2020-04-20
98
| № пари | Пари канонічних змінних |
| 1 | Х = 0,40 X 1–0,12 X 2–0,23 X 3–0,67 X 4–0,38 X 8+0,16 X 9–0,15 X 10–0,20 X 11+0,12 X 15 Y = – 0,02 Y 1– 1,05 Y 2+0,13 Y 3 – 0,03 Y 4 |
| 2 | Х = –1,21 X 1–0,19 X 2+0,79 X 3+0,65 X 4–0,52 X 8+0,48 X 9–0,42 X 10–0,35 X 11+0,07 X 15 Y = – 0,42 Y 1 + 0,31 Y 2–0,10 Y 3 – 0,80 Y 4 |
| 3 | Х = 0,57 X 1–0,10 X 2–0,06 X 3+0,11 X 4+0,24 X 8+0,30 X 9–0,11 X 10–1,14 X 11 – 0,20 X 15 Y = – 0,70 Y 1– 0,30 Y 2+1,38 Y 3 – 0,57 Y 4 |
Пара № 1. Дуже щільний зв'язок (
) існує між обсягом реалізації молока та молочних продуктів сільськогосподарськими підприємствами (Y 2), з одного боку, та поголів'ям ВРХ у сільськогосподарських підприємствах (Х 4), з іншого.
Пара № 2. Щільний зв'язок (
) між змінними другої пари зумовлений впливом площі ріллі (Х 1) на обсяг реалізації зернових культур сільськогосподарськими підприємствами (Y 4), а також залежністю обсягу реалізації худоби та птиці (Y 1) від площі пасовища (Х 3).
Пара № 3. Суттєвий зв'язок (
) змінних третьої пари свідчить про залежність між площею ріллі (Х 1) та обсягами реалізації олійних культур сільськогосподарськими підприємствами (Y 3), а також про залежність обсягу реалізації худоби та птиці (Y 1) й зернових культур сільськогосподарськими підприємствами (Y 4) від кількості господарських підприємств (Х 11).
|
|
|
Підсумовуючи викладене, зауважимо, що розвиток сільського господарства у Харківській області має екстенсивний характер, а аграрна економіка області спрямована на виробництво молока та молочних продуктів і на оброблення землі для вирощування зернових та олійних культур.
Для виділення факторів утворення кон’юнктури аграрного ринку України, які необхідно враховувати при прогнозуванні кон’юнктури, застосовано метод головних компонент та оброблено сукупність об’єктів (25 адміністративних одиниць України), що характеризувались 24 ознаками.
Проведене моделювання на основі методу головних компонент дозволило виділити з великої сукупності факторів лише декілька вагомих, а також дало можливість уникнути суб’єктивізму при визначенні таких факторів. До уваги було взято п’ять факторів (їхні власні числа більші за одиницю), які пояснюють 84,41% ринкових коливань (рис. 2). Для економічної інтерпретації після знаходження простої факторної структури в дослідженні використовувались лише ті факторні навантаження, значення яких більші ніж 0,7.
Перша головна компонента щільно пов’язана з доходами населення (Х 13), викидами шкідливих речовин (Х 14), споживанням дизельного пального (Х 15), перевезенням вантажів автомобільним транспортом (Х 16), інвестиціями в основний капітал (Х 18), прямими інвестиціями в регіони (Х 22), обсягами експорту (Х 20) й імпорту (Х 21) товарів та часткою продукції малих підприємств у загальних обсягах реалізованої продукції (Х 23). Ці ознаки не мають прямого зв'язку з сільським господарством. Тому перша головна компонента може бути проінтерпретована як загальноекономічна ситуація в Україні. Вона пояснює 37,24 % коливань кон’юнктури аграрного ринку.
|
|
|
Рис. 2. Сумарний внесок факторів (головних компонент) у коливання кон’юнктури аграрного ринку.
Друга компонента пов’язана з ознаками: Х 2 – кількість діючих сільськогосподарських підприємств, Х 3 – посівні площі сільськогосподарських культур, Х 6 – валовий збір зернових культур. Найвпливовішими ознаками цієї компоненти є Х 3 та Х 6, тому третьою компонентою є виробничо-сировинний потенціал рослинництва. Вона пояснює 20,73% коливань кон’юнктури аграрного ринку.
Третя компонента найбільше навантажує ознаки: Х 4 – поголів’я великої рогатої худоби, Х 9 – виробництво молока. Вона інтерпретується як узагальнений фактор розвитку тваринницької галузі сільського господарства і обумовлює 12,25% ринкових коливань.
Четверту компоненту характеризують ознаки: Х 10 – виробництво м’яса, Х 17 – індекси обсягу продукції промисловості. Ця компонента обумовлює 8,30% ринкових коливань і може бути проінтерпретована як стан сфер агропромислового комплексу, які обслуговують сільське господарство.
П’ята компонента пояснює 5,89% ринкових коливань. Вона пов’язана з ознакою Х 19 – індекси споживчих цін, тобто ця компонента є ціновим фактором розвитку сільського господарства.
Слід зазначити, що для прогнозування використовуються різноманітні статистичні методи. В результаті вивчення та використання різних методів прогнозування було зроблено висновок про те, що переваги багатьох методів дослідження часових рядів поєднує Singular Spectrum Analysis (SSA), що у вітчизняній літературі має назву “Гусениця”. Відмінною рисою цього методу є те, що він не вимагає попереднього завдання моделі ряду, але дозволяє розкладати часовий ряд на складові, які можна інтерпретувати як тренд, періодичні компоненти й шум. При цьому не треба заздалегідь знати параметричний вид тренду, а також наявність коливальних компонентів й їхніх періодів.
В ході аналізу вихідні одномірні часові ряди економічного, внутрішнього виробничого потенціалу та цін продукції ринку тваринництва було перетворено в багатомірні, проведено їх дослідження із застосуванням методу головних компонент та подальше відтворення одномірного ряду, а також прогнозування виділених окремих складових вихідного ряду.
Інтерпретація складових часових рядів підтверджується візуальним аналізом одномірних та двомірних графіків головних компонент. На рис. 3 на прикладі ряду виробництва м’яса усіх видів у живій вазі в Україні проілюстровано знаходження пар головних компонент, що відповідають одній гармоніці. Період коливань визначається кількістю вершин багатокутника, отриманого при попарному зображенні обраних головних компонент.
Аналіз власних чисел та головних компонент дозволив виділити їхні пари, що відповідають одній гармоніці з певною довжиною періоду (табл. 3).
Таблиця 3
