Использование иерархической многофакторной регрессионной модели с целью анализа и прогнозирования сельскохозяйственных показателей

Автор(ы): Овчинников П.В., Ткачев А.Н., Мирославская М.Д.

Выпуск: 115

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2025

Библиография: Овчинников П.В., Ткачев А.Н., Мирославская М.Д. Использование иерархической многофакторной регрессионной модели с целью анализа и прогнозирования сельскохозяйственных показателей // Управление большими системами. - 2025. - Вып. 115. - С.241-262.

Дата опубликования: 31.05.2025

Ключевые слова: регрессионная модель, иерархическая система, урожайность, потребление, зерновые культуры

Аннотация: Представлена методика определения латентных параметров многоуровневой многофакторной регрессионной модели и способы использования модели на примере прогнозирования динамики показателей, отражающих функционирование сельскохозяйственного производства: урожайности зерновых культур и потребления кормовой пшеницы. Актуальность модели обусловлена возможностью применения в целях прогнозирования главного выходного показателя (первый уровень модели) и его промежуточных составляющих (последующие уровни модели). Выполнена обработка статистических данных, применен метод регрессионного анализа информации, выполнено построение графиков результатов моделирования с использованием MS Excel и среды разработки языка программирования Python. Модель строится на основании иерархической зависимости первого и последующих уровней, при которой входные данные выходного показателя группируются как индивидуальные или общие параметры линейных зависимостей промежуточных переменных. В результате апробации модели были получены данные урожайности зерновых культур в зависимости от типа подкормки удобрениями и соответствующие им доли площадей по данным Российской Федерации в целом и Ростовской области в частности; произведен прогноз урожайности на три года, приведено сравнение с результатами применения факторного анализа. В вопросе определения потребления кормовой пшеницы были получены данные объема чистого потребления пшеницы и объема пшеницы, перерабатываемой на комбикорм.

Author(s): Ovchinnikov P., Tkachev A., Miroslavskaya M.

Article title: Using a hierarchical multi-variable regression model for the purpose of analysis and forecasting agricultural indicators

Issue: 115

Year: 2025

Keywords: regression model, hierarchical system, yield, consumption, grain crops

Abstract: The article presents a methodology for determining the latent parameters of a multi-level multifactor regression model and ways of using the model using the example of forecasting the dynamics of indicators reflecting the functioning of agricultural production: grain crop yield and feed wheat consumption. The relevance of the model is due to the possibility of using it for forecasting the main output indicator (the first level of the model) and its intermediate components (subsequent levels of the model). The article processes statistical data, applies the method of regression analysis of information, and plots the results of modeling using MS Excel and the Python programming language development environment. The model is built on the basis of a hierarchical dependence of the first and subsequent levels, in which the input data of the output indicator are grouped as individual or common parameters of linear dependencies of intermediate variables. As a result of testing the model, data on grain crop yields were obtained depending on the type of fertilizer application and the corresponding shares of areas according to the Russian Federation as a whole and the Rostov Region, in particular, a yield forecast for three years was made, and a comparison with the results of applying factor analysis was given. In determining the consumption of feed wheat, data on the volume of net wheat consumption and the volume of wheat processed into compound feed were obtained.