CC BY
27
BapiaHTOM / Евангелос Сискос, Констанпя Дарвщу // Журнал бвропейсько'1 економжи. — 2016. — Т. 15 (4). - С. 386-405.
9. Украша на 42 мющ в рейтингу вищо'1 освiти [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://osvita. ua/vnz/41217/.
10. Худолей К.Брекзит: новый «старый» выбор Великобритании / Константин Худолей, Наталья Ерёмина // Современная Европа. — 2017. — № 3 (75). — С. 28-36.
11. Шеин С. Всеобщие выборы в Британии: победа двухпартийности или движение к системе крайнего плюрализма/ С. Шеин // Мировая экономика и международные экономические отношения. — 2017. — Т. 60. — № 12. — С. 51-61.
12. James H. Bretton Woods to Brexit / Harold James // Finance & Development. — September 2017. — P. 4-10. [Електронний режим]. — Режим доступу: https://www. imf. org/ external/pubs/ft/fandd/2017/09/pdf/fd0917.pdf.
13. Lang, F. P. (2013). Integration durch Systemwettbewerb: Ein besserer Weg zu einer lebens^higen Union? in: Popow, G. u.a. (Hrsg.), Wirtschaft und Technologie im Dienst der Gesellschaft. Sofia 2013. — S. 29 — 49.
14. Musiat-Karg, M., & Lesiewicz, E. (2015). Brytyjs-kie i greckie referenda a grozba Brexitu i Grexitu. Przeglqd Europejski Nr 3 (37), p. 110 - 131.
15. SIPRI: Украша на дев'ятому мющ у свт серед eKcnopTepiB збро! (05.12.2016). — [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://www.dw.com/uk/sipri-%D1%81%D1%88%D0%B0-%D1%82%D0%B0-%D1% 80%D0%BE%D1%81%D1%96%D1%8F-%D0%BB%D1 %96%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B8-%D0%BD% D0%B0-%D1%81%D0%B2%D1%96%D1 %82 %D0%BE %D0%B2%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D1%80%D0% B8%D0%BD%D0%BA%D1%83-%D0%BE%D0%B7%D 0%B1%D1%80%D0%BE%D1%94%D0%BD%D1%8C/a -37627900The.
16. The European Communities [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://www.cvce.eu/obj/the_ european_communities-en-3940ef1d-7c10-4d0f-97fc-0cf1 e86a32d4.html.
17. World Economic Outlook Database April 2017 [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://www. imf.org/external/pubs/ft/weo/2017/01/weodata/weoselgr. aspx.
О. В. Латишева, О. Д. Титаренко
Донбаська державна машuнобудiвна академiя, м. Краматорськ
ОСОБЛИВОСТ1 ВИКОРИСТАННЯ ШГГАЦШНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ ОЦ1НКИ РИЗИК1В 1НВЕСТИЦ1ЙНИХ ПРОЕКТ1В ПРОМИСЛОВОГО ПЩПРИеМСТВА
Постановка проблеми. ОбГрунтування доцшьносп реалiзацii iнвестицiйного проекту пов'язано з аналiзом показникiв його ефекгивностi та ризикових чинниюв, вплив яких на резульгаги швестицшного процесу обу-мовлено тим, що критерii оцiнки ефективноси швес-тицiй залежать вiд прогнозованих грошових пото-кiв. Проведення iмiтацiйного експерименту методом Монте-Карло для аналiзу ризику проекту (можливих вiдхилень вщ запланованих значень) передбачае прий-няття рiшення на тдГрунп встановлення взаемозв'яз-юв мiж вхiдними i вихщними показниками та ощню-вання впливу вхщних параметрiв на остаточний результат завдяки аналiзу розподiлу ймовiрностей для ключових параметрiв моделi [1, с. 18].
