Введение к работе
Актуальность проблемы
Общеизвестно, что урожайность сельскохозяйственного пропз -юдотва, ее устойчивость определяют социально-экономическое раз-з'лтяа и «асто страны в мировом хозяйстве, поэтому проблемы прог-юзированпя и анализа урот'іности является непреходящими.
В резении этой задачи значительное место отводится совер-ценствоваюш методов и моделей планирования и управления сель-ік.м хозяйством на базе ашрокого использования oKOHOvjrKO-vaTewa-гическпх моделей, опирающихся на современные средства вычисли -гальной техники.
Важным этапом разработки прогнозов сельскохозяйственного производства, и урожайности в частности, является проведение комплекса прогнозно-аналитических расчетов, наорав темных на выявление как основных тенденций экономического развития, так а влияния различиях факторов на уровень' урожайности.
Одним цз инструментов проведения подобных исследований кокет служить экономическое моделирование, позволяющее шор-лаяьно описать зчоношіче ;яю процессы, протекайте в отраслях сельского хозяйства. Одначо, следует ответить, что при этом возникает целю! ряц проблем, затрудняющих их использование, в частности можно выделить следующие:
выбор структура модели, которая включает в себя определенное количество переменных. Забор видов показателей является крайне сложной а трудной задачзЗ, развитие и совершенствование которой представляет значительный практический интерес;
больдой объем экономических данных, выступающих в виде разнообразия статистических показателей, для поатроенпя моделей, что приводи к осложнению процесса анализа и прогноза;
отсутствие удовиетворителькнх методов прогноза и анализа. В каздом конкретном стучав методы оценивают неизвестные пара -иетрц экономических .юдетей.
3 связи с там, среди перспективних направлений разработки методик анализа и прогноза, осоо'ый интерес представляет построе-
н;ю эконо ичеоісос моделей, в которне включается больлое количе-ство факторов и реэультируицих показателей, и вг.эсте с там дак> щие более устойчншз и достоверные результаты, «іЄ'.і традиционные Принципа построения и свойства таких моделей к настоящему времэ ни сравнительно мало изучены и нэ получили достаточно подробнсг осведения в синильной литературе.
Недостаточная разработанность методических к теоретических основ лріглененля эффектившк методов статистического моделирова ния сельскохозяйственного производства8 отсутствие практических рекомендаций и программных средств обусловили актуальность темы диссертации.
Цель работы
Цель диссертационное работы заключается в разработке мате-матико-статистических моделей прогноза 2 анализа, а такте в их экспериментальной проверке и выработке практических рекомендації по использованию предлагаемых методов в прогнозе и анализе урс жадности сельскохозяйственных культур на региональном уровне.
D диссертационной работе был:: иостаэяенк и решенн следугаягі задачи;
анализ проблем, возникающих при построении йкономяческиз моделей в условиях большого объема исходных данных и предложена способы их устранения;
анализ возможности сокращения числа исходных данных с ж мощью методов снижения размерности без значительной потери инфс мании;
разработка «одели анализа влияния различных факторов на уровень урожайности сельскохозяйственных культур;
разработка модели анализа урожайности„ с помодью которо! можно оценить взаимовлияния всех ^акторов;
построение алгоритма прогноза урожайности в зависимости от исходных данных и цели исследования;
построение и совершенствование модели прогноза урожаї; -ности.
Предметом исследования являются мздеиатяко-статисгачыскж методы моделирования показателей урожайности сельскохозяйственных культур»
В процессе работы над диссертацией использовались научные
руды советских и зарубежных ученых по зкокошко-'/атематическоіду :оделированию, математической статистике и программированию.
Научная новизна диссертаиионной работы заключается в том, то при решении основных задач исследования получен ряд новых аучннх результатов?
- разработан и обоснован метод построения регрессионных мо
делей влияния факторов на уровень урожайности всех сельскохозян-
:твенных культур на основе метода главных компонент / Г.1ГК / ;
- на основе МГК предложен и обоснован новий подход к -оценке
влияния >?акторов на урожайность;
разработана процедура статистического моделирования для эыбора вида производственных фушшнЗ, позволяющая прогнозировать гровень. урожайности в зависимости от целя исследования и от ха -зактера исходных данных;
предіохен новый метод фильтрации даннкх, повышающий точ-зость прогнозирования;
предложен метод анализа свойств прогностических додетей с ^пользованием разработанного генератора временных радов,
Для реализации вышеуказанных расчетов разработаны программные средства.
Практическая ценность полученных результатов состоит в возможности использования предлагаемых методов в управлении сель-зсохозя^сгвенным производством и в виборе вариантов хозяйственного развития.
Предлагав те методы достаточно просты в вычислительном отношении; разраоотаьяоэ программное обеспечение делает их доступными для неспециалистов в области прикладной статистики,
Объем и структура работы.
Похожие диссертации на Математико-статистическое моделирование влияния факторов на урожайность сельскохозяйственных культур на основе использования ЭВМ
