Содержание к диссертации
Введение
1. Методологические вопросы построения системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе экономики региона 12
1.1 Методологические вопросы построения прогнозов развития производства в аграрном секторе экономики региона 12
1.2 О синтезе оптимизационных и матричных моделей сквозного прогнозирования 18
1.3 Проблемные вопросы повышения качества прогнозов с использованием системного математического моделирования 25
2. Разработка системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе региона 34
2.1 Организационная структура системы моделей прогнозирования 34
2.2 Основные модули комплексов моделей системы 48
2.3 Алгоритмическая процедура согласования дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования... ...59
2.4 Программное обеспечение расчётов по дискретно-динамическим моделям сквозного прогнозирования 68
2.5 О логике функционирования системы недетерминированных моделей дискретно-динамического прогнозирования 69
3. Экспериментальная апробация системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования развития аграрного сектора на примере Республики Бурятия 75
3.1 Цели и задачи эмпирических исследований по системе моделей 72
3.2. Одномерные прогнозы элементов матриц прямых межпродуктовых затрат в натурально-вещественной форме 79
3.3. Одномерные прогнозы недетерминированных параметров системы в динамике 84
3.4. Построение комплекса числовых недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования развития сельскохозяйственного производства 95
3.5. Анализ результатов по сквозному прогнозированию развития аграрного сектора аграрного сектора в Республике Бурятия 96
Выводы... 119
Литература 120
Приложение 130
- О синтезе оптимизационных и матричных моделей сквозного прогнозирования
- Проблемные вопросы повышения качества прогнозов с использованием системного математического моделирования
- Основные модули комплексов моделей системы
- Одномерные прогнозы элементов матриц прямых межпродуктовых затрат в натурально-вещественной форме
Введение к работе
Актуальность исследования. Повышение качества прогнозирования развития сельскохозяйственного производства в регионах относится к числу важных и сложных проблем совершенствования управления производством в аграрном секторе экономики Реализация системного подхода к решению данной проблемы возможна на пути перехода к многовариантному сквозному прогнозированию с задаваемой надежностью в реализации
Разработка сквозных прогнозов развития сельскохозяйственного производства может быть успешно осуществлена с применением системного математического моделирования - метода исследования сложных объектов с использованием системы логически, информационно и алгоритмически взаимосвязанных моделей. В рамках системы моделей имеется возможность совместить модели одномерного прогнозирования недетерминированных параметров при заданных уровнях надежности с подсистемами моделей сквозного прогнозирования При таком совмещении повышается качество сквозного прогнозирования различных состояний объекта в будущем Варианты сквозных прогнозов, рассчитанные по системе моделей с недетерминированными параметрами при разном уровне надежности , могут быть использованы для учета риска в процессе выработки управленческих решений
Представляются перспективными разработки недетерминированных систем моделей прогнозирования аграрного сектора в регионах, совмещающие не только модели одномерного и многомерного прогнозирования с оптимизационными, но и с матричными недетерминированными дискретно-динамическими моделями сквозного прогнозирования При этом весьма важно, чтобы подобные разработки систем моделей осуществлялись в подготовленном для функционировании виде (включая информационное, математическое, программное обеспечение)
В рамках матричных недетерминированных дискретно-динамических моделей производства и распределения продукции отраслей могут, наряду с развитием производства сельскохозяйственной продукции, прогнозироваться с заданной надежностью потребности аграрного сектора экономики в ресурсах, межотраслевые связи, конечная продукция отраслей, совокупная трудоемкость сельскохозяйственной продукции в регионах, ее фондоемкость, капиталоемкость и ряд других важных экономических показателей
Степень изученности проблемы. В настоящее время отсутствуют разработки по системам недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования в регионе, совмещающие модели одномерного, многомерного прогнозирования с оптимизационными, а также с матричными недетерминированными моделями сквозного прогнозирования Не решены до конца вопросы информационного, математического и программного обеспечения расчётов по системам моделей прогнозирования Требуют совершенствования методики одномерного прогнозирования показателей с задаваемыми в априори уровнями надежности, в частности, показателей межпродуктовых затрат в матричных моделях прогнозирования и ряда других
