Моделювання та аналіз прогнозу динаміки споживання свинини при доході на одну особу вище 1050 грн. на місяць дозволяє стверджувати, що збільшення доходу з 1050 до 1200 грн. дає значно менший приріст споживання свинини (3,1 тис. т), ніж збільшення доходу з 900 до 1050 грн. (14,1 тис. т). Це можна пояснити дією такої властивості споживання, як насичуваність товаром, тобто приріст доходу витрачається не на додаткову кількість свинини, а на інші товари. При доході на одну особу більш ніж 1200 грн. споживання свинини взагалі не змінюється, оскільки відбувається повне насичення споживача цим товаром.
Модифіковану й адаптовану базову імітаційну модель динаміки циклів товарного виробництва Д.Л.Медоуза, що розглядає весь цикл виробництва продукту від витрат на корми до споживання готової продукції населенням, доцільно використовувати для оперативного дослідження кон'юнктури ринків свинини та яловичини з урахуванням особливостей функціонування аграрного ринку України.
У третьому розділі –“Моделювання та прогнозування кон’юнктури національного аграрного ринку з використанням багатомірних статистичних методів ” – проведено моделювання сукупної пропозиції на аграрному регіональному ринку з використанням канонічного кореляційного аналізу; виділено та ранжовано основні фактори утворення кон’юнктури українського аграрного ринку; запропоновано методику прогнозування економічного, внутрішнього виробничого потенціалу та цін продукції ринку тваринництва в Україні.
При прогнозуванні кон'юнктури ринку канонічні кореляції дозволяють виявити фактори, що мають найбільший вплив на сукупний попит та сукупну пропозицію на ринку.
Для економіко-статистичного аналізу сукупної пропозиції на регіональних аграрних ринках з використанням канонічного аналізу на основі статистичного матеріалу, що відображує стан кон'юнктури аграрного ринку Харківської області у 2006 р., сформовано два блоки показників: факторний (17 показників) та результативний (4 показника).
Канонічний кореляційний аналіз дозволив вилучити неінформативні ознаки та виділити три пари змінних, кожна з яких характеризує максимальні зв’язки між відповідними результативними показниками сукупної пропозиції на аграрному ринку Харківської області та обраними факторними ознаками (табл. 2). Вихідні дані Х і Y було приведено до стандартизованого виду, тому коефіцієнти у виразах для канонічних змінних характеризують ступінь впливу відповідних ознак і показників, що дозволило отримати їхні ранжовані послідовності.
Таблиця 2
Пари канонічних змінних, отримані у результаті аналізу сукупної пропозиції на аграрному ринку Харківської області у 2006 р.
| № пари | Пари канонічних змінних |
| 1 | Х = 0,40X 1 –0,12X 2 –0,23X 3 –0,67X 4 –0,38X 8 +0,16X 9 –0,15X 10 –0,20X 11 +0,12X 15 Y = – 0,02Y 1 – 1,05Y 2 +0,13Y 3 – 0,03Y 4 |
| 2 | Х = –1,21X 1 –0,19X 2 +0,79X 3 +0,65X 4 –0,52X 8 +0,48X 9 –0,42X 10 –0,35X 11 +0,07X 15 Y = – 0,42Y 1 + 0,31Y 2 –0,10Y 3 – 0,80Y 4 |
| 3 | Х = 0,57X 1 –0,10X 2 –0,06X 3 +0,11X 4 +0,24X 8 +0,30X 9 –0,11X 10 –1,14X 11 – 0,20X 15 Y = – 0,70Y 1 – 0,30Y 2 +1,38Y 3 – 0,57Y 4 |
Пара № 1. Дуже щільний зв'язок (
) існує між обсягом реалізації молока та молочних продуктів сільськогосподарськими підприємствами (Y
2
), з одного боку, та поголів'ям ВРХ у сільськогосподарських підприємствах (Х
4
), з іншого.
Пара № 2. Щільний зв'язок (
) між змінними другої пари зумовлений впливом площі ріллі (Х
1
) на обсяг реалізації зернових культур сільськогосподарськими підприємствами (Y
4
), а також залежністю обсягу реалізації худоби та птиці (Y
1
) від площі пасовища (Х
3
).
