Прогнозирование и планирование развития АПК

Третий  уровень классификации разделяет  методы прогнозирования на виды по классификационному признаку «аппарат методов». Каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, статистические методы по видам делятся на методы экстраполяции и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ.

Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы одинаковой физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования можно разделить  на методы исследования динамики научно-технической  информации; методы исследования и  оценки уровня техники.

Прямые  экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного  опроса и экспертного анализа. Экспертные оценки с обратной связью в своём  аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое моделирование.

Наконец, последний, четвертый, уровень классификации  подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целом невозможно.

В последнее  время Правительство страны, Министерство сельского хозяйства и продовольствия, местные органы государственного и хозяйственного управления предпринимают многие меры по стабилизации и развитию агропромышленного производства. Например, разработана Программа социально-экономического развития и возрождения села, введено льготное кредитование и налогообложение сельскохозяйственных предприятий, действуют механизмы лизинга и товарного кредита, приняты кардинальные меры по оздоровлению экономики сельскохозяйственных организаций. Одобрены важные законодательные нормативы о реорганизации сельскохозяйственных предприятий, о кооперации, о крестьянских (фермерских) хозяйствах и др.

Сегодня можно видеть тенденции увеличения агропромышленного производства. В течение последних лет идут процессы восстановления объемов производства валовой продукции АПК. Конечно, их темпы пока не сопоставимы с происшедшим в 90-е годы истекшего столетия катастрофическим спадом производства. Но все же заметно оживление. Сокращается убыточность отрасли [4].

Говоря  об АПК, не следует забывать и о перерабатывающих предприятиях сельскохозяйственной продукции. Следует отметить, что данный сектор в РБ достаточно развит. При этом предприятия ориентируются не только на внутренний рынок РБ, но и на рынки России, а в последнее время, ЕС. Естественно, проблемы, как и в любом бизнесе, существуют. Однако последние годы они решаются весьма оперативно. Достаточно вспомнить «молочные войны».

Можно также отметить, что коренное и  шоковое реформирование АПК (а это прежде всего сельскохозяйственное производство) сегодня не целесообразно. Ведущая роль отводится государству, и это наиболее оптимальный путь. Самым верным путем для увеличения эффективности сельского хозяйства будет передача государственных предприятий в частные руки, при этом проработав четкий механизм аренды на землю либо ввести собственность на землю.

 

2. Экспертные методы: проблемы и технологии их применения

Можно отметить большое практическое значение экспертиз при сравнении и выборе инвестиционных и инновационных проектов, при управлении проектами, экологических экспертиз.  Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.

К основным проблемам совершенствования  экспертных технологий относятся следующие:

1. Формирование экспертной комиссии. Одной из центральных проблем при формировании экспертной комиссии является определения качества эксперта. Также необходимо предусмотреть возможность эффективного взаимодействия экспертов, входящих в ее состав, с целью получения полной и адекватной оценки объекта экспертизы.

2. Организация и проведение экспертиз. Ряд работ посвящен организации и проведению экспертиз. Это, прежде всего, работы по систематизации многочисленных разновидностей метода "Дельфи", касающиеся, в основном, совершенствования процедур обмена информации между экспертами в процессе экспертизы. Дальнейшее развитие получили методы мозговой атаки, сценариев, ситуационного анализа.

В настоящее время все большее  значение приобретает проведение комплексных  экспертиз при оценке сложных  объектов.

3. Получение экспертной информации. Широкое распространение получили методы экспертных ранжирований и гиперупорядочений, классификаций, парные и множественные сравнения и др.

При практическом использовании значительное внимание уделяется как качественным, так и количественным методам  получения экспертной информации.

Разрабатываются методы измерения экспертной информации. К числу основных проблем относятся:

• проблема представимости экспертной информации;
• проблема единственности измерений;
• проблема адекватности.

4. Определение результирующих экспертных  оценок. Одной из центральных проблем обработки экспертной информации является определение результирующих экспертных оценок – результата коллективной работы экспертов. Для этой цели был введен аналог расстояний – мера близости между ранжированиями, классификациями и т.д. Это позволило разработать корректные способы определения результирующих экспертных оценок, такие как медиана Кемени, метод строчных сумм и др.

5. Многокритериальные оценки. Многокритериальный опыт использования методов и процедур экспертного оценивания показал, что во многих случаях, хотя и не во всех, оценки объектов экспертизы экспертами оказывались более точными при использовании методов многокритериального оценивания.

6. Анализ результатов экспертизы. Полученная экспертная информация обязательно должна быть проанализирована. Получили развитие методы оценки согласованности экспертных суждений, высказанных в виде ранжирований, парных сравнений и т.д. При этом установлена связь между коэффициентами ранговой корреляции, характеризующие согласованность экспертных суждений, и упомянутыми ранее мерами близости.

Скорее  поставлены, чем решены проблемы оценки степени конъюнктурности, конформизма  и других факторов, характеризующих  адекватность экспертной информации.

