CC BY
26
состоящий из областного и федерального, составил 405928,12 тыс. рублей, в 2016 году эта цифра снизилась до уровня 94500 тыс. рублей, то есть в 4,3 раза.
Вот почему, еще пару лет назад, семья, претендующая на субсидию, получала ее всего в течение 2-3 лет ожидания. Сейчас же этот срок возрос до 7-8 лет.
В 2017 году средства из федерального бюджета вновь были выделены, сумма ассигнований составила 79403 тыс. рублей. Областной бюджет тоже увеличил объем субсидии до 185404,7 тыс. рублей, в результате чего 277 семей реализовали свое право на помощь. В 2018 году ситуация существенно не изменилась [2].
Если смотреть на ситуацию, сложившуюся со сроками по данной программе с позиции ее участников, то в настоящее время есть единственный способ сократить время ожидания в очереди - родить третьего ребенка.
Согласно пункту 4.5 Постановления Правительства №135 от 27.02.2014 года: «при рождении третьего ребенка в молодой семье, являющейся участницей подпрограммы, очередность молодой семьи изменяется в связи с приобретением ей первоочередного права в хронологической последовательности в соответствии с датой рождения третьего ребенка. При этом в списках, наряду с датой признания молодой семьи участницей подпрограммы, первой указывается дата рождения ребенка».
Нельзя не отметить, что программа «Жилище» имеет ряд несомненных преимуществ. Например, семьи, которые стали на учет и признаны нуждающимися в жилье, могут сразу приступать к приобретению жилья в ипотеку, и как только подойдет очередь на получение поддержки, они смогут погасить причитающейся им субсидией свой кредит. Многодетные семьи, в которых рождается третий ребенок, автоматически получают субсидию в следующем за годом рождения ребенка. Целевую субсидию можно совмещать с такими программами, как использование материнского капитала на первоначальный взнос и программой специальной процентной ставки для семей, в которых 2 и 3 ребенка.
Но наряду с такими огромными плюсами, есть и «узкие места».
В связи с этим, в механизм реализации действующей государственной программы «Обеспечение доступным и комфортным жильем и коммунальными услугами граждан Российской Федерации» необходимо внести следующие изменения:
1. Увеличение ассигнований до уровня, необходимого для достижения время ожидания в очереди не более 3-х лет.
2. Существенным условием участия в программе должно стать наличие хотя бы одного ребенка в семье, это позволить сократить ожидание в очереди для тех, кто нуждаются в этом в большей степени, а также заставит молодых людей задуматься о поднятии демографии в стране.
3. Следует отметить, что средний возраст вступления в брак в Российской Федерации резко увеличился, об этом сообщается на официальном сайте Росстата [3] По последним данным, около 456,6 тысяч и 386 тысяч женщин вступили в брак в возрасте от 25 до 34 лет за 2019 год. Напомним, что при достижении одним из супругов 35 лет, семья, стоящая на очереди по программе «Жилище» автоматически перестает претендовать на субсидию. Следовательно, если увеличить возраст получения субсидии хотя бы на 3 года, при этом сохранив максимальный возраст постановки на учет таким же как и ранее - 35 лет, то поддержка станет более доступной для многих семей.
Источники:
1. http://www.gks.ru
2. http://www.donland.ru.
3. https://www.gks.ru.
References:
1. http://www.gks.ru
2. http://www.donland.ru.
3. https://www.gks.ru.
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10327
А.Г. Бурда - заведующий кафедрой экономической кибернетики, д.э.н., Кубанский государственный аграрный университет, agburda@mail.ru,
A.G. Burda - Head ofthe Department of Economie Cybernetics, Doctor of Economies, Kuban State Agrarian University;
С.А. Бурда - магистрант, Кубанский государственный аграрный университет, saburda@mail.ru,
S.A. Burda - undergraduate, Kuban State Agrarian University.
