Прогноз колебаний урожаев зерновых культур по методу "Зонт" тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогноз колебаний урожаев зерновых культур по методу "Зонт""

П 0 и/4

О ¡Я Ьу^

ВОРОНЕХСКЛГ. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 1ЫЕНИ К.Д.ШНКИ

На правах рунопноп

ЛХАЙЛОВ Андрей Николаевич

УЖ 336.27:633.1:631.559

ПРОГНОЗ КОЛЕБАНИЯ УРОЖАЕВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР ПО МЕТОДУ "ЗОНТ" ( 01Ы? СРАВНИТЕЛЬНОЙ СЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ)

0a.00.G5 - экономика, планирование и организация управления

НарОДНиМ хозяйством в его

отраслями

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

ЗСРОНЕл - 1993

Работа выполнена на кафедрч экономической теория Воронежского государственного аграрного университета ямонв К.Д.Глл: ки

Научные руководителя:

1.Доктор экокомичоских наук, профессор Загейтов И.Б.

2.Кандидат физико-математических наук, доцент Рао-кш. В.Г.

Официальные оппоненты:

1.Диктор экономических наук Майоров Ю.И.

2.Кандидат экономических наук, доцент Назаренко Н.Т.

Ведущая организация - Научно-исследовательский ннотитуг экономики АПК Ц^Р РВ.

Еацата состоится 1998 года

в часов на заседании специализированного совета К 120.54.04 в Воронежском государственном аграрном университете имени К.Д.Глинки по адресу:

394087, г.Воронеж, ул. Мичурина, I.

С диссертацией ыо.лю ознакомиться в библиотеке Воронелсского государственного аграрного универоитота ишни К.Д.Глинки.

Автореферат разослан " ^ " .1993 года.

Учений секретарь сирчиализиоованного совета Ат.ненко А.С,

ОШЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТУ

Актуальность проблемы.Одной и'' главных экономических функций государства является содействие устойчивому развитию общественного воспроизводства на основе эффективного использования имевшихся материальных, трудовых я финансовых ресурсов. Реализапия данной функции может быть тем боле успешной, чем полнее она будет опираться на научно обоснованные прогнозы даначики изменения факторов воспроизводства (производство, распределение, обмен и потребление) .Это особенно справедливо для сельского хозяйства, где производство в значительной степени зависит от изменений природных условий, и к тому же тесно переплетаются биологические» а экономические факторы воспроизводства.

В последние годы интерес к вопросам прогнозирования значительно возрос. Появился ряд исследований, авторы которых питаются обобшить опыт изучения данной проблемы, обращая особое внимание на долго- ременный прогноз динамики либо результатов хозяйственной деятельности (например,урожая), либо определяющих их условий (динамика осадков, температур).

Практическая сначимость проблемы определяется той важной рэл!в, которую может играть достоверная прогностическая информация в ресонии вопросов повышения устойчивости воспроизводства. В частности, в сфере производства использование данной информации со вро'-енеи обес::ечит возможность маневра структурой посевных плосадей и технологами работ, длительностью стойлового периода, нормативами отчислений в резервные фонды и др.; повысит эффективность влешнеэкономи-

веской деятельности.

Целью данной работы являете* доказательство про ну у -шеотв системного подхода к прогнозу данамики природных условий сельскохозяйственного производства (в частности,зер-нопроазводства) на основе перепроверки многолетнего опыта и оценки эффективности прогнозов по методу "ЗОНТ".

Для достижения поставленной г^ли определены следующие задачл:

- изучить сущность категорий "экономическая оценка природных ;.'С.-'овлй сельскохозяйственного производства^наде-гл ость прогноза и «го эффективность";

-определить показатели, позволяющие адекватно измерить динамик., колебаний условий сольхозпроизводства;

- исследовать эффективность прогнозов, выполняемых на бас о различных гипог.з пост; )зшш модолзЯ , .лнямичп урогай-поотн ~арногчх культур;

- показать преимущества системного подхстд к прог&Ай-роЕанк» природных условий сельскохозяйственного пропзводзт-ва по методу "ЗОНТ", ¡¡а примерз разработки прогнозов урояай-костя оОр;юв"х культ.-р о годичной заблаговрш/енноотъа;

- осуществить выбор способов математической обработки отатпотической ш $ор;.шш, обо с почивают лх высшуа надежность и рентгбальное-ь расчетов по кете.у "ЗОНТ".

Г Уьект исследования - края, облаоти, экономические регионы России,штаты США. другие зврнопроизводящие страны кара.

