КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ КАК МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА И ПЕРЕРАБОТКИ ПРОДУКЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА

М.А. Холодова

Донской ГАУ, пос. Персиановский, Ростовская обл.

В практике экономического анализа и прогнозирования нашел широкое применение корреляционно-регрессионный анализ, который позволяет определить тесноту связи между количественными и качественными показателями производства и переработки продукции животноводства и обосновать отбор тех факторов, которые имеют достаточную степень влияния на результативный признак.

Наибольшее значение при производстве и переработке животноводческой продукции имеет формирование регрессионных моделей, в которых количественное измерение степени влияния каждого фактора, включенного в модель, сказывается на результативном признаке.

Так, с помощью уравнений множественной регрессии можно рассчитать прогноз потребления мяса в среднем на душу населения. Для анализа факторов, влияющих на изменение потребления, определяют коэффициенты эластичности в зависимости от цены, дохода и перекрестной эластичности. Факторы, влияющие на потребление мяса в будущем, выявляются с помощью следующих уравнений [1]:

lg q
= 1,29 – 0,74 lg p + 0,16 lg p – 0,08 lg p + 0,88 lg ;

R = 0,99;

lg q= 1,17 + 0,63 lg p – 0,47 lg
p + 0,09 lg p + 0,005 lg ;

R = 0,75;

lg q
= 0,87 – 0,12 lg p – 0,21 lg p – 0,56 lg p + 1,07 lg ;

R = 0,98,

где q,q,q – потребление на душу населения говядины, свинины, мяса птицы соответственно; p,p,p – розничная цена на говядину, свинину, мясо птицы; i
– личный доход на душу населения, остающийся после уплаты налогов; R –коэффициент множественной детерминации.

Существует мнение, что данный метод больше подходит для прогнозирования отдельных показателей, а не всей системы животноводства. Так, К. К. Беер утверждает, что прогнозирование изменения факторов в корреляционно-регрессионном анализе при разработке прогноза производства и переработки животноводческой продукции представляет собой весьма сложную задачу; выбор функций на практике чаще всего связан с применением линейной зависимости, которая в большинстве случаев не соответствует взаимосвязи основных показателей производственных процессов в действительности [2]. Однако выявленные в процессе корреляционного анализа закономерности и количественные взаимосвязи позволяют осуществлять краткосрочные и среднесрочные прогнозы производства и переработки животноводческой продукции с применением различных вариантов изменения значений факторов.

На основании вышеизложенного можно сделать вывод о том, что одним из методов прогнозирования производства и переработки животноводческой продукции является корреляционно-регрессионный анализ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Социально-экономическое планирование и прогнозирование в АПК / В. В. Кузнецов [и др.]; ВНИИ экономики и нормативов. – Ростов н/Д., 1999. – 324 с.

2. Беер, К. К. Оперативное прогнозирование в животноводстве. К. К. Беер. – М. : Колос, 1978. – 223 с.

Похожие статьи:

1. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА И ПЕРЕРАБОТКИ ПРОДУКЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА
2. РАЗВИТИЕ ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬСХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В РЕСПУБЛИКЕ КАЗАХСТАН
3. Возможности табличного процессора Excel в определении оптимальной стратегии закупки, переработки и реализации продукции сельскохозяйственными предприятиями
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТОВАРА
5. АНАЛИЗ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА МЯСА БАРАНИНЫ САРАТОВСКОЙ ОБЛАСТИ