УДК 519-7

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ПРИАРКТИЧЕСКОГО РЕГИОНА

Воронцова Анна Андреевна1, Зеленина Лариса Ивановна2
1Северный (Арктический) Федеральный Университет им. М.В.Ломоносова, студент, Высшая школа экономики и управления
2Северный (Арктический) Федеральный Университет им. М.В.Ломоносова, кандидат технических наук, доцент кафедры Прикладной математики и высокопроизводительных вычислений Института математики, информационных и космических технологий

Аннотация
В данной статье рассматривается анализ динамики развития сельского хозяйства (по некоторым показателям) приарктического региона на примере Архангельской области. Проводится моделирование процесса по рассматриваемым показателям с использованием трендовых моделей, осуществляется оценка их адекватности.

Ключевые слова: адекватность модели, поголовье крупного рогатого скота, производство основных продуктов животноводства, трендовая модель


ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURE THE ARCTIC REGION

Vorontsova Anna Andreevna1, Zelenina Larisa Ivanovna2
1Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov, student, Higher school of Economics and management
2Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov, candidate of technical Sciences, associate Professor, Chair of applied mathematics and highly productive calculations of the Institute of Math, information and space technologies

Abstract
This article discusses the analysis of the dynamics of the development of agriculture (according to some indicators) of the Arctic region on the example of the Arkhangelsk region. Carried out modeling of on these are indicators using trend models, carried out an assessment of their adequacy.

Keywords: adequacy of the model, number of cattle, production of main animal products, trend model


Рубрика: Сельское хозяйство

Библиографическая ссылка на статью:
Воронцова А.А., Зеленина Л.И. Анализ динамики развития сельского хозяйства приарктического региона // Сельское, лесное и водное хозяйство. 2014. № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://agro.snauka.ru/2014/12/1716 (дата обращения: 22.11.2016).

Агропромышленный сектор играет значительную роль в экономическом развитии Архангельской области. Основным направлением комплекса является молочно-мясное животноводство, что обусловлено климатическими и географическими особенностями региона.

Для анализа некоторых показателей развития сельского хозяйства по данным направлениям рассмотрим численность поголовья крупного рогатого скота и  объем производства основных продуктов животноводства  в период с 1998 по 2013 год.

Таблица 1. Производство основных продуктов животноводства в хозяйствах (тыс. тонн)

Данные таблицы 1 представим в графическом виде для определения общей тенденции развития этого показателя (рисунок 1).

Рисунок 1 – Объем крупного рогатого скота на убой (в живом весе), тыс. тонн

Анализ рисунка 1 показывает тенденцию к снижению рассматриваемого показателя. Для выполнения прогноза на последующие периоды построен логарифмический тренд:

У = -6,8782Ln(x) + 25.7917

Прогноз по данной модели на 2015 год составит 5,91тыс. тонн, что свидетельствует о снижении численности крупного рогатого скота, идущего на убой.

Для анализа построенной модели используем график остатков, по которым произведем оценку адекватности модели.

 Рисунок 2 – График остатков (логарифмическая модель)

 Невыполнение некоторых из предпосылок МНК (присутствие автокорреляции по критерию Дарбина-Уотсона) свидетельствует о наличии зависимости между остатками ряда. Это в первую очередь связано с возможным наличием во временном ряду явления цикличности, то есть периодически повторяющихся изменений результирующего признака (что можно проследить по графику остатков). В данном исследовании рассматривалась только одна из составляющих временного ряда – тенденция, и не учитывались сезонность и цикличность. Для более точного прогноза целесообразно  дополнительно проанализировать остальные составляющие временного ряда.

Данные по поголовью коров Архангельской области представлены в таблице2:

Таблица 2. Поголовье сельскохозяйственных животных в хозяйствах всех категорий (на конец года; тысяч голов)

Рисунок 3 – Поголовье крупного рогатого скота (коров), тыс. голов

Данные таблицы 3 свидетельствуют о снижении общей численности крупного рогатого скота (в т.ч. коров) на 66% (коров – на 70%) по сравнению с 1998 годом.

По предложенной модели логарифмического тренда также  выполнен прогноз на 2015 год: численность поголовья может снизиться до  20,1271 тыс. голов.

Проверка адекватности построенной трендовой модели осуществлялась на основе следующих критериев:

  • Критерий пиков:

  • Критерий Дарбина-Уотсона:

  • R/S-критерий:

 

  • t-критерий Стьюдента

Для проверки данных критериев использовались расчетные таблицы (Таблица 3 и Таблица 4):

Таблица 3. Промежуточные расчеты

Таблица 4. Промежуточные расчеты (продолжение)

Проведенный анализ определил наличие автокорреляции в остатках, которая подтвердилась и цикличностью графика остатков. Поэтому в дальнейшем  анализе рассматриваемого временного ряда необходимо определить сезонную компоненту и выполнить проверку на цикличность.

Рассмотрим следующий показатель: производство молока (Таблица 5).

Таблица 5. Производство молока (тыс. тонн)

Рисунок 4 – Производство молока, тыс.тонн

Анализ представленных данных свидетельствует о снижении производимых объемов на 39% (по сравнению с 1998 годом). Предлагаемый логарифмический тренд ( у = -28,35676Ln(x)+198.16591 ) подтверждает тенденцию к снижению.

Таким образом, при построении прогноза  лучшими оказались логарифмические модели. Объясняется это значениями коэффициента детерминации R2 среди не полиноминальных моделей (для вариация массы крупного рогатого скота объясняется на 95,69% временным периодом по данной модели, соответствующие значения составляют 95,517% и 97,2559% для динамики молока и численности поголовья коров). Кроме того, логарфимическая модель хорошо описывает ситуацию, когда наблюдается достаточно быстрое снижение показателя в начале, а затем постепенно это снижение приостанавливается. Однако анализ графиков остатков  и проверка предпосылок МНК  свидетельствуют о наличии циклической составляющей временного ряда.

Кроме того, исследуемые графики остатков показали, что наибольшие отклонения фактических значений от теоретических, для всех трёх моделей приходятся на один и тот же временной период. Это подтверждает взаимосвязанность всех рассматриваемых показателей: массы крупного рогатого скота, поголовья коров и производства молока.

В целом же прогнозируется  снижение значений по всем исследуемым показателям.


Библиографический список
  1. Производство основных продуктов животноводства в хозяйствах всех категорий [Электронный ресурс]//  Архангельскстат. Официальная статистика. Сельское хозяйство, охота и лесное  хозяйство. Основные показатели. Животноводство: [сайт]. [2014].  URL:  доступа:http://arhangelskstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/arhangelskstat/resources/5b41c7804eb10565a4b2b5189c529309/03-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7_01.xls// (Дата обращения:25.10.2014).
  2. Поголовье сельскохозяйственных животных в хозяйствах всех категорий [Электронный ресурс]//  Архангельскстат. Официальная статистика. Сельское хозяйство, охота и лесное  хозяйство: [сайт]. [2014].  URL:  http://arhangelskstat.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/arhangelskstat/resources/a6b223804eb10ad9a57ab5189c529309/03-%D0%BF%D0%BE%D0%B3_01.xlsДата// (Дата обращения:25.10.2014).


Все статьи автора «Зеленина Лариса Ивановна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: