CC BY
26
Bukhonova, S. M., and Trunova, E. V. Sbalansirovannaia sistema pokazateley kak instrument upravleniia predpriiatiem [Balanced Scorecard as a tool of management]. St. Petersburg: Khimiz-dat, 2004.
Kosinova, N. N. "Razvitie sistemy strategicheskogo upravleniia predpriiatiiami promyshlennosti" [Development of strategic business management industry]. Dis.... d-raekon. nauk:08.00.05, 2008.
Krasnov, M. A. "Metodologiia issledovaniia antikrizisnogo upravleniia predpriiatiiami v sisteme ustoychivogo razvitiia regio-na" [Research Methodology crisis management system in enterprises for sustainable development of the region]. Dis.... d-ra ekon. nauk: 08.00.05, 2011.
Orlov, A. I. "Razrabotka i razvitie ustoychivykh ekonomiko-matematicheskikh metodov i modeley dlia modernizatsii upravleniia predpriiatiiami" [Development and promotion of sustainable eco-
nomic and mathematical methods and models for the modernization of enterprise management]. Dis.... d-ra ekon. nauk: 08.00.13, 2009.
Pogostinskiy, Yu. A. "Formirovanie i razvitie sistemy funktsiy strategicheskogo upravleniia predpriiatiem: teoriia i metodologiia" [Formation and development of a system of functions of strategic management theory and methodology]. Dis. ... d-ra ekon. nauk: 08.00.05, 2007.
Soloveva, S. N. "Razvitie metodologii i instrumentariia sistemy diagnostiki stoimostno-orientirovannogo upravleniia predpriiatiem" [Development of methodology and tools of diagnosis cost-focused management]. Avtoref. dis.... d-ra ekon. nauk: 05.25.07, 2007.
Toymentseva, I. A. "Strategicheskoe upravlenie predpriiatiiami sfery uslug avtomobilnogo transporta: teoriia i metodologiia" [Strategic management of the enterprises of road transport services: Theory and Methodology]. Dis.... d-ra ekon. nauk: 08.00.05, 2011.
УДК 338.43:338.33:330.04
УПРАВЛ1ННЯ ДИВЕРСИФ1КАЦ16Ю ArPAPHOrO BИРOБНИЦTBА НА OCHOBI EKOHOMIKO-MATEMAI^HOrO МЮДЕЛЮВАННЯ
© 2014
0Д1НЦ0В о. м.
УДК 338.43:338.33:330.04
Одшцов О. М. Управлшня диверсифшацкю аграрного виробництва на 0CH0Bi економшо-математичного моделювання
У статт'1 запропоновано використання модел': множинноi регресИ як шструменту виявлення факторного впливу на процес розвитку аграрного виробництва. Застосування регресшноi моделi дозволяе виявляти ступ'ть впливу кожного виду альськогосподарсьт продукцИ на формування валовоi продукцИ сльського господарства регону. Матрицею розрахунт використано динамку виробництва основних видiв сльськогосподар-ськоi продукцИв сшьськогосподарських тдприемствах Черкасьт област'1. Виявлена залежтсть штенсивностi сльськогосподарського виробництва вiд щiльностiкор'в на 100га ршл'> та необхiдноi площiпосту кормовихкультур стае основою 'тдикативного плану конкурентоспроможного розвитку сшьськогосподарських тдприемств на середньострокову перспективу. Прогнозування на основi економко-математичного моделювання сприяе досягненню високоi конкурентоспроможностi та штенсивностi аграрного виробництва.
Ключов'! слова: диверсифiкацiя, регресшний анал'в, економко-математичне моделювання, валова продук^я, штенсившсть, конкурентоспро-можшсть, нарощування, спецiалiзацiя, оптимiзацiя. Табл.: 2. Формул: 1. Б'бл.: 11.
Однцов Олег Михайлович - кандидат економiчних наук, доцент, кафедра економ'ши та управлшня, Черкаський державний технологчний ушвер-ситет (бул. Шевченка, 460, Черкаси, 18006, Украна) E-mail: [email protected]
УДК 338.43:338.33:330.04 Одинцов О. М. Управление диверсификацией аграрного производства на основе экономико-математического моделирования
В статье предлагается использование модели множественной регрессии как инструмента выявления факторного влияния на процесс развития аграрного производства. Применение регрессионной модели позволяет выявлять степень влияния каждого вида сельскохозяйственной продукции на формирование валовой продукции сельского хозяйства региона. Матрицей расчета использована динамика производства основных видов сельскохозяйственной продукции в сельскохозяйственных предприятиях Черкасской области. Выявленная зависимость интенсивности сельскохозяйственного производства от плотности коров на 100 га пашни и необходимой площади посева кормовых культур стает основой индикативного плана конкурентоспособного развития сельскохозяйственных предприятий на среднесрочную перспективу. Прогнозирование на основе экономико-математического моделирования способствует достижению высокой конкурентоспособности и интенсивности аграрного производства. Ключевые слова: диверсификация, регрессионный анализ, экономико-математическое моделирование, валовая продукция, интенсивность, конкурентоспособность, наращивание, специализация, оптимизация. Табл.: 2. Формул: 1. Библ.: 11.
Одинцов Олег Михайлович - кандидат экономических наук, доцент, кафедра экономики и управления, Черкасский государственный технологический университет (бул. Шевченко, 460, Черкассы, 18006, Украина) E-mail: [email protected]
UDC 338.43:338.33:330.04 Odintsov O. M. Management Diversification of Agricultural Production on the Basis of Economic and Mathematical Modeling
The paper proposes the use of a multiple regression model as a tool for identifying the factor of influence on the development of agricultural production. The use of a regression model can detect the degree of influence of each type of agricultural production on the formation of gross agricultural production in the region. Matrix calculation used the dynamics of production of major agricultural products in agricultural enterprises of Cherkasy oblast. The revealed intensity of agricultural production on the density of cows on 100 hectares of arable land and the necessary area under fodder crops will melt the basis of the indicative plan for competitive development of agricultural enterprises in the medium term. Prediction based on the economic and mathematical modeling contributes to the high competitiveness and intensity of agricultural production.
Key words: diversification, regression analysis, economic-mathematical modeling, gross output, intensity, competitiveness, capacity, specialization, optimization.
Tabl.: 2. Formulae: 1. Bibl.: 11.
Odintsov Oleg M. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Department of Economics and Management, Cherkasy State Technological University (bul. Shevchenka, 460, Cherkasy, 18006, Ukraine) E-mail: [email protected]
Узв'язку iз загостренням конкуренцГ! важливим на-
прямком функцiонування сГльськогосподарських
пiдприeмств на ринку стае конкурентоспромож-нiсть, фшансова стiйкiсть i ефективнiсть виробництва. По-шуки рацюнально! моделi виживання та перспективи роз-витку пiдприемства в умовах мiнливостi кон'юнктури кут-вельного попиту та освоення випдно! товарно! долi ринку сГльськогосподарсько! продукцй обумовлюють зростання ролi диверсифiкацil виробництва як фактора протистоян-ня ринковим коливанням.
Перспективне формування стратеги й тактики дг-яльност сГльськогосподарських пiдприемств визначае тип диверсифiкацГl, особливост спецiалiзацГl, концентрацй та iнтенсифiкацГl виробництва. Специфжа диверсифiкацГl полягае в тому, що вiрогiднiсть одночасного погiршення кон'юнктури на декГлькох продовольчих ринках менша, нiж на кожному з них окремо. ВнаслГдок цього кожному тдпри-емству необхiдно одним iз перших зайняти i осво'ти торгову частину певно! продукцй. Вiдчуваючи негаразди на одному ринку, тдприемства можуть перемктити свiй iнший товар на iншi ринки i таким чином компенсувати сво! втрати.
Процес диверсифiкацГl характеризуеться з рiзних то-чок зору: з техтчно! - як об'еднання в межах тдприемства технолопчно однорГдних або близьких виробництв; з еко-номГчно! - як форма розвитку виробництва, за допомогою якого тдприемства добиваються стабiлiзацГl сво!х прибут-кш шляхом маневрування виробництвом рослинницько! Г тваринницько! продукцГ!.
Вагомий внесок у дослГдження проблем диверсифжа-цГ! виробництва зробили таи вГдомГ зарубГжнГ Г вГтчизняш науковцГ, як Александер Л. [1], Андршчук В. [2], БазГл Д. [3], Голубов I. [4], Друкер П. [5], Котлер Ф. [6], А. Томпсон А. [7], Петрова Н. [8] та ш. Однак, незважаючи на значну кГльисть публжацш, питання визначення напрямгв Г методичних основ стратеги диверсифжацп виробництва тдприемств, галузей Г сГльських територш вивченГ ще недостатньо. Особливого значення в ниншнк умовах набирае використання економГко-математичного моделювання пропорцГйностГ та оптимального поеднання основних видш сГльськогосподар-сько! продукцГ! та галузей, що забезпечують максимальну вГддачу вГд використання ресурсГв, сприяють пГдвищенню ефективностГ аграрного виробництва.
Мета статтГ - розробка економжо-математично! моделГ формування валово! продукцГ! в сГльськогосподар-ських пГдприемствах регГону та на !! основГ прогнозуван-ня конкурентоспроможно! високоГнтенсивно! структури аграрного виробництва.
ДослГдження виробництва основних видГв сГльсько-господарсько! продукцГ! як сировинно! основи продоволь-чого ринку передбачае кГлькГсну оцГнку впливу найбГльш суттевих факторГв на рГвень Г динамГку вГдтворювального процесу Г формування компонентГв агропродовольчого ринку та ГнтенсивностГ його функцюнування. Для вирГшен-ня даного завдання нами пропонуеться використання мо-делГ множинно! регреси. Застосування зазначеного класу економГко-математичних моделей дозволяе не тГльки ви-являти природу дослГджувальних процесГв, а й отримувати Гнструменти впливу, що дозволяють втручатися у вГдповГд-ний економГчний процес з метою досягнення необхГдних результатГв. СлГд зазначити, що використання регресГйних моделей дозволяе, крГм того, визначати ступГнь впливу кожного окремого фактора на результуючий показник до-слГджуваного процесу.
Якщо побудувати модель оптимГзацГ! виробництва основних видГв сГльськогосподарсько! продукцГ! регГону (областГ або району), то це дасть можливкть визначати основш параметри розвитку виробництва для поточного й перспективного планування Г може бути використане для аналГзу сформовано! структури виробництва, що дозво-ляе виявити бГльш доцГльнГ шляхи використання ресурсГв Г можливостГ збГльшення обсягГв виробництва продукцГ!, опираючись на фактичш данГ за попереднГ роки.
Така постановка дослГдження дозволяе за допомо-гою економГко-математично! моделГ оптимального по-еднання галузей бГльш правильно вирГшити й завдання оптимального спшв1дношення виробничих ресурсГв для пГдприемств рГзних виробничих типш. Варто враховувати ще одну особливкть розробки економГко-математично! моделГ оптимГзацГ! структури виробництва сГльськогоспо-дарських пГдприемств.
Визначаючи, якГ види дГяльностГ (сГльськогосподарськГ
культури, тваринницькГ галузГ) повиннГ бути включе-
нГ в початковий перелш, потрГбно передбачити, щоб !хне число було достатнГм з економГчно! точки зору. За еко-номГчним значенням сГльськогосподарськГ галузГ зазвичай дГлять на головнГ й додатковГ. Головними вважаеться тГ га-лузГ, що найбГльш повно забезпечують потреби населення в продуктах харчування Г становлять основу продовольчо! безпеки кра!ни. Вони визначають Г спецГалГзацГю госпо-дарств.
Однак цГ визначення придатнГ для констатацГ! сфор-мованого сполучення галузей. Якщо ж мова йде про зна-ходження оптимального сполучення галузей у конкретних (заданих) умовах виробництва, то видГлити заздалепдь го-ловнГ галузГ можна лише суб'ективно. ЯкГ галузГ (види дГяль-ностГ) повиннГ бути включенГ в первинний перелГк при роз-робщ моделей, щоб можна було визначити дшсно найбГльш рацГональне, оптимальне !хне поеднання, вирГшити важко. Тому при постановцГ завдання дослГдження необхГдно орГ-ентуватися на державнГ та регГональнГ програми розвитку агропромислового комплексу. Головною метою схваленою КабГнетом МГнГстрГв Укра'ни Стратеги розвитку аграрного сектора економжи на перюд до 2020 р. е створення умов для стабГльного забезпечення населення якГсною, безпечною, доступною вГтчизняною сГльськогосподарською продукцГ-ею та промисловостГ - сГльськогосподарською сировиною.
На основГ розглянутих пГдходГв нами з використан-ням програми Mathcad [9] проведено багатофакторний ре-гресГйний аналГз формування валово! продукцГ! сГльського господарства в постшних цГнах 2010 р. Матрицею розра-хункГв використано динамГку виробництва основних видГв продукцГ! сГльського господарства в розрГзГ районГв Чер-касько! областГ. МеханГзм формування валово! продукцГ! сГльського господарства у сГльськогосподарських пГдпри-емствах можна дослГдити шляхом проведення кореляцГйно-регресГйного аналГзу впливу виробництва основних видГв продукцГ! на обсяг Г структуру валово! продукцп.
Введення в матрицю програми статистичних показни-кш динамГки за 2005 - 2012 рр. виробництва зерна, цукрових буряюв, соняшника, рГпаку, картоплГ, овочГв, м'яса, молока в розрГзГ районш Черкасько! областГ дали формули залежнос-тГ обсягГв валово! продукцГ! сГльського господарства в по-стГйних цГнах 2010 р. (табл. 1). Зважаючи на сформовану за ряд роив спещамзащю, у матрицю розрахунив по кожному району вводилися показники виробництва тГе! продукцГ!, за якою в основному спещамзуються тдприемства.
таблиця 1
Регресiйний аналiз формування валовоТ продукци у сiльськогосподарських пщприемствах райожв ЧеркаськоТ областi
Район Формула формування валовоТ продукцiТ Чистий дохщ на 100 га рiллi, тис. га Рiчний фонд оплати пра^ на одного жителя села, грн
Городищен-ський У = 1.928х1 + 0.525х3 + 0.067х4 - 3.47х5 + + 12.362х6 + 3.138х7 + 185.7 425.4 428
Драбiвський У = 2.85х1 + 1.75х2 - 4.918х3 + 88.227х6 + 12 3 6 + 154.879х7 - 711.7 397.8 396
Жашкiвський У = 1.384х1 + 0.529х2 + 5.649х3 + + 164.027х6 - 48.549х7 + 245 592.3 635
Звенигородський У = 1,563х1 + 0.357х2 + 1.963х3 + + 64.3111 х6 + 7х7 + 92.6 6 7 509.4 602
Золотошський У = 1.139х1 + 0.934х2 + 8.671х3 + + 34.987х6 + 7.2х7 - 233.8 956.8 1586
Кам'янський У = 1.093х1 + 2.027х3 + 1 1.824х5 + + 228.448х6 + 61.016х7 + 158.3 388.2 350
Канiвський У = -133х1 + 196.43х2 - 195.8х6 -338.9х7 + 982 172.5 311
Катеринопiльский У = 1.537х1 + 6.523х3 +325.8х6 -- 9.579х7 - 1.4 285.2 349
Корсунь-Шевченшський У = 1.59х1 + 0.332х2 - 1.466х3 + + 21.^64х6 + 32.8х7 + 17 6 7 331.5 690
Лисянський У = 1.373х1 + 0.783х2 + 3.778х3 - 49.8х6 -- 13.337х7 + 268.8 334.9 356
Манькiвський У = 1.077х1 + 0.787х2 + 5.133х3 + 3.178х4 -- 59.93х6 + 7.392х7 + 116.1 6 7 555.4 594
Монастирищенський У = 1.6х1 + 0.71х2 + 7.46х3 + 243.78х6 -- 19.02х7 + 65.7 446.4 224
Смiлянський У = - 2.292х1 + 50.17х3 + 31.12х4 + + 10.257х6-166.1х37 + 1328 6 7 410.2 331
Тальшвський У = 1.956х1 + 0.455х2 + 1.205х3 + + 0.116х4 +■ 9.07х6 -9.746х7 + 217 272.5 378
Уманьський У = 0.959х1 + 2.596х2 + 15.582х3 + 1.367х4 + + 13.22х, + 166.581 х6 - 90.095х7 + 395 5 6 7 336.5 309
Христинiвcький У = 1.826х1 + 0.725х2 - 4.689х3 + 1х4 -- 13.332х6 + 9.684х7 + 42.5 441.2 1089
Черкаський У = 9.459х1 - 142.453х3 + 41.724х4 --15.512х5 + 166.62х6 + 231.96х7 - 6775 954.5 1060
Чигиринський У = 1.674х1 + 4997х3 + 0.417х4 + 48.605х6+ + 26.982х7 +11.3 443.6 386
Чорноба'Гвський У = 1.393х1 + 0.554х2 + 6.045х3 + 2.636х5 + + 15.685х6 + 2.059х7 +159.1 801.5 2223
Шполянський У = 1.364х1 + 1.439х3 + 5.556х4 + + 1.183х6 + 4.917х7 + 201.5 6 7 595.6 536
Черкаська область У=0.207х1 + 0.591х2 + 11.073х3 + 41516х4+ + 9.45х5 + 12.49х6 -9.724х37 + 2389 553.3 574
