Управление в социально-экономических системах

Использование иерархической многофакторной регрессионной модели с целью анализа и прогнозирования сельскохозяйственных показателей

П. В. Овчинников, A. Н. Ткачев, М. Д. Мирославская

ФГБОУ ВО ЮРГПУ (НПИ) имени М.И. Платова, Новочеркасск

Аннотация: Представлена методика определения латентных параметров многоуровневой многофакторной регрессионной модели и способы использования модели на примере прогнозирования динамики показателей, отражающих функционирование сельскохозяйственного производства: урожайности зерновых культур и потребления кормовой пшеницы. Актуальность модели обусловлена возможностью применения в целях прогнозирования главного выходного показателя (первый уровень модели) и его промежуточных составляющих (последующие уровни модели). Выполнена обработка статистических данных, применен метод регрессионного анализа информации, выполнено построение графиков результатов моделирования с использованием MS Excel и среды разработки языка программирования Python. Модель строится на основании иерархической зависимости первого и последующих уровней, при которой входные данные выходного показателя группируются как индивидуальные или общие параметры линейных зависимостей промежуточных переменных. В результате апробации модели были получены данные урожайности зерновых культур в зависимости от типа подкормки удобрениями и соответствующие им доли площадей по данным Российской Федерации в целом и Ростовской области в частности; произведен прогноз урожайности на три года, приведено сравнение с результатами применения факторного анализа. В вопросе определения потребления кормовой пшеницы были получены данные объема чистого потребления пшеницы и объема пшеницы, перерабатываемой на комбикорм.

Ключевые слова: регрессионная модель, иерархическая система, урожайность, потребление, зерновые культуры.

УДК: 519.6 +330.4
ББК: 22.19

Поступила в редакцию: 31 октября 2024 г.
Опубликована: 31 мая 2025 г.

DOI: 10.25728/ubs.2025.115.11