Ф.И.О.
Жмурко Даниил Юрьевич
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
ассистент
Научные интересы
материально-финансовые потоки, логистика
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 27 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
Цель: Для повышения системности и эффективности стратегического планирования и прогнозирования в современных условиях требуется развитие существующих классификаций видов планирования, стратегий, прогнозов и методов прогнозирования. В работе рассматривается введение в проблематику спектрального анализа макроэкономической динамики мирового и российского сахарного подкомплекса АПК. Статья посвящена вопросам прогнозирования деятельности интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. Рассмотрены аспекты практического применения экономико- математических методов (на основе спектрального анализа) для управления экономическими параметрами интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК, ориентированных на удовлетворение потребностей в сахарной продукции населения не только отдельных регионов, но и страны в целом. Обсуждение: Процедуры выявления и исследования периодических составляющих динамики развития агропромышленного сегмента АПК базируются на методах спектрального анализа случайных процессов. В работе описываются эксперименты с различного рода нестационарными временными рядами, относящимися к аграрному сектору и пищевой промышленности сахарного подкомплека. Приведены результаты вычислительных экспериментов спектров временных рядов производства сахара, посевных площадей, валового сбора и урожайности сахарной свеклы и сахарного тростника по странам. Систематизировано изложены идеи и методы, лежащие в основе спектрального анализа. Дается оценка полученным результатам. Результаты: Разработанный автором алгоритм адаптивной методики спектрального анализа был реализован в рамках конкретного программного продукта в формате MS Excel. Результаты проведенных им эмпирических исследований подтвердили возможность практического использования разработанных моделей при прогнозировании вероятных сценариев развития сахарного подкомплекса при участии интегрированных производственных систем. Изложенные результаты иллюстрируются многочисленными графиками, построенными на реальных данных. Выстроены проекции латентных структур сахарного подкомплекса АПК по макрорегионам. Установлено, что каждый макроэкономический временной ряд может содержать, по меньшей мере, от 2 до 9 гармоник (циклов) разного рода и силы воздействия на тренд
-
Применение корреляционного анализа в сахарной отрасли АПК (часть 2 – кросскорреляция)
Краткое описаниеСтатья посвящена вопросам практического применения экономико-математических методов (на основе корреляционного анализа) для управления экономическими параметрами интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК (ИПС СП), ориентированных на удовлетворения потребностей в сахарной продукции населения не только отдельных субъектов, но регионов и страны в целом. В статье рассматриваются и решаются следующие элементы анализа: автокорреляционные и частные автокорреляционные функции, кросскорреляционные функции (корреляционные матрицы) изучаемых макроэкономических временных рядов с соответствующей проверкой (тестом) Дарбина – Уотсона. В исследовании использовались программы Statistica, MS Excel и надстройка Xlstat. В работе описываются эксперименты, проводимые с различного рода нестационарными временными рядами показателей аграрного сектора и пищевой промышленности сахарного подкомплека, а также результаты проверки на тесноту связи между ними. Выявлены отраслевые циклы. Приведены результаты вычислительных экспериментов автокорреляции временных рядов производства сахара, посевных площадей, валового сбора и урожайности сахарной свеклы и сахарного тростника по странам. Систематизированно изложены идеи и методы, лежащие в основе корреляционного анализа. Дается оценка полученным результатам корреляционного анализа по каждому виду. В дальнейшем можно предположить, что апробация предложенных методов позволит в значительной степени влиять на ключевые моменты при выработке рекомендаций для новых моделей производства сахарной продукции, ориентированной на рынок – это приведет к минимизации времени и стоимости готового продукта, что сделает более устойчивыми позиции в секторе для данной интегрированной производственной системы по отношению к ее конкурентам
-
Краткое описание
