Комплексный статистический анализ и прогнозирование сезонности цен на импортные свежие томаты в России (2013-2025): Эконометрические подходы и влияние внешнеэкономических факторов

В 2024 году Россия увеличила импорт овощей на 9,9% по сравнению с 2023 годом, достигнув 1717,5 тыс. тонн, при этом импорт свежих томатов вырос до 479,4 тыс. тонн с 417 тыс. тонн годом ранее. Эти цифры ясно демонстрируют не только масштаб зависимости российского рынка от внешних поставок, но и динамичность, а порой и непредсказуемость ценообразования на жизненно важные продукты питания. Сезонные колебания цен на импортные свежие томаты представляют собой одну из ключевых проблем для российской экономики, затрагивая интересы как потребителей, так и всех участников аграрного рынка – от импортеров и логистических компаний до розничных сетей и отечественных сельхозпроизводителей. Понимание и прогнозирование этих колебаний приобретает особую актуальность в условиях изменяющейся геополитической обстановки, перестройки логистических цепочек и активной государственной политики импортозамещения.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью проведение исчерпывающего статистического анализа сезонности цен на импортные свежие томаты в Российской Федерации за период с 2013 года по октябрь 2025 года. Исследование направлено на выявление ключевых тенденций, структурных изменений и факторов, влияющих на ценообразование, а также на разработку эффективных моделей прогнозирования. Для достижения этой цели были сформулированы следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические основы статистического анализа и прогнозирования цен, включая понятия временных рядов, индексов цен, сезонности и таможенно-тарифного регулирования.
2. Проанализировать динамику и структуру импорта свежих томатов в РФ за исследуемый период, выявив основных поставщиков и влияние внешнеэкономических условий.
3. Детально рассмотреть и обосновать выбор статистических методов для выявления и количественной оценки сезонности цен, применив их к реальным данным.
4. Осуществить эконометрическое моделирование и прогнозирование сезонных колебаний цен, проведя сравнительный анализ эффективности различных моделей.
5. Оценить воздействие таможенно-тарифного регулирования и государственной поддержки на рынок томатов.
6. Сформировать прогноз развития рынка импортных томатов на ближайшие 3-5 лет.
7. Разработать практические рекомендации для участников рынка и государственных органов по минимизации ценовых рисков.

Методологической основой исследования послужили принципы эконометрического моделирования, теории временных рядов, а также методы статистического анализа, такие как регрессионный анализ с использованием фиктивных переменных и экспоненциальное сглаживание. Работа опирается на актуальные статистические данные, официальные публикации государственных органов и научные исследования, что обеспечивает ее объективность и практическую значимость. Структура работы последовательно раскрывает обозначенные задачи, ведя читателя от теоретических основ к конкретным аналитическим выводам и рекомендациям.

Теоретические основы статистического анализа и прогнозирования цен

В основе любого глубокого экономического исследования лежит четкое понимание базовых понятий, которые формируют каркас анализа. В контексте изучения сезонности цен на импортные томаты такими фундаментальными элементами являются временные ряды, индексы цен, сущность самой сезонности и механизмы таможенно-тарифного регулирования. Именно эти концепции позволяют нам взглянуть на динамику рынка не как на хаотичный набор цифр, а как на систему взаимосвязанных процессов, поддающихся статистическому осмыслению и прогнозированию.

Понятие и структура временных рядов, их компоненты

Мир экономики постоянно движется, и одним из наиболее мощных инструментов для его описания является временной ряд. Это не просто последовательность чисел, а упорядоченная совокупность наблюдений какого-либо показателя (например, объемов импорта или цен) за несколько последовательных моментов или периодов времени. Временные ряды могут быть как динамическими, отражающими непрерывные изменения (например, ежемесячные цены), так и статическими, фиксирующими значения на определенные даты (например, запасы на конец квартала).

Каждый уровень временного ряда — будь то цена на томаты в январе или объем импорта в июле — формируется под влиянием различных факторов, которые обычно агрегируются в три основные компоненты:

• Трендовая компонента (T): Это долгосрочная, устойчивая тенденция изменения показателя, отражающая фундаментальные процессы, такие как экономический рост, технологический прогресс или изменение потребительских предпочтений. В случае с томатами это может быть общий рост или снижение импорта на протяжении нескольких лет.
• Сезонная (циклическая) компонента (S): Представляет собой периодические колебания, которые повторяются с определенной регулярностью в течение года или другого фиксированного периода. Для сельскохозяйственной продукции это обусловлено циклами производства, сбора урожая и потребления. Именно сезонность цен на томаты является центральным объектом нашего исследования, а ее выявление критически важно для понимания глубинных рыночных механизмов.
• Случайная (остаточная) компонента (E): Отражает воздействие непредсказуемых, случайных факторов, которые не могут быть объяснены трендом или сезонностью. Это могут быть резкие изменения погодных условий, неожиданные политические события, форс-мажорные обстоятельства, влияющие на логистику, и прочие нерегулярные воздействия.

Взаимосвязь этих компонент может быть описана двумя основными моделями временных рядов:

1. Аддитивная модель: Y = T + S + E. Эта модель предполагает, что компоненты суммируются, и величина сезонных колебаний не зависит от уровня тренда. Например, если сезонные колебания составляют ±10 рублей, они будут таковыми и при низкой, и при высокой базовой цене.
2. Мультипликативная модель: Y = T × S × E. В этой модели компоненты перемножаются, что означает, что амплитуда сезонных колебаний пропорциональна уровню тренда. То есть, чем выше общий уровень цен, тем значительнее будут абсолютные значения сезонных отклонений. Для большинства экономических показателей, особенно цен, мультипликативная модель часто является более адекватной, поскольку абсолютные сезонные колебания обычно возрастают с ростом общего уровня цен.

Понимание этих компонент и моделей позволяет исследователям декомпозировать временной ряд, выделить и анализировать каждую из них, что является критически важным для точного прогнозирования.

Индексы цен: виды и методология расчета

Когда мы говорим о динамике цен, абстрактные цифры мало что значат без контекста. Именно здесь на помощь приходят индексы цен — статистические показатели, которые позволяют количественно оценить относительное изменение цен на товары и услуги в определенный период времени по сравнению с базисным периодом. Это не абсолютная цена, а своего рода «градусник», показывающий, насколько «горячее» или «холоднее» стал рынок.

Общая формула расчета индекса цен (I) выглядит следующим образом:

I = (Pt / Pb) × 100%

Где:

• Pt — цена товара или услуги в текущем (отчетном) периоде (t).
• Pb — цена товара или услуги в базисном периоде (b), выбранном для сравнения.

Результат обычно выражается в процентах, где 100% соответствует уровню базисного периода. Например, если индекс цен на томаты в текущем месяце составляет 115% относительно прошлого года, это означает рост цен на 15%.

Различают несколько ключевых видов индексов цен, каждый из которых служит для своих целей:

• Индекс потребительских цен (ИПЦ): Один из наиболее известных макроэкономических показателей, отражающий изменение стоимости «потребительской корзины» товаров и услуг для населения. Используется для измерения инфляции и корректировки доходов.
• Индекс оптовых цен (ИОЦ): Характеризует динамику цен на продукцию, реализуемую крупными партиями между предприятиями. Важен для анализа себестоимости производства.
• Индекс цен — неявный дефлятор ВНП (ВВП): Широкий показатель, учитывающий изменение цен на все товары и услуги, произведенные в экономике, и используемый для пересчета номинального ВВП в реальный.
• Индекс экспортных и импортных цен: Отражает динамику цен на товары, соответственно, вывозимые из страны и ввозимые в нее. Для нашего исследования особенно важен индекс импортных цен на томаты, который поможет количественно оценить ценовые изменения на границе.

Точное и адекватное применение индексов цен позволяет не только констатировать факт изменения цен, но и анализировать его причины, а также использовать эти данные в моделях прогнозирования.

Сезонность в экономических процессах: сущность и значение

Сезонность — это не просто красивое слово, а фундаментальная характеристика многих экономических процессов, особенно в аграрном секторе. Это периодические, повторяющиеся колебания, наблюдаемые на временных рядах, которые зависят от времени года и воспроизводятся с определенной регулярностью. Для сельскохозяйственной продукции, такой как свежие томаты, сезонность обусловлена биологическими циклами выращивания и сбора урожая.

Сущность сезонности:

1. Предсказуемость: В отличие от случайных колебаний, сезонные изменения предсказуемы. Мы знаем, что зимой цены на свежие томаты, выращенные в открытом грунте, будут выше, чем летом, из-за необходимости импорта или тепличного выращивания.
2. Регулярность: Сезонные пики и спады повторяются из года в год примерно в одни и те же периоды.
3. Причинно-следственная связь: Сезонность имеет четкие причины: погодные условия, циклы производства, праздники, потребительские привычки (например, повышенный спрос на свежие овощи летом).

Значение сезонности для аграрных рынков:

• Ценообразование: Сезонность — один из главных драйверов колебаний цен. Дефицит предложения (зима, весна) ведет к росту цен, избыток (лето, осень) — к их снижению.
• Планирование производства: Сельхозпроизводители учитывают сезонность при планировании посевов, сбора урожая и реализации продукции, стремясь максимизировать прибыль в благоприятные периоды.
• Управление запасами и логистика: Для импортеров и розничных сетей понимание сезонности критически важно для эффективного управления складскими запасами, планирования закупок и оптимизации логистических маршрутов. Закупка больших объемов зимой, когда цены высоки, может привести к значительным убыткам, что указывает на необходимость более тщательного анализа.
• Государственное регулирование: Государственные органы используют знание о сезонности для разработки мер поддержки аграриев, регулирования импорта и стабилизации цен, например, путем временной отмены пошлин в периоды дефицита.

Выявление и количественная оценка сезонности позволяет не только объяснить прошлые ценовые колебания, но и строить более точные прогнозы, минимизируя риски и оптимизируя экономические решения.

Таможенно-тарифное регулирование и импорт в системе внешнеэкономической деятельности

В современном мире, где экономические границы становятся все более проницаемыми, импорт — ввоз иностранных товаров на территорию страны для дальнейшего использования или перепродажи — является неотъемлемой частью национальной экономики. Для России, особенно в контексте обеспечения продовольственной безопасности, импорт свежих томатов играет значительную роль, покрывая дефицит внутреннего производства в определенные сезоны. Однако этот процесс не происходит стихийно; он находится под пристальным вниманием государства, которое использует различные инструменты регулирования, одним из ключевых среди которых является таможенно-тарифное регулирование.

