Preview

ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ОБЪЕМОВ ИНВЕСТИЦИЙ В СИСТЕМУ МЕЛИОРАЦИИ КАЗАХСТАНА

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

С. К. Бургумбаева
Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева
Казахстан

PhD, доцент кафедры «Высшая математика»

г.Астана



А. С. Искакова
Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева
Казахстан

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

г.Астана



Д. Г. Джумабаева
Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева
Казахстан

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

г.Астана



А. М. Бакирбекова
Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева
Казахстан

Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Менеджмент»

г.Астана



Список литературы

1. Шейнин Л. Об эффективности земельно-мелиоративных преобразований //Общество и экономика. – 2010. – №. 10-11. – С. 200-210.

2. 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.

3. 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.

4. http://stat.gov.kz/faces/wcnav_externalId/ecolog-C-8?_afrLoop=5903019947150759#%40%3F_afrLoop%3D5903019947150759%26_adf.ctrl-state%3D5ovbqg8ty_111

5. Носков В.П. Эконометрика: Книги 1 и 2. - М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. Кн.1-672 с., Кн. 2 - 576 с.

6. Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: Пер. с англ. — Кн. 1, 2. — М.: Финансы и статистика,1987.

7. Ферстер Э,, Ренц Б, Методы корреляционного и регрессионного анализа: Пер. с нем. — М.: Финансы и статистика, 1982.

8. Лоскутов А.Ю. Михайлов А.С., «Остовы теории сложных систем – Москва, Регулярная и хаотичная динамика», 2007.

9. А.А. Самарский, А.П. Михайлов, «Математическое моделирование», 2002.

10. 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.

11. Ayman, Iskakova. "Statistical Research for Probabilistic Model of Distortions of Remote Sensing." Journal of Physics: Conference Series. Vol. 738. No. 1. IOP Publishing, 2016.

12. 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.

13. Iskakova A., Zhaxybayeva G. Maximum likelihood estimates of some probability model of discrete distributions. – 2018.

14. Burgumbaeva S. A tri-harmonic Neumann function for the unit disc //AIP Conference Proceedings. – AIP Publishing, 2018. – Т. 1997. – №. 1.

15. 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.

16. 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.


Для цитирования:


Бургумбаева С.К., Искакова А.С., Джумабаева Д.Г., Бакирбекова А.М. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ОБЪЕМОВ ИНВЕСТИЦИЙ В СИСТЕМУ МЕЛИОРАЦИИ КАЗАХСТАНА. Central Asian Economic Review. 2019;(1):157-163.

For citation:


Burgumbayeva S.K., Iskakova A.S., Dzhumabaev D.G., Batyrbekova A.M. TIME SERIES IN FORECASTING THE VOLUMES OF INVESTMENTS. Central Asian Economic Review. 2019;(1):157-163. (In Russ.)

Просмотров: 8


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2224-5561 (Print)