<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2587-6740</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">114669</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.55186/25876740_2026_69_1_36</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Аграрная реформа и формы хозяйствования</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Agrarian reform and forms of managing</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Аграрная реформа и формы хозяйствования</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Predicting the yield of agricultural crops</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0008-3082-0858</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Кухаренко</surname>
       <given-names>Андрей Андреевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kukharenko</surname>
       <given-names>Andrey Andreevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>i@akuharenko.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-9992-7647</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Гайдук</surname>
       <given-names>Владимир Иванович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Gaiduk</surname>
       <given-names>Vladimir Ivanovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>vi_gayduk@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Бражниченко</surname>
       <given-names>Денис Вячеславович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Brazhnichenko</surname>
       <given-names>Denis Vyacheslavovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Кубанский государственный аграрный университет</institution>
     <city>Краснодар</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Kuban State Agrarian University</institution>
     <city>Krasnodar</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Кубанский государственный аграрный университет</institution>
     <city>Краснодар</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Kuban State Agrarian University</institution>
     <city>Krasnodar</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Кубанский государственный аграрный университет</institution>
     <city>Краснодар</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Kuban State Agrarian University</institution>
     <city>Krasnodar</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-15T00:00:00+03:00">
    <day>15</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-15T00:00:00+03:00">
    <day>15</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <issue>1</issue>
   <fpage>36</fpage>
   <lpage>41</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-09-10T00:00:00+03:00">
     <day>10</day>
     <month>09</month>
     <year>2025</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-10-15T00:00:00+03:00">
     <day>15</day>
     <month>10</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://qje.su/en/nauka/article/114669/view">https://qje.su/en/nauka/article/114669/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Одним из наиболее перспективных направлений при прогнозировании урожайности является использование методов анализа значений временных рядов (ВР), позволяющих анализировать историческую динамику показателей растениеводства Краснодарского края и выявлять устойчивые тенденции и циклические колебания. На основе выявленных закономерностей можно строить кратко- и среднесрочные прогнозы, учитывающие инерционность развития отрасли. Внедрение экономико-математических методов прогнозирования в практику управления отраслью растениеводства Краснодарского края позволит принимать более обоснованные управленческие решения, оптимизировать использование ресурсов и повысить экономическую эффективность сельскохозяйственного производства. Прогнозирование, как эффективная функция управления производством является необходимым этапом планирования, повышает его научную обоснованность, качество бизнес-планов. Экономика аграрных регионов России во многом зависит от стабильности и продуктивности сельского хозяйства, уровня урожайности основных сельскохозяйственных культур (зерновых, масличных). Урожайность зерновых: озимой пшеницы и кукурузы играет ключевую роль в экономическом благополучии региона и развитии сельских территорий. Точное и своевременное прогнозирование урожайности зерновых становится не просто агротехническим инструментом, а мощным рычагом для планирования, распределения ресурсов и стимулирования устойчивого развития села, агрохолдингов Краснодарского края. Растениеводство является одной из ключевых отраслей экономики Краснодарского края, обеспечивающей продовольственную безопасность региона и значительный экспортный потенциал. Эффективное управление развитием этой отрасли требует точного прогнозирования ее основных показателей, таких как урожайность, посевные площади и валовое производство. Экономико-математические методы предоставляют мощный инструментарий для решения этой задачи, позволяя учитывать множество факторов, влияющих на динамику развития отрасли растениеводства в Краснодарском крае.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>One of the most promising areas in crop yield forecasting is the use of time series (time series) value analysis methods, which make it possible to analyze the historical dynamics of crop production in the Krasnodar Territory and identify stable trends and cyclical fluctuations. Based on the identified irregularities, it is possible to build short- and medium-term forecasts that take into account the inertia of the industry's development. The introduction of economic and mathematical forecasting methods into the practice of managing the crop industry in the Krasnodar Territory will make it possible to make more informed management decisions, optimize the use of resources and increase the economic efficiency of agricultural production. Forecasting, as an effective production management function, is a necessary stage of planning, increases its scientific validity and the quality of business plans. The economy of the agrarian regions of Russia largely depends on the stability and productivity of agriculture, the level