Прогнозирование стохастических факторов сельскохозяйственного производства в системе принятия управленческих решений: На примере Кабардино-Балкарской республики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Жилетежев, Нарт Саладинович

  • Жилетежев, Нарт Саладинович
  • кандидат экономических науккандидат экономических наук
  • 2000, Нальчик
  • Специальность ВАК РФ08.00.05
  • Количество страниц 147
Жилетежев, Нарт Саладинович. Прогнозирование стохастических факторов сельскохозяйственного производства в системе принятия управленческих решений: На примере Кабардино-Балкарской республики: дис. кандидат экономических наук: 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда. Нальчик. 2000. 147 с.

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Жилетежев, Нарт Саладинович

Введение.

Глава 1. Методологические основы научного управления агропромышленным производством.

1.1. Основные результаты и перспективы применения научных методов управления сельскохозяйственным производством.

1.2. Методы прогноза стохастических параметров сельскохозяйственного производства.

1.3. Анализ проблемы влияния метеорологических факторов на сельскохозяйственное производство.

1.4. Методологические основы оптимизации производственной структуры сельскохозяйственных предприятий.

1.5. Корреляционно-регрессионный анализ параметров сельскохозяйственного производства.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Анализ и прогноз стохастических параметров сельскохозяйственного производства.

2.1. Исследование связей между урожайностью сельскохозяйственных культур и метеорологическими параметрами.

2.2. Метод прогноза метеорологических параметров на основе аппроксимации их временных рядов.

2.3. Прогноз погодных условий в задачах управления экономикой сельскохозяйственных предприятий.

2.4. Некоторые результаты прогноза урожайности сельскохозяйственных культур

Выводы к главе2.

Глава 3. Совершенствование методов управления сельскохозяйственным производством.

3.1. Применение экономико-математического моделирования в планировании производства.

3.2. Стохастическая двухэтапная модель оптимизации структуры сельскохозяйственного производства.

3.3. Некоторые результаты оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия.

Выводы к главе 3.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», 08.00.05 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование стохастических факторов сельскохозяйственного производства в системе принятия управленческих решений: На примере Кабардино-Балкарской республики»

Одним из важнейших направлений в развитии аграрного сектора экономики нашей страны является поиск эффективных методов хозяйствования в новых, рыночных условиях.

Совершенствование хозяйственного механизма в агропромышленном комплексе требует решения ряда сложных задач, связанных с оценкой последствий принимаемых решений, анализом и прогнозом развития сельскохозяйственного производства, его планированием с применением научных подходов.

Использование в этих целях экономико-математических моделей позволяет: лучше понимать многообразие взаимосвязей и факторов; обосновать причинно-следственные зависимости; изучать функционирование системы, когда натурный эксперимент приводит к потерям времени, а иногда и просто невозможен в силу непредсказуемости окружающих факторов; синтезировать на модельном уровне стратегии управления и оценивать целесообразность их реализации на практике.

Необходимость использования методов прогноза, системного анализа, экономико-математических методов и вычислительной техники в области экономики агропромышленного комплекса предопределяется рядом обстоятельств. В частности: состоянием экономики; принципиально новыми задачами, которые встали перед наукой по преобразованию агропромышленного производства; несовершенством системы управления АПК и необходимостью ее модернизации в рамках экономической реформы всего народного хозяйства; социально-экономическими проблемами, возникающими в процессе перехода к новому хозяйственному механизму, базирующемуся на рыночных отношениях; новыми экономическими принципами взаимоотношений центра и регионов ( республик и областей).

В этих условиях необходимо разрабатывать такие методы управления сельскохозяйственным производством, которые обеспечили бы его устойчивое функционирование в обстановке, когда производственные параметры претерпевают значительные вариации.

Разработка таких стратегий невозможна без прогноза стохастических (случайных) факторов сельскохозяйственного производства и оптимизации его структуры на основе экономико-математических моделей.

Актуальность темы исследования. Современная методология исследования агропромышленного комплекса включает в настоящее время в качестве своего важнейшего элемента систему экономико-математических моделей и средств их программной реализации, обеспечивающей многовариантные прогнозные расчеты. На их основе можно формировать условия хозяйствования. Но, как известно, сельскохозяйственное производство подвержено воздействию случайных факторов, к которым, в первую очередь, относятся метеорологические -количество атмосферных осадков, их распределение по месяцам года, количество тепла и др. Эти факторы существенно влияют на урожайность сельскохозяйственных культур, затраты труда и средств на единицу произведенной продукции. Анализ и планирование сельскохозяйственных мероприятий на основе экономико-математических моделей с учетом прогноза стохастических факторов производства позволяет решить задачу управления сельскохозяйственным производством на новом, более совершенном уровне.

Таким образом, прогноз стохастических факторов сельскохозяйственного производства и оптимизация его структуры на основе экономико-математических моделей являются актуальными задачами, позволяющими разработать стратегию устойчивого функционирования предприятий АПК в условиях изменяющейся внешней среды.

В настоящее время для прогноза метеорологических параметров и урожайностей сельскохозяйственных культур применяются различные подходы, тем не менее, корректное решение этих вопросов встречает трудности, обусловленные сложностью или даже невозможностью получения информации необходимого объема и качества. Этими причинами можно объяснить невысокую точность существующих методов, поэтому проблема усовершенствования существующих и разработки новых методов прогнозирования стохастических параметров сельскохозяйственного производства остается актуальной.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методических подходов к формированию стратегии устойчивого функционирования сельскохозяйственных предприятий на основе прогноза стохастических факторов производства и оптимизации производственной структуры.

Цель исследования предполагает постановку и решение следующих задач: исследование теоретических аспектов научного управления сельскохозяйственным производством; анализ проблемы устойчивого функционирования предприятий АПК и путей ее решения; разработка методики прогноза стохастических параметров в моделях оптимизации производственной структуры сельскохозяйственных предприятий; усовершенствование метода прогноза агрометеорологических параметров; разработка стохастической модели оптимизации производственной структуры сельскохозяйственных предприятий; разработка стратегии устойчивого функционирования предприятия.

Предметом исследования явились методы прогноза стохастических параметров сельскохозяйственного производства и оптимальная его структура, обеспечивающая устойчивое функционирование предприятия.

Объектом исследования в работе является механизм управления сельскохозяйственными предприятиями в процессе изменения экономических и производственных параметров.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых посвященные проблемам оптимизации управления сельскохозяйственными предприятиями на основе экономико-математического моделирования, а также методам прогноза метеорологических параметров и урожайностей сельскохозяйственных культур.

При выполнении работы рассматривались и обобщались результаты исследований, проведенных в области создания систем экономико-математических моделей, а также изучались связи между метеопараметрами и урожайностью различных сельскохозяйственных культур.

В качестве инструментария использовались методы прогнозирования, математического программирования, статистики и др.

Степень разработанности проблемы. Принципиальная возможность проведения системного анализа и прогнозирования развития АПК опирается на накопленный опыт применения различных экономико-математических методов в Российской Федерации и других странах, на наличие сложившихся отечественных научных школ в области моделирования сельскохозяйственного производства. Исследования Г.В.Беспахотного, Н.А.Блажа, М.Е.Браславца, В.А.Кардаша, В.И.Киселева, Р.Г.Киселева, Р.Г.Кравченко, А.М.Гатаулина, В.И.Денисова, Э.Н.Крылатых, В.В.Милосердова, В.П.Можина, И.Г.Попова, А.И.Тягунова, других видных отечественных ученых посвящены предмету диссертации.

Переход национальной статистики на международные стандарты позволяет адаптировать и широко использовать имеющиеся в странах с развитым рынком приемы и методы в области моделирования АПК для Российских условий.

Моделирование агропромышленного комплекса - настолько широкая и важная сфера исследования, настолько сложен сам объект рассмотрения, разнообразны методы и подходы, составляющие суть математического моделирования, что любое исследование в данной области практически не может охватить весь круг имеющихся проблем.

