ISSN 2077-3595

ЭКОНОМИКА ОТРАСЛЕЙ АПК


Выпуск: № 8, дата публикации: Август 2020 г.
Номер статьи: 12, страницы: 104-110

УДК 631.14:636.322/.28(470)

doi: 10.33938/208-104

ЛИЧМАН АЭЛИТА

ПРОГНОЗ ПРОИЗВОДСТВА МЯСА КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА В РОССИИ

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

ПРОГНОЗ, MULTIVARIATE MODEL, REGRESSION AND CORRELATION ANALYSIS, BEEF PRODUCTION, FORECAST, ФАКТОРЫ ПРОИЗВОДСТВА МЯСА КРС, МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, ПРОИЗВОДСТВО ГОВЯДИНЫ, CATTLE MEAT PRODUCTION FACTORS

АННОТАЦИЯ:

Производство мяса крупного рогатого скота в России в последние 30 лет, практически, постоянно падало, с 1990 г. к 2019 г. оно сократилось в 3 раза. Актуальность исследования причин такого падения и определения факторов, влияющих на этот процесс представляет несомненный интерес, как и вопрос определения прогноза производства говядины на несколько ближайших лет. Постановка проблемы и определение цели такого исследования подводит к выбору методов решения поставленной задачи. В данном случае были выбраны статистические методы, основанные на анализе временных рядов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. В результате были определены факторы, влияющие на производство мяса КРС, построены регрессионные многофакторные модели и на их основе рассчитаны варианты прогнозов производства говядины на период 2020-2025 годов.

АВТОР:

Личман Аэлита Афанасьевна



Размер файла: 0.223 Мб., формат: *.pdf


ENGLISH:

Lichman A.A.

FORECAST OF PRODUCTION OF CATTLE MEAT IN RUSSIA

The production of cattle meat in Russia over the past 30 years has been almost constantly falling, from 1990 to 2019 it decreased by 3 times. The relevance of studying the causes of such a fall and determining the factors that influence this process is of undoubted interest, as is the question of determining the forecast for beef production for the next few years. The statement of the problem and the determination of the purpose of such a study leads to the choice of methods for solving the problem. In this case, statistical methods were selected based on the analysis of time series using correlation and regression analysis. As a result, the factors affecting the production of cattle meat were determined, multivariate regression models were constructed, and on their basis the options for forecasting beef production for the period 2020-2025 were calculated.