Конференция Украина. В. С. Лукач (науковий редактор) С. В. Толочко (заступник відповідального редактора)
 Скачать 0.83 Mb.
|
|
Міністерство освіти і науки України Національний університет біоресурсів і природокористування України ВП НУБіП України «Ніжинський агротехнічний інститут» ЗО «Білоруська державна сільськогосподарська академія», Республіка Білорусь ЗО «Поліський державний університет», Республіка Білорусь Варшавський університет наук про життя, Польща Словацький аграрний університет, Словацька Республіка Мендель університет, Чеська Республіка Індустріально - економічний коледж імені академіка Г.Г. Сейткасимова, Республіка Казахстан Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми реалізації Матеріали Міжнародної науково - практичної конференції Частина 2 Стратегия экономического развития Украины: теоретические основы и механизмы реализации Материалы Международной научно - практической конференции Часть 2 The strategy of economic development: theoretical principles and mechanisms of implementation The Materials of International Scientific Conference Part 2 14-15 квітня 2016 року м . Ніжин УДК 330.34(477) ББК 65.5 М 34 Рекомендовано до друку вченою радою ВП НУБіП України «Ніжинський агротехнічний інститут» від 31.03.2016 р. № 8 Редакц. колегія: В.С. Лукач (науковий редактор); С.В. Толочко (заступник відповідального редактора); Н.Г. Царук; В.П. Прадун; О.М. Столяренко; А.В. Іванько; В.П. Литовченко; А.І. Бережняк; Н.В. Лоханько; Г.М. Македон Учасники конференції – науково-педагогічні працівники, наукові співробітники, аспіранти на студенти: Краківського університету економіки; Міжнародного бізнес-коледжу Хетцендор; Варшавського університету наук про життя; Мендель Університету; Казахського економічного університету ім. Т.Рискулова; Академії управління при Президентові Республіки Білорусь; ЗО «Поліський державний університет»; ЗО «Білоруська державна сільськогосподарська академія»; Білоруського державного економічного університету; Національного дослідницького Томського політехнічного університету; Башкирського державного університету; Університету Нархоз; Індустріально-економічного коледжу імені академіка Г.С.Сейткасимова; Національного університету біоресурсів і природокористування України; Національного університету «Львівська політехніка»; Київського національного економічного університету ім. Вадима Гетьмана; Національного авіаційного університету; Національної академії державного управління при Президентові України; Дніпропетровського національного університету імені Олеся Гончара; Сумського державного університету; Харківського державного університету харчування та торгівлі; Херсонського інституту Міжрегіональної Академії управління персоналом; Вінницького торговельно-економічного інституту КНТЕУ; Одеського державного аграрного університету; Житомирського національного агроекологічного університету; ННЦ «Інститут аграрної економіки»; Прикарпатського інституту ім. М. Грушевського МАУП; Черкаського національного університету імені Б. Хмельницького; Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя; Чернігівського національного технологічного університету; Вінницького технічного коледжу; Херсонського державного аграрного університету; Дніпропетровського університету імені Альфреда Нобеля; Запорізького національного університету; Черкаського державного технологічного університету; Одеського національного політехнічного університету; Національного авіаційного університету; Мукачівського державного університету; Університету митної справи та фінансів; ВП НУБіП України «Ніжинський агротехнічний інститут» та ін. Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми М 34 реалізації : у 3-х ч. – Ч.2. / Зб. наук. праць / наук.ред. В.С. Лукач. – Ніжин: Видавець ПП Лисенко М.М., 2016. – 418 с. ISBN 978-617-640-255-8 У збірнику надруковоні доповіді учасників Міжнарожної науково-практичної конференції «Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми реалізації», висвітлено результати наукових досліджень, проведених науково-педагогічними працівниками, науковими співробітниками, пспіратнтами та студентами. Тексти тез друкуються в авторській редакції. Відповідальність за інформацію, подану в науковому дослідженні, несуть автори статей. © ВП НУБіП України «Ніжинський агротехнічний інститут» © автори статей ISBN 978-617-640-255-8 © Видавець ПП Лисенко М.М., 2016 Міжнародна науково-практична конференція «Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми реалізації» 3 НАПРЯМ 2 Економіка і управління підприємствами, галуззю та регіоном Міжнародна науково-практична конференція «Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми реалізації» 211 являться определяющей для сбытовой стратегии. Каналы сбыта могут быть определены как в маркетинговой стратегии, так и в сбытовой стратегии. Таким образом, разработка маркетинговой стратегии позволит предприятию: – значительно расширить клиентскую базу и увеличить объем продаж; – повысить конкурентоспособность продукции или услуг; – создать инструмент массового привлечения клиентов; – выбрать эффективную ценовую и продуктовую политику; – создать механизм контроля маркетинговых мероприятий; – повысить качество обслуживания клиентов. Список использованных источников 1 Федорова М. С. Разработка маркетинговой стратегии предприятия // Молодой ученый. — 2011. — №5. Т.1. — С. 232-234. 2 Сергеева С.Е. Эффективный маркетинг — ключ к успеху компании // Маркетинг в России и за рубежом, 2011. — № 2. — С.114-120. 3 Голубков Е.П. Маркетинг: стратегия, планы, структуры: учебник. — М.: Дело, 2011. — 318 с. 4 Божук С.Г. Маркетинговые исследования. Основные концепции и методы. – СПб.: Вектор, 2011. – 288 с. Макулова Айымжан д.э.н., профессор, Мухаметжанова Жадыра ст.преподаватель, Университет «Нархоз», г.Алматы, Республика Казахстан ПРОГНОЗ ПО МЕТОДУ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ ХОЛЬТА Обеспечение продовольственной безопасности страны, формирование эффективной системы агробизнеса, повышение конкурентоспособности отечественной продукции и наращивание объемов продаж продукции как на внутреннем, так и на внешнем рынке, поддержка сельхозтоваропроизводи- телей является основными приоритетами современной аграрной политики нашего государства. Руководящие работники и специалисты сельского хозяйства с помощью экономико-математических методов и моделей могли бы компетентно и грамотно определить направления развития отраслей сельскохозяйственного производства с учетом потребностей рынка, обеспечить повышение конкурентоспособности сельского хозяйства в целом и получение прибыли каждым сельскохозяйственным предприятием. Напрям 2 «Економіка і управління підприємствами, галуззю та регіоном» 212 Прогноз развития изучаемого процесса на предстоящий промежуток времени проводится на основе создания прогностических моделей экономической динамики путем экстраполяции, т.е. на продлении на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. Однакопрогноз по аналитическому выражению динамического ряда имеет один существенный недостаток, который ведет к большим ошибкам такого метода прогнозирования. Дело в том, что в данном случае прогнозируется только детерминированная составляющая ряда динамики и не учитывается случайный компонент. Чтобы избежать этой ошибки и сделать прогноз более точным, надо отыскать закономерность их изменении во времени. Именно такой подход обеспечивают адаптивные модели. Рассмотренные подходы к прогнозированию дают основание полагать, что успех разработки прогноза зависит от правильного выбора метода прогнозирования. Попытки ряда авторов дать рекомендации по выбору соответствующего метода были безуспешны, так как основывались на субъективных оценках применимости методов к тому или иному объекту прогнозирования. Ни один из них сам по себе не пригоден для всех случаев прогнозной практики. Выбор метода зависит, по нашему убеждению, от следующих факторов: цели прогноза (поставленной задачи); времени упреждения прогноза; специфики объекта прогнозирования; достоверности и полноты исходной информации; ограничений разработчиков прогноза (времени разработки прогноза, алгоритмов, программных средств прогнозирования). В настоящее время одним из наиболее перспективных направлений исследования и прогнозирования одномерных временных рядов считаются адаптивные методы. Важнейшее достоинство адаптивных методов – построение самокорректирующихся моделей, способных учитывать результат прогноза, сделанного на предыдущем шаге. Пусть модель находится в некотором состоянии, для которого определены текущие значения ее коэффициентов. На основе этой модели делается прогноз. Быстроту реакции модели на изменения в динамике процесса характеризует так называемый параметр адаптации. В качестве критерия оптимальности при выборе параметра адаптации обычно принимают критерий минимума среднего квадрата ошибок прогнозирования. На основе рассмотренных особенностей дадим определение группы методов прогнозирования, объединенных общим названием адаптивные. Адаптивными называют методы прогнозирования, позволяющие строить самокорректирующиеся (самонастраивающиеся) экономико-математические модели, которые способны оперативно реагировать на изменение условий путем учета результата прогноза, сделанного на предыдущем шаге, и учета различной информационной ценности уровней ряда. Благодаря отмеченным свойствам адаптивные методы особенно удачно используются при оперативном, Міжнародна науково-практична конференція «Стратегія економічного розвитку України: теоретичні засади та механізми реалізації» 213 краткосрочном прогнозировании. К адаптивным моделям относятся модели Брауна, Хольта, Хольта-Уинтерса, модель авторегрессии и др. У истоков адаптивных методов лежит модель экспоненциального сглаживания (модель Брауна). Экспоненциальное сглаживание применяется к временным рядам, т.