дает более обоснованные и управляемые результаты, чем метод сглаживания и экстраполяции динамических рядов. Третий метод учитывает опыт и интуицию специалистов и широко используется в практике прогнозирования урожайности. Положительным в этом методе является его ориентация на достигнутые среднепрогрессивные показатели данного явления. Предлагаемые мероприятия по повышению экономической эффективности анализируемой отрасли на основе низкозатратной технологии с элементами программирования урожайности рассмотрим на примере ОПХ «Хмелеводческое», так как по данным за последние три года это предприятие занимает первое место по достигнутой эффективности. Рассчитаем прогноз урожайности хмеля для данного предприятия на основе аналитического выравнивания временного ряда с использованием следующих аналитических функций: l.y = a + b*t; 2. у = а + b х t+ b * t2; 3. у = а + b * lnt. Исходные данные для определения параметров уравнения связи представлены в таблице 24. Таблица 24 Исходные данные для определения параметров уравнений связи по трем вариантам Год Поряд ковый номер года <0 Урожайность, ц с 1 га (у) Расчетные характеристики у х t t*t yxtxt txtxt txtxtxt yxlnt lnt lntxlnt 1996 1 5.8 5,8 1 5,8 1 1 0 0 0 1997 2 9,5 19 4 38 8 16 6,58445 0,6931 0,48039 1998 3 11,7 35Л 9 105,3 27 81 12,8536 1,0986 1,20692 1999 4 15.4 61,6 16 246,4 64 256 21,3475 1,3862 1,92155 2000 5 9,2 46 25 230 125 625 14,8065 1,6094 2,59017 2001 6 15,7 94,2 36 565,2 216 1296 28,1313 1,7918 3,21055 2002 7 18.8 131,6 49 921,2 343 2401 36,5829 1,9459 3,78653 2003 8 7,8 62,4 64 499,2 512 4096 16,2193 2,0794 4,3239 итого 36 93,9 455,7 204 2611 1296 8772 136,526 10,6044 17,52 В результате динамика урожайности характеризуется следующими |
из Первый метод наиболее распространенный среди аналитических методов. Его базой служит предположение об устойчивой тенденции развития явления во времени. Второй метод позволяет: во-первых, измерить степень количественного влияния отдельных факторов и их взаимодействия на уровень урожайности, и, во-вторых, определить на основе построения уравнений регрессии и ожидаемых значений, входящих в них факторов, перспективную интервальную величину урожайности с заданной степенью статистической надежности. В целом метод корреляционно-регрессионного моделирования дает более обоснованные и управляемые результаты, чем метод сглаживания и экстраполяции динамических рядов. Третий метод учитывает опыт и интуицию специалистов и широко используется в практике прогнозирования урожайности. Положительным в этом методе является его ориентация на достигнутые среднепрогрессивные показатели данного явления. Предлагаемые мероприятия по повышению экономической эффективности анализируемой отрасли на основе низкозатратной технологии с элементами программирования урожайности рассмотрим на примере ОПХ «Хмелеводческое», так как по данным за последние три года это предприятие занимает первое место по достигнутой эффективности. Рассчитаем прогноз урожайности хмеля для данного предприятия па основе аналитического выравнивания временного ряда с использованием следующих аналитических функций: l.y = a + b*t; 2. у = а + b*t + b*t2; З.у = а + b*lnt. Исходные данные для определения параметров уравнения связи представлены в таблице 3.1. В результате динамика урожайности характеризуется следующими уравнениями: 1. у = 8,1857 + 0,7893*Ь , 2. у = 0,8911 +5,1661 * t 0,4863* t \ 3. у = 7,1231 +3,481 l*lnt. |