ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ В УЗБЕКИСТАНЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ARIMA
DOI:
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2026-vol4-iss2-pp68-76Аннотация
Настоящее исследование направлено на прогнозирование сельскохозяйственных товаров в Узбекистане. Данные для анализа были получены из Национального комитета по статистике Республики Узбекистан. Исследование охватывает 15-летний период с 2010 по 2024 годы. В работе применена методология Бокса–Дженкинса, известная как модель авторегрессии интегрированного скользящего среднего (ARIMA), к ряду отдельных сельскохозяйственных культур Узбекистана. С учетом требований методологии к достаточному объему наблюдений были отобраны 10 видов сельскохозяйственной продукции. Все основные этапы построения модели были последовательно реализованы для динамического прогнозирования на 5 периодов вперед, начиная с 2025 года. Используя различные критерии отбора моделей, включая скорректированный коэффициент детерминации (Adj R²), минимальное значение информационного критерия Akaike (AIC) и наименьшее значение средней абсолютной процентной ошибки (MAPE), была подтверждена высокая точность модели. Среди рассматриваемых культур наименьшее значение AIC было получено для ячменя, тогда как наименьшее значение MAPE было зафиксировано для капусты.
Ключевые слова:
сельскохозяйственная продуктивность метод Бокса Дженкинса модель ARIMA MAPE прогнозирование AICБиблиографические ссылки
Abdulla, F., & Hossain, M. M. (2015). Forecasting of Wheat Production in Kushtia District & Bangladesh by ARIMA Model: An Application of Box-Jenkin's Method. Journal of Statistics Applications & Probability, 4(3), 465.
Amir, M. W. (2025). Apple Production of Pakistan: Time Series Modeling and Forecasting. Journal of Quantitative Methods, 9(1), 1-15.
Drebee, H. A., Razak, N. A. A., & Mohsen, A. A. (2023, November). Maize Production Forecasting in Iraq: A Box-Jenkins Approach for the Period of 2022-2026. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1259, No. 1, p. 012128). IOP Publishing.
Gaddi, G. M., Chinnappa Reddy, B. V., & Jadhav, V. (2025). Application of ARIMA model for forecasting agricultural prices. Journal of agricultural science and technology, 19(5), 981-992.
Hamjah, M. A. (2014). Forecasting major fruit crops productions in Bangladesh using Box-Jenkins ARIMA model. J Econ Sustain Dev, 5(7).
Hamjah, M. A. (2014). Rice production forecasting in Bangladesh: An application of Box-Jenkins ARIMA model. Mathematical theory and modeling, 4(4), 1-11.
Iqbal, N., et al. (2005). Use of the ARIMA model for forecasting wheat area and production in Pakistan. Journal of Agriculture and Social Sciences, 1(2), 120-122.
Khalili, M. Y., et al. (2025). Future Forecasting of Grain Maize Production in Türkiye with ARIMA Model. International Journal of Social and Humanities Sciences Research, 12(115), 12-20.
Padhan, P. C. (2012). Application of ARIMA model for forecasting agricultural productivity in India. Journal of Agriculture and Social Sciences, 8(2), 50-56.
Shambat, S. (2025). Forecasting cereal food production in the Kingdom of Saudi Arabia using the autoregressive integrated moving average model. Food Research, 9(2), 6-12.
Sulieman, Z. H. (2022). Modeling and Forecasting Food Gap in Syria: a Box-Jenkins ARIMA approach. Journal of Positive School Psychology, 6(10).
Thapa, R., et al. (2022). Forecasting area, production and productivity of vegetable crops in Nepal using the Box-Jenkins ARIMA model. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 10(2), 174-181.
Yaseen, M., et al. (2005). Modeling and forecasting the sugarcane yield of Pakistan.
Yasmin, S., & Moniruzzaman, M. (2024). Forecasting of area, production, and yield of jute in Bangladesh using Box-Jenkins ARIMA model. Journal of Agriculture and Food Research, 16, 101203.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
