Яндекс.Метрика

ПРОГНОЗ ПРОИЗВОДСТВА МЯСА КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА В РОССИИ


ЛИЧМАН АЭЛИТА

DOI 10.33938/208-104

УДК 631.14:636.322/.28(470)

Выпуск № 8, Август 2020 г., статья № 12, стр. 104-110

Рубрика: Экономика отраслей АПК

Ключевые слова: ПРОГНОЗ, ПРОИЗВОДСТВО ГОВЯДИНЫ, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ, ФАКТОРЫ ПРОИЗВОДСТВА МЯСА КРС


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.

Авторы:
Личман Аэлита Афанасьевна, ВИАПИ имени А.А. Никонова - филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ


Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Личман, А. А. Прогноз производства мяса крупного рогатого скота в россии / А. А. Личман. – DOI 10.33938/208-104. – Текст : непосредственный // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2020. – № 8. – (Экономика отраслей АПК). – С. 104-110.


FORECAST OF PRODUCTION OF CATTLE MEAT IN RUSSIA

DOI 10.33938/208-104

Issue № 8, 2020, article № 12, pages 104-110

Section: Economics of agribusiness sectors

Keywords: FORECAST, BEEF PRODUCTION, REGRESSION AND CORRELATION ANALYSIS, MULTIVARIATE MODEL, CATTLE MEAT PRODUCTION FACTORS

Abstract: 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.

Authors: Lichman Aelita Afanasevna