Эконометрическое моделирование и прогнозирование уровня и эффективности сельскохозяйственного производства

Введение В условиях перехода к рыночной экономике прогнозирование имеет большое значение. Прогноз роста сельскохозяйственного производства является составной частью системы экономического прогнозирования, основным содержанием которой является анализ общих количественных закономерностей расширенного воспроизводства, а конечной целью – определение возможных показателей экономического развития народного хозяйства. Их прогноз – это комплексный прогноз, поскольку сами показатели синтезируют в себе все изменения в производственных отношениях и производительных силах агропромышленного производства, во вложениях живого и овеществленного труда, постольку он должен давать ответ, насколько эффективны эти изменения. С другой стороны, прогноз производственных показателей является исходной базой для прогноза объема общественного производства, реальных доходов населения и других синтетических показателей. В настоящее время программное прогнозирование и планирование агропромышленного производства представляет собой совокупность процессов определения основных показателей производства в отраслевом и территориальном разрезе. Производственные показатели являются одними из основных показателей эффективности сельскохозяйственного производства, использования трудовых и природных ресурсов, в связи с этим вопросы их прогнозирования в настоящее время особенно актуальны. Объектом исследовании является выборочная совокупность сельскохозяйственных организаций Краснодарского края за 2012год. Предметом исследования является взаимосвязь между экономическими переменными. Целью исследования является построение моделей и прогнозов на их основе показателей уровней эффективности растениеводства. Цель исследования: построить модели и прогнозы на их основе показателей уровней эффективности растениеводства. Объектом исследования является выборочная совокупность сельскохозяйственных организаций, предмет исследования - взаимосвязь между экономическими переменными. Для достижения цели необходимо решить следующие задачи: 1) Изучить характер распределения и вариацию показателей эффективности и их факторов; 2) Построить парную модель регрессии; 3) Построить множественную модель регрессии; 4) Провести аналитическое выравнивание рядов динамики, показателей эффективности и их факторов; 5) Разработать прогнозы на основе моделей парной и множественной регрессии и по уравнениям трендов (сделать прогноз на 2018 г.) В работе были использованы различные методы экономических исследований: графический, табличный, корреляционно-регрессионный, метод проверки статистических гипотез, дисперсионный анализ, метод аналитического выравнивания рядов динамики. Расчеты произведены с использованием пакетов прикладных программ: STATISTICA, EViews, Stata.