В исследования ие^ользовыш мг ториалы ВНИЭСХ об урожайности зерновых культур: 1) по областям и регионам Россли за

период о 1947 по 1992 год, по России (СССР), за ШЗ-1992 года; 2) по США, Канаде, Австралии зс период о 1900 по 1972 год.

Кроме того использовались материалы метеослужбы Воронежской области за 1900-1992 годи.

Методн исследования. Штодологической основой диссертации явилась материалистическая диалектика, фундаментальна и прикладные работы русских, советских и зарубежных последователей - экономистов, математиков, агрономов, метеорологов и у -иматологов.

При выполнении работы широко применялись методы научной абстракции, а.чализа а синтеза, индукции и дедукции,единства логического п историчеопого.

Для обработки и анализа исходных даннкх использованы мотсды и приемы: монографический, раочетно-коиотруктивный, корреляционно-регрессионный, статистических грушшроьлк.рао-познавания образов, многомерного и ретроспективного статистического анализа, экспертных оценок, ро^астные методы.

Работа выполнялась с использованием ЭВМ (ЕС-1035).персонального компьютера "&0Ы~п, о помощью пакета прикладных программ "СО:,И", " 6 N Ор

Научная новизна работа состоит в следующем:

- систематизирован опыт долговременных пр ^гнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства в нашей стране за последние 70 лет;

- доказана возможность достижения 85-90$ ''Тдежнос а прогноза урожая се он с ¿-и о годичной зчблаговременностыо пс методу "ЗОНТ" на примере 38 областей России, II областей

Украины;

- доказана эффективность использования методов многомерного статистического анализа при поиске индицирующих регионов, когда прогнозирование природных условий ?ернопро-нзводства осуществляется с годичной заблаговременное тли;

- разработана последовательность использования пакета типовых программ при выполнении прогнозов по методу "ЗОНТ".

На сашиту взносится:

- критическо-конструктивна-1 опенка миоголотнихо ппыта прогнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства, позволяющая определить перспективные направления дальнейших исследований по данной проблеме;

- итоги изучения сравнит-'льной эффективности применения методов многомерного статистического анализа, распознавания образов, периодических компонент - для определения регионов, индицирующих колебг..ия урожаев зерновых с годичной забла говременн ос тью;

- предложения по совершенствованию прогнозов урожаев зерновых на баче мегода "ЗОНТ", с использованием типовых программ для ЭВМ;

- обоснование возможности дальнейшего совершенствования прогнозов по мотоду "ЗСНТ", путем дополнения его робас-тными и другими приемами обработки статистической информации.

Объем и структура работы.Диссертация состоим из введения, трех глав, выводов и предложений, списка литературы, включавшего 125 наименований. Работа изложена на ¿ЗО лис тах машинописного текста, содержит I рисунок, I карту-схе-

му, 27 таблиц, 10 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРШИЕ РАБОТУ

В первой главе - "Сравнительный анализ методов прогнозирования уровня колебаний природных условий сельскохозяйственного производства" - рассматривается сущность, значение н способы анализа результатов прогноза колебаний прирезных условий сельскохозяйственного производства.

Указывается; что поскольку од^и а те та природные условия (параметры погоды) оказывают неодинаковое, порой противоположное влияние на различные сельхозкультуры, то я оценка природных условий не мотет быть однозначной. Она должна быть и частной, т.о. оценкой с позиций отдельных отраслей либо культур, и обшей, т.е. комплексно отражавшей влияние колебаний природных условий на всю совог'плость отраслей.

Отмечается, что наивысший хозяйственный эффект мо-тат бить обеспечен лишь в том случае, еелл удастся разработать систему прогнозов, органично сочетающую надежные оценки, с одной стороны, перспективной динамики иетеопроцессов, а с другой - урожайности, рентабельности, других характеристик хозяйственной деятельности.

Решение данной задачи упрощается, поскольку по динамике погодных факторов можно о известным ущербом точности описать перспективы урояая. На"борот, по данным урожайности можно реконструировать динам-ку погодных условий, а потому прогнозисты способны дать инфорг/ацшо, полезную пр:< разработке долгосрочных прогнозов матеоуслсэий сельхозпроизводства.

Г< экономике комплексным показателем благоприятности метеоусловий служат результативные показатели - выход продукции, доходность, рентабельность. Для сельского хозяйстве. одним из основных показателей такого рода служит урожайность сельскохозяйственных культур.

В настояшео вргмя урорпнь разработанности, а потому и олравдшваемости прогнозов метеоусловий сельхозпроизводства, остается невысоким Но поскольку они выполняются на основе различных приемов, то гчеется возможность их использовать в опредзлеьном сочетании, с учетом как преимуществ, так в недостатков каждого из них.

