Прогноз развития рынка продовольственных товаров

Рынок как регулятор воспроизводственных процессов, формирующий импульсы воздействия на экономические субъекты под воздействием спроса со стороны потребителя, зачастую приводит к диспропорциям развития экономического пространства отдельных территорий, поскольку рыночная конъюнктура определяется потребностями потребителей не только в границах территориального образования, но и за его пределами. Устойчивый растущий спрос на отдельные виды сельскохозяйственной продукции и продовольствия со стороны потребителей за пределами региона позволяет вести речь о так называемых «точках роста» региональной аграрной экономики, позволяющих в короткие сроки нарастить объемы производства за счет перераспределения ресурсов в пользу «флагманских отраслей».

В этой связи, первоочередной задачей, в контексте определения перспектив развития продовольственного рынка Республики Бурятия, является обоснование рациональной структуры сельскохозяйственного производства, обеспечивающей гармоничное развитие аграрного сектора и рост самообеспеченности региона основными видами продовольствия. Для этого необходимо провести прогноз развития рынка.

Прогнозом принято называть научное предвидение, полученное в рамках научной теории как итог, как заключение на основе вывода из известных эмпирических данных или обоснованных предположений. Главная задача прогноза — получение некоторого предвидения будущего, связанного непосредственно с деятельностью предприятия, развитием региона, страны.

Одной из проблем, выявленных в данном исследовании, является низкое потребление основных продуктов питания. Поэтому, для качественного прогноза развития продовольственного рынка автором будет определен перспективный рациональный объем потребления и производства основных продуктов питания.

Для прогнозирования потенциального объема потребления будет использоваться метод маркетингового математического прогнозирования, предложенный О. Э. Брезе и В. В. Салий.

Маркетинговое математическое прогнозирование продовольственного спроса региона основано на количественных расчетах. Количественные методы прогнозирования базируются …

Ft = В0 + В1* t.

где Ft — значение тренда на оси ординат в момент t;

В0 — точка, в которой тренд пересекает ось ординат;

В1 — коэффициент наклона линии тренда.

Принято считать наилучшим такой тренд (то есть уравнение с такими коэффициентами В0 и В1), при котором сумма квадратов отклонений исторических данных относительно линии тренда оказывается минимальной:

.

где Yt — фактическое значение показателя в историческом ряду в момент времени t (значение из таблицы исторических данных);

Ft — значение тренда в момент времени t;

n — количество компонентов исторического временного ряда.

Отклонения (Yt — Ft) возводятся в квадрат, так как могут быть не только положительными, но и отрицательными (линия тренда в разных точках может проходить как выше, так и ниже графика исторических данных). Возведение отклонений в квадрат обеспечивает, таким образом, «равноправность» отклонений в положительную и отрицательную стороны. Проведя соответствующие преобразования, получим коэффициенты В1 и В0, которые можно подставить в уравнение регрессии:

.

Таким образом, получены выражения для коэффициентов В0 и В1, определяемые только исходными данными задачи и позволяющие построить наилучшую линию тренда. Рассчитываем эти коэффициенты, пользуясь исходными историческими данными об объемах потребления.

Мясо и мясопродукты Вычислим сначала все суммы, входящие в выражения для В0 и В1 (табл. 3.2.2).

Таблица 3.2.2 — Расчетные данные для прогноза потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо).

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 3.2.2, вычислим коэффициенты В0 и В1.

,.

,.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

Ft = 52,4643 + 2,0357*t.

Пользуясь этим уравнением, проведем линию тренда на том же графике, который иллюстрирует исторические данные о росте потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия в год, кг (рис. 4).

Рисунок 4 — Динамика потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия в год, кг Согласно полученному уравнению, объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Бурятии возрастают в среднем на 2,0357 кг ежегодно.

Проведем сопоставление линии тренда с реальным разбросом точек в историческом ряду.

