Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Декабря 2013 в 14:07, курсовая работа
Основной целью курсовой работы является разработка прогнозов основных показателей сельскохозяйственного производства Курской области на основе применения наивных и экспертных методов.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:
• изучить структуру агропромышленного комплекса, выявить особенности прогнозирования и планирования развития сельского хозяйства как основной его сферы;
• изучить различные классификации методов прогнозирования ;
• исследовать модификации экспертных оценок, представленных в учебной и научной литературе;
• выявить области применения экспертных оценок в условиях современной российской практики, освоить технологию прогнозного процесса на основе применения метода “Дельфи ”;
• проанализировать совокупность наивных методов прогнозирования;
• изучить сельскохозяйственное производство Курской области и обосновать необходимость применения наивных методов и экспертных оценок в прогнозировании;
• организовать экспертизу методом “Дельфи”, полученные результаты обобщить и проанализировать ;
• разработать прогноз наивными методами, сравнить полученные результаты.
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………........3
1.ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА........................................................................................................5
1.1.Агропромышленный комплекс, его состав и особенности. Аграрная политика..........................................................................................................5
1.2.Сущность прогнозов и их классификация………………………… ….....7
1.3.Прогнозирование в управлении социально-экономическими системами.......................................................................................................9
2.МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА..........................12
2.1.Общая характеристика методов прогнозирования....................….......12
2.2.Экспертные методы: проблемы и технологии их применения.....…....16
2.3.Прогнозирование наивными методами........................................…....24
3.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА КУРСКОЙ ОБЛАСТИ............................27
3.1. Сельское хозяйство как основная сфера АПК Курской области…….27
3.2. Практическое применение метода “ Дельфи ” в прогнозировании сельскохозяйственных показателей......................................................…...30
3.3.Прогнозирование методом экстраполяции динамических рядов…...35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ...................................................................................................37
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ......................................38
На протяжении всего периода
экономической реформы
В прошедшем году в сельхозпредприятиях области приостановлен спад производства валовой продукции. В целом по области к уровню 1998 года собрано больше на 19 тыс. т зерна, почти на 180 тыс. т увеличены объемы производства озимой пшеницы. Численность крестьянских (фермерских) хозяйств за 1997 год снизилась и на 1 января 1998г. составила 1448. На долю фермеров приходится 3,8% всех сельхозугодий области и 4,6% пашни. В основном это хозяйства с небольшими участками земли, что сдерживает развитие товарного производства. В фермерских хозяйствах в структуре производства преобладает выращивание зерновых культур (в 1997г. ими получено 4,6% зерна и 2,4% сахарной свеклы от общего производства) [11].
Производство основных продуктов растениеводства в последние годы уменьшается. По сравнению с 1991г. валовые сборы зерна в 1997г. сократились на 13,3%. В структуре производства зерновых культур увеличилась доля пшеницы с 37,5% в 1991г. до 42,2% в 1997г, ржи озимой соответственно с 4,3 до 7,4%; напротив, уменьшилась доля ячменя с 44,8 до 38,7%. За истекшие три года значительно сократились в сравнении с 1991г. сборы проса на 50%, сборы гречихи увеличились на 42%. На уровень производства основных сельскохозяйственных культур повлияло как сокращение посевных площадей, так и снижение урожайности. Общая посевная площадь сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий уменьшилась в 1997г. по сравнению с 1991г. на 13,6%, в том числе площадь зерновых на 6,4%.
Судьба 2000 года во многом определяется тем, как пройдет весенний сев, какую получат отдачу от каждого гектара земли, насколько загрузят мощности пищевых и перерабатывающих предприятий. В решении этой задачи всегда открывался путь к стабильности, благополучию и согласию в обществе.
В целях организованного
обеспечения
Структура посевных площадей предусматривает расширение по сравнению с прошлым годом посевных площадей высокорентабельных сельскохозяйственных культур с учетом рыночной конъюнктуры, рационального использования природно-почвенных ресурсов и биологического потенциала возделываемых культур, усиление роли структуры посевов в сохранении и повышении плодородия почв.
Под урожай этого года хозяйства области имеют необходимое количество собственных семян, полная обеспеченность имеется по семенам ячменя, овса, проса.
Для сортосмены и сортообновления хозяйствами закуплено 1800 тонн элитных семян яровых зерновых культур, что в 2,8 раза превышает объем на соответствующую дату прошлого года. В целях пополнения недостающего количества семян яровых зерновых культур в большинстве районов области ведется межхозяйственный обмен.
По данным семенных инспекций на 15 марта 2000г. в хозяйствах области из проверенных 125,2 тыс.тонн семян яровых зерновых культур 96% являются кондиционными, а 86% их отвечают требованиям 1 и 2 классов посевного стандарта, что на 4 и 11% соответственно выше, чем в прошлом году.
Старение сельскохозяйственной техники, возрастающие на нее нагрузки неотвратимо приводят к недобору продукции. Если проанализировать потери выращенного урожая зерновых от затягивания сроков уборки до 2 – 2,5 месяцев при нормативных 10 дней, потери при уборке изношенными, плохо отремонтированными из-за недостатка запасных частей комбайнами, превышение в 2,2 раза на них нагрузки против нормативной в 1999г. по области она составила 289 гектаров, а в отдельных районах превысила 300 га, то выходит, что при перестое хлебов после сроков созревания потери составляют более 20%, до 20% теряют наши комбайны, в целом мы недобираем до 40% выращенного урожая. Поскольку хозяйства в большинстве своем не имеют возможности обновлять комбайновый парк, в области ведется работа по созданию уборочных комплексов в машинно-технологических станциях.
Таким образом, механизированные отряды МТС вполне могут и должны стать мощным средством по предотвращению потерь урожая.
