caerCentral Asian Economic ReviewCentral Asian Economic Review2789-43982789-4401Университет Нархозcaer-197Research ArticleИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКАINNOVATIVE ECONOMYВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ОБЪЕМОВ ИНВЕСТИЦИЙ В СИСТЕМУ МЕЛИОРАЦИИ КАЗАХСТАНАTIME SERIES IN FORECASTING THE VOLUMES OF INVESTMENTSБургумбаеваС. К.BurgumbayevaS. K.

PhD, доцент кафедры «Высшая математика»

г.Астана

PhD, associate Professor of Higher mathematics»

Astana

ИскаковаА. С.IskakovaA. S.

Кандидат физико-математичеких наук, доцент кафедры «Фундаментальная математика»

г.Астана

Candidate of physical and mathematical Sciences, associate Professor of " Fundamental mathematics»

Astana

ДжумабаеваД. Г.DzhumabaevD. G.

Кандидат физико-математичеких наук, доцент кафедры «Высшая математика»

г.Астана

Candidate of physical and mathematical Sciences, associate Professor of Higher mathematics»

Astana

БакирбековаА. М.BatyrbekovaA. M.

Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Менеджмент»

г.Астана

Candidate of economic Sciences, associate Professor of " Management»

Astana

Евразийский национальный университет имени Л.Н. ГумилеваКазахстанEurasian National University named after L. N. GumilevKazakhstan20192802201901157163Copyright © Бургумбаева С.К., Искакова А.С., Джумабаева Д.Г., Бакирбекова А.М., 20192019Бургумбаева С.К., Искакова А.С., Джумабаева Д.Г., Бакирбекова А.М.Burgumbayeva S.K., Iskakova A.S., Dzhumabaev D.G., Batyrbekova A.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://caer.narxoz.kz/jour/article/view/197

Цель исследования – разработка моделей принятия решений управлениями инвестициями системы мелиорации, которая на основе анализа статистических данных позволит делать прогнозы и рекомендации. То есть целью работы является представление математической модели временного ряда прогнозирования объемов инвестиций мелиорации Казахстана.Методология – методы анализа временных рядов, а именно, спектральный, регрессионный и корреляционный анализ, модели скользящей средней и авторегрессии.Оригинальность / ценность – предлагаемая модель эффективно учитывает взаимное влияние элементов динамического ряда влияющих на повышение конкурентоспособностимелких сельхозформирований, то есть влияние друг на друга различных экономических параметров при их одновременном проявлении. При этом прогнозирующий оператор фактически обучается на статистическом материале прошлого.Выводы – на основе полученной прогностической информации инвестиции в мелиорацию Республики сможет повысить обоснованность, объективность и эффективность принятия решений в бизнес-процессах, связанных с заключением контрактов и планированием в прогнозировании объемов АПК Казахстана, а также наиболее эффективно использовать сельхозресурсы Республики.

The purpose of the work is to develop decision-making models for the investment management of the land reclamation system, which, based on the analysis of statistical data, will allow making forecasts and recommendations. That is, the purpose of the work is to present a mathematical model of a time series for predicting the volume of investments in land reclamation in Kazakhstan.Methodology is methods for analyzing Republic are analyzed from the point of view of justifying the time series, namely, spectral, regression and correlation analysis, models of the moving average and autoregression.Originality / value are the proposed model effectively takes into account the mutual influence of the elements of the dynamic range of small agricultural formations affecting the increase in competitiveness, that is, the influence of different economic parameters on each other while they are simultaneously manifested. In this case, the predictive operator is actually trained on the statistical material of the past.Conclusions - on the basis of the prognostic information obtained, investments in the land reclamation of the Republic will be able to increase the validity, objectivity and efficiency of decision making in business processes related to contracting and planning in forecasting the volumes of the agro-industrial complex of Kazakhstan, as well as using the Republic’s agricultural resources most effectively.

