Risk analysis that determines the regional peculiarities of food security of the donetsk people's republic
Abstract
Importance: risks that affect food security in the DPR. Purpose: to conduct a comprehensive analysis of the risks associated with food security in the DPR, taking into account regional peculiarities. Research design: risk analysis is an important component of the development of strategies to ensure food security. Understanding the risks and their impact on the food system in the DPR allows us to develop effective risk management strategies and take measures to minimize their negative impact. Results: during the study, risks were identified using a classification approach, which made it possible to systematically identify and classify various types of risks that may affect food security. Risk impact modeling was also carried out using the Bernoulli distribution. This method allowed us to estimate the probability of occurrence of various events related to food security and their impact on the system. For a visual representation of the hierarchy of risks and their interrelationships, a risk map has been compiled. The risk analysis confirmed the existence of significant risks that can cause serious damage in the field of food security of the DPR. The Monte Carlo simulation method was used to quantify these risks. In addition, the values of potential damage associated with catastrophic risks in the field of food security of the DPR were determined, which is an important factor in the development and implementation of measures to reduce risks and ensure food security.
Downloads
References
Антамошкина Е.Н. Экономико-математическое моделирование продовольственной обеспеченности регионов России // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки, 2019, т. 12, no. 5, с. 209-217.
Водясов П.В., Беляев В.И., Мищенко В.В. Интегральная оценка энергетической ценности продовольственных ресурсов регионов // Вестник Томского государственного университета. Экономика, 2022, no. 58, с. 109-123.
Ишханов А. В., Линкевич Е. Ф. Адаптация зарубежного опыта обеспечения продовольственной безопасности к российским условиям // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика, 2021, т. 23, no. 2, с. 85-96.
Ковзунова Е.С., Руйга И.Р. Концептуальный подход к оценке продовольственной безопасности макрорегиона на основе использования методов математического моделирования // Продовольственная политика и безопасность, 2022, т. 9, no. 2, с. 177-196.
Кожевина О.В., Беляевская-Плотник Л.А. Оценка рисков и угроз «зеленого» предпринимательства на основе кроссфакторного моделирования // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие), 2021, т. 12, no. 4, с. 384-399.
Оборин М.С. Стратегические предпосылки обеспечения продовольственной безопасности Ростовской области // Региональная экономика. Юг России, 2021, т. 9, no. 3, с. 151-161.
Панкова С.В., Цыпин А.П., Попов В.В. Развитие аналитического инструментария управления государственной политикой в сфере продовольственной безопасности // Управленец, 2019, т. 10, no. 2, с. 49-61.
Рогачев А.Ф., Мелихова Е.В., Руденко А.Ю. Оценка и прогнозирование сельскохозяйственного производства и продовольственной безопасности на основе нечетких когнитивных математических моделей // Известия НВ АУК, 2019, no. 4(56), с. 246-255.
Краковский Ю.М., Гуляев А.С. Моделирование показателей эффективности производства сельхозпродукции с использованием метода Монте-Карло // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика, 2022, no. 1, с. 99-106.
Куликов В.Е. Теоретические проблемы моделирования хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий в условиях неопределенности // Экономика и управление: проблемы, анализ тенденций и перспектив развития: сб. материалов. III Международная научно-практическая конференция (Новосибирск, 23 января – 22 февраля 2018 г.). Новосибирск, ООО «Центр развития научного сотрудничества», 2018, с. 118-126.
Бендик Н.В. Вычисление показателей эффективности реализации сельхозпродукции с использованием метода Монте-Карло / Н.В. Бендик, К.В. Краковская // Цифровые технологии в науке образовании и производстве: Материалы Всероссийского научно-практического семинара, Молодежный, 30 ноября 2022 года. Молодежный, Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского, 2022, с. 15-16.
Коломиец Т.С. Анализ сценариев проектов и метод имитационного моделирования как методы определения проектных рисков / Т.С. Коломиец, О.О. Князева // Синергия знаний: современные тренды. Сборник научных трудов. Вып. 2. Омск, Общество с ограниченной ответственностью «Издательский центр КАН», 2019, с. 50-63.
