Методические основы прогнозирования производства и потребления молока и молочных продуктов региона Текст научной статьи по специальности «Животноводство и молочное дело»

4. ГОСТ 25100-2011. Грунты. Классификация. - Введ. 2013-01-01. - М. : Минстрой России, 2012. - № 190-ст.

5. Перспективная оценка территории Омской области на глинистое сырье и строительные пески с составлением прогнозных карт : отчет о НИР по теме 9/36/ Произ. геолог. объединение «Новосибирск геология». - Омск, 1992. - 34 с. -№ РГ 0290002565.

6. Методические рекомендации по укреплению грунтов верхней части земляного полотна неорганическими вяжущими. - М. : Союздорнии, 1977. - 19 с.

7. СП 34.13330.2012 Автомобильные дороги. Госстрой России : ЦИТП Госстроя РФ. - М., 2012. - 106 с.

8. Экономика строительства : учеб. для вузов / под ред. И.С. Степанова. - М. : Юрайт-М, 2001. - 49 с.

9. Прокопец В.С. Повышение однородности грунтоцементной смеси раздельно-последовательным способом перемешивания / В.С. Про-копец, С.И. Барайщук, М.В. Тарасова // Вестн. ТГАСУ. - 2008. - № 4. - С. 165-170.

Тарасова Марина Владимировна, канд. техн. наук, доц., Омский ГАУ, tarasmarin@mail.ru; Троценко Ирина Александровна, канд. с.-х. наук, доц., Омский ГАУ, trocentik@yandex.ru.

4. GOST 25100-2011. Grunty. Klassifika-cija. - Vved. 2013-01-01. - M. : Minstroj Rossii, 2012. - № 190-st.

5. Perspektivnaja ocenka territorii Omskoj oblasti na glinistoe syr'e i stroitel'nye peski s sostavleniem prognoznyh kart : otchet o NIR po teme 9/36/ Proiz. Geology. ob"edinenie "Novosibirsk geologija". - Omsk, 1992. - 34 s. № RG 0290002565.

6. Metodicheskie rekomendacii po ukreplenii gruntov verhnej chasti zemljanogo polotna neor-ganicheskimi vjazhushhimi. - M. : Sojuzdornii, 1977. - 19 s.

7. SP 34.13330.2012 Avtomobil'nye dorogi. Gosstroj Rossii : CITP Gosstroja RF. - 2012. -106 s.

8. Jekonomika stroitel'stva : ucheb. dlja vuzov / pod red. I.S. Stepanova. - M. : Jurajt-M, 2001. - 49 s.

9. Prokopec V.S. Povyshenie odnorodnosti gruntocementnoj smesi razdel'no-posledovatel'nym sposobom peremeshivanija / V.S. Prokopec, S.I. Ba-rajshhuk, M.V. Tarasova // Vestn. TGASU. - 2008. -№ 4. - S. 165-170.

Tarasova Marina Vladimirovna, Cand. Techn. Sci., Ass. Prof., Omsk SAU, tarasmarin@mail.ru; Trotsenko Irina Aleksandrovna, Cand. Techn. Sci., Ass. Prof., Omsk SAU, trocentik@yandex.ru.

