Теоретические аспекты экономического прогнозирования развития агропромышленного комплекса

Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение……………………………………………………………………........3

1.Теоретические аспекты экономического прогнозирования развития агропромышленного комплекса........................................................................................................5

1.1.Агропромышленый комплекс, его состав и особенности. Аграрная политика..........................................................................................................5

1.2.Сущность прогнозов и их классификация………………………… ….....7

1.3.Прогнозирование в управлении социально-экономическими системами.......................................................................................................9

2.Методология прогнозирования сельскохозяйственного производства..........................12

2.1.Общая характеристика методов прогнозирования....................….......12

2.2.Экспертные методы: проблемы и технологии их применения.....…....16

2.3.Прогнозирование наивными методами........................................…....24

3.Прогнозирование основных показателей развития сельского хозяйства Курской области............................27

3.1. Сельское хозяйство как основная сфера АПК Курской области…….27

3.2. Практическое применение метода “ Дельфи ” в прогнозировании сельскохозяйственных показателей......................................................…...30

3.3.Прогнозирование методом экстраполяции динамических рядов…...35

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...................................................................................................37

Список использованных источников......................................38

ВВЕДЕНИЕ

Структура региональной экономики в условиях обеспечения продовольственной безопасности должна включать аграрно-промышленное производство. В Курской области необходимость приоритетного развития агропромышленного комплекса (АПК) подтверждают экономико-географические факторы.

Сложившаяся в застойные годы структура АПК оказалась недееспособной в рыночных условиях хозяйствования. Моделирование нового типа функционально-отраслевой, производственно-технической, региональной (территориальной), организационно-хозяйственной структуры АПК не завершено. Аргументированное представление о возможном состоянии экономики народного хозяйства и агропромышленного комплекса в будущем возможно только на основе применения методов прогнозирования.

Экономическое прогнозирование имеет важное значение для развития теории и практики управления экономикой. Необходимость предвидения вероятностного исхода событий в будущем никогда прежде не была столь насущной как сейчас. Это связано с высокой неопределённостью событий, обусловленной коренными социально-экономическими изменениями общества переходом к рыночным отношениям. Сложность производственных систем, разнообразие и во многих случаях неопределённый характер поступающей производственной информации придают задаче управления творческий характер, повышающей, а зачастую делающей незаменимой роль человеческого фактора. Это непосредственно проявляется в возрастающей роли в современном управлении и планировании производства методов экспертных оценок.

Изложенные обстоятельства подтверждают актуальность анализируемой темы.

Основной целью курсовой работы является разработка прогнозов основных показателей сельскохозяйственного производства Курской области на основе применения наивных и экспертных методов.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

· изучить структуру агропромышленного комплекса, выявить особенности прогнозирования и планирования развития сельского хозяйства как основной его сферы;

· изучить различные классификации методов прогнозирования ;

· исследовать модификации экспертных оценок, представленных в учебной и научной литературе;

· выявить области применения экспертных оценок в условиях современной российской практики, освоить технологию прогнозного процесса на основе применения метода “Дельфи ”;

· проанализировать совокупность наивных методов прогнозирования;

· изучить сельскохозяйственное производство Курской области и обосновать необходимость применения наивных методов и экспертных оценок в прогнозировании;

· организовать экспертизу методом “Дельфи”, полученные результаты обобщить и проанализировать ;

· разработать прогноз наивными методами, сравнить полученные результаты.

Объект курсовой работы - сельское хозяйство Курской области. Предметом данной работы являются перспективы развития сельского хозяйства как основной сферы АПК.

При написании курсовой работы была использована учебная и научная литература таких авторов как Бобровников Т.Н., Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г., Кузьбожев Э.Н., Морозова Т.Г., Литвак Б.Г., Гранберг А.Г. и т.д.

Таблица 1 - ВАЛОВОЙ СБОР ЗЕРНА В 1913 - 1999 г.

(в первоначально-оприходованном весе)

(в хозяйствах всех категорий)

Годы	Тыс.тонн.	Годы	Тыс.тонн.	Годы	Тыс.тонн.	Годы	Тыс.тонн.
1913	1141.9	1959	1115	1973	2189.7	1987	2838.6
1 920	923.1	1960	1020.5	1974	2244.2	1988	2230,3
1932	1104.7	1961	1524.9	1975	1993.6	1989	2742.2
1940	1169.0	1962	1469.9	1976	2776.5	1990	2730.8
1945	380.1	1963	1086.6	1977	2289.6	1991	2031.7
1950	777.1	1964	1592.1	1978	2286.0	1992	2534.5
1951	831.5	1965	1670.2	1979	1427.6	1993	2682.8
1952	890.9	1966	1668.1	1980	1516.9	1994	2153.7
1953	936.3	1967	1787.0	1981	1383.4	1995	1489.6
1954	911.7	1968	2048.1	1982	1913.1	1996	1459.4
1955	120.7	1969	2756.2	1983	1982.3	1997	1776.4
1955	840.7	1970	2008.0	1984	1732.8	1998	1800.2
1957	1015.5	1971	2144.7	1985	2037.4	1999	1819.1
1958	1054.5	1972	2067.8	1986	2331.3

Значительные колебания анализируемого временного ряда были вызваны социально-экономическими и природными факторами.

Для прогнозирования валового сбора зерна была проведена экспертная оценка по методу “Дельфи”. В эспертизе приняло участие 14 человек. Экспертиза проводилась в письменном виде, в форме рассылки анкет. Условия проведения экспертизы были соблюдены: эксперты работали анонимно и автономно. В вопросниках был поставлен следующий вопрос: ”Назовите объем валового сбора зерна в Курской области в 2000 году в певоначально-оприходованном весе в хозяйствах всех категорий”. В качестве дополнительной информации экспертам предлагалась статистическая информация - таблица 1.

