etip Экономика: теория и практика Economics: Theory and Practice 2224-042X Кубанский государственный университет RU 275 Научная статья Original article Отраслевая экономика Sectoral Economics Сравнительная оценка методов среднесрочного прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур Comparing of the mid-term forecasting methods of crop yields Телюк М. С. Телюк М. С. Telyuk M. S. myfranker@gmail.com

ассистент кафедры теории и социально-экономической статистики РЭУ им. Г. В. Плеханова

assistant, department of theory and socio-economic statistics at Plehanov Russian University of Economics

 РЭУ им. Г. В. ПлехановаPlehanov Russian University of Economics 05 06 2016 42 2 18 23 05 06 2016 Copyright (c) 2016 Телюк М. С. (Автор) 2016 Телюк М. С. (Автор) Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Статья посвящена сравнительной оценке двух наиболее распространенных методов прогнозирования показателей урожайности сельскохозяйственных культур: авторегрессионных моделей – скользящего среднего и множественных линейных регрессий. Автор сравнивает данные методы исходя из качества прогноза на среднесрочную перспективу урожайности сельскохозяйственных культур.

Author compares two the most common crop yield indicators modeling methods: autoregressive moving average model and multiple linear regression. These two methods were compared with each other on the basis of the quality of mid-term forecast of crop yield.

 урожайность авторегрессионные модели множественная линейная регрессия прогнозирование скользящее среднее crop yield autoregressive models multiple regression modelling moving average Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: учеб. пособие. М., 2003. Горбачев И.В., Панова Т.В., Панов М.В. Прогнозирование урожайности зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах ЦФО РФ до 2020 года // Вестник Брянской государственной сельскохозяйственной академии. 2014. № 2. С. 43–46. Иванов П.В., Ткаченко И.В. Экономико-математическое моделирование в АПК. Ростов н/Д, 2013. Канторович Г.Г. Лекции по курсу «Анализ временных рядов» // Экономический журнал ВШЭ. 2002. № 1–4; 2003. № 1. Низомов С.С. Применение методов корреляционно-регрессионного и кластерного анализа при прогнозировании урожайности зерновых культур // Гуманитарные и социальные науки. 2014. № 2. С. 768–772. Низомов С.С. Применение методов статистического моделирования при прогнозировании урожайности зерновых культур // Вестник БГАУ. 2014. № 2. С. 132–135. Петрова И.Ф., Свешникова И.В., Малых Н.И. Прогнозирование развития и размещения зернового хозяйства в стране // Экономика сельского хозяйства России. 2015. № 5. С. 68–73. Семин Е.А. Совершенствование способов прогнозирования урожайности зерновых культур: автореф. дис. … канд. экон. наук. Воронеж, 2015. Симоненко Е.И. Методология среднесрочного и долгосрочного прогнозирования урожайности и валового сбора зерновых культур // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. № 9. С. 182–184. Тихонов В.Е., Неверов А.А. Долгосрочное прогнозирование урожайности полевых культур на основе планетно-солнечно-земных связей в степном Предуралье // Бюллетень Оренбургского научного центра УрО РАН. 2014. № 4. С. 1–14. Ткаченко И.В., Ткаченко Н.И. Экономико-стохастическое моделирование как аппарат системного подхода к управлению сельскохозяйственными предприятиями // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. 2014. № 2 (31). С. 109–116. Burnham K.P., Anderson D.R. Multimodel inference: understanding AIC and BIC in model selection // Sociological Methods & Research. 2004. Vol. 33. P. 261–304.