Прогнозирование развития агропромышленного комплекса тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование развития агропромышленного комплекса"

На правах рукописи

МИНИН ДМИТРИЙ ЛЕОНИДОВИЧ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА (на примере Новгородской области)

Специальность 08 00 05 — Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Великий Новгород 2007

003173480

Диссертационная работа выполнена на кафедре маркетинга и управления персоналом Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого»

Научный руководитель кандидат экономических наук, доцент

Омарова Наталья Юрьевна

Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор

Смекалов Павел Васильевич

кандидат экономических наук, доцент Притула Оксана Дмитриевна

Ведущая организация Новгородский институт переподготовки и

повышения квалификации руководящих кадров и специалистов агропромышленного комплекса

Защита состоится 9 ноября 2007г в 1500 часов на заседании диссертационного совета Д 212 168.01 при Новгородском государственном университете имени Ярослава Мудрого по адресу 173015, Великий Новгород, ул. Псковская, 3, ауд 112

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке Института экономики и управления Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого

Автореферат разослан 6 октября 2007 года

Ученый секретарь

диссертационного совета, д

кандидат экономических наук, профессор Любимова М В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В современных условиях разработка приоритетного национального проекта «Развитие АПК» и адаптация аграрного сектора к новым условиям хозяйствования в связи с предстоящим вступлением России во Всемирную торговую организацию свидетельствуют о необходимости эффективного использования имеющихся ресурсов агропромышленного комплекса, проведения институциональных преобразований, привлечения дополнительных инвестиций для высоких темпов развития, обеспечивающих конкурентоспособность отраслей АПК

Применение высоко достоверного научно обоснованного прогнозирования на основе инновационных подходов, всестороннего учета специфики, особенностей состояния конкретных отраслей АПК способствует привлечению необходимых средств в развитие и создание условий для устойчивого роста всех отраслей агропромышленного комплекса

На современном этапе существует достаточно мощный аппарат прогнозирования, однако, следует отметить, что недостаточно учитывается значение человеческого фактора при прогнозировании показателей развития АПК, ввиду их специфичности (данные могут иметь сезонные и циклические колебания одновременно, ряд данных может быть стационарным или нестационарным) Такие особенности отраслей АПК стимулируют развитие различных корректирующих методик, разработку новых подходов и показателей При этом в связи с разработкой и внедрением приоритетного национального проекта «Развитие АПК» настоятельно требуется корректировка прогнозов и стратегий, учитывающих будущие изменения

Актуальность изучаемой проблемы, недостаточная степень ее научной разработанности и высокая практическая значимость определили тему, цель и задачи диссертационного исследования

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в изучение вопросов развития агропромышленного комплекса и прогнозирование его отраслей внесли ученые экономисты Албесов М М, Афанасьев В Н , Боев В Н , Бокс Дж , Борисевич В И, Бузуйков И Н, Владимирова Л.П., Дженкинс Г, Егоров В В , Кендал М Дж, Лисичкин В А, Морозова Т Г , Розен В.В , Шишкин Е В, Штурхацкий И В , Янч Э и другие

Прогнозированию различных аспектов деятельности агропромышленного комплекса посвящены труды отечественных и зарубежных ученых Андерсена Т , Башмачниковой Е В , Бойцова А С , Глотова А В , Гранберга А Г, Юпо-кама В , Кобелева Н Б , Лицкова Н , Михайлова Ю Б, Никифорова П В , Орловой И В , Райзенберга Б А , Савицкой Г.В , Серкова А Ф , Усова Л , Ушакова А , ХасаеваГ и других

Несмотря на существующие инновационные подходы, исследования развития АПК с применением разнообразных методик прогнозирования, в настоящее время остается актуальной проблема поиска и отбора методов прогнозирования, которые бы позволяли комплексно, с наименьшими затратами получить

информацию по изучаемой проблеме, предвидеть развитие отрасли в условиях меняющейся конъюнктуры рынка

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретических положений, методических подходов и практических рекомендаций по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса

В соответствии с поставленной целью были определены следующие задачи исследования:

- изучить методологические подходы к прогнозированию деятельности отраслей агропромышленного комплекса,

- изучить и обобщить опыт зарубежных стран и России по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса,

- проанализировать состояние, основные ресурсы и их использование в агропромышленном комплексе Новгородской области,

- выявить основные проблемы и конкретизировать инновационные направления развития отраслей агропромышленного комплекса,

- определить перспективные направления развития агропромышленного комплекса Новгородской области,

- разработать методические рекомендации по прогнозированию развития отраслей АПК,

- внести предложения по совершенствованию методов прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса;

- разработать методику оценки и верификации прогнозов развития агропромышленного комплекса,

- рассчитать прогноз развития АПК Новгородской области на среднесрочный период

Объектом исследования в соответствии с поставленной целью и определенными задачами выбраны сельскохозяйственные организации и отрасли агропромышленного комплекса Новгородской области

Предметом исследования являются управленческие отношения, теоретические, методические и научно практические аспекты прогнозирования развития отраслей регионального агропромышленного комплекса

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования явились работы современных отечественных и зарубежных ученых-экономистов по вопросам прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса на кратко-, средне- и долгосрочный период

Информационной базой послужили данные Госкомстата Российской Федерации, комитета статистики Новгородской области, комитета по сельскому хозяйству и продовольствию Новгородской области, специальная литература, периодическая печать, электронные ресурсы

Методы исследования: использованы методы эмпирического и теоретического исследования, системный подход, статистический и экономико-математический анализ, расчетно-конструктивный, графический методы, казуальные модели, методы прогнозирования на базе временных рядов

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке теоретических положений, методических аспектов и практических рекомендаций по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса и определяется следующими основными результатами- определены основные тенденции и выделены проблемы развития агропромышленного комплекса Новгородской области в условиях конкурентной среды,

- предложена классификация методов прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса на основе факторов производства продукции и обобщены методы анализа и прогнозирования на основе временных рядов в соответствии с типами исходных данных,

- определены перспективные направления и даны рекомендации по развитию отраслей агропромышленного комплекса Новгородской области,

- предложены новые методические подходы по повышению эффективности прогнозирования показателей отраслей АПК при помощи многомерного регрессионного анализа,

- разработана методика оценки и верификации прогнозов с применением четырех критериев, позволяющая оценить результаты различных методов прогнозирования,

- рассчитан прогноз развития АПК Новгородской области с применением методов прогнозирования, адаптированных для конкретных значений показателей

Практическая значимость исследования заключается, прежде всего, в том, что значительные части ее разделов, выводов и положений доведены до стадии обеспечивающей возможность их непосредственного использования органами власти при разработке прогнозов и сценариев развития агропромышленного комплекса как на региональном, так и на национальном уровне, а также при разработке конкретных программ перспективного развития отрасли Предложенные рекомендации могут быть использованы в учебном процессе при изучении таких дисциплин как «Планирование на предприятиях АПК», «Управление и маркетинг в АПК», «Статистика в АПК», «Анализ временных рядов», «Социально-экономические проблемы сельских территорий»

