Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Декабря 2013 в 22:10, курсовая работа
В настоящее время общество встало на путь перехода к рыночной экономике. Этот процесс займет длительный период и будет проходить со многими противодействиями, осложнениями и успехами. Поэтому в сложной, противоречивой экономической ситуации необходимо выявление намечающихся тенденций, определяющих будущее народного хозяйства, а также составление прогноза на перспективу, который является неотъемлемой составной частью планирования в экономике с целью обеспечения устойчивости объемов производства продукции и эффективности производства в целом. Эти задачи в современной экономике решает прогнозирование, статистический характер которого из-за используемых методов при решении данных проблем экономического развития признают многие ученые-экономисты.
Введение. 3
1. Основные методы статистического прогнозирования. 5
2. Методика авторегрессионого прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур по тренду и колеблемости. 14
2.1. Методы изучения тренда динамического ряда. 14
2.2 Анализ колеблемости уровней динамического ряда. 19
2.3. Прогнозирование на основе динамических рядов. 24
3. Природно-экономические условия выращивания сельскохозяйственных культур в Орловской области. 31
4. Авторегрессионое прогнозирование урожайности зерновых культур. 34
5. Индексный анализ урожайности сельскохозяйственных культур. 49
6. Статистическая отчетность об урожае и урожайности. 52
Заключение. 54
Список литературы.. 56
Интервальный прогноз по типу прогнозируемого показателя распадается на три вида: прогноз вероятных границ тренда; прогноз вероятных границ уровней отдельных лет с учетом их возможной колеблемости относительно тренда; прогноз вероятных границ среднегодовых уровней динамического ряда.
Прогноз вероятных границ тренда для любого заданного года (срока упреждения) отвечает на вопрос о том, в границах какого интервала окажется с заданной вероятность уровень тренда в году с номером tk, после того как станут известны все уровни yi отдельных лет, начиная от следующего за концом базы прогноза уровня и до уровня в прогнозируемом году yk (l – период упреждения, k-l – база прогноза). При однократном выравнивании для определения параметра линейного тренда – среднегодового абсолютного прироста – средняя ошибка прогноза тренда для года с номером tk, отсчитываемого от середины прогноза, вычисляется по формуле:
, (9)
где – обозначение средней ошибки прогноза тренда;
– оценка среднего квадратического отклонения отдельных уровней от тренда;
N – число уровней динамического ряда.
Среднее квадратическое отклонение получают при однократном выравнивании. Из формулы следует, что ошибка прогноза тренда получается как дисперсия суммы. Первое слагаемое подкоренного выражения – это квадрат средней ошибки параметра а0 – свободного члена уравнения линейного тренда, то есть средней ошибки уровня ряда, обратно пропорциональной числу членов ряда, рассматриваемого как выборка. Второе – это дисперсия оценки второго параметра а1, то есть среднегодового прироста, умноженного на число лет от середины базы прогноза до прогнозируемого периода, так как ошибка в прогнозе возрастает пропорционально числу лет. Так как параметры а0 и а1 – линейно независимы, то применяется сложение по правилам дисперсии суммы независимых величин.
Для вычисления вероятных границ прогноза тренда необходимо среднюю ошибку прогноза умножить на величину t критерия или нормального распределения, чтобы получить вероятную ошибку прогноза тренда а
а
=
Вероятный интервал прогноза тренда равен точечному прогнозу плюс-минус вероятная ошибка
а
,
Вероятную ошибку и интервал
целесообразно вычислять с
, (12)
где – средняя ошибка тренда;
– среднее ожидаемое для прогнозируемого года отклонение конкретного уровня от тренда или абсолютной колеблемости.
При прогнозе среднегодового уровня на несколько лет рассчитывается точечный прогноз среднегодового абсолютного уровня. Если рассматривается динамика одномерного показателя, это есть средняя арифметическая величина из точечных прогнозов для всех лет усредняемого периода упреждения l:
, (13)
При линейных формах тренда среднего уровня и тренда среднего квадратического отклонения формула средней ошибки прогноза среднегодового уровня выглядит следующим образом:
, (14)
Для оценки правильности статистического прогноза применяется методика ретроспективной оценки авторегрессионых прогнозов, основу которой составляет система показателей.
