Українською | English

НАЗАДГОЛОВНА


УДК  338.27

 

В. В. Москаленко,

аспірант кафедри макроекономіки та державного управління,

ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»

 

МЕТОДИЧНИЙ ІНСТРУМЕНТАРІЙ ДЛЯ ПРОГНОЗНО-АНАЛІТИЧНОГО ОЦІНЮВАННЯ РОЗВИТКУ ЕКОНОМІКИ НА РЕГІОНАЛЬНОМУ РІВНІ

 

V. Moskalenko,

Postgraduate Student,  Macroeconomics and public administration department

Kyiv National Economic University named after Vadim Getman

 

METHODOLOGICAL TOOLS FOR FORECASTING AND ANALYTICAL EVALUATION OF ECONOMIC DEVELOPMENT AT REGIONAL LEVEL

 

В статті викладено ключові методичні підходи для оцінювання та прогнозування економічного розвитку на регіональному та секторальному рівнях, розроблено матрицю методичних підходів до прогнозування розвитку економіки на регіональному рівні, які гармонізовано з ключовими стратегічними та програмними документами регіону. Акцентовано увагу на нових тенденціях прогнозування на основі неструктурованих даних та практичних аспектах прогнозування економічного розвитку на регіональному рівні. 

 

The article sets out the key methodological approaches for evaluating and forecasting economic development at regional and sectoral levels. The matrix of methodical approaches to forecasting economic development at the regional level, which  are harmonized with key strategic and program documents of the region, was developed. New forecasting trends based on unstructured data and practical aspects of forecasting economic development at the regional level were considered.

 

Ключові слова: прогнозування, економетрична модель, секторальний прогноз, стратегічне планування.

 

Key words: forecasting, econometric model, sectoral forecast, strategy planning.

 

 

Постановка проблеми. Методичні засади прогнозування на регіональному рівні було розроблено та затверджено Міністерством економічного розвитку і торгівлі України понад десять років тому, і, незважаючи на провідну роль регіонів  в формуванні загальнодержавного економічного прогнозу, до сих пір не розроблено нових методичних підходів до прогнозування на регіональному рівні.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблеми прогнозування показників національної економіки розглядалися у роботах таких науковців, як Геєць В.М., Євсєєва О.О., Малиш Н.А., Пакулін С.Л., Згуровський М.З., Скрипниченко М.І., Федулова Л.І.  Методичні підходи до побудови прогнозних моделей економічного розвитку, зокрема питання застосування тих чи інших інструментів моделювання, проаналізовані у працях зарубіжних вчених Тінбергена Я., Вебба Г.Р., Клейна М.В., Маккрекена М.С., Кернота Н., Коена В., Пейна Н.,  Паріджи Д., Голінеллі Р., Фицджеральда Т., Міллера П. та інших. Досвід минулого і практика сучасних процесів показують, що тільки через планування та прогнозування можливе втримання економічної рівноваги і поступальний рух у напрямку вдосконалення ринкової моделі розвитку як в державах Західної Європи та Північної Америки, так і в країнах, що розвиваються чи ступили на шлях реформування командно-адміністративної системи.

Формулювання цілей статті. Метою статті є узагальнення та класифікація методичних підходів до прогнозування на регіональному рівні в контексті розробки ключових стратегічних та програмних документів регіонального розвитку.

Виклад основного матеріалу дослідження. Прогнозування розвитку секторів економіки зміщує фокус уваги економістів на мезорівень – рівень окремого сектору – індустріального, аграрного, будівництва. Ці прогнози мають вужчу цільову аудиторію, в той же час дають можливість зрозуміти, як буде розвиватися та чи інша галузь економіки в найближчий час, де утвориться «вузьке місце» або відбудеться затоварювання.

Значення прогнозування розвитку секторів економіки підвищується із збільшенням деталізації території, для якої економічні прогнози розробляються. Так, макроекономічні прогнози в цілому для країни пропонують абстрактні речі – наприклад, динаміку ВВП, яка може відображати рівномірне зростання кожного сектору або, навпаки, значну диференціацію такого розвитку – від буму в певних секторах до рецесії в інших. Секторальний прогноз тут виступає наче «прожектор» ‑ висвітлюючи окремі аспекти економічного зростання.

Секторальні прогнози мають велике значення для місцевої влади, тому що дають можливість краще зрозуміти локальні економіки – області, або навіть окремого району чи міста. Розуміючи структуру економіки та фактори, що вплинуть на кожний її сектор, можна приймати більш зважені рішення на локальному рівні. Це критично важливо для недиверсифікованих економік – мономіст, де більшість населення працює на одному заводі, або регіонів, які майже повністю залежать від сировинної бази та пов’язаних з нею галузей промисловості [3].

Секторальний прогноз дає можливість оцінити розвиток певної галузі, не враховуючи вплив на неї інших галузей – це те, що зазвичай робиться в прогнозах національної економіки.

Прогнозування розвитку секторів економіки має величезний вплив на інвесторів та інших учасників бізнесу на місцевому рівні. Інвестор, донор міжнародної технічної допомоги, який заходить працювати в регіоні, знає про національне галузеве законодавство та діловий клімат, проте не може самостійно спрогнозувати розвиток галузі, яка потребує інвестицій.

Методика прогнозування розвитку секторів економіки на регіональному рівні може бути заснована на мікроекономічних, крос-секторальних та макроекономічних підходах або поєднувати в собі усі ці компоненти.

Мікроекономічні підходи. Мікроекономічні підході фокусуються на виробництві в певному секторі економіки. Секторальний прогноз, заснований на мікроекономічних підходах, не може ігнорувати і макроекономічну інформацію.

На практиці мікроекономічне прогнозування розвитку сектору економіки можна здійснити двома способами. Нехай Q  це додана вартість певного сектору економіки, S – вектор важливих специфічних для даного сектору змінних (наприклад, минулі значення Q, ціни, інвестиції в галузь і т.д.) та Y–макроекономічна складова. Таким чином, Q може бути спрогнозовано як функція від специфічних секторальних змінних Q=f(S) або беручі до уваги макроекономічне середовище – тоді необхідна нам функція буде виглядати як Q = f (S,Y).

Друга специфікація мікроекономічного методу полягає в тому, що він краще підлаштовується під історичні спостереження, особливо коли динаміка певного сектора відповідає загальним коливанням економічної активності. Навіть за негативної кореляції (сектор поводить себе контрциклічно), прийняття її до уваги покращує якість прогнозу. Але це не означає, що включення до моделі макроекономічного компонента автоматично покращує якість самого прогнозу – для цього потрібно, щоб прогноз змінної Y був сам по собі досить точним – наприклад, коли до уваги беруть світовий попит для прогнозування ВВП маленької відкритої економіки. Таким чином, невдалий прогноз Y може збільшити похибку прогнозування змінної Q [3]

Крос-секторальні прогнози на відміну від прогнозу розвитку окремого сектора дозволяють зрозуміти певні взаємозалежності між окремими секторами, зокрема вплив попиту певного сектора на розвиток суміжних галузей. Кросс-секторальні прогнози будуються на основі матриці входу-виходу. В цілому, для кожного сектора матриця вхід-вихід демонструє:

- скільки продукту в кожному секторі поставляється в цілому за рахунок внутрішнього виробництва та імпорту;

- скільки використовується в секторі, включаючи проміжне споживання;

- остаточні розрахунки: споживання, експорт, основний капітал.

Для кожного сектора розраховується пропозиція як сума проміжного споживання, експорту, амортизації основного капіталу.

Прогнозування розвитку секторів економіки не може не враховувати макроекономічну складову, і тут ми приходимо до наступних основних методів прогнозування. Основні методологічні підходи до економічного прогнозування можна розділити на три групи:

1. Формалізовані методи екстраполяції (з використанням тренду, параметри якого визначені за допомого методу найменших квадратів або ковзної середньої. Параметри тренду можуть також бути визначені за допомогою випереджувальних індексів та експоненціального згладжування).

2. Інтуітивні/експертні методи (інтерв’ю, побудова сценаріїв, «мозковий штурм», метод «Дельфі» та інші методи колективної генерації ідей).

Методи експертних оцінок використовуються для аналізу об’єктів і проблем, розвиток яких повністю або частково не піддається математичній формалізації, тобто для яких важко розробити адекватну модель. Це пояснюється:

- невизначеністю та складністю явищ, що прогнозуються;

- необхідністю кількісно оцінити події, для характеристики яких відсутні необхідна інформація і чітке знання тенденції розвитку ситуації;

- необхідністю враховувати не тільки об’єктивні тенденції розвитку ситуації, а й реакцію учасників подій на рішення, що приймається.

Типовими проблемами, які потребують проведення експертизи, є, наприклад: визначення мети розвитку об’єкта управління; прогнозування; розроблення сценаріїв; генерування альтернативних варіантів розв’язків; розроблення системи кількісних оцінок; визначення рейтингів тощо.

У всіх цих випадках доводиться звертатися до думки експертів. Прогнозоване експертне оцінювання відбиває індивідуальні погляди фахівців стосовно перспектив розвитку об’єкта і базується на мобілізації фахового досвіду та інтуїції.

Методи, які застосовуються в прогнозуванні експертної оцінки, поділяють на індивідуальні й колективні.

Індивідуальні експертні методи засновані на використанні думки експертів-фахівців відповідного профілю незалежно один від одного. Найчастіше застосовуються такі два методи формування прогнозу: інтерв’ю та аналітичні експертні оцінки.

Сутність колективної експертної оцінки для розроблення прогнозів полягає у визначенні узгоджених думок експертів про перспективні напрями розвитку об’єкта прогнозування, сформульовані раніше окремими фахівцями, а також в оцінюванні напрямів розвитку об’єкта, що не може бути визначено іншими методами (наприклад, аналітичним розрахунком, експериментом тощо). До колективної експертизи належать методи: «комісій», «колективної генерації ідей («мозкова атака»)», «Дельфі» та побудова сценаріїв.

Для проведення якісної експертизи необхідні такі умови:

- наявність експертної комісії, яка складається з фахівців, котрі знайомі з об’єктом експертизи і мають досвід експертної роботи;

- існування аналітичної групи, яка професійно володіє технологією організації та проведення експертиз, методами отримання та аналізу експертної інформації;

- можливість отримання надійної експертної інформації;

- коректне оброблення та аналіз експертної інформації.

Виокремлюють такі основні етапи експертизи:

1) формулювання мети експертизи;

2) побудова об’єктів оцінювання або їх характеристик (до початку експертизи цей етап може бути вже виконаний);

3) створення експертної групи;

4) визначення способу експертного оцінювання і способу подання експертних оцінок;

5) проведення експертизи;

6) оброблення та аналіз результатів експертизи;

7) повторний тур експертизи, якщо виникає необхідність уточнення або зближення думок експертів;

8) формування варіантів рекомендацій.

Дані експертизи являють собою сукупність оцінок, що даються кожним експертом кожному з оцінюваних ним об’єктів прогнозування. Ці оцінки виражаються в балах (наприклад, від 0 до 100).

Показником узагальненої думки експертів може бути середнє статистичне значення Мі, величини оцінки певного i-го об’єкта (у балах).

Поряд із показниками відносної важливості досить суттєвим є визначення ступеня узгодженості думок експертів. Шляхом розрахунку дисперсії  оцінок, даних i-му направленню досліджень, і середньоквадратичного відхилення цих оцінок визначається коефіцієнт варіації Vi . Чим менше значення Vi , тим вище ступінь узгодженості думок про відносну важливість i-го об’єкта.

Показником ступеня узгодженості думок експертів про відносну важливість сукупності всіх запропонованих до оцінок об’єктів служить коефіцієнт конкордації w. Коефіцієнт конкордації може приймати значення в межах від 0 до 1. У разі повної узгодженості поглядів експертів w = 1. Зміна w від 0 до 1 відповідає зростанню ступеня узгодженості поглядів експертів.

Про ступінь узгодженості поглядів кожного експерта з усіма іншими наочне уявлення дає багатокутник, кожна вершина якого відповідає певному експерту, а лінії, що поєднують певну вершину з іншими, — коефіцієнтам парної рангової кореляції. Коефіцієнт парної рангової кореляції може приймати значення – 1 ≤ ρ ≤ +l.. Значення ρ = +1 відповідає повній узгодженості поглядів двох експертів. Значення ρ= –1  показує, що думка одного експерта протилежна погляду іншого.

Багатокутник дозволяє також визначити групу експертів, усередині якої узгодженість поглядів велика, тоді як між групами існує неузгодженість.

Чим нижчий рівень статистичної значущості показника узгодженості поглядів експертів, тим більша ймовірність того, що існує невипадкова узгодженість поглядів експертів.

Експертні методи набувають вагомого значення в сучасних умовах за необхідності розробки прогнозів на довгострокову перспективу. Взагалі, при збільшенні горизонту прогнозування вага експертних оцінок збільшується.

