Введение
Актуальность темы исследования. Обеспечение продовольствием жителей страны в основном за счет отечественного производителя в современных условиях хозяйствования становится приоритетной стратегией государства, так как от этого зависит не только продовольственная, но и национальная безопасность государства.
Особенно актуальна проблема продовольственного обеспечения в регионах, расположенных в зоне рискованного земледелия. Это обусловлено резкими колебаниями погодных условий, которые, в свою очередь, вызывают нестабильность производства основных сельскохозяйственных продуктов как в растениеводстве, так и в животноводстве. Следовательно, необходимость предвидения (прогнозирования) вероятностного исхода событий приобретает особую значимость в условиях высокой неопределенности, вызванных как объективными, так и субъективными причинами, что важно и для разработки управленческих решений по регулированию ситуации. Поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, то приоритетными при его реализации являются статистические методы прогнозирования.
Рассматриваемые в диссертации проблемы ранее нашли отражение в трудах таких российских ученых, как Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Френкель А.А., Загайтов И.Б., Прудников А.Г., Сиротенко В.Г., Полевой А.Н. и другие. Отдельные направления рассматриваемой проблемы исследовались в работах таких зарубежных ученых, как Тейл Г, Кендалл М., Льюис К.Д. и другие. Вместе с тем, все они носили эпизодический характер и не включали для прогнозирования урожайности зерновых культур наряду с традиционными методами более гибкий, современный инструментарий методов прогнозирования.
Неразработанность системы комплексного применения статистических методов прогнозирования урожайности зерновых культур в
\
Ф условиях рискованного земледелия предопределила выбор темы
диссертационного исследования.
Научная необходимость и практическая значимость определили ц _*• актуальность темы диссертационного исследования.
| Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы
является совершенствование методики статистического анализа и прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного , земледелия.
В соответствии с целью исследования ставились и решались следующие основные задачи:
• рассмотреть сущность категорий «прогноз» и «прогнозирование»; систематизировать и классифицировать существующие прогнозы и методы прогнозирования;
X • разработать методику построения прогноза урожайности зерновых
Ь культур;
• провести комплексный статистический анализ вариации и динамики урожайности зерновых культур в Оренбургской области; выделить однородные зоны и периоды по урожайности зерновых культур в Оренбургской области;
• выполнить прогноз урожайности зерновых культур;
• верифицировать и синтезировать полученные прогнозы урожайности зерновых культур.
Объектом исследования является урожайность зерновых культур в Оренбургской области. ь Предметом исследования выступают методологические и
методические аспекты статистического прогнозирования урожайности S»
зерновых культур.
Информационное обеспечение работы составили данные
статистической отчетности Оренбургского комитета государственной
# статистики, Департамента АПК Оренбургской области, статистические
5
^ ежегодники по РФ, бухгалтерская и статистическая отчетность предприятий,
результаты анкетирования экспертов. Обработка статистических данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ STATISTIKA,
* Microsoft Excel 2000, Stata 6.
Методология и методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по статистике, экономике, сельскому хозяйству. В исследовании используется комплекс методов, а именно табличный и графический методы, статистические группировки, корреляционный, регрессионный, кластерный анализ, анализ временных рядов, анализ вариации, формализованные методы прогнозирования, экспертные методы и другие.
Научная новизна диссертационной работы заключается в
**ч формировании и применении системы статистических методов
^ прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного
земледелия. К числу наиболее существенных научных результатов относятся следующие:
¦ уточнено понятие «прогноз», которое определяется как научное, основанное на эмпирических данных, вероятностное представление о состоянии объекта прогнозирования на определенный момент времени при определенных условиях среды его функционирования;
¦ дополнены классификация прогнозов по признаку их назначения и классификация методов экономического прогнозирования в части методов статистического моделирования и проведена их систематизация;
¦ применены адаптивные методы статистического прогнозирования, аппарат эконометрического моделирования панельных данных и метод
^ эвристического прогнозирования, а также объединенный прогноз трендовых
моделей на основе факторного анализа и комбинированный прогноз на
к основе формализованных и экспертных методов прогнозирования, ранее не
используемые в прогнозировании сильно колеблющихся рядов динамики;
6
¦ сформулирована необходимость поэтапной схемы прогнозирования и применения на каждой его стадии необходимых, индивидуальных методик;
¦ выделены однотипные зоны и однородные периоды в результате многомерного статистического анализа и адаптивных методов по данным урожайности зерновых культур в Оренбургской области за 120 лет (1883-2002 гг.) для дальнейшего применения в прогнозировании;
¦ определена детерминированность урожайности зерновых культур в Оренбургской области с климатическими условиями зоны рискованного земледелия и слабая зависимость от экономических, агротехнических и других факторов на основе многомерного статистического анализа пространственно-временной информации по урожайности зерновых культур в Оренбургской области и ее факторам.
Практическая значимость диссертационного исследования состоит в возможности использования разработанных методических подходов статистического прогнозирования урожайности зерновых культур в зонах рискованного земледелия на уровне Департамента АПК региона. Прогнозные значения урожайности зерновых культур могут использоваться для разработки управленческих решений в плане координирования деятельности сельскохозяйственного производства: подготовки необходимого объема техники, горюче-смазочных материалов, трудовых ресурсов, а также повышения эффективности использования оборотных средств производства.
Положения диссертации могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин «Микроэкономическая статистика», «Анализ временных рядов и прогнозирование», «Эконометрика».
7
Глава 1 - Теоретические основы прогнозирования в экономике 1.1 Понятие, сущность категорий прогноз и прогнозирование
В новых условиях хозяйствования в Российской Федерации еще более усилилась необходимость предвидения вероятностного исхода событий. Интерес к будущему вытекает из острой практической потребности сегодняшнего дня. Предвидение событий дает возможность заблаговременно подготовиться к ним, учесть их положительные и отрицательные последствия, а если возможно - вмешаться в ход развития, контролировать его, и что более важно, стараться претворить в жизнь одну из выявленных альтернатив будущего. Предстоящие крупные перемены в различных областях деятельности человека отдаленные от нас на годы, в той или иной мере зависят от событий сего- дняшнего дня. Недооценка важности учета последствий сегодняшних реше- ний приводит к ошибкам, которые негативно влияют на развитие социально-экономических систем.
Следовательно, в условиях рынка ни один предприниматель, хозяйствующий субъект и государство в целом не могут функционировать без составления планов и прогнозов.
Все это требует изучения категорий «прогноз» и «прогнозирование», а также методов, с помощью которых возможна их реализация с учетом специфики объекта прогнозирования.
Несмотря на то, что в последние годы появилось значительное количество работ по прогнозированию, большая часть которых посвящена вопросам прогнозирования на макроэкономическом уровне, в области сельскохозяйственного производства наблюдается явное отставание в развитии как теоретических, так и практических вопросов прогнозирования.
Остановимся на содержании понятия «прогноз» в экономической литературе, где эта проблема рассматривается на протяжении длительного времени.
8
j В настоящее время существует множество трактовок понятий прогно-
за и прогнозирования.
Так, согласно Френкелю А.А.[142] «Экономический прогноз - это не-** которая гипотеза, некоторая вероятностная оценка протекания экономиче-
^ ского процесса в будущем». По мнению Лопатникова Л.И. [59], «прогноз -
это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем или об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний (либо как о том и другом). Это суждение, хотя и носит вероятностный характер, все же обладает определенной степенью достоверности». Четыркин Е.М. [147] дает следующее определение: «Термином прогноз обозначается возможное будущее значение некоторого показателя (условное утверждение)».
Необходимо отметить, что эти определения имеют слишком общий характер и их необходимо уточнить.
\, На наш взгляд под прогнозом следует понимать научное, основанное
^ на эмпирических данных, вероятностное представление о состоянии объекта
прогнозирования на определенный момент времени при определенных условиях среды его функционирования.
В свою очередь прогнозирование - это процесс разработки прогноза.
Почему возникла необходимость в понятии прогнозирование, если есть понятие предвидение?
Слово «предвидение» обозначает обычно наиболее общее, родовое понятие суждений о будущем, включающее в себя все прочие разновидности таких суждений [16].
Это абстрактное понятие раскрывается в виде трех последовательных уровней его конкретизации.
Во-первых, предвидение бывает различного рода: научное и ненауч-ное (интуитивное, обыденное, а также религиозное псевдопредвидение). Научное основано на знании закономерностей развития природы, общества, мышления; интуитивное - на предчувствиях человека; обыденное - на так > называемом житейском опыте, связанных с ним аналогиях, примерах и т.п.;
ч
9
j религиозное псевдопредвидение (пророчество) - на вере в сверхъестествен-
ные силы, якобы предопределяющие будущее, на суевериях и т.п.
Во-вторых, предвидение затрагивает две различных совокупности ** форм его конкретизации: одну, относящуюся к собственно категории пред-
ч видения, - предсказательную и другую, сопряженную с ней, относящуюся к
категории управления, - предуказательную. Предсказание подразумевает описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего. Предуказание связано с собственно решением этих проблем, использованием информации о будущем для целенаправленной деятельности личности и общества.
В-третьих, обе совокупности складываются из различных форм конкретизации [16].
Предсказание выливается в формы предчувствия, предвосхищения, *"ч предугадывания, прогнозирования. Предчувствие (простое предвосхищение)
^ содержит информацию о будущем на уровне интуиции — подсознания. Ино-
гда это понятие распространяют на всю область простейшего опережающего отражения как имманентного свойства каждого организма. Предугадывание (сложное предвосхищение) несет информацию о будущем на основе жизненного опыта, более или менее верные догадки о будущем, не основанные на специальных научных исследованиях. Иногда это понятие распространяют на всю область сложного опережающего отражения как имманентного свойства высшей формы движения материи — мышления. Наконец, прогнозирование (которое часто употребляют в трех предыдущих значениях) должно означать при таком подходе специальное научное исследование, предметом которого выступают перспективы развития явления [16].
ч
Прогнозирование включает в себя одновременное исследование объ-
^* екта прогнозирования и среды его функционирования. При этом методология
прогнозирования предполагает, по нашему мнению, следующие этапы:
1) предпрогнозная ориентация. Данный этап включает определение объекта
прогнозирования (т.е. процессов, явлений и событий на которые направлена
10
деятельность субъекта прогнозирования); цели и задач прогнозирования; периода основания и упреждения прогноза;
2) эмпирический этап предполагает сбор и обработку фактических данных об объекте прогнозирования и среды его функционирования;
3) аналитический этап включает анализ собранной информации и выбор (разработку) методов прогнозирования;
4) непосредственно прогнозирование - этап прогнозирования, на котором разрабатывается прогноз;
5) верификация прогноза - на этом этапе осуществляется оценка достоверности и точности прогноза;
6) корректировка прогноза - производится уточнение прогноза на основании его верификации и (или) дополнительных данных;
7) синтез прогнозов - заключительный этап прогнозирования, на котором разрабатывается системный прогноз.
Следовательно, прогнозирование должно основываться на следующих принципах:
1) системность - взаимоувязанность и соподчиненность прогнозов;
2) вариантность (альтернативность) - разработка вариантов прогноза исходя из особенностей рабочей гипотезы и поставленной цели;
3) непрерывность - корректировка прогнозов по мере необходимости при поступлении новых данных об объекте прогнозирования и среды его функционирования;
4) верифицируемость - определение достоверности, точности и обоснованности прогнозов;
5) рентабельность - превышение экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку.
Для прогнозирования урожайности зерновых культур нами предложена поэтапная схема прогнозирования и методов, применяемых на каждой стадии (рисунок 1.1).
Определение объекта, целей и задач прогноза
Выявление факторов, влияющих на урожайность
Сбор и обработка фактических данных по урожайности зерновых культур и факторов, влияющих на нее
Исследование особенностей и тенденций динамики урожайности в ретроспективе
Исследование вариации урожайности и формирование однородных зон по урожайности и факторам влияющим на нее
Прогнозирование урожайности по однородному периоду для однородных зон
Проверка надежности, точности полученных прогнозов и их корректировка
Экспертные методы
Статистическое наблюдение, сводка и группировка
1. Спектральный анализ
2. Анализ автокорреляционной функции
3. Аналитическое выравнивание ряда
4. Фазовый анализ и другие
1. Показатели вариации
2. Методы многомерной классификации
3. Дискриминантный анализ
4. Дисперсионный анализ
1. Формализованные методы: экстраполяция трендов, прогнозирование на основе регрессионных моделей, факторного анализа, адаптивные методы и другие
2. Экспертные методы
1. Коэффициенты оправдываемости и эффективности применяемых методик
2. Коэффициенты расхождения
3. Экспертные оценки
Объединение прогнозов •— 1. Средний взвешенный прогноз 2. Факторный анализ
Рисунок 1.1 - Стадии прогнозирования урожайности зерновых культур и методы, применяемые на каждой стадии
12
В соответствии с разработанной поэтапной схемой прогнозирования урожайности зерновых культур и методов, применяемых на каждом этапе, проведено прогнозирование урожайности зерновых культур в Оренбургской области.
1.2 Классификация прогнозов и особенности экономического прогнозирования в сельском хозяйстве
Типология экономических прогнозов может строиться по различным критериям в зависимости от целей, задач, масштабности объекта прогнозирования, периода упреждения, назначения прогноза и т.д. Поэтому до настоящего времени в литературе отсутствует единая, четкая классификация экономических прогнозов. Нами предложена классификация экономических прогнозов по основным признакам (таблица 1.1.)
