Journal articles on the topic 'Кореляційно-регресійний аналіз'

У статті розкрито сутність поняття фінансової стійкості підприємства та узагальнено діючі методики її оцінювання. Запропоновано розглянути кореляційно-регресійний аналіз прогнозування фінансової стійкості підприємства на прикладі діючого товариства.

У роботі викладено результати аналізу показників телескопічних навантажувачів вантажопідйомністю 2000 – 4000 кг, які найчастіше використовують для виконання навантажувально-розвантажувальних робіт у сільськогосподарських підприємствах. Сформовано базу характеристик різних моделей телескопічних навантажувачів. Для аналізу авторами обрано наступні характеристики: вантажопідйомність, маса, висота підйому стріли, потужність. Обрані параметри було згруповано у певні групи таким чином, щоб параметри кожної з груп в основному відображали зміни якої-небудь однієї із значущих характеристик вихідних функцій. З використанням кореляційного аналізу встановлено зв'язок між трьома параметрами, обраними для дослідження, а саме: вантажопідйомність і маса; маса та висота підйому; маса і потужність. Додатково розраховано параметри функціональних ознак – енергоємності та енергонасиченості. Для оцінювання впливу деяких факторів на обрані параметри функціональних ознак телескопічних навантажувачів – енергоємність і енергонасиченість виконано регресійний аналіз, що дозволило отримати багатофакторну математичну модель. Отримано рівняння регресії, які розкривають взаємозв’язок енергонасиченості та енергоємності і параметрів потужності та маси навантажувача. Встановлено, що найбільший вплив на енергонасиченість має потужність двигуна, відповідно на показник енергонасиченості – маса навантажувача. Виконаний кореляційно-регресійний аналіз може бути покладений в основу процесу шляхів підвищення ефективності телескопічних навантажувачів для виконання сільськогосподарських робіт, а також проаналізувати вплив основних параметрів навантажувача на функціональні ознаки конструкцій: енергонасиченість, енергоємність, питому потужність, тощо. Ключові слова: навантажувач, ефективність, параметри, кореляція, регресійний аналіз

Стаття присвячена ідентифікації факторів, що виникають у сфері науки та інновацій й впливають на рівень розвитку регіональної економіки. Встановлено, що в Закарпатській області головну роль у зростанні економіки відіграє фактор розвитку наукової сфери за рахунок внутрішніх інвестицій. Підтвердженням слугує проведений кореляційно-регресійний аналіз та багатофакторна модель.

В статті розкрито особливості практичного застосування сучасних інформаційних технологій до здійснення прогнозування макроекономічних процесів на основі економетричних моделей. Для проведення аналізу оцінки впливу макроекономічних показників на динаміку господарської діяльності застосовано економіко-математичні методи, а саме – кореляційно-регресійний аналіз. Здійснено макроекономічне прогнозування показників реального валового внутрішнього продукту за допомогою економетричної моделі з виростанням статистичного пакету Еviews. Використано статистичні дані (таблицю макроекономічних показників), проведено трендовий аналіз. Зроблено висновок про те, що за допомогою економетричного прогнозування можна оцінити майбутні тенденції розвитку економічних процесів. А використання сучасних інформаційних технологій (зокрема, програмного забезпечення Eviews, табличного процесора MS Excel) дозволяє це зробити швидко, наочно та зручно.

Визначено систему чинників мотивації індивідів-працівників та роботодавців у збільшенні обсягу витрат у публічному управлінні персоналом підприємств залізничного транспорту, які складаються з пріоритетних та непріоритетних. На підставі отриманих даних проведено кореляційно-регресійний аналіз залежності показника ефективності використання публічного управління персоналом підприємств залізничного транспорту між факторами, що впливають на його якісний стан.