Пара № 3. Суттєвий зв'язок (
) змінних третьої пари свідчить про залежність між площею ріллі (Х
1
) та обсягами реалізації олійних культур сільськогосподарськими підприємствами (Y
3
), а також про залежність обсягу реалізації худоби та птиці (Y
1
) й зернових культур сільськогосподарськими підприємствами (Y
4
) від кількості господарських підприємств (Х
11
).
Підсумовуючи викладене, зауважимо, що розвиток сільського господарства у Харківській області має екстенсивний характер, а аграрна економіка області спрямована на виробництво молока та молочних продуктів і на оброблення землі для вирощування зернових та олійних культур.
Для виділення факторів утворення кон’юнктури аграрного ринку України, які необхідно враховувати при прогнозуванні кон’юнктури, застосовано метод головних компонент та оброблено сукупність об’єктів (25 адміністративних одиниць України), що характеризувались 24 ознаками.
Проведене моделювання на основі методу головних компонент дозволило виділити з великої сукупності факторів лише декілька вагомих, а також дало можливість уникнути суб’єктивізму при визначенні таких факторів. До уваги було взято п’ять факторів (їхні власні числа більші за одиницю), які пояснюють 84,41% ринкових коливань (рис. 2). Для економічної інтерпретації після знаходження простої факторної структури в дослідженні використовувались лише ті факторні навантаження, значення яких більші ніж 0,7.
Перша головна компонента щільно пов’язана з доходами населення (Х 13 ), викидами шкідливих речовин (Х 14 ), споживанням дизельного пального (Х 15 ), перевезенням вантажів автомобільним транспортом (Х 16 ), інвестиціями в основний капітал (Х 18 ), прямими інвестиціями в регіони (Х 22 ), обсягами експорту (Х 20 ) й імпорту (Х 21 ) товарів та часткою продукції малих підприємств у загальних обсягах реалізованої продукції (Х 23 ). Ці ознаки не мають прямого зв'язку з сільським господарством. Тому перша головна компонента може бути проінтерпретована як загальноекономічна ситуація в Україні. Вона пояснює 37,24 % коливань кон’юнктури аграрного ринку.
Рис. 2. Сумарний внесок факторів (головних компонент) у коливання кон’юнктури аграрного ринку.
Друга компонента пов’язана з ознаками: Х 2 – кількість діючих сільськогосподарських підприємств, Х 3 – посівні площі сільськогосподарських культур, Х 6 – валовий збір зернових культур. Найвпливовішими ознаками цієї компоненти є Х 3 та Х 6 , тому третьою компонентою є виробничо-сировинний потенціал рослинництва. Вона пояснює 20,73% коливань кон’юнктури аграрного ринку.
Третя компонента найбільше навантажує ознаки: Х 4 – поголів’я великої рогатої худоби, Х 9 – виробництво молока. Вона інтерпретується як узагальнений фактор розвитку тваринницької галузі сільського господарства і обумовлює 12,25% ринкових коливань.
Четверту компоненту характеризують ознаки: Х 10 – виробництво м’яса, Х 17 – індекси обсягу продукції промисловості. Ця компонента обумовлює 8,30% ринкових коливань і може бути проінтерпретована як стан сфер агропромислового комплексу, які обслуговують сільське господарство.
П’ята компонента пояснює 5,89% ринкових коливань. Вона пов’язана з ознакою Х 19 – індекси споживчих цін, тобто ця компонента є ціновим фактором розвитку сільського господарства.
Слід зазначити, що для прогнозування використовуються різноманітні статистичні методи. В результаті вивчення та використання різних методів прогнозування було зроблено висновок про те, що переваги багатьох методів дослідження часових рядів поєднує Singular Spectrum Analysis (SSA), що у вітчизняній літературі має назву “Гусениця”. Відмінною рисою цього методу є те, що він не вимагає попереднього завдання моделі ряду, але дозволяє розкладати часовий ряд на складові, які можна інтерпретувати як тренд, періодичні компоненти й шум. При цьому не треба заздалегідь знати параметричний вид тренду, а також наявність коливальних компонентів й їхніх періодів.
