CC BY
17
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТРЕНДОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ОЦЕНКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВА ЯЙЦА ПТИЦЫ В ЦЕНТРАЛЬНОМ
ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ
Д. и. жиляков
Курский институт менеджмента, экономики и бизнеса
В последнее время возросла необходимость использования экономико-математических методов и моделирования в исследованиях. Экономике требуется региональная интеграция сельскохозяйственной науки и практической работы предприятий и государства. Наибольшего внимания требуют вопросы совершенствования управления агропромышленным производством.
Слабость управления в отечественном агропромышленном комплексе, в том числе и в птицеводстве, известна. В какой-то мере пути ее преодоления отражены в Федеральном законе «О развитии сельского хозяйства». Государству необходимо проработать систему внедрения достижений науки в производство, возможность формирования научно-производственных систем [4].
Современная экономика требует прогнозирования и предвидения развития экономической ситуации. В настоящее время разработано достаточно много методов прогнозирования, которые с той или иной степенью надежности предсказывают будущие события.
Формально имеются два подхода к прогнозированию — качественное и количественное. Методы качественного прогнозирования особенно важны, когда данные за прошедшие периоды времени недоступны или ненадежны. Однако все качественные методы — метод экспертного оценивания, Дельфийский метод — крайне субъективны и потому подвержены высокой ошибке прогноза. Количественные методы, с другой стороны, основаны на существенном использовании информации за прошедшие периоды времени; при исследовании тенденции процесса за прошедшее время удается выяснить основные взаимозависимости между величинами и дать более надежный прогноз на будущее.
Все методы количественного прогнозирования также можно подразделить на два типа: причинные методы и методы, основанные на анализе временных рядов. Первые из них (часто называемые методами моделирования процессов) включают определение значимых факторов и функциональной зависимости отклика от этих факторов с применением множественного регрессионного анализа или эконометрического моделирования. Прогноз по временным рядам в свою очередь предусматривает определение прогнозного значения переменной исключительно на основе прошлых и текущих значений этой же переменной.
Информационной базой для анализа экономических процессов являются динамические и временные ряды. Временным рядом называют серию числовых величин, полученных через регулярные промежутки времени. Временной ряд содержит информацию об особенностях и закономерностях протекания процесса, а статистический анализ позволяет выявить закономерности и использовать их для прогнозирования.
Основным положением, на котором базируется использование временных рядов для прогнозирования, является то, что факторы, влияющие на отклик изучаемой системы, действовали некоторым образом в прошлом и настоящем, и ожидается, что они будут действовать схожим образом и в не слишком далеком будущем. Поэтому основной целью анализа временных рядов будут оценка и вычленение этих влияющих факторов с целью прогноза дальнейшего поведения системы и выработки рациональных управленческих решений.
Одним из распространенных способов моделирования тенденций временных рядов является построение аналитических функций, которые
характеризовали бы зависимость уровня ряда от времени. Зависимость от времени может принимать различные формы, и для ее описания можно использовать различные виды функций [5].
В подборе функции мы использовали качественный анализ объемов производства яйца, построение и визуальный анализ графиков зависимостей уровней производства в каждой области и в целом по Центральному федеральному округу (ЦФО). Целью исследования было выявление общих тенденций в регионах и прогнозирование на основании построенных моделей объемов производства и доли каждого региона в общем объеме производства.
Исследования показали наличие нелинейных тенденций. Выбор наилучших уравнений осуществлялся путем перебора основных форм тренда с расчетом по каждому уравнению коэффициентов достоверности аппроксимации. Критерием отбора наилучшей формы тренда является наибольшее значение достоверности аппроксимации. В итоге наиболее точно описывающей динамику объемов производства яйца оказалась полиномиальная аппроксимация. Ее использование наиболее обосновано для описания величин, попеременно возрастающих и убывающих, коими и являются объемы производства яйца в регионах. В экономике тренд показывает отклонения от линейных зависимостей в период перелома экономического цикла, а также проявляется для быстрорастущих новых производств, актуальных видов продукции, или наоборот, для отраслей, попавших в состояние длительной стагнации.
В анализе мы использовали достаточно большой набор данных с 1990 по 2007 г. Данный объем исследований позволяет учесть не только тенденции недавнего прошлого, но изменения начала 1990-х гг. Это позволяет проанализировать влияние темпов снижения производства в начале 1990-х гг. на текущую динамику производства яйца птицы.
Степень полинома определяется количеством экстремумов (максимумов и минимумов) кривой. Полином второй степени может описать только один максимум или минимум. Полином третьей степени имеет один или два экстремума. Полином четвертой степени может иметь не более трех экстремумов.
