Прогнозирование и планирование развития АПК в условиях рыночных отношений

 

ОГЛАВЛЕНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ ……..3

1 КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРИРОДНЫХ, ЭКОНОМИЧЕСКИХ И 

СОЦИАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ В  ИГЛИНСКОМ  РАЙОНЕ. 5

2 ОПИСАНИЕ СУЩНОСТИ  МЕТОДА ЭКСТРАПОЛЯЦИИ…..…………8

3 ВЫРАВНИВАНИЕ РЯДОВ  (5-ЛЕТНИХ И 11 – ЛЕТНИХ) СКОЛЬЗЯЩИХ СРЕДНИХ ПО УРАВНЕНИЯМ ПРЯМОЙ И ПАРАБОЛЫ. …………….15

4 ПРОГНОЗ (СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПО ГОДАМ) И СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОГНОЗОВ 18

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ 18

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК………………………………………….19

ПРИЛОЖЕНИЯ………………………………………………………………….20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Прогнозирование и планирование экономики любой  страны и основных сфер ее жизнедеятельности  являются важнейшими достижениями мировой  науки и практики. Предпосылки прогнозирования и планирования были сформированы еще в царской России. Эта наука может быть представлена как синтез различных наук об экономике народного хозяйства.

Прогноз представляет собой  предвидение, предсказание, основанное на определенных данных. План - это намеченный на определенный период порядок работы. Прогнозирование и планирование - условия успешной деятельности любой организации.

 Методы прогнозирования  и планирования постоянно обогащаются  и совершенствуются ускоряющимися  темпами. Особую роль в этом  играют два фактора. Первый - это  экономические кризисы, которые  вынудили экономистов и менеджеров в разных странах изыскивать новые адекватные методы управления. Второй фактор связан с быстрым распространением информационных технологий и компьютерной техники. Эти средства сделали общедоступными анализ перспектив и прогнозирование. Они позволили автоматизировать, упростить и ускорить выполнение огромного числа функций планирования и контроля.

 Недооценка планирования - одна из главных причин разорения  и банкротства фирм. Отказ от планирования и прогнозирования - это разорение и банкротство предприятия. Это глубочайший кризис в стране или регионе.

 В экономике, в предпринимательской  деятельности прогноз - это научно-аналитический этап процесса планирования. Прогноз определяет возможности, в рамках которых могут ставиться реалистичные задачи планирования развития экономики или работы предприятия. В прогнозировании и планировании используются математические методы, подчас весьма сложные. Распространение компьютеров, простых и эффективных программных продуктов и делает прогнозирование и планирование широкодоступным. Нужно лишь знать, какой в том или ином случае метод выбрать, какой программный продукт применить.

 Для реалистичного  планирования необходимо понимать  суть процессов, протекающих в экономике, ситуацию, складывающуюся на предприятии. Это непростые проблемы. Выбрать методы прогнозирования, оценить управленческую ситуацию помогают знания и опыт успешного прогнозирования и управления.

Целью данного реферата является закрепление и углубление теоретических знаний по прогнозированию и планированию развития АПК в условиях рыночных отношений.

Объектом  исследования данного  реферата является прогнозирование  и планирование  урожайности зерновых и зернобобовых культур в Иглинском районе.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРИРОДНЫХ, ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ В ИГЛИНСКОМ РАЙОНЕ

 

Территория Иглинского района относится к зоне северной лесостепи. Преобладающий почвенный фон здесь представлен серыми лесными почвами (более 50 % пахотных земель), темно-серыми лесными (27 %), светло-серыми лесными и дерново-подзолистыми почвами (12,5%). Выщелоченные и оподзоленные черноземы имеют небольшой удельный вес − около 6 %. В различной степени водной эрозии подвержено около 50 % пахотных земель. Почвы преимущественно тяжелосуглинистого и глинистого механического состава. Вдоль р. Белая распространены также небольшие массивы легкосуглинистых и супесчаных светло-серых лесных и дерново-подзолистых почв.

Содержание гумуса в дерново-подзолистых  и светло-серых лесных почвах колеблется в пределах 3 − 4 %, серых и темно-серых лесных − 5 − 8, оподзоленных и выщелоченных черноземах − 7 −10 %.

Мощность гумусового горизонта  почв колеблется в пределах 15 − 35 см. Запасов гумуса в почвенном профиле 150 − 400 т/га. Основная его масса (около 80%) сосредоточена в верхнем горизонте.

Почвы на преобладающей площади  среднекислые и слабокислые (около 80% площади). Из-за низкого содержания гумуса пахотные дерново-подзолистые, светло-серые и серые лесные почвы распылены, бесструктурны, имеют низкую водоудерживающую способность.

Основные ограничивающие плодородие почв факторы в этой зоне вполне регулируемы, и в условиях достаточного количества атмосферных  осадков плодородие почв может расти  ускоренными темпами за счет дополнительных вложений на удобрения, технику, семена и другие материальные затраты. Здесь создание мощного окультуренного пахотного слоя на фоне внесения повышенных доз   органических   удобрений    (8 − 10   т/га   севооборотной   площади), возделывание сидератов из бобовых культур являются важными агротехническими приемами повышения плодородия почв.

Оптимальные условия для  возделывания основных сельскохозяйственных культур в зоне создаются при рН 6 − 6,5, содержании минерального азота 30 − 35 мг/кг, фосфора − 14 − 16 мг на 100 г почвы. Для интенсивной технологии возделывания зерновых и пропашных культур в первую очередь должны использоваться темно-серые и серые лесные почвы, а также оподзоленные и выщелоченные черноземы относительно равнинных надпойменных террас.

