Авторегресія як модель прогнозування врожайності сільськогосподарських культур

Автор: Пользователь скрыл имя, 02 Ноября 2012 в 18:14, курсовая работа

Описание работы

Сучасне суспільство рухеється на шляху переходу до ринкової економіки. Цей процес займає тривалий період і буде проходити з багатьма протидіями, ускладненнями та успіхами. Тому в складній, суперечливій економічній ситуації необхідно виявлення намічених тенденцій, що визначають майбутнє народного господарства, а також складання прогнозу на перспективу, Який є невід'ємною складовою частиною планування в економіці з метою забезпечення стійкості обсягів виробництва продукції та ефективності виробництва в цілому.

Содержание

Вступ
Розділ 1. Основні методи статистичного прогнозування
1.1. Прогноз як наукове явище
1.2. Класифікації прогнозів
Розділ 2. Методика авторегресійного прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за трендом і коливанням
2.1. Методи вивчення тренда динамічного ряду
2.2. Аналіз коливання рівнів динамічного ряду
2.3. Прогнозування на основі динамічних рядів
Висновки
Список використаної літератури

Работа содержит 1 файл

головченко курсак моделирование.docx

— 58.89 Кб (Скачать)

Міністерство  освіти і науки, молоді та спорту України  Криворізький національний університет

                              Кафедра екології

 

 

 

 

КУРСОВАРОБОТА

з дисципліни: «Моделювання та прогнозування  стану довкілля»

на тему:

 

«АВТОРЕГРЕСІЯ ЯК МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ВРОЖАЙНОСТІ  СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ КУЛЬТУР  »

 

 

Виконала:

Студентка групи ЗЕО-08 Головченко Н.В. Перевірив: доц., к.б.н. Євтушенко Е. О.

 

 

 

 

 

 

Кривий Ріг 2012

Вступ

Розділ 1. Основні методи статистичного прогнозування

  1. Прогноз як наукове явище
  2. Класифікації прогнозів

Розділ  2. Методика авторегресійного прогнозування врожайності сільськогосподарських культур за трендом і коливанням

  1. Методи вивчення тренда динамічного ряду
  2. Аналіз коливання рівнів динамічного ряду
  3. Прогнозування на основі динамічних рядів

Висновки

Список використаної літератури

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вступ

 

 

Сучасне суспільство рухеється на шляху  переходу до ринкової економіки. Цей  процес займає тривалий період і буде проходити з багатьма протидіями, ускладненнями та успіхами. Тому в  складній, суперечливій економічній  ситуації необхідно виявлення намічених  тенденцій, що визначають майбутнє народного  господарства, а також складання  прогнозу на перспективу, Який є невід'ємною  складовою частиною планування в  економіці з метою забезпечення стійкості обсягів виробництва  продукції та ефективності виробництва  в цілому. Ці завдання в сучасній економіці вирішує прогнозування, статистичний характер якого через  використовуваних методів при вирішенні  даних проблем економічного розвитку визнають багато вчених-економістів.

Ймовірнісна оцінка можливості розвитку того чи іншого об'єкта (процесу) і величини його ознак  в майбутньому, отримана на основі статистичної закономірності, виявленої за даними минулого періоду є статистичним прогнозом. Об'єктом статистичного  прогнозування можуть бути ті явища  і процеси, управління якими, а тим  більше планування їх розвитку утруднено  через дії багатьох факторів, вплив  яких не може бути однозначно і повністю визначено. Статистичний прогноз передбачає не тільки правильне якісне передбачення, а й досить точне кількісне  вимір ймовірних можливостей  очікуваних значення ознак.

Прогнозування, в даний час, ускладнюється  неблагополучно'].'народногосподарською кон'юнктурою і загальним станом економіки. Виникає ряд проблем, від вирішення яких залежать перехід до ринку, стабілізація і поліпшення стану справ у народному господарстві. Реалізація таких цілей потребує відповідних законодавчих актів, а дієвість прийнятих законів і постанов, в свою чергу, припускає вивченість проблем економічного розвитку країни і окремих її регіонів.

