Lesnoy Vestnik / Forestry BulletinLesnoy Vestnik / Forestry BulletinЛесной вестник / Forestry Bulletin2542-1468Eco-Vector70654310.18698/2542-1468-2025-3-181-193Math modelingМатематическое моделированиеResearch ArticleParametric optimisation of food production taking into account time series characteristicsПараметрическая оптимизация получения продовольственной продукции с учетом особенностей характеристик временных рядовBarsukovaMargarita N.БарсуковаМаргарита Николаевна
Russian Federation

Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor

канд. техн. наук, доцент

margarita1982@bk.ruIvan’oYaroslav M.ИваньоЯрослав Михайлович
Russian Federation

Dr. Sci. (Tech.), Professor

д-р техн. наук, профессор

iymex@rambler.ruKovadloIl’ya A.КовадлоИлья Андреевич
Russian Federation

pg.

аспирант

kovadlo95@gmail.comTsyrenzhapovaValentina V.ЦыренжаповаВалентина Вячеславовна
Russian Federation

pg.

аспирант

valyaigsha@mail.ruIrkutsk State Agrarian University named after A.A. EzhevskyФГБОУ ВО «Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского»150620252931811932104202621042026Copyright ©; 2025, Barsukova M.N., Ivan’o Y.M., Kovadlo I.A., Tsyrenzhapova V.V.Copyright ©; 2025, Барсукова М.Н., Иваньо Я.М., Ковадло И.А., Цыренжапова В.В.2025Barsukova M.N., Ivan’o Y.M., Kovadlo I.A., Tsyrenzhapova V.V.Барсукова М.Н., Иваньо Я.М., Ковадло И.А., Цыренжапова В.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.eco-vector.com/2542-1468/article/view/706543

The article considers modeling of time series characteristics related to obtaining food products based on statistical methods. The analyzed characteristics of time series are divided into three groups by dynamicstochastic properties: 1) characteristics of time series described by significant multilevel trends with significant coefficients of regression expressions; 2) characteristics of time series with higher dispersion than the characteristics of the first group; 3) characteristics of time series that are random or have significant low autocorrelation coefficients, for example, climatic and ecological ones. The revealed statistical patterns of the characteristics considered are presented. An algorithm for stochastic optimization of the parametric problem of food production under conditions of the transition of values of the time series characteristics of the model into events is proposed.

Рассмотрено моделирование характеристик временных рядов, связанных с получением продовольственной продукции, на основе статистических методов. Проанализированы характеристики временных рядов, разделенные на три группы по динамико-стохастическим свойствам: 1) характеристики временных рядов, описываемые значимыми многоуровневыми трендами со значимыми коэффициентами регрессионных выражений; 2) характеристики временных рядов, обладающие более высоким рассеянием чем характеристики первой группы; 3) характеристики временных рядов, являющиеся случайными, или обладающие значимыми низкими коэффициентами автокорреляции, например, климатические и экологические. Приведены выявленные статистические закономерности рассмотренных характеристик. Предложен алгоритм стохастической оптимизации параметрической задачи производства продукции в условиях перехода значений характеристик временных рядов модели в события.

time series modelingprobabilityparametric programming problemfood productsмоделирование временных рядоввероятностьзадача параметрического программированияпродовольственная продукцияРоссийский научный фондRussian Science Foundation24-21-00502The study was financially supported by the Russian Science Foundation, grant no. 24-21-00502.Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант № 24-21-00502.Ksenofontov M.Yu., Polzikov D.A. K voprosu o vliyanii klimaticheskikh izmeneniy na razvitie sel’skogo khozyaystva Rossii v dolgosrochnoy perspective [On the issue of the impact of climate change on the development of Russian agriculture in the long term]. Problemy prognozirovaniya [Problems of forecasting], 2020, no. 3(180), pp. 82-92.Ксенофонтов М.Ю., Ползиков Д.А. К вопросу о влиянии климатических изменений на развитие сельского хозяйства России в долгосрочной перспективе // Проблемы прогнозирования, 2020. № 3(180). С. 82-92.Bagrov M.B. Prognozirovanie dinamiki sel’skogo khozyaystva po vremennym ryadam [Forecasting the dynamics of agriculture using time series]. Innovatsionnye tekhnologii kak osnova razvitiya agrarnogo obrazovaniya i APK regiona [Innovative technologies as the basis for the development of agricultural education and the agro-industrial complex of the region], Tver, June 01-03, 2010. Tverskaya gosudarstvennaya sel’skokhozyaystvennaya akademiya. T. 2. Tver’: Tverskaya gosudarstvennaya sel’skokhozyaystvennaya akademiya, 2010, pp. 151-152.Багров М.Б. Прогнозирование динамики сельского хозяйства по временным рядам // Инновационные технологии как основа развития аграрного образования и АПК региона, Тверь, 01-03 июня 2010 года, Изд-во Тверской государственной сельскохозяйственной академии. Т. 2. Тверь: Тверская государственная сельскохозяйственная академия, 2010. С. 151-152.Vays A.A. Osobennosti primeneniya regressionnykh uravneniy pri prognozirovanii urozhaynosti dikorastushchikh yagodnikov [Features of the use of regression equations in predicting the yield of wild berries]. Plodovodstvo, semenovodstvo, introduktsiya drevesnykh rasteniy [Fruit growing, seed production, introduction of woody plants], 2019, t. 22, pp. 26-30.Вайс А.А. Особенности применения регрессионных уравнений при прогнозировании урожайности дикорастущих ягодников // Плодоводство, семеноводство, интродукция древесных растений, 2019. Т. 22. С. 26-30.Ivan’o Ya.M., Petrova S.A. Ob odnom algoritme vydeleniya anomal’nykh urovney vremennogo ryada dlya otsenki riskov [About one algorithm for identifying anomalous levels of a time series for risk assessment]. Aktual’nye voprosy agrarnoy nauki [Current issues of agricultural science], 2022, no. 42, pp. 48-57.Иваньо Я.М., Петрова С.А. Об одном алгоритме выделения аномальных уровней временного ряда для оценки рисков // Актуальные вопросы аграрной науки, 2022. № 42. С. 48-57.Pissinato B., Vian K.E.F., Bobrovskaya T.V., Pereyra A.G. Ispol’zovanie vremennykh ryadov i novykh informatsionnykh tekhnologiy dlya prognozirovaniya pokazateley sel’skokhozyaystvennogo proizvodstva [Using time series and new information technologies for forecasting agricultural production indicators]. Vysokoproizvoditel’nye vychislitel’nye sistemy i tekhnologii [High-performance computing systems and technologies], 2021, t. 5, no. 1, pp. 284-291.Писсинато Б., Виан К.Э.Ф., Бобровская Т.В., Перейра А.Г. Использование временных рядов и новых информационных технологий для прогнозирования показателей сельскохозяйственного производства // Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии, 2021. Т. 5, № 1. С. 284-291.Kasimova T.M. Issledovanie i prognozirovanie dinamiki pokazateley sel’skogo khozyaystva regiona na osnove modeley vremennykh ryadov i ryadov dinamiki [Research and forecasting of the dynamics of regional agricultural indicators based on models of time series and dynamics]. Fundamental’nye issledovaniya [Fundamental Research], 2018, no. 12-1, pp. 113-118.Касимова Т.М. Исследование и прогнозирование динамики показателей сельского хозяйства региона на основе моделей временных рядов и рядов динамики // Фундаментальные исследования, 2018. № 12-1. С. 113-118.Bublik M.B. Strategicheskoe planirovanie v sel’skom khozyaystve: sushchnost’, preimushchestva, sovershenstvovanie [Strategic planning in agriculture: essence, advantages, improvement]. Nauchnyy vestnik gosudarstvennogo obrazovatel’nogo uchrezhdeniya Luganskoy Narodnoy Respubliki «Luganskiy natsional’nyy agrarnyy universitet» [Scientific Bulletin of the State Educational Institution of the Luhansk People’s Republic «Luhansk National Agrarian University»], 2018, no. 1, pp. 54-61.Бублик М.Б. Стратегическое планирование в сельском хозяйстве: сущность, преимущества, совершенствование // Научный вестник государственного образовательного учреждения Луганской Народной Республики «Луганский национальный аграрный университет», 2018. № 1. С. 54-61.Bulatov V.P., Fedurina N.I. Matematicheskoe modelirovanie razvitiya i funktsionirovaniya regional’nykh system [Mathematical modeling of the development and functioning of regional systems]. Materialy Vserossiiskoi konferentsii «Infokommunikatsionnye i vychislitel’nye tekhnologii i sistemy» [Proceedings of the All-Russian Conference «Infocommunication and Computing Technologies and Systems»]. Ulan-Ude, 2003, ch. 1, pp. 12-16.Булатов В.П., Федурина Н.И. Математическое моделирование развития и функционирования региональных систем // Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы: Материалы Всерос. конф. Улан-Удэ. 2003. Ч. 1. С. 12-16.Agibalov A.V., Ternovykh K.S. Agibalov A.V., Ternovykh K.S. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie kak instrument strategicheskogo planirovaniya razvitiya sel’skikh territoriy [Economic and mathematical modeling as a tool for strategic planning of rural development]. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: economics, management], 2022, no. 7, pp. 11-20.Агибалов А.В., Терновых К.С. Экономико-математическое моделирование как инструмент стратегического планирования развития сельских территорий // АПК: экономика, управление, 2022. № 7. С. 11-20.Tuskov A., Efimov I., Efimov P. Matematicheskie modeli i informatsionnye tekhnologii v Agropromyshlennyy kompleks regiona [Mathematical models and information technologies in the Agro-industrial complex of the region]. Vestnik Atyrauskogo universiteta imeni Kh. Dosmukhamedova [Bulletin of the Atyrau University named after H. Dosmukhamedov], 2023, t. 69, no. 2. pp. 63-73.Тусков А., Ефимов И., Ефимов П. Математические модели и информационные технологии в Агропромышленный комплекс региона // Вестник Атырауского университета имени Х. Досмухамедова, 2023. Т. 69, № 2. С. 63-73.Ivanyo Ya.M., Petrova S.A. Optimization models of food processing wild-growing products with expert assessments. Critical infrastructures: contingency management, intelligent, agent-based, cloud computing and cyber security (IWCI 2019), proceedings of the VI-th International Workshop. Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 2019, pp. 108-113.Ivanyo Ya.M., Petrova S.A. Optimization models of food processing wild-growing products with expert assessments // Critical infrastructures: contingency management, intelligent, agent-based, cloud computing and cyber security (IWCI 2019), proceedings of the VI-th International Workshop. Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 2019, pp. 108-113.Druzhinin I.P., Smaga V.R., Shevnin A.N. Dinamika mnogoletnikh kolebaniy rechnogo stoka [Dynamics of long-term fluctuations in river flow]. Moscow: Nauka, 1991, 176 p.Дружинин И.П., Смага В.Р., Шевнин А.Н. Динамика многолетних колебаний речного стока. М.: Наука, 1991. 176 с.Volkov A.V., Shikov S.A., Temaeva O.O. Algoritm dolgovremennogo kontrolya putem vydeleniya trendovoy, periodicheskoy i sluchaynoy sostavlyayushchikh vremennykh ryadov [Algorithm for long-term control by identifying trend, periodic and random components of time series]. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik Povolzh’ya [Scientific and Technical Bulletin of the Volga Region], 2020, no. 8, pp. 32-35.Волков А.В., Шиков С.А., Темаева О.О. Алгоритм долговременного контроля путем выделения трендовой, периодической и случайной составляющих временных рядов // Научно-технический вестник Поволжья, 2020. № 8. С. 32-35.Zayats O.A., Rogachev A.F. Vyyavlenie statsionarnosti vremennykh ryadov urozhaynosti metodami teorii sluchaynykh protsessov [Detecting the stationarity of yield time series using the methods of the theory of random processes]. Novye napravleniya v reshenii problem APK na osnove sovremennykh resursosberegayushchikh, innovatsionnykh tekhnologiy: Materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy 65-letiyu Pobedy v Velikoy Otechestvennoy voyne [New directions in solving problems of the agro-industrial complex based on modern resource-saving, innovative technologies: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference dedicated to the 65th anniversary of Victory in the Great Patriotic War], Volgograd, January 26-28, 2010. T. 4. Volgograd: Volgogradskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet, 2010, pp. 222-225.Заяц О.А., Рогачев А.Ф. Выявление стационарности временным рядов урожайности методами теории случайных процессов // Новые направления в решении проблем АПК на основе современных ресурсосберегающих, инновационных технологий: Материалы Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 65-летию Победы в Великой Отечественной войне, Волгоград, 26-28 января 2010 года. Т. 4. Волгоград: Изд-во Волгоградского государственного аграрного университета, 2010. С. 222-225.Lichko K.P., Romanyuk M.A., Markin M.M. Optimizatsiya sistem vedeniya sel’skogo khozyaystva [Optimization of agricultural systems]. Vestnik Moskovskoy gosudarstvennoy akademii delovogo administrirovaniya. Seriya: Ekonomikam [Bulletin of the Moscow State Academy of Business Administration. Series: Economics], 2012, no. 6(18), pp. 141-151.Личко К.П., Романюк М.А., Маркин М.М. Оптимизация систем ведения сельского хозяйства // Вестник Московской государственной академии делового администрирования. Серия: Экономика, 2012. № 6(18). С. 141-151.Kravets A.G., Sal’nikova N.A. Predskazatel’noe modelirovanie trendov tekhnologicheskogo razvitiya [Predictive modeling of technological development trends]. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo instituta (tekhnicheskogo universiteta) [News of the St. Petersburg State Technological Institute (Technical University)], 2020, no. 55 (81), pp. 103-108.Кравец А.Г., Сальникова Н.А. Предсказательное моделирование трендов технологического развития // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета), 2020. № 55 (81). С. 103-108.Nesterenko E.A., Kiselev M.V. Novyy vzglyad na problemy ekonomicheskogo prognozirovaniya v usloviyakh neopredelennosti [A new look at the problems of economic forecasting in conditions of uncertainty]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial’no-ekonomicheskogo universiteta [Bulletin of the Saratov State Socio-Economic University], 2019, no. 3 (77), pp. 164-167.Нестеренко Е.А., Киселев М.В. Новый взгляд на проблемы экономического прогнозирования в условиях неопределенности // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета, 2019. № 3 (77). С. 164-167.Shein E.V., Rusanov A.M., Milanovskiy E.Yu. Matematicheskie modeli nekotorykh pochvennykh kharakteristik: obosnovanie, analiz, osobennosti ispol’zovaniya parametrov modeley [Mathematical models of some soil characteristics: justification, analysis, features of using model parameters]. Pochvovedenie [Soil Science], 2013, no. 5, р. 595.Шеин Е.В., Русанов А.М., Милановский Е.Ю. Математические модели некоторых почвенных характеристик: обоснование, анализ, особенности использования параметров моделей // Почвоведение, 2013. № 5. С. 595Ten’kovskaya L.I. Metodologiya optimizatsii vnutrennikh i vneshnikh faktorov sel’skogo khozyaystva [Methodology for optimizing internal and external factors of agriculture]. Innovatsionnaya nauka [Innovative science], 2016, no. 2-2, pp. 111-116.Теньковская Л.