X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

В сложившейся в настоящее время экономической ситуации перед Российским агропромышленным комплексом ставятся задачи по повышению эффективности сельскохозяйственного производства и качества производимой продукции в целях обеспечения импортозамещения сельхозпродукции на Российском рынке и обеспечения продовольственной безопасности РФ в условиях оказываемого на нее экономического давления. Очевидно, что для решения стоящих перед АПК задач необходимо задействовать современные технологии и оборудование.

Целью настоящей работы является разработка математической и компьютерной моделей для выявления и оценки связей и зависимостей между сводными экономическими показателями и вариантов их прогнозов.

Объектом исследования являются предприятия Комитета по виноградарству, производству и обороту алкогольной и спиртосодержащей продукции РД.

Рассчитаны показатели динамики различных видов. Например, для некоторых экономических показателей ГУП «Комсомольское» расчетные значения показателей динамики представлены в таблице 1.

Таблица 1

Цепные и базисные (2010 г.- баз.) показатели динамики некоторых экономических показателей ГУП «Комсомольское»

показатели	период	Факт.	Абс.прирост			Коэф.роста			Темп роста, %			Темп прироста, %
			Баз.	Цепн.	Баз.		Цепн.	Баз.		Цепн.	Баз.		Цепн.
Затраты на основное пр-во, тыс. руб.	2010	4463	-	-	-		-	-		-	-		-
	2011	6466	2003	2003	1,4		1,4	144,9		144,9	44,9		44,9
	2012	9752	3286	5289	1,5		2,2	150,8		218,5	50,8		118,5
	2013	14668	4916	10205	1,5		3,3	150,4		328,7	50,4		228,7
	2014	12852	-1816	8389	0,9		2,9	87,6		288,0	-12,4		188,0
	2015	44949	32097	40486	3,5		10,1	349,7		1007,1	249,7		907,1
	2016	35559	-9390	31096	0,8		8,0	79,1		796,8	-20,9		696,8
…	…	…	…	…	…		…	…		…	…		…
Выручка от реализ., тыс. руб.	2010	1654	-	-	-		-	-		-	-		-
	2011	2787	1133	-1676	1,7		0,6	168,5		62,4	68,5		-37,6
	2012	2461	-326	-2002	0,9		0,6	88,3		55,1	-11,7		-44,9
	2013	16157	13696	11694	6,6		3,6	656,5		362,0	556,5		262,0
	2014	15760	-397	11297	1,0		3,5	97,5		353,1	-2,5		253,1
	2015	25055	9295	20592	1,6		5,6	159,0		561,4	59,0		461,4
	2016	26841	1786	22378	1,1		6,0	107,1		601,4	7,1		501,4

По показателю «Затраты на основное производство» из таблицы 1 видно, что значительное увеличение темпа роста затрат по сравнению с базисным 2010 годом произошло в 2015 году. Судя по фактическим значениям затраты на основное производство в 2015 возросли в 3,5 раза по сравнению с предыдущим годом. Это можно объяснить действием различных Программ поддержки сельского хозяйства в республике. В 2015-16 гг. имеет место и повышение темпов роста выручки от реализации, однако, максимальное значение показателя темпа роста по сравнению с базисным 2010 годом достигнуто в 2013 году (см таблицу 1).

Для выявления и обоснования динамических тенденций должно быть проверено не только линейное, но и различные виды нелинейных уравнений временных рядов, в частности, приведенные в таблице 2.

Таблица 2

Математическая запись уравнений временных рядов, выражающих тенденции изменения основных экономических показателей ГУП «Комсомольское» за 2010-2016 гг.

№ п/п	Запись уравнений	№ п/п	Запись уравнений
	Для затрат на основное производство (x1t от t)		Для выручки от реализации (x2tот t)
1		6
2		7
3		8
4		9
5		10
	Для основных средств (X3tот t)
11		14
12		15
13

Применение рядов динамики, в отличие от временных рядов, позволяет учесть:

- во-первых, по однофакторным уравнениям можно выполнить прогнозные расчеты для любого из зависимых показателей от любого из независимых показателей (показателей-факторов);

- во-вторых, прогнозные расчеты можно проводить как по одно-, так и по многофакторным уравнениям рядов динамики.

