кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры, Международный институт экономики и лингвистики,
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the International Institute of Economics and Linguistics
доцент кафедры, Международный институт экономики и лингвистики,
Associate Professor
доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры педагогики
Doctor of Pedagogics, Professor of the Department of Pedagogics
студентка Международного института экономики и лингвистики
Student of the Department of International Institute of Economics and Linguistics
Статья посвящена проблемам формирования оптимальной инвестиционной политики в агропромышленном производстве на международном уровне. Поставленная задача решается с помощью модели «Доходность-риск», в основу которой положены базовые положения портфельного анализа: доходность, риск и отношение доходности к риску. Анализируются годовые данные за 2010 – 2017 гг. по урожайности зерновых культур в целом, кукурузы, пшеницы, ячменя и риса в разных странах, представленные на сайте knoema.com. В результате: 1). Для каждой культуры сформированы подгруппы стран-лидеров, обещающие наиболее привлекательные инвестиционные результаты. 2). Проведенный сравнительный количественный анализ по доходности, риску и соотношению доходности к риску позволил выявить как наиболее предпочтительные в инвестиционном плане зерновые культуры в зависимости от отношения инвестора к уровню допустимого риска, так и страны, в которых это выращивание будет наиболее прибыльным. 3). По результатам пространственной, видовой и глобальной оптимизации синтезированы эффективные системы принятия инвестиционных решений. Показано, что увеличение уровня риска на 3% увеличивает доходность только на 1%.
The article is devoted to the problems of creating at the international level the optimal investment policy in agricultural production. The problem is solved by means of the “Return-Risk” model, which is based on the basic principles of the portfolio analysis: return, risk and the return-risk ratio. The model is easy to implement and does not require special skills; for important estimates it is necessary and sufficient to use MSEXCEL Date Mining Add-in. This article analyses the historical data of 2010–2017 by productivity of grain crops in general: corn, wheat, barley and rice in different countries. The time span is 1 year. The source data are exported from knoema.com. The findings are as follows: 1) the leading countries with the most attractive potential investment results have been formed for each sample subgroup promise; 2) the benchmarking quantitative analysis on return, risk and the return-risk ratio revealed both the most investment-attractive crops depending on the investor’s attitude to the acceptable risk level, and the countries where the cultivation will be most profitable; 3) the results of the spatial, aspectual and global optimization afford synthesis of effective decision support investment systems. It is proved that the 3 % increase in risk leads to only 1 % return.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.