Для вирішення задач оптимального управління процесом упарювання у виробництві аміачної селітри необхідно мати математичний опис технологічних процесів, які протікають в окремих випарних апаратах. Кінцевою метою дослідження є отримання адекватної математичної моделі процесу випарювання і знаходження оптимального технологічного режиму. Досліджувалась випарна установка, до якої входить випарний апарат з сепаратором для випарювання свіжого розчину аміачної селітри і доупарюючий апарат з падаючою плівкою. Аналіз випарної установки як об’єкта керування дозволив визначити вхідні і вихідні параметри, які характеризують особливості процесу упарювання у різних випарних апаратах. На підставі проведеного аналізу встановлена необхідність розробки моделей для кожного випарного апарату. Для отримання експериментально-статистичних моделей випарної установки був зібраний статистичний матеріал з реального об’єкту управління. Обробка даних проводилась методами кореляційного і регресійного аналізу. На підставі отриманих експериментальних даних проведений багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз для отримання якнайкращих залежностей для оцінки вихідних величин випарних апаратів. Для параметрів, статистичний опис яких гарантує задану надійність, виконаний однофакторний регресійний аналіз. Окрімлінійних моделей аналізувались експоненціальні, гіперболічні, логарифмічні моделі. За підсумками дослідження, встановлено, що не всі дані вхідні параметри мають сильну кореляцію з вихідними параметрами, враховуючи вибраний рівень надійності моделі. Таким чином, частина інформації, отриманої експериментально, виявилася недоступною для аналізу класичними статистичними методами. В результаті порівняння критеріїв адекватності моделей на різних етапах дослідження отримані моделі з високими показниками критеріїв адекватності. При перевірці адекватності отриманих моделей для всіх залежностей відносна похибка результатів не перевищила 2%, що підтверджує значущість отриманих моделей і можливість їх застосування для прогнозуючого управління.

Анотація. Висунуто гіпотезу, яка припускає, що значення показників роботи суб’єктів туристичної діяльності залежать від кількості смертельних випадків від пандемії COVID-19. Метою дослідження є аналізування впливу пандемії COVID-19 на результати роботи суб’єктів туристичної діяльності в регіонах України. Для вирішення завдань використано економетричні методи кореляційно-регресійного аналізу, визначивши при цьому кількісні закономірності та зв’язки між «кількістю суб’єктів туристичної діяльності», «кількістю реалізованих туристичних пакетів», «вартістю реалізованих туристичних пакетів», «кількістю ночівель туристів, що включені до туристичних пакетів», «кількістю обслуговуваних туристів» i «кількістю смертельних випадків від COVID-19». Для моделювання використовувалися статистичні дані з 24-х регіонів України з поділом суб’єктів туристичної діяльності на дві групи: юридичних осіб і фізичних осіб — підприємців. Побудовано парні лінійні рівняння регресії. Для перевірки якості побудованих економетричних моделей визначено такі показники, як: коефіцієнт кореляції, величина випадкової помилки, коефіцієнт еластичності та коефіцієнт детермінації. Для оцінювання статистичної значущості коефіцієнта кореляції розраховано t-критерій Стьюдента, а для перевірки значущості моделі регресії — F-критерій Фішера. Виявлено зниження за усіма аналізованими фінансово-економічними показниками роботи суб’єктів туристичної діяльності в усіх регіонах України 2020 року. Між усіма аналізованими фінансово-економічними показниками роботи суб’єктів туристичної діяльності та кількістю смертельних випадків від COVID-19 виявлено помітний і високий зворотний зв’язок. Результати емпіричного оцінювання наслідків і моделювання характеру впливу епідемії на індустрію туризму допоможе державним органам влади і суб’єктам туристичної діяльності розробити стратегічні напрями дій, спрямовані на нарощування потенціалу та забезпечення фінансово-економічної стійкості ринку туристичних послуг у відповідь на кризу, спричинену пандемією COVID-19. Ключові слова: пандемія COVID-19, суб’єкти туристичної діяльності, туризм, кореляційно-регресійний аналіз, ринок туристичних послуг. Формул: 1; рис.: 0; табл.: 3; бібл.: 26.

