Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Статистический анализ социально-экономического развития Судана .
1.1. Характер и особенности экономики Судана 8
1.2. Анализ состояния и тенденций развития промышленности Судана 25
Глава 2. Определение места Судана среди стран Африки по уровню социально-экономического потенциала .
2.1. Особенности классификации в сокращенных пространствах...36
2.2. Исследование и выбор методов многомерного статистического анализа в изучении тенденций развития социально-экономического потенциала Республики Судан и других стран Африки 41
2.3. Применение кластерного анализа для многомерной классификации стран африканского континента 49
2.4. Оценка эффективности результатов классификации 61
2.5. Классификация африканских стран по уровню социально-экономического развития 71
Глава 3. Статистическое прогнозирование развития отраслей промышленности Республики Судан .
3.1. Методологические аспекты краткосрочного прогнозирования экономических показателей 82
3.2. Проверка надежности прогнозов и их сравнение 105
3.2. Анализ динамики и прогнозирование показателей промышленного производства Судана 114
Заключение 127
Список использованной литературы 130
Приложения 138
- Анализ состояния и тенденций развития промышленности Судана
- Применение кластерного анализа для многомерной классификации стран африканского континента
- Классификация африканских стран по уровню социально-экономического развития
- Анализ динамики и прогнозирование показателей промышленного производства Судана
Введение к работе
Краткий историко-географический обзор.
Республика Судан - государство в северо-восточной Африке, территория 2,5 млн.км2, население - более 25 млн. человек. Среди жителей страны преобладают арабы. Столица - город Хартум. Государственный язык - арабский, государственная религия - ислам.
Интерес к Судану обусловлен в значительной степени спецификой социально-экономического положения страны, сравнительно недавно освободившейся от колониального ига и ставшей независимым государством как в экономическом, так и в политическом отношениях. Выбор данного объекта исследования определяется также перспективами дальнейшей научной работы диссертанта как гражданина Судана.
Актуальность темы исследования.
Судан унаследовал от колониализма экономическую структуру,
направленную, в первую очередь, на обеспечение необходимыми товарами
мирового капиталистического хозяйства, в частности
сельскохозяйственной продукцией и сырьем. Однако несмотря на
ограниченность материальных ресурсов, сильное влияние
внешнеполитических факторов, а также многолетнюю
непрекращающуюся гражданскую войну на юге Республики, были достигнуты определенные успехи, подтверждающие правильность выбранного курса реформ.
Между тем, достижение экономической независимости и преодоление отсталости страны возможно в дальнейшем только на основе изменения структуры народного хозяйства в пользу отраслей промышленности. Поэтому особенно актуальной является задача
статистического анализа и выявления перспектив развития экономики страны. Большое значение в этом аспекте имеет научно-методическое обеспечение исследований по анализу деятельности объектов промышленного сектора экономики. Важнейшим инструментом такого обеспечения являются современные экономико-математические, в том числе и статистические методы анализа и прогнозирования динамики промышленного производства. Кроме того, на практике в Судане статистическим методам анализа развития промышленности не уделяется должного внимания, о чем свидетельствует сравнительно небольшое число научных публикаций данной тематики.
Все это обусловило выбор темы данного исследования и ее актуальность с научной и практической точки зрения.
Цель и задачи исследования.
Целью данного диссертационного исследования является разработка и апробирование методики комплексного статистического анализа индустриального развития Республики Судан и прогнозирования показателей промышленного производства отдельных отраслей, которые могут быть использованы при разработке планов социально-экономического развития страны,
В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи:
- провести экономико-статистический анализ состояния и особенностей развития суданской промышленности в сравнении с другими государствами северо-восточного региона африканского континента; разработать методику анализа тенденций социально-экономического развития Судана на основе многомерных статистических методов;
выделить типообразующие факторы классов, полученных в результате многомерной классификации совокупности развивающихся стран Африки;
- усовершенствовать методику построения статистических моделей
прогнозирования развития отдельных отраслей промышленности
Судана;
- провести сравнительный анализ точности и надежности полученных
прогнозов.
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования является промышленность Судана. Выбор объекта исследования обусловлен значительным вниманием, которое в последние годы уделяется развитию промышленности в Судане и ее ролью в системе народного хозяйства страны. Предмет исследования - основные показатели развития промышленности Судана.
В качестве информационной базы были использованы официальные данные Статистического управления Судана и ежегодных экономических обзоров правительства Судана. Дополнительно привлекалась информация статистических ежегодников Организации Объединенных Наций. Отдельные цифры и оценки взяты из периодических изданий, публиковавшихся в разные годы в России и за рубежом.
Методологическая база исследования.
Методологической базой диссертационной работы послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в области экономики и статистики, монографии суданских и других арабских авторов по изучаемой проблеме.
Для решения поставленных задач в диссертационной работе наряду с традиционными статистическими приемами изучения динамики и визуализации данных были использованы такие многомерные статистические методы, как корреляционный, компонентный и кластерный анализ, а также ряд других современных эконометрических методов, связанных с адаптивными методами прогнозирования. Сочетание такого широкого набора методов анализа информации позволило получить разностороннюю и подробную картину развития экономики Судана.
Обработка исходной информации проводилась с использованием программного обеспечения ІШП "STATISTICAL как одного из наиболее совершенных пакетов программ статистического анализа, а также ГОШ "OLYMP", "Mesosaur" и "Excel".
Научная новизна исследования.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного экономико-статистического анализа и прогнозирования развития отраслей суданской промышленности.
В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
результаты комплексного экономико-статистического анализа показателей промышленного производства Судана и тенденций индустриального развития;
- методика построения интегрированных показателей для оценки социально-экономического потенциала Судана;
методика статистического анализа основных показателей развития суданской промышленности на основе методов многомерной классификации и снижения размерности;
методика краткосрочного прогнозирования развития отраслей промышленности, основанная на комплексном применении методов анализа рядов динамики и прогнозирования.
Практическая значимость результатов исследования.
Результаты выполненного исследования могут быть использованы Министерством промышленности Судана при составлении планов развития промышленности и разработке мер по совершенствованию управления процессами индустриализации на основе применения статистических методов анализа и прогнозирования. Кроме того, работа может быть использована при преподавании курса прикладной статистики в ВУЗах Судана.
Публикации.
Основные положения диссертации изложены в трех
опубликованных работах общим объемом 0.75 п.л.
Структура работы.
В структурном плане работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений, содержащих результаты компьютерной обработки исходных данных.
Анализ состояния и тенденций развития промышленности Судана
Несмотря на несколько неравномерное развитие, наметилась тенденция к ее оживлению за исследуемый период. За ней следует сфера обслуживания, доля которой составляет 10,7 % с незначительными отклонениями в отдельные годы рассматриваемого периода.
При этом главная особенность тенденции развития суданской экономики заключается в том, что сокращение доли сельского хозяйства в ВВП идет, в основном, не за счет увеличения доли промышленности, а за счет непроизводственной сферы (торговля, услуги), совокупная доля которой в ВВП составляет 49,8 %. (69)
Еще одна проблема возникла вследствие роста цен на оборудование, строительные материалы и механизмы, запчасти и эксплуатационные материалы, закупаемые страной за рубежом. Вутренняя инфляция также приводит к многократному удорожанию проектной стоимости начатых объектов. Особо остро эта проблема проявилась в 70-е годы, когда заключенные на базе мировых цен сделки в одностороннем порядке были пересмотрены иностранными партнерами. Тем самым суданское руководство было поставлено перед выбором или прекратить строительство или изыскать дополнительные источники финансирования прежде всего среди стран Запада, а также арабских стран. Так например, при строительстве ирригационного комплекса „Рахад" его стоимость возросла более чем в 15 раз, что затормозило строительство почти на 6 лет.
Такое удорожание начатых объектов и удлинение сроков их строительства приводит не только к быстрому росту внешней задолженности, но и к удлинению сроков окупаемости и, следовательно, к росту объемов внутреннего финансирования. Отсюда целый ряд строящихся объектов, определенных на стадии предварительного изучения в будущем как рентабельные, может оказаться убыточным и лечь тяжелым бременем на государственный бюджет. Это сужает возможности для сосредоточивания трудовых, финансовых и материальных ресурсов на создание других менее капиталоемких и более необходимых для экономического развития на данном этапе объектов: зерноскладов и зернохранилищ большей емкости, холодильников, мастерских по ремонту сельскохозяйственной техники, ветеринарных пунктов, заводов по производству овощефруктовых и мясных консервов, хлопкоочистительных предприятий и др. Между тем, строительство перечисленных выше предприятий могло бы не только обеспечить сокращение расходов на импорт, но и способствовало бы росту экспортных поступлений.
