Стохастическое прогнозирование параметров развития зерновой отрасли АПК Воронежской области - Сергей Владимирович Куксин; Александр Александрович Тютюников (Современная экономика: проблемы и решения, 2018)
Цель: статья посвящена вопросам использования стохастического методического инструментария для долгосрочного прогнозирования производства зерна на региональном уровне. Обсуждение: инструментарий предлагается формировать в виде совокупности вероятностных моделей основных показателей зернопроизводства, многократная реализация которых позволяет получить статистические характеристики параметров развития зерновой отрасли, на основе которых разрабатываются альтернативные сценарии. В рамках предлагаемой методики на основе кластерного анализа проводится группировка муниципальных районов региона, имеющих схожие картины динамики урожайности зерновых в долгосрочном периоде. Для каждой из выделенных групп составляется карта направленности отклонений от предиктивных значений урожайности, полученных на основании анализа временных рядов. Карты отклонений используются для моделирования псевдослучайных механизмов колебания урожайности в будущем, учитывающих, в том числе устойчивые повторяющиеся ситуации (паттерны) групповых и общих тенденций. Прогнозирование динамики уборочных площадей зерновых культур предлагается осуществлять на основе двух компонентов: трендовых моделей временного ряда и вероятностных моделей колебаний, в том числе – с учетом характеристик ранее наблюдавшихся отклонений. На основе прогнозов урожайностей и уборочных площадей по методу Монте-Карло формируется множество альтернативных прогнозов параметров развития зерновой отрасли. Статистическая обработка полученной совокупности данных позволяет интерпретировать параметры прогноза в целом, выделяя различные сценарии развития. Результаты: разработанная на основе предлагаемой методики имитационная вероятностная модель прогнозирования параметров развития зерновой отрасли апробирована на данных зернового подкомплекса Воронежской области за 1976-2016 гг.