Отмеченное, в основном, определило общую целевую установку исследования
Цели и задачи исследования. Общей целевой установкой исследования явилась разработка системы недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе экономики региона в подготовленном для функционирования виде
Реализация целевой установки исследования вызвала необходимость решения следующих задач
- на основе исследования современных концепций разработать вопросы
методологии построения моделей прогнозирования,
обосновать общую организационную структуру системы недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования производства в аграрном секторе региона,
определить общую логику функционирования системы моделей сквозного прогнозирования производства в аграрном секторе региона,
разработать основные детерминированные и недетерминированные модули всех моделей системы,
разработать методические подходы к прогнозированию прямых межпродуктовьк затрат с заданной надежностью в матричных моделях производства и распределения сельскохозяйственной продукции в динамике по годам прогнозного периода,
адаптировать математическое обеспечение расчетов по двухуровневой системе моделей к решению дискретно-динамической системы моделей сквозного прогнозирования по годам перспективы,
определить программное обеспечение расчетов по системе моделей сквозного прогнозирования развития производства в регионе,
экспериментально апробировать разработанную систему недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования в аграрном секторе экономики на примере Республики Бурятия
Предметом исследования являются методологические, теоретические и методические вопросы использования системного математического моделирования в прогнозировании развития аграрного сектора экономики региона
В качестве объекта практической апробации разработанной системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования развития производства в регионе выступает аграрный сектор экономики республики Бурятия
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по изучаемым в диссертации вопросам, в частности, Аганбегяна А Г , Браславца М Е , Гатаулина А М, Данцига Дж, Денискина В В , Кардаша В А, Кравченко Р Г, Леонтьева В В , Орловой В И, Парфеновой В,Е, Пастернака П.П, Попова И Г , Юзбашева М М и других. В соответствии с кругом исследуемых вопросов в работе применялись методы
теории вероятности и математической статистки, матричные и балансовые методы, методы математического программирования, системного математического моделирования экономических процессов
Информационная база диссертационного исследования представлена материалами статистических сборников Госкомстата республики Бурятия, отчетными данными Министерства сельского хозяйства и продовольствия республики Бурятия
Научная новизна исследования в целом состоит в разработке системы недетерминированных дискретно-динамических моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе региона в подготовленном для функционирования виде
На основе исследования современных концепций в работе обобщены вопросы методологии построения недетерминированной системы дискретно-динамических моделей прогнозирования, совмещающей модели одномерного и многомерного прогнозирования с оптимизационными, а также с матричными моделями сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе региона
Обоснована общая организационная структура системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования производства в аграрного сектора региона, определены связи между моделями в системе, а также логика функционирования системы недетерминированных моделей сквозного прогнозирования производства в аграрном секторе региона
Построена система недетерминированных моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе экономики региона, включающая комплексы информационных моделей, математико-статистических моделей одномерного прогнозирования, недетерминированные дискретно-динамические модели сквозного прогнозирования, модели формирования выходной информации и системного анализа сквозных прогнозов
Разработаны основные функциональные, а также расчетные модули каждой модели системы моделей, ориентированные на реализацию логических, информационных и алгоритмических связей между моделями в процессе функционирования
Адаптирован итеративный алгоритм согласования решений в системе оптимизационных моделей с двухуровневой структурой организации применительно к проведению расчетов по двухуровневой недетерминированной дискретно-динамической системе моделей сквозного прогнозирования по годам перспективы
Новым представляется также проведенное на конкретном материале
эмпирическое исследование по апробации разработанной
недетерминированной дискретно-динамической системы моделей сквозного прогнозирования развития производства в аграрном секторе региона с разной надежностью недетерминированных параметров
Практическая значимость исследования. Выполненное исследование соответствует разделу 1 б «Разработка экономико-математического и
статистического обеспечения информационных технологий анализа, прогнозирования и управления в аграрном секторе» плана НИР экономического факультета СПГАУ на 2005-2010 годы по комплексной теме «Разработка методологии, методов и информационных технологий учета, анализа, прогнозирования и управления экономическими процессами в аграрном секторе рыночной экономики» Практическая значимость диссертационной работы состоит в возможности использования разработанной системы недетерминированных дискретно-динамических моделей прогнозирования для проведения многовариантных расчетов по прогнозированию развития производства в аграрном секторе экономики с учетом надёжности недетерминированных параметров Эти расчеты могут служить основой для принятия обоснованных управленческих решений по развитию аграрного сектора экономики в регионах Разработанный в диссертации инструментарий может быть использован в практической работе плановых органов и региональных информационно-консультативных служб, создаваемых в аграрном секторе экономики
Апробация работы и публикации. Основные результаты диссертационного исследования докладывались на научных конференциях БГСХА им В Р Филиппова и СПГАУ в 2003, 2004, 2005, 2006 и 2007 годах, а также опубликованы в 6 работах автора по теме диссертационного исследования
Отдельные результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе в СПГАУ по учебным курсам «Моделирование социально-экономических процессов», «Экономико-математического моделирование в землеустройстве», «Планирование и прогнозирование»
Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 6 работ общим объемом 1,5 п л
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, общих выводов, списка использованной литературы, включающего 120 наименования, и приложений Основной текст изложен на 129 страницах, содержит 18 таблиц и 11 рисунков, а также 43 таблицы в приложении
О синтезе оптимизационных и матричных моделей сквозного прогнозирования
Одним из средств, позволяющих точно рассчитать целый ряд параметров, является матричный метод. Поэтому основой для предельно точного расчёта совокупных затрат может служить матричная натуральная модель производства и распределения сельскохозяйственной продукции.
Профессор Браславец М. Е. [19] писал, что в основе матричных методов лежит обычная схема межотраслевого баланса производства и распределения ресурсов. Основные преимущества матричных методов состоят в том, что они характеризуют экономические объекты как цельную систему, в которой компактно и полно отражаются взаимосвязи между производством, снабжением, финансированием и распределением производственной продукции. Матричные методы имеет балансовый характер, в них достигается баланс результата производства и затрат на производстве по каждому виду деятельности, по каждому продукту. Они позволяют применить унифицированные методы расчётов с использованием ЭВМ... Теория матричного моделирования разработана достаточно хорошо. Однако возможности практического использования матриц в сельском хозяйстве ещё мало изучены.
Но позже [20] он отмечал, что одним из основных методов анализа и установления пропорций и взаимосвязей в народном хозяйстве является балансовый метод, получивший широкое применение в практике планирования...большое практическое значение имеет разработка и внедрение в практику планирования метода межотраслевого баланса, позволяющего в рамках единого балансового расчёта определить главные экономические пропорции воспроизводства и количественные соотношения производства и распределения продуктов в разрезе важнейших отраслей народного хозяйства.
Ещё в 1969 году группа учёных подготовила доклад на конференцию по вопросам разработки и использования в планировании баланса межотраслевых связей в странах- членах СЭВ [77], в котором отмечалось:
1. Межотраслевой баланс представляет собой важный этап в развитии методологии прогнозирования развития сельского хозяйства в регионе. Использование этого метода позволяет разрабатывать прогноз на базе лучшего обоснования потребностей, при более объективной оценке производственных ресурсов и резервов и тем самым уменьшить влияние субъективных факторов в процессе разработки прогноза. Межотраслевой баланс открывает также дорогу для широкого применения в практике прогнозирования современных экономико-математических методов и электронной вычислительной техники. Построение межотраслевых моделей является одной из предпосылок развития методологии оптимального прогнозирования.
2. Исследования в области межотраслевого баланса дают возможность создать научные основы методологии комплексного многовариантного прогнозирования сельскохозяйственного развития в регионе.
3. Анализ и прогноз межотраслевых связей и пропорций на основе межотраслевого баланса позволяет исследовать структуру сельского хозяйства, механизм взаимодействия его отдельных элементов с учётом прямых и косвенных межотраслевых связей. Межотраслевой баланс в сочетании с другими видами экономической информациипозволяет глубоко изучить не только отраслевую структуру общественного продукта, но и отраслевую структуру конечного продукта, возмещения текущих материальных затрат.
Метод межотраслевого баланса оказывает активное влияние на рационализацию прогноза и способствует созданию комплексной взаимосвязанной системы показателей, которая характеризует развитие и структуру сельского хозяйства в целом по региону.
4. Анализ межотраслевых связей открывает принципиально новые возможности перед самыми разными областями экономической науки, позволяет перейти от теоретического изучения проблем, выдвигаемых сельским хозяйством, к конкретным количественным характеристикам экономических процессов.
Балансовые модели [20] позволяют устанавливать материально-вещественные, трудовые и стоимостные пропорции в развитии экономических систем определять потребности в сырьевых ресурсах, рабочей силы, основных фондов, дополнительных капитальных вложений.
Проблемные вопросы повышения качества прогнозов с использованием системного математического моделирования
Под системным математическим моделированием экономических процессов подразумевается процесс имитации и отражения в рамках экономико-математических моделей параметров, характеристик, состояния и поведения во внешней среде экономических процессов для целенаправленного управления ими [76, 92].
Необходимость учёта принципа надёжности при разработке научно-обоснованных прогнозов обуславливает переход от разработки системы детерминированных моделей прогнозирования к созданию системы недетерминированных моделей прогнозирования, что является прогрессивным направлением дальнейшего повышения качества прогнозов с использованием системного моделирования экономических процессов.
Под недетерминированной моделью понимают модель, в которой учитываются неопределенности различного типа (случайность, конфликтность и др.) [38]. Недетерминированные системы моделей прогнозирования в аграрном секторе экономики очень важны для прогнозирования развития сельскохозяйственного производства в регионах.
Система недетерминированных моделей по аграрному сектору экономики должна разрабатываться, в полностью подготовленном для функционирования виде. Другими словами, здесь должны найти отражение все основные этапы системного математического моделирования:
1. Формулировка целей исследования.
2. Постановка проблемы и качественный анализ моделируемого объекта.
3. Разработка системы моделей.
4. Математический анализ системы моделей.
5. Подготовка исходной информации.
6. Разработка методов согласования решений в системе моделей.
7. Разработка программ на ПК для проведения расчётов по системе моделей.
8. Проведение расчётов по системе моделей.
9. Анализ результатов системного математического моделирования.
Основные принципы, которыми следует руководствоваться в процессе системного математического моделирования экономических процессов изложены в работах [76, 91, 92].
В рамках системного моделирования процессов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства имеется возможность логически, информационно и алгоритмически совместить модели динамических балансов и оптимизационные модели развития аграрного сектора экономики региона.
В аграрном секторе экономики производство сельскохозяйственной продукции подвержено существенному влиянию большого количества неуправляемых человеком факторов. Эти факторы существенно влияют на урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность сельскохозяйственных животных, затраты труда и денежных средств на единицу продукции, показатели эффективности сельскохозяйственного производства, цены на продукцию и другие [44, 75]. Поэтому важной проблемой является выделение и структуризация недетерминированных параметров, которые следует учитывать в разработке системы моделей прогнозирования аграрного сектора экономики в регионе.
В [73] предлагается учитывать принцип отбора наиболее важных недетерминированных параметров для моделей системы. Этот принцип ориентируется на совершенствование информационного и программного обеспечения расчётов, оценку качества недетерминированных параметров.
На кафедре экономико-математических методов и статистики СПГАУ разработан следующий подход.
Задаётся конкретная оценка надёжности. По таблице критических значений распределения Стьюдента находится конкретное значение критерия Стьюдента, соответствующее оценке надёжности. Определяется новый подинтервал. Далее предполагается, что с заданной вероятностью возможно существование более высоких или низких значений конкретного показателя, по сравнению с зафиксированным его значением, соответствующим верхней или нижней границам нового подинтервала.
