УДК 338.984

ТЕНДЕНЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ КОРОВ В РАЙОНАХ УЛЬЯНОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Данилова Екатерина Владимировна1, Афанасьева Надежда Владимировна1
1Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия им. П.А. Столыпина, студентка 4 курса экономического факультета

Аннотация
В статье рассматривается динамика изменения молочной продуктивности в районах Ульяновской области. Представлен прогноз продуктивности коров с использованием методов экстраполяции и экспоненциального сглаживания для перспективного развития отрасли.

Ключевые слова: корреляционно - регрессионный анализ, молоко, прогноз, продуктивность, экстраполяция


TRENDS AND PREDICTING THE PRODUCTIVITY OF COWS DISTRICT OF ULYANOVSK REGION

Danilova Ekaterina Vladimirovna1, Afanasyeva Nadezhda Vladimirovna1
1Ulyanovsk State Agricultural Academy named after P.A. Stolypin, student

Abstract
The article examines the dynamics of changes in milk production areas of the Ulyanovsk region. The forecast of productivity of cows using extrapolation methods and exponential smoothing for future development of the industry.

Keywords: correlation, extrapolation, milk, prediction, regression analysis productivity


Библиографическая ссылка на статью:
Данилова Е.В., Афанасьева Н.В. Тенденции и прогнозирование продуктивности коров в районах Ульяновской области // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2014/05/5227 (дата обращения: 21.02.2018).

Скотоводство – преобладающая отрасль животноводства. Это связано с тем, что крупный рогатый скот дает более 99% молока и около 50% говядины – главных продуктов питания населения нашей планеты.

Анализ сырьевой базы молочного подкомплекса Ульяновской области показал, что в регионе сформировались  три группы производителей молока: сельскохозяйственные предприятия, хозяйства населения и крестьянские (фермерские) хозяйства. В 2012 году ими было произведено 267,5 тыс.т. молока, что на 24,6% меньше, чем в 2000 году [1, с. 363]. Тенденция снижения объема производства молока в области сохранялась вплоть до 2005 года, но в 2006 – 2009 годы наметились небольшие изменения в сторону его роста, но в 2010 году производство несколько снизилось, затем опять наращивание производства (рис. 1).

Рисунок 1 – Производство молока в Ульяновской области, тонн

Основное влияние на падение объема производства молока в области оказали сельскохозяйственные предприятия, в которых он снизился в 2 раза, при росте его производства в ЛПХ на 4%, в  КФХ – 2,7 раза. В 2012 году в хозяйствах населения производилось 61,5% молока, в то время, как в Приволжском федеральном округе только 48,9%. Уменьшение производства молока в сельскохозяйственных предприятиях обусловлено одной причиной – сокращением поголовья коров [2, с. 222]. Но в динамике просматривается тенденция роста продуктивности коров  с 1924 кг до 3593 кг или в 1,9 раза.

Молочная продуктивность коров – важнейший признак при отборе крупного рогатого скота для дальнейшего разведения и использования. Молочная продуктивность характеризуется качеством и количеством молока, получаемого за определенный период времени. Значение продуктивности  влияет на эффективность молочной отрасли [3]. Необходимо знать индикаторы развития отрасли и в первую очередь уровень продуктивности.

Аналитической базой исследования послужила продуктивность коров в трех районах Ульяновской области, а именно Цильнинского, Мелекесского и  Радищевского за 2004-2012 годы. Прогнозное значение продуктивности определено с помощью таких методов, как экстраполяция, экспоненциальное сглаживание и корреляционно – регрессионное моделирование[4].

Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и в переносе их на будущее. Основу экстраполяционных методов прогнозирования составляет изучение эмпирических рядов, то есть множество наблюдений, полученных последовательно во времени [5].

Сущность метода экспоненциального сглаживания заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону распределения.

Таблица 1- Молочная продуктивность и ее прогнозные значения в районах Ульяновской области, ц

Показатели

Цильнинский

Мелекесский

Радищевский

2004 г.

25,2

33,3

18,3

2005 г.

22,4

35,3

17,6

2006 г.

25,2

40,2

16,2

2007 г.

27,9

42,6

20,7

2008 г.

26,8

43,4

20,9

2009 г.

28,2

49,6

23,7

2010 г.

33,8

51,6

20,9

2011 г.

29,8

45,9

18,5

2012 г.

31,1

42,7

19,6

Аналитические функции

Линейная

У=1,06х+22,55

У=1,65х+34,47

У=0,34х+17,91

Полиномиальная

У=-0,02х2+1,27х+22,15

У=-0,51 х2+6,78х+25,07

У=-0,17 х2 +2,02х+14,82

Коэффициент аппроксимации (R2)

Линейная

0,716

0,572

0,172

Полиноминальная

0,706

0,853

0,392

Экспоненциальная

0,716

0,599

0,185

Прогнозное значение на 2014 год

Линейная

34,21

47,12

21,65

Полиномиальная

33,57

37,94

16,47

Экспоненциальное

Сглаживание

30,91

44,06

19,54

Во всех анализируемых районах продуктивность молока имеет положительную тенденцию роста. Но самая высокая молочная продуктивность  была получена в хозяйствах Мелекесского района, так в 2010 году она достигла уровня  51,6 ц, что выше, чем в Радищевском за тот же период в 2,5 раза. Наименьшая продуктивность молока наблюдается в Радищевском районе. В 2006 году она была на уровне 16,2 ц, но к 2012 она повысилась на 21%. Низкая молочная продуктивность связана с тем, что плохо организовано кормление, используются породы коров с  маленькой молочной продуктивностью, либо затраты труда на их содержание сводятся к минимуму.

По данным прогноза видно, что наибольшее прогнозное значение во всех трех районах достигается с использованием линейной функции.

Достоверность прогноза показывает коэффициент аппроксимации. Чем  он больше, тем достовернее прогноз. Следуя этому, мы видим, что в Радищевском районе коэффициент аппроксимации больше у полиномиальной функции, тем самым прогнозная продуктивность составит 16,47 ц, это ниже уровня 2012 года на 37%, что связано с колеблемостью продуктивности молока. Для ее повышения нужно принять определенные меры: совершенствование рациона кормления, введение новых пород коров и т.д.

В Мелекесском районе прогноз был проведен по экспоненциальному сглаживанию, продуктивность достигнет 44,06 ц, что выше чем в 2012 году на 3,2%. В Цильнинском районе больше коэффициент аппроксимации по линейной функции, и прогнозное значение 2014 года тем самым составит 34,21 ц, что выше уровня 2012 году на 10%.

Влияние факторов на молочную продуктивность изучалось по данным Мелекесского района на основе корреляционно-регрессионного анализа. Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Задачи регрессионного анализа заключаются в, определении функции регрессии и использовании уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной [6].

В качестве результативного признака (Y) взята молочная продуктивность, ц.

Х1- затраты денежных средств на корма на 1 голову, тыс. руб.;

Х2- затраты труда на 1 голову, чел. – час.

Данные корреляционного анализа показали, что мультиколлиниарность между факторами отсутствует. Связь между продуктивностью молока и затратами денежных средств на корма на 1 голову тесная и прямая (0,7191).  Связь между продуктивностью молока и затратами труда на 1 голову умеренная и обратная (-0,6851) . А связь между данными факторами  тесная и обратная (-0,8297).

По данным регрессионного анализа получено следующее уравнение множественной регрессии: У=46,5140 + 0,4195Х1 – 0,05626Х2

При увеличении затрат на корма на 1 тыс. руб. молочная продуктивность увеличивается на 0,42 ц. А при росте затрат труда на 1 голову на 1 чел.- час продуктивность снижается на 0,06 ц.

Коэффициент множественный корреляции (R=0,7363) означает, что связь между всеми факторами значительная. Коэффициент детерминации – 0,5421, т.е. 54,21% вариации молочной продуктивности зависит от выбранных факторов.

Анализ остатков в модели позволяет судить о том, что в Мелекесском районе  в период с 2007-2010 годы рационально используются исследуемые факторы. Так в 2010 году фактическое значение молочной продуктивности превысило прогнозное на 7,04 ц, а в 2009 году – на 5,46 ц. В остальные же годы затраты труда и денежные средства на корма расходовались не рационально, вследствие этого прогнозное значение продуктивности больше фактического.

Для прогноза молочной продуктивности на 2014 год по данному методу увеличиваются затраты на корма на 1 тыс. руб., а затраты труда на 1 голову не изменятся. Прогнозное значение продуктивности молока составит 46,8 ц, что выше  2012 года на 9,6% (по методу экстраполяции только 44,06 ц). Для роста продуктивности необходимо совершенствовать кормовую базу, структуру рациона.

Поделиться в соц. сетях

0

Библиографический список
  1. Иванова Н.А. Место и роль молочного скотоводства в экономике АПК Ульяновской области / Н.А. Иванова, А.Е. Аношина // Экономика и предпринимательство. – 2013. -№ 12-2 (41-2). – с. 362-365
  2. Орлова А.Р. Современное состояние молочного скотоводства в РФ и Ульяновской области / А.Р. Орлова, Е.А. Смирнова // Материалы II Всероссийской студенческой научной конференции «В мире научных открытий» – Ульяновск: ГСХА им. П.А. Столыпина, 2013, т.III., часть 1. – с. 220 – 223
  3. Долгова И.М. Экономическая  эффективность прогрессивной технологии в молочном скотоводстве / И.М. Долгова // АПК: Экономика, управление.- 2005.- №2.-с.74-77
  4. Смирнова Е.А. Прогнозирование и планирование развития АПК: учебно-методический комплекс / Е.А. Смирнова, Е.Ю. Чупахина. – Ульяновск: ГСХА. – 2007. – 264 с.
  5. Бутакова М.М.. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учебное пособие / М.М. Бутакова. — 2-е изд., испр. — М.: КНОРУС. – 2010.- 168 с.
  6. Смирнов А.А. Статистическая обработка экономической информации: учебное пособие / А.А. Смирнов, Е.А.Смирнова. – Ульяновск: ГСХА. – 2001. – 206 с.

 



Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Афанасьева Надежда Владимировна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: