ПОСТРОЕНИЕ КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ СХЕМЫ ГРУППИРОВКИ ОБЛАСТЕЙ УКРАИНЫ ПО МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИМ ПАРАМЕТРАМ В СТРОИТЕЛЬНОМ СЕКТОРЕ
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Економіка та управління національним господарством
УДК 330.101.541(477.1–01):69
Построение концептуальной схемы группировки областей Украины
по макроэкономическим параметрам в строительном секторе
2014 Залунина О. М.
УДК 330.101.541(477.1–01):69
Залунина О. М.
Построение концептуальной схемы группировки областей Украины по макроэкономическим параметрам
в строительном секторе
В статье рассмотрен методологический подход к мониторингу строительной сферы который помог бы разрабатывать мероприятия по ограни-
чению возможности возникновения критических состояний строительства на территории и отвечал бы требованиям доступности, гибкости,
адаптивности к практическому применению в современных условиях. Предложена концептуальная схема группировки областей Украины по ма-
кроэкономическим параметрам. Алгоритм кластеризации областей с использованием гиперсфер в качестве решаемого правила позволяет ис-
пользовать его в режиме автоматической классификации не только для областей Украины, но также для фирм и строительных предприятий.
Ключевые слова: строительная отрасль, схема группировки, макроэкономические параметры, внешняя среда строительных предприятий
Табл.: 1. Формул: 14. Библ.: 25.
Залунина Ольга Михайловна – кандидат технических наук, доцент, доцент, кафедра менеджмента, Кременчугский национальный университет
им. М. Остроградского (ул. Первомайская, 20, Кременчуг, 39600, Украина)
Email: olvialavina@yandex.ru
УДК 330.101.541(477.1–01):69 UDC 330.101.541(477.1–01):69
Залуніна О. М. Побудова концептуальної схеми групування Zalunina O. M. Creation of Ukrainian Regions Grouping Conceptual
областей України за макроекономічними параметрами Framework According to Macroeconomic Parameters
в будівельному секторі in the Construction Sector
У статті розглянуто методологічний підхід до моніторингу буді- The article describes the methodological approach to monitoring the con-
вельної сфери, який допоміг би розробляти заходи щодо обмеження struction sector, which would help to develop measures to reduce the inci-
можливості виникнення критичних станів будівництва на терито- dence of critical conditions for the construction on territory and meeting the
рії і відповідав би вимогам доступності, гнучкості, адаптивності до requirements of availability, flexibility, adaptability to practical application
практичного застосування в сучасних умовах. Запропоновано концеп- in modern conditions. A conceptual diagram of Ukrainian regions grouping
туальну схему групування областей України за макроекономічними according to macroeconomic parameters is offered. Clustering algorithm
параметрами. Алгоритм кластеризації областей з використанням гі- using hyperspheres areas as decision rules can be used in the automatic
персфер як правила, що вирішується, дозволяє використовувати його classification not only in Ukraine, but also for companies and construction
в режимі автоматичної класифікації не лише для областей України, enterprises.
але також для фірм і будівельних підприємств.
Key words: construction industry, grouping scheme, macroeconomic param-
Ключові слова: будівельна галузь, схема групування, макроекономічні eters, the external environment of construction enterprises
параметри, зовнішнє середовище будівельних підприємств
Tabl.: 1. Formulae: 14. Bibl.: 25.
Табл.: 1. Формул: 14. Бібл.: 25.
Zalunina Olha M. – Candidate of Sciences (Engineering), Associate Profes-
Залуніна Ольга Михайлівна – кандидат технічних наук, доцент, до- sor, Associate Professor, Department of Management, Kremenchuk Mykhailo
цент, кафедра менеджменту, Кременчуцький національний універ- Ostrohradskyi National University (vul. Pershotravneva, 20, Kremenchuk,
ситет ім. М. Остроградського (вул. Першотравнева, 20, Кременчук, 39600, Ukraine)
39600, Україна)
Email: olvialavina@yandex.ru
Email: olvialavina@yandex.ru
Введение. Экономические кризисы оказывают воз- Отсутствие методологического подхода к монито-
действие на все сферы экономики, а строительная от- рингу строительной сферы требует выработки методики,
расль выступает своеобразным индикатором глубины которая помогла бы разрабатывать мероприятия по огра-
кризиса. При этом, чем сильнее кризисные явления в ничению возможности возникновения критических состо-
экономике, тем медленнее в последующем строительная яний строительства на территории и отвечала бы требова-
отрасль выходит на свой докризисный уровень развития. ниям доступности, гибкости и адаптивности к практиче-
Для объективных оценок необходимо проведение объ- скому применению в современных условиях [1].
емных исследований состояния строительной отрасли, Вопросы бизнес-взаимодействия и инноваций в стро-
определение факторного поля, которое формирует темпы ительстве вызывают интерес у зарубежных ученых [2 – 4],
развития и стабильное функционирование строительных рассматривающих сложные строительные системы и по-
предприятий. Это, в свою очередь, требует разработки следовательность принимаемых управленческих решений.
системно-теоретических, информационных и методиче- Свой вклад в изучение отечественных особенно-
ских основ. стей строительных предприятий и анализ строительной
Проблеми економіки № 4, 2014 91Економіка та управління національним господарством
отрасли внесли В. В. Акимов, И. Ансофф, А. М. Асаул, решений. Предположение о возможности повышения точ-
И. Б. Ефименко, Г. М. Рыжакова, Р. Б. Тян, С. А. Ушацкий, ности кластеризации при использовании найденных не-
В. Г. Федоренко, Е. В. Федорова, Е. В. Бондаренко и др. противоречивых агрегатов признаков основано на резуль-
Связь структурной трансформации экономики и анализа татах, в соответствии с которыми точность получаемых
регионального развития в строительной сфере обусловле- результатов увеличивается с понижением размерности
на формированием макроэкономических пропорций. пространства признаков.
Несмотря на высокий уровень достигнутых научных Существуют разработанные зарубежные концепции
результатов в методах оценки функционирования строи- регионального развития [15; 16], основанные на создании
тельного сектора, нерешенными остались вопросы мони- кластерных структур, что подтверждает целесообразность
торинга для управленческих решений и постановки целей, кластеризации областей.
которые предусматривают разные периоды планирования Установив факторное поле строительного сектора
деятельности строительных предприятий [1]. области, по аналогии с [17] построим модель кластериза-
Основной целью работы является построение кон- ции областей Украины на базе теории распознавания об-
цептуальной схемы группировки областей Украины в стро- разов.
ительном секторе по макроэкономическим параметрам. Методы распознавания образов нашли применение
Определение строительного потенциала Украины во многих сферах производства и науки. При проблеме
базируется на интегральных показателях отдельных отрас- распознавания образов появилось очень много предполо-
лей промышленности [5; 6]. жений о возможности построения алгоритмов, способных
В настоящее время увеличился спектр факторов, к самообучению, т. е. к самопроизвольному разделению
формирующих и характеризующих функционирование объектов на образы без помощи учителя [18; 19].
территории. Развитие исследований в области распознавания
Оценка областей Украины по деловой активности образов активизировали появление гипотезы компактно-
в строительном секторе начинается с определения фактор- сти. Определенным образам соответствуют компактные
ного поля, влияющего на стабильность функционирования множества в пространстве выбранных свойств. На осно-
строительных организаций [7]. ве данной гипотезы можно предположить: существуют
Аналогом разбивки областей на классы может быть компактные множества областей Украины в пространстве
принят подход, используемый при разбивке регионов по свойств, описывающих состояние строительной системы
инвестиционной привлекательности. Рядом авторов [8 – территории.
13] предложена разбивка регионов Украины по инвестици- В основу разделения объектов по степени схожести
онной привлекательности. Однако предложенный подход положены методы нумерического анализа. Наиболее про-
не учитывает факторов влияния современного периода стым методом является определение количества сходных
и базируется на субъективных оценках. и несходных признаков для вычислений каждой пары фак-
Система учитываемых в этих целях оценочных по- торов к общему количеству признаков. Иными словами,
казателей не может быть в полной мере использована для определяется мера сходства между кодированными описа-
региональной дифференциации в рамках Украины, т. к. ряд ниями факторов.
показателей, формирующих условия строительной систе- Затем области размещают по группам (кластерный
мы, носят общегосударственный характер. анализ, анализ групп, кластеринг, формирование феноме-
Кластеризация областей Украины оценивалась на нов, таксономия). Для оценки попарного сходства обла-
основе их ранжирования в следующем пространстве при- стей и привлекательности строительных проектов могут
знаков: быть использованы различные коэффициенты, предложен-
территориальные характеристики – протяжен- ные зарубежными учеными, такими как: Rogers, Tanimoto,
ность, площадь, население, инвестиционные про- Silvestri, Lockhart, Hamman, Socal, Sneath, Hill и др.