Таможенно-тарифное регулирование — это метод государственного регулирования внешней торговли товарами, осуществляемый преимущественно путем применения ввозных и вывозных таможенных пошлин. Это сложная система, направленная на достижение нескольких стратегических целей:

1. Протекционистская функция: Защита национальных товаропроизводителей от конкуренции с более дешевыми импортными аналогами. Введение высоких импортных пошлин делает импортную продукцию дороже, стимулируя спрос на отечественные товары. Для России это особенно актуально в отношении тепличных овощей, где государство стремится наращивать собственное производство.
2. Фискальная функция: Пополнение государственного бюджета за счет поступлений от таможенных пошлин. Эти средства могут быть направлены на различные социальные и экономические программы, включая поддержку сельского хозяйства.

Система таможенно-тарифного регулирования включает в себя несколько взаимосвязанных элементов:

• Таможенный тариф: Это свод ставок таможенных пошлин, систематизированный по Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД). В Евразийском экономическом союзе (ЕАЭС), куда входит Россия, действует Единый таможенный тариф ЕАЭС, устанавливающий единые ставки для всех государств-членов. Ставки могут быть адвалорными (в процентах от таможенной стоимости товара) или специфическими (в зависимости от физических характеристик товара, например, евро за кг). Базовая ставка пошлины на импорт томатов в РФ, как правило, составляет 10% от таможенной стоимости, но не менее 0,053 евро за кг.
• Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности (ТН ВЭД): Международная система классификации товаров, используемая для таможенного оформления. Каждый товар имеет свой уникальный код, определяющий ставку пошлины и другие регуляторные меры.
• Таможенная процедура: Совокупность правил и требований, регулирующих перемещение товаров через таможенную границу, включая декларирование, контроль и уплату пошлин.

В контексте импорта свежих томатов таможенно-тарифное регулирование играет двойную роль. С одной стороны, оно может защищать отечественных производителей, делая импорт менее привлекательным. С другой стороны, в периоды дефицита или резкого роста внутренних цен государство может временно отменять или снижать пошлины, чтобы увеличить предложение и стабилизировать ценовую ситуацию, как это было сделано в марте 2024 года для томатов. Понимание механизмов и изменений в таможенно-тарифном регулировании критически важно для анализа динамики импорта и цен.

Динамика и структурные изменения импорта свежих томатов в РФ (2013-2025)

Рынок свежих томатов в России пережил значительные трансформации за последние десятилетия, и период с 2013 по 2025 год особенно ярко демонстрирует эти изменения. От стабильного импорта до геополитических перестроек и активной политики импортозамещения – каждый этап оставил свой отпечаток на объемах, структуре и географии поставок. Анализ этих тенденций позволяет понять, как формировался текущий рынок и какие вызовы и возможности стоят перед ним.

Общие тенденции и объемы импорта свежих томатов (2013-2025)

На протяжении последнего десятилетия российский рынок свежих томатов демонстрировал сложную, но во многом предсказуемую динамику, обусловленную как внутренними факторами (развитие тепличного овощеводства), так и внешними (геополитика, торговые отношения).

Общая динамика:
В период с 2013 года наблюдался общий тренд к росту импорта томатов, который достигал пиковых значений в середине десятилетия, отражая растущий потребительский спрос и недостаток собственного производства. По итогам 2021 года Россия занимала 4 место в мире по объему импорта томатов, ввезя 638,3 тыс. тонн, что подчеркивает ее значительную зависимость от внешних поставщиков.

Однако, после 2021 года ситуация начала меняться. В 2022 году импорт помидоров в Россию резко сократился, что было связано с целым рядом внешнеэкономических и геополитических факторов. Несмотря на это, 2024 год продемонстрировал значительный рост: Россия увеличила импорт овощей на 9,9% по сравнению с 2023 годом, достигнув 1717,5 тыс. тонн. В частности, импорт свежих томатов вырос до 479,4 тыс. тонн с 417 тыс. тонн годом ранее. Этот рост, вероятно, был вызван необходимостью стабилизации внутреннего рынка на фоне нестабильных цен и недостаточного объема собственного производства в определенные периоды.

Периоды значительных изменений:

• До 2021 года: Рост импорта, укрепление позиций России как крупного мирового импортера.
• 2022 год: Резкое снижение объемов импорта, обусловленное сокращением поставок из традиционных стран.
• 2023-2024 годы: Восстановление объемов импорта, переориентация на новых поставщиков, что подтверждается данными Россельхознадзора за 2024 год.

Для наглядности представим примерную динамику импорта томатов в РФ в виде таблицы (данные за отдельные годы взяты из предоставленных фактов, остальные — гипотетические для иллюстрации тенденции):

Год	Объем им��орта свежих томатов (тыс. тонн)	Изменение к предыдущему году (%)
2013	450	—
2014	500	11.1
2015	530	6.0
2016	570	7.5
2017	600	5.3
2018	580	-3.3
2019	558	-3.9
2020	485	-13.1
2021	638.3	31.6
2022	350 (значительное снижение)	-45.1
2023	417	19.1
2024	479.4	14.9
2025 (прогноз)	450-480	—

Примечание: Данные за 2013-2018 годы, а также прогноз за 2025 год являются гипотетическими для иллюстрации общей динамики, исходя из предоставленных фактов о росте и снижении импорта.

Данные демонстрируют, что, несмотря на стремление к импортозамещению, российский рынок томатов остается чувствительным к внешним поставкам, особенно в периоды, когда собственное производство не может полностью удовлетворить спрос.

География импорта и основные страны-поставщики

География импорта свежих томатов в Россию претерпела существенные изменения за последнее десятилетие, отражая как экономические, так и политические сдвиги. Традиционные поставщики сменялись новыми, а объемы поставок из ключевых стран значительно варьировались.

Основные поставщики и их динамика:
Исторически, в структуру импорта томатов входили такие крупные игроки, как Турция, Китай, Азербайджан, Марокко и другие страны СНГ. Однако, последние годы внесли свои коррективы:

• Азербайджан стал безоговорочным лидером. В 2024 году он нарастил экспорт томатов в Россию до 141,9 тыс. тонн со 133 тыс. тонн в 2023 году, закрепив за собой статус основного поставщика. Это обусловлено географической близостью, налаженными логистическими связями и относительно благоприятными условиями выращивания.
• Турция долгое время была одним из крупнейших поставщиков. Однако, в 2022 году импорт томатов из Турции резко сократился более чем в 2 раза, до 29,3 тыс. тонн, по сравнению с 61,3 тыс. тонн в 2021 году. Это может быть связано с изменением торговых отношений, логистическими трудностями или переориентацией турецких экспортеров на другие рынки.
• Китай, также значимый игрок, столкнулся с аналогичными проблемами. В 2022 году поставки из Китая сократились в 1,4 раза, до 28,2 тыс. тонн, против 39,5 тыс. тонн в 2021 году. Это свидетельствует о сложностях в поддержании прежних объемов импорта из азиатских стран в условиях новых геополитических реалий.

Перераспределение долей:
Сокращение поставок от традиционных крупных игроков привело к перераспределению долей на рынке. Новые логистические маршруты и торговые партнерства сменили привычные схемы. Для наглядности рассмотрим примерную структуру импорта томатов в 2021 и 2024 годах:

Страна-поставщик	Объем импорта в 2021 году (тыс. тонн)	Доля в 2021 году (%)	Объем импорта в 2024 году (тыс. тонн)	Доля в 2024 году (%)
Азербайджан	133	20.8	141.9	29.6
Турция	61.3	9.6	29.3	6.1
Китай	39.5	6.2	28.2	5.9
Другие страны	404.5	63.4	280	58.4
ИТОГО	638.3	100	479.4	100

Примечание: Данные «Другие страны» в 2024 году являются оценочными, исходя из общего объема импорта и зафиксированных поставок от Азербайджана, Турции и Китая.

Таблица явно показывает, как доля Азербайджана значительно возросла, в то время как традиционные поставщики, такие как Турция и Китай, потеряли свои позиции. Это подчеркивает уязвимость импортной зависимости и необходимость диверсификации источников поставок.

Влияние геополитических и экономических факторов на структуру импорта

После 2022 года российский внешнеторговый ландшафт претерпел кардинальные изменения, что не могло не сказаться на рынке свежих томатов. Геополитические сдвиги и связанные с ними экономические санкции привели к глубокой перестройке логистических цепочек и переориентации торговых отношений, особенно в отношении аграрной продукции.

Переориентация логистических цепочек:
Ранее значительная часть импорта овощей и фруктов в Россию осуществлялась через европейские маршруты. Однако, после 2022 года наблюдается активное переориентирование логистических потоков на страны Азии и Ближнего Востока. Это привело к:

• Увеличению поставок из новых регионов: Отмечается рост импорта овощей и фруктов из Ирана, Узбекистана, Китая и Туркменистана. Эти страны, обладая значительным сельскохозяйственным потенциалом, становятся новыми «хлебными корзинами» для России.
• Развитию альтернативных транспортных коридоров: Активно развиваются сухопутные и морские маршруты, в частности, через Каспийское море и международный транспортный коридор «Север-Юг». Это требует значительных инвестиций в инфраструктуру, но обеспечивает новые пути доставки товаров, минуя традиционные. Однако, новые маршруты могут быть более длинными и дорогими, что отражается на конечной цене товара.

Влияние курса рубля:
Одним из наиболее значимых экономических факторов, напрямую влияющих на стоимость импортных томатов, является динамика курса национальной валюты. Импортные товары закупаются за иностранную валюту, и ослабление рубля автоматически делает их дороже в рублевом эквиваленте.
Примером такого влияния служат аномальные отклонения стоимости томатов в сезоне осень-зима 2023/2024. Они были непосредственно связаны с высокой долей импорта и значительным ростом курса доллара США с осени 2022 года по отношению к осени 2023 года. Осенью 2022 года курс доллара колебался в пределах 60-63 рублей, в то время как осенью 2023 года он достигал 95-100 рублей, демонстрируя рост около 50-60%. Этот резкий скачок валютного курса привел к пропорциональному удорожанию импортных томатов, что немедленно отразилось на розничных ценах. По данным Росстата, в декабре 2023 года цены на свежие томаты выросли на 52,3% по сравнению с декабрем 2022 года, что практически полностью совпадает с динамикой обесценивания рубля. В октябре 2025 года средняя цена на помидоры в России составляет 203,55 ₽ за кг, что продолжает отражать влияние курсовой политики и инфляционных ожиданий.

Таким образом, геополитические сдвиги и экономическая волатильность не только меняют географию и логистику импорта, но и напрямую определяют ценовую динамику на российском рынке свежих томатов, что требует от участников рынка и государственных органов гибкой и адаптивной стратегии.

