Материал: Расчет прогнозного значения продукции сельского хозяйства в зависимости от ВВП

Расчет прогнозного значения продукции сельского хозяйства в зависимости от ВВП

Оглавление

Введение

1. Экономический рост

. Расчет прогнозного значения продукции сельского хозяйства в зависимости от ВВП

2.1 Оценка тесноты связи между фактором и результативным показателем на основе корреляционного анализа

.2 Определение аналитических выражений связи между фактором результативным показателем на основе регрессионного анализа

2.3 Выявление тенденции развития факторного признака. Расчет параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов

.4 Определение прогнозного значения экономического показателя

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение

Сельское хозяйство - отрасль экономики, направленная на обеспечение населения продовольствием (пищей, едой) и получение сырья для ряда отраслей промышленности. Отрасль является одной из важнейших, представленной практически во всех странах. В мировом сельском хозяйстве занято около 1 млрд. экономически активного населения. От состояния отрасли зависит продовольственная безопасность государства.

Роль сельского хозяйства в экономике страны или региона показывает её структуру и уровень развития. В качестве показателей роли сельского хозяйства применяют долю занятых в сельском хозяйстве среди экономически активного населения, а также удельный вес сельского хозяйства в структуре ВВП. Таким образом, продукция сельского хозяйства напрямую влияет на ВВП. Валовой внутренний продукт (ВВП) - является основным, наиболее полным официальным показателем общественного благосостояния. Он дает представление об общем материальном благосостоянии нации, так как чем выше уровень производства, тем выше благосостояние страны. Целью расчетно-графической работы является прогнозирование экономического роста, путем анализа такого факторного показателя «продукция сельского хозяйства» и результативного показателя ВВП. Объектом исследования является процесс эффективного использования оборотных средств. Предметом исследования является количественные характеристики между продукцией сельского хозяйства и ВВП, закономерности их связи и развития.

Основными задачами является рассмотрение объектов прогнозирования, изучение связи экономических явлений, количественную оценку, анализ временных рядов и выбор уравнения тренда.

При выполнении работы использовались следующие методы: корреляционно-регрессионный метод, метод аналитического сглаживания, метод экстраполяции тренда и т.п.

1. Экономический рост

Под экономическим ростом понимается такое развитие национального хозяйства, при котором увеличивается реальный объем производства (ВВП). Мерой экономического роста служит темп прироста реального ВВП в целом или на душу населения.

Существует 2 метода расчёта ВВП

ВВП по доходам

ВВП= НД+А+КС+Суб-ЧДиФ (1.1)

НД - национальный доход

А - амортизация

КС - косвенные налоги

Суб - субсидии

ЧДиФ - чистый факторный доход из-за границы

ВВП по расходам

, (1.2)

 (1.3)

- ВВП

С - конечное потребление- Валовое накопление капитала

G - Государственные расходы

Xn - Чистый экспорт

Чистый экспорт(Xn)= Экспорт(Ex) - Импорт(Im)

Достижение экономического роста возможно двумя путями:

-  экстенсивный путь - рост ВВП за счет расширения масштабов использования ресурсов (в производство вовлекаются, имеющиеся в стране, но еще неиспользованные ресурсы);

-       интенсивный путь - увеличение ВВП за счет качественного улучшения факторов производства и повышения их эффективности.

Факторы экономического роста - явления и процессы, определяющие темпы, масштабы и качественные характеристики прироста реального объе­ма национального производства.

Факторами экономического роста являются:

-  количество и качество природных ресурсов;

-       количество и качество трудовых ресурсов - производительность труда, образование и профессиональная подготовка;

-       объем основного капитала;

-       новые технологии.

Природные ресурсы составляют сырьевую базу экономики. В механизме экономического роста природные ресурсы выступают в качестве первичных предметов труда. Их значение определяется тем, что большинство стран ощущает существенный недостаток в наличии природных ресурсов. Так, во многих странах СНГ отсутствуют запасы нефти, газа, каменного угля и т.д. Имеющиеся запасы истощаются или находятся в труднодоступных местах. Это вызывает необходимость более рационального их использования, создания более производительной техники.

Трудовые ресурсы. Определяющим фактором экономического роста является рабочая сила, которая представляет собой совокупность экономически активного населения страны. В широком смысле этот фактор связан с численностью населения. Простое увеличение населения соответственно ведет к росту рабочей силы, расширению объемов затрат труда и как результат к экономическому росту. Важной составляющей, обеспечивающей ускорение экономического роста, является качество рабочей силы, определяемое ее квалификацией, развитием сетей профессионально-технических учебных заведений, центров по переподготовке кадров. За счет этих мер затраты рабочего времени могут возрастать без увеличения численности рабочей силы.

Основной капитал включает все средства производства - станочный парк, оборудование, промышленные здания и сооружения, производственную инфраструктуру. Затраты капитала зависят от величины накопленного капитала, определяемого динамикой инвестиций. Масштабы инвестиций зависят от размеров сбережений, которые включают в свой состав личные сбережения населения и перераспределяемую часть прибыли, которая идет на накопление.

Новые технология представляет собой совокупность способов и приемов изготовления продукции из сырья и материалов. Как фактор экономического роста технология имеет отраслевую специфику: в топливно-энергетической промышленности наиболее экономичным является производство электроэнергии атомными станциями; в металлургической - производство электростали и кислородно-конвекторной стали; в машиностроении - использование станков с числовым программным управлением; в химической - глубокая переработка нефтяного сырья.

2. Расчет прогнозного значения продукции сельского хозяйства в зависимости от ВВП

2.1    Оценка тесноты связи между фактором и результативным показателем на основе корреляционного анализа

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющая строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой, при этом переменная-фактор оказывает влияние на результирующую переменную.

Продукция сельского хозяйства, млрд. руб - это независимая (факторная переменная), ВВП, млрд. руб. - это зависимая (результирующая переменная).

Таблица 2.1

Данные для расчета коэффициента корреляции

Для парной линейной связи показателей рассчитывается по формуле:

(2.1)

- коэффициент корреляции (-1<< 1).

Где n - число наблюдений;

- факторный показатель ;

- результативный показатель;.

-среднее значение для выработки;

Целью регрессионного анализа - обеспечить получение информации об одной переменной с помощью другой переменной.

Принятие гипотезы о наличии корреляции означает, что изменение значения переменной x, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения y.

Таблица 2.2

Данные для расчета линейного коэффициента корреляции

Расчеты для нахождения коэффициента корреляции проводится в Excel и подставляем их в формулу:

Рассчитанный коэффициент корреляции , говорит о наличии тесной стохастической связи между исследуемыми показателями продукции с/х и ВВП. , связь между признаками прямая, т.к. значение коэффициента близка к 1, то согласно критериям оценки тесноты связи от  характеризуем связь как сильную.

Проверка значимости линейного коэффициента корреляции:

Коэффициент корреляции, рассчитанный на основе выборочных значений показателей x, yявляется случайной величиной для генеральной совокупности признаков.

Необходимо убедиться, что рассчитанное значение значимо (существенно) для всей генеральной совокупности признаков (xi,yi).

Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента путем сопоставления расчетного и табличного значений.

Формула расчетного значения:

(2.2)

Подставляем соответствующие значения и получаем:

Значимость существенна.

Попадаем в зону невероятности, делаем вывод, что событие  - маловероятно, то есть, невозможное событие, и, следовательно,  для всей интегральной совокупности.

Выдвинем гипотезу : при =0,05 связь между показателями несущественная (r=0).

Табличное значение статистики t_α берется из таблицы (приложение 1) в зависимости от  и числа степеней свободы ν: =0,05 и ,

t_α - устанавливает границы, в пределах которых может появляться t с вероятностью γ:

Вероятность события рассчитывается по формуле: , где α - невероятность появления t, принимаем ее равной α=0.05. Следовательно, (95%)

В результате расчетов:

При =0,05 и табличное значение статистики .

(Приложение 2)

Тогда, , таким образом, - значим для всей генеральной совокупности с вероятностью , а связь между показателями хi и уi -существенна (между ВВП и продукцией сельского хозяйства)

Определение доверительных границ для линейного коэффициента корреляции в генеральной совокупности:

Для статистически значимого линейного коэффициента корреляции строится интервальные оценки с помощью - распределения Фишера:

Интегральная оценка для определяется по выражению:

 (2.3)

Где - табулированные значения для нормального распределения (приложение 3), зависимые от ;

- табличные значения распределения (приложение 4).

С вероятностью  можно утверждать, что значение линейного коэффициента корреляции лежит в пределах от 0,936 до 0.99

2.2    Определение аналитических выражений связи между фактором результативным показателем на основе регрессионного анализа

Оценка параметров уравнения линейной регрессии

Форма связи (уравнение регрессии) исследуется регрессионным анализом.

Уравнение регрессии - это формула статистической связи между переменными. Уравнение линейной регрессии - уравнение прямого вида

= a+bx

Необходимо определить параметры aи b той прямой, которая является ближайшей к точкам наблюдения. Параметры aи b определяются из системы двух уравнений, полученных методом наименьших квадратов:

(2.4)

Где - объем исследуемой совокупности (число наблюдений), а,b - неизвестные параметры уравнения регрессии.

Таблица 2.3

Данные для расчета параметров уравнения линейной регрессии