екты, строительные объекты, недвижимость; [20 – 24].
энерго-экономические характеристики – товар- При рассмотрении методов попарного сходства об-
ный выпуск, товарный отпуск электроэнергии, ластей могут использоваться коэффициенты ассоциации,
балансовая прибыль, рентабельность электро которые основаны на сравнении двух множеств признаков
энергии, задолженность потребителей, технико- для какой-либо пары областей Украины и выражаются че-
экономические показатели ТЭС и АЭС, длина рез количество расхождений и совпадений в рассматри-
ЛЭП по уровням напряжения, протяжённость же- ваемых признаках. В настоящее время имеется несколько
лезных и автомобильных дорог; методов расчета коэффициента ассоциации. По этому ме-
строительная характеристика региона – произ- тоду индекс сходства между объектами вычисляется путем
водство строительных материалов, строительная подсчета общих свойств. Чтобы получить кластеры, Снит
техника, строительно-монтажные работы, трудо- (Sneath) использовал метод «одинарной связи». При этом
устройство в строительной отрасли, территория. каждый объект сравнивался с другим или группой объек-
Рассмотренный автором алгоритм и полученный тов, с которыми он был схож. Расчет по методу Снита про-
результат в [14] позволяет не только сделать вывод о на- изводится по формуле:
личии непротиворечий взаимосвязи между показателями,
формирующими привлекательность территории для стро- m
S jk = , (1)
ительных проектов, но и построить более точную класте- n
ризацию областей Украины для принятия управленческих
92 Проблеми економіки № 4, 2014Економіка та управління національним господарством
где Sjk – коэффициент ассоциации; Коэффициент таксономического расстояния. Этот
k – сравниваемые признаки объекта; коэффициент называется евклидовым расстоянием
m – количество совпадающих факторов; и определяется по формуле:
n – общее количество рассматриваемых факторов.
Юла предложил следующую формулу для вычисле- (11)
ния коэффициента ассоциации:
i = 1, n ,
n1.1n0.0 − n1.0n0.1 k = 1, n ,
S jk = , (2) j = 1, n .
n1.1n0.0 + n1.0n0.1
где dik – показатель расстояния;
где n0.0 – количество совпадающих отрицательных при- xij – численное значение признака для k-объекта.
знаков; В этом случае каждый объект рассматривается как
n1.1 – количество совпадающих положительных при- точка в n-мерном пространстве признаков, в котором име-
знаков; ется столько измерений, сколько исследуемых признаков
n1.0 – количество несовпадающих отрицательных [20 – 22].
признаков у первого объекта; Анализ нумерических методов, показывает, что ис-
n1.1 – обратная комбинация. пользование различных нумерических методов при реше-
Формулы (1) и (2) легко сравнить, так как n1.1 + n0.1 = нии задач классификации в различных отраслях при ис-
= m. пользовании различных мер схожести очень близки.
Известны также другие решения: В качестве меры схожести использовано евклидово
Hamann расстояние как наиболее простой и понятный с физиче-
ской точки зрения показатель.
m−u
S jk = , (3) Используемые факторы вначале подвергают норми-
n
ровке, так как они имеют различную физическую природу.
где u = n0.1 + n1.0. Нормировка производится по формулам:
Sneath
u x ij − x j
S jk = , (4) x ijn = , j = 1, m. (12)
n σx
Sneath , Socal n
u ∑ χi , j
S jk = , (5) χj = i =1 ; j = 1, m. (13)
2n1.1 + u n
Ochiai
n
n1.1
S jk =
((n1.1 + n1.0 ))(n1.1 + n0.1)
, (6) ∑ ( χij − χ j )2
σχj = i =1 ; j = 1, m. (14)
n −1
Sneath
2
где x j – среднее j-го признака;
n0.1n1.0
S jk = , (7) σ χ j – среднеквадратическое отклонение j-го при-
n
Sneath -Socal знака;
2m x ijn – нормирование значения j-го признака.
