Автор: Пользователь скрыл имя, 29 Февраля 2012 в 10:31, контрольная работа
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 ;
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
1 ВВЕДЕНИЕ
=1983 Q0,25=1960 =47,72
Me=1978 Q0,75=2000 =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 - =2,40%.
Рис. 3 - Графики экспертных оценок второго тура
Окончательные статистические результаты экспертизы “Дельфи” приведем в таблице 5.
Таблица 5 - Итоги экспертной оценки “Дельфи”
Тур | 1.1.1 Интервал | 1.1.2 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.
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.
Список использованных источников
1. Бешелев С.Д.,Гурвич Ф.Г.Математико-статистические методы экспертных оценок.2-е изд. перераб. и доп. М: Статистика. 1980-263с.
2. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Прогнозирование в управлении техническим уровнем и качеством прдукции: Учеб. Пособие.-М:Издательство стандартов. 1984-232с.
3. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов.-г.
4. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. Гранберга А.Г.- М:Финансы и статистика 1990-383с.
5. Кузьбожев Э.Н. Экономическое прогнозирование (методы и модели): Учеб. пособие.( Курск. гос. техн. ун-т Курска), 1997 –84с.
6. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений . М: Патент, 1996-217с.
7. Мотышина М.С.Методы социально-экономического прогнозирования: Учебное пособие- СПб: Изд-во СПб УЭФ,1994-114с.
8. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : Учеб. пособие для вузов . Под ред. Морозовой Т.Г., Пикулькина А.В.- М: ЮНИТИ-ДАТА,1999-318с.
9. Прогнозирование и планирование экономики:Учеб. пособие/ Борисевич В.И., Кандаурова Г.А. - Мн.:ИП”Экоперспектива”, 2000. - 432с.
10. Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. пособие . Под ред. Саркисяна С.А. М: “Высш. Школа”,1977
11. Хохлов Б.П. О состоянии и основных направлениях развития агропромышленного комплекса области в 2000году/ Курская правда .28 марта 2000 с.2