1мггацшне моделювання методом Монте-Карло дозволяе ощнити можливi результати, засноваш на розподiлах випадкових фактс^в (величин), що передбачае процес проведення експерименпв з математич-ними моделями складних систем [8, с. 36], "цЫ проведення таких експерименпв можуть бути самими рiзними — вiд виявлення властивостей i закономiрно-стей системи, до виршення конкретних практичних завдань управлiння" на рiзних iерархiчних рiвнях [6, с. 16].
Для аналiзу ризику швестицшних проектiв, як правило, використовують прогнозш данi, тому для адекватного оцшювання ризику якщо вiдсутнi фак-
тичш данi 'хх замiнюють величинами, отриманими в процес iмiтацiйного експерименту [2, с. 15].
Анашз останн1х дослщжень. Вiтчизнянi та закор-донi науковщ [1-5] пропонують для оцiнювання шве-стицiйно-iнновацiйних ризиюв використання рiзних методiв, зокрема iмiтацiйне моделювання методом Монте-Карло, який дозволяе встановити закономiр-носп розподшу деяких iз складових проекту i розпо-дiлу результуючого параметра, обчислити його основш характеристики: математичне сподiвання, дисперсiю, середне квадратичне вщхилення. Останнiми роками фахiвцями удосконалено методи, яю дають змогу ви-мiрювати й управляти всiма типами ризиюв у межах усього пiдприемства. Дослщження цього питання проводили таю провщш украiнськi та закордоннi вчеш, як: Ю.М. Барташевська, С.М. 1лляшенко, П.П. Мики-тюк, В.1. Максимов, Б.Г. Сешв, Н.О. Целiна, О.Д. Мельниченко, О.О. Удалих, В.В. Царьов та ш. [1-5], яю придiляють багато уваги комп'ютерному моделюван-ню, яке стае одним iз методiв економiчного аналiзу [9, с. 23].
Видыення ран1ше не вир1шеноТ частини проблеми.
Проблемне поле iмiтацiйного моделювання в еконо-мiцi складають дослiдження питань аналiзу ризикiв проекпв, що зумовлюе необхiднiсть отримання ш-формацii щодо визначальних ризик-факторiв, яю за-важають перспективам успiшного впровадження про-ектiв промислових пiдприемств.
В умовах промислових пщприемств викорис-тання iмiтацiйного моделювання для анатзу ризиюв iнвестицiйних проектiв та алгоритм застосування методу Монте-Карло мае певш особливость Це пов'я-зано з тим, що в умовах промислових тдприемств ю-нуе багато ризикових фактс^в, яю безпосередньо пов'язаш з виробничим процесом (виробничий, шно-вацiйний, органiзацiйний, транспортний ризики), що обумовлено специфiкою пiдприемств промислово! га-лузi та особливостями ризикових чинниюв на всiх ета-пах втшення здiйснюваних операцiй iнвестицiйного проекту.
Метою статп е визначення процедури найбшьш значимих ризиюв промислового пiдприемства на шд-ставi застосування iмiтацiйного моделювання.
Виклад основного MaTepi&iy дослщження. Пропо-нуеться застосування iмiтацiйного моделювання для анатзу ризиюв на прикладi iнвестицiйного проекту модершзацп виробництва механiчного цеху № 11 ПрАТ «НКМЗ» завдяки використанню ППП Excel (у виглядi серп експерименив покликаних отримати ем-пiричнi ощнки ступеня впливу рiзних факторiв (ви-хiдних величин) на деяю залежш вщ них результати (показники)), що дозволяе отримати дат щодо клю-чових змiнних параметрiв проекту i можливих меж змiн цих показниюв (табл. 1) та iнших умовно постш-них параметрiв проекту (табл. 2). Осюльки проект мо-дершзацп виробництва механiчного цеху №11 ПрАТ «НКМЗ» розрахований на 5 роив, проводиться iмiта-щя першого року реатзацп проекту, так як саме вш е визначальним для подальшо! «долЬ> проекту.
