Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Теоретические основы прогнозирования в экономике 7
1.1 Понятие, сущность категорий «прогноз» и «прогнозирование»
1.2 Классификация прогнозов и особенности экономического прогнозирования в сельском хозяйстве
Глава 2 Статистическое исследование уровня, динамики и факторов урожайности зерновых культур в зоне рискованного земледелия
2.1 Анализ факторов влияющих на урожайность зерновых культур 24
2.2 Многомерный анализ уровня и динамики урожайности зерновых культур в зоне рискованного земледелия
Глава 3 Методы статистического прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного земледелия
3.1 Формализованные методы прогнозирования 68
3.2 Экспертные методы прогнозирования 78
3.3 Объединение частных прогнозов 88
3.4 Оценка точности и надежности прогнозов 99
Заключение 106
Литература 109
Приложения 121
- Понятие, сущность категорий «прогноз» и «прогнозирование»
- Анализ факторов влияющих на урожайность зерновых культур
- Формализованные методы прогнозирования
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Обеспечение продовольствием жителей страны в основном за счет отечественного производителя в современных условиях хозяйствования становится приоритетной стратегией государства, так как от этого зависит не только продовольственная, но и национальная безопасность государства.
Особенно актуальна проблема продовольственного обеспечения в регионах, расположенных в зоне рискованного земледелия. Это обусловлено резкими колебаниями погодных условий, которые, в свою очередь, вызывают нестабильность производства основных сельскохозяйственных продуктов как в растениеводстве, так и в животноводстве. Следовательно, необходимость предвидения (прогнозирования) вероятностного исхода событий приобретает особую значимость в условиях высокой неопределенности, вызванных как объективными, так и субъективными причинами, что важно и для разработки управленческих решений по регулированию ситуации. Поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, то приоритетными при его реализации являются статистические методы прогнозирования.
Рассматриваемые в диссертации проблемы ранее нашли отражение в трудах таких российских ученых, как Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Френкель А.А., Загайтов И.Б., Прудников А.Г., Сиротенко В.Г., Полевой А.Н. и другие. Отдельные направления рассматриваемой проблемы исследовались в работах таких зарубежных ученых, как Тейл Г, Кендалл М, Льюис К.Д. и другие. Вместе с тем, все они носили эпизодический характер и не включали для прогнозирования урожайности зерновых культур наряду с традиционными методами более гибкий, современный инструментарий методов прогнозирования.
Неразработанность системы комплексного применения
статистических методов прогнозирования урожайности зерновых культур в
\
условиях рискованного земледелия предопределила выбор темы диссертационного исследования.
Научная необходимость и практическая значимость определили актуальность темы диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является совершенствование методики статистического анализа и прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного земледелия.
В соответствии с целью исследования ставились и решались следующие основные задачи:
рассмотреть сущность категорий «прогноз» и «прогнозирование»; систематизировать и классифицировать существующие прогнозы и методы прогнозирования;
разработать методику построения прогноза урожайности зерновых культур;
провести комплексный статистический анализ вариации и динамики урожайности зерновых культур в Оренбургской области; выделить однородные зоны и периоды по урожайности зерновых культур в Оренбургской области;
выполнить прогноз урожайности зерновых культур;
верифицировать и синтезировать полученные прогнозы урожайности зерновых культур.
Объектом исследования является урожайность зерновых культур в Оренбургской области.
Предметом исследования выступают методологические и методические аспекты статистического прогнозирования урожайности зерновых культур.
Информационное обеспечение работы составили данные статистической отчетности Оренбургского комитета государственной статистики, Департамента АПК Оренбургской области, статистические
t ежегодники по РФ, бухгалтерская и статистическая отчетность предприятий,
результаты анкетирования экспертов. Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ STATISTIKA, Microsoft Excel 2000, Stata 6.
Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по статистике, экономике, сельскому хозяйству. В исследовании используется комплекс методов, а именно табличный и графический методы, статистические группировки, корреляционный,
('
регрессионный, кластерный анализ, анализ временных рядов, анализ
вариации, формализованные методы прогнозирования, экспертные методы и
другие.
Научная новизна диссертационной работы заключается в
'ч формировании и применении системы статистических методов
> прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного
земледелия. К числу наиболее существенных научных результатов относятся
следующие:
уточнено понятие «прогноз», которое определяется как научное,
»
основанное на эмпирических данных, вероятностное представление о состоянии объекта прогнозирования на определенный момент времени при определенных условиях среды его функционирования;
дополнены классификация прогнозов по признаку их назначения и классификация методов экономического прогнозирования в части методов статистического моделирования и проведена их систематизация;
применены адаптивные методы статистического прогнозирования, аппарат эконометрического моделирования панельных данных и метод
^ эвристического прогнозирования, а также объединенный прогноз трендовых
моделей на основе факторного анализа и комбинированный прогноз на
4 основе формализованных и экспертных методов прогнозирования, ранее не
используемые в прогнозировании сильно колеблющихся рядов динамики;
сформулирована необходимость поэтапной схемы прогнозирования и применения на каждой его стадии необходимых, индивидуальных методик;
выделены однотипные зоны и однородные периоды в результате многомерного статистического анализа и адаптивных методов по данным урожайности зерновых культур в Оренбургской области за 120 лет (1883-2002 гг.) для дальнейшего применения в прогнозировании;
определена детерминированность урожайности зерновых культур в Оренбургской области с климатическими условиями зоны рискованного земледелия и слабая зависимость от экономических, агротехнических и других факторов на основе многомерного статистического анализа пространственно-временной информации по урожайности зерновых культур в Оренбургской области и ее факторам.
Практическая значимость диссертационного исследования
'ч состоит в возможности использования разработанных методических
^ подходов статистического прогнозирования урожайности зерновых культур в
зонах рискованного земледелия на уровне Департамента АПК региона.
Прогнозные значения урожайности зерновых культур могут использоваться
для разработки управленческих решений в плане координирования
деятельности сельскохозяйственного производства: подготовки
необходимого объема техники, горюче-смазочных материалов, трудовых
ресурсов, а также повышения эффективности использования оборотных
средств производства.
Положения диссертации могут быть использованы в высших и
средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин
«Микроэкономическая статистика», «Анализ временных рядов и
прогнозирование», «Эконометрика». Ч
% Г
Понятие, сущность категорий «прогноз» и «прогнозирование»
В новых условиях хозяйствования в Российской Федерации еще более усилилась необходимость предвидения вероятностного исхода событий- Интерес к будущему вытекает из острой практической потребности сегодняшнего дня. Предвидение событий дает возможность заблаговременно подготовиться к ним, учесть их положительные и отрицательные последствия, а если возможно - вмешаться в ход развития, контролировать его, и что более важно, стараться претворить в жизнь одну из выявленных альтернатив будущего. Предстоящие крупные перемены в различных областях деятельности человека отдаленные от нас на годы, в той или иной мере зависят от событий сегодняшнего дня. Недооценка важности учета последствий сегодняшних решений приводит к ошибкам, которые негативно влияют на развитие социально-экономических систем.
Следовательно, в условиях рынка ни один предприниматель, хозяйствующий субъект и государство в целом не могут функционировать без составления планов и прогнозов.
Все это требует изучения категорий «прогноз» и «прогнозирование», а также методов, с помощью которых возможна их реализация с учетом специфики объекта прогнозирования.
Несмотря на то, что в последние годы появилось значительное количество работ по прогнозированию, большая часть которых посвящена вопросам прогнозирования на макроэкономическом уровне, в области сельскохозяйственного производства наблюдается явное отставание в развитии как теоретических, так и практических вопросов прогнозирования.
Остановимся на содержании понятия «прогноз» в экономической литературе, где эта проблема рассматривается на протяжении длительного времени. В настоящее время существует множество трактовок понятий прогноза и прогнозирования.
Так, согласно Френкелю А.А.[142] «Экономический прогноз - это некоторая гипотеза, некоторая вероятностная оценка протекания экономического процесса в будущем». По мнению Лопатникова Л.И. [59], «прогноз -это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем или об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний (либо как о том и другом). Это суждение, хотя и носит вероятностный характер, все же обладает определенной степенью достоверности». Четыркин Е.М. [147] дает следующее определение: «Термином прогноз обозначается возможное будущее значение некоторого показателя (условное утверждение)».
Необходимо отметить, что эти определения имеют слишком общий характер и их необходимо уточнить.
На наш взгляд под прогнозом следует понимать научное, основанное на эмпирических данных, вероятностное представление о состоянии объекта прогнозирования на определенный момент времени при определенных условиях среды его функционирования.
В свою очередь прогнозирование - это процесс разработки прогноза.
Почему возникла необходимость в понятии прогнозирование, если есть понятие предвидение?
Слово «предвидение» обозначает обычно наиболее общее, родовое понятие суждений о будущем, включающее в себя все прочие разновидности таких суждений [16].
Это абстрактное понятие раскрывается в виде трех последовательных уровней его конкретизации.
Во-первых, предвидение бывает различного рода: научное и ненаучное (интуитивное, обыденное, а также религиозное псевдопредвидение). Научное основано на знании закономерностей развития природы, общества, мышления; интуитивное - на предчувствиях человека; обыденное - на так называемом житейском опыте, связанных с ним аналогиях, примерах и т.п.; религиозное псевдопредвидение (пророчество) - на вере в сверхъестественные силы, якобы предопределяющие будущее, на суевериях и т.п.
Анализ факторов влияющих на урожайность зерновых культур
Факторы, влияющие на урожайность зерновых культур мы подразделили на 4 блока: природные, агротехнические, социально-экономические, экологические (рисунок 2.1).
Природные факторы состоят из 3 групп: собственно-биологических, почвенных, метеорологических.
К собственно-биологическим факторам урожайности следует отнести генетические свойства сортов сельскохозяйственных культур, определяющие их меньшую зависимость от факторов среды, т.е. устойчивость к недостатку влаги, высоким или низким температурам, различным видам болезней или вредителей. Но необходимо отметить, что высокопродуктивные сорта острее реагируют на неблагоприятные условия.
В группу почвенных факторов входят такие важнейшие качественные характеристики почв такие как процент содержания в них гумуса; подвид почвы от которого зависит физико-химические свойства почв; качество почвы.
Разные типы почв отличаются разным плодородием и в разной степени пригодны для возделывания сельскохозяйственных культур.
Следует различать естественное, или потенциальное плодородие почвы, которое зависит от естественных свойств почвы, и эффективное, или экономическое, которое появляется в результате хозяйственного возделывания земли. Для экономического анализа, прогнозирования и планирования сельскохозяйственного производства решающее значение имеет последнее.
По учету на 1.01.2001 года общая площадь земель Оренбургской области составляет 12370,2 тыс.га. Основная часть территории занята землями сельскохозяйственного назначения (88,4%). Большую часть территории занимают почвы черноземного типа (8388,8 тыс.га или 67,8%),почвы каштанового типа и серые лесные почвы - соответственно - 1495,1 (12,1%) и 50,9 (0,4%) тыс.га. Среди всех известных в мире типов почв черноземы выделяются своим исключительно высоким естественным плодородием, а оренбургские черноземы, кроме того, при небольшой общей мощности гумусиро-ванных горизонтов еще и больше содержат гумуса в единице объема почвы. В то же время черноземы менее других почв отзывчивы на орошение и высокие дозы удобрений.
Другими словами, именно в этих почвах естественное плодородие в наибольшей степени составляет основу потенциального плодородия и реализуется оно тоже как нигде - очень медленно, постепенно [121].
Среди метеорологических факторов агрометеорологи самыми характерными считают сумму активных температур в вегетационном периоде и гидротермический коэффициент, который показывает отношение получаемой и потребляемой влаги и определяется исходя из суммы осадков и суммы активных температур в вегетационном периоде.
При анализе метеорологических факторов, в первую очередь, исходят из местонахождения исследуемого региона, зоны. В условиях Оренбургской области основными метеорологическими факторами влияющими на урожайность сельскохозяйственных культур являются:
Ежегодные колебания урожайности сельскохозяйственных культур во многом подчинены климатическим факторам, их значение в среднем в три раза выше, чем применяемых технологий. Однако в долговременном плане воздействие метеорологических факторов на урожайность сельскохозяйственных культур составляет 20 %, но более существенно (на 80 %) она зависит от технологии [4].
Формализованные методы прогнозирования
В данной главе рассмотрены методы экспертного прогнозирования, которые на наш взгляд могут быть использованы при составлении прогнозов урожайности зерновых культур. В результате систематизации теоретических положений применения экспертных методов, мы пришли к выводу, что для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур целесообразно применить метод эвристического прогнозирования (МЭП).
Методом эвристического прогнозирования называется метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в области сельского хозяйства: экономистов, статистиков, агрономов, экологов, энтомологов. Прогнозные экспертные оценки отражают индивиду альное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.[132].
Метод эвристического прогнозирования сходен с дельфийской техникой, коллективной генерацией идей и методом коллективной экспертной оценки в том смысле, что одним из элементов его является сбор и обработка суждений экспертов, высказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. В основе метода лежат три допущения [132]:
1. существование у эксперта психологической установки на будущее, сформулированной на основе профессионального опыта и интуиции;
2. тождественности процесса эвристического прогнозирования с одно типностью получаемого знания в форме эвристических правдоподобных умозаключений, требующих верификации; 3. возможности адекватного отображения тенденции развития объекта прогнозирования в виде системы прогнозных моделей синтезируемых из прогнозных экспертных оценок.
Эти допущения реализуются в методе эвристического прогнозирования путем системы приемов работы с экспертами, способами оценок и синтеза прогнозных моделей.
Информационным массивом для разработки прогнозов методом эвристического прогнозирования является набор заполненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень строго сформулированных вопросов. К вопросам предъявляются следующие требования [132]:
1. они должны быть сформулированы в общепринятых терминах;
2. их формулировка должна исключать всякую смысловую неоднозначность;
3. все вопросы должны логически соответствовать структуре объекта прогноза;
4. они должны быть отнесены к одному из трех перечисленных видов.
К первому виду относятся вопросы, ответы на которые содержат количественную оценку. Ко второму виду относятся содержательные вопросы, требующие свернутого ответа не в количественной форме. К третьему виду относятся вопросы, требующие ответа в развернутой форме.
После того как все вопросы уточнены и сведены по тематическим признакам в соответствующие разделы анкет или таблиц, переходят к работе с экспертами, анализу и обработке экспертных оценок.
Анализ обработка экспертных оценок проводится в следующем порядке. По результатам опроса экспертов формируем матрицу (таблица 3.8), в которой: первая строка соответствует ответам первого эксперта на все вопросы по обследуемому объекту (вопросы, на которые эксперт не отвечал, также записаны в этой строке); вторая строка соответствует ответам второго эксперта на вопросы и т.д. Внутри каждого вопроса могут быть несколько под 80 вопросов или альтернатив, которые должен оценить эксперт. Столбец матрицы обозначает совокупность ответов всех экспертов по данному конкретному подвопросу или альтернативе.