Теоретические и практические выводы диссертации, составляющие ее новизну, могут быть использованы на практике для осуществления планомерного, динамичного развития отраслей агропромышленного комплекса, а так же для реализации приоритетного национального проекта по развитию сельского хозяйства на региональном и федеральном уровнях Проведенные расчеты вносят существенный научно-практический вклад, повышают информационный уровень, позволяют делать практические выводы о состоянии развития агропромышленного комплекса в средне и долгосрочном периоде

Апробация результатов исследования. Результаты исследования на различных этапах научной деятельности соискателя были отражены в научных докладах, научно практических отчетах и методических разработках автора Полученные научные результаты докладывались на международной научно-практической конференции «Социально-экономические особенности развития

регионов Проблемы и перспективы», РГГУ, Великий Новгород, 6-18 марта 2007 года, на научной конференции с международным участием НовГУ «Миграция тяжелых металлов и радионуклидов в звене почва — растение (корм, рацион) - животное - продукт животноводства — человек», Великий Новгород 21-23 марта 2007 , на XII научной конференции преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ Великий Новгород, 4-9 апреля 2005 г По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ, общим объемом 3,37 п.л, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и 1 учебное пособие

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения Текстовая часть работы изложена на 157 страницах компьютерного текста, включает 33 таблицы, 11 рисунков и 9 приложений Список использованной литературы содержит 160 наименований

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, степень ее изученности и разработанности, сформулированы цели и задачи, определены объект и предмет исследования, научная новизна, теоретическая и практическая значимость полученных результатов

В первой главе «Теоретические аспекты и методические особенности прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса» раскрыты сущность, основные принципы и выделены этапы прогнозирования деятельности организаций агропромышленного комплекса, исследованы и классифицированы методы составления прогнозов функционирования и развития отраслей агропромышленного комплекса, методы прогнозирования на основе временных рядов, изучен отечественный и зарубежный опыт прогнозирования, выявлены проблемы прогнозирования различных показателей отраслей регионального АПК

Во второй главе «Оценка состояния и перспективные направления развития агропромышленного комплекса Новгородской области» дана научная оценка использования основных ресурсов сельского хозяйства, проведен анализ производственно-сбытовой деятельности агропромышленного комплекса, выявлены тенденции и определены перспективные направления развития агропромышленного комплекса Новгородской области, определены и классифицированы по отраслям проблемы отраслей регионального агропромышленного комплекса

В третьей главе «Методические подходы к прогнозированию развития регионального агропромышленного комплекса» даны рекомендации по разработке прогнозов развития отраслей АПК, разработана методика позволяющая повысить качество прогнозирования, при помощи уравнения многомерной регрессии, путем введения ряда новых независимых переменных, разработана методика, позволяющая комплексно оценивать применяемые методы прогнозирования и обоснованно выбирать наиболее подходящий для конкретного случая метод, осуществлен прогноз показателей развития АПК Новгородской области с применением адаптированных для конкретных значений показателей методов прогнозирования.

В заключении даны основные выводы и предложения по результатам диссертационного исследования

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

В диссертации определены основные тенденции и выделены проблемы развития агропромышленного комплекса Новгородской области в условиях конкурентной среды.

Проведенные нами исследования показали, что за период с 1995 по 2006 юды в Новгородской области произошло общее сокращение сельскохозяйственных угодий на 20% с 775,8 до 620,8 тыс га В наибольшей степени сокращение произошло за счет уменьшения площади кормовых угодий (66% от уровня 1995 года), из них, угодий сельскохозяйственных организаций на 65% со 166,2 до 101 тыс га Такое изменение связано, как с сокращением количества самих сельскохозяйственных организации, так и со снижением рентабельности производства мяса крупного рогатого скота

За рассматриваемый период времени лишь показатели производства мяса птицы, овощей и яиц сохранили положительную тенденцию развития, рост составил 165,7%, 146,8%, и 143 2% соответственно. Производство остальных продуктов сельского хозяйства снизилось, что обусловлено сокращением общего числа организаций, и, как следствие, привлекаемых ими ресурсов

При анализе сложившихся тенденций в афопромышленном комплексе особое внимание в диссертации обращено на такие показатели как расчет производства продукции на душу населения, уровень ее потребления (табл 1)

Исследование показало, что уровень производства мяса находится примерно на той же отметке, что и десять лет назад, такая же картина наблюдается и по производству яиц, молока Однако, необходимо учитывать, что за рассматриваемый период времени происходило снижение показателей, пик которого приходится на 1999 год, а после наблюдается рост производства на душу населения таких продуктов как овощи, картофель и мясо (в 2006 году составили соответственно 194, 510 и 33 кг соответственно) В то же время производство зерна на душу населения сократилось более чем в 4 раза

Эти тенденции объясняются изменением рентабельности производства продукции сельского хозяйства За исследуемый период времени почти по всем видам продукции уровень рентабельности вырос, так рентабельность производства птицы увеличилась с -30% до 42,5 %, яиц с -5,5% до 12%, свиней с -30,1% до 43% Наиболее стабильный уровень рентабельности наблюдается при производстве картофеля, в большинстве случаев уровень положительный и стремится к 50% Исследования показывают, что производство овощей открытого грунта за последние периоды дает наилучшие показатели по уровню рентабельности из всех видов сельскохозяйственной продукции (27% в 2006 году). Самые низкие показатели рентабельности имело производство мяса крупного рогатого скота от максимума - 71,0 % в 1997 г до минимума -30,0% в 2001 году Производство мяса свиней на этом фоне выглядит более обнадеживающим, после 2001 года наблюдается положительный уровень рентабельности, что свидетельствует о позитивном развитии данного направления

Инвестициями в пищевую промышленность (39% от всех инвестиций в АПК Новгородской области) стимулируется производство мяса, яиц и овощных

культур, так как именно их производство в Новгородской области более рентабельно при существующем уровне развития технологии, а зерно, молоко и др>-гие виды сельскохозяйственной продукции выгоднее экспортировать из южных регионов

Таблица 1 - Производство и потребление основных прод>ктов сельского хозяйства на душу населения (в расчете на год, килограммов)

Показатель Год 2006 г в%к 1995 г

1995 2000 2004 2005 2006

Мясо Производство 35 27 33 32 33 94,3

Потребление 48 39 50 58 56 116,7

% продукции произведенный в регионе 72,9 69,2 66,0 55,2 58,9 80,8

Молоко Производство 295 208 198 185 176 59,7

Потребление 247 194 216 230 215 87,0

% продукции произведенный в регионе 119,4 107,2 91,7 80,4 81,9 68,6

Яйца, штук Производство 173 162 184 241 229 132,4

Потребление 169 202 202 218 221 130,8

% продукции произведенный в регионе 102,4 80,2 91,1 110,5 103,6 101,2

Картофель Производство 617 381 418 470 510 82,6

Потребление 204 126 144 160 167 81,9

% продукции произведенный в регионе 302,5 302,4 290,3 293,7 305,4 100 9

Овощи производство 132 164 199 206 194 146,9

Потребление 83 110 126 130 127 153,0

% продукции произведенный в регионе 159,0 149,1 157,9 158,5 152,7 96,0

К основным сдерживающим факторам роста производства продукции предприятий производителей сельскохозяйственной продукции в диссертации отнесены следующие.

- рынок рабочей силы в сельской местности не увеличивается и имеет тенденции к устойчивому сокращению;

- существующая мотивация работников сельскохозяйственных организаций низкая, как у рабочих, так и специалистов,

- неразвитые коммуникации не позволяют получать, изучать и внедрять современные технологии,

- доступ к инвестиционным ресурсам ограничивается отсутствием квалифицированных специалистов

Анализ сложившейся динамики развития АПК Новгородской области позволяет сделать вывод о том, что на объем инвестиций в большей степени влияет общая экономическая и политическая ситуация в стране, о чем свидетельствуют изменения произошедшие в данный период (значительное увеличение объемов инвестиций в 1996, 1999, плавный рост в 2004, 2006 годах) После 2000 года наблюдаются постоянный рост, его стабильность создает предпосылки для дальнейшего привлечения средств в отрасли агропромышленного комплекса.

Рисунок 1- Проблемы развития регионального агропромышленного комплекса в условиях конкурентной среды

Проведенные нами исследования проблем развития агропромышленного комплекса показали, что основной перечень имеющихся преимуществ АПК носит в значительной степени виртуальный характер, в то время как угрозы име-

ют конкретную количественную оценку в относительных долях сокращения объемов производства, экспорта и численности рабочей силы

В диссертационном исследовании предложена классификация методов прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса на основе факторов, оказывающих влияние на производство продукции в отраслях, и обобщены методы анализа и прогнозирования на основе временных рядов в соответствии с типами исходных данных.

Проведенные в диссертации исследования позволили выявить общие закономерности, присущие разработке прогнозов различных объектов, специфические процедуры и правила каждого из этапов процесса прогнозирования, а также принципы и ограничения применения методов прогнозирования В связи с этим нами предложена классификация методов прогнозирования в АПК в зависимости от факторов влияющих на развитие отраслей (рис 2).

Факторы, влияющие на отрасль

Изменения структуры производства

Изменения внешней спелы

Изменения внутренней среды

Методы прогнозирования

~~ Поисковые идеи

Интегрированные системы информационной технологии

Мозговая атака

Метод Дельфи

Экстраполяция _ временных рядов, аналоговые модели

Феноменологическая экстраполяция временных рядов

Кривые обучения

Написание сценариев и синоптическая интеграция

Историческая аналогия

Элементы вероятностного прогнозирования

Экономический анаша

Горизонтальные матрицы решений

Вертикальные матрицы решений

Простые методы исследования операций

Простые методы теории принятия решений

Интегрированные схемы дерева целей

- Сетевые методы

Операциональные модели

Системный анализ

Рисунок 2 - Классификация методов прогнозирования развития АПК

Предложенный вариант классификации прогнозов необходим для более понятного и логически обоснованного с научной точки зрения применения тех или иных типов прогнозов в агропромышленном комплексе

Систематизация методов в первом блоке «Изменения структуры производства» обуславливается их специфическими свойствами, позволяющими генерировать информацию описывающую изменение структуры отраслей в будущих периодах Уровень и глубина исследования зависит от конкретного метода, но в методах относящихся к данной группе вышеуказанные свойства выражены в большей мере

1 Наивные методы 1 Метод скользящих средних

2 Метод линейного экспоненциального сглаживания Хольта

2 Метод простого усреднения

3 Метод скользящих средних 3 Простая регрессия

4 Возрастающие кривые

4 Метод простого экспоненциального сглаживания

5 Экспоненциальные методы

5 Методы авторегрессионного скользящего среднего (методы Бокса- Дженюшса)

6 Методы интегрального скольжения средних

7 Методы Бокса-Дженюшса

Стационарные

Нестационарные

Временные ряды

Сезонные

Циклические

1 Методы классического разложения (декомпозиция)

1 Методы классического разложения

2 Экспоненциальное сглаживание Винтерса

2 Методы экономических индикаторов

3 Многомерный регрессионный анализ временных рядов

3 Экономические модели

- 4 Декомпозиция СЕ^Ш X -12

4 Методы Бокса-Дженкинса

5 Методы Бокса-Дженюшса

Рисунок 3 - Рекомендуемые методы анализа и прогнозирования на основе

временных рядов

Для обеспечения наилучшего функционирования в отрасли необходимо учитывать как внутренние, так и внешние факторы В связи с этим методы второго блока «Изменения внешней среды» позволяют получить достаточно четкую картину влияния изменений внешних факторов на результаты деятельности предприятий агропромышленного комплекса Однако, для успешного функционирования необходимо, так же использовать ряд методов, позволяющих прогнозировать и, соответственно, планировать и оптимизировать сами процессы производства в отрасли Методы прогнозирования, относящиеся непосредственно к сельскохозяйственным организациям представлены в третьем блоке классификации «Изменения внутренней среды»

Проведенные в диссертации исследования показали, что изменения внешней среды напрямую влияют на функционирование АПК В связи с этим нами рекомендовано более детальное внимание уделять классу методов, описывающему данные изменения, то есть методам прогнозирования на основе временных рядов

Анализ научных разработок прогнозирования на базе временных рядов, показал, что эти исследования проведены в основном западными специалистами. Поэтому в диссертации на основе обобщения научных трудов Албесова М М., Бокса Дж, Гранберга А.Г., Кугаенко А А, Медведева В Г., Розена В В. и других авторов предложена следующая классификация методов анализа и прогнозирования на основе временных рядов (рис 3)

В предложенной схеме методы прогнозирования классифицированы для каждого вида временных рядов стационарные, нестационарные, циклические и сезонные в порядке возрастающей сложности применения от более простых и не требующих большой загрузки вычислительной техники и специфических знаний (под номерами 1,2 ), до более статистически сложных методов (номер 5, 6, 7). Данная классификация, на наш взгляд, в зависимости от цели, имеющихся способностей и средств для прогнозирования временных рядов с соответствующей точностью дает возможность исследователю быстро сориентироваться и четко определиться с применением необходимого конкретного метода прогнозирования

В диссертационной работе определены перспективные направления развития и даны рекомендации по развитию отраслей агропромышленного комплекса Новгородской области

Ведущей отраслью сельскохозяйственных организаций Новгородской области является животноводство, стоимость валовой продукции которого составляет 86% в общем объеме продукции сельского хозяйства. В настоящее время в области активно осуществляется процесс привлечения инвестиций в пищевую промышленность, в наиболее крупные и успешные сельскохозяйственные организации, идет развитие интеграционных процессов, концентрации производства

