MODELING OF PRODUCTION OF AGRARIAN PRODUCT TAKING INTO ACCOUNT THE PRICE SEASONALITY
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-1-117-125Keywords:
agricultural production modeling, «Cassandra» model, trend, seasonal component, `product sales optimizationAbstract
The article is devoted to modeling agricultural production taking into account seasonality of prices. Various approaches have been described to increase the efficiency of potato production, which include increasing productivity by using high-quality seeds and high-precision technologies, as well as increasing economic efficiency by increasing the sale of seed and early potatoes. In addition to the above approaches to improving the efficiency of potato production, it is proposed to use optimal potato sales plans obtained taking into account price volatility. To identify the components of the time series of prices for agricultural products (trend and seasonal component), the «Cassandra» model was used, based on the use of the least squares method. Based on the «Cassandra» model, a linear trend equation is obtained, according to which the price of potatoes tends to increase. According to the seasonal component, the price of potatoes rises from November to July, then it decreases. The difference between potato prices in October and July is about 11 rubles / kg, which is explained by the appearance of local products on the market. The trend model is used to forecast potato prices for 2019, while the value predicted by the trend is summed with the seasonal component. To optimize the implementation of agricultural products, linear programming models with deterministic and random parameters are proposed, as well as a parametric model taking into account the possible presence of trends in the series of production and economic parameters and trend-seasonal models that describe prices. The optimization problem, taking into account the trend-seasonal model for quarterly potato prices, has been solved using the example of «Irkutsk Seeds». According to the results of solving the problem, 50% of all sold products must be sold in the fall, since the storage of potatoes requires additional costs, 10% in the second quarter, 17% in the third, and 20% must be kept until the summer.
Downloads
References
Аникиенко Н.Н. 2016. Экономическая эффективность производства картофеля в ЗАО «Иркутские семена» Иркутского района Иркутской области. Новая наука: От идеи к результату, 12–1: 17–23.
Барсукова М.Н., Иваньо Я.М. 2017. Приложения параметрического программирования для решения задач оптимизации получения продовольственной продукции. Вестник ИрГТУ, 4: 57–66.
Бузина Т.С., Окладчик С.А., Полковская М.Н. 2019. Оптимизация размещения посевов сельскохозяйственных культур с учетом изменчивости цен. Научно-практический журнал «Вестник ИрГСХА», 92: 17–24.
Гатаулин А.М., Гаврилов Г.В., Сорокина Т.М. 1990. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М., Агропромиздат, 432.
Зоркальцев В.И. 2014. Элементы оптимизации. Иркутск, ИСЭМ СО РАН, 99.
Изосимова Т.Н., Ананич И.Г. 2016. Оптимизация основных факторов повышения эффективности производства картофеля на основе экономико-математического моделирования. Сельское хозяйство – проблемы и перспективы: сб. науч. тр. Гродно, ГГАУ: 111–118.
Лаптев С.В., Филина Ф.В. 2019. О роли сельского хозяйства в формирующейся инновационной экономике. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика, 46 (1): 31–42.
Левин В.И. 2015. Интервальный подход к оптимизации в условиях неопределенности. Системы управления, связи и безопасности, 4: 123–141.
Малявко А.А., Ториков В.Е. 2012. Технология производства и рынок картофеля в условиях глобализации. Вестник Брянской государственной сельскохозяйственной академии, 2: 28–32.
Новиков А.В. 2012. Современное состояние, тенденции и особенности производства и сбыта картофеля в Иркутской области. Вестник ИрГСХА, 52: 112–118.
Новиков Г.И., Колузанов К.В. 1975. Применение экономико-математических методов в сельском хозяйстве. М., Колос, 288.
Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. 1996. Опыт математического моделирования экономики. М., Энергоатомиздат, 206.
Смирнов Н.А. 2016. Факторы, определяющие эффективность производства картофеля. Научный альманах, 12–1 (26): 227–231.
Тульчеев В.В., Лукин Д.Н. 2008. Рынок картофеля и продуктов его переработки: состояние, проблемы, перспективы. Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 8: 67–70.
Шарипов С.А. 2007. Оптимизация структуры посевов – необходимое условие повышения эффективности производства. Достижения науки и техники АПК, 1: 42–44.
Шиндин И.М., Кодякова Т.Е. 2003. Оптимизация структуры посевов. Аграрная наука, 3: 20.
Экономико-математические методы и прикладные модели. 1999. Под редакцией В.В. Федосеева. М., ЮНИТИ, 391.
Floyd J. E. Statistics for economists: a beginning. Toronto, University of Toronto, 2010. 292 р.
Henshaw R.C. 1966. Application of the general linear model to seasonal adjustment of economic time series. Econometrica. 34: 381–395.
Kinsey J. 1999. The big shift from a food supply to a food demand chain. Minnesota Agricultural Economist, 698: 1–7.
Polkovskaya M.N. 2019.Situation management of agricultural production based on the prediction of prices for agricultural products. Proceedings of the VIth International Workshop 'Critical Infrastructures: Contingency Management, Intelligent, Agent-Based, Cloud Computing and Cyber Security: 83–89.
Abstract views: 610
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2020 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
