Цены и Котировки

  • Сахар
  • Жом
  • Меласса
  • # 11
  • # 5
Расчетная цена на сахар НТБ
(руб./т, с НДС)
(29/01/2021)
ОкругЦенаИзменение 
ЮФО:40 561 График
ЦФО:39 443 График
ПФО:40 963 График
базис: отгрузка с аккредитованного склада сахарного завода
Сушеный гранулированный жом
(руб./т, с НДС)
(14/01/2021)
ОкругСпросПредложение
ЮФО:Н/Д Н/Д График
ЦФО:14 000 14 200 График
ПФО:14 500 14 800 График
СФО:n/a n/a График
базис: франко-завод
Свекловичная меласса
(руб./т, с НДС)
(14/01/2021)
ОкругСпросПредложение
ЮФО:13 500 13 800 График
ЦФО:13 500 14 000 График
ПФО:13 200 13 500 График
СФО:N\A N\A График
базис: франко завод
Сахар-сырец (контракт #11) ICE
(цент/фунт / цена за предыдущий день)
(29/01/2021)
SymbolLastChgVol
Mar2115,83+ 0,24
May 2115,08+0,14
Jul 2114,60+ 0,08
Oct 2114,45+ 0,07
Mar 2214,76+ 0,05
Белый сахар (контракт #5) Liffe
(USD/тонна / цена за предыдущий день)
(29/01/2021)
SymbolLastChgVol
Dec20456,10+ 14,50
Mar21435,90+ 7,60
May21418,10+ 2,30
Aug21404,00+ 0,30
Oct21400,50- 0,20



Гидрометцентр России

Журнал САХАР
Доктор Сахар
О.А. РЯБЦЕВА.


НОВОСТИ
Консолидация господдержки: что такое «единая субсидия»


РЫНОК САХАРА: СОСТОЯНИЕ, ПРОГНОЗЫ
Мировой рынок сахара и мелассы в июле
Подготовлено по материалам публикаций F.O.Licht, International Sugar Organizaton (ISO), июль 2016 г.


КОНКУРСЫ
Лучший сахарный завод Евразийского экономического союза 2015 года

Лучший сахарный завод России 2015 года

Лучшее свеклосеющее хозяйство России 2015 года


ТЕХНОЛОГИЯ ВЫСОКИХ УРОЖАЕВ
«КАГАТНИК, ВРК» не оставит шанса корневым гнилям
У.В. АЛЕКСЕЕВА, корр. газеты «Земля и жизнь ЮФО»

Сахарная свёкла: достижения селекции как залог экономической эффективности
А.Н. БОРЕЛЬ, ООО «КВС РУС»
Список литературы
1. Краткие итоги производства свёклы, сахара и показатели работы сахарных заводов Республики Армения, Республики Беларусь, Республики Казахстан, Кыргызской Республики и Российской Федерации в 2015 году / Евразийская сахарная ассоциация. – М. : ООО «Петровский Парк». – 71 с.
2. Аграрные рынки: итоги 2015 г. и перспективы 2016 г. от ИКАР [Электронный ресурс] // ИКАР. – Режим доступа: http://www.ikar.ru/lenta/564. html. – Дата доступа: 09.08.2016.
3. Food and Agriculture Organization of the United Nations Statistics Division [Electronic resource] // FAO. – Mode of access: http://faostat3.fao.org/home/E. – Date of access: 09.08.2016.
4. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] // Росстат. – Режим доступа: http:// www.gks.ru. – Дата доступа: 09.08.2016.
5. German sugar factories [Electronic resource] // Südzucker AG. – Mode of access: http://www.suedzucker.de/en/Unternehmen/Standorte/ZuckerfabrikenDeutschland/ – Date of access: 09.08.2016.
6. Standorte [Electronic resource] // Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG. – Mode of access: http://www.diamantzucker. de/unternehmen/standorte/ – Date of access: 09.08.2016.
Аннотация. Статья посвящена вопросам оценки влияния селекционного прогресса и совершенствования технологии выращивания сахарной свёклы на повышение очищенного выхода сахара с гектара, урожайности данной культуры, качества сырья и её конкурентоспособности по отношению к другим культурам исходя из особенностей производства сахара и выращивания сахарной свёклы в почвенно-климатических условиях Российской Федерации.
Ключевые слова: селекция, селекционный прогресс, сахарная свёкла, очищенный выход сахара.
Summary. The article analyses the influence of breeding progress and sugar beet growing technology improvement on the sugar recovery per hectare, yield of this crop and quality of raw material, as well as on the increase of sugar beet competitiveness in comparison to other crops, taking into account peculiarities of sugar production and sugar beet growing under the soil and climatic conditions of Russian Federation.
Keywords: breeding, breeding progress, sugar beet, sugar recovery.

Корневые гнили сахарной свёклы в ЦЧР в 2016 году
Е.И. КОСТЕНКО, советник генерального директора ООО «ЦЧ АПК» ГК «Продимекс»


САХАРНОЕ ПРОИЗВОДСТВО
Прогнозирование характеристик сырьевой базы сахаропроизводящего предприятия в условиях отсутствия полной информации о воздействующих факторах
А.А. ГРОМКОВСКИЙ, канд. техн. наук, О.И. ШЕРСТЮК
Воронежский государственный университет инженерных технологий
Список литературы
1. Кульнева, Н.Г. Прогнозирование выхода сахара на основе статистического анализа / Н.Г. Кульнева, Л.И. Назина, Н.Л. Клейменова, Е.В. Бровкина // Сахар. – 2010. – № 6. – C. 50–53.
2. Зелепукин, Ю.И. О качестве сырья на сахарных заводах / Ю.И. Зелепукин, С.Ю. Зелепукин // Сахар. – 2015. – № 11.– С. 30–32.
3. Матвеев, М.Г. Математическая модель роста сахарной свёклы / А.А. Громковский, М.М. Портнов, А.Ф. Губенко // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. – 1997. – № 2. – С. 23–25.
4. Михайленко, И.М. Пространственная неоднородность состояния посевов как фактор риска потерь урожая / И.М. Михайленко, В.Н. Тимошин // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. – 2011. – № 6. – C. 6–8.
5. Никитин, А.Ф. Высота выступания над почвой корнеплодов свёклы и содержание сахара / А.Ф. Никитин // Сахар. – 2014. – № 3. – C. 18–20.
6. Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие / И.В.
Орлова, В.А. Половников. – М. : Вузовский учебник, 2007. – 365 с.
7. Зайцев, Г.Н. Математика в экспериментальной ботанике / Г.Н. Зайцев. – М. : Наука, 1990. – 296 c
Аннотация. Для проведения прогнозирования характеристик сырьевого обеспечения сахаропроизводящего предприятия предложено использовать математические модели, учитывающие влияние воздействующих факторов в неявной форме, за счёт информации, содержащейся в предшествующих измеренных значениях. На основе реально измеренных статистических данных исследуются модели прогнозирования на основе адаптивной линейной модели Брауна, модифицированной логистической регрессии, авторегрессии первого и второго порядка.
Ключевые слова: производство сахара, сырьевые показатели, моделирование, прогнозирование, авторегрессия, адаптивное прогнозирование, модель Брауна.
Summary. For forecasting raw materials features of sugar manufacturing enterprises it is proposed mathematical models consider affecting factors in the implicit form by information contained in past measured value. On the real-measured statistical data investigated forecasting models, based on adaptive linear Brown models, modified logistic regression, autoregression first and second order.
Keywords: sugar production, raw materials features, modeling, forecasting, auto-regression, adaptive prediction, Brown’s model.


