авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Углубление территориально-отраслевого разделения труда в скотоводстве российской федерации

-- [ Страница 3 ] --

в отношении которых при ввозе на территорию Российской Федерации предоставляются тарифные преференции, мясо и пищевые мясные субпродукты, что позволит повысить эффективность мер таможенно-тарифного регулирования импорта мяса. В качестве защитной меры внутреннего рынка и поддержки отечественных производителей говядины и телятины целесообразно введение запрета на использование мясного сырья глубокой заморозки для производства полуфабрикатов и колбасных изделий.

С учетом ожидаемых отечественных ресурсов потребность в импорте говядины будет оставаться еще длительное время. В качестве основных импортеров мяса следует привлекать традиционных поставщиков стран Содружества – Белоруссию, Украину, Казахстан.

Для усиления таможенной защиты молочного рынка России необходимо: ввести сезонное повышение (июнь-ноябрь) импортных пошлин на молоко и сливки в порошке; молочной сыворотки; сливочного масла; плавленых сыров; повысить ввозные пошлины на пальмовое масло, квотировать импорт растительных жиров тропического происхождения.

В целях совершенствования условий поставок молочной продукции из Белоруссии необходимо: организовать поставки сухих молочных продуктов, сыра, сливочного масла через уполномоченные белорусские компании с использованием механизма биржевых торгов, а также прекратить поставки сыра по демпинговым ценам с отдельных предприятий Республики Беларусь; сохранить практику согласования баланса торговли молоком и молочными продуктами с Республикой Беларусь; предусмотреть смещение поставок сухого молока, масла и твердых сыров на осенне-зимний период.

Членство России в ВТО и расширение Евросоюза с его излишками животноводческой продукции будут оказывать все большее давление на Россию. Важнейшим направлением снижения рисков должно стать углубление территориально-отраслевого разделения труда в скотоводстве, ориентированное на учет биоклиматического потенциала регионов, позволяющее использовать их преимущества при производстве отечественной продукции скотоводства и конкурировать с дешевым импортом. Рациональное сочетание использования резервов увеличения производства молока и говядины во всех регионах страны с опережающим их ростом в зонах специализации, наряду с совершенствованием внешнеторговой политики, позволит существенно ослабить зависимость страны от крупномасштабного ввоза мясного сырья и молочной продукции, повысить продовольственную безопасность страны.

5. Прогнозирование размещения производства молока и говядины на основе сочетания методов экономико-математического моделирования с выравниванием временных рядов продуктивности крупного рогатого скота и экстраполяции аппроксимирующих функций


В перспективе увеличение производства продукции скотоводства в стране во многом будет зависеть от рационального размещения ее производства и концентрации поголовья крупного рогатого скота в зонах, располагающих для развития подотрасли наилучшими природно-экономическими условиями, создания на этой основе специализированных зон товарного производства молока и говядины. Это требует соответствующего выбора методов и способов прогнозирования, которые основаны на двух крайних подходах: эвристическом и математическом. Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не поддающихся формализации. Для математических методов прогнозирования характерен подбор и обоснование математической модели исследуемого процесса, а также способов определения ее неизвестных параметров. При этом задача прогнозирования сводится к решению уравнений, описывающих выбранную модель для заданного момента времени.

Среди математических методов прогнозирования в особые группы выделяют экономико-математическое моделирование и методы экстраполяции. Экстраполяция наиболее полно находит свое отражение во временных рядах, которые представляют собой упорядоченные во времени наборы измерений каких-либо характеристик исследуемого объекта, процесса. Основной чертой, выделяющей временные ряды среди других видов статистических данных, является существенность порядка, в котором производятся наблюдения.

Дискретным временным рядом называется последовательность наблюдений, упорядоченная по времени: у1, у2, …, уn, где уt – числа, представляющие наблюдения некоторой переменной в равностоящих моментах времени t = 1, 2, …, n. В анализе временных рядов, как и в большинстве статистических методов, предполагается, что исходные данные содержат детерминированную и случайную составляющую. В общем случае детерминированная составляющая может быть представлена в виде комбинации следующих компонент: тренда, определяющего главную тенденцию временного ряда; циклов – более или менее регулярных колебаний относительно тренда; сезонной составляющей – периодических колебаний.