Таблиця 1
K™40Bi параметри проекту в умовах мехашчного цеху _№11 ПрАТ «НКМЗ»_
Значення показниюв по кожному
Показники сценарда
Найпрший Найкращий Iмовiрний
Обсяг випуску (реалiзацil) продукцп — Q 1440 1494 1468
Цiна за одини-
цю продукцп — P, ум. од. 34500 36000 35150
Змшш
витрати — V, ум. од. 40448329 44186542 42659236
Таблиця 2
Незмшш параметри проекту в умовах мехашчного цеху _№11 ПрАТ «НКМЗ» _
Показники Найбшьш ймовiрне значення
Постшт витрати — F, ум. од. 1015348
Амортизацшш вiдрахування — A, ум. од. 3609672
Податок на прибуток — T, ум. од. 18%
Норма дисконту — r 19%
Термш проекту — n 5
Початаода швестицп — Io, ум. од. 358800
Першим етапом аналiзу е визначення залежносп результуючого показника вiд вихщних даних. При цьому в якосп результуючого показника зазвичай ви-ступае один iз критерйв ефективностi: чиста поточна вартють (NPV), внутрiшня норма прибутковосп (IRR), iндекс доходностi (PI). Ключовими змшюва-ними параметрами е: змшт витрати (V), обсяг випу-ску (Q) i цiна продукцп (P). Дiапазони можливих змiн варшованих показниюв наведено в табл. 1, при цьому будемо виходити з припущення, що ва ключовi змiннi мають рiвномiрний розподш ймовiрностей.
Iмiтацiйнi експерименти проводяться завдяки використанню вбудованих функцш у ППП Excel в тому випадку, коли ймовiрностi реалiзацií всiх значень випадково! величини вважаються однаковими. Тодi для iмiтацil значень необхщно1 змшно1 варто скорис-татися математичними функцiями "RAND" або "RANDBETWEEN". Далi представлено методику ана-лiзу iнвестицiйних ризиюв в ППП Excel, з метою спрощення та тдвищення наочностi аналiзу для його проведення в ППП Excel видшено два аркуша (табл. 3, табл. 4). Перший аркуш — "1мггащя", призначений для побудови генерально! сукупноси, для чого необхiднi формули наведено в табл. 3.
Перша частина листа (блок комiрок А1:Е7) приз-начена для введення дiапазонiв змш ключових змш-них, значення яких будуть генеруватися в процесi проведення експерименту. В комiрцi В7 задаеться зага-льна юльюсть iмiтацiй (експериментiв). Формула, задана в комiрцi Е7, обчислюе номер останнього рядка вихщного блоку, в який будуть помiщенi отриманi значення. Друга частина листа (блок комiрок А9:Е11) призначена для проведення iмiтацil. Формули у кт-тинках А10:С11 генерують значення вiдповiдних змш-
Таблиця 3
Формули аркуша Мтащя
Осередок Формула
Е7 =B7+10-2
A10 =ВИПАДКМIЖ($B$3;$C$3)
A11 = ВИПАДКМ1Ж ($B$3;$C$3)
B10 = ВИПАДКМ1Ж ($B$4;$C$4)
B11 = ВИПАДКМ1Ж ($B$4;$C$4)
C10 = ВИПАДКМ1Ж ($B$5;$C$5)
C11 = ВИПАДКМ1Ж ($B$5;$C$5)
D10 = (B10*(C10-A10)-Пост витр-Аморт)*(1-Податок)+Аморт
D11 = (B11*(C11-A11)-Пост витр-Аморт)*(1- Податок)+Аморт
E10 =ПЗ(Норма;Термiн;-D10)-Поч швест
E11 =ПЗ(Норма;Термiн;-D11)-Поч_iнвест
них з урахуванням заданих у клгшнщ В3.С5 дiапазонiв к змш. Формули у осередках 010:Е11 обчислюють величину потоку платеж1в i його чисту сучасну вартiсть вщповщно. При цьому значення постiйних змшних беруться з наступного листа шаблону — "Результата аналiзу". Лист "Результата аналiзу", крiм постiйних значень змшних мютить також функцп, яю обчислюють параметри розподшу змiнних V, Р) та резуль-татних (МСБ, NPV) змiнних i ймовiрнiсть рiзних по-дiй. Визначенi для даного листа формули наведено в табл. 4.