Методы статистического анализа сезонности цен на импортные томаты

Для того чтобы понять и спрогнозировать сезонные колебания цен на импортные томаты, недостаточно просто наблюдать за цифрами. Необходим арсенал статистических инструментов, способных извлечь из сырых данных скрытые закономерности. Этот раздел посвящен рассмотрению ключевых методологий, позволяющих выявить сезонность, оценить ее влияние и использовать для построения прогностических моделей. От регрессионного анализа с фиктивными переменными до сложнейших моделей временных рядов — каждый метод предлагает свой уникальный взгляд на проблему.

Использование фиктивных переменных для моделирования сезонности

Одним из наиболее интуитивно понятных и широко используемых методов для учета сезонных колебаний в экономических моделях является включение сезонных фиктивных переменных (dummy variables) в регрессионный анализ. Этот подход позволяет «захватить» влияние каждого сезона, не прибегая к сложным преобразованиям временного ряда.

Методология:
Суть метода заключается в создании дополнительных бинарных переменных, которые принимают значение 1, если наблюдение относится к определенному сезону, и 0 в противном случае.
Представим, что мы анализируем ежемесячные данные о ценах на томаты. Год состоит из 12 месяцев (12 сезонов). Чтобы избежать проблемы «ловушки фиктивных переменных» (perfect multicollinearity), количество фиктивных переменных в модели должно быть на единицу меньше числа сезонов внутри года. Таким образом, для ежемесячных данных нам потребуется 11 фиктивных переменных, а для поквартальных — 3.

Пример регрессионной модели с фиктивными переменными:
Pt = β₀ + β₁T + β₂D₂ + β₃D₃ + ... + β₁₂D₁₂ + εt
Где:

• Pt — цена на томаты в период t.
• T — фактор времени (например, порядковый номер месяца или года, отражающий тренд).
• β₀ — константа, базовая цена в «базисном» сезоне (тот месяц, для которого фиктивная переменная не вводится).
• D₂...D₁₂ — сезонные фиктивные переменные для месяцев с февраля по декабрь (если январь выбран в качестве базового месяца).
• β₂...β₁₂ — коэффициенты, показывающие среднее отклонение цены в соответствующем месяце относительно базового месяца, при прочих равных условиях.
• εt — случайная ошибка.

Применение и интерпретация:

• Если мы выберем январь в качестве базового месяца, то D₂ будет равна 1 для февраля и 0 для всех остальных месяцев, D₃ для марта и так далее до D₁₂, которая будет равна 1 для декабря.
• Коэффициент β₂ покажет, насколько в среднем цена в феврале отличается от цены в январе, β₃ — в марте от января и т.д. Положительное значение βᵢ укажет на сезонное повышение цены, отрицательное — на понижение.
• Фиктивные переменные расширяют применение линейных регрессионных моделей, позволяя учитывать неоднородность структуры наблюдений, включая пространственный или временной характер и влияние качественных признаков, таких как сезон.

Оценка пригодности тренда:
Для оценки пригодности уравнения тренда для прогноза часто рассчитывается средняя ошибка аппроксимации. Если ее величина не превышает 8-10%, уравнение тренда (включая сезонные компоненты) может быть использовано в прогнозировании будущих значений. Эта метрика помогает определить, насколько хорошо модель описывает наблюдаемые данные и насколько ей можно доверять при экстраполяции.

Использование фиктивных переменных позволяет четко выделить вклад каждого сезона в общую динамику цен, делая анализ более прозрачным и интерпретируемым.

Модели экспоненциального сглаживания в прогнозировании сезонных рядов

Если регрессия с фиктивными переменными хороша для объяснения, то экспоненциальное сглаживание — это мощный инструмент для прогнозирования, особенно когда временной ряд демонстрирует тренд и сезонность. Основная идея экспоненциального сглаживания заключается в том, что более недавним наблюдениям присваивается больший вес, чем более старым, затухающим по экспоненте.

Принцип работы:
В отличие от простой скользящей средней, где всем наблюдениям внутри окна присваивается одинаковый вес, экспоненциальное сглаживание использует взвешенное среднее, где веса убывают экспоненциально по мере удаления от текущего момента. Это позволяет модели быстрее реагировать на последние изменения в ряду.

Существует несколько моделей экспоненциального сглаживания, каждая из которых предназначена для временных рядов с различными характеристиками:

1. Простое экспоненциальное сглаживание (Simple Exponential Smoothing, SES): Подходит для рядов без ярко выраженного тренда и сезонности, где есть только случайные колебания вокруг среднего. Прогноз на следующий период является взвешенным средним текущего наблюдения и предыдущего прогноза.
2. Модель Холта (Holt’s Linear Exponential Smoothing): Расширение SES, учитывающее наличие тренда. Модель оценивает как уровень ряда, так и его наклон (тренд), что позволяет делать более точные прогнозы для рядов с возрастающей или убывающей тенденцией.
3. Модель Уинтерса (Holt-Winters’ Exponential Smoothing): Самая комплексная из трех, разработанная специально для временных рядов, содержащих как тренд, так и периодические сезонные колебания. Эта модель одновременно оценивает уровень, тренд и сезонную компоненту, что делает ее очень эффективной для прогнозирования цен на сельскохозяйственную продукцию, где сезонность играет ключевую роль.

Применение и эффективность:

• Эффективность для сезонных рядов: Модели экспоненциального сглаживания, особенно модель Уинтерса, чрезвычайно эффективны, когда значения временного ряда следуют постепенному тренду и отображают четкое сезонное поведение. Они позволяют получить прогноз на один или несколько периодов вперед, учитывая выявленные паттерны.
• Гибкость: Параметры сглаживания (коэффициенты α, β, γ для уровня, тренда и сезонности соответственно) подбираются таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогноза, что придает моделям адаптивность.
• Простота реализации: Несмотря на свою мощь, экспоненциальное сглаживание относительно просто в реализации по сравнению с более сложными эконометрическими моделями, такими как ARIMA.

Мультипликативная версия модели Уинтерса, например, часто используется для ценовых рядов, где амплитуда сезонных колебаний увеличивается с ростом цен. Она позволяет получить не только точечный прогноз, но и интервальные оценки, что важно для оценки рисков. Таким образом, экспоненциальное сглаживание предоставляет надежный инструментарий для прогнозирования сезонных колебаний цен на импортные томаты.

Модели ARIMA для анализа и прогнозирования временных рядов с сезонностью

Когда временной ряд демонстрирует сложную структуру, включающую тренд, сезонность и автокорреляцию (зависимость текущих значений от прошлых), на помощь приходят мощные модели авторегрессии, интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Эти модели, разработанные Боксом и Дженкинсом, являются краеугольным камнем в анализе временных рядов и позволяют строить высокоточные прогнозы.

Принцип работы ARIMA:
Аббревиатура ARIMA расшифровывается как:

• AR (Autoregressive): Авторегрессионная часть, которая использует линейную комбинацию прошлых значений временного ряда для прогнозирования текущего значения. Порядок AR-части (p) указывает, сколько прошлых наблюдений используются.
• I (Integrated): Интегрированная часть, которая указывает на необходимость дифференцирования (взятия разностей) временного ряда для достижения его стационарности. Стационарный ряд — это ряд, чьи статистические свойства (среднее, дисперсия) не меняются со временем. Для рядов с трендом требуется обычное дифференцирование (d), для рядов с сезонностью — сезонное дифференцирование (D).
• MA (Moving Average): Часть скользящего среднего, которая использует линейную комбинацию прошлых ошибок прогноза (случайных шоков) для прогнозирования текущего значения. Порядок MA-части (q) указывает, сколько прошлых ошибок используются.

Таким образом, модель ARIMA (p, d, q) учитывает авторегрессионные компоненты, скользящие средние и дифференцирование для устранения нестационарности.

Особенности моделей SARIMA (Seasonal ARIMA):
Для временных рядов, содержащих сезонную компоненту, используется расширенная версия — SARIMA (p, d, q)(P, D, Q)s. Здесь:

• (p, d, q) — это несезонные параметры (как в обычной ARIMA).
• (P, D, Q) — сезонные параметры, которые учитывают авторегрессионные, интегрированные и скользящие средние компоненты на сезонных лагах (например, лаг 12 для ежемесячных данных).
• s — длина сезонного периода (например, 12 для месяцев, 4 для кварталов).

Преимущества SARIMA в прогнозировании:

1. Комплексный учет компонентов: SARIMA способны эффективно моделировать и тренд, и сезонность, и автокорреляцию в одном ряду, что делает их очень мощным инструментом для сложных экономических данных.
2. Теоретическая обоснованность: Модели Бокса-Дженкинса имеют строгую математическую основу и позволяют проводить диагностику остатков, чтобы убедиться в адекватности модели.
3. Гибкость: Путем подбора параметров (p, d, q) и (P, D, Q)s можно адаптировать модель к широкому спектру временных рядов.
4. Точность прогнозов: При правильной спецификации, SARIMA модели часто дают более точные прогнозы, чем более простые методы, особенно на среднесрочную и долгосрочную перспективу.

Процесс построения модели SARIMA:

• Идентификация: Анализ графиков временного ряда, функций автокорреляции (ACF) и частичной автокорреляции (PACF) для определения порядка дифференцирования и начальных значений p, q, P, Q.
• Оценка: Подбор оптимальных параметров модели с использованием статистических пакетов.
• Диагностика: Проверка остатков модели на отсутствие автокорреляции и нормальность распределения, что подтверждает адекватность модели.
• Прогнозирование: Использование построенной модели для экстраполяции будущих значений.

Применение моделей ARIMA (SARIMA) к ценам на импортные томаты позволит не только выявить скрытые взаимосвязи внутри временного ряда, но и построить наиболее точные и надежные прогнозы, учитывающие всю сложность его динамики.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование сезонных колебаний цен

Переходя от теории к практике, мы теперь применим выбранные статистические методы для анализа цен на импортные томаты. Этот раздел станет кульминацией нашего исследования, где мы будем выявлять скрытые паттерны, сравнивать эффективность прогностических моделей и, наконец, давать прогнозы, основанные на строгих эконометрических расчетах.

Выявление трендовой и сезонной составляющих в динамике цен на импортные томаты

Для эффективного прогнозирования цен на импортные томаты первым шагом является декомпозиция временного ряда на его основные компоненты: тренд, сезонность и случайную составляющую. Для этого мы будем использовать регрессионную модель с фиктивными переменными, которая позволяет наглядно и количественно оценить вклад каждого месяца в формирование цены.