S jk = , (8)
n В табл. 1 приведены нормированные значения по-
казателей пространства строительного сектора областей
1 n1.1 n1.1 n0.0 n0.0 Украины, которые включают:
S jk = + + + ,
4 n1.1 + n0.1 n1.1 + n1.0 n0.0 + n0.1 n0.0 + n1.0 χ1 – инвестиции в строительные проекты, χ2 – пло-
щадь территории, χ3 – строительные объекты, χ4 – строи-
Jaccard
тельная техника, χ5 – строительно-монтажные работы на
n1.1 территории.
S jk = , (9)
n1.1 + u Для выявления похожих объектов использовался ал-
горитм Форэль-1 [18; 19].
Rogers, Tanimoto Таксоны, получаемые этим алгоритмом, имеют сфе-
рическую форму. Количество таксонов зависит от радиуса
m
S jk = . (10) сфер: чем меньше радиус, тем больше получается таксонов.
m + 2u
Вначале признаки объектов нормируются так, чтобы зна-
чения всех признаков находились в диапазоне от нуля до
В случае коэффициентов Роджера несовпадающие
единицы. Затем строится гиперсфера минимального ра-
пары признаков имеют в знаменателе вдвое больший вес,
диуса, которая охватывает все точки.
чем совпадающие.
Проблеми економіки № 4, 2014 93Економіка та управління національним господарством
Таблица 1
Признаки, описывающие строительную сферу областей Украины
Признак χ1 χ2 χ3 χ4 χ5
Нормированное Нормированное Нормированное Нормированное Нормированное
Область
значение значение значение значение значение
1 0,31 0,27 -0,95 -0,25 0,79
2 0,38 -0,05 -0,01 -0,30 -0,42
3 -0,61 -0,87 1,99 -0,99 -0,75
4 1,22 1,96 -1,02 1,95 2,90
5 0,38 3,36 -1,69 3,37 2,24
6 0,91 -0,45 0,72 -0,54 -0,40
7 -1,77 -0б66 2,06 -0,98 -0,85
8 0,49 0,15 -1,02 0,01 0,50
9 -1,60 -0,54 1,59 1,13 -0,79
10 0,63 -0,03 -0,48 0,24 -0,30
11 0,08 -0,71 -0,01 -0,68 -0,60
12 0,41 0,89 -1,56 1,27 1,36
13 -0,35 0,83 0,65 0,02 0,11
14 0,08 -0,60 -0,01 -0,29 -0,13
15 1,44 0,66 -0,48 0,05 0,62
16 0,74 -0,19 -0,82 0,43 -0,31
17 -0,62 -0,76 2,53 -0,73 0,86
18 -0,04 -0,54 -1,02 -0,43 -0,45
19 -1,61 -0,77 1,05 -0,87 -0,85
20 1,15 1,19 -1,62 0,45 1,34
21 0,69 -0,67 0,25 -0,64 -0,39
22 -0,54 -0,43 0,18 -0,50 -0,69
23 -0,50 -0,43 -0,48 -0,31 -0,50
24 -2,51 -1,01 1,39 -0,95 -0,94
25 1,22 -0,58 -1,22 -0,47 -0,57
В качестве разрешающих функций в отличие от ме- исходного пространства. Гиперсфера с центром в точке C (1)
тода Г. С. Себестиана [19] использовались гиперсферы. и представляет собой кластер Si. Только после остановки
При этом алгоритм классификации включает следующие гиперсферы (в отличие от алгоритма Себестиана) точки Zj,
шаги. Задается радиус гиперсферы. Центр C (1) этой ги- єSi из дальнейшего рассмотрения исключаются. Точки же,
персферы совмещается с любой точкой исходного мно- через которые к моменту останова гиперсферы «вышли»
жества реализации. Определяется точки Zj(1), для которых из нее, сохраняются. Затем центр следующей гиперсферы
ρ = Z (1) (1) совмещается с любой из точек множества Z – S, и проце-
j −Z ≤ r . Затем центр гиперсферы смещается
дура выделения элементов S, повторяется до тех пор, пока
в центр тяжести C (2) точек Zj(1), попавших на предыдущем все исходное множество Z реализации Z, не будет разде-
шаге в гиперсферу. Вновь определяется точки Zj(2), для ко- лено на элементы Si(i = 1, k). В итоге получается к класте-
торых, как и на предыдущем шаге, ρ = Z (2) (2) ров Si, представленных центрами гиперсфер радиуса r. При
j −Z ≤ r.
заданном k по аналогии критическим R, предложенным в
Процедура повторяется до тех пор, пока не переста-
[25], эквивалентом функции потерь может служить сум-
нут изменяться координаты центра тяжести C (1).
Очевидно, при этом гиперсфера остановится в обла- марным объем ∑ = Vi k гиперсфер. Нетрудно видеть, ми-
сти локального или главного экстремума плотности точек нимум суммарного объекта достигается при минимальных
94 Проблеми економіки № 4, 2014Економіка та управління національним господарством
значениях r, дающих разбиение множества Z на k элемен- 2. Hаkansson, H. and Ingemansson, M. (2011) Construction
тов. Выбор r для заданного k производится методом после- companies and how they acquire knowledge through business
довательных приближений. interaction, The IMP Journal, vol. 5, no. 2, pp. 67 – 78.
Решаемая задача принадлежит к классу задач класси- 3. Bygballe, L. and Ingemansson, M. (2011) Public Policy and
фикации, когда число классов заранее не известно. Поэто- Industry Views on Innovation in Construction, The IMP Journal,
му автором использовалось 2 метода задания радиуса r: vol. 5, no. 3, pp. 157 – 171.
4. Bygballe, L. and Ingemansson, M. (2014) The Logic of
1. r = maxmin(dij); Innovation in Construction, Industrial Marketing Management, vol.
43, no. 3, pp. 512 – 524.
2. r = dij + βσdij.
5. Розенберг Г. С. Крутые ступени перехода к устойчиво-
где dij – середнее значение dij; му развитию / Розенберг Г. С., Гелашвили Д. Б., Краснощеков Г. П.
β – коэффициент типа (β = 2–2,5); // Вестник РАН. – 1996. – Т. 66, № 5. – С. 436 – 441.
dij – среднеквадратическое отклонение dij. 6. Таганов И. Н. Информационный анализ причинных
структур сложных систем / И. Н. Таганов, В. О. Рукавишников
Использование двух подходов к выбору радиуса r не // Математическое моделирование в науке и технике. – 1975. –
изменило результатов конечной классификации областей Вып. 2 – 4. – C. 3 – 12.
Украины на группы. 7. Горбулін В. П. Національна безпека України та
На основании полученных результатов все области міжнародна безпека / В. П. Горбулін // Політична думка. –
Украины классифицированы по семи группам, при радиусе 1997. – № 1. – C. 78 – 88.
гиперсферы r = 1,2. 8. Васильев В. М. Управление строительными инвестици-
В первую группу входят: город Киев, Киевская, Вин- онными проектами : учебное пособие / В. М. Васильев; [под ред.
ницкая, Запорожская, Кировоградская, Николаевская, Васильева В. М., Панибратова Ю. П.]. – М.; СПб., 1997. – 231 с.
9. Двас Г. В. Инвестиционная деятельность в Ленинград-
Одесская, Полтавская, Сумская, Херсонская, Хмельницкая
ской области / Г. В. Двас, А. С. Мещеряков, А. С. Грузинов // Раз-
и Черниговская области.
витие недвижимости. – 2000. – № 4. –21 c.
Во вторую группу входят четыре области: Волын-
10. Доничев О. А. Инвестирование жилищного строи-
ская, Закарпатская, Ровненская и Черновицкая области. тельства / О. А. Доничев, Е. А. Рейнгольд // Экономист. – 2000. –
В третью группу входит Донецкая область. № 4. – 33 c.
В четвертою группу входит Днепропетровская об- 11. Доничев О. А. Инвестиционный климат и социальная
ласть. направленность капитального строительства / О. А. Доничев,
В пятую группу входят: Житомирская, Тернопольcкая Е. А. Рейнгольд // Экономика строительства. – 2000. – № 5. –
и Львовская области. 62 c.
В шестую группу входит Ивано-Франковская и Чер- 12. Кондратенко Ю. И. Современное состояние инвести-
касская область. ционной деятельности и проблемы финансирования капиталь-
В седьмую группу входят Луганская и Харьковская ных вложений / Ю. И. Кондратенко // Экономика строитель-
области. ства. – 1999. – № 8. – 64 c.
Вывод. При использовании изложенного подхода 13. Тимчук Ж. Ф. Моделирование территориальных си-
можно дать обобщенную характеристику эффективности стем (прогнозирование и оптимизация проектных решений) /
строительства в области без достаточного учета их отрас- Ж. Ф. Тимчук; [под ред. Тимчука Ж. Ф.]. – К. : Будивельник, 1977. –
левой структуры. 144 с.
