Прогнозирование развития предпринимательской деятельности в молочном подкомплексе Ставрополья Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» № 02-1/2017 ISSN 2410-700Х_

УДК: 334.7:637.1(470.630)

Е.И. Капустина

канд. экон. наук, доцент СтГАУ, г.Ставрополь, РФ E-mail: elena79-26reg@mail.ru

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В МОЛОЧНОМ ПОДКОМПЛЕКСЕ СТАВРОПОЛЬЯ

Аннотация

В данной статье описываются методы прогнозирования бизнес-молочного подкомплекса Ставропольского края, провели всестороннее исследование на основе экономических и статистических методов.

Ключевые слова

Предпринимательство, прогнозирование, динамика, Ставропольский край.

Существование предпринимательских структур в динамичной, постоянно меняющейся среде обуславливает необходимость текущего и стратегического прогнозирования и планирования, как реализации соотношения внутренних возможностей и внешних сил и обстоятельств, под влияние которых предприниматели попадают в процессе конкретной деятельности.

Получение достаточно надежных прогнозов сопряжено с рядом трудностей объективного и субъективного характера. Прежде всего, это дефицит и качество соответствующей информации, а так же отсутствие необходимой информационно-аналитической структуры направленной на обслуживание сельскохозяйственного предпринимательства.

Таблица 1

Динамика развития молочного производства на Ставрополье

Показатель 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Средний надой, кг 2303 2313 2446 2677 2735 2689 3635

Жирность молока, % 3,59 3,62 3,64 3,66 3,66 3,68 3,67 3,66

Приходится кормов, ц.к.е.:

На 1 корову 19,3 20,4 18,7 19,6 15,3 22,4 16,9 16,1

На 1 ц. молока 3,13 3,69 4,01 4,37 5,01 4,49 2,59 3,1

Себестоимость молока, руб./ц. 230 213 387 398 453 555 695 715

Валовое производство молока, тыс. тонн 524,9 532,4 544,6 552,8 573,9 544,1 557,4 574,3

рентабельность, % 15,7 2,1 1,5 4,7 -0,5 12,5 7,2

Посевная площадь под кормовыми 669,0 663,3 598,1 523,4 467,1 440,7 396,7 359,4

Учитывая влияние средних надоев на одну корову на результаты хозяйственной деятельности, установленной в предыдущем разделе, важным является прогнозирование именно этого показателя. Для изучения тенденции изменения средних надоев на одну корову и прогнозирования их вариации осуществим построение соответствующей экономико-математической модели.

Линейный тренд, отражающий величину средних надоев для Ставропольского края на одну корову

имеет вид: у = 1779,1 + 242,3^ , где t = 1, 2,..8 - номера соответствующих лет периода 2008-2015гг.

Коэффициент детерминации R2=0,78, фактическое значение F-критерия равно 22,16, критическое значение F-критерия при уровне значимости 0,05 составляет 4,28, следовательно, уравнение статистически значимо. Графически величина средних надоев и соответствующий линейный тренд отражены на рис.1.

Рисунок 1 - Средний надой молока на одну корову и линейный тренд

Таким образом, можно увидеть явную тенденцию роста надоев молока на одну корову, что позволяет использовать уравнение для прогнозирования. С использованием уравнения рассчитаны прогнозные значения надоев молока. Границы доверительных интервалов определены по формуле:

т — п '

ур ост

1 + - +

1. ^ — О2

8 ¿с - о2

г=1

где &ост —

¿ (у - у)2

и построен доверительный интервал

прогноза (табл.2).

Таблица 2

Доверительные интервалы прогноза среднего надоя молока на 1 корову, кг (с вероятностью 95%)

6

Год Нижняя граница интервала Точечный прогноз надоя от 1 коровы Верхняя граница интервала

2016 3004,11 3960,05 4915,99

2017 3158,25 4202,37 5246,49

2018 3321,69 4444,69 5567,69

Исходя из результатов построим прогнозные значения по жирности молока, наличию кормов на одну корову и на один центнер молока, посевной площади под кормовыми культурами, рентабельности и себестоимости производства молока, а также валовому надою.

Строить прогнозы жирности коровьего молока на основе уравнения прямой линии не представляется возможным, потому что показатель жирности не может до бесконечности возрастать или убывать в силу своей биологической природы. Поэтому тренд, отражающий жирность молока строим на основе уравнения

равносторонней гиперболы: у — 3,68 — 0,096—, где t = 1,2,..8 - номера соответствующих лет (20082015г).

Коэффициент детерминации R2 = 0,9, фактическое значение F - критерия равно 56,07, критическое значение F - критерия при уровне значимости 0,05 составляет 5,32, следовательно, уравнение статистически значимо. Доверительный интервал прогноза с вероятностью 95% показан в таблице 3.

Таблица 3

Доверительные интервалы прогноза жирности молока

Год Нижняя граница интервала Точечный прогноз жирности Верхняя граница интервала

2016 3,47 3,67 3,87

2017 3,47 3,67 3,87

2018 3,47 3,67 3,87

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» № 02-1/2017 ISSN 2410-700Х_

Линейный тренд, отражающий посевную площадь под кормовыми культурами, имеет вид: у = 730,4 — 47,9t , фактическое значение F - критерия равно 275,43, критическое значение F - критерия при уровне значимости 0,05 составляет 4,28, следовательно, уравнение статистически значимо, R2 = 0,98.

Графически тенденция сокращения посевных площадей под кормовыми культурами отражена на рисунке 2.

700 тыс. га

600 -

500 -

400 - - _

300 - • "* " — -

200 - - - > -

100

■ III! 1 1 ■

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

о посевная площадь под кормовыми — - - - доверительный интервал линейный тренд • точечный прогноз

Рисунок 2 - Посевная площадь под кормовыми, линейный тренд и доверительные интервалы прогноза, тыс.га

В результате сокращения посевных площадей под кормовыми культурами наблюдается дефицит корма для животных, ухудшение его качества и, как следствие, сокращение валовых надоев молока. Линейные тренды, отражающие наличие кормов на одну корову и на один центнер молока имеют вид: наличие кормов

на одну корову: у — 20,36 — 0,39/, фактическое значение F - критерия равно 1,19, критическое значение F - критерия при уровне значимости 0,05 составляет 4,28, следовательно, уравнение (4) статистически незначимо, R2=0,16. Наличие кормов на один центнер молока: у — 4,03 — 0,08/ , фактическое значение F - критерия равно 0,39, следовательно, уравнение статистически незначимо R2 = 0,06. Список использованной литературы:

1.Алексеева Н.В., Терехова, А.И. Развивать аграрное предпринимательство в системе регионального АПК // АПК: экономика и управление. - 2009. - №11.

2.Алексеева Н.В. Оздоровление финансового положения предприятия как составная часть управления кризисными состояниями и банкротством // Альманах современной науки и образования. - 2012. - №10.-с.15-17

3.Атанов И.В., Капустин И. В., Ефанов А. В. Снижение расхода электроэнергии в технологических процессах обработки и переработки молока // Вестник АПК Ставрополья. 2014. №1(13). С. 53-56.

© Капустина Е.И., 2017

УДК 331

Н.В. Ковалева, магистрант Академия Маркетинга и социально-информационных технологий

г. Краснодар, Российская Федерация У.Ю. Рощектаева, к.э.н., доцент Академия Маркетинга и социально-информационных технологий

г. Краснодар, Российская Федерация

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АТТЕСТАЦИИ ПЕРСОНАЛА

Аннотация

В данной статье будут рассмотрены проблемы аттестации персонала в современных условиях, а также