По данным предприятий Комитета построены модели рядов динамики. Для ГУП «Каспий» модель имеет следующий вид:

=9096,96-0,43+0,97+669,16 , ( = 0,99) (1),

где - это выручка от реализации винограда,-затраты на производство в растениеводстве, -затраты на уход за молодыми виноградниками, - урожайность винограда.

- индекс детерминации. Индекс детерминации – это квадрат индекса корреляции. Этим значением характеризуют, на какое количество процентов моделью регрессии объясняются варианты показателей результативной переменной по отношению к своему среднему уровню.)

Для ГУП «Кировский» построена модель (2)

=35652,7-1,38-0,25+816,95 , (= 0,91) (2)

Для ГУП «Каякентский» модель (3):

=16774,8-0,29-3,11+847,15 , (= 0,86) (3).

Для того чтобы рассчитать прогнозы выручки от реализации винограда по модели рядов динамики необходимо определить прогнозные значения показателей-факторов модели. Они рассчитаны по моделям (4)-(6):

(4)

(5)

(6)

Прогнозные значения показателей развития виноградарства, полученные по моделям временных рядов (4)-(6), представлены в таблице 3.

Таблица 3

Прогнозные значения затрат на производство в растениеводстве, затрат на уход за молодыми виноградниками, урожайности винограда предприятий Республики Дагестан, рассчитанные по данным за 2010-2016 гг.

ГУП
	2017	2018	2019	2017		2018	2019	2017		2018	2019
Каспий	70327,9	72468,7	74609,4	2907,1		2860,2	2813,3	102,8		104	105,3
Кировский	41231,5	38809,9	36388,2	5129,7		5257,2	5384,8	75,3		67,1	58,9
Каякентский	50838,9	52711,9	54585	2603,9		2305,6	2007,4	57		60,3	63,5

Прогнозные значения выручки от реализации винограда, полученные по моделям (1) – (3), представлены в первой строке таблицы 4.

Таблица 4

Прогнозные значения выручки от реализации винограда предприятий Республики Дагестан, полученные моделям рядов динамики, тыс. руб.

	ГУП «Каспий»				ГУП «Кировский»				ГУП «Каякентский»
	2017	2018	2019	2017		2018	2019	2017		2018	2019
С учетом 2012 г.	50753	50649	50545	38945		35579	32213	42271		45420	48568
За исключением 2012 г.	53053	51848	50644	50601		47893	45185	42123		44690	47256

Сильные заморозки 2012 года оказали негативное воздействие на деятельность сельскохозяйственных предприятий РД. По этой причине в этом году имела место значительная деградация рассматриваемых показателей, по сравнению с остальными уровнями временного ряда. В связи с этим обозначилась необходимость построения моделей рядов динамики по данным, не содержащим аномальные значения. Прогнозы по ним представлены во второй строке таблицы 4.

Выручка от реализации винограда фактическая (2010-2016 гг.) и прогнозные значения на 2017-2019 гг. ГУП «Каспий» по различным моделям графически представлены на рис.1. Во втором случае аномальное значение выручки в 2012 году заменено на среднее значение по соседним уровням ряда.

Рис.1. Выручка от реализации винограда фактическая (2010-2016 гг.) и прогнозные значения на 2017-2019 гг. ГУП «Каспий» по различным моделям

Как видно на графике, прогноз выручки от реализации винограда в 2019 г. совпадает по обеим моделям.

Важным условием формирования эффективной аграрной политики является комплексный экономический анализ, базирующийся на адекватных эконометрических моделях, который позволяет в полной мере охарактеризовать состояние и перспективы развития виноградарства, выявлять внешние и внутренние факторы, наиболее существенно влияющие на сложные межотраслевые взаимосвязи в производстве и потреблении продукции растениеводства.

Список литературы

1. Адамадзиев К.Р., Касимова Т.М. Методы прогнозирования развития сельского хозяйства // Фундаментальные исследования. – 2014. - №5 (часть 1). – стр. 122-126.

2. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 206 с.

3. Касимова Т.М., Гаджикурбанов З.Н. Прогнозирование показателей производства винограда с помощью моделей рядов динамики // Фундаментальные исследования. – 2017. № 4-1. – С. 146-150.

4. Тарасов В. О качестве агропрогнозов российского и зарубежного прогнозирующих автоматов // АПК: экономика, управление. – 2013. – №8.

Код для цитирования: Скопировать