Смекни!
smekni.com

Статистичне прогнозування кон’юнктури аграрного ринку в Україні (стр. 6 из 6)

Проведено групування регіонів України залежно від величини інтегральної оцінки і доведено достовірність результатів комплексного використання кластерного аналізу і ранжування регіонів України за розміром внутрішнього виробничого потенціалу агроринку на основі багатомірної середньої. Побудовано концептуальну модель відтворення на ринку продукції тваринництва.

Обґрунтовано ефективність використання методу канонічних кореляцій при моделюванні та прогнозуванні кон’юнктури аграрного ринку. Побудовано модель взаємовпливу факторів утворення кон’юнктури аграрного ринку в Україні з використанням компонентного аналізу. Розроблено методику прогнозування тенденцій розвитку аграрної галузі шляхом оцінювання окремих складових часових рядів на основі аналізу сингулярного спектру.

Ключові слова: кон’юнктура, аграрний ринок, фактори утворення кон’юнктури, прогнозування, аналіз сингулярного спектру, часові ряди, моделювання.

АННОТАЦИЯ

Корепанов А.С. Статистическое прогнозирование конъюнктуры аграрного рынка в Украине. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.10 – статистика. – Государственная академия статистики, учета и аудита Госкомстата Украины, Киев, 2008.

В диссертации изложены методологические и практические подходы к статистическому исследованию и прогнозированию конъюнктуры аграрного рынка в Украине.

Охарактеризована сущность конъюнктурных исследований аграрного рынка Украины. Определены особенности функционирования аграрного рынка, выделены основные направления его статистического изучения. Рассмотрена система статистических показателей для исследования конъюнктуры аграрного рынка. Проанализированы методы и способы прогнозирования конъюнктуры рынка.

Предложена группировка регионов Украины с помощью комплексного использования кластерного анализа и интегральной оценки производственного потенциала региональных аграрных рынков. Классификация регионов проводилась с применением разных методов кластерного анализа, наилучшими из которых с точки зрения интерпретируемости результатов, оказались иерархический метод, в частности алгоритм Уорда, а также итеративный метод – алгоритм k-средних. Итогом использования последнего метода стало разбиение регионов Украины на три кластера. Проведенная классификация регионов Украины позволяет более точно спрогнозировать направления развития аграрных региональных рынков, а также предвидеть дефицит данных ресурсов в одних областях и излишек – в других и принять эффективные меры для их сбалансирования.

Построена концептуальная модель воспроизводства на рынке продукции животноводства путем модификации и дополнения базовой модели динамики циклов товарного производства Д.Л.Медоуза с последующей ее адаптацией к условиям украинского рынка, что позволило провести анализ взаимосвязей между элементами рынка животноводческой продукции в Украине.

Обоснована эффективность использования метода канонических корреляций при моделировании и прогнозировании конъюнктуры аграрного рынка. В результате использования данного метода был выделен ряд признаков, имеющих наибольшее влияние на уровень совокупного предложения на аграрном рынке региона, а также проанализировано влияние выделенных признаков.

Построена модель взаимовлияния конъюнктурообразующих факторов аграрного рынка в Украине с использованием компонентного анализа. В результате проведенного моделирования были выделены, оценены по уровню влияния на аграрный рынок страны (суммарное влияние составило 84,41%) и ранжированы по уровню значимости пять конъюнктурообразующих факторов: общеэкономическая ситуация в Украине (37,24%), состояние развития животноводства (12,25%), производственно-ресурсный потенциал растениеводства (20,73%), состояние сфер агропромышленного комплекса, обслуживающих сельское хозяйство (8,30%), ценовой фактор развития сельского хозяйства (5,89%). Выделенные в результате исследования конъюнктурообразующие факторы должны быть учтены при разработке и планировании государственной аграрной политики с целью повышения ее эффективности.

Также разработана методика прогнозирования тенденций развития аграрной сферы путем оценки отдельных составляющих временных рядов на основе анализа сингулярного спектра. В основе данной методики лежит использование метода «Гусеница» (в зарубежной литературе – Singular Spectrum Analysis (SSA)). Отличительной чертой данного метода является то, что он не требует предварительного задания модели временного ряда и позволяет представить его в виде суммы составляющих, таких как тренд, периодические и случайные составляющие, которые можно проинтерпретировать. При этом не требуется заранее знать параметрический вид тренда, а также наличие периодических компонент. С помощью данного метода были разложены на составляющие временные ряды экономического, внутреннего производственного потенциала и цен основных видов продукции аграрного рынка в Украине, а также оценен вклад каждой из выделенных составляющих. Проведенное разложение одномерных временных рядов, характеризующих элементы конъюнктуры аграрного рынка Украины, свидетельствует о наличии в каждом ряду периодических составляющих. Также с помощью метода «Гусеница» были получены прогнозные значения временных рядов на вторую половину 2007 года и проведено их сравнение с обновленными официальными статистическими данными с помощью статистической оценки меры точности прогноза МАРЕ.

Статистическая оценка вклада отдельных составляющих временных рядов, таких как тренд, периодические и сезонные колебания, а также полученная высокая степень точности прогноза позволяет сделать выводы о необходимости и целесообразности применения метода «Гусеница» при краткосрочном прогнозировании конъюнктуры аграрного рынка в Украине.

В результате проведенного исследования конъюнктуры украинского аграрного рынка, согласно предложенным основным направлениям анализа, разработанной методологии моделирования и прогнозирования, обоснованы ключевые направления формирования целостной системы прогнозных оценок и программных документов развития аграрного рынка, государственных программ развития АПК.

Ключевые слова:конъюнктура, аграрный рынок, конъюнктурообразующие факторы, прогнозирование, анализ сингулярного спектра, временные ряды, моделирование.


Summary

Oleksiy S. Korepanov. Statistical prediction of conjuncture of the agrarian market in Ukraine. – Manuscript.

Thesis for Candidate Degree in Economic Science, Specialty 08.00.10 – Statistics. – State Academy of Statistics, Accounting and Auditing of the State Statistics Committee of Ukraine, Kyiv, 2008.

The thesis offers methodological and practical approaches to statistical research and forecasting of conjuncture of the agrarian market in Ukraine.

The essence of conjuncture research of the agrarian market in Ukraine has been described. The peculiarities of functioning of the agrarian market have been determined; the main directions of its statistical study have been singled out. The system of statistical indices for research of the agrarian market has been examined. The methods and ways of forecasting of the market conjuncture have been analyzed.

The method of regional grouping in Ukraine has been proposed, depending on the size of integral evaluation and the reliability of the results of complex use of cluster analysis and the ranking of regions of Ukraine according to the level of integral production potential of the agrarian market, based on the multivariable mean value, has been proved. The conceptual model of reproduction of livestock products in the market has been built.

The effectiveness of the use of the method of canonical correlations while modeling and forecasting of conjuncture of the agrarian market has been grounded. The model of interaction of conjuncture forming factors of the agrarian market in Ukraine with the use of component analysis has been developed. The methodology of forecasting of tendencies of the development of agrarian branch by evaluation of separate integral parts of the time series, based on the singular spectrum analysis, has been worked out.

The key words: conjuncture, agrarian market, conjuncture forming factors, forecasting, singular spectrum analysis, time series, modeling.