title: Economic and mathematical methods of demand forecasting in the agricultural industry
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мельник Денис Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рудакова Ирина Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rudakova Irina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Конюховский Павел Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Koniukhovskii Pavel Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 034110
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10125
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Задачи прогнозирования временных рядов находят практическое применение во многих сферах бизнеса. Рассматривать статистические данные об объемах продаж на предприятии независимо от отрасли, в которой оно функционирует.   Целью данной работы является изучение теоретических и практических особенностей применения экономико-математических методов прогнозирования спроса на функционирующем предприятии в сфере агропромышленного комплекса.  В ходе работы рассмотрены основные перспективы развития сельского хозяйства и агропромышленных комплексов в РФ, систематизирован процесс анализа временных рядов и построения эконометрических моделей, отражающих зависимость статистических показателей настоящего времени от предшествующих им, описана процедура оценки построенной эконометрической модели на достоверность и соответствие реальным данным с целью использования ее для построения оперативного прогноза.  Практическая часть работы представляет собой анализ предприятия агропромышленного комплекса Приволжского Федерального округа, в ходе которого выделены особенности производства и проанализированы основные производственные показатели. На основе исследования объемов реализованной продукции в Кировской области построено три конкурирующие авторегрессионные модели. Выбрана «наиболее адекватная» модель и построен оперативный и среднесрочный прогноз. Кроме того, проведено исследование на зависимость объемов продаж премиксов от объемов производства молока по Кировской области.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of predicting time series are of practical use in many fields of business. To review statistics on the volume of sales in the enterprise regardless of the industry in which it operates.   The aim of this work is to study the theoretical and practical features of application of economic-mathematical methods of forecasting demand for a functioning enterprise in the field of agriculture.  The article considers the main prospects for the development of agriculture and agro-industrial complexes in Russia, a systematic process of analysis of time series and econometric models, reflecting the dependence of the statistical indicators of the present time from the preceding described procedure for the evaluation of the constructed econometric models for accuracy and conformity to the real data with the aim of using it to build an operational forecast.  Practical part of the research presents an analysis of the agricultural enterprises of the Volga Federal district in which the features of production and analyzed key performance indicators. Based on research of sales in the Kirov region were built three competing autoregressive models. "The most adequate" model was chosen and immediate and medium-term forecast was built. In addition, a study on the dependence of sales volumes of premixes of the volume of milk production in Kirov region was conducted.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование спроса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: агропромышленный комплекс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эконометрическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кировская область
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: комбикорм.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Forecasting demand
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: agribusiness
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: econometric model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Kirov region
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: compound feed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Economic and mathematical methods of demand forecasting in the agricultural industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Экономико-математические методы прогнозирования спроса в сфере агропромышленного комплекса
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: DIPLOM.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10125/1/DIPLOM.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,74 MB
resources.filename: reviewSV_Rudakova_IA_otzyv_nauch_rukovoditelya_(Konyuxovskij)-signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10125/2/reviewSV_Rudakova_IA_otzyv_nauch_rukovoditelya_%28Konyuxovskij%29-signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 113,96 kB
resources.filename: reviewSV_Rudakova_IA__bak_rec_2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10125/5/reviewSV_Rudakova_IA__bak_rec_2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 350,07 kB
resources.filename: reviewSV_Rudakova_IA_bak_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10125/6/reviewSV_Rudakova_IA_bak_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 350,07 kB