Картоплярство є однією з ключових галузей агропромислового комплексу, що забезпечує населення стратегічно важливим продуктом харчування, який вирізняється високою енергетичною та поживною цінністю. Галузь відіграє важливу роль у зміцненні продовольчої безпеки держави, сприяє розвитку переробної та харчової промисловостей, забезпечує стабільне функціонування пов’язаних виробничих ланцюгів та формує мультиплікативний ефект у суміжних секторах економіки.
У контексті сучасних соціально-економічних трансформацій, зумовлених глобалізаційними процесами, зміною кліматичних умов, зростанням інтенсивності ринкових коливань, потреба у науково обґрунтованому прогнозуванні виробництва картоплі набуває особливої значущості. Високий рівень варіативності аграрних процесів, складність їх динаміки та наявність численних екзогенних детермінант обумовлюють необхідність застосування методів, здатних забезпечити адекватне відображення детерміновано-стохастичної природи виробничих показників.
Статистичні методи прогнозування дають можливість формувати кількісно обґрунтовані оцінки майбутніх обсягів виробництва картоплі з урахуванням тенденцій, циклічності та варіації показників. Статистичні моделі створюють умови для комплексної оцінки впливу техніко-технологічних, економічних, кліматичних та інших факторів на динаміку виробництва картоплі.
Прогнозування ґрунтується на використанні статистичних методів, які дають змогу виявити тенденції урожайності та валового виробництва картоплі, врахувати трендові та сезонні закономірності, оцінити вплив різноманітних чинників на результативні показники та сформувати кількісно обґрунтовані коротко- та середньострокові прогнози. З цією метою використовують трендові моделі, регресійні моделі, екзогенне моделювання.
Статистична оцінка виробництва картоплі здійснюється із застосуванням як елементарних методів аналізу динаміки, так і більш складних інструментів трендового моделювання. На початковому етапі використовуються базові характеристики рядів динаміки – абсолютні й відносні прирости, темпи зростання та приросту, що дають можливість виявити закономірності зміни обсягів виробництва у часі. Прогностична оцінка урожайності та валового виробництва картоплі здійснюється із застосуванням середніх характеристик ряду динаміки, зокрема середнього абсолютного приросту, середнього темпу зростання, що дозволяють охарактеризувати інтенсивність і спрямованість змін досліджуваних параметрів у часі.
Для підвищення точності прогнозування використовуються рівняння стійких трендів, які забезпечують моделювання довгострокових тенденцій у динаміці урожайності та валового виробництва картоплі. Залежно від характеру емпіричних даних застосовуються як лінійні, так і нелінійні трендові моделі. Лінійний тренд використовується у випадках, коли зміни мають сталий характер і можуть бути апроксимовані прямолінійною залежністю. Водночас розвиток аграрного виробництва часто характеризується нелінійністю, що зумовлює доцільність застосування параболічних, експоненційних, логарифмічних і степеневих моделей. Ці моделі дозволяють урахувати прискорений/ уповільнений характер зростання, структурні деформації динаміки та вплив довгострокових чинників.
Важливим етапом побудови трендових рівнянь є їхня статистична верифікація, яка передбачає оцінку адекватності моделі на основі коефіцієнта детермінації, що характеризує ступінь пояснення варіації результативного показника обраними чинниками, а також похибки апроксимації, яка дозволяє оцінити точність наближення емпіричних даних моделлю. Такий підхід забезпечує надійність прогнозів та наукову обґрунтованість використання трендових рівнянь для аналітичної оцінки динаміки виробництва картоплі.
Регресійне моделювання є одним із основних методів статистичного аналізу та прогнозування в аграрному виробництві. Його суть полягає у встановленні кількісного зв’язку між результативним показником (урожайністю/ валовим виробництвом картоплі) та факторними змінними, що на нього впливають.
Оскільки на виробництво картоплі впливає ряд виробничих факторів, то для моделювання залежностей доцільно використовувати лінійну багатофакторну регресійну модель:
У=F(Х1, Х2, Х3…Xn)=а0+а1х1+а2х2+…аnхn (1)
Після верифікації на адекватність регресійні моделі виступають підґрунтям для прогнозування урожайності/ валового виробництва картоплі, раціоналізації виробничо-економічних процесів та обґрунтування управлінських рішень щодо розвитку галузі картоплярства.
Список літератури:
1. Чухліб А.В. Методичний інструментарій аналізу та прогнозування зерновиробництва. Міжнародний науковий журнал «Інтернаука». Серія: «Економічні науки». 2020. № 12 (44). Т. 1. С. 139-143. URL: https://www.inter-nauka.com/issues/economic2020/12/6725 (дата звернення 23.10.2025).
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter