Как проехать Контакты 
Библиотека
Общие сведения
Вход для зарегистрированных читателей
База данных АГРОС
Авторитетный файл наименований научных учреждений АПК
Библиотека-депозитарий ФАО
Издания ЦНСХБ
Выставки
Виртуальные выставки
Конференции
Электронные библиотеки ЦНСХБ
Сельскохозяйственная Электронная Библиотека Знаний (СЭБиЗ)
Биографическая энциклопедия ученых-аграриев

ЦЭБС АПК
Сводный каталог библиотек АПК
Каталоги библиотек АПК
Обменный фонд
Электронная библиотека Сводного каталога
Ведомственный экземпляр НИУ

Услуги
Избирательное распространение информации
Доставка документов
Терминал удаленного доступа
Виртуальное библиографическое обслуживание
Форум читателей ЦНСХБ
Инструкции
Информационные услуги
Транслитерация
Баннеры ФГБНУ ЦНСХБ
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика
[Ввод запроса]

^ШХР: 13-5194Б
^АВТ: Жудро М. (Белорусский государственный экономический университет). д-р экон. наук, профессор
^ЗГЛ: Прогнозирование ценовых трендов как инструмент оценки конкурентоспособности агробизнеса [Белоруссия]
^ВЫХ: Устойчивое развитие сел. хоз-ва Беларуси в новых условиях / Ин-т систем. исслед. в АПК Нац. акад. наук Беларуси. - Минск, 2013. - С. 57-60
^ДАТ: 2013
+Реферат

^РЕФ: Разработана и представлена концепция конкурентоспособности сельского хозяйства и экономики в целом, предполагающая проведение ценовой политики, которая позволяла бы поддерживать высокий уровень доходов населения и прибыльности инвестиций. Эта политика должна основываться на выявлении и анализе ценообразующих факторов в продовольственном комплексе. Одним из главных факторов служит динамика цен на нефтепродукты (НП), которая имеет устойчивую связь с ценами на с.-х. продукцию (СХП). Установлено, что оптимальной функцией как для ряда индекса цен на СХП, так и на НП является парабола 3-го порядка. При этом необходимо учитывать, что цены на НП влияют на цены на СХП с временным лагом в 2 года. При наличии в хронологических рядах цен на НП и СХП трендов одного вида проблем с построением сводной модели не возникало. В качестве такой модели прогнозирования использовались логарифмы или равносторонняя гипербола. При наличии же в рядах трендов разного вида предпочтение отдается тренду более сложной формы. В случае с НП и СХП эта форма представляла собой параболу 2-го порядка. Модель связи уровней рядов строилась с участием кросс-переменных. Она показала, что коэффициент корреляции между ценами на НП и СХП составил 0,616. На основе кросс-регрессионной модели составлен прогноз изменения цен на СХП на 2011-2013 гг. Табл. 3.

^TRN: 1375589
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Русский
+Индексирование



  назад   Главная страница ЦНСХБ  

Все права защищены 1998-2018 год ©Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека»