Применение економіко-статистичних методів визначення регіональної потреби у матеріальних ресурсах

Применение економіко-статистичних методів визначення регіональної потреби у матеріальних ресурсах на стадії предплановых расчетов.

Курсовая робота на уроках «Основи прогнозирования».

Подготовил: студент групи Э-1 В Никіфоров П.В.

Государственная академія сфери побуту і услуг Поволжский технологічний інститут сервиса Кафедра «Економіка і управление».

Тольятти 1998.

Введение

Сегодня в для кожного громадянина Росії як відомо, що економіка країни практично перейшла на ринкові рейки і функціонує виключно за законами ринку. Кожне підприємство відпо-відає своєї роботи саме й саме приймає рішення про подальший розвиток. Сучасні умови ринкового господарювання пред’являють до методам прогнозування дуже високі вимоги, через зростання важливості правильного прогнозу для долі підприємства, та й економіки нашої країни в целом.

Именно прогнозування функціонування економіки регіонів і навіть країни, моє погляд потрібно приділяти пильна увага нині, оскільки за пеленою сьогохвилинних власних проблем все чомусь забули у тому, що економіка країни також має управлятися, отже й прогнозування показників його розвитку має висунути на тверду наукову основу.

Целью даної курсової роботи стало вивчення практичний досвід використання економіко-статистичних методів прогнозування в плануванні функціонування національного господарства России.

Для це у роботі було порушено такі вопросы:

Выделение конкретної проблеми, у області визначення регіональної потреби у матеріальних ресурсах на стадії предплановых розрахунків, яке можна вирішити экономико-статистическими методами прогнозирования.

Подбор найбільш підхожих методів і моделей.

Использование конкретних прикладів для пояснення процесу прогнозирования.

1. Прогнозування регіональної потреби у матеріальних ресурсах Важным елементом обгрунтування основних напрямів розвитку та розміщення продуктивних сил є визначення перспективної потреби у матеріальних ресурсах економіки нашої країни, республіки і окремих регіонів. Матеріальні ресурси виступають важливою складовою економічного потенціалу, багато в чому яка зумовлює можливостей його нарощування та підвищення рівня використання їх у планованому періоді. На частку припадає близько 60% загальної величини валового суспільного продукту. Дані про потребу економіки та її підсистем в матеріальних ресурсах, використовуваних, використовувані розробки всіх видів предплановых документів і майже планів соціально-економічного розвитку, є основою ухвали і планування міжгалузевих пропорцій і темпів перспективного розвитку, і навіть розміщення продуктивних сил.

Качество планових і предплановых розрахунків з обгрунтуванню економічних потреб у матеріальних ресурсах вирішальною мірою визначається досконалістю застосовуваних методів. Розробка методів визначення перспективної потреби як елемента економічного планування виробництва та споживання різних видів матеріальних ресурсів присвячений цілу низку праць вчених-економістів. Разом про те, такі особливості сформованій системи планування, як пріоритет галузевого підходу, орієнтація влади на рішення завдань поточного соціально-економічного розвитку, зумовили переважну розробку галузевого і короткострокового аспектів цієї проблеми. У той самий час територіальний і довгостроковий аспекти визначення перспективної потреби у матеріальних ресурсах розроблялися щодо слабо.

Между тим, як показує аналіз, визначення регіональної потреби у матеріальних ресурсах на довгострокову перспективу повинна грунтуватися не так на найпростіших методах економічного прогнозування, але в з розробки й використанні спеціального методичного забезпечення, відповідального цілям, завданням і специфіці територіальних предплановых расчетов.

2. Вибір методів прогнозирования

Принятые для рішення аналізованої завдання методи лікування й моделі щодо перспективної потреби у матеріальних ресурсах мають забезпечувати облік довгострокових цілей і основних параметрів соціально-економічного розвитку, тенденцій і результатів науково-технічного прогресу у сфері кінцевого і проміжного споживання матеріальних ресурсів, територіальної диференціації факторів, і умов відтворення, регіональну специфіку процесів споживання матеріальних ресурсів, і навіть можливість проведення розрахунків у умовах істотною невизначеності, відсутності детальної техніко-економічній информации.

