Часть полного текста документа: Моделирование динамики урожайности зерновых культур в Нижнем Поволжье методом многократного выравнивания Построение эконометрических моделей и адекватное оценивание их параметров служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений. При изучении динамики необходимо четко разделить два ее элемента - тенденцию и колеблемость [1 - 3]. Акцент в изучении колеблемости нестационарных временных рядов смещается в сторону вариации отклонений фактических значений от значений, определяемых функцией тренда для каждого момента. Возникновение случайно распределенной во времени колеблемости зависит от того, насколько правильно выбран тип функции у=f (x) и как точно удалось определить ее параметры. В этой связи интересным является предложение М.М. Юзбашева - изучать колеблемость урожайности культур с помощью статистических характеристик, основанных на расчетах с применением скользящего тренда [2]. Целью настоящей работы является проведение анализа и краткосрочного прогнозирования урожайности зерновых культур. В качестве исходных данных принимались временные ряды урожайности зерновых культур по Волгоградской области за 1953-2007 гг. по данным Волгоградстата (табл.1). Урожайность зерновых культур в Волгоградской области за последние десятилетия увеличилась почти втрое и в среднем составила 11,86 ц/га при стандартном отклонении 5,04 ц/га. Таблица 1 - Урожайность зерновых культур по Волгоградской области Год Урожайность, ц/га Год Урожайность, ц/га Год Урожайность, ц/га Год Урожайность, ц/га Год Урожайность, ц/га 1953 4,8 1964 14 1975 3,8 1986 10,6 1997 14,8 1954 3,6 1965 9,2 1976 19,2 1987 13,2 1998 4,7 1955 8,4 1966 12,5 1977 10,2 1988 18,5 1999 7 1956 4,8 1967 11,2 1978 19,7 1989 18,4 2000 12,2 1957 3,9 1968 12,9 1979 6,8 1990 20,6 2001 17 1958 13,7 1969 6,4 1980 11,9 1991 14,4 2002 16,1 1959 5,5 1970 17,5 1981 8,2 1992 15,4 2003 15,2 1960 10,4 1971 10,8 1982 10,2 1993 20,1 2004 19,5 1961 10 1972 4,5 1983 13,1 1994 12 2005 18,5 1962 14,3 1973 17,2 1984 4,1 1995 5,9 2006 17,1 1963 6,1 1974 16 1985 14,1 1996 8,8 2007 13,5 Скользящая одиннадцатилетняя средняя, сглаживая колебания отдельных уровней, отчетливо показывает тенденцию повышения уровней. Если разбить ряд на пять частей, то средние уровни также подтверждают этот вывод: за 1953-1563 гг. средний уровень равен 7,77; за 1964-1974 гг. - 12,02; за 1975-1985 гг. - 11,03; за 1986-1996 гг. - 14,35; за 1997-2007 гг. - 14,15. Существенного различия в величине повышения среднегодовых уровней нет. Для выявления типа тренда была проведена проверка статистической гипотезы о постоянстве того или иного показателя динамики, и, в первую очередь, гипотезы о линейной форме уравнения тренда, т.е. о несущественности различий цепных абсолютных изменений [2]. По ряду сглаженных уровней вычислялись абсолютные цепные приросты, которые разбивались на два подпериода. Для каждого подпериода рассчитывали среднюю , ее квадратическое отклонение s∆k и среднюю ошибку среднего изменения m∆k. Существенность различий между средними абсолютными изменениями проверим по t-критерию Стьюдента. Средняя случайная ошибка разностей двух выборочных средних оценок: (1) Критерий Стьюдента для оценки существенности различия двух среднегодовых приростов: Критическое значение t-критерия при уровне значимости 0,05 и при 42 степенях свободы равно 2,018. ............ |