 

Таблица 1 Агроклиматические  показатели северной лесостепи

Агроклиматические показатели	Северная лесостепь
Продолжительность периодов: безморозн.	100
5 °С	164
10 °С	128
15 °С	80
Сумма температур за 10 °С период	2000
Сумма температур выше 5 ° С	1450
Сумма  осадков  (мм)   за год	605
Средняя   температура   воздуха	1,2
За    вегетационный    период:
сумма осадков  (мм)	271
гидротермический    коэффициент	1,3

 

Сумма среднесуточных температур за период с температурой выше 10 °С составляет 1800 − 2000°, гидротермический коэффициент 1,4 − 1,2. Продолжительность периода более − 1 − 10 °С − 123 − 133 дня, безморозного − 95 − 105 дней. Прекращение заморозков весной обычно отмечается в последней пятидневке мая − первой пятидневке июня, осенние заморозки начинаются в первой половине сентября.

Средняя температура воздуха  с мая по август составляет + 15,2 °С. За теплый период выпадает около 270 мм осадков. На фоне   сравнительно    небольшого    испарения    осадки   эффективно усваиваются, создается удовлетворительная влагообеспеченность посевов. Однако нередки случаи засухи в первой половине вегетации растений.

Благодаря мощному снежному покрову (40 − 60 см) весенняя влагозарядка почвы в зоне обычно высокая. Продолжительность периода с отрицательными температурами −163 − 173 дня.

Условия перезимовки озимой ржи достаточно благоприятные, но немало случаев повреждения посевов  снежной плесенью.

 

Таблица 2 Качественная оценка земель Иглинского района в северной лесостепной зоне

Сельскохозяйственные зоны, районы
	Разомкнутая шкала (баллы пашни РБ 30,9  = 100)
	пашни	сенокосов	пастбищ	сельхозугодий
По республике в среднем	100	25	14	73
Иглинский район	83.2	35.0	14.9	62.8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 ОПИСАНИЕ СУЩНОСТИ МЕТОДА ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

 

Сущность  методов прогнозной экстраполяции  состоит в анализе  изменений объектов исследования во времени и распространение выявленных закономерностей на будущее. Исходной информацией для экстраполяции являются временные ряды. Эти методы достаточно хорошо применимы в практике среднесрочного прогнозирования. При экстраполяции предполагается, что:

      — текущий  период изменения показателей   может быть охарактеризован плавной   траекторией — трендом;

      — основные  условия, определяющие технико-экономические   показатели в текущем периоде,  не претерпят существенных изменений  в будущем, т.е. в будущем  они будут изменяться по тем  же законам, что и в прошлом,  и настоящем;

      — отклонения  фактических значений показателей   от линии тренда носят случайный   характер и распределяются по  нормальному  закону.

      Методы  прогнозной экстраполяции:

      1) Простая  экстраполяция;

      2) Аналитическое  выравнивание рядов  динамики;

      3) Экспоненциальное  сглаживание;

      4) Скользящих  средних;

      5) Гармонических  весов;

      6) На основе  уравнений авторегрессии.

Простая экстраполяция. Этот метод предполагает расчет простого среднего значения показателя, который  закладывается в основу краткосрочного прогноза. Так, положим необходимо обосновать краткосрочный прогноз товарной продукции, т.е. необходимо определить среднеарифметическую величину:

                                

                                                      (2.1)

где        хn  — прогнозируемая   величина;

              хi — объем   продукции   i-го вида;

                n — число рассматриваемых лет/

 Аналитическое выравнивание  динамических рядов. Аналитическое  выравнивание при прогнозировании  — это нахождение математической  функции, которая наиболее точно  описывает тенденцию изменений.

 Основными этапами  аналитического выравнивания являются  выбор формы кривой, отражающей  тенденцию, определение показателей,  дающих количественную характеристику  тенденции изменений; оценка достоверности прогнозных расчетов.

  Выбор формы кривой  можно осуществлять на основе  построения графика. Общий ид графика, как правило, позволяет установить: а) имеет ли динамический ряд показателя отчетливо выраженную тенденцию; б) если да, то является ли эта тенденция плавной; в) каков характер тенденции (монотонная или немонотонная, возрастающая или убывающая). 

Динамика изменений показателя бывает довольно сложной, поэтому ее не всегда удается выразить элементарными  аналитическими функциями (прямая, парабола, логарифмическая, экспонента и др.). В этом случае приходится придерживаться более сложных сочетаний этих функций, т.е. использовать комбинированные функции.    

 Как правило, для  повышения обоснованности и достоверности  выравнивания с целью более точного выявления имеющейся тенденции проводят вариантный расчет по нескольким аналитическим функциям и на основе экспертных и статистических оценок определяют лучшую форму связи.

    После установления формы связи и выбора подходящих математических кривых задача сводится к определению показателей, которые дадут количественную характеристику. Необходимо определять параметры уравнения связи. Для их нахождения лучше всего пользоваться методом наименьших квадратов. В этом случае выравнивающая функция будет занимать такое положение среди точек (фактических значений показателей), при котором суммарное отклонение точек от функции будет минимальным. Если фактические значения рассматриваемых показателей обозначить yi, a вычисленные по выравнивающему уравнению — , то сформулированное требование можно записать в виде:

                            

,                                           (2.2)    

где n  — число лет динамики.

Оценить динамику показателей  урожайности  сельскохозяйственных культур и выравнивающих динамический ряд функций можно, используя  приемы математической статистики, а  также графики.