NED398576NED

Поступление риса по импорту на российский продовольствен­ ный рынок, даж е с учетом, когда объемы отечественного производ­ ства были выше объемов потребления, объясняется большой терри­ ториальной протяженностью страны и отсутствием многих сортов этой культуры, которые не выращиваются в России. Поэтому рис в регионы Дальнего Востока экономически целесообразно ввозить из азиатских стран, а не из Краснодарского края или других регионов- производителей риса. Таким образом, за счет импортных поставок во многом обеспечен широкий ассортимент риса во внутренней торгов­ ле. Снижение валового сбора отражается только на уменьшении экс­ порта, так как потребления его населением в стране компенсируется импортом. При прогнозировании объемов производства применялся метод экстраполяции. Его использование обусловлено наличием тесной свя­ зи между периодами исследования: настоящим, будущим, прошлым. Для прогнозирования объемов производства риса в целом по стране и в разрезе рисосеющих регионов были использованы динами­ ческие ряды наблюдений валовых сборов за 1955-2016 гг. и перечень трендовых моделей, которые позволяют абсолютно точно осуществ­ лять описание динамики необходимых показателей, отражающих ко­ лебания по годам. Использование линейной, логарифмической, пара­ болы, степенной, экспоненциальной моделей и ряда Фурье позволило провести динамическое выравнивание и разработать прогноз объемов производства риса в разрезе регионов. При этом для анализа результа­ тов выравнивания и прогнозирования валового сбора риса в стране могут использоваться все функциональные зависимости. Среднее приближение к фактическим данным дали зависимо­ сти: парабола (0,64), логарифмическая (0,63), степенная (0,52), ли­ нейная (0,49), экспоненциальная (0,40). За период наблюдения сред­ нее значение валового сбора составило 681,3 тыс. т, темп рост сред­ негодового зфовня составил 10,3 тыс. т в год. Изменение показателя имеет равнозамедленное развитие, то есть скорость увеличения ва­ лового сбора год от года снижается со скоростью 0,5 тыс. т. или со среднегодовой интенсивностью 3 % (таблица 14, рисунок 9). Наиболее оптимистичный прогноз дает экспоненциальная зави­ симость, но его вероятность крайне низка, так как данная зависи­ мость объясняет только 16% тенденции изменения фактического по­ казателя. Более реалистичный прогноз дают зависимости: логариф­ мическая, степенная и линейная, которые отражают среднюю тен­ денцию изменения показателя. Пессимистичный прогноз дают зави­ симости: ряд Фурье и парабола. При использовании для прогноза 109 Электронная Научная С льскоХозяйственная Б блиотека