3.1 Прогноз развития рынка продовольственных товаров

Рынок как регулятор воспроизводственных процессов, формирующий импульсы воздействия на экономические субъекты под воздействием спроса со стороны потребителя, зачастую приводит к диспропорциям развития экономического пространства отдельных территорий, поскольку рыночная конъюнктура определяется потребностями потребителей не только в границах территориального образования, но и за его пределами. Устойчивый растущий спрос на отдельные виды сельскохозяйственной продукции и продовольствия со стороны потребителей за пределами региона позволяет вести речь о так называемых «точках роста» региональной аграрной экономики, позволяющих в короткие сроки нарастить объемы производства за счет перераспределения ресурсов в пользу «флагманских отраслей».

В этой связи, первоочередной задачей, в контексте определения перспектив развития продовольственного рынка Республики Бурятия, является обоснование рациональной структуры сельскохозяйственного производства, обеспечивающей гармоничное развитие аграрного сектора и рост самообеспеченности региона основными видами продовольствия. Для этого необходимо провести прогноз развития рынка.

Прогнозом принято называть научное предвидение, по­лученное в рамках научной теории как итог, как заключение на основе вывода из известных эмпирических данных или обоснованных предположений. Главная задача прогноза – получение некоторого предвидения будущего, связанного непосредственно с деятельностью предприятия, развитием региона, страны.

Одной из проблем, выявленных в данном исследовании, является низкое потребление основных продуктов питания. Поэтому, для качественного прогноза развития продовольственного рынка автором будет определен перспективный рациональный объем потребления и производства основных продуктов питания.

Для прогнозирования потенциального объема потребления будет использоваться метод маркетингового математического прогнозирования, предложенный О.Э. Брезе и В.В. Салий³⁸.

Маркетинговое математическое прогнозирование продовольственного спроса региона основано на количественных расчетах. Количественные методы прогнозирования базируются на анализе и обработке исторических данных, относящихся к исследуемой ситуации, выявлении в них закономерностей, использовании этих закономерностей для предсказания будущего.

Выделяют четыре составляющих компонента временны́х рядов: – тенденция, тренд; – сезонность; – цикличность; – случайность. Тренд – это повышение или, наоборот, понижение каких-либо показателей за достаточно большой период времени. Если показатели имеют тенденцию к повышению, то тренд называется восходящим. Если же они имеют тенденцию к понижению, тренд называется нисходящим³⁹.

Сезонность – это такие изменения в показателях, которые повторяются из года в год и оказываются сопоставимы в одинаковые периоды времени. Цикличность отличается от сезонности следующими особенностями: – период циклических колебаний составляет более одного года; – циклические колебания определяются не одним, а несколькими факторами; – величины максимумов (и минимумов) циклов могут немного отличаться; – длительность циклов также может быть разной⁴⁰.

Случайность – это изменения в показателях, которые невозможно предугадать. Они не подчиняются какой-либо закономерности, подобной тренду, сезонности или цикличности. Поэтому иногда их называют «шумом».

Прогнозирование путем анализа трендов. В результате прогнозирования путем анализа трендов мы должны выполнить следующее: – установить наличие тренда в показателях (исторических данных, представленных в виде временного ряда); – смоделировать тренд; – дать прогноз показателей будущего периода.

Проведем анализ прогнозирования объемов потребления некоторых продуктов питания на душу населения Республики Бурятия для определения перспективного объема потребления (табл. 3.1). В качестве показателей для анализа возьмем потребление мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) и молока и молочных продуктов (в пересчете на молоко) как наиболее значимых для рынка Бурятии.

Таблица 3.1 - Объемы потребления продуктов питания на душу населения в год

В кг.

