Оценка продуктивности зернового производства Юга России методами нелинейной динамики

  • Альфира Менлигуловна Кумратова Кубанский государственный аграрный университет; Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН
  • Виталий Викторович Алещенко Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН
Ключевые слова: экономические показатели зернового производства, конкордация Кендалла, предпрогнозный анализ, R/S-анализ, метод искусственного интеллекта

Аннотация

Цель: в настоящей статье представлена оценка согласованности прогнозов метеофакторов с прогнозами показателей продуктивности зернового производства на базе вычисленного коэффициента конкордации Кендалла, который позволяет системно учитывать все разнообразие воздействующих метеофакторов, используя взаимнодополняющие методы и подходы к прогнозированию продуктивности зернового производства. Обсуждение: предложенные и апробированные авторами методы нелинейной динамики представлены в виде синергетического подхода, учитывающего циклический характер и современную волатильность протекания природных процессов и явлений, влияющих на экономические показатели продуктивности зернового производства регионов России. Результаты: предложенный подход агрегирует расчёты прогнозных моделей метеофакторов с помощью кластерного анализа, определяет степень их согласованности с прогнозами показателей продуктивности зернового производства.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2022-03-04
Как цитировать
Кумратова, А. М., & Алещенко , В. В. (2022). Оценка продуктивности зернового производства Юга России методами нелинейной динамики. Современная экономика: проблемы и решения, 2, 8-17. https://doi.org/10.17308/meps.2022.2/2769
Раздел
Математические методы в экономике