Комплексный анализ рыбной отрасли (стр. 3 из 13)

Стоимость вылова лососей можно оценить, используя средние оптовые цены производителей лососевой продукции. Эту стоимость следует рассматривать как потенциальную стоимость промыслового ресурса (объекта). В таком случае для сравнения с лососями объем продаж каждого другого вида в составе ОПР также должен соответствовать потенциальной стоимости вида как промыслового ресурса. В противном случае, сравнение будет некорректно.

По нашему мнению, термин "потенциальная стоимость промыслового ресурса" по содержанию и объему составляет значительную часть понятия "региональный жизненный ресурс", определенного нами во Введении.

Потенциальная стоимость видов как промысловых ресурсов должна характеризоваться:

1. Воспроизводимым, универсальным и прозрачным алгоритмом расчета, позволяющим сравнение разных ресурсов между собой.

2. Отсутствием резких межгодовых колебаний в случае стабильного состояния самого ресурса, т. е. устойчивостью.

3. Стоимость одного и того же набора ресурсов, указанная различными пользователями этих ресурсов, должна быть близкой, т. е. в большей степени определяться собственными "экономическими" свойствами, нежели способом оценки.

Рассмотрим, насколько указанные по данным ФСГС величины ОПР в регионах ДВ в 2000-2004 гг. (табл. 1.5.1.1) соответствуют потенциальной стоимости видов как промысловых ресурсов.

1. Алгоритм расчета. Не указан. Неизвестно, насколько фактическая цена продаж соответствует фактически сложившимся средним оптовым ценам, какие виды продукции, на каких рынках и по каким ценам проданы. Насколько соответствует общий объем проданной продукции в тоннах объему вылова. Безусловно, эти данные есть в бухгалтерских документах предприятий, но анализ общего баланса соответствия по регионам отсутствует. Например, причиной роста ОПР на фоне падения улова (рис 1.5.1.1 (17) по данным табл 1.5.1.1 Приложение стр. 65) может быть рост цен, вызванный повышением спроса, инфляцией, более технологичной переработкой улова, ростом себестоимости вследствие роста цен на топливо или введения платы за квоты, сменой рынков продаж или просто большей полнотой отражения финансовой деятельности в документах. Мы можем лишь констатировать рост стоимости продукции на фоне снижения вылова в 2000-2004 гг. и с большой долей вероятности предположить, что это связано с общим ростом спроса на высококачественный белок.

Рис. 1.5.1.1. Изменение стоимости продукции, произведенной из общего улова ДВ бассейна в 2000-2004 гг.

Формально отрасль, находящаяся под контролем Росрыболовства, является для бюджета прибыльной: по итогам 2006 года от предприятий отрасли в консолидированные бюджеты поступило более 21 млрд руб. при расходах федерального бюджета 6 млрд руб. Впрочем, глава Росрыболовства полагает, что речь идет о глубоком кризисе - сокращении в 3,5 раза добычи рыбы и продукции аквакультуры с 1991 года, снижении доли переработанной продукции в официальном экспорте до 15%. Росрыболовство оценивает износ судов рыбопромыслового флота в 68%, опасается резкого снижения добычи за пределами РФ и потери Россией квот на вылов рыбы в Мировом океане.

1.3. Постановка задачи

Целью курсовой работы является изучение рыбной отрасли Российской Федерации с применением соответствующих разноаспектных методов. Объектом исследования является рынок рыбной продукции препаратов Российской Федерации. Предметом исследования – учет влияния факторов финансово- экономического характера на рынок рыбной продукции.

Для реализации данной цели необходимо выполнение следующих задач:

1. Провести анализ соответствующей литературы, выявить, какие изученные ранее экономические и математические модели могут быть пригодны для комплексного рассмотрения рыбной отрасли.

2. Выявить характеристики отрасли, её особенности, которые помогли бы нам определиться с выбором той или иной модели для анализа.3. Описать технологический процесс развития рынка рыбной отрасли с 1999 по 2005 год, выявить факторы, влияющие на этот процесс и построить многофакторную эконометрическую модель рынка рыбной продукции.4. Получить производственные функции для рыбной отрасли РФ.5. Построить статистическую модель Леонтьева для рыбной отрасли РФ.6. Построить динамическую модель Леонтьева для рыбной отрасли РФ.7. Для динамической модели Леонтьева учесть фактор инфляции за соответствующий период.8. Построить магистральную модель для рыбной отрасли РФ.9. Провести доработку модели Леонтьева, используя выявленные ранее особенности рыбной отрасли РФ.10. Провести доработку магистральной модели, используя выявленные ранее особенности рыбной отрасли РФ.11. Получить модель Солоу для рыбной отрасли РФ.

Основу изучения рыбной отрасли составляет рассмотрение ей в качестве составляющей народного хозяйства. Классификатор отраслей народного хозяйства предусматривает выделение в промышленности 16 комплексных отраслей, представляющих по существу крупные группы отраслей промышленности:

1. Электроэнергетика

2. Топливная промышленность

3. Черная металлургия

4. Цветная металлургия

5. Химическая и нефтехимическая промышленность

6. Машиностроение и металлообработка

7. Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность

8. Промышленность строительных материалов

9. Метало обрабатывающая промышленность

10. Легкая промышленность

11. Пищевая промышленность

12. Судостроительная промышленность

13. Промышленность минеральных удобрений

14. Промышленность медицинского оборудования

15. Полиграфическая промышленность

16. Другие отрасли промышленности

Классификация отраслей промышленности по характеру воздействия на предмет труда делит их на две группы: добывающие и обрабатывающие отрасли.

Рыбная отрасль на данный период показывают неустойчивость работы, судя по объему выпускаемой продукции. Причин этому несколько. Одна из них - это постоянная зависимость от бюджