МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКИ В ИССЛЕДОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ (НА ПРИМЕРЕ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА)
Authors: Кумратова А.М. , Сивков К.А. 
Published: December 2024

Данная статья посвящена получению предпрогнозной информации на базе вычисленных значений показателей Ляпунова и построению долгосрочного прогноза экономических показателей зернового производства на основе метода искусственного интеллекта — линейный клеточный автомат (linear cellular automaton). Получены следующие качественные предпрогнозные характеристики временного ряда урожайности зерновых культур по Ставропольскому краю: длина долговременной памяти; долгосрочный прогноз в виде числового выражения и в виде лингвистической переменной, а также построена трехцветная прогнозная модель. Принципиальным отличием указанного метода прогнозирования временных рядов является определение длины памяти. Последнее позволяет строить долгосрочный прогноз в рамках найденной длины памяти. Как показывает практика, величина ошибки прогноза при проведении процедуры валидации линейного клеточного автомата не превышает порог 25 %. Долгосрочное прогнозирование экономических показателей зернового производства зоны рискового земледелия — это междисциплинарная проблема, решением которой активно занимаются агрономы, селекционеры, агрометеорологи, инженеры, математики, экономисты и специалисты других областей. Точный прогноз урожайности различных зерновых культур и метеофакторов на будущий год, а также построение сценариев динамики развития зернового производства позволит управленцу осуществлять контроль и регулировать амбициозные планы российских товаропроизводителей, прописанные в Долгосрочной стратегии [1] развития зернового комплекса Российской Федерации до 2035 года. Полученные количественные значения и качественные предпрогнозные характеристики необходимы для значений нижнего уровня моделирования деятельности зернового производства, которые, в свою очередь, являются входной информацией для прогнозных моделей верхнего уровня управления зерновым комплексом, например, при планировании структуры посевных площадей, при проведении хеджирования зерновых культур, при определении ценовой политики на внешнем и внутреннем рынке зерна. Всё перечисленное становится особо важным фактором развития отечественного зернового рынка в создавшихся санкционных условиях.

This article is devoted to  obtaining pre–forecast information based on calculated values of Lyapunov exponents and constructing a long-term forecast of economic indicators of grain production based on the  method of artificial intelligence — linear cellular automaton. The following qualitative pre-forecast characteristics of the  time series of grain yields in the  Stavropol Territory were obtained: the  length of longterm memory; a long-term forecast in the form of a numerical expression and in the  form of a  linguistic variable. Besides, a three-color forecast model was constructed. The fundamental distinction of this method of forecasting time series is the  determination of the  length of memory. The  latter allows you to build a long-term forecast within the found memory length. As practice shows, the magnitude of the prediction error during the validation procedure of a linear cellular automaton does not exceed the threshold of 25 %. Long-term forecasting of economic indicators of grain production in the zone of risky farming is an interdisciplinary problem that which is actively addressed by agronomists, breeders, agrometeorologists, engineers, mathematicians, economists and specialists in other fields. An accurate forecast of the yield of various grain crops and meteorological factors for the next year, as well as the construction of scenarios for the dynamics of grain production development will allow the  management to  control and regulate the  ambitious plans of Russian producers, prescribed in the Long-term strategy  [1] for the  development of the  grain complex of the Russian Federation until  2035. The  obtained quantitative values and qualitative pre-forecast characteristics are necessary for the  values of the lower level of modeling of grain production activities, which in turn are input information for predictive models of the  upper level of grain complex management, for example, when planning the structure of acreage, when hedging grain crops, when determining pricing policy in the external and internal grain market. All of the above becomes a particularly important factor for the development of the domestic grain market in the current sanctions environment.