Таблиця 4
Формули аркуша "Результата ан^зу"
Осередок Формула
В8 =СРЗНАЧ(Зм1н витр)
В9 =СТАНДВ1ДХИЛЕН(Зм1н витр)
В10 =В9/В8
В11 =М1Н(Зм1н витр)
В12 =МАКС(Змш витр)
С8 =СРЗНАЧ(Кiлькiсть)
С9 =СТАНДВ1ДХИЛЕН(К1льк1сть)
С10 =С9/С8
С11 =М1Н(К1льк1сть)
С12 =МАКС(К1льк1сть)
Б8 =СРЗНАЧ(Ц1на)
Б9 =СТАНДВ1ДХ1ЛЕН(Ц1на)
Б10 =Б9/Б8
Б11 =М1Н(Ц1на)
Б12 =МАКС(Ц1на)
Е8 =СРЗНАЧ(Надходження)
Е9 =СТАНДВ1ДХ1ЛЕН(Надходження)
Е10 =Е9/Е8
Е11 =М1Н(Надходження)
Е12 =МАКС(Надходження)
F8 =СРЗНАЧ(ЧСВ)
F9 =СТАНДВ1ДХИЛЕН(ЧСВ)
F10 =F9/F8
F11 =М1Н(ЧСВ)
F12 =МАКС(ЧСВ)
F13 = РОЗРАХУНОКЯКЩО (ЧСС;"<0")
F14 = СУМАЯКЩО (ЧСС;"<0")
F15 = СУМАЯКЩО (ЧСС;">0")
Е18 =НОРМАЛIЗАЦIЯ(D18;$F$8;$F$9)
F18 =НОРМСТРРОЗП(Е18)
Функцп "М1Н" i "МАКС" обчислюють мшмальне i максимальне значення масиву даних з блоку комь рок, зазначеного в якоси аргументу. Функцiя "РОЗРАХУНОКЯКЩО" здiйснюe пiдрахунок юлько-стi осередюв у вказаному блоцi, значення яких задо-вольняють заданiй умовi. В нашому випадку, задана в комiрцi Б13, ця функцiя здiйснюe тдрахунок кiлькостi негативних значень "NPV", що мiстяться в блоцi комь рок ^РУ. Механiзм дп функцп "СУМЯКЩО" анало-гiчний функцп "РОЗРАХУНОКЯКЩО"[15], вщмш-нiсть полягае лише в тому, що ця функщя пiдсумовуe значення осередюв у вказаному блощ, якщо вони за-довольняють заданiй умовь
В нашому випадку, заданi в комiрках Р14:Б15, функцп здiйснюe тдрахунок суми негативних (осере-док Р14) i позитивних (осередок Р15) значень NPV, що мiстяться в блощ ЧСС. Двi останнi формули (осередок Е18 i осередок Р18) призначенi для проведення iмовiрнiсного аналiзу розподшу чисто! поточно! варто-сп проекту - NPV. Виходимо з припущення про неза-лежнiсть i рiвномiрному розподiлi ключових змiнних V, P). Однак розподiл при цьому буде мати резуль-
тативне значення — показник NPV, заздалегщь визна-чити неможливо.
Одне з можливих ршень цie! проблеми — спро-бувати апроксимувати невщомий розподш яким-не-будь вщомим. При цьому в якосп наближення найз-ручнiше використовувати нормальний розподш [4, с.26].
Приведення випадково! змiнно! до стандартно розподшеною величини здиснк^ться за допомогою нормалiзацi! за допомогою статистичних функцш "НОРМАЛ1ЗАЦ1Я" i "НОРМСТРРОЗП".