Мета. Удосконалити елементи технології вирощування сучасних гібридів кукурудзи та дослідити їх реакцію на використання різних способів поливу. Методи. Під час проведення досліджень використовувались математичні, статистичні та лабораторно-аналітичні методи. Результати. На підґрунтовому краплинному зрошенні площа листкової поверхні у фазу цвітіння становила 34,6 тис. м2/га, а на зрошенні дощуванням – 29,8 тис. м2/га. Середня висота рослин на підґрунтовому краплинному зрошенні була на 35,1 см більшою, ніж на зрошенні дощуванням. Висота кріплення качана була вищою на 14,9 см. Середня урожайність на підґрунтовому краплинному зрошенні становила 12,99 т/га, що на 3,77 т/га більше за цей показник на дощуванні, який становить 9,22 т/га. Кореляційно-регресійний аналіз показав пряму лінійну залежність урожайності від площі листкової поверхні. Значення коефіцієнту кореляції становлять 0,648 для підґрунтового краплинного зрошення та 0,7228 для зрошення дощуванням. Були побудовані емпіричні рівняння залежності урожайності від площі листкової поверхні. Для зрошення дощуванням: Y = 0,2059X + 3,093 (т/га); де X – площа листкової поверхні, тис. м2/га. Для підґрунтового краплинного зрошення: Y = 0,235X + 4,8536 (т/га); де X – площа листкової поверхні, тис. м2/га. Висновки. Встановлено, що впровадження підґрунтового краплинного зрошення в зоні Сухого Степу України може призвести до збільшення площі листкової поверхні кукурудзи у фазу цвітіння на 16,1 % порівняно з дощуванням. Урожайність також збільшилась на 40,89 %. Такі результати дозволяють рекомендувати впровадження систем підґрунтового краплинного зрошення на півдні України при вирощуванні кукурудзи на зерно. За допомогою кореляційно-регресійного аналізу встановлено прямий зв'язок між площею листкової поверхні посівів кукурудзи у фазу цвітіння та урожайністю зерна при різних способах поливу. Побудовані емпіричні рівняння дозволять з деякою точністю спрогнозувати очікуваний урожай у фазу цвітіння кукурудзи.

Мета. Визначити ступінь впливу незалежних один від одного передопераційних чинників на єдиний залежний чинник - тривалість госпіталізації пацієнтів із гострим коронарним синдромом після екстреної ендоваскулярної реваскуляризації міокарда. Матеріали і методи. Зібрано та статистично опрацьовано дані історій хвороб 40 пацієнтів віком до 60 років (1-ша група) та 40 пацієнтів віком 60 років і старше (2-га група). Методом статистичного опрацювання даних обрано кореляційно-регресійний аналіз. Результати. У пацієнтів 1-ї групи на тривалість госпіталізації впливали (в порядку зменшення значущості): передопераційні показники гемоглобіну та гематокриту, рівні тропоніну І та загального холестерину, ступінь оклюзії коронарних артерій, індекс маси тіла, фракція викиду лівого шлуночка та об’єм післяопераційної крововтрати. У пацієнтів 2-ї групи єдиним фактором, що істотно вплинув на тривалість госпіталізації, був вік. Висновки. Предикторами тривалості госпіталізації у віковій групі до 60 років слугують майже всі включені до дослідження незалежні фактори, тоді як у віковій групі 60 років і старше стійка кореляція характерна лише для фактора віку.

The current state of the economy, which is characterized by dynamism, a high degree of environmental uncertainty, significant technological transformations, requires a quantitative assessment of the development of socio-economic processes. In such con-ditions, marketing activities aimed at achieving the goals of the enterprise and meeting the needs of consumers, usually based on the study of markets for individual products, identifying prevailing trends, developing marketing strategies. The ability to predict future prospects increases the success of marketing activities of any enterprise. Therefore, forecasting sales of a product is always a pressing issue. Solving the problem of forecasting plays a crucial role in the processes of both strategic planning and operational management in various fields of science and technology. To ensure competitiveness, domestic analysts use various economic and mathematical methods and models that allow forecasting economic and financial performance of the enterprise, optimize the management system and more. The scientific article considers the process of analysis and econometric modeling for sales of the varicose veins drug (to make this research as objective as possible, the name of the studied drug is conditional – "Veiner"). Correlation-regression and factor analysis of factors that have a direct impact on drug sales is performed. The influence of each factor on the studied variable is estimated and the time series is modeled. In addition, a detailed analysis of the studied indicator (sales of the drug in pieces for three full years) was performed using the autocorrelation function and also the method of the first differences to determine the nature of the time series. The results of econometric modeling allowed to identify the main factors in-fluencing the sale of the medicine drug. After that, short-term and long-term forecasting, based on the obtained results, was carried out. Taking into account that the projected results reproduced accurately enough the actual sales of the drug, it can be said that the used method can be applied to similar researches.Keywords: drug market, drug sales, modeling, time series, correlation-regression analysis, multiple regression, forecasting. В даній статті розглянуто процес дослідження та економетричного моделювання продажів лікарського препарату від варикозу (назва досліджуваного препарату є умовною – «Вейнер»). Проведено кореляційно-регресійний та факторний аналіз чинників, які мають безпосередній вплив на продажі препарату. Оцінено вплив кожного фактору на досліджувану величину і потім проведене моделювання часового ряду. Окрім того, проведено детальний аналіз досліджуваного показника (обсяги продажів лікарського препарату в штуках) за допомогою автокореляційної функції і також методу перших різниць, щоб визначити природу ряду. Результати економетричного моделювання дали змогу виявити головні чинники впливу на продажі лікарського препарату «Вейнер», а також здійснити прогнозування в короткостроковій та довгостроковій перспективі.Ключові слова: ринок лікарських засобів, продажі лікарських препаратів, моделювання, часовий ряд, кореляційно-регресійний аналіз, множинна регресія, прогнозування.

