Статистическое прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Марта 2014 в 16:17, курсовая работа

Краткое описание

В данной курсовой работе была выяснена сущность статистических прогнозов, их классификация и условия применения. Также я попыталась охарактеризовать различные методы прогнозирования, в частности авторегрессионный метод; были предприняты попытки провести классификацию методов по различным признакам.
В заключение данной главы были приведены наиболее актуальные примеры использования различных методов в практическом планировании и управлении производством.
В последующем разделе курсовой работы более подробно повествуется о методике авторегрессионного прогнозирования урожайности сахарной свеклы по тренду и колеблемости. Здесь были даны понятия динамического ряда, его классификация, понятия тренда и его форм.
В третьем разделе работы были описаны природно-экономические зоны Орловской области. Дана характеристика климатических условий области, рельефа, состава и свойств почвы.

Содержание

Введение………………………………………………………………………....3
1.Основные методы статистического прогнозирования, сущность и условия применения………………………………………………………………………5
2.Методика авторегрессионного прогнозирования, сущность и условия применения.
2.1.Методы изучения тренда динамического ряда………………………….13
2.2.Анализ колеблемости динамического ряда………………………………..23
2.3.Прогнозирование на основе динамических рядов………………………..26
3.Природно-экономические условия выращивания сельскохозяйственных культур в Орловской области………………………………………………...32
4. Авторегрессионное прогнозирование урожайности картофеля по тренду и колеблемости…………………………………………………………………....37
5.Индексный анализ урожайности сельскохозяйственных культур………..42
6.Статистическая отчетность об урожае и урожайности…………………….47
Заключение……………………………………………………………………...49
Список литературы…………………………………………………………….51

Вложенные файлы: 1 файл

курсовик статистика.docx

— 111.74 Кб (Скачать файл)

 

Содержание

Введение………………………………………………………………………....3

1.Основные методы статистического  прогнозирования, сущность и условия применения………………………………………………………………………5

2.Методика авторегрессионного  прогнозирования, сущность и условия применения.

2.1.Методы изучения тренда  динамического ряда………………………….13

2.2.Анализ колеблемости  динамического ряда………………………………..23

2.3.Прогнозирование на  основе динамических рядов………………………..26

3.Природно-экономические  условия выращивания сельскохозяйственных  культур в Орловской области………………………………………………...32

4.Авторегрессионное  прогнозирование  урожайности картофеля по тренду и колеблемости…………………………………………………………………....37

5.Индексный анализ урожайности  сельскохозяйственных культур………..42

6.Статистическая отчетность  об урожае и урожайности…………………….47

Заключение……………………………………………………………………...49

Список литературы…………………………………………………………….51

 

 

 

 

 

Введение

Прогнозирование – это вид познавательной деятельности человека, направленной на формирование прогнозов развития объектов, на основе анализа тенденций и закономерностей его развития. 
 
Прогнозирование – это научное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятностных путей развития явлений и процессов.

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 точно количественное измерение вероятных возможностей ожидаемых значение признаков.

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.

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.

 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 Орловской области, а также изложить природно-экономические условия выращивания сельскохозяйственных культур в нашем регионе.

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Основные методы  статистического прогнозирования, сущность и условия применения

 

Под  прогнозом  понимается  научно  обоснованное  описание   возможных состояний  объектов  в  будущем,  а  также  альтернативных  путей  и  сроков достижения этого состояния.  Сам  процесс  разработки  прогнозов  называется прогнозированием.

       План  представляет  собой  систему  взаимосвязанных,  направленных  на достижение единой цели  плановых  заданий,  определяющих  порядок,  сроки  и последовательность осуществления отдельных мероприятий.  В  нем  фиксируются пути  и  средства  развития  в  соответствии   с   поставленными   задачами, обосновываются принятые управленческие решения.

План и прогноз представляют собой взаимно дополняющие друг друга стадии планирования. При этом прогноз выступает как фактор, ориентирующий существующую практику на возможности развития в будущем, а прогнозирование – как инструмент разработки планов. Формы сочетания прогноза и плана могут быть различными: прогноз может предшествовать разработке плана, следовать за ним или производиться в процессе разработки плана.

