В статье представлено исследование применения математического моделирования для оптимизации производственных процессов в сельском хозяйстве. Основной целью исследования является анализ существующих экономико-математических моделей, направленных на повышение эффективности управления аграрными предприятиями. Авторы рассматривают такие модели, как Ridge, Lasso и ElasticNet, которые демонстрируют эффективность в прогнозировании сельскохозяйственной продукции, учитывая экономические, технологические и экологические факторы. Методы исследования включают корреляционный и регрессионный анализ, с использованием данных сельскохозяйственных организаций Краснодарского края за период 2010-2023 г. Для оценки влияния факторов применены многофакторные регрессионные модели, которые позволили выявить степень их воздействия на валовую продукцию сельского хозяйства. Основные результаты исследования показали, что увеличение инвестиций в основные фонды и внесение минеральных удобрений положительно влияют на рост сельскохозяйственной продукции. Модели позволяют прогнозировать валовую продукцию, строить пессимистичные и оптимистичные сценарии развития.
The article presents a study of the application of mathematical modeling to optimize production processes in agriculture. The main purpose of the study is to analyze existing economic and mathematical models aimed at improving the efficiency of management of agricultural enterprises. The authors consider models such as Ridge, Lasso and ElasticNet, which demonstrate efficiency in forecasting agricultural products, taking into account economic, technological and environmental factors. The research methods include correlation and regression analysis using data from agricultural organizations of the Krasnodar Territory for the period 2010-2023. To assess the impact of factors, multifactorial regression models were used, which made it possible to identify the degree of their impact on gross agricultural output. The main results of the study showed that an increase in investments in fixed assets and the introduction of mineral fertilizers have a positive effect on the growth of agricultural products. Models allow you to predict gross output, build pessimistic and optimistic development scenarios.