1. Показатель оправдываемости. Оправдавшимся считается прогноз, в доверительные границы интервала которого попало фактическое значение уровня. По группе прогнозов вычисляется показатель оправдываемости прогнозов j:
,
где gj – число оправдавшихся прогнозов;
g – общее число прогнозов.
Таким образом, показатель оправдываемости прогнозов – это доля оправдавшихся в достаточно однородной по характеру прогнозируемых процессов, достаточной большой для погашения случайностей группе прогнозов.
2. Абсолютное отклонение точного прогноза от фактического уровня:
,
3. Относительное отклонение точечного прогноза от фактического уровня:
, (17)
Относительные отклонения сравнимы не только в пределах группы однородных качественно рядов динамики, но и для любых прогнозов, полученных одним и тем же методом. По средней величине относительного отклонения можно судить о качестве методики прогнозов. Если основание этой методики: гипотеза о сохранении тренда до конца срока упреждения, сохранение типа колеблемости и ее тенденции, правильное отображение этих тенденций прогностическими уравнениями – справедливы, то средняя величина относительного отклонения прогнозов от фактических уровней должна быть близка к средней величине относительных ошибок, заложенных в методике самих прогнозов, то есть величине.
,
где – средняя статистическая ошибка прогноза, уровня.
Близкое совпадение априорной
величины средней относительной
ошибки в группе прогнозов и средней
фактической апостериорной
При этом испытуемая методика находится в неравных ухудшенных условиях, ибо, чем короче исходный динамический ряд, тем труднее верно определить форму и параметры тренда и колеблемости.
3. Природно-экономические
условия выращивания
Орловская область расположена
в центральной части
Климат в области умеренно-
Для влагообеспеченности сельскохозяйственных культур очень важны запасы продуктивной влаги в почве. В начале вегетации наибольшие запасы продуктивной влаги содержат в метровом слое суглинистые почвы на севере и западе области: 200-220 мм на зяби и 195-215 мм под озимыми культурами. На остальной территории в зоне оподзоленных и выщелоченных черноземов запасы продуктивной влаги в метровом слое составляют к началу весны 155-180 мм на зяби и 145-200 мм под озимыми культурами. В годы с низкими весенними влагозапасами урожай сельскохозяйственных культур при неполивном земледелии целиком определяется характером осадков в весенне-летний период. Осадки над территорией области выпадают в течение 15-175 дней в году. В теплый период в среднем за месяц бывает 12-16 дней себестоимость осадками, в холодный – 13-19.
На территории области ежегодно в мае-июне бывают засухи и суховеи слабой интенсивности. В среднем за теплый период отмечается 18-19 дней со слабыми засухами и суховеями в северных районах и 24-27 дней в южных районах. Засухи и суховеи средней интенсивности на большей части территории области отличаются не ежегодно, кроме юго-востока области. Важным элементом в борьбе себестоимость ними являются комплекс агролесомелиоративных мероприятий и внедрения в производство засухоустойчивых сортов ряда сельскохозяйственных культур. При этом озимые культуры меньше страдают от засухи и суховеев, дают более высокие урожаи по сравнению с яровыми при условии хорошего развития и благоприятной перезимовки. Неустойчивость снежного покрова ухудшает условия зимовки озимых и может привести к их вымерзанию или выпреванию на значительных площадях.
Водные ресурсы области
формируются за счет речного стока,
искусственных водоемов, устроенных
на малых реках и наполняющихся
местным сток, а так же за счет
использования подземных вод. При
этом основными источниками
Важнейшая роль в развитии
орошения в области принадлежит
зарегулированию стока с
Успешное развитие сельского
хозяйства неразрывно связано с
правильным использованием земельного
фонда, и в первую очередь земельного
фонда сельскохозяйственного
Расчлененность рельефа, характер почвенного покрова, хозяйственная деятельность человека определили повсеместное активное развитие процессов водной эрозии.
Чрезвычайно разнообразен почвенный покров области. Так, только на пахотных землях насчитывается более 240 почвенных разновидностей. С востока на запад сменяют друг друга различные виды черноземов, серых лестных, дерновоподзелистых и других видов почв. Различен также и механический состав почвенного покрова, который изменяется с востока на запад от глинистого и тяжелосуглинистого до песчаного и супесчаного.
