WEB-ресурс научно-практических конференций

К.ф.-м.н . Седельников А.В., Климачёва И.А., Хнырева Е.С.

Институт энергетики и транспорта Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет), Российская Федерация

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЙ ПРОИЗВОДСТВА РАСТИТЕЛЬНЫХ И ЖИВОТНЫХ МАСЕЛ И ЖИРОВ В КРИЗИСНЫЙ ПЕРИОД В САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ

Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) входит в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) Российской Федерации. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОК 029-2007 (КДЕС Р ед. 1.1), введенный в действие с 1 января 2008 года до 1 января 2011 года без отмены данного Классификатора, используется совместно с Общероссийским классификатором продукции по видам экономической деятельности при проведении всероссийского экономического обследования хозяйствующих субъектов и разработке базовых таблиц « затраты-выпуск ». Одним из важных подразделов является DA производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака. Производство пищевых продуктов включает переработку продукции растениеводства, животноводства, рыболовства и рыбоводства в пищевые продукты и напитки для людей и животных, а также производство различных промежуточных продуктов, которые не являются пищевыми. Класс 15 систематизирован по видам деятельности, относящимся к различным продуктам: переработке мяса, рыбы, фруктов и овощей, производству жиров и масел, молочных продуктов, мукомольной продукции, кормов для животных, прочих пищевых продуктов, включая напитки. На производство пищевых продуктов влияет сезонные факторы, демографическая ситуация. Анализ демографической ситуации в рассматриваемый период в Самарской области показывает, что численность населения области примерно оставалась постоянной [1]. Поэтому, было решено, не учитывать эти изменения в модели.

За основу были взяты данные за 2008 год, представленные на рис. 1 – динамика изменения объема производства за 2008 год. Были построены две аддитивные модели тренда и сезонности. В основу первой модели был положен полином шестого порядка (модель 1 на рис. 1).

Рис.1. Динамика изменения объема производства за 2008 г .

Вторая модель представляет собой тривиальную модель линейной парной регрессии и шестнадцать гармоник сезонности (модель 2 на рис. 1). На основе этой модели построен прогноз объемов производства продукции на 2009 и 2010 гг. (рис.2 и рис. 3 соответственно).

Рис. 2. Динамика объемов производства за 2009 г .

Рис. 3. Динамика объемов производства за 2010 г .

На рис. 2 и 3 показаны реальный объем производства, прогнозируемый объем производства по модели 2 (рис. 1) при условии постоянства среднего значения месячного объема производства. Прогноз годового объема производства был завышен относительно фактического на 20,6% в 2009 г . и на 9,3% в 2010 г . Прежде всего, такое расхождение связано с кризисом 2008-2009 гг. Поэтому было принято решение, не меняя гармоник сезонности, скорректировать среднее значение месячного объема производства, построив таким образом модель скользящего среднего. При этом удалось добиться сходимости прогнозов на 2009 г . до 0,2%, а на 2010 г . до 5,5%.

Таким образом, можно сделать вывод о сохранении внутренней структуры объемов производства при неизменности сезонных особенностей и констатировать тот факт, что кризис повлиял только на средние значения месячного объема производства. Построенная модель хорошо согласуется с фактическими объемами и может быть использована для прогноза в 2011 г . Также можно предположить, что расширение объема выборки путем включения в нее данных за 2009 г . вряд ли улучшит качество прогноза, поскольку с помощью данных кризисного периода не удастся построить прогноз на посткризисный период.

Список использованных источников:

1. Самарская область – Википедия [ Электронный ресурс ] . – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D1%E0%EC%E0%F0%F1%EA%E0%FF_%EE%E1%EB%E0%F1%F2%FC