прогнозированиеаддитивная модельмультипликативная модельинвестициимелиорацияforecastingadditive modelmultiplicative modelinvestmentland reclamationгрант AP05135819 МОН РКReferencesШейнин Л. Об эффективности земельно-мелиоративных преобразований //Общество и экономика. – 2010. – №. 10-11. – С. 200-210.Шейнин Л. Об эффективности земельно-мелиоративных преобразований //Общество и экономика. – 2010. – №. 10-11. – С. 200-210.Сенниковa М. Н., Омарова Г. Е. Обеспечение продовольственной безопасности Казахстана путем интегрированного управления водными ресурсами //Проблемы постсоветского пространства. – 2018. – Т. 5. – №. 3. – С. 268-283.Сенниковa М. Н., Омарова Г. Е. Обеспечение продовольственной безопасности Казахстана путем интегрированного управления водными ресурсами //Проблемы постсоветского пространства. – 2018. – Т. 5. – №. 3. – С. 268-283.Мустафаев Ж. С., Есполов Т. И., Козыкеева А. Т. Проблемы и пути решения мелиорации сельскохозяйственных земель в Казахстане //Мелиорация и водное хозяйство: проблемы и пути решения. – 2016. – С. 339-344.Мустафаев Ж. С., Есполов Т. И., Козыкеева А. Т. Проблемы и пути решения мелиорации сельскохозяйственных земель в Казахстане //Мелиорация и водное хозяйство: проблемы и пути решения. – 2016. – С. 339-344.http://stat.gov.kz/faces/wcnav_externalId/ecolog-C-8?_afrLoop=5903019947150759#%40%3F_afrLoop%3D5903019947150759%26_adf.ctrl-state%3D5ovbqg8ty_111http://stat.gov.kz/faces/wcnav_externalId/ecolog-C-8?_afrLoop=5903019947150759#%40%3F_afrLoop%3D5903019947150759%26_adf.ctrl-state%3D5ovbqg8ty_111Носков В.П. Эконометрика: Книги 1 и 2. - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. Кн.1-672 с., Кн. 2 - 576 с.Носков В.П. Эконометрика: Книги 1 и 2. - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. Кн.1-672 с., Кн. 2 - 576 с.Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: Пер. с англ. — Кн. 1, 2. — М.: Финансы и статистика,1987.Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: Пер. с англ. — Кн. 1, 2. — М.: Финансы и статистика,1987.Ферстер Э,, Ренц Б, Методы корреляционного и регрессионного анализа: Пер. с нем. — М.: Финансы и статистика, 1982.Ферстер Э,, Ренц Б, Методы корреляционного и регрессионного анализа: Пер. с нем. — М.: Финансы и статистика, 1982.Лоскутов А.Ю. Михайлов А.С., «Остовы теории сложных систем – Москва, Регулярная и хаотичная динамика», 2007.Лоскутов А.Ю. Михайлов А.С., «Остовы теории сложных систем – Москва, Регулярная и хаотичная динамика», 2007.А.А. Самарский, А.П. Михайлов, «Математическое моделирование», 2002.А.А. Самарский, А.П. Михайлов, «Математическое моделирование», 2002.Iskakova A.S., Burgumbayeva S.K., Dzhumabayeva D.G., Zhumadilov M.T. Model of quadratic programming of economic factors affecting the competitiveness of small-scale agricultural enterprises//Central Asian Economic Review (CAER), №4 (122), 2018, С.10-16.Iskakova A.S., Burgumbayeva S.K., Dzhumabayeva D.G., Zhumadilov M.T. Model of quadratic programming of economic factors affecting the competitiveness of small-scale agricultural enterprises//Central Asian Economic Review (CAER), №4 (122), 2018, С.10-16.Ayman, Iskakova. "Statistical Research for Probabilistic Model of Distortions of Remote Sensing." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 738. No. 1. IOP Publishing, 2016.Ayman, Iskakova. "Statistical Research for Probabilistic Model of Distortions of Remote Sensing." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 738. No. 1. IOP Publishing, 2016.Ayman, Iskakova. "Construction of the most suitable unbiased estimate distortions of radiation processes from remote sensing data." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 490. No. 1. IOP Publishing, 2014.Ayman, Iskakova. "Construction of the most suitable unbiased estimate distortions of radiation processes from remote sensing data." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 490. No. 1. IOP Publishing, 2014.Iskakova A., Zhaxybayeva G. Maximum likelihood estimates of some probability model of discrete distributions. – 2018.Iskakova A., Zhaxybayeva G. Maximum likelihood estimates of some probability model of discrete distributions. – 2018.Burgumbaeva S. A tri-harmonic Neumann function for the unit disc //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2018. – Т. 1997. – №. 1.Burgumbaeva S. A tri-harmonic Neumann function for the unit disc //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2018. – Т. 1997. – №. 1.Sánchez-Prieto J. et al. Control of blood pressure by using an intelligent telephone application with feedback and competitiveness strategy. HTApp Control project //Semergen. – 2018. – Т. 44. – №. 1. – С. 30-36.Sánchez-Prieto J. et al. Control of blood pressure by using an intelligent telephone application with feedback and competitiveness strategy. HTApp Control project //Semergen. – 2018. – Т. 44. – №. 1. – С. 30-36.Bernal-Conesa J. A., de Nieves Nieto C., Briones-Peñalver A. J. CSR strategy in technology companies: its influence on performance, competitiveness and sustainability //Corporate Social Responsibility and Environmental Management. – 2017. – Т. 24. – №. 2. – С. 96-107.Bernal-Conesa J. A., de Nieves Nieto C., Briones-Peñalver A. J. CSR strategy in technology companies: its influence on performance, competitiveness and sustainability //Corporate Social Responsibility and Environmental Management. – 2017. – Т. 24. – №. 2. – С. 96-107.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.