kursov prognoz (Прогноз экономического развития в Самарской области), страница 2

Данная программа также основана на методе наименьших квадратов. Здесь также вводим число факторов, затем последовательно годы и соответствующие им значения. В результате программа выдает ряд зависимостей и минимальное полученное значение, по которому и выбирается зависимость для дальнейших расчетов. Далее мы вводим Х для определенной зависимости, после чего программа выдает рассчитанные значения. Эта программа производит подбор уравнения регрессии, которое бы наиболее точно описывало динамику предложенного ряда исходных данных, с целью получения прогнозных величин. Критерием достоверности результатов в данной программе является коэффициент корреляции (R), который служит для оценки тесноты связи при линейных формах зависимости. Знак "–" означает обратную связь, а знак "+" – прямую. Принимаются те прогнозные значения, при расчете которых коэффициент корреляции по модулю R > 0,6, так как при R < 0,6 связь слабая, поэтому использовать в прогнозных целях данные расчеты нельзя.

Если условия не выполняются ни в одной программе, то за прогнозную величину принимаем среднее арифметическое значение.

Вместе с тем, для прогнозирования различных показателей в данной работе используются и другие более простые методы (методы ручного счета):

1. По среднему абсолютному приросту. Формула для определения среднего абсолютного прироста ( ) имеет вид: ,

   где , — значение показателя в последнем и первом году

   рассматриваемого ряда исходных данных соответственно.

   — число лет рассматриваемого периода.

   Прогнозное значение показателя рассчитывается по формуле:

2. Определение средней арифметической величины. Этот метод используется для предварительных расчетов, не требующих особой точности: ,

где — средняя величина показателя

— величина показателя в году

— число лет рассматриваемого периода.

Краткое описание Самарской области.

Самарская область расположена в юго-восточной части европейской территории России в среднем течении крупнейшей в Европе реки Волги и занимает площадь 53,6 тыс. кв. км, что составляет 0,31% территории России. На севере она граничит с Республикой Татарстан, на юге - с Саратовской областью, на востоке - с Оренбургской областью, на северо-западе - с Ульяновской областью. Область протянулась с севера на юг на 335 км и с запада на восток на 315 км. Будучи лесостепным, по характеру краем, Самарская область на севере покрыта хвойными и широколиственными лесами, а ее юг и восток занимают преимущественно степные районы. Крупнейшим горным массивом области и одновременно одним из красивейших мест России являются Жигулевские горы, расположенные непосредственно в излучине Самарской Луки. Помимо Волги - главной водной артерии региона, наиболее значительными реками являются Самара, Сок, Кинель, Большой Иргиз, Кондурча. Озера: Каменное, Иордана, Серное, Яицкое.

Климат: умеренно-континентальный. Средняя годовая температура в 1999 году (по данным Росгидромета) составила: на юге + 5,9; на севере + 5,3.

Самарская область занимает 53 место в Российской Федерации по территории и 11 место по численности.

С 1990 года Куйбышевская область переименована в Самарскую область.

Самарская область – крупный индустриальный район. Развито машиностроение и металлообработка, угольная, химическая промышленности, производство стройматериалов, легкая и пищевая промышленности.

Наряду с промышленностью очень развито сельское хозяйство. Созданы крупные животноводческие комплексы по производству мяса и молока. Развито свиноводство и птицеводство. Выращиваются зерновые, картофель, сахарная свекла, кормовые культуры.

I. Прогноз обеспеченности сельскохозяйственной продукции в Самарской области.

1.1. Прогноз производства основных сельскохозяйственных продуктов.

а) оценка доли мелиорируемых земель на 1998 год. Если К_мел.> 0,25, то необходимо учитывать данный продукт.

α _{мел. зерна =} ВП _{зерна на мел. зем.} / ВП _{зерна на всех землях} = 18,53/264,7 = 0,07

α _{мел. овощей =} ВП _{овощи на мел. зем.} / ВП _{овощи на всех землях} = 64,75/170,4=0,38

α _{мел. корм.. =} ВП _{корм. на мел. зем.} / ВП _{корм. на всех землях} = 29,66/195,1=0,15

α _{мел. овощей} > 0,25, следовательно данный продукт следует учитывать отдельно.

б) прогноз производства с\х продукции «прямым счетом»

Таблица 1.1

(т.тонн)

в) потребление производства с\х продукции «расчетным путем»

ВП_{прогнозная} = y _прогн. х F _{посев. факт.}

Урожайность ( у _прогн.)

Таблица 1.2.

(ц.га)

При оценке прогнозного объема производства продукции животноводства кроме метода «прямого» счета используется расчетный прием, основанный на использовании коэффициента расхода кормов на производство единицы продукции ( Кмяса = 10, Кмол. = 1) и величины доли кормов, расходуемых на производство мяса и молока из общего объема произведенных кормов. Так в Самарской области было произведено 55,2 т.т. мяса (1998 год), а затраты кормов составили 55,2 х 10 =552 т.т кор.ед. Производство молока составило 645,2 т.т., а затраты кормов на эти цели : 645,2 х 1 =645,2 т.т.кор.ед. Общий объем израсходованных кормов на производство мяса и молока составил : 552+645,2=1197,2т.т.кор.ед. Тогда доля кормов израсходованных на производство мяса составит 46%, а молока 54%.

Для расчета прогнозного объема производства животноводческой продукции используем прогноз производства кормов. Из общего объема кормов, произведенных в 2005г. (330,7т.т) 46% или 152,1 т.т.кор.ед. будет израсходовано на производство мяса, что позволит получить 15,2 т.т. мяса. Молоко: 54% или 178,5 т.т.кор.ед., которые будут направлены на производство молока, что позволит получить 178,5 т.т. молочной продукции.

В 2010г.: 104,9 т.т.кор.ед. (46%) будет израсходовано на производство мяса, что позволит получить 10,4 т.т. мяса.; и 123,1 т.т.кор.ед. (54%) пойдут на производство молока, что позволит получить 123,1 т.т.молочной продукции.

Прогнозный объем производства с\х продукции расчетным путем определяется по формуле:

ВП = У х F, где

У – прогнозная урожайность, ц/га

F – фактическая площадь посевов, га

ВП прогнозная