Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Прогнозирование развития сельскохозяйственного производства региона и оценка достоверности прогнозов: На примере Новгородской области

Диссертация: Прогнозирование развития сельскохозяйственного производства региона и оценка достоверности прогнозов: На примере Новгородской области
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В Российской Федерации осуществляется государственное прогнозирование социально-экономического состояния на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу. На основе этих прогнозов организуется разработка концепции развития страны, региона, в которой обосновываются варианты развития отраслей, определяются основные цели, а так же пути и средства их достижения. Первое послание Президента… Читать ещё >

Прогнозирование развития сельскохозяйственного производства региона и оценка достоверности прогнозов: На примере Новгородской области (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
    • 1. 1. Виды прогнозов и методов научного прогнозирования
    • 1. 2. Особенности комплексного развития аграрного производства в регионе
    • 1. 3. Обоснование классов прогнозов и методов, адекватных специфике аграрного производства
    • 1. 4. Методические требования к формированию статистической информации для статистико-вероятностных исследований
  • 2. РЕТРОСПЕКТИВНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НОВГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ
    • 2. 1. Анализ состояния сельскохозяйственного производства Новгородской области
    • 2. 2. Выбор объектов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства
    • 2. 3. Обоснование параметров модели для прогнозирования развития сельскохозяйственного производства
  • 3. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В РЕГИОНЕ
    • 3. 1. Принципы создания параметрической модели развития сельскохозяйственного производства
    • 3. 2. Методика прогнозирования производства продукции на основе временных рядов
    • 3. 3. Методика прогнозирования производства продукции на основе многофакторных динамических моделей
    • 3. 4. Оценка достоверности прогнозов уровня сельскохозяйственного производства

Актуальность темы

исследования. В условиях перехода к рыночной экономике прогнозирование имеет еще большее значение, чем в условиях стабильной, устойчивой экономики. В начале 90-х в стране произошла смена приоритетов в интересах, началась стихийная борьба вокруг ресурсов страны за удовлетворение региональных, индивидуальных интересов, и в этих условиях государственное планирование выходит на первый план. В этом случае государственное планирование и прогнозирование крайне необходимо. Прогноз роста сельскохозяйственного производства является составной частью системы экономического прогнозирования, основным содержанием которой является анализ общих количественных закономерностей расширенного воспроизводства, а конечной целью — определение возможных показателей экономического развития народного хозяйства. Их прогноз — это комплексный прогноз, поскольку сами показатели синтезируют в себе все изменения в производственных отношениях и производительных силах агропромышленного производства, во вложениях живого и овеществленного труда, постольку он должен давать ответ, насколько эффективны эти изменения. С другой стороны, прогноз производственных показателей является исходной базой для прогноза объема общественного производства, реальных доходов населения и других синтетических показателей.

В Российской Федерации осуществляется государственное прогнозирование социально-экономического состояния на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу. На основе этих прогнозов организуется разработка концепции развития страны, региона, в которой обосновываются варианты развития отраслей, определяются основные цели, а так же пути и средства их достижения. Первое послание Президента России после вступления его в должность Федеральному собранию содержит специально разработанный раздел, посвященный концепции социально-экономического развития страны на среднесрочную перспективу. Исходя из предложенной Президентом концепции, Правительство РФ разработало программу «Структурная перестройка и экономический рост в 19 972 000 годах», в которую входит анализ основных параметров развития экономики на 1997;2000 годы, включая темпы роста и пропорции развития экономики сельского хозяйства регионов страны. Эта вопросы регулярно находятся в поле зрения правительственных органов. Краткосрочное государственное прогнозирование представляет собой проект федерального бюджета в котором устанавливается перечень и объемы поставок сельскохозяйственной продукции для федеральных государственных нужд по укрупненной номенклатуре.

Разработка долгосрочных, среднесрочных и краткосрочных прогнозов должна проводиться параллельно на глобальном, региональном и локальном уровне, так как именно в этом случае они дают наибольший эффект.

В настоящее время программное прогнозирование и планирование агропромышленного производства представляет собой совокупность процессов определения основных показателей производства в отраслевом и территориальном разрезе. Производственные показатели являются одними из основных показателей эффективности сельскохозяйственного производства, использования трудовых и природных ресурсов, в связи с этим вопросы их прогнозирования в настоящее время особенно актуальны.

В связи с чем вполне необходима постановка задачи о выделении особых принципов и методов прогнозирования, которые в большей мере учитывали бы особенности настоящего периода экономических преобразований. Сегодня вполне правомерна постановка вопроса о том, что в условиях развивающегося рынка особенности прогнозирования экономического развития сельскохозяйственного производства, форм и методов формирования комплексных планов, должны базироваться на особом типе прогноза, сочетающем в себе принципы комплексного подхода. В настоящее время имеется значительное количество оценок существующих методов прогнозирования, однако нет каких-либо четких рекомендаций относительно того, какими методами осуществлять краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное прогнозирование относительно различных экономических показателей. Эти вопросы не изучены достаточно в отраслях сельского хозяйства применительно к производственным показателям. Имеется ряд методических положений, где оцениваются методы прогнозирования важнейших народнохозяйственных показателей. Но, к сожалению, все они имеют межотраслевой характер, в то время как возникает настоятельная необходимость в разработке методических положений прогнозирования развития сельскохозяйственного производства на уровне региона, учитывая его особенности. Настоящую диссертацию следует рассматривать как попытку продолжения этих исследований.

Целью диссертационного исследования является разработка методических основ прогнозирования развития сельскохозяйственного производства в специфических условиях региона на примере Новгородской области.