7. Компьютерная система поддержки. Перспективны интерактивные методы прогнозирования с использованием баз эконометрических данных, имитационных (в том числе на основе применения метода Монте-Карло, т.е. метода статистических испытаний) и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, статистические и моделирующие блоки. Обратим внимание на сходство и различие методов экспертных оценок и экспертных систем. Можно сказать, что экспертная система моделирует поведение эксперта путем формализации его знаний по специальной технологии. Но интуицию "живого эксперта" нельзя заложить в ЭВМ, а при формализации мнений эксперта (фактически - при его допросе) наряду с уточнением одних его представлений происходит и огрубление других. Другими словами, при использовании экспертных оценок непосредственно обращаются к опыту и интуиции высококвалифицированных специалистов, а при применении экспертных систем имеют дело с компьютерными алгоритмами расчетов и выводов, при создании которых когда-то давно привлекались эксперты как источник данных и типовых заключений.

Обратим внимание на возможность использования  в прогнозировании производственных функций, статистически описывающих  связь выпуска с факторами  производства, на различные способы  учета научно-технического прогресса, в частности, на основе анализа трендов  и с помощью экспертного выявления  точек роста. Примеры экономических  прогнозов всех видов имеются  в литературе. К настоящему времени  разработаны компьютерные системы  и программные средства комбинированных  методов прогнозирования. Одна из первых таких систем была создана в 70-е  годы в ИМЭМО АН СССР под руководством С.А.Петровского [5].

Методы  экспертных оценок в прогнозировании  и перспективном планировании научно-технического прогресса применяются в следующих случаях:

а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);

б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозов человеко-машинной системы в АПК или учет взаимовлияния областей науки и техники);

в) при средне- и долгосрочном прогнозировании  объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых  открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);

г) в условиях дефицита времени или  экстремальных ситуациях [5].

 

 

3. Прогнозирование наивными методами

В наивных методах прогнозирования реализуются эконометрические подходы к прогнозному процессу.  В связи с развитием экономико-математических методов окончательная классификация формализованных (наивных) методов пока еще не сложилась. Накопленные исследования по этой проблеме позволяют дифференцировать формализованные методы на две самостоятельные группы: методы прогнозной экстраполяции и методы моделирования [9   Борисевич, с. 53].

Анализ  и декомпозиция трендов. Целью анализа тренда является разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция в будущем. В основе метода лежит идея стабильности причинно-следственных связей и регулярность эволюции факторов среды, что делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на компоненты:

• структурная компонента, или долгосрочный тренд, обычно связанный с жизненным циклом;
• циклическая  компонента,  соответствующая  колебаниям относительного долгосрочного тренда под воздействием среднесрочных флуктуаций экономической активности;
• сезонная компонента, или краткосрочные периодические флуктуации, обусловленные различными причинами;
• случайная компонента, отражающая совокупное действие плохо изученных комплексных процессов, не представимых в количественной форме.

Для каждой компоненты рассчитывается параметр, основанный на наблюдавшихся закономерностях: долгосрочном темпе прироста, конъюнктурных  флуктуациях, сезонных коэффициентах, специфичных факторах, затем эти  параметры используются для составления  прогноза [4 Гранберг].

Понятно, что такой прогноз имеет смысл  только как краткосрочный, на период, в отношении которого можно принять, что характеристики изучаемого явления  существенно не изменяются. Это требование часто оказывается реалистичным вследствие инертности среды.

Метод экспоненциального сглаживания. Используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам.

Главная слабость этих методов в том, что  они не позволяют действительно  предсказать эволюцию спроса, поскольку  неспособны предвидеть какие-либо "поворотные точки". В лучшем случае они способны быстро учесть уже произошедшее изменение. Поэтому их называют "адаптивной прогнозной моделью". Тем не менее, для многих проблем управления такой "апостериорный" прогноз оказывается  полезным при условии, что имеется  достаточно времени для адаптации  и факторы, определяющие уровень  продаж, не подвержены резким изменениям [4, с.47].

Необходимость интегрального подхода: метод сценариев. Рассмотрение различных возможных методов прогнозирования выявило достоинства и недостатки каждого из них. На самом деле все эти методы являются взаимодополняемыми и эффективная прогнозная система должна обеспечить возможность использования любого из этих методов.

Ясно, что в условиях турбулентной среды  интуиция и воображение способны стать важными инструментами восприятия реальности, дополняя количественные подходы, которые, по определению, опираются только на наблюдаемые факты. С другой стороны, понятно, что чисто качественному методу также присущи значительные риски и что интуиция должна в возможно большей степени проверяться с помощью доступных факторов и знаний. Таким образом, следует обеспечить сопоставление этих двух подходов [1, Бешелев с.27].

 

3. Прогнозирование показателей развития сельского хозяйства РБ

 

1. Прогнозирование вспомогательной отрасли, обслуживающей сельское хозяйство (машинно-тракторный парк) методом экстраполяции

         Определим прогноз наличия основных видов сельскохозяйственной техники, машин и оборудования в сельскохозяйственных организациях в 2011г. с помощью экстраполяции динамических рядов. А именно выбрали три вида с/х техники: тракторы, картофелеуборочные комбайны и пресс-подборщики.