Как известно, методы прогноза можно свести к четырем группам: ко^мо-сгатистическиэ, гео-статистические, абстрактно-статистические и системно-статистяческие.

Космо-статистические п^ивлек^ют многих учз.;ых кажушей-оя очевидностью зависимости событий на аегте от космических процессов (М.Семенов, Л.Вительс, Т.Гюкровская). При этом наиболее популярной стала гипотеза формирования прогнозов на сснор-1. данных о динамике солнечно! активности, хотя в свое время довольно критичзгки к ней относились Б.МялаЙлов-оквй, Е.Федоров, А.Клоссовскай.

Результаты проведан..их нами специальных исследований гипоизк вза^освлз« чисел Вольна (солнечной активности) и урожайности зерновых кулмуч по »материалам Украины, ССоР, Канады, Австрал»и, СО. однозначно показала отсутствие сколь-ко-н.худь существенной связи меаду урожайностью и солнечной активнее».,» к^к в данном году, тьл и с годичным запаздыва-

нкем солнечной активности.

Iteo-статистичесние прогнозы предполагают iicf-^k земных факторов, способных оказывать долговремьнное влияниА на динамику уротайности. Такова, например, гипотезь. связывавшие динамику метеопроцессов с характером вулканической деятель ■ ностл, с изменениями температуры Го чьфс тршла, с движением ¡.■лгнкгного по.шоса Земли, с динамикой с става атмосферного воздуха, с колебаниями площади ледяного покрова Земля и др.

К данной греппе гипотез примыкает оригинальная идея К.Шркса, связывающая колебания уротайн^сти зерновых с особенностями взаимодействия почва-растения э годы, следующие за экстремальными условиями сельхозпроизводства, т.н. гипотеза "малых циклов урошев" (Т.35.СЛ28).

На-и выполнена проверка оправды зае^ости "малых пяклов" по данным об урожайности зерновых культур в чашей стране за 1848-1980 гг., по овсу в C1LA за 1867-1980 гг., го пшенице в Канаде, Австралии, Аргентине, Великобритании, Италии с 1919 по 19оО гг., в Воронежской области с Íbb5 по 1ЭоО гг., по ячменю в России и на Украине с по 19ь0 гг.

Результаты ясследоачгчЯ подтвердили универсальную эффективность использования двух фаз "малых циклов" в основных эернопрокзводяиих районах мира по различным в:.дам колосовых, во всяком случае в условиях преобладания богарного земледелия.

Что ко касается остальных гео-стат^стическйх методов, la оправдываемоеть пока >?о не liCJij чила долтшой оценки мде:-совш.' фактическим материалом.

В этой связи следует внимательно отнестись к абстрактно-статистическим методам, которые предполагают изучение периодичности колебаний метеоусловий, безотносительно к определению их причин, в соответствии с принципом - сначала отбор бесспорных фактов, а ухе потом их всесторонее научное объяснение. Таковы, в частности, многообразные приемы поиска ра е н опо р и од .г> е с к ой цикличности в динамике природных процессов >Э.Брикнер, л.^чскин, НЛереванин, С.Струмилкн,П.Кабанов, М.Лдвидович, А. Дьяке?}.

Специально проведенные нами исолеаопания оправдывае-мости гипотеэн равнопериодичеокей и квазипараид^ческой пин-личиоста в колебаниях урожайности зерновых в целом по СССР, республикам и областям Союза за 1ъ47-1990 гг. ей универсальность нигде не подтвердили. Однако, обнаружилась возможность использования данной гипотезы в трансформированное виде -в исследовании устойчивости импульсивно-циклических колеба- : ний уоохаев.

Особый интерес представляют системно-статистические методы прогнозирования, которые признают целесообразным сочетать изучение колебаний урожаев на основе как всесторонне обоснованных , так и гипотетически зависимостей, статистически выявленных симптомов и аналогов. В 2О-ЗО-их годах этот принцип проявился в работе-: В.Обухова, В.Махельсона. Успешными оказались опубликованные в 1976 г. с большой за-Слаговременностыо прогнозы урожайности озимой пшеницы по Краснодарскому краю, разработанные А.Прудниковым, Б.Бугерой.

К скстеунс-статистичаскш.' veTo.ua: прогнозирования ус-

ловий сельскохозяйственного производства отиослтся метод "ЗОНТ", разработанный в 60-70-их гг. И.Загайтоьлм.

