В статье раскрывается сущность понятий «эффективность» и «интенсивность» применительно к использованию активов. Авторами обосновывается целесообразность применения коэффициентов оборачиваемости активов в
качестве показателей оценки интенсивности их использования, представлены две методики их расчета, обусловлен-
ные информационными запросами, целями внутренних и внешних субъектов анализа. Одна из них предусматривает
расчет коэффициентов оборачиваемости активов исходя из признанных доходов, а вторая – притока денежных
средств.

The article reveals the essence of the concepts “efficiency” and “intensity” in relation to the use of assets. The authors
substantiate the expediency of using asset turnover ratios as indicators for assessing the intensity of their use and presented two methods for calculating them, which are due to information requests and goals of internal and external subjects of analysis. One of them involves the calculation of asset turnover ratios on the basis of recognized incomes, and the second – cash flow.

Рассмотрены основные условия, способствующие формированию инновационно-промышленных кластеров, представлены результаты апробации методики определения приоритетных направлений кластерного развития в регионах Республики Беларусь, проанализированы основные проблемы формирования инновационно-промышленных кластеров, определены пути их решения.

The basic conditions conducive to the formation of innovative industrial clusters are considered, the results of testing the methodology for determining priority areas of cluster development in the regions of the Republic of Belarus are presented, the main problems of the formation of industrial clusters are analyzed, and ways to solve them are identified.

В статье представлен метод прогнозирования на основе имитационной модели, которая обладает научной новизной, так как впервые используется в данном классе задач. Имитационная модель разработана на основе источников информации официальной статистики. Эти данные были преобразованы с помощью трендового анализа Excel
таким образом, что дало возможность получения имитационной прогнозной модели, базирующейся на основном критерии совершенной конкуренции AТC=MC= MR.

This paper presents a method of forecasting based on simulation model, which has a scientific novelty, as used for the first time in this class of tasks. A simulation model was developed on the basis of information sources of official statistics. These data were converted using trend analysis Excel so that gave us an opportunity to obtain a simulation forecast model based on the primary rule of perfect competition ATC = MC = MR.