Анализ развития продовольственного рынка Республики Бурятия

Прогнозирование путем анализа трендов. В результате прогнозирования путем анализа трендов мы должны выполнить следующее: - установить наличие тренда в показателях (исторических данных, представленных в виде временного ряда); - смоделировать тренд; - дать прогноз показателей будущего периода.

Проведем анализ прогнозирования объемов потребления некоторых продуктов питания на душу населения Республики Бурятия для определения перспективного объема потребления (табл. 3.1). В качестве показателей для анализа возьмем потребление мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) и молока и молочных продуктов (в пересчете на молоко) как наиболее значимых для рынка Бурятии.

Таблица 3.1 - Объемы потребления продуктов питания на душу населения в год

В кг.

Анализ данных показывает, что в целом за 8 лет объемы потребления мяса и молока на душу населения росли. То есть исторические данные свидетельствуют о том, что объемы потребления мяса и молока на душу населения обладают устойчивой тенденцией к повышению - восходящим трендом. Рассмотрим прогнозирование показателей будущего периода, полагая, что тренд является линейным. Это предположение о линейности тренда должно быть в будущем проверено Токарев Б.Е. Маркетинговые исследования: учебник / Б.Е. Токарев. - М.: Экономист, 2005. - 624 с.. Задача заключается в том, чтобы, пользуясь имеющимися историческими данными, смоделировать наилучший тренд. Моделирование любого тренда производится с помощью регрессивного анализа. Поскольку тренд предполагается линейным, уравнение регрессии, которое его описывает, также является линейным:

Ft = В0 + В1* t (1),

где Ft - значение тренда на оси ординат в момент t; В0 - точка, в которой тренд пересекает ось ординат; В1 - коэффициент наклона линии тренда. Принято считать наилучшим такой тренд (то есть уравнение с такими коэффициентами В0 и В1), при котором сумма квадратов отклонений исторических данных относительно линии тренда оказывается минимальной:

(2),

где Yt - фактическое значение показателя в историческом ряду в момент времени t (значение из таблицы исторических данных); Ft - значение тренда в момент времени t; n - количество компонентов исторического временного ряда.

Отклонения (Yt - Ft) возводятся в квадрат, так как могут быть не только положительными, но и отрицательными (линия тренда в разных точках может проходить как выше, так и ниже графика исторических данных). Возведение отклонений в квадрат обеспечивает, таким образом, «равноправность» отклонений в положительную и отрицательную стороны. Проведя соответствующие преобразования, получим коэффициенты В1 и В0, которые можно подставить в уравнение регрессии:

, (4)

Таким образом, получены выражения для коэффициентов В0 и В1, определяемые только исходными данными задачи и позволяющие построить наилучшую линию тренда. Рассчитываем эти коэффициенты, пользуясь исходными историческими данными об объемах потребления.

Мясо и мясопродукты

Вычислим сначала все суммы, входящие в выражения для В0 и В1 (табл. 2).

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 2, вычислим коэффициенты В0 и В1.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

Ft= 52,4643 + 2,0357*t

Пользуясь этим уравнением, проведем линию тренда на том же графике, который иллюстрирует исторические данные о росте потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия в год, кг (рис. 1).

Согласно полученному уравнению, объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Бурятии возрастают в среднем на 2,0357 кг ежегодно.

Проведем сопоставление линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду.

Для этого, пользуясь полученным уравнением тренда, сделаем модельный прогноз показателей объемов на 8-летний период, исторические данные по которому имеются. Подставим t = 1, 2, …, 10 в уравнение тренда и сравним результаты с исходными историческими данными (табл. 3). Расчет отклонений линии тренда от реальных показателей является частью проверки регрессивного уравнения тренда (модели) на адекватность. Отметим, что для оптимизированного тренда сумма всех отклонений всегда равна нулю, как показано в последнем столбце таблицы. Это свойство является результатом использованного способа вычислений коэффициентов В0 и В1. Помимо отклонений рассчитываются также следующие величины:

1) среднеквадратическое отклонение:

, (6)

2) среднее абсолютное отклонение

. (7)

Вычислим величины, входящие в выражения для у и ч (табл. 4).

Оценка отклонений тренда от фактических значений

С помощью сумм, представленных в последней строке табл. 4, находим:

Таким образом, составляет приблизительно 1,12 %, а - приблизительно 1,03 % от среднего значения временномго ряда Yt . Определим средние темпы роста потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) путем вычисления средней геометрической величины темпов роста (табл. 3):

Уравнение тренда позволяет прогнозировать объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Кемеровской области на будущие периоды. Рассчитаем предполагаемый объем потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения 9, 10 и 11-го (2014, 2015 и 2016 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F9 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 9 = 70,7856 кг.

F10 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 10 = 72,8213 кг.

F11 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 11 = 74,857 кг.

Проверку качества модели прогнозирования можно осуществить двумя способами:

- сравнить полученные прогнозы с действительными показателями будущих периодов, для чего придется подождать несколько лет;

- воспользоваться методом расщепления данных.

Метод расщепления данных рассмотрим на примере анализа модели прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия. Например, по прошествии 8-летнего периода мы исходим из того, что располагаем историческими данными пятилетнего периода (исторические данные последних трех лет будут использованы для проверки).

Рассчитаем коэффициенты тренда В0 и В1. Для этого построим соответствующую таблицу (таблица 5) для расчета сумм, входящих в выражении для В0 и В1.

Из данных, приведенных в таблице 5, находим коэффициенты В0 и В1

Таким образом, уравнение тренда, построенное по суммам 5-летнего периода, будет выглядеть следующим образом:

Ft=5 = 52,3 + 2,1*t

Для сравнения приведем уравнение, построенное ранее по данным 8-летнего периода:

Ft= 52,4643 + 2,0357*t

С помощью полученного уравнения для Ft=5 сделаем прогноз на оставшиеся три года и вычислим отклонение от реального объема потребления в эти годы (таблица 6).

Составление прогноза на будущий период

Несмотря на то, что величины прогнозов на 2012-й, 2013-й и 2014-й годы отличаются от исторических данных, которые были получены с помощью модели тренда, основанной на данных 5-летнего периода, они близки к реальным показателям.

Следовательно, уравнение тренда можно использовать для прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Республики Бурятия на будущие периоды (таблица 7).

Составление прогноза на будущий период

Теперь, спрогнозировав численность населения можно будет рассчитать потенциальный объем потребления мяса.

Численность населения Республики Бурятия

Вычислим сначала все суммы, входящие в выражения для В0 и В1 (табл. 2).

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 2, вычислим коэффициенты В0 и В1.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

Ft= 957573,83 + 2240,23*t

Пользуясь этим уравнением, проведем линию тренда на том же графике, который иллюстрирует исторические данные о росте численности населения в Республике Бурятия в год, кг (рис. 1).

Рассчитаем предполагаемую численность населения 9, 10 и 11-го (2015, 2016 и 2017 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F9 = 957573,83 + 2240,23* 9 = 977736 чел.

F10 = 957573,83 + 2240,23*10 = 979976,13 чел.

F11 = 957573,83 + 2240,23*11 = 982216,36 чел.

На основе данных прогноза потребления и численности населения Бурятии можно определить перспективный объем потребления мяса и молока на данные года:

Объем потребления мяса и мясопродуктов:

2015 год: 977736*70,8 = 69223708,8 кг. = 69,2 тыс. тонн

2016 год: 979976,13*72,8 = 71342262,26 кг = 71,3тыс.тонн

2017 год: 982216,36*74,8 = 73469783,73 кг. = 73,5 тыс.тонн

Далее рассчитаем потенциальный объем производства.

Так как вследствие российского эмбарго на ввоз некоторых продовольственных товаров динамический ряд объемов производства претерпел значительные изменения, используем метод экспоненциального сглаживания. Его преимуществом является то, что он дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиямМашунин Ю.К. Разработка управленческого решения. Учебное пособие // Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2001 - 18 с..

Для среднесрочного прогноза используем метод Хольта-Винтера. Он способен обнаруживать микротренды в моменты времени, непосредственно предшествующие прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее.

Прогнозирование проведем с помощью программы Excel. Исходные данные для прогноза представлены в таблице

Таблица - Объемы производства основных продуктов питания

При использовании метода необходимо последовательно вычислять сглаженные значения ряда (Е) и значение тренда (Т), накопленное в любой точке тренда, а Uи V - константы сглаживания, относящиеся к оценкам уровня и тренда соответственно Степанов В.Г. Эконометрика: учебный курс. // М.: Издательство МИЭМП. 2010 электронная версия курса: http://www.e-college.ru/xbooks/xbook019/book/index/index.html?go=part-010*page.htm.Для расчета воспользуемся формулами:

Ei = U * (Ei-1 +Ti-1) + (1 - U) * Yi

Ti = V * Ti-1 + (1 - V) * (Ei - Ei-1)

Полученные данные внесем в таблицу

Таблица - Расчет прогноза производства

Таким образом, прогнозные значения объема производства составили (таблица):

Таблица - Прогноз объема производства мяса и мясопродуктов

В тыс.тонн

Приведенные данные свидетельствуют о том, что в прогнозных периодах объемы потребления и производства будут увеличиваться, однако темпы нарастания потребления будут опережать темпы нарастания производства (рис).

Рисунок - Прогноз производства и потребления мяса и мясопродуктов в Республике Бурятия

Прогнозные значения по остальным продуктом питания представлены в таблице.

Таблица - Прогнозирование величины объема потребления и производства основных продуктов питания на 2015-2017 гг.

Приведенные в таблице данные показывают, что существует значительная разница между производством и потреблением, что ставит под угрозу продовольственную безопасность региона. Для того, чтобы устранить данную проблему необходимо увеличить долю собственного производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ производства и использования мяса и мясопродуктов по Республике Бурятия показывает, что в 2013 году произведено 33,7 тысяч тонн мяса в убойном весе, а в 2014 году произведено 69,6 тысяч тонн. В 2013 году в республику ввезено 4,6 тысяч тонн мяса, что в семь раз меньше произведенного, в 2014 году ввезено 3,4 тысяч тонн мяса. Вывоз мяса и мясопродуктов из республики составил 3,4 тонны. Такая же картина наблюдается по молоку и молокопродуктам, валовой удой которых 2014 году составляла 207,3 тысяч тонн, ввоз составил 17,7 тысяч тонн. Почвенно-климатические условия Республики Бурятия являются неблагоприятными для возделывания овощных и бахчевых, что обуславливает низкий уровень их производства. Производство овощей составляло 53,5 тыс. тонн в 2014, что составляло 54,5 кг.на душу населения. Проблема связана с отсутствием мотивации у производителей сельскохозяйственной продукции и вновь создаваемых предприятий по импортозамещению из-за отсутствия каналов сбыта.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица 2.3 Ввоз потребительских товаров в январе-сентябре 2012-2014 гг.

Источник: Рассчитано по сборнику «О ввозе и вывозе потребительских товаров в январе-сентябре 2012-2014 года». - ФСГС. - 2014г.

Размещено на Allbest.ru