Во второй главе рассматриваются основано направления совершенствования прогностических габот по методу "ЗОНТ". Анализируются причини, позволявшие за 20 лот практического использования обеспечить опрапдыва'-чость прогнозов,

составленных на основе данного г/етодч.

Отмечается, что столь высокая надежность достигается прзадэ Есего благодаря специфике принятых прггаипоэ составления прогнозов, важнейшие из которых состоят в том, что:

- б качестве базовых в расчетах ну.уло использовать лишь основательно доказанные закономерности;

- путем разбиения динамического ряда на "обучаииуп" к '"проверочную" совокупности обязательно определяется в какой мер? статистически выявленные зависимости обладают ьисокпм .фогностичосккм потенциалом. При этом п /ачоство минимального принимается 80-ти процентная оправдывлемость испытаний на проверочно'! союкупности;

- используется многоаспоктьлй способ прогнозов и, ~ частности, учет завис иг.' с „ те й колебаний урожайности н изу.д-емсм регионе с колебаниями в других регионах; учет завис!: -мости менду колебаниями урозкаов в целом по зерновым - с колебаниями по отдельным зерновым культура!/;

- учет периодических и-импульсивных зависимостей во временных рядах урожайности культур.

Г.'етод "30.4Т" предполагает, далее, что разработчик прогноза ясно осознает: выполненная им вероятностная оценка предстоящих событий, имеет надежссть ниже 100*, причем.

оаабка ыогот подкидать в любой момент. К этому он заранао готовит потребителя прогностической информации, вырабатывая такие рекомендации по использование прогнозов, которые будут отвечать принципу "не навреди".

Эффективность метода "РОНТ" во многом предопределяется спецификой вь^га прогностических пшотез, в частности, последовате.^ным переоором и взаимным наложением многооб -разных вариантов статистичеоки значимых зависимостей.

Уже первий успех прогноьов по методу "ЗОНТ" (1972 г.) был овязан с преодолением гипотезы плавной цикличносгг в колебаниях условий сельскохозяйг твенного производства и выдвижением пршшипиально другой, допускающей возможность импульсивной цикличности. Наряду с этим, он допускает возможность я иной, в т.ч. непериодической динамики колебаний условий производства, в том числе в форме "малых циклов" К..'.Ьркса, предельного числа колебаний урохаев о одинаковы» знаке»/, предельной глубины таких колебаний и др.

'¿ивтод "ЗОНТ" оглизает особая последовательность выполнения прогностических работ. Он предполагает, что исследо -ванкя иесохэдимо начинать с качественного прогноза, когда прогнозные оценки получаат всего два значения: "плюс",если ожидаь гоя увеличение урожайности, в сравнении с базовым па-, рнодом к "минус'-, если предполагается ее скитание. И лишь после этого можно переходить к количественном прогнозам.

Пркори'^та^сть выполнения качественного прогноза связана как с соображениями обше»'етодслогкческкми, так к с сугубо прагматическими, учитывавшими сс^тояние икфо^апиомной

бази И носбходиусоть освободиться от возмояяо логлой корреляции в количественных измерениях.

Количественный прогноз выполняется первоначально в форме интервального, а затом моаат быть доведен до точечного уровня.

По иапэму мношго, начинать разработку прогноза следует в показателях годичной заблаговременноетн, что позволяет опэрэться не. открцтуи И.Б.Еагайтовым закономерность глэлгодоьлх колебаний уро^Яностл: мэ«годовые колебания ко?.5ПЛОкса природных условий зеряопроизводства в данном регионе происходят в зависимости от природно-климатических условий, слотавпшхея на определенных (пндипируЕхпх) территориях зэмной поверхности в прэДЕестэушэм году.

Рациональная' послэдоттельность выполнения работ по м'ьтоду "ЗОНТ" предполагает, что в регпональлом аспокто прогноз доляэн начинаться о крупных территорий, п лишь после этого поста панно распространяется "1 уровень областей .районов» групп предприятий. Его, далее, целесообразно начи -нать с ЕорноЕнх культур, а узе затем на его основа переходить к цгогаогаи по другим культурам.

Взяншг достсшотьом мэтода "ЗОНТ" является выбор особых приемов подготовки есходной'инЗДмации, в частности, представление рядов динамики в форме цепных индексов, которые весьма выразительно характеризуют мс ктодонне колебания урожайности, а такта з *оркв тжотнтяых отнопвнпй динамики урожаев, которие позволяют абстрагироваться от влияния на уро^й НШ, организационно-экономических чакто-

ров л обнажить импульсивные колобан..я природных условий производства.

Наког :Ц, отмстим, что метод "ЗОНТ" предполагает ос~ ноттельную продварительнуя оценку адекватности различных технических ппиемов обработки информации специфике решаемой прогностической задачи.

Наряду с методами, основанными га способе наименьших "вад^агоь, используется робастн.^а прие\:а обработки информации. Кик известно, порш.-е са1.; метода "ЗОНТ" была связаны с прю.кт. чиек графического метода, обеопочиьаетиго наглядное отображение прогнозов, но в то же время отличав-аогося высокой трудоемкостью, что до серодииы 60-ых гг. тормозило его практическое использование.

Мы пытались найти математический аппарат, мххею.'адь-но приближенный к графическому способу отоораг -эн".я прогнозов, чтобы формализовать его с псмощьи языка программирования. Таковым оказался пошаговый дискриш!на..тиый анализ. Кромо того, для составления прогнозов наш "спользош-лись: модель автотегроссаи скользяшего-среднего (АГСС), метод порпог.ячесгах иомион&чт, алгоритм вычисления они -нон, метод аксшр?:шг оценок.

В троты1й ы.пп ирле дон опыт разработки прогнозов "одичьэй ьаб&.говре?.; лности ил основе ке-.-ода "ЗОНТ".

.«я работа по солтагдочад прогноза выполнялась в дча

"ччиый а~ап - разработка качественного прогноза, который, е свою очередь, включает .■сгсолъчояание основных

(дискртшштшй аналпз, г.-оде ль ЛРСС, 'тискание периодических компонент, ЛВО, экспортное оценивание прогнозов,1 п вспомогательных (базирующихся на гипотезе наличия непериодических колебали.'! в динамических рядах уротаи"ости) тетодов прогнозирования.

Второй этап работ предполагает разработку количественного прогн >за на основе метода паииеньшях квадратов к -•отода наименьших "одулей.

Качественный прогноз начинается с использования пошагового дпскриминантного анализа. Для этого .формируется гатрица размером т * п , где т - количество изучаемых )огионов, п - число л"?, за которые выполнялась нсслодо-нния (в нашом случао размер матрицы составляет 144 х 42)„ ( качества переменных использованы малсоралишо отношения [ цепные индексы уро.тайнссти зерновых ь/льтур.

Процедура имеет своей цель*- наработку правила, по :оторому мояю разделить массив много-'принт точек нн дга ля болоо класса.

В 0"-"!М случае мш'о правильно определить значение ровня грнгт цепного индекса группируете!} границы { п апшх опытах она колеблется от 07% до 105о), что связано многолотнпми тенденциями изменения самоН урожайности, -этому в качества простейших пяоиантоа по—зка такой >пик:: • и мы рекомендуем кспользова.ь расчет :;оо тдглипс;. »олкчкго;,

На качество полученного уравнения разделяй.-и !• • .. •оскостн указывают А - статистика а сезулл-;гсн сю::

адаего экзамена.

Опыт работы о массовым материалом показал, что уже на 6-8 саго А - статистика дс таточно мала и все 100$ реализаций выдерживают проверку в скользяием экзамене» Дальнейшее увеличение числа переменных ощутимого эффекта не оказывает.

Такик образом, практически для лгЮго региона, путем увеличения числа переменных, можно построить гиперплоскость, абсолютно тсно разделяющую изучаемую совокупность. Но поскольку на" интересуют прогностические возможности модели, всю совокупность данных мы разбили на два группы - обучавшую, и проверочную (независимую). Работу по прогнозированию начинали с двухшаговой модели, которая испытьгвалась в 10-ти летне; оспективе, п если она ооеспвч*вала не более 2-х ошибок в 10-ти литноь прогнозе, то модель считалась приемлемой. В противной случае '.ы переходила к 3-х шаговой модели и т.д.

Г зультаты работы показывают, что приеуламче по критерию надежности модели получены о основном на первых этапах 1 «боты (2-3 шага).

Всег^ о надежностью более ЬО% удалось описать колебания уроааев в 4 регионах (плотадь посева зерновых - 612 зррно-воч> "лина России) ч v k-J областях (30í г^севов зерновых СНГ). Кроме .ого, диокркшшантный анрвдэ позволил определить индицируюпие регионы для все., исследуемых областей я регионов, информация о которых необходима при использовании модели АРСС.

Jifia получения надежн; го про; .оза с помощью модели АРСС

важно но только правильно выбрать зависимую лероиэннун, но а определить такие параметры модели, кап количество используемых переменных, порядок авторегроссии, количество шагов.

