Статья посвящена исследованию метода двухкритериального оценивания линейных регрессий. Первый критерий соответствует методу наименьших модулей, второй – нестрогому методу наименьших квадратов. Для реализации метода требуется решать двухкритериальную задачу линейного программирования, решение которой подразумевает формирование множества Парето. Главной целью исследования было изучение того, как влияет нормирование исходных переменных на формирование множества Парето. Для этого было использовано две выборки: первая создана искусственно и содержит выброс, вторая сформирована на основе реальных экономических данных. В обоих случаях при нормировании переменных множество Парето оказалось представительнее, чем при работе с ненормированными показателями. На примере с выбросом проиллюстрирована робастность метода наименьших модулей и антиробастность метода наименьших квадратов. Показано, как на основе прогнозных значений объясняемой переменной можно выбирать оптимальную паретовскую вершину.
Статья посвящена моделированию и анализу динамики показателей животноводства в странах Евразийского экономического союза и Узбекистане на основе официальных статистических данных публикаций Евразийской экономической комиссии и материалов Национального комитета Республики Узбекистан по статистике. Цель работы заключается в выявлении общих и специфических тенденций в развитии отрасли, а также в формировании краткосрочных прогнозов по ключевым показателям животноводства. Методы исследования включали регрессионные модели (линейная, квадратичная, кубическая, экспоненциальная и гиперболическая), для оценки которых рассчитаны коэффициенты детерминации и аппроксимации. В результате по ряду стран построены модели временных рядов для прогнозирования значений на 2024 г. Работа содержит сравнительный анализ полученных моделей по странам и показателям, включая численность поголовья, продуктивность и объемы производства. Полученные результаты позволяют выявить как положительные, так и отрицательные динамики в развитии животноводства, что имеет прикладное значение для органов государственной власти, ответственных за реализацию агропродовольственной политики. Сделанные прогнозы могут быть полезны для обоснования мер поддержки отрасли и долгосрочного планирования. Статья ориентирована на специалистов в области аграрной экономики, прикладной статистики и государственного управления