Для этого, пользуясь полученным уравнением тренда, сделаем модельный прогноз показателей объемов на 8-летний период, исторические данные по которому имеются. Подставим t = 1, 2, …, 10 в уравнение тренда и сравним результаты с исходными историческими данными. Расчет отклонений линии тренда от реальных показателей является частью проверки регрессивного уравнения тренда (модели) на адекватность. Отметим, что для оптимизированного тренда сумма всех отклонений всегда равна нулю, как показано в последнем столбце таблицы. Это свойство является результатом использованного способа вычислений коэффициентов В0 и В1. Помимо отклонений рассчитываются также следующие величины:

1) среднеквадратическое отклонение:

.

2) среднее абсолютное отклонение.

.

Вычислим величины, входящие в выражения для у и ч (табл. 3.2.3).

Таблица 3.2.3 — Оценка отклонений тренда от фактических значений.

Годы.	Мясо и мясопродукты.
Исторические данные о реальном объеме потребления (Yt) на душу населения.	Темпы роста (х) к предыдущему году.	Объем потребления (F) предсказанный с помощью тренда в год, кг.	Отклонение (Yt Ft), кг.	Квадрат отклонения.	Абсолютная величина.
				54,50.	— 0,50.	0,25.	0,50.
			1,06.	56,54.	0,46.	0,22.	0,46.
			1,04.	58,57.	0,43.	0,18.	0,43.
			1,02.	60,61.	— 0,61.	0,37.	0,61.
			1,05.	62,64.	0,36.	0,13.	0,36.
			1,02.	64,68.	— 0,68.	0,46.	0,68.
			1,06.	66,71.	1,29.	1,65.	1,29.
			1,00.	68,75.	— 0,75.	0,56.	0,75.
	.	3,82.	5,07.

С помощью сумм, представленных в последней строке табл. 3.2.3, находим:

.

.

Таким образом, составляет приблизительно 1,12%, а — приблизительно 1,03% от среднего значения временномго ряда Yt. Определим средние темпы роста потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) путем вычисления средней геометрической величины темпов роста:

.

Уравнение тренда позволяет прогнозировать объемы потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Кемеровской области на будущие периоды. Рассчитаем предполагаемый объем потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения 9, 10 и 11-го (2014, 2015 и 2016 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F9 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 9 = 70,7856 кг.

F10 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 10 = 72,8213 кг.

F11 = 52,4643 + 2,0357*t = 52,4643 + 2,0357 * 11 = 74,857 кг.

Проверку качества модели прогнозирования можно осуществить двумя способами:

• — сравнить полученные прогнозы с действительными показателями будущих периодов, для чего придется подождать несколько лет;
• — воспользоваться методом расщепления данных.

Метод расщепления данных рассмотрим на примере анализа модели прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения в Республике Бурятия. Например, по прошествии 8-летнего периода мы исходим из того, что располагаем историческими данными пятилетнего периода (исторические данные последних трех лет будут использованы для проверки).

Рассчитаем коэффициенты тренда В0 и В1. Для этого построим соответствующую таблицу (таблица 3.2.4) для расчета сумм, входящих в выражении для В0 и В1.

Таблица 3.2.4 — Расчет сумм, входящих в выражении для В0 и В1.

Из данных, приведенных в таблице 5, находим коэффициенты В0 и В1.

,.

,.

Таким образом, уравнение тренда, построенное по суммам 5-летнего периода, будет выглядеть следующим образом:

Ft=5 = 52,3 + 2,1*t.

Для сравнения приведем уравнение, построенное ранее по данным 8-летнего периода:

Ft = 52,4643 + 2,0357*t.

С помощью полученного уравнения для Ft=5 сделаем прогноз на оставшиеся три года и вычислим отклонение от реального объема потребления в эти годы (таблица 3.2.5).

Таблица 3.2.5 — Составление прогноза на будущий период потребления мяса и мясопродуктов.

Несмотря на то, что величины прогнозов на 2012;й, 2013;й и 2014;й годы отличаются от исторических данных, которые были получены с помощью модели тренда, основанной на данных 5-летнего периода, они близки к реальным показателям.