У статті розглянуто фінансовий механізм капіталізації земельних ресурсів сільськогосподарських підприємств у взаємовідносинах з територіальними громадами, етапи його формування. Акцентовано увагу на необхідності ринкової капіталізації земель сільськогосподарського призначення у взаємовідносинах з територіальними громадами. Розглядається й аналізуються методичні підходи у грошовій оцінці земельних ресурсів. Відображено нормативну грошову оцінку земель сільськогосподарського призначення в Україні за сільськогосподарськими угіддями. Проведено аналіз орендної плати щодо використання земель сільськогосподарського призначення за регіонами. Досліджено основні види оцінки земельних ресурсів залежно від мети та методів її проведення. Здійснено аналіз нормативно-правових актів, які регламентують порядок проведення оцінки земельних ресурсів. З’ясовано, що вартість, за якою земельні ресурси відображаються в обліку залежить від способу набуття їх у власність та/або користування, а також від мети їх використання. Встановлено, що в бухгалтерському обліку для оцінки земельних ресурсів використовуються такі види вартостей, як: первісна (історична (фактична) собівартість або справедлива вартість) та переоцінена. У процесі дослідження використано такі основні методи: системно-структурний та абстрактнологічний (для теоретичних узагальнень результатів аналітичних розрахунків і формулювання висновків); аналізу і синтезу (для деталізації об’єкта дослідження через його поділ на окремі складові та зведення результатів їх вивчення в одне ціле); метод порівняльного аналізу (для обґрунтування застосування окремих інструментів регулювання виробничих і управлінських відносин); економіко-статистичний – групування, кореляційно-регресійний аналіз (для виявлення впливу чинників на окремі його критерії); розрахунковоконструктивний (в опрацюванні стратегії розвитку). Доведено, що з формуванням ринку земель питання з нормативної грошової оцінки земель сільськогосподарського призначення набувають нового змісту та потребують подальшого дослідження. Звернута увага на взаємовідносини територіальних громад і сільськогосподарських підприємств щодо наповнення місцевого бюджету платою за використання земельних ресурсів. Визначено капіталізацію земельних ресурсів з поступовою трансформацією їх у капітал задля підвищення ринкової ціни. Виявлено значну диференціацію вартості сільськогосподарських земель у регіонах України за нормативно грошовою оцінкою. Зосереджено увагу на значній недооцінці земельних ресурсів та довгому терміні їх капіталізації. Із метою трансформації земельних ресурсів у фінансові активи обґрунтовано пропозиції щодо удосконалення фінансового механізму капіталізації земельних ресурсів в аграрному секторі. Зокрема, наголошується на системі експертної та нормативно грошової оцінки земель, формування та розвитку інфраструктури ринку сільськогосподарських земель.

В статті досліджено сутність і значення прогнозування основних показників рівня життя населення для формування стійкого економічного розвитку країни. Статистичне прогнозування рівня життя населення є інформаційною базою для визначення цілей та напрямів соціально-економічного розвитку країни, розроблення орієнтовних макроекономічних параметрів та їх обґрунтування, а також прийняття управлінських рішень щодо досягнення бажаного рівня життя населення. Вихідною базою для прогнозування рівня життя населення, визначення основних напрямів розвитку країни є запропонована система статистичних показників рівня життя населення України за 2010–2019 рр. Основними з них є такі макроекономічні показники, як: валовий внутрішній продукт в розрахунку на душу населення, індекс інфляції, середня тривалість життя, індекс людського розвитку, тощо. Методологічною основою дослідження є широко відомий метод кореляційно-регресійного аналізу. Регресійний аналіз проведено на основі побудованих рівнянь тренду для кожної із досліджуваних залежних змінних величин. Зокрема, статистичною базою для прогнозування рівня життя населення в контексті сталого економічного розвитку стали два ключові макроекономічні індикатори – валовий внутрішній продукт у розрахунку на одного зайнятого та оплата праці найманих працівників у розрахунку на одного зайнятого. Обґрунтовано доцільність статистичного прогнозування цих індикаторів для дослідження перспектив розвитку рівня життя в країні. Валовий внутрішній продукт відображає стан економіки в державі і використовується для оцінки результатів виробництва та споживання, темпів економічного зростання, продуктивності праці, а також формує уявлення про загальний матеріальний добробут населення. Рівень заробітної плати як соціально-економічна категорія є основним джерелом доходів зайнятого населення і значною мірою характеризує матеріальний стан членів суспільства. Практичні результати прогнозування рівня життя є основою для обґрунтування та прийняття управлінських рішень щодо подальшого соціально-економічного розвитку країни. Визначено довірчі межі, в яких буде знаходитися обсяг валового внутрішнього продукту в розрахунку на одного зайнятого та оплата праці найманих працівників у розрахунку на одного зайнятого в Україні у 2020 р. Сьогодні в умовах невизначеності і швидких змін внутрішнього та зовнішнього середовища важливо передбачати можливі варіанти розвитку ключових показників рівня життя населення та вміти упередити настання можливих небажаних наслідків і тенденцій світової пандемії, що мала свій початок у 2020 році.

Математична статистика – розділ математики, в якому на основі дослідних даних вивчаються ймовірнісні закономірності масових явищ. Обробки даних, що здійснюється методами математичної статистики, потребують всі галузі досліджень: медицина, біологія, соціологія, математика, фізика, педагогіка тощо. До найважливіших розділів математичної статистики відносять:статистичні ряди розподілу;оцінка параметрів розподілу;закони розподілу вибіркових характеристик;перевірка статистичних гіпотез;дисперсійний, кореляційно-регресійний, коваріаційний аналіз;факторний та кластерний аналіз тощо.Тут розглядається лише один з перелічених розділів математичної статистики – оцінка параметрів розподілу, до яких відносяться такі параметри як математичне сподівання випадкової величини, її дисперсія, середньоквадратичне відхилення, асиметрія, ексцес та гістограма.Статистичні розрахунки без допомоги ЕОМ є складними й потребують використання багатьох таблиць функцій та квантилів стандартних розподілів. Це не сприяє тому, щоб відчути елемент новизни в матеріалі, який вивчається, змінити задовільно умови задач тощо. Використання ж спеціалізованих математичних пакетів під час навчання вимагає досить високого рівня підготовки з математичної статистики.Більшість з існуючих математичних пакетів надають можливість користувачам оперувати з випадковими величинами, в тому числі й пакети, що набули широкої популярності: Excel, Maple, Matlab.Статистика в цих пакетах має свою розвинену систему команд для обслуговування прикладних задач. Команди для статистичних робіт призначені тим категоріям користувачів, котрі потребують середовища, яке дозволяє легко переходити від однієї математичної спеціалізації до іншої, не витрачаючи зайвого часу на трансформацію даних й опанування різноманітних програмних засобів у вигляді набору команд для аналізу даних з обчисленням різноманітних середніх та квантилів, графічного зображення даних у вигляді гістограм та графіків, а також для обробки даних [1].Метою цієї статті є порівняння результатів статистичних обчисленьта побудови гістограми, що здійснено за допомогою згаданих пакетів.Проілюструємо це, здійснивши обробку вибірки, обсяг якої складає 80 значень (табл. 1), за допомогою пакетів Excel, Maple, Matlab. Результати обробки вибірки, наведеної в табл. 1, подано в табл. 2.Таблиця 1Вибірка 13,3913,4613,2613,5913,5413,4213,5313,513,5213,3613,5713,3113,4213,5313,3313,3613,3713,4513,5713,3713,3913,3413,3313,2613,3813,5513,4313,4413,3113,3213,5813,313,6213,3413,6413,5613,5313,2913,513,3413,3713,4413,6613,513,413,2813,4313,413,5113,2413,4413,3313,3313,5813,4313,413,2313,4813,4913,2613,313,3413,5313,2513,5413,513,4213,2813,4513,413,5513,4713,413,5413,4813,2813,3213,3613,3813,31 Таблиця 2Результати обробки вибірки ВручнуExcelMapleMatlabСереднє13,4213,4213.4213.42Дисперсія вибірки0,011362030,01136200,0113620,0114Стандартне відхилення0.106592800,10659280,1065930,1066Асиметричність0,1942020,20170280,1966600,1979Ексцес2,0440198–0,8841312,0698932,0961 Як випливає з результатів обчислень, всі пакети подають однакові результати для математичного сподівання (середнього), дисперсії та середньоквадратичного відхилення.Щодо коефіцієнтів асиметрії та ексцесу, то жоден результат не збігається.Аналіз результатів обчислень показав, що збіг між цими обчисленнями відсутній через різне визначення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу в наведених пакетах.Теоретично коефіцієнт асиметрії, який характеризує несиметричність графіка функції розподілу і визначається як , де m3 – центральний емпіричний момент третього порядку, що визначається як;n – обсяг вибірки;xi – елемент вибірки;– вибіркове середнє, яке визначається як;σ – підправлене середнє квадратичне або стандартне відхилення випадкової величини, яке визначається як.В пакеті Excel коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт асиметрії збігається з теоретичним.Теоретично коефіцієнт ексцесу, який характеризує сплющеність кривої розподілу та протяжність спадів, і визначається як , де m4 – центральний емпіричний момент четвертого порядку, який визначається як ; –3 враховує той факт, що коефіцієнт ексцесу для нормального закону розподілу випадкових величин дорівнює 3.Коефіцієнт ексцесу в пакеті Excel обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт ексцесу обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт ексцесу обчислюється як теоретичний без урахування поправки на нормальний закон розподілу .Для візуалізації відмінностей обчислення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу їх наведено на рис. 1. а бРис. 1. Відмінності обчислення коефіцієнтіва – коефіцієнт асиметрії; б – коефіцієнт ексцесу Результати побудови гістограми для цієї вибірки наведено на рис. 2.З цього рисунку видно, що гістограми, які побудовані вручну та за допомогою систем комп’ютерної математики Maple та Matlab, є однаковими, а побудована за допомогою пакету Excel, має багато відмінностей.Щоб з’ясувати причини такої розбіжності, проаналізуємо межі інтервалів на які поділено варіаційний ряд, що утворено з вибірки.Результати обчислення меж інтервалів, що виконано за допомогою пакету Excel, наведено в таблиці 3.Таблиця 3Межі інтервалів за пакетом Excel BinFrequency13,23113,28375813,33751213,391251413,4451413,49875713,55251513,606256More3 Результати обчислення меж інтервалів, що здійснено за допомогою інших пакетів, наведено в таблиці 4. а) б) в) г)Рис. 2. Гістограми: а – вручну; б – Excel; в – Maple; г –Matlab Таблиця 4Межі інтервалів за іншими обчисленнями BinFrequency13.23 .. 13.27778613.27778 .. 13.325561113.32556 .. 13.373331413.37333 .. 13.421111213.42111 .. 13.46889913.46889 .. 13.51667913.51667 .. 13.564441113.56444 .. 13.61222513.61222 .. 13.663 З порівняння даних з таблиць 3 та 4 випливає, що в пакеті Excel межі інтервалів обчислюються з похибками, а це призводить до неправильного визначення кількості елементів, які потрапляють в ці інтервали.Отже, для того, щоб правильно побудувати гістограму за допомогою пакету Excel, попередньо необхідно обчислити межі інтервалів.Таким чином, під час обчислення статистичних характеристик за допомогою комп’ютерних пакетів необхідно або здійснити попереднє порівняння результатів обчислень, що не завжди зручно, або з’ясувати за якими формулами відбуваються обчислення необхідних параметрів і вжити відповідних заходів для усунення можливих розбіжностей.