Регионы, имеющие достаточно четкие тенденции (Костромская, Московская, Орловская, Ярославская и другие области, общий объем производства по ЦФО), вполне достоверно (с аппроксимацией выше 0,9) описываются уравнениями
второй степени. Они имеют ярко выраженный экстремум (минимальный или максимальный объемы производства) в определенные периоды.
Но в целях сравнения тенденций в различных регионах мы использовали уравнения третьей степени. Дело в том, что в большинстве регионов в течение анализируемого периода объемы производства яйца в основном убывают в начале периода — с 1990 по 1996 г., затем наблюдается рост с 1997 по 2001 г., с 2002 г. по настоящее время тенденции в регионах довольно противоречивые и разнонаправленные.
В общем виде используемое нами в расчетах трендовое уравнение можно представить в виде формулы:
у = d + ах3 + Ьх2 + сх. (1)
В результате исследований нами были получены уравнения, параметры которых представлены в табл. 1. В таблице регионы сгруппированы по темпам и направлениям развития.
При анализе достоверности результатов резко выделяется на общем фоне Смоленская область, так как данные объема производства характеризуются значительным разбросом и противоречивыми тенденциями. Невысока точность прогноза по Брянской и Рязанской областям. Уравнения, построенные по остальным субъектам Федерации, достаточно точно описывают сложившиеся тенденции и могут быть использованы для прогнозирования. Без учета этих трех регионов средний уровень достоверности аппроксимации составляет 0,92.
Определяющим коэффициентом, отражающим динамику развития региона, является коэффициент а, так как он является сомножителем при х3. Положительный он у трех регионов, что говорит о высоком потенциале этих регионов, но выделяются среди них Белгородская и Костромская области, так как по Калужской области отрицательны и Ь и с.
Регионы, имеющие высокий коэффициент Ь при х2 с одновременно низким отрицательным коэффициентом а при х3 характеризуются положительными темпами роста. Области, в которых в настоящий момент и на перспективу наблюдается спад объемов производства яйца, имеют высокие отрицательные коэффициенты а при х3 и низкие коэффициенты Ь при х2, что свидетельствует о снижающейся линии тренда.
Коэффициент d, по сути, отражает примерный уровень объема производства на начало исследования — 1990 г.
Основным фактором в прогнозировании чаще всего оказывается трендовая компонента. Тренд
Таблица 1
Трендовые модели производства яйца в ЦФО
Регион Константы при соответствующих переменных Значение достоверности аппроксимации
а Ь с d
Центральный федеральный округ -1,9987 + 90,394 — 1319,8 + 14361 0,9365
Регионы с высокими текущими и потенциальными темпами роста
Белгородская область +0,3344 — 5,0399 + 16,023 + 518,43 0,9596
Костромская область +0,0503 — 0,4218 +8,8942 + 319,78 0,9643
Ярославская область — 0,0482 + 4,8553 — 60,329 +588,8 0,9497
Регионы с положительными темпами роста
Владимирская область - 0,1786 + 7,7522 — 86,43 + 628,96 0,8168
Воронежская область - 0,0736 + 4,2042 — 68,733 + 983,09 0,8798
Ивановская область - 0,0395 + 3,1257 — 54,273 + 511,73 0,889
Калужская область +0,0954 — 1,2375 — 18,427 + 429,44 0,9183
Тульская область - 0,0653 + 4,8476 — 72,127 + 787,58 0,8874
Регионы, имеющие четкие темпы роста до 2000г., но с отрицательными темпами роста в настоящее время
Брянская область - 0,2652 + 8,7396 — 90,132 + 716,37 0,717
Курская область - 0,2216 + 6,9768 — 71,952 + 595,46 0,9539
Липецкая область - 0,2254 + 7,8341 — 71,698 + 544,26 0,9196
Смоленская область - 0,0523 + 1,2565 — 9,2072 +331,92 0,26
Тамбовская область - 0,3055 + 9,7675 — 99,558 661,24 0,8961
Регионы с отрицательными темпами роста
Московская область - 0,7629 + 31,39 — 562,04 + 5152,4 0,9587
Орловская область - 0,0081 + 0,8012 — 20,007 + 395,57 0,9031
Рязанская область - 0,1292 + 4,3984 — 51,268 + 598,15 0,7348
Тверская область - 0,1033 + 1,1400 — 8,5397 + 598,2 0,9306
может напрямую использоваться в целях прогнозирования не только на один шаг вперед по временной оси, но способен давать достаточно надежные прогнозы и на 4—5 шагов. Таким образом открывается возможность расчета оценок среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Наличие нелинейных тенденций следует дополнить качественным анализом динамики изучаемых показателей. Качественный анализ предполагает изучение проблем возможного наличия в исследуемом временном ряде поворотных точек и изменения темпов роста, которые были бы общими для всех регионов.
