Modeling and Information System in Economics
ISSN 2708-9746
Моделювання структурних зв’язків в системі продовольчої безпеки України
Modelling of structural links in the food security system of Ukraine
DOI:
10.33111/mise.103.13
Анотація: В статті авторами запропоновано концептуальний підхід до вирішення однієї з ключових проблем в рамках гарантування продовольчої безпеки України, а саме визначення динамічних структурних зв’язків у міжгалузевій системі постачання сільськогосподарської сировини та продуктів харчування, застосовано математичний інструментарій на основі побудови векторної авторегресійної моделі для встановлення кількісних характеристик взаємовідносин між основними галузями — виробниками зернових і м’яса, розроблено сценарії, що дозволяють передбачити реакцію системи на вплив зовнішніх сторонніх чинників. Використано методи векторно-регресійного аналізу, що надає змогу визначити тривалість дестабілізації системи, спричинену дією негативних непередбачених факторів, а також вразливість (відгук) у часі для кожної ендогенної змінної, яка входить до складу векторної авто регресійної моделі. Врахування частки дисперсії кожної ендогенної змінної у фінальній помилці прогнозу забезпечує побудову науково обґрунтованих сценаріїв для періоду дестабілізації та визначення ризиків, пов’язаних із дотриманням певного рівня забезпеченості продовольством
Abstract: In the article authors suggested a conceptual approach to solving one of the key problems in the framework of guaranteeing food security of Ukraine, namely the definition of dynamic structural relationships in the intersectoral system of supply of agricultural raw materials and food products, applied mathematical tools based on the construction of a vector autoregression model to establish quantitative characteristics of interrelationships between the main industries — producers of grain and meat, developed scenarios that allow to predict the system’s reaction to the influence of external extraneous factors. The methods of vector regression analysis were used, which makes it possible to determine the duration of system destabilization caused by the action of negative unforeseen factors, as well as vulnerability (feedback) over time for each endogenous variable that is part of the vector autoregression model. Taking into account the share of variance of each endogenous variable in the final forecast error ensures the construction of scientifically based scenarios for the period of destabilization and the determination of risks associated with maintaining a certain level of food security
Ключові слова: продовольча безпека, векторна авторегресійна модель, інформаційний критерій, імпульсна функція відгуку, декомпозиція дисперсії, сценарний аналіз.
Key words: food security, vector autoregression model, information criterion, impulse response function, variance decomposition, scenario analysis.
УДК: 338.2
UDC: 338.2
To cite paper
In APA style
Piskunova, O., Savina, S., Vodzianova, N., & Kravchenko, V. (2023). Modelling of structural links in the food security system of Ukraine. Modeling and Information System in Economics, 103, 156-168. http://doi.org/10.33111/mise.103.13
In MON style
Піскунова О.В., Савіна С., Водзянова Н., Кравченко В.Л. Моделювання структурних зв’язків в системі продовольчої безпеки України. Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2023. № 103. С. 156-168. http://doi.org/10.33111/mise.103.13 (дата звернення: 11.04.2025).
With transliteration
Piskunova, O., Savina, S., Vodzianova, N., Kravchenko, V. (2023) Modeliuvannia strukturnykh zv’iazkiv v systemi prodovolchoi bezpeky Ukrainy [Modelling of structural links in the food security system of Ukraine]. Modeling and Information System in Economics, no. 103. pp. 156-168. http://doi.org/10.33111/mise.103.13 [in Ukrainian] (accessed 11 Apr 2025).
# 103 / 2023
Download Paper
107
Views
26
Downloads
0
Cited by
- Statystychnyi zbirnyk «Silske hospodarstvo Ukrainy» za 2021 r. Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy. Elektronnyi resurs URL: https://www.ukrstat.gov.ua/
- Chatfield C., Xing H. The analysis of time series: an introduction with R: Seventh edition. — Boca Raton, CRC Press, 2019. — 398 p.
- Lütkepohl H. New Introduction to Multiple Time Series Analysis. — Springer-Verlag, Berlin, 2005. — 765 p.
- Montgomery D., Jennings C., Kulahci M. Introduction to time series analysis and forecasting: Second edition. — New Jersey, Wiley, 2015. — 643 p.
- Tsay R. An introduction to analysis of financial data with R. — New Jersey, Wiley, 2013. — 390 p.