Для достижения поставленной цели предусматривается решение следующих задач:

— проведение сравнительного анализа особенностей и структуры применяемых методов в прогнозировании показателей сельскохозяйственного производства, выбор^классов прогнозов, соответствующих специфике сельского хозяйства, сбор информации и ее математическая обработка;

— применение системного, детерминированного и динамического подходов к анализу производственных показателей сельского хозяйства Новгородской области, описание структуры объектов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства на перспективу;

— разработка методических рекомендаций по применению динамических и многофакторных методов прогнозирования на региональном уровне в современных условиях, позволяющих изучить влияние отдельных факторов на показатели сельскохозяйственного производства Новгородской области;

— предложение модифицированного варианта краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогноза развития сельскохозяйственного производства Новгородской области;

— проведение экспериментальной проверки достоверности полученных прогнозов уровня производства продукции растениеводства и животноводства с их подправпением.

Объектом исследования в диссертационной работе принято производство продукции сельского хозяйства Новгородской области.

Предметом исследования, согласно поставленной цели и выбранного объекта исследования, явился механизм прогнозирования производственных показателей сельского хозяйства региона.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения экономической науки, научные концепции теории прогнозирования развития народного хозяйства, материалы научных конференций и семинаров, законодательные и иные нормативно-правовые акты по развитию АПК Российской Федерации и Новгородской области, материалы периодической печати. В ходе проведения исследования были изучены труды российских и зарубежных экономистов по проблемам прогнозирования и развития сельскохозяйственного производства, методические рекомендации и аналитические разработки министерства экономики Российской Федерации и министерства сельского хозяйства и продовольствия РФ.

В работе над избранной темой автор использовал различные методы экономических исследований: наблюдение, методы детерминированного анализа, динамического сравнения и сопоставления, методы прогнозной экстраполяции и моделирования. Их системное использование позволило провести комплексный анализ и получить разностороннюю и подробную картину развития сельскохозяйственного производства Новгородской области.

В качестве базы для аналитической работы послужили данные статистических экономических ежегодников РФ, публикуемых Государственным Комитетом по Статистике Российской Федерации, а так же сведения комитета по сельскому хозяйству Новгородской области, статистические данные публикуемые в периодической печати, ресурсы Интернета, результаты социально-экономических исследований, служебная и справочная информация по исследуемой теме.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

— адаптирована классификация методов прогнозирования с учетом специфики сельскохозяйственного производства региона, и даны методические рекомендации по сбору информации и проверке ее достоверности;

— сделан выбор наиболее рациональных измерителей развития сельскохозяйственного производства Новгородской области;

— апробированы возможности использования наиболее простых и доступных методов прогнозирования развития сельскохозяйственного производства Новгородской области, базирующихся на специфике действия экономических факторов;

— проведены расчеты прогнозных производственных показателей, а именно урожайности и продуктивности, в сельском хозяйстве региона по трем основным методам: методу гармонических весов, методу экспоненциального сглаживания (простого и модифицированного Брауном) и методу построения многофакторных динамических моделей и даны методические оценки достоверности полученных краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов;

— использована методика подправления прогнозов с целью повышения их достоверности.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в применении подходов, полученных в результате исследования, для конкретных рекомендаций по выбору направлений устойчивого развития сельскохозяйственного производства региона, так как полученные в ходе диссертационного исследования результаты позволили выявить реальные тенденции и особенности экономического развития сельскохозяйственного производства Новгородской области на современном этапе.

Материалы диссертационной работы могут быть использованы в учебном процессе при чтении курсов «Прогнозирование и планирование в условиях рынка», «Экономика сельского хозяйства», «Статистика», «Эконометрика».

Апробация результатов исследования. Основные материалы и результаты диссертационной работы докладывались на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов института экономики и управления НовГУ им. Ярослава Мудрого в период с 1998 по 2002 г. г., в ряде публикаций и разработок ИЭиУ НовГУ.

Результаты диссертационного исследования позволяют сформулировать следующие основные выводы и предложения.1. На современном этапе развития экономики чрезвычайно актуальными являются проблемы постановки и совершенствования прогнозирования всей системы материального производства на основе повышения научной обоснован ности прогнозов.2. Разработка прогнозов, определяющих стратегию развития экономики страны на перспективу с учетом возможных вариантов, является одним из путей совершенствования управления народным хозяйством, в том числе ее важней шим звеном планированием.3. В основе прогнозов всего материального производства лежат отрасле вые и региональные прогнозы. Оценка вариантов развития экономики определя ется системой показателей эффективности, в числе которых важнейшая роль от водится показателям производства продукции.4. Сельское хозяйство, как одна из отраслей материального производства, занимающая в среднем 14,4% в структуре валового регионального продукта Новгородской области, должна развиваться на основе дальнейшего повышения производства продукции растениеводства и животноводства.5. Прогнозы развития сельскохозяйственного производства могут иметь целевой и инерционный характер. В зависимости от этих двух подходов приме няется методика прогнозирования, классы и методы прогноза. Выбор их опреде ляется также спецификой отрасли, региона и прогнозируемого показателя.6. Прогнозирование производства продукции в сельском хозяйстве регио на имеет свои специфические особенности, которые должны найти отражение в методике его прогнозирования. В настоящей работе сделана попытка научно обобщить имеющийся материал и накопленный опыт по прогнозированию раз вития сельскохозяйственного производства с учетом специфических особенно стей региона и сформулировать основные методические положения краткосроч ного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования.7. Предлагаемые в настоящей работе основные методические принципы прогнозирования развития сельскохозяйственного производства включают: • выбор объекта прогнозирования и соответствующих его измерителей. Развитие сельскохозяйственного производства может выражаться системой аг регированных показателей и их измерителей, отражающих количественные и качественные харакгеристики производственного процесса, зависящих от мето дов оценки. Анализ применяемых экспериментальных показателей развития по зволяет считать, что прогнозы производства сельскохозяйственной продукции должны строиться на следующих показателях: в растениеводстве — урожайность культурживотноводстве — продуктивность животных, поскольку стоимостные показатели весьма искажены и не отражают реальное состояние. Это предполо жение было подтверждено и на основе детерминированного анализа влияния факторов на величину валового сбора и на производство продукции животно водства. Использование кластеризации объекта прогнозирования и его парамет ров во взаимосвязи позволили придти к выводу, что для прогнозирования произ водства продукции растениеводства на перспективу больще всего подходит по казатель урожайности зерновых культур, а для животноводства — показатель мо лочной продуктивности коров (надоя молока на одну фуражную корову) — • оценку основных признаков объекта прогноза и условий, в которых он развивается. В результате рассмотрения показателей производства продукции растениеводства в сельском хозяйстве региона за 1990;2001г.г. выявлена в ос новном повышаюпщяся тенденция его изменения, за исключением зерновых.

