MODERN METHODS FOR SPATIAL MODELING OF THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURE
https://doi.org/ 10.18384/2310-7189-2018-3-62-74
Abstract
We consider the problem of applying mathematical models to study the dynamics of agricultural development. Based on the analysis of agricultural productivity for more than a 100-year period, the cyclical nature of the development of agricultural production has been revealed. Using the method of spectral analysis, the existence of 64-year long Kondratieff cycles is proved, which form the basis for the development of the socio-economic forecast for the development of the agrarian sector until 2042. It is concluded that the joint application of both traditional and new methods of mathematical modeling in agrogeographic research is promising.
About the Author
Artur M. Nosonov
National Research Ogarev Mordovia State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Акаев А.А. Анализ экономических циклов с помощью математической модели марковских случайных процессов. ДАН РФ, 2006. Т. 409. № 26. С. 727-731.
2. Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. М.: КРАСАНД, 2010. 216 с.
3. Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. М.: «КДУ», «Университетская книга», 2017. 358 с.
4. Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.
5. Иванова И.А. Прогнозирование экономических рисков в сельском хозяйстве с учетом цикличности его развития // Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления. 2013. № 4. С. 229-238.
6. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М.: Экономика, 2002. 767 с.
7. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.
8. Носонов А.М. Моделирование экономических и инновационных циклов в сельском хозяйстве // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 1 (238). С. 24-33.
9. Носонов А. М. Циклично-генетические закономерности инновационного развития сельского хозяйства России // Журнал экономической теории. № 1. 2015. С. 89-96.
10. Пространство циклов: Мир - Россия - регион / Под ред. В.Л. Бабурина, П.А. Чистякова. М.: Изд-во ЛКИ, 2007. 320 с.
11. Саушкин Ю.Г. Избранные труды. Смоленск: Универсум, 2001. 416 с.
12. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А.Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена, 2012. 760 с.
13. Системный мониторинг: глобальное и региональное развитие / Ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. 296 с.
14. Шеннон P. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Миp, 1978. 381 с.
15. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М: Эксмо, 2007. 864 с.
16. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999. 448 с.
17. Ackoff R. Systemic View of Transformational Leadership // Systemic Practice and Action Research. February 1998, Vol. 11, Iss. 1. P. 23-36.
18. Akhmet M., Fen M.O. Replication of Chaos in Neural Networks, Economics and Physics. New York: Springer, 2016. 457 p.
19. Kohonen T. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition). New-York, 2001. 501 p.
20. Kuczynski Th. Spectral Analysis and Cluster Analysis as Mathematical Methods for the Periodization of Historical Processes // Kondratieff Cycles - Appearance or Reality? Vol. 2. Edinburgh: International Economic History Congress. 1978. P. 79-86.
Review
Views:
83
Email this article 