Стаття присвячена оцінці та аналізу динаміки капіталовкладень та моделюванню залежності прямих іноземних інвестицій від макроекономічних факторів. У статті проведено порівняльний аналіз тенденцій росту ВВП та капітальних вкладень. Проаналізовано динаміку валових інвестицій в основний капітал у порівнянні з розрахованими нормами. Побудовано кореляційне поле залежності ВВП від валових інвестицій. Встановлено взаємозв’язки між ПІІ та макроекономічними факторами. Проведено кореляційно-регресійний аналіз між факторними ознаками. З’ясовано наявність мультиколінеарності у вихідній базі даних факторних ознак. Побудовано методом головних компонент модель залежності динаміки ПІІ від ВВП та капітальних інвестицій в млн. доларів, середньої заробітної плати в доларах та валового зовнішнього боргу в млрд. доларів. Побудована модель визначає умови, залучення достатнього обсягу прямих іноземних інвестицій.

The economic purpose of correlation-regression analysis is to determine the possible options for product competitiveness management, as well as an assessment of possible ways to achieve the desired result. The developed model can be used to improve planning and increase the level of product competitiveness. The forecast of results, though for the short term, gives the chance to learn about the prospects of obtaining the appropriate level of competitiveness of products in accordance with the degree of application of the impact on it. The forecast is dynamic and adapts to changes based on the latest data. The proposed model can be integrated into the existing decision support system to increase the competitiveness of products. In addition, correlation-regression analysis makes it possible to estimate the current situation using a regression equation. The mathematical reflection of the study of product competitiveness is the economic-mathematical model, which determines its functioning and assessment of changes in its effectiveness in the event of possible changes in the characteristics of economic activity. The parameters of economic models are estimated using the methods of mathematical statistics according to real statistical information. The task of correlation-regression analysis is to construct and analysis of the economic-mathematical model of the regression equation (correlation equation, which reflects the dependence of the resultant feature on several factor features and gives an estimate of the degree of connection density. Using data on the magnitude and direction of action of the analyzed factors, you can get the data that can be obtained to assess the relevant impact on the current level of product competitiveness. That is, such an analysis is a powerful and flexible tool for studying the relationships between product competitiveness indicators. The use of this method makes it possible to better understanding of the level of influence of factors on the competitiveness of products, and, accordingly, learn to manage the processes that take place, as well as more accurately predict their further interaction. These studies are important for the formation and implementation of management decisions to increase the competitiveness of products, because it narrows the choice of indicators with the greatest impact on its level. The ability to determine short-term forecasting of such impacts makes it possible to determine regional perspectives under the conditions of implemented measures.

Мета. Метою дослідження є аналіз стану міжнародної торгівлі туристичними послугами України в сучасних умовах та виявлення ключових факторів її розвитку. Методи. Методами дослідження діалектичний метод наукового пізнання, загальнонаукові методи: аналіз, синтез, систематизація, порівняння, метод відносних величин (для аналізу інформації щодо динаміки, структури та результативності міжнародної торгівлі туристичними послугами), графічний метод (для візуалізації отриманих результатів), методи економіко-математичної статистики та моделювання (для побудови кореляційно-регресійних моделей впливу факторів на розвиток міжнародної торгівлі послугами, що пов’язані з подорожами), абстрактно-логічний метод (для формулювання висновків). Результати. Проаналізовано динаміку експорту, імпорту та сальдо міжнародної торгівлі туристичними послугами України. Проведено оцінку ефективності зовнішньої торгівлі України послугами, пов’язаними з подорожами. Встановлено зниження результативності міжнародної торгівлі туристичними послугами, що виявляється у збільшенні негативного сальдо зовнішньоторговельних операцій, переформатуванні структури зовнішньоторговельного обороту туристичними послугами на користь зростання частки імпорту на 31%, зниженні темпів розвитку туристичної діяльності з 2014 р. через негативні політичні та соціально-економічні явища. Для визначення ключових параметрів розвитку міжнародної торгівлі туристичними послугами України проведено багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз. Отримано регресійну модель залежності результативності зовнішньоторговельних операцій туристичними послугами від політичної стабільності в країні. Зроблено висновок про те, що зміна на 1% індексу політичної стабільності призводить до аналогічної зміни результату міжнародної торгівлі подорожами на 226,58%.