of yield of major crops (cereals, oilseeds). Grain yields: winter wheat and cucumbers play a key role in the economic well-being of the region and rural development. Accurate and timely forecasting of grain yields is becoming not just an agrotechnical tool, but a powerful lever for planning, allocating resources and stimulating the sustainable development of villages and agricultural holdings in the Krasnodar Territory. Crop production is one of the key sectors of the Krasnodar Territory's economy, ensuring the region's food security and significant export potential. Effective management of the development of this industry requires accurate forecasting of its main indicators, such as yield, acreage and gross production. Economic and mathematical methods provide powerful tools for solving this problem, allowing us to take into account many factors affecting the dynamics of the crop industry in the Krasnodar Territory.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>сельское хозяйство</kwd>
    <kwd>растениеводство</kwd>
    <kwd>агропромышленный комплекс</kwd>
    <kwd>земля сельскохозяйственного назначения</kwd>
    <kwd>урожайность</kwd>
    <kwd>прогнозирование</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>agriculture</kwd>
    <kwd>crop production</kwd>
    <kwd>agro-industrial complex</kwd>
    <kwd>agricultural land</kwd>
    <kwd>productivity</kwd>
    <kwd>forecasting</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Бугера Б. И. Прогнозирование плановых показателей производства / Б. И. Бугера, А. Г. Прудников // Экономика сельского хозяйства. М., 1975. № 10. С. 67-72.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bugera B. I. Prognozirovanie planovyh pokazateley proizvodstva / B. I. Bugera, A. G. Prudnikov // Ekonomika sel'skogo hozyaystva. M., 1975. № 10. S. 67-72.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Загайтов И. Б. Прогноз колебаний природных условий сельскохозяйственного производства и всемирная статистика урожаев: Монография / И. Б. Загайтов, Л. С. Воробьева. Воронеж : ВГАУ, 1998. 215 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zagaytov I. B. Prognoz kolebaniy prirodnyh usloviy sel'skohozyaystvennogo proizvodstva i vsemirnaya statistika urozhaev: Monografiya / I. B. Zagaytov, L. S. Vorob'eva. Voronezh : VGAU, 1998. 215 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кумратова А. М. Оценка продуктивности зернового производства Юга России методами нелинейной динамики / А. М. Кумратова, В. В. Алещен-ко // Современная экономика: проблемы и решения. 2022. № 2(146). С. 8-17.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kumratova A. M. Ocenka produktivnosti zernovogo proizvodstva Yuga Rossii metodami nelineynoy dinamiki / A. M. Kumratova, V. V. Aleschen-ko // Sovremennaya ekonomika: problemy i resheniya. 2022. № 2(146). S. 8-17.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кухаренко А.А. Классификация муниципальных образований Краснодарского края на основе динамики численности сельского населения / Кухаренко А.А., Гайдук В.И./ Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. № 11.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kuharenko A.A. Klassifikaciya municipal'nyh obrazovaniy Krasnodarskogo kraya na osnove dinamiki chislennosti sel'skogo naseleniya / Kuharenko A.A., Gayduk V.I./ Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal. 2022. T. 7. № 11.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кухаренко А.А. Классификация субъектов Российской Федерации на основе динамики численности сельского населения./ Кухаренко А.А./Вестник Академии знаний. 2022. № 53 (6). С. 137-144.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kuharenko A.A. Klassifikaciya sub'ektov Rossiyskoy Federacii na osnove dinamiki chislennosti sel'skogo naseleniya./ Kuharenko A.A./Vestnik Akademii znaniy. 2022. № 53 (6). S. 137-144.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. М.: Мир, 2000. 333 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Peters E. Haos i poryadok na rynkah kapitala. M.: Mir, 2000. 333 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Прудников А. Г. Методология прогноза производства зерна : дисс. д-ра экон. наук. Краснодар, 1987. 355 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Prudnikov A. G. Metodologiya prognoza proizvodstva zerna : diss. d-ra ekon. nauk. Krasnodar, 1987. 355 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Салан Д. Разработка и результаты методов прогнозирования урожая зерновых колосовых // Материалы Международного симпозиума по теме прогноза ожидаемого урожая. Комполт (Венгрия), 1975. 44 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Salan D. Razrabotka i rezul'taty metodov prognozirovaniya urozhaya zernovyh kolosovyh // Materialy Mezhdunarodnogo simpoziuma po teme prognoza ozhidaemogo urozhaya. Kompolt (Vengriya), 1975. 44 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020612899 Российская Федерация. Методы нелинейной динамики: № 2020611841: заявл. 20.02.2020 : опубл. 05.03.2020 / А. М. Кумратова, К. А. Сивков; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина».</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registracii programmy dlya EVM № 2020612899 Rossiyskaya Federaciya. Metody nelineynoy dinamiki: № 2020611841: zayavl. 20.02.2020 : opubl. 05.03.2020 / A. M. Kumratova, K. A. Sivkov; zayavitel' Federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego obrazovaniya «Kubanskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet im. I.T. Trubilina».</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Трубилин А. И. Методология среднесрочного прогноза урожайности и производства продукции растениеводства: монография / А.И. Трубилин, Г.Ф. Петрик, А.Г. Прудников, Т.В. Логойда. Краснодар: КубГАУ, 2019. 166 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Trubilin A. I. Metodologiya srednesrochnogo prognoza urozhaynosti i proizvodstva produkcii rastenievodstva: monografiya / A.I. Trubilin, G.F. Petrik, A.G. Prudnikov, T.V. Logoyda. Krasnodar: KubGAU, 2019. 166 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
