Розробка методики оцінки функціонування зернопродуктового підкомплексу із застосуванням математичного моделювання

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.276433

Ключові слова:

методика оцінки, темпи зростання, інтегральний показник, математичне моделювання, агропромисловий комплекс

Анотація

Об'єктом дослідження є процес функціонування підприємств зернопродуктового підкомплексу. У ході дослідження вирішувалася проблема темпу зростання та особливості функціонування підприємств зернопродуктового підкомплексу.

Проведено оцінку функціонування зернопродуктового підкомплексу Республіки Казахстан із застосуванням математичного моделювання, для чого розроблено методику, що дозволяє розглядати фактори з різнорідною метрикою, що включає наступні етапи:

1) індексний аналіз двадцяти одного показника, поділені на групи;

2) розробка формул для розрахунку інтегральних показників, що характеризують їхню динаміку;

3) визначення темпів функціонування зернопродуктового підкомплексу за 2011–2021 роки. Були побудовані графіки та представлено прогноз показників функціонування підкомплексу до 2024 р. по одному з кожної групи з максимальним коефіцієнтом детермінації R2. За трьома сценаріями: оптимістичний, імовірнісний та песимістичний. R2 є показником якості прогнозів: що ближче його значення до одиниці, то вище ймовірність виконання. Для одинадцяти графіків коефіцієнт детермінації перебуває у діапазоні від 0,9003 (песимістичний прогноз іншого промислового використання зерна) до 0,9838 (оптимістичний прогноз кількості зерносховищ). Для десяти від 0,8025 до 0,8702, і дев'яти – від 0,705 до 0,7932. Це означає, що достовірність здійснених розрахунків для двадцяти дев'яти варіантів прогнозу знаходиться в діапазоні від 70 до 98 %. Це свідчить про досить об'єктивні прогнозні значення показників функціонування підкомплексу до 2024 р. За результатами досліджень з більшою ймовірністю буде реалізовано оптимістичний та песимістичний сценарії.