Статья посвящена вопросам практического применения экономико-математических методов (на основе корреляционного анализа) для управления экономическими параметрами интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК (ИПС СП), ориентированных на удовлетворения потребностей в сахарной продукции населения не только отдельных субъектов, но регионов и страны в целом. В статье рассматриваются и решаются следующие элементы анализа: автокорреляционные и частные автокорреляционные функции, кросскорреляционные функции (корреляционные матрицы) изучаемых макроэкономических временных рядов с соответствующей проверкой (тестом) Дарбина – Уотсона. В исследовании использовались программы Statistica, MS Excel и надстройка Xlstat. В работе описываются эксперименты, проводимые с различного рода нестационарными временными рядами показателей аграрного сектора и пищевой промышленности сахарного подкомплека, а также результаты проверки на тесноту связи между ними. Выявлены отраслевые циклы. Приведены результаты вычислительных экспериментов автокорреляции временных рядов производства сахара, посевных площадей, валового сбора и урожайности сахарной свеклы и сахарного тростника по странам. Систематизированно изложены идеи и методы, лежащие в основе корреляционного анализа. Дается оценка полученным результатам корреляционного анализа по каждому виду. В дальнейшем можно предположить, что апробация предложенных методов позволит в значительной степени влиять на ключевые моменты при выработке рекомендаций для новых моделей производства сахарной продукции, ориентированной на рынок – это приведет к минимизации времени и стоимости готового продукта, что сделает более устойчивыми позиции в секторе для данной интегрированной производственной системы по отношению к ее конкурентам
-
Краткое описание
Для повышения системности и эффективности стратегического планирования и прогнозирования в современных условиях требуется развитие существующих классификаций видов планирования, стратегий, прогнозов и методов прогнозирования. В работе рассматривается введение в проблематику спектрального анализа макроэкономической динамики мирового и российского сахарного подкомплекса АПК. Статья посвящена вопросам прогнозирования деятельности интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. Рассмотрены аспекты практического применения экономико-математических методов (на основе спектрального анализа) для управления экономическими параметрами интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК, ориентированных на удовлетворение потребностей в сахарной продукции населения не только отдельных регионов, но и страны в целом. Процедуры выявления и исследования периодических составляющих динамики развития агропромышленного сегмента АПК базируются на методах спектрального анализа случайных процессов. В работе описываются эксперименты с различного рода нестационарными временными рядами, относящимися к аграрному сектору и пищевой промышленности сахарного подкомплекса. Приведены результаты вычислительных экспериментов спектров временных рядов производства сахара, посевных площадей, валового сбора и урожайности сахарной свеклы и сахарного тростника по странам. Систематизированно изложены идеи и методы, лежащие в основе спектрального анализа. Дается оценка полученным результатам. Разработанный автором алгоритм адаптивной методики спектрального анализа был реализован в рамках конкретного программного продукта в формате MS Excel. Результаты проведенных им эмпирических исследований подтвердили возможность практического использования разработанных моделей при прогнозировании вероятных сценариев развития сахарного подкомплекса при участии интегрированных производственных систем. Изложенные результаты иллюстрируются многочисленными графиками, построенными на реальных данных. Выстроены проекции латентных структур сахарного подкомплекса АПК по макрорегионам. Установлено, что каждый макроэкономический временной ряд может содержать, по меньшей мере, от 2 до 13 гармоник (циклов) разного рода и силы воздействия на тренд
-
Краткое описание
В статье рассмотрены краткие теоретические сведения вейвлет-преобразования, представлены методы идентификации нелинейных нестационарных систем с использованием кратномасштабного вейвлет-преобразования. В последнее время широко используются методы обработки данных, основанные на вейвлет-преобразованиях. Они обладают существенными преимуществами по сравнению с преобразованием Фурье, потому что вейвлет-перобразование позволяет судить не только о частотном спектре сигнала, но и о том, в какой момент времени появилась та или иная гармоника. С их помощью можно легко анализировать прерывистые сигналы либо сигналы с мощными всплесками. Кроме того, вейвлеты позволяют анализировать данные согласно масштабу, на одном из заданных уровней (мелком или крупном). Уникальные свойства вейвлетов позволяют сконструировать базис, в котором представление данных будет выражаться всего несколькими ненулевыми коэффициентами. Это свойство делает вейвлеты полезным инструментом для упаковки данных. Мелкие коэффициенты разложения могут не приниматься во внимание как, не имеющие значительного влияния на качество упакованных данных. Вейвлеты нашли широкое применение в цифровой обработке сигналов и анализе данных. Существует два класса вейвлет-преобразований: непрерывные и дискретные. В статье представлено дискретное вейвлет-преобразование с выводом получающегося распределения на 3D-график. Приведен алгоритм и результаты преобразования временных рядов показателей деятельности интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса АПК. В исследовании применены методы нейросетевого моделирования для повышения точности при прогнозировании высокочастотных колебаний. Предложен метод определения циклических закономерностей на основе коэффициентов вейвлет-преобразования
