Моделирование тенденций развития крестьянских (фермерских) хозяйств Ставропольского края

Моделирование тенденций развития крестьянских (фермерских) хозяйств

Ставропольского края Simulation trends of peasant (farmer) facilities of the Stavropol Territory

Кукушкин Дмитрий Викторович, ассистент Еременко Николай Васильевич, к.э.н., ст. преподаватель кафедра предпринимательства ФГБОУ ВПО Ставропольского государственного аграрного университета, г.Ставрополь

e-mail:DIaMONd_0008@mail.ru

eremenkomk@rambler.ru

Аннотация: на основе авторского алгоритма осуществлено

прогнозирование основных показателей деятельности крестьянских (фермерских) хозяйств Ставропольского края с целью определения дальнейших управляющих воздействий в секторе.

Abstract: Based on the author's prediction algorithm implemented key performance indicators (peasant farms) of the Stavropol Territory in order to determine future control actions in the sector.

Ключевые слова: крестьянские (фермерские) хозяйства, прогнозная динамическая модель, метод экспоненциального сглаживания.

Keywords: peasant (farmer's) economy, forecast a dynamic model, the method of exponential smoothing.

Очевидно, что основным инструментом, позволяющим определить ожидания государства в области развития крестьянских (фермерских) хозяйств (К(Ф)Х) является прогнозирование основных показателей их деятельности. Оценка перспектив развития этих представителей малого агробизнеса обусловлена высокими производственно-экономическими показателями деятельности К(Ф)Х, наблюдаемыми в последнее время в стране.

В Ставропольском крае, согласно исследованиям авторов, роль фермерских хозяйств в аграрном секторе экономики также продолжает расти, что позволяет высказать предположение о сохранении основных имеющихся

тенденций в краткосрочной перспективе - этим и объясняется выбранный горизонт прогнозирования в два года 2012-2013 гг. Для определения будущих показателей деятельности крестьянских (фермерских) хозяйств края в ходе исследований сформулирован алгоритм построения прогнозной динамической модели деятельности К(Ф)Х (рисунок 1).

Определение основных параметров и показателей, характеризующих деятельность К(Ф)Х

Построение прогнозов основных показателей, характеризующих деятельность предприятий К(Ф)Х на краткосрочную ретроспективу

Построение доверительных интервалов на прогнозный

период

Построение прогнозной динамической модели деятельности К(Ф)Х

Практическое использование полученных результатов

Рисунок 1 - Авторский алгоритм построения прогнозной динамической модели

деятельности К(Ф)Х

Он является универсальным и применим как для совокупности крестьянских (фермерских) хозяйств, так и в структуре отраслей и на базе отдельных К(Ф)Х Ставропольского края и других регионов.

На протяжении всего исследуемого периода наблюдается тенденция роста посевных площадей зерновых культур, что связано со значимой долей последних в общей структуре сельскохозяйственной продукции фермеров и высокой рентабельностью. Уравнение тренда для динамики посевных площадей зерновых культур, возделываемых К(Ф)Х с коэффициентом детерминации R = 0,9076, построенное с использованием статистических данных за период 2000-2011 гг. , имеет вид:

где у - посевная площадь, t = 1, 2... - номера годов исследуемого периода.

Построение «коридора» на базе доверительных интервалов («доверительного коридора») является более предпочтительным (и более объективным), чем другие существующие подходы, так как содержит в себе и вероятностную оценку попадания в него. [1]

Расчеты доверительного интервала прогноза динамики посевных площадей зерновых культур в К(Ф)Х Ставропольского края на период 20122013 гг., а также последующие расчеты доверительных интервалов прогнозов других показателей выполнены по следующей типичной формуле:

где 24,78 - величина среднего квадратического отклонения фактического уровня посевных площадей зерновых культур в К(Ф)Х Ставропольского края от прогнозных значений за период 2000-2010 гг.;

1,8125 - значение t - критерия Стьюдента с вероятностью 0,9;

110 - сумма квадратов отклонений номеров лет (;) от среднего значения 6; t - номера годов прогнозного периода.

Последующее моделирование динамики посевных площадей выполнено по основным сельскохозяйственным культурам, возделываемым фермерскими

у = 21,32Н + 221,93,

хозяйствами края и имеющим товарное значение: подсолнечнику, картофелю и овощам.

В связи с особенностями севооборота подсолнечника, предполагающего его посевы на одном и том же поле не чаще, чем раз в семь лет, мы исходим из предположения, что посевные площади данной культуры в настоящее время не будут иметь выраженной тенденции роста. Поэтому, не смотря на предельно низкое значение коэффициента детерминации ^ = 0,037), считаем возможным дальнейшее развитие динамики посевных площадей подсолнечника на основе полученной линейной зависимости:

у = -0,45Н + 56,825,

где у - посевная площадь подсолнечника, t = 1, 2. - номера годов исследуемого периода.

На протяжении последних десяти лет наблюдается устойчивая динамика роста, посевных площадей картофеля в К(Ф)Х Ставропольского края. Значительный рост цены на картофель в конце 2010 и начале 2011 года, связанный с неурожаем культуры в центральных регионах России, являющихся основными ее производителями, скорее всего, приведет к дальнейшему росту данного показателя и мы склонны полагать, что фактические значения посевных площадей картофеля в 2011 и 2012 году будут находиться вблизи к верхней границе доверительного интервала.

Уравнение линейного тренда имеет вид:

у = 0,08Ш + 0,4915,

где у - площадь посадки картофеля, t =1, 2. - номера годов исследуемого периода.

Достаточно высокое значение коэффициента детерминации R = 0,8145 отражает статистическую значимость данной экономико-математической модели и позволяет говорить о незначительном отклонении фактических от прогнозных значений.

Высокие темпы роста значения посевных площадей овощных культур возделываемых ставропольскими фермерами позволяют строить

положительный прогноз развития данного показателя. Уравнение тренда, основанное на линейной зависимости с коэффициентом детерминации R =

0,6785, имеет вид:

у = 0,1841+1,2269,

где у - посевная площадь занимаемая овощными культурами, 1 = 1, 2. -номера годов исследуемого периода 2000-2012 гг.

Доля посевных площадей, и, следовательно, объемы валового сбора говорят о важности роли зерновых культур для фермерских хозяйств Ставропольского края. Поэтому мы исходим из предположения, что валовой сбор зерновых культур будет продолжать расти, что подтверждается нашими экономико-математическими расчетами. Уравнение линейного тренда имеет вид:

у = 845,631 + 4308,6,

где у - валовой сбор зерновых культур в К(Ф)Х Ставропольского края, 1 = 1,

2. - номера годов исследуемого периода 2000-2013 гг. Статистически

значимая величина коэффициента детерминации R = 0,7435 хотя и несколько ниже данного показателя используемого нами при прогнозировании динамики посевных площадей зерновых культур, но все же позволяет проводить вычисления.

Отличительной особенностью прогнозирования данного показателя

является то, что величина валового сбора зерновых культур находится в прямой зависимости не только от количества посевных площадей, правильности агротехнических мероприятий, но и значительной мере от влияния факторов окружающей среды. Однако, несмотря на значительное влияние данной группы факторов, мы склонны полагать, что фактические значения все же будут в незначительной степени отличаться от прогнозных.

Как ранее уже было отмечено, отличительные особенности возделывания подсолнечника позволяют использовать линейную зависимость в качестве основной при прогнозировании тенденций развития валового сбора семян подсолнечника, несмотря на предельно низкие значения коэффициента

детерминации. В таком случае уравнение тренда, построенное с использованием статистических данных за период 2000-2011 гг., имеет вид:

у = 27,081 + 367,99,

де у - валовой сбор подсолнечника, 1 = 1, 2. - номера годов исследуемого периода.

Можно предположить, что наблюдаемая устойчивая динамика роста посевных площадей картофеля в фермерских хозяйствах Ставропольского края должна коррелировать с показателями его валового сбора. То есть последний должен иметь положительную динамику.

Уравнение линейного тренда в этом случае имеет вид:

у = 8,95731 + 35,555,

где у - валовой сбор картофеля в К(Ф)Х Ставропольского края, 1 = 1, 2. -номера годов исследуемого периода.

Показатель коэффициента детерминации R = 0,7745 незначительно меньше аналогичного, используемого нами при прогнозировании динамики посевных площадей. Однако, так же как и в случае с прогнозированием значений посевных площадей картофеля, мы склонны полагать, что фактические значения валового сбора в 2012 и 2013 году будут находиться ближе к верхней границе доверительного интервала.

Полагаем, что высокие темпы роста валового сбора овощных культур (практически в 5 раз за 10 лет), собираемых фермерскими хозяйствами Ставропольского края, будут сохраняться и в дальнейшем. Тем более, что

предложенный нами прогноз динамики посевных площадей занимаемых

овощами сохраняет тенденцию роста.

Уравнение тренда, основанное на линейной зависимости с коэффициентом детерминации R = 0,7838, имеет вид:

у = 37,69 1 + 15,965,

где у - валовой сбор овощными культурами возделываемых К(Ф)Х Ставропольского края, 1 = 1, 2. - номера годов исследуемого периода 20002013 гг.

Далее рассмотрим урожайность зерновых культур в К(Ф)Х Ставропольского края. В связи тем обстоятельством, что урожайность находится в непосредственной зависимости не только от правильной агротехники, но в значительной мере и от влияния природно-климатических факторов, далее мы будем использовать не только линейные зависимости при построении экономико-математических моделей, но и воспользуемся, дополнительно, методикой адаптивного прогнозирования, что и будет являться методом прямой верификации полученных нами прогнозов значения посевных площадей, валового сбора и урожайности растениеводческой продукции в К(Ф)Х Ставропольского края.

Несмотря на значительные колебания фактических значений урожайности зерновых культур относительно линейного тренда и значение коэффициента детерминации равного 0,4383, мы исходим из предположения, что линейный тренд с уравнением вида:

у = 37,69 1 + 15,965,

где у - значение урожайности зерновых культур К(Ф)Х Ставропольского края, 1 = 1, 2. - номера годов исследуемого периода 2000-2013 гг.

Применим метод экспоненциального сглаживания для построения прогноза динамики урожайности зерновых культур в К(Ф)Х Ставропольского края на 2012-2013 гг. Для этого по первым пяти точкам ряда урожайности построим модель линейной аппроксимации:

у = 2,71 + 14,02,

где у - значение урожайности зерновых культур К(Ф)Х Ставропольского края, %; 1 = 1, 2. - номера годов исследуемого периода.

Используя параметры уравнения (10) (До = 14,02; А1 = 2,7), по модели Брауна проведем расчет прогноза на один шаг вперед. Ключевым моментом в построении модели экспоненциального сглаживания является определение параметра сглаживания. Его подбор осуществлен методом экспертных оценок и многократного построения модели, в данном случае считаем целесообразным использовать значения коэффициента сглаживания а=0,65. Выбор значения

данного коэффициента близкого к 0,5 обусловлен тем, что динамика роста данного показателя за исследуемый период характеризуется устойчивым незначительным ростом.

В связи с тем обстоятельством, что прогнозные данные, полученные по модели Брауна, имеют, по сути, смещение на один год вперед, мы считаем целесообразным произвести сдвиг прогнозного ряда на один год назад. На наш взгляд, именно этот полученный результат и будет являться прогнозным значением урожайности зерновых культур, отражающим тенденцию ее развития на протяжении всего исследуемого периода. Предложенный нами подход к прогнозированию основных показателей деятельности К(Ф)Х, основанный на получении прогнозных значений урожайности зерновых культур с применением линейных трендов и модели Брауна, достаточно прост в применении и имеет универсальный характер, может быть использован как на макро, мезо, микро уровнях, так и при построении других прогнозных показателей, характеризующих деятельность К(Ф)Х.

Подтверждением данного довода являются построенные прогнозные показатели урожайности рассматриваемых культур. В целом они имеют положительную динамику в прогнозном периоде, аналогичную посевным площадям и валовым сборам, однако анализ показывает, что степень достоверности линейного тренда при этом менее достоверна, чем показатели, определенные по указанной методике с использованием модели Брауна.

Расчетные значения урожайности подсолнечника по модели Брауна несколько ниже тренда, построенного при помощи линейной функции. При этом достоверность показателей урожайности, определенных со смещением на один год назад, по нашему мнению максимально достоверна, так как в динамике за десять лет определенные таким образом значения не только близки к фактическим, но и в ряде случаев совпадают с ними.

Тенденции в урожайности картофеля, хоть и имеют в ближайшей перспективе тенденции к незначительному росту, но в отдаленном будущем могут остаться на уровне 2012-2013 годов. На наш взгляд, это можно объяснить

особенностями агроклиматических условий в крае, не позволяющими получать большую урожайность, а также высокими ценами на высокопродуктивный посадочный материал.

По прогнозам, урожайность овощных культур в фермерских хозяйствах края в 2012-2013 годах будет расти намного быстрее, чем по остальным видам культур. Ее значения при этом, как нам кажется, будут располагаться ближе к верхней границе доверительного интервала.

Ожидается, что темпы роста животноводства в крестьянских (фермерских) хозяйствах Ставропольского края будут выше, чем в растениеводстве. При этом в расчетах использованы преимущественно линейные зависимости, которые, по нашему мнению вполне достоверно отражают существующие в отрасли животноводства тенденции. Трудно прогнозируемым явилось только поголовье свиней, что более конкретно описано ниже.

Несмотря на некоторое сокращение поголовья крупного рогатого скота в фермерских хозяйствах края в последние два года, в прогнозном периоде прогнозируется рост численности этих животных. Однако, учитывая особенности физиологии КРС, считаем, что прогнозные значения в 2011-2012 годах будут находиться ближе к нижней границе доверительного интервала.

Построить достоверный прогноз численности свиней в К(Ф)Х Ставропольского края в краткосрочной перспективе представляется затруднительным, поскольку положительные тенденции в свиноводстве, наблюдаемые в 2002-2007 годах сменяются резко негативными. Причиной этого явилась неблагополучная санитарно-эпидемиологическая ситуация в крае, обусловленная вспышкой африканской чумы свиней, затронувшей не только К(Ф)Х, но и крупных сельскохозяйственных товаропроизводителей и хозяйства населения. Результатом ее стало резкое сокращение числа свиней не только в результате их гибели, но и ликвидации этих животных в профилактических целях. Именно поэтому общий тренд в свиноводстве крестьянских (фермерских) хозяйств в крае выглядит отрицательным. Однако,

по нашему мнению, уже в среднесрочной перспективе ситуация в данной отрасли животноводства может измениться в положительную сторону.

Получившее в предыдущие годы активное развитие овцеводство в фермерских хозяйствах края в краткосрочной (и, скорее всего, и среднесрочной) перспективе сохранит тенденции к наращиванию поголовья овец. При этом столько активного роста уже вряд ли стоить ожидать, поэтому прогнозные показатели наиболее вероятны в середине доверительного интервала.

Скачкообразное наращивание поголовья птицы в К(Ф)Х также затрудняет прогнозирование этого показателя. Но величина R = 0,8135, позволяет с достаточной степенью достоверности использовать значения, полученные при помощи линейного тренда, которые, как нам кажется, будут расположены ближе к середине доверительного интервала (приложение 16).

Величина R = 0,8573, полученная при моделировании процессов производства мяса с помощью линейной функции говорит о высокой вероятности дальнейшего наращивания объемов производимого фермерами мяса, даже не смотря на сокращение поголовья свиней в недалеком прошлом. По нашему мнению, такая ситуация становится возможной за счет увеличения поголовья КРС при сокращении в нем доли дойного стада, что наблюдается в последнее время в К(Ф)Х края и позволяет говорить об ориентации последних на мясное скотоводство. Кроме того, способствовать увеличению производства мяса будет и активно развивающееся, в том числе и в прогнозном периоде, овцеводство.

Отмеченный выше рост поголовья овец не может не сказаться на производстве фермерами шерсти. По прогнозам, в 2012-2013 годах данный показатель в К(Ф)Х с достаточной степенью вероятности ^ = 0,8989) будет увеличиваться, находясь в середине доверительного интервала.

Полученные прогнозные значения о результатах деятельности К(Ф)Х края в краткосрочной перспективе подтверждают наличие у них значительного экономического потенциала, выявленного в более ранних исследованиях

авторов. [3] Несмотря на наличие негативно влияющих факторов, фермерский сектор продолжит свое развитие, а, значит, необходима дальнейшая работа со стороны государства по совершенствованию инструментов государственной поддержки, существующих в секторе и разработке новых.

Список литературы:

1. Байдаков, А. Н. Методология расчетно-аналитического и прогностического обеспечения управления аграрными экономическими системами / А. Н. Байдаков. - Ставрополь : Изд-во СтГАУ «АГРУС», 2004. - 88 с.

2. Бережной, В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пособие для вузов. / Бережной В.И. - М.: Финансы и статистика, 2005.

3. Кукушкин, Д.В. Перспективы развития малых форм хозяйствования в Ставропольском крае. / Научные труды Вольного экономического общества России, 2009, том 116, с. 434-449.

4. Математические модели организаций: Учебное пособие/ Воронин А.А., Губко М.В., Мишин С.П., Новиков Д.А. - М.: ЛЕНАНД, 2008. - 360 с.