Разработка предложений по совершенствованию системы прогнозирования показателей агропромышленного комплекса РФ
Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам,а также
промокод
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Введение
Актуальность темы. Решения важнейших задач экономического анализа применяют экономико-математические модели прогнозирования. Экономические показатели представляют собой количественное выражение экономического процесса или объекта. При внешнем контроле не всегда возможно отследить все факторы, под влиянием которых формируется тот или иной экономический процесс. Ф. Гальтон ввел термин «регрессия», когда изучал зависимость между ростом детей и их родителей. происхождение термина «регрессия» латинское и дословно означает движение назад. Ф. Гальтоном выявил «регрессию к среднему», то есть у детей, которые родились у очень высоких родителей, рост имел тенденцию к средней его величине. Регрессионный анализ, а также необходимый для него корреляционный анализ оценивает тесноту связей между исследуемыми объектами. От тесноты выявленной связи и будет зависеть сила регрессионной модели. Тема курсовой работы актуальна, так как эффективность управления и составление прогнозов экономического развития зависит от совокупности факторов. Применение экономико- математического прогнозных моделей позволит с большей точностью определить степень воздействия фактора. 31 марта 2017 года российское правительство приняло новую версию Государственной программы по Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции в 2013-2020 годах. Ранее государственная программа была принята в 2012 году. С 2013 года в Государственную программу были внесены поправки в апреле 2014 года с серьезным сокращением прогнозируемого финансирования в 2015 и 2016 годах, но с постепенным увеличением финансирования на период 2017-2020 годов. В марте 2017 года в Государственную программу были внесены поправки. После поправок на 2017 г. объемы финансирования Государственной программы 2017-2020 гг. должны увеличиться до 1,55 трлн. рублей, что на 2,6% выше первоначального плана, принятого в 2012 году. Это увеличение связано с фактическим финансированием Государственной программы в 2015 и 2016 годах был выше запланированного, тогда как прогнозируемое финансирование Государственной программы в 2018, 2019 и 2020 годах будет уменьшаться. Поправки в марте 2017 года также изменили структуру Государственной программы, объединив подпрограммы, чтобы предоставить регионам большую гибкость в использовании федеральных средств. Новая версия Государственной программы также подчеркивает замещение импорта в продовольственном снабжении и экспорте сельскохозяйственной продукции. Цель данного исследования состоит в разработке предложений по совершенствованию системы прогнозирования показателей агропромышленного комплекса РФ. В соответствии с целью были поставлены и решены следующие задачи: 1) исследовать основные методы прогнозирования в экономике 2) исследовать вопросы планирования и прогнозирования показателей социальных стандартов, оказывающих влияние на агропродовольственный рынок; 3) исследование показателей экспорта агропродовольственной продукции Российской Федерации; 4) рассмотрение перспектив развития аграрного сектора экономики в соответствии с построенной прогнозной моделью.
Понятие и основные принципы прогнозирования в экономике
Прогноз представляет собой систему научно обоснованных представлений, о всех возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках осуществления. Теория прогнозирования и планирования экономики базируется на экономической теории. Е...
Основные применяемые методы прогнозирования в экономике
В экономике применятся огромное количество методов и способов прогнозирование, которые построены на двух подходах: 1) эвристических подход использует явления и процессы, которые поддаются формализации; 2) математический подход использует подбор и обо...
Открыть главуФактические и прогнозные показатели аграрного сектора экономики РФ
Сельское хозяйство играет важную роль в Российской Федерации. Россия обладает огромными сравнительными преимуществами в сельскохозяйственном производстве, с одними из лучших и самых дорогих земель в мире для возделывания сельскохозяйственных культур ...
Открыть главуПланирование и прогнозирование показателей стандартов, оказывающих влияние на аграрный сектор РФ
В 2015 и 2020 годах макроэкономическая ситуация в России ухудшилась: уменьшился доступ к иностранным кредитам, рубль обесценился по отношению к доллару США, а импорт материалов для сельскохозяйственного производства снизился. Правительство России вне...
Открыть главуПрогнозирование показателей уровня жизни
Уровень жизни – это степень обеспеченности населения необходимыми материальными и нематериальными благами. ООН в качестве обобщающего показателя рекомендовал индекс человеческого развития, состоящий из таких компонентов как, размер ВВП на душу населе...
