Аналіз стану територіальних громад для моделювання їхнього соціально-економічного розвитку

Abstract

Розглянуто проблеми розвитку об’єднаних територіальних громад, зокрема безробіття та економічні проблеми. Громадам, здебільшого, не вистачає коштів для вирішення економічних та інших проблем. Тому потрібно створювати самодостатні громади, в яких достатньо фінансових інструментів для власного розвитку. У роботі розглянуто математичну модель системи підтримки прийняття рішень щодо розвитку територіальних громад (агропромислового сектору). Важливим кроком у побудові математичної моделі агропромислового комплексу є врахування специфіки діяльності сільського господарства. У статті розглянуто математичну модель лінійної багатофакторної регресії, яка описує залежність між величиною витрачених ресурсів та обсягом продукції, що випускається. Оскільки процеси економіки та виробничі процеси сільського господарства складні, то й описати їх складно, використовуючи тільки лінійні детерміновані моделі. Поширений випадок, коли змінні задач набувають деяких дискретних значень або значень із певного проміжку. Така ситуація ускладнює пошук.The problems of development of united territorial communities, in particular unemployment and economic problems, are considered. Communities, in most cases, lack the resources to address economic and other issues. Therefore, it is necessary to create self-sufficient communities in which there are enough financial instruments for their own development. The mathematical model of the decision support system for the development of territorial communities using the agro-industrial sector was considered. An important step in building a mathematical model of the agro-industrial complex is to take into account the specifics of agriculture. The article considers a mathematical model of linear multifactor regression, which describes the relationship between the number of resources expended and the volume of output. Since the processes of economics and production processes of agriculture are complex, it is difficult to describe them using only linear deterministic models. It is common for task variables to take some discrete values or values from a certain interval. This situation makes the search difficult.