УДК 338.27
DOI 10.36461/NP.2023.68.4.021

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Н.Ф. Зарук¹, доктор экон. наук, профессор;
Г.А. Волкова², кандидат экон. наук, доцент; О.Н. Суханова², доцент;
О.В. Ментюкова², старший преподаватель;
В.Д. Бадов², ассистент
¹Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К.А. Тимирязева», г. Москва, Россия
²Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный аграрный университет», г. Пенза, Россия, тел. (937) 4119433, e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

В статье описаны этапы развития экономического прогнозирования в России с начала XX века по настоящее время. Проблема прогнозирования социально-экономических процессов является очень важной, это связано с тем, что в современных условиях эффективность деятельности предприятий и организаций зависит от способности предвидеть конъюнктуру рынка и тенденции развития в перспективе. В практике прогнозирования значительного количества различных процессов применяются модели временных рядов.
Повышение эффективности молочной отрасли является одним из приоритетных направлений аграрной государственной политики. Последнее десятилетие характеризуется снижением поголовья коров на территории России, при этом производство молока имеет не сильную, но стабильно положительную динамику. Это объясняется ростом продуктивности молочного стада. Если анализировать динамику производства молока в России за период с 1990 по 2022 г., то она имеет убывающую тенденцию [1]. Это было подтверждено трендовой моделью, построенной по уравнению полинома третьего порядка.
В статье получены и проанализированы математические зависимости, описывающие с высокой степенью достоверности, динамику изменения некоторых показателей молочной отрасли. С этой целью был осуществлен отбор факторов, которые оказывают влияние на производство молока, и построена линейная регрессионная модель, которая, несмотря на относительно простой математический аппарат, обеспечивает меньший риск существенных ошибок прогноза по сравнению с нелинейными моделями. В уравнение регрессии были включены переменные: производство сырого молока, плотность коров на 100 га с/х угодий, расход кормов на 1 среднегодовую голову, доля сельского хозяйства в экономике РФ. Оценка параметров множественной регрессии выполнена с использованием статистического пакета STADIA. Выполнен прогноз производства молока с использованием уравнения множественной регрессии. Значения входящих в него факторов были предварительно спрогнозированы по трендовым моделям.
Ключевые слова: прогноз, математические методы, модели, сельское хозяйство, производство молока, тренд, регрессия.

Информация о публикации Посмотреть статью