Урожай є складним продуктом  взаємодії природних і економічних  факторів. Врожайність ж характеризує продуктивність певної культури в конкретних умовах її обробітку. Метою дослідження  є розгляд методики авторегресійного прогнозування врожайності сільськогосподарських  культур за трендом і коливанням. Об'єктом дослідження цієї курсової роботи є модель врожайності певної культури, а предметом прогнозування врожайності па основі авто регресійної моделі як результату взаємодії господарсько-агротехнічних або керованих факторів і факторів метеорологічних, обумовлених її випадкову коливання.

Розділі. Основні методи статистичного  прогнозування 1.1.Прогноз як наукове явище

 

Під прогнозом розуміється науково  обгрунтоване опис можливих станів об'єктів  у майбутньому, а також альтернативних шляхів і строків досягнення цього  стану. Сам процес розробки прогнозів  називається прогнозуванням.

Прогнозування (від грецьк. Рго§позіз - знання наперед) - це вид пізнавальної діяльності людини, спрямованої на формування прогнозів розвитку об'єкта на основі аналізу тенденцій його розвитку. Прогнозування має відповідати  на два питання: Що найімовірніше  можна очікувати в майбутньому? Яким чином потрібно змінити умови, щоб досягти цього стану? Прогнозування  є важливою сполучною ланкою між  теорією і практикою в усіх сферах життя суспільства.

Залежно від ступеня конкретності і характеру впливу на хід досліджуваних  процесів і явищ розрізняють три  форми передбачення: гіпотезу (загальнонаукове  передбачення), прогноз і план. Ці форми передбачення тісно пов'язані  в своїх проявах один з одним  і з досліджуваним об'єктом  у системі управління і планування є послідовні ступені пізнання поведінки  об'єкта в майбутньому.

Початкове початок цього процесу - гіпотеза. Це науково обгрунтоване припущення про структуру об'єкта, характер елементів і зв'язків, які складають цей об'єкт, механізм його функціонування і розвитку. На рівні гіпотези дається якісна характеристика об'єкта, що виражає загальні закономірності його поведінки. Хоча гіпотеза носить найбільш загальний характер, без неї не можливо ніяке наукове керування і планування. Гіпотеза впливає на цей процес через прогноз; будучи важливим джерелом інформації для його складання.

Прогноз у порівнянні з гіпотезою має  більшу визначеність і достовірність, оскільки базується не тільки на якісних, а й на кількісних характеристиках  і тому дозволяє характеризувати  майбутній стан об'єкта також кількісне. Прогноз виражає передбачення на рівні конкретно-прикладної теорії, так як пов'язаний з майбутнім, яке  завжди стохастичних. Майбутнє залежить від багатьох випадкових факторів, складне переплетення яких практично  врахувати неможливо. Звідси всі  прогнози носять імовірнісний характер.

При дослідженні  сутності прогнозу належить визначити  методологічні аспекти співвідношення прогнозу й плану. Кожен з них  повинен знати певне місце  в системі управління народним господарством.

План  являє собою систему взаємопов'язаних, спрямованих на досягнення єдиної мети планових завдань, що визначають порядок, терміни та послідовність здійснення окремих заходів. У ньому фіксуються шляхи і засоби розвитку відповідно до поставлених завдань, обґрунтовуються  прийняті управлінські рішення.

План  і прогноз являють собою взаємно  доповнюють одне одного стадії планування. При цьому прогноз виступає як фактор, що орієнтує існуючу практику на можливості розвитку в майбутньому, а прогнозування - як інструмент розробки планів. Форми поєднання прогнозу і плану можуть бути різними: Прогноз може передувати розробці плану, слідувати за ним або вироблятися в процесі розробки плану. Істотна відмінність між ними полягає в тому, що план - відображення і втілення вже прийнятого господарсько-політичного рішення, а прогноз - це пошук реалістичного, економічно вірного шляху. Прогнозування являє собою дослідницьку базу планування, що має власну методологічну основу, що відрізняється значною мірою від планування.

Таким чином, завдання економіко-статистичного  прогнозування наступні: Виявлення  перспектив найближчого або більш  віддаленого майбутнього в досліджуваній  області на основі реальних процесів дійсності: вироблення оптимальних  тенденцій і перспективних планів з урахуванням складеного прогнозу та оцінки прийнятого рішення з позицій  його наслідків у прогнозованому періоді.

 

 

1.2. Класифікації  прогнозів

Прогнози  можна поділяти в залежності від  цілей, завдань, об'єктів, часу попередження, методів організації прогнозування, джерел інформації і т.д. Велика кількість  таких ознак і відсутність  їх строго визначених характеристик  ускладнюють створення єдиної класифікації.

Згідно  з прийнятими класифікаціями з точки  зору об'єкта прогнозування прогнози можна поділяти на науково-технічні, економічні, соці альтіі, військово-політичні.

Економічні  в свою чергу можуть підрозділятися в залежності від масштабності об'єкта на: А) глобальні - розглядають найбільш загальні тенденції та закономірності в світовому масштабі; б) макроекономічні -аналізують найбільш загальні тенденції  явищ і процесів в масштабі економіки  країни в цілому; в) структурні (міжгалузеві  та міжрегіональні) -передбачають розвиток народного господарства в розрізі  отразлий матеріального виробництва  та промисловості; г) регіональні - пророкують розвиток окремих регіонів; д) прогнози розвитку народохозяйственних комплексів визначають закономірності розвитку сукупностей  галузей, об'єднаних єдиною метою  функціонування, Технологічною послідовністю  обробки вихідної сировини і т.д.; е) галузеві - прогнозують розвиток галузей; ж) мікроекономічні - пророкують розвиток окремих підприємств, виробництва  та окремих продуктів і т.д.

За  часом попередження виділяються  наступні економічні прогнози: Оперативні (до 1 місяця); короткострокові (від кількох  місяців до1 року), середньострокові (від 1 до 5 років), довгострокові (від 5 до 20 років і більше). Перераховані види прогнозів відрізняються один від  одного за своїм змістом і   характером   оцінок   досліджуваних   процесів.   Оперативний   прогноз  заснований на припущенні про те, що в прогнозованому періоді не пройде істотних змін в досліджуваному об'єкті як кількісних, так і якісних. У  них переважають детально-кількісні  оцінки очікуваних подій.

Короткостроковий  пропюз передбачає лише кількісні зміни. Оцінка подій дається тільки кількісна. Середньостроковий і довгостроковий прогнози виходять як з кількісних, так і з якісні зміни переважають  над якісними. У середньодобовому прогнозі оцінка подій дається кількісно-якісна, в довгостроковому кількісно-кількісна.

Часом попередження при прогнозуванні  називає відрізок часу від моменту, для якого є останні статистичні  дані про досліджуваному об'єкті, до моменту, до якого відноситься прогноз. Іноді його називають прогнозованим  періодом.

Тривалість періоду залежить від  специфіки об'єкта прогнозу, зокрема  від часу функціонування об'єкта прогнозування, від інтенсивності росту показників, від тривалості дії виявлених  тенденцій і закономірностей.

Залежно від цілей прогнозу (за функціональною ознакою) можна виділити 2 типу: пошуковий і нормативний прогнози.

Нормативний прогноз - прогноз, який призначений для вказівки можливих шляхів і термінів досягнення заданого, бажаного кінцевого стану прогнозованого об'єкта. Пошуковий ж прогноз не орієнтується на задану ціль, а розглядає можливі напрями майбутнього розвитку прогнозованого об'єкта (його майбутнього стану). Таким чином, пошуковий прогноз відштовхується при визначенні майбутнього стану об'єкта від його минулого і сьогодення, нормативний же прогноз здійснюється в зворотному порядку: від заданого стану в майбутньому до існуючих тенденцій і їх змін у складі поставленої мети. При цьому обидва прогнози виступають на практиці одночасно в ролі напрямків і підходів до прогнозування і використовуються спільно.

