Россия
Россия
Россия
УДК 332.362 Природные факторы (влияние климата, уровня почвенных вод и т.д.)
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.
сельское хозяйство, растениеводство, агропромышленный комплекс, земля сельскохозяйственного назначения, урожайность, прогнозирование
1. Бугера Б. И. Прогнозирование плановых показателей производства / Б. И. Бугера, А. Г. Прудников // Экономика сельского хозяйства. М., 1975. № 10. С. 67-72.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. М.: Мир, 2000. 333 с.
7. Прудников А. Г. Методология прогноза производства зерна : дисс. д-ра экон. наук. Краснодар, 1987. 355 с.
8. Салан Д. Разработка и результаты методов прогнозирования урожая зерновых колосовых // Материалы Международного симпозиума по теме прогноза ожидаемого урожая. Комполт (Венгрия), 1975. 44 с.
9. 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».
10. 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.
