VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Современное развитие отраслей АПК предполагает наращивание темпов производства разнообразных видов продукции сельского хозяйства на основе применения новейших технологий и модернизации с целью полного и импортозамещения и увеличения ее экспорта на мировой рынок.

Для повышения эффективности, кроме многих условий производственного характера, необходимо проанализировать современный уровень производства и на основе выводов наметить конкретные пути дальнейшего развития предприятия или отрасли.

Развитие современного общества характеризуется постоянным увеличением информационных потоков. Обеспечение хозяйствующих субъектов информацией – это сложный процесс, предполагающий циркуляцию различных информационных потоков.

Использование современных технологических решений в части информатизации объектов АПК предполагает:

– создание открытой системы информации, базирующейся на диалектическом и системном подходах;

– дальнейшую компьютеризацию, инструментализацию объектов информатизации аграрной сферы;

– повсеместное использование достижений в области информационных технологий и средств коммуникаций применительно к предприятиям аграрного сектора;

– адаптацию унаследованных и действующих информационных систем, в том числе автоматизированных, к современным условиям функционирования объектов аграрной сферы;

– разработку эффективной системы управления деятельностью, связанной с информатизацией всех уровней иерархии АПК;

– создание системы управления по ведению и поддержке правовой, регламентирующей и регулирующей документации, используемой в отраслях аграрной сферы;

– учет специфических особенностей функционирования объектов АПК различных уровней, форм собственности и организационных структур;

– соблюдение единства и устранения противоречий между компонентами двунаправленной цепи:

а) потребность – мотив – среда;

б) деятельность (цель – ресурс – процесс – продукт);

– корпоративный доступ к серверам баз данных и знаний с предоставлением информационных ресурсов специалистами аграрного сектора.

Процессы, обеспечивающие работу информационной системы любого предприятия, условно можно представить в виде схемы (рис. 1):

Аппаратная и программная часть информационной системы

 

Персонал организации или другая информационная система

ввод информации

обработка информации

выход информации

 

 

обратная связь

 

Рис. 1. Процессы в информационной системе

Информационная система определяется такими свойствами:

– особая информационная система может быть подвергнута анализу;

– информационная система является динамичной и развивающейся;

– при построении информационной системы необходимо использовать системный подход;

– выходной продукцией информационной системы является информация, на основе которой принимаются решения;

– информационную систему следует воспринимать как человеко-компьютерную систему обработки информации.

Внедрение информационных систем может способствовать:

– получению более рациональных вариантов решения управленческих задач за счет внедрения математических методов и интеллектуальных систем;

– освобождению работников от рутинной работы за счет её автоматизации;

– обеспечению достоверности информации;

– замене бумажных носителей данных на магнитные диски, что приводит к более рациональной организации переработки информации на компьютере и снижению документов на бумаге;

– совершенствованию структуры потоков информации и системы документооборота в фирме;

– уменьшению затрат на производство продуктов и услуг;

– предоставлению потребителям уникальных услуг;

– отысканию новых рыночных ниш;

– привязке к фирме покупателей и поставщиков за счет предоставления им скидок и услуг.

Создание и использование информационной системы нацелено на решение следующих задач:

1. Структура информационной системы, её функциональное назначение должны соответствовать целям, стоящим перед организацией. Например, в коммерческой фирме – эффективный бизнес; в государственном предприятии – решение социальных и экономических задач.

2. Информационная система должна контролироваться людьми и использоваться в соответствии с основными социальными и логическими принципами.

3. Производство достоверной, надежной, своевременной и систематизированной информации.

Для построения и использования системы необходимо сначала понять структуру, функции и политику организации, цели управления и принимаемых решений, возможности компьютерной технологии.

Результаты компьютерной обработки информации позволяют произвести всесторонний анализ, выявить тенденции формирования показателей эффективности в результате влияния фактического разделения труда, развития производительных сил, природных, демографических и других факторов и особенностей регионального развития.

В анализе функциональной связи между факторами и результатом определяется и оценивается в относительных и абсолютных величинах влияние каждого фактора на результат. Это позволяет количественно объяснить различия результатов по периодам или объектам взаимодействием системы факторов в формировании результатов признака.

В общем виде многофакторная индексная модель имеет вид:

,

где I₀ – общий индекс изменения результативного признака;

n – количество анализируемых факторов, изменение которых обуславливает изменение результата;

i = 1, 2,…,n;

I_i – индекс относительного влияния i-го фактора на результат, а через это влияние и изменения самого фактора.

В ходе анализа показателей динамики подразделяют на две группы: показатели динамики, выражающее тенденции и показатели колеблемости или устойчивости. Показатели тенденции экономического явления – это показатели скорости, ускорения, темпов, развития.

В анализе развития явления во времени широкое применение имеют среднегодовые цепные и базисные показатели динамики.

Среднегодовой абсолютный прирост рассчитывается по формуле:

,

где у₁ и yn – первый и последний на анализируемом временном отрезке уровни ряда;

n – число уровней ряда.

Более устойчивым показателем является аналитическое выравнивание временного ряда, которое производится по формуле:

,

где a_i– коэффициент регрессии, характеризующий среднегодовой прирост анализируемого явления.

Кроме указанных показателей используется в анализе расчет среднегодового коэффициента роста:

.

В случае ускоренного (замедленного) развития экономического явления, кроме среднегодовых показателей, в анализе целесообразно произвести выравнивание ряда по показательной кривой:

.

Параболический тренд характеризуется постоянством вторых разностей уровней динамического ряда, которые и выражают ускорение (приращение скорости) развития.

Если показатели динамического ряда не имеют выражений тенденции, то показаетели варьирования расчитвываются относительно неизменного среднего уровня.

Основные показатели колеблемости следующие:

,

где – среднее значение анализируемого признака;

m – частота появления количественного выражения каждого варианта изучаемого явления за анализируемый период времени;

– коэффициент вариации анализируемого признака. Характеризует процент (коэффициент) осредненного отклонения изучаемого признака от его общей средней величины и определяется по формуле:

.

Первые два показателя измеряются в единицах изучаемого явления и характеризуют разброс данных (R_x) или меру отклонения каждого варианта от среднего значения (), а коэффициент вариации (V_x) отражает процентное отклонение от среднего значения

Этот метод позволяет измерить меру тесноты связи между переменными (случайными) величинами путем точечной и интервальной оценок соответствующих коэффициентов. С помощью корреляционного анализа производится отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак (на основании степени связи между ними), обнаружение ранее неизвестных причин связей.

Связь между причинами и следствием многозначна и носит вероятностный характер.

Особый интерес представляет изучение и измерение связей между причинами и следствием, которые проводятся с использованием корреляционного метода.

Большое значение имеет отбор факторов, оказывающих влияние на результативный показатель. Этот метод анализа предполагает нормальный характер распределения признаков (случайных величин).

При осуществлении корреляционного анализа различают варианты зависимостей:

1) парная корреляция – это взаимосвязь между двумя признаками, т.е. результативным и факторным или двумя факторными;

2) частная корреляция – это зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированных значениях других факторных признаков;

3) множественная корреляция – это зависимость между результативным и двумя и более факторными признаками.

Для оценки тесноты связей количественных признаков в анализе используются несколько показателей – линейный коэффициент корреляции (r_xy), эмпирическое корреляционное отношение (), теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции ), коэффициент множественной корреляции (R_xy), частые коэффициенты корреляции, коэффициент детерминации.

Линейный коэффициент корреляции выражает степень тесноты линейной связи между двумя случайными величинами x и y. По тщательно отобранным данным линейный коэффициент корреляции вычисляется по формуле:

,

где n – объем выборки;

, – выборочные средние, причем:

, .

Чем больше r_xy, тем теснее связь между x и y.

Значения коэффициента могут быть:

1. от 0 до ±0,33 – связь слабая, почти отсутствует;

2. от ±0,33 до ±0,66 – связь средняя;

3. от ±0,66 до ±1 – связь сильная, тесная.

Обычно корреляционные расчеты продолжаются проверкой значимости выборочного линейного коэффициента корреляции (H₀: r_xy=0; H₁: r_xy≠0) и осуществляются с использованием Т-критерия Стьюдента:

; .

Эмпирическое корреляционное отношение применяется для оценки тесноты нелинейной связи между случайными величинами x и y, представленными в виде сгруппированных статистических данных, расположенных в таблицу:

Таблица 1

x	y1	y2	…	yj	…	ym
x1	n11	n12	…	n1j	…	n1m
x2	n21	n22	…	n2j	…	n2m
…	…	…	…	…	…	…
xi	ni1	ni2	…	nij	…	nim

По заполненным данным выше указанной таблицы вычисляется несколько показателей: средние значения величин x и y; средние значения y при фиксированном значении x_i (межгрупповые средние); средние значения x при фиксированном значении y_i; межгрупповую дисперсию; остаточную дисперсию; общую дисперсию.

Имея цифровые характеристики указанных показателей, рассчитывают статистическое корреляционное отношение по формуле:

.

Корреляционное отношение показывает, какую часть общей изменчивости составляет межгрупповая изменчивость. По своим цифровым значениям ≥r_xy.

Степень расхождения между и r_xy может служить основанием для принятия гипотезы о линейности связи между переменными x и y. В расчетах используется критерий:

; ,

где n– число наблюдений;

m– число сгруппированных интервалов для показателя y.

На практике в качестве формы уравнения регрессии определяют разность ()² – .

