AUTOREGRESSIVE PROCESSES AND GRAIN YIELD FORECASTING IN THE NORTHERN KAZAKHSTAN

2018

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.31677/2311-0651-2018-0-4-98-105
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Time series models are one of the most commonly used forecasting tools in the agricultural economy. In this case, the future values of the variable are function of the past values of the same variable. In other words, there are autoregressive processes. The dynamic of grain yields in the North-Kazakhstan and Kostanay regions of Kazakhstan demonstrate very similar statistical properties. In both cases, there is a positive linear trend, the cyclical development of the process is clearly discernible. Serious attention should also be given to the existence of a cycle in the dynamics of the dispersion level of crop yields. These stochastic features of the indicator should be taken into account in agricultural forecasting.