Прогнозирование и перспективы развития аграрного сектора экономики
В развитии аграрного сектора экономики можно выделить как положительные, так и отрицательные тенденции. Прогнозирование качества на основе качественных принципов - относительно новая научная область, все еще находящаяся в процессе формирования. В нас...
Открыть главуЗаключение
Выделяют следующие методы анализа экспортных данных: среднее значение, стандартное отклонение, регрессия, определение размера выборки, проверка гипотезы. Среднее значение, более широко известное как «среднее арифметическое значение», представляет собой сумму списка чисел, деленное на количество элементов в списке. Среднее значение полезно для определения общей тенденции набора данных или обеспечения быстрого моментального снимка данных. Другим преимуществом среднего является то, что его очень легко и быстро вычислить. Стандартное отклонение, часто представленное греческой буквой, сигма, является мерой распространения данных вокруг среднего значения. Высокое стандартное отклонение означает, что данные распространяются более широко от среднего значения, где низкое стандартное отклонение сигнализирует о том, что больше данных выравнивается со средним значением. В портфеле методов анализа данных стандартное отклонение полезно для быстрого определения дисперсии точек данных. Регрессия моделирует отношения между зависимыми и объясняющими переменными, которые обычно отображаются на диаграмме рассеяния. Линия регрессии также указывает, являются ли эти отношения сильными или слабыми. Тестирование гипотез оценивает, действительно ли определенная предпосылка истинна для набора данных. В анализе данных и статистике результат теста гипотезы статистически значим, если результаты не могли быть случайными. В рамках выполнения курсового проекта проводилось сравнение прогнозной модели производства сельскохозяйственной продукции в РФ на основе модели тренда и прогнозной модели Евразийского экономического союза. Полученные данные существенно отличаются. Были разработаны предложения по совершенствованию формирования модели прогнозных показателей для агропромышленного комплекса.
Список литературы
Больницкая А. Н. Инвалиды и общество // Мониторинг. 2014.- №4 - (122). -с. 119-127 Зинич Л.В. Макроэкономическое планирование и прогнозирование: учеб. пособие/ Л.В. Зинич, О.С. Евдохина; М-во сел. хоз-ва Рос. Федерации, Ом. гос. аграр. ун-т. – Омск: ООО ИПЦ «Сфера», 2013. – 160 с. Ишмеева А. С. «Роль социальных стандартов в развитии социальной сферы региона»// материалы между-народной научно — практической конференции. 2015. С. 7–9 Невская, Н. А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование в 2 ч. Часть 1: учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. А. Невская. — 2-е изд., испр. — М.: Издательство Юрайт, 2018. — 310 с Тучкова Э.Г. Готовность России к ратификации Конвенции МОТ N 102: экспертная оценка / Международные и российские нормы пенсионного обеспечения: сравнительный анализ / отв. ред. Э.Г. Тучкова, Ю.В. Васильева. М.: Проспект, 2013. С. 226 - 231. ФАО. 2015. Положение дел в связи с отсутствием продовольственной безопасности в мире 2015. Рим Шишканова Е. Э. Таможенно-тарифное регулирование внешнеэкономической деятельности как инструмент экономической безопасности страны // Концепт. 2015. №6. с. 131 Экспортный потенциал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.export.gov/ (дата обращения: 27.11.2018) Эмиров Н. Д. «Социальные стандарты как инструмент управления социальной сферой»// Вестник ЮУрГУ.№ 21. 2011.С.156–163 Ведомственный проект Министерства сельского хозяйства Российской Федерации «Цифровое сельское хозяйство» URL: http://mcx.ru/upload/iblock/900/900863fae06c026826a9ee43e124d058.pdf Совместные прогнозы развития агропромышленного комплекса, балансы спроса и предложения государств – членов Евразийского экономического союза по сельскохозяйственной продукции, продовольствию, льноволокну, кожевенному сырью, хлопковолокну и шерсти на 2020 – 2021 годы http://www.eurasiancommission.org/ru/act/prom_i_agroprom/dep_agroprom/monitoring/Documents/%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%8B%202020-2021%20%D0%B3%D0%B3.pdf Сельское хозяйство РФ https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sh_2019.pdf Посевные площади, показатели производства сельскохозяйственной продукции http://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/posev_pl1(1).xls
