DIGITAL MODEL EVALUATION OF THE REGIONAL GRAIN SECTOR BASED ON INTEGRATED CLUSTER ANALYSIS

  • Галина Николаевна Камышова Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov
  • Надежда Николаевна Терехова Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov
  • Павел Олегович Терехов Saratov State University named after N.G. Chernysheskiy
Keywords: digital economy, cluster analysis, economic and mathematical modeling, geoinformation technologies, grain complex

Abstract

The article considers results of the analysis of grain production and agro-food market of grain crops. Digital visualized models of analysis and improvement of the grain complex of the region on the basis of integrated cluster analysis are proposed. The application of the digital economy, namely, the introduction of new information technologies, modern mathematical modeling tools and transfer of innovative solutions will further improve the efficiency and development of the potential of domestic agriculture.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Галина Николаевна Камышова, Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

Candidate of Physical-Mathematical Sciences, Associate Professor

Надежда Николаевна Терехова, Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

 Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

Павел Олегович Терехов, Saratov State University named after N.G. Chernysheskiy

Student

References

1. Древинг С.Р. Сущность и основные формы кластеризации экономики // Про-блемы современной экономики. – 2009. – № 2 (30).– С. 38–41.
2. Дюран Б., Одел П., Кластерный анализ/ пер. с англ. Е.З. Демиденко; под ред. А.Я. Боярского. – М: «Статистика», 1977 .– 128 с.
3. Информационный портал Федеральной службы государственной статистики. – Режим доступа: http://www.gks.ru.
4. Кластерное районирование продуктивности и производства зерновых культур регионов для целей инновационного развития сельскохозяйственной экономики Азербайджана / А.А. Набиев [и др.]. // Studying the nature of matter and physical fields in the search for ways of the fundamental scientific gnoseology problems solution. 2015. – С. 25–28. – Режим доступа:academia.edu.
5. Набиев А.А. Компьютерная география: теория и методология // Global prob-lems of the state reproduction and use natural resources of the planet earth, Earth sciences, London, 2012, July 13–18: Р. 40–42.
6. Набиев А.А. Роль компьютерной географии в процессе инновационного разви-тия экономики // Факторы инновационного развития современной экономики. – Алматы: издательство «ЭКОНОМИКА», 2011. – C. 179–190.
7. Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2015 году Государ-ственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сель-скохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013–2020 годы. – Ре-жим доступа: http://mcx.ru/documents/ document/v7_show/34699..htm.
8. Портер М. Международная конкуренция / пер. с англ.; ред. и пред. В. Д. Щети-нина. – М.: Международные отношения, 1993. – 896 с.
9. Статистический ежегодник Саратовской области 2013 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2014. – 194 с.
10. Статистический ежегодник Саратовской области 2015 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2016. – 181 с.
11. Ткаченко В.В., Великанова Л.О. Предпосылки совершенствование моделей и методов управления производством зерна // Современные проблемы науки и об-разования. – 2008. – № 4 – С. 121–123.
12. Leamar E.E. (1984). Souses of International Comparative Advantage: Theory and Evidence, Cambridge, MIT Press: Р. 353.
13. Soulie D. (1989). Filieres de Production et Integration Vertical. Annales des Mines, Janvier: Р. 21–28.
14. Tolenado J.A. (1978). Propis des Filieres Industrielles Revue d’ Economie Industriel-le, Vol. 6, № 4: Р. 149–158.
Published
2018-11-08
Section
Экономические