Экономический рост, наблюдаемый в птицеводстве как в целом по стране, так и в ЦФО, в послекризисный период носил в основном экстенсивный характер. Рост объемов производства осуществлялся преимущественно за счет загрузки имеющихся на птицефабриках производственных мощностей. Оживление инвестиционной активности на данном этапе явилось, главным образом, не источником роста экономики, а его следствием, прежде всего, через улучшение финансового состояния предприятий промышленного птицеводства.
Таким образом, факторы роста, сложившиеся в птицеводстве после кризиса 1998 г., практически полностью исчерпались к концу 2002 г.
Вместе с тем в 2003 г. по всем основным экономическим показателям социально-экономическое
положение большинства регионов ЦФО характеризовалось как достаточно стабильное. Продолжался рост промышленного производства и экспорта продукции регионов, увеличились объемы налоговых поступлений в бюджетную систему, реальных денежных доходов населения, оборота розничной торговли и объема платных услуг. Те же тенденции наблюдались и в промышленном птицеводстве.
Табл. 2 отражает прогнозные объемы производства, выявленные на основании динамики объемов производства и трендовых уравнений.
На основании построенной трендовой модели можно прогнозировать до 2010 г. незначительное снижение объемов производства яйца, наметившееся с 2000 по 2005 г., несмотря на незначительный рост в течение 2006—2007 гг.
Лидерами по темпам роста окажутся Калужская и Белгородская области — прогнозируемый темп роста в этих регионах — более 150 % за три года. Далее выделяются три региона с темпами прироста 26—29 % (Ярославская, Ивановская, Костромская области). Четыре области, согласно намеченным тенденциям, незначительно увеличат — Тульская, Орловская, Владимирская области). Ежегодный прирост в этих регионах в среднем составит 4,7 %. В остальных регионах наметившиеся в данный момент тенденции позволяют прогнозировать снижение объемов производства, и, соответствен-
РЕгиомьнАя экономикА: теория и практика
69
Таблица 2
Фактические и прогнозируемые на основании построенных моделей объемы производства яйца в ЦФО, млн шт.
Регион Год 2010 г. к 2007 г., %
2007 2008 2009 2010
Центральный федеральный округ 8 299,4 8 208,0 8 133,0 7 999,0 96,4
Калужская область 237,9 286,9 329,1 380,2 159,8
Белгородская область 1 146,5 1 297,1 1 498,1 1 729,2 150,8
Ярославская область 788,2 864,7 938,7 1 016,7 129,0
Костромская область 612,0 681,5 731,3 786,4 128,5
Ивановская область 304,6 338,0 360,6 384,6 126,3
Тульская область 684,3 719,3 761,7 806,0 117,8
Орловская область 221,5 249,1 251,1 253,7 114,6
Владимирская область 510,1 560,3 572,4 578,6 113,4
Воронежская область 646,0 690,1 701,3 712,1 110,2
Липецкая область 453,6 464,1 440,7 406,0 89,5
Рязанская область 377,9 325,7 298,6 264,7 70,0
Смоленская область 302,2 251,9 232,0 208,3 68,9
Брянская область 361,0 339,9 288,0 221,7 61,4
Курская область 262,1 227,0 194,3 159,0 60,7
Тамбовская область 228,9 200,3 183,1 128,8 56,3
Московская область 940,2 572,7 484,9 443,8 47,2
Тверская область 222,5 139,0 123,2 106,9 48,0
но снижение доли этих регионов в общем объеме производства (табл. 3).
Следует отметить, что высокую точность полученных уравнений мы объясняем прежде всего общими тенденциями, происходящими в экономике России и влияющими одновременно на все регионы.
Наиболее стремительно в текущем периоде и в перспективе теряет свои позиции Московская область — с 11,3 % в 2007 г. до 5,2 % в 2010 г. Лидерами в производстве в 2007 г. являются Белгородская, Ярославская, Костромская и Тульская области (в 2007 г. эти 4 региона произвели 38,9 % всего яйца). Причем их позиции на рынке будут продолжать усиливаться, и по прогнозу, к 2010 г. их доля составит 50,5 %. Колебания доли остальных регионов в производстве яйца птицы составляют в пределах 0,3—1,8 %.
В настоящий момент на рынке производства яйца наблюдается существенная дифференциация производства яйца по территории ЦФО. На основании анализа данных можно отметить усиление одних регионов со снижением производства в других. Выявленные тенденции отражают усиление дифференциации и дальнейшее сосредоточение производства яйца в отмеченных регионах.
Необходимо учитывать, что региональная экономика обладает большой инерционностью, несколько благоприятных лет не могли принципиально изменить сложившиеся негативные тен-
денции. Во-первых, в последние годы продолжался процесс межрегиональной дифференциации, в том числе социальной. Разница в уровне жизни между различными слоями населения по регионам ЦФО значительно возросла. Во-вторых, существующая скорость реализации намеченных преобразований в социальной и экономической сферах не в полной мере обеспечивала устойчивые темпы развития промышленного птицеводства.
Необходимо отметить, что степень адаптации птицеводческих предприятий к рынку в последние годы существенно повысилась. Это позволило длительное время сохранять экономический рост даже в условиях одновременного движения отмеченных выше факторов в неблагоприятном для птицефабрик направлении, что достигалось, в том числе, за счет имеющегося резерва действующих производственных мощностей.
Задачи равномерного распределения производства птицеводческой продукции, решавшиеся в советское время, оказались неприменимыми в рыночной экономике. На протяжении всего послереформенного периода производство яйца сосредоточивается в определенных регионах. Дифференциация пока что не выражается очень ярко в силу значительных объемов производства яйца птицы в хозяйствах населения. Но в 2000—2007 гг. наблюдался процесс перераспределения скота и птицы по различным категориям хозяйств. В этот период заметно снижалась доля крупного рогатого
Таблица 3
Доля регионов в общем объеме производства, %
Регион Год 2010 г., +/ -к 2007 г.
2007 2008 2009 2010
Центральный федеральный округ 100,0 100,0 100,0 100,0 -
Калужская область 2,9 3,5 3,9 4,4 1,6
Белгородская область 13,8 15,8 17,9 20,1 6,3
Ярославская область 9,5 10,5 11,2 11,8 2,3
Костромская область 7,4 8,3 8,7 9,2 1,8
Ивановская область 3,7 4,1 4,3 4,5 0,8
Тульская область 8,2 8,8 9,1 9,4 1,1
Орловская область 2,7 3,0 3,0 3,0 0,3
Владимирская область 6,1 6,8 6,8 6,7 0,6
Воронежская область 7,8 8,4 8,4 8,3 0,5
Липецкая область 5,5 5,7 5,3 4,7 -0,7
Рязанская область 4,6 4,0 3,6 3,1 -1,5
Смоленская область 3,6 3,1 2,8 2,4 -1,2
Брянская область 4,3 4,1 3,4 2,6 -1,8
Курская область 3,2 2,8 2,3 1,9 -1,3
Тамбовская область 2,8 2,4 2,2 1,5 -1,3
Московская область 11,3 7,0 5,8 5,2 -6,2
Тверская область 2,7 1,7 1,5 1,2 -1,4
скота, свиней, овец и коз в сельскохозяйственных организациях и увеличивалась в хозяйствах населения [3]. Доля птицы, напротив, существенно росла в сельскохозяйственных организациях и сокращалась в хозяйствах населения. По состоянию на 1 января 2008 г. в сельскохозяйственных организациях был сосредоточен 71 % птицы.
Но с ростом доли промышленного производства и развитием рыночный конкуренции отмеченные нами тенденции, несомненно, будут усиливаться.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Доугерти К. Введение в эконометрику. — М.: Инфра-М, 2001. — 402 с.
2. Семин А. Н., Лысенко Ю. В., Зубарева Ю. В. Стратегическое планирование в АПК. — Екатеринбург: Изд-во УралГСХА. 2007. — 258 с.
3. Трегубов В. А. Развитие животноводства в России в 2003—2007 годах. — М., 2008. С. 67—71.
4. Ушачев И. Научное обеспечение Государственной программы развития сельского хозяйства // АПК: экономика, управление. 2008. № 3. С. 7 — 17.
5. Эконометрика: Учебник/Под. ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика. 2001. — 344 с.
6. Christensen R. Linear models for multivariate time series and spatial data. New York: Springer. 1991. — 317 p.
7. Kitagawa G., Gersch W. Smoothness priors analysis of time series. New York: Springer. 1996. — 261 p.
ВНИМАНИЮ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ!
Предлагаем публикацию годовой и квартальной отчетности.
Стоимость одной публикации - 2950 руб. (в том числе НДС 18 %) за две журнальные страницы формата А4.
При единовременной оплате публикации годовой отчетности за 2007 год, 1, 2 и 3-й кварталы 2008 года редакция гарантирует неизменность выставленных цен в течение 2008 года.
Общая стоимость четырех публикаций составляет 11 800 руб. (в том числе НДС 18%).
Тел. /факс: (495) 621-69-49 (495)621-91-90
http:\\www.fin-izdat.ru E-mail: post@fin-izdat.ru