Нижние границы интервалов таких показателей, которые характеризуют выход продукции на единицу изменения переменных и ресурсов следует интерпретировать как самые надёжные и верхние границы этих показателей - как менее надёжные. Для показателей, характеризующих затраты на производство единицы продукции берутся верхние границы интервалов этих показателей как самые надёжные, а нижние, как ненадёжные.
В связи с этим возникает необходимость в оценке надёжности одномерных прогнозов при переходе от нижних границ доверительных интервалов к верхним и наоборот.
Основные модули комплексов моделей системы
Каждая модель-элемент системы моделей содержит ряд условий, которые могут интерпретироваться в качестве соответствующих модулей данной модели. В процессе совершенствования системы моделей (а также по другим причинам) модули в любой модели-элементе системы могут конкретизироваться и дополняться. Модули информационных моделей В модели (1.1) см рис. 2 на основе фактических данных по затратам различных видов і-ой продукции аграрного сектора (по каждому году отчётного периода) на всё годовое валовое производство X) соответствующей продукции j-oro вида, т.е. Xlj(i = j = 1,2,...,ri),(t = 1,2,-,Т) рассчитываются по модулю показатели прямых затрат і-ого вида продукции на единицу j-oro вида сельскохозяйственной продукции в t -ый отчётный год. На основе модулей (2.2.1) строятся матрицы А пхп межпродуктовых потоков по аграрному сектору экономики на каждый год {t =l,2,...,f) отчётного периода, где Т - количество лет в отчётном периоде. Модель (1.2) формирует конечную продукцию аграрного сектора экономики в регионе в форме модулей-векторов а модель (1.3) формирует валовую продукцию аграрного сектора экономики в регионе в форме модулей-векторов Модель (1.4) формирует данные по затратам k-ого вида ресурсов на производство единицы каждого вида продукции аграрного сектора в форме модулей-векторов где: Z - общее количество видов ресурсов.
Модель (1.5) формирует фактические данные по количеству населения в е-той возрастной группе по каждому году отчётного периода в форме модулей-векторов где: /3 - количество возрастных групп населения в регионе. В модели (1.6) на основе матриц межпродуктовых потоков аграрного сектора экономики - A lnxn и векторов конечной продукции Y (t =1,2,...,Г) рассчитываются вектора валовой продукции, т.е. X (t =1,2,...,Т) по формуле (2.1.3) или (2.1.4) и формируются модули-вектора разницы по каждому году отчётного периода В модели (1.7), при условии, что элементами модуля-вектора (2.2.6) являются величины, стремящиеся к минимуму, формируются модули - в форме динамических рядов по каждому элементу матрицы межпродуктовых затрат (i=j=l, 2, ...п) на каждый год отчётного периода В модели (1.8) формируются модули - динамические ряды по каждому виду конечной продукции (j=l, 2,..., п) по годам отчётного периода В модели (1.9) формируются модули - динамические ряды по каждому виду валовой продукции (j=l, 2,..., п) по годам отчётного периода В модели (1.10) формируют модули- динамические ряды по трудоёмкости каждого вида продукции аграрного сектора (j=l, 2, ..., п) по годам отчётного периода
Одномерные прогнозы элементов матриц прямых межпродуктовых затрат в натурально-вещественной форме
Прогнозирование недетерминированных показателей прямых межпродуктовых затрат всех видов продукции аграрного сектора республики Бурятия осуществлялось поэтапно.
При разработке номенклатуры продукции в числовых моделях необходимо учитывать, что количество включаемых продуктов в модель, связано с точностью определения показателей прямых, косвенных и совокупных межпродуктовых затрата в аграрном секторе экономики.
Для числовых моделей была определена номенклатура продукции сельского хозяйства республики Бурятия в составе: пшеница; рожь; ячмень; овес; гречиха; горох; картофель; овощи; плоды и ягоды; кормовые корнеплоды; сено; солома; зеленая масса трав; силос; сенаж; говядина и телятина; свинина; баранина и козлятина; конина; мясо птицы; молоко; яйца; шерсть; мёд; органические удобрения (навоз); комбикорм.