The aim of the study is to conduct a statistical analysis of the modern labor market and adapt a multivariate econometric model of unemployment in Ukraine using the principal component analysis. The paper investigated the current state of unemployment in Ukraine for the last two decades. The dynamics of the unemployment rate and employment of the economically active population in Ukraine is analyzed. The analysis of the structure of the unemployed for reasons of dismissal and the tendency of changes in the size of the working age population is carried out. The gender aspect of the number of the unemployed population is investigated. Comprehensive assessments of the resources of labor potential by regions have been calculated and a rating of regions has been built. The disproportionality behind the Harrington`s desirability function was analyzed taking into account the factors of stimulants and de-stimulants. The rating assessment of unemployment for regional labor markets of Ukraine is given for the gradation of values of the desirability function. The main macroeconomic factors of influence on the level of unemployment in Ukraine have been determined. Structural and correlation-regression relationships have been analyzed. The identification of the model has been carried out. The multivariate unemployment model was adapted. The factorial database was checked for the presence of multicollinearity behind the Ferrer - Glober algorithm based on the criteria: Fisher, Spearman and Student. With the help of component analysis, the study of the relationship between factor variables was carried out. The factor loading matrix was constructed and analyzed. The matrix of the values of the principal components was calculated. The model of unemployment is constructed by the principal component analysis. The model was tested for adequacy, its economic content was analyzed. The residuals (random variables) are estimated to establish the quality of the constructed multivariate model. Dynamic models of factorial variables were built and their values for the next year were estimated. Through the normalized values of estimates of factor variables for dynamic models, the unemployment rate in Ukraine for the future (2021) was calculated.

У роботі систематизовано підходи до трактування поняття «стратегія» та встановлено, що стратегічне планування відіграє важливу роль у забезпеченні функціонування будь-якого підприємства. Планування зовнішньоторговельної стратегії є основним елементом в організації операційно-збутової діяльності підприємства, що займається експортом виробленої продукції, оскільки вона визначає оптимальні значення основних параметрів діяльності на світовому ринку, що має значний вплив на її функціонування та розвиток в подальшому загалом. За результатами аналізу було встановлено, що АПК та металургійна галузь України являються основними експортно-орієнтованими напрямками господарської діяльності. Встановлено, що металургійна галузь стрімко втрачає свою частку у ВВП та експорті країни, що спонукало до детального дослідження галузі. Проведений кореляційно-регресійний аналіз дозволив виявити ступінь впливу зовнішніх та внутрішніх чинників на негативну тенденцію розвитку галузі. Досліджено негативний вплив внутрішніх чинників на операційну та експортну діяльність металургійної галузі та її підприємств, де найбільш загрозливим є використання технологічно-застарілого обладнання, що спричиняє підвищення собівартості продукції, погіршення її якості та зниження конкурентоспроможності на зовнішніх ринках. Досліджено та здійснено оцінку впливу пандемії COVID-19 на діяльність металургійної галузі як учасника світового ринку. Встановлено, що поєднання негативного впливу ряду внутрішніх та зовнішніх чинників спричиняють рецесію експортно-орієнтованої галузі українського господарства, подолати яку можна лише за допомогою удосконалення стратегії зовнішньо-торговельної діяльності, яка має базуватися на врахуванні усіх виявлених негативних факторів впливу. Досліджено основні сценарії розвитку економіки під впливом пандемії, визначені аналітиками McKinsey & Company, та обрано для розробки зовнішньоторговельної стратегії оптимістичний варіант розгортання епідеміологічних подій та світового економічного розвитку. На основі аналізу сценаріїв розвитку світової економіки під впливом пандемії COVID-19 розроблено зовнішньоторговельну стратегію, яка базується на таких структурних елементах: диверсифікація числа постачальників; диверсифікація товарного асортименту; скорочення невиробничих витрат, закриття мартенівських печей та перехід на киснево-конверторний спосіб виплавки сталі; налагодження системи збуту в країни зі зростаючою тенденцією споживання металопродукції; передача логістичних функцій підприємства на аутсорсинг.