ИССЛЕДОВАНИЕ СЕЗОННОСТИ ЦЕН И ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА НА КУБАНИ STUDY OF SEASONAL PRICES AND VOLUMES OF MILK PRODUCTION IN KUBAN
Аннотация. На основе анализа многолетних статистических данных по хозяйствам всех категорий о помесячных валовых надоях молока и его ценах в Краснодарском крае выявлены ежегодно повторяющиеся сезонные изменения. Рассчитаны индивидуальные и средние индексы сезонности с использованием метолов
постоянной средней, переменной средней и применением метода аналитического выравнивания, проведено сравнение полученных результатов. Показаны противофазовый характер колебаний цен и объемов производства молока, а также возможности его использования для максимизации выручки и регулирования экономики молочного скотоводства. Выявлены затухающие тенденции сезонности цен и валовых надоев молока, определены количественные изменения пиковых коэффициентов сезонности изучаемых показателей. Сделан вывод о необходимости учета сезонного фактора при принятии решений и экономическом регулировании молочнопро-дуктового подкомплекса.
Abstract. Based on the analysis of long-term statistical data on farms of all categories on monthly gross milk yields and milk prices in the Krasnodar Territory, seasonal repeating annual changes are revealed. The individual and average seasonality indices were calculated using constant average, variable average metols and the analytical alignment method, and the results were compared. The antiphase nature of fluctuations in prices and volumes of milk production, as well as the possibilities of its use to maximize revenue and regulate the economy of dairy cattle breeding, are shown. The decaying tendencies of seasonality of prices and gross milk yields were revealed, quantitative changes of peak seasonal factors of the studied parameters were determined. It is concluded that it is necessary to take into account the seasonal factor in decision-making and economic regulation of the dairy sub-complex.
Ключевые слова: сезонность, цена, валовой надой, молоко, индекс сезонности, пиковый коэффициент сезонности, сезонная волна, тенденция.
Keywords: seasonality, price, gross milk yield, milk, seasonality index, peak seasonality coefficient, seasonal wave, trend.
Введение. Господствовавшие в последние десятилетия представления о могуществе и всесильности достижений человечества над остальной средой обитания подвергаются серьезному переосмыслению в связи с эпидемиологической ситуацией, складывающейся в мире с начала 2020 г. В этой связи нам целесообразно по-новому взглянуть и на сезонность производства в сельском хозяйстве. Аграрное производство подвержено рискам, связанным с внешней средой, в гораздо большей степени по сравнению со многими другими отраслями экономики. Безусловно, передовые технологии современного аграрного производства сглаживают сезонные колебания, но сельское хозяйство, базируясь на естественно-биологических процессах, сохраняет сезонный характер. Поэтому исследование сезонных изменений, измерение таких колебаний в производстве и умелое использование выявленных закономерностей в хозяйственной практике представляются одной из актуальных задач.
Вопросам сезонности аграрного производства, в частности, молочного скотоводства, немало внимания уделялось в эпоху перехода от аграрного к индустриальному укладу экономики [1], [2]. На современном этапе в научных публикациях по проблемам аграрной экономики обсуждаются проблемы сезонности производства молока [3], [4], [5], его переработки, цен на молочные продукты [6], потребления молочных продуктов [7]. В ряде публикаций используется информационный поход при оценке сезонности производства молока и моделирования его объемов путем преобразования информации [8], рассматривается применение современных информационных технологий, в частности электронных таблиц, для построения мультипликативных математических моделей и множественного регрессионного анализа при отражении сезонности импорта продовольствия и прогнозирования его объемов [9]. Анализу чаще всего подвергаются данные за относительно короткий период продолжительностью в несколько лет, достаточный для выявления и измерения сезонности. Однако такой временной интервал не позволяет проследить изменения амплитуд сезонных колебаний во времени, сделать выводы о тенденциях изменения сезонности. Кроме этого, авторы научных статей обычно ограничиваются рассмотрением внутригодовых колебаний одного из признаков: либо цен, либо объемов производства. Скорее всего, это объясняется ограниченностью объема публикуемой статьи, а может быть и просто достаточностью материала для оформления научной публикации, посвященной конкретному исследуемому вопросу. В тоже время, взаимосвязям сезонных волн цен на молоко и объемов его производства, а также динамическим аспектам внут-ригодовых колебаний в экономической литературе, на наш взгляд, уделяется недостаточное внимание. Цель статьи - исследовать сезонность цен и объемов производства молока в Краснодарском крае на современном этапе развития экономики молочного скотоводства.
Материал и методы исследования. При изучении динамики цен и объемов производства молока на Кубани были использованы данные официальной государственной статистики за многолетний период, размещенные на сайте Управления Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю и Республике Адыгея в разделе Краткосрочные социально-экономические показатели [10]. Обработка статистических данных проводилась при помощи хорошо апробированных во многих исследованиях методов анализа временных рядов для выявления сезонных колебаний и способов расчета индивидуальных и средних индексов сезонности: метода постоянной средней, метода переменной средней (скользящей средней), метода аналитического выравнивания; графического представления информации. Для обобщения использована также информация научных публикаций по рассматриваемым вопросам, имеющихся в открытом доступе.
Результаты и их обсуждение. Объемные массивы данных, размещаемые в статистических сборниках и электронных версиях публикаций службы государственной статистики, при первом рассмотрении многим обывателям кажутся набором чисел, не несущим никакой полезной информации. Однако несложные преобразования данных позволяют получить весьма обширную информацию, представляющую интерес, как для про-
стого осведомления, так и для последующего ее анализа с целью выявления закономерностей. Одним из приемов такого преобразования выступает графическое представление данных, которое при современном уровне развития информационных технологий, наличии встроенных функций в общераспространенных компьютерных программах и доступности облачных интернет-сервисов, выступает эффективным инструментом визуализации данных и их преобразования в реальную информацию. В этом можно убедиться, обратившись к рисунку 1, на котором представлены сведения об объемах производства молока и ценах его реализации сельхозтоваропроизводителями в Краснодарском крае за последние девять лет.
н- 1 35 й 1 30
л
НД 25 [2120 |115
¡§110
к
о105 И100
32000н
27000"
ю
22000^ ¡5
1700(0^
12000
Производство молока, тыс. т
Рисунок 1 - Объемы производства и цены реализации молока хозяйствами всех категорий
в Краснодарском крае, 2011-2019 гг.
Здесь представлена информация о валовом надое молока в хозяйствах всех категорий: коллективных предприятиях, крестьянских (фермерских) хозяйствах и хозяйствах индивидуальных предпринимателей, личных подсобных хозяйствах населения. Отчетливо заметно не только изменение общей направленности динамики производства молока: снижение до 2014 г. и последующий рост, но ежегодно повторяющие внутригодовые колебания валовых надоев молока по месяцам, позволяющие говорить о сезонном характере изменения этого показателя. Многолетний мониторинг свидетельствует о наличии относительно устойчивой фазовой траектории в изменении изучаемого признака. Определенно прослеживается также волнообразный характер изменения, а также в целом восходящий тренд цен на молоко. Для количественного отражения сезонных колебаний были рассчитаны индивидуальные для каждого календарного года индексы сезонности путем деления значения признака за соответствующий месяц на среднюю его величину за соответствующий календарный год (таблица 1).
Таблица 1 - Индивидуальные и средние индексы сезонности цен производителей молока
Год Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
2011 107,4 109,0 110,1 107,3 101,4 96,3 92,3 91,4 92,2 95,9 97,9 98,8
2012 101,4 104,1 104,6 103,9 101,7 95,4 94,6 93,2 94,3 98,5 102,3 106,0
2013 91,7 92,2 93,0 93,6 93,6 93,0 95,5 99,8 104,6 111,8 114,3 116,9
2014 95,2 100,3 105,6 106,2 104,5 101,0 97,8 95,8 95,7 97,5 99,3 101,2
2015 101,2 103,4 104,6 104,1 101,9 98,6 96,6 96,1 95,8 97,1 99,1 101,6
2016 98,8 99,4 99,8 100,4 98,2 96,2 94,4 95,3 98,3 102,4 106,4 110,5
2017 99,6 101,8 103,6 102,7 101,0 98,1 97,2 96,2 99,0 98,9 99,7 102,1
2018 112,3 108,4 103,9 98,7 94,5 92,3 93,9 93,2 95,7 99,4 102,3 105,4
2019 96,9 97,3 97,1 96,9 99,5 98,4 98,3 99,4 100,0 103,2 105,3 107,6
20112019 100,5 101,8 102,5 101,5 99,6 96,6 95,6 95,6 97,3 100,5 103,0 105,6
На основе этих данных были определены и средние многолетние индексы сезонности цен. В расчетах помимо описанного выше метода скользящей средней, который иногда именуют методом переменной средней, использованы: метод постоянной средней - индексы рассчитываются по отношению к средней за многолетний период, метод аналитического выравнивания - индексы вычисляются по отношению к расчетному значению признака, определенному по уравнению линейного тренда, т.е. по отношению к выровненному теоретическому значению (таблица 2).
