CC BY
6СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ КОРОВ НА ПРИМЕРЕ ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ (АНАЛИЗ КОЛЕБЛЕМОСТИ УРОВНЕЙ ДИНАМИЧЕСКОГО РЯДА)
Дорогавцева Кристина Юрьевна, студентка группы БЭ(б)-322 Яковлева Наталья Альбертовна, доцент, к.э.н.
Орловский государственный аграрный университет
В статье рассматривается вопрос о продуктивности коров на примере Орловской области. В этой связи рассматривается статистическое прогнозирование и определяется объём производства важнейших видов продукции, разрабатываются и утверждаются комплексные программы развития народного хозяйства.
В экономических процессах прогнозирование занимает важное значение. Более того, исследователи отмечают его первоочередную роль в условиях рынка, прогнозирование определяет тенденции развития ситуации, что в свою очередь влияет на взвешенность решений, принимаемых хозяйствующими субъектами. При этом, очевидно, что прогнозирование имеет вероятностный характер, что обусловлено наличием множества неопределенностей в будущем.
Прогнозирование посредством исследования, анализа, оценки и других функций нацелено на выявление состояния среды, предсказание будущего, ориентиров достижения целей в условиях неопределенности. Поставленные цели обуславливают информационно-рекомендательный характер прогнозирования. [4, с 123]
Анализ колеблемости уровней динамического ряда.
Как уже отмечалось, уровни ряда динамики формируются под влиянием различных взаимодействующих факторов, одни из которых определяют тенденцию развития, а другие — колеблемость (вариацию).
Изучение колеблемости в рядах динамики как предмета исследования часто является самостоятельной задачей в статистике.
Колебания уровней ряда могут носить разный характер. Исследователи временных рядов всегда пытались классифицировать факторы, вызывающие те или иные колебания, и, соответственно, выделить типы колебаний. Большинство авторов чаще всего выделяют (наряду с трендом) циклические (долгопериодические), сезонные (обнаруживаемые в рядах, где данные приведены за кварталы или месяцы) и случайные колебания.
Для измерения колеблемости уровней в рядах динамики могут использоваться показатели, аналогичные показателям вариации признака:
размах, или амплитуда, отклонений отдельных уровней от их средней (по модулю) или от тренда;
среднее линейное отклонение ё (по модулю) отдельных уровней от общей средней или от тренда;
среднее квадратическое отклонение а отдельных уровней от общей средней или от тренда;
относительный показатель колеблемости уровней, аналогичный коэффи -циенту вариации,
а
у= У 100%. (1)
При этом важно учитывать, относительно какого показателя (уровня) исследуется колеблемость. Например, можно исследовать колеблемость вокруг среднего уровня ряда у, который на графике выразится прямой, параллельной оси абсцисс. А можно исследовать колебания уровней вокруг линии тренда (или скользящей средней). [3] Выявление и измерение сезонных колебаний
В рядах динамики, уровни которых являются месячными или квартальными показателями, наряду со случайными колебаниями часто наблюдаются сезонные колебания, под которыми понимается периодически повторяющееся из года в год повышение и снижение уровней в отдельные месяцы или кварталы.
Сезонным колебаниям подвержены внутригодовые уровни многих показателей. Так, например, расход кормов в летние месяцы значительно меньше, нежели в зимние. Потребление мяса больше в зимние месяцы, производство некоторых видов продуктов (сахара, растительного масла и др.), связанных с переработкой сельскохозяйственной продукции, увеличивается в месяцы, непосредственно следующие за окончанием уборки урожая, рыночные цены на овощи в отдельные месяцы далеко не одинаковы и т.д.
При графическом изображении таких рядов сезонные колебания проявляются в повышении и снижении уровней в определенные месяцы (или кварталы). [13, с 105 ]
Вывод: Таким образом для повышения продуктивности коров и увеличения поголовья скота в сельском хозяйстве Орловской области должны приниматься следующие меры:
направление организации полноценного кормления животных; совершенствование системы воспроизводства, предусматривающей внедрение прогрессивных способов искусственного осеменения и организации целенаправленной работы по профилактике гинекологических заболеваний;
основным направлением развития молочного скотоводства должно стать создание высокотехнологичных комплексов, учитывающих биологические особенности животных, обеспечивающих максимальную производитель-
ность труда и благоприятные условия работы для обслуживающего персонала;
Внедрение достижений науки и передового опыта в производстве, а особенно таких как оптимизация структуры кормовой базы молочного скота, повышение качества кормов, соблюдение режима и способов скармливания кормов молочному скоту, позволит за кротчайшие сроки увеличить удой на корову за лактацию в среднем по области.
Список литературы
1.Елисеева, И. И. Общая теория статистики: Учебник / И. И. Елисеева, М. М. Юз-башев; Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 216 с.
2.Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. - 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 296 с.
3.Яковлева Н.А. Статистическое прогнозирование сельскохозяйственного производства: основные виды и методы. Материалы заочной научно-практической конференции «Инновационные подходы к управлению социально-экономическим развитием территорий» РАНХиГ Российской Академии Народного Хозяйства и Государственной службы при президенте РФ.
УДК 330.101.52.
СТАТИСТИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРИБЫЛИ ОТ ПРОДАЖ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР НА ПРИМЕРЕ ХОЗЯЙСТВ ОРЛОВСКОГО И ЛИВЕНСКОГО РАЙОНОВ ОРЛОВСКОЙ
ОБЛАСТИ (ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ) Дорогавцева Кристина Юрьевна, студентка группы БЭ(б)-322 Яковлева Наталья Альбертовна, доцент, к.э.н.
Орловский государственный аграрный университет
В статье рассматривается вопрос о прибыли от продаж зерновых культур на примере хозяйств Орловского и Ливенского районов. В этой связи рассматривается статистическо-экономический анализ прибыли, решаются проблемы финансовой стабилизации и выгодного сбыта произведённой ими продукции.
Проведем дисперсионный анализ по хозяйствам Орловского и Ливенского районов.
Рассмотрим влияние цены 1-го центнера зерна на уровень прибыли от реализации 1-го центнера зерновых культур. Для этого рассчитаем цену 1-го центнера зерна по следующей формуле:
„ выручка от продажи зерна (тыс. руб.)
Цена1ц зерна ( руб.) =——----—--^-^-х 1000
количествопрод. зерна (тыс.руб.) [3] (1)
Расчёты по этой формуле занесём в таблицу.