В ході аналізу вихідні одномірні часові ряди економічного, внутрішнього виробничого потенціалу та цін продукції ринку тваринництва було перетворено в багатомірні, проведено їх дослідження із застосуванням методу головних компонент та подальше відтворення одномірного ряду, а також прогнозування виділених окремих складових вихідного ряду.
Інтерпретація складових часових рядів підтверджується візуальним аналізом одномірних та двомірних графіків головних компонент. На рис. 3 на прикладі ряду виробництва м’яса усіх видів у живій вазі в Україні проілюстровано знаходження пар головних компонент, що відповідають одній гармоніці. Період коливань визначається кількістю вершин багатокутника, отриманого при попарному зображенні обраних головних компонент.
Аналіз власних чисел та головних компонент дозволив виділити їхні пари, що відповідають одній гармоніці з певною довжиною періоду (табл. 3).
Таблиця 3
Виділені складові часових рядів
| Часовий ряд | Виділені складові | ||||||||||
| тренд | 4-річ-на | 3-річ-на | 2-річ-на | річ-на | пів-річна | 8-мі-сячна | 4-мі-сячна | 3-мі-сячна | 2,5-мі-сячна | інші | |
| відповідні головні компоненти | |||||||||||
| Поголів’я овець та кіз | 1 | 2-3 | 4-5,6-7 | 8-9 | 10,11,12 | ||||||
| Поголів’я ВРХ | 1 | 4-5 | 2-3 | 6-7 | 9-10 | 8,11,12 | |||||
| Поголів’я свиней | 1 | 2-3 | 4-5 | 6-7 | 8-9 | 11-12 | 10 | ||||
| Виробництво молока та молочних продуктів | 1 | 2-3 | 4-5 | 9-10 | 6-7 | 8,11,12 | |||||
| Виробництво м’яса усіх видів | 1 | 2-3 | 6-7 | 4-5 | 9-10 | 8,11,12 | |||||
| Виробництво яєць | 1 | 2-3 | 4-5 | 7-8 | 12-13 | 6, 9-11 | |||||
| Середні ціни на молоко та молочні продукти | 1 | 4-5 | 2-3 | 6-7 | 8-9 | 10-14 | |||||
| Середні ціни на худобу та птицю (у живій вазі) | 1 | 2-3 | 4-5 | 6-7 | 8-9 | 10,11,12 | |||||
| Середні ціни на яйця | 1 | 2-3 | 4-5 | 7-8 | 12-13 | 6, 9-11 | |||||
На підставі аналізу отриманих результатів зроблено висновки про наявність сезонних складових практично у всіх розглянутих часових рядах. Циклічні складові (4-річна, 3-річна, 2-річна) присутні у рядах динаміки поголів’я великої рогатої худоби (ВРХ) та свиней, а також у рядах цін на худобу, молоко та молочні продукти.
Прогнозування елементів економічного, внутрішнього виробничого потенціалу та цін продуктів тваринництва аграрного ринку в Україні проведено з використанням програми ”Caterpillar” на базі щомісячних даних за період з січня 2001 р. по червень 2007 р. Розраховані прогнозні значення (табл. 4) були порівняні з офіційними статистичними даними [Статистична інформація [Електронний ресурс] / Держкомстат. України. – Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/].
Таблиця 4
Прогнозні та фактичні значення часових рядів у липні – листопаді 2007р.
| Часовий період | Елементи економічного потенціалу аграрного ринку в Україні | |||||||||
| Поголів'я ВРХ | Поголів'я свиней | Поголів'я овець та кіз | ||||||||
| Значення ряду, тис. гол. | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, тис. гол. | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, тис. гол. | Помил-ка прогно-зу, % | |||||
| про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | |||||
| Липень | 6691,8 | 6762,7 | 1,048 | 8487,9 | 8445,5 | 0,502 | 2074,8 | 2048,8 | 1,269 | |
| Серпень | 6499,1 | 6672,2 | 2,594 | 8530,0 | 8375,5 | 1,845 | 2014,2 | 2016,0 | 0,089 | |
| Вересень | 6388,8 | 6540,9 | 2,325 | 8519,8 | 8281,7 | 2,875 | 1956,8 | 1966,2 | 0,478 | |
| Жовтень | 6305,2 | 6399,0 | 1,466 | 8461,1 | 8250,8 | 2,549 | 1956,2 | 1908,9 | 2,478 | |
| Листопад | 6055,1 | 6223,6 | 2,707 | 8374,6 | 8096,5 | 3,435 | 1867,0 | 1853,9 | 0,707 | |
| МАРЕ | 2,028 | 2,241 | 1,004 | |||||||
| Часовий період | Внутрішній виробничий потенціал аграрного ринку | |||||||||
| Виробництво м’яса усіх видів (у живій вазі) | Виробництво молока | Виробництво яєць | ||||||||
| Значення ряду, тис. т | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, тис. т | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, млн. шт. | Помил-ка прогно-зу, % | |||||
| про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | |||||
| Липень | 184,0 | 189,6 | 2,980 | 1392,7 | 1364,4 | 2,074 | 1272,5 | 1244,6 | 2,243 | |
| Серпень | 213,0 | 200,9 | 6,013 | 1354,8 | 1277,3 | 6,067 | 1246,8 | 1226,9 | 1,622 | |
| Вересень | 216,1 | 211,4 | 2,237 | 1177,1 | 1109,5 | 6,093 | 1049,1 | 1106,6 | 5,197 | |
| Жовтень | 239,5 | 256,1 | 6,486 | 1116,4 | 997,2 | 11,953 | 1080,2 | 1075,3 | 0,456 | |
| Листопад | 280,6 | 266,2 | 5,398 | 835,2 | 827,4 | 0,943 | 959,1 | 984,0 | 2,534 | |
| МАРЕ | 4,623 | 5,426 | 2,411 | |||||||
| Часовий період | Середньомісячні ціни на окремі споживчі товари | |||||||||
| Худоба та птиця (у живій вазі) | Молоко та молочні продукти | Яйця | ||||||||
| Значення ряду, грн./т | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, грн./т | Помил-ка прогно-зу, % | Значення ряду, грн./тис. шт. | Помил-ка прогно-зу, % | |||||
| про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | про-гнозні | фак-тичні | |||||
| Липень | 6434,0 | 6068,1 | 6,031 | 1539,7 | 1471,2 | 4,654 | 265,9 | 288,4 | 7,809 | |
| Серпень | 6767,5 | 7011,5 | 3,480 | 1557,3 | 1573,5 | 1,028 | 257,2 | 257,0 | 0,094 | |
| Вересень | 6765,4 | 7536,2 | 10,228 | 1721,8 | 1777,1 | 3,112 | 274,8 | 311,0 | 11,631 | |
| Жовтень | 6744,9 | 6720,1 | 0,369 | 1678,4 | 2032,2 | 17,410 | 341,7 | 361,0 | 5,357 | |
| Листопад | 6947,9 | 6995,6 | 0,682 | 1741,9 | 2191,1 | 20,499 | 323,2 | 360,0 | 10,214 | |
| МАРЕ | 4,158 | 9,341 | 7,021 | |||||||
Для визначення міри точності отриманого прогнозу використано статистичну оцінку МАРЕ 
, де 
– прогнозне значення часового ряду у t
-му періоді.
На рис. 4 наведено вихідні, відновлені та прогнозні значення виробництва м’яса усіх видів у живій вазі в Україні на останні 6 місяців 2007 р. на базі відновленого ряду для 12 головних компонент.
Рис. 4. Прогноз виробництва м’яса усіх видів (у живій вазі) в Україні на друге півріччя 2007 р. з базою прогнозування 78 місяців.
Проведене дослідження дозволяє стверджувати, що метод аналізу сингулярного спектру дає адекватні оцінки щодо прогнозу показників кон'юнктури ринку.
При прогнозуванні кон’юнктури аграрного ринку особливу увагу слід приділити з’ясуванню закономірностей одночасних змін взаємопов’язаних рядів, таких як обсяги пропозиції та ціни. Для цього метод одномірного SSA розширено на випадок декількох часових рядів, що передбачає їх одночасне розкладання на подібні компоненти.
ВИСНОВКИ
У дисертаційній роботі здійснено теоретичне узагальнення та висунуто нові пропозиції щодо формування методологічних засад статистичного прогнозування кон’юнктури аграрного ринку в Україні. Це дозволило сформувати теоретичні та науково-практичні висновки, що відображають вирішення завдань дослідження відповідно до поставленої мети:
1. Вивчення еволюції поняття “кон’юнктура ринку” та узагальнення теоретичних визначень цього поняття дозволило здійснити його операціоналізацію. Кон’юнктура ринку, окрім поточної ситуації на ринку, включає систему взаємозалежних факторів, що зумовлюють динамічне функціонування ринку та діють з певною періодичністю.
2. Аналіз основних особливостей українського агроринку та розроблені методологічні положення дозволили сформулювати комплекс взаємопов’язаних напрямів дослідження кон’юнктури національного аграрного ринку, обґрунтувати вибір методів статистичного аналізу та визначити систему статистичних показників для його здійснення.
Дослідження такої особливості аграрного потенціалу, як біовиробничий характер його відтворення, дозволило зробити висновок про те, що економічний, внутрішній виробничий потенціал та ціни є специфічними акумулюючими показниками, аналіз динаміки яких дозволяє робити прогнозні оцінки кон’юнктури національного аграрного ринку.
3. На основі вдосконалення концептуального підходу до комплексної диференціації і ранжування економічного та внутрішнього виробничого потенціалу аграрного ринку виокремлені однорідні регіональні зони України.
Запропонована методика групування і ранжування регіонів України дає змогу спеціалістам галузі передбачати можливість дефіциту ресурсів у деяких областях і надлишку в інших, вживати дієвих заходів щодо їхнього зрівноваження, точніше прогнозувати напрями розвитку аграрних регіональних ринків, а також запропонувати статистичне забезпечення для прийняття управлінських рішень щодо їх державного регулювання.
4. Дослідження факторів формування попиту на свинину та яловичину, проведене шляхом модифікації моделі Д.Л. Медоуза та адаптації її до вітчизняних умов, довело нерівномірність приросту споживання м'яса в Україні при зростанні доходів населення та дозволило оцінити граничний рівень доходів, за яким спостерігається граничний рівень попиту на свинину та яловичину, що відображає насичення споживача.
Модифіковану імітаційну модель Д.Л. Медоуза, що розглядає весь цикл виробництва продукту від витрат на корми до споживання готової продукції населенням, доцільно використовувати для оперативного дослідження кон'юнктури ринків свинини та яловичини, а також для аналізу взаємозв'язків між компонентами ринку тваринницької продукції.
5. Проведений статистичній аналіз сукупної пропозиції на регіональному аграрному ринку свідчить про те, що розвиток сільського господарства у Харківській області має екстенсивний характер, а аграрний сектор області спрямований на розвиток тваринництва для виробництва молока та молочних продуктів і на оброблення землі для вирощування зернових та олійних культур.
6. Побудована модель взаємовпливу факторів утворення кон’юнктури аграрного ринку України з використанням факторного аналізу (методу головних компонент) дає можливість сформувати напрями аграрної політики держави з урахуванням системи передбачених факторів, ранжованих за ступенем їхньої значущості та впливу на ринкові коливання.
7. Проведене дослідження динаміки елементів економічного, внутрішнього виробничого потенціалу та цін продукції аграрного ринку в Україні і розрахований внесок складових відповідних часових рядів, що характеризують кон’юнктуру, свідчать про наявність у кожному ряді періодичних складових – циклічної та сезонних.
8. В результаті проведеного аналізу сингулярного спектру часових рядів запропоновано і апробовано методику моделювання і прогнозування виробничого потенціалу аграрного ринку та обсягів виробництва основних видів сільськогосподарських ресурсів в Україні. Розрахована статистична оцінка адекватності й прогностичних властивостей отриманих моделей дозволила обґрунтувати висновок про те, що при короткостроковому прогнозуванні кон’юнктури аграрного ринку високий рівень достовірності прогнозу можна отримати, застосовуючи метод “Гусениця” майже для всіх часових рядів.
9. Проведення багатоваріантних розрахунків відновлення значень часових рядів дозволяє обґрунтувати висновок про те, що при дослідженні кон’юнктури аграрного ринку взаємопов’язані ряди (наприклад, обсяги реалізації продукції та відповідні їм ціни) доцільно прогнозувати з використанням методів аналізу багатомірних часових рядів: MSSA (Multi-Channel SSA), E-EOFs (Extended Empirical Orthogonal Functions) або комплексного SSA (CSSA), якщо вихідні ряди мають схожу структуру, тобто мають періодичну компоненту з тим самим періодом.
