Эконометрические модели рентабельности

         1) модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);

2) модель сезонности (модель зависимости  результативного

признака от сезонной компоненты);

3) модель тренда и сезонности.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:

1) модели с распределенным лагом, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;

2) модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;

3) модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных или результативных переменных.

Модели временных рядов делятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам. Стационарные временные ряды характеризуются постоянными во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данный временной ряд не содержит трендового и сезонного компонента.Если временной ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т. е. содержит трендовую и сезонную компоненты).

2. Регрессионные модели с одним  уравнением.

В подобных моделях зависимая или результативная переменная, обозначаемая обычно , представляется в виде функции факторных или независимых признаков x1…xn: где β1, …, βκ — параметры регрессионного уравнения.Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии. В зависимости от вида функции f(x, β) модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

3. Системы одновременных уравнений.

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений системы. Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.[7]

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, называются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнениях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель спроса и предложения, включающая три уравнения:

— уравнение предложения;

— уравнение спроса;

— тождество равновесия,где — предложение товара в момент времени t;

— спрос на товар в момент времени t;

— цена товара в момент времени t;

— цена товара в предшествующий момент времени t;

— доход потребителей в момент времени t.

 

3. Классификация и основные этапы эконометрического моделирования.  Спецификация и структура модели.

 

Можно выделить несколько этапов эконометрического моделирования.

1.Постановочный. На данном этапе определяются конечные цели и задачи исследования и набор участвующих в модели факторных и результативных экономических переменных. Можно выделить следующие цели эконометрического исследования:

1) анализ изучаемого экономического  процесса (явления,

объекта);

2) прогноз экономических показателей, характеризующих

изучаемый процесс;

3) моделирование поведения процесса  при различных значениях независимых (факторных) переменных;

4) выработка управленческих решений.

Включение в эконометрическую модель той или иной переменной должно быть теоретически обосновано. Число переменных не должно быть слишком большим. Факторные переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной связью, присутствие в модели условия мультиколлинеарности может привести к негативным последствиям всего

процесса моделирования.

2. Априорный. На этом этапе проводятся  теоретический анализ сущности изучаемого процесса, а также формирование и формализация известной до моделирования (априорной) информации.

3. Параметризация. Осуществляется  выбор общего вида модели и выявление состава и формы входящих в нее связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.

Основная задача этапа моделирования заключается в выборе наиболее оптимального вида функции зависимости результативной переменной от факторных признаков. Если возникает возможность выбора между нелинейной и линейной формой зависимости, то предпочтение всегда отдается линейной форме, как наиболее простой и надежной.[5

Помимо этого, на этапе моделирования решается задача спецификации модели путем:

1) аппроксимации математической  формой выявленных связей и соотношений между переменными;

2) определения зависимых и независимых переменных;

3) формулировки исходных предпосылок  и ограничений модели.

Успех эконометрического моделирования во многом зависит от правильного решения проблемы спецификации модели.

4. Информационный. Происходит сбор  необходимой статистической базы данных, т. е. эмпирических (наблюдаемых) значений экономических переменных, анализ качества собранной информации.

5. Идентификация модели. На данном  этапе осуществляются статистический анализ модели и оценка ее параметров.

6. Оценка качества модели. Проверяются достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчетов, полученных на ее основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели оказалось неудовлетворительным, то вновь возвращаются ко второму этапу моделирования.

7. Интерпретация результатов моделирования. Среди наиболее известных эконометрических моделей можно выделить:

1) модели потребительского и  сберегательного потребления;

2) модели взаимосвязи риска и  доходности ценных бумаг;

3) модели предложения труда;

4) макроэкономические модели (модель  роста);

5) модели инвестиций;

6) маркетинговые модели;

7) модели валютных курсов и  валютных кризисов и др.

3. Классификация видов эконометрических переменных и типов данных. В эконометрических исследованиях, как правило, используются два типа выборочных данных:

1) пространственные данные;

2) временные данные.[6]

Под пространственными данными понимается совокупность экономической информации, относящейся к разным объектам, полученной за один и тот же период или момент времени. Пространственные данные представляют собой выборочную совокупность из некоторой генеральной совокупности. В качестве примера пространственных данных можно привести совокупность различной информации по какому-либо предприятию (численность работников, объем производства, размер основных фондов), об объемах потребления продукции определенного вида и т.д. Под временными данными понимается совокупность экономической информации, характеризующей один и тот же объект, но за разные периоды времени. По аналогии с пространственной выборкой отдельно взятый временной ряд можно считать выборкой из бесконечного ряда значений показателей во времени. В качестве примера временных данных можно привести данные о динамике индекса     потребительских цен, ежедневные обменные курсы валют. Временная информация естественным образом упорядочена во времени в отличие от пространственных данных.[3]

Существуют определенные отличия временного ряда от пространственной выборки:

1) элементы динамического ряда  не являются статистически

независимыми, в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т. е. они подвержены явлению автокорреляции (зависимости между прошлыми и текущими наблюдениями временного ряда);

2) элементы динамического ряда  не являются одинаково распределенными  величинами.

Совокупность экономической информации, которая характеризует изучаемый процесс или объект, представляет собой набор признаков. Данные признаки связаны между собой и в эконометрической модели могут выступать в одной из двух ролей;

1) в роли результативного или зависимого признака, который

в эконометрическом моделировании называется объясняемой

переменной;

2) в роли факторного или независимого признака, который

называется объясняющей переменной.

Экономические переменные, участвующие в любой эконометрической модели, делятся на четыре вида:

1) экзогенные (независимые) — переменные, значения которых задаются извне. В определенной степени данные переменные являются управляемыми;

2) эндогенные (зависимые) — переменные, значения которых определяются внутри модели, или взаимозависимые;

3) лаговые — экзогенные или  эндогенные переменные в эконометрической модели, относящиеся к предыдущим моментам времени и находящиеся в уравнении с переменными, относящимися к текущему моменту времени.

4) предопределенные (объясняющие переменные) — лаговые и текущие экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные. Любая эконометрическая модель предназначена для объяснения значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных переменных.[10]

 

 

 

 

 

 

Глава 2 Эконометрические модели рентабельности продукции и прогнозирование ее уровня.

2.1. Краткая характеристика СПК «Сапрыкино».

Сельскохозяйственный производственный кооператив «Сапрыкино» Ярцевского района Смоленской области является правопреемником колхоза им. Кирова, образованного в 1956 году. СХПК « Сапрыкино» находится в центральной части района в 3 км от райцентра г. Ярцево и в 53 км от областного центра г. Смоленска.

Расстояние до ближайшей железнодорожной станции составляет 3 км, по территории хозяйства проходит дорога - международная магистраль  Москва – Париж. Внутрихозяйственная сеть дорог хорошо развита и составляет 27 км, из них 23 с асфальтобетонным покрытием.

Хозяйство находится в умеренном климатическом поясе в зоне широколиственных лесов с преобладанием дерново-подзолистых почв

Преобладающим элементом рельефа является слабоволнистая равнина. Почвы на пахотных землях слабо, средне, сильноподзолистые, легкосуглинистые. На естественных кормовых угодьях, расположенных в пойме рек Малый Вопец, Большой Вопец и реки Хмость, по пойменные, дерновые маломощные, легкосуглинистые.

Специализация предприятия отражает производственное направление хозяйства. Специализация - сосредоточение деятельности на производстве определенного вида продукции. Специализация - форма общественного разделения труда. Она позволяет более эффективно использовать природно-климатические и экономические условия сельскохозяйственной зоны: способствует концентрации материальных и финансовых ресурсов на производстве продукции наиболее выходной с экономической точки зрения.

Основным показателем, характеризующим специализацию, является структура товарной продукции, а дополнительными - структура валовой продукции и удельный вес затрат труда. Наиболее распространенные показатели размеров предприятия: валовая продукция и товарная продукция сельского хозяйства, площадь сельскохозяйственных угодий, поголовье скота, численность работников и стоимость основных фондов производства.

Основной отраслью хозяйства является животноводство, которое включает в себя производство молока и мяса крупного рогатого скота. Главная задача предприятия - увеличение производства и товарности животноводческой продукции. Значимость отрасли растениеводства  заключается в производстве высококачественных кормов для животноводства. Полеводство включает в себя производство зерна и полевое кормопроизводство.

В хозяйстве имеется 3 фермы по содержанию КРС, расположенных в трех населенных пунктах.

Основная часть производимой в хозяйстве продукции реализуется  на перерабатывающие предприятия: ОАО «Роса», ЗАО «Тасис-агро», ОАО «Сафоновомясопродукт».

Таким образом, можно сделать вывод, что  СХПК «Сапрыкино» имеет удобное расположение, так как находится вблизи от районного центра и от основных пунктов реализации продукции.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2 Анализ корреляционного поля и динамики рентабельности продукции.

Таблица 1 - Исходные данные для модели парной регрессии за 2006-2012года.

Года	Рентабельность (х)	Стоимость основных фондов (у)
2006	42	4200
2007	46	4700
2008	45.5	4100
2009	45	5100
2010	47	5300
2011	43	4400
2012	53	5200