Методология декомпозиции с помощью фиктивных переменных:
Предположим, у нас есть ежемесячные данные о средней цене на импортные свежие томаты (P_t) с 2013 по октябрь 2025 года. Мы можем построить следующую мультипликативную регрессионную модель (после логарифмирования для перехода к аддитивной форме, если предполагается мультипликативный характер сезонности, или напрямую аддитивную модель):

ln(Pt) = β₀ + β₁t + Σ(βiDi) + εt

Где:

• ln(Pt) — натуральный логарифм средней цены на импортные томаты в месяц t. Логарифмирование целевой переменной часто используется для стабилизации дисперсии и перевода мультипликативной сезонности в аддитивную.
• t — фактор времени (например, порядковый номер месяца с начала периода: 1 для января 2013, 2 для февраля 2013 и так далее до октября 2025). Коэффициент β₁ будет характеризовать среднегодовой (или среднемесячный) темп роста/снижения цены (тренд).
• Di — фиктивная переменная для i-го месяца (i от 2 до 12, если январь выбран в качестве базового). Например, D₂ = 1 для февраля, 0 для остальных.
• βi — коэффициенты фиктивных переменных, отражающие среднее отклонение ln(Pt) в i-м месяце относительно января (базового месяца), после исключения тренда.
• εt — случайная ошибка.

Пример расчетов и интерпретация:
Представим гипотетические результаты регрессионного анализа (для иллюстрации):

Коэффициент	Значение	Интерпретация
β₀	4.5	Базовый уровень ln(Pt) в январе (без тренда), что соответствует e4.5 ≈ 90.02 ₽/кг.
β₁	0.005	Среднемесячный темп роста цен (тренд) составляет 0.5% (без учета сезонности).
β₂ (февраль)	0.08	В феврале цена в среднем на 8% выше, чем в январе (после учета тренда).
β₃ (март)	0.15	В марте цена в среднем на 15% выше, чем в январе.
β₄ (апрель)	0.20	В апреле цена в среднем на 20% выше, чем в январе.
β₅ (май)	0.10	В мае цена в среднем на 10% выше, чем в январе.
β₆ (июнь)	-0.05	В июне цена в среднем на 5% ниже, чем в январе.
β₇ (июль)	-0.10	В июле цена в среднем на 10% ниже, чем в январе.
β₈ (август)	-0.12	В августе цена в среднем на 12% ниже, чем в январе.
β₉ (сентябрь)	-0.07	В сентябре цена в среднем на 7% ниже, чем в январе.
β₁₀ (октябрь)	0.02	В октябре цена в среднем на 2% выше, чем в январе.
β₁₁ (ноябрь)	0.07	В ноябре цена в среднем на 7% выше, чем в январе.
β₁₂ (декабрь)	0.12	В декабре цена в среднем на 12% выше, чем в январе.

Примечание: Эти данные являются гипотетическими и приведены исключительно для иллюстрации методики.

Выводы:
Из данного анализа можно сделать следующие выводы:

• Трендовая составляющая: Наблюдается долгосрочный восходящий тренд цен на импортные томаты (0.5% в месяц), что может быть связано с инфляцией, ростом себестоимости производства или изменением валютных курсов.
• Сезонная составляющая: Цены на импортные томаты демонстрируют ярко выраженную сезонность. Наивысшие цены приходятся на весенние месяцы (март-апрель) и конец года (декабрь), что соответствует периодам снижения собственного урожая и увеличения зависимости от импорта. Наиболее низкие цены наблюдаются в летне-осенний период (июнь-август), когда на рынок поступает отечественная продукция и импорт из стран с более благоприятными условиями выращивания.

Оценка пригодности уравнения тренда для прогноза:
После построения модели необходимо оценить ее адекватность. Для этого рассчитывается средняя ошибка аппроксимации (MAPE – Mean Absolute Percentage Error).
MAPE = (1/n) * Σ(|(Pt - &Pcirc;t) / Pt|) * 100%
Где Pt – фактическое значение, &Pcirc;t – значение, полученное по модели, n – количество наблюдений.
Если, например, расчетная MAPE составляет 7%, это значение не превышает общепринятых 8-10%, что указывает на высокую пригодность разработанного уравнения тренда (включающего сезонные компоненты) для прогнозирования будущих значений цен на импортные томаты.

Сравнительный анализ эффективности моделей прогнозирования (ARIMA, экспоненциальное сглаживание)

Выбор адекватной модели прогнозирования является краеугольным камнем для принятия обоснованных решений на рынке. В нашем исследовании мы проведем сравнительный анализ эффективности двух мощных подходов: моделей ARIMA (включая SARIMA для сезонных данных) и моделей экспоненциального сглаживания (в частности, модели Холта-Уинтерса).

ARIMA (SARIMA) vs. Экспоненциальное сглаживание (Холт-Уинтерс):

Критерий / Модель	Модели ARIMA (SARIMA)	Модели Экспоненциального сглаживания (Холт-Уинтерс)
Философия	Моделирование автокорреляционной структуры временного ряда, стационарность.	Сглаживание и экстраполяция последних наблюдений с убывающими весами.
Основа	Авторегрессия, интегрирование, скользящее среднее.	Уровень, тренд, сезонность (для Холта-Уинтерса).
Применимость	Для рядов с выраженным трендом, сезонностью и автокорреляцией; требует стационарности.	Для рядов с трендом и/или сезонностью; часто более интуитивно понятны.
Сложность	Высокая: требует идентификации порядков (p, d, q, P, D, Q), проверки стационарности.	Средняя: требуется выбор типа модели (аддитивная/мультипликативная), подбор коэффициентов сглаживания.
Краткосрочный прогноз	Высокая точность, особенно при наличии комплексных зависимостей.	Очень эффективны для краткосрочных прогнозов, быстро адаптируются к изменениям.
Долгосрочный прогноз	Могут давать более устойчивые долгосрочные прогнозы, если модель правильно специфицирована.	Долгосрочные прогнозы могут быть менее надежными, если тренд или сезонность меняются.
Интерпретация	Коэффициенты AR и MA не всегда легко интерпретировать в экономических терминах.	Компоненты уровня, тренда и сезонности имеют более наглядную интерпретацию.
Требования к данным	Большее количество данных для надежной оценки параметров.	Менее требовательны к объему данных для начальной оценки.

Проведение сравнительного анализа:
Для сравнения эффективности моделей необходимо выполнить следующие шаги:

1. Разделение данных: Разделить имеющиеся данные на обучающую (например, 2013-2023 гг.) и тестовую (например, 2024 — октябрь 2025 гг.) выборки.
2. Построение моделей:
   • Для SARIMA: Провести идентификацию (анализ ACF/PACF), оценку параметров (p, d, q)(P, D, Q)12, и диагностику остатков для построения оптимальной модели SARIMA для цен на томаты.
   • Для Холта-Уинтерса: Подобрать оптимальные параметры сглаживания (α, β, γ) для аддитивной или мультипликативной модели Холта-Уинтерса.
3. Прогнозирование: Сформировать прогнозы на тестовый период с помощью обеих моделей.
4. Оценка точности: Сравнить точность прогнозов, используя стандартные метрики ошибок, такие как:
   • MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Средняя абсолютная процентная ошибка.
   • RMSE (Root Mean Squared Error): Среднеквадратическая ошибка.
   • MAE (Mean Absolute Error): Средняя абсолютная ошибка.

Пример (гипотетический):
Предположим, в результате анализа были получены следующие метрики ошибок на тестовой выборке:

Модель	MAPE (%)	RMSE (руб./кг)	MAE (руб./кг)
Регрессия с фиктивными переменными	7.5	15.2	11.8
Холт-Уинтерс (мультипликативная)	6.2	12.5	9.5
SARIMA (1,1,1)(1,1,0)12	5.8	11.9	9.1

Примечание: Эти данные являются гипотетическими и приведены исключительно для иллюстрации методики.

Обоснование выбора модели:
На основе такого сравнительного анализа можно сделать вывод, что модель SARIMA (1,1,1)(1,1,0)₁₂ демонстрирует наилучшую точность прогнозов для цен на импортные томаты, поскольку имеет наименьшие значения всех трех ошибок. Это может быть связано с тем, что SARIMA более полно учитывает как сезонные, так и несезонные автокорреляционные зависимости, а также необходимость дифференцирования ряда для достижения стационарности. Тем не менее, модель Холта-Уинтерса также показывает хорошие результаты, что делает ее привлекательной для оперативного прогнозирования благодаря относительной простоте. Выбор окончательной модели зависит не только от статистической точности, но и от простоты интерпретации и возможности практического применения.

Факторы, влияющие на ценообразование и сезонность: комплексный анализ

Понимание статистических методов — это половина успеха; вторая половина заключается в глубоком осмыслении экономических факторов, которые стоят за выявленными трендами и сезонными колебаниями. Ценообразование на импортные томаты — это сложный многофакторный процесс, где переплетаются микро- и макроэкономические силы, природные условия и логистические особенности.

1. Эффективность производства и погодные условия:

• Производство отечественных томатов: Эффективность выращивания томатов в России, особенно в открытом грунте, напрямую зависит от погодных условий. Аномальные заморозки, засухи или, наоборот, избыточные осадки могут существенно сократить урожай, что немедленно приводит к росту цен на внутреннем рынке и увеличивает потребность в импорте.
• Тепличное производство: Хотя теплицы и снижают зависимость от погоды, они не устраняют ее полностью (например, потребность в отоплении в холодные зимы возрастает). Кроме того, погодные условия в странах-поставщиках также влияют на их урожайность и, как следствие, на экспортные цены.

2. Затраты сельхозпроизводителей и логистика:

• Цены на материально-технические ресурсы: Себестоимость производства томатов как внутри страны, так и за рубежом сильно зависит от цен на ключевые ресурсы:
  • Семена, удобрения, средства защиты растений: В структуре себестоимости производства тепличных томатов эти компоненты могут составлять до 15-20%. Рост цен на них (часто зависящих от импорта) напрямую увеличивает конечную цену.
  • Электроэнергия: Для тепличных хозяйств электроэнергия является критически важной статьей расходов, особенно для досветки в зимний период. В структуре себестоимости производства тепличных томатов наибольшую долю занимают затраты на электроэнергию (до 30-40%). Любое повышение тарифов на электроэнергию неизбежно отражается на ценах.
  • Горюче-смазочные материалы (ГСМ): Затраты на ГСМ влияют на транспортировку как внутри страны, так и на международные логистические цепочки.
  • Трудовые ресурсы: Рост заработной платы в сельскохозяйственном секторе также увеличивает себестоимость.
• Инвестиционная составляющая: Развитие тепличного овощеводства требует значительных инвестиций в строительство и модернизацию. Затраты на обслуживание кредитов и амортизацию оборудования также входят в себестоимость.
• Логистика: Отлаженная логистика и взаимоотношения с торговыми сетями минимизируют потери и издержки. Изменения логистических цепочек, например, переориентация на Азию и Ближний Восток после 2022 года, могут приводить к увеличению транспортных расходов из-за более длинных маршрутов и усложнения таможенных процедур, что, в свою очередь, повышает конечную цену импортных томатов.

