Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Математический анализ и методы прогнозирования как инструменты развития отраслевой экономики

  • Автор (авторы):
    Л.С. Буценко
  • Дата публикации:
    29.09.07
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Россия, Ставропольский государственный аграрный университет

Математический анализ и методы прогнозирования как инструменты развития отраслевой экономики

Аннотация: В сложных условиях хозяйствования методы статистического анализа с последующим построением прогнозов могут способствовать улучшению экономического состояния предприятий подкомплекса, как результат принятия рациональных управленческих решений в совокупности с необходимым комплексом организационных, экономических и технологических мер.

Abstract: In difficult conditions of managing methods of the statistical analysis with the subsequent construction of forecasts can promote improvement of an economic condition of the enterprises of a subcomplex, as result of acceptance of rational administrative decisions in aggregate with a necessary complex of organizational, economic and technological measures.

Ключевые слова:
статистический анализ, прогнозирование

Keywords: statistical analysis, forecasting

 

Рыночная структурная трансформация, а так же кризисные явления в экономике обусловили потребность в применении методов математического анализа с целью предвидения (прогнозирования) дальнейшего развития отраслей и регионов. Актуальность применения аппарата математического статистики при изучении экономического положения молочного перерабатывающего подкомплекса проявляется в следующем: данная структура состоит из двух взаимосвязанных и взаимозависимых отраслей народного хозяйства (животноводство и молочная промышленность), которые призваны обеспечить бесперебойное снабжение населения необходимыми качественными продуктами питания. Однако, за последние годы вследствие просчётов в организационной, финансовой, кредитной, торговой и кадровой политике во всех крупных продовольственных подкомплексах и на соответствующих рынках произошли перемены, негативно повлиявшие на внутриотраслевые производственные процессы.

В условиях переходного периода и общего спада производства за последние пятнадцать лет в наиболее уязвимом положении оказался аграрный сектор, а в особенности отрасль животноводства. Негативные последствия оказал процесс реорганизации предприятий аграрного сектора в различные формы собственности. По данным территориального органа государственной статистики по Ставропольскому краю почти во всех районах наблюдается процесс стагнации животноводческого подкомплекса. В 2005 году по отношению к 1991 году поголовье молочного стада уменьшилось на 50 % (174,3 тыс. гол.), практически не наблюдается процессов его восстановления. За данный период исследования объём заготавливаемых кормов в пересчёте на кормовые единицы снизился на 50 %, и как следствие произошло снижение валового производства молока на 55 % (457 тыс. тонн).

Результат деятельности животноводческого производства негативно отразился на молочной промышленности, мощности которой оказались загружены на 40-50 %% из-за недополученного объёма молочного сырья, необходимого для производства конкурентоспособного ассортимента молочной продукции.

Таким образом, в сложных условиях хозяйствования методы статистического анализа с последующим построением прогнозов могут способствовать улучшению экономического состояния предприятий подкомплекса, как результат принятия рациональных управленческих решений в совокупности с необходимым комплексом организационных, экономических и технологических мер.

По имеющимся данным статистической отчётности по районам за 2004-2005 годы построим вариационные ряды производства молока во всех категориях хозяйств, предварительно рассчитав число групп, величину и середину интервала. Графическое изображение полученных данных представлено на рис.1. С использованием программы компьютерного обеспечения проведём расчёт основных показателей, значение которых приведено в таблице 1.

2_002
Рис. 1 - Графическое изображение вариационных рядов производства молока во всех категориях хозяйств за 2004-2205 годы.

Таблица 1

Основные показатели вариационных рядов производства молока за 2004- 2005 гг. по районам края

Показатели вариационного ряда

Значение за 2004 год

Значение за 2005 год

1.Медиана
2.Среднее значение переменной
3.Мода
4.Минимальное значение переменной
5.Максимальное значение переменной
6. Среднеквадратическое отклонение
7.Третий центральный момент
8. Коэффициент ассиметрии
9. Коэффициент ассиметрии по Пирсону
10. Четвёртый центральный момент
11.Характеристика эксцесса распределения

17 869
20 758
8 538
17 755
23 762
8 941
1,3232
1,8514
1,3669
4,7799
4,0170

18 486
21 244
10 342
18 154
24 334
9 201
1,6815
2,1586
1,1849
6,3101
3,7039

По данным анализа можно сделать вывод, что положительное значение эксцесса распределения говорит о том, что «ядро» состоящее из слабо варьирующих по данному признаку единиц совокупности производства молока в исследуемых годах находится в наименее широком диапазоне. Разумеется, этот показатель невозможно связывать с положением в том или ином районе, так как в течение года динамика и относительная величина данного показателя изменяется. Но данный анализ дает возможность проследить динамику изменения по годам.

Коэффициент ассиметрии по Пирсону показывает неравномерность распределения показателя за анализируемый период, что объясняется различными климатическими условиями по благоприятности производства, т.е. некоторые районы являются «полярными», т.к. показатели существенно различаются.

Значение частот производства молока и их динамика позволят предположить распределение частот в следующих годах исходя из графических данных.

В случае проведения данной формы анализа необходимо уделять так же внимание формам собственности производителей молока. Бесспорно, что часть поголовья сельхозпредприятий в момент их реорганизаций была передана предприятиям других форм собственности, и как следствие этого за анализируемый период в некоторых районах региона производство молока в сельхозпредприятиях прекращено.

Таким образом, расчётные данные указывают на факт того, что различные по климатическим условиям районы региона располагают в той или иной мере достаточными ресурсами производимого молочного сырья. Вследствие этого, можно предположить что, несмотря на снижение поголовья КРС, изменения форм собственности, уменьшения валового производства молока значительная часть районов имеет возможность в течение года удовлетворять потребность в молочном сырье и продуктах его переработки. Иными словами, прекращение деятельности различных структурных звеньев молочного перерабатывающего подкомплекса даже в условиях осложнённых рыночными преобразованиями не является причиной для перебоев или полного прекращения поставок сырья на рынок по различным каналам реализации.

Основываясь на расчётных данных субъекты аппарата управления, могут сформулировать совокупность выводов и предположений о тенденциях и перспективах развития, т.к. прогнозы являются неотъемлемыми элементами системы планирования (программы развития, бизнес-планы, производственное, кадровое, финансовое, стратегическое, тактическое планирование и др.). В силу сложности и отраслевой особенности, в процессе построения прогнозов могут быть использованы имитационные модели, которые представляют собой изучение качественного совершенствования деятельности подкомплекса в условиях неравновесной рыночной среды, обеспечивающей своевременную коррекцию основных внутренних систем для наиболее эффективного выполнения их значения.

Однако методы использования статистических рядов имеют как преимущество, так и недостаток, а как следствие этого, меняется и само содержание прогноза. Преимущество статистических рядов состоит в том, что выявленные зависимости, несомненно, являются объективными, однако они «работают» лишь в относительно стабильных условиях, при сложившейся экономике, что нельзя сказать о сегодняшней социально-экономической ситуации. В данном случае можно применять метод построения поисковых прогнозов, определяющих значение параметров на определённый срок при прогнозируемых условиях. Иными словами возникает необходимость разработки прогноза изменения основных факторов и прогноза изменения самих параметров. Поэтому, в настоящее время при разработке прогнозов, в основном должны применяться не только математические методы, но и методы логического моделирования и экспертной оценки, которые предполагают использование полного объёма статистической информации, оценку решений, принимаемых на государственном уровне, законодательных актов, уровень экономической активности в конкретном регионе.

Вследствие использования методов математического анализа и прогнозирования, основанных на предположениях о предстоящих качественных изменениях в подкомплексе региона применительно к конкретной, сложившейся экономической ситуации региона, возможно, добиться постепенного наращивания темпов производства и развития на основе углубленного изучения всех составляющих производственного процесса: восстановление поголовья КРС, увеличение и улучшение качества кормовой базы, улучшение племенной работы, маркетинговых исследований рыночной инфраструктуры, для достижения главной цели – безубыточности отрасли и обеспечения продовольственной безопасности региона.

Список литературы:

  1. Замков О.О. Толстопятенко Л.В. Черёмых Ю.Н. Математические методы в экономике: - М. МГУ им. Ломоносова, Издательство «Д и С», 1998.- 368 с.
  2. Основные показатели социально-экономического положения районов и городов Ставропольского края: статистический сборник. Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю – Ставрополь, 2004 г . -92 с.
  3. Основные показатели социально-экономического положения районов и городов Ставропольского края: статистический сборник. Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю – Ставрополь, 2005 г . -91с.
  4. Сайфулин Р.С. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности. М. «Финансы», 1992.-64 с.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017

№ регистрации СМИ: ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.   ISSN: 1999-4516