Карелина Мария Юрьевна, д-р техн. наук, д-р пед. наук, проректор
109542, Рязанский пр-т, 99, г. Москва
Mariya Yu. Karelina, Dr. Sci. (Engr.), Dr. Sci. (Ped.), Vice Rector
99, Ryazansky prospekt, Moscow 109542
Чекусов Максим Сергеевич, канд. техн. наук, директор
644012, Королева пр-т, 26, г. Омск
Maksim S. Chekusov, Cand. Sci. (Engr.), Director
26, Korolyova prospekt, Omsk 644012
Сердечный Денис Владимирович, канд. техн. наук, ст. науч. сотр. Отдела научной деятельности Управления координации научных исследований
109542, Рязанский пр-т, 99, г. Москва
Denis V. Serdechnyi, Cand. Sci. (Engr.), Senior Researcher at the Scientific Activity Department of the Coordination of Scientific Research Office
99, Ryazansky prospekt, Moscow 109542
Филатов Владимир Викторович, канд. техн. наук, вед. науч. сотр. Лаборатории реверсивного инжиниринга
109542, Рязанский пр-т, 99, г. Москва
Vladimir V. Filatov, Cand. Sci. (Engr.), Senior Researcher at the Reverse Engineering Laboratory
99, Ryazansky prospekt, Moscow 109542
Кутков Владимир Дмитриевич, специалист Центра управления инжиниринговыми проектами
109542, Рязанский пр-т, 99, г. Москва
Vladimir D. Kutkov, Specialist at the Engineering Project Management Centre
99, Ryazansky prospekt, Moscow 109542
Акиньшин Никита Сергеевич, специалист Центра управления инжиниринговыми проектами
109542, Рязанский пр-т, 99, г. Москва
Nikita S. Akinshin, Specialist at the Engineering Project Management Centre
99, Ryazansky prospekt, Moscow 109542
В структуре себестоимости аграрного производства затраты на горюче-смазочные материалы (далее – ГСМ) занимают значительную долю и подвержены высокой ценовой волатильности, что создает существенные экономические риски. Целями исследования являются разработка и апробация эконометрического метода для оценки и оптимизации затрат на ГСМ путем стохастического моделирования стоимости эксплуатации разнородной сельскохозяйственной техники. Исследование основано на анализе панельных данных производственных отчетов Омского аграрного научного центра за полный сельскохозяйственный сезон. С помощью статистических методов физические и производственные показатели (производительность, удельный расход топлива) интегрируются со смоделированной динамикой рыночных цен. Для каждой единицы техники рассчитываются математическое ожидание стоимости обработки гектара и ее стандартное отклонение как мера риска. В работе продемонстрировано, что различные марки техники обладают уникальными экономическими профилями. Разработанный синтетический инструмент – матрица «Риск – Стоимость» – позволил провести объективную классификацию всего парка техники, выявив как высокоэффективные и предсказуемые активы, так и проблемные, являющиеся основным источником финансовых рисков. Предложенная модель является эффективным инструментом для принятия дифференцированных управленческих решений, направленных на повышение экономической устойчивости и конкурентоспособности агропредприятий.
In the cost structure of agricultural production, fuel and lubricant costs (hereinafter referred to as FLC) account for a significant share and are subject to high price volatility, which creates substantial economic risks. The study aims to develop and test an econometric method for assessing and optimising FLC by stochastically modelling the operation costs of a heterogeneous agricultural machinery fleet. The research is based on the analysis of panel data from production reports of the Omsk Agrarian Scientific Centre for a full agricultural season. Using statistical methods, physical and operational indicators (productivity, specific fuel consumption) are integrated with simulated market price dynamics. For each machinery unit, the expected cost of cultivating one hectare and its standard deviation as a measure of risk are calculated. The paper demonstrates that different machinery models have unique economic profiles. The developed synthetic tool – the Risk – Cost matrix – allowed for an objective classification of the entire fleet, identifying highly efficient and predictable assets as well as problematic ones, which are the main source of financial risks. The proposed model is an effective tool for making differentiated managerial decisions aimed at improving the economic stability and competitiveness of agro-enterprises.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.