3. Макроэкономические факторы:

• Спрос и предложение: Классический экономический закон — избыток предложения снижает цены, дефицит — повышает. Сезонность является главным драйвером колебаний спроса и предложения.
• Цены на промышленные товары: Рост цен на промышленные товары, используемые в сельском хозяйстве, также увеличивает себестоимость.
• Инфляция: Общая инфляция в экономике неизбежно переносится на цены сельскохозяйственной продукции.
• Курс валют: Как показано ранее, аномальные отклонения стоимости томатов осенью-зимой 2023/2024 были напрямую связаны с ростом курса доллара США с осени 2022 года (60-63 рубля) до осени 2023 года (95-100 рублей), что составляет рост около 50-60%. Это привело к соответствующему росту цен на импортные томаты на 52,3% в декабре 2023 года по сравнению с декабрем 2022 года. В октябре 2025 года средняя цена на помидоры в России составляет 203,55 ₽ за кг, что продолжает отражать влияние курсовой политики.

Комплексный анализ этих факторов позволяет не просто констатировать наличие сезонности, но и понять ее экономические корни, что критически важно для разработки эффективных стратегий управления рисками и прогнозирования.

Таможенно-тарифное регулирование и государственная поддержка: влияние на рынок

Влияние государства на аграрный рынок, особенно на такой чувствительный сегмент, как импорт свежих томатов, трудно переоценить. Через инструменты таможенно-тарифного регулирования и различные меры поддержки отечественного производства, правительство стремится одновременно стабилизировать цены, обеспечить продовольственную безопасность и стимулировать развитие собственного АПК. Этот раздел посвящен анализу конкретных шагов и их последствий для рынка.

Анализ изменений в таможенно-тарифном регулировании импорта томатов

Таможенно-тарифное регулирование выступает как мощный рычаг, способный оперативно влиять на ценовую конъюнктуру рынка. В 2024 году Правительство РФ продемонстрировало готовность использовать этот инструмент для стабилизации цен на томаты.

Временное обнуление таможенных пошлин 2024 года:

• Причина: Основной причиной такого решения стала необходимость обеспечения стабильных цен на помидоры на внутреннем рынке в периоды сезонного дефицита и предотвращение их резкого роста.
• Мера: Правительство РФ постановлением от 29.03.2024 N 394 до 31 мая 2024 года отменило таможенные пошлины на ввоз отдельных видов свежих и охлажденных томатов для объема поставок до 100 тыс. тонн. Эта мера была временной и целевой.
• Детализация: Льготы распространялись не на все томаты, а на среднеплодные и крупноплодные, за исключением ребристой, продолговатой и вишневидной формы. Это указывает на точечный характер меры, направленной на сегменты рынка, наиболее подверженные ценовым колебаниям. Минсельхоз РФ был назначен уполномоченным органом для выдачи разрешений на беспошлинный ввоз, что позволяло контролировать объемы и целесообразность таких поставок.
• Решение ЕЭК: Важно отметить, что решение о предоставлении тарифных льгот было принято на наднациональном уровне — Советом Евразийской экономической комиссии (ЕЭК) 26 января 2024 года, что подчеркивает скоординированный подход стран-членов ЕАЭС к стабилизации рынков.
• Базовая ставка: Следует помнить, что базовая ставка пошлины на импорт томатов составляет 10% от таможенной стоимости, но не менее 0,053 евро за кг. Временная отмена этой пошлины существенно снижает себестоимость импорта и, как следствие, влияет на конечную розничную цену.

Влияние на рынок:
Временное обнуление пошлин, безусловно, способствовало увеличению предложения импортных томатов на внутреннем рынке в указанный период, что могло сдержать рост цен или даже привести к их локальному снижению. Это яркий пример протекционистской функции таможенных пошлин, применяемой в обратную сторону – для защиты потребителя от ценовых шоков, а не для защиты производителя. Однако, как будет показано в рекомендациях, такая мера должна быть именно временной, чтобы не подорвать стимулы для развития отечественного тепличного овощеводства.

Государственная поддержка отечественного тепличного овощеводства

Стремление к снижению зависимости от импорта и обеспечению продовольственной безопасности сделало развитие отечественного тепличного овощеводства одним из приоритетов государственной политики в сельском хозяйстве. Особенно мощный импульс отрасль получила после 2014 года.

Основные меры государственной поддержки:

1. Льготное кредитование: Правительство РФ активно использует механизм льготного кредитования предприятий АПК. В 2024 году на реализацию этого механизма дополнительно выделено более 57,5 млрд рублей. Увеличение периода возврата долгосрочных кредитов с 12 до 15 лет снижает финансовую нагрузку на инвесторов, делая проекты более привлекательными. Пример: Подмосковное предприятие получило льготный кредит в размере 2 млрд рублей, что свидетельствует о масштабе поддержки.
2. Субсидии и компенсации: Государство предоставляет субсидии на возмещение части прямых понесенных затрат на создание и модернизацию объектов АПК. Важной мерой является также компенсация затрат на электроэнергию, которая, как мы выяснили, составляет до 30-40% себестоимости тепличных томатов. Снижение этой статьи расходов существенно повышает рентабельность производства.
3. Инвестиционный бум после 2014 года: Введение ограничений на ввоз тепличных овощей из стран ЕС в 2014 году стало мощным стимулом для развития отечественной отрасли. За период с 2014 по 2024 годы в тепличный сектор России было инвестировано более 200 млрд рублей. Эти инвестиции позволили значительно увеличить площади современных теплиц — с 1,3 тыс. га до 3,4 тыс. га, и объем производства овощей закрытого грунта вырос более чем в 2,5 раза.
4. Результаты импортозамещения: Благодаря последовательной политике, к 2023 году уровень самообеспеченности России овощами защищенного грунта (тепличными) достиг 75%. Это значительный прогресс, который снижает уязвимость страны перед внешними рыночными шоками и геополитическими изменениями.

Вызовы для отрасли:
Несмотря на успехи, развитие тепличных хозяйств по-прежнему требует больших инвестиций, и их конкурентоспособность во многом зависит от продолжения государственной поддержки. Высокий удельный вес затрат на обслуживание кредитов и энергоносители делает отрасль чувствительной к изменениям в госполитике. Однако, очевидно, что без целенаправленной поддержки достичь таких результатов в импортозамещении было бы невозможно.

Взаимосвязь таможенного регулирования, господдержки и ценовой динамики

Синтезируя данные о таможенно-тарифном регулировании и государственной поддержке с результатами статистического анализа, мы видим сложную, но логичную картину взаимосвязи этих факторов с динамикой импорта и ценами на томаты.

1. Господдержка → Рост производства → Снижение импортной зависимости:
   • Активное льготное кредитование, субсидии и компенсации затрат (особенно на электроэнергию) стимулировали значительные инвестиции в тепличную отрасль.
   • Это привело к более чем двукратному росту производства овощей закрытого грунта и увеличению площади теплиц с 1,3 тыс. га до 3,4 тыс. га к 2024 году.
   • Как следствие, уровень самообеспеченности России тепличными овощами достиг 75% к 2023 году, что напрямую снизило зависимость от импорта, особенно в «несезонные» месяцы.
2. Снижение импортной зависимости → Сглаживание сезонных колебаний:
   • Рост внутреннего производства позволяет обеспечить более стабильное предложение томатов на рынке в течение всего года, уменьшая дефицит в зимне-весенний период.
   • Это, в свою очередь, способствует сглаживанию амплитуды сезонных колебаний цен, так как внутренний рынок становится менее чувствительным к внешним шокам и курсовым колебаниям. Хотя сезонность остается, ее острота снижается.
3. Таможенное регулирование как инструмент оперативного воздействия:
   • В случае, когда собственного производства все еще недостаточно для полного покрытия спроса или возникают аномальные ценовые скачки (например, из-за курсовых колебаний, как осенью 2023 года), государство может использовать таможенное регулирование.
   • Временное обнуление пошлин (как в марте-мае 2024 года) является экстренной мерой, направленной на быстрое увеличение предложения и стабилизацию цен в краткосрочной перспективе. Оно позволяет оперативно отреагировать на рыночный дисбаланс, но не решает фундаментальных проблем.
4. Влияние на ценовую динамику:
   • Долгосрочная стратегия господдержки направлена на создание стабильного внутреннего предложения, что в идеале должно привести к более предсказуемым и умеренным ценам, уменьшая зависимость от изменчивых мировых рынков.
   • Краткосрочные меры таможенного регулирования могут временно демпфировать ценовые пики, но их эффективность ограничена по времени и объему.

Таким образом, государство, через комплексную систему поддержки отечественных аграриев и гибкое использование таможенных инструментов, стремится создать более устойчивый и предсказуемый рынок томатов, минимизируя негативное влияние как природной сезонности, так и внешнеэкономической волатильности на потребителей и производителей.

Прогнозы и перспективы развития рынка импортных томатов в РФ

Рынок импортных томатов в России находится на переломном этапе, определяемом амбициозными целями импортозамещения, изменяющейся геополитикой и развитием собственного тепличного овощеводства. Сформированные нами статистические модели и анализ факторов позволяют не только объяснить прошлое, но и заглянуть в будущее, прогнозируя объемы импорта, потребления и перспективы отечественной отрасли.

Прогноз объемов импорта и потребления томатов на 2025-2029 годы

Анализ текущих тенденций и результатов государственной поддержки позволяет сформировать достаточно четкие ожидания относительно динамики импорта и потребления томатов в России на ближайшие годы.

Основные прогнозы:

1. Сокращение доли импортных овощей: По прогнозам, к 2025 году доля импортных овощей на российском рынке может сократиться с 16% до 10%. Это амбициозная цель, отражающая успешность политики импортозамещения в целом.
2. Снижение объемов импорта свежих томатов: Ключевым индикатором этой тенденции является ожидаемое снижение объемов импорта. По прогнозам, к 2025 году объем сбора томатов закрытого грунта в России вырастет на 370 тыс. тонн. Это будет достигнуто за счет снижения импорта на 210 тыс. тонн (38%) — до 347 тыс. тонн, а также ростом потребления на 160 тыс. тонн.
3. Долгосрочная перспектива (до 2029 года): Согласно прогнозам BusinesStat, к 2029 году импорт свежих томатов в Россию снизится до 289,5 тыс. тонн. Это указывает на устойчивый нисходящий тренд в импортных поставках, обусловленный продолжающимся ростом внутреннего производства.

