Моделювання інвестиційних процесів в регіоні на основі енерговиробничих циклів

Регіональна інвестиційна політика повинна будуватися на обґрунтованій науковій теоретичній базі. Аналіз сучасних теорій регіонального розвитку показав, що теорією, яка найбільшою мірою враховує державні, регіональні і галузеві інтереси в інвестиційній діяльності є теорія енерговиробничих циклів. Ця теорія стала основою розробки інвестиційної стратегії регіону.

Енерговиробничий цикл (ЕВЦ) – це сукупність виробничо-технологічних процесів, що послідовно розгортаються в економічному районі на підставі об'єднання даного виду енергії і сировини, від первинних форм видобутку й переробки до одержання готової продукції усіх видів, які можна виробляти на місці, виходячи з наближення виробництва до джерел сировини й енергії, а також раціонального використання усіх компонентів сировинних і енергетичних ресурсів. Основна економічна задача функціонування енерговиробничого циклу полягає у виконанні задач загальнодержавного значення з урахуванням географічного положення регіону, транспортних умов, вигідності експлуатації фінансових, сировинних і трудових ресурсів.

Схематично основні етапи запропонованої концепції формування інвестиційної стратегії регіону можна відобразити в такий спосіб (рис. 1).

Розділ 2 – “Формування регіональної інвестиційної стратегії на основі енерговиробничих циклів”. Оцінка інвестиційної привабливості регіонів, проведена відповідно до першого етапу концепції формування інвестиційної стратегії розвитку регіону, показала, що по показнику інвестиційного потенціалу між різними регіонами України існує дуже сильна диференціація. Потенціал основної маси регіонів України (15 областей) нижче середнього. Максимальний потенціал мають тільки 6 регіонів. Мінімальний ризик мають 8 регіонів, що менше 1/3. Таким чином можна зробити висновок, що майже 2/3 українських регіонів не привабливі для інвесторів.

Харківський регіон має достатній інвестиційний потенціал, але характеризується високим рівнем ризику вкладень у його розвиток. Тому саме для цього регіону формування його інвестиційної стратегії становить особливий інтерес.

Відповідно другому етапу концепції, процес виділення енерговиробничого циклу регіону здійснюється в наступній послідовності: спочатку виділяється ядро головного ЕВЦ, а потім визначаються ланцюжки зв'язаних з ним галузей.

Задача виділення ядра ЕВЦ регіону була сформульована таким чином: є N регіонів, стан промислового виробництва в I основних галузях яких можна охарактеризувати набором показників J за період часу Т. Потрібно виділити ядро енерговиробничого циклу n-го (Харківського) регіону шляхом визначення i-ї галузі, що має найбільший потенціал як усередині самого регіону, так і в порівнянні з іншими регіонами країни.

Сформульована вище задача виділення ядра ЕВЦ регіону може бути вирішена шляхом виділення однорідних груп об'єктів. Аналіз підходів до рішення подібної задачі показав, що в даному випадку найбільш доцільним є використання структурного підходу, що включає методи кластеризації і методи візуалізації багатомірних даних. Однак для застосування кластеризації при виділенні однорідних груп об'єктів існують значні перешкоди, пов'язані, у першу чергу, з наявністю пробілів у динамічних рядах, що описують стан промислового виробництва в галузях Харківського регіону. Тому поставлена задача була вирішена з використанням методів візуалізації багатомірних даних, а саме побудови топографічних карт (карт Кохонена), що мають здатність навчатися на невеликій множині вихідних даних і працювати зі спостереженнями, що містять пропущені значення.

Основною ідеєю Т. Кохонена є введення в правило навчання нейрона інформації про його розташування. По Кохонену, нейросіть має один вхідний шар, з числом нейронів, рівним числу входів, і єдиний схований (вихідний) шар нейронів, що утворить одномірну (лінія) чи двомірну (прямокутник) решітку. Навчання для цієї парадигми проводиться без «вчителя». Правило навчання, запропоноване Кохоненом, припускає навчання на основі змагання з урахуванням відстані нейронів від «нейрона-переможця» і записується у вигляді:

Δwi=⌂ (│i-i*│) (x-wi),

де wi – вага i-го нейрона; x – вага «нейрона-переможця»; ⌂ (│i-i*│) – функція сусідства, що визначає величину коректування ваги нейрона;  – швидкість навчання.

Після закінчення процесу навчання карта Кохонена класифікує вхідні приклади на групи схожих один з одним. Уся сукупність нейронів у вихідному шарі точно моделює структуру розподілу навчальних прикладів у багатомірному просторі.

Для виділення ядра ЕВЦ Харківського регіону була оброблена галузева статистика розвитку промисловості регіону. У результаті були зроблені висновки про можливість побудови для Харківського регіону усіченого знизу пірометалургійного циклу чорних металів, ядром якого є машинобудівний комплекс.

Після виділення ядра ЕВЦ – галузі машинобудування і металообробки – були визначені вертикальні і горизонтальні ланцюжки зв'язаних з ним галузей. Для цих цілей з використанням інструментарію карт Кохонена була оброблена матриця прямих витрат міжгалузевого балансу Харківського регіону. У підсумку, аналіз взаємозв'язків галузей і виробництв, включених у ЕВЦ Харківського регіону, дозволив побудувати наступну схему функціональної структури циклу (рис. 2).

Розділ 3 – “Моделювання інвестиційної стратегії Харківського регіону на основі енерговиробничого циклу”. Розробці інвестиційної стратегії розвитку регіону на основі виділеного на прикладі Харківської області ЕВЦ, ядром якого є машинобудівний комплекс, повинна передувати перевірка припущення про те, що пріоритетне інвестування галузей, що входять у енерговиробничий цикл регіону, приведе до росту і тих галузей, що не входять до його складу. Для цього на основі балансової моделі Леонтьєва в динамічній постановці побудовано модель енерговиробничого циклу регіону, що має наступний вид:

 , (1)

де X (t) – вектор обсягів випуску продукції (ВП) по галузях регіону в момент часу t; A –