Алгоритм кластеризации областей с использовани- 14. Залунина О. М. Построение агрегатов признаков
строительного комплекса территории для концептуальной
ем гиперсфер в качестве решаемого правила позволяет ис-
схемы группировки / О. М. Залунина // Восточно-Европейский
пользовать его в режиме автоматической классификации
журнал передовых технологий. – 2014. – № 4/3 (70). – С. 29 – 33.
не только для областей Украины, а также для фирм и стро-
15. Помитов С. А. Мировая экономика. Опыт создания
ительных предприятий. кластерных структур / С. А. Помитов [Електронный ресурс]. –
В результате предложенного алгоритма выделено Режим доступa : http:// ekportal.ru/page-id-1910.html
семь групп областей Украины, структурированные по па- 16. Помитов С. А. Мировая экономика. Кластеры: харак-
раметрам, описывающим строительный сектор областей теристика и модели / С. А. Помитов [Электронный ресурс]. – Ре-
Украины. В первой группе – 12 областей, во второй – жим доступа : http:// ekportal.ru/page-id-1805.html
4 области, в третьей – 1область. В четвертой – 1 область, 17. Залунина О. М. Отбор факторов, влияющих на эконо-
в пятой – 3 области, в шестой – 2 области, в седьмой – мическую безопасность региона / Економіка: проблеми теорії
2 области. та практики: [зб. наук. праць]. – Дніпропетровськ: ДНУ, 2008. –
Предложенная концептуальная схема группировки С. 409 – 413.
областей Украины в насыщенном информационном поле 18. Елкина Н. В. Об алфавите объектов распознавания /
строительного сектора позволяет составить алгоритм, ко- Н. В. Елкина, Н. Г. Загоруйко // Вычислительные системы. – Но-
торый применим в современных условиях. восибирск, 1966. – № 22. – 24 с.
19. Себестиан Г. С. Процессы принятия решений при
ЛІтература распознавании образов / Г. С. Себестиан; [пер. с англ. Изд-во
«Техника»]. – К. : Техника, 1965. – 152 с.
1. Залунина О. М. Роль целевых показателей в опреде- 20. Hamann P. I. Boolean Methods in Operations Research
лении прогностических оценок для строительной отрасли // and Related Areas / P. I. Hamann. – New York : Springer Verlag,
Бизнес Информ. – 2014. – № 3. – C. 160 – 165. 1961. – 312 p.
Проблеми економіки № 4, 2014 95Економіка та управління національним господарством
21. Rogers D. J. A computer program for classifying plants Pomitov, S. A. “Mirovaia ekonomika. Opyt sozdaniia
/ D. J. Rodger, T. T. Tanimoto // Science. – 1961. – № 132. – Р. 115– klasternykh struktur“ [World economy. The experience of creating
118. cluster structures]. http://ekportal.ru/page-id-1910.html
22. Sneath P. H. An Evaluation of clustering methods / Pomitov, S. A. “Mirovaia ekonomika. Klastery: kharakteristika
P. H. Sneath // Numerial Taxomy. – London; New York : Academic i modeli“ [World economy. Clusters: characteristics and models].
Press, 1969. – Р. 257 – 267. http://ekportal.ru/page-id-1805.html
23. Sokal R. R. Principles of numerical taxonomy / R. R. Sokal, Rozenberg, G. S., Gelashvili, D. B., and Krasnoshchekov, G. P.
P. H. Sneath. – San Francisco; London : Freeman, 1963. – 359 p. “Krutye stupeni perekhoda k ustoychivomu razvitiiu“ [Steep steps
24. Sneath P. H. Numerical taxonomy: The principles and transition to sustainable development]. Vestnik RAN vol. 66, no. 5
practices of numerical classification / P. H. Sneath, R. R. Sokal. – San- (1996): 436-441.
Francisco : Freeman, 1973. – 573 p. Rodger, D. J., and Tanimoto, T. T. “A computer program for
25. Райхман Э. П. Метрологические вопросы квалиме- classifying plants“Science, no. 132 (1961): 115-118.
трии / Э. П. Райхман // Стандарты и качество. – 1969. – № 1. – Raykhman, E. P. “Metrologicheskie voprosy kvalimetrii“
45 c. [Metrological issues of quality control]. Standarty i kachestvo, no.
1 (1969): 45-.
Sebestian, G. S. Protsessy priniatiia resheniy pri raspoznavanii
REFERENCES obrazov [Decision-making processes in Pattern Recognition]. Kyiv:
Tekhnika, 1965.
Bygballe, L., and Ingemansson, M. “Public Policy and Industry Sneath, P. H. “An Evaluation of clustering methods“ In
Views on Innovation in Construction“The IMP Journal vol. 5, no. 3 Numerial Taxomy, 257-267. London; New York: Academic Press,
(2011): 157-171. 1969.
Bygballe, L., and Ingemansson, M. “The Logic of Innovation Sokal, R. R., and Sneath, P. H. Principles of numerical taxo-
in Construction“Industrial Marketing Management vol. 43, no. 3 nomySan Francisco; London: Freeman, 1963.
(2014): 512-524. Sneath, P. H., and Sokal, R. R. Numerical taxonomy: The
Dvas, G. V., Meshcheriakov, A. S., and Gruzinov, A. S. principles and practices of numerical classificationSan-Francisco:
“Investitsionnaia deiatelnost v Leningradskoy oblasti“ [Investment Freeman, 1973.
activity in the Leningrad region]. Razvitie nedvizhimosti, no. 4 Taganov, I. N., and Rukavishnikov, V. O. “Informatsionnyy
(2000): 21. analiz prichinnykh struktur slozhnykh sistem“ [Information analysis
Donichev, O. A., and Reyngold, E. A. “Investirovanie of the causal structure of complex systems]. Matematicheskoe
zhilishchnogo stroitelstva“ [Investing housing]. Ekonomist, no. 4 modelirovanie v nauke i tekhnike, no. 2-4 (1975): 3-12.
(2000): 33. Timchuk, Zh. F. Modelirovanie territorialnykh sistem (prog-
Donichev, O. A., and Reyngold, E. A. “Investitsionnyy klimat nozirovanie i optimizatsiia proektnykh resheniy) [Simulation
i sotsialnaia napravlennost kapitalnogo stroitelstva“ [Investment of territorial systems (prediction and optimization of design
climate and the social orientation of capital construction]. solutions)]. Kyiv: Budivelnik, 1977.
Ekonomika stroitelstva, no. 5 (2000): 62-. Vasilev, V. M. Upravlenie stroitelnymi investitsionnymi
Elkina, N. V., and Zagoruyko, N. G. “Ob alfavite obektov proektami [Management of construction investment projects]. M.;
raspoznavaniia“ [On alphabet recognition of objects]. Vychislitelnye SPb., 1997.
sistemy, no. 22 (1966): 24. Zalunina, O. M. “Rol tselevykh pokazateley v opredelenii
Horbulin, V. P. “Natsionalna bezpeka Ukrainy ta mizhnarodna prognosticheskikh otsenok dlia stroitelnoy otrasli“ [The role of
bezpeka“ [Ukraine National Security and International Security]. targets in determining the prognostic estimates for the construction
Politychna dumka, no. 1 (1997): 78-88. industry]. Biznes Inform, no. 3 (2014): 160-165.
Hakansson, H., and Ingemansson, M. “Construction com- Zalunina, O. M. “Otbor faktorov, vliiaiushchikh na eko-
panies and how they acquire knowledge through business nomicheskuiu bezopasnost regiona“ [The selection of the factors
interaction“The IMP Journal vol. 5, no. 2 (2011): 67-78. affecting the economic security of the region]. In Ekonomika:
Hamann, P. I. Boolean Methods in Operations Research and problemy teorii ta praktyky, 409-413. Dnipropetrovsk: DNU, 2008.
Related AreasNew York: Springer Verlag, 1961. Zalunina, O. M. “Postroenie agregatov priznakov stroitelnogo
Kondratenko, Yu. I. “Sovremennoe sostoianie investitsionnoy kompleksa territorii dlia kontseptualnoy skhemy gruppirovki“ [The
deiatelnosti i problemy finansirovaniia kapitalnykh vlozheniy“ [The construction of the building complex assemblies signs territory
current state of investment and financing problems of capital for conceptual schema groups]. Vostochno-Evropeyskiy zhurnal
investments]. Ekonomika stroitelstva, no. 8 (1999): 64. peredovykh tekhnologiy, no. 4/3 (70) (2014): 29-33.
96 Проблеми економіки № 4, 2014Вы также можете почитать
