Applying multivariate statistical methods for analysis of the status and trends of the Russian meat market
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-8-67-75
Abstract
The article presents results of a comparative analysis of trends of the global and domestic meat markets: worldwide trend were identified as well as specific features of the Russian market. Using multivariate statistical methods a comprehensive analysis of the place Russia has in the global meat market was conducted, regional characteristics of meat production and consumption in the country are also identified. According to results of multivariate classification of major meat producing countries, the Russian Federation has entered into a cluster with a low competitive position in the global market. The results of this study may contribute to the development of regionally-oriented policies to support domestic producers of meat.
Keywords
рынок мяса,
мясо и мясопродукты,
типологизация регионов,
агропромышленный комплекс,
многомерные статистические методы,
кластерный анализ,
факторный анализ,
meat market,
meat and meat products,
types of regions,
agro-industrial complex,
multivariate statistical methods,
cluster analysis,
factor analysis
About the Authors
T. . Dubrova
Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI)
Russian Federation
Russian Federation
A. . Puzakov
Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI)
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Андрейченко О. Мясной рынок Северо-Западного федерального округа // Мясная сфера. 2013. № 5.
2. Белая В., Михайленко М. Рынок мяса и мясных продуктов в России: состояние и тенденции развития // Мясная сфера. 2010. Спецвыпуск IFFA-2010.
3. Всемирный банк. Статистическая база данных. URL: http://data.worldbank.org/ (дата обращения: 10.02.2014).
4. Голованова С.В. Анализ изменения позиции России на мировых рынках ключевых товаров после начала рыночных реформ // Управление экономическими системами. 2011. № 12 (36). URL: http://uecs.ru/uecs-36-122011/item/845-2011-12-13-08-04-26 (дата обращения: 08.02.2014).
5. Дуброва Т.А., Есенин М.А., Осипова Н.П. Факторный анализ с использованием SPSS / Учеб. пособие. -М.: МЭСИ, 2009.
6. Ким Дж.О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ., под ред. И.С. Енюкова - М.: Финансы и статистика, 1989.
7. Лихачева А.Б. Проблема пресной воды как структурный фактор мировой экономики // Экономический журнал ВШЭ. 2013. № 3.
8. Международный торговый центр (ITC). Статистическая база данных. URL: http://www.intracen.org/itc/market-info-tools/trade-statistics/ (дата обращения: 10.02.2014).
9. Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН. Статистическая база данных FAOSTAT. URL: http://faostat.fao.org/ (дата обращения: 10.02.2014).
10. Пузаков А.В. Методические подходы к оценке продовольственной безопасности России на примере производства мяса и мясопродуктов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2012. № 6.
11. Стратегия развития пищевой и перерабатываю -щей промышленности Российской Федерации на период до 2020 года. Утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 17 апреля 2012 г. № 559-р.
12. Федеральная целевая программа «Устойчивое развитие сельских территорий на 2014-2017 годы и на период до 2020 года». URL: http://government.ru/docs/3313 (дата обращения: 08.02.2014).
13. Центральная база статистических данных Росстата. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 10.02.2014).
14. Balassa B. Trade liberalisation and Revealed Comparative Advantage // Manchester School. 1965. Vol. 33. № 2.
15. FAPRI-ISU 2011 World Agricultural Outlook Database. URL: http://www.fapri.iastate.edu/tools/outlook.aspx (дата обращения: 08.02.2014).
16. OECD-FAO Agricultural Outlook 2013-2022. URL: http://www.oecd.org/site/oecd-faoagriculturaloutlook/ (дата обращения: 08.02.2014).
17. The State of Food and Agriculture 2009. Livestock in the Balance. Rome, 2009.
18. Worldometers: Real Time World Statistics. URL: http://www.worldometers.info/world-population/ (дата обращения: 08.02.2014).
Review
For citations:
Dubrova T., Puzakov A. Applying multivariate statistical methods for analysis of the status and trends of the Russian meat market. Voprosy statistiki. 2014;(8):67-75. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-8-67-75
Views:
409
Email this article 