Аннотації

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В АГРАРНОМУ СЕКТОРІ З УРАХУВАННЯМ СТАНУ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА

Автор(и):
Chunmei Ji
Дата публікації:

07.02.2019

Анотація (укр):

Розглянуто основні підходи до прийняття рішень в аграрному секторі. Введено понятійний базис прийняття рішень. Розглянуто особливості національних підходів до прийняття рішень. Розглянуто питання управління та особливості його застосування в аграрній сфері, а також підхід: аналіз – оцінка – діагностика, як базового етапу для подальших досліджень. Розглянуто особливості моніторингу об’єктів аграрної сфери. Обґрунтовано застосування статистичних методів аналізу і прогнозування, зокрема багатовимірних статистичних методів при проведенні економічного моніторингу. Показано можливість визначення залежності між екологічними та економічними показниками за допомогою статистичних методів. Розглянуто взаємний вплив сільського господарства та екологічних факторів, що зумовлює необхідність прийняття рішень з підвищення ефективності використання природних ресурсів та застосування нових підходів до ведення сільського господарства.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

The article deals with the main approaches to decision-making in the agrarian sector. The conceptual basis of decision-making is conducted. The peculiarities of national approaches to decision making are considered. The questions of management and peculiarities of its application in agrarian sphere are considered. The approach-analysis-assessment-diagnosis as a basic stage for further research is considered. Peculiarities of monitoring of objects of agrarian sphere are considered. The use of statistical methods of analysis and forecasting, in particular, multidimensional statistical methods during economic monitoring, is substantiated. The ability to determine the relationship between environmental and economic indicators by means of statistical methods is shown. The mutual influence of agriculture and ecological factors is considered, which determines the necessity of making decisions on increase of efficiency of use of natural resources and application of new approaches to agriculture.

Література:

References:

  1. Cherevko G.V. (2006). State regulation of economic in agricultural sector. Kyiv: Znannya, 339
  2. Zhan, S. (2017). Riding on self-sufficiency: Grain policy and the rise of agrarian capital in China. Journal of Rural Studies, 54, 151-161.
  3. Developing a Circular Economy in China: Highlights and Recommendations. http://documents.worldbank.org/curated/en/212741468019235369/489170REPLACEM10BOX338934B01PUBLIC1.doc
  4. Gurr, G. M., Lu, Z., Zheng, X., Xu, H., Zhu, P., Chen, G., ... & Villareal, S. (2016). Multi-country evidence that crop diversification promotes ecological intensification of agriculture. Nature Plants, 2(3), 16014.
  5. Joshi, P. K., Birthal, P. S., & Minot, N. (2015). role of diversification towards high-value crops.
  6. Agrosector: Letter of MinFin on PDV /Analytical department of UAK// Agroweek of Ukraine. – [Електронний ресурс]. – Access mode : http://a7d.com.ua/analtika/16801-agrosektor- listumnfnu-pro-pdv-plgiprisvyachuye tsya.html
  7. Jiang, M. (2012). Introduction to Ecological Safety. World Affairs Press, 491.
  8. Shkuratov, O.I. Assessment of ecological factors influence on economical characteristics of agricultural production. Bulletin of agricultural Science, 3 (780), 51-55.
  9. Tesla, Yu.M., Biloshitskii A.A., Tesla., N.Yu. (2010). Informative technology of project management on the ERPP basis (enterprise resources planning in project) and APE (administrated projects of the enterprise) system. Management of development of complex systems.
  10. Gevko, I.B. (2009). Methods of management solution. Textbook. Oscow:Finances and statistics, 187.
  11. Mescon, M.H. (1992). Management.
  12. Schmitt, A.J., Sun, S.A., Snyder, L.V. & Shen, Z.J.M. (2015). Centralization versus decentralization: Risk pooling, risk diversification, and supply chain disruptions. Omega, 52, 201-212.
  13. Shpak, Y., Melnyk, O., Sroka, W., Adamiv, M. (2017). Information Diagnostic Support of Enterprise Under the Conditions of Uncertainty. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 65 (4), 1403-1414.
  14. Kuchansky, A., Biloshchytsjyi, A., Andrashko, Yu., Biloshchytska, S., Shabala, Ye., Myronov, O. (2018). Development of adaptive combined models for predicting time series based on similarity identification. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1/4 (91), 32–42. DOI: 10.15587/1729-4061.2018.121620.
  15. Kuchansky, A., Biloshchytskyi A., Andrashko, Yu., Vatskel, V., Biloshchytska, S., Danchenko, O., Vatskel, I. (2018). Combined models for forecasting the air pollution level in infocommunication systems for the environment state monitoring. 2018 IEEE 4th International Symposium on Wireless Systems within the International Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS-SWS). Lviv, 2018, P. 125–130. DOI:  10.1109/IDAACS-SWS.2018.8525608.
  16. Kireitseva O.V., Socol, L.M. (2017). Ecological aspects of agricultural manufacture. Economic of AIK, 7, 29-36.