Существенное различие между ними состоит в том, что план – отражение и воплощение уже принятого хозяйственно-политического решения, а прогноз – это поиск реалистического, экономически верного пути.

Задачи экономико-статистического прогнозирования следующие: выявление перспектив ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности: выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

Прогнозы можно подразделять в зависимости от целей,  задач,  объектов, времени  упреждения,   методов   организации   прогнозирования,   источников информации и т.д.      Согласно   принятым   классификациям   с    точки    зрения    объекта прогнозирования   прогнозы   можно   подразделять   на   научно-технические, экономические, социальные, военно-политические.

      Экономические  в свою очередь могут  подразделяться  в  зависимости  от масштабности объекта  на: 

а)  глобальные  –  рассматривают  наиболее  общие тенденции и закономерности  в  мировом  масштабе; 

б)  макроэкономические  – анализируют  наиболее  общие  тенденции  явлений  и  процессов  в   масштабе экономики страны в целом;

в) структурные (межотраслевые  и  межрегиональные) –  предсказывают   развитие   народного   хозяйства   в   разрезе   отраслей материального   производства   и   промышленности;  

г) региональные    – предсказывают   развитие   отдельных   регионов; 

д)  прогнозы    развития народнохозяйственных   комплексов    определяют    закономерности    развития совокупностей  отраслей,   объединенных   единой   целью   функционирования, технологической последовательностью обработки исходного  сырья  и  т.д.; 

е) отраслевые  –  прогнозируют  развитие  отраслей; 

ж) микроэкономические – предсказывают  развитие  отдельных  предприятий, производства  и  отдельных продуктов и т.д.

      По времени  упреждения  выделяются  следующие  экономические  прогнозы:

а) оперативные (до 1 месяца);

б) краткосрочные (от нескольких месяцев до 1  года);

в)среднесрочные (от 1 до 5 лет); долгосрочные  (от  5  до  20  лет  и  более).

    Перечисленные виды прогнозов отличаются друг от друга по своему содержанию и характеру оценок исследуемых процессов. Оперативный прогноз основан на предположении о том, что в прогнозируемом периоде не пройдет существенных изменений в исследуемом объекте как количественных, так и качественных. В них преобладают детально-количественные оценки ожидаемых событий.

Краткосрочный прогноз предполагает только количественные изменения. Оценка событий дается только количественная. Среднесрочный и долгосрочный прогнозы исходят как из количественных, так и из качественные изменения преобладают над качественными.

В среднесуточном прогнозе оценка событий дается количественно-качественная, в долгосрочном количественно-количественная.

  Временем упреждения  при прогнозировании называет  отрезок  времени  от момента, для которого имеются последние  статистические данные  об  изучаемом  объекте, до момента, к  которому  относится  прогноз.  Иногда  его  называют прогнозируемым периодом.

     В зависимости от целей прогноза (по функциональному признаку) можно выделить 2 типа: поисковый и нормативный прогнозы.

Нормативный прогноз – прогноз, который предназначен для указания возможных путей и сроков достижения заданного, желаемого конечного состояния прогнозируемого объекта.

Поисковый же прогноз не ориентируется на заданную цель, а рассматривает возможные направления будущего развития прогнозируемого объекта (его будущего состояния). Таким образом, поисковый прогноз отталкивается при определении будущего состояния объекта от его прошлого и настоящего, нормативный же прогноз осуществляется в обратном порядке: от заданного состояния в будущем к существующим тенденциям и их изменениям в составе поставленной цели. При этом оба прогноза выступают на практике одновременно в качестве направлений и подходов к прогнозированию и используются совместно.

  Разработка  прогнозов  опирается  на  применение   различных   методов прогнозирования.