1^лыур, их валовой сбор составил лишь 0,15 к уровню 1990 года. Это объясня ется снижением комплекса мероприятий по повышению плодородия почв, про водимых в сельскохозяйственных предприятиях области, а именно они произво дят 94% зерна. Производство основных видов продукции животноводства за рассматриваемый период значительно снизилось в основном из-за сокращения общего поголовья скота в 2001 году по сравнению с 1990 больше чем на 50%. В настоящее время в регионе производство продукции смещается в сторону мел котоварного личного подсобного хозяйства, а не товарного производства, что доказывает снижение производства картофеля и овощей, на 40% и 64% соответственно. Наибольший удельный вес в производстве молока приходится на хо зяйства населения — 60%. Кроме того, доля личного подсобного хозяйства в по следние годы возросла на 45,2%, рост земельных угодий, принадлежащих им, в.

1,32 раза, что ускоряет их экономическое развитие. Несмотря на кризисные яв ления в экономике, у многих сельскохозяйственных предприятий региона в 2000 году наметились положительные тенденции, которые были закреплены в 2001 году, к которым можно отнести повышение рентабельности от реализации про дукции по всей деятельности и по отраслям растениеводства и животноводства. За исследуемый период времени намечается спад производительных сил, снижение технического уровня сельскохозяйственного производства, в резуль тате чего в настоящее время общий объем валовой сельскохозяйственной про дукции сократился на 1,4% по сравнению с 1990 годом, что отразилось на эф фективности сельского хозяйства Новгородской области.8. В предстоящей перспективе факторами, определяющими рост производ ства сельскохозяйственной продукции, будут являться урожайность и продук тивность, а так же долговременные постоянно действующие факторы техниче ского прогресса и совершенствования организации труда, производства и зшрав ления. Посколы^ рост производства продукции подчиняется определенным за конам, постолы^ это дает основание для применения статистико-вероятностных методов для выявления основной тенденции показателей сельскохозяйственного производства и в дальнейшем ее прогнозирования на основе выбранных методов.9. Прогнозирование производственных показателей предполагает объек тивную формулировку тенденций их развития, оценку фактически влияющих на реальные процессы развития факторов, а так же использования важнейших за кономерностей экономического развития.10. Применение статистико-вероятностных методов для прогнозирования требует выбора агрегированных показателей, вводимых в модель, в связи с чем, из системы производственных показателей сельского хозяйства для прогнозиро вания выбраны урожайность зерновых культур и надой на одну фуражную коро ву. В связи с тем, что в диссертации рассматриваются основы прогнозирования развития сельскохозяйственного производства на основе условного и безусловного прогнозов, то основным параметром, вводимым в модель при безусловном прогнозе, будет являться фактор «время», в котором концентрируется влияние всех факторова при условном прогнозе — заданные условия сельского хозяйства региона, которые выступают как факторы, действующие на рост урожайности и продуктивности.11. Ог качества исходной информации в значительной степени зависит прогноз роста урожайности зерновых культур и молочной продуктивности ко ров. Поэтому вопросам формирования статистической информации для стати стико-вероятностного исследования уделяется огромное внимание. Решение та ких вопросов как выбор круга хозяйств, по которым учитываются и прогнози руются показатели, приведение их к сопоставимому виду, проверка исходных данных на однородность и ряд других позволяет подготовить информацию к ис пользованию ее математическими методами. В результате такой подготовки ста тистической информации было определено, что всю исходную информацию це лесообразно ограничить кругом всех категорий хозяйств (крупнотоварных об щественных сельскохозяйственных предприятий, мелкотоварных крестьянских.

(фермерских) хозяйств, подсобных хозяйств населения) функционирующих на территории Новгородской области. Статистическая обработка данных позволила отобрать факторы с отсутствием автокорреляционных зависимостей между уровнями ряда, исключить аномальные наблюдения, проверить их на однород ность. Таким образом, все дальнейшее исследование было проведено по одно родной совокупности факторов, не имеющей аномальных наблюдений.12. При выявлении основной тенденции роста урожайности зерновых и молочной продуктивности коров в сельском хозяйстве региона на основе стати стико-вероятностных методов и исследовании вида их зависимости с фактором «время» был подтвержден логический вывод о повышающейся тенденции уро жайности и продукгавности. Выявление тенденций этих производственных по казателей, проведенных с помощью эмпирического перебора форм связи раз личного сочетания фактически позволило представить их функцию от времени. Кроме того, на основе перебора различных функций был сделан вывод, что пря молинейная форма связи наиболее соответствует эмпирическому изменению показателя урожайности зерновых культур и отражает оптимистический вариант развития. Молочная продуктивность коров в сельском хозяйстве области в соот ветствии с пессимистической гипотезой развития описывается уравнением экс поненты, степенной и линейной функции, так как они характеризуют снижение надоя молока на одну корову, а оптимистический вариант получен на основе па раболической гипотезы.13. Поскольку прогноз роста урожайности и продуктивности осуществля ется своими специальными методами, а не на основе простой экстраполяции, то в результате всестороннего рассмотрения методов прогнозирования был сделан вывод, что для прогнозирования производственных показателей сельского хо зяйства региона можно использовать методы трех групп: экспертные оценки, методы основанные на моделировании и экстраполяционные методы. Из этих трех групп методов прогнозирования для прогнозирования роста урожайности зерновых культур и молочной продуктивности коров, на наш взгляд, наиболее точно отражают реальность методы: гармонических весов, экспоненциальное сглаживание простое и модифицированное Брауном, методы построения влного факторных динамических моделей.14. Представляется, что метод гармонических весов по отношению к вре мени упреждения, может использоваться для целей долгосрочного прогнозиро вания, что объясняется признанием инерционности сельского хозяйства, так как оно относится к сложным динамическим системам. Методы экспоненциального сглаживания в большей степени пригодны для целей среднесрочного прогнози рования, а построение многофакторных динамических моделей — для кратко срочного.15. Методы экспоненциального сглаживания (простого и Брауна) и метод гармонических весов следует отнести к пассивному прогнозированию, посколь ку они исходят из условия аналогичности прошлого периода будущему. Однако эти методы более обоснованы, так как отражают тенденцию развития показателя на последней стадии развития. Расхождения в прогнозируемых величинах, рас считанных на основе этих методов, до 2004 года находятся в пределах 20%, что позволяет результаты прогнозирования признать удовлетворительными. После 2004 года расхождения в результатах прогноза уровня урожайности зерновых культур и молочной продуктивности коров увеличиваются по мере удаления его от начального уровня. Это объясняется тем, что методы экспоненциального сглаживания в большей степени, в силу особенностей расчета, пригодны для среднесрочного прогнозирования. Метод гармонических весов предусматривает на каждый пятилетний период расчет нового «базового уравнения» и новой со ставляющей процесса за счет обновления исходной информации. Это дает воз можность использовать его в целях долгосрочного прогнозирования. Проверка метода гармонических весов на основе инверсной верификации показала, что прогнозируемые уровни производственных показателей находятся в пределах допустимого.16. Построение многофакторных динамических моделей позволяет учесть общие закономерности изменения урожайности зерновых культур и молочной продуктивности животных в изучаемый интервал времени, закономерности из менения во времени влияния факторов на эти показатели. На основе корреляци онно-регрессионного анализа построены многофакторные динамические модели производственных показателей сельского хозяйства, а так же • определены факторы, обуславливающие объект исследования, а именно урожайность и продуктивность- • проведена первичная статистическая обработка исходной информации посредством логического анализа и статистического анализа, которые позволили сделать вывод, что между факторами, включаемыми в модели, отсутствует мультиколлинеарность (г, ^0,8) — • определено уравнение множественной регрессии для урожайности зер новых культур: у = 0^ 227+1,4717×1+0,0375×2+0,0021хз+0,0203×4−0,02б9×5+0,0467Хб+0,0025×7+0,0082х" И молочной продуктивности коров в сельском хозяйстве Новгородской области: у = .1639,6482−8,0803x,+l, 0460×2+10 689,555xj+107,3737×4+223,5785×5+0,1484xs-5,2122×7. ПрОВСДена оценка существенности связиоценка достоверности параметров уравнения рег рессии на основе t — критерия Стьюдента, которая показала, что параметры мно гофакторных динамических моделей признаются значимымиоценка значимо сти уравнений регрессии на основе F — критерия Фишера, которая подтвердила гипотезу об адекватности предлагаемых моделейопределены факторы, в основе которых заложены наиболее крупные резервы улучшения изучаемых показате лей, на основе р — коэффициентов. • определены прогнозные значения урожайности зерновых культур и надоя молока на одну фуражную корову в сельском хозяйстве региона и рассчитаны доверительные интервалы. Многофакторные модели дают хорошие результаты прогноза роста произ водственных показателей при прогнозировании на период времени не более 3 лет, так как на длительную перспективу довольно сложно определить влияние всех факторов, определяющих уровень урожайности и надоя коров. Таким образом, эта методика может найти применение как в плане стати стического анализа, так и в плане моделирования региональных взаимодействий. При этом, пользуясь сравнительно простыми методами оценок параметров функций регрессии, можно построить эти функции, дать анализ направленности их изменения и обосновать наиболее рациональную структуру регионального распределения затрат и результатов. Все это дает базу для принятия прогнозных решений в условиях неопределенности.17. На основе проверки достоверности прогнозов уровня производства продукции растениеводства и животноводства можно сделать выводы: • при применении метода гармонических весов отклонения от скользящего тренда являются случайным, стационарным процессом как при прогнозировании урожайности, так и при прогнозировании молочной продуктивности- • 1фи простом экспоненциальном сглаживании и экспоненциальном сгла живании Брауна относительная ошибка прогнозов является удовлетворительной. Проверка надежности трендовых моделей урожайности и продуктивности про водилась по t — критерию Стьюдента для основного параметра линейной и пара болической модели, в результате параметры были признаны значимыми. Для сравнения показателей колеблемости уровней трендовых моделей были исполь зованы методы вероятностной оценки среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации и построены доверительные границы генерального тренда урожайности зерновых культур и молочной продуктивности коров, а так же была проведена вероятностная оценка крайних отклонений от тренда. Таким образом, вероятность небольшого неурожая равна 2%, то есть в среднем может случиться 2 раза в сто лет и крайне маловероятно, что отклонение вниз от тренда более чем на 10% молочной продуктивности встретиться чаще, чем 28 раз за сто.

18. Наибольшая достоверность прогноза получена при использовании процедуры подправления прогнозов. Следовательно, результаты прогноза роста урожайности и продуктивности в сельском хозяйстве региона, рассчитанные на основе методов гармонических весов и экспоненциального сглаживания простого и модифицированного Брау ном, являются достоверными и могут использоваться для целей перспективного планирования и их можно рекомендовать для использования на региональном уровне.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Т.К., Белова В. А. Тенденции развития и пути стабилизации животноводческой отрасли в Новгородской области // Вопросы статистики, 1999. -№ 7 84−88.
  2. А., Енюков М. С. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 472 с.
  3. М.М., Медведев В. Г. Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации. — М.: Эдиториал УРСС, 2001. -160 с.
  4. СВ., Балдин А. В., Николаев А. В., Строганов В. Ю. Прикладной статистический анализ: Учеб. пособие для вузов. — М.: «Издательство ПРИОР», 2001.-224 с.
  5. А., Читаишвили Э. Система экономико-математических моделей по прогнозированию развития регионального АПК // АПК: Экономика и управление. 1999. — № 7. — 58−61.
  6. Т. Введение в многомерный статистический анализ. — М.: Наука, 1963.-500 с.
  7. Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976. — 756 с.
  8. В.Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 228 с.
  9. Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Уч. пособие — М.: ИНФРА — М. 1999. — 260 с.
  10. Л.Е. Теория экономического развития. — Тула: Государство, 1998. -286 с.
  11. Л. Совершенствование производственной и рьшочной инфраструктуры АПК // АПК: Экономика и управление, 1999. — № 1. — 45−50.
  12. Р. Экономический потенциал России // Экономист. — 1997. — № 11. — С .3 -11 .
  13. Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. — М.: Мир, 1979. — 311 с.
  14. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. — М.: Мир, 1974. Вып. 1 — 288 с — Вып. 2 — 197 с.
  15. Л.Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965.-280 с.
  16. В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. — 2-е изд. — М.: Компыотер Пресс, 2001. — 301 с: ил.
  17. В.П. Русифицированная версия STATISTICA — системный подход к анализу экономических данных // Вопросы статистики, 2000. — № 9.
  18. М. Теория и измерение технического прогресса. — М.: Статистика, 1971.-308 с.
  19. Д. Временные ряды. — М.: Мир, 1980. — 536 с.
  20. А.Я. Факторный анализ хозяйственной деятельности. — М.: Финансы и статистика, 1987. — 432. с.
  21. Варст, Йорин. Экономика фирмы. — М.: Высшая школа, 1994. — 84 с.
  22. Н. Экономическая модель управления многоотраслевым производством // АПК: экономика и управление, 2000. — № 11. — 57 — 62
  23. Д.Н., Лисичкин В. А. Прогностика. — М.: Знание, 1968. — 246 с.
  24. В.В., Глущенко И. И. Разработка управленческих решений. Прогнозирование — планирование. Теория проектирования экспериментов. — М.: ТОО МПЦ «Крылья», 1997. — 398 с.
  25. B.C. Методологические основы инженерного прогнозирования и конкретных разделов техники. — М.: Знания. -1969. — 238 с.
  26. В.А. Планирование на предприятиях: Учебник для сгуд. вузов по экон. спец. / В. А. Горемыкин, Э. Р. Бугулов, А. Ю. Богомолов. — 2-е издание., стереотип. — М.: Филинъ: Рилант, 2000. — 328 с: ил.
  27. Е.В. Система основных социально-экономических индикаторов уровня жизни в регионе // Вопросы статистики, 1999. — № 4. — 47−55. ЗО. Гусаров В. М. Теория статистики: Учеб. пособие для вузов. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.-247с.
  28. .З. Линейная и нелинейная регрессия. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.
  29. В.И. Три главных направления выхода АПК из катастрофы // Экономика и управление АПК, 2001. — № 5. — 20−25
  30. Доклад о состоянии и использовании земель Новгородской области за 2000 год / Росземкадастр, комитет по земельным ресурсам и землеустройству по Новг. обл. Великий Новгород. — 2001
  31. RK. Математическая статистика в экономике. — М.: Статистика, 1971.-314 с.
  32. А.В. Совершенствование методологических и организационных подходов статистики сельского хозяйства // Вопросы статистики, 2000. — № 1
  33. И.С. Эконометрика / Уч. пособ. для вузов. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 280 с.
  34. Н.И. Экономика сельского хозяйства. — Киев.: Просвещение, 1989. — 221с.
  35. М.Р., Рябцев В. М. Общая теория статистики: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 1991. — 304 с.
  36. Женере Жак. Введение в экономику. — М.: Анор, 1995. — 192 с.
  37. Интенсификация и эффективность ресурсного потенциала / Исаев Г. А. — Новгород: Литера, 1997. — 258 с.
  38. М. Временные ряды. — М.: Финансы и статистика, 1981. -199 с. ЗО. Кириченко B. IL, Анчишкин А. И. Научные основы экономического прогноза. — М.: Мысль, 1974. — 424 с.
  39. В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов. — М.: ЮНИ- ТИ, 1998.-240 с.
  40. Н.Д. Проблемы экономической динамики. — М.: Экономика, 1989.-321 с.