Научная новизна работы. В работе впервые получены следующие результаты: разработаны методические подходы к формированию стратегии устойчивого функционирования сельскохозяйственных предприятий, предусматривающие использование результатов прогноза стохастических параметров и оптимизации производственной структуры; разработан метод прогноза метеопараметров, который основан на аппроксимации и сглаживании временных рядов их значений; определены корреляционно-регрессионные связи между урожайностью наиболее распространенных в КБР сельскохозяйственных культур и метеопараметрами; выполнен прогноз метеорологических параметров и урожайностей некоторых сельскохозяйственных культур в условиях КБР на три года (2001-2003 гг.); предложена стохастическая модель оптимизации производственной структуры сельскохозяйственных предприятий с учетом полученных прогнозов.

Практическая ценность исследования состоит в его ориентации, направленной на повышение устойчивости сельскохозяйственного производства на основе прогноза местных природно-климатических условий земледелия. Применение результатов диссертационной работы позволит уменьшить степень зависимости экономики сельскохозяйственного производства от колебаний урожайности сельскохозяйственных культур и других случайных параметров.

Определены и сформулированы конкретные теоретические, методологические и практические предложения, которые могут найти применение при разработке стратегии устойчивого функционирования сельскохозяйственных предприятий в рыночных условиях.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах в Кабардино-Балкарской государственной сельскохозяйственной академии (1996-2000), Горском государственном университете (Владикавказ, 1999), научно-производственном совещании «Основные направления научного обеспечения агропромышленного комплекса КБР», состоявшемся в Министерстве сельского хозяйства и продовольствия Кабардино-Балкарской республики (1999) и рекомендованы к практическому внедрению при разработке программ развития агропромышленного комплекса.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.

Похожие диссертационные работы по специальности «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», 08.00.05 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Жилетежев, Нарт Саладинович

Выводы к главе 3

В данной главе получены следующие результаты:

- рассмотрены вопросы использования стохастических экономико-математических моделей в проблеме совершенствования методов управления сельскохозяйственным производством. разработана стохастическая модель сельскохозяйственного производства в условиях региона с учетом прогноза стохастических параметров. Прогнозные значения количества осадков на территории района позволяют рассчитать урожайности сельскохозяйственных культур на ближайшие годы. Они, в свою очередь, входят в целевую функцию и систему ограничений стохастической экономико-математической задачи оптимизации структуры сельскохозяйственного производства.

- осуществлена оптимизация структуры конкретных хозяйств с учетом выполненных прогнозов метеопараметров и урожайностей сельскохозяйственных культур.

- разработана стратегия устойчивого функционирования предприятия с учетом возможных реализаций погодных условий в предстоящем году и роста цен на сельскохозяйственную продукцию; за счет научно обоснованной системы управления сельскохозяйственными предприятиями достигается рентабельность хозяйств и увеличение их прибыли более чем в 1,5 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Несовершенство системы управления АПК, необходимость ее модернизации в рамках экономической реформы всего народного хозяйства, социально-экономические проблемы, возникающие в процессе перехода к новому хозяйственному механизму, базирующемуся на рыночных отношениях, требуют разработки новых методов управления сельскохозяйственным производством, которые обеспечили бы его устойчивое функционирование в обстановке, когда производственные параметры претерпевают значительные вариации. В настоящее время отсутствуют методические подходы к разработке таких стратегий.

Разработка отмеченных стратегий невозможна без прогноза стохастических факторов сельскохозяйственного производства и оптимизации его структуры на основе экономико-математических моделей. Анализ и планирование сельскохозяйственных мероприятий на основе экономико-математических моделей с учетом прогноза стохастических факторов производства позволяет решить задачу управления сельскохозяйственным производством на новом, более совершенном уровне.

В экономико-математических моделях используются результаты прогноза урожайностей сельскохозяйственных культур, которые тесно связаны с метеорологическими параметрами, в частности с атмосферными осадками и температурой воздуха. Существующие же методы прогноза этих параметров и соответственно урожайностей сельскохозяйственных культур пока еще не удовлетворяют требованиям точности.

Решению перечисленных и других вопросов и была посвящена настоящая диссертация. В ходе исследования было достигнуто следующее.

1. Показано, что разработка стратегии устойчивого функционирования предприятий АПК должна основываться на результатах прогноза стохастических факторов производства и оптимизации производственной структуры с использованием соответствующих экономико-математических моделей.