Как показали исследования, целесообразно использовать комплекс трендовых моделей, который, позволяет с достаточной точностью описать динамику показателей. Опыт применения аппроксимирующих функций для целей прогнозирования показывает, что наиболее простыми и чаще всего используемыми являются следующие математические модели:

линейная ;

логарифмическая ;

парабола второго порядка ;

степенная ;

экспоненциальная ;

уравнение ряда Фурье,

где y(t) – теоретическое значение продуктивности крупного рогатого скота; a, b – коэффициенты уравнения регрессии; t – время; k – гармоника ряда; m – количество гармоник ряда.

Каждая из этих математических моделей характеризует изменение изучаемого показателя со своей стороны. При этом выбор модели прогнозирования базируется на оценке её качества. Качество модели определяется её адекватностью исследуемому процессу и точностью. Адекватность характеризуется наличием и состоянием определенных статистических свойств, а точность – степенью близости к фактическим данным. Модель прогнозирования считается лучшей со статистической точки зрения, если она является адекватной и более точно описывает исходный динамический ряд. Модель прогнозирования считается адекватной, если она учитывает существенную закономерность исследуемого процесса. В ином случае её нельзя применять для анализа и прогнозирования. Закономерность исследуемого процесса находит отражение в наличии определенных статистических свойств остаточной компоненты (величины расхождения на участке аппроксимации между фактическими уровнями и их расчетными значениями).

Существует несколько показателей, характеризующих адекватность и точность модели. Эти показатели по-разному отражают степень точности модели и поэтому нередко дают противоречивые выводы. Для однозначного выбора лучшей модели в диссертационной работе использованы основные показатели и обобщенный критерий, адекватность модели проверялась с помощью t-критерия Стьюдента, а ее точность – с помощью коэффициента детерминации.

Разработка прогноза производства продукции скотоводства в Российской Федерации основана на комбинации результатов, полученных в результате размещения подотрасли по зонам страны и прогнозирования продуктивности крупного рогатого скота с помощью трендовых моделей. По имеющимся эмпирическим данным аппроксимировалось изменение продуктивности скота во времени с той или иной формой зависимости.

Экономико-математическое моделирование размещения и специализации производства молока и говядины по зонам страны, с учетом преимуществ почвенно-климатических, экономических условий и биоклиматического потенциала территорий, показало что, основное молочное поголовье целесообразно разместить: в зоне молочного скотоводства – 27,1%, в зоне мясомолочного скотоводства – 47,2, в зоне мясного скотоводства – 23,4 и во ввозящих регионах – 2,3% совокупного общероссийского поголовья коров. Концентрация молочного поголовья обеспечит оптимальную структуру производства молока: удельный вес зоны молочного скотоводства в совокупном общероссийском его объеме составит 31,7%, зоны мясомолочного скотоводства – 49,9, зоны мясного скотоводства – 16,6 и ввозящих регионов – 1,8%.

При размещении мясного скотоводства поголовье целесообразно сконцентрировать следующим образом: в зоне молочного скотоводства –18,3%, в зоне мясомолочного скотоводства – 38,9, в зоне мясного скотоводства – 39,5 и во ввозящих регионах – 3,2%.

Совершенствование размещения и специализации производства продукции скотоводства возможно путем концентрации поголовья скота в зонах, располагающих для развития подотрасли наилучшими природно-экономическими условиями, и создания на этой основе специализированных зон крупномасштабного товарного производства молока и говядины. При поддержке государства они могут дать ощутимую и быструю отдачу в наращивании товарных ресурсов высококачественной продукции скотоводства, увеличении ее поставок на внутренний и внешний рынки молока и говядины.

