Природных чрезвычайных ситуаций

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-y_t)² - min, где: у - фактические уровни динамического ряда; y_t -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 = а_о+а ₁ t

Параметры уравнения а_о 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 (δ²_ост) в общей дисперсии (δ²_общ) 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:

S_j^гиб - возможная площадь гибели посевов j - ой сельскохозяйственной культуры или группы культур;

Y_j - урожайность j -ой сельскохозяйственной культуры или группы культур;

C_j - цена реализации j -ой сельскохозяйственной культуры или группы культур.

При этом возможная площадь гибели посевов j-ой сельскохозяйственной культуры или группы культур (S_j^гиб) 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 (S_j^гиб) определяется по формуле:

где S^гиб - возможная площадь гибели посевов всех сельскохозяйственных культур;

d_j - доля гибели j-ой сельскохозяйственной культуры или группы культур.

Доля гибели конкретной сельскохозяйственной культуры или группы культур в общей площади гибели (d_j) 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 S_t^гиб - 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.