АНОМАЛИИ В СТРУКТУРЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПРИ ОЦЕНКЕ УСТОЙЧИВОСТИ ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНА

ANOMALIES IN THE STRUCTURE OF TIME SERIES WHEN ASSESSING THE STABILITY OF GRAIN PRODUCTION

Генералов Иван Георгиевич, Завиваева Ольга Евгеньевна, Суслов Сергей Александрович

Generalov Ivan Georgiyevich, Zavivaeva Olga Evgenyevna, Suslov Sergey Alexandrovich

Азимут научных исследований: экономика и управление, № 4(29) 30.11.2019

Уровень производства зерна зависит от многих факторов, что сказывается непосредственно на его устойчивости, поэтому изучение динамики и структуры временного ряда является актуальным направлением. Цель исследования заключается в выявлении аномалии в структуре временных рядов производства зерна в Нижегородской области. Исследование проводилось по данным за период с 1999 г. по 2018 г. При поиске аномалий в структуре временного ряда авторами использовались следующие методы и приемы: при статистической обработке выбросов данных - правило Томпсона; при объединение периодов, имеющих сходный уровень производства по всем категориям хозяйств - метод кластерного анализа. В результате обработки выбросов во временном 20-летнем ряде по правилу Томпсона авторами было выявлено три нетипичных периода для разных категорий хозяйств Нижегородской области. Кластерный анализ временных периодов по категориям хозяйств региона позволил выделить схожие периоды (5 кластеров) и определить аномальный кластер (1999 г. и 2010 г.). Авторы также прогнозируют, что в период с 2019 г. по 2021 г. в Нижегородской области должен проявиться производственный кризис в зерновом хозяйстве.
The level of production of grain depends on many factors that affects directly its stability therefore studying of dynamics and structure of a time series is the relevant direction. The research objective consists in identification of anomaly in structure of time series of production of grain in the Nizhny Novgorod Region. The research was conducted by data from 1999 for 2018. By search of anomalies in structure of a time series by authors used the following methods and receptions: at statistical processing of emissions of data - Thompson's rule; at association of the periods having similar level of production on all categories of farms - a method of cluster analysis. As a result of processing of emissions in a time 20-year series by Thompson's rule by authors revealed three atypical periods for different categories of farms of the Nizhny Novgorod Region. Cluster analysis of the temporary periods on categories of farms of the region allowed to select the similar periods (5 clusters) and to define an abnormal cluster (1999 and 2010). Authors also predict that during the period from 2019 to 2021 in the Nizhny Novgorod Region production crisis in grain farm should be shown.