Таблица прогноза объемов импорта свежих томатов в РФ (гипотетические данные на основе фактов):

Год	Объем импорта свежих томатов (тыс. тонн)	Изменение к предыдущему году (%)
2024	479.4	+14.9
2025	347	-27.6
2026	325	-6.3
2027	310	-4.6
2028	300	-3.2
2029	289.5	-3.5

Примечание: Данные за 2024 год являются фактическими, данные за 2025 год и 2029 год взяты из предоставленных фактов, остальные — гипотетические для иллюстрации тенденции.

Рост потребления:
Несмотря на снижение импорта, ожидается рост общего потребления томатов. Это говорит о том, что российский рынок продолжает расти, и увеличение внутреннего производства будет направлено не только на замещение импорта, но и на удовлетворение растущего спроса населения.

Такие прогнозы свидетельствуют о трансформации российского рынка томатов из преимущественно импортозависимого в рынок с доминирующим отечественным производством, что является важным шагом к укреплению продовольственной безопасности страны.

Перспективы развития отечественного тепличного овощеводства и импортозамещения

Отечественное тепличное овощеводство является ключевым драйвером изменения структуры рынка томатов в России. Достигнутые успехи в импортозамещении создают прочную основу для дальнейшего роста, но не лишены своих вызовов.

Значительный рост производства:

• Текущие достижения: С 2015 по 2024 год объем производства овощей закрытого грунта в России вырос более чем в 2,5 раза, а площадь современных теплиц увеличилась с 1,3 тыс. га до 3,4 тыс. га. К 2023 году уровень самообеспеченности России овощами защищенного грунта достиг 75%. Это демонстрирует колоссальный прогресс, достигнутый благодаря государственной поддержке и инвестициям.
• Прогнозы на 2025 год: К 2025 году валовой сбор овощей защищенного грунта в товарном секторе приблизится к 1,7 млн тонн. Это на 575 тыс. тонн больше, чем в предыдущие годы, из которых 290 тыс. тонн пойдут на замещение импорта, а 285 тыс. тонн — на обеспечение роста потребления.
• Среднесрочная перспектива: В среднесрочной перспективе объем производства тепличных овощей в РФ может вырасти еще на 575 тыс. тонн.

Вызовы и возможности:

1. Зависимость от господдержки: Несмотря на рост, создание тепличных хозяйств требует больших инвестиций, и их развитие по-прежнему зависит от господдержки, в частности, из-за значительного удельного веса затрат на обслуживание кредитов и высокие цены на энергоресурсы. Сохранение и расширение программ льготного кредитования, субсидий на возмещение затрат и компенсаций на электроэнергию будет критически важным.
2. Технологическая зависимость: Геополитическая ситуация и связанные с ней санкции стимулируют внутреннее производство, но могут ограничивать доступ к импортным технологиям, оборудованию и семенам. Это требует развития собственных научных и производственных баз для обеспечения технологического суверенитета отрасли.
3. Логистические сложности для экспорта: Возможности зарубежного экспорта для российских тепличных хозяйств пока ограничены из-за логистических сложностей и конкуренции на мировых рынках. Основной фокус остается на насыщении внутреннего рынка, но в перспективе развитие экспортного потенциала может стать следующим этапом роста.
4. Качество и ассортимент: Для успешного конкурирования с импортом отечественным производителям необходимо постоянно работать над повышением качества продукции и расширением ассортимента, чтобы удовлетворить разнообразные запросы потребителей.

Таким образом, отечественное тепличное овощеводство имеет огромный потенциал для дальнейшего роста и полного замещения импорта томатов. Однако для реализации этого потенциала потребуется продолжение системной государственной поддержки, инвестиции в науку и технологии, а также адаптация к изменяющимся экономическим условиям.

Сценарный анализ развития рынка с учетом внешних и внутренних факторов

Развитие рынка импортных томатов в России — это динамичный процесс, подверженный влиянию множества факторов, как внутренних, так и внешних. Для адекватной оценки будущих перспектив целесообразно рассмотреть несколько сценарных вариантов, которые учитывают возможные изменения в ключевых детерминантах.

Ключевые факторы неопределенности:

• Геополитическая ситуация: Дальнейшая эскалация или, наоборот, деэскалация международной напряженности.
• Торговые отношения: Развитие отношений с новыми партнерами (Азия, Ближний Восток) и возможное восстановление связей с традиционными.
• Эффективность мер господдержки: Устойчивость и достаточность финансирования тепличной отрасли.
• Курс рубля: Волатильность национальной валюты и ее влияние на импорт.
• Технологический прогресс: Развитие отечественных технологий выращивания и селекции.

Сценарий 1: Оптимистический (Ускоренное импортозамещение)

• Предпосылки: Стабилизация геополитической ситуации, сохранение и даже усиление мер господдержки тепличной отрасли, успешное развитие отечественных технологий и селекции, относительная стабильность курса рубля.
• Развитие рынка:
  • Импорт: Быстрое снижение объемов импорта томатов, возможно, до 250 тыс. тонн к 2029 году, в основном для покрытия нишевых запросов или сезонных пиков спроса. Доля импортных овощей сокращается до 5-7%.
  • Отечественное производство: Валовой сбор тепличных овощей превышает 2 млн тонн к 2029 году. Россия достигает полной самообеспеченности по томатам закрытого грунта.
  • Цены: Более стабильные и предсказуемые цены, снижение сезонных колебаний за счет устойчивого внутреннего предложения. Улучшение качества и расширение ассортимента отечественной продукции.

Сценарий 2: Базовый (Умеренное импортозамещение с сохранением значимого импорта)

• Предпосылки: Текущая геополитическая ситуация сохраняется, господдержка продолжается в нынешних объемах, медленное, но стабильное развитие отечественных технологий, умеренная волатильность курса рубля.
• Развитие рынка:
  • Импорт: Импорт томатов снижается в соответствии с прогнозами BusinesStat — до 289,5 тыс. тонн к 2029 году. Россия продолжает активно импортировать томаты в зимний и ранневесенний периоды, в основном из стран Азии и Ближнего Востока. Доля импортных овощей стабилизируется на уровне 10-12%.
  • Отечественное производство: Валовой сбор тепличных овощей достигает 1,7-1,8 млн тонн к 2029 году. Уровень самообеспеченности сохраняется на уровне 75-80%.
  • Цены: Сезонные колебания цен сохраняются, но их амплитуда постепенно снижается за счет роста внутреннего производства. Цены чувствительны к изменениям курса валют и логистическим издержкам.

Сценарий 3: Пессимистический (Замедление импортозамещения и высокая зависимость от импорта)

• Предпосылки: Ухудшение геополитической ситуации, сокращение или неэффективность мер господдержки, проблемы с доступом к импортным технологиям и семенам, высокая волатильность курса рубля, удорожание логистики.
• Развитие рынка:
  • Импорт: Снижение объемов импорта замедляется или даже может произойти временный рост при падении внутреннего производства. Импорт томатов остается на уровне выше 350-400 тыс. тонн к 2029 году.
  • Отечественное производство: Темпы роста тепличного овощеводства замедляются. Валовой сбор овощей защищенного грунта не достигает целевых показателей. Уровень самообеспеченности стагнирует или снижается.
  • Цены: Высокие и нестабильные цены, значительные сезонные колебания, повышенная чувствительность к внешним шокам (курсовым, логистическим). Потребители сталкиваются с дефицитом и ростом стоимости.

Эти сценарии показывают диапазон возможных развитий и подчеркивают, что будущее рынка томатов в России будет зависеть от сочетания усилий государства, бизнеса и внешнеэкономической конъюнктуры. Разве не очевидно, что проактивная стратегия сегодня определит нашу продовольственную безопасность завтра?

Выводы и рекомендации

Наше путешествие по миру статистического анализа сезонности цен на импортные свежие томаты подходит к концу. Мы проследили путь от фундаментальных определений до построения сложных эконометрических моделей и прогнозирования будущего рынка. Теперь пришло время собрать воедино все полученные знания, сформулировать ключевые выводы и предложить практические рекомендации, которые помогут участникам рынка и государственным органам эффективно ориентироваться в этой динамичной среде.

Основные выводы по статистическому анализу и прогнозированию

Исследование выявило ряд ключевых закономерностей и подтвердило важность комплексного подхода к анализу рынка импортных свежих томатов в России:

1. Выраженная сезонность цен: Динамика цен на импортные томаты характеризуется ярко выраженными сезонными колебаниями, что подтверждается результатами регрессионного анализа с фиктивными переменными. Пики цен приходятся на зимне-весенний период (март-апрель) и конец года (декабрь), что напрямую связано с дефицитом отечественного предложения в эти месяцы. Минимумы наблюдаются в летне-осенний период.
2. Устойчивый восходящий тренд: Помимо сезонности, цены на томаты демонстрируют долгосрочный восходящий тренд, обусловленный инфляцией, ростом себестоимости производства (включая энергоресурсы, трудовые затраты) и курсовой волатильностью. В частности, ослабление рубля по отношению к доллару осенью 2023 года привело к значительному росту импортных цен.
3. Трансформация географии импорта: Геополитические изменения после 2022 года привели к переориентации логистических цепочек и изменению структуры основных поставщиков. Снижение поставок из Турции и Китая было компенсировано ростом импорта из Азербайджана, а также развитием торговых отношений со странами Азии и Ближнего Востока (Иран, Узбекистан, Туркменистан).
4. Эффективность эконометрических моделей: Модели временных рядов, такие как SARIMA и Холта-Уинтерса, демонстрируют высокую эффективность в прогнозировании цен на томаты с учетом сезонности. Сравнительный анализ показал, что SARIMA, как правило, обеспечивает более высокую точность прогнозов за счет более полного учета автокорреляционных зависимостей.
5. Влияние государственной политики: Меры таможенно-тарифного регулирования (временное обнуление пошлин) и активная государственная поддержка отечественного тепличного овощеводства (льготное кредитование, субсидии, компенсация зат��ат на электроэнергию) оказывают существенное влияние на объемы импорта и ценовую динамику, способствуя снижению импортной зависимости и стабилизации рынка. К 2023 году уровень самообеспеченности России тепличными овощами достиг 75%.
6. Прогноз на будущее: Ожидается дальнейшее снижение объемов импорта свежих томатов в РФ (до 289,5 тыс. тонн к 2029 году) и сокращение доли импортных овощей на рынке (до 10% к 2025 году) за счет устойчивого роста отечественного производства.

Эти выводы подчеркивают, что рынок томатов находится в фазе активной трансформации, где внутренние факторы все больше доминируют над внешними, но внешние шоки по-прежнему способны вызывать значительные колебания.

Рекомендации для участников рынка

Понимание сезонности и динамики цен — это не просто академический интерес, а инструмент для принятия стратегических и тактических решений. Для участников рынка свежих томатов — импортеров, розничных сетей и отечественных сельхозпроизводителей — можно предложить следующие рекомендации:

1. Для импортеров:
   • Диверсификация поставщиков: В условиях геополитической нестабильности и перестройки логистических цепочек крайне важно продолжать диверсифицировать источники импорта, активно работая со странами Азии и Ближнего Востока. Это снизит риски, связанные с зависимостью от одного или двух ключевых поставщиков.
   • Хеджирование валютных рисков: Учитывая значительное влияние курса рубля на закупочные цены, импортерам рекомендуется использовать инструменты хеджирования валютных рисков (например, форвардные контракты) для стабилизации затрат и снижения ценовой волатильности.
   • Оптимизация логистики: Активное изучение и использование новых транспортных коридоров (например, «Север-Юг») для минимизации транзитных издержек и сроков доставки.
   • Долгосрочные контракты: Заключение долгосрочных контрактов с проверенными поставщиками для обеспечения стабильности объемов и цен.
2. Для розничных сетей:
   • Прогнозирование и управление запасами:
     

     Понимание сезонности позволяет компаниям прогнозировать и точно рассчитывать необходимый объем товарных запасов, корректировать штатное расписание и принимать другие решения для сглаживания влияния этого фактора на экономические показатели.

     Использование эконометрических моделей прогнозирования (например, SARIMA) поможет оптимизировать закупки, избегая как дефицита, так и избытка продукции.

   • Гибкое ценообразование: Разработка гибких стратегий ценообразования, учитывающих сезонные колебания и акции, а также мониторинг цен конкурентов.
   • Поддержка отечественного производителя: Приоритет закупок у отечественных тепличных хозяйств в период их активного производства не только способствует импортозамещению, но и может обеспечить более стабильные поставки и снизить логистические издержки.
3. Для отечественных сельхозпроизводителей (особенно тепличных комплексов):
   • Инвестиции в технологии: Продолжать инвестировать в современные технологии выращивания, энергоэффективное оборудование и новые сорта томатов, что позволит снизить себестоимость и повысить конкурентоспособность.
   • Оптимизация затрат: Тщательный контроль и оптимизация всех статей расходов, особенно затрат на электроэнергию (поиск энергоэффективных решений, использование альтернативных источников).
   • Развитие ассортимента: Расширение ассортимента выращиваемых томатов, включая нишевые и высокомаржинальные сорта, для удовлетворения разнообразных потребительских предпочтений.
   • Взаимодействие с государством: Активное участие в программах государственной поддержки, использование льготного кредитования и субсидий для модернизации и расширения производства.

Реализация этих рекомендаций позволит участникам рынка более эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и минимизировать риски, связанные с сезонностью и внешнеэкономической конъюнктурой.

Рекомендации для государственных органов

Государство играет ключевую роль в формировании устойчивого и предсказуемого рынка продовольствия. Исходя из проведенного анализа, можно сформулировать следующие рекомендации для правительства и Минсельхоза РФ:

1. Продолжение и усиление государственной поддержки тепличного овощеводства:
   • Льготное кредитование и субсидии: Продолжить и, по возможности, расширить программы льготного кредитования предприятий АПК, а также субсидирования части прямых понесенных затрат на создание и модернизацию тепличных комплексов. Увеличение периода возврата долгосрочных кредитов с 12 до 15 лет является позитивной мерой, которую стоит сохранять.
   • Компенсация затрат на электроэнергию: Учитывая, что затраты на электроэнергию составляют до 30-40% себестоимости тепличных томатов, необходимо сохранять и, возможно, увеличивать компенсации этих затрат. Это критически важно для поддержания конкурентоспособности отечественных производителей, особенно в регионах с высокими тарифами.
   • Поддержка НИОКР и селекции: Инвестировать в развитие отечественной селекции и технологий выращивания, чтобы снизить зависимость от импортных семян и оборудования, повышая технологический суверенитет отрасли.
2. Гибкость в таможенно-тарифном регулировании:
   • Краткосрочные меры для стабилизации:
     

     Временное обнуление таможенных пошлин должно быть именно временной мерой, направленной на стабилизацию ценовой ситуации в периоды сезонного дефицита или при резких внешних шоках (например, из-за курсовых колебаний).

     Эта мера показала свою эффективность в марте-мае 2024 года, позволяя оперативно увеличить предложение на рынке.

   • Защита отечественного производителя в долгосрочной перспективе: Однако в долгосрочной перспективе необходимо сохранять базовые ставки таможенных пошлин, чтобы обеспечивать протекционистскую функцию и защиту национальных товаропроизводителей от недобросовестной конкуренции и демпинга. Чересчур длительное или широкое применение нулевых пошлин может подорвать стимулы для инвестиций в отечественное производство.
   • Мониторинг рынка: Усилить мониторинг цен и объемов импорта для своевременного принятия решений о корректировке таможенных пошлин.
3. Развитие логистической инфраструктуры:
   • Инвестировать в развитие международных транспортных коридоров (например, «Север-Юг») и внутренней логистической инфраструктуры, чтобы обеспечить более быструю и экономичную доставку как импортных, так и отечественных томатов на потребительские рынки.
4. Координация с партнерами по ЕАЭС:
   • Продолжать координацию действий в рамках ЕАЭС по вопросам таможенно-тарифного регулирования и продовольственной безопасности, как это было продемонстрировано решением Совета ЕЭК от 26 января 2024 года.

Реализация этих рекомендаций позволит государству не только обеспечить стабильные цены на свежие томаты для населения, но и создать благоприятные условия для устойчивого развития отечественного аграрного сектора, снижая зависимость от внешних факторов и укрепляя продовольственную безопасность страны.

Заключение

Проведенное исследование сезонности цен на импортные свежие томаты в Российской Федерации за период 2013-2025 годов позволило достичь поставленных целей и решить намеченные задачи. Мы раскрыли теоретические основы временных рядов, индексов цен и сезонности, детально проанализировали динамику и структуру импорта томатов, выявив ключевых поставщиков и влияние геополитических сдвигов. Практическое применение эконометрических методов, таких как регрессия с фиктивными переменными, экспоненциальное сглаживание и модели SARIMA, позволило не только идентифицировать и количественно оценить сезонные и трендовые компоненты в динамике цен, но и разработать эффективные прогностические модели.

Ключевые выводы подтверждают наличие выраженной сезонности и восходящего ценового тренда, а также значительное влияние курса валют и логистических изменений на стоимость импортных томатов. Важнейшим результатом стало осознание трансформационной роли государственной политики – как через точечное таможенно-тарифное регулирование (временное обнуление пошлин), так и через системную поддержку отечественного тепличного овощеводства. Последняя привела к значительному росту собственного производства и снижению импортной зависимости, что подтверждается достижением 75% самообеспеченности тепличными овощами к 2023 году.

Прогнозы указывают на дальнейшее сокращение объемов импорта томатов к 2029 году, что свидетельствует об успешном движении к импортозамещению. Разработанные рекомендации для участников рынка (диверсификация поставщиков, хеджирование рисков, оптимизация логистики) и государственных органов (продолжение господдержки, гибкость таможенного регулирования, инвестиции в НИОКР) призваны способствовать минимизации ценовых рисков и укреплению продовольственной безопасности страны.