Розробка  прогнозів спирається на застосування різних методів прогнозування.

Методами прогнозування називаються  сукупність прийомів мислення, що дозволяють на основі аналізу минулих (ретроспективних) зовнішніх і внутрішніх зв'язків, притаманних об'єкту, а так само їх змін в рамках даного явища винести  судження певної достовірності щодо майбутнього розвитку об'єкта.

В даний  час налічують більше 150 методів і прийомів прогнозування. При цьому кожен з них має свої особливості залежно від мети його використання та рівня проведених досліджень. Методи розрізняють також за науковою обгрунтованості та призначенням. Вибір методів прогнозування здійснюється відповідно до характеру об'єкта та вимог, що пред'являються до інформаційного забезпечення. Досвід, накопичений сучасною прогностики, показує, що у великому різноманітті методів прогнозування можна виділити наступні їх групи: Методи експертних оцінок, методи екстраполяції, моделювання, нормативний і цільової методи.

Методи експертних оцінок засновані  на використанні експертної інформації. Вони допомагають встановити ступінь  складності та актуальності проблеми, визначити основні цілі та критерії, виявити важливі чинники та взаємозв'язки між ними, вибрати найкращі альтернативи. Відомі 2 підходи до використання експертів: індивідуальні та групові оцінки.

Індивідуальні оцінки, або метод  узгодження оцінок, полягає в тому, що кожен експерт дає оцінку незалежно  від інших, а потім за допомогою  якого-небудь прийому ці оцінки можуть бути представлені у вигляді оцінок типу інтерв'ю чи аналітичних записок.

Групові чи колективні методи експертизи засновані  на спільній роботі експертів та одержанні  сумарної оцінки від усієї групи  фахівців в цілому. Серед них більш  поширеними є метод комісії і  метод мозкової атаки (метод колективної  генерації йде або метод групового  розгляду з віднесеної оцінкою).

Методи  екстраполяції базуються на припущенні про незмінність чинників, що визначають розвиток досліджуваного об'єкта, і  полягають у поширенні закономірностей  розвитку об'єкта, і полягають у  поширенні закономірностей розвитку об'єкта в минулому на його майбутнє. Залежно від особливостей зміни  рівнів у ряду динаміки прийоми екстраполяції  можуть бути простими і складними. Першу  групу становлять методи прогнозування, засновані на припущенні про те відносному сталості у майбутньому абсолютних значень рівнів, середнього рівня  ряду, середнього абсолютного приросту, середнього темпу зростання. Друга група методів заснована на виявленні основної тенденції, тобто, застосуванні статистичних формул, що описують тренд. їх можна розділити на 2 основних типи: на адаптивні методи і аналітичні (кривих зростання). Адаптивні методи прогнозування грунтуються на тому, що процес реалізації їх полягає в обчисленні послідовних за часів значень прогнозованого показника з урахуванням ступеня впливу попередніх рівнів. До них належать методи ковзної і експоненуальной середніх, метод гармонійних ваг, метод авторегресійних перетворень. В основу аналітичних методів (кривих ростов) прогнозування покладено принцип одержання за допомогою методу найменших квадратів оцінки детермінованої компоненти, що характеризує основну тенденцію.

Особливе місце в сучасному  прогнозуванні займають методи багатофакторного моделювання - логічного, інформаційного, статистичного.

До  логічного моделювання належать методи прогнозування за історичною аналогією, методи сценарію, дерева цілей, матриць взаємовпливу

і ДР-

Метод історичної аналогії заснований на встановлення і використання аналогії об'єкта прогнозування  з однаковим за природою об'єктом, що випереджає перший у своєму розвитку. Умовами успішного використання цього методу є правильний вибір  об'єктів зіставлення, а також  облік поправки на історичну обумовленість  свідомості. У минулому історична  аналогія застосовувалася в області  критичного зіставлення культур; відомі також акти наступності у розвитку наукових принципів та ідей.

Информация о работе Авторегресія як модель прогнозування врожайності сільськогосподарських культур