-
Краткое описание
В статье рассматриваются методы визуально-графического анализа (теханализа) и возможность их адаптации к условиям (показателям) сахарного подкомплекса АПК с позиции интегрированных производственных систем (ИПС). Необходимо отметить, что на сегодняшний день технический анализ очень популярен. Благодаря появлению мощных процессоров для компьютеров и недорогого программного обеспечения торговые аналитики получили доступ к инструментам технического анализа. Рассматриваемая тема становится всё более актуальной в связи с высокими темпами развития мирового экономического сообщества. Визуально-графический анализ (теханализ), а также его новейшие методики (индикаторы), приспособленные к современным экономическим условиям, являются своего рода первичной «калькой» для более сложных инструментов прогнозирования, без применения которых не обходится ни один аналитик. Отграничение статистики от математики в качестве самостоятельной единицы произошло после разработки и начала массового применения инструментов визуально-графического анализа (ВГА) в различных прикладных науках. Главной особенностью прогнозирования является решение задач, которые реализуются по алгоритму последовательной непараметрической модели. Это свидетельствует о повышении достоверности получаемой информации при прогнозировании показателей ИПС СП АПК. Для более общей (объективной) картины при прогнозировании деятельности ИПС СП необходимо применять данный анализ в сочетании с другими инструментами, такими, как анализ иерархических структурных сдвигов и корреляционно-спектральный анализ. Согласно прогнозам, полученным с помощью индикаторов ВГА, такие страны, как Бразилия и Индия со временем ждет «перегрев» экономики вследствие беспрецедентного роста объемов выращивания сахарного тростника и производства сахара-сырца. Однако не стоит рассматривать визуально-графический анализ как совершенный инструмент прогнозирования рыночных тенденций. Технический анализ следует воспринимать как инструмент анализа и прогнозирования, который использует в качестве основы краткосрочного прогнозирования (ориентира) для оперативного принятия решения руководителями, как крупных сахарных холдингов, так и Минсельхоза России
-
Краткое описание
В статье рассматриваются методы визуально-графического анализа (теханализа) и возможность их адаптации к условиям (показателям) сахарного подкомплекса АПК с позиции интегрированных производственных систем (ИПС). Необходимо отметить, что на сегодняшний день технический анализ очень популярен. Благодаря появлению мощных процессоров для компьютеров и недорогого программного обеспечения торговые аналитики получили доступ к инструментам технического анализа. Рассматриваемая тема становится всё более актуальной в связи с высокими темпами развития мирового экономического сообщества. Визуально-графический анализ (теханализ), а также его новейшие методики (индикаторы), приспособленные к современным экономическим условиям, являются своего рода первичной «калькой» для более сложных инструментов прогнозирования, без применения которых не обходится ни один аналитик. Отграничение статистики от математики в качестве самостоятельной единицы произошло после разработки и начала массового применения инструментов визуально-графического анализа (ВГА) в различных прикладных науках. Главной особенностью прогнозирования является решение задач, которые реализуются по алгоритму последовательной непараметрической модели. Это свидетельствует о повышении достоверности получаемой информации при прогнозировании показателей ИПС СП АПК. Для более общей (объективной) картины при прогнозировании деятельности ИПС СП необходимо применять данный анализ в сочетании с другими инструментами, такими, как анализ иерархических структурных сдвигов и корреляционно-спектральный анализ. Согласно прогнозам, полученным с помощью индикаторов ВГА, такие страны, как Бразилия и Индия со временем ждет «перегрев» экономики вследствие беспрецедентного роста объемов выращивания сахарного тростника и производства сахара-сырца. Однако не стоит рассматривать визуально-графический анализ как совершенный инструмент прогнозирования рыночных тенденций. Технический анализ следует воспринимать как инструмент анализа и прогнозирования, который использует в качестве основы краткосрочного прогнозирования (ориентира) для оперативного принятия решения руководителями, как крупных сахарных холдингов, так и Минсельхоза России