Агаркова Л.В.доктор экономических наук, профессор кафедры финансов, кредита и страхового дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Российская Федерация alv23@mail.ru
Гурнович Т.Г.доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента и банковского дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Российская Федерация gurnovich@inbox.ru
Предмет. Функционирование регионального агропромышленного комплекса в условиях экономической нестабильности выдвигает задачу обоснования комплексного адаптивного подхода к организации производственно-сбытовых процессов на основе использования инструментария планирования и прогнозирования. В ходе планово-прогнозных мероприятий прорабатываются различные варианты хозяйствования, соответствующие прогнозным сценариям развития. Поэтому актуальными научными задачами являются системное исследование проблем функционирования отрасли и построение сценарных планов-прогнозов ее устойчивого развития. Цели. Обоснование прогнозных параметров деятельности предприятий регионального агропромышленного комплекса и выбор эффективных методов прогнозирования результатов сельскохозяйственного производства. Методология. Методологической основой исследования послужили принципы системного и сценарного подходов к управлению результативностью аграрного производства, а также методы математико-статистического прогнозирования и экономико-математического моделирования. Результаты. Обоснована необходимость применения экономико-математических методов, обеспечивающих достоверность моделирования поведения исследуемого объекта и прогнозирование параметров системы на основе изучения динамики производственно-экономических процессов и оценки тенденций их развития. Выполнен прогноз урожайности с применением пространственной и временной математических моделей, совместное использование которых позволяет оценить ее баланс на перспективу, получить экстраполированные значения и провести оптимизацию. Выводы. Теоретическая значимость результатов исследования заключается в том, что предложенные подходы позволяют повысить точность прогнозов, снизить неопределенность и рискованность, а также определить на этой основе приоритетные направления стратегического развития отраслей агропромышленного комплекса. Практическое значение определяется тем, что выработанные рекомендации могут быть использованы при планировании, прогнозировании, организации и осуществлении аграрного производства, а также выработке поведения хозяйствующих субъектов, адекватного экономической ситуации.
Ключевые слова: прогнозирование, планирование, управление, моделирование, устойчивое развитие
Список литературы:
Берулава О.С. Разработка сценарных прогнозов экономического развития // Российское предпринимательство. 2006. № 11. С. 27–30.
Минасов М.Ш. Стратегия устойчивого развития агропромышленного комплекса // АПК: Экономика, управление. 2004. № 9. С. 3–11.
Немчинов В.С. Избранные произведения: В 6 т. Т. 3. Экономико-математические методы и модели. М.: Наука, 1967. 480 с.
Торопцев Е.Л. Моделирование процессов экономической динамики макросистем. СПб.: СПбГУЭФ, 2001. 235 с.
Leontief W. Modern Techniques for Economic Planning and Projection. Scuola in Azione. 1963.
Leontief W. Proposal for Better Economic Forecasting. Harvard Business Review, 1964.
Афанасьев В.Н. Статистическое обеспечение проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.
Болч Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Наука, 1979. 348 с.
Долгодворов В.Е. Программирование урожаев сельскохозяйственных культур. М.: Агропромиздат, 1986. 245 с.
Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Наука, 1977. 340 с.
Снедекор Дж. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве. М.: Статистика, 1961. 456 с.
Курносов А.П., Агибалов А.В., Улезько А.В. и др. Стратегия и тактика управления рисками в агарном производстве: монография. Воронеж: ВГАУ, 2000. 197 с.
Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М.: Финансы и статистика, 1986. Кн. 1. 364 с.; 1987. Кн. 2. 350 с.
Мараховский А.С. Математический аппарат информационной системы прогнозирования последствий реструктуризации экономики региона // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы VIII Международной научно-практической конференции. Воронеж: ВГУ, 2012. С. 114–118.
Бершицкий Ю.И., Кацко И.А., Бондаренко П.С. Формирование системы баз данных для компьютерного проектирования технико-технологического обеспечения производства продукции растениеводства // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2012. № 38. С. 11–17.
Герасимов А.Н., Громов Е.И. Моделирование и прогнозирование управленческих процессов в аграрноориентированном макрорегионе // Сборник конференций НИЦ Социосфера. Прага: Vedecko vydavatelske centrum Sociosfera-CZ s.r.o., 2013. № 4. С. 34–38.
Герасимов А.Н., Громов Е.И., Скрипниченко Ю.С. Прогноз основных показателей развития растениеводства в Ставропольском крае // Экономика сельского хозяйства России. 2015. № 4. С. 79–86.
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.
Герасимов А.Н., Громов Е.И., Скрипниченко Ю.С. Анализ состояния и тенденций развития сельскохозяйственного производства в регионе с использованием многомерных статистических методов // Экономика и предпринимательство. 2015. № 3. С. 361–367.
Кацко И.А., Свиридова С.И. Эконометрический подход к прогнозированию временных рядов на примере урожайности зерновых культур // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2007. № 9. С. 11–15.
