Прогнозирование и планирование

 

МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 

ФГОУ  ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ К. Д. ГЛИНКИ»  
 
 

Кафедра  
 

Контрольная работа №1

ПЛАНИРОВАНИЕ  И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  РАЗВИТИЯ АПК 
 
 
 

Выполнила: студентка-заочница Э 3 С

  Спахова Маргарита  Владимировна

Зачетная  книжка № Э/ЭС-08336

                                        Проверила: Панкратова    
 
 
 

Воронеж 2010г. 

Вопрос  №6. Моделирование перспективного развития экономики. 

Ответ: Экономическая модель – это формализованное выражение возможных зависимостей, проявляющихся в процессе воспроизводства. От того, в какой мере разрабатываемая модель является научно обоснованной; от того, в какой мере она опирается на научно обоснованные нормативы; от того, в какой мере научно обоснованы методы решения сформулированных в виде модели задач,- в конечном счете зависит качество предплановых оценок.

     По  характеру динамики описываемых  процессов плановые модели могут быть статичными, предполагающими относительную стабильность показателей экономического развития в проектируемой перспективе; динамичными, если учитывается равномерная (линейная, либо нелинейная) изменчивость этих показателей; стохастическими – в случае периодической колеблемости нормативов в ходе реализации плановых показателей. Для АПК во многих случаях, особенно при разработке среднесрочных Программ и Планов особое значение имеет использование стохастических моделей.

     По  уровню заявленной надежности современные  модели планирования развития АПК можно  разделить на функциональные,  корреляционные и игровые. Функциональные модели описывают предполагаемо вполне познанные количественные зависимости между экономическими процессами. Таковы модели количества денег, необходимых для обращения; себестоимости продукции, цены земли и курса акций, модель продовольственного баланса, модель воспроизводственного оборота стада, так называемые технологические карты и др.

       Корреляционные модели определяют  экономическую динамику на основе опосредовано обнаруживаемых количественно конкретных зависимостей, а потому изначально нуждаются в вероятностной оценке итогов решения. С этих позиций, например, можно изучать, как изменяется урожайность по мере увеличения внесения удобрений, как зависит естественный прирост населения от уровня платежеспособности малообеспеченных граждан и т.д., - поскольку во всех  этих случаях заведомо ясно, что факторы прироста и урожая, и населения далеко не исчерпываются теми, которые вводятся в модель.   

     В предплановых расчетах в АПК, где  существенное влияние на хозяйственную деятельность оказывают слабо изученные природные факторы, оснований для использования корреляционных моделей значительно больше, чем в других сферах народного хозяйства.

     Игровые модели, в отличие от функциональных и корреляционных, описывают социально-экономические процессы с количественно не выраженными показателями, т.е. на уровне тенденций. Таковы известные схемы воспроизводства Ф. Кенэ и К. Маркса, табличные модели приближения прибыли к средней норме, модели формирования различных видов земельной ренты и т.п.

     Использование игровых моделей особенно важно  в процессе разработки Концепции, когда необходимо осуществить выбор между различными вариантами тенденций в экономической динамике. Например, при сопоставлении социальных и экологических последствий введения в действие либерального, нео-столыпинского и нео-нэповского вариантов развития села, выбор предпочтительных способов налогообложения, взымания ренты и т.д.

     (Таблица  1)

Таблица 1. - Рентные платежи и предел конкурентной цены продуктов земледелия

Показатели	Способы взимания ренты
	От  площади землепользования	От избытка  над нормативной прибылью
Материальные  затраты Оплата  труда Нормативная прибыль Рента Предел  конкурентной цены Взимание  ренты по вариантам рыночных цен 250 190	100 50 30 40 220    40 40	100 50 30 - 180    70 10

 

     Как видим, с помощью данной модели несложно установить, что если изъятие ренты  осуществлять по стабильным ставкам  с  единицы площади, то производство может стать нерентабельным (значит, начнет сворачиваться) уже при падении  цен ниже 220 ед. Наоборот, при более гибкой форме взимания ренты – от сверхнормативной прибыли, оно оказывается более дееспособным.

     При построении корреляционных и функциональных моделей, нужно учитывать, что они, как правило, характеризуются наличием пяти признаков:

     - результативный  признак (целевая установка);

     - один или несколько факторных признаков;

     - показатели силы  влияния факторных на результативный признак;

     - условия, определяющие сохранение  зависимости между указанными  признаками;

     - критерии сближения факторных признаков с результативным.

     Корреляционные  модели в предплановых расчетах особенно важны там, где приходится иметь  дело с вероятностной количественной оценкой динамики отдельных объектов производственного процесса, в частности, с определением нормативов производства и затрат. Разработка таких моделей начинается с профессионального построения гипотез о наличии некоторых зависимостей и их выражения в форме уравнений, истинный характер которых постепенно может уточняться.

     Например, если мы изучаем, как реально изменяется урожайность по мере увеличения норм удобрений в большей группе предприятий (i = 1,2,3…n), расположенных примерно на равнокачественных почвах, но использующих разные нормы удобрений (x_i), то принимая урожайность в этих предприятиях за у_i, получаем следующую модель:

     у_i = а₀ + а₁x_i,   при   к₁ ≤ x_i ≤ к₂

     где к₁ и к₂ - предельные значения норм удобрений по изучавшейся группе предприятий

     а₀ - урожайность при x_i = 0, если    к₁ ≤ x_i ≤к₂

     а₁  -   прирост урожайности при увеличении x_i на один кг д.в.