Проведенные нами исследования уровня развития АПК Новгородской области позволили выделить и сгруппировать приоритетные направления по

трем группам сельское хозяйство, перерабатывающая промышленность, другие отрасли АПК (табл2)

Таблица 2- Перспективные направления развития отраслей АПК

Сельское хозяйство Перерабатывающая промышленность Другие отрасли АПК

1 Внедрение перспективных разработок и усовершенствованных технологий производства в основные отрасли сельского хозяйства 2 Развитие животноводства путем усиления специализации отдельных хозяйств 3 Активное использование новых финансовых инструментов 4 Приобретение машин и оборудования для внедрения новых технологий в растениеводстве и животноводстве 1 Укрупнение предприятий 2 Привлечение инвестиций 3 Активное внедрешге новых технологий. 4 Развитие межрегиональной кооперации 5 Выход на новые рынки сбыта 1 Привлечение высоко квалифицированных кадров 2 Усиление роли маркетинга, увеличение каналов и объемов сбьгга 3 Межрегиональное и меж страновое сотрудничество

Одна из важнейших мер повышения эффективности аграрного сектора -дополнительное привлечение финансовых ресурсов За счет всех источников (бюджетное финансирование, ресурсы коммерческих банков, частные инвесторы, в том числе через создание интегрированных структур, кредитные кооперативы, лизинговые схемы и т д )

Среди основных факторов развития АПК страны нами отмечены следующие четыре

1 Рост реальных доходов населения В ближайшей перспективе эластичность спроса на продовольствие по доходам останется весьма высокой, так что не менее 1/2 прироста реальных доходов населения будет расходоваться именно на покупку продуктов питания

2 Благоприятное соотношение цен на средства производства и сельскохозяйственную продукцию

3 Рост спроса на сельскохозяйственное сырье со стороны крупных новых и модернизированных пищевых комбинатов За последние годы в эту отрасль были вложены крупные объемы отечественных и иностранных инвестиций

4 Появление в сельском хозяйстве новых эффективных форм управления, которые приносят с собой инвестиции и новую организацию труда на созданных предприятиях

На наш взгляд, необходимо дальнейшее развитие специализации производства как в рамках Новгородской области, так и внутри ее отдельных районов В первую очередь должны развиваться те направления, которые наиболее выгодны в данном регионе При этом необходимо учитывать степень самообеспеченности региона собственным сырьем и продуктами питания, объемов ввоза и вывоза основных продуктов

Однако любое направление на данной территории выгодно только при достижении определенной эффективности производства, связанной с себестоимостью продукции Для развития эффективного производства необходимо применять самые современные технологии и оборудование В этом случае весьма важны как отечественные научные разработки, так и активное внедрение мирового опыта

Проведенный нами анализ потребности в информации для управления предприятиями АПК позволяет утверждать о необходимости совершенствования системы их информационного обеспечения, которая должна включать информационное обеспечение системы государственного регулирования и предпринимательской деятельности в АПК. В программах развития АПК большинства регионов предусмотрены подобные меры, также как углубление специализации, обмен опытом и межрегиональная кооперация

На наш взгляд основополагающими принципами ведения хозяйственной деятельности должна быть оптимизация соотношения прибыли и вложений с точки зрения факторов рынка и контроль за затратами Необходимо тщательно учитывать все затраты и постепенно исключать малоэффективные, постоянно следить за конъюнктурой рынка

В диссертационном исследовании предложены новые методические подходы по повышению эффективности прогнозирования показателей отраслей АПК при помощи многомерного регрессионного анализа

В результате исследований нами предложено при прогнозировании показателей деятельности агропромышленного комплекса с использованием уравнений многомерной регрессии ввести новую независимую переменную (кс), описывающую появление событий странового масштаба, и принимающую значение -1 при негативных глобальных воздействиях, +1 при позитивных, и 0 при стабильной обстановке Введение этой переменной объясняется тем, что в краткосрочном периоде ее значение удается наилучшим образом предугадать, даже не прибегая к сложным компьютерным расчетам Такой подход является, на наш взгляд, значительным преимуществом по сравнению с другими, требующими, ввиду своей специфичности (различие временных характеристик, наличие цикличности, необходимость приведения к соответствующему виду измерения), применения специальных методов прогнозирования.

Кроме этого нами рекомендовано ввести переменную выражающую произведение рентабельности производства продукции на объем инвестиций в данную область (1а).

Согласно предложенной нами методики в диссертации осуществлено прогнозирование рентабельности и производства таких основных видов продукции сельского хозяйства Новгородской области, как зерно, картофель, овощи, молоко, мясо крупного рогатого скота, свиней, птицы, яйца В качестве примера представлен прогноз производства зерна

На первом этапе в уравнение многомерной регрессии берутся переменные наилучшим образом характеризующие поведение производства зерна в Новгородской области площадь сельхоз угодий (X) и рентабельность производства

(У) В итоге, произведя расчет по методу наименьших квадратов получается уравнение регрессии

Ъ- -75,915 + 0,129*Х + 0,438*У (1)

где Ъ — производство зерна, тыс тонн

На втором этапе рассчитываются коэффициент детерминации и стандартная ошибка На третьем этапе составляется уравнение с введенными нами переменными и площадью сельхозугодий На четвертом этапе рассчитываются соответствующие коэффициенты, характеризующие данное уравнение, а также другие уравнения с большим количеством переменных (табл 3)

Таблица 3 — Некоторые показатели уравнений многомерной регрессии

Переменная Л2 Стандартная ошибка

Площадь сельскохозяйственных угодий и рентабельность производства 0,1579 22,8159

Площадь сельскохозяйственных угодий и переменная кс 0,7927 11,3184

Все переменные за исключением инвестиции в пищевую промышленность и кс 0,9317 7,0529

Все переменные за исключением переменной инвестиции в пищевую промышленность 0,9616 6,8878

Из данного анализа следует, что предпочтительней использовать уравнение с такими переменными как площадь сельскохозяйственных угодий и кс -переменная, описывающая появление событий странового масштаба Ввиду того, что уравнение многомерной регрессии с данными переменными намного лучше объясняет поведение интересующих показателей (в первом случае Я2 = 0,1579, стандартная ошибка составляет 22,8159, во втором Я2=0,7927 и 11,3184 соответственно)

Подобные результаты были получены и при применении переменной выражающей произведение рентабельности и объема инвестиций в данную отрасль (к1)

Проведенные нами исследования наглядно показывают, что не всегда наличие и применение в уравнении нескольких, на первый взгляд, дополняющих друг друга переменных приводит к улучшению результата В связи с чем нами рекомендовано начинать прогнозирование с минимального количества отобранных параметров

В диссертационной работе разработана методика оценки и верификации прогнозов развития регионального агропромышленного комплекса с применением ряда критериев, позволяющих оценить результаты различных методов прогнозирования.

