Прогноз среднемесячных цен производителей на масличные культуры и масложировую продукцию в России на апрель 2025 – март 2026 г.

На рынках масличных культур и масложировой продукции большой интерес представляют данные о будущей конъюнктуре. Они имеют как научное, так и практическое значение, помогая хозяйствующим субъектам в бизнес-планировании. Однако в открытом доступе встречается мало исследований на данную тему. Как правило, они сводятся к анализу прошлых и текущих значений цен, тогда как прогнозы либо остаются в стороне, либо недоступны интернет-пользователям для бесплатного ознакомления. Цель исследования – построение прогноза среднемесячных цен производителей на масличные культуры и масложировую продукцию на внутреннем рынке в России на апрель 2025 – март 2026 г. Для прогнозирования использован эконометрический пакет TIBCO Statistica v13.5.0.17 c моделированием на базе ARIMA с учетом тренда и сезонных колебаний. Полученные прогнозные модели показывают достаточную степень надежности. Ошибка прогноза по итогам кросс-проверки значений для семян подсолнечника составляет 21,9%, семян рапса – 6,4%, бобов соевых – 7,1%, подсолнечного масла и его фракций нерафинированных – 11,6%, рапсового масла и его фракций нерафинированных – 11,4%. В 2025 г. ожидается умеренное ослабление мировых цен на масличные культуры и растительные масла. В России в условиях значительных объемов их производства, высокого уровня запасов прогнозируется низкий рост цен на них.

1. Зоркальцев В. И., Полковская М. Н. Моделирование сезонных колебаний цен на сельскохозяйственную продукцию // Актуальные вопросы аграрной науки. – 2018. – № 28. – С. 48–56.

2. Balaji V. D., Ramesh D., Srinivasa Rao V., Reddy G. R. Trend Analysis on Prices of Sunflower in Andhra Pradesh – A Time Series Approach // International Journal of Agricultural and Statistical Sciences. – 2024. – Vol. 20 (02). – P. 505–510.

3. Darekar A., Reddy A. A. Forecasting Oilseeds Prices in India: Case of Groundnut // Journal of Oilseeds Research. – 2017. – Vol. 34 (4). – P. 235–240.

4. Devi I. B., Ram P. R., Lavanya T., Vandana S. Forecasting of Prices of Sunfower and Groundnut in Andhra Pradesh an Application of ARIMA Model // The Andhra Agricultural Journal. – 2011. – Vol. 58 (3). – P. 368–370.

5. Devra S. J., Patel D. V., Shitap M. S., Raj S. R. Time Series Forecasting of Price for Oilseed Crops by Combining ARIMA and ANN // International Journal of Statistics and Applied Mathematics. – 2023. – Vol. 8 (4). – P. 40–54.

6. Jadhav V., Reddy C., Gaddi G. Application of ARIMA Model for Forecasting Agricultural Prices // Journal of Agricultural Science and Technology. – 2017. – Vol. 19 (5). – P. 981–992.

7. Khin A., Mohamed Z., Malarvizhi Ch., Thambiah S. Price Forecasting Methodology of the Malaysian Palm Oil Market // The International Journal of Applied Economics and Finance. – 2013. – Vol. 7 (1). – P. 23–36.