«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Нейросетевое моделирование динамики развития сельского хозяйства Российской Федерации

Журнал «Экономический анализ: теория и практика»
т. 17, вып. 2, февраль 2018

Получена: 04.04.2017

Получена в доработанном виде: 15.11.2017

Одобрена: 12.12.2017

Доступна онлайн: 01.03.2018

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Страницы: 379–396

https://doi.org/10.24891/ea.17.2.379

Перова В.И. кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического моделирования экономических процессов, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация 
perova_vi@mail.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 3871-2450

Корчемный П.В. студент института экономики и предпринимательства, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация 
mmep@iee.unn.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Особенности динамики развития сельского хозяйства регионов Российской Федерации. Анализ современного состояния сельского хозяйства, отнесенного к приоритетным отраслям экономики, важен для повышения его конкурентоспособности и обеспечения продовольственной безопасности страны.
Цели. Исследование динамики деятельности сельского хозяйства в регионах Российской Федерации с помощью нейросетевого моделирования. Проведение анализа данных Федеральной службы государственной статистики о состоянии сельского хозяйства.
Методология. Показатели, описывающие динамику деятельности агропромышленного комплекса в регионах Российской Федерации за 2010–2014 гг. проанализированы при помощи самоорганизующихся карт Кохонена, реализованных в пакете Deductor.
Результаты. По результатам исследования динамики показателей развития сельского хозяйства получено распределение регионов России по четырем кластерам. За 2010–2014 гг. в двух кластерах сформировались некоторые «ядра» с неизменным составом регионов. Это кластер с высокими значениями рассматриваемых показателей и кластер с показателями на уровне средних по России значений, к ядру которого тяготеет наибольшее количество регионов.
Выводы. Полученные результаты имеют практическую значимость для стратегического планирования в сельском хозяйстве. Анализ динамики деятельности сельскохозяйственной отрасли позволяет сделать вывод, что необходимо принятие комплекса мер для стимулирования научно-технического прогресса, эффективной инновационной и инвестиционной деятельности, которые будут способствовать обновлению и конкурентоспособности АПК.

Ключевые слова: динамика развития сельского хозяйства, кластерный анализ, нейронные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена, Deductor

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 17, вып. 8, август 2018

Другие номера журнала