Вдалим  прикладом проведення якісного прогнозування експертним шляхом може служити робота «Форсайт економіки України: середньостроковий (2015-2020) та довгостроковий часові горизонти (2020-2030) за редакцією М.З. Згуровського. З використанням методу Делфі виявлено головні кластери нової економіки України, які можуть забезпечити успішну інтеграцію країни в міжнародну кооперацію праці на зазначених часових горизонтах. Застосування методології сценарного планування та SWOT-аналізу дозволило побудувати групу сценаріїв розвитку майбутньої економіки України включно до 2030 року. Ці сценарії можуть використовуватися людьми, що приймають рішення на рівні держави, інституціями громадянського суспільства та міжнародними організаціями для розроблення раціональної політики та конструктивних планів соціально-економічного розвитку України на середньострокову і довгострокову перспективу [5].

Ще одним прикладом використання експертних методів при побудові прогнозів розвитку економіки може бути Консенсус-прогнози, що регулярно розробляються Міністерством економічного розвитку України. Консенсус прогноз – це зважена думка експертів від банківської, індустріальної, сервісної сфери, сектору публічного управління щодо ключових макроіндикаторів розвитку на найближчий квартал: інфляції, обсягів виробництва, валютного курсу і т.д.

Загалом, в системі державного управління України експертні методи посідають лідируючі позиції – вони використовуються набагато частіще, ніж аналітичні або формалізовані.

3. Аналітичні (економіко-математичне моделювання, імітаційне моделювання, використання кореляційно-регресійних моделей та ін.).

Однією з найпоширеніших методик прогнозування, що дає високоточні результати на короткостроковому горизонті є економетричне моделювання.

Макроекономічна (макроеконометрична) модель – це кількісне представлення економічного процесу однією або кількох країн. Модель може включати в себе декілька рівнянь та дозволяє аналітику вивчати поведінку економічних суб’єктів, коли між ними відбуваються різнонаправлені на різнофакторні відносини. Крім того, модель створює дані, які краще пояснюють економічну історію та прогнозують майбутній розвиток.

Макроекономічні моделі розробляються та підтримуються державними установами, банківським сектором або іншими приватними агентами - інвестиційними та страховими компаніями, корпоративним сектором. Вони можуть бути використані для цілей прогнозування, як на короткостроковому горизонті, так і на довгостроковому. Модель також слугують для експериментів з різними припущеннями, що стосуються міжнародного чи внутрішнього середовища, так само як і для вибору інструментів економічної політики.

Незважаючи на те, що моделі є чудовим інструментом для прогнозистів та аналітиків, вони також є складними інструментом, маніпулювати яким необхідно дуже обережно. Метод «натисни на кнопку» - тобто забезпеч модель останніми даними і  дай їй працювати, в кращому випадку призведе до неінформативного результату, в гіршому - введе в оману та спрогнозує нечіткі прогнози. Розуміння властивостей моделі, її внутрішньої логіки  та її обмежень так само важливо, як і побудова моделі.

Рівняння, що використовуються в математичному моделюванні, можна умовно розділити на три групи:

1. Рівняння «поведінки» - вони описують, як економічні агенти  поводяться щодо  споживання, інвестицій, ціноутворення і так далі. Специфікація моделі зазвичай визначається економічною теорією, принаймні, до певної міри. Найчастіше їх параметри оцінюють таким чином, щоб гарантувати, що рівняння відповідає  історичним даним наскільки це можливо. Але навіть коли вони добре підходять, завжди залишається деяка різниця між фактичними спостереженнями і значеннями, що передбачаються моделлю.

2. Розрахункові тотожності: вони виникають з національних визначеннях рахунків. Наприклад, дефлятор, який дорівнює співвідношенню номінального та реального значення валового внутрішнього продукту, або платіжний баланс. На відміну від поведінкових рівнянь, розрахункові тотожності є досить точними, навіть тоді коли існує статистична похибка – тоді вона позначається як змінна.

3. Технічні тотожності. Деякі співвідношення між змінними не є ні розрахунковими, ні поведінковими. Зазвичай це рівняння, що описують важливі функції, які не можна виміряти безпосереднім спостереженням – наприклад, виробнича функція.

Економетричне моделювання використовується в практиці регіональної економічної політики країн Європи, Канади, США. Так, наприклад, проект міжнародної технічної допомоги «Розбудова спроможності до економічно обґрунтованого планування розвитку областей та міст України» (Канада) пропонує використовувати для прогнозування факторну методику – всі галузі регіональної економіки при цьому діляться за тим принципом, який фактор є вирішальним в їхньому розвитку. Так, для сільського господарства це історичний фактор, для промисловості – стан зовнішніх ринків – споживачів продукції, для сфери послуг – демографічний потенціал.

