Методы статистического прогнозирования

 

,    (12)

где – средняя ошибка тренда;

 – среднее ожидаемое для  прогнозируемого года отклонение  конкретного уровня от тренда  или абсолютной колеблемости.

При прогнозе среднегодового уровня на несколько лет рассчитывается точечный прогноз среднегодового абсолютного уровня. Если рассматривается динамика одномерного показателя, это есть средняя арифметическая величина из точечных прогнозов для всех лет усредняемого периода упреждения l:

 

,     (13)

 

При линейных формах тренда среднего уровня и тренда среднего квадратического отклонения формула средней ошибки прогноза среднегодового уровня выглядит следующим образом:

 

,   (14)

 

Для оценки правильности статистического прогноза применяется  методика ретроспективной оценки авторегрессионых прогнозов, основу которой составляет система показателей.

1. Показатель оправдываемости. Оправдавшимся считается прогноз, в доверительные границы интервала которого попало фактическое значение уровня. По группе прогнозов вычисляется показатель оправдываемости прогнозов j:

 

,      (15)

где g_j – число оправдавшихся прогнозов;

g – общее число прогнозов.

Таким образом, показатель оправдываемости  прогнозов – это доля оправдавшихся  в достаточно однородной по характеру прогнозируемых процессов, достаточной большой для погашения случайностей группе прогнозов.

2. Абсолютное отклонение точного прогноза от фактического уровня:

 

,     (16)

 

3. Относительное отклонение точечного прогноза от фактического уровня:

 

,   (17)

 

Относительные отклонения сравнимы не только в пределах группы однородных качественно рядов динамики, но и  для любых прогнозов, полученных одним и тем же методом. По средней  величине относительного отклонения можно  судить о качестве методики прогнозов. Если основание этой методики: гипотеза о сохранении тренда до конца срока упреждения, сохранение типа колеблемости и ее тенденции, правильное отображение этих тенденций прогностическими уравнениями – справедливы, то средняя величина относительного отклонения прогнозов от фактических уровней должна быть близка к средней величине относительных ошибок, заложенных в методике самих прогнозов, то есть величине.

 

,     (18)

 

где – средняя статистическая ошибка прогноза, уровня.

Близкое совпадение априорной  величины средней относительной  ошибки в группе прогнозов и средней  фактической апостериорной величины прогнозов при их достаточно большом  числе свидетельствует о правильности исходных предпосылок метода прогнозирования.

При этом испытуемая методика находится в неравных ухудшенных условиях, ибо, чем короче исходный динамический ряд, тем труднее верно  определить форму и параметры  тренда и колеблемости.

 

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

 

 

Орловская область расположена  в центральной части Среднерусской  возвышенности, в пределах степной  и лесостепной зон. Протяженность  ее с запада на восток составляет 200 км, с севера на юг – 150 км.

Климат в области  умеренно-континентальный, сравнительно теплый, умеренно влажный. Орловская  область расположена в зоне неустойчивого  увлажнения. Годовая сумма осадков  по центральным районам и юго-востоке  области – 440-490 мм. За теплый период года выпадает 300-425 мм, за холодный – 140-185 мм.

Для влагообеспеченности  сельскохозяйственных культур очень  важны запасы продуктивной влаги  в почве. В начале вегетации наибольшие запасы продуктивной влаги содержат в метровом слое суглинистые почвы  на севере и западе области: 200-220 мм на зяби и 195-215 мм под озимыми культурами. На остальной территории в зоне оподзоленных и выщелоченных черноземов запасы продуктивной влаги в метровом слое составляют к началу весны 155-180 мм на зяби и 145-200 мм под озимыми культурами. В годы с низкими весенними влагозапасами урожай сельскохозяйственных культур при неполивном земледелии целиком определяется характером осадков в весенне-летний период. Осадки над территорией области выпадают в течение 15-175 дней в году. В теплый период в среднем за месяц бывает 12-16 дней себестоимость осадками, в холодный – 13-19.

На территории области  ежегодно в мае-июне бывают засухи и  суховеи слабой интенсивности. В  среднем за теплый период отмечается 18-19 дней со слабыми засухами и суховеями в северных районах и 24-27 дней в южных районах. Засухи и суховеи средней интенсивности на большей части территории области отличаются не ежегодно, кроме юго-востока области. Важным элементом в борьбе себестоимость ними являются комплекс агролесомелиоративных мероприятий и внедрения в производство засухоустойчивых сортов ряда сельскохозяйственных культур. При этом озимые культуры меньше страдают от засухи и суховеев, дают более высокие урожаи по сравнению с яровыми при условии хорошего развития и благоприятной перезимовки. Неустойчивость снежного покрова ухудшает условия зимовки озимых и может привести к их вымерзанию или выпреванию на значительных площадях.

Водные ресурсы области  формируются за счет речного стока, искусственных водоемов, устроенных на малых реках и наполняющихся местным сток, а так же за счет использования подземных вод. При этом основными источниками формирования водных ресурсов являются большие и малые реки, которых на территории области насчитывается около 60. Их водосборная площадь относится к бассейнам рек Оки, Сосны и Десны. Основной особенностью режима рек является их высокий уровень в весеннее половодье. Большинство рек имеет низкие берега, и поводковые воды выходят на поймы, обеспечивая им хорошую влагозарядку. Большая часть рек Орловской области являются мелководными и забор воды из них весьма ограничен.

Важнейшая роль в развитии орошения в области принадлежит  зарегулированию стока с помощью  водохранилищ и водоемов.

Успешное развитие сельского  хозяйства неразрывно связано с правильным использованием земельного фонда, и в первую очередь земельного фонда сельскохозяйственного назначения. Земли, используемые в сельскохозяйственном производстве, требуют проведения крупномасштабных работ по их известкованию.

Расчлененность рельефа, характер почвенного покрова, хозяйственная деятельность человека определили повсеместное активное развитие процессов водной эрозии.

Чрезвычайно разнообразен почвенный покров области. Так, только на пахотных землях насчитывается более 240 почвенных разновидностей. С востока на запад сменяют друг друга различные виды черноземов, серых лестных, дерновоподзелистых и других видов почв. Различен также и механический состав почвенного покрова, который изменяется с востока на запад от глинистого и тяжелосуглинистого до песчаного и супесчаного.

По почвенному покрову  область представляет собой зону переходных почв от дерновоподзелистых к черноземам. Их многообразие определяется различными условиями почвообразования. А различное соотношение и  распределение почв наложили, в свою очередь, отпечаток на производительность почвенного покрова хозяйств и районов области.

 

4. Авторегрессионое 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.

Годы	Посевная площадь, га	Абсолютный прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолют-ные значения
		цепной	базис-ный	цепной	базис-ный	цепной	базис-ный
1988	62400	–	–	–	100	–	–	–
1989	61680	-720	-720	98,8	98,8	-1,2	-1,2	–
1990	59789	-1891	-2611	96,9	95,8	-3,1	-4,2	–
1991	57086	-2703	-5314	95,5	91,5	-4,5	-8,5	–
1992	56562	-524	-5838	99,1	90,6	-0,9	-9,4	–
1993	56234	-328	-6166	99,4	90,1	-0,6	-9,9	–
1994	55922	-312	-6478	99,4	89,6	-0,6	-10,4	–
1995	55261	-661	-7139	98,8	88,6	-1,2	-11,4	–
1996	54072	-1189	-8328	97,8	86,7	-2,2	-13,3	–
1997	52928	-1144	-9472	97,9	84,8	-2,1	-15,2	–
1998	45789	-7139	-16611	86,5	73,4	-13,5	-26,6	–
1999	43725	-2064	-18675	95,5	70,1	-4,5	-29,9	–
2000	52601	8876	-9799	120,3	84,3	20,3	-15,7	8876

 

Рассчитаем среднегодовой абсолютный прирост по формуле:

 

,     (19)

где S_n – конечный уровень ряда, га;

S₀ – начальный уровень ряда, га;

n – число уровней.

 га

 

Определим среднегодовой темп роста  по формуле:

 

,     (20)

 

 

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.

Годы	1988	1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000
Урожайность, ц/га	19,2	23,0	27,4	20,2	26,4	25,7	19,5	13,9	13,1	13,6	13,6	12,3	18,2

 

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:

 

,      (21)

где – уровни динамического ряда;

n – число уровней ряда.

 

 ц/га

 ц/га

 

Рассчитаем дисперсию  для каждой части ряда по формуле:

 

,     (22)

 

 

 ц/га²

 

 ц/га²

 

Проверим гипотезу о  равенстве дисперсий при уровне значимости .

Рассчитаем F критерий по формуле:

 

    (23)

 

 

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:

 

, (24)

 

 

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.

 

,     (25)