Исмиханов З.Н.кандидат экономических наук, доцент, декан факультета информатики и информационных технологий, Дагестанский государственный университет (ДГУ), Махачкала, Российская Федерация Zaur_7979@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 9358-4640
Предмет. Оценка количественных взаимосвязей показателей развития сельского хозяйства на основе идентифицируемых эконометрических моделей. Цели. Построение идентифицируемых структурных эконометрических моделей взаимосвязей ключевых показателей развития сельского хозяйства в российских регионах в современных условиях. Методология. Применены методы эконометрического моделирования, математической статистики; использованы прикладные компьютерные программы. Результаты. Обоснована актуальность количественной оценки взаимосвязей ключевых показателей развития сельского хозяйства в российских регионах на основе идентифицируемых эконометрических моделей. Рассмотрена методология построения системы одновременных уравнений (идентифицируемых) взаимосвязи ключевых показателей развития сельского хозяйства в регионах, выделены их основные количественные зависимости. Получены статистически значимые идентифицируемые структурные модели взаимосвязи показателей развития сельского хозяйства. Выводы. В современных условиях возможности для объективной количественной оценки взаимосвязи показателей развития сельского хозяйства связаны с применением формализованных количественных методов. Статистические свойства идентифицируемых структурных моделей улучшаются по мере увеличения числа наблюдений. Наилучшими статистическими свойствами обладают модели, полученные для регионов Южного федерального округа.
Герасимов А.Н., Громов Е.И., Скрипниченко Ю.С. Инструментарий сценарного прогнозирования в системе принятия управленческих решений в аграрной экономике Ставропольского края // Экономика сельского хозяйства России. 2015. № 6. С. 85–93.
Громов Е.И. Результаты сценарного прогнозирования устойчивого развития сельских территорий // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2017. № 3. С. 116–124. URL: Link
Рудой Е.В., Петухова М.С. Совершенствование метода сценарного прогнозирования научно-технологического развития отрасли растениеводства на основе анализа динамики факторов производства // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2019. № 7. С. 40–43.
Малашонок А.А. Оценка внешней среды продуктового подкомплекса как фактора устойчивого развития АПК региона // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17. Вып. 7. С. 1377–1395. URL: Link
Юкиш В.Ф., Прохорова Т.М., Романова А.А. Прогнозирование показателей сельского и лесного хозяйства Российской Федерации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 2. С. 97–101. URL: Link
Анохина М.E. Моделирование стратегии управления экономическим ростом сельского хозяйства (часть 1) // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2019. № 2. С. 23–34.
Полушкина Т.М., Пронина Ю.Ю., Дубина Г.И. Концептуальные основы развития системы государственного регулирования сельского хозяйства на региональном уровне // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17. Вып. 1. С. 153–168. URL: Link
Самыгин Д.Ю., Барышников Н.Г., Мизюркина Л.А. Модели сценарного прогнозирования развития сельского хозяйства региона // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 3. С. 865–879. URL: Link
Агаркова Л.В., Гурнович Т.Г., Берулава О.С. Построение прогнозных параметров деятельности предприятий регионального АПК // Региональная экономика: теория и практика. 2016. Т. 14. Вып. 3. С. 16–27. URL: Link
Иванова В.Н., Серёгин С.Н., Гринько В.С. Антироссийские санкции и импортозамещение: новые возможности роста производства продукции АПК России // Пищевая промышленность. 2015. № 7. С. 8–14. URL: Link
Бородин К.Г. Модель прогноза развития товарных рынков в условиях меняющихся мер государственной политики // Экономика и математические методы. 2016. Т. 52. № 1. С. 95–111. URL: Link
Вдовин С.М., Гуськова Н.Д., Неретина Е.А., Иванова И.А. Прогнозирование устойчивости развития региона на основе экономико-математического моделирования // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2016. Т. 12. Вып. 9. C. 18–27. URL: Link
Носонов А.М. Современные методы моделирования развития сельского хозяйства // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Естественные науки. 2018. № 3. С. 62–74. URL: Link
Хачев М.М., Теммоева С.А. Эконометрическая модель прогнозирования развития сельского хозяйства региона // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2017. № 9. С. 163–167. URL: Link
Дегтярева Н.А., Берг Н.А. Принятие эффективных управленческих решений на основе эконометрического прогнозирования // Вестник Челябинского государственного университета. Экономические науки. 2018. № 7. С. 176–183. URL: Link
Ананьев С.А., Гусарова О.М. Эконометрическое моделирование уровня развития региональной экономики // Международный студенческий научный вестник. 2017. № 6. URL: Link
Гельфанова Д.Д., Мандражи З.Р., Сухтаева А.М. Регрессионная модель и прогнозирование экономических процессов производства сельскохозяйственной продукции // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2017. № 4. С. 37–42. URL: Link
Адамадзиев К.Р., Ахмедов А.С. Прогнозирование экономических показателей регионов методами моделирования // Фундаментальные исследования. 2015. № 10. Ч. 2. С. 330–335. URL: Link
Рогачев А.Ф. Системный анализ и прогнозирование временных рядов урожайности на основе автокорреляционных функций и нейросетевых технологий // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 3. С. 309–316. URL: Link
Борисовская К.А. Экономико-математическое моделирование и среднесрочное прогнозирование объема экспорта продовольствия Российской Федерации // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2017. № 3. С. 23–29. URL: Link