Для расчёта параметров трендовых моделей были сформированы временные ряды за 12-летний период наблюдения продуктивности молочного скота и крупного рогатого скота на откорме по выделенным зонам, а также в целом по стране. Временные ряды продуктивности скота являются дискретными с отрезком времени в один год. Прогнозирование продуктивности крупного рогатого скота проводилось на основе выравнивания ее временных динамических рядов и экстраполяции по следующим аппроксимирующим функциям: линейная, логарифмическая, парабола, степенная, экспоненциальная и по уравнению ряда Фурье.

В диссертации представлены результаты динамического выравнивания продуктивности крупного рогатого скота. Для прогноза продуктивности молочного скота и крупного рогатого скота на откорме были выбраны наиболее значимые функциональные зависимости (табл. 7), имеющие наибольший коэффициент корреляции и наименьшую его ошибку вычисления.

Таблица 7 Трендовые модели продуктивности молочного скота и

крупного рогатого скота на откорме по зонам Российской Федерации в 2000-2011 гг. (на конец года)


Группы

регионов

Функциональные зависимости

пессимистичный прогноз

оптимистичный прогноз

средневероятный

прогноз

Продуктивность молочного скота

I

Зона молочного скотоводства

Ряд Фурье: у = 3,9 - 0,3cosx - 0,6sinx - 0,2cos2x - 0,2sin2x - 0,1cos3x - 0,1sin3x

Линейная:

у = 2,9057 + 0,1577х

Степенная:

у = 2,8072x0,196

II

Зона мясомолочного скотоводства

Ряд Фурье: у = 3,5 - 0,3cosx - 0,6sinx - 0,2cos2x - 0,2sin2x - 0,1cos3x - 0,1sin3x

Линейная:

у = 2,4868 + 0,152х

Степенная:

у = 2,3984x0,2151

III

Зона мясного скотоводства

Ряд Фурье: у = 2,5 - 0,2cosx - 0,2sinx - 0,1 cos2x -0,1sin2x - 0,1cos3x + 0,0sin3x

Экспоненциальная:

у = 2,2104e0,0204x

Степенная:

у = 2,1x0,1105

IV

Ввозящие регионы

Ряд Фурье: у = 2,7 - 0,1cosx - 0,3sinx - 0,1cos2x - 0,1sin2x - 0,1cos3x - 0,1sin3x

Экспоненциальная:

у = 2,2508e0,0274x

Степенная:

у = 2,1709x0,1285

V

Городские конгломераты

-

-

-

Продуктивность крупного рогатого скота на откорме

I

Зона молочного скотоводства

Ряд Фурье: у = 0,1558 - 0,0099cosx - 0,0013sinx - 0,0074cos2x - 0,0055sin2x + 0,0034cos3x - 0,0020sin3x

Степенная:

у = 0,1415x0,0566

Логарифмическая:

у = 0,1417 + 0,0084Lnх

II

Зона мясомолочного скотоводства

Ряд Фурье: у = 0,1491 - 0,0074cosx - 0,0063sinx - 0,0065cos2x - 0,0093sin2x + 0,0009cos3x + 0,0005sin3x

Линейная:

у = 0,134 + 0,0023х

Степенная:

у = 0,1296x0,0824

III

Зона мясного скотоводства

Ряд Фурье: у = 0,1290 - 0,0026cosx - 0,0078sinx - 0,0056cos2x - 0,0099sin2x - 0,0025cos3x - 0,0011sin3x

Экспоненциальная:

у = 0,1128e0,0202x

Парабола второго порядка:

у = 0,111 + 0,0031х - 0,00004x2

IV

Ввозящие регионы

Ряд Фурье: у = 0,1113 - 0,0104cosx - 0,0047sinx - 0,0027cos2x - 0,0036sin2x - 0,0027cos3x + 0,0006sin3x

Экспоненциальная:

у = 0,0997e0,0163x

Степенная:

у = 0,0944x0,0966

V

Городские конгломераты

-

-

-

Путем подстановки в уравнения соответствующего значения фактора времени t были осуществлены прогнозы продуктивности молочного скота и крупного рогатого скота на откорме, которые послужили основой для прогнозирования производства молока (табл. 8) и мяса крупного рогатого скота на убой (табл. 9) по зонам Российской Федерации. Для расчёта объёмов

Таблица 8 Прогноз производства молока по зонам Российской

Федерации, тыс. т


Группы

регионов

2011 г.