Следовательно, уравнение тренда можно использовать для прогнозирования потребления мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) на душу населения Республики Бурятия на будущие периоды (таблица 3.2.6).

Таблица 3.2.6 — Прогноз потребления мяса и мясопродуктов в Республике Бурятия на 2015;2017 гг.

Теперь, спрогнозировав численность населения можно будет рассчитать потенциальный объем потребления мяса (таблица 3.2.7).

Таблица 3.2.7 — Численность населения Республики Бурятия.

Вычислим сначала все суммы, (табл. 3.2.8).

Таблица 3.2.8 — Расчет сумм, входящих в выражения для В0 и В1.

Пользуясь полученными значениями сумм, приведенными в табл. 2, вычислим коэффициенты В0 и В1.

,.

,.

Линейное регрессионное уравнение (1) (модель) тренда будет выглядеть следующим образом:

Ft = 957 573,83 + 2240,23*t.

Рассчитаем предполагаемую численность населения 9, 10 и 11-го (2015, 2016 и 2017 соответственно) годов. Для этого подставим в полученное уравнение тренда величину t = 9:

F9 = 957 573,83 + 2240,23* 9 = 977 736 чел.

F10 = 957 573,83 + 2240,23*10 = 979 976,13 чел.

F11 = 957 573,83 + 2240,23*11 = 982 216,36 чел.

На основе данных прогноза потребления и численности населения Бурятии можно определить перспективный объем потребления мяса и молока на данные года:

Объем потребления мяса и мясопродуктов:

• 2015 год: 977 736*70,8 = 69 223 708,8 кг. = 69,2 тыс. тонн
• 2016 год: 979 976,13*72,8 = 71 342 262,26 кг = 71,3тыс.тонн
• 2017 год: 982 216,36*74,8 = 73 469 783,73 кг. = 73,5 тыс. тонн

Далее рассчитаем потенциальный объем производства.

Так как вследствие российского эмбарго на ввоз некоторых продовольственных товаров динамический ряд объемов производства претерпел значительные изменения, используем метод экспоненциального сглаживания. Его преимуществом является то, что он дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиям.

Для среднесрочного прогноза используем метод Хольта-Винтера. Он способен обнаруживать микротренды в моменты времени, непосредственно предшествующие прогнозным, и экстраполировать эти тренды на будущее.

Прогнозирование проведем с помощью программы Excel. Исходные данные для прогноза представлены в таблице 3.2.9.

Таблица 3.2.9. — Объемы производства основных продуктов питания.

При использовании метода необходимо последовательно вычислять сглаженные значения ряда (Е) и значение тренда (Т), накопленное в любой точке тренда, а U и V — константы сглаживания, относящиеся к оценкам уровня и тренда соответственно. Для расчета воспользуемся формулами:

Ei = U * (Ei-1 +Ti-1) + (1 — U) * Yi.

Ti = V * Ti-1 + (1 — V) * (Ei — Ei-1).

Полученные данные внесем в таблицу 3.2.10.

Таблица 3.2.10 — Расчет прогноза производства мяса и мясопродуктов.

Таким образом, прогнозные значения объема производства составили (таблица 3.2.11):

Таблица 3.2.11 — Прогноз объема производства мяса и мясопродуктов, тыс.тонн.

Приведенные данные свидетельствуют о том, что в прогнозных периодах объемы потребления и производства будут увеличиваться, однако темпы нарастания потребления будут опережать темпы нарастания производства (рис. 5).

Рисунок 5 — Прогноз производства и потребления мяса и мясопродуктов в Республике Бурятия Прогнозные значения по остальным продуктом питания представлены в таблице 3.2.12.

Таблица 3.2.12 — Прогнозирование величины объема потребления и производства основных продуктов питания на 2015;2017 гг.

Приведенные в таблице данные показывают, что существует значительная разница между производством и потреблением, что ставит под угрозу продовольственную безопасность региона. Для того, чтобы устранить данную проблему необходимо увеличить долю собственного производства.