Как известно, в связи с обостренной международной обстановкой в настоящее время в ответ на санкции США и ЕС было принято Постановление Правительства от 7 августа 2014 г. № 778 «О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 6 августа 2014 г. № 560 «О применении отдельных специальных экономических мер в целях обеспечения безопасности Российской Федерации», которое запретило ввоз в РФ сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия из  США, стран Европейского союза, Канады, Австралии и Королевства Норвегии.

Что же поможет обеспечить продовольственную независимость от других стран? Что сможет гарантировать нам продовольственную безопасность?

Да, несомненно, этими факторами могут послужить:

• повышение уровня конкурентоспособности российской сельскохозяйственной продукции как  на внутреннем, так и на внешнем рынках;
• повышение финансовой устойчивости предприятий агропромышленного комплекса;
• устойчивое развитие сельских территорий, в том числе их расширение; воспроизводство и повышение эффективности использования в сельском хозяйстве земельных и других ресурсов;
•  экологизация производства.

Но, не смотря на это, объём сельскохозяйственной продукции, можно сказать даже в большей степени, зависит от ряда других факторов, влияние которых необходимо учитывать. Урожайность тех или иных культур зависит от объёма инвестиций в основной капитал сельского хозяйства, количества внесённых удобрений, размера посевных площадей, количества тракторов и т.д. В данном случае урожайность будет выступать результативным признаком (у), а то от чего она зависит – факторными (х).

Лишь с помощью эконометрического анализа можно выявить влияние данных факторов на результат. Проведя исследование модели, с помощью ППП MS Excel, можем увидеть на сколько процентов факторные показатели модели объясняют вариацию результативного признака.[2, с. 213]

Так же, правильно составленная эконометрическая модель может показать нам мультиколлинеарность , т.е.  тесную взаимосвязь нескольких объясняющих факторов (х_i ) в уравнении регрессии. Изменение одной переменной не может практически происходить при абсолютной неизменности других переменных.

Одни факторы модели положительно влияют на рост результативного признака, т.е. ускоряют рост объема продукции, а другие, наоборот,  – замедляют его рост. [3, с. 184] Например, вполне реально с помощью эконометрического анализа проследить как увеличение или уменьшение минеральных удобрений, посевных площадей, инвестиций в сельское хозяйство в целом приведёт к увеличению или снижению объёма продукции растениеводства, что будет свидетельствовать об эффективности или неэффективности  производства. Если вкладываемые ресурсы будут приводить к увеличению объёмов производства, то мы смело можем говорить об эффективности использования данных ресурсов и наоборот, если реализованные ресурсы не изменяют объём продукции в положительную сторону, то ресурсы используются не эффективно.

Таким образом, с помощью основных методологических подходов и принципов применения аппарата эконометрического моделирования и анализа экономических явлений и процессов мы можем оценить состояние и составить прогноз развития экономических явлений и процессов, в том числе оценить эффективность деятельности сельского хозяйства нашей страны, что является актуальной проблемой на данный момент времени.

ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет им. Н.В.Парахина»

Эконометрика — наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений [3].

Основные задачи эконометрики:

1. Построение эконометрических моделей, то есть представление экономических моделей в математической форме, удобной с целью проведения эмпирического анализа.

2. Анализ параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее соответствующей настоящим сведениям.

3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.

4. Применение построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также с целью осознанного проведения экономической политики[2].

Наиболее важной задачей является оценка и проверка экономической модели.

Моделирование – один из методов научного познания и представляет собой исследование свойств и поведения настоящего объекта с помощью изучения свойств и поведения его образа — модели. Необходимость в моделировании появляется тогда, когда прямое изучение самого объекта либо невозможно, либо затруднительно, недешево или потребует крупных расходов времени. Модель должна иметь сходные с оригиналом особенности, которые важны для данного исследования: сходство физических характеристик, сходство функций, тождество математического описания «поведения» оригинала и модели и т.п. Функции модели способна выполнять как специально созданная экспериментальная установка, так и другое наблюдаемое явление, или символическое описание оригинала: текстовое, математическое, графическое и др.

Эконометрическое моделирование широко используется в различных сферах современной жизни, как в технических, так и социально-экономических. Сочетая в себе приемы экономической теории, экономической и математической статистик, а также различные инструменты математики и информационных технологий, специалисты овладели уникальным инструментом при оценке технико–экономических процессов,  построении прогнозной и точностной характеристик всех этапов производства с целью установления и повышения качества и надежности изделий;  использовании методов экспертных оценок в случаях принятия [4].

Следует отметить, что эконометрическое моделирование основано на 6 этапах:

1)  Постановка целей и задач исследования, определение основных результативных и факторных переменных с учетом отсутствия эффекта мультиколлинеарности (переменные не должны быть высоко коррелированными между собой);

2)  Построение экономической задачи или априорный этап, в ходе которого следует проанализировать теоретически сущность исследуемого явления и выдвинуть соответствующие гипотезы и некоторые допущения [6];

3)  Моделирование (этап параметризации) предназначен для окончательного определения вида модели, формы связи. При этом следует отметить, что моделирование может быть статистическим и динамическим. Статистическое подразумевает моделирование взаимосвязи между статистически однородными данными. Например, это может быть выборка предприятий одной отрасли по размеру прибыли, объему выпускаемой продукции, уровню производительности труда или фондоотдачи т .д. Динамическое в свою очередь связывает значения результирующего признака в определенные моменты времени с соответствующими для этих периодов факторными (независимыми) переменными. Например, объем ВВП страны  или объем импорта/экспорта товаров за десятилетие может зависеть от нескольких факторов: уровня инфляции, курса доллара и т. д [5].

В ходе выполнения расчетной части  моделирования подбирают соответствующую функцию, которая может быть линейной или нелинейной. В настоящее время существует множество программных продуктов, которые облегчают выполнение трудоемких расчетов на этапе моделирования. Так, например, широко используется Microsoft Excel. Благодаря наличию соответствующего инструментария в интерфейсе программы, можно при однофакторном моделировании добавлять линию тренда с соответствующим представлением модели и коэффициента детерминации, либо проводить анализ множественной регрессии с помощью функции «Регрессия» и т.д [4].

4)  Идентификация модели, в ходе которого происходит оценка неизвестных параметром процесса.

5)  Оценка качества модели, в ходе которой проверяется успешность решения задач идентификации с помощью оценки на достоверность и адекватность. Чаще всего это происходит с помощью коэффициента детерминации, средней ошибки аппроксимации, по критерию F–Фишера и т.д.

6) Интерпретация результатов моделирования[1].

Данные этапы носят условный характер, так как они могут пересекаться, взаимно дополнять друг друга.

Таким образом, эконометрическое моделирование охватывает весь цикл решения экономической задачи – от ее постановки до содержательной интерпретации итогов статистического анализа и прогнозирования.

Практическая значимость эконометрического моделирования велика. Правильно проведенный эконометрический анализ с соблюдением всех правил и последовательностей является неотъемлемой частью прогнозирования и управления экономическими, техническими и социальными процессами как на уровне предприятий, так и на уровне субъектов РФ и страны в целом.