Исследование развития производства хлеба и хлебобулочных изделий



Pdf просмотр
страница14/16
Дата08.09.2022
Размер1.17 Mb.
#131033
ТипДиссертация
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16
для практички можно брать
ГРАФИКИ ДЛЯ ПЕРВЫХ ЛЕКЦИЙ ВЗЯТЬ
Модель
Параметры модели
Значение
Стандартная
ошибка
t
Значение
Модель 1.
Цена на хлеб из ржаной
муки
Константа
0,497 0,116 4,285 0,000
АР
Лаг 1 0,555 0,103 05,396 0,000
Дифференцирование
1
Модель 2.
Цена на хлеб из
пшеничной муки
Константа
0,734 0,154 4,772 0,000
АР
Лаг 1 0,500 0,106 4,701 0,000
Дифференцирование
1
Модель 3.
Цена на хлеб из
пшеничной муки 1-го и
2-го сортов
Константа
0,469 0,113 4,157 0,000
АР
Лаг 1 0,520 0,106 4,931 0,000
Дифференцирование
1
Источник: рассчитано автором
Оценка адекватности и согласия модели приведена в таблице 6.
Таблица 6. Статистика согласия моделей
Источник: рассчитано автором
Модель
Статистика согласия модели
R-квадрат
Средний относительный модуль ошибки
Максимальный относительный модуль ошибки
Модель 1.
Цена на хлеб из
ржаной муки
0,998 2,27 14,31
Модель 2.
Цена на хлеб из пшеничной
муки
0,999 2,28 12,81
Модель 3.
Цены на хлеб из пшеничной
муки 1-го и
2-го сортов
0,998 2,25 12,99


23
По всем проведенным моделям остатки построенных моделей соответствуют процессу белого шума: математическое ожидание близко к нулю, остатки гомоскедастичны и имеют нормальное распределение, автокорреляция остатков отсутствует.
Полученные модели продемонстрировали высокие значения коэффициента детерминации (>0,9). При этом все параметры данных моделей являются статистически значимыми. Значения среднего относительного модуля ошибки свидетельствуют о том, что ряд несущественно отличается от значений, предсказанных моделями. Наибольшая ошибка в прогнозируемых значениях составляет 13-14%.
Сравнение полученных прогнозов, выполненных различными методами, показало, что для сортов хлеба из ржаной муки и пшеничного хлеба 1 и 2 сортов прогнозные значения отличаются незначительно (порядка 2-3%). При этом для моделей
ARIMA характерны более низкие значения точечного прогноза. Однако, при прогнозировании цен для хлеба из пшеничной муки полученные результаты прогнозов разошлись существеннее (5-7%). Модели ARIMA прогнозируют меньшее увеличение цен по сравнению с моделями аналитического выравнивания.
Построенные прогнозные модели цен на основные сорта хлеба могут быть использованы при принятии решений относительно политики регулирования цен на хлеб в части оценки последствий повышения тарифов на электроэнергию и политики регулирования цен на зерно.
ВЫВОДЫ
На основании анализа современного состояния и тенденций развития производства хлеба и хлебобулочных изделий в Российской Федерации выявлены проблемы развития данного производства: падение потребительского спроса на продукцию; рост цен, сопровождающийся снижением покупательной способности населения; отсутствие достаточных источников финансирования в связи с низкой рентабельностью хлебобулочного производства, недостаточная государственная поддержка отечественных производителей.
Исследование источников статистической информации о производстве хлеба и хлебобулочных изделий позволило сделать вывод о необходимости расширения существующей системы статистических показателей для комплексного анализа развития производства хлеба и хлебобулочных изделий в части дополнения её блоками показателей ценообразования на основные виды продукции и блоком показателей национальной продовольственной безопасности, что позволяет дать всестороннюю характеристику отрасли и ее роли в экономике страны.
Задача проведения статистического анализа потребления хлебных продуктов в
Российской Федерации в региональном разрезе обусловила необходимость выполнения группировки регионов по уровню потребления хлебных продуктов, в рамках которой выделены группы регионов с традиционно высоким, средним и низким уровнем потребления, а также определены особенности миграции регионов в разрезе выделенных групп.


24
Задача исследования распределения регионов по социальному профилю потребителей хлебобулочных изделий обусловила необходимость включения в состав показателей, определяющих социальный профиль потребителей хлеба и хлебобулочной, продукции следующих показателей: доля населения с доходами ниже прожиточного минимума; величина прожиточного минимума; коэффициент демографической нагрузки; коэффициент миграционного прироста; количество учащихся в общеобразовательных учреждениях; заболеваемость; доля расходов на хлеб в структуре расходов на питание; доля сельского населения в регионе. Выполненная многомерная группировка позволила определить направления развития и стимулирования хлебобулочного производства в рамках конкретного региона.
Проведенная перекрестная группировка по уровню производства и потребления хлеба и хлебобулочных изделий позволила: выявить регионы, имеющие диспропорции между производством и потреблением; определить наиболее проблемные регионы, нуждающиеся в стимулировании производства или совершенствовании логистической системы перераспределения готовой продукции между регионами.
Изучение особенностей рядов динамики позволило разработать методические подходы к прогнозированию цен на хлеб, основанные на применении методов одномерного прогнозирования, таких как экстраполяция трендовых моделей и адаптивных методов прогнозирования на основе которых получен перспективный прогноз цен на основные сорта хлеба. Построенные прогнозные модели цен на основные сорта хлеба могут быть использованы при принятии решений относительно политики регулирования цен на хлеб.
В целом, результаты выполненного исследования производства хлеба и хлебобулочных изделий в России и ее субъектах представляют собой широкую информационную и аналитическую базу для изучения особенностей данного производства, а также принятия решений по разработке механизмов повышения эффективности хлебобулочного производства.


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16




База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2022
обратиться к администрации

    Главная страница