  41. Концепция аграрной политики РФ. РАСХН ВНИЭСХ. М. 1999. — 71 с.
  42. А., Никонова Г. Стратегическое управление региональным АПК // АПК: экономика и управление, 2000. — № 9. — 74 — 79
  43. В.Ф., Куликова Т. С. Использование методов регрессионного анализа статистической практики для оперативного краткосрочного прогнозирования некоторых социально экономических показателей региона // Вопросы статистики, 2000. — № 2
  44. О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 248 с.
  45. Г. Д., Степанян Е. Н. Анализ региональной деференциации показателей эффективности производства и определение ее факторов // Вопросы статистики, 1999. — № 5.
  46. Курс экономической теории: Учебник. — 4-е изд. доп. перераб. — Киров.: АСА, 2000.-752 с.
  47. В.Ф. Оценка влияния факторов на урожайность сельскохозяйственных культур // Вопросы статистики, 2000. — № 8. — 48−53.
  48. В.А. Отраслевое научно-техническое прогнозирование. — М.: Экономика, 1971.-314 с.
  49. К.П. Прогнозирование и планирование АПК: Учебник. — М.: Гардари- ки, 1999.-264 с.
  50. А.И. Статистические методы анализа развития сельскохозяйственного производства // Вопросы статистики, 1999. — № 4. — 3−7
  51. А.Н. Эконометрика. — СПб.: Питер, 2001. — 144 с: ил.
  52. Математическое моделирование экономических процессов / Под ред. Е. Г. Белоусова, Ю. Н. Черемных, X. Кёрта, К. Отто. — М.: Издательство МГУ, 1990.-232 с.
  53. Материалы научной конференции преподавателей и студентов. Факультет учета и финансов. 17 апреля 2001 года: / НовГУ им. Ярослава Мудрого. -Великий Новгород, 2001. — 168 с.
  54. .Г., Чистяков Е. Г. Статистический анализ и прогноз тенденций социально-экономического развития субъекта Федерации (не примере Москвы) // Вопросы статистики, 2001. — № 9. — 11−15.
  55. Методические рекомендации по определению доминирующего положения хозяйствующего субъекта на товарном рынке. Утверждены приказом ГКАП РФ от 03 июня 1994 года, № 67.
  56. Методические рекомендации по планированию учетов и калькулированию себестоимости продукции (работ и услуг) в сельском хозяйстве. — М., 1996.
  57. Методические рекомендации по разработке плана производственно- финансовой деятельности сельскохозяйственных предприятий на 1999 год. -М., 1998.
  58. Методические рекомендации по разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъекта РФ. Министерство экономики РФ. -М., 1999.
  59. Методические рекомендации по планированию сельского хозяйства РСФСР. -М.: Экономика, 1973. — 375 с. З
  60. М.С. Методы социально-экономического прогнозирования: Учеб. пособие. — СПб., 1994. — 294 с.
  61. Направления реформирования АПК областей России: Учеб. материалы / Сост. Д. Б. Эпштейн, П. В. Никифоров, Е.О. Никифорова- НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Великий Новгород, 2000. — 66 с.
  62. Научные проблемы экономического прогноза. — М.: Мысль, 1971. — 168 с.
  63. П.В. Аграрная экономика России и агрообразования на современном этапе // Экономический вестник института экономики и управления НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Новгород, 1998. — 67−73.
  64. П.В. Развитие аграрных отношений. — Новгород, 1997. — 90 с.
  65. П.В., Семенов Н. К. Основы программирования развития регионов областного уровня. — Новгород, 1996. — 93 с.
  66. Новгородская область в цифрах. Сост. А. Г. Ваниев. — Великий Новгород: ИЭиУ НовГУ им. Ярослава Мудрого, 2001. — 36 с: ил.
  67. Новгородский областной Закон «О прогнозировании социально- экономического развития Новгородской области» от 15 мая 2000 года № 128-ОЗ. Принят постановлением Новгородской областной Думы от 26 апреля 2000 года № 462-ОД.
  68. Новгородский областной Закон «Об областном бюджете на 2002 год» от 27 декабря 2001 года № 12−03 (в ред. Областного закона Новгородской области от 11.02.2002 № 20−03). Принят Постановлением Новгородской областной Думы от 26.12.2001 № 39-Ш ОД.
  69. Новгородская область на пути экономических реформ / Администрация Новгородской области экономический комитет. — Новгород, 1995. — 166 с.
  70. А. Крупные селы-кохозяйственные предприятия и изменения социально-экономической структуры аграрного сектора // АПК: экономика и управление, 2001. — № 5. — 13 — 18
  71. Шсьмо Министерства Экономики Российской Федерации от 20 марта 1999 г. №ИМ-681/1−74 «О разработке прогнозов социально-экономического развития Российской Федерации на 2002 год и на перспективу до 2004 года».
  72. Плат1рование местного хозяйства: Уч. пособие для вузов / М. В. Кокорев, В. В. Лукашевич, RC. Зенченко и др.- Под ред. М. В. Кокарева, В. В. Лукашевича. — М.: Высшая ппсола, 1986. — 264 с.
  73. Планирование экономического и социального развития регионов: Учебник для вузов по спец. «Планирование народного хозяйства» / Е. Н. Матвеева, В. И. Махалов, Б. П. Муравьёв и др.- Под ред. В. И. Махалова, Е. Н. Матвеевой. — М.: Высшая школа, 1987. — 335 с.
  74. .П. Проблемы анализа процессов реформирования экономики // Вопросы статистики, 1999. — № 9. — 3−10.