Правительством Курской
области принимаются меры по оказанию
помощи сельхозтоваропроизводителям.
В порядке авансирования с пром
3.2. Практическое применение метода “ Дельфи ” в прогнозировании сельскохозяйственных показателей
Прогнозирование и программное планирование АПК базируется на ранее изложенных принципах, приемах и методах экономического прогнозирования и планирования.
Специфика АПК как
объекта прогнозирования
Следовательно, при прогнозировании показателей развития АПК необходимо использовать как наивные методы, так и экспертные. В первом случае результат объективен, но недостаточно учитываются факторы внешней среды. Применение экспертных методов позволяет устранить данный недостаток.
В качестве объекта прогнозирования
возьмем подкомплекс АПК
Динамика валового сбора
зерна в Курской области
Таблица 1 - ВАЛОВОЙ СБОР ЗЕРНА В 1913 - 1999 г.
(в первоначально-
(в хозяйствах всех категорий)
Годы |
Тыс.тонн. |
Годы |
Тыс.тонн. |
Годы |
Тыс.тонн. |
Годы |
Тыс.тонн. | |
1913 |
1141.9 |
1959 |
1115 |
1973 |
2189.7 |
1987 |
2838.6 | |
1 920 |
923.1 |
1960 |
1020.5 |
1974 |
2244.2 |
1988 |
2230,3 | |
1932 |
1104.7 |
1961 |
1524.9 |
1975 |
1993.6 |
1989 |
2742.2 | |
1940 |
1169.0 |
1962 |
1469.9 |
1976 |
2776.5 |
1990 |
2730.8 | |
1945 |
380.1 |
1963 |
1086.6 |
1977 |
2289.6 |
1991 |
2031.7 | |
1950 |
777.1 |
1964 |
1592.1 |
1978 |
2286.0 |
1992 |
2534.5 | |
1951 |
831.5 |
1965 |
1670.2 |
1979 |
1427.6 |
1993 |
2682.8 | |
1952 |
890.9 |
1966 |
1668.1 |
1980 |
1516.9 |
1994 |
2153.7 | |
1953 |
936.3 |
1967 |
1787.0 |
1981 |
1383.4 |
1995 |
1489.6 | |
1954 |
911.7 |
1968 |
2048.1 |
1982 |
1913.1 |
1996 |
1459.4 | |
1955 |
120.7 |
1969 |
2756.2 |
1983 |
1982.3 |
1997 |
1776.4 | |
1955 |
840.7 |
1970 |
2008.0 |
1984 |
1732.8 |
1998 |
1800.2 | |
1957 |
1015.5 |
1971 |
2144.7 |
1985 |
2037.4 |
1999 |
1819.1 | |
1958 |
1054.5 |
1972 |
2067.8 |
1986 |
2331.3 |
Значительные колебания
анализируемого временного ряда были
вызваны социально-
Для прогнозирования валового сбора зерна была проведена экспертная оценка по методу “Дельфи”. В эспертизе приняло участие 14 человек. Экспертиза проводилась в письменном виде, в форме рассылки анкет. Условия проведения экспертизы были соблюдены: эксперты работали анонимно и автономно. В вопросниках был поставлен следующий вопрос: ”Назовите объем валового сбора зерна в Курской области в 2000 году в певоначально-оприходованном весе в хозяйствах всех категорий”. В качестве дополнительной информации экспертам предлагалась статистическая информация - таблица 1.
Экспертиза проводилась в два тура.
Первый тур опроса. Результаты ,а также ранжированный ряд представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Результаты первого тура экспертизы
Экспертные данные (тыс.т) |
2100 |
2200 |
1800 |
2600 |
1900 |
1950 |
1950 |
1975 |
1950 |
1950 |
2000 |
2050 |
2000 |
2000 |
Ранжированный ряд |
1800 |
1900 |
1950 |
1950 |
1950 |
1950 |
1975 |
2000 |
2000 |
2000 |
2050 |
2100 |
2200 |
2600 |
n – число экспертов,
Q0,25=1950 Q0,75=2050
Рис 2. - Графики экспертных оценок валового сбора зерна
2 тур опроса
Экспертные данные (тыс.т) |
1975 |
1990 |
2000 |
2000 |
2000 |
2050 |
1900 |
2090 |
1900 |
1975 |
1960 |
1960 |
1975 |
1980 |
Ранжированный ряд |
1900 |
1900 |
1960 |
1960 |
1975 |
1975 |
1975 |
1980 |
1990 |
2000 |
2000 |
2000 |
2050 |
2090 |
=1983 Q0,25=1960 =47,72
Me=1978 Q0,75=2000 n=2,40%
Коэффициент вариации уже после первого тура экспертизы не превышал 33%, для уточнения результатов был проведен второй тур. Коэффициент вариации снизился на 6,5%. Мнения экспертны практически полностью согласованы, точность эскпертной оценки достаточно высока - n=2,40%.
Рис. 3 - Графики экспертных оценок второго тура
Окончательные статистические результаты экспертизы “Дельфи” приведем в таблице 5.
Таблица 5 - Итоги экспертной оценки “Дельфи”
Тур |
Интервал |
Средняя оценка в туре |
Дисперсия б2 |
v = б/х 100% |
1 |
1950 – 2050 |
2030 |
32873,2 |
8,9 |
2 |
1960 – 2000 |
1982,5 |
2277,6 |
2,4 |
Результатом экспертизы является медиана ранжированного ряда в туре 2: Me=1978 (тыс.т.)
Экспертами были приведены следующие аргументы за минимальный сбор зерна:
Аргументы за максимальный сбор зерна:
По результатам были сделаны следующие выводы:
3.3.Прогнозирование
методом экстраполяции
Информация о работе Прогнозирование в управлении социально-экономическими системами