Научный журнал Байкальского государственного университета
System Analysis &
Mathematical Modeling
Издается с 2019 года
Menu

Информация о статье

Название статьи:

Модель выделения и прогнозирования составляющих временных рядов цен на сельскохозяйственную продукцию

Авторы:
Зоркальцев В.И., доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией математического моделирования, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, vizork@mail.ru,

Полковская М.Н., кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики и математического моделирования, Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского, п. Молодежный, Иркутский район, Российская Федерация, polk_mn@mail.ru,

Матибарчук В.Э., аспирант, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, matibarchuk@mail.ru
Для цитирования:
Зоркальцев В.И. Модель выделения и прогнозирования составляющих временных рядов цен на сельскохозяйственную продукцию / В.И. Зоркальцев, М.Н. Полковская, В.Э. Матибарчук. — DOI 10.17150/2713-1734.2024.6(2).198-208. — EDN AHJYYJ // System Analysis & Mathematical Modeling. — 2024. — Т. 6, № 2. — С. 198–208.
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2024 Том: 6 Номер журнала: 2
Страницы: 198-208
Тип статьи: Научная статья
УДК: 004.942, 519.688
DOI: 10.17150/2713-1734.2024.6(2).198-208
Аннотация:
Излагается математическая модель выделения из помесячных или поквартальных данных динамики цен на сельскохозяйственную продукцию трех составляющих. Одна из них тренд - общая тенденция изменения цены. Вторая - сезонные колебания, повторяющиеся с периодом, равным году, отклонения фактической цены от тренда. В модели предусмотрена возможность изменения с течением времени формы и амплитуды сезонных отклонений. Третья составляющая - остаточный член, который иногда интерпретируют как случайные отклонения. Оценка параметров, задающих конкретное выражение тренда и сезонных колебаний, осуществляется в модели путем минимизации взвешенной суммы квадратов отклонений. Приводится пример расчета на данной модели тренда и сезонных колебаний цены одного из видов сельскохозяйственной продукции за 2019-2023 гг.
Ключевые слова: экономические риски в сельскохозяйственном производстве, тренд, динамика цен, сезонные колебания, экспоненциальные веса информативности
Информация о статье: Дата поступления: 4 февраля 2024 г.; дата принятия к публикации: 23 мая 2024 г.; дата онлайн-размещения: 19 июня 2024 г.
Список цитируемой литературы:
  • Математические и цифровые технологии оптимизации производства продовольственной продукции / Я.М. Иваньо, П.Г. Асалханов, М.Н. Барсукова [и др.]. - Молодежный : Изд-во ИРГАУ им. А.А. Ежевского, 2021. - 219 с. - EDN OOVACG.
  • Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон. - Москва : Мир, 1976. - 756 с.
  • Башарина О.Ю. Методика выявления и прогнозирования составляющих временных рядов природно-климатических показателей / О.Ю. Башарина, А.Г. Феоктистов. - EDN HAPIEY // Прорывные научные исследования как двигатель науки : междунар. науч.-практ. конф., Новосибирск, 05 марта 2021 г. - Уфа, 2021. - С. 20-24.
  • Борисевич М.Н. К вопросу о сезонной и периодической составляющих временного ряда в аналитической экономике и прогнозировании (часть 1) / М.Н. Борисевич. - EDN MREQGD // Тенденции экономического развития в XXI веке : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 01 марта 2022 г. - Минск, 2022. - С. 145-149.
  • Катаева Е.С. Прогнозирование временных рядов с сезонной составляющей / Е.С. Катаева, А.Ю. Якимук. - EDN WATHUH // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур : тез. докл. : материалы XIV междунар. конф., п. Листвянка, 19-24 сент. 2022 г. - Томск, 2022. - С. 51-52.
  • Одияко Н.Н. Применение аддитивной и мультипликативной моделей прогнозирования / Н.Н. Одияко., Н.Ю. Голодная. - EDN RNLSEB // Экономика и предпринимательство. - 2013. - № 12-1 (41). - С. 667-674.
  • Floyd J.E. Statistics for Economists: a Beginning / J.E. Floyd. - Toronto : University of Toronto, 2010. - 292 p.
  • Harris R. Applied Time Series Modelling and Forecasting / R. Harris, R. Sollis. - New York : John Wiley & Sons Ltd, 2003. - 316 p.
  • Applied Time Series Analysis with R / W.A. Woodward, H.L. Gray, A.C. Elliott. - 2nd ed. - CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017. - 618 p.
  • Зоркальцев В.И. Обоснование выбора регрессионной модели для анализа и прогнозирования процессов топливоснабжения с сезонной составляющей / В.И. Зоркальцев // Известия Академии наук СССР. Энергетика и транспорт. - 1978. - № 3. - С. 135-143.
  • Зоркальцев В.И. Индексы цен и инфляционные процессы / В.И. Зоркальцев. - Новосибирск : Наука, 1996. - 279 с. - EDN QBWRWF.
  • Зоркальцев В. И. Методы прогнозирования и анализа эфективности функционирования системы топливоснабжения / В. И. Зоркальцев. - Москва : Наука, 1988. - 284 с.
  • Зоркальцев В.И. Мультипликативная модель выделения составляющих временных рядов / В.И. Зоркальцев, М.Н. Полковская. - DOI 10.15372/SJNM20220202. - EDN JHUWXG // Сибирский журнал вычислительной математики. - 2022. - Т. 25, № 2. - С. 111-127.
  • Устинова И.Г. Сплайновая оценка тренда временного ряда при случайном числе данных в моменты измерений / И.Г. Устинова, Е.Г. Пахомова. - DOI 10.17223/19988621/33/3. - EDN TOFAID // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. - 2015. - № 1 (33). - С. 20-36.