Каждый из представленных видов прогноза по различным признакам, применяется в конкретной ситуации, в зависимости от особенностей объекта прогнозирования и оптимального решения поставленных задач.
Так, от долгосрочных прогнозов урожайности зерновых культур не возможно требовать высокой точности, т.к. их основная задача - предсказать динамику урожайности в связи с прогнозируемым ростом капитальных вложений в сельское хозяйство, производительности труда, достижениями науки и техники. Это необходимо для составления межотраслевого баланса и регулирования межотраслевых связей. Потребителями такой информации являются органы местного самоуправления, а также правительство РФ.
Среднесрочные прогнозы применяются для обоснования структуры посевных площадей, оценки сырьевых ресурсов перерабатывающей промышленности, определения вероятных размеров федерального и регионального фондов, а также объемов экспорта-импорта зерна. Потребителями такого рода прогнозов является широкий круг специалистов различных отраслей
13
экономики, производители сельскохозяйственной продукции, а также органы местного самоуправления и правительство страны.
Краткосрочные прогнозы призваны помочь непосредственно производителям зерна подготовиться к уборке урожая: привлечь необходимое количество техники, трудовых и финансово-кредитных ресурсов
Оперативные прогнозы позволяют вносить коррективы в составленные ранее прогнозы, т.е. краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы урожайности зерновых культур.
Таким образом, человек, принимающий решение должен четко понимать при каких обстоятельствах требуется разработка того, или иного вида прогноза.
Выполнение прогностических работ в сельском хозяйстве имеет ряд особенностей, связанных со спецификой аграрного производства. Основная особенность сельского хозяйства заключается в том, что в процессе экономического воспроизводства здесь включаются в той или иной степени процессы естественного воспроизводства, в котором участвуют живые организмы, проходящие определенный цикл развития, нуждающиеся в воде, питательных веществах, тепле, солнечном свете, благоприятной среде.
Общая совокупность условий жизни растительных организмов представлена в двух взаимодействующих природных комплексах: почве и климате. Земля, в сельскохозяйственном производстве, является важнейшим средством производства. Являясь средством труда, она вместе с тем представляет и источник вспомогательных материалов и предметов труда в виде элементов питания. В отличие от других средств производства, которые со временем изнашиваются, земля при должном уходе за ней повышает свою производительность.
Таким образом, сложность составления прогнозов в сельском хозяйстве обусловлена биологическими особенностями объектов прогнозирования и их тесной взаимосвязью с природными факторами.
Таблица 1.1 - Классификация экономических прогнозов
Признак Вид прогноза Описание прогноза
По продолжительности периода упреждения ¦ оперативный прогноз; ¦ краткосрочный; ¦ среднесрочный; ¦ долгосрочный. ¦ прогноз с периодом упреждения до одного месяца; ¦ прогноз с периодом упреждения от 1-го месяца до 1-го года; ¦ прогноз с периодом упреждения от 1-го года до 5 лет; ¦ прогноз с периодом упреждения от 5 до 15 лет;
По масштабности объекта прогнозирования ¦ глобальные; ¦ макропрогнозы; ¦ региональные; ¦ микропрогнозы. ¦ рассматривают общие тенденции и закономерности, относящиеся к Земле и Человечеству в целом; ¦ служат для прогнозирования на уровне страны; ¦ служат для прогнозирования на уровне региона; ¦ составляются по отраслям народного хозяйства, предприятиям, отдельным видам продукции и т.п.
По виду представления результатов прогноза ¦ точечный прогноз; ¦ интервальный прогноз. ¦ результат представлен в виде единственного значения характеристики объекта прогнозирования без указания доверительного интервала; ¦ результат представлен в виде доверительного интервала характеристики объекта прогнозирования.
По способу представления результатов прогноза ¦ количественные; ¦ качественные. ¦ имеют четко различимые и исчислимые параметры; ¦ не имеют числового выражения.
По назначению прогноза ¦ прогнозы общего назначения; ¦ прогнозы специального назначения. ¦ производятся специализированными службами прогнозов для широкого круга потребителей; ¦ производятся в соответствии с требованиями потребителей прогностической информации.
По цели проведения прогноза ¦ конфирмативные; ¦ планификационные. ¦ с помощью прогноза подтверждается либо отвергается гипотетическая информация об объекте прогнозирования; ¦ производятся с целью создания фундамента для планирования.
15
Всю совокупность факторов, влияющих на сельскохозяйственное производство, можно подразделить на четыре блока:
¦ социально- экономические факторы;
¦ агротехнические;
¦ почвенно- климатические;
¦ экологические.
Основная сложность при прогнозировании сельскохозяйственного производства обусловлена отсутствием серьезных разработок по методике учета всех этих факторов. Так, нет надлежащих исследований в области долгосрочных прогнозов таких важных событий для сельскохозяйственного производства, как эпизоотии, нашествия вредителей и болезней растений. Не подготовлена необходимая информационная база для прогноза влияния на сельскохозяйственное производство социальных сдвигов в системе АПК, в том числе сокращения плотности сельского населения, развития социальной инфраструктуры села и др.
В итоге прогнозы темпов экономического роста игнорируют реальный факт межгодовых колебаний урожаев, прогнозы сроков реализации отдельных экономических задач абстрагируются от реалий неравной отдачи добавочных вложений в земли различного качества и т.п.
В настоящее время для составления прогнозов в аграрной сфере применяется весьма ограниченный круг методов.
Рассмотрим совокупность методов предлагаемых в литературе для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.
Прудников А.Г. [106] считает целесообразным выделить пять методов прогнозирования урожайности: моделирования, экстраполяции, нормативных методов, аналогий (симптоматических), экспертных оценок.
При этом он выделяет следующие основные недостатки методологии прогнозирования урожайности зерновых культур:
¦ игнорирование колебаний урожаев во времени;
16
¦ использование меры связей, выявленной при условиях формирования фактической урожайности, существенно отличающихся от условий прогнозного периода;
¦ принятие среднемноголетней величины метеофакторов на каждый год;
¦ необоснованность длины временного ряда для анализа тенденций изменения фактической и разработки базисной урожайности.
Игнорирование колебаний урожаев во времени характерно для методов моделирования, экстраполяции, нормативов.
Неприемлемость многофакторной регрессионной модели урожайности Прудников А.Г. объясняет тем, что принятые прогнозные значения многих факторов существенно отличаются от фактической их величины. Кроме того, он указывает на неправомерность перенесения меры связей формирования урожайности при одних условиях на те, которые качественно отличаются от первых. Но признает, что методы моделирования наиболее приемлемы для разработки текущих прогнозов урожайности на основе фактических данных о погодных условиях, росте и развитии растений.
Аналогичные недостатки характерны и для методологических положений нормативных методов прогнозирования урожайности.
Прудников А.Г. [106] отмечает, что прогнозирование по уравнению тренда предпочтительнее методов моделирования, т.к. уравнение тренда позволяет в одном показателе - урожайности — отразить взаимодействие всех факторов.
Такого же мнения придерживается Юзбашев М.М. Он выделяет следующие преимущества прогнозирования по динамическому ряду [74]: 1) методика прогнозирования адекватна его цели; ожидаемая в будущем периоде величина урожайности определяется на основе измерения закономерностей динамики урожайности во времени, а не в ее пространственной вариации;
17
2) уравнение тренда выражает влияние всех факторов, обусловливающих направленное изменение урожайности, независимо от того, известны ли эти факторы, есть ли информация о них или нет;
3) уравнение тренда может быть достаточно точным при значительно меньшем числе параметров, чем многофакторная регрессионная модель, вследствие чего оно может быть построено при значительно меньшем объеме совокупности;
4) форма тренда может быть выявлена достаточно объективно и надежно. В то же время, методика выявления объективной формы множественной регрессионной связи еще недостаточно разработана. Уравнение тренда в неявном виде включает влияние взаимодействий факторов, оно выражает и линейные и нелинейные компоненты влияния факторов. Отразить все это в явной форме в многофакторной модели, как правило, невозможно;
5) на основе измерения тренда и колеблемости урожайности в динамическом ряду можно вычислить не только точечный прогноз, но и доверительные границы урожайности, прогнозируемой для отдельных лет, доверительные границы среднегодовых уровней и доверительные границы тренда с желаемой вероятностью. Тем самым расширяется сфера практического применения прогнозов;
6) тренд урожайности отражает на столько и не только количественные изменения факторов урожайности, но и качественные изменения в самом их составе. «Факторы меняются, тренд остается», так можно выразить преимущество большей общности и устойчивости тренда по сравнению с регрессионной многофакторной моделью. Мы вправе прогнозировать по тенденции развитие высокоинерционной системы, даже не зная, с помощью каких конкретных форм и видов факторных признаков оно будет осуществляться. Существующие ныне сорта растений, способы защиты их от вредителей, виды удобрений, типы машин для обработки почвы сменяются другими, а характер тенденции изменения урожайности при этом вполне может сохраниться. |
