Выбор статистических методов прогнозирования во многом определяется качеством и особенностями исходной информации (длина временного ряда, характер распределения и т.п.).
Существует тесное взаимодействие между информацией и методом прогнозирования, т.е. для информации, обладающей определенной спецификой, следует использовать тот метод, который учитывает данную специфику. Так существуют методы, которые достаточно хорошо описывают сезонные колебания; для информации, обладающей большими вариациями, следует использовать процедуры метода наименьших квадратов (МНК), в которых реализуется минимизация суммы модулей рассогласований реальных и модельных значений.
Таким образом, при проведении прогнозных расчетов всегда следует оценивать и находить оптимальное соответствие между информацией и используемым для получения прогноза методом. Однако обоснованных процедур нахождения такого соответствия в настоящее время не существует и в этом состоит одна из проблем прогнозирования. При решении этой проблемы, рассматриваемой в аспекте верификации прогнозных результатов, соответствие «информация - метод» можно рассматривать как один из важнейших критериев при выборе и применении методов прогнозирования.
|
|
Прогнозирование экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на любом уровне хозяйствования проводится на базе информации по данному показателю за ряд лет. Это позволяет сформировать временные динамические ряды экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, определить тенденцию развития ущерба в растениеводстве.
Временной ряд, на базе которого строится прогноз ущерба, должен быть качественно однородным. Для этого величина экономического ущерба в фактически действовавших ценах представленного временного периода приводится по коэффициентам-дефляторам к единым ценам, например последнего расчетного года временного ряда. Информация о коэффициентах-дефляторах берется из рекомендаций Минэкономики-России «О разработке прогнозов социально-экономического развития РФ».
Анализ и оценка качественно однородного временного ряда являются первым этапом прогнозирования ущерба от чрезвычайных ситуаций, которые проводятся с помощью таких методов, как сравнительный, графический, расчет средних величин и др.
В результате анализа временных динамических рядов выявляется количество признаков величины экономического ущерба в растениеводстве от чрезвычайных ситуаций. Этим в большей степени определяется выбор статистического метода, с помощью которого осуществляется прогнозирование экономического ущерба на ближайшую перспективу. При анализе выявляются колебания величины экономического ущерба по годам. В большинстве случаев они могут быть значительными. В этом случае на графике линия временного ряда получается сильно изломанной, по ней трудно судить о характере изменения этого показателя, особенно при малом числе наблюдений.
|
|
Для выявления тенденции изменения величины экономического ущерба, представленного временным рядом, имеющим более 85 процентов признаков всех возможных уровней, используют выравнивание ряда методом наименьших квадратов. Цель этого метода состоит в отыскании уравнения кривой, которая точно отражала бы основную тенденцию в изменении уровней ряда в зависимости от времени t. Параметры уравнения при этом находят исходя из требования, чтобы рассчитанные значения были максимально приближены к фактическим данным, а сумма квадратов отклонений фактических уровней от их значений, исчисленных по найденному математическому уравнению, была минимальной, т.е. Σ(y-yt)2 - min, где: у - фактические уровни динамического ряда; yt -уровни, вычисленные по уравнению.
Выравнивание временного ряда экономического ущерба производится с помощью различных математических функций - линейной, показательной, параболы разных порядков и др. Выбор функции проводится на основе теоретического анализа изучаемого показателя (явления), применения графического метода, использования средних скользящих и др. приемов.
Следовательно, выравнивание временных рядов, отражающих экономический ущерб в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, осуществляется методом наименьших квадратов по линейной функции или по параболе второго порядка.
Линейная функция примет вид прямой:
у = ао+а 1 t
Параметры уравнения ао и а 1находятся путем решения системы нормальных уравнений, получаемых по способу наименьших квадратов:
Парабола второго порядка имеет вид:
у = а0 +а1t + а2t2
По числу искомых параметров (а0, а1, а2 ) составим систему уравнений:
Решение системы уравнений дает значения искомых параметров, и уравнение примет конкретное выражение.
При подстановке в уравнение порядкового номера года получаем выровненные значения показателя, а при продолжении временного периода - величину экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на перспективу. Для оценки степени приближения выровненных уровней временного ряда к фактическим, на основе которых делается прогноз, определяют:
-остаточную дисперсию:
Этот показатель обобщает отклонения фактического и выровненного рядов, обусловленные в основном причинами, не зависящими от человека, - главным образом источниками возникновения природных ЧС.
Удельный вес остаточной, случайной дисперсии (δ2ост) в общей дисперсии (δ2общ) показывает воздействие источников природных ЧС в отдельные годы. При этом:
-среднеквадратическое отклонение:
Оно характеризует степень рассеяния ряда, степень колеблемости значений признака вокруг его среднего значения.
В случае менее 85 процентов имеющихся признаков величины экономического ущерба от всех возможных во временном динамическом ряду, предлагается другой подход в прогнозировании экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций.
Экономический ущерб в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на ближайшую перспективу (U) рассчитывается по формуле:
Sjгиб - возможная площадь гибели посевов j - ой сельскохозяйственной культуры или группы культур;
Yj - урожайность j -ой сельскохозяйственной культуры или группы культур;
Cj - цена реализации j -ой сельскохозяйственной культуры или группы культур.
|
|
При этом возможная площадь гибели посевов j-ой сельскохозяйственной культуры или группы культур (Sjгиб) принимается на уровне прогноза. Она определяется исходя из прогноза площади гибели посевов всех сельскохозяйственных культур и доли площади гибели конкретной культуры или группы культур. Возможная площадь гибели j-ой сельскохозяйственной культуры или группы культур на ближайшую перспективу (Sjгиб) определяется по формуле:
где Sгиб - возможная площадь гибели посевов всех сельскохозяйственных культур;
dj - доля гибели j-ой сельскохозяйственной культуры или группы культур.
Доля гибели конкретной сельскохозяйственной культуры или группы культур в общей площади гибели (dj) определяется методом экспертных оценок с учетом сложившейся структуры посевных площадей в каждом объекте. Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур принимается на уровне средних показателей за последние 5 лет.
Возможная площадь гибели посевов всех сельскохозяйственных культур в данном случае определяется как средняя на количество чрезвычайных ситуаций за наблюдаемый период.
где Stгиб - площадь гибели посевов сельскохозяйственных культур в t-ом году;
k - количество ЧС за наблюдаемый период.
При оценке экономического ущерба в растениеводстве урожайность сельскохозяйственных культур или группы культур принимается на уровне средних за последние 5 лет. Из динамики урожайности исключаются самые высокие и самые низкие уровни урожайности.
Оценку ущерба от гибели посевов сельскохозяйственных культур возможно проводить в ценах последнего расчетного года за конкретный период.
Оценка и прогноз экономического ущерба в растениеводстве от природных ЧС на любом уровне — локальном, местном, территориальном, региональном, федеральном — осуществляется с помощью различных статистических методов и приемов, в зависимости от наличия и полноты исходной информации.
Предлагаются различные подходы к оценке экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций и стихийных бедствий, а именно:
|
|
- оценка экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, при наличии информации о фактических площадях гибели посевов сельскохозяйственных культур;
- оценка экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на основе концепции уязвимости растениеводства;
- оценка экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, представленного динамическим временным рядом;
- оценка экономического ущерба в растениеводстве от стихийных бедствий природного характера по недобору урожая сельскохозяйственных культур.
С учетом вышеуказанных подходов к оценке ущерба представлены алгоритмы расчета экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций.
Оценка экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций характеризуется расчетной величиной ущерба. Кроме того, оценка экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, представленного временным динамическим рядом, характеризуется следующими показателями:
- средняя величина экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций за наблюдаемый период;
- коэффициент вариации величины экономического ущерба;
- экономический ущерб от природных чрезвычайных ситуаций на 100 га площади гибели посевов сельскохозяйственных культур.
Прогнозирование экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на любом уровне проводится на базе информации по данному показателю за ряд лет. Это позволяет сформировать временные динамические ряды экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций, определить тенденцию развития ущерба в растениеводстве и применить метод перспективной экстраполяции.
При прогнозировании величины экономического ущерба в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций с применением статистических методов рассчитываются:
§ возможный экономический ущерб в растениеводстве от природных чрезвычайных ситуаций на основе статистических данных об ущербе;
§ дисперсии: общая, системная и остаточная.