И. Методология оптимизации внутренних и внешних факторов сельского хозяйства // Инновационная наука, 2016. № 2-2. С. 111-116.Rodnina N.V. Metodologicheskie osobennosti prognozirovaniya regional’nogo APK na sovremennom etape: problemy, resheniya [Methodological features of forecasting the regional agro-industrial complex at the present stage: problems, solutions]. APK: ekonomika, upravlenie [Agro-industrial complex: economics, management], 2021, no. 10, pp. 72-79.Роднина Н.В. Методологические особенности прогнозирования регионального АПК на современном этапе: проблемы, решения // АПК: экономика, управление, 2021. № 10. С. 72-79.Yudin D.B. Matematicheskie metody upravleniya v usloviyakh nepolnoy informatsii [Mathematical methods of control under conditions of incomplete information]. Moscow: Sovetskoe radio [Soviet Radio], 1974, 400 p.Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Советское радио, 1974. 400 с.Ivan’o Ya.M., Barsukova M.N., Petrova S.A. Ob odnoy modeli optimizatsii proizvodstva agrarnoy produktsii v blagopriyatnykh i neblagopriyatnykh vneshnikh usloviyakh [On one model for optimizing the production of agricultural products in favorable and unfavorable external conditions]. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii [Information and mathematical technologies in science and management], 2020, no. 3 (19), pp. 73-85.Иваньо Я.М., Барсукова М.Н., Петрова С.А. Об одной модели оптимизации производства аграрной продукции в благоприятных и неблагоприятных внешних условиях // Информационные и математические технологии в науке и управлении, 2020. № 3 (19). С. 73-85.Abdullaev R.A., Mevlyut I.Sh. Modelirovanie v sisteme upravleniya proizvodstvennymi resursami v sel’skom khozyaystve [Modeling in the production resource management system in agriculture]. Uchenye zapiski Krymskogo inzhenerno-pedagogicheskogo universiteta [Scientific notes of the Crimean Engineering and Pedagogical University], 2018, no. 3 (61), pp. 9-15.Абдуллаев Р.А., Мевлют И.Ш. Моделирование в системе управления производственными ресурсами в сельском хозяйстве // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета, 2018. № 3 (61). С. 9-15.Barsukova M.N., Ivan’o Ya.M., Stolopova Yu.V., Petrova S.A. Zadacha parametricheskogo programmirovaniya s modelyami prognozirovaniya urozhaynosti sel’skokhozyaystvennykh kul’tur [The problem of parametric programming with models for predicting the yield of agricultural crops]. Prikladnaya informatika [Applied Informatics], 2021, t. 16, no. 6 (96), pp. 131-143.Барсукова М.Н., Иваньо Я.М., Столопова Ю.В., Петрова С.А. Задача параметрического программирования с моделями прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур // Прикладная информатика, 2021. Т. 16. № 6 (96). С. 131-143.Biryukova N.V., Zav’yalova A.V. Matematicheskoe modelirovanie v sel’skom khozyaystve [Mathematical modeling in agriculture]. Mir Innovatsiy [World of Innovations], 2022, no. 2, pp. 40-44.Бирюкова Н.В., Завьялова А.В. Математическое моделирование в сельском хозяйстве // Мир Инноваций, 2022. № 2. С. 40-44.Polkovskaya M.N. Planirovanie proizvodstva rastenievodcheskoy produktsii s uchetom izmenchivosti urozhaynosti sel’skokhozyaystvennykh kul’tur [Planning the production of crop products taking into account the variability of agricultural crop yields]. Vestnik IrGSKhA [Bulletin of the Irkutsk State Agricultural Academy], 2024, no. 122, pp. 49-57.Полковская М.Н. Планирование производства растениеводческой продукции с учетом изменчивости урожайности сельскохозяйственных культур // Вестник ИрГСХА, 2024. № 122. С. 49-57.Snezhko I.I. Tsifrovaya model’ agropromyshlennogo khozyaystva: innovatsionnyy podkhod k uluchsheniyu upravleniya i proizvodstva v sel’skom khozyaystve [Digital model of agro-industrial economy: an innovative approach to improving management and production in agriculture]. Sbornik trudov, priurochennykh k 77-y vserossiyskoy studencheskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy 150-letiyu so dnya rozhdeniya Alekseya Grigor’evicha Doyarenko [Collection of papers dedicated to the 77th All-Russian student scientific and practical conference dedicated to the 150th anniversary of the birth of Aleksey Grigorievich Doyarenko]. Moscow, March 12-14. Moscow: Rossiyskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet, 2024, pp. 140-142.Снежко И.И. Цифровая модель агропромышленного хозяйства: инновационный подход к улучшению управления и производства в сельском хозяйстве // Сборник трудов, приуроченных к 77-й Всерос. студенческой науч.-практ. конф., посвященной 150-летию со дня рождения Алексея Григорьевича Дояренко, Москва, 12-14 марта 2024 года. М.: Изд-во Российского государственного аграрного университета, 2024. С. 140-142.Berezina A. V. Osobennosti identifikatsii vneshnikh proizvodstvennykh riskov [Features of identification of external production risks]. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo universiteta putey soobshcheniya [Bulletin of the Samara State University of Transport], 2010, v. 3 (9), pp.10-13.Березина А.В. Особенности идентификации внешних производственных рисков // Вестник Самарского государственного университета путей сообщения, 2010. Вып. 3 (9). С. 10-13.Telegina Zh.A. Prioritetnye instrumenty upravleniya proizvodstvennymi riskami v usloviyakh tsifrovoy transformatsii sel’skogo khozyaystva [Priority Tools for Managing Production Risks in the Context of Digital Transformation of Agriculture]. Ekonomika sel’skogo khozyaystva Rossii [Agricultural Economics of Russia], 2021, no. 12, pp. 19-25.Телегина Ж.А. Приоритетные инструменты управления производственными рисками в условиях цифровой трансформации сельского хозяйства // Экономика сельского хозяйства России, 2021. № 12. С. 19-25.Abdullaev R.A., Mevlyut I.Sh. Modelirovanie v sisteme upravleniya proizvodstvennymi resursami v sel’skom khozyaystve [Modeling in the Production Resource Management System in Agriculture]. Uchenye zapiski Krymskogo inzhenerno-pedagogicheskogo universiteta [Scientific Notes of the Crimean Engineering and Pedagogical University], 2018, no. 3(61), pp. 9-15.Абдуллаев Р.А., Мевлют И.Ш. Моделирование в системе управления производственными ресурсами в сельском хозяйстве // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета, 2018. № 3(61). С. 9-15.Garmash A.N., Orlova I.V., Fedoseev V.V. Ekonomiko-matematicheskie metody i prikladnye modeli [Economic and Mathematical Methods and Applied Models]. Moscow: Yurayt, 2022, 328 p.Гармаш А.Н., Орлова И.В., Федосеев В.В Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: Юрайт, 2022. 328 с.Blokhinov E.G. Raspredelenie veroyatnostey velichin rechnogo stoka [Probability distribution of river flow values]. Moscow: Nauka, 1974, 169 p.Блохинов Е.Г. Распределение вероятностей величин речного стока. М.: Наука, 1974. 169 с.Rozhdestvenskii A.V. Otsenka tochnosti krivykh raspredeleniya gidrologicheskikh kharakteristik [Assessment of the Accuracy of Distribution Curves of Hydrological Characteristics]. Leningrad: Gidrometeoizdat, 1977, 270 p.Рождественский А.В. Оценка точности кривых распределения гидрологических характеристик. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. 270 с.Zalyazhnykh V.V. Rasshirenie oblasti primeneniya kriteriya Irvina pri obnaruzhenii anomal’nykh izmereniy [Expanding the scope of application of the Irwin criterion in detecting anomalous measurements]. Vestnik SibGUTI [Bulletin of SibSUTI], 2020, no. 2(50), pp. 95-100.Заляжных В.В. Расширение области применения критерия Ирвина при обнаружении аномальных измерений // Вестник СибГУТИ, 2020. № 2(50). С. 95-100.Usenko L.N. Rol’ statistiki v sozdanii metodologii issledovaniy v sel’skom khozyaystve Rossii: ot obshchinnogo khozyaystva do tsifrovoy ekonomiki [The role of statistics in creating a research methodology in Russian agriculture: from communal farming to the digital economy]. Uchet i statistika [Accounting and statistics], 2019, no. 2 (54), pp. 9-15.Усенко Л.Н. Роль статистики в создании методологии исследований в сельском хозяйстве России: от общинного хозяйства до цифровой экономики // Учет и статистика, 2019. № 2 (54). С. 9-15.