   Методами прогнозирования  называются  совокупность  приемов  мышления, позволяющих  на  основе  анализа   прошлых   (ретроспективных)   внешних   и внутренних связей,  присущих  объекту,  а  так  же  их  изменений  в  рамках рассматриваемого  явления  вынести   суждение   определенной   достоверности относительно будущего развития объекта.

      В  настоящее  время  насчитывают   более   150   методов   и   приемов прогнозирования.  При  этом  каждый  из  них  имеет   свои   особенности   в зависимости от цели его  использования  и  уровня  проводимых  исследований.

Методы  различают  также  по  научной  обоснованности  и  назначению.  Выбор методов прогнозирования осуществляется в соответствии с  характером  объекта и   требований,   предъявляемых   к   информационному   обеспечению. Опыт, накопленный   современной   прогностикой,   показывает,   что   в    большом многообразии методов прогнозирования можно  выделить  следующие  их  группы: методы экспертных оценок, методы экстраполяции,  моделирование, нормативный и целевой методы.

    1)  Методы  экспертных  оценок  основаны   на   использовании   экспертной информации.  Они  помогают  установить  степень  сложности  и   актуальность проблемы, определить  основные цели и  критерии,  выявить  важные  факторы  и  взаимосвязи между  ними,  выбрать  наиболее  предпочтительные  альтернативы.

Известны 2  подхода  к  использованию  экспертов:  индивидуальные  оценки  и групповые.

      а) Индивидуальные  оценки, или метод согласования  оценок, состоит  в  том, что каждый  эксперт дает оценку независимо  от  других,  а  затем  с  помощью  какого-либо приема эти оценки  могут быть представлены  в  виде  оценок  типа интервью  или аналитических записок.

     б) Групповые  или коллективные методы экспертизы  основаны  на  совместной работе  экспертов и получении суммарной  оценки от всей группы специалистов  в целом. Среди них более распространенными  являются  метод  комиссии  и  метод мозговой атаки (метод  коллективной  генерации  идет  или  метод  группового рассмотрения с отнесенной  оценкой).

    2)  Методы экстраполяции  основываются  на  предположении  о  неизменности факторов,  определяющих  развитие  изучаемого  объекта,  и   заключаются   в распространении  закономерностей   развития   объекта,   и   заключаются   в распространении закономерностей  развития объекта в прошлом  на  его  будущее.

В зависимости от особенностей  изменения  уровней  в  ряду  динамики  приемы экстраполяции могут быть  простыми  и  сложными. 

Первую  группу  составляют методы прогнозирования, основанные  на  предположении  о  том  относительном постоянстве в будущем абсолютных значений  уровней,  среднего  уровня  ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста.

Вторая  группа  методов основана на выявлении основной  тенденции,  т.е.  применении  статистических формул, описывающих тренд.  Их  можно  разделить  на  2  основных  типа:  на адаптивные  методы  и  аналитические  (кривых  роста).  

А) Адаптивные   методы прогнозирования основаны на том, что процесс  реализации  их  заключается  в вычислении последовательных во времена значений  прогнозируемого  показателя с  учетом  степени  влияния  предыдущих  уровней.

 К  ним  относятся  методы скользящей и  экспоненуальной  средних,  метод  гармонических  весов,  метод авторегрессионых  преобразований. 

Б) В  основу  аналитических  методов  (кривых ростов)  прогнозирования  положен  принцип  получения   с   помощью   метода наименьших квадратов оценки  детерминированной  компоненты,  характеризующей основную тенденцию.

3) Особое   место   в   современном   прогнозировании   занимают   методы многофакторного    моделирования     –     логического,     информационного, статистического.

   а) К  логическому  моделированию  относятся  методы  прогнозирования   по исторической аналогии, методы сценария, дерева целей,  матриц  взаимовлияния и др.

   б)   Методы информационного моделирования составляют специфическую  область в прогнозировании. Характерные свойства массовых потоков информации  создают предпосылки для  прогнозирования  развития  на  основе  массовых  источников информации,     содержащих     необходимые      логически      упорядоченные последовательности документов.

Информация о работе Статистическое прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур