Экономико-математическое моделирование и прогнозирование урожайности зерновых культур в условиях засушливого климата тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Тюрякова, Надежда Валерьевна

• Тюрякова, Надежда Валерьевна
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Тюрякова, Надежда Валерьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕТОДОЛОГИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ИЗМЕНЕНИЯ УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР.

1.1. Экономико-математическое моделирование динамики урожайности сельскохозяйственных культур.

1.1.1. Теоретические основы учета неопределенности при планировании урожайности сельскохозяйственных культур.

1.1.2. Особенности экономических временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур.

1.1.3. Оценка прогнозируемости временных рядов урожайности на основе R/S анализа.

1.1.4. Факторы изменчивости урожайности зерновых сельскохозяйственных культур.

1.1.5 Выявление циклической структуры временного ряда с помощью автокорреляционной функции.

1.2. Методики прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с использованием математических моделей.

1.3. Методические подходы к оцениванию рисков неурожайности сельскохозяйственных культур на основе моделирования временных рядов.

Выводы по разделу.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР В УСЛОВИЯХ ЗАСУШЛИВОГО КЛИМАТА.

2.1. Особенности производства зерновых культур в засушливых условиях как объекта моделирования.

4.1.1 Агрометеорологические условия и факторы зернового производства в условиях Волгоградской области.

2.1.2 Экономика зернового производства на примере ООО «Гелио-Пакс-Агро 5» Новониколаевского района Волгоградской области.

2.2. Оценка прогнозируемости BP урожайности сельскохозяйственных культур на примере волгоградской области.

2.2.1. Особенности распределения многолетних уровней урожайностей в условиях Волгоградской области.

2.2.2. 'Автокорреляционный анализ BP урожайности основных зерновых культур в Волгоградской области.

2.2.3. Фрактальный анализ BP урожайности сельскохозяйственных культур с помощью разработанных программных средств.

2.3. построение моделей динамики урожайности зерновых культур в засушливых условиях.

2.3.1. Адаптивное прогнозирование динамики урожайности зерновых культур1.

2.3.2 Моделирование динамики урожайности на основе учета цикличности BP.

2.3.3 Моделирование урожая зерновых на основе метода наименьших модулей.

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ.

3.1. инструментальная поддержка кратко- и среднесрочного прогнозирования.

3.2.1. Модели краткосрочного прогнозирования урожайности зерновых кулыпур.

3.2.3 Реализация комбинированных тренд-циклических моделей для среднесрочного прогнозирования урожайности.

3.2. критерии оценки качества моделей динамики урожайности.

3.3. повышение эффективности зернового производства на основе пронозирования урожайности.

3.3.1. Эконометрическое оценивание риска неурожая зерновых культур.

3.3.3 Оптимизация структуры посевных площадей на основе пронозирования урожайности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математическое моделирование и прогнозирование урожайности зерновых культур в условиях засушливого климата»

Актуальность темы исследования

Планирование и прогнозирование сельскохозяйственного производства невозможны без достоверного прогнозирования динамики урожайности сельскохозяйственных культур как основного технико-экономического показателя его эффективности.

Величина урожайности определяется комплексом социально-экономических факторов различной природы и подвержена существенной изменчивости, особенно в условиях засушливого климата. Многообразие различных подходов, методов, методик прогнозирования и инструментальных средств для их поддержки только подчеркивает остроту проблемы получения достоверных прогнозов, отсутствие универсального инструментария и необходимость совершенствования и адаптации известных методов для использования в конкретных региональных условиях.

Общее число различных по своей природе факторов, влияющих на эффективность сельскохозяйственного производства, является весьма значительным и не всегда поддается количественному учету и формализации, что усложняет выбор методов моделирования. Построение экономических моделей и адекватное оценивание их параметров служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений.

Значительная изменчивость и межгодовые колебания уровней урожай-ностей основных сельскохозяйственных культур обуславливают необходимость учета и оценки экономических рисков, возникающую при прогнозировании.

Разработка методов прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, учитывающих её выраженный циклический характер, и адекватных региональным условиям, использующих наглядные и реализуемые на ПК экономико-математические модели, позволит повысить качество планирования и управления аграрным производством и землепользованием на различных уровнях, его эффективность в целом и является важной социально-экономической задачей.

Степень разработанности проблемы

Проблемы совершенствования методологии экономико-математического моделирования и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур разрабатывались в трудах экономистов-аграриев С.А. Андрющенко, A.M. Гатаулина, А.В. Голубева, Е.П. Денисова, А.Д. Иоанно, JI.C. Воробьевой, Г.А. Бабкова, С.Н. Дементьева, О.В. Иншакова, М.Ю. Ксе-нофонтова, В.В. Милосердова, А.Н. Михайлова, B.C. Немчинова, С.Б. Огнивцева, С.О. Сиптица, А.В. Петрикова, В.Г. Раскина, И.Б. Загайтова, И.Г. Ушачева, Е.И. Царегородского, Л.П. Яновского, Дж. Франса, Д. Торнли и др.

Эконометрические и экономико-статистические методы прогнозирования агропромышленного производства, в том числе урожайности, рассматривались A.M. Дубровым, Е.И. Елисеевой, А.П. Зинченко, В.В. Ивантером, М.С. Крассом, С.А. Айвазяном, В.И. Мудровым, B.C. Мхитаряном, А.Н. Ильченко, В.А. Кардашем, И.А. Наталухой, А.И. Орловым, В.И. Калиничен-ко, Г.Н. Хубаевым, Э.Н. Крылатых, М.М. Юзбашевым, А.Н. Тырсиным, А.А. Черняевым, Е.М. Четыркиным, Э. Берндтом, К. Дугерти и другими исследователями.

Синергетические подходы к прогнозированию урожайности, в том числе методами нелинейной экономической динамики, разрабатывались И.Г. Винтизенко, В.А. Долятовским, В.И. Лебедевым, P.M. Нижегородцевым, В.А. Перепелицей, Е.В. Поповой, А.И. Пригожиным, Т. Андерсеном, Г. Дженкинсом, В.Б. Зангом, Э. Петерсом, Д. Фишером и другими отечественными и зарубежными учеными. Вопросы использования современных инструментальных средств и компьютерной поддержки прогнозирования рассматриваются А.Н. Васильевым, В.П. Дьяконовым, Р. Ивановским, Ю.Л. Кетковым, С. Поршневым, Ю. Тарасевичем, Д. Химмельблау, Д. Кнутом и другими авторами.

В то же время, вопросы построения экономико-математических моделей прогнозирования динамики урожайности основных сельскохозяйственных культур, учитывающих региональные особенности агарного производства и возникающие при этом экономические риски, а также адаптация методов реализации и анализа разработанных моделей на ЭВМ требуют дополнительного решения.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК

Исследование выполнено в рамках п. 1.8 Паспорта специальностей ВАК «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития» специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Предмет и объект исследования

Предметом исследования являются процессы изменения урожайности зерновых культур в различных экономических условиях.

Объектом исследования являются сельскохозяйственные предприятия и экономические регионы, производящие зерно в условиях засушливого климата.

Цели и задачи исследования

Целью исследований является разработка и компьютерная реализация экономико-математических моделей для прогнозирования урожайности зерновых культур, учитывающих её априорную цикличность и особенности производства в засушливых климатических условиях.

Для реализации поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

- обосновать на-основе системного подхода особенности циклического процесса изменчивости урожайности зерновых культур в условиях засушливого климата и рациональные подходы к её экономико-математическому моделированию с учетом структуры временных рядов (BP);

- провести анализ применимости метода наименьших квадратов (МНК) для экономико-математического моделирования урожайности различных зерновых культур в условиях засушливого климата;

- разработать методику экономико-математических моделирования урожайности зерновых культур на основе оценивания параметров BP урожайности зерновых культур с помощью метода наименьших модулей (МНМ);

- построить систему нелинейных моделей, учитывающих цикличность BP урожайности, и разработать компьютерную систему поддержки решений при построении кратко- и среднесрочных прогнозов;

- обосновать методику оценки рисков при прогнозировании величины урожайности различных зерновых культур в условиях засушливого климата.

Теоретико-методологическая основа исследования

Теоретической и методологической основой явились диалектический метод, труды классиков экономической теории о закономерностях экономического развития, работы современных экономистов-аграриев. Использованы системно-статистический подход, включающий аналитический, корреляционно-регрессионный и экономико-математические методы, спектральный анализ, экспертное оценивание, элементы компьютерной математики.

Информационной и эмпирической базой исследования являются данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) и её территориального органа по Волгоградской области (Волгоградстат), инструктивные материалы российских ведомств, информационные ресурсы INTERNET, первичная информация о деятельности зернопроизводстводящих сельскохозяйственных предприятий Волгоградской области, а также оригинальные материалы автора.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования

Для повышения достоверности прогнозирования урожайности зерновых культур в условиях засушливого климата, известные экономико-математические модели требуют адаптации для учета таких особенностей BP урожайности, как выраженная цикличность и особенности закона распределения, что может быть достигнуто на основе подходов, альтернативных МНК.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Особенности динамических процессов вариации урожайностей зерновых культур в условиях засушливого климата, обусловленные совместным действием множества экзогенных факторов различной природы. Обосновано, что для адекватного прогнозирования динамики урожайности на основе экономико-математического моделирования необходимо выявление эндогенной структуры BP, описывающую циклическое изменение урожайности.

2. Результаты предпрогнозного эконометрического анализа статистических распределений урожайностей различных зерновых культур в условиях засушливого климата. Выявлены группы видов культур, распределение урожайностей которых не соответствует нормальному закону и характеризуется наличием значимых «хвостов», что ограничивает применимость классического метода наименьших квадратов (МНК) для моделирования урожайности в этих условиях.

3. Методика построения нелинейных трендовых моделей урожайности с использованием выявленных спектральных характеристик и оценивания периодов циклических компонент на основе автокорреляционных функций с применением метода наименьших модулей (МНМ), позволяющего снизить средние линейные отклонения по сравнению с МНК.

4. Система разработанных нелинейных тренд-циклических моделей BP урожайности, включающих циклические компоненты с различающимися периодами, и разработанная на основе компьютерной математики в среде MathCad система поддержки принятия решения при кратко- и среднесрочном прогнозировании урожайности зерновых культур, учитывающая её циклический характер.

5. Методика оценивания вероятностей и уровня глубины рисков недополучения прогнозной урожайности в засушливых условиях, разработанная на основе полученных моделей динамики урожайности зерновых культур.

Научная новизна исследования состоит в выявлении на основе проведенного статистического анализа эконометрических особенностей BP урожайности различных зерновых культур в условиях засушливого климата и разработке системы тренд-циклических моделей для её прогнозирования.

Конкретное приращение научного знания включает следующие положения:

1. Обосновано, что для адекватного моделирования и прогнозирования динамических процессов вариации урожайностей зерновых культур в условиях засушливого климата необходимо выявление эндогенной структуры временных рядов (BP), описывающих циклическое изменение урожайности под действием множества социально-экономических, природно-климатических и технико-технологических факторов, что обеспечивает повышение достоверности её прогнозирования для обоснования рационального землепользования.

2. На основе предпрогнозного эконометрического анализа выявлены группы по видам зерновых культур, распределений урожайностей которых в условиях засушливого климата не соответствует нормальному закону, что ограничивает применимость классического метода наименьших квадратов (МНК) для моделирования урожайности в этих условиях и требует разработки методов и моделей, не основанных на МНК-оценках.

3. Разработана методика построения нелинейных тренд-циклических моделей урожайности с использованием выявленных пиков автокорреляционных функций и оценивания параметров трендовой и циклических компонент на основе метода наименьших модулей (МНМ), что позволило снизить индивидуальные и средние линейные отклонения для экономико-математических моделей урожайности зерновых культур.

4. Предложена система нелинейных тренд-циклических моделей BP урожайности, включающих циклические компоненты с несколькими периодами, параметры которых определяют на основе автокорреляционных функций, и разработана компьютерная система поддержки решения при кратко- и среднесрочном прогнозировании урожайности зерновых культур, учитывающая её циклический характер.

5. Обоснована методика и разработан алгоритм эконометрического оценивания рисков при прогнозировании урожайности на основе предложенных тренд-циклических моделей, что позволяет повысить обоснованность планирования объемов производства зерновой отрасли сельскохозяйственного производства.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования состоит в совершенствовании методики экономико-математического моделирования урожайности и выработке рекомендаций для совершенствования инструментария модельной поддержки решений, принимаемых органами управления сельскохозяйственным производством различного уровня на основе прогнозных моделей.

Апробация и внедрение результатов исследования

Основные положения диссертационного исследования обсуждались на VI-IX региональных конференциях молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 2001-2004), Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития АПК» (Волгоград, 2005), V Открытой научной конференции молодых ученых «Молодежь и экономика: новые взгляды и решения» (Волгоград, 2005), Всероссийском симпозиуме «Математические модели и информационные технологии в экономике» (Кисловодск, 2007), Региональной научно-практической конференции «Применение инновационных технологий в подготовке специалистов высшей квалификации для агропромышленного комплекса Волгоградской области» (Волгоград, 2008), на XII Международной научно-практической конференции НАЭКОР (Москва, 2008), на ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Волгоградской ГСХА (Волгоград, 20012009).

Разработки автора использованы при разработке элементов компьютерной системы анализа производственно-хозяйственной деятельности Комитета по сельскому хозяйству Администрации Волгоградской области, а также в учебном процессе экономического факультета Волгоградской сельскохозяйственной академии по дисциплинам «Эконометрика», «Информационные системы и технологии в экономике», «Экономико-математические модели», «Математическое моделирование производственных процессов и систем». Для защиты реализации разработанных способов прогнозирования поданы две заявки в Роспатент, находящиеся на этапе экспертизы.

Публикации

Основные результаты диссертационного исследования отражены в 7 опубликованных работах общим объемом 2,9 п.л., в т.ч. автора - 2,1 п.л.

Структура диссертационной работы. Диссертация включает введение, три раздела, заключение, библиографический список использованных источников, приложения. Диссертация выполнена на 140 страницах текста, содержит 22 рисунка, 19 таблиц. Список использованных источников содержит 199 наименования отечественных и зарубежных авторов.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Тюрякова, Надежда Валерьевна

Выводы по разделу:

1. Предложена система нелинейных тренд-циклических моделей BP урожайности, включающих циклические компоненты с несколькими периодами, параметры которых определяют на основе МНМ-оценок.

2. Средствами компьютерной математики разработана в среде MathCad компьютерная система поддержки решения при кратко- и среднесрочном прогнозировании урожайности зерновых культур, учитывающая её циклический характер.

3. Обоснована методика и разработан алгоритм эконометрического оценивания рисков при прогнозировании урожайности на основе предложенных тренд-циклических моделей, что позволяет повысить обоснованность планирования объемов производства зерновой отрасли сельскохозяйственного производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящее исследование выявило актуальность прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур как для эффективного управления сельскохозяйственными предприятиями, так и для органов государственного управления различного уровня для развития отрасли в целом. Анализ выявил необходимость совершенствования известных экономико-математических методов и адаптации их для условий засушливого климата, характерных для Волгоградской области.

В результате проведённых исследований были получены следующие основные результаты:

• обоснованы алгоритмы предпрогнозного анализа на основе модифицированного метода нормированного размаха;

• разработана программа проведения фрактального анализа BP урожайности на ЭВМ;

• получены фрактальные характеристики показателя вариации и прогнозные показатели для BP урожайности зерновых культур по Волгоградской области с использованием метода наименьших линейных отклонений (модулей);

• выполнены обоснование, адаптация и компьютерная реализация математико-статистических методов прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в условиях засушливого климата.

Предложенные алгоритмы прошли апробацию на временных рядах урожайности сельскохозяйственных культур Волгоградской области за период 1953-2006 гг. Наибольшее относительное индивидуальное отклонение составило 18%. Полученные результаты переданы в Комитет по сельскому хозяйству Администрации Волгоградской области.

Эффективность выполненной НИР определяется возможностью принятия научно обоснованных управленческих решений по планированию и управлению на различных уровнях развитием зернового сельскохозяйственного производства. Технико-экономические расчеты повышения экономической эффективности на перспективу с использованием прогнозных значений урожайности выполнены для модельного хозяйства, в качестве которого принималось ООО «Гелио-Пакс 5».

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Тюрякова, Надежда Валерьевна, 2009 год

1. Агроклиматический справочник по Волгоградской области / Под ред. З.М. Русеевой. Ленинград: Гидрометеорологическое издательство, 1967. -144 с.

2. Агрометеорологические аспекты повышения продуктивности земледелия / Под ред. Ю.И. Чиркова. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1970. - 208 с.

3. Агрометеорологические прогнозы и расчеты // Труды ИЭМ, 1979, вып. 13 (91).- 132 с.

4. Айтпаева, А.А. Продуктивность сортов озимой пшеницы в зависимости от режима орошения и уровня минерального питания // Тезисы докладов IV межвузовской конференциистудентов и молодых ученых Волгоградской области. Волгоград, 1999. - с. 109-110.

5. Айтпаева, А.А. Режим орошения и водопотребление новых сортов озимой пшеницы на светло-каштановых почвах правобережья Волгоградской области: дисс.канд. с.-х. наук. Волгоград: Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия, 2000. - 161 с.

6. Алтухов, А.И., Проблемы производства и реализации зерна в Российской Федерации / А.И. Алтухов, Н.А. Пролыгина // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №6, с. 22-26.

7. Алтухов, А.И. Развитие продовольственного рынка России. / А.И. Алтухов, Макин Г.И., Бабков М.А. 4 2.- М.: АгриПресс, 2000. 444 с.

8. Андрющенко, С.А. Научно-технический прогресс и технологические уклады в АПК // Научно-технический прогресс и формирование производственного потенциала АПК: Сборник научных трудов. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1990.-122 с.

9. Андрющенко, С.А. Прогноз сбалансированного развития регионального АПК (программный аспект). М.: Наука, 1990. - 160 с.

10. Анфиногентова, А.А., Кольцова М.В., Гусева B.JI. и др. Совершенствование межотраслевой структуры регионального АПК. — М.: Наука, 1988. — 144 с.

11. Афендулов, К.П. Теория и практика программирования урожаев // Вестник сельскохозяйственной науки, 1983, №12, с. 32-39.

12. Бабина, Н.В. 400 практических советов по восстановлению плодородия почвы. М.: Контингент-Пресс, 1997. - 320 с.

13. Барковская, С.Т., Пермяков И.А. и др. Об оценке информативности данных агрометеорологических наблюдений // Труды ЦВГМО, 1978, вып. 12, с. 88-92.

14. Боброва, JI.A. Об одном методе прогнозирования урожайности // Экономика сельского хозяйства, 1980, №6, с. 65-68.

15. Боков, О.Г., Иоанно А.Д. Метод корреляции парциальных коэффициентов в прогнозировании урожайности // Научно-технический прогресс и формирование производственного потенциала АПК: Сборник научных трудов. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1990. - 122 с.

16. Борхунов, Н. Региональное ценообразование на продовольственные товары // Экономика сельского хозяйства России, 2000, №7, с. 13.

17. Борхунов, Н., Назаренко А. Цены в аграрном секторе экономики России / Н. Борхунов, А. Назаренко // Экономика сельского хозяйства России, 2000, №6, с. 13.

18. Браславец, М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства / М.Е. Браславец. — М.: Экономика, 1971.-358 с.

19. Браславец, М.Е. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / М.Е. Браславец, Р.Г. Кравченко. — М.: Колос, 1972.-589 с.

20. Брылеев, В.А. География Волгоградской области / В.А. Брылеев, Ф.И. Жбанов, Ю.П. Самборский. Волгоград: Ниж.-Волж. кн. изд-во, 1989. — 128 с.

21. Быковская, Т.К. Экологические проблемы сельскохозяйственного производства и состояние почв России / Т.К. Быковская, Н.С. Ковалева, Т.А. Парамонова // Аграрная наука, 1999, №7, с. 25-27.

22. Вайпан, Т.К. Построение модели урожая сельскохозяйственных культур / Т.К.Вайпан, Б.В. Киндюк, И.Ю Козоглодюк // Модели и методы оптимального планирования в сельском хозяйстве: Сборник научных трудов. -Одесса: ОСХИ, 1988. 128 с.

23. Вальтер, О.Э. Оценка инвестиционных проектов в АПК / О.Э. Вальтер, М.А. Манзон // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №4, с. 51-54.

24. Васильев, А.Н. Mathcad 13 на примерах / А.Н. Васильев. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 528 с.

25. Винтизенко, И.Г. Детерминированное прогнозирование в экономических системах / Труды III междунар. конф. «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Невинномысск: Изд-во ИУБП. — С.30-37.

26. Винтизенко, И.Г. Экономическая цикломатика: монография / И.Г. Винтизенко, В.С.Яковенко. М.: Финансы и статистика; Ставрополь: АГРУС, 2008.- 428 с.

27. Волгоградская область в цифрах в 2001 году // Статистический ежегодник. Волгоград: Волгоградский областной комитет государственной статистики, 2000. 267 с.

28. Воробьев, А.В., Бибикова О.Н. и др. Земельные ресурсы Волгоградской области: Справочник. Волгоград: «Станица-2», 1997. - 132 с.

29. Гайдуцкий, П.И. Анализ и контроль экономических взаимоотношений предприятий АПК. — М.: Агропромиздат, 1989. 160 с.

30. Галямин, Е.П. О построении динамической модели формирования урожаев агроценозов // Биологические системы в земледелии и лесоводстве. -М.: Наука, 1974. с. 70-83.

31. Гатаулин, A.M. Экономико-математические методы в планировании сельскохозяйственного производства / A.M. Гатаулин, Г.В. аврилов. М.: «Колос», 1992.-68 с.

32. Генералова, С.В. Формирование системы измерения производственно-экономического потенциала предприятий АПК: автореф. дисс.канд. экономии. Наук / С.В. Генералова.- Саратов: Саратовский государственный аграрный университет, 2000. 27 с.

33. Глазунова, И.А. Подходы к определению средних рыночных цен на сельскохозяйственную продукцию, сырье и продовольствие / И.А. Глазунова // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №3, с. 47-48.

34. Глущенко, В.В. Разработка управленческого решения. Прогнозирование планирование /В.В. Глущенко, И.И. Глущенко // Теория проектирования экспериментов. М.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. - 398 с.

35. Гойса, Н.И., Тимошенко Г.Д., Ковтун И.И. О взаимосвязи элементов урожайности озимой пшеницы // Труды УкрНИГМИ, 1979, вып. 173, с. 96100.

