Содержание

 
 
 
 
 
 
 

 

Введение

 

     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.

     Статистический  прогноз – это вероятностная  оценка возможности развития того или  иного объекта (процесса) и величины его признаков в будущем, полученная на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода. Объектом статистического прогнозирования могут быть те явления и процессы, управление которыми, а тем более планирование их развития затруднено из-за действия многих факторов, влияние которых не может быть однозначно и полностью определено. Статистический прогноз предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятных возможностей ожидаемых значение признаков.

     Однако, в настоящее время прогнозирование  затрудняется неблагополучной народнохозяйственной конъюнктурой и общим состоянием экономики. Возникает ряд проблем, от решения которых зависят переход  к рынку, стабилизация и улучшение положения дел в народном хозяйстве. Реализация таких целей требует соответствующих законодательных актов, а действенность принимаемых законов и постановлений, в свою очередь, предполагает изученность проблем экономического развития страны и отдельных ее регионов.

     Как известно, урожай является сложным  продуктом взаимодействия природных  и экономических факторов. Урожайность  же характеризует продуктивность определенной культуры в конкретных условиях ее возделывания. Оно-то и является объектом исследования настоящей курсовой работы как результат взаимодействия хозяйственно-агротехнических или управляемых факторов и факторов метеорологических, обуславливаемых ее случайную колеблемость.

     Конечной  целью данной работы является составление  прогноза урожайности зерновых культур в хозяйствах Покровского района Орловской области на перспективу. Для чего в процессе экономического анализа необходимо решить следующие задачи: установить основную тенденцию динамики на основе построенных динамических рядов урожайности зерновых культур, оценить устойчивость динамики урожайности, определить меру влияния систематической, вызванной управляемыми факторами, и случайной колеблемости в общей колеблемости урожайности. Решение этих задач проводится методом авторегрессионого прогнозирования, основу которого составляет статистическое изучение динамики прогнозируемого показателя, в данном случае – урожайности, за предшествующий период и изучение его колеблемости. Также в процессе выполнения курсовой работы важно установить, используя метод индексного анализа, изменения валового сбора в целом и за счет отдельных факторов.

     При этом еще до выполнения всех расчетов следует дать необходимое теоретическое  обоснование применяемым методам  в процессе экономико-статистического анализа урожайности зерновых культур в хозяйствах Покровского района Орловской области, а также изложить природно-экономические условия выращивания сельскохозяйственных культур в нашем регионе.

 

 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.

 

     Рассчитаем  среднегодовой абсолютный прирост  по формуле: 

     

,     (1)

     где S_n – конечный уровень ряда, га;

     S₀ – начальный уровень ряда, га;

     n – число уровней.

       га 

     Определим среднегодовой темп роста по формуле: 

     

,     (2) 

       

     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.

 

     Разобьем  динамический ряд урожайности зерновых культур на две части, каждая из которых представляет собой самостоятельную выборочную совокупность, имеющую нормальное распределение.

     1988 – 1993 гг. – n₁ = 6 шт.

     1994 – 2000 гг. – n₂ = 7 шт.

     Принимаем нулевую гипотезу о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей. По каждой части ряда рассчитаем среднюю урожайность и дисперсию.

     Среднюю урожайность рассчитаем по формуле: 

     

,      (3)

     где – уровни динамического ряда;

     n – число уровней ряда. 

       ц/га

       ц/га 

     Рассчитаем  дисперсию для каждой части ряда по формуле: 

     

,     (4) 

       

       ц/га² 

     

       ц/га² 

     Проверим  гипотезу о равенстве дисперсий  при уровне значимости .

     Рассчитаем  F критерий по формуле: 

     

    (5) 

       

     По  специальной таблице «Таблица 5% уровня распределения F» установим табличное значение критерия Фишера F_табл. (0,0.5,6.7)= 3,87.

     Так как F_табл. < F_ф (3,87<1,47), то нет оснований отвергать нулевую гипотезу. По данным наблюдения выборочные дисперсии различаются незначительно, и расхождение между ними носит случайный характер.

     Проверим  основную гипотезу о равенстве средних. 

     

     Для этого рассчитаем Т критерий по формуле: 

     

, (6) 

       

     По  таблице «Значение критерия t Стьюдента при уровне значимости 0, <0, 0,05,0,01» на основе заданной вероятности (0,95) и числа степеней свободы n-2(13-2=11) определим табличное значение критерия t Стьюдента. 

     

     Так как  (5,59>2,2010), то нулевая гипотеза о равенстве средних отвергается, расхождение между ними значимо, что позволяет сделать вывод о существование между ними значимо, что позволяет сделать вывод о существовании тенденции динамики в динамическом ряду урожайности зерновых культур в Покровском районе Орловской области.

     Так как урожайность меняется по годам  более-менее равномерно, то для всех рядов динамики урожайности зерновых культур формой тренда может служить  уравнение прямой линии. 

     

,     (7)

     где – теоретические уровни;

       – средняя  урожайность;

       – среднегодовой  абсолютный прирост;

       – обозначение  времени.

     Для определения параметров а и b способом наименьших квадратов решим систему нормальных уравнений: 

     

    (8) 

     Так как t – обозначение времени, ему можно задать такие значения, чтобы сумма t была равна нулю. Система при этом упрощается: 

     

    (9) 

     Отсюда  находим значения параметров a и b

     

    (10) 

     

    (11) 

     Установим уравнение тренда для Покровского  района. Определим для этого параметры  a и b, используя приложение 1.

       ц/га

       ц/га 

     Уравнение тренда имеет вид: 

     

     Подставляя  в уравнение тренда значение t для каждого года рассчитаем теоретическую урожайность. 

       и т.д. 

     За  период 1988-2000 гг. урожайность зерновых культур в Покровском районе имела  тенденцию снижения в среднем на 0,9 ц/га. Средняя урожайность за изучаемый период составила 18,9 ц/га.