По данным видам продукции аграрного сектора формировались следующие данные в разрезе комплекса «Информационных моделей» [1]: - по урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности сельскохозяйственных угодий; - по фактическим площадям всех видов сельскохозяйственных угодий; - по нормам высева семян по всем видам сельскохозяйственных культур; - данные о внесении органических удобрений на один гектар посевной площади сельскохозяйственных культур и сельскохозяйственных угодий; - продуктивность сельскохозяйственных животных, поголовье всех видов животных; - средний вес одной головы животных по разным половозрастным группам; - годовые нормы затрат кормов на одну среднегодовую голову каждой половозрастной группы животных; - питательная ценность кормов; - данные о приобретаемых кормах; - показатели перевода одних видов кормов в другие; - структура рационов сельскохозяйственных животных; - данные по отходам и потерям продукции растениеводства и животноводства; -данные по объёмам конечных выпусков продукции сельского хозяйства; - объёмы валовых выпусков продукции сельского хозяйства; - затраты труда на производство всех видов продукции сельского хозяйства в республике, а также наличие трудовых ресурсов в аграрном секторе экономики. Коэффициенты (ау) прямых фактических затрат і-го вида продукции на производство единицы j-ro вида продукции формировались в натурально-вещественной форме по каждому году 12-ти летнего периода (с 1994 по 2005 год) как отношение межпродуктовых затрат (Ху) к общему объёму производства валовой продукции (Xj) в республике.
Затем осуществлялась проверка фактических данных по каждому году отчётного периода (с 1994 по 2005 год) по следующей схеме:
I. Были построены матрицы показателей прямых межпродуктовых затрат по каждому году двенадцатилетнего периода.
Основой для построения отдельно взятой матричной модели прямых межпродуктовых затрат продукции аграрного сектора на производства каждого вида продукции данного сектора в конкретный год являлись коэффициенты прямых фактических затрат і-го вида продукции на производство единицы j-ro вида продукции аграрного сектора.
Показатели в данных матрицах в соответствии с теорией матричных моделей межотраслевого баланса должны отвечать требованиям неотрицательности (ау- 0), а диагональные элементы матриц должны иметь значение меньше единицы (ау- 1). В противном случае производство превращается в особый вид «уничтожения» ранее созданных продуктов. Произведение показателей ц, симметричных относительно главной диагонали, должны быть меньше единицы (щ - ау 1).
П. На основе построенных межпродуктовых матриц и фактических данных по конечной (товарной) продукции аграрного сектора в регионе рассчитывались объёмы валовой продукции по каждому году двенадцатилетнего периода (с 1994 по 2005 год).
Этот расчёт проводится по формуле X = (Е - А ) 1 Z, где А - матрица прямых межпродуктовых затрат с элементами ц (і = 1, X - вектор валового выпуска продукции аграрного сектора с компонентами Xj (і = 1,2,..., n); Z - вектор конечной продукции аграрного сектора с компонентами Ъх (і Е - единичная матрица.
III. Сравнивались фактические значения валовой продукции по каждому году двенадцатилетнего периода (с 1994 - 2005 года) с расчётными значениями (с использованием построенных матриц прямых межпродуктовых затрат и фактических объёмов товарной продукции).
Здесь в качестве иллюстративного примера (см. таблицу 3.2.1) приведены фактические и расчетные значения по валовой продукции аграрного сектора экономики в республике Бурятия за 2005 год.
Сопоставление расчётных значений валовой продукции с использованием матриц прямых межпродуктовых затрат с фактическими значениями показывает, что построенные матрицы достаточно точно отражают все межпродуктовые связи в аграрном секторе экономики республики Бурятия по годам отчётного периода (с 1994 по 2005 год). Поэтому они могут служить в качестве надёжной базы для прогнозирования показателей межпродуктовых затрат в аграрном секторе экономики Республики Бурятия на перспективу.