Разработанная в диссертации методика оценки и верификации прогнозов развития регионального агропромышленного комплекса дает возможность оценить, насколько точным и достоверным будет прогноз при применении того

или иного метода прогнозирования Алгоритм предложенной методики представлен на рисунке 4

Рисунок 4 - Алгоритм оценки методов прогнозирования предприятий АПК

На базе алгоритма данной методики нами рекомендовано сравнивать различные методы и выбирать наиболее подходящий вариант Для наилучшего решения поставленной задачи в процессе работы исследовались различные методы и подходы и в результате разработана методика, позволяющая, на наш взгляд, наиболее полно и с наименьшими затратами оценивать уровень достоверности, а также сравнивать и оценивать эффективность применения различных методов прогнозирования

На первом этапе выбирается один или несколько методов, при помощи которых будет осуществляться прогнозирование.

На втором этапе анализируются результаты проведенных расчетов, вычисляется такой показатель как среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Derivation, MAD), который измеряет точность прогноза, путем усреднения величины ошибок прогноза (абсолютные значения каждой ошибки) Использовать MAD целесообразно в тех случаях, когда необходимо измерить ошибку прогноза в тех же единицах, что и исходный ряд Вычисляется данное отклонение по формуле 2

MAD --¿Ji-, - У, |

(2)

пе n- количество наблюдений, Yt— значение показателя в момет i,

Y't— прогнозируемое значение показателя в момент t (прогноз)

На третьем этапе для оценки результативности применения выбранных методов необходимо оценить среднеквадратическую ошибку (Mean Squared Error, MSE) и среднюю абсолютную ошибку в процентах (Mean Absolute Percentage Error, МАРЕ) Среднеквадратическая ошибка определяется путем возведения в квадрат каждой ошибки или погрешности, эти величины затем суммируются и делятся на количество наблюдений Данная ошибка вычисляется с помощью уравнения 3.

Поскольку каждое значение отклонения возводится в квадрат, этот метод подчеркивает большие ошибки прогноза Данная особенность очень важна, так как метод прогнозирования, постоянно дающий средние по величине ошибки, в некоторых случаях может быть предпочтительнее другого метода, который обычно дает палые ошибки, но временами может давать очень большие

Мы считаем, что иногда, целесообразно вычислять не абсолютные величины ошибок, а их процентное отношение Средняя абсолютная ошибка в процентах вычисляется путем отыскания абсолютной ошибки в каждый момент времени и деления ее на действительно наблюдаемое значение (в этот момент времени) с последующим усреднением полученных абсолютных процентных ошибок Следует отметить, что этот подход по чечен в том случае, когда размер или значение прогнозируемой величины важны в оценке точности прогноза МАРЕ подчеркивает, насколько велики ошибки прогноза в сравнении с действительными значениями ряда Данный метод особенно хорош тогда, когда значения критерия Фишера велики МАРЕ можно также использовать для сравнения точности одного и того же или различных методов на двух абсолютно разных рядах Ошибка МАРЕ вычисляется с помощью уравнения 4

На четвертом этапе определяется является ли метод прогнозирования смещенным (полученный прогноз постоянно оказывается заниженным или завышенным) В этих случаях используется средняя процентная ошибка (Mean Percentage Error, МРЕ), которая вычисляется посредством нахождения ошибки в каждый момент времени и деления ее значения на действительное значение в этот момент времени с последующим усреднением полученных процентных выражений ошибок

MSE у

(3)

МАРЕ = -

(4)

lis

Если метод прогнозирования »ечястся несмещенным, уравнение 4 будет даБать процентное значение близко; к нулю Если в результате поручается большое отрицательное процентное значение, то метод прогнозирования является последовательно переоценивающим Если получено большое положительное процентное значение, то метод прогнозирования является последовательно недооценивающим

Таблица 4 - Оценка прогнозов уровня рентабельности производства зерна, выполненных различными методами

Метод Прогноз Оценка п рогноза

2007г 2008г 2009г 20 Юг 2011г MAD MSE МАРЬ МРЕ

скользящие средние 4 переменные 14,93 7,11 2 63 3,17 6,96 42,4 2013 00 1,68 1,68

скользящие средние 7 переменных 19,81 18 56 14,88 16,14 11,84 23,92 813,82 0,97 0 97

Дв скользящие средние 4 перем -0,23 -6,29 -12,36 -18,42 -24,48 33,03 1324,07 1,17 1,17

Экспоненциальное сглаживание -5 72 8,73 7,59 4,12 3,45 18,56 499,56 1,40 0 25

двойное экспоненциальное сглаживание Брауна -7,56 -12,40 -20,49 -26,85 57,17 20,30 530,00 1,28 -0,32

эксп сглаж Хольт а=0,9 Ь=0,5 23,39 21,32 19,25 17,18 15,11 6,38 65,90 0,41 -0,19

Данные относительно оценок других прогнозов уровня рентабельности по видам продукции (реализуемой сельскохозяйственными организациями), выполненных различными методами достаточно схожи, детально представлены в таблице 5

Обобщая нолученные результаты, нами еде чан вывод, что для npoi позирования уровня рентабельности продукции сельского хозяйства в среднесрочной перспективе наиболее целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания с учетом тренда (метод Хольта) Как показали расчеты, он обладает рядом преимуществ, о чем свидетельствуют данные таблицы 4 (значения MAD, MSE, МАРЕ меньше аналогичных, получившихся в результате применения других методов)

Следует отметить, что в настоящее время активно идет развитие приоритетных национальных проектов, в частности развитие АПК, что связано как с собственной потребностью в развитии, так и влиянием дополнительных факторов1 вступление России в BIO Из чего можно предполагать ускоренный рост показателей производства в ближайшем будущем Тогда, в этом случае наиболее приемлем метод Хольта, при других обстоятельствах (отсутствие приоритетного национального проеэта, спад в экономике, демографии, ожидаемые стихийные бедствия и прочие подобные факторы), наиболее приемлем метод Брауна.

Таблица 5 - Прогноз рентабельности производства основных видов сельскохозяйственной продукции

Прогноз рентабельности Прогноз Оценка прогноза

2009 г 2010 г 2011 г МАО МЭЕ МАРЕ МРЕ

Зерно

эксп сглаж Хольт а=0,9 Ь=0,5 19,25 17,18 15,11 6,35 65,90 0,41 -0,19

Картофель

эксп сглаж Хольт а=0,4Ь=0,1 60,55 62,34 64,12 18,26 402,43 0,25 0,13

Овощи

эксп сглаж Хольт а=0,4 Ь=0,3 34,93 35,49 36,05 14,09 311,46 0,25 0,18

Молоко

эксп сгл Хольт а=0,9 Ь=0,7 52,34 60,96 69,58 9,15 131,88 0,78 -0,83

Мясо крупного рогатого скота

Экспоненциальное сглаживание -9,71 -7,44 -1,00 19,61 848,23 -0,03 0,15

Свиней

эксп сглаж Хольт а=0,9 Ь-0,7 44,30 52,13 59,95 8,37 135,98 0,87 -0,89

Птицы

эксп сглаж Хольт коррект а=0,9 Ь=0,4 19,25 17,18 15,11 8,11 84,67 0,14 -0,15

Яйца

эксп сглаж Хольт коррект а=0,8 Ь=0,3 36,51 39,66 42,82 1,93 4,82 0,02 -0,13

Подобные результаты достигнуты нами и при прогнозировании других данных

- объем инвестиций в основной капитал агропромышленного комплекса по отраслям сельского хозяйства, растениеводство, животноводство, рыболовство, охота, вылов рыбы и других биоресурсов, обслуживание сельского хозяйства,

- объем инвестиций в перерабатывающую промышленность (пищевкусовая, мясная и молочная, рыбная, мукомольно-крупяная),

- производства и рентабельности основных видов продукции сельского хозяйства (зерно, картофель, овощи, молоко, мясо крупного рогатого скота, свиней, птицы, яйца)

В результате нами осуществлено прогнозирование производства основных видов продукции сельского хозяйства с применением наиболее подходящих к конкретному показателю методов прогнозирования на основе временных рядов (табл 6)

В диссертации сделан вывод, что стратегия прогнозирования состоит в том, что начинать работу надо с минимального количества отобранных параметров, применяя наиболее простые и требующие малой загрузки вычисли-

тельной техники методы, более сложные методы добавлять в модель следует по мере необходимости В зависимости от поставленных задач и условий исследования необходимо применять соответствующий метод прогнозирования, рекомендации по выбору метода прогнозирования представлены на рисунке 5

Таблица 6 - Прогноз производства продуктов сельского хозяйства, тыс тонн

Вид продукции 2007 г 2008 г 2009 т 2010 г 2011 г

Зерно (в весе после доработки) 14,01 12,82 12,08 11,54 11,69

Картофель 6,89 10,02 11,47 12,93 14,38

Овощи 6,56 6,84 6,81 6,78 6,75

Мясо (выращено в живом весе) 23,78 23,72 24,17 24,39 24,02

Молоко 64,69 65,83 66,97 68,11 69,24

Яйца, млн штук 119,61 124,97 131,27 135,76 137,17

Группировка методов произведена по временной отдаленности прогноза (кратко-, средне- и долгосрочный период), методы прогнозирования ранжированы в соответствии с минимальным объемом исходных данных, необходимым для осуществления прогноза

Эмпирические исследования показывают, что точность прогноза, выполненного простыми методами, практически так же высока, как точность, полученная при использовании комплексной или статистически сложной методики Но для ряда показателей агропромышленного комплекса Новгородской области, необходимо применение именно усовершенствованных методов прогнозирования, учитывающих как изменения последних периодов, так и тенденции развития отраслей АПК Следует отметить, что такие возможности специалиста, создающего прогноз как доступ к набору данных, программно-техническим ресурсам, собственные знания и опыт, также играют важную роль в получении более точного прогноза

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Научные исследования, проведенные в диссертации, позволяют сделать следующие выводы и рекомендации

1 На современном этапе развития экономики особенно актуальными являются проблемы, связанные с планированием и совершенствованием процессов прогнозирования всей системы материального производства на основе повышения научной обоснованности производимых расчетов.

2 Предложенная автором классификация методов прогнозирования позволяет осуществлять прогнозирование различных видов деятельности, показателей, тенденций агропромышленного комплекса с учетом и, соответственно, применением именно тех типов методов прогнозирования, которые наиболее подходят к решению поставленных задач Кроме этого данная классификация позволяет учитывать новые варианты, дополнения, поправки к методам прогно

Рисунок 5 - Рекомендации по выбору метода прогнозирования

зирования, применять методы прогнозирования именно для тех направлений деятельности, для которых они наиболее подходят

3 В диссертации уточнены основные принципы и предложена классификация методов прогнозирования, состоящая из группировок методов по типу факторов влияющих на развитие отраслей агропромышленного комплекса

4 Даны методические рекомендации по выбору и применению методов прогнозирования, позволяющие исследователю быстро сориентироваться и определиться с применением конкретного метода в соответствии с имеющимися данными и задачами прогноза

5 В ходе диссертационного исследования даны рекомендации по прогнозированию при помощи уравнения многомерной регрессии, а также обосновано введение двух новых переменных, позволяющих повысить качество прогнозирования показателей деятельности агропромышленного комплекса на региональном уровне

6 Даны методические рекомендации по особенностям применения различных методов для прогнозирования деятельности агропромышленного комплекса

7 Осуществлен прогноз ряда показателей АПК Новгородской области с применением наиболее точных, адаптированных для конкретных значений показателей методов прогнозирования

8 В ходе исследования внесены предложения по совершенствованию процесса прогнозирования Предложенные методические положения нацелены на конечный результат - повышение точности и, как следствие, снижение затрат на процесс прогнозирования

9 Разработана методика оценки и верификации прогнозов, позволяющая наиболее полно, и с наименьшими затратами оценивать уровень достоверности, а также сравнивать и оценивать эффективность применения различных методов прогнозирования.

Публикации по теме диссертационного исследования

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Минин ДЛ. Основные методические рекомендации по разработке прогнозов развития отраслей АПК // Российское предпринимательство, - №2, 2007-0,22 п л

2 Минин ДЛ Методика оценки и верификации прогнозов развития АПК на региональном уровне // Российский экономический Интернет-Журнал = Russian economic journal [Электронный ресурс] Интернет-журнал АТиСО / Акад труда и социал отношений — Электрон журн. — M • АТиСО, 2006 — № гос регистрации 0420600008 — Режим доступа http //www е-rej ru/Articles/2006/Minin pdf, свободный — Загл с экрана - 0,2 п л

Научные статьи и тезисы

1. Минин Д Л Рекомендации по применению основных типов методов прогнозирования в АПК // Маркетинг и экономика труда в управлении ин-

новационно-инвестиционной деятельностью — Великий Новгород, 2007 - 0,1 п л

2 Минин Д Л Тенденции развития АПК Новгородской области // Маркетинг и экономика труда в управлении инновационно-инвестиционной деятельностью Великий Новгород, 2007, - 0,1 ил

3 Минина Е С , Минин Д Л. Методические рекомендации по прогнозированию развития сельского хозяйства // Материалы научной конференции с международным участием Великий Новгород 21-23 марта 2007 НовГУ им Ярослава Мудрого - Великий Новгород, 2007 -0,2 п л

4 Минина Е С, Минин Д Л Прогнозирование развития сельского хозяйства Новгородской области // Тезисы докладов международной научно-практической конференции «Социально-экономические особенности развития регионов Проблемы и перспективы», 16-18 марта 2007 года, Российский государственный гуманитарный университет - Великий Новгород, 2007 -0,2 п л