Біографії авторів

Perizat Beisekova, Esil University

Master of Economics, Senior Lecturer

Assel Ilyas, Almaty Technological University

Candidate of Economic Sciences, senior Lecturer

Department of Economics and Management

Yelena Kaliyeva, Almaty Technological University

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

Department of Accounting and Finance

Zhanar Kirbetova, Almaty Technological University

Master of Economics, Lecturer

Department of Economics and Management

Meruert Baimoldayeva, International Technical and Humanitarian University

Candidate of Economic Sciences, Senior Lecturer

Department of Business and Management

Посилання

  1. Verkhovtsev, A. A. (2019). Priority directions of strategic development of the market of grain. International Agricultural Journal, 1 (367). doi: https://doi.org/10.24411/2587-6740-2019-11015
  2. Beisekova, P. D., Bolatkyzy, S., Abutalipova, Zh. A. (2022). Features of grain product cluster: market reorientation. Problems of AgriMarket, 1, 120–127. doi: https://doi.org/10.46666/2022-1.2708-9991.14
  3. Albeaik, S., Kaltenberg, M., Alsaleh, M., Hidalgo, C. A. (2017). 729 new measures of economic complexity (Addendum to Improving the Economic Complexity Index). arXiv. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1708.04107
  4. Iyer, K. C., Banerjee, P. S. (2016). Measuring and benchmarking managerial efficiency of project execution schedule performance. International Journal of Project Management, 34 (2), 219–236. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2015.10.008
  5. Chen, S., Huang, F., Zeng, W. (2017). Comments on systematic methodologies of action research in the new millennium: A review of publications 2000–2014. Action Research, 16 (4), 341–360. doi: https://doi.org/10.1177/1476750317691103
  6. Gungor, A., Akyuz, A. O., Şirin, C., Tuncer, A. D., Zaman, M., Gungor, C. (2019). Importance of mathematical modeling in innovation. Mathematical Modeling, 3 (1), 32–34. Available at: https://stumejournals.com/journals/mm/2019/1/32.full.pdf
  7. Hilty, L., Aebischer, B. (Eds.) (2015). ICT innovations for sustainability. Springer, 474. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09228-7
  8. Khanzadi, M., Nasirzadeh, F., Hassani, S. M. H., Nejad Mohtashemi, N. (2016). An integrated fuzzy multi-criteria group decision making approach for project delivery system selection. Scientia Iranica, 23 (3), 802–814. doi: https://doi.org/10.24200/sci.2016.2160
  9. Konietschke, F., Schwab, K., Pauly, M. (2020). Small sample sizes: A big data problem in high-dimensional data analysis. Statistical Methods in Medical Research, 30 (3), 687–701. doi: https://doi.org/10.1177/0962280220970228
  10. Copestake, J. (2014). Credible impact evaluation in complex contexts: Confirmatory and exploratory approaches. Evaluation, 20 (4), 412–427. doi: https://doi.org/10.1177/1356389014550559
  11. Orlov, V., Ivanova, T., Kadyshev, E., Chernyshova, T., Prokopiev, A., Ivanova, A. (2022). Mathematical Modeling in Forecasting Reproduction Processes in Agriculture. XIV International Scientific Conference “INTERAGROMASH 2021". Lecture Notes in Networks and Systems. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81619-3_37
  12. Mailybayeva, E., Imanbayev, A., Yessirkep, G., Mussayeva, S., Shingissov, A. (2022). Developing a procedure for controlling the rheological properties of dough during its kneading based on a parametric model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (11 (117)), 31–38. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.257323
  13. Lee, S. J., Lee, E. H., Oh, D. S. (2017). Establishing the innovation platform for the sustainable regional development: Tech-valley project in sejong city, Korea, World Technopolis Review, 6 (1). doi: https://doi.org/10.7165/wtr17b0904.16
  14. Lennert, J. (2018). Complex spatial modelling possibilities of the socio-economic changes of Hungary – potential approaches and methods. Mathematical Modeling, 2 (4), 160–162. Available at: https://stumejournals.com/journals/mm/2018/4/160.full.pdf
  15. Liu, J., Liu, P., Liu, S.-F., Zhou, X.-Z., Zhang, T. (2014). A study of decision process in MCDM problems with large number of criteria. International Transactions in Operational Research, 22 (2), 237–264. doi: https://doi.org/10.1111/itor.12102
  16. Minina, N. N. (2018). Formation of equity capital of agricultural organizations of the Republic of Belarus. Achievements of science and technology of the agro-industrial complex, 32 (1), 50–56. doi: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2018-10111
  17. Njøs, R., Jakobsen, S.-E. (2016). Cluster policy and regional development: scale, scope and renewal. Regional Studies, Regional Science, 3 (1), 146–169. doi: https://doi.org/10.1080/21681376.2015.1138094
  18. Coryn, C. L. S., Noakes, L. A., Westine, C. D., Schröter, D. C. (2010). A Systematic Review of Theory-Driven Evaluation Practice From 1990 to 2009. American Journal of Evaluation, 32 (2), 199–226. doi: https://doi.org/10.1177/1098214010389321
  19. Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49–57. doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009
  20. Shani, A. B. (Rami), Coghlan, D. (2019). Action research in business and management: A reflective review. Action Research, 19 (3), 518–541. doi: https://doi.org/10.1177/1476750319852147
  21. Polezhaev, V. D., Polezhaeva, L. N. (2018). Nonlinear paired regression models in the econometrics course. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya, 4. Available at: https://s.science-education.ru/pdf/2018/4/27855.pdf
Розробка методики оцінки функціонування зернопродуктового підкомплексу із застосуванням математичного моделювання

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-29

Як цитувати

Beisekova, P., Ilyas, A., Kaliyeva, Y., Kirbetova, Z., & Baimoldayeva, M. (2023). Розробка методики оцінки функціонування зернопродуктового підкомплексу із застосуванням математичного моделювання. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(13 (122), 92–101. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.276433

Номер

Том 2 № 13 (122) (2023): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Розділ

Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Perizat Beisekova, Assel Ilyas, Yelena Kaliyeva, Zhanar Kirbetova, Meruert Baimoldayeva

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.