Важное місце у комплексному методологічному забезпеченні завдання визначення перспективної регіональної потреби у матеріальних ресурсах, з погляду, мають посісти экономико-статистические методи. Це обумовлюється поруч переваг даної групи методів проти іншими методами, які можуть застосовуватися для рішення аналізованої завдання. Наприклад, метод міжгалузевого балансу може бути використана визначення перспективної потреби у матеріальних ресурсах, по-перше, лише з господарству регіону на цілому, позаяк у розрізі окремих регіонів перспективні міжгалузеві баланси у складі комплексної програми науково-технічного прогресу і схеми розвитку та розміщення продуктивних сил регіону на час не розробляються, по-друге, в сильно укрупненої номенклатурі, оскільки продукція виділених в перспективних міжгалузевих балансів галузей, зазвичай, є певну сукупність різних видів матеріальних ресурсов.

Определение ж перспективної потреби у матеріальних ресурсах нормативним методом часто потребує великої обсягу досить деталізованої інформації, отримання чим стадії предплановых розрахунків буває дуже складною, а часом і неможливим. З іншого боку, використання значної частини показників істотно підвищує витрати часу для збирання і несумлінну підготовку вихідних даних, трудомісткість розрахунків, що зовсім який завжди є виправданим. Нерідко використання великої кількості показників навіть знижувати точність перспективних розрахунків через накапливающейся похибки у визначенні значень самих вихідних показателей.

Данные обставини істотно обмежують можливості використання нормативного методу під час проведення розрахунків на довгострокову перспективу і зумовлюють доцільність й необхідність застосування для перспективної потреби у матеріальних ресурсах різних методів статистичного прогнозирования.

Существенная інерційність показників регіонального споживання матеріальних ресурсів зумовлює й доцільність використання на перших етапах предплановых розрахунків методу статистичної екстраполяції. Проте якщо з погляду довгострокової перспективи прогнозування потреби у матеріальних ресурсах цим методом має низку серйозні недоліки, основною з якого є автономність зміни величини потреби не враховуючи багатосторонніх внутрішніх і зовнішніх економічних зв’язків досліджуваної економічної системи. Зміна потреби пов’язується у разі лише з чинником часу, выражающим сконцентрована вплив всіх основних чинників. У результаті трендовые моделі дають опис процесів споживання матеріальних ресурсів як некерованих, не розкриваючи структури перетинів поміж перемінними, яка дозволяє оцінити вплив на величину потреби різних впливають чинників, параметрів розвитку страны.

Как показали попередні дослідження, ефективнішим інструментом прогнозування регіональної потреби у матеріальних ресурсах є багатофакторні регресивні экономико-статистическое моделі. Переваги модельних прогнозів потреби у матеріальних ресурсах полягають у несуперечливості системи прогностичних оцінок, прямому вираженні зв’язку прогнозованого показника з основними впливають чинниками, соціальній та можливості отримання обгрунтованих варіантів прогнозу щодо різноманітних значень визначальних чинників, гіпотез розвитку. Використання економіко-статистичних моделей регіонального ресурсоспоживання розширює прогнозно-аналітичні можливості, пов’язані з реалізацією нормативного методу, дозволяє здійснювати аналітичні розрахунки в умовах невизначеності, із меншим обсягом вихідної інформацією більш короткі сроки.

Для прогнозування перспективної потреби у матеріальних ресурсах у господарстві країни та її регіонів доцільно використання двох різних підходів, які можна визначено як макроі мікроекономічний. У першому випадку прогнозування здійснюється з цільових установок (показників) розвитку у цілому або агрегированных галузей, і навіть з урахуванням показників потреби по территориально-хозяйственной системі вищого рівня, у другий випадок — шляхом роздільного прогнозування і наступного підсумовування приватних (галузевих) показників потреби у матеріальних ресурсах з перспектив технічного та розвитку окремих галузей (сфер) экономики.

Ориентация при прогнозуванні потреби у матеріальних ресурсах на укрупнені (агрегированные) показники розвитку доцільна на початкових етапах предплановых розрахунків, що характеризуються, з одного боку, наявністю укрупнених (макроекономічних) показників, з іншого боку, відсутністю детальної інформації про технічному та економічний розвиток окремих галузей, регіонів і сфер економіки. Понад те, значення таких параметрів нерідко самі результат аналізованих розрахунків й визначаються наступних етапах предплановых досліджень виходячи з необхідності забезпечення досягнення поставлених контрольних показників. У умовах укрупнений макроекономічний підхід забезпечує можливість проведення розрахунків при істотною невизначеності, відсутності детальної техніко-економічній інформації, і навіть ув’язку показників перспективної потреби з основними показниками розвитку господарства країни, республіки і окремих регионов.

3. Вибір моделі прогнозирования

Применение мікроекономічного підходу доцільно щодо показників перспективної потреби у матеріальних ресурсах з певних напрямів їх витрати. Як інструментів макро і мікроекономічного прогнозування можна буде застосувати статистичні регресивні моделі двох типов:

1) Моделі, які у ролі вихідної інформації тимчасові ряди темпи зростання відповідних показателей,.

2) Моделі, які у ролі вихідної інформації значення показників економічного та розвитку різноманітні регіонам у певний фіксований час (такі можуть визначити як пространственные).

Вопросы побудови й порядку використання для прогнозування регіональної потреби у матеріальних ресурсах моделей регресії на динамічних лавах досить добре розроблено у економічної літературі. Моделі ж просторового типу до нашого часу не одержали ні належної розробки у економічній літературі, ні на практичне застосування у сфері територіальних предплановых расчетов.

В той час, як показали дослідження, просторові регресивні моделі може бути дуже ефективним інструментом прогнозування регіональної потреби у матеріальних ресурсах лише на рівні економіки такого регіону, як Урал чи Західна Сибір. У цьому важливо відзначити, що экономико-статистические моделі просторового типу випливає низка переваг під час вирішення завдань прогнозування регіональної потреби у матеріальних ресурсах у господарстві краю порівняно на моделі регресії на динамічних лавах. Ці переваги полягають у можливості використання їх у моделі значно більшої кількості незалежних змінних (чинників), щодо можливості спрямування побудови багатофакторних динамічних моделей коротких часових рядів, щодо можливості фіксації взаємозв'язків досліджуваних змінних лише з останні роки (рік) ретроспективного періоду, а таке, а зручність їх практичного использования.

Как показав аналіз, правобічна асиметрія розподілів показників територіального споживання матеріальних ресурсів у Росії і різних характеристик регіонального економічного розвитку, і навіть наявність сильно що виділяються одиниць на сукупності регіонів обумовлює ефективність застосування при побудові просторових моделей споживання матеріальних ресурсів логарифмически лінійних форм зв’язку, дозволяють наблизити емпіричні розподілу значень ознак до нормальному, і навіть пом’якшити впливом геть результати моделювання сильно що виділяються одиниць сукупності, позаяк у цьому за застосуванні методу найменших квадратів де вони отримують настільки великих питомих терезів, як і разі лінійної регрессии.

4.Пример використання економіко-математичних методів прогнозирования

Рассмотрим в ролі прикладів просторових прогностично-аналітичних моделей регіонального споживання матеріальних ресурсів дві розроблені нами экономико-статистические моделі: модель регіонального споживання котельно-пічного палива на Росії і модель регіонального споживання котельно-пічного палива на комунально-побутові нужды.

Моделирование регіонального споживання котельно-пічного палива на Росії грунтувалося на аналізі взаємозв'язків цього показника з показниками розвинена галузей матеріального виробництва, у регіонах. Як незалежних змінних моделі використовувалися показники виробництва товарної продукції основних топливопотребляющих галузей промисловості, і навіть показники обсягу будівельно-монтажні роботи і виробництва валової продукції сільського господарства. Побудова моделі мало допомогою процедури многошагового регресійного аналізу. Як вихідного використовувалося девятифакторное регрессионное рівняння вида:

ln y = ln a0 + a1*ln x1 + a2*ln x2+a3*ln x3+ a4*ln x4+a5*ln x5+.

+a6*ln x6+a7*ln x7+a8*ln x8+a9*ln x9.

где y — загальний обсяг споживання котельно-пічного палива на регионе, а1 — вільний член рівняння регрессии, а1… а9 — коефіцієнти еластичності, кожен із яких показує середній відсоток зміни загального розміру потреби за зміни значення i-го чинника на 1%,.

х1 — обсяг виробництва товарної продукції электроэнергетики, х2 — обсяг виробництва товарної продукції чорної металлургии, х3 — обсяг виробництва товарної продукції паливної промышленности, х4 — обсяг виробництва товарної продукції промисловості будівельних материалов, х5 — обсяг виробництва товарної продукції хімічної та нафтохімічної промышленности, х6 — обсяг виробництва товарної продукції машинобудування і металлообработки, х7 — обсяг виробництва товарної продукції інших галузей промышленности, х8 — обсяг будівельно-монтажних работ, х9 — обсяг виробництва валової продукції сільського хозяйства.

Результаты проведеного многошагового регресивного аналізу наведені у таблице· 1. Як це випливає з наведених даних, все коефіцієнти регресії стають значимими вусі другого ітерації (після винятки з рівняння чинника х5). У той самий час послідовне виключення з рівняння регресії чинників, мають мінімальне значення tкритерію, дозволяє без великих втрат в апроксимуючої здібності отримати прості моделі, потребують щодо меншого обсягу экзогенно задаваемой информации.

Проведенный аналіз дозволив виділити чотири основних показника, досить повно що описують загальну варіацію залежною перемінної, саме показника виробництва товарної продукції електроенергетики, чорної металургії, паливної в промисловості й промисловості будівельних матеріалів. Суттєвість даних чинників підтверджується економічним аналізом, оскільки перелічені показники характеризують розвиток чотирьох найбільших галузей — споживачів котельно-пічного палива на економіці России.

Таким чином, внаслідок многошагового регресійного аналізу отримали таке уравнение:

ln y = 4.9390+0.2152*ln x1+0.1037*ln x2+0.0724*ln x3+0.4585*ln x4.

R=0.9441, R2=0.8913, S=2.79.

где R — множинний коефіцієнт корреляции,.

R2 — коефіцієнт множинної детерминации,.

S — середня помилка аппроксимации.

Полученное порівняння має достаточно-высокие статистичні характеристики, відповідає даним якісного (теоретико-экономического) аналізу та є дуже загальним з погляду ступеня деталізації використовуваних незалежних змінних. Перелічені властивості використовувати наведену форму моделі у прогностично-аналітичних розрахунках з визначення загальних обсягів потреби у котельно-печной паливі економіки областей, країв, і автономних республік России.

Описанная модель дозволяє з урахуванням вистачить загальних даних визначати потреба у котельно-печном паливі з економіки загалом тієї чи іншої регіону. Для визначення її в матеріальних ресурсах за напрямками їх витрати необхідні розробка й використання більш деталізованих моделей, які враховують параметри технічного л економічного розвитку окремих галузей (сфер) народного господарства регіонів республіки. Прикладом такої галузевою-галузевій-галузевий-галузевої-регіонально-галузевий моделі може бути розроблена нами модель споживання котельно-пічного палива на комунально-побутові потреби областей, країв, і автономних республік России.

На першому етапі побудови даної моделі було профінансовано виділення основних впливають чинників, що відбивали найважливіші закономірності формування моделируемого показника. Через війну теоретичного, кореляційного і регресійного аналізу із великої набору різних чинників, які впливають рівень регіонального споживання котельно-пічного палива на комунально-побутові потреби (y), виділили шість найбільш существеных показателей:

х1е — загальна площа децентралізовано отапливаемого житлового і усуспільненого нежитлового фонду в регионе, х1 — загальна площа децентралізовано отапливаемого житловий фонд в регионе, х2 — середній годинниковий витрата теплової енергії на опалення 1 кв. м. зазначеного житлового фонда, х3 — тривалість опалювального періоду з середньої добової температурою повітря 8 °C і від у цій місцевості, добу ,.

х4· -·разность між розрахункової температурою внутрішнього повітря опалюваних приміщень та середньої температурою зовнішнього повітря за опалювальний период, х5 — питомий витрата умовного палива розвиток тепла при децентралізованою системі теплоснабжения.

Процесс побудови моделі був у розробці альтернативних варіантів регресійних рівнянь з урахуванням використання різних комбінацій вихідного набору факторів, і форм зв’язку. Кількісний і якісний аналіз альтернативних варіантів моделі регіонального споживання котельно-пічного палива на комунально-побутові потреби дозволяв виділити як найбільш адекватні і відповідальні Цілям дослідження п’ять регресійних рівнянь, параметри і статистичні характеристики яких наведені у додатку 2.

Полученные рівняння мають високими аппроксимирующими властивостями і суперечать даним якісного (теоретико-экономического) аналізу. У той самий час наведені рівняння істотно різняться за своїми прогнозно-аналитическим можливостям, Так, рівняння 1−3, хоч і мають найбільшої точністю описи моделируемого показника, більш прийнятні короткострокового прогнозування, оскільки містять у собі показник загальній площі усуспільненого нежитлового фонду, значення з перспективи не планируется.

Для довгострокового ж прогнозування найбільш прийнятний рівняння 5:

ln y = -20.1198+0.9245*ln x1+1.3233*ln x2+0.9256ln x3+0.419*ln x4+.

+1.3092*ln x5,.

R=0.9883, R2=0.9767, S=1.18.

Данное рівняння володіє більш як високої точністю проти рівнянням 4, а головне — дозволяє врахувати впливом геть моделируемый показник чинників науково-технічного прогресу (як незалежних змінних, що відбивають вплив науково-технічного прогресу, в рівнянні виступають показник х2, що характеризує рівень теплотехнічної ефективності житловий фонд, і показник х5, що характеризує ступінь технічного досконалості застосовуваних теплогенеруючих установок).

