Построение многофакторной модели экспортной цены на российскую продовольственную пшеницу

УДК 338.5

Выпуск № 2, Февраль 2022 г., статья № 11, стр. 81-85

Ключевые слова: МНОГОФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ, РЫНОЧНАЯ ЦЕНА, ПШЕНИЦА, ПРОГНОЗ

Аннотация: В статье анализируется возможность построения многофакторной модели рыночной цены на продовольственную пшеницу российского производства. Сегодня мировой рынок сельскохозяйственной продукции представляет собой сложно организованную систему со своей инфраструктурой, финансовыми институтами, ценовыми индикативами и маркет-мейкерами. С процессом усложнения организации самого рынка происходило усложнение определения рыночной цены и ценовых индикативов рынка. Ценообразование сельскохозяйственной продукции сложно структурировано и отражает влияние всей мировой экономики. На сегодняшний день рыночная цена на сельскохозяйственную культуру является результатом взаимодействия многих факторов ценообразования, возникающих в различных сферах общественной жизни (производство, обмен, потребление). Объектом исследования статьи является факторы, оказывающие влияние на колебание рыночной цены на российскую продовольственную пшеницу. Как макроэкономические факторы выделяются: конечные остатки зерна, показатели валового сбора, сезонность, экономическая конъюнктура, колебание цены на продукты переработки, валютный курс. Целью исследования является установление взаимосвязи между выделяемыми макроэкономическими факторами и ценой на российскую пшеницу на базисе поставки FOB Новороссийск, как индикатива экспортной цены, и CPT Новороссийск, как индикатива цены на внутреннем рынке. Временной горизонт анализируемых исторических данных - 5 лет. Авторы видят обоснованность максимального сокращения переменных многофакторной модели, ввиду того что большое количество переменных усложняет выбор оптимального решения. После проведения анализа зависимости факторов и исторических данных по рыночным ценам на продовольственную пшеницу предлагается авторский вариант многофакторной модели прогноза рыночной цены.

Авторы:
Панарина Дарья Сергеевна, ФГБОУ ВО «Калининградский государственный технический университет»

Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Панарина, Д. С. Построение многофакторной модели экспортной цены на российскую продовольственную пшеницу / Д. С. Панарина. – DOI 10.33305/222-81. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2022. – № 2. – (Конкурс молодых авторов). – С. 81-85.

BUILDING A MULTIFACTOR MODEL OF THE EXPORT PRICE FOR RUSSIAN FOOD WHEAT

DOI 10.33305/222-81

Issue № 2, 2022, article № 11, pages 81-85

Section: Competition of young authors

Keywords: MULTIVARIATE MODEL, MARKET PRICE, WHEAT, FORECAST

Abstract: The article analyzes the possibility of constructing a multi-factor model of the market price for milling wheat of Russian production. Today the world market for agricultural products is a complexly organized system with its own infrastructure, financial institutions, price indicators and market makers. With the process of complicating the organization of the market itself, there was a complication in the determination of the market price and price indicators of the market. The pricing of agricultural products is complex and reflects the impact of the entire world economy. Today, the market price of an agricultural crop is the result of the interaction of many pricing factors that arise in various spheres of social life (production, exchange, consumption). The object of the research of the article is the factors influencing the fluctuations in the market price for Russian food wheat. As macroeconomic factors stand out: the final stocks of grain, indicators of gross harvest, seasonality, economic conditions, fluctuations in the price of processed products, exchange rate. The aim of the study is to establish the relationship between the highlighted macroeconomic factors and the price of Russian wheat on the basis of delivery FOB Novorossiysk as an indicator of the export price and CPT Novorossiysk as an indicator of prices in the domestic market. The time horizon of the analyzed historical data is 5 years. The authors see the validity of maximizing the reduction of variables in the multivariate model, since a large number of variables complicates the selection of the optimal solution. After analyzing the dependence of factors and historical data on market prices for food wheat, the author's version of a multivariate model for forecasting the market price is proposed.

Authors: Panarina Daria Sergeevna