац1йного та технолопч-ного забезпечення, процеси - 1р . 1нод1 обсяги 1нвестиц1й перевищують наявн1 ресурси, або ж термши виконання таких швестицш потр1бно радикально прискорити. Тому в цих випадках сл1д штенсифжувати 1нвестування наяв-них ресурав або ж нарощувати '1х обсяги. Очевидно, що в такому випадку зростатимуть витрати Zp . У цкому, су-марн1 швестици в шновацшш кластери становлять [3]:

i2 = 2 (к+Zp),

(3)

P=1

Позначимо K = {1, 2, ..., k} - множина швестор1в, k > 1, N = {1, 2, ..., n} - множина ф1рм - учасниюв шновацшних кластер1в, n > 1. Моменти 1нвестування та отри-мання доходу, як правило, рознесеш в час1, тому будемо вважати, що вс1 грошов1 потоки наведеш (наприклад, шляхом дисконтування) до моменту прийняття ршень. 1нвестор j несе затрати Cj > 0 (його внесок - швестици y фонд) i отримуе дох1д Dj > 0 в1д цих швестицш, j eK. Фонд не волод1е власними засобами (в 1ншому випадку його можна розглядати як одного з швестор1в), вш отримуе в1д 1нвестор1в суму [4, с. 40]:

C=2Cj (4)

j ек

та виплачуе 1м суму:

^=2 Dj.

(5)

зек

Таким чином можна дослцити ефективнiсть шве-стування в iнновацiйнi кластери та зменшити ризики iнвесторiв.

Витрати, яю виникли пiд час реалiзацil шновацш-но"1 продукци, необхiдно розподкити мiж учасни-ками iнновацiйного кластера. Мехашзм розподку витрат ставить у в1дпов1дшсть сукупностi оцiнок агентiв

{у}= розподкених витрат {хг (у)}% 1 так,що

2 7 (У) = SumZat (^), (6)

г

де SumZat - сумарнi затрати на реалiзацiю; Р - необхцний обсяг фiнансування. Модель розподку витрат прямо пропорцшно прь оритетам мiж учасниками 1К:

Пг(У г)

■■л,(y)-

2Пг(У,)

■ SumZat (F),

де сукупнi швестици в iнновацiйнi кластери в рамках окремого проекту;

п - ккьюсть еташв проекту.

Припустимо, е юлька економiчних агенпв-шве-сторiв, кожен з яких приймае (одночасно з шшими агентами i незалежно вiд них) ршення про швестици в новi технолог!". У фжсований i вiдомий вйм агентам момент часу той агент, який досяг найкращих результатiв (на-звемо його «переможець»), отримуе фжсований дохц -наприклад, продае результати розробок або виходить на ринок виробництва i стае монополистом. Решта агенпв не отримують шчого, тобто "1х витрати зробленi дарем-но. Потр1бно знайти рiвновагу гри агенпв.

(7)

де Пг (y) - прюритет (вага) учасника 1К [5, с. 11].

Реал1зац1я проект1в шновацшних кластер1в - це довготривалий процес, тому обмеження на тривалкть регшзаци 1нновац1йного проекту можна представити у вигляд1 вимоги:

ъ=2 tnr, (8)

P=1

де Tj. - сукупш витрати часу на шн овац1йну д1яльн1сть в рамках окремого проекту;

p - идентификатор проекту.

Осккьки при розробщ 1нновац1йно'1 продукци ви-никае необх1дшсть в маркетингових досл1дженнях, в яких широко використовуються експертн1 оц1нки, отже, на наш погляд, необх1дно використовувати i методи оцшки достов1рност1 результапв, отриманих при досл1-дженн1 ринку. Ккьюсну достов1рн1сть суджень експерта оцшюють за формулою [6, с. 187]:

Th = Янт. (j = 1 2,..., m), ' Q

(9)

де Qtrue - число випадюв, коли г-й експерт надав пра-вильне р1шення проблеми.