УДК 631.145

П.М. Федяев, К.И. Лукьянов

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА И ПОТРЕБЛЕНИЯ МОЛОКА И МОЛОЧНЫХ ПРОДУКТОВ РЕГИОНА

В настоящее время методы прогнозов широко применяются для разработки эффективных сценариев развития рынков молока. В этих целях используются методы моделирования и экстраполяции, экспертные и комбинированные методы. Целью исследования является разработка прогноза развития производства и потребления молока и молочных продуктов в регионе. На основе авторегрессионной модели, учитывающей перспективное поведение динамического ряда от предыдущих его состояний, обоснован прогноз развития производства и потребления на молоко и молочные продукты до 2020 г. Рассчитаны прогнозы производства молока в двух вариантах. Первый вариант - на основе динамики объемов производства за ретроспективный период 2005-2014 гг. Второй вариант - на основе прогнозирования поголовья коров и их продуктивности. Кроме того, прогноз потребления молока также имеет два варианта (первый вариант - на основе прогнозов потребления молока за ретроспективный период 2005-2014 гг.; второй вариант - на прогнозировании среднедушевого потребления молока и численности населения). В исследуемый период ожидается снижение объемов производства и потребления молока в Кемеровской области, а также сокращение ввоза. Вместе с тем, не наблюдается резких изменений в среднедушевом потреблении молока. Прогнозирование позволило выявить складывающиеся негативные тенденции в молочно-продуктовом подкомплексе региона.

Ключевые слова: прогноз, производство и потребление, молоко и молочные продукты, тренды, Кемеровская область.

© Федяев П.М., Лукьянов К.И., 2016

Введение

Для эффективного решения задачи по регулированию рынка молока и молочной продукции необходимо знать не только объемы валового производства молочных продуктов, но и объемы совокупного потребления, а также прогнозировать их на перспективу. Знание объема совокупного потребления позволит лучше понимать реальную ситуацию на рынке того или иного субъекта и в конечном счете формировать более эффективную аграрную политику. Основные идеи и принципы моделирования, которые используются на различных товарных рынках, во многом схожи, потому что результатами прогнозирования выступают параметры спроса и предложения. Целью исследования является разработка прогноза развития производства и потребления молока и молочных продуктов в регионе.

Объекты и методы

Объект данного исследования - процессы прогнозирования производства и потребления молока и молочных продуктов в Кемеровской области. Исследование базируется на использовании статистических данных, применены методы монографический, экономико-статистический, сравнительного анализа и экономики-математи-ческий.

Результаты исследований

Проведенный учеными [1; 2] анализ состояния производства молока и молочного рынка в Кемеровской области показывает, что в регионе складываются негативные тенденции. В связи с этим экономическое прогнозирование позиционируется как система научных исследований, обладающих элементами количественного и качественного характера, нацеленных на определение тенденций развития экономических отношений и нахождение оптимальных решений для достижения поставленных целей [3; 4].

Одним из самых распространенных количественных методов прогнозирования является прогнозирование на основе тренда. Под трендом понимается уравнение, выражающее зависимость уровней динамического ряда от фактора времени 1.

В большинстве случаев в прогнозировании используют линейный тренд типа

у = а + Ъ • Ь.

Линейный тренд в основном используется в случае, когда необходимо выявить тенденцию роста или снижения уровня динамического ряда.

Тренд, как и любая другая модель прогнозирования, выстраивается на данных ретроспективного периода. Распространенным подходом к прогнозированию на основе трендов выступает построение полинома определенной степени. По ретроспективным данным возможно построение такого полинома, который будет с почти абсолютной надежностью воспроизводить исходные данные. Эти полиномы предпочтительнее применять для интерполяции временного ряда. Тем не менее, для экстраполяции их вряд ли целесообразно применять, так как построенный за пределами ретроспективного периода полиномиальный тренд зачастую дает такие результаты прогноза, которые резко отличаются от полученных в перспективе, и эти прогнозы обладают крайне низкой надежностью. С другой стороны, тренд описывает лишь статистическую зависимость, то есть время не является причиной изменения уровня временного ряда. При решении задач прогнозирования целесообразнее использовать причинно -следственную связь между результативным и факторными признаками. Даже по этим двум причинам использование тренда при прогнозировании процесса поведения временного ряда достаточно проблематично. Однако применение трендовой или авторегрессионной модели аргументируется тем, какая из моделей адекватнее.

Напрашивается вывод: для прогнозирования объемов производства и потребления молока и молочных продуктов целесообразнее использовать экономико-математические модели, учитывающие причинно-следственные связи. Особое место среди таких моделей занимают авторегрессионные модели, учитывающие перспективное поведение динамического ряда от предыдущих его состояний [5].

Как нам представляется, наиболее адекватной авторегрессионной моделью может являться линейная авторегрессионная модель с временным лагом в один период вида

= а + Ь • ус.

Однако адекватность модели нужно проверять с помощью определенных критериев. Одним из самых распространенных критериев адекватности регрессионной и авторегрессионной модели является критерий Фишера.

Необходимо отметить, что наиболее предпочтительной является линейная авторегрессионная модель с временным лагом в один период в связи с тем, что показатели, отражающие объемы производства и потребления молока и молочных изделий, могут в определенной степени зависеть от их значений в предыдущий год и реже будут зав и-сеть от значений, которые были два или более лет назад. Что же касается наличия линейной зависимости, то она имеет большее распространение, чем авторегрессионные зависимости других видов. Вместе с тем, целесообразность применения той или иной зависимости проверяется по критерию Фишера. Следовательно, будем использовать в прогнозировании производства и потребления молока и молочной продукции линейную авторегрессионную модель наряду с оценкой ее надежности по критерию Фишера.

Для получения линейной авторегрессионной модели с временным лагом в один период следует рассчитать параметры модели а и Ъ по следующим формулам:

' Уг • У1+1 — УН • К++1

ъ =-^-;

а = ус+1 -Ъ^ус .

При оценке тесноты связи между показателями у1 и у1+1 используется коэффициент автокорреляции, который определяется по формуле

yt • yt+t — Vt • Vt+i

г =-

yt Vt+1

Средние квадратические отклонения oyt и oyt+i рассчитываются по формулам:

°yt = Jyi2 — (yt)2;

ayt+i = Jyt2+i— (yt+i)2.

'Ум

Для оценки надежности построенной модели используется критерий Фишера, для чего вычисляется величина

г • Vп — 2

S =

л11 — г2

и сравнивается с tp(n- 1), если S > tp(n — 1), то построенная модель имеет уровень надежности р. Чем выше уровень надежности, тем модель более адекватна исходным данным.

Естественно, что адекватность прогноза, наряду с оценкой по критерию Фишера, можно оценить, осуществив многовариантный прогноз и сравнив результаты прогнозов в рамках различных вариантов.

Все необходимые расчеты проводились с использованием программы «Регрессия» пакета Excel.

В рамках первого варианта осуществим прогноз объемов производства и потребления молока на основе данных за 2005-2014 гг. (табл. 1).

Таблица 1

Объемы производства и потребления молока в Кемеровской области за 2005-2014 гг., тыс. т

Год Производство Потребление Сальдо, ввоз (+), вывоз (-)

2005 407 617 210

2006 415 625 210

2007 432 633 201

2008 440 641 201

2009 424 638 214

2010 396 640 244

2011 397 630 233

2012 383 619 236

2013 369 614 245

2014 376 588 212

Данные табл. 1 свидетельствуют о том, что процессы роста объемов производства и потребления молока в регионе носят неоднородный характер. Так, в течение 20052008 гг. наблюдается рост объемов производства молока, а в течение 2008-2014 гг. -снижение. Что же касается объемов потребления, то в течение 2005-2008 гг. также наблюдается их рост, а в течение 2008-2014 гг. произошло падение объемов потребления молока в регионе.

Для прогнозирования значений показателей построены авторегрессионные модели и оценена их адекватность по критерию Фишера (табл. 2).

Таблица 2

Модели для осуществления прогнозов объемов производства и потребления молока в Кемеровской области

Молоко Модель Уровень надежности

Производство yt+i = -81,2 +1,21-yt 0,94

Потребление yt+i =-111,2 +1,17-yt 0,96

Следует отметить, что согласно данным табл. 2 надежность авторегрессионной модели производства молока по критерию Фишера составляет 94%, а потребления -96%.

На основе данных моделей осуществлен прогноз на 2016-2020 гг. (табл. 3).

Таблица 3

Прогноз объемов производства и потребления молока в Кемеровской области на 2016-2020 гг., тыс. т (вариант I)

Год Производство Потребление Сальдо, ввоз (+), вывоз (-)

2016 371 565 194

2017 367 551 184

2018 363 534 171

2019 358 514 156

2020 352 491 139

Прогноз показал, что в течение 2016-2020 гг. ожидается снижение объемов производства и потребления молока. Наряду с этим ожидается снижение ввоза молока, рассчитанного как разность между объемами потребления и производства в рамках исследуемых лет перспективного периода.

Второй вариант основывается на прогнозировании объемов производства молока с учетом поголовья коров и их продуктивности, а потребления - с учетом среднедушевого потребления и численности населения. Исходная информация для осуществления прогнозов представлена в табл. 4.

Таблица 4

Значения факторов производства и потребления молока в Кемеровской области

за 2005-2014 гг.

Год Фактор

Поголовье коров, тыс. гол. Продуктивность, кг Среднедушевое потребление, кг Численность населения, тыс. чел.

2005 115,8 3515 216 2855

2006 118,1 3514 220 2839

2007 115,5 3740 224 2826

2008 112,4 3914 227 2824

2009 101,9 4160 226 2822

2010 101,7 3895 227 2821

2011 100,2 3961 228 2761

2012 94,2 4060 225 2751

2013 93,0 3967 224 2742

2014 91,5 4109 215 2734

Анализируя данные табл. 4, можно прийти к выводу, что поголовье коров в течение всего периода исследования сократилось на 24,3 тыс. голов. Что же касается продуктивности, то надои молока с одной коровы возросли на 594 кг. Резких изменений в среднедушевом потреблении молока за исследуемый период не наблюдается. Что же касается численности населения, то она снижается, и за десятилетний период сократилась на 121 тыс. человек.

Для осуществления прогнозов основных факторов были построены следующие линейные авторегрессионные модели, которым также была дана оценка надежности (табл. 5).

Таблица 5

Модели для осуществления прогнозов факторов производства и потребления молока в Кемеровской области

Молоко Модель Уровень надежности

Поголовье коров у4+1 = -6,6 + 1,04 •у, 0,93

Продуктивность у4+1 = -481+ 1,14 •у, 0,95

Среднедушевое потребление у4+1 = -16,8+ 1,06 •у, 0,91

Численность населения у4+1 = -398+ 1,14 •у, 0,97

Надежности полученных моделей достаточно высоки и превышают 90%. Используя данные модели, можно осуществить прогноз (табл. 6).

Учитывая прогнозные значения факторов производства, можно рассчитать объемы производства и потребления молока до 2020 г. (табл. 7).

Таблица 6

Прогноз факторов производства и потребления молока в Кемеровской области

на 2016-2020 гг.

Год Фактор

Поголовье коров, тыс.гол. Продуктивность, кг Среднедушевое потребление, кг Численность населения, тыс. чел.

2016 86,2 4361 209 2723

2017 83,3 4491 207 2716

2018 79,5 4639 204 2708

2019 76,3 4807 202 2699

2020 72,8 4999 199 2689

Таблица 7

Прогноз объемов производства и потребления молока в Кемеровской области на 2016-2020 гг., тыс. т (вариант II)

Год Производство Потребление Сальдо, ввоз (+), вывоз (-)

2016 376 569 193

2017 374 562 188

2018 369 552 183

2019 367 545 178

2020 364 535 171

Согласно прогнозам объемы производства и потребления молока, а также его ввоз будут снижаться.

Заключение

Таким образом, осуществленные прогнозы производства молока в двух вариантах (первый вариант - на основе динамики объемов производства за ретроспективный период (2005-2014), второй вариант - на основе прогнозирования поголовья коров и их продуктивности) свидетельствуют о незначительных расхождениях и находятся в рамках статистической погрешности, не превышающей 3%. Что же касается прогнозов потребления молока, то они также исполнены в двух вариантах (первый вариант - на основе прогнозов потребления молока за ретроспективный период (2005-2014); второй вариант - на основе прогнозирования среднедушевого потребления молока и численности населения). Прогнозы, осуществленные согласно данным вариантам, также не имеют значительных расхождений и находятся в рамках статистической погрешности, не превышающей 2%. Все это свидетельствует о высоком уровне надежности прогноза производства и потребления молока на 2016-2020 гг. Рассчитанный вариантный прог -ноз предусматривает принятие управленческих решений по развитию регионального рынка молока.

P.M. Fedyaev, K.I. Lukyanov

Methodological basis of forecasting production and consumption of milk and dairy products of the region

Currently forecasts are widely used methods to develop effective scenarios for milk markets. For these purposes, methods of modeling and extrapolation, expert and combined methods. The aim of the study is to provide a forecast of the development of production and consumption of milk and dairy products in the region. Based on AR model, taking into account the perspective of the dynamic behavior of a number of its previous states, substantiated forecast of production and consumption of milk and milk products until 2020. The first version - based on the dynamics of a retrospective period of production 2005-2014. The second option - on the basis of forecasting the number of cows and productivity. Besides milk consumption forecast also has 2 options (the first version - based on milk consumption forecasts for the period 2005-2014 retrospective; the second option - to the forecasting of per capita milk consumption and population). In the analyzed period is expected to reduce production and consumption of milk in the Kemerovo region, as well as import reduction. However, there is no abrupt changes in the per capita consumption of milk. Prediction helped identify emerging negative trends in milk complex region.

Keywords: forecast production and consumption of milk and dairy products, trends, Kemerovo

region.

Список литературы

1. Межрегиональная схема размещения и специализации сельскохозяйственного производства в субъектах РФ Сибирского федерального округа : рекомендации / ФГБУН СФНЦА РАН. -Новосибирск, 2016. - 283 с.

2. Афанасьев Е.В. Современное состояние и эффективность функционирования молочной отрасли Кемеровской области / Е.В. Афанасьев, Е.В. Рудой, П.М. Федяев // Материалы Международной научно-практической конференции «Развитие агропромышленного производства и сельских территорий». Новосибирск, 2 марта 2016 г. -С. 131-135.

3. Горелова М.Л. Основы прогнозирования систем / М.Л. Горелова, Е.Н. Мельникова. - М. : Высшая школа, 1986. - 287 с.

4. Шнипер Р.И. Регион: диагностика и прогнозирование / Р.И. Шнипер. - Новосибирск : Наука, 1996. - 218 с.

5. Ковалева А.И. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики / А.И. Ковалева. -М. : Статистика, 1980. - 102 с.

Федяев Павел Михайлович, ассистент, КемГСХИ, novaembryon@mail.ru; Лукьянов Кирилл Ильич, аспирант, НГТУ.

References

1. Mezhregional'naja shema razmeshhenija i specializacii sel'skohozjajstvennogo proizvodstva v subjektah RF Sibirskogo federal'nogo okruga : rek-omendacii / FGBUN SFNCA RAN. - Novosibirsk, 2016. - 283 s.

2. Afanasjev E.V. Sovremennoe sostojanie i jef-fektivnost' funkcionirovanija molochnoj otrasli Kemerovskoj oblasti / E.V. Afanas'ev, E.V. Ru-doj, P.M. Fedjaev // Materialy Mezhdunarod-noj nauchno-prakticheskoj konferencii "Razvitie agropromyshlennogo proizvodstva i sel'skih territorij". Novosibirsk, 2 marta 2016 g. -S. 131-135.

3. Gorelova M.L. Osnovy prognozirovanija sis-tem / M.L. Gorelova, E.N. Mel'nikova. - M. : Vys-shaja shkola, 1986. - 287 s.

4. Shniper R.I. Region: diagnostika i prognozi-rovanie / R.I. Shniper. - Novosibirsk : Nauka, 1996. -218 s.

5. Kovaleva A.I. Mnogomernoe prognoziro-vanie na osnove rjadov dinamiki / A.I. Kovaleva. -M. : Statistika, 1980. - 102 s.

Fedyaev Pavel Mikhailovich, assistant, KemSAI, novaembryon@mail.ru; Lukyanov Kirill Ilyich, Postgraduate, NSTU.