Эмпирическим путем были определены вышеуказанные параметры. При этом оптимальное количество переменных в различных регионах колебалось от I до 3-х, т.е. в прогностических расчетах участвовало от I до 3-х значимых пэременных, до -полняемнх "белым шумом". Поскольку ^пользуемые нами временные ряды ограничены 42 годами, то не кузло смысла изучать колебания восьмилетней и большей периодичности; 80-про"ен-тная надежность папах прогнозов достигнута при порядке авторе грассии от 3-х до 8 лет. Наконец, оптимальное количество пагов определялось опытным гтгем так же, как и дпп работа о программой пошагового дискриминантного анализа, а в итоге ьО-процентнуа оправдываемость прогноза на независимом материала модель АРСС показала в 14 регионах из 63 исследуа-иих.

В целях проверки ./.потезы наличия периодических кс: .покоит во временной ряду урожайности была разработана программа " PERIOD", позволяющая выявить эти колебания. Обработке подверглась динамические ряды цепных индексов урожайности зэрновзх культур р 144-х регионах СНГ. В результате в 24-х областях и регионах обнаружена различного рода пори<. -дичкссть, показываютая^в IU-ти латаем ретроспективном испытании 80 лропвигнуи и более jnrraвдуваемоеть прогнел.

Из вспомогательных метопов неиСольиий э-'Тфэкт лпк- cric-

cod и прогнозов, базирующиеся на гипотезе наличия импульсгв-ноЛ цикличности в рядах урожайноети.

Исследования показали, что разнопремонная (от 2-х до 6-ти лет) импульсивная цикличность обнаруживается в ' ас -Til из I-14-x регионов СНГ, причем в некоторых областях (Одесская, Свер.^^вскач) обнаружено несколько разновромен-i:ux и,.шульсор

Однако, даке там, где так г.« цикличность носит устоЗ-чиецй характер, ее прогностическая нн<7,ср'.'атавнсоть весь\'а ограничена, т.к. лишь в 10 из ьО опытов она позви,:-«т описать CELffie í>0% колебаний.

Уточнить KiV.osojimiCíi прогноз í.íoxüo, опираясь на наличке ь некоторых регионах непериодических колебаний, или используя метод алгоритма вычисления опенок (ABO), который формализован с помощью языка "FORTRAN" на EC-I035 на базе упомянутой матрицы 144x42. В 43-х областях u регионах оп-равдываемооть прогнозов по методу ABO в ретроспективном пс-пытании прашсил£1 60?»,

Для получения обобщающего качественного прогноза использовался мэтод экспертных опенок.

В ;.того из 144 регионов и областей СНГ в прогноз на I9S0 reí были включены 36 областей и регионов (см. табл.1).

' Do остальныг регионам прогноз считался несостоявшимся по двум причинам: либо прогнозные опенки по раз.пччннм методам взаимно ррог'воречпвы (юг России, Красноярский край, Павлодарская область), либо по регпну получен прогноз на основе одного из четырех методов (Чеоласскал, Могилевсьая, Гродненсчея области).

Таблица I

Сводная таблица для разработки комплексного качественного прогноза урожайности зерновых культур на основе метода "ЗОНТ" по областям и регионам СНГ на 1390 год фрагмент )

I 11 ■■'

¡Дискриминант-}Обысканиэ ¡ный анализ периодических ; ¡компонент

Модель АРСС

АВО

Области и регионы !

;прог-|Оправ-¡ноз ,'дывае-; ¡мость, I_' *

прог- ¡оправ-ноз ¡дывае-; мость,

¡Прогноз

\ ¡на ос-

1-.-,-1 нове

прог-1оправ-$ прог-)оправ-¡экс-нос ¡дывае-;ноз ;дывае-;перт-; мость.; ¡мость, ¡ных ; % ; \ % ¡опенок

¡Факт.

{знак

¡коле-

¡заний

¡УРО-

,жая

I

1. Россия - 80

2. Доводкекий район + 90

3. Пензенская об.;деть - ЬО Оренбургская область - 90

5. Башкирия + 80

90 80 80 х 80

+ х

X +

8С х 100 х 80

80 60 80 80 80

+ +

+

32.Красноярский край 2"-.Тульскач область 34.Харьковская область 25 Лерасская об-деть ов.Иазлодарсгая область

"+" - повышение урожайности; - снижение урожайности; "нет" - прогноз не состоялся; " - оправдываемоеть прогноза ниже ой%; -х - в ретроспективе 10 лот.