Годы		Объем потребления на душу населения в год, кг
		Мясо и мясопродукты (в пересчете на мясо)	Молоко и молочные продукты (в пересчете на молоко)
2007	1	54	228
2008	2	57	241
2009	3	59	250
2010	4	60	257
2011	5	63	263
2012	6	64	262
2013	7	68	264
2014	8	68	264

Анализ данных показывает, что в целом за 8 лет объемы потребления мяса и молока на душу населения росли. То есть исторические данные свидетельствуют о том, что объемы потребления мяса и молока на душу населения обладают устойчивой тенденцией к повышению – восходящим трендом. Рассмотрим прогнозирование показателей будущего периода, полагая, что тренд является линейным. Это предположение о линейности тренда должно быть в будущем проверено⁴¹. Задача заключается в том, чтобы, пользуясь имеющимися историческими данными, смоделировать наилучший тренд. Моделирование любого тренда производится с помощью регрессивного анализа. Поскольку тренд предполагается линейным, уравнение регрессии, которое его описывает, также является линейным:

Ft = В₀ + В₁* t (1),

где Ft – значение тренда на оси ординат в момент t; В₀ – точка, в которой тренд пересекает ось ординат; В₁ – коэффициент наклона линии тренда. Принято считать наилучшим такой тренд (то есть уравнение с такими коэффициентами В₀ и В₁), при котором сумма квадратов отклонений исторических данных относительно линии тренда оказывается минимальной:

(2),

где Yt – фактическое значение показателя в историческом ряду в момент времени t (значение из таблицы исторических данных); F_t – значение тренда в момент времени t; n – количество компонентов исторического временного ряда.

Отклонения (Y_t – F_t) возводятся в квадрат, так как могут быть не только положительными, но и отрицательными (линия тренда в разных точках может проходить как выше, так и ниже графика исторических данных). Возведение отклонений в квадрат обеспечивает, таким образом, «равноправность» отклонений в положительную и отрицательную стороны. Проведя соответствующие преобразования, получим коэффициенты В₁ и В₀, которые можно подставить в уравнение регрессии:

, (4)

Таким образом, получены выражения для коэффициентов В₀ и В₁, определяемые только исходными данными задачи и позволяющие построить наилучшую линию тренда. Рассчитываем эти коэффициенты, пользуясь исходными историческими данными об объемах потребления.

Мясо и мясопродукты

Вычислим сначала все суммы, входящие в выражения для В₀ и В₁ (табл. 3.2).

Таблица 3.2 – Расчетные данные для прогноза

Годы, t		Мясо и мясопродукты
		Объем потребления на душу населения, Yt	t* Yt	t2
2007	1	54	54	1
2008	2	57	114	4
2009	3	59	177	9
2010	4	60	240	16
2011	5	63	315	25
2012	6	64	384	36
2013	7	68	476	49
2014	8	68	544	64
	36	493	2304	204

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 2, вычислим коэффициенты В₀ и В₁.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

F_t = 52,4643 + 2,0357*t

Пользуясь этим уравнением, проведем линию тренда на том же графике, который иллюстрирует исторические данные о росте потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия в год, кг (рис. 3.1).

Рисунок 3.1 – Динамика потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия в год, кг

Согласно полученному уравнению, объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Бурятии возрастают в среднем на 2,0357 кг ежегодно.

Проведем сопоставление линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду.

Для этого, пользуясь полученным уравнением тренда, сделаем модельный прогноз показателей объемов на 8-летний период, исторические данные по которому имеются. Подставим t = 1, 2, …, 10 в уравнение тренда и сравним результаты с исходными историческими данными (табл. 3). Расчет отклонений линии тренда от реальных показателей является частью проверки регрессивного уравнения тренда (модели) на адекватность. Отметим, что для оптимизированного тренда сумма всех отклонений всегда равна нулю, как показано в последнем столбце таблицы. Это свойство является результатом использованного способа вычислений коэффициентов В₀ и В₁. Помимо отклонений рассчитываются также следующие величины:

1) среднеквадратическое отклонение:

, (6)

2) среднее абсолютное отклонение

. (7)

Вычислим величины, входящие в выражения для σ и χ (табл. 3.3).

Таблица 3.3 - Оценка отклонений тренда от фактических значений

Годы		Мясо и мясопродукты
		Исторические данные о реальном объеме потребления (Yt) на душу населения	Темпы роста (х) к предыдущему году	Объем потребления (F) предсказанный с помощью тренда в год, кг	Отклонение (Yt Ft), кг	Квадрат отклонения	Абсолютная величина
2007	1	54	1	54,50	-0,50	0,25	0,50
2008	2	57	1,06	56,54	0,46	0,22	0,46
2009	3	59	1,04	58,57	0,43	0,18	0,43
2010	4	60	1,02	60,61	-0,61	0,37	0,61
2011	5	63	1,05	62,64	0,36	0,13	0,36
2012	6	64	1,02	64,68	-0,68	0,46	0,68
2013	7	68	1,06	66,71	1,29	1,65	1,29
2014	8	68	1,00	68,75	-0,75	0,56	0,75
						3,82	5,07

С помощью сумм, представленных в последней строке табл. 4, находим:

Таким образом, составляет приблизительно 1,12 %, а – приблизительно 1,03 % от среднего значения временно́го ряда Yt . Определим средние темпы роста потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) путем вычисления средней геометрической величины темпов роста (табл. 3):

Уравнение тренда позволяет прогнозировать объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Кемеровской области на будущие периоды. Рассчитаем предполагаемый объем потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения 9, 10 и 11-го (2014, 2015 и 2016 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F₉ = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 9 = 70,7856 кг.

F₁₀ = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 10 = 72,8213 кг.

F₁₁ = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 11 = 74,857 кг.

Проверку качества модели прогнозирования можно осуществить двумя способами:

- сравнить полученные прогнозы с действительными показателями будущих периодов, для чего придется подождать несколько лет;

- воспользоваться методом расщепления данных.

Метод расщепления данных рассмотрим на примере анализа модели прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия. Например, по прошествии 8-летнего периода мы исходим из того, что располагаем историческими данными пятилетнего периода (исторические данные последних трех лет будут использованы для проверки).

Рассчитаем коэффициенты тренда В₀ и В₁. Для этого построим соответствующую таблицу (таблица 3.4) для расчета сумм, входящих в выражении для В₀ и В₁.

Таблица 3.4 – Расчет сумм, входящих в выражении для В₀ и В₁

Годы			Мясо и мясопродукты
			Объем потребления на душу населения, Yt	t* Yt		t2
2007	1	54		54	1
2008	2	57		114	4
2009	3	59		177	9
2010	4	60		240	16
2011	5	63		315	25
	15	293		900	55

Из данных, приведенных в таблице 5, находим коэффициенты В₀ и В₁

Таким образом, уравнение тренда, построенное по суммам 5-летнего периода, будет выглядеть следующим образом:

F_t=5 = 52,3 + 2,1*t

Для сравнения приведем уравнение, построенное ранее по данным 8-летнего периода:

F_t = 52,4643 + 2,0357*t

С помощью полученного уравнения для F_t=5 сделаем прогноз на оставшиеся три года и вычислим отклонение от реального объема потребления в эти годы (таблица 3.5).

Таблица 3.5 - Составление прогноза на будущий период

Годы		Мясо и мясопродукты в пересчете на мясо
		Реальном объеме потребления (Yt) на душу населения	Объем потребления (F) предсказанный с помощью тренда в год, кг	Отклонение (Yt Ft), кг
2012	6	64	64,9	-0,9
2013	7	68	67	1
2014	8	68	69,1	-1,1

Несмотря на то, что величины прогнозов на 2012-й, 2013-й и 2014-й годы отличаются от исторических данных, которые были получены с помощью модели тренда, основанной на данных 5-летнего периода, они близки к реальным показателям.

Следовательно, уравнение тренда можно использовать для прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Республики Бурятия на будущие периоды (таблица 3.6).

Таблица 3.6 - Составление прогноза на будущий период

Годы		Мясо и мясопродукты в пересчете на мясо
		Объем потребления (F) предсказанный с помощью тренда в год, кг
2015	9	70,8
2016	10	72,8
2017	11	74,8

Теперь, спрогнозировав численность населения можно будет рассчитать потенциальный объем потребления мяса (таблица 3.7).

3.7 - Численность населения Республики Бурятия

Годы		Численность населения
2007	1	959985
2008	2	959892
2009	3	960742
2010	4	972021
2011	5	971538
2012	6	971391
2013	7	971810
2014	8	973860

Вычислим сначала все суммы, (табл. 3.8).

Таблица 3.8 – Расчет сумм, входящих в выражения для В₀ и В₁

Годы, t		Численность населения
		Yt	t* Yt	t2
2007	1	959985	959985	1
2008	2	959892	1919784	4
2009	3	960742	2882226	9
2010	4	972021	3888084	16
2011	5	971538	4857690	25
2012	6	971391	5828346	36
2013	7	971810	6802670	49
2014	8	973860	7790880	64
	36	7741239	34929665	204

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 2, вычислим коэффициенты В₀ и В₁.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

F_t = 957573,83 + 2240,23*t

Пользуясь этим уравнением, проведем линию тренда на том же графике, который иллюстрирует исторические данные о росте численности населения в Республике Бурятия в год, чел. (рис. 3.2).

Рисунок 3.2 – Динамика численности населения в Республике Бурятия в год, чел.

Рассчитаем предполагаемую численность населения 9, 10 и 11-го (2015, 2016 и 2017 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F₉ = 957573,83 + 2240,23* 9 = 977736 чел.

F₁₀ = 957573,83 + 2240,23*10 = 979976,13 чел.

F₁₁ = 957573,83 + 2240,23*11 = 982216,36 чел.

На основе данных прогноза потребления и численности населения Бурятии можно определить перспективный объем потребления мяса и молока на данные года:

Объем потребления мяса и мясопродуктов:

2015 год: 977736*70,8 = 69223708,8 кг. = 69,2 тыс. тонн

2016 год: 979976,13*72,8 = 71342262,26 кг = 71,3тыс.тонн

2017 год: 982216,36*74,8 = 73469783,73 кг. = 73,5 тыс.тонн

Далее рассчитаем потенциальный объем производства.

Так как вследствие российского эмбарго на ввоз некоторых продовольственных товаров динамический ряд объемов производства претерпел значительные изменения, используем метод экспоненциального сглаживания. Его преимуществом является то, что он дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиям⁴².

Для среднесрочного прогноза используем метод Хольта-Винтера. Он способен обнаруживать микротренды в моменты времени, непосредственно предшествующие прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее.

Прогнозирование проведем с помощью программы Excel. Исходные данные для прогноза представлены в таблице 3.9.

Таблица 3.9. – Объемы производства основных продуктов питания

Годы			Объем производства в год, тыс.тонн
			Мясо и мясо-продукты (в пересчете на мясо)		Молоко и молочные продукты (в пересчете на молоко)	Картофель		Овощи и бахчевые
2009	1	28,2		238,6		167,8	46,8
2010	2	28		229,5		164,7	46,8
2011	3	28,7		227,3		167,7	52,8
2012	4	30,2		227,9		174,4	56,3
2013	5	33,7		223,2		160,3	56,6
2014	6	69,6		214,0		145,9	53,5

При использовании метода необходимо последовательно вычислять сглаженные значения ряда (Е) и значение тренда (Т), накопленное в любой точке тренда, а U и V – константы сглаживания, относящиеся к оценкам уровня и тренда соответственно⁴³. Для расчета воспользуемся формулами:

E_i = U * (E_i-1 +T_i-1) + (1 – U) * Y_i

T_i = V * T_i-1 + (1 – V) * (E_i – E_i-1)

Полученные данные внесем в таблицу 3.10.

Таблица 3.10 – Расчет прогноза производства

Годы	Производство, Yt	U	V
1	28,2	—	—
2	28	28,20	-0,20
3	28,7	28,63	-0,18
4	30,2	30,03	-0,16
5	33,7	33,32	-0,15
6	69,6	65,96	-0,13

Таким образом, прогнозные значения объема производства составили (таблица3.11):

Таблица 3.11 – Прогноз объема производства мяса и мясопродуктов

В тыс.тонн

Год	Объем производства
2015	65,83
2016	65,56
2017	65,69

Приведенные данные свидетельствуют о том, что в прогнозных периодах объемы потребления и производства будут увеличиваться, однако темпы нарастания потребления будут опережать темпы нарастания производства (рис).

Рисунок 3.3 – Прогноз производства и потребления мяса и мясопродуктов в Республике Бурятия

Прогнозные значения по остальным продуктом питания представлены в таблице 3.12.

Таблица 3.12 – Прогнозирование величины объема потребления и производства основных продуктов питания на 2015-2017 гг.

Год	Молоко и молокопродукты	Картофель	Овощи и бахчевые	Яйца и яйцепродукты
Прогноз объемов производства по основным продуктам питания
2015	211,08	147,60	53,88	73,73
2016	203,62	145,06	54,01	75,96
2017	207,35	146,33	53,94	74,85
Прогноз объемов потребления по основным продуктам питания
2015	269,4	103,5	73,1	223,1
2016	274,8	105,3	75,6	230,5
2017	280,2	107,1	78,2	237,8

Приведенные в таблице данные показывают, что существует значительная разница между производством и потреблением, что ставит под угрозу продовольственную безопасность региона. Для того, чтобы устранить данную проблему необходимо увеличить долю собственного производства.

Приложение 1.

Таблица 2.3 Ввоз потребительских товаров в январе-сентябре 2012-2014 гг.

Товарный ресурс	Единица измерения	Ввоз			Изменение, %
		2012	2013	2014	2013 к 2012	2014 к 2013
Мясо и птица	тонн	3144,8	4583,6	3435,6	145,8	74,95
г. Москва		1313,8	2265,1	1882,8	172,4	83,12
Белгородская область		248	341,0	258,4	137,5	75,78
Пензенская область			16,5	15		90,91
Иркутская область		1507	1107,3	1208,2	73,5	109,11
Новосибирская область			100,0	5,0		5,00
Новгородская область		61	383,0	18,0	627,9	4,70
Изделия колбасные	тонн	1124,2	1103,4	960,7	98,1	87,07
г. Москва		173,4	142,1	128,4	81,9	90,36
Иркутская область		775,7	801,6	650,7	103,3	81,18
Красноярский край		11,7	13,9	22,8	118,8	164,03
Новосибирская область		163,4	145,8	151,8	89,2	104,12
Консервы мясные	тыс. усл. банок	698,4	235,4	60,3	33,7	25,62
Липецкая область		5,4	15,3	15,4	283,3	100,65
Московская область		691,0	88,0		12,7	0,00
Алтайский край			131,1	43,7		33,33
г. Москва		2,0	1,0	1,2	50,0	120,00
Масло сливочное	тонн	61,8	42,6	82,5	68,9	193,66
г. Москва			0,2
Иркутская область		16,3	36,9	58,4	226,4	158,27
Красноярский край		2	-
Алтайский край		10,1	5,4	0,1	53,5	1,85
Новосибирская область		33,4	0,1	0,2	0,3	200,00
Сыры и продукты сырные	тонн	351,3	475,6	515,2	135,4	108,33
Московская область		4,0	14,0	12	350,0	85,71
Калининградская область		9,8	13,2	10	134,7	75,76
Алтайский край		66	66,7	80,8	101,1	121,14
Иркутская область		2,4	57,9	58,4	2412,5	100,86
Омская область		269,1	323,8	354,0	120,3	109,33
Молоко жидкое	тонн	19992,0	23840,5	17163,5	119,3	71,99
Ленинградская область		212,0	227,0	174	107,1	76,65
Удмуртская Республика		250,7	360,9	52,3	144,0	14,49
Республика Татарстан		246,4
Красноярский край		18167,0	22346,0	15611,0	123,0	69,86
Иркутская область		1085,9	906,6	955,6	83,5	105,40
Новосибирская область		30,0		305,2

Источник: Рассчитано по сборнику «О ввозе и вывозе потребительских товаров в январе-сентябре 2012-2014 года». – ФСГС. - 2014г.

1Б.А.Шмелев. Последствия введенных санкций для экономического развития России // http://rescue.org.ru/publ_1_posledstviya-vvedennyx-sankcii-dlya-ekonomicheskogo-razvitiya-rossii.html

2Добрынин А.И.Экономическая теория: Учебник для вузов. 3-е изд./ Под ред. Добрынина А. И., Тарасевича Л. С. // С-ПБ: Питер. 2009. – с. 215

3Добрынин А.И.Экономическая теория: Учебник для вузов. 3-е изд./ Под ред. Добрынина А. И., Тарасевича Л. С. // С-ПБ: Питер. 2009. – с. 216

4 Булатов А.С. Экономика: учебник/Москва: Изд-во Юристъ, 2010 – с. 93

5Николаева Л., Черная И. Экономическая теория. Курс лекций. // Владивосток: ВГУЭС. 2010. - с. 65

6Никифорова О.П. Проблемы развития продовольственного региона в системе межрегионального и международного обмена. / Никифорова О.П., Антохонова И.В. // Вестник Бурятского государственного университета. – 2010 - №2 - с. 67

7Кострова Ю. Б. Анализ продовольственного рынка России: монография. — СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета управления и экономики, 2014. — с. 7

8Нуралиев С.У. Продовольственный рынок: проблемы становления и перспективы развития Год: 2013

9Тамов А.А. Продовольственный рынок региона как объект стратегического управления // Адыгея: Вестник Адыгейского государственного университета. №3, 2010,

10Дугина Е.Л. Региональный продовольственный рынок и его развитие в современных условиях: учебное пособие. // Улан-Удэ: Издательство ВСГУТУ. 2003. 58 с.

11Зинчук Г.М. Развитие инфраструктуры продовольственного рынка // Современные проблемы науки и образования. №3 2006 – с.101-103

12Нуралиев С.У. Продовольственный рынок: проблемы становления и перспективы развития. Учебное пособие Волгоград 2008

13Постановление Правительства РФ от 14 июля 2012 г. N 717 "О Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы" (с изменениями и дополнениями)

14Ильин С.С. Государственное экономическое регулирование аграрной сферы АПК России: история, теория и практика: монография. - М.: Социум, 2009. - 533 с.

15Нуралиев С.У. Проблемы и перспективы развития продовольственного рынка России в рамках ВТО. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2005, №.8, с.12-15.

16Андреева Л. Даешь рост в условиях санкций! - http://politrussia.com/ekonomika/rossiyskaya-ekonomika-v-usloviyakh-sanktsiy-404/

17Демин Я. Государственные меры поддержки сектора АПК – 2010 http://www.zanimaem.ru/kredit-dlja-biznesa/kredity-selskomu-hozjajstvu/gosudarstvennaia-podderzhka-apk.php

18Карпенко Г. Эффективность господдержки АПК через меры «зеленой корзины» / Г. Карпенко //АПК-экономика, управление. — 2011. — № 1.- С. 54–59.