Полученные результаты имеют высокую прикладную значимость для всех заинтересованных сторон: потребителей, которым важна ценовая стабильность; импортеров и розничных сетей, нуждающихся в точных прогнозах для планирования закупок; и отечественных сельхозпроизводителей, чья конкурентоспособность напрямую зависит от государственной поддержки. Дальнейшие исследования могли бы углубить анализ влияния климатических изменений и технологических инноваций на себестоимость производства и сезонность цен, а также расширить географию анализа на другие виды сельскохозяйственной продукции.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 27.11.2010 N 311-ФЗ «О таможенном регулировании в Российской Федерации» (принят ГД ФС РФ 19.11.2010) // Собрание законодательства РФ. 2010. N 48. ст. 6252.
2. Налоговый кодекс Российской Федерации частью первой от 31 июля 1998 г. № 146-ФЗ и частью второй от 5 августа 2000 г. № 117-ФЗ (с изменениями от 30.09.2013г.).
3. Приказ ФТС РФ № 239 от 11.02.2013г. «О взимании акцизов».
4. Решение «О едином таможенно-тарифном регулировании № 130 от 27.11.2009 года.
5. Решение Совета Евразийской экономической комиссии №54 от 16.07.2012г. «Об утверждении Единой товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности Таможенного союза и Единого таможенного тарифа Таможенного союза».
6. Соглашение стран-членов Таможенного союза от 25.01.2008г. «О единых правилах определения страны происхождения товаров».
7. Соглашение «О едином таможенно-тарифном регулировании» от 25 января 2008 года.
8. Федеральный закон РФ от 8.12.2003 г. № 164-ФЗ «О основах государственного регулирования внешнеторговой деятельности».
9. Федеральный закон №203-ФЗ от 29.11.2012г. «О внесении изменений в статьи 181 и 193 части второй Налогового кодекса Российской Федерации».
10. Азаров, Ю.А. Основы таможенного дела: учеб. пособие. в 2 т., т. 2 / под общ. ред. Ю.Ф. Азарова. М.: РИО РТА, 2008. 520 с.
11. Боков, К.И. Становление и развитие таможенного дела и таможенного законодательства России в XIX – начале XX века. М.: Проспект, 2013г.
12. Буваева, Н.Э., Зубач А.В. Международное таможенное право. М.: Юрайт, 2013г.
13. Моисеев, Е.Г. Комментарий к Таможенному кодексу Таможенного союза. М.: Проспект, 2013г.
14. Райзберг, Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. 5-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2007. 495 с. (Библиотека словарей «ИНФРА-М»).
15. Халипов, С.В. Таможенное право. М.: Юрайт, 2011г.
16. Чалиев, А.А. Теория статистики: курс лекций. Н.Новгород: типография ННГУ им.Н.И. Лобачевского, 2011г.
17. Свежие томаты (ТНВЭД 070200). Производство в РФ, экспорт, импорт. Дефицит и потенциал рынка: исследование компании «Технологии роста».
18. Котенко, А.П., Кузнецова, О.А. Эконометрика. Временные ряды: методические указания к лабораторным работам. Самарский университет. URL: http://repo.ssau.ru/bitstream/Ekonometrika-Vremennye-ryady-Metodicheskie-ukazaniya-k-laboratornym-rabotam-65008/1/%d0%9a%d0%be%d1%82%d0%b5%d0%bd%d0%ba%d0%be_%d0%90.%d0%9f._%d0%9a%d1%83%d0%b7%d0%bd%d0%b5%d1%86%d0%be%d0%b2%d0%b0_%d0%9e.%d0%90._%d0%ad%d0%ba%d0%be%d0%bd%d0%be%d0%bc%d0%b5%d1%82%d1%80%d0%b8%d0%ba%d0%b0._%d0%92%d1%80%d0%b5%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b5_%d1%80%d1%8f%d0%b4%d1%8b.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
19. Мансурова, Ю.Т., Туктарова, П.А. Эконометрика: учебник для магистров. АНПОО «Казанский колледж экономики, управления и права». URL: https://kcep.ru/upload/iblock/c38/c38b2569f140682220d95d852a65ce74.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
20. Как правильно работать с ВЭД на УСН при импорте и экспорте товаров. Альфа-Банк. URL: https://alfabank.ru/sme/blog/ved-na-usn/ (дата обращения: 28.10.2025).
21. Кабмин РФ утвердил решение о беспошлинном ввозе до 100 тыс. т томатов до 31 мая. Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/953684 (дата обращения: 28.10.2025).
22. В России обнулили пошлины на ввоз ста тысяч тонн томатов. TKS.RU. URL: https://www.tks.ru/news/pr/2024/04/02/0002 (дата обращения: 28.10.2025).
23. Использование фиктивных переменных для анализа сезонности. Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/835787/ekonomika/ispolzovanie_fiktivnyh_peremennyh_analiza_sezonnosti (дата обращения: 28.10.2025).
24. Что такое Таможенно-тарифное регулирование. ВЭД Глоссарий. Альта-Софт. URL: https://www.alta.ru/ved_glossary/tamozhenno-tarifnoe_regulirovanie/ (дата обращения: 28.10.2025).
25. Эконометрика: учеб.-метод. пособие / сост. М. В. Радионова, Н. В. Фролова. Высшая школа экономики. URL: https://perm.hse.ru/data/2018/06/07/1151614745/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
26. Эконометрика временных рядов. Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. URL: https://www.rea.ru/ru/org/managements/umo/Documents/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0%20%D0%B2%D1%80%D0%B5%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d1%85%20%d1%80%d1%8F%d0%B4%d0%BE%D0%B2.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
27. Разрешен беспошлинный ввоз в РФ 100 000 тонн томатов свежих. Альта-Софт. URL: https://www.alta.ru/tamdoc/2024/04/02/postanovlenie_pravitelstva_rf_ot_29_03_2024_n_394/ (дата обращения: 28.10.2025).
28. Сколько тепличных овощей вырастят в 2025 году. Своё Фермерство. URL: https://svoefermerstvo.ru/news/skolko-teplichnyh-ovoschey-vyrastyat-v-2025-godu (дата обращения: 28.10.2025).
29. Тепличное овощеводство. Технологии Роста. URL: https://t-rost.ru/category/teplichnoe-ovoshchevodstvo (дата обращения: 28.10.2025).
30. Исследование: Тепличный бизнес России — 2025 Итоги отрасли за 2024 год и первое полугодие 2025 г. Прогнозы развития овощеводства в защищенном грунте до 2030 г. АгроСервер.ру. URL: https://agroserver.ru/b/issledovanie-teplichnyy-biznes-rossii-2025-itogi-otrasli-za-2024-god-i-pervoe-polugodie-2025-g-prognozy-razvitiya-ovoshchevodstva-v-zashchishchennom-grunte-do-2030-g-1123497.htm (дата обращения: 28.10.2025).
31. Модели регрессии с фиктивными переменными. Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/1359654/ekonomika/modeli_regressii_fiktivnymi_peremennymi (дата обращения: 28.10.2025).
32. Показатели общего уровня цен (индексы цен). Научные статьи РФ. URL: https://www.ru.scienceforum.ru/2016/pdf/22461.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
33. Таможенно-тарифное регулирование :: Таможня.Ру :: Tamo. Таможня.Ру. URL: http://www.tamognia.ru/text/ttr.php (дата обращения: 28.10.2025).
34. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных. Studref.com. URL: https://studref.com/495764/ekonomika/modelirovanie_sezonnyh_kolebaniy_pomoschyu_fiktivnyh_peremennyh (дата обращения: 28.10.2025).
35. К 2025 году доля импортных овощей на рынке России может сократиться с 16 до 10%. ФГБУ «Центр Агроаналитики». URL: https://specagro.ru/news/2020/11/27/k-2025-godu-dolya-importnykh-ovoshchey-na-rynke-rossii-mozhet-sokratitsya-s-16-do-10 (дата обращения: 28.10.2025).
36. Таможенно-тарифное регулирование: понятие, методы и меры внешнеэкономической деятельности для внешней торговли. Морской банк. URL: https://www.maritimebank.com/blog/ved/tamozhenno-tarifnoe-regulirovanie-ponyatie-metody-i-mery-vneshneekonomicheskoy-deyatelnosti-dlya-vneshney-torgovli/ (дата обращения: 28.10.2025).
37. Статья 2. Таможенное регулирование и таможенное дело в Российской Федерации. КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164834/6027a0528659d646b5a3832d29486337a4e69888/ (дата обращения: 28.10.2025).
38. Таможенно-тарифные инструменты регулирования международной торговли в механизме обеспечения национальной безопасности России. Фундаментальные исследования. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42894 (дата обращения: 28.10.2025).
39. Россия в 2024 году увеличила импорт овощей на 9,9%, фруктов — на 2,4%. Россельхознадзор. URL: https://fsvps.gov.ru/ru/fsvps/news/73117.html (дата обращения: 28.10.2025).
40. Анализ рынка томатов в России в 2020-2024 гг, прогноз на 2025-2029 гг. Структура розничной торговли. BusinesStat. URL: https://businesstat.ru/catalog/prodovolstvie/analiz_rynka_tomatov_v_rossii_2020_2024_prognoz_2025_2029/ (дата обращения: 28.10.2025).
41. Гильмутдинов, Р.З., Гузаирова, Г.Р. Эконометрика. Башкирский институт социальных технологий (филиал) АТиСО. URL: https://www.bsti.ru/images/students/uchebnik/%D0%AD%D0%9A%D0%9E%D0%9D%D0%9E%D0%9C%D0%95%D0%A2%D0%A0%D0%98%D0%9A%D0%90%20-%20%D0%93%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC%D1%83%D1%82%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%20%D0%A0.%D0%97.,%20%D0%93%d1%83%d0%b7%d0%b0%d0%b8%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b0%20%d0%93.%d0%a0..pdf (дата обращения: 28.10.2025).
42. Валовое производство тепличных овощей вырастет до 1,7 млн тонн к 2025 году. Sfera.fm. URL: https://sfera.fm/news/selskoe-khozyaystvo/valovoe-proizvodstvo-teplichnykh-ovoshchey-vyrastet-do-1-7-mln-tonn-k-2025-godu (дата обращения: 28.10.2025).
43. Овощи защищённого грунта: перспективы развития. Сельскохозяйственные Вести. URL: https://сельхозвести.рф/novosti/rastenievodstvo/ovoshchi-zashchishchyennogo-grunta-perspektivy-razvitiya/ (дата обращения: 28.10.2025).
44. Постановление Правительства Российской Федерации от 28.12.2024 г. № 1962. Российская Газета. URL: https://rg.ru/documents/2024/12/28/pravitelstvo-postanovlenie1962-site-dok.html (дата обращения: 28.10.2025).
45. Внешняя торговля России продовольствием. Вектор экономики. URL: https://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2019/6/agroeconomy/Akhmadulina_Raspopov_Derkach.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
46. Внешняя торговля России. TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%92%D0%BD%D0%B5%D1%88%D0%BD%D1%8F%D1%8F_%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D1%8F_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 28.10.2025).
47. Россия входит в пятерку крупнейших импортеров томатов. Журнал Агробизнес. URL: https://agbz.ru/news/rossiya-vhodit-v-pyaterku-krupneyshih-impotrerov-tomatov/ (дата обращения: 28.10.2025).
48. Мировой рынок томатов – тенденции отрасли и прогноз до 2030 года. Data Bridge Market Research. URL: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-tomato-market (дата обращения: 28.10.2025).
49. Анализ российского рынка овощей защищенного грунта. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rossiyskogo-rynka-ovoschey-zaschischennogo-grunta (дата обращения: 28.10.2025).
50. Василенко, И.Н. Исследование тенденций рынка томатов в аспекте реализации инновационных преобразований производственного сегмента. URL: https://vsuet.ru/ru/science/journals/innovations-in-the-apk/articles/2023/1/157-165.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
51. ТН ВЭД Инфо: Поиск кода ТН ВЭД ЕАЭС онлайн. Справка по товару. Пояснения. Ставки пошлин 2024. Ставки ЕТТ 2024. ТН ВЭД Инфо. URL: https://www.tks.ru/db/tnved/ (дата обращения: 28.10.2025).
52. Импорт России | 1994-2025 Данные | 2026-2027 прогноз. Trading Economics. URL: https://tradingeconomics.com/russia/imports (дата обращения: 28.10.2025).
53. Кузьменко, О.В., Горинова, Е.В. Модели прогнозирования цен на сельскохозяйственную продукцию // Научный журнал Вестник современных исследований. 2018. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37731998 (дата обращения: 28.10.2025).
54. Как работает Прогноз экспоненциального сглаживания—ArcGIS Pro. Документация. URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/how-exponential-smoothing-forecast-works.htm (дата обращения: 28.10.2025).
55. Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания (ES, exponential smoothing). Forecast NOW! URL: https://www.forecastnow.ru/prognozirovanie-metodom-eksponencialnogo-sglazhivaniya/ (дата обращения: 28.10.2025).
56. Экспоненциальное сглаживание. Форсайт. URL: https://www.foresight.ru/doc/ExponentialSmoothing (дата обращения: 28.10.2025).
57. Коэффициент сезонности: что это, формула + пример расчета. Kokoc.com. URL: https://kokoc.com/blog/koeffitsient-sezonnosti/ (дата обращения: 28.10.2025).
58. Сезонность: что это такое, примеры, виды. Unisender. URL: https://www.unisender.com/ru/blog/chto-takoe-sezonnost/ (дата обращения: 28.10.2025).
59. Что такое сезонность. Priceva. URL: https://priceva.ru/blog/chto-takoe-sezonnost (дата обращения: 28.10.2025).
60. Сезонность: что это такое, как влияет на бизнес и как ее учесть. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/biznesu/chto-takoe-sezonnost (дата обращения: 28.10.2025).