ОГЛЯД ПІДХОДІВ ДО ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ НА СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКУ ТЕХНІКУ
Анотація
Актуальність дослідження зумовлена необхідністю виявлення сучасних тенденцій розвитку ринку сільськогосподарської техніки в умовах зростаючої економічної нестабільності та трансформації аграрного сектору. Прогнозування попиту на сільськогосподарську техніку є важливим інструментом стратегічного управління, що дає змогу підприємствам своєчасно адаптувати виробничі, інвестиційні та збутові рішення до змін ринкового середовища. Оскільки сільськогосподарська техніка належить до інвестиційних товарів, її ринкова динаміка значною мірою залежить від макроекономічних умов, фінансового стану аграрних виробників та загальних тенденцій розвитку галузі. У статті проаналізовано ключові напрями розвитку ринку сільськогосподарської техніки в Україні та виявлено ознаки його циклічності й нестабільності. Отримані результати підтверджують доцільність системного моніторингу ринку з метою підвищення ефективності управлінських рішень та зниження ризиків діяльності підприємств.
Посилання
Reddy, R. (2022). Innovations in agricultural machinery: Assessing the impact of advanced technologies on farm efficiency. Journal of Artificial Intelligence and Big Data, 2(1), 10–31586. https://doi.org/10.31586/jaibd.2022.1156
Zeng H., Ahmed A.D., Lu R. The Bitcoin‐agricultural commodities nexus: Fresh insight from COVID‐19 and 2022 Russia–Ukraine war. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics. 2024. Vol. 68. № 3. P. 653–677. https://doi.org/10.1111/1467-8489.12570
Hanggana S., Suwarto S., Bandi B., Anantanyu S. Characteristics of effectively farmer groups to manage agricultural machinery rental business: a multi-case study approach. The Qualitative Report. 2022. Vol. 27. № 4. P. 1133–1154. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5255
Herranz-Matey I., Ruiz-Garcia L. Agricultural Tractor Retail and Wholesale Residual Value Forecasting Model in Western Europe. Agriculture. 2023. Vol. 13. № 10. P. 2002. https://doi.org/10.3390/agriculture13102002
Corcioli G., Medina G.D.S., Arrais C.A. Missing the target: Brazil's agricultural policy indirectly subsidizes foreign investments to the detriment of smallholder farmers and local agribusiness. Frontiers in Sustainable Food Systems. 2022. Vol. 5. P. 796845. https://doi.org/10.3389/fsufs.2021.796845
Dominguez A.G., Roig-Tierno N., Chaparro-Banegas N., Garcia-Alvarez-Coque J.M. Natural language processing of social network data for the evaluation of agricultural and rural policies. Journal of Rural Studies. 2024. Vol. 109. P. 103341. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2024.103341
Araujo S.O., Peres R.S., Ramalho J.C., Lidon F., Barata J. Machine learning applications in agriculture: current trends, challenges, and future perspectives. Agronomy. 2023. Vol. 13. № 12. P. 2976. https://doi.org/10.3390/agronomy13122976
Kwakye J.M., Ekechukwu D.E., Ogundipe O.B. Systematic review of the economic impacts of bioenergy on agricultural markets. International Journal of Advanced Economics. 2024. Vol. 6. № 7. P. 306–318. https://doi.org/10.51594/ijae.v6i7.1342
Vyslobodska H. The market of agricultural production services in Ukraine. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series Economical Sciences. 2021. Vol. 23. № 97. P. 3–7. https://doi.org/10.32718/nvlvet-e9701
Abuselidze G., Slobodianyk A. Marketing Aspects of the Key Issues of Agricultural Machinery in the Industrial Enterprises. Journal of Optimization in Industrial Engineering. 2022. Vol. 15. № 1. P. 311–320. https://doi.org/10.22094/JOIE.2021.1921197.1819
Federal Reserve Bank of St. Louis. Producer Price Index by Commodity: Machinery and Equipment: Agricultural Machinery and Equipment (WPU111). FRED, St. Louis Fed. URL: https://fred.stlouisfed.org/series/WPU111
Erickson M. 2025 Farm Equipment Decisions. INEDA, AgDirect. 2025. URL: https://ineda.com/news/2025-farm-equipment-decisions/
Langemeier M. U.S. Farm Sector Capital Expenditures. Purdue University, Department of Agricultural and Consumer Economics. December 2022. URL: https://lnk.ua/YN30On94J
Farm Equipment. Farm Profitability Top Factor Impacting Equipment Purchase Plans. Farm Equipment Magazine. 2023. URL: https://lnk.ua/b4AqKdk4Q
Farmer Mac. Weak Machinery Demand May Be a Farm Income Canary. The Feed, Farmer Mac. 2024. URL: https://lnk.ua/xNK6wq8V8
Reddy, R. (2022). Innovations in agricultural machinery: Assessing the impact of advanced technologies on farm efficiency. Journal of Artificial Intelligence and Big Data, 2(1), 10–31586. https://doi.org/10.31586/jaibd.2022.1156
Zeng, H., Ahmed, A. D., & Lu, R. (2024). The Bitcoin–agricultural commodities nexus: Fresh insight from COVID-19 and the 2022 Russia–Ukraine war. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 68(3), 653–677. https://doi.org/10.1111/1467-8489.12570
Hanggana, S., Suwarto, S., Bandi, B., & Anantanyu, S. (2022). Characteristics of effectively farmer groups to manage agricultural machinery rental business: A multi-case study approach. The Qualitative Report, 27(4), 1133–1154. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5255
Herranz-Matey, I., & Ruiz-Garcia, L. (2023). Agricultural tractor retail and wholesale residual value forecasting model in Western Europe. Agriculture, 13(10), Article 2002. https://doi.org/10.3390/agriculture13102002
Corcioli, G., Medina, G. D. S., & Arrais, C. A. (2022). Missing the target: Brazil's agricultural policy indirectly subsidizes foreign investments to the detriment of smallholder farmers and local agribusiness. Frontiers in Sustainable Food Systems, 5, Article 796845. https://doi.org/10.3389/fsufs.2021.796845
Dominguez, A. G., Roig-Tierno, N., Chaparro-Banegas, N., & Garcia-Alvarez-Coque, J. M. (2024). Natural language processing of social network data for the evaluation of agricultural and rural policies. Journal of Rural Studies, 109, Article 103341. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2024.103341
Araujo, S. O., Peres, R. S., Ramalho, J. C., Lidon, F., & Barata, J. (2023). Machine learning applications in agriculture: Current trends, challenges, and future perspectives. Agronomy, 13(12), Article 2976. https://doi.org/10.3390/agronomy13122976
Kwakye, J. M., Ekechukwu, D. E., & Ogundipe, O. B. (2024). Systematic review of the economic impacts of bioenergy on agricultural markets. International Journal of Advanced Economics, 6(7), 306–318. https://doi.org/10.51594/ijae.v6i7.1342
Vyslobodska, H. (2021). The market of agricultural production services in Ukraine. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. Series: Economical Sciences, 23(97), 3–7. https://doi.org/10.32718/nvlvet-e9701
Abuselidze, G., & Slobodianyk, A. (2022). Marketing aspects of the key issues of agricultural machinery in the industrial enterprises. Journal of Optimization in Industrial Engineering, 15(1), 311–320. https://doi.org/10.22094/JOIE.2021.1921197.1819
Federal Reserve Bank of St. Louis. Producer price index by commodity: Machinery and equipment: Agricultural machinery and equipment (WPU111). https://fred.stlouisfed.org/series/WPU111
Erickson, M. (2025). 2025 farm equipment decisions. INEDA, AgDirect. https://ineda.com/news/2025-farm-equipment-decisions/
Langemeier, M. (2022, December). U.S. farm sector capital expenditures. Purdue University, Department of Agricultural and Consumer Economics. https://lnk.ua/YN30On94J
Farm Equipment. (2023). Farm profitability top factor impacting equipment purchase plans. Farm Equipment Magazine. https://lnk.ua/b4AqKdk4Q
Farmer Mac. (2024). Weak machinery demand may be a farm income canary. The Feed, Farmer Mac. https://lnk.ua/xNK6wq8V8
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