2. Определены корреляционные связи между отклонениями урожайности сельскохозяйственных культур от трендов и метеопараметрами (суммарное количество осадков за различные сроки, температура воздуха). Для каждой культуры выявлены метеопараметры, которые оказывают наибольшее влияние на ее урожайность, рассчитаны коэффициенты линейных уравнений множественной регрессии.

3. Разработан метод прогноза динамики метеорологических параметров, который основан на приближении временных рядах их значений тригонометрическими многочленами.

4. Проведено исследование разработанного метода путем решения тестовых задач с известными параметрами гармоник. Получено, что разработанный метод позволяет достаточно надежно выделять гармонические составляющие при наличии в исходных данных случайных ошибок.

5. Выполнен прогноз значений метеопараметров в предгорной зоне Кабардино-Балкарской республики на период три года, начиная с 2001 года. С использованием прогнозных значений метеопараметров и с учетом выявленных их связей с урожайностью сельскохозяйственных культур составлены таблицы прогноза урожайностей некоторых культур по предгорной зоне на этот период.

6. Рассмотрены вопросы использования стохастических экономико-математических моделей в проблеме совершенствования методов управления сельскохозяйственным производством.

7. Разработана стохастическая модель сельскохозяйственного производства в условиях региона с учетом прогноза стохастических параметров. Прогнозные значения количества осадков позволяют рассчитать урожайности сельскохозяйственных культур на ближайшие годы. Они, в свою очередь, входят в целевую функцию и систему ограничений стохастической экономико-математической задачи оптимизации структуры сельскохозяйственного производства.

8. Осуществлена оптимизация структуры конкретных хозяйств с учетом возможных реализаций погодных условий в предстоящем году и роста цен на сельскохозяйственную продукцию.

Представленная в работе экономико-математическая модель, при определенной адаптации может быть использована для разработки оптимальных планов производства сельскохозяйственной продукции в любых других хозяйствах.

В заключение выражаю искреннюю благодарность научному руководителю, кандидату экономических наук Шевлокову М.А. за внимание к работе и поддержку.

Благодарю также кандидата физико-математических наук Аджиеву A.A. за полезные замечания и предложения по работе.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Жилетежев, Нарт Саладинович, 2000 год

1. Агроклиматический справочник Кабардино-балкарской АССР. Д.: Гидрометеоиздат, 1960.

2. Аджиева A.A., Жилетежев Н.С., Крупина Г.Н. Прогноз динамики экономических показателей в моделях оптимизации производственной структуры АПК// Сборник научных статей КБИБ. Вып.5. Нальчик, 2000.

3. Аджиева A.A., Жилетежев Н.С. Метод прогноза природных факторов в задачах управления экономикой сельскохозяйственных предприятий.// Тезисы докладов конференции молодых ученых . Нальчик, 2000. - С. 100-101.

4. Аджиева A.A., Жилетежев Н.С. Управление экономикой предприятий АПК с учетом агрометеорологических факторов// Межведомственный сборник трудов интернет-семинара. Вып 1. Нальчик: "CKAJIAP", 2000.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. - 760 с.

6. Аркин В.И. Стохастический подход к динамическим задачам со скачкообразно меняющейся структурой // Тез. докл. межд. конф. ГАММ ИФИП по стохастической оптимизации. Мюнхен, 1996.

7. Баканов М.Е., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1995.

8. Банди Б. Основы линейного программирования. М.: Радио и связь, 1989.

9. Бендат Дж, Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.-540 с.

10. Бондарчук В.Ф., Николаева А.Ф. Методические вопросы оценки ресурсного потенциала // Тез. докл. Вс. научно-техн. конф. « Проблемыавтоматизации управления природными ресурсами в отраслях АПК ». 1989. С.36-37.

11. Браславец М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельского хозяйства. Киев: Урожай, 1968. - 398 с.

12. Браславец М.Е., Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1972.

13. Браславец М.Е. Практикум по математическим методам в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Экономика, 1975.

14. Бреев М.В. Экономические и методологические основы планирования. -М.: Экономика, 1973.

15. Витинский Ю.И. Солнечная активность. М.: Наука, 1983.

16. Гатаулин A.M., Харитонова Л.А., Гаврилов Г.В. Экономико-математические методы в планировании сельскохозяйственного производства. М.: Колос, 1976.

17. Герасимович В.Н. Методология экономической оценки природных ресурсов. М.: Наука, 1986.

18. Гильманов Т.Г. Математическое моделирование биогеохимических циклов в травяных экосистемах. М.: МГУ, 1978,168 с.

19. Гмурман Е.И. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1982.

20. Грешилов A.A. Анализ и синтез стохастических систем. Параметрические модели и конфликтный анализ. М.: Радио и связь,1990.

21. Данциг Дж. Линейное программирование, его применение и обобщение. М.: Прогресс, 1966.

22. Диошовский И.Н. Оросительные нормы для сельскохозяйственных культур. Киев: Урожай, 1965.

23. Дмитриенко В.П. Математическая модель урожайности сельскохозяйственных культур// Труды. Укр. НИГМИ. 1973, вып. 122.

24. Дмитриенко В.П. Метод расчета урожайности озимой пшеницы на территории УССР// Труды Укр. НИГМИ. 1975, вып. 139. - С. 3-13.

25. Дмитриенко В.П. Оценка влияния температур воздуха и осадков на формирование урожая основных зерновых культур. Методическое пособие. JL: Гидрометеоиздат, 1976. - 49 с.

26. Долготей Г.А., Макинко М.М. Экономика сельского хозяйства. М.: Колос, 1981.-261 с.

27. Ермольев А. Прошлые и настоящие условия сельского хозяйства в России // Экономика и управление АПК. 2000, №2. - С 97.

28. Ермольев. Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976.

29. Жилетежев Н.С. Об одном подходе к совершенствованию управления сельскохозяйственным производством в новых условиях. Нальчик, 1999.

30. Зайцева H.A., Шляхов В.И. О трансформации поля длинноволновой радиации в свободной атмосфере // Труды ГТО.-1972, вып. 276.-С. 6270.

31. Заславский Г.М. Стохастичность динамических систем. М.: Наука, 1984.

32. Иозайтис B.C., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. М.: Высшая школа, 1991.

33. Карасев и др. Математические методы и модели в планировании. М.: Экономика, 1987.

34. Кардаш В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981.

35. Кардаш В.А., Рапопорт Э.О. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1979.

36. Каюмов М.С. Программирование сельхозкультур. М.: Агропромиздат, 1989.

37. Козин М.А., Чуприн И.А., Штокалов Д.А. и др. Основы орошаемого земледелия. М.: «Колос», 1970.

38. Колосков П.И. Климатический фактор сельского хозяйства и агрометеорологическое районирование. Л.: Гидрометеоиздат, 1971.328 с.

39. Константинов А.Р. О метеорологических основах нормирования орошения.- Обнинск: 1977.

40. Копенкин Ю.И. Стохастические модели оптимального планирования сельскохозяйственного производства. М.: Из-во Московской с.-х. акад. им. К.А.Тимирязева, 1981. - 32 с.

41. Коршаева И.Н. Град и повреждения, наносимые им сельскохозяйственным культурам в ранние периоды вегетации на территориях Кабардино-Балкарской и Северо-Осетинской АССР // Труды ВГИ. 1969, вып. 14. - С. 254-266.

42. Кравченко Р.Г., Попов И.Г., Толпекин С.З. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства.-М.: Экономика, 1979.

43. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1978. - 424 с.

44. Крипек И. Экономическая эффективность сельскохозяйственного производства (перевод с чешского) .- М.: Экономика, 1981.

45. Крылатых Э.Н. Система моделей в планировании сельскохозяйственного производства. -М.: Экономика, 1979.

46. Кузнецов A.B. и др. Высшая математика: математическое программирование / А.В.Кузнецов, В.А.Сакович, Н.И.Холод; под общ.ред. А.В.Кузнецова. Минск: Выш. шк., 1994. - 286с.

47. Кумахов Б.А. Зерновое хозяйство КБР. Нальчик: Эльбрус, 1985.