  75. ПОЛЯНСКИЙ Стратегия развития АПК на пороге XXI века // АПК: Эконо- Ашка и управление, 1999. — № 8.
  76. Постановление Правительства Российской Федерации от 15 апреля 1998 года № 392 «Об экономических условиях функционирования агропромышленного комплекса Российской Федерации в 1998 году».
  77. . Внутренние резервы АПК России. // АПК: Экономика и управление, 1997. — № 3. — 11 — 1 6
  78. . Некоторые пути выхода из экономического кризиса в АПК // АПК: Экономика и управление, 1999. — № 1. — 4−7.
  79. Пракгшогм по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике: Учеб. Пособие / И. Д. Политова, С. Сергеев, А. П. Зинченко, А. М. Гагаулин. — 3-е из.- перераб. и доп. — М.: Статистика, 1980. — 303 с: Ил.
  80. Проблемы форвшрования устойчивого социально-экономического развития региона. Сборник материалов научно-практической конференции НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Великий Новгород, 2001. — 262 с.
  81. Прогноз функционирования экономики РФ (по материалам Министерства экономики РФ) // Экономист, 2000. — № 6. — 3−20.
  82. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для вузов / Т. Г. Морозова, А. В. Пукульник, В. Ф. Тихонов и др.- Под ред. Т. Г Морозовой, А. В. Пикульника. — М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2000. — 318 с.
  83. Проект аграрной политики и концепции устойчивого развития АПК северо-запада РФ (до 2005 года) / Д. Б. Эпштейн. П. В. Никифоров, Е. Е. О. Никифорова, А.С. Бойцов- НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Великий Новгород, 2002.-80 с.
  84. Л. В. Ульянов И.С. Структурное обследование предприятий России: Итоги и перспективы, // Вопросы стагистики, 2000. — № 6
  85. М.М. Агропромышленный комплекс Новгородчины в условиях рынка // АПК: Экономика и управление, 1997. — № 9. — 5−12.
  86. М.М., Бойцов А. С., Эльдиев М. Д. Государство, рынок, АПК. — Великий Новгород, 2001. — 196 с.
  87. Разработка стратегии устойчивого развития Новгородской области / Авт.: JbiTBHHOB В.Ф., Прусак М. М., Семенов Н. К. и др.- Отв. ред. Литвинов В.Ф.- НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Новгород, 1999. — 116 с.
  88. .А., Лазовский Л. Ш., Старобудцев Б. Б. Современный экономический словарь. — 2-е изд., исправл. — М.: ИНФРА-М, 1998. — 479 с.
  89. Рекомендации по тфоведению оценки производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий, районов и анализу эффективности их использования. — М., 1998. — 57 с.
  90. .Б., Сергеева Л. А., Ягольницер М. А. Статистическая оценка нормативов отраслевого планирования. — Новосибирск: Наука, 1986.- 254 с.
  91. Г. О неотложных мерах по стабилизации и развитию агропромыпшенного производства // АПК: Экономика и управление, 1999. -№ 5.-С. 3−20.
  92. О. Динамика производственных ресурсов. // Экономист, 1997. — № 3
  93. Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий: 4-е изд., перераб. и доп. — Минск: ООО «Новое издание», 1998. — 688 с.
  94. В.Т., Измайлова А. и др. Многоцелевая интегрированная система моделирования развития региона // Вопросы статистики, 2000. — № 2
  95. В.А., Свободина М. В. Имитационное моделирование экономического механизма развития сельского хозяйства // Экономика сельского хозяйства и перерабатывающих предприятий, 2000. — № 8. — 13−17.
  96. А.Ф. Восстановление АПК: приоритеты и прогнозы // Экономика сельского хозяйства и перерабатывающих предприятий, 2000. — № 8.
  97. В. Н. Барышева А.А., Жекулин B.C. География Новгородской области: Учеб. пособие. — 3-е изд., испр. И доп. — Л.: Лениздат, 1988. -143 с: ил.
  98. Ю. Методы прогнозирования расширенного воспроизводства новой техники в АПК // АПК: Экономика и управление, 2001.- № 6.-С.57−66.
  99. П.В., Ораевская Г. А. Анализ хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 1991.-304 с: ил.
  100. Современные проблемы растениеводства и животноводства Северо- Запада России / Авт.: Вяйзенен Г. Н., 1Сим Л.В., Лепкович И. П., Лишанский М.Л.- Отв. ред. Лепкович И.П.- Новг. гос. Сельскохозяйственная академия. -Новгород, 1997. -116 с.
  101. В. Движение основных производственных фондов в народном хозяйстве. // Экономист, 1997. — Х24.
  102. Состояние и меры по развитию аграрного производства РФ. Ежегодный доклад 1999 год. Министерство сельского хозяйства и продовольствия РФ.-М., 2000.-227 с.
  103. Статистика: Учеб. пособие / А. П. Зинченко, В. К. Горкавый и др.- Под ред. А. П. Зинченко. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 271 с: ил.
  104. Статистический сборник сельского хозяйства Новгородской области за 1990 — 1996 / ОГВ. за выпуск Штрейс Г. В. — Новгород 1997
  105. Статистический факторный анализ в экономике. Учебное пособие. / Сост.: Бернасовская Л. И., Лебедева Г. В., Пригула О.Д.- НовГУ им. Ярослава Мудрого. — Великий Новгород, 2002. -144 с.
  106. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учеб. пособие / Г. М. Гамбаров, Н. М. Журовель и др.- Под ред. А. Г. Гранберга. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 383 с.