Розуміючи важливість практичного підходу до формування методик прогнозування на регіональному рівні, автором розроблено матрицю методик прогнозування секторів економіки на регіональному рівні з врахуванням горизонту планування та особливостей державного управління регіональним розвитком (рис. 1.).

  

Часовий горизонт

Теперішній час

1 рік

2-3 роки

5-10 років

10 і більше років

Методичні підходи

Ретроспек-тивний аналіз
Наукастінг

Екстраполяція

Моделювання
Bridge-model прогнозування

Експертні методи

Експертні методи

Форсайт
(як різновид експертного методу)

Математичний інструментарій

Експоненційне згладжування

МНК

Кореляційно-регресійний аналіз

Випереджувальні індекси

Декомпозиція тренда

ARIMA-моделі (autoregressive integrated moving average)

VAR (vector autoregressive)- моделі

ARCH (autoregressive conditional heteroscedasticity), GARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) моделі

Імітаційне моделювання

Економічний компонент

Моделювання на основі попиту (неокейнсіанські моделі), RBK, DSGE, CGE

Фільтр Ходрика-Прескотта

Виробнича функція

Довгострокові неокласичні моделі

Формалізовані методи екстраполяції

3

3

2

2

1

Інтуїтивні/експертні методи

1

1

2

3

3

Аналітичні

3

3

2

2

1

Державне управління на регіональному рівні: документи

Аналітичні звіти
Рішення колегій

Програма соціально-економічного розвитку на один рік

План реалізації регіональної стратегії розвитку

Стратегія розвитку регіону

Форсайт регіональної економіки* 

Рис. 1. Матриця методичних підходів до прогнозування розвитку секторів економіки на регіональному рівні

(розробка автора)

 

Прогнозування в сучасному вигляді не може будуватися на елементарних моделях чи найпростіших розрахунках – воно потребує складного математичного інструментарію і відповідного програмного забезпечення. Зупинимось на основних програмних продуктах, які стануть у нагоді при побудові економетричних моделей та оцінці прогнозів.

З декомпозицією тренда та очисткою його від сезонного фактору чудово справляється статистичний пакет Demetra, що використовується в практиці Євростата та Державної служби статистики України в якості ключового для отримання чистих даних тренду та сезонної складової.

Аналогічні функції може також виконувати пакет Eviews, який представляє собою пакет економетричних інструментів для статистичного аналізу часових рядів та згрупованих даних.

З кластерним аналізом економіки непогано справляється платформа Deductor, на базі якої створюються закінчені аналітичні рішення. Платформа орієнтована на застосування експертами в різних предметних областях, дозволяє обробляти будь-яку структуровану табличну інформацію

MATLAB - пакет прикладних програм для вирішення задач технічних обчислень і однойменна мова програмування, що використовується в цьому пакеті. MATLAB використовують більше мільйона інженерних і наукових працівників, він працює на більшості сучасних операційних систем.

Все більшої популярності останнім часом набуває думка при вирішенні аналітичних проблем (а прогнозування – це свого роду аналітична проблема) у поєднанні аналітичних інструментів та інструментів програмування. Бізнес-аналітика потребує не тільки вказати, де проблема існує а й дати алгоритм її найефективнішого вирішення – тут на допомогу приходять мови програмування – R, Python.

Висновки.  В системі методів прогнозування економічного розвитку на регіональному рівні можна виокремити економетричне моделювання, експертні методи, методи екстраполяції. Пропорції застосування цих методів залежить від багатьох чинників: горизонту планування, споживачів прогнозної інформації, необхідності впровадження прогнозів в документи стратегічного та програмного характеру. Подальші перспективи наукових досліджень з цієї проблематики стосуватимуться адаптації сучасних методик прогнозування до умов регіонального розвитку в Україні. 

 

Список літератури.

1. Закон України «Про засади державної регіональної політики» від 05.02.2015 №156-VIII/ Верховна Рада України. – Офіц. вид. – К.: Голос України, №39, 2015. – (Бібліотека офіційних видань).

2. Постанова  Кабінету Міністрів України від 26.04.2003 №621 «Про розроблення прогнозних і програмних  документів економічного і соціального розвитку та складання проекту державного бюджету»/ Кабінет Міністрів України. – Офіц. вид. – К.: Офіційний вісник України, №18, 2003. – (Бібліотека офіційних видань).

3. Carnott N. Economic forecasting and policy. / Carnott N., Coen V., Tissot B. – CPI Antony Rowe, Chippenham and Eastbourne. ‑ Second edition. – 2011.

4. Геєць В. М. Секторальні моделі прогнозування економіки України / В. М. Геєць, М. І. Скрипниченко, С. С. Шумська, В. В. Дем'яненко, Г. Б. Лебеда, Л. Я. Снігир, М. П. Соколик; ред.: В. М. Геєць; НАН України. Ін-т екон. прогнозування. - К.: Фенікс, 1999

5. Мамонова В. В. Роль прогнозування в плануванні економічного і соціального розвитку територій [Електронний ресурс] / В. В. Мамонова // Актуальні проблеми державного управління. - 2012. - № 1. - С. 18-25. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/apdy_2012_1_4

6. Пашута М. Т. Прогнозування та програмування економічного і соціального розвитку : навч. посіб. /  Пашута М.Т.  – К. : Центр навч. літ-ри, 2005. – 408 с.

7. Скрипниченко М. І. Моделі ідентифікації макроекономічних дисбалансів в Україні [Текст] : [монографія] / [Скрипченко М. І. та ін.] ; за ред. д-ра екон. наук Скрипченко М. І. ; Нац. акад. наук України, ДУ "Ін-т економіки та прогнозування НАН України". - Київ : [б. и.], 2015.

8. Тернова І.А. Особливості узгодження секторального та просторового розвитку регіонів / І.А. Тернова // Ефективна економіка. – 2014.  Режим доступу до журн.: http://www.economy.nayka.com.ua

9. Федулова Л. І. Технологічний імператив стратегії соціально-економічного розвитку України : монографія / Л. І. Федулова, Ю. М. Бажал, В. Л. Осецький, О. Ф. Михайленко, С. В. Захарін, І. А. Шовкун, В. К. Хаустов, Г. О. Андрощук, Ю. А. Радченко, І. Г. Яненкова; НАН України, Ін-т економіки та прогнозування. - К., 2011

 

References.

1. The Verkhovna Rada of Ukraine (2015), The Law of Ukraine "On Principles of regional policy On Principles of regional policy", available at: http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/156-19 (Accessed 05 February 2015)

2. Cabinet of Ministers of Ukraine (2003), “Resolution " On the development of forecast and program documents of economic and social development and the drafting of the state budget ",  Ofitsijnyj visnyk Ukrainy, vol. 18., p. 64.

3. Carnott, N., Coen, V. and Tissot, B. (2011).  Economic forecasting and policy. 2nd ed, CPI Antony Rowe, Chippenham and Eastbourne

4. Heiets', V. M., Skrypnychenko, M. I., Dem'ianenko, V. V., Lebeda, H. B., Shums'ka, S. S., Snihyr, L. Ya. and Sokolyk, M. P. (1999), Sektoral'ni modeli prohnozuvannia ekonomiky Ukrainy [Sectoral models of forecasting of economy of Ukraine], Feniks, Kyiv, Ukraine

5. Mamonova, V. V. (2012), “The role of forecasting in planning of economic and social development of territory”, Aktual'ni problemy derzhavnoho upravlinnia, vol. 1, pp. 18-25

6. Pashuta, M. T. (2005), Prohnozuvannia ta prohramuvannia ekonomichnoho i sotsial'noho rozvytku [Forecasting and programming of economic and social development], Tsentr navch. lit-ry, Kyiv, Ukraine

7. Skrypnychenko, M. I. (2015), Modeli identyfikatsii makroekonomichnykh dysbalansiv v Ukraini [Models of identification of macroeconomic disbalances in Ukraine], Nats. akad. nauk Ukrainy, Kyiv, Ukraine

8. Ternova, I.A.(2014), “Features of harmonization sectoral and spatial development of regions”, Efektyvna ekonomika, available at: http://www.economy.nayka.com.ua

9. Fedulova, L. I., Bazhal, Y. M., Osets'kyj, V. L., Mykhajlenko, O. F., Zakharin, S. V., Shovkun, I. A., Khaustov, V. K., Androschuk, H. O., Radchenko, Y. A. and Yanenkova, I. H. (2011), Tekhnolohichnyj imperatyv stratehii sotsial'no-ekonomichnoho rozvytku Ukrainy [The technological imperative of strategy for socio-economic development of Ukraine], NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine

 

Стаття надійшла до редакції 20.12.2016 р.

 

bigmir)net TOP 100

ТОВ "ДКС Центр"