     В качестве критерия сближения расчетных  по уравнению и фактических значений урожайности в хозяйствах с разными нормами удобрений обычно принимается минимизация суммы квадратов отклонений. Но в зависимости от специфики изучаемых процессов  может быть поставлена задача минимизации суммы модулей, либо большего из отклонений, и т.д.

     Если  логический анализ, в сочетании с  итогами расчетов по выше приведенной модели свидетельствует о целесообразности рассмотреть влияние удобрений на урожай в форме нелинейной зависимости, то модель несложно трансформировать в нелинейную, позволяющую  выйти на норматив ускорения (замедления) эффекта внесения удобрений по мере существенного повышения норм их внесения

     у_i = а₀ + а₁x_i + а₂x_i² + а₃x_i³

     При определенных условиях на базе последнего уравнения становится возможным выявление даже предела рациональных объемов внесения удобрений.

     Корреляционная  модель может быть многофакторной, позволяющей более основательно оценить взаимосвязи в экономике. Такова, например модель зависимости рентабельности производства (у_i) - от фондообеспеченности (ф_i) удельного веса животноводства в валовой продукции сельского хозяйства (ж_i),  индекса диспаритета цен (D_i) и индекса погодных условий (П_i) –

     У_i = а₀ + а₁ф_i + а₂D_i + а₃П_i + а₄жi

     Определение факторов, которые целесообразно включить в модель экономической задачи, осуществляется на основе логического обоснования, либо после специально выполненных экспериментов. Решение модели ответит на вопрос, в какой мере существенно влияние, а потому оправдано ли включение в модель каждого из этих факторов.

     Точно так же путем логического анализа  и экспериментальной проверки устанавливается форма связи отдельных факторов с результативным признаком. Например, учитывая реалии падения себестоимости молока в летний период, когда скармливается более дешевый зеленый корм, и повышение себестоимости зимой, - можно уверенно говорить о необходимости планировать колебания себестоимости молока (У_i ) в течение года на базе не прямолинейной, не параболической зависимости, а синусоиды

     Yi = a₀+a₁Sint_i (t = 1, 2, 3…12),

     где t₁=30⁰, t₂=2*30⁰, … t_n=12*30⁰

     В тех случаях, когда целью предплановых расчетов является не количественная, а качественная оценка показателей хозяйственной деятельности, скажем, ответ на вопрос об ожидаемом росте или падении урожая, усилении или ослаблении диспаритета цен, повышении или снижении себестоимости и т.д., фактические числовые значения преобразуются в знаки колебаний (+ и -), после чего формируется модель распознавания образов, которая решается методами графического, регрессионного, дискриминантного анализа и др. С техникой распознавания образов при помощи графического метода в дальнейшем мы познакомимся конкретно на примере прогнозов по технологии «Зонт».

     Функциональные  модели используются в планировании там, где имеются веские основания считать, что включаемые в модель факторы в основном исчерпывающе характеризуют перспективы экономического развития. В идеальном простейшем случае такая модель выражается в виде формулы. Например, на основе формулы продовольственного баланса можно планировать общий индекс розничных цен на продовольствие в условиях свободного рыночного оборота продуктов питания: если ожидается, что в следующем году ресурсы продовольствия возрастут на 2%, а доходы, используемые на питание увеличатся на 3,4%, то можно планировать повышение индекса цен на 1,7% (3,4:2).

       Но если согласно Концепции  решения продовольственной проблемы, необходимо не допустить повышения цен, то придется планировать либо более высокие темпы роста производства и импорта продуктов питания, либо сокращение экспорта, резервных фондов и затрат продовольственного сырья на технические цели. С учетом социальных ориентиров Концепции, можно идти другим путем - планировать либо замораживание денежных доходов некоторых групп населения, либо дополнительное отвлечение части доходов с продовольственного рынка – в коммунальные платежи, медицинские, транспортные расходы и т.д.

     В планировании сельского хозяйства основным видом функциональных моделей являются балансы различных сторон хозяйственной деятельности. Так, плановый баланс земли учитывает возможные сдвиги в землевладении и землепользовании, с учетом потенциального оборота земель (аренда, купля-продажа), а также их трансформации (перевод из одной категории – в другую). Плановый баланс кормов должен обеспечить соответствие потребностей в кормах с планируемым производством продуктов животноводства. В свою очередь, потребности в кормах необходимо покрыть либо за счет их приобретения на стороне, либо за счет собственного производства.

     В последнем случае возникает проблема согласования баланса кормов с балансом продукции растениеводства - в целях выяснения, какая часть этой продукции может быть оставлена в хозяйстве на фуражные цели в зависимости от того, какая площадь в балансе землепользования будет отведена под кормовые угодья. А поскольку для выполнения основных видов работ и в животноводстве, и в растениеводстве нужны немалые оборотные средства, требуется разработка и планового баланса оборотных средств.

     Таким образом, мы убеждаемся: с одной стороны, планирование осуществляется путем разработки системы взаимосвязанных балансовых моделей, а с другой – благодаря тому, что на основе корреляционных моделей удается обеспечить балансовые расчеты нормативной информацией. В этом смысле можно говорить об использовании в планировании нормативно-балансовых методов.

     Одно  из наиболее развитых направлений нормативно-балансового  планирования связано с использованием оптимизационных моделей, позволяющих выбирать лучший из многих возможных вариантов организации хозяйственной деятельности. В тех случаях, когда оптимальные плановые решения нужно находить по малому числу факторных признаков, может оказаться целесообразным использование нелинейных корреляционных моделей, как то отмечалось выше, на примере выявления предела рациональных объемов внесения удобрений.