5. Минин Д Л Некоторые аспекты прогнозирования в АПК // Актуальные проблемы развития российских регионов // Часть 2 Межфакультетный сборник статей преподавателей, аспирантов и студентов ИЭиУ НовГУ им Ярослава Мудрого - Великий Новгород, 2006 - 172 с — 0,1 пл

6 Минин Д Л Необходимость развития прогнозирования в АПК // 20 лет кафедры Аграрной экономики Юбилейный сборник статей Великий Новгород, 2006 -0,1 п.л

7 Минин Д Л Рекомендации по выбору уравнения многомерной регрессии при прогнозировании деятельности АПК // Финансовый вестник №3 Сборник статей преподавателей, аспирантов и студентов факультета учета и финансов, НовГУ им Ярослава Мудрого Великий Новгород, 2006 — 112 с -0,1 п л

8 Минин Д Л Тенденции развития сельского хозяйства в Новгородской области // Актуальные проблемы развития российских регионов / Часть 2 Межфакультетный сборник статей преподавателей, аспирантов и студентов ИЭиУ/НовГУ им Ярослава Мудрого Великий Новгород, 2006 - 172 с 0,1пл

9 Минин Д Л Демографическая ситуация как один из факторов экономического развития // Тезисы докладов аспирантов, соискателей, студентов XII научной конференции преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ Великий Новгород, 4-9 апреля 2005 г Великий Новгород, 2005 - 339 с -0,2п л.

10 Минин Д Л Обоснование прогнозных сценариев развития АПК и отраслей строительства // Финансовый вестник №2- Сборник статей преподавателей, аспирантов и студентов факультета учета и финансов. - Великий Новгород, 2005 - 164 с -0,15 пл

П.Минин ДЛ Развитие строительных комплексов в Новгородской области // Финансовый вестник №2 Сборник статей преподавателей, аспирантов и студентов факультета учета и финансов — Великий Новгород, 2005 — 164 с 0,1 пл

12 Некоторые аспекты обеспечения экологической безопасности Учеб пособие /ЕС Минина, Г Н Вяйзенен, Г.В. Васильева, Д Л Минин и др - НовГУ им Ярослава Мудрого Великий Новгород, 2000 -8,33 п л (автора 1,5 пл.)

МИНИП ДМИТРИЙ ЛЕОНИДОВИЧ

АВТОРЕФЕРАТ

Лицензия ЛР №020815 от 21 09 98

Подписано в печать ОЦ 10 2007 Формат 60x90 1/16 уел печ л 1,35" Тираж 100 экз Заказ № Издательско-полиграфический центр Новгородского государственного университета им Ярослава Мудрого. 173003, Великий Новгород, ул. Б Санкт-Петербургская, 41

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Минин, Дмитрий Леонидович

Введение

Глава 1 Теоретические аспекты и методические особенности 10 прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса.

1.1 Сущность, основные принципы и этапы прогнозирования 10 деятельности предприятий агропромышленного комплекса.

1.2 Классификация методов прогнозирования развития агропромышленного комплекса.

1.2.1 Методы составления прогнозов функционирования и развития отраслей агропромышленного комплекса.

1.2.2 Методы прогнозирования на основе временных рядов.

1.3 Опыт, проблемы прогнозирования различных показателей отраслей регионального АПК.

Глава 2 Оценка состояния и перспективные направления развития 55 агропромышленного комплекса Новгородской области.

2.1 Основные ресурсы, их использование и анализ производст- 55 венно-сбытовой деятельности агропромышленного комплекса.

2.2 Перспективные направления развития агропромышленного 71 комплекса Новгородской области.

2.3 Проблемные аспекты развития регионального 81 агропромышленного комплекса.

Глава 3 Методические подходы к прогнозированию развития регионального агропромышленного комплекса.

3.1 Рекомендации по разработке прогнозов развития отраслей агропромышленного комплекса.

3.2 Совершенствование методов прогнозирования развития 99 отраслей АПК при помощи многомерного регрессионного анализа.

3.3 Методика оценки и верификации прогнозов развития АПК на 117 региональном уровне.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование развития агропромышленного комплекса"

Актуальность исследования. В современных условиях разработка приоритетного национального проекта «Развитие АПК», необходимость адаптации аграрного сектора к новым условиям в связи с предстоящим вступлением России во Всемирную торговую организацию (ВТО) актуализирует необходимость эффективного использования имеющихся ресурсов агропромышленного комплекса, проведения институциональных преобразований, привлечения дополнительных инвестиций для высоких темпов развития, обеспечивающих конкурентно способность отраслей АПК.

Применение высоко достоверного научно обоснованного прогнозирования на основе инновационных подходов, всестороннего учета специфики, особенностей состояния конкретных отраслей АПК, способствует привлечению необходимых средств в развитие и созданию условий для устойчивого роста всех отраслей агропромышленного комплекса.

На современном этапе существует достаточно мощный аппарат для осуществления прогнозирования (специальные компьютерные программы, рекомендации, методики). Следует отметить при этом, что значение субъективного человеческого фактора при прогнозировании показателей развития АПК недостаточно учитываеися, ввиду их специфичности (данные могут иметь сезонные и циклические колебания одновременно, ряд данных может быть стационарным или нет), что стимулирует развитие различных корректирующих методик, разработку новых подходов и показателей. В связи с разработкой приоритетного национального проекта «Развитие АПК» потребуется разработка (корректировка) прогнозов, стратегий, учитывающих будущие изменения.

Актуальность изучаемой проблемы, степень ее научной разработанности и практическая значимость определили тему, цель и задачи диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в изучение вопросов развития агропромышленного комплекса и прогнозированию его отраслей внесли ученые экономисты Албесов М.М., Афанасьев В.Н., Боев В.Н., Бокс Дж., Борисевич В.И., Бузуйков И.Н., Владимирова Л.П., Дженкинс Г., Егоров В.В., Кендал М., Лисичкин В.А., Морозова Т.Г., Розен В.В., Шишкин Е.В., Штурхацкий И.В., Янч Э. и другие.

Исследованию различных аспектов прогнозирования деятельности агропромышленного комплекса посвящены труды отечественных и зарубежных ученых: Андерсена Т., Башмачниковой Е.В., Бойцова А.С., Глотова А.В., Гранберга А.Г., Клюкама В., Кобелева Н.Б., Лицкова Н., Михайлова Ю.Б., Никифорова П.В., Орловой И.В., Райзенберга Б.А., Савицкой Г.В., Усова Л., Ушакова А., Хасаева Г. и других.

Несмотря на существующие инновационные подходы, проведенные исследования деятельности и развития АПК с применением разнообразных методик прогнозирования остается проблема поиска, отбора методов прогнозирования, которые бы позволяли комплексно, с наименьшими затратами получить информацию по изучаемой проблеме, предвидеть развитие отрасли в условиях меняющейся конъюнктуры рынка.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретических положений, методических подходов и практических рекомендаций по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса.