е. тогда, когда фактором, от которого зависит переменная прогнозирования У, является время t. В этом методе сглаживания учитывается «старение» данных – в процессе сглаживания больший вес имеют последние данные. Степень влияния последних данных по сравнению с предыдущими задается с помощью специального коэффициента α, который называется коэффициентом (параметром) сглаживанияили фактором затухания.Этот коэффициент принимает значение от 0 до 1. Таким образом, с одной стороны, следует увеличивать вес более свежих наблюдений, что может быть достигнуто повышением α, с другой стороны, для сглаживания случайных отклонений значение α нужно уменьшить. Эти два требования находятся в противоречии. Поиск компромиссного значения параметра сглаживания α составляет задачу оптимизации модели. При прогнозировании производства зерна по Алматинской области были рассмотрены официальные статистические данные за 2004–2014 гг. (во всех категориях хозяйств). Так как разброс данных значительный, коэффициент вариации составляет для этих данных 61%. Поэтому подбор модели для регрессионного прогнозирования будет составлять определенные трудности. Эти трудности устраняются методами адаптивного прогнозирования. Экспоненциальное сглаживание в нашем случае отклоняется, так как прогнозные значения дают одинаковые значения, а также сдвиг вправо сглаженных данных относительно исходных данных. Преодолеть эти недостатки помогает метод сглаживания Хольта. По сглаженным этим методом данным можно как строить функцию регрессии, так и вычислять прогнозные значения. В методе Хольта используются два уравнения, определяющие сглаженные значения ˆ i y и значения трендовой составляющей i T : , , где α, β - два коэффициента сглаживания, заданные независимо друг от друга. Поскольку это коэффициенты сглаживания, то они должны принимать значения из интервала от 0 до 1. Результаты сглаживания методом Хольта и прогноз производства зерна при α=0,1 и β=0,5. Далее определим прогнозные значения для α=0,2 и α=0,3 при постоянном значении коэффициента 0,5 , так как значение этого коэффициента мало влияет на форму и гладкость сглаженных данных, но влияет на наклон прямой, Напрям 2 «Економіка і управління підприємствами, галуззю та регіоном» 214 на которой лежат прогнозные значения. Результаты сравнения прогнозных значений производства зерна при α равном 0,1; 0,2 и 0,3 приведены в табл.1. Таблица 1 Прогнозные значения производства зерна при различных значениях α Годы Пессимистический, α = 0,3 Средний, α = 0,2 Оптимистический, α = 0,1 2015 779,2 802,1 863,5 2016 902,3 996,9 1083,1 2017 1025,7 1120,5 1205,4 Таким образом, прогнозные значения производства зерна находятся при значениях α от 0,3 до 0,1. Список использованных источников 1. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов. – М.: КНОРУС, 2008. – 168 с. 2. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования.– М.: ЮНИТИ– ДАНА, 2003. – 206 с. 3. Makulova A.T, Mukhametzhanova Zh.S., Forecasting production output of JSC RG BRANDS on the basis of the econometric modeling/ International Journal of Applied Engineering Research , Volume 10, Number 20, 2015, ISSN 0973 - 4562, pp40967-40982. Марданов Темирбулат магистр экономики Индустриально-экономический колледж имени академика Г.С.Сейткасимова г. Астана Республика Казахстан ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА В РЕСПУБЛИКЕ КАЗАХСТАН НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ В условиях рыночных отношений туризм является одной из самых динамичных отраслей экономики. Высокие темпы его развития, большие объемы валютных поступлений активно влияют на различные сектора экономики, что способствует формированию собственной туристской индустрии. Важным преимуществом туристской отрасли является то, что при относительно небольших инвестициях позволяет сразу же получать доход, при этом обеспечивается быстрая оборачиваемость средств. Индустрия туризма многогранна и включает в себя множество услуг, созданных для привлечения клиентов: гостиницы, туристские фирмы, клубы, фитнес-центры, спортивные площадки и т. д. Туризм является одним из крупнейших работодателей в мире, обеспечивая работой большое число людей, от специалистов непосредственно |