Моделирование динамики урожайности зерновых культур в Нижнем Поволжье методом многократного выравнивания
Построение эконометрических моделей и адекватное оценивание их параметров служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений.
При изучении динамики необходимо четко разделить два ее элемента - тенденцию и колеблемость [1 - 3]. Акцент в изучении колеблемости нестационарных временных рядов смещается в сторону вар
иации отклонений фактических значений от значений, определяемых функцией тренда для каждого момента. Возникновение случайно распределенной во времени колеблемости зависит от того, насколько правильно выбран тип функции у=f (x) и как точно удалось определить ее параметры. В этой связи интересным является предложение М.М. Юзбашева - изучать колеблемость урожайности культур с помощью статистических характеристик, основанных на расчетах с применением скользящего тренда [2].
Целью настоящей работы является проведение анализа и краткосрочного прогнозирования урожайности зерновых культур. В качестве исходных данных принимались временные ряды урожайности зерновых культур по Волгоградской области за 1953-2007 гг. по данным Волгоградстата (табл.1). Урожайность зерновых культур в Волгоградской области за последние десятилетия увеличилась почти втрое и в среднем составила 11,86 ц/га при стандартном отклонении 5,04 ц/га.
Таблица 1 - Урожайность зерновых культур по Волгоградской области
Год |
Урожайность, ц/га |
Год |
Урожайность, ц/га |
Год |
Урожайность, ц/га |
Год |
Урожайность, ц/га |
Год |
Урожайность, ц/га |
1953 |
4,8 |
1964 |
14 |
1975 |
3,8 |
1986 |
10,6 |
1997 |
14,8 |
1954 |
3,6 |
1965 |
9,2 |
1976 |
19,2 |
1987 |
13,2 |
1998 |
4,7 |
1955 |
8,4 |
1966 |
12,5 |
1977 |
10,2 |
1988 |
18,5 |
1999 |
7 |
1956 |
4,8 |
1967 |
11,2 |
1978 |
19,7 |
1989 |
18,4 |
2000 |
12,2 |
1957 |
3,9 |
1968 |
12,9 |
1979 |
6,8 |
1990 |
20,6 |
2001 |
17 |
1958 |
13,7 |
1969 |
6,4 |
1980 |
11,9 |
1991 |
14,4 |
2002 |
16,1 |
1959 |
5,5 |
1970 |
17,5 |
1981 |
8,2 |
1992 |
15,4 |
2003 |
15,2 |
1960 |
10,4 |
1971 |
10,8 |
1982 |
10,2 |
1993 |
20,1 |
2004 |
19,5 |
1961 |
10 |
1972 |
4,5 |
1983 |
13,1 |
1994 |
12 |
2005 |
18,5 |
1962 |
14,3 |
1973 |
17,2 |
1984 |
4,1 |
1995 |
5,9 |
2006 |
17,1 |
1963 |
6,1 |
1974 |
16 |
1985 |
14,1 |
1996 |
8,8 |
2007 |
13,5 |
Скользящая одиннадцатилетняя средняя, сглаживая колебания отдельных уровней, отчетливо показывает тенденцию повышения уровней. Если разбить ряд на пять частей, то средние уровни также подтверждают этот вывод: за 1953-1563 гг. средний уровень равен 7,77; за 1964-1974 гг. - 12,02; за 1975-1985 гг. - 11,03; за 1986-1996 гг. - 14,35; за 1997-2007 гг. - 14,15. Существенного различия в величине повышения среднегодовых уровней нет.
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
- Методология информационного моделирования Мартина
- Экспертные оценки в управлении
- Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL
- Математические задачи исследования операций, которые основаны на нелинейном программировании
- Двухкритериальные модели управления портфельными инвестициями с учетом риска
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели