Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Экономика arrow Теория потребительского поведения. Аграрная политика

Сельское хозяйство как отрасль народного хозяйства. Специфические особенности сельского хозяйства

Сельское хозяйство представляет собой обширную и жизненно важную отрасль экономики страны. Оно является практически основным источником снабжения населения страны ничем не заменимыми продуктами питания.

Значение сельского хозяйства.

  • 1. Обеспечивает население продуктами питания.
  • 2. Дает основную массу сырья для легкой и пищевой промышленности. И так, в текстильной промышленности стоимость сельскохозяйственного сырья (хлопка, льна) составляет до 40 % всех материальных затрат, в сахарной промышленности (сахарная свекла) - около 70 %, в молочной и маслодельной - около 80 %. В структуре личного потребления продукция сельского хозяйства и продукты ее переработки составляют три четверти.
  • 3. Сельскохозяйственное производство оказывает большое влияние на уровень и темпы развития тяжелой промышленности страны. Потребляя огромное количество средств производства, сельское хозяйство активно воздействует на развитие тракторного, сельскохозяйственного и мелиоративного машиностроения, автомобилестроения, хим. промышленности и др.
  • 4. Сельское хозяйство является самой многочисленной отраслью. В ней занято около 16,9 % работников народного хозяйства страны.
  • 5. Сельское хозяйство является для государства важнейшим источником наполнения. В этой отрасли создается более 28 % всего национального дохода страны.

Сельскохозяйственное производство имеет характерные особенности, отличающие его от других отраслей народного хозяйства:

  • 1. В сельском хозяйстве главным и незаменимым средством производства является земля. Результаты производства во многом зависят от ее качества, плодородия и места положения.
  • 2. Сельское хозяйство основано на использовании биологических факторов - растений и животных. Ритм производства в сельском хозяйстве во многом регулируется естественно - биологическими законами.
  • 3. Сельскохозяйственное производство зависит от почвенно-климатических условий. Урожайность сельскохозяйственных культур в значительной степени колеблется по годам в зависимости от метеорологических условий, а это, в свою очередь, оказывает влияние на развитие животноводства, и эффективность сельскохозяйственного производства в целом.
  • 4. Период производства не совпадает с рабочим периодом. Период производства - это время в течении которого создается продукт. Рабочий период - когда процесс совершается под непосредственным воздействием труда человека. Несовпадение рабочего периода и периода производства обуславливает сезонность сельскохозяйственного производства.
  • 5. В сельском хозяйстве фонд воспроизводства формируются за счет собственной продукции (семена, корма).
  • 6. Сельское хозяйство отличается большой территориальной рассредоточенностью, работы ведутся на больших площадях. Это вызывает повышенную потребность в энергетических ресурсах, дополнительных средствах производства.
  • 7. Сельское хозяйство имеет особенности в использовании техники, что связано с сезонным характером производства. Большую роль играют универсализация, сменность рабочих органов машин.
  • 4. Необходимость и классификация моделей в эконометрических исследованиях. Основные задачи регрессионного анализа

Классификация эконометрических моделей

Модель - это приближенное описание реальных объектов, процессов, явлений в аспектах, интересующих исследователя

Общая классификация эконометрических или экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков, но с развитием экономико-математических исследований проблема классификации данных моделей всё более усложняется. Помимо появления новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификаций, также идёт процесс интеграции моделей различных типов в более сложные, комбинированные модельные конструкции.

Рассмотрим несколько ключевых классификаций эконометрических моделей:

  • 1) классификация эконометрических моделей по целевому назначению:
    • а) теоретико-аналитические модели, которые используются при исследовании общих свойств и закономерностей экономических процессов;
    • б) прикладные модели, которые используются при решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления);

Также эконометрические модели могут быть использованы при исследовании различных сторон народного хозяйства и его отдельных частей.

  • 2) классификация эконометрических моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике. При этом выделяются:
    • а) модели народного хозяйства в целом и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т. д.;
    • б) комплексы моделей производства и потребления;
    • в) комплексы моделей формирования и распределения доходов;
    • г) комплексы моделей трудовых ресурсов;
    • д) комплексы моделей ценообразования;
    • е) комплексы моделей финансовых связей и др.
  • 3) классификация эконометрических моделей на дескриптивные и нормативные модели:
    • а) дескриптивные модели предназначены для объяснения наблюдаемых фактов или для построения вероятностного прогноза. В качестве примера дескриптивной модели можно привести производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных;
    • б) нормативные модели отвечают на вопрос «как это должно бытьв», т. е. предполагают целенаправленную деятельность. В качестве примера нормативной модели можно привести модели оптимального планирования, характеризующие тем или иным образом цели экономического развития, возможности и средства их достижения;
  • 4) классификация эконометрических моделей по характеру отражения причинно-следственных связей. При этом выделяют:
    • а) модели жестко детерминистские;
    • б) модели, в которых учитываются факторы случайности и неопределенности.

Вследствие перехода от жёстко детерминированных моделей к моделям второго типа, были разработаны реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих факторы случайности и неопределённости, а именно:

  • а) проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных;
  • б) изучение устойчивости и надежности получаемых решений;
  • в) выделение зоны неопределенности;
  • г) включение в модель резервов;
  • д) применение приемов, повышающих приспособляемость (адаптивность) экономических решений к вероятным и непредвиденным ситуациям.

В последнее время широко применяются эконометрические модели, непосредственно отражающие стохастичность и неопределенность экономических процессов. Данные модели используют соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, теорию случайных процессов.

  • 5) Классификация эконометрических моделей по способам отражения фактора времени. При этом выделяют:
    • а) статические модели, характеризующие исследуемую зависимость между переменными на определённый момент времени;
    • б) динамические модели, характеризующие изменение экономических процессов во времени.

Регрессионный анализ (Основные задачи регрессионного анализа.)

Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет зависимость между исследуемыми переменными.

Последовательность этапов регрессионного анализа

Рассмотрим кратко этапы регрессионного анализа.

  • 1. Формулировка задачи. На этом этапе формируются предварительные гипотезы о зависимости исследуемых явлений.
  • 2. Определение зависимых и независимых (объясняющих) переменных.
  • 3. Сбор статистических данных. Данные должны быть собраны для каждой из переменных, включенных в регрессионную модель.
  • 4. Формулировка гипотезы о форме связи (простая или множественная, линейная или нелинейная).
  • 5. Определение функции регрессии (заключается в расчете численных значений параметров уравнения регрессии)
  • 6. Оценка точности регрессионного анализа.
  • 7. Интерпретация полученных результатов. Полученные результаты регрессионного анализа сравниваются с предварительными гипотезами. Оценивается корректность и правдоподобие полученных результатов.
  • 8. Предсказание неизвестных значений зависимой переменной.

При помощи регрессионного анализа возможно решение задачи прогнозирования и классификации. Прогнозные значения вычисляются путем подстановки в уравнение регрессии параметров значений объясняющих переменных. Решение задачи классификации осуществляется таким образом: линия регрессии делит все множество объектов на два класса, и та часть множества, где значение функции больше нуля, принадлежит к одному классу, а та, где оно меньше нуля, - к другому классу.

Задачи регрессионного анализа

Рассмотрим основные задачи регрессионного анализа: установление формы зависимости, определение функции регрессии, оценка неизвестных значений зависимой переменной.

Установление формы зависимости.

Характер и форма зависимости между переменными могут образовывать следующие разновидности регрессии:

  • · положительная линейная регрессия (выражается в равномерном росте функции);
  • · положительная равноускоренно возрастающая регрессия;
  • · положительная равнозамедленно возрастающая регрессия;
  • · отрицательная линейная регрессия (выражается в равномерном падении функции);
  • · отрицательная равноускоренно убывающая регрессия;
  • · отрицательная равнозамедленно убывающая регрессия.

Однако описанные разновидности обычно встречаются не в чистом виде, а в сочетании друг с другом. В таком случае говорят о комбинированных формах регрессии.

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

СКАЧАТЬ ОРИГИНАЛ
Теория потребительского поведения. Аграрная политика