Екстраполяційні методи прогнозування як інструмент передбачення оптимальних обсягів споживання продукції вітчизняного продовольчого комплексу

Abstract

Дана стаття присвячена використанню економіко-математичних методів і моделей, а саме екстраполяційних, для розв’язання задач прогностики розвитку продовольчого комплексу. Зокрема, автором розглянуто переваги і недоліки застосування простих та складних методів прогнозованої екстраполяції. Зазначено, що продовольча галузь стикається з циклічними коливаннями, які викликані сезонним характером виробництва і споживання товарів та послуг. Саме тому для організації виробництва і реалізації продукції сезонних виробництв надзвичайно важливо вивчити тенденцію сезонних коливань, використовуючи при цьому метод екстраполяції на основі індексу сезонності.

This article focuses on the use of economic-mathematical methods and models, such as extrapolation for solving prognostic problems of the food industry. In particular, the author considers the advantages and disadvantages of simple and complex methods for predictive extrapolation. It is indicated that the food industry, faced with cyclical fluctuations, caused by the seasonal nature of production and consumption of goods and services. Therefore, for production and sales of seasonal plants is extremely important to examine the trend of seasonal variations, using the extrapolation method based index of season.

Данная статья посвящена использованию экономико-математических методов и моделей, а именно экстраполяционных, для решения задач прогностики развития продовольственного комплекса. В частности, автором рассмотрены преимущества и недостатки применения простых и сложных методов прогнозной экстраполяции. Отмечено, что продовольственная область сталкивается с циклическими колебаниями, вызванными сезонным характером производства и потребления товаров и услуг. Именно поэтому для организации производства и реализации продукции сезонных производств чрезвычайно важно изучить тенденцию сезонных колебаний, используя при этом метод экстраполяции на основе индекса сезонности.