Некоторые особенности прогнозирования развития масложирового подкомплекса АПК

Евгений Валентинович Авдеев; Никита Владимирович Дуванов

doi:10.17308/meps/2078-9017/2025/2/35-54

Евгений Валентинович Авдеев Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I
Никита Владимирович Дуванов Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I

DOI: https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2025/2/35-54

Ключевые слова: масложировой подкомплекс, АПК, методы прогнозирования, методы стратегического анализа, особенности прогнозирования

Аннотация

Предмет: современные вызовы и стремительные изменения в мире требуют тщательного анализа и эффективного планирования в сфере производства растительных масел и жиров. Предметом исследования выступают экономические отношения, возникающие в процессе развития масложирового подкомплекса. Цель: целью исследования выступают обоснование теоретико-методологических положений по составлению прогнозов развития масложирового подкомплекса АПК. Дизайн исследования: при подготовке материалов исследования статьи был проведен обзор актуальных работ как отечественных, так и зарубежных авторов по теме исследования, выполнен анализ современных подходов в сфере прогнозирования, а так же выявлены особенности прогнозирования развития масложирового подкомплекса. Использовались методы анализа текущей ситуации и обобщения информации. Результаты: основные результаты исследования заключаются в выявлении ключевых особенностей и методов анализа и прогнозирования развития масложирового подкомплекса АПК, играющих определяющую роль в точности и достоверности построенных прогнозов. Произведена систематизация современных особенностей и методов прогнозирования развития масложирового подкомплекса АПК, позволяющих проводить анализ различных сценариев развития, выявлять ключевые факторы, генерировать инновационные идеи, формулировать рекомендации для стратегического планирования и управления имеющимися ресурсами.

Скачивания

Биографии авторов

Евгений Валентинович Авдеев, Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I

д-р экон. наук

Никита Владимирович Дуванов, Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I

асп.

Литература

1. Гурнович Т.Г., Аракелян А.А., Квасова А.А., Козленко Э.И. Трансформация процесса прогнозирования деятельности предприятий АПК в период возрастания роли высокотехнологического производства // Вестник Академии знаний, 2022, no. 53 (6), с. 73-79.
2. Гурнович Т.Г., Лысенко П.Р., Приходько А.В. Совершенствование системы планирования и прогнозирования в АПК // Вестник Академии знаний, 2023, no. 2 (55), с. 55-60.
3. Дадаев Я.Э., Хажмурадова С.Д. Маркетинговые стратегии на этапах жизненного цикла товара // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2019, no. 2, c. 38-49.
4. Дерунова Е.А. Обоснование долгосрочных тенденций научно-технологического развития агропродовольственного комплекса России // Региональные агросистемы: экономика и социология, 2020, no. 2, c. 38-44.
5. Климова Е.З., Крылова Т.В., Казначеева С.Н. Управление процессом прогнозирования продаж в организации // Международный журнал: Естественногуманитарные исследования, 2023, no. 3 (47), с. 413-417.
6. Мусостов З.Р., Дзодзикова Ф.В. Роль планирования и прогнозирования в развитии предпринимательской деятельности // Международный журнал: Естественно-гуманитарные исследования, 2020, no. 32(6), с. 266-269.
7. Сёмина Л.А., Санду И.С. К вопросу исследования принципов управленческого учета, необходимых для эффективного управления бизнесом // Экономика Профессия Бизнес, 2016, no. 10, с. 20-27.
8. Соловей Ю.А. Основы оценки бюджетной эффективности предприятий // Экономика и социум, 2015, no. 6 (19), c. 720-723.
9. Тихомиров А.И., Фомин А.А. Технологическая импортозависимость АПК России: современные вызовы и возможности // Международный сельскохозяйственный журнал, 2023. no. 1, c. 16-19.
10. Филатенко С.О., Бурцев Д.С. Цифровизация АПК: перспективы и проблемы развития // Экономические исследования и разработки, 2024, no. 4. Доступно: http://edrj.ru/article/24-04-24 (дата обращения: 10.02.2025).
11. Холикулов А.Н., Хамроев Ю. Принципы и технологии прогнозирования и планирования // Journal of marketing, business and management, 2024, no. 11, c. 10-16.
12. Dhal S.B., Kar D. [Transforming Agricultural Productivity with AI-Driven Forecasting: Innovations in Food Security and Supply Chain Optimization] // Forecasting, 2024, no. 6(4). Доступно: https://www.mdpi.com/2571-9394/6/4/46 (дата обращения: 11.02.2025).
13. Pan X., Chen J. [The optimization path of agricultural industry structure and intelligent transformation by deep learning] // Scientific Reports, 2024, no. 14. Доступно: https://www.nature.com/articles/ s41598-024-81322-0 (дата обращения: 10.02.2025).
14. Shaikh T.A., Rasool T. & Lone F.R. [Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming] // Comput. Electron. Agric, 2022, no. 198. Доступно: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169922004367?via%3Dihub (дата обращения: 09.02.2025).