36. Голованов, А. Финансово-аналитический аспект регулирования внутреннего рынка АПК // АПК: экономика, управление, 2000, №1, с. 46-52.

37. Голуб, А.А., Струкова Е.Б. Экономика природопользования. М.: Аспект Пресс, 1995.- 188 с.

38. Голубев, А.В. Адаптивная агроэкономика. М.: Колос, 1996. — 167 с.

39. Голубев, А.В. Эколого-экономические проблемы сельского хозяйства // Научно-технический прогресс и формирование производственного потенциала АПК: Сборник научных трудов. Саратов: ИСЭП АПК АН СССР, 1990.- 122 с.

40. Голубев, А.В. Экономическая инженерия // АПК: экономика, управление, 2000, № 6, с. 22-28.

41. Гончаров, В.Д. Продовольственный рынок России: состояние, проблемы развития // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №10, с. 39-41.

42. Гончаров, A. MS Access-2000 в примерах / Гончаров, А. СПб: Питер, 2001

43. Гордеев, А.В. Ключевая проблема развития агропромышленного комплекса страны финансовое оздоровление сельских товаропроизводителей // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №7, с. 9-11.

44. Горев, А. Эффективная работа с СУБД / А. Горев, Р. Ахаян, С. Ма-кашарипов- СПб.: Питер, 1997. 704 с.

45. Гофман, В.Э. Delphi 6 / В.Э. Гофман, В.Д. Хомоненко СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 1152 с.

46. Гришин, А.Ф. Статистические модели в экономике / А.Ф. Гришин, С.Ф. Котов Дарти, В.Н. Лгунов.- Ростов н / Д: «Феникс», 2005. - 344 с.

47. Груза, Г.В. Статистика и анализ гидрометеорологических данных / Г.В. Груза, Р.Г. Рейтенбах. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1982. - 216 с.

48. Губарев, В.В. Математическая статистика. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1998.- 131 с.

49. Гунин, В.Н. Управление инновациями./ В.Н. Гунин,- М.: ИНФРА-М, 1999.-301 с.

50. Гуськов, И.Б., Давыдов В.М. Практика антикризисного управления предприятиями АПК. -М.: Колос, 1999. 200 с.

51. Дарахвелидзе, П.Г Разработка Web-служб средствами Delphi / П.Г.Дарахвелидзе, Е.П. Марков СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 672 с.

52. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных/ К. Дж. Дейт, Пер. с англ.-6-е изд.- К.: Диалектика, 2000.-784 с.

53. Джеймс, P. SQL: полное руководство пер.с англ. / Р. Джеймс, Пол Грофф, Н. Вайнберг-К.: Издательская группа BHV, 1999.-608 с.

54. Джексон, Г., Проектирование реляционных баз данных для использования с микро-ЭВМ / Г.Джексон, К.: Издательская группа BHV, 2000.708 с.

55. Дмитренко, В.П. Влажность почвы как фактор формирования урожайности зерновых культур // Труды УкрНИГМИ, 1976, вып. 148, с. 41-53.

56. Дмитренко, В.П. Математическая модель урожайности сельскохозяйственных культур // Труды УкрНИГМИ, 1973, вып. 133, с. 3-13.

57. Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования / Т. А. Дуброва,.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 206 с.

58. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев, Под ред. И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. доп. -М.:Финансы и статистика, 2004. - 656 е.: ил. С. 513-514.

59. Загайтов, И.Б. Способ прогнозирования межгодовых колебаний урожайности озимой пшеницы / / И.Б. Загайтов (RU), Л.П. Яновский (RU). Заявка № 2005114095. А. МПК A01G7/00 (2006.01).- Заявлено 11.05.2005; опубл. 20.11.2006.

60. Задков, А.П. Фактор риска в сельском хозяйстве. Новосибирск: СО РАСХН, СибНИИЭСХ, 1998. - 264 с.

61. Зайнчковская, Т.С. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с учетом случайных факторов // Вестник сельскохозяйственной науки, 1985, №10, с. 71-76.

62. Залевский, Л.Д., Хохлов В.А. и др. Оперативное управление в сельскохозяйственных предприятиях. — К.: Урожай, 1988. — 136 с.

63. Затраты на производство и реализацию продукции в сельхозпредприятиях в январе-декабре 1999 года // Статистический бюллетень. Волгоград: Волгоградский областной комитет государственной статистики, 2000. -16 с.

64. Зинченко, А.П. Использование производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №7, с. 22-25.

65. Зинченко, А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Изд-во МСХА, 1998. 430 с.

66. Зорич, В.А. Математический анализ. 4 2.- М.: «Наука», 1984. 587с.

67. Зятьков, Ю.И. Экономико-математическое моделирование производственного планирования в информационно-консультационной системе АПК // Аграрная наука, 1999, №5, с. 24-26.

68. Ильченко, А.Н. Моделирование внутрирегиональных экономических взаимоотношений в АПК. — М.: Издательство МСХА, 1993. 135 с.

69. Иншаков, О.В. Механизм социально-рыночного и устойчивого развития АПК России: дисс.док. экономич. наук. Волгоград: Волгоградский государственный университет, 1995. — 450 с.

70. Канторович, JI.B., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. -М.: Наука, 1972.-231 с.

71. Каратыгин, С.А. Visual FoxPro 6 / С.А. Каратыгин, А.Ф. Л.Н. Тихонов, Тихонова. -М.: БИ-НОМ, 1999. -773 с.

72. Кардаш, В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981ю - 184 с.

73. Кардаш, В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК (теория и методы). -М.: Агропромиздат, 1989. 167 с.

74. Кардаш, В.А., Рапопорт Э.О. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. — М.: Наука, 1979. 160 с.

75. Кельчевская, JI.C. Методы обработки наблюдений в агрометеорологии. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1971. - 215 с.

76. Кендалл, М. Дж., Стыоарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966.-588 с.

77. Клочан, В.П. Использование теории случайных процессов в прогнозировании урожайности // Модели и методы оптимального планирования в сельском хозяйстве: Сборник научных трудов. Одесса: ОСХИ, 1988. - 128 с.

78. Коваленко, Н.Я. Экономика сельского хозяйства. С основами аграрных рынков. Курс лекций. — М.: Ассоциация авторов и издателей ТАНДЕМ: Издательство ЭКМОС, 1998.-448 с.

79. Константинов, А.Р. Погода, почва и урожай озимой пшеницы. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1978. - 284 с.

80. Копенкин, Ю.И. Стахостические модели в сельском хозяйстве: учеб. пособие / Ю.И.Копенкин. М.: Изд-во МСХА, 2002.- 95 с.

81. Коробейников, М.М. Государственное регулирование финансово-кредитной системы АПК // Аграрная наука, 2000, №1, с. 7-9.

82. Костина, Г. Урожая на всех не хватит // Эксперт,1999, №30, с.6.

83. Кравцов, С.А. Зерновое производство в России в 1999 году // Зерновые культуры, 2000, №2, с. 2-5.

84. Крамер, Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. — 648 с.

85. Краснощекое, Н.В. МТС и реструктуризация сельскохозяйственного производства // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук, 1999, №4, с. 44-46.

86. Кричевский, M.JI. Интеллектуальные методы в менеджменте / M.JI. Кричевский. СПб.:2005. - 304 е.: ил.

87. Крылатых, Э.Н. Система моделей в планировании сельского хозяйства. М.: Экономика, 1979. - 200 с.

88. Крылатых, Э.Н. Экономические риски в агропромышленном комплексе II АПК: экономика, управление, 1999, №7, с. 3-15.

89. Кузнецов, Н.Г. Введение в курс математических моделей: Учебное пособие. Волгоград: ВСХИ, 1992. - 73 с.

90. Кулик, М.С. Учет агрометеорологических условий и устойчивость урожайности //Метеорология и гидрология, 1970, №4, с. 7-9.

91. Курносов, А.П., Звягин Н.А. Математическое моделирование экономических процессов в растениеводстве: Учебное пособие. Воронеж: ВСХИ, 1986.-128 с.

92. Левкин, В.Н. Влияние сорта, норм высева на урожайность и качество озимой пшеницы в подзоне светло-каштановых почв Волгоградской области: автореф. дисс.канд. с.-х. наук. Волгоград: Волгоградская сельскохозяйственная академия, 1999. - 24 с.

93. Левкин, В.Н. Лучшие сорта озимой пшеницы // Вестник АПК, 1999, №12, с. 4-5.

94. Лезина, М.Л., Гончарова М.В. Основные закономерности развития растениеводства в России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №6, с. 13-15.

95. Лезина, М.Л., Трегубов В.А. О соотношении цен на продукцию и ресурсы сельского хозяйства // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №1, с. 25-28.

96. Личко, К.П. Прогнозирование и планирование аграрно-промышленного комплекса: Учебник. -М.: Гардарики, 1999. 264 с.

97. Логинов, В.Г. Интересы участников продовольственного рынка и отраслевые союзы // Аграрная наука, 2000, №3, с. 10-12.

98. Лукина, Е.В. Совершенствование оценки финансовых результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий: автореф. дисс.канд. эко-номич. наук. Мичуринск: Мичуринский государственный аграрный университет, 2000. - 24 с.

99. Макконнелл, Кэмпбелл Р., Брю Стэнли Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. T.l, Т.2. М.: Республика, 1995.

100. Манелля, А.И. Об обеспечении Российской Федерации зерном в 1999 году // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №5, с. 42.

101. Маркин, Б.К. Проблемы повышения качества и стимулирования производства зерна в Поволжье // Зерновые культуры, 2000, №4, с. 8-10.

102. Маркс, К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т.49. 907 с.

103. Математические модели в агрометеорологии // Труды ИЭМ, 1977, вып. 8 (67). 130 с.

104. Методические указания к занятиям по курсу «Моделирование производственных систем в агроэкономике» / Сост. В.Д. Коновалов, Н.Н. Ски-тер. Волгогр. гос. с.-х. акад. Волгоград, 1999. 56 с.

105. Минаков, И.А. Эффективность интенсификации зернового производства // Зерновые культуры, 2000, №3, с. 3-6.

106. Модель комплексного системного анализа производственно-финансовой деятельности сельскохозяйственных предприятий в системе АПК: рекомендации Алтайского сельскохозяйственного института / Под ред. А.И. Колобовой. Барнаул: СХИ, 1988. - 127 с.

107. Мудров, В.И. Методы обработки измерений. Квазиправдоподобные оценки / В.И. Мудров, B.JI. Кушко. М.: Радио и связь, 1983. - 304 с.

108. Мухамеджанов, P.M. Оптимизация сезонных параметров технологических систем в растениеводстве // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №8, с. 24-27.

109. Назаренко, А. Ценовая ситуация на рынке зерна // Экономика сельского хозяйства, 2001, №1, с. 37.

110. Немчинов, B.C. Экономико-математические методы и модели. — М.: Издательство социально-экономической литературы, 1962. -412 с.

111. Нечаев, В.И. Организационно-экономические основы сортосмены при производстве зерна. М.: АгриПресс, 2000. 480 с.

112. Никитина, Н.Ш. Математическая статистика для экономистов / Н.Ш. Никитина. -М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001.- 170 с.

113. Никулин, Н.К. Практикум по сельскохозяйственной статистике. -М.: Статистика, 1978. 255 с.

114. О состоянии рынка зерна (экономический обзор) // АПК: экономика, управление, 2000, №9, с. 29-38.

115. Огнивцев, С.Б. Развитие моделирования и информатики АПК // Аграрная наука, 2001, №2, с. 29-30.

116. Огнивцев, С.Б., Сиптиц С.О. Стратегия устойчивого развития АПК // Аграрная наука, 1998, №1, с. 2-4.

117. Основные социально-экономические показатели городов и районов Волгоградской области // Статистический сборник. Волгоград: Волгоградский областной комитет государственной статистики, 2006. 202 с.

118. Основы экономической теории и практика рыночных реформ в России: Учебное пособие для вузов / Под ред. М.М. Загорулько, О.В. Иншакова, В.Н. Овчинникова. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательская корпорация "Логос", 1997. 320 с.

119. Остапчик, В.П. Информационно—советующая система управления орошением / В.П. Остапчик, В.А. Кострамин, A.M. Коваль и др.: Под ред. В.П. Остапчика. -К.: ISBN 5-337-00391-7

120. Патент RU № 2 158 498. С2. МПК7 А 01 G 7/00. Способ прогнозирования урожайности озимой пшеницы / Акулов П.Г., Понедельченко М.Н., Сокорева И.Н., СокоревН.С. Заявл. 30.11.1998; опубл. 10.11.2000.

121. Патент RU № 2158500. С2. МПК7 A01G 7/00. Способ прогнозирования урожайности ячменя / П.Г. Акулов, М.Н. Понедельченко, И.Н. Сокорева, Н.С. Сокорев (RU). Заявка № 98121739/13; Заявлено 30.11.1998; Опубл. 10.11.2000

122. Перекрестова, JI.B., Попова JI.B. Производственные запасы в аграрных формированиях: управление, финансирование, учет. — Волгоград: Перемена, 1997.- 180 с.

123. Перепелица, В.А. Структурирование данных методами нелинейной динамики для двухуровневого моделирования / В.А.Перепелица, Ф.Б. Тебуева, Л.Г. Темирова. Ставрополь: Ставропольское книжное издательство, 2006. - 284 с.

124. Пиличев, Н.А., Васильев A.M. Управление сельскохозяйственным производством. Л.: Агропромиздат, 1987.-271 с.

125. Пиндайк, Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Сокр. пер. с англ. / Науч. ред.: В.Т. Борисович, В.М. Полтерович, В.И. Данилов и др. М.: Экономика, Дело, 1992. - 510 с.

126. Питер, Пин-Шен Чен. Модель "сущность-связь"— шаг к единому представлению данных // СУБД, №3, 1995, с. 137.

127. Питере, Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике.- М.: Интернет-Трейдинг, 2004.- 304 с.

128. Платонов, В.А., Чудновский А.Ф. Моделирование агрометеорологических условий и оптимизация агротехники. Ленинград: Гидрометеоиз-дат, 1984. - 280 с.

129. Полевой, А.Н. Теория и расчет продуктивности сельскохозяйственных культур. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1983. - 176 с.

130. Полуэктов, Р.А., Пых Ю.А., Швытов И.А. Динамические модели экологических систем. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1980. - 288 с.

131. Попов, В.П., Онищенко A.M. и др. Совершенствование планирования развития агропромышленного комплекса. Киев: Урожай, 1988. - 232 с.

132. Поповский, Г.А., Брайер Г.В. Статистические методы в метеорологии. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1967. - 242 с.

133. Пошкус, Б.И. Совершенствование экономических отношений в сельскохозяйственных предприятиях // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №3, с. 10-12.

134. Природные условия и ресурсы Волгоградской области / Под ред. проф. В.А. Брылеева. Волгоград: Перемена, 1995. - 276 с.

135. Проблемы формирования инвестиционных условий развития АПК: Препринт / В.М. Зеляковская, В.А.Перепелица и др. Волгоград, изд-во ВГСХА, 2004. -48 с.

136. Программа стабилизации и развития агропромышленного комплекса Волгоградской области на 1996.2000 гг. Волгоград: ВКП, 1995. - 20 с.

137. Прокопьев, М.Г. Рекомендации «Моделирование развития агропромышленного комплекса на ПЭВМ». М.: Агропромиздат, 1990. - 32 с.

138. Романенко, Г. О неотложных мерах по стабилизации и развитию агропромышленного производства // АПК: экономика, управление, 1999, №3, с.3-11.

139. Савинков, В.М. Проектирование баз данных информационных систем / В.М. Савинков, В.В. Бойко. -М., Финансы и статистика, 1989.

140. Савицкий, М.С. Биологические и агротехнические факторы высоких урожаев зерновых культур. М.: Сельхозгиз 1948. - 118 с.

141. Сапожникова, С.А., Арзамасцева JI.B., Бринкен Д.А. Опыт оценки агроклиматических ресурсов социалистических стран Европы // Труды НИИАК, 1970, вып. 67, с. 10-12.

142. Свисюк, И.В. Погода и урожайность озимой пшеницы на Северном Кавказе и Нижнем Поволжье. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1980. - 208 с.

143. Свободин, В.А. Свободина М.В. Имитационное моделирование экономического механизма развития сельского хозяйства // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №8, с. 13-15.

144. Семевский, Ф.Н., Семенов С.М. Математическое моделирование экологических процессов. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1982. - 280 с.

145. Семенов, В.Н., Казаков М.П. О страховании сельскохозяйственных товаропроизводителей // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №2, с. 36-40.

146. Сергеев, С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Финансы и статистика, 1989. 656 с.

147. Сергиенко, Л.И. Математическое моделирование в экологии // Аграрная наука, 1997, №5, с. 20-23.

148. Сергиенко, Л.И. Принципы экологизации природопользования (на примере Нижнего Поволжья) // Аграрная наука, 1998, №3, с. 9-11.

149. Сергованцев, В.Т. Компьютеризация с.-х. производства / В.Т. Сергованцев М.: Колос. - 2001. - 270 с.