Уже сейчас из-за инфляции, изменения условий торговли, валютных потерь в результате падения курсов и девальвации ведущих западных валют, в которых Судан ведет международные расчеты, необходимость дополнительных средств, связанных с ростом цен на продовольствие и энергоносители, приводит к резкому ухудшению валютно-финансового положения страны и росту внешней задолженности.
Учитывая вышеизложенное, несмотря на активизацию экономической деятельности государства, начавшуюся в 70-х годах, следует оценивать этот процесс достаточно критично, потому что рост государственных инвестиций был в основном связан с конъюнктурой. В конце 70-х годов резко возросли цены на международном рынке на такой важный источник государственных доходов, каким является хлопок. Но эти цены резко снизились к середине 80-х годов, что привело к сокращению государственных доходов, поэтому сохранение прежнего уровня инвестиций осуществляется за счет внешней задолженности, которая достигла к 1990 г. 15 млрд. долларов. При этом отраслевые диспропорции порождены мировым разделением труда в мировой системе хозяйства, где Судану отведена роль производителя и поставщика мирового рынка сырья сельскохозяйственной продукции.
Внешняя торговля Судана страдает не только от структурных диспропорций, то есть преобладания в экспорте сырья и сельскохозяйственной продукции, а в импорте машин, оборудования и полуфабрикатов, но и от диспропорции территориального размещения рынка поступления и поставки товаров.
Стремясь улучшить экономическое положение страны, правительство ввело контроль на операции с валютой, для того чтобы заработанная валюта полностью направлялась на финансирование промышленных и сельскохозяйственных предприятий, улучшая, тем самым, уровень их производства и позволяя им наладить выпуск необходимых товаров (72). Национальная конференция экономического спасения рекомендовала правительству не только ограничить импорт только самым необходимым, но и всячески поддерживать инвестиции в средний и мелкий бизнес в сельском хозяйстве и в пищевой промышленности.
Кроме того, рекомендовалось провести восстановление и модернизацию действующих предприятий. Наиболее важные новые предприятия с момента начала производства продукции получили освобождение от налогов на 5 последующих лет. Одновременно некоторые таможенные пошлины стали достигать 100% стоимости импортируемых товаров; были облегчены условия для получения дополнительных банковских кредитов для инвестиционных объектов. Предприятия с экспортной направленностью получили- пр?чо использовать свои доходы на покрытие потребностей и обязательств в иностранной валюте. В качестве приоритетных для инвестиций стали рассматриваться объекты, находящиеся в пригородных местностях, и проекты с экспортной ориентацией, как в области сельского хозяйства, так и в промышленности.
Среди множества проектов капитальных вложений в различные объекты экономики Судана можно выделить следующие наиболее значимые: - совместно с Арабскими Эмиратами продолжалось инвестирование в строительство крупной птицефермы по производству бройлеров в провинции Гезира. Первая очередь ее была сдана в эксплуатацию в 1992 году и сейчас производит ежегодно около 1,2 млн. бройлеров (29); - в сотрудничестве с Африканской организацией обслуживания проектов развития (Найроби) был подготовлен проект по увеличению зернового производства и повышения урожайности; - при содействии УНИДО велось финансирование строительства текстильных фабрик и завода по производству комбикормовой муки; - с участием капиталов из Кувейта и Саудовской Аравии были построены фабрики по производству глюкозы и по производству электрических батарей.
Применение кластерного анализа для многомерной классификации стран африканского континента
Несмотря на широкое применение кластер-анализа, общепринятого определения кластеров не существует. Среди большинства исследователей существует интуитивное понимание, что элементы одного кластера ближе друг к другу, чем к другим элементам, однако особенности этих отношений явно не называются. Для определения кластеров использовались различные параметры: объем, занимаемый кластером; связанность элементов определенного кластера; промежутки между соседними кластерами в сравнении с их диаметрами.
Кластер-анализ накладывает на объекты отношения на основе численных значений парных функций на этих объектах. Эти отношения нужны для выявления собственной структуры данных, но они зачастую сами налагают структуру, соответствующую особенностям алгоритма группировки. Таким образом, кластер-анализ не только раскрывает истинный порядок, регулярность или естественные законы, но также «подгоняет» данные под некоторую, заранее заготовленную модель. Как уже указывалось выше, в настоящее время существует огромное количество алгоритмов кластер - анализа. Они отражают разнообразие не только вычислительных приемов, но и концепций, стоящих за ними. Многолетние (с конца 50-х годов) попытки решить задачу "структурной классификации" привели к тому, что традиционную для статистики проблему выделения однородных групп объектов многие ученые стали трактовать как проблему распознавания образов без обучения (самообучения) /52/.
Наиболее естественный путь нахождения образов заключается в том, что дается точное определение образа и отыскивается скопление точек, обладающее соответствующими свойствами. Образ кластера можно определить также как скопление точек, в котором среднее межточечное расстояние меньше среднего расстояния от данных точек до остальных. Поэтому нужно считать, что основой первого направления решения задачи структурной классификации является формулировка понятия кластера и разбиение совокупности на части, каждая да которых представляет собой кластер в данном смысле. Такой поход часто называется эвристическим. Однако многие свойства этих процедур изучены достаточно хорошо, а некоторые из алгоритмов позволяют определить локальный экстремум определенного функционала. Группу алгоритмов, ориентированных на выделение кластеров с заранее заданными свойствами, называют процедурами прямой классификации.
Основной чертой таких процедур является использование ими только одного понятия кластера. В группе методов k-средних объекты попадают в тот класс, расстояния до центра которого минимальны, т.е. реализуется одно из определений кластера. Это означает, что все классы разбиения будут удовлетворять именно этому определению. Требования к хорошей классификации предъявляют не только в терминах определений отдельных кластеров. Общие представления о качестве классификации формулируются в виде некоторого функционала, экстремальное значение которого соответствует наилучшей классификации /6/.
Это второе оптимизационное направление в решении задачи кластер - анализа сформировалось позже первого (вторая половина 60-х годов) и представляет богатую и разветвленную дисциплину. /59/
Оптимизационное направление пытается задачу кластер - анализа ввести в традиционное математическое русло, четко сформулировать критерий и добиваться его экстремизации. При этом возникают чисто математические проблемы; определения свойств функционала, путей достижения оптимума, трудоемкости алгоритма. Обсуждение этих вопросов часто оставляет в стороне узловую проблему: каким должен быть функционал. Его выбор превращается в самостоятельную проблему.
Если функционал качества выбран, то нужно решить другую задачу: обосновать процедуру поиска глобального или локального экстремумов. Глобальный экстремум некоторой функции для решения весьма расплывчатой задачи выделения однородных групп применяется не часто.
Если в какой-нибудь жестко детерминированной экономической системе экстремум целевой функции еще может означать нечто явно полезное (в том смысле, что уменьшение функции на рубль означает ухудшение материального положения заказчика на рубль), то в кластер -анализе такой четкой связи между целевым функционалом и действительной целью нет. И, прежде всего потому, что цель не может быть точно сформулирована в условиях исходной неопределенности в характере данных. При разных функционалах качества должны быть разные результаты. Так как истинная структура данных неизвестна, нужно работать с несколькими функционалами. Если функционалы дают сильно отличающиеся классификации, то структура данных не вполне отчетлива. Но если классификации похожи, то, скорее всего, выявлена реальная структура.
В последнем случае разные разбиения примерно отражают наиболее характерную (даже в разных смыслах) структуру. Поэтому нет оснований считать оптимизационные алгоритмы качественно более высоким уровнем по сравнению с процедурами первого типа; это иной способ формализации представлений о хорошей классификации 121.
Установлено, что считавшиеся прежде эвристическими процедурами оптимизируют некоторые функционалы. Резкой границы между подходами нет, наоборот, есть предположение, что каждая прямая процедура, на самом деле, доставляет экстремум какой-то функции, которую надо отыскать. И напротив, каждому функционалу, скорее всего, соответствует свое определение кластера. Большая работа по выяснению такого рода связей между подходами еще далека от завершения, но ее результаты представляются многообещающими.
Классификация африканских стран по уровню социально-экономического развития
Потенциал страны как обобщающая оценка характеризуется большим набором непосредственно измеряемых показателей, поэтому при решении экономических задач может оказаться предпочтительнее переходить к меньшему числу максимально информативных показателей. Эту цель можно достичь на основе различных приемов. Одним из наиболее распространенных приемов снижения размерности является метод факторного анализа.
Методы факторного анализа позволяют решать следующие четыре задачи.
Первая задача заключается в "сжатии" информации до обозримых размеров, т.е. извлечение из исходной информации наиболее существенной части за счет перехода от системы исходных переменных к системе обобщенных факторов. При этом выявляются, непосредственно не измеряемые, но объективно существующие закономерности, обусловленные действием как внутренних, так и внешних причин.
