Бястинова Луиза Михайловна – ст. преподаватель Финансово-экономического института
Якутск
Byastinova Luiza Mikhailovna – Senior Lecturer, Institute of Finances and Economics
Yakutsk
В условиях постоянно меняющихся экономических условий хозяйствования становится особенно актуальным обеспечение продовольственной безопасности в стране, а также регионах. Сельское хозяйство является единственной отраслью, которая в состоянии вывести страну в состояние полного самообеспечения, что четко обозначено в Доктрине продовольственной безопасности России. С учетом этого особенно острой проблемой является интенсификация отраслей сельского хозяйства путем внедрения новых технологий, повышения качества землепользования, связи с этим перед государством стоят вопросы развития отрасли и научного предвидения ее основных показателей с учетом имеющихся факторов и условий. В данной статье приведена подробная методика разработки прогноза для отрасли сельского хозяйства с использованием многофакторных регрессионных моделей. Рассмотрены основные факторы, влияющие на показатели сельского хозяйства, выделены основные из них и разработана многофакторная регрессионная модель для прогноза показателя валовой продукции сельского хозяйства на ближайшие пять лет. Даны рекомендации для совершенствования применения данного метода применительно к рассматриваемому региону.
Under the constantly changing economic conditions of management, ensuring food security in the country, as well as in the regions becomes especially relevant. Agriculture is the only industry that is able to bring countries into a state of complete self-sufficiency, which is clearly indicated in the Doctrine of Food Security of Russia. With this in mind, the intensification of agricultural sectors, through the introduction of new technologies and improving the quality of land use is a particularly topical challenge. In this regard, the state faces the issues of the development of the industry and scientific forecast of its main indicators, taking into account the existing factors and conditions. This article provides a detailed methodology for developing a forecast for the agricultural sector using multivariate regression models. The main factors influencing the indicators of agriculture are considered, the main ones are highlighted and a multifactorial regression model is developed to forecast the indicator of gross agricultural output for the next five years. Recommendations are given for improving the application of this method in relation to the region under consideration.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.