150. Серова, Е.В. Аграрная экономика: учебник для студентов экономических вузов, факультетов и специальностей. М.: ГУ ВШЭ, 1999. - 480 с.

151. Сидоренко, В., Попов И. Стратегия аграрных преобразований: государственное регулирование рыночных отношений // АПК: экономика, управление, 1999, №3, с. 25-33.

152. Сиротенко, О.Д. Многомерный регрессионный анализ как метод исследования связи урожая сельскохозяйственных культур с гидрометеорологическими факторами // Метеорология и гидрология, 1969, №12, с. 68-78.

153. Система ведения агропромышленного производства Волгоградской области на 1996.2010 гг. Волгоград: Комитет по печати, 1997. — 208 с.

154. Система ведения агропромышленного производства Волгоградской области на 1996-2010 гг. Волгоград: Комитет по печати, 1997. - 208 с.

155. Ситуация на рынке зерна, сложившаяся в 1998 году // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 1999, №1, с. 44-46.

156. Смит, А. Исследование о природе и причинах богатства народа. — Петрозаводск: «Петроком», 1993. 320 с.

157. Совершенствование экономического механизма, полный хозрасчет и самофинансирование предприятий АПК: сборник научных трудов. — Воронеж: Воронежский сельскохозяйственный институт им. К.Д. Глинки. — 180 с.

158. Статистика сельского хозяйства / Под ред. О.П. Замосковного, Б.И. Плешкова. М.: Финансы и статистика, 1990. 344 с.

159. Статистическая обработка и анализ экономических данных / А.В.Каплан и др..-Ростов н/Д :Феникс, 2007.-330 с.

160. Схалабан, В.Д. О возможностях расчета урожая сельскохозяйственных культур по производственным факторам // Вестник сельскохозяйственной науки, 1983, №5, с. 138-143.

161. Тарасенко, Ф.П. Непараметрическая статистика.- Томск: Изд-во Томского ун-та, 1976. 292 с.

162. Точилин, В.А., Жаринов А.В., Гуменюк В.В. и др. Моделирование и оптимизационные расчеты (применительно к агропромышленным формированиям). Киев: Наукова думка, 1986. — 224 с.

163. Тунеев, М.М., Сухоруков В.Ф. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Колос, 1977.-244 с.

164. Тюрина, Е.Б., Демьянов Н.С. Состояние зернового рынка России в 1999/2000 сельскохозяйственном году // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2000, №1, с. 65-68.

165. Тюрина, Е.Б. Обзор ситуации на российском рынке зерна и прогноз его развития // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2001, №1, с. 44-47.

166. Тырсин, А.Н. Устойчивый метод построения линейных регрессионных моделей при несимметричном распределении выбросов / А.Н. Тырсин, Д.С.Воронина // Обозрение прикладной и промышленной математики. — 2004, т. 11, вып. 4. С. 940-941.

167. Удовенко, Г.В., Гончарова Э.А. Влияние экстремальных условий среды на структуру урожая сельскохозяйственных растений. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1982. - 144 с.

168. Уланова, Е.С. Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1975. - 302 с.

169. Уланова, Е. С. "Методические указания по составлению долгосрочных прогнозов урожайности озимой пшеницы в основных районах ее возделывания", Л.: Гидрометеоиздат, 1997.

170. Ульман, Дж.Д. Введение в системы баз данных / Дж. Уидом, Дж.Д. Ульман.- М.: ЛОРИ, 2000. 374 с.

171. Фихтенгольц, Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. Т 3. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963. - 656 с.

172. Хансен, Г. Базы данных. Разработка и управление / Хансен, Г., Дж. Хансен. М. БИ-НОМ, 1999.-699 с.

173. Хицков, А. Совершенствовать системы кредитования аграрного сектора. // АПК: экономика, управление, 1999, №1, с. 75-78.

174. Хомоненко, А. Д. Основы современных компьютерных технологий / Учебное пособие. Под редакцией Хомоненко А. Д. Санкт-Петербург, «КОРОНА принт», 1998

175. Хомяков, В.Н., Хомякова Т.В. Интервалы недостаточного, оптимального и избыточного увлажнения почвы в разные периоды вегетации озимой пшеницы и гречихи // Труды ВНИИСХМ, 1986, вып. 20, с. 19-22.

176. Четыркин, Е.М., Васильева Н.Е. Финансово-экономические расчеты. М.: Финансы и статистика, 1990. - 302 с.

177. Четыркин, Е.М., Методы финансовых и коммерческих расчетов. — М.: Дело ЛТД, 1995.-319 с.

178. Шадуев, М.Г. Период упреждения как критерий прогнозируемости экономических процессов: автореф. дисс.канд. экономич. наук. Кисловодск, 2001.-24 с.

179. Шатилов, И.С., Чудновский А.Ф. Агрофизические, агрометеорологические и агротехнические основы программирования урожая. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1980. - 320 с.

180. Шатохина, О.И. Повышение урожайности — основа увеличения валового сбора зерна / О.И. Шатохина, Г.И.Хаустова, Л.А. Шатохина // Зерновое хозяйство. 2004. - №6.

181. Шредер, М. Фракталы, хаос, степенные законы. Миниатюры из бесконечного рая. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотичная динамика», 2001 -528 с.

182. Шутьков, А. Проблемы вывода агропромышленного комплекса из кризиса //АПК: экономика, управление, 2000, №1, с. 4-17.

183. Экономико-математические методы: Учеб. пособие. — М.:Финансы и статистика, 2006.- 288 с.

184. Юзбашев, М.М. Расчёт вероятностей рисков неурожая зерновых культур в Российской Федерации / М.М. Юзбашев, В.И. Кордович // Вопросы статистики.- 2007- №5.- С.59-61.

185. Murray, R. Spiegel Statistik. McGraw-Hill Book Company GmbH, 1985.-Anhang3.S. 344.