48. Кумахов Б.А. Интенсивная технология: опыт, эффективность, резервы. -Нальчик: Эльбрус, 1985.

49. Кумахов Б.А. Экономические проблемы производства кукурузы в предгорьях Северного Кавказа. Нальчик: Эльбрус, 1979.

50. Курносов А.П. Вычислительная техника и экономико-математические методы в сельском хозяйстве. М.: Статистика, 1976.

51. Лобачева Т. Эффективность моделирования кормопроизводства // Экономика и управление АПК. 1998, №6. - С. 74-77.

52. Лотов Л.В. Введение в экономико-математическое моделирование. -М.: Наука, 1994.

53. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования, -М.: Статистика, 1979.

54. Лютый А.И. Прогнозирование как одна из функций управления земельными ресурсами// Совершенствование землеустройства в условиях перестройки хозяйственного механизма в АПК. М.: 1989. -С. 186-189.

55. Манелля В.А. Оперативное прогнозирование производства сельскохозяйственной продукции в текущем году // «Вопросы статистики».-М.: 1997, №9.- С.13-20.

56. Мартино Дж., Такахара Д. Общая теория систем и ее математические основы// Исследование общей теории систем. М.: Мир, 1978.

57. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / Гатаулин A.M., Гаврилов Г.В., Сорокина Т.М. и др.; Под ред. A.M. Гатаулина. М.: Агропромиздат, 1990. - 432 с.5 8. Метеорологические ежемесячники. Ростов-на-Дону: 1965-1998.

58. Мещанинова Н.Б. Агрометеорологическое обоснования орошения зерновых культур. Л.: Гидрометеоиздат, 1971.

59. Мещанинова Н.Б. Метод расчета оптимальных оросительных норм под зерновые культуры // Агрометеорологическое обеспечение орошаемого земледелия, М.: 1968. - С.6-8.

60. Мисаков B.C. Методологические проблемы функционально-стоимостного анализа в условиях перехода к рыночной экономике. -Нальчик: Эль-фа, 1995. 180 с.

61. Можин В.П. Оптимизация плановых решений в сельском хозяйстве. -М.: Экономика, 1974.

62. Четвериков Н.С. О предвидении урожая // Вопросы статистики. 1998, №10. -С.96-97.

63. Немчинов B.C. Экономико-математические методы и модели. Избранные произв. М.: Наука, 1967.

64. Никитин Ю.М., Чиркова Э.Н., Нилов В.В. Математический метод выявления биологических и гелиофизических ритмов разной частоты// Доклады Академии наук СССР. 1986, Том 290, №6. - С. 1347-1351.

65. Овсянников С.Е. Экономический анализ деятельности сельскохозяйственных предприятий. Минск: Выш.шк., 1969.

66. Оросительные мелиорации./ Под ред. С.Ф. Аверьянова . М.: Колос, 1978.

67. Осипов Б.В., Мировская Е.А. Математические методы и ЭВМ в стандартизации и управлении качеством. М.: Издательство стандартов, 1990. - 168с.

68. Пизенгольц М. 3., Варава А.П. Бухгалтерский учет в сельском хозяйстве, ч.1,2. -М.: Колос, 1993.

69. Пиличев H.A. Управление сельскохозяйственным производством. М.: Агропромиздат, 1987.

70. Политова И.Д. Корреляционный и дисперсионный анализ в экономике сельского хозяйства. -М.: Колос, 1978.

71. Попович И.В. Методика экономических исследований в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1977.

72. Поспелов Г.С., Ириков В.Ф. Программно-целевое планирование и управление. М.: Советское радио, 1976. - 440с.

73. Практикум по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве / А.Ф.Карпенко, В.А.Кардаш, Н.С.Низова и др.; Под ред. А.Ф.Карпенко. М.: Агропромиздат, 1985. -269 с.

74. Прогнозирование вредных агрометеорологических явлений и оптимизация борьбы с ними // ВАСХНИЛ. 1977. - 23 с.

75. Разумова A.A., Мещанинова Н.Б. Методическое пособие по составлению агрометеорологических прогнозов оптимальных режимов орошения зерновых культур. Л.: Гидрометеоиздат, 1972.

76. Резников H.A. Состояние эффективности сельского хозяйства в переходный период // Экономика и управление АПК. 2000, №6. -С. 190.

77. Руденко Г.П., Милосердое В.В. Теория и практика планирования сельского хозяйства. М.: Колос, 1976.

78. Самарский A.A. Введение в теорию разностных схем. М.: Наука, 1971. - 552 с.

79. Сванидзе Г.Г. Опасные гидрометеорологические явления на Северном Кавказе. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. - 277с.

80. Свисюк И.В. Агрометеорологические прогнозы, расчеты, обоснования. -Л.: Гидрометеоиздат, 1991.

81. Серебренников М.Г., Первозванский A.A. Выявление скрытых периодичностей. -М.: Наука, 1965.

82. Сирошенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Д.: Гидрометеоиздат, 1981.- 167 с.

83. Сулаквелидзе Г.К, Лапчева В.Ф. Обзор работ по воздействию на градовые процессы // Труды ВГИ. 1969, вып 13. - С. 4-35.

84. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации // Экономика и математические методы. 1997, том 33. - стр.26-37.

85. Терехов Л.Л. Экономико-математические методы. М.: Статистика, 1968.

86. Тунеев М.Н., Сухоруков В.Ф. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. -М.: Финансы и статистика, 1986.

87. Уланова Е.С. Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. - 302 с.

88. Уланова Е.С. Методы оценки агрометеорологических условий и прогнозов урожайности зерновых культур. Л.: Гидрометеоиздат, 1988.

89. Ульянов И. И. Анализ экономики сельскохозяйственных предприятий.- М.: Высшая школа, 1975.

90. Чеповская О.И. Градобитие 1965г в некоторых районах Северного Кавказа // Труды ВГИ. 1969, вып 13. - С. 36-59.

91. Чуев Ю.В, Михайлов Ю.Б, Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик шюцессов. -М: Советское радио, 1975.

92. Шаталин С.С. Интенсификация общественного производства. М.: Политиздат, 1987.

93. Шульгин П.А. Растение и солнце. Л.: Гидрометеоиздат, 1973.

94. Шутьков А. Региональные системы ведения агропромышленного производства // Экономика и управление АПК. 1999, №2. - С. 3-11.

95. Экономико-математические методы в планировании многоотраслевых комплексов и отраслей / Б.Б.Розин, Б.П.Суворов, В.Д.Маршак и др. -Новосибирск: Наука. Сибирское отд-ние, 1988. -413 с.

96. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Советское радио, 1979.

97. Яшполь С.М. Химок Ф.М., Лисичкин В.А. Проблемы научно-технического прогнозирования. М.: Экономика, 1969.

98. Bowen Е. К., Starr М. К. Basic statistics for business and economic.- Mc Graw-Hill Int. Book Сотр., 1982.

99. Brown R.G. Smoothing Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. New Jersy, 1962. - P. 8-12.

100. Changnon S.A. A climological-technological method for estimating irrigation water requirementes for maximum crop yields// J. Soi land Water Conserv. 1969, Vol. 24, №1. - P.12-15.

101. Granqer C.W.I. Forecasting in Business and Economic.- N.Y.: Academic Press, 1980.

102. Holf C., Modigliani F., Muth J., Simon H. Planning Production. Inventoris and work Force. New Jersey, 1963.

103. Lamb H.H. Climate, present, past and future. VI. Fundamentals. London, 1972. -614p.

104. Neiburger M., Weickmanm H.K. In: Weather and Climat Modification (W.N.Hess, ed.). New York, 1974. - P. 93-135.

105. Short Tern Forecasting, I.C.I. Monograph, №2 Oliver and Edinburgh, 1964.

106. Shuster A. On the investigation of hidden periodicities.- Terr Mag, 3, 1998.

107. Yu P.L., Zeleny M. The set of all nondominated solutions in linear case and a multicriteria simplex method// J. Math, and Appl.- 1975.-V.49, N 2.

108. Zionts S., Wallenius J. An interactive programming method for solving the multiple criteria problem// Management Sci. 1976.- V.22, N 6.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.