- 80 X X + 80 X X нет

- ьо - 90 - ВО - 90 - -

+ 90 X X + 90 X X + +

X X X X + 80 X X нот

60 , X X - 80 X X нет

В пяти областях прогноз на 1990 год оказался ошибочным, но ошибки на перечеркивает обшего фона оправдываеыос-ти прогноза (86!?), а, значит, и творческого потенциала метода "ЗОНТ".

Одно из ваглейшах достоинств метода "ЗОНТ" - способность к самос овь]Г»знствованшо. практика использования метода (см. табл. 2) свидетельствует о тенденции повышения е£фективнссти прогаезов, оставляемых на его основе. Это связано с тем, что в последние годы "ЗОНТ" пополнил-

ся новыми математическими приемами обработки статьстчес -кой информации.

Таблица 2

Эффективность качественных прогнозов на основе ьгетода "ЗОНТ" в 1987-1;*92 гг. в региональных оценках

г . ¡Количество регио-|Колачество регио-'.Оправдывае-1иды нов, для которых ¡нов, в которых ,'мость прог-,составлен прогноз¡прогноз на оправ-;нозов, % _| |дался (

1987 15 6 8оТо

1988 33 8 75,8 1983 41 8 80,5 Т990 36 5 86.1

1991 20 ? 83,0

1992 48 7 85,4

Наш проведеч эксперимент: используя инфор?<апи*) об урожайности зерновых с 1947 по 1986 год, повторно разра-оотак прогноз условий зернопроизводетва на 1987 год, но уже на основе современных методических реоенай. В результате значительно расширила';ь ге о гра фи прогностических ра-

бот (до 48 объектов вместо 30), надежность прогноза возросла о ВО% до ЬЬ%.

Однако, это не предг л, а свидетельство целесообразности дальнейшего совершенствования методики прогаостическях работ.

Расчет количественных параметров прогноза, по нашему мнению, целесообразнее начинать с интервальной оценки, том блчв что такие методы распознавания образеj, как дискрими-нантный анализ и ABO, наряду с ¿<ачестве:шым прогнозом позволяет получать и интервальные оценки, путем изменения числа классов и их гранил.

Кроме интервальной оценки, метода, основанные на способе наименьших квадратов (модель АРСС, отыскание периода -ческих компонент), дают п дискретные количественные оценки. Однако, при хоропях показателях кач :с /венного прогноза, полученные таким способом количественные опенки прогноза ьы-водят нас на отклонения прогнозных значений от фактических о амплитудой от 22 до 112$, что далеко выходит за рамки практически допустимых.

Одна из причин неэффективности подобных приемов количественного прогноза видится,в использовании для расчета непрерывных корреляцеонных зависимостей, тогда как более надежными следуе" считать прнмененнэ кусочно-линейных функций. ihK, ео^ на базе качественного прогноза имеются ос-юваиия охадать в слодупвгч году снижение урожайности, го количественный прогноз выполняется по выборке ~и:пь тех лат, хля которых цепной индекс меньге I005S.

Исследования показали, что заметно лучшие результаты количественного прогноза обеспечиваются на базе робастных методов (табл. 3).

Таблица 3

Сравнительная характеристика методов прогноза урожайности зерноЕых культур в ретроспективном десятилетнем испытании пс Пензенской области

Годы

Фактическое) значение • цепного ин-j декса ypo-j

кайности, ; % j

i

Прогноз по всей г

совокупности

Робастные метода_

'-г

прог- i откл ноз j факт, i о"-

j прогн.

5етод наименьших квадратов

прог- j ноз ;

откл. факт. ( от i прога.

1981 58 85 +27 64 +6

1982 193 189 -4 78 -115

1983 П4 90 -24 61 -53

1984 47 59 +12 63 +16

1985 185 159 -26 95 -90

I9&6 81 73 -8 83 +2

1987 148 147 -I И4 -34

1988 74 72 -2 60 -14

1989 118 118 0 102 -16

.1990 90 84 -6 66 -24

среднее значение ошибки - - II - 37

Как видим, минимизируя сумму модулей, а ае сушу квадратов отклонений прогнозных значений уротая от фактических, удалось за весь период испытаний обеспечить существенно меньшую велччину ерьдней ошибки (Ш вместо 37%), в том числе за последние 5 лет оаг. 1га прстиоэов составила соответственно 2.4? и 16*.

В долом выполненные исследования показали, что ¡¡а данном этапе развития прогностической науки наиболее эффективным можно считать системно-статистический подход на базе многообразных способов обработки iihîормации, который наиболее эффективно отражен в методе "ЗОНТ". В то же время материал"-диссертации позволяют утверждать, что прогностический потенциал метода "ЗОНТ" екс далеко не использован. Эффективность прогнозов, разрабатываемых на основе данного мэто -да, монет быть существенно повышена за счет расширения ин -формационной базы соотЕотствующих расчетов, более полного учета принципа многоаспектное?« прогностических оценок. В ти;л числе путем сочетания прогнозов по различным к; льтурам и регионам, а также с разновременной забл.говрегенноетью.

Нуждается в дальнейшем совершенствовании при выработке управленческих решений методика использования прогностической информации, полученной с разным уровнем надежности, а также методы оценки информативности и надежности прогностических работ.

Прикладные разработки по материалам томы настоящего исследования положительно оценены в Пензенской и Липецкой областях, одобрены научно-тех:ир»еским согвтом Министерства сельского хозяйства России.

Основные положения диссертации докладывались в 1989, 1Э91, 1993 гг. на Всесоюзных и межрегиональных конференциях и отражены в следующих публикациях:

I. Михайлов А.Н. Использование дискрими.ттного анализа для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур //Вклад молодых ученых ЦЧЬ в янтонсификнидга сольико-

хозяйотвашюго производства в новых условиях хозяйствования; Материалы региональной научно-практической конференции молодых ученых 17-19 мая 19Б9 г. - Воронея:ВСХИ, 1989,0.6-9.

2.Михайлов А.Н. Использование методов прикладной ота-тиотакн для прогнозирования урогайности зерновых культур// 'Зомледельчеокая механика и программирование урожая: Тезисы докладов Воеооюзной научно-техничеоной конференции. -Волгогрид:ВСХИ, 199и. - С.26-2(1.

и.Загайтов И.Б., Раокин В.Г., Михайлов А.Н. Об опыте прогнозирования урожайности зерновых культур катодами прикладного многомерного отатисаичбского анализа.- ¡Зопонек. с.-х. ии-т. - Воронок, 1990. - 15 о. - Деп. в ВШШИагро-пром 13 марта 1991 г. - £27 ВС-91.

4.Устойчивость производства а адаптишыэ системы ведения хозяйства / Под общ. ред. А.Ф. Шишкина. - Воронок: ВСХИ, 1ЭЭ0. - .36 с.

5.Михайлов А.Н. Опыт разработки фонового прогноза урожайности зерновых кул гур по регионам СССР // Производственный потенциал агропромышленного комплокса п пути улучшения его использованая:ТезЕСы докладов межрегиональной научио-..рактической конференции молодых ученых и спеша -листов. - Вороне».: В ЛИ. 7991. - С. 10-13.

б.Загайтов И.Б., Раскин В.Г., Михайлов А.Н.,Дементьев , йновокий Л.П., Попова С.З. Прогнозирование уро-жайн^ти зерновых культур с годичной заблаговромвнноотью.-Воронеж: В1ЛУ, 1992. - 12 о. - Дап. в ВШШИагропром 15 пиал 1992 г. - Ш-92.

7.Михайлов А.Н. К вопросу о прогнозировании уро-гдйности сельскохстяйствгчных нультур / АПК: экономит, управлений. - 1992. - И - С.ЬО-82.

В.Загайтов И.Б., Раскин В.Г., Яновский Л.к., Демэн-тьев С.Н., .'Михайлов А.Н. Статистическое моделирование прогнозов уро.тлйности зерновых культур // Научные ¿.пахты формирования интеллектуальной собственно та специалистов ЛПК России: Тезисы докладов на\ то-мэтоцической конфе^ен-цпи про-^йсс орско-пр:'пода вате льского состава научных сотрудников и аспирантов агроуниверсятета. - Вороне^:ВГЛУ, 1993. - С.201.

Э.Нчхайлов А.Н., Гринова И.В. К вопросу об использо-санил даокркм:шантного анализа для прогнозирования урэ-глйюстп зерновых культур // Обэспе-егио гффэнтивного функционирования производственного потенциала АМ Глсопи в условиях риночннх отногиний: Тезисы докладов.г."?*р?гяона~ льиой научно-практической конференшп молотах ученых п опеппалпетоп. - Вороиея:ВГчУ, 1393. - С.40-41.

Ю.1рпнева И.В., Михайлов А.Л. Использование мчтодов лилейного программирования для прогнозирования урокайяоо-тп зорновнх культур // Обеспечение эффективного функционирования производственного потенциала АПК России в условиях рыночных отнсьонай: Таз иск доклздов межрегиональной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов. -Воронеж:ВГАУ, - С.3^-24.