отражающих структуру корреляционных связей урожайностей
сельскохозяйственных культур. А именно: модель1:
ячмень=0,462+0,6325*озимая пшеница +
1;
модель 2 :озимая
рожь=0,147+0,61* озимая пшеница+0,213* ячмень +
2
; модель 3:
яровая пшеница=-0,312+0,75* ячмень +1,08* озимая рожь -0,477*
озимая пшеница +
3
; модель 4: овес=-0,33+1,104* ячмень +0,233*
озимая рожь +
4
; модель 5: сахарная свекла=0,372+0,644* ячмень
+
5
; модель 6: подсолнечник =0,717+0,662* сахарная свекла -0,34*
озимая рожь +
6
;
модель 7: кукуруза на зерно=-0,139+0,991*
подсолнечник +0,21* ячмень+
6
; модель 8: Просо=0,383+0,531*
кукуруза на зерно +0,723* яровая пшеница -0,544* ячмень +
7
;
модель9: картофель=0,525+0,891*сахарная свекла-0,407*озимая
пшеница +
9.
12. Уравнения регрессии позволили смоделировать
значения цепных индексов урожайности сельскохозяйственных
культур более чем за 100 -летний период. Полученные конкретные
результаты позволят более точно подойти к проблемам
прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур и
выбору приоритетного направления и структуры
сельскохозяйственного производства Воронежской области.
13. Разработана и предложена экономико-математическая
модель по определению оптимальных параметров развития
сельскохозяйственного производства в Воронежской области по
пяти различным климатическим исходам. Для выбора
приоритетной оптимальной структуры производства применен
методический подход, учитывающий как достигнутые показатели
валового дохода, так и риск (вероятности достижения и
недостижения данных валовых показателей) за многолетний
период имитации внешних факторов производства.