5. Адаптування моделей до постійно змінюваних умов развития

Необходимой передумовою забезпечення достовірності й якості прогнозу у сприйнятті сучасних умовах має бути забезпечення адаптації статистичних моделей до постійно змінюваних умов розвитку. Довгострокове прогнозування потреби у матеріальних ресурсах елемент обгрунтування основних та напрямів і показників перспективного розвитку та розміщення галузей економіки неспроможна отроиться тільки основі славившихся інерційних тенденцій. Таке прогнозування потребує врахування й не так ретроспективних, скільки перспективних напрямів розвитку матеріального виробництва та невиробничій сфери. Ця обставина особливо істотно за умов планованого прискорення науково-технічного прогресу, серйозних структурних перебудов економіки, підвищення загальних темпів економічного роста Придание статистичним моделям властивості адаптації, пристосування до змінюваним умовам розвитку можна шляхом застосування при побудові моделей планованих (прогнозованих) з перспективи значень досліджуваних показників, тобто. шляхом статистичного описи взаємозв'язків між найбільш ймовірними у найближчій перспективі значеннями основних впливають факторів, і показниками перспективної потреби у матеріальних ресурсах. У цьому визначення показників перспективної потреби можна використовувати негативний метод, дозволяє врахувати впливом геть її величину основних параметрів соціально-економічного розвитку та результатів науково-технічного прогресса.

Построение узагальнених, адаптованих економіко-статистичних моделей просторового типу можна з урахуванням динамізації параметрів регресійного рівняння, тобто. шляхом включення до модель чинника часу, відбиває структурні зміни у громадському виробництво та споживання матеріальних ресурсів, і навіть вплив чинників науково-технічного прогресу. Так опис тенденцій зміни параметрів моделі споживання котельно-пічного палива на комунально-побутові потреби областей, країв, і інших регіонів Росії із допомогою рівнянь полиномов першого ступеня дозволило вийти з статичної до динамічної формі моделі, яка виражається уравнением:

ln y = -19.4957−0.285t+(0.899+0.0125t)*ln x1+(1.5437−0.1055t)*ln x2+.

+(0.9573−0.015t)*ln x3+(0.0207+0.011t)*ln x4+(1.0203+0.135t)*ln x5.

R=0.988 R2=0.977, S=1,18.

где t — чинник часу (для 1990 р. t =1, для 1993 р. t=2 і т.д.).

Следует відзначити, що з динамічної просторової моделі споживання матеріальних ресурсів є можливість отримання додаткових, уточнених варіантів прогнозу з урахуванням обліку систематичних відхилень фактичних (планових, прогнозних) значень результативного ознаки від теоретичних (розрахункових), певних по збудованим (статистичним) рівнянням регресії. І тому досить використовувати середні відхилення фактичних (планових, прогнозних) значень потреби від розрахункових, обчислені по отклонениям тих дет, за даними яких побудована динамічна модель.

При рішенні завдання ув’язування прогнозів регіональної потреби, отримані з використанням різних статистичних методів і моделей, найпридатнішою, з погляду, є підхід, за якого всіх прогнозів розраховуються довірчі інтервали на основі аналізу останніх приймається остаточне рішення. При цьому прогнози вважатимуться тотожними, якщо довірчі інтервали збігаються чи входять як інший. Якщо ж довірчі інтервали перекриваються, можна вважати, що прогнози несуперечливі а тому випадку, коли зона перекриття перевищує половину довірчого интервала.

Сопоставление результатів, одержуваних різними методами, дає можливість скоригувати кордону зони невизначеності значення прогнозованого показника й окремі керовані параметри системи, обгрунтувати з урахуванням залучення додаткових експертні оцінки вибір найімовірнішого варіанта реалізації показника потреби у прогнозованому периоде.

Заключение

Изучив результати своєї роботи можна вважати мета роботи у основному досягнутої. У нинішній ситуації, коли паливно-енергетичний комплекс природно монополістом, без жорсткого державного контролю та планування цієї галузі нормальне функціонування національної економіки практично неможливо. Отож не можна не визнати актуальність що розв’язуються у курсової роботі задач.

Список литературы

1. Экономико-статистические методи в прогнозуванні. М.: Наука, 1994.

2. Статистичне моделювання та прогнозування. Навчальний посібник для вузів. / Г. М. Гамбаров та інших. Під. ред. О. Г. Гранберга. М.: Фінанси і статистика. 1990.