Анализ влияния внешнеэкономических факторов на продовольственную безопасность Российской Федерации
- Авторы: Бостанджян К.Р.1
-
Учреждения:
- Российский экономический университет им. Г.В. ПлехановаООО «Норд Рим»
- Выпуск: Том 13, № 5 (2023)
- Страницы: 1287-1300
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/2222-534X/article/view/146378
- DOI: https://doi.org/10.18334/epp.13.5.117583
- ID: 146378
Цитировать
Аннотация
В данной статье автором рассмотрено влияние различных глобальных экономических и демографических показателей, а также показателей внешней торговли Российской Федерации на продовольственную безопасность страны за период с 1994 по 2021 гг. Для проведения оценки степени влияния выбранных автором показателей применен факторный анализ с использованием программы IBM SPSS Statistics. С помощью метода главных компонент автор сократил размерность исследуемой совокупности данных, что позволило сгруппировать показатели в укрупненные группы факторов, а также проанализировать коэффициенты нагрузок переменных на каждый фактор и определить, какие показатели оказывают наибольшее влияние на продовольственную безопасность страны.
Ключевые слова
Об авторах
Кристина Робертовна Бостанджян
Российский экономический университет им. Г.В. ПлехановаООО «Норд Рим»
Email: bostandzhyan.chris@gmail.com
аспирант
Список литературы
- 1. Вартанова М.Л., Дробот Е.В. Исследование воздействия внутренних и внешних угроз на продовольственную безопасность России // Продовольственная политика и безопасность. – 2019. – № 2. – c. 67-83. – doi: 10.18334/ppib.6.2.41385.
- 2. Брынцев А.Н, Лапин А.В., Левина Е.В. Макроэкономический анализ тенденций развития продовольственной безопасности России // Продовольственная политика и безопасность. – 2021. – № 1. – c. 23-32. – doi: 10.18334/ppib.8.1.111921.
- 3. Иберла К. Факторный анализ. / Пер. с нем. - М.: Статистика, 1980. – 398 c.
- 4. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. - М.: Книга по Требованию, 2013. – 145 c.
- 5. Зангиева И.К., Ротмистров А.Н. Сравнительный анализ способов проведения факторного анализа на порядковых переменных/ // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2018. – № 3(145). – c. 29-46. – doi: 10.14515/monitoring.2018.3.02.
- 6. Сайт ЮНКТАД. [Электронный ресурс]. URL: https://unctadstat.unctad.org/EN/ (дата обращения: 11.01.2023).
- 7. Сайт Организации экономического сотрудничества и развития. [Электронный ресурс]. URL: https://data.oecd.org/ (дата обращения: 11.01.2023).
- 8. Сайт Мирового интегрированного торгового решения. [Электронный ресурс]. URL: https://wits.worldbank.org/CountryProfile/en/Country/WLD/Year/LTST/TradeFlow/EXPIMP/Partner/WLD/Product/All-Groups (дата обращения: 14.02.2023).
- 9. Сайт Центрального Банка РФ. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/ (дата обращения: 14.02.2023).
- 10. Сайт Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН. [Электронный ресурс]. URL: https://comtradeplus.un.org/TradeFlow?Frequency=AFlows=XCommodityCodes=1209Partners=0Reporters=allperiod=1994AggregateBy=noneBreakdownMode=plus (дата обращения: 14.02.2023).
- 11. Сайт Всемирного Банка. [Электронный ресурс]. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD (дата обращения: 15.02.2023).
- 12. Сайт Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fao.org/worldfoodsituation/foodpricesindex/en/ (дата обращения: 15.02.2023).
- 13. Сайт базы данных Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fao.org/faostat/en/ (дата обращения: 15.02.2023).
- 14. Сайт Программы развития ООН. [Электронный ресурс]. URL: https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI (дата обращения: 17.02.2023).
- 15. Сайт платформы Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/ (дата обращения: 17.02.2023).
- 16. Мастицкий С.Э. Анализ временных рядов с помощью R. Ranalytics.github.io. [Электронный ресурс]. URL: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r..
- 17. Наследов А.Д. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. / Учебное пособие. - Санкт-Петербург: Питер, 2013. – 416 c.