Проверка значимости эмпирического корреляционного отношения осуществляется по критерию:

; ,

где n– число опытов;

m– число интервалов (групп) различных значений y.

Теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции ) определяется по выше приведенной формуле , но в расчетах используются значения функции регрессии Ф(x_i).

Проверка значимости индекса корреляции (H₀: η_xy=0) осуществляется по критерию:

; .

Коэффициент множественной корреляции отражает меру тесноты линейной зависимости одного результативного (зависимого) от изменения нескольких факторных (независимых) показателей и определяется он по формуле:

.

Цифровые характеристики и степень зависимости такие же как и у парного коэффициента корреляции (r_xy).

Частные (парциальные) коэффициенты корреляции используются для оценки тесноты связи между двумя показателями из нескольких при элиминированном влиянии других показателей. Они определяются по формуле:

.

При правильно проведённых расчётах абсолютные величины частных коэффициентов корреляции не могут быть больше величины коэффициента множественной корреляции.

Коэффициент детерминации (R²) характеризует процент зависимости изменений результативного признака от воздействия факторного (факторных) признака и определяется по формулам:

; ; .

Проверка гипотезы о значимости множественного коэффициента корреляции (H₀: R_y(x,v)=0) осуществляется с использованием F-критерия по формуле:

В ходе осуществления анализа, кроме количественных величин, исследованию подлежат взаимосвязи качественных показателей. На этом этапе анализа рассчитываются следующие показатели:

– коэффициент ассоциации (К_а). Он применяется для оценки тесноты связи между двумя альтернативными показателями. Если проведено n наблюдений по двум признакам А и Б и получена таблица результатов (n=n₁+n₂+n₃+n₄):

Таблица 2

Признак Б	Признак А
	да	нет
да	n1	n2
нет	n3	n4

Оценка тесноты связи между указанными признаками определяется расчетом коэффициента ассоциации К_апо формуле:

.

Вывод по полученным характеристикам: чем больше значение К_а по модулю, тем теснее связь между показателями;

– коэффициент контингенции (К_к). Он характеризует тесноту связи между двумя альтернативными показателями по формуле:

.

Значение этого коэффициента находится в пределах -1≤ К_к≤+1;

– ранговые коэффициенты Спирмена и Кендалла. Эти коэффициенты оценивают степень тесноты связи между двумя ранговыми показателями.

Коэффициент Спирмена вычисляется по формуле:

.

Коэффициент корреляции Кендалла определяется по формуле:

– коэффициент конкордации, который характеризует тесноту связи между несколькими признаками, измеряемыми в порядковой (ранговой) шкале. Этот коэффициент вычисляется по формуле:

,

где n– генеральная совокупность объема;

m– объем выборки;

k_ij – ранги i-го наблюдения вариационного ряда j-го признака (i=1,2,…,n;j=1,2,…,m).

Цифровые характеристики коэффициента конкордации находятся в пределах от 0 до 1.

Кроме указанных способов анализа и вычисления показателей, в зависимости от исходных данных и цели анализа и степени достоверности данных применяется дисперсионный анализ. Этот способ применяется для исследования влияния одного или нескольких качественных показателей на количественный показатель. Дисперсионный анализ может быть однофакторным или двухфакторным.

В однофакторном дисперсионном анализе на одну количественную переменную величину у оказывает влияние один фактор, наблюдаемый на k уровнях, т.е. имеется k выборок для переменной у.

Двухфакторный дисперсионный анализ с однократными наблюдениями на каждой комбинации уровней предопределяет расчет и анализ общей, внутригрупповой и межгрупповой дисперсий и соответствующих F-критериев.

При использовании экономико-математического моделирования может быть введено несколько связанных между собой уравнений регрессии. Структура связей между переменными обычно описывается системой уравнений, которая называется системой одновременных уравнений. В случае записи экономико-математической модели в виде системы уравнений, параметры каждого уравнения могут быть определены методом наименьших квадратов.

Анализ фактического положения ООО «Агрохолдинг Дубовский» показал, что за последние 10 лет при имеющей место монокультуре зерновые, размер их посевов сократился на 12,6%, урожайность-снизилась на 40,1%. В результате общей недобор зерна составил 47,7%.

Корреляционные расчеты показали, что при условии повышения урожайности на 1ц/га уровень производительности труда увеличивается на 6,73 тонны в расчете на одного среднегодового работника, т.е. между показателями имеется тесная зависимость. Рост производительности труда на 50,7% зависимости от роста урожайности зерновых культур.

Рассчитанные критерии Стьюдента и F-критерий Фишера показали значимость и надежность уравнения регрессии и показателя тесноты связи.

Результаты анализа дают возможность разработки мероприятий по оздоровлению экономики принятия и принятия соответствующих управленческих решений.

__________ А.Бозриков

12

Код для цитирования: Скопировать