Проведене дослідження ілюструє ефективність комплексного використання методів спектрального аналізу часових рядів та методу імітаційного моделювання при прогнозуванні кон’юнктури сучасного аграрного ринку в Україні.
10. У процесі проведеного дослідження розглянуто просту спеціальну кон’юнктуру аграрного ринку в Україні. Доведено, що її можна визначити як кон’юнктуру з короткими хвилями. Великий вплив на ринкові коливання мають сезонні періодики, переважно річні, піврічні та тримісячні.
Комплексний аналіз прогнозу динаміки елементів економічного потенціалу (прогнозується його зменшення), внутрішнього виробничого потенціалу (збільшиться виробництво м’яса, скоротиться виробництво молока, молочних продуктів та яєць) та цін (стрімке зростання) свідчить про суттєве погіршення кон’юнктури аграрного ринку в Україні.
11. В ході проведеного прогнозування кон’юнктури агроринку України за запропонованою методикою та рекомендованими напрямами дослідження національного агроринку було виявлено, що в процесі удосконалення українського агроринку основним ключовим напрямом має стати розроблення стратегії розвитку АПК та його окремих підприємств на базі постійного аналізу факторів утворення кон’юнктури та короткострокового прогнозу кон’юнктури національного аграрного ринку.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
Статті у наукових фахових виданнях
1. Корепанов О.С. Особливості формування кон’юнктури аграрного ринку в Україні // Вісник економіки транспорту і промисловості. №5-6, збірник наукових статей, - Харків: УкрДАЗТ, 2004. – С. 236-240. – 0,31 друк. арк.
2. Корепанов О.С. Аналіз стану та проблем розвитку м’ясопродуктового підкомплексу в Україні із застосуванням методу системної динаміки // Вісник ХНУ № 668, Харків: 2005. – С. 100-104. – 0,45 друк. арк.
3. Корепанов О.С. Економіко-статистичний аналіз сукупної пропозиції на аграрному ринку Харківської області // Вісник ХНУ № 743, Харків: 2006. – С. 119-123. – 0,48 друк. арк.
4. Корепанов О.С. Прогнозування тенденцій розвитку тваринницької галузі в Україні. Вісник Хмельницького національного університету № 2. 2007, Хмельницький: 2007. – С. 187-197. – 0,67 друк. арк.
5. Корепанов О.С. Застосування компонентного аналізу для визначення кон’юнктуроутворюючих факторів аграрного ринку України. Економіка: проблеми теорії та практики: Збірник наукових праць. – Випуск 229: В 4 т. – Т. 1. – Дніпропетровськ: ДНУ, 2007. – С. 250-258. – 0,38 друк. арк.
6. Корепанов О.С. Аналіз диференціації виробництва сільськогосподарської продукції на національному агроринку в регіональному розрізі // Вісник ХНУ № 755, Харків: 2007. – С. 100-107. – 0,58 друк. арк.
7. Корепанов О.С. Статистична оцінка внеску періодичних складових часових рядів при прогнозуванні кон’юнктури аграрного ринку в Україні // Вісник ХНУ № 786, Харків: 2007. – С. 223-230. – 0,50 друк. арк.
Тези доповідей в інших виданнях
1. Корепанов О.С. Анализ конъюнктуры рынка свинины методом системной динамики // Актуальні проблеми соціально-економічного розвитку в умовах ринкових перетворень: Матеріали Всеукр. наук. конф. студентів, аспірантів та молодих вчених у рамках Каразінських читань, присвячених 200-річчю від дня заснування Харківського університету. Харків, 16-17 квітня 2004 р. – Харків, 2004. – С. 148-151. – 0,13 друк. арк.
2. Корепанов О.С. Прогнозування факторів формування кон’юнктури аграрного ринку в Україні // Актуальні проблеми теорії та практики економічного розвитку і міжнародної співпраці: Матеріали Всеукр. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів і молодих учених. Харків, 20-21 квітня 2007 р. – Харків, 2007. – С. 114-117. –
10-09-2015, 16:18