Таблица 2 - Средние индексы сезонности цен производителей молока
в Краснодарском крае, определенные разными методами, 2011-2019 гг., %
Месяц Индекс сезонности (метод постоянной средней) Индекс сезонности (метод скользящей средней) Метод аналитического выравнивания
Январь 100,5 100,5 103,9
Февраль 101,6 101,8 104,6
Март 102,3 102,5 104,8
Апрель 101,3 101,5 103,2
Май 99,6 99,6 100,5
Июнь 96,8 96,6 96,9
Июль 95,9 95,6 95,2
Август 95,8 95,6 94,6
Сентябрь 97,5 97,3 95,6
Октябрь 100,5 100,5 98,1
Ноябрь 102,9 103,0 99,8
Декабрь 105,5 105,6 101,7
Примечательно, что применение различных подходов в итоге дало схожие результаты, подтверждающие закономерность ежегодного увеличения цен на молоко в осенне-зимний период и их снижения в весенне-летний период. В летние месяцы средние индексы сезонности по каждому из трех методов расчета имеют минимальные значения. Причем методы постоянной и скользящей средних приводят к малоотличимым друг от друга результатам, что наглядно видно на рисунке 2.
% 106 104 102 100 98 96 94
-Индекс сезонности (метод постоянной средней)
-Индекс сезонности (метод скользящей средней)
-Метод аналитического выравнивания
Рисунок 2 - Средние индексы сезонности цен производителей молока в Краснодарском крае,
2011-2019 гг., %
Возможно, кому-то покажется, что внутригодовые колебания несущественны, поскольку их амплитуда не превышает 5 - 6 % от среднего уровня. Однако если принять во внимание, что такие изменения носят повторяющийся из года в год характер, и сравнить их численные значения, скажем с темпами экономического роста, то становится понятно: товаропроизводителям есть смысл задуматься об использовании выявленных сезонных циклов для увеличения выручки своего хозяйства. Безусловно, постановка вопроса о целесообразности использования сезонных осеменений и отелов не нова для аграрной науки. Но чаще всего критерием выбора того или
иного варианта плана осеменений выступает валовой надой молока, а до расчета прогнозных значений выручки и прибыли дело обычно так и не доходит ввиду их подверженности влиянию многих, как принято считать, трудно предсказуемых факторов.
Обратимся теперь к внутригодовым изменениям валовых надоев молока и рассмотрим результаты расчета индексов их сезонности (таблица 3).
Таблица 3 - Индивидуальные и средние индексы сезонности производства молока _в Краснодарском крае в хозяйствах всех категорий, метод скользящей средней, %
Год Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
2011 96,7 93,2 102,0 103,7 105,4 103,7 102,8 102,8 101,1 97,6 93,2 97,6
2012 96,8 95,0 104,5 105,4 108,9 104,5 105,4 101,9 99,4 95,0 90,7 92,4
2013 95,5 93,7 103,7 103,7 107,4 103,7 103,7 101,9 100,1 96,4 94,6 95,5
2014 96,8 94,0 103,2 104,1 106,9 105,1 104,1 101,4 100,5 95,9 93,1 94,9
2015 94,0 92,2 101,3 103,1 106,7 104,9 104,0 102,2 101,3 98,6 95,0 96,8
2016 94,6 95,5 104,3 105,2 107,0 101,7 101,7 99,9 99,9 97,3 94,6 98,2
2017 96,5 94,7 104,3 104,3 105,1 101,7 101,7 99,9 99,1 98,2 95,6 99,1
2018 96,8 94,3 104,3 105,9 107,6 103,4 101,0 100,1 98,5 96,8 94,3 96,8
2019 96,0 93,6 103,3 103,3 104,9 99,3 101,7 100,1 100,1 99,3 97,6 100,9
20112019 96,0 94,0 103,4 104,3 106,7 103,1 102,9 101,1 100,0 97,2 94,3 96,9
В изменении объемов производства молока в Краснодарском крае нетрудно заметить ежегодно повторяющиеся увеличения валовых надоев с февраля по май и последующее их снижение к зиме. Проведенные исследования сезонности производства молока в Южном федеральном округе показали неодинаковый характер сезонных волн валовых надоев молока по регионам. Различаются как амплитуды колебаний, так и месяцы с пиковыми значениями временных рядов. Например, сезонность производства молока в Краснодарском крае выражена значительно слабее, чем в соседней Ростовской области, максимальные уровни производства молока на Кубани наблюдаются в мае, а на Дону - в июне [11].
