Главная
» Электронная библиотека » МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЕВРОПЕЙСКОГО ИНДИКАТОРА A В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ «JASP»
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЕВРОПЕЙСКОГО ИНДИКАТОРА A В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОГРАММЫ «JASP»
| Категория: | экономика |
Скачивание доступно только для авторизованных пользователей
|
| Авторы (ПГУ): | Тусков Андрей Анатольевич [100] [Председатель]  , Бесчастнова Валерия Викторовна [0] | |
| Аннотация: | Статья посвящена актуальной проблеме прогнозирования индекса реального дохода факторов в сельском хозяйстве на годовую рабочую единицу (индикатор А) — ключевого показателя производительности труда в аграрном секторе Европейского союза. В отличие от традиционных эконометрических подходов, авторы впервые применяют в аграрной статистике интегрированный инструментарий JASP, включающий модели временных рядов с учётом ковариат — значений индикатора А по странам-членам ЕС. В Европейском Союзе важно отслеживать и прогнозировать показатели сельского хозяйства, поскольку ресурсы производятся в странах неравномерно, а вовремя не установленная проблема создаст критический риск. С появлением информационных технологий стало возможым упростить затраты, связанные с аналитикой. Программы и нейросети могут автоматически рассчитать необходимые показатели, создать необходимые графики и помочь с прогнозом будущего. Цель исследования состоит в том, чтобы использовать новейшую программу JASP для анализа и прогнозирования индекса реального дохода факторов в сельском хозяйстве на годовую рабочую единицу (Индикатор А). В ходе анализа протестированы несколько моделей, среди которых наибольшую точность продемонстрировала модель bsts – linear trend model – regression, предсказавшая значение индикатора А на 2024 год на уровне близком к официальной оценке Евростата. Новизна работы заключается в адаптации open-source программы JASP к задачам прогнозирования аграрных показателей, что обеспечивает более доступный, автоматизированный и прозрачный анализ в условиях цифровой трансформации агропромышленного комплекса. Результаты подтверждают высокую эффективность применения методов машинного обучения в сельскохозяйственной статистике и открывают перспективы для дальнейшего развития цифровых инструментов. | |
| Тип: | Статья | |
| Вид: | электронная копия бумажного издания | |
| Количество частей: | 1 | |
| Год издания: | 2025 | |
| Издательство: | Издательство Адыгейского государственного университета | |
| Место опубликования: | Адыгейский ГУ | |
| Индексация: | ВАК К2 (тип публикации Научная статья) | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Лицензия: | Нет ограничений | |
| Ограничения: | Нет ограничений | |
| Правообладатель: | Тусков А.А. и др | |
| ISSN: | 2410-3683 | |
| Язык: | Русский | |
| Место хранения: | Вне ПГУ | |
| Дата размещения: | 27.11.2025 | |
| Владелец: | Тусков Андрей Анатольевич | |
| Ссылка на ресурс: | http://elib.pnzgu.ru/library/1764234194  | |
| Формат: | Не указан |