Осюльки дшльшсть 1нновац1йного кластера в основному ор1ентована на розробку та впровадження ново! продукцп, то виникае потреба в оц1нц1 конкурентоспро-можносп 1нновац1йного товару, ршень якого оцшюють експерти, в рол1 яких виступають науково-досл1дн1 ш-ститути. Плановий коефщент конкурентоспроможност1 з точки зору експертш оц1нюеться [7]:

м

2 Ехт т=1

Осккьки 1нновац1йний кластер - це проектно-ор1ентоване об'еднання, то його ефектившсть можна оц1нити за р1внем результат1в по проектах [2]:

МР МР

2 ттОРр; /) гРр Яе 2 = 1- Р=1

Р=1

МР

2 г/р

Р=1

(12)

к

м

(10)

щ

г -

p Jp

заплановаш та реальш результати за р-м

де Ктнк - коеф1ц1ент конкурентноспроможност1 про-дукци 1К;

Exm - сумарна заявка оц1нки одним експертом (0 < EXm < 1);

M - загальна ккьюсть експерт1в, як1 беруть участь в експертиз!

Синергетичний ефект шновацшного кластера проявляеться внасл1док економи витрат 1 приросту доходу його учасниюв, зумовлених опти-м1защею процейв та процедур взаемоди, що оц1нюеться на основ1 показника синерги, який в1дображае переви-щення результат1в спкьно! д1яльност1 в альянй над результатами самостшно! д1яльност1 шдприемств. Формула розрахунку мае вигляд [8]:

АД + ДЕ

8Е =

•100%,

(11)

де

Д - В

SE - ефект синерги; АД - змша доходу шдприемства через вступ до стратепчного партнерства;

АЕ - змша витрат, що зумовлена участю у страте-пчному партнерств1;

Д - дох1д при самост1йн1й дшльност п1дприемства.

де

проектом;

МР - ккьюсть проектш.

Осккьки 1нновац1йний кластер е шновацшною складовою сталого розвитку, то необх1дно розрахувати обсяг випуску продукци, враховуючи константу швид-кост1 1нновац1йного розвитку. Виробнича функц1я Коб-ба - Дугласа, що враховуе шновацшну складову, деталь зуе параметр А, виокремлюючи з нього в явному вигляд1 множник evt [9]:

¥ (К, I) = Ле*К а Ьр, (13)

де K - розм1р кап1тальних фонд1в виробництва; L - витрати пращ; A - коеф1ц1ент параметризаций а - коеф1ц1ент еластичност1 кап1талу; в - коефщент еластичност1 прац1; у - константа, коефщ1ент швидкост1 шновацшно-го розвитку.

Р:

1 озглянувши модел1, яю можливо використовувати для моделювання процейв п1дтримки прийняття р1шень в шновацшних кластерах (1-13), можна скласти таблицю та описати !х недол1ки. Модел1, як1 можуть використовуватися для моделювання процейв п1дтримки прийняття р1шень, представлен в табл. 1.

Таблиця 1

Моделi пiдтримки прийняття рiшень в шновацшних кластерами

Модель Економiчна суть Недолги

1 2 3

ТА№ЕТ = 2 Р •ат (ат=1 /Ргаг Досягнення результат цiлей iнновацiйного кластера Не враховуються iндивiдуальна зацiкавленiсть учасника

и ад и Оцшити рiзницю прибутку вiд вход-ження в шновацшний кластер Необхiдно оцiнювати результат для кожного учасника шновацшного кластера

^2 = 22 I +?Р) Р=1 Оцiнка швестицш з ресурсами iнновацiйного кластера Не враховуються витрати кожного учас-ника на проект

С = 2 С} , Б = 2 . Сума швестування та дохiд iнвесторiв Необхщно враховувати баншський вщсоток при фшансуваны зовнiшнiм iнвестором

= ж г (у) = „ • SumZat (^) 21 г (У г ) 1 Модель розподту затрат Необхщно враховувати вiдсотки затрат понесенi учасником вщ ризикiв

ТК = ,(г = 1,2,..., т) г д л , , , J Кiлькiсна достовiрнiсть суджень Необхiдно враховувати зацкавлешсть експерта

<

т 2

о

=Т

о

о

<

о

Ш

Заштення табл. 1

1 2 3

M 2 Exm K = т=1 конк M Коефщкнт конкурентной продукцп з точки зору експерт1в Не врахову£ться людський фактор (досвщ та знання експерта)

SE = АД + АЕ-100о% Д - в Ефект синерги В1д входження в кластер Неушверсальшсть модель неможливо врахувати для вах учасниш кластера

MP MP 2 mm0pp; rfp) -2 rPp p=i p=1 Re z = 1 MP 2 rfp, p=1 Результати проект^ шновацшного кластера Не врахову£ться бюджет проекту та витрати на нього

Джерело: розроблено автором на 0CH0Bi [2-9].

AHaAi3y^4M математичш моделi для процесiв шд-тримки прийняття ршень в iнновацiйних кластерах, можна noMi™™, що деякi моделi вирiшують однаковi (схoжi) задачi.

Шд поняттям «цкь» в iннoвацiйнoму ^acTepi можна рoзумiти не ткьки результат проекту, а й будь-який шший результат дiяльнoстi iннoвацiйнoгo кластера. Осккьки дiяльнiсть iннoвацiйнoгo кластера не за-вжди е прoектooрieнтoванoю, то, на нашу думку, модель

(I) бкьш унiверсальна, нiж модель (12).

Оцшити реальнi iнвестицiйнi ресурси, яю не за-вжди йдуть на проекти, можна за допомогою матема-тично! мoделi (4), що бкьш важливо при прийняттi рЬ-шення з приводу розподку швестицшних ресурсiв не ткьки на проекти.

Математична модель (9) виконуе функцш екс-пертних oцiнoк, якi можна використовувати не ткьки в маркетинговых дoслiдженнях з приводу визначення планового рiвня кoефiцiента кoнкурентoспрoмoжнoстi, але i в будь-яких iнших завданнях шновацшного кластера, де неoбхiднo оцшювати думки експертiв та прийма-ти ршення на oснoвi ккьюсно! дoстoвiрнoстi суджень, тому ця модель бкьш унiверсальна, нiж (10).

Прибуток - найголовнший показник екoнoмiчнol ефективнoстi. Сутшсть синергетичного ефекту iннoвацiйнoгo кластера полягае у перевищенш загально'1 суми прибутку консолцовано! спiвпрацi учас-никiв кластера над сумою прибутку, яку вони отриму-вали пiд час !х незалежно'1 дiяльнoстi. На нашу думку, показник синерги iннoвацiйнoгo кластера можна бкьш ефективно i точно оцшити, аналiзуючи прибутки учас-никiв, а не доходи та витрати в математичнш мoделi

(II). Таким чином, синергетичний ефект шновацшного кластера можливо оцшити на oснoвi мoделi (2):

SE = Пк -Па. (14)

Моделювання прoцесiв пiдтримки прийняття рЬ-шень в iннoвацiйних кластерах дозволяе простежити фактичш та рoзрахункoвi значення результативних по-казникiв дiяльнoстi кластерного об'еднання та прийня-ти ефективш управлiнськi та oрганiзацiйнi рiшення.

У галузi економiки набагато цiкавiше й адекватш-ше аналiз моделей, що дозволяють сформувати правила i тенденц!! глобально! поведiнки як iнтегральних характеристик поводжень багатьох складових активних грав-цiв [9].

Агентоорieнтоване моделювання дозволяе легше вiдобразити в моделi пiдтримки прийняття рiшень в ш-новацiйних кластерах багато явищ реального свпу, нiж системна динамiка та динамiчнi системи або дискретно-подшне моделювання, та охопити рiзнi рiвнi абстракц!!.

Найбкьш оптимально це можна виршити за допомогою агентоорiентованого моделювання, використовуючи яке, можна бкьш детально промоделювати та прослiдкувати за процесами управ-лiння iнновацiйними кластерами, тобто вцслцкувати вплив флуктацiй агенпв, дiючих на мiкрорiвнi, на показ-ники макрорiвня, та прийняти ефективне ршення.

Зпдно з агентним моделюванням пiд шновацш-ним кластером можна розушти структуру економiчно'! системи, що складаеться з безлiчi агентiв (суб'екйв -iндивiдуальних або колективних) i безлiчi вiдносин (су-купностi зв'язюв мiж агентами). Особливо! уваги при моделюванш процесiв пiдтримки прийняття ршень в шновацшних кластерах набувае взаемний вплив !хн1х членiв (агентiв), динамжи !х думок тощо, виникае необ-хiднiсть облiку факторiв (ефектiв), що мають мiсце в ре-альних iнновацiйних кластерах.

Моделювання процесiв прийняття ршень за допомогою агентного шдходу дозволяе одночасно включати багато важливих аспекпв макро- та мiкрорiвнiв проце-сiв управлiння iнновацiйними кластерами у формаль-нiй моделi, але це не означае, що ва вони обов'язково повинш бути там. В агентнш моделi пiдтримки процейв прийняття рiшень агент виступае шдивцуальним учас-ником на рiвнi кластера, а кластер - на регюнальному рiвнi. Таким чином, кожний учасник, впливаючи на результата дшльност шновацшного кластера, впливае i на сталий розвиток регiону. Мiкрорiвнем агентно! моде-лi виступають учасники-агенти, яю приймають рiшення, керуючись своею моделлю поведшки. Макрорiвнем ви-

ступае сам шновацшнии кластер, а його загальне ршен-ня формуеться на основ1 Bcix р1шень його учасниюв.

ВИСНОВКИ

Моделювання процеав пiдтримки прийняття pi-шень в iнновaцiИних кластерах повинно вцбуватися на чотирьох piвнях: державний piвень; pегiональниИ piвень; piвень iнновацiИного кластера (фасилiтатоp); pi-вень учасника кластера. Тому для моделювання процеав шдтримки прийняття ршень в шновацшних кластерах необхцно використовувати агентооpiентований шдхц. Переваги цьоого пiдходу очевидш. Серед них можна вiдзначити: скорочення термшв виpiшення проблем, зменшення обсягу переданих даних за рахунок пеpедачi iншим агентам високоpiвневих часткових ршень; скорочення термшв узгодження умов з приводу розробки, продажу та впровадження шновацшних товаpiв. ■

Л1ТЕРАТУРА

1. Цюцюра С. В. Теоретичш основи та cyTHicTb управ-лшських рiшень. Моделi прийняття yправлiнських ршень [Електронний ресурс] / С. В. Цюцюра, О. В. Криворучко, М. I. Цюцюра // Управлшня розвитком складних систем. - 2012. -Вип. 9. - С. 50-58. - Режим доступу : http://nbuv.gov.ua/UJRN/ Urss_2012_9_13

2. ni4yriHa М. А. Оцшка ефективностi дiяльностi шновацшного кластеру [Електронний ресурс] / М. А. ^чугша // Ефек-тивна економка. - 2010. - № 6. - Режим доступу : http://www. economy.nayka.com.ua/?op=1&z=245

3. Економко-математичне моделювання структури витрат за етапами шновацшного процесу машинобyдiвного шдприемства / Н. I. Чухрай, I. I. Новаювський, О. I. Грицай // Еконо-мiка: реалп часу. - 2012. - № 3-4 (4-5). - С. 136-140.

4. Иващенко А. А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы / А. А. Иващенко, Д. А. Новиков. - М. : КомКнига, 2006. - 336 с.

5. Бурков В. Н. Модели и механизмы распределения затрат и доходов в рыночной экономике / В. Н. Бурков, И. И. Гор-гидзе, Д. А. Новиков, Б. С. Юсупов. - М. : ИПУ РАН, 1997. - 57 с.

6. Ыновацп у маркетингу i менеджмент : монографiя / За заг. ред. д. е. н., проф. С. М. Ыляшенка. - Суми : ТОВ «Друкар-ський дiм«Папiрyс», 2013. - 616 с.

7. Калачихин П. А. Экономико-математическая модель оценки инновационного потенциала результатов интеллектуальной деятельности / Калачихин П. А. // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2013. - № 12, декабрь. -С. 93-100.

8. Махова Г. В. Формування та функцюнування страте-пчних альянав пщприемств в УкрашЬ теоретико-методичн аспекти : автореф. дис. ... канд. екон. наук : спец. 08.00.04 - еко-номка та управлшня пщприемствами (за видами економiчноT дiяльностi) / Г. В. Махова. - К, 2009. - 20 с.

9. Готра В. В. Моделювання шновацшного процесу як необхщна умова формування ефективного мехаызму управлшня шновацшним розвитком / В. В. Готра // Науковий вкник Херсонського державного уыверситету. Серiя «Економiчнi науки». - 2015. - С. 32-36.

Науковий кер1вник - Гужва В. М., кандидат економ1чних наук, професор кафедри шформацшних систем в економщ1 Китвського нацюнального економ1чного ушверситету 1м. Вадима Гетьмана

REFERENCES

Burkov, V. N. et al. Modeli i mekhanizmy raspredeleniya zatrat i dokhodov vrynochnoy ekonomike [Models and cost and revenue sharing mechanisms in the market economy]. Moscow: IPU RAN, 1997.

Chukhrai, N. I., Novakivskyi, I. I., and Hrytsai, O. I. "Ekono-miko-matematychne modeliuvannia struktury vytrat za etapamy innovatsiinoho protsesu mashynobudivnoho pidpryiemstva" [Economic modeling structure costs stages of the innovation process engineering company]. Ekonomika: realii chasu, no. 3-4 (4-5) (2012): 136-140.

Hotra, V. V. "Modeliuvannia innovatsiinoho protsesu yak neobkhidna umova formuvannia efektyvnoho mekhanizmu uprav-linnia innovatsiinym rozvytkom" [Modeling the innovation process as a necessary condition for the formation of an effective mechanism of innovative development]. Naukovyi visnyk Khersonskoho derzhavnoho universytetu. Seriia "Ekonomichni nauky" (2015): 32-36.

Ivashchenko, A. A., and Novikov, D. A. Modeli i metody orga-nizatsionnogo upravleniya innovatsionnym razvitiyem firmy [Models and methods of organizational management of innovative development of the company]. Moscow: KomKniga, 2006.

Innovatsii u marketynhu i menedzhmenti [Innovations in marketing and management]. Sumy: Drukarskyi dim "Papirus", 2013.

Kalachikhin, P. A. "Ekonomiko-matematicheskaya model otsenki innovatsionnogo potentsiala rezultatov intellektualnoy deyatelnosti" [Economic-mathematical model of an estimation of innovative potential of intellectual property]. Vestnik Orenburgsko-go gosudarstvennogo universiteta, no. 12 (2013): 93-100.

Makhova, H. V. . "Formuvannia ta funktsionuvannia strate-hichnykh aliansiv pidpryiemstv v Ukraini: teoretyko-metodychni aspekty" [Forming strategic alliances and operation of enterprises in Ukraine: theoretical and methodological aspects]. Avtoref. dys.... kand. ekon. nauk : 08.00.04, 2009.

Pichuhina, M. A. "Otsinka efektyvnosti diialnosti innovatsiinoho klasteru" [Evaluating the effectiveness of the innovation cluster]. http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=245

Tsiutsiura, S. V., Kryvoruchko, O. V., and Tsiutsiura, M. I. "Teo-retychni osnovy ta sutnist upravlinskykh rishen. Modeli pryiniattia upravlinskykh rishen" [The theoretical basis and essence of management decisions. Models of decision-making]. http://nbuv.gov. ua/UJRN/Urss 2012 9 13

<C

OQ 2

о

ZT

о

о

<

о

Ш

БIЗHECIHФOPM m 2 '2016

www.business-inform.net