Для розробки кореляцГйно-регресГйно! моделГ фор-мування валово! продукци залежно вГд структури вироб-ництва рослинницько! та тваринницько! продукцГ! засто-совано формулу:
Г = а0 + + «2 Я 2 +«3 8з + «4 84 + «85 + «б 8 б + «7 8?> де ах, а2, ... а7 - коефГцГенти регресГ!, що означають вплив (плюсовий або мшусовий) певного виду продукци на формування обсягу валово! продукци сГльського господарства в постГйних цшах 2010 р.; а - вГльний член системи, що умовно означае обсяг продукцГ! в натуральному виразГ не введено! в програму розрахунив; g1, g2, £3, g4, g5, g6, g7 - вГд-
повГдно валове виробництво зерна, цукрових бурякш, со-няшника, рГпаку або картоплГ, овочГв, м'яса, молока, млн т; У - валова продукцГя сГльського господарства в постГйних цшах 2010 р., млн грн.
У данш моделГ У е показником, який характеризуе довготривалий вплив окремих видГв продукци на форму-вання його рГвня. КоефГцГенти регресГ!, якГ розраховуються запропонованою програмою, вГдображають ГнтенсивнГсть впливу постГйних факторГв (обсягГв виробництва окремих видГв сГльгосппродукцп) на змшний фактор (обсяг валово! продукцГ!), що в нашому аналГзГ виступае результативним
<
О ш
показником д1яльност1 альськогосподарських п1дприемств залежно в1д структури виробництва.
На основ1 регресшного анал1зу формування валово! продукц!! у скьськогосподарських тдприемствах районш виявляеться стабкьна законом1ршсть впливу окремих ви-дш скьськогосподарсько! продукц!! на обсяг валово! продукц!! 1 штенсившсть виробництва. У районах з плюсовими коефщентами регресп по м'ясу 1, особливо, по молоку чис-тий дох1д на 100 га зад1яно! у виробництво ркл1 досягае в1д 425 до 950 грн. На тдприемствах цих районш фонд оплати пращ в розрахунку на одного жителя села становить в1д 500 до 2200 грн. Разом з тим у районах, де коефщ1енти регресп по м'ясу 1 молоко низью або нав1ть мшусов!, що св1дчить про в!дсутшсть впливу продукц!! тваринництва на формування обсягу валово! продукц!!, чистий дох1д на 100 га ркл1 не перевищуе 400 грн, а фонд оплати пращ в розрахунку на жителя села формуеться в межах 200 - 400 грн.
Тобто результати регреййного анал1зу засв1дчують, що основу формування обсягу валово! продукц!! та штенсив-ност функщонування скьськогосподарських тдприемств складае не продукщя рослинництва, в основ! яко! прюритет надаеться виробництву соняшника 1 кукурудзи, а продукщя тваринництва, в якш переважае виробництво молока.
За результатами досл1джень окремих авторш мехашз-му в1дтворення молочно! череди доведено, що р1чне нарощування погол1в'я корш досягаеться в межах 15 в1дсотив, а на утримання одше! корови з р1чним надоем
молока 5500 - 6000 кг 1 р1чно! год1вл1 теляти необх1дне ви-рощування кормових культур (багатор1чних 1 однор1чних трав на сшо 1 зелений корм, кукурудзи на зелений корм 1 силос) на площ! 1,5 га [10].
Використання мехашзму нарощування молочного поголш'я корш та забезпечення його необх1дною потребою кормш шляхом розширення площ посшш кормових культур за рахунок скорочення посшш соняшника 1 кукурудзи змь нить структуру скьськогосподарського виробництва в1дпо-в1дно до Стратег!! розвитку аграрного сектора економжи на перюд до 2020 р. у напрямку гарантування продовольчо! без-пеки держави, ращонального використання земель скьсько-господарського призначення, зменшення техногенного на-вантаження аграрного сектора на навколишне середовище.
За допомогою формули нарощування X = Р х (1 + I х п) [11], де X - показник нарощування, I - шдекс нарощування (0,15), п - термш нарощування, проведемо розрахунки з нарощування погол1в'я кор1в, площ! вирощування кормових культур !, в1дпов1дно, зростання виробництва молока у скьськогосподарських тдприемствах райотв (табл. 2).
Разом з нарощуванням погол1в'я велико! рогато! ху-доби 1 нарощуванням молока 1 яловичини чистий дох1д в1д продукц!! покривае втрату доходш в1д скорочення виробництва соняшника 1 реал1зацп вироблено! з нього олп. Розрахунки показують, що зниження на 1146 млн грн чистого доходу в рослинництв1 через скорочення пос1вних площ 1 виробництва та реал1защ! насшня соняшника погашаеть-ся збкьшенням чистого доходу в1д виробництва молока та
<
т 2
о
=Г
I
о
о
<
2 Ш
Таблиця 2
Прогнозы розрахунки розвитку молочноТ галузi в сiльськогосподарських тдприемствах ЧеркаськоТ област
Район Площа кормових культур, тис. га Поголiв'я корiв, тис. голiв Виробництво молока, тис. т
2014 р. 2020 р. 2014 р. 2020 р. 2014 р. 2020 р.
Городищенський 2,4 5,6 1,6 3,7 8,9 20,5
Драбiвський 1,4 3,2 0,9 2,1 3,8 8,8
Жашшський 1,9 4,5 1,3 3,0 7,1 16,5
Звенигородський 4,3 10,0 2,9 6,6 16,3 37,8
Золотонiський 13,3 15,3 8,9 20,5 55,0 127,2
Кам'янський 1,6 3,7 0,9 2,1 3,4 8,0
Канiвський 1,4 3,0 0,1 0,3 0,7 1,6
Катериноптьський 1,2 2,8 0,8 1,9 3,6 8,2
Корсунь-Шевченкiвський 1,9 4,5 1,5 3,5 8,5 19,7
Лисянський 1,4 3,0 0,8 1,9 4,4 10,1
Манькiвський 1,9 4,4 1,3 2,9 6,2 14,4
Монастирищенський 0,9 2,0 0,6 1,3 2,5 5,8
Смтянський 2,8 6,4 1,8 4,2 12,3 28,5
Тальнiвський 3,3 7,6 2,2 5,0 9,0 20,8
Уманський 3,6 8,4 2,4 5,6 11,2 25,8
Христинiвський 6,6 15,2 4,4 10,1 26,9 62,2
Черкаський 4,5 10,4 3,0 6,9 14,5 33,5
Чигиринський 1,0 2,4 0,7 1,6 3,2 7,4
ЧорнобаТвський 20,5 32,4 13,7 15,7 84,0 90,0
Шполянський 3,6 8,4 2,4 5,6 10,9 14,9
Черкаська область 79,5 153,2 52,2 104,5 292,4 561,7
яловичини на 1160 млн грн. ^м того, за рахунок нарощу-вання обсяпв виробництва молока та яловичини суттево полiпшуeться ршень рацiонального харчування населення. Прогнозування на основi економшо-математичного моде-лювання сприяе досягненню високо'1 конкурентоспромож-ностi та iнтенсивностi аграрного виробництва.
ВИСНОВКИ
Управлшня диверсифiкацiею аграрного сектора еко-номiки полягае у створенш iнструментiв впливу на про-цеси спецiалiзацil, побудовi тако'1 структури виробництва, що найбiльш повно в^пов^ае регiональним природно-економiчним умовам. Одним iз дiевих iнструментiв управлшня процесами диверсифжацп аграрного виробництва е побудова економжо-математично'1 моделi регресiйного ана-лiзу формування валово'1 продукцп скьського господарства, за допомогою якого виявляються види виробництва, що справляють найбiльший вплив на формування обсягу валово'1 продукцп в даному територiально-виробничому утво-реннь Прогнозування на основi економiко-математичного моделювання сприяе досягненню високо'1 конкурентоспро-можност та iнтенсивностi аграрного виробництва. ■
Druker, P. "Management and the World's Work". Harvard Business Review, no. 5 (1988).