На основi отримано! моделi розрахунку прове-демо iмiтацiйний аналiз iнвестицiйних ризиюв:
- введемо значення постшних змiнних (табл. 2) у осередках В2:В4 i 02:04 листа "Результата аналiзу";
- введемо значення дiапазонiв змiн ключових змiнних (табл. 1) у осередках В3:С5 аркуша "1мггащя";
- задамо в осередку В7 необхiдне число експе-рименив = 40;
- встановимо курсор у осередок А11 i вставити потрiбну юльюсть рядюв в шаблон (номер останнього рядка буде обчислено в Е7);
- скотк^мо формулу блоку А10:Е10 необхщну юльюсть разiв;
- на аркушi "Результати аналiзу" проаналiзуeмо отриманi результати.
Результатом виконання цих дш було заповнення блоку А10:Е509 випадковими значеннями ключових змшних V, Q, P i результатами обчислень величин NCF та NPV. Фрагмент результатiв iмiтацi! наведено на рис. 1.
Вщповщш проведеного експерименту результати аналiзу наведено на рис. 2.
Результати ймовiрнiсного аналiзу показують, що шанс отримати негативну величину NPV практично дорiвнюe нулю. Ще больший оптимiзм вселяють результати аналiзу розподшу чистих надходжень вiд проекту NCF. Можна стверджувати, що надходження вщ проекту будуть позитивними величинами.
Сума всiх негативних значень NPV до отримано! генерально! сукупностi (осередок F14) може бути ште-рпретована як чиста вартють невизначеностi для шве-стора у разi прийняття проекту. Аналогiчно сума всiх позитивних значень NPV (осередок F15) може тракту-ватися як чиста вартють невизначеностi для iнвестора у разi вiдхилення проекту. Незважаючи на всю умов-нiсть цих показниюв, в цшому вони являють собою iндикатори доцiльностi проведення подальшого ана-лiзу.
Розмiр NPV становить 5 986 344,7 грн, вщхилення ±607 959,1 грн.
Таким чином, iмiтацiйна модель дозволяe розра-хувати не тшьки ризик втрат, але i можливi коливання юнцевого результату вiд реалiзацi! проекту i його ймо-вiрнiсть отримання [9,с. 13].
Одним з найважливших етапiв аналiзу результата iмiтацiйного експерименту e дослiдження залежно-стей м1ж ключовими параметрами. Кшьюсна оцiнка варiацi! безпосередньо залежить вщ ступеня кореляцп м1ж випадковими величинами. На рис. 3 наведено по-будований на пiдставi 40 iмiтацiй графiк розподшу значень ключових параметрiв V, P i Q, варiацiя значень всiх трьох параметрiв носить не випадковий характер, що пiдтверджуe !х залежнiсть. Для порiвняння нижче наведено графiк розподшу потоку платеж!в NCF i величини NPV (рис. 4).
Рис. 1. Результати ÍMÍma^i проекту
Рис. 2. Результати аналiзу проекту
Рис. 3 РозподЛ значень парамеmрiв проекту (змтт витрати цта, обсяг реалiзацн)
29000 "О"
1000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
■ Змлнш витрати(У)
■ Обсяг реалвацЩЦ)
■ ЦЫа(Р)
9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 ^^»Чисп грошовi потоки (МСН) ^^^ Чиста поточна варткть(ЫРУ1:)
Рис. 4 Залежтсть мiж чистим грошовим потоком (ЫСГ) та чистою поточною вартктю проекту (ЫРУ)
0
Як i слщ було оч^вати, напрямки коливань тут в точност збтються, м1ж цими величинами юнуе си-льний кореляцiйний зв'язок, близький до функцiона-льного.
На mдставi виконаного ранiше анапiзу чуттевостi ризик-факгорiв було визначено, що для даного швес-тицiйного проекту модершзацп виробництва в умовах мехашчного цеху №11 ПрАТ «НКМЗ» найбшьш ризи-ковими факторами е: цша на продукщю, обсяг реаль зацп та змшш витрати. Проведений далi аналiз ризику методом Монте-Карло дозволив додатково визначити ймовiрнi значення величини грошових потоюв при-пливiв та вiдтокiв проекту. Отримаш результати дозво-ляють сформувати наочну картину щодо зон ризику, розподшу ключових параметрiв для устшно! реалiзацil проекту, ймовiрнi значення ключових величин та 1х стандартнi вщхилення. Iснуючi залежностi вихiдних параметрiв та результуючих показниюв проекту необ-хщш для подальшого корегування управлiнських рь шень на усiх етапах реалiзацil проекту, а також для визначення та запоб^ання основних ризиюв проекту.
Висновки. Запропонований п^нд до оцшки ризику промислового пщприемства завдяки застосу-ванню методу Монте-Карло дозволив отримати розпо-дш ймовiрностей результуючо! проектно! змшно1, се-
реднього значення, середнього квадратичного вщхилення та коефщента варiацil результуючого показника проекту в умовах мехашчного цеху № 11 ПрАТ «НКМЗ». Прийняття остаточних швестицшних рь шень далi пропонуеться здшснювати на шдГруни ре-зультатiв вiзуального аналiзу вимiрникiв ризику (ко-ефщент очiкуваних втрат, ймовiрнiсть реалiзацil не-ефективного проекту), що потребуе подальших опра-цьовувань в напрямi дослiджування ймовiрних зон ризику, отриманих в результата iмiтацiйного моделювання.
Список використаних джерел
1. Бланк И. А. Управление финансовыми рисками [Текст] / И.А. Бланк. - К.: Ника-Центр, 2015. - 600 с.
2. Грачева М.В. Моделирование экономических процессов [Текст] / М.В. Грачева, Л.Н. Фадеева, Ю.Н. Черемных. - 2015. - 309 с.
3. Захарш С.В. Особливоси регулювання швести-цшно1 та шновацшно1 дiяльностi корпоративного сектора в трансформацшнш економiцi [Текст] / С.В. Захарш // Проблеми науки. - 2014. - №4. - С. 12-19.
4. 1лляшенко С.М. Економiчний ризик: навч. по-етбник [Текст] / С.М. 1лляшенко. - 2-ге вид., доп. та
перероб. — К.: Центр навчально! лГгератури, 2016. — 220 с.
5. Колесов Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы проекты: учеб. пособие [Текст] / Ю.Б. Колесов, Ю.Б. Сениченков. — СПб., 2016. — 360 с.
6. Лукасевич И.Я. Методы анализа рисков инвестиционных проектов [Текст] / И.Я. Лукасевич // Управление финансовыми рисками. — 2015. — №4. — С 16—17.
7. Микитюк П.П. Аналiз швестицшно-шновацш-но! дiяльностi пiдприeмств: монографiя [Текст] / П. П. Микитюк. — Тернопгль: Терно-граф, 2016. — 304 с.
8. Микитюк, П. П. 1нновацшна дiяльнiсть: навч. поетбник [Текст] / П. П. Микитюк, Б. Г. Сешв. — К.: ЦУЛ, 2014. — 392 с.
9. Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций [Текст] / А.С. Шапкин; 4-е изд. — М., 2015. — 198 с.
10. Стрeльнiков Р. М. 1нформацшно-оргашза-цшне забезпечення функцюнування ринку швести-цшних послуг в умовах ринково! економiки / Р. М. Стрeльнiков // Економiчний вюник Донбасу. — 2016. — № 3 (45). С. 171-176.
В. I. Ляшенко
академж АЕН Украти м. Кшв
ВАЖЛИВ1СТЬ РЕФОРМУВАННЯ ЛОКАЛЬНИХ РИНК1В ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНОГО ГОСПОДАРСТВА В УМОВАХ ЕКОНОМ1ЧНО1 КРИЗИ В УКРА1Н1
Однieю з важливих причин недоповненоси на-цiонального бюджету e вiдсутнiсть поглибленого до-слiдження ринюв, безпосередньо пов'язаних з юнце-вим споживачем. Кожен з цих ринюв вносить незнач-нi фiнансовi вливання в нацюнальний бюджет i роз-виток кра!ни в целому. Однак слгд звернути увагу на те, що колосальна безлiч ринюв, яю працюють з юн-цевим споживачем, разом складають значну частину бюджету кра!ни. Актуальнiсть проблеми дослiдження вищевказаних ринюв полягаe в тому, що за час досль дження ринково! економiки !м було придiлено дуже мало уваги. Саме на цих локальних ринках людина ви-рiшуe основш проблеми, пов'язанi з його життeдiяль-нiстю. Розвиток мiсцевих ринюв сприяe створенню додаткових робочих мiсць, доступност товарiв для юнцевого споживача.
У процеа дослiдження локальних ринюв дощ-льно звернути увагу на функцп, яю вони виконують в eдинiй економiчнiй системi взаeмодi! всiх учасниюв цього ринку. Серед таких можемо видглити [1, 2]:
1. Доведения товару шляхом надання послуг суб^ктами локального ринку до юнцевого споживача (торпвля, транспорт, дистрибущя, послуги доставки i т.д.).
2. Заповнення ринкових нш, не зайнятих субек-тами глобальних, нацiональних i регiональних ринюв шляхом створення власного бiзнесу (прокат, ремонт, побутово! технiки, надання послуг по ремонту житла, перукарнi, кулшарГ! тощо).
3. Оптимiзацiя логiстичних ланцюпв ринюв ви-щого порядку з точки зору передачi суб'eктам локальних ринюв малоефективних для великих пiдприeмств робiт з локалiзацieю окремих робГт i операцiй (чорно-во! обробки, сервiсного обслуговування товару, виго-товлення дрiбних партiй запасних частин, доробка товару, зберГгання i дистрибуцiя та iн.).
4. Пiдвищення ефективностi вiдтворення кат-талу, задiяного в ринкових процесах на глобальних i нацiональних товарних ринках, шляхом прискорення його оборотност (доставки споживачевГ, полiпшенню його яюсних кондицiй шляхом сервюного обслугову-
вання, що знижуe претензi!, рекламацГ! i збiльшуe попит).
5. Локальш ринки виконують важливу сполучну роль мГж субектами глобальних г нацiональних ринюв г споживачами в частинГ рГшень проблем мГнливого попиту. Саме суб'eкти локальних ринюв, перебуваючи найближче до споживача, здатш ранГше вловлювати змГну попиту, гнучко реагувати на нього Г реалГзову-вати зворотний зв'язок Гз суб'eктами глобальних рин-к1в.
Бгльш детально слГд зупинитися на визначенш географГчних меж ринку, тому що цей критерш e клю-човим для локального ринку. При визначенш вищевказаних меж беруться до уваги таю фактори [3]:
• фГзичш та техшчш характеристики товару, в тому числГ його термш придатноси Г реалГзацГ!, а та-кож пристосованГсть товару до ктматичних умов регГ-ону та транспортування;
• можливГсть налагодження технологГчних зв'яз-кгв мгж виробниками Г споживачами товару, в тому чи-слГ можливГсть Г доцгльшсть налагодження на данГй те-риторГ! (в регГонГ) сервГсного (технологГчного, гаран-тГйного, абонентського) обслуговування товару;
• рГвень дистриб'юторських витрат з доставки товару в регюн, реалГзацГ! Г ступГнь !х впливу на щну товару;
• рГвень розвитку торговельно! Гнфраструктури в даному регюш, необхГдно! для просування товару, в тому числГ: оптових торгових баз, роздрГбних торгових мереж, складських примГщень, вантажио-розвантажу-вальних комплексГв, причалГв, холодильников тощо;
• специфГчнГ особливостГ законодавчо! бази або особливГ нормативнГ обмеження, що дГють на данГй територГ! в частинГ даного товару (наприклад, санГтар-нГ норми або еколопчш вимоги) — пГдвищенГ мита, особливГ додатковГ вимоги до товару або, наприклад, до упаковки;
• наявшсть сильних протекцюшстських бар'eрiв (нормативних актГв), що перешкоджають проник-ненню товарГв на даний ринок (регюнальний або дер-жавний);
