Вестник МГОУ. Серия: Географическая среда и живые системы / 2018 №3

Название статьи СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Авторы Носонов А.М.
Серия Географическая среда и живые системы
Страницы 62 - 74
Аннотация В статье рассмотрена проблема применения математических моделей при изучении динамики развития сельского хозяйства. На основе анализа продуктивности сельского хозяйства за более чем за 100-летний период выявлена цикличность развития сельскохозяйственного производства. С использованием метода спектрального анализа доказано существование 64-летних длинных циклов Кондратьева, которые предложены для разработки социально-экономического прогноза развития аграрной отрасли до 2042 г. Автор делает вывод о перспективности сопряженного применения как традиционных, так и новых методов математического моделирования в агрогеографических исследованиях.
Ключевые слова моделирование, методы принятия решений, агрогеосистемы, сельское хозяйство, прогнозирование
Индекс УДК 910.1
DOI 10.18384/2310-7189-2018-3-62-74
Список цитируемой литературы 1. Акаев А.А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов. ДАН РФ, 2006. Т. 409. № 26. С. 727-731.
2. Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. М.: КРАСАНД, 2010. 216 с.
3. Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. М.: «КДУ», «Университетская книга», 2017. 358 с.
4. Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.
5. Иванова И.А. Прогнозирование экономических рисков в сельском хозяйстве с учетом цикличности его развития // Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления. 2013. № 4. С. 229-238.
6. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002. 767 с.
7. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.
8. Носонов А.М. Моделирование экономических и инновационных циклов в сельском хозяйстве // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 1 (238). С. 24-33.
9. Носонов А. М. Циклично-генетические закономерности инновационного развития сельского хозяйства России // Журнал экономической теории. № 1. 2015. С. 89-96.
10. Пространство циклов: Мир - Россия - регион / Под ред. В.Л. Бабурина, П.А. Чистякова. М.: Изд-во ЛКИ, 2007. 320 с.
11. Саушкин Ю.Г. Избранные труды. Смоленск: Универсум, 2001. 416 с.
12. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А.Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена, 2012. 760 с.
13. Системный мониторинг: глобальное и региональное развитие / Ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 296 с.
14. Шеннон P. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Миp, 1978. 381 с.
15. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М: Эксмо, 2007. 864 с.
16. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999. 448 с.
17. Ackoff R. Systemic View of Transformational Leadership // Systemic Practice and Action Research. February 1998, Vol. 11, Iss. 1. P. 23-36.
18. Akhmet M., Fen M.O. Replication of Chaos in Neural Networks, Economics and Physics. New York: Springer, 2016. 457 p.
19. Kohonen T. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition). New-York, 2001. 501 p.
20. Kuczynski Th. Spectral Analysis and Cluster Analysis as Mathematical Methods for the Periodization of Historical Processes // Kondratieff Cycles - Appearance or Reality? Vol. 2. Edinburgh: International Economic History Congress. 1978. P. 79-86.
Полный текст статьи pdf
Кол-во скачиваний 19

Лицензия Creative Commons