АВТОРЕГРЕССИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ В СЕВЕРНОМ КАЗАХСТАНЕ

Модели временных рядов являются одним из наиболее часто используемых инструментов прогнозирования в экономике сельского хозяйства. При этом часто будущие значения рассматриваемой переменной являются функцией прошлых значений этой же переменной. Иначе говоря, имеют место авторегрессионные процессы. Динамика урожайности зерновых культур в Северо-Казахстанской и Костанайской областях Казахстана демонстрирует весьма схожие статистические свойства. В обоих случаях имеет место положительный линейный тренд, отчетливо прослеживается циклическое развитие процесса. Серьезного внимания заслуживает также наличие цикла в динамике уровня дисперсии урожайности культур. Указанные стохастические особенности показателя необходимо учитывать в сельскохозяйственном прогнозировании.

урожайность зерновых, временной ряд, стохастические характеристики, дисперсия, корреляция, автокорреляция, авторегрессия, прогнозирование

1. Анализ данных, прогнозирование и оптимизация решений: учеб. пособие / сост. Т. А. Кусаинов. - Астана, 2011. - 229 с.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2 кн. - М.: Финансы и статистика, 1986. - Кн. 1.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2 кн. - М.: Финансы и статистика, 1986. - Кн. 2.

4. Афанасьев В. Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.

5. Официальная статистическая информация (по отраслям) [Электрон. ресурс] // Официальный интернет-ресурс Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан - Режим доступа: http://www.stat.gov.kz. - (Дата обращения: 18.04.2018).

6. Сулейменов М. К. Основы ресурсосберегающей системы земледелия в Северном Казахстане - плодосмен и нулевая или минимальная обработка почвы// Диверсификация растениеводства и No-Till как основа сберегающего земледелия и продовольственной безопасности: сб. материалов междунар. конф. - Астана-Шортанды, - 2011. - С. 16-26.

7. Опыт диверсификации растениеводства и No-till технологии на уровне хозяйств: результаты, проблемы /К. Акшалов, М. Сагимбаев, Н. Носачева, Ю. Эйхвальд // Диверсификация растениеводства и No-Till как основа сберегающего земледелия и продовольственной безопасности: сб. материалов междунар. конф. - Астана-Шортанды, - 2011. - С. 108-114.

8. Кияс А. Зернобобовые культуры в плодосменных севооборотах в условиях Северного Казахстана// Диверсификация растениеводства и No-Till как основа сберегающего земледелия и продовольственной безопасности: сб. материалов междунар. конф. - Астана-Шортанды, 2011. - С. 119-122.

9. Уотшем Т. Дж., Паррамор К. Количественные методы в финансах. - М.: Финансы; ЮНИТИ, 1999. - 527 с.

10. Engle R. F. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation. // Econometrica. - 1982. - Vol. 50. P. 987-1008.

11. Nelson D. B. Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach// Econometrica. - 1991. Vol. 2. P. 347-70.

12. Engle R. F., Rothchild M. ARCH models in finance// Supplement to the Journal of Econometrics. - 1992. - Vol. 19. - P. 13-29.