  107. Структурные преобразования экономики региона и развитие местного самоуправления (на базе Новгородской области): Материалы научной конференции 11−12 апреля 1997 года /Сост. Троицкий И. А. — Новгород, 1992. -216 с.
  108. Теория статистики: Учебник /Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. — 3-е изд., перераб. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 560 с: ил.
  109. Г. Введение в эконометрию. — М.: Статистика, 1965. — 280 с.
  110. М.У. Рыночные модели анттфизисного функционирования агропромышленных предприятий // Экономика селы: кого хозяйства и перерабатывающих предприятий, 1998. — № 11. — 11−17.
  111. И.С. Текущие экономические показатели: некоторые результаты факторного анализа, 2000. — № 2.
  112. Л., Железняков А. Методология построения экономического механизма в системе прогнозирования // АПК: экономика и управление, 1998. -№ 5.-С. 56−62.
  113. Ученые записки Академии сельского хозяйства и природных ресурсов НовГУ им. Ярослава Мудрого, выпуск первый. — Великий Новгород: ЦНТИ, 2000.-37 с.
  114. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
  115. Федеральный закон «О федеральном бюджете на 2001 год». Принят Государственной Думой 14 декабря 2000 года // Российская газета, 2000. — 28 декабря. — № 245−246 (2609−2610).
  116. Ю. Оценка эффективности производственной деятельности фирмы с помощью производственных функций. // Вестник СПбУ. Экономика, 1992. -вып. 3. — С. 112 -118
  117. А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. — М.: Экономика, 1972. — 322 с.
  118. А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. — М.: Экономика, 1989. — 214 с.
  119. А.А. Прогнозирование социально-экономического развития России на 1999 год // Вопросы статистики, 1999. — № 4. — 72−73.
  120. В., Молчанов И. Н. Статистическое программное обеспечение: тенденции и особенности развития // Вопросы статистики, 2001. — № 1. — 44 -48
  121. Э., Дилон Д. Гфоизводственные функции в сельском хозяйстве. — М.: Прогресс, 1965. — 382 с.
  122. Ч. Основные принципы планирования эксперимента. — М.: Мир, 1967.-406с.
  123. В.М., Лисичкин В. А. Методы прогнозирования научно- технического прогресса. — Киев, 1969. -180 с.
  124. И.Ф. Программы и системы развития агропромышленного производства // Экономика сельского хозяйства и перерабатывающих предприятий, 2000. — № 10.
  125. Ф.П., Кудинов B.C. Краткий словарь по сельской экономике. — М.: Политиздат, 1983. — 238 с.
  126. В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 210 с.
  127. СВ., Пугачева М. В. Изучение источников новой статистической информации и информационных потребителей предприятий в переходных экономиках//Вопросы статистики, 2000. — № 3. — 12−15.
  128. Н.В., Новоселов А. Л. Планирование и прогнозирование природопользования. — М.: Интерпракс, 1995. — 288 с.
  129. В.П. Базовые структуры моделей экономической динамики. — СПб.: Издательство СПбУЭФ, 1996. -160 с.
  130. Е.М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Гос- статиздат, 1963. — 312 с.
  131. Е.М. Статистические методы прогнозирования. — 2-е изд. — М.: Статистика, 1977. — 273 с.
  132. О.Ф. Индикаторы социально-экономического развития региона // Вопросы статистики, 2000. — № 3. — 48 — 51.
  133. Т. Ресурсный потенциал и размеры сельскохозяйственных предприятий // АПК: Экономика и управление, 1999. — № 7. — 49−57.
  134. А. Факторы роста эффективности и устойчивости сельскохозяйственных вредприятий // АПК: Экономика и управление, 1999. — № 1. -С. 59−65.
  135. В.В., Дайитбегов Д. М., Мизрохи СВ., Ясеновский СВ. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. -М.: Финансы и статистика, 1990. -190 с.
  136. А. Аграрный сектор России в XXI веке: реалии и прогноз // АПК: экономика и управление, 2001. — № 4.
  137. Э., Фокс К. Методы анализа, регрессии и корреляции. — М.: Статистика, 1966. — 210 с.
  138. Экономика Новгородской области (на путях к рынку) РАН комитет по изучению производительных сил и природных ресурсов. Администрация Новгородской области.- Москва-Новгород, 1995. — 288 с.
  139. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю. Н. Иванова. — М.: ИНФРА-М, 1998.-480С.
  140. М. Проблемы регулирования и экономической поддержки аграрного сектора России // АПК: Экономика и управление, 1997. — № 9. — 60−66.
  141. Д.Б. Государственное регулирование сельскохозяйственного производства в условиях перехода к рынку (теория и методы). — Ч. 2. — СПб.: Знания, 1993.-278 с.
  142. Д.Б. Рентабельность сельского хозяйства как фаш-ор социально-экономической стабилизации // Экономика и жизнь, 1993. — ХяА.
  143. М.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика, 1995.-364 с.
  144. Р.Н., Рассонных А. С. Оценка работы хозрасчетных подразделений с помопцло многофакторного анализа // Экономика сельского хозяйства и перерабатываюпщх предприятий, 1998. — № 6. — 39−44.
  145. Янч Э. прогнозирование научно-технического прогресса. — М.: Прогресс, 1970. — 586 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!