В соответствии с поставленной целью были определены следующие задачи исследования: изучить методологические подходы к прогнозированию деятельности отраслей агропромышленного комплекса;

- изучить и обобщить опыт зарубежных стран и России по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса;

- проанализировать состояние, основные ресурсы и их использование в агропромышленном комплексе Новгородской области; выявить основные проблемы и конкретизировать инновационные направления развития отраслей агропромышленного комплекса;

- определить перспективные направления развития агропромышленного комплекса Новгородской области;

- разработать методические рекомендации по прогнозированию развития отраслей АПК;

- внести предложения по совершенствованию методов прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса;

- разработать методику оценки и верификации прогнозов развития агропромышленного комплекса;

- рассчитать прогноз развития АПК Новгородской области на среднесрочный период.

Объектом исследования в соответствии с поставленной целью и определенными задачами выбраны сельскохозяйственные организации и отрасли агропромышленного комплекса Новгородской области.

Предметом исследования являются управленческие отношения, теоретические, методические и научно практические аспекты прогнозирования развития отраслей регионального агропромышленного комплекса.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования явились работы современных отечественных и зарубежных ученых-экономистов по вопросам прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса на кратко-, средне- и долгосрочный период.

Информационной базой послужили данные Госкомстата Российской Федерации, комитета статистики Новгородской области, комитета по сельскому хозяйству и продовольствию Новгородской области, специальная литература, периодическая печать, электронные ресурсы.

Методы исследования: использованы методы эмпирического и теоретического исследования, системный подход, статистический и экономико-математический анализ, расчетно-конструктивный, графический методы, казуальные модели, методы прогнозирования на базе временных рядов.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке теоретических положений, методических аспектов и практических рекомендаций по прогнозированию развития отраслей агропромышленного комплекса и определяется следующими основными результатами: определены основные тенденции и выделены проблемы развития агропромышленного комплекса Новгородской области в условиях конкурентной среды;

- предложена классификация методов прогнозирования развития отраслей агропромышленного комплекса на основе факторов производства продукции и обобщены методы анализа и прогнозирования на основе временных рядов в соответствии с типами исходных данных; определены перспективные направления и даны рекомендации по развитию отраслей агропромышленного комплекса Новгородской области; предложены новые методические подходы по повышению эффективности прогнозирования показателей отраслей АПК при помощи многомерного регрессионного анализа;

- разработана методика оценки и верификации прогнозов с применением четырех критериев, позволяющая оценить результаты различных методов прогнозирования; рассчитан прогноз развития АПК Новгородской области с применением методов прогнозирования, адаптированных для конкретных значений показателей.

Практическая значимость исследования заключается, прежде всего, в том, что значительные части ее разделов, выводов и положений доведены до стадии обеспечивающей возможность их непосредственного использования органами власти при разработке прогнозов и сценариев развития агропромышленного комплекса как на региональном, так и на федеральном уровне, а также при разработке конкретных программ перспективного развития отрасли. Предложенные рекомендации могут быть использованы в учебном процессе при изучении таких дисциплин как «Планирование на предприятиях АПК», «Управление и маркетинг в АПК», «Статистика в АПК», «Анализ временных рядов», «Социально-экономические проблемы сельских территорий».

Теоретические и практические ёыводы диссертации, составляющие ее новизну, могут быть использованы на практике для осуществления планомерного, динамичного развития отраслей агропромышленного комплекса, а так же для реализации приоритетного национального проекта по развитию сельского хозяйства на региональном и федеральном уровнях. Проведенные расчеты вносят существенный научно-практический вклад, повышают информационный уровень, позволяют делать практические выводы о состоянии развития агропромышленного комплекса в средне и долгосрочном периоде.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования на различных этапах научной деятельности соискателя были отражены в научных докладах, научно практических отчетах и методических разработках автора. Полученные научные результаты докладывались на международной научно-практической конференции «Социально-экономические особенности развития регионов: Проблемы и перспективы», РГГУ, Великий Новгород, 618 марта 2007 года; на научной конференции с международным участием НовГУ «Миграция тяжелых металлов и радионуклидов в звене: почва -растение (корм, рацион) - животное - продукт животноводства - человек», Великий Новгород. 21-23 марта 2007.; на XII научной конференции преподавателей, аспирантов и студентов НовГУ. Великий Новгород, 4-9 апреля 2005 г. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ, общим объемом 3,37 п.л., в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и 1 учебное пособие.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Минин, Дмитрий Леонидович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Научные исследования, проведенные в диссертации, позволяют сделать следующие теоретические обобщения, выводы и рекомендации.

1. Для современного этапа развития экономики, особенно актуальными являются проблемы связанные с планированием и совершенствованием процессов прогнозирования всей системы материального производства на основе повышения научной обоснованности производимых расчетов.

2. Предложенная автором классификация методов прогнозирования позволяет осуществлять прогнозирование различных видов деятельности, показателей, различных тенденций аграрно-промышленного комплекса с учетом и, соответственно, применением именно тех типов методов прогнозирования, которые наиболее подходят к решению соответствующих задач. Так же позволяет учитывать новые варианты; дополнения; поправки к методам прогнозирования относить, и применять именно в тех направлениях деятельности, для которых они наиболее подходят.

3. В диссертации уточнены основные принципы и предложена класс-сификация методов прогнозирования, состоящая из группировок методов по типу факторов влияющих на развитие отраслей агропромышленного комплекса.

4. Даны методические рекомендации по выбору и применению методов прогнозирования, позволяющие исследователю быстро сориентироваться и определиться с применением конкретного метода в соответствии с имеющимися данными и задачами прогноза.

5. Исследования показывают, что в последние несколько лет существуют тенденции к развитию АПК, но имеющиеся резервы используются недостаточно. Притом, благоприятное воздействие внешних факторов способствует росту аграрно-промышленного комплекса.

6. В ходе диссертационного исследования даны рекомендации по прогнозированию при помощи уравнения многомерной регрессии, а также обосновано введение новой (дополнительной) переменной, позволяющее повысить качество прогнозирования показателей деятельности аграрно-промышленного комплекса на региональном уровне.

7. Даны методические рекомендации по особенностям применения различных методов для прогнозирования деятельности аграрно-промышленного комплекса.

8. Осуществлен прогноз ряда показателей АПК Новгородской области с применением наиболее точных, адаптированных-для конкретных значений показателей методов прогнозирования.

9. В ходе исследования внесены предложения по совершенствованию процесса прогнозирования. Предложенные методические положения нацелены на конечный результат - повышение точности, как следствие снижение затрат на процесс прогнозирования.

10. Разработана методика оценки и верификации прогнозов, позволяющая наиболее полно, и с наименьшими затратами оценивать уровень достоверности, а также сравнивать и оценивать эффективность применения различных методов прогнозирования. •