Golubov, I. "Metodologiia diversifikatsii proizvodstva v sel-skom khoziaystve" [Methodology diversification of production in agriculture]. Agrobiznes: ekonomika - oborudovanie - tekhnologii, no. 5 (2011): 30-38.
Hnoievyi, I. V. Hodivlia i vidtvorennia poholiv'ia silskohospo-darskykh tvaryn v Ukraini [Feeding and reproduction of farm animals in Ukraine]. Kharkiv: Mahda LTD, 2006.
Kotler, P. "Marketing Management" In Englenood Cliffs. New York: Prentice-Hall, 1984.
Kovalenko, L. O., and Remnyova, L. M. Finansovyi menedzh-ment [Financial Management]. Kyiv: Znannia, 2005.
Petrova, N. O. "Stratehiia dyversyfikatsii silskohospodars-koho vyrobnytstva iak shliakh do formuvannia konkurentospro-mozhnosti pidpryiemstv APK" [The strategy of diversification of agricultural production as a way to form competitive agricultural enterprises]. VisnykSNAU, no. 4 (2009): 129-134.
Thompson, A. A., and Strickland., A. J. Strategic Management, Concepts ad Cases: Piano, Tex. Business Publications, 1984.
Voskoboynikov, Yu. E. Regressionnyy analizdannykh vpakete Mathcad [Regression analysis of data in the packet Mathcad]. St. Petersburg: Lan, 2011.
Л1ТЕРАТУРА
1. Alexander L. D. Sucessfully Implementing Strategic Decisions I L. D. Alexander II Long Range Pllanning. Volum 1S,3. -19S5. ^
2. Андршчук В. Г. Економк аграрних пщприемств: пщ-рУчник. - 2-е вид., доп. i перероб. I В. Г. Андршчук. - К. : КНЕУ, ^ 2002. - С. 5S0 - 5S4. m
3. Basil D. S. Executive Decisin - Mahig Throurh Simulation 2
I D. S. Basil. - N Y, Prentice-Hall, 1960.
4. Голубов И. Методология диверсификации производ- ^ ства в сельском хозяйстве I И. Голубов II Агробизнес: экономи- О ка - оборудование - технологии. - 2011. - № 5. - С. 30 - 3S.
5. Druker P. Management and the World's Work I P. Druker.
II Harvard Business Review, Boston, 19SS. - № 5.
6. Kotler Pf. Marketing Management. 5-th ed. I Pf. Kotler II Englenood Cliffs, N. J. Prentice-Hall, 19S4.
7. Thompson A. A. Strategic Management, Concepts ad Cases, 3-rd ed. I A. A. Thompson, A. J. Strickland. - Piano, Tex. Business Publications, 19S4.
8. Петрова H. О. Стратепя диверсифжацп стьськогос-подарського виробництва як шлях до формування конкуренто-спроможносп пщприемств АПК I Н. О. Петрова II Вкник СНАУ. -2009. - Вип. 4. - С. 129 - 134.
9. Воскобойников Ю. Е. Регрессионный анализ данных в пакете Mathcad : учебное пособие I Ю. Е. Воскобойников. -СПб. : Изд. «Лань», 2011. - 224 с. О
10. Гноевий I. В. Гэдвля i вщтворення поголiв'я стьсько-господарських тварин в УкраТы : монографiя I I. В. Гноевий I IT УААН, ХДЗВА. - Харюв : Магда LTD, 2006. - C. 367 - 396.
11. Коваленко Л. О. Фшансовий менеджмент : навч. по-аб. - 2-е вид., перероб. i доп. I Л. О. Коваленко, Л. М. Ремньо-ва. - К.: Знання, 2005. - С. 115 - 117.
=т
о
<
REFERENCES
Alexander, L. D. "Sucessfully Implementing Strategic Decisions". Long Range Pllanning, vol. 18, 3 (1985).
Andriichuk, V. H. Ekonomika ahrarnykh pidpryiemstv [Economics of agricultural enterprises]. Kyiv: KNEU, 2002.
Basil, D. S. Executive Decisin - Mahig Throurh Simulation. New York: Prentice-Hall, 1960. IU
О