Сопоставление сезонных волн валовых надоев молока и его цен (рисунок 3) показывает, что рассматриваемые показатели находятся в противофазе друг к другу.
• Индекс сезонности цен * Индекс сезонности производства
Рисунок 3 - Средние индексы сезонности цен и объемов производства молока в Краснодарском крае, хозяйства всех категорий, метод скользящей средней, 2011-2019 гг., %
Регулируя фазовый сдвиг изучаемых переменных величин, можно воздействовать на объемы годовой выручки от реализации молока. Разумеется, имеет смысл рассматривать корректировки для конкретного товаропроизводителя в предположении отсутствия его монопольного положения на рынке, и исходить из того, что изменение объемов реализации молока одним предприятием не приведет к изменению общего уровня цен на локальном рынке.
На первый взгляд может показаться, что имеет смысл изучать, прежде всего, возможные изменения только объемов производства молока по периодам года, а цены рассматривать как состояние внешней среды предприятия, в качестве относительно постоянного ее параметра. Воздействовать на изменение валовых надоев возможно путем регулирования времени отелов коров, изменения плана осеменений животных. Использование лактационных кривых может обеспечить хорошую аппроксимацию прогнозных значений объемов производства молока будущим реальным значениям данного показателя.
Однако, если исходить из постулатов не только рыночной экономики, а рассматривать влияние различных институтов лице государства, отраслевых союзов, ассоциаций, вертикально интегрированных структур, контролирующих и различные стадии создания конечной продукции и доведения ее до потребителя, то нетрудно увидеть возможности для регулирования и закупочных цен по периодам календарного года.
Уместно задаться вопросом: «Как изменяется сезонность цен и объемов производства молока в динамике?». Опубликованные ранее результаты [5] свидетельствуют, что при анализе данных за продолжительные отрезки времени в Российской Федерации прослеживается затухающая тенденция сезонных волн валовых надоев.
На первый взгляд может показаться, что существенных изменений в характере сезонности как цен, так и валовых надоев молока на Кубани при их рассмотрении по указанным периодам не наблюдается, колебания имеют относительно устойчивый характер. Расчет показателей, характеризующих помесячные сезонные волны цен на молоко и его валовых надоев, также не позволяет выделить отчетливую тенденцию изменения силы сезонных колебаний (таблица 4).
Таблица 4 - Характеристика помесячных сезонных волн цен на молоко и объемов его производства
в Краснодарском крае, хозяйства всех категорий
Год Цена на молоко Валовой надой
Размах вариации, руб. за 1 т Пиковый коэффициент, раз Размах вариации, тыс. т Пиковый коэффициент, раз
2011 2854 1,13 14 1,20
2012 1854 1,20 21 1,14
2013 4280 1,15 15 1,28
2014 2403 1,15 15 1,12
2015 1953 1,16 16 1,09
2016 3739 1,13 14 1,17
2017 1977 1,11 12 1,08
2018 4805 1,14 16 1,22
2019 2828 1,12 14 1,11
Размах вариации среднемесячных уровней цен по годам непостоянен, колеблется от 1,85 до 4,81 руб. за 1 кг., пиковый коэффициент сезонности цен при графическом представлении позволяет увидеть направление изменения, но сохраняет скачкообразный характер. Аналогичные результаты дает анализ размаха вариации валовых надоев и пиковых коэффициентов сезонности производства молока, свидетельствующие о превышении максимальных значений над минимальными от 1,08 до 1,28 раз. То есть эти данные не позволяют четко выявить тенденцию изменения амплитуды сезонных волн. В подобных случаях теория анализа временных рядов рекомендует прибегнуть к расчету скользящих средних величин. Принято считать, что для изучения сезонных изменений необходимы данные минимум за 3 года. Нами рассчитаны и проанализированы скользящие средние пиковых коэффициентов цен и объемов производства молока на Кубани по трехлетним периодам (рисунок 4).
1,22 1,20 1,18 1,16 1,14 1,12 1,10
2011-20132012-20142013-20152014-20162015-20172016-20182017-2019
Годы
• Пиковый коэффициент цен А Пиковый коэффициент надоев
Рисунок 4 - Пиковые помесячные коэффициенты цен и валовых надоев молока
в Краснодарском крае, раз
Такой методический подход позволил выявить затухающий характер сезонных колебаний цен. Построение линий линейных трендов и расчет коэффициентов регрессии свидетельствуют о ежегодном снижении пикового коэффициента сезонности цен при использовании годовых значений на 5 %о, при анализе скользящих средних - на 7 % в год.
Заключение. Изучение динамики цен и производства молока на Кубани показало, что на Кубани наблюдаются ежегодно повторяющиеся фазовые траектории в изменении этих показателей. Поэтому исследования данного аспекта экономики молочного скотоводства не теряют своей актуальности и на современном этапе ее развития. Инновационные технологии воспроизводства стада, внедряемые на молочных комплексах передовых хозяйств, использование элементов и комплексных систем автоматизированного управления молочным животноводством, а также снижение удельного веса личных подсобных хозяйств населения в валовом производстве молока приводят к определенному сглаживанию сезонности в отрасли. Пиковые коэффициенты сезонности цен и сезонности производства за последние 9 лет сокращаются в среднем на 7 % в год. Однако, сезонные волны цен и надоев молока имеют закономерный характер, соотношение максимальных и минимальных уровней цен достигает 1,20 раз, по объемам производства - 1,28 раз. Следовательно, выявленные сезонные закономерности и тенденции их изменения говорят о том, что учет сезонного фактора в ближайшей перспективе сохраняет свою актуальность при принятии решений и экономического регулировании молочнопродуктово-го подкомплекса АПК.
Источники:
1. Тяпкин Н. Т. Экономическая эффективность и пути преодоления сезонности производства и заготовок молока / Н.Т. Тяпкин // автореферат дис. ... канд. экон. наук / Всесоюзный научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства. Москва, 1966.
2. Узун В. Я. Планирование использования трудовых ресурсов с учетом сезонности сельскохозяйственного производства / В. Я. Узун // Проблемы межхозяйственной кооперации и агропромышленной интеграции: Сб. науч. тр. Сер. «Методологические проблемы и пути совершенствования планирования» Москва, 1980. С. 79-92.
3. Родионов Г. В. Сезонность производства молока / Г. В. Родионов, В. В. Шайкин, И. Е. Перов // Молочная промышленность. 2003. № 2. С. 23-24.
4. Смотрова Е. Е. Статистический анализ сезонности в производстве продукции скотоводства Волгоградской области / Е. Е. Смотрова // Экономика сельского хозяйства России. 2010. № 12. С. 62-70.
5. Бурда А. Г. Методические подходы к оценке сезонности производства молока в Краснодарском крае / А. Г. Бурда, П. А. Носаленко, С. А. Бурда // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2019. № 11 (56). С. 77-87.
6. Кремянская Е. В. Факторы и особенности формирования спроса на молоко и молочную продукцию / Е. В. Кремян-ская // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2016. № 4. С. 117-125.
7. Петрова М. Н. Особенности сезонности питания в Якутии / М. Н. Петрова // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2018. № 10. С. 84-90.
8. Бурда С. А. Преобразование информации при оценке и моделировании сезонных изменений производства продукции / С. А. Бурда, А. Г. Бурда // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. тез. по материалам Все-рос. (нац.) конф. / отв. за вып. А. Г. Кощаев. - Краснодар : КубГАУ, 2019. - С. 577-579.
9. Сальников В. И. Прогнозирование на основе мультипликативной и множественной регрессионной модели сезонности / В. И. Сальников // Бюллетень инновационных технологий. 2019. Т. 3. № 3 (11). С. 50-55.
10. Краткосрочные социально-экономические показатели Краснодарского края / Официальный сайт Управления Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю и Республике Адыгея. Режим доступа: https://krsdstat.gks.ru/. Дата обращения: 06.05.2020 г.
11. Бурда С. А. Математические модели сезонности производства молока в Краснодарском крае и Ростовской области / С. А. Бурда, А. Г. Бурда // Инновационные идеи молодых исследователей для агропромышленного комплекса России: сб. статей Межд. науч.-практ. конференции молодых ученых. Пензенский ГАУ, 24-25 марта 2020 г. - Пенза: РИО ПГАУ, 2020.
References:
1. Tyapkin N. T. Economic efficiency and ways to overcome the seasonality of production and milk procurements / N.T. Tyapkin // Abstract of thesis. ... cand. econ. Sciences / All-Union Research Institute of Agricultural Economics. Moscow, 1966.
2. Uzun V. Ya. Planning the use of labor resources taking into account the seasonality of agricultural production / V. Ya. Uz-un // Problems of inter-farm cooperation and agro-industrial integration: Sat. scientific tr Ser. "Methodological problems and ways to improve planning" Moscow, 1980. p. 79-92.
3. Rodionov G. V. Seasonality of milk production / G. V. Rodionov, V. V. Shaikin, I. E. Perov // Dairy industry. 2003. No. 2. p. 23-24.
4. Smotrova E. E. Statistical analysis of seasonality in livestock production of the Volgograd region / E. E. Smotrova // Agricultural Economics of Russia. 2010. No. 12. P. 62-70.
5. Burda A. G. Methodological approaches to assessing the seasonality of milk production in the Krasnodar Territory / A.G. Burda, P. A. Nosalenko, S. A. Burda // Economics, labor, management in agriculture. 2019.No 11 (56). p. 77-87.
6. Kremyanskaya E. V. Factors and features of the formation of demand for milk and dairy products / E. V. Kremyanskaya // Bulletin of the Michurinsky State Agrarian University. 2016. No. 4. P. 117-125.
7. Petrova M. N. Features of the seasonality of nutrition in Yakutia / MN Petrova // International Journal of Applied and Fundamental Research. 2018. No. 10. P. 84-90.
8. Burda S. A. Information conversion in the assessment and modeling of seasonal changes in production / S. A. Burda,
A.G. Burda // Scientific support for the agro-industrial complex: collection of articles. thesis. based on materials from Vse-ros. (nat.) conf. / holes for issue. A. G. Koshchaev. - Krasnodar: KubSAU, 2019. p. 577-579.
9. Salnikov V. I. Prediction based on the multiplicative and multiple regression seasonality model / V. I. Salnikov // Bulletin of innovative technologies. 2019.Vol. 3. No. 3 (11). p. 50-55.
10. Short-term socio-economic indicators of the Krasnodar Territory / Official website of the Office of the Federal State Statistics Service for the Krasnodar Territory and the Republic of Adygea. Access Mode: https://krsdstat.gks.ru/. Date of appeal: 05/06/2020
11. Burda S. A. Mathematical models of the seasonality of milk production in the Krasnodar Territory and the Rostov Region / S. A. Burda, A. G. Burda // Innovative ideas of young researchers for the agro-industrial complex of Russia: coll. Articles Int. scientific-practical conferences of young scientists. Penza State Agrarian University, March 24-25, 2020 - Penza: RIO PGAU, 2020.
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10328
Н.К. Васильева - профессор кафедры экономического анализа, д.э.н., Кубанский государственные аграрный университет им. И.Т. Трубилина, kennad@rambler.ru,
N.K. Vasilieva - Professor of the Department of Economic Analysis, Doctor of Economics, Kuban state agrarian University named after I.T. Trubilin;
B.П. Васильев- доцент кафедры теории бухгалтерского учета, Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, hierl@mail.ru,
V. P. Vasiliev - associate Professor of the Department of accounting theory, Kuban state agrarian University named after I.T. Trubilin;
О.В. Бусько - магистрантка, Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, buskoqueen@gmail.com,
O.V. Busko - undergraduate, Kuban state agrarian University named after I.T. Trubilin.
ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ УЛУЧШЕНИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ТОРГОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ MAIN DIRECTIONS OF IMPROVING THE FINANCIAL CONDITION OF TRADE ORGANIZATIONS
Аннотация. В статье рассмотрено общее количество предпринимателей на территории Южного Федерального округа, занятых в торговой отрасли, выявлена значимость и вклад торговой сферы в ВРП Краснодарского края, проведен анализ имущественного положения конкретных организаций за период 20152019 гг., в частности, ООО «Железобетон Ресурс», ООО «Вок-Комплект» и ООО «МРАМОР И ГРАНИТ» с целью выявления на их примере основных факторов, сдерживающих дальнейшее развитие исследуемой отрасли на Кубани, исследованы финансовые показатели деятельности хозяйствующих субъектов, определена динамика показателей их ликвидности и платежеспособности, предложены меры по стабилизации финансового состояния, которые, прежде всего, увеличат уровень доходности и, как следствие, сохранят положительную динамику экономических показателей развития Краснодарского края.