Годы

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Пессимистичный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

9 050

8202

7264

8115

8976

9064

9369

10145

10491

10516

II

Зона мясомолочного скотоводства

12172

12335

10930

12260

13545

13844

14594

15821

16217

16355

III

Зона мясного скотоводства

9959

4607

4561

4963

5279

5369

5471

5614

5674

5746

IV

Ввозящие регионы

465

510

473

510

542

543

559

593

599

594

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

31646

25654

23228

25849

28341

28819

29992

32172

32981

33210

Оптимистичный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

9 050

12117

12503

12888

13274

13659

14045

14430

14816

15202

II

Зона мясомолочного скотоводства

12172

19025

19673

20321

20969

21617

22265

22913

23561

24209

III

Зона мясного скотоводства

9959

6083

6209

6337

6467

6600

6736

6875

7017

7162

IV

Ввозящие

регионы

465

675

694

713

733

753

774

796

818

840

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

31646

37900

39078

40258

41442

42630

43820

45014

46211

47412

Средневероятный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

9 050

11347

11513

11670

11818

11960

12094

12223

12347

12465

II

Зона мясомолочного скотоводства

12172

17752

18037

18307

18563

18806

19039

19262

19475

19681

III

Зона мясного скотоводства

9959

5886

5934

5980

6022

6063

6101

6138

6173

6206

IV

Ввозящие

регионы

465

634

640

646

651

656

661

666

670

674

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

31646

35619

36124

36602

37055

37485

37896

38288

38665

39027

Таблица 9 Прогноз производства мяса крупного рогатого скота на убой по зонам Российской Федерации, тыс. т убойного веса


Группы

регионов

2011 г.

Годы

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Пессимистичный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

366,4

302,7

290,3

310,0

349,8

366,0

347,5

330,8

338,4

350,3

II

Зона мясомолочного скотоводства

598,1

617,0

583,6

608,6

674,5

723,0

714,7

676,5

666,5

700,0

III

Зона мясного скотоводства

637,0

545,0

508,4

542,2

589,1

609,5

607,7

591,9

575,2

592,9

IV

Ввозящие регионы

24,0

36,0

36,2

38,8

41,0

43,1

45,4

45,9

44,3

43,8

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

1 625,5

1500,7

1418,5

1499,6

1654,4

1741,6

1715,4

1645,0

1624,4

1686,9

Оптимистичный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

366,4

349,1

350,6

352,0

353,3

354,5

355,6

356,7

357,8

358,7

II

Зона мясомолочного скотоводства

598,1

743,3

753,7

764,1

774,6

785,0

795,4

805,9

816,3

826,7

III

Зона мясного скотоводства

637,0

675,3

689,1

703,1

717,5

732,1

747,1

762,3

777,9

793,7

IV

Ввозящие

регионы

24,0

46,5

47,2

48,0

48,8

49,6

50,4

51,2

52,1

52,9

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

1 625,5

1814,2

1840,6

1867,3

1894,1

1921,2

1948,5

1976,1

2004,0

2032,1

Средневероятный прогноз

I

Зона молочного скотоводства

366,4

348,4

349,7

350,9

352,1

353,2

354,2

355,2

356,1

357,0

II

Зона мясомолочного скотоводства

598,1

726,1

730,5

734,7

738,6

742,3

745,8

749,1

752,3

755,3

III

Зона мясного скотоводства

637,0

665,5

674,8

683,7

692,3

700,5

708,3

715,7

722,8

729,5

IV

Ввозящие

регионы

24,0

45,6

45,9

46,2

46,5

46,8

47,1

47,3

47,5

47,8

V

Городские конгломераты

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Российская

Федерация

1 625,5

1785,5

1800,9

1815,5

1829,5

1842,7

1855,3

1867,3

1878,7

1889,6



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.