Прогнозирование экономических показателей сельского хозяйства по Бологовскому району Тверской области

В данной задаче мы рассмотрим количество реализованной продукции в отраслях растениеводства и животноводства в Бологовском районе Тверской области, в период: с 1992 года по 2008 год.

Первым, мы рассмотрим реализацию поголовья лошадей.

Таблица 2.1.Реализация поголовья лошадей

1) Линейная y (t)=A*t+B.

Тренд T (t)=-2,9779*t+102,21.

Стандартная ошибка остатков равна 41,753.

2) Экспоненциальная y (t)=exp (A*t+B)+err.

Тренд T (t)=exp (-0,33 832*t+4,6161).

Стандартная ошибка остатков равна 42,165.

3) Параболическая y (t)=A*t²+B*t+C.

Тренд T (t)= -0,6557*t²+8,8247*t+64,838.

Стандартная ошибка остатков равна 40,371.

4) Логарифмическая y (t)=A*ln (t+B)+C.

Тренд T (t)= -456,07*ln (t+148,21)+2381,8.

Стандартная ошибка остатков равна 43,298.

5) Логистическая y (t)=A/(1+exp (B-C*t)).

Тренд T (t)=86,758/(1+exp (-14,078+0,91 302*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 40,059.

6) Степенная y (t)=A*(t+B)^C.

Тренд T (t)=1165,5*(t+20,329)^-0,83 646.

Стандартная ошибка остатков равна 44,352.

Больше всего подходит Логистическая функция, поскольку в ней самая маленькая стандартная ошибка равная 40,059.

Аддитивная модель:

Тренд T (t)=86,758/(1+exp (-14,78+0,91 302*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 30, 612.

В период сезонности равный 8, линии на графике находятся ближе, чем в другие периоды.

Мультипликативная модель:

Тренд T (t)=82,03/(1+exp (-10,193+0,63 962*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 24,04.

В период сезонности равный 8, линии на графике находятся ближе, чем в иные периоды.

Вторым, мы рассмотрим реализацию молока.

Таблица 2.2. Реализация молока

1) Линейная y (t)=A*t+B.

Тренд T (t)=105*t+54 655.

Стандартная ошибка остатков равна 7577,8.

2) Экспоненциальная y (t)=exp (A*t+B)+err.

Тренд T (t)=exp (0,18 404*t+10,909).

Стандартная ошибка остатков равна 7578,3.

3) Параболическая y (t)=A*t²+B*t+C.

Тренд T (t)= -68,613*t²+1340*t+50 744.

Стандартная ошибка остатков равна 7675,8.

4) Логарифмическая y (t)=A*ln (t+B)+C.

Тренд T (t)=2307,5*ln (t+10,805)+48 785.

Стандартная ошибка остатков равна 7836,6.

5) Логистическая y (t)=A/(1+exp (B-C*t)).

Тренд T (t)=57 521/(1+exp (-2,787−0,51 504*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 7840,5.

6) Степенная y (t)=A*(t+B)^C.

Тренд T (t)=109,13*(t+518,14)^0,99 456.

Стандартная ошибка остатков равна 7843,8.

Нам больше всех подходит линейная функция, поскольку в этой функции самая маленькая ошибка равная 7577,8.

Мультипликативная модель:

Тренд T (t)=332,4*t+51 558.

Стандартная ошибка остатков равна 4887,4.

В период сезонности равный 8, линии на графике находятся ближе, чем в иные периоды.

посевной корм прогнозирование экономический Тренд T (t)=105*t+54 655.

Стандартная ошибка остатков равна 5021,8.

В период сезонности равный 8, линии на графике находятся ближе, чем в иные периоды.

Третьим, мы рассмотрим реализацию зерновых и зерново-бобовой продукции растениеводства.

Таблица 2.3. Реализация зерновых и зерново-бобовых

1) Линейная y (t)=A*t+B

Тренд T (t)= -240,83*t+4145,7.

Стандартная ошибка остатков равна 1032,7.

2) Экспоненциальная y (t)=exp (A*t+B)+err.

Тренд T (t)=exp (-0,11 255*t+8,4739).

Стандартная ошибка остатков равна 1075,5.

3) Параболическая y (t)=A*t²+B*t+C.

Тренд T (t)= 1,6423*t²−270,39*t+4239,3.

Стандартная ошибка остатков равна 1068,2.

4) Логарифмическая y (t)=A*ln (t+B)+C.

Тренд T (t)= -32 937*ln (t+127,84)+163 970.

Стандартная ошибка остатков равна 1068,5.

5) Логистическая y (t)=A/(1+exp (B-C*t)).

Тренд T (t)=3559/(1+exp (-4,7261−0,48 564*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 1027,1.

6) Степенная y (t)=A*(t+B)^C.

Тренд T (t)=212 190*(t+8,96)^-1,7379.

Стандартная ошибка остатков равна 1214,8.

Больше всего нам подходит логистическая функция, поскольку в этой функции самая маленькая стандартная ошибка остатков.

Рассмотрим Мультипликативную модель:

T (t)=3316,2/(1+exp (-6,8922+0,74 819*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 1256,6.

Период сезонности равный 3.

Мы взяли этот период, потому что линии на графике находятся ближе чем в другие периоды.

Рассмотрим Аддитивную модель:

T (t)=3559/(1+exp (-4,7261+0,48 564*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 741,01.

Мы взяли период сезонности равный 6, поскольку в этот период самая маленькая ошибка остатков и линии на графике находятся ближе друг к другу.

Четвертым, мы рассматриваем реализацию льняного семени.

Таблица 2.4. Реализация льняного семени.

1) Линейная y (t)=A*t+B.

Тренд T (t)= -0,30 882*t+42,956.

Стандартная ошибка остатков равна 56,039.

2) Экспоненциальная y (t)=exp (A*t+B)+err.

Тренд T (t)=exp (-0,48 463*t+3,7368).

Стандартная ошибка остатков равна 56,048.

3) Параболическая y (t)=A*t²+B*t+C.

Тренд T (t)= -1,2371*t²+21,959*t-27,559.

Стандартная ошибка остатков равна 50,172.

4) Логарифмическая y (t)=A*ln (t+B)+C.

Тренд T (t)= 3,3044*ln (t-0,99 997)+36,228.

Стандартная ошибка остатков равна 57,005.

5) Логистическая y (t)=A/(1+exp (B-C*t)).

Тренд T (t)=48,336/(1+exp (3,226−0,99 285*t)).

Стандартная ошибка остатков равна 55,836.

6) Степенная y (t)=A*(t+B)^C.

Расчет не возможен.

Нам подходит больше всего параболическая функция, поскольку в этой функции самая маленькая ошибка.

Мультипликативная модель:

T (t)= -0,60 326*t²+11,253*t-5,7452.

Стандартная ошибка остатков равна 32,629.

Период сезонности 8.

Мы выбрали этот период сезонности, потому, что в этом периоде самая маленькая ошибка остатков и в графике линии сходятся больше, чем в других периодах.

T (t)= -1,2371*t²+21,959*t-27,559.

Стандартная ошибка остатков равна 30,233

Период сезонности равен 8.

Мы взяли этот период, потому, что в этом периоде самая маленькая ошибка и линии на графике сходятся больше всего, чем в других периодах.