По почвенному покрову область представляет собой зону переходных почв от дерновоподзелистых к черноземам. Их многообразие определяется различными условиями почвообразования. А различное соотношение и распределение почв наложили, в свою очередь, отпечаток на производительность почвенного покрова хозяйств и районов области.
4. Авторегрессионое
прогнозирование урожайности зерновых
культур
Для характеристики направления и интенсивности развития изучаемого явления рассчитаем систему показателей динамики посевной площади зерновых культур в Покровском районе Орловской области цепными и базисными способами.
Таблица 1
Показатели динамики посевной площади зерновых культур в Покровском районе Орловской области.
Годы |
Посевная площадь, га |
Абсолютный прирост |
Темп роста, % |
Темп прироста, % |
Абсолют-ные значения | |||
цепной |
базис-ный |
цепной |
базис-ный |
цепной |
базис-ный | |||
1988 |
62400 |
– |
– |
– |
100 |
– |
– |
– |
1989 |
61680 |
-720 |
-720 |
98,8 |
98,8 |
-1,2 |
-1,2 |
– |
1990 |
59789 |
-1891 |
-2611 |
96,9 |
95,8 |
-3,1 |
-4,2 |
– |
1991 |
57086 |
-2703 |
-5314 |
95,5 |
91,5 |
-4,5 |
-8,5 |
– |
1992 |
56562 |
-524 |
-5838 |
99,1 |
90,6 |
-0,9 |
-9,4 |
– |
1993 |
56234 |
-328 |
-6166 |
99,4 |
90,1 |
-0,6 |
-9,9 |
– |
1994 |
55922 |
-312 |
-6478 |
99,4 |
89,6 |
-0,6 |
-10,4 |
– |
1995 |
55261 |
-661 |
-7139 |
98,8 |
88,6 |
-1,2 |
-11,4 |
– |
1996 |
54072 |
-1189 |
-8328 |
97,8 |
86,7 |
-2,2 |
-13,3 |
– |
1997 |
52928 |
-1144 |
-9472 |
97,9 |
84,8 |
-2,1 |
-15,2 |
– |
1998 |
45789 |
-7139 |
-16611 |
86,5 |
73,4 |
-13,5 |
-26,6 |
– |
1999 |
43725 |
-2064 |
-18675 |
95,5 |
70,1 |
-4,5 |
-29,9 |
– |
2000 |
52601 |
8876 |
-9799 |
120,3 |
84,3 |
20,3 |
-15,7 |
8876 |
Рассчитаем среднегодовой абсолютный прирост по формуле:
,
где Sn – конечный уровень ряда, га;
S0 – начальный уровень ряда, га;
n – число уровней.
га
Определим среднегодовой темп роста по формуле:
,
За период 1988-2000 гг. в Покровском районе Орловской области посевная площадь зерновых культур ежегодно сокращалась в среднем на 1,4% или 816,58 га.
Анализ цепных показателей динамики показал, что в период с 1988-2000 гг. происходило сокращение посевной площади зерновых культур по сравнению с предыдущим годом, при этом наибольшее снижение величины посевной площади было отмечено в 1998 году по сравнению с 1997 годом – на 13,5% или 7139 га. Увеличение посевной площади происходило лишь в 2000 году на 20,3% или 8876 га.
Анализ базисных показателей динамики позволил установить, что на всем протяжении периода происходило неуклонное сокращение посевной площади зерновых культур по сравнению с 1988 годом, наибольшее сокращение посевной площади зерновых культур было отмечено в 1999 году – на 29,9% или 18675 га.
Для проведения дальнейшего экономического анализа с целью составления прогноза урожайность зерновых культур в Покровском районе Орловской области необходимо установить наличие тенденции динамики в динамических рядах урожайности зерновых культур.
Проверим гипотезу о существовании тенденции в динамическом ряду урожайность зерновых культур в Покровском районе Орловской области.
Таблица 2
Динамика урожайности зерновых культур в Покровском районе Орловской области.
Годы |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
Урожайность, ц/га |
19,2 |
23,0 |
27,4 |
20,2 |
26,4 |
25,7 |
19,5 |
13,9 |
13,1 |
13,6 |
13,6 |
12,3 |
18,2 |