Вторая задача сводится к описанию исследуемого явления значительно меньшим числом т обобщенных факторов (главных компонент) по сравнению с числом исходных признаков. Обобщенные факторы - это новые единицы измерения свойств явления, линейно зависящие от исходных, непосредственно измеряемых признаков. Третья задача связана с выявлением взаимосвязи наблюдаемых признаков с вновь полученными обобщенными факторами. Четвертая задача заключается в построении уравнения регрессии на главных компонентах с целью прогнозирования изучаемого явления.
Наряду с этим среди методов получения обобщающих характеристик и снижения размерности большое распространение получил метод главных компонент, в силу ряда его достоинств. Во-первых, компоненты расположены в порядке убывания собственных значений, что имеет важное значение для классификации, особенно если требуется описать объекты незначительным числом компонент. Во-вторых, число компонент равно числу исходных переменных, поэтому не требуется никаких предположений относительно числа искомых компонент. В-третьих, в компонентном анализе осуществляются ортогональные преобразования. Для получения некоррелированных переменных, что имеет большое значение для дальнейшего анализа, особенно при построении регрессионных моделей; где между переменными не должно быть мультиколлинеарности. В-четвертых, в отличие от факторного анализа в компонентном не сталкиваемся с проблемой общности, потому что анализ ведется на основе корреляционной матрицы ЯА, по главной диагонали, в которой стоят единицы. В-пятых, вся вариация исходных переменных обусловлена компонентами, поэтому величина остатков компонентного анализа сводится к нулю. Наконец, следует отметить линейность и аддитивность метода. Суть компонентного анализа заключается в линейном преобразовании исходных переменных xj, х% ..., Xk в совокупность попарно некоррелированных переменных/},/ ..., fm среди которых первая соответствует направлению максимально возможной дисперсии, вторая -направлению максимально возмож-ной дисперсии в подпространстве ортогональном первому направлению и т.д. Подробное изложение сути метода главных компонент содержится в трудах Дуброва А.М., Иберла К., Лоули Д. и Максвелла А., Маленко Э., Болча Б. и К.Дж.Хуань, Айвазяна С.А., Хармана. Задача классификации стран Африки и определения места Судана среди них по уровню социально-экономического потенциала была решена в два этапа.
Суть первого этапа заключается в выборе из Г-совокупностей всех стран Африки такого множества R стран R zT, для которого справедливо соотношение есть вероятность того, что страна X Q={T-RJ, не входящая в совокупность R по своему экономическому потенциалу, будет предпочтительнее, чем Судан, равна нулю.
Второй этап заключается в упорядочении стран из множества R и определении места Судана среди них по уровню экономического потенциала.
Задача первого этапа была решена на основе качественно-экономического анализа без применения собственно математико-статистических методов. Как известно, подавляющее большинство стран Африки, за исключением ЮАР, имеют отсталый характер экономики, поэтому их экономический потенциал зависит в основном от трудовых и природных ресурсов. На этапе предварительного качественного анализа из рассмотрения были исключены те страны, которые явно отстают от Судана по уровню трудовых и природных ресурсов, т.е. страны, которые даже при предположении, что по уровню других показателей потенциала могут в какой-то степени опередить Судан, в целом по социально-экономическому потенциалу (как обобщающей оценке) вероятность опережения ими Судана равна нулю. Исключены были следующие страны: Гамбия, Реюньон, Джибути, Коморские острова, острова Зеленого Мыса, Экваториальная Гвинея, Сан-Томе и Принсипи, Свазиленд, Сейшельские острова, Гвинея-Бисау. Население каждой из этих стран не превышает 1 млн. человек, а территория меньше 20 тыс. кв. км, а совокупная оценка полезных ископаемых этих стран ниже 1 млрд. долларов.
Все эти страны, вместе взятые, по общей численности населения отстают от Судана в 3 раза, а общая площадь их территорий составляет пятую часть территории Судана. Кроме этих стран, на первом этапе была исключена ЮАР, потому что уровень и тенденции ее развития не являются характерными для стран Африки и вообще для развивающейся экономики.
Анализ динамики и прогнозирование показателей промышленного производства Судана
В современных условиях социально-экономическое развитие Судана сталкивается с серьезными проблемами из-за недостаточного, а в отдельных отраслях и слабого, уровня развития промышленности, что ставит эту богатую в отношении природных и трудовых ресурсов страну в прямую зависимость от промышленно развитых стран Запада и Америки. Технологическая отсталость непосредственно связана, с одной стороны, с многолетним колониальным режимом, господствовавшем в стране до недавнего времени, а также с ограниченными финансовыми и, в частности, валютными возможностями страны, с другой стороны. Поэтому среди главных направлений экономической политики независимого государства в настоящий момент выступает рациональное использование валютных накоплений.
Учитывая вышеизложенное, особую актуальность приобретают вопросы анализа динамики и прогнозирования производства продукции отдельных отраслей национальной промышленности с целью выделения узких мест и оказания поддержки тем из них, которые нуждаются в ней больше всего. Прогнозирование призвано решить задачу выявления основных направлений развития промышленности и оценки ожидаемого уровня обеспеченности в будущем различными видами продукции национальной промышленности.
Прогнозирование, как известно, позволяет осуществить моделирование тенденций развития промышленности за определенный промежуток времени и предсказать будущее. Однако, по мере углубления в будущее, прогнозные оценки, полученные на основе моделирования прошлого, теряют свою надежность. Поэтому особое значение приобретают краткосрочные прогнозы.
Нами решалась задача краткосрочного прогнозирования объемов производства следующих основных видов продукции промышленного сектора Республики Судан: сахара, масла, муки и цемента.
Для построения моделей прогнозирования использовались достаточно длинные динамические ряды, характеризующие развитие указанных отраслей промышленности Судана с 1971 по 1997 годы. В рассмотрение были включены практически все данные, по которым к моменту проведения расчетов имелась опубликованная в официальной печати необходимая статистическая информация. При этом основной упор, во избежание несоответствий, имеющих место в различных источниках информации, делался на публикации Центрального статистического управления Судана.
Анализ динамики объемов производства начинается с определения интенсивности и скорости их изменения во времени на основе таких статистических показателей, как абсолютный прирост, темпы роста и темпы прироста. Соответствующий расчет на примере данных о производстве сахара представлен в таблице Приложения 4.
Из таблицы следует, что ежегодные объемы производства сахара за период с 1971 года по 1997 год превышали данные базисного 1971 года. Значения цепного абсолютного прироста с 1971 года по 1984 год (кроме 1976 и 1978 гг.) положительны, это свидетельствует о том, что в этот период имела место устойчивая тенденция к росту производства. Однако, начиная с 1985 года и в течение последующих 4-х лет, наблюдалось снижение объемов производства сахара; среди цепных абсолютных приростов большинство отрицательных значений. Это изменение объясняется резким сокращением площадей сахарного тростника с целью увеличения площадей под посев зерновых культур. Такое перераспределение земли было вызвано острым дефицитом зерна в стране.
Наибольший темп роста наблюдался в 1980 году, когда производство сахара по сравнению с предыдущим 1979 годом составило более 159%. В последующие два года продолжали сохраняться высокие темпы роста . Во второй половине рассматриваемого периода имело место некоторое снижение объемов производства, которое колебалось в пределах от 10% до 15%. Несмотря на это, в 1989 году темп роста показателя составил 108% по отношению к 1988 году: В связи с изменениями в аграрной политике государства, тенденция к росту в дальнейшем стабилизировалась.
Выбор модели прогнозирования объемов производства сахара осуществлялся из совокупности трендовых и адаптивных моделей, которые сравнивались между собой по критериям адекватности и прогностическим свойствам. Прогностические характеристики каждой из полученных моделей представлены в таблице 3.2. Анализ показал, что лучшими аппроксимирующими свойствами обладает модель Бокса-Дженкинса (АРИСС), по которой критерий Дарбина-Уотсона близок к своему оптимальному значению: DW f2,0. Кроме того, из данных таблицы (3.2) видно, что этой модели присуща наименьшая стандартная ошибка остатков (є), что еще раз подтверждает ее адекватность.
При анализе временных рядов важно знать: существует ли автокорреляция в уровнях ряда, т.е. имеет ли место корреляционная зависимость между последовательными (соседними) значениями уровней. Самым распространенным методом проверки автокорреляции в настоящее время является критерий Дарбина-Уотсона. Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется с помощью случайной величины
Возможные значения критерия находятся в интервале 0-4. Как уже указывалось в п.3.2., если автокорреляция в ряду отсутствует, то значения критерия колеблются вокруг 2. В данном случае значение статистики Дарбина-Уотсона, равное 1,902, позволяет сделать вывод об отсутствии автокорреляции в динамическом ряду объема производства сахара.
