Вестник БГУ. Экономика и менеджмент
Библиографическое описание:
, , , ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ КРЕСТЬЯНСКИХ (ФЕРМЕРСКИХ) ХОЗЯЙСТВ // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. - 2023. №2. . - С. 152-166.
Заглавие:
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ КРЕСТЬЯНСКИХ (ФЕРМЕРСКИХ) ХОЗЯЙСТВ
Финансирование:
Коды:
Аннотация:
В статье было показано, что эконометрические методы эффективны в описании и прогнозировании реальных экономических данных. В исследовании осу- ществлено построение различных моделей прогнозирования: линейные регрессии, линейная модель парной регрессии (для анализа взаимосвязи данных), модели экспо- ненциального сглаживания и смешанные, модели нейронной сети. Результаты их мо- делирования свидетельствуют об отдельных преимуществах и недостатках каждого типа модели. В ходе исследования применялся программный продукт MSExcel. Полу- ченные результаты свидетельствуют о дальнейшем росте производства крестьянских (фермерских) хозяйств. Приведенные в данной статье модели информативны, широко применимы и универсальны, в дальнейшем могут быть использованы для моделиро- вания различных социально-экономических данных.
На практике полученные результаты целесообразно использовать при планировании эффективных стратегий развития сельского хозяйства, а также как пособие для эконометристов, желающих изучить различные подходы к эконометрическому модели- рованию с использованием эффективных инструментальных средств.
На практике полученные результаты целесообразно использовать при планировании эффективных стратегий развития сельского хозяйства, а также как пособие для эконометристов, желающих изучить различные подходы к эконометрическому модели- рованию с использованием эффективных инструментальных средств.
Ключевые слова:
эконометрическое моделирование, крестьянское (фермерское) хозяйство, нейронная сеть.
Список литературы:
Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процес- сов: учебное пособие для вузов. 2-е изд., испр. и доп. Москва: Юрайт, 2018. 213 с. Текст: непосредственный.
Экономика предприятий агропромышленного комплекса: учебник для вузов / Р. Г. Ахметов [и др.]; под общей редакцией Р. Г. Ахметова. Москва: Юрайт, 2019. 431 с. Текст: непосредственный.
Воронина Н. П. Цифровое сельское хозяйство России: направления совершен- ствования правового регулирования // Ius Publicum et Privatum. 2020. № 4(9). С. 18–21. Текст: непосредственный.
Гармаш А. Н., Орлова И. В., Федосеев В. В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебник для бакалавриата и магистратуры / под редакцией В. В. Федосеева. — 4-е изд., перераб. и доп. Москва: Юрайт, 2017. 328 с. Текст: непо- средственный.
Катаргин Н. В. Экономико-математическое моделирование: учебное пособие. Санкт-Петербург: Лань, 2018. 256 c. Текст: непосредственный.
Цифровое сельское хозяйство / В. И. Кирюшин, А. Л. Иванов, И. С. Козубенко, И. Ю. Савин // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2018. № 5. С. 5. Текст: непосредственный.
Колобов Д. С. Экономическая оценка эффективности сельскохозяйственного производства в современных условиях // Доклады ТСХА: сборник статей. 2018. С. 242–244. Текст: непосредственный.
Романюк М. А. Современное состояние и проблемы развития сельскохозяй- ственного производства и агропродовольственного рынка России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2018. № 6. С. 18–23. Текст: непосредственный.
Светуньков С. Г., Светуньков И. С. Производственные функции комплексных переменных: экономико-математическое моделирование производственной динамики. Москва: Ленанд, 2019. 170 c. Текст: непосредственный.
Степанов В. И. Экономико-математическое моделирование. Москва: Academia, 2018. 336 c. Текст: непосредственный.
Текеева Х. Э. Критерии эффективности сельскохозяйственного производства // International Agricultural Journal. 2020. Т. 63, № 1. С. 13. Текст: непосредственный.
Тургунов Т., Гаибназаров С. Математические модели в решении проблемы агро- экономического прогнозирования // GLOBAL SCIENCE AND INNOVATI-ONS 2019: ма- териалы VI Международной научно-практической конференции. Нур-Султан, 2019. Т. 2. С. 79–83. Текст: непосредственный.
Ngoune Liliane T, Shelton Charles M. Factors Affecting Yield of Crops [Internet]. Agronomy — Climate Change and Food Security. IntechOpen; 2020. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.90672.
Экономика предприятий агропромышленного комплекса: учебник для вузов / Р. Г. Ахметов [и др.]; под общей редакцией Р. Г. Ахметова. Москва: Юрайт, 2019. 431 с. Текст: непосредственный.
Воронина Н. П. Цифровое сельское хозяйство России: направления совершен- ствования правового регулирования // Ius Publicum et Privatum. 2020. № 4(9). С. 18–21. Текст: непосредственный.
Гармаш А. Н., Орлова И. В., Федосеев В. В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебник для бакалавриата и магистратуры / под редакцией В. В. Федосеева. — 4-е изд., перераб. и доп. Москва: Юрайт, 2017. 328 с. Текст: непо- средственный.
Катаргин Н. В. Экономико-математическое моделирование: учебное пособие. Санкт-Петербург: Лань, 2018. 256 c. Текст: непосредственный.
Цифровое сельское хозяйство / В. И. Кирюшин, А. Л. Иванов, И. С. Козубенко, И. Ю. Савин // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2018. № 5. С. 5. Текст: непосредственный.
Колобов Д. С. Экономическая оценка эффективности сельскохозяйственного производства в современных условиях // Доклады ТСХА: сборник статей. 2018. С. 242–244. Текст: непосредственный.
Романюк М. А. Современное состояние и проблемы развития сельскохозяй- ственного производства и агропродовольственного рынка России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2018. № 6. С. 18–23. Текст: непосредственный.
Светуньков С. Г., Светуньков И. С. Производственные функции комплексных переменных: экономико-математическое моделирование производственной динамики. Москва: Ленанд, 2019. 170 c. Текст: непосредственный.
Степанов В. И. Экономико-математическое моделирование. Москва: Academia, 2018. 336 c. Текст: непосредственный.
Текеева Х. Э. Критерии эффективности сельскохозяйственного производства // International Agricultural Journal. 2020. Т. 63, № 1. С. 13. Текст: непосредственный.
Тургунов Т., Гаибназаров С. Математические модели в решении проблемы агро- экономического прогнозирования // GLOBAL SCIENCE AND INNOVATI-ONS 2019: ма- териалы VI Международной научно-практической конференции. Нур-Султан, 2019. Т. 2. С. 79–83. Текст: непосредственный.
Ngoune Liliane T, Shelton Charles M. Factors Affecting Yield of Crops [Internet]. Agronomy — Climate Change and Food Security. IntechOpen; 2020. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.90672.
Статья.pdf