+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Применение гармонического и спектрального анализа для выявления основных циклов развития социально-экономической системы (на примере сельского хозяйства)

т. 12, вып. 11, ноябрь 2016

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 16.06.2016

Получена в доработанном виде: 20.07.2016

Одобрена: 14.08.2016

Доступна онлайн: 29.11.2016

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ

Страницы: 4-14

Важенина В.С. студентка магистратуры кафедры экономики, Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область, Российская Федерация 
valentino91@yandex.ru

Пахомова Е.А. доктор экономических наук, кандидат технических наук, профессор кафедры экономики, Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область, Российская Федерация 
uni-dubna@mail.ru

Писарева Д.А. эксперт, администрация г. Дубны, Дубна, Московская область, Российская Федерация 
pisarevada@mail.ru

Предмет. Выявление цикличности в развитии социально-экономической системы способствует пониманию причинности происходящих в ней событий. Одной из системообразующих отраслей экономики любой страны является сельское хозяйство, исследование цикличности развития которого является предметом данной работы. Результаты анализа развития сельского хозяйства, особенно актуального в связи с санкциями против России, с учетом исторической ретроспективы могут позволить в дальнейшем выработать необходимые решения о развитии этой отрасли в современной России.
Цели. Анализ изолированных временных рядов имеющихся данных о развитии сельского хозяйства в СССР (1970–1990 гг.) и Российской Федерации (1991–2012 гг.). Выявление основных циклов развития сельского хозяйства, попытка экономической интерпретации выявленной цикличности.
Методология. Использованы аппарат эконометрики, гармонический (Фурье-) анализ, спектральный анализ, расширенный по сравнению с предыдущими работами алгоритм исследования временного ряда для выделения существенных гармоник. Для решения уравнений Юла–Уокера применялся алгоритм Левинсона–Дарбина в прикладном программном пакете Wolfram Mathematica 10.
Результаты. Выявлены основные циклы развития сельского хозяйства. Дана экономическая интерпретация возможных причин выявленных циклов временных рядов «Урожайность», «Поголовье скота», «Сельхозтехника».
Выводы. Развитие отрасли в 1970–1990 гг. было значительно интенсивнее, чем в 1991–2012 гг. Наличие периодичности в 1970–1990 гг. можно связать с планируемыми пятилетками – экономической политикой СССР. Данный результат является значимым с содержательной точки зрения: если даже математический инструментарий, объективный и непредвзятый, выявляет сильные стороны планового хозяйства, то следует более точно изучать прошлый опыт в части организационных результативных механизмов в целях адаптации их к современным условиям хозяйствования. Это, в свою очередь, делает небезосновательной задачу дальнейшего детального структурирования и анализа исследуемых данных, тем самым актуализируя развитие инструментальной части исследования.

Ключевые слова: сельское хозяйство, историческая ретроспектива, временные ряды, гармонический анализ, спектральный анализ

Список литературы:

  1. Никонов А.А. Спираль многовековой драмы: аграрная наука и политика России (XVIII–XX вв.). М.: Энциклопедия российских деревень, 1995. 574 с.
  2. Серогодский Н.А. Состояние и тенденции развития сельского хозяйства СССР в начале 1980-х гг. // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 2012. Ч. 2. № 3. С. 166–168.
  3. Узун В.Я., Шагайда Н.И. Механизмы и результаты аграрной реформы в постсоветской России. М.: РАНХИГС, 2015. 99 с.
  4. Гражданкин А.И., Кара-Мурза С.Г. Белая книга России. Строительство, перестройка и реформы: 1950–2013 гг. М.: Научный эксперт, 2015. 728 с.
  5. Пахомов А.В., Пахомова Е.А. Методологический подход к решению задач качественного экономического анализа. В кн.: Труды университета «Дубна»: Экономика. Вып. 1. Дубна: Изд-во Международного ун-та природы, общества и человека «Дубна», 2004. 195 с.
  6. Пахомова Е.А. Методологические основы оценки влияния вуза на эффективность регионального развития. М.: МЭЙЛЕР, 2010. 725 с.
  7. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / под ред. Ю.Н. Александрова. М.: Мир, 1978. 848 с.
  8. Бендат Дж., Пирсол А. Приложения корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, 1983. 312 с.
  9. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.
  10. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 584 с.
  11. Грибанов Ю.И., Мальков В.Л. Спектральный анализ случайных процессов. М.: Энергия, 1974. 240 с.
  12. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Т. 1. М.: Мир, 1971. 317 с.
  13. Гренджер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в экономике. М.: Статистика, 1972. 312 с.
  14. Мэрфи Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. М.: Сокол, 1996. 479 с.
  15. Шахтарин Б.И., Ковригин В.А. Методы спектрального оценивания случайных процессов. М.: Гелиос АРВ, 2005. 248 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 17, вып. 1, январь 2021

Другие номера журнала