В ПОМОЩЬ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЮ
Оптимизация налоговой безопасности по расчёту НДФЛ
А.Н. ПОЛОЗОВА, д-р экон. наук, проф.
АОНО ВО «Институт менеджмента, маркетинга и финансов»;
Р.В. НУЖДИН, канд. экон. наук, П.А. ЛОПАТИНА, А.В. ГОЛОБОРОДЬКО,
«Воронежский государственный университет инженерных технологий»
Список литературы
1. Бочкова, Л. Как перестроиться на новые правила по НДФЛ // Главбух. – 2016.– № 1. – С. 36–43.
2. Гуськова, Л.А. Изменения по налогу на доходы физических лиц // Бухгалтерский учёт. – 2016. – № 4. – С. 123–125.
3. Карпова, Л.И. Питание сотрудников за счёт работодателя // Бухгалтерский учёт. – 2016. – № 6. – С. 52–61.
4. Курилюк, Ю.Е. Некоторые вопросы определения налоговой базы по налогу на доходы физических лиц // Финансовое право. – 2012. – № 10 . – С. 21–26.
5. Мацкявичене, Е.В. Вычет на ребёнка: кому и в какой сумме // Бухгалтерский учёт. – 2016. – № 4. – С. 67–71.
6. Мелехова, Е. Как по-новому предоставлять вычеты и рассчитывать НДФЛ // Главбух. – 2015. – № 23. – С. 24–32.
7. Налоговый кодекс РФ (части 1 и 2): офиц. текст. – М. : Омега-Л, 2015. – 944 с.
8. Никитина, В.Ю. Поправки в Налоговый кодекс РФ // Бухгалтерский учёт. – 2015. – № 9. – С. 8–13.
9. Об изменениях в законодательстве по НДФЛ с 2016 года // Налоговая политика и практика. – 2016. – № 1. – С. 4–8.
10. Петрова, В.Ю. Налогообложение расходов, связанных с работниками // Бухгалтерский учёт. – 2016. – № 5. – С. 62–66.
11. Петрова, В.Ю. Налогообложение расходов, связанных с работниками // Бухгалтерский учёт. – 2016.
– № 6. – С. 76–84.
12. Разгулин, С.В. Нормы законодательства о налоговых агентах: проблемы применения // Финансы. – 2015. – № 4. – С. 44–48.
13. Стародубцева, И.В. Налоговая форма по НДФЛ // Бухгалтерский учёт. – 2015. – № 11. – С. 122–125.
14. Фролова, М.В. Выплаты из прибыли физическим лицам // Бухгалтерский учёт. – 2015. – № 10. – С. 141.
15. Шилкин, С. Справки 2-НДФЛ, которые нужно сдать к 1 марта // Главбух. – 2016. – № 3. – С. 20–25.
Аннотация. Определена роль налога на доходы физических лиц (НДФЛ). Охарактеризованы аспекты налоговой
безопасности по расчёту НДФЛ. Рассмотрена юридическая конструкция элементов НДФЛ. Дана характеристика
основных элементов НДФЛ и их взаимосвязь. Описаны изменения в нормах законодательства по НДФЛ с 01.01.2016. Изложены возможности оптимизации налоговой безопасности по расчёту НДФЛ в Российской Федерации.
Ключевые слова: оптимизация, налогоплательщик, налоговая безопасность, налог на доходы физических лиц (НДФЛ), элементы НДФЛ, изменения.
Summary: The role of personal income tax (PIT) is defined. The tax safety aspects of personal income tax are examined. The legal construction of PIT is presented. The main elements of PIT and their relationships are characterized. The changes in personal income tax legislation standards since 01/01/16 are described. The possibility of optimizing tax security of the calculation of personal income tax in the Russian Federation is set out in this paper.
Keywords: optimization, taxpayer, tax security, personal income tax (PIT), elements of personal income tax, changes


ПОДГОТОВКА КАДРОВ
Повышение уровня компетенций специалистов сахарной отрасли
Л.Н. ПУЗАНОВА, канд. с/х наук
Л.И. БЕЛЯЕВА, канд. техн. наук, доцент
ФГБНУ «Российский научно-исследовательский институт сахарной промышленности», г. Курск
1. Коновалов, К.Л. Технологическое предвидение как фактор роста конкурентоспособности предприятий пищевой отрасли / К.Л. Коновалов, О.Н. Мусина, И.К. Куприна // Пищевая промышленность. – 2015. – № 12. – С. 20–24.
2. Пузанова, Л.Н. Дополнительное профессиональное образование в учебном центре РНИИСП // Сахар.– 2015. – № 4. – С. 68–69.
3. Пузанова, Л.Н. Повышение квалификации работников сырьевой службы сахарных заводов // Сахарная свёкла. – 2013. – № 6. – С. 42–43.
Аннотация. Показана необходимость непрерывного профессионального обучения работников сахарной отрасли в современных условиях. Приведены итоги работы учебного центра РНИИСП по повышению квалификации специалистов сахарной промышленности. Рассмотрены форматы деятельности института для трансфера знаний специалистам отрасли.
Ключевые слова: сахарная отрасль, специалист, уровень компетенций, формы обучения, курсы повышения квалификации, учебный центр, новые знания.
Summary. The necessity of continuous professional training of workers of the sugar industry in modern conditions. Given the outcome of the training center RRISI to improve the skills of professionals of the sugar industry. Reviewed the formats of the activities of the Institute for knowledge transfer professionals in the industry.
Keywords: sugar industry, specialist, level of competencies, formal training, refresher courses, training centre, new knowledge.


МНЕНИЕ ЭКСПЕРТА
Обзор законов, принятых Государственной Думой 6-го созыва, и участие «Союзроссахара» в законотворческом процессе
А.Б. БОДИН, председатель правления
А.К. БОНДАРЕВ, руководитель отдела
Союз сахаропроизводителей России («Союзроссахар»)


САХАР И ЗДОРОВЬЕ
Низкий сахар в крови
Е.П. АНТОНОВА, врач-эндокринолог
7