Экспертиза проводилась в два тура.

Первый тур опроса. Результаты ,а также ранжированный ряд представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты первого тура экспертизы

Экспертные данные (тыс.т)	2100	2200	1800	2600	1900	1950	1950	1975	1950	1950	2000	2050	2000	2000
Ранжированный ряд	1800	1900	1950	1950	1950	1950	1975	2000	2000	2000	2050	2100	2200	2600

n – число экспертов, участвующих в экспертизе.

Q_0,25=1950 Q_0,75=2050

Ранжированный ряд

Экспертные данные

Рис 2. - Графики экспертных оценок валового сбора зерна

2 тур опроса

Таблица 3 - Результаты второго тура экспертизы

Экспертные данные (тыс.т)	1975	1990	2000	2000	2000	2050	1900	2090	1900	1975	1960	1960	1975	1980
Ранжированный ряд	1900	1900	1960	1960	1975	1975	1975	1980	1990	2000	2000	2000	2050	2090

=1983 Q_0,25=1960 =47,72

Me=1978 Q_0,75=2000 n=2,40%

Коэффициент вариации уже после первого тура экспертизы не превышал 33%, для уточнения результатов был проведен второй тур. Коэффициент вариации снизился на 6,5%. Мнения экспертны практически полностью согласованы, точность эскпертной оценки достаточно высока - n=2,40%.

Ранжированный ряд

Экспертные данные

Рис. 3 - Графики экспертных оценок второго тура

Окончательные статистические результаты экспертизы “Дельфи” приведем в таблице 5.

Таблица 5 - Итоги экспертной оценки “Дельфи”

Тур	Интервал	Средняя оценка в туре	Дисперсия б²	v = б/х 100%
1	1950 – 2050	2030	32873,2	8,9
2	1960 – 2000	1982,5	2277,6	2,4

Результатом экспертизы является медиана ранжированного ряда в туре 2: Me=1978 (тыс.т.)

Экспертами были приведены следующие аргументы за минимальный сбор зерна:

· негативная оценка материально-технической базы основных хозяйств;

· прогнозная оценка погодных усовий:

· недостаточное финансирование АПК;

· проблемы в области управления АПК.

Аргументы за максимальный сбор зерна:

· активизация хозяйственной деятельности фермерских хозяйств в связи с проводимой в области аграрной реформой;

· увеличение посевных площадей.

По результатам были сделаны следующие выводы:

1. В результате 2-х туров оценки эксперты пришли к выводу, что валовой сбор зерна в Курской области в 2000 году составит 1978 тыс.т, это на 159 тыс.т больше чем в 1999г. Тенденция роста сбора зерна сохранится .

2. На протяжении двух туров коэффициент вариации составил менее 33%, опрос можно было прекратить после первого тура, но для уточнения результата был проведен второй тур.

3.3.Прогнозирование методом экстраполяции динамических рядов

Определим прогноз валового сбора зерна в 2000г. с помощью экстраполяции динамических рядов и полученный результат сравним с данными экспертов.

Исходной информацией для экстраполяции являются временные ряды.

При экстраполяции преполагается, что:

· текущий период изменения показателей может быть охарактеризован плавной траекторией - трендом;

· основные условия, определяющие технико-экономические показатели в текущем периоде, не претерпят существенных изменений в будущем, то есть в будущем они будут изменяться по тем же законам, что в прошлом и настоящем;

· отклонения фактических значений показателей от линии тренда носят случайный характер и распределяются по нормальному закону.

Прогнозное значение рассчитаем, используя табличный процессор Excel. Исходный динамический ряд представлен в таблице 1. Так как первая половина ряда имеет существенные колебания, вызванные в основном влиянием внешней среды: политические события, социально-экономические факторы, изменения границ области и т.д., то в качестве ретроспективной информации возьмем данные с 1970 года.

Представим информацию графически.

Рис.4 - Прогноз валового сбора зерна экстраполяцией динамического ряда

В качестве прогнозной функции выбираем полином 5-й степени, уравнение которого приведено на рисунке 4. Величина R² = 0,5389 приемлема. Прогнозное значение валового сбора для 2000 года равно 2500 тыс.тонн, что превышает результаты экспертной оценки.

При принятии управленческого решения должны быть учтены результаты, полученные и наивными, и экспертными методами.

Заключение

В заключении данной работы можно сделать вывод, что задачами экономического прогнозирования является выявление перспектив ближайшего или более отдалённого будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности, выработка оптимальных управленческих решений и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

Сущность экспертных методов состоит в проведении интуитивно-логического анализа проблемы, выполняемого привлечёнными для этой цели специалистами экспертами, обладающими необходимым профессиональным образованием, опытом и интуицией. Использование экспертного метода целесообразно только в задачах, отвечающим условиям:

1) задача не может быть решена никаким другим существующим способом;

2) другие, кроме экспертного способы или менее точны, или более трудоёмки.

Особенно эффективно использование экспертного метода в задачах характеризующихся неопределённостью ситуации, её вероятным характером. Подобные ситуации характерны для сельского хозяйства.

Следовательно, прогноз сделанный с помощью метода Дельфи является более достоверным, чем наивный прогноз. При принятии управленческого решения необходимо учитывать результаты и наивных и экспертных прогнозов.