19Постановление Правительства РФ от 14 июля 2012 г. N 717 "О Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы" (с изменениями и дополнениями)

20http://www.mcx.ru/news/news/show/34619.174.htm

21

22Постановление «Об утверждении Республиканской целевой программы «Развитие производства и товаропроводящей инфраструктуры системы социального питания и продовольственной помощи уязвимым слоям населения в Республике Бурятия на 2013 - 2017 годы» от 18 июня 2013 г. № 309» Режим доступа:http://www.pandia.ru/text/79/069/20496.php, свободный.

23http://egov-buryatia.ru/index.php?id=340

24http://egov-buryatia.ru/index.php?id=340&print=1&no_cache=1

25Комплексный доклад 01-01-01 за 2014 год «Социально-экономическое положение Республики Бурятия»

26http://www.esstu.ru/uportal/documents/dissertations/nikiforovaDis.pdf

27Аналитическая записка о состоянии продовольственного рынка Республики Бурятия за январь-декабрь 2011 года [Электронный ресурс] / Исп. Филлипова Н.В. // Министерство экономики Республики Бурятия. – Режим доступа:www.economy.govrb.ru

28Гармаева Э.Ц. Совершенствование организационно-экономического механизма регулирования продовольственного рынка региона: автореферат диссертации на соискание ученой степени. канд.экон.наук: 08.00.05. // Э.Ц. Гармаева. – У-У.: ГБОУ ВСГУТУ. - 2011. – с.10

29Постановлениеот 18 июня 2013 г. № 309 Об утверждении Республиканской целевой программы «Развитие производства и товаропроводящей инфраструктуры системы социального питания и продовольственной помощи уязвимым слоям населения в Республике Бурятия на 2013 - 2017 годы»

30Аналитическая записка «Потребление основных продуктов питания населением Республики Бурятия» 2012 г. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.economy.govrb.ru

31Гантимуров Н.И. Формирование и регулирование регионального продовольственного рынка // АПК: экономика, управлении. - 2007. - №4. - С.47-49.

32

33http://monitoringntr.ru/activities/detail.php?ID=62Источник: региональное отделение ОНФ в Республике Бурятия.

34Материалы выступления Председателя Комитета внешних связей Министерства экономики Республики Бурятия Новиковой Е.А. на круглом столе во время проведения выставки – ярмарки «Выбирай свое –покупай родное» 28 марта 2012 года

35Атаманова А.В. Индикаторы самообеспеченности Брянской области молочной продукцией. [Электронный ресурс]. // Режим доступа:http://institutiones.com/agroindustrial/2336-indikatory-samoobespechennosti-bryanskoj-oblasti-molochnoj-produkciej.html, свободный.

36Указ Президента РФ от 30.01.2010 N 120 "ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ДОКТРИНЫ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"

37Указ Президента РФ от 30 января 2010 г. №120 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации». [Электронный ресурс]. – Российская газета. Федеральный выпуск. – 2010. - № 5100. – Режим доступа: http;//www.rg.ru/2010/02/03/prod-dok.html.

38Брезе О.Э. Прогнозирование продовольственного спроса региона на методах математической статистики / Брезе О.Э., Салий В.В. // Техника и технология пищевых производств. - 2014.-№ 3. -С. 145.

39Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика: учебник / Е.П. Голубков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство «Финпресс», 2013. – 496 с.

40Голубков Е.П. Основы маркетинга: учебник / Е.П. Голубков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство «Финпресс», 2008. – 704 с.

41Токарев Б.Е. Маркетинговые исследования: учебник / Б.Е. Токарев. – М.: Экономист, 2005. – 624 с.

42Машунин Ю.К. Разработка управленческого решения. Учебное пособие // Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2001 - 18 с.

43Степанов В.Г. Эконометрика: учебный курс. // М.: Издательство МИЭМП. 2010 электронная версия курса: http://www.e-college.ru/xbooks/xbook019/book/index/index.html?go=part-010*page.htm

77