По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 330.46

Поиск оптимальных рынков экспорта пшеницы

Козубенко И.С. директор Департамента развития и управления госудаственными информационными ресурсами АПК, Минсельхоз России, г. Москва, E-mail: i.kozubenko@mcx.ru
Козионов А.П. канд. техн. наук, руководитель Группы анализа данных, ЗАО «Делойт и Туш СНГ», г. Москва, E-mail: akozionov@deloitte.ru
Андреев А.В. ведущий инженер анализ данных, ЗАО «Делойт и Туш СНГ», г. Москва, E-mail: aandreev@deloitte.ru
Минин А.С. канд. физ.-мат. наук, директор Института анализа данных, ЗАО «Делойт и Туш СНГ», г. Москва, E-mail: aminin@deloitte.ru
Моторин О.А. канд. полит. наук, доцент кафедры управления РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева, г. Москва, E-mail: o.motorin@mcx.ru

В настоящей работе мы предлагаем двухуровневую модель выявления потенциальных целевых стран для экспорта пшеницы на примере Российской Федерации. Модель рассматривает международный рынок торговли пшеницей как замкнутую сбалансированную систему и позволяет определить условия поставок, оптимальные по критерию максимизации валовой прибыли, для выбранной страны-контрагента.

Литература:

1. United States Department of Agriculture Foreign Agricultural Service Database [Electronic resource]. — URL: https://apps.fas.usda.gov/psdonline/app/ index.html (дата обращения: 20.04.2017).

2. World Trade Organization Database [Electronic resource]. — URL: http://stat.wto.org (дата обращения: 21.04.2017).

3. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: учеб. пособие. — СПб., 2004. — 76 c.

4. David Vanzetti. Wheat export cartels / David Vanzetti // 1992 Conference (36th) — Canberra, Australia, 1992.

5. International Grains Council / Five-year global supply and demand projections [Electronic resource]. — URL: http://www.igc.int/en/markets/marketinfoforecasts.aspx (дата обращения: 21.04.2017).

6. World Bank Open Data Database [Electronic resource]. — URL: http://data.worldbank.org (дата обращения: 20.04.2017).

7. International Grains Council Database [Electronic resource]. — URL: http://www.igc.int (дата обращения: 20.04.2017).

8. The Center for Satellite Applications and Research Database [Electronic resource]. — URL: https:// www.omao.noaa.gov/explore/facilities/star-centersatellite-applications-and-research (дата обращения: 18.04.2017).

9. Hildegart Ahumaday. Explaining commodity prices by a cointegrated time series-cross section model Hildegart Ahumaday, Magdalena Cornejoz // Empirical Economics. — Vol. 48. — Issue 4. — P. 1667–1690.

10. Bailey K.W. A structural econometric model of the world wheat market // U.S. Dept. of Agriculture, Economic Research Service, Technical Bulletin Number 1763. — 1989. — P. 14–53.

Постановка проблемы. Россия является одним их крупнейших производителей и экспортеров пшеницы, поставляя пшеницу в более чем 130 стран [1, 2]. В 2016 г. благодаря рекордному урожаю на юге страны Россия впервые в современной истории вышла на 1-е место по объему экспорта пшеницы [1]. Эти факты обусловливают актуальность задачи поиска оптимальных условий и потенциальных рынков экспорта пшеницы с целью формирования долгосрочной стратегии экспорта. А именно, все более актуальными становятся вопросы:

1) экспорт в какие страны будет наиболее выгоден России?

2) какие условия экспорта в эти страны (цена, объем поставки) оптимальны для России?

В данной работе мы формализуем описанную проблему в терминах задачи оптимизации, строим двухуровневую модель решения задачи и обсуждаем дальнейшие шаги развития предложенной модели.

Формализация задачи. Данную задачу мы рассматриваем как задачу оптимизации выбранного функционала. В качестве функционала, отражающего экономическую выгоду, нами была выбрана валовая прибыль от экспорта пшеницы и, соответственно, поставлена задача максимизации валовой прибыли. Для построения задачи оптимизации не только на текущий момент, но и на будущие N лет нами была разработана двухуровневая модель оптимизации экспорта.

Описание модели. Для решения задачи мы построили модель, состоящую из двух уровней (рис. 1).

Уровень № 1. Модели рынков пшеницы отдельных стран. На этом уровне для каждой страны — участницы рынка торговли пшеницей i ∈ [1, N], где N, где N — количество стран, строится прогноз потребления, производства, импорта, экспорта, запасов пшеницы, а также зависимость объема закупаемой продукции от стоимости за единицу. Полученные на этом уровне результаты будут использованы для оптимизации поставок в прогнозном периоде.

Уровень № 2. Модель международной торговли пшеницей. На данном уровне математически описываются торговые отношения между странами с учетом логистики и возможных политических и экономических ограничений и решается задача оптимизации валовой прибыли. Построенная модель представляет собой замкнутую систему из N стран, торгующих, производящих и потребляющих пшеницу.

Для Цитирования:
Козубенко И.С., Козионов А.П., Андреев А.В., Минин А.С., Моторин О.А., Поиск оптимальных рынков экспорта пшеницы. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2017;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: