ОИФНРоссийская история Rossiiskaia istoriia

  • ISSN (Print) 0869-5687
  • ISSN (Online) 3034-5790

Динамика ценовых индикаторов российского рынка продовольствия: опыт компьютерного моделирования

Код статьи
S042473880006892-0-
DOI
10.31857/S042473880006892-0
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 56 / Номер 2
Страницы
40-51
Аннотация

Работа посвящена описанию результатов построения математической модели системной динамики российского продовольственного рынка (на примере мяса и мясных продуктов) в контексте происходящих процессов импортозамещения. Продовольственные рынки, как и сельское хозяйство, являются сложными, стохастическими системами с высокой долей случайности и динамической непредсказуемости. Адекватное управление процессами, совершающимися на этих рынках, требует системного осмысления с использованием математических методов и моделей. В работе проведен обзор типичных классов моделей, описывающих поведение агропродовольственных рынков. Показано, что в условиях современной России, факторы внешней и внутренней среды ставят нас перед необходимостью построения системно-динамических моделей, позволяющих анализировать и управлять этими высоковолатильными системами, далёкими от равновесных состояний. Разработанная авторами модель рынков мяса и мясопродуктов SAFMD(simulation of agri-food market dynamics) значительно отличается от ранее известных постановок тем, что учитывает воздействие ключевых факторов: внутреннего производства в контексте экспорта-импорта, реальных доходов населения, доли доходов домохозяйств на заданную группу продуктов питания, переориентации потребительских предпочтений и т.д. В результате выполнения вычислительных экспериментов на модели в среде AnyLogicбыли получены потребительские цены на мясные продукты (говядину, свинину, мясо птицы): в ретроспективе (2001-2017 гг.) и прогнозные (2018-2023 гг.). Вычисляемые прогнозы на 2018-2019 гг. по рынкам говядины, свинины и мяса птицы очень близки к известным на данный момент статистическим данным, что свидетельствует об адекватности модели. Расхождение вычисляемых по модели и фактических цен объясняется, по мнению авторов, различными искажающими факторами, степень влияния которых особенно велика в агропродовольственной сфере. Такие дисбалансы объясняются: кризисными явлениями 204-2015 гг., мерами господдержки сельского хозяйства, относящиеся к «желтой корзине», а также изменением поведения потребителя на данных рынках. Последний фактор институционального характера требует специального исследования.

Ключевые слова
Продовольственные рынки, процессы импортозамещения, модели системной динамики, прогнозы потребительских цен, оптимальное управление рынками, AnyLogic.
Дата публикации
11.06.2020
Год выхода
2020
Всего подписок
35
Всего просмотров
1904

Библиография

  1. 1. Белова Т.Н. (2017). Искусство аграрной политики: протекционизм или свободная торговля // ЭКО. № 5. C. 61–75.
  2. 2. Белова Т.Н., Конкина В.С. (2019). Процессы импортозамещения на рынке мясной и молочной продукции в контексте экономической политики // Российский экономический журнал. № 3. С. 60–74.
  3. 3. Белова Т.Н., Куприянова М.В. (2019). Процессы импортозамещения на рынке продовольствия как объект моделирования // Современная конкуренция. Т. 13. № 2 (74). С. 15–26.
  4. 4. Бородин К. (2016). Влияние эмбарго и санкций на агропродоволственные рынки России: анализ последствий // Вопросы экономики. № 4. С. 124–143.
  5. 5. Бородин К.Г. (2010). Модель частичного равновесия для ситуативного анализа поведения рынка говядины в РФ // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 9. С. 27–28.
  6. 6. Евдокимова Н.Е. (2015). Оценка устойчивости продовольственной безопасности России на основе прогнозов, рассчитанных с помощью международной системы моделей AGLINK-COSIMO // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 2. С. 61–64.
  7. 7. Карпов Ю.Г. (2006). Моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic‑5. СПб.: BHV-Петербург.
  8. 8. Кельтон В. (2004). Имитационное моделирование систем. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев: BHV.
  9. 9. Киселев С.В., Ромашкин С.А. (2006). ВТО и сельское хозяйство России // Вестник Московского университета. Экономика. № 4. С. 75–93.
  10. 10. Киселева М.В. (2009). Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic. Екатеринбург: УГТУ-УПИ.
  11. 11. Крылатых Э.Н., Строков С.Н. (2012). Опыт прогнозирования развития агропродовольственных рынков с использованием модели Aglink-Cosimo // Международный сельскохозяйственный журнал. № 4. С. 3–6.
  12. 12. Крылатых Э.Н., Строков С.Н. (2015). Методы прогнозирования в исследованиях агропродовольственной сферы и сельского хозяйства (на примере международной системы моделей AglinkCosimo) // Аграрная Европа в XXI веке. М.: Институт Европы РАН. С. 45–54.
  13. 13. Прокопьев М.Г., Киселев С.В., Ромашкин Р.А. (1999). Анализ экономической политики в области внешней торговли России: результаты моделирования // Никоновские чтения. № 5. С. 199.
  14. 14. Пшунетлев А.А. (2014). Моделирование регионального потребительского рынка // Научный журнал КубГАУ. № 98 (4). С. 1–16.
  15. 15. Поддубный В.В., Романович О.В. (2012). Имитационное статистическое моделирование рынка одного товара с оптимальной детерминированной стратегией поставки товара в условиях стохастического спроса // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. № 1 (18). С. 28–38.
  16. 16. Фетюхина О.Н. (2011). Экономико-математическое моделирование процессов развития агропродовольственного рынка России // Terra Economicus. № 3. Часть 2.
  17. 17. Шеннон Р. (1978). Имитационное моделирование систем: искусство и наука. М.: Мир.
  18. 18. Aglink-cosimo model (2015). Documentation a partial equilibrium model of world agricultural markets. OECD: Food and agriculture Organization of the United Nations.
  19. 19. Barsukova S. (2018). Food and agriculture / Russia: Strategy, policy and administration. I. Studin (ed.). London: Palgrave Macmillan, 241–255.
  20. 20. Dordzhieva O.B., Dordzhieva B.V., Siptits S.O. (2018). State programs for sustainable rural development. European Research Studies Journal, 21, 2, 200–213.
  21. 21. Fock A., Weingarten P., Wahl O., Prokopiev M. (2000). Russia’s bilateral agricultural trade: First results of a partial equilibrium analysis. Russia’s Agro-food sector: Towards Truly Functioning Markets. P. Wehrheim et al. (eds.). Kluwer Acad. Publ., 271–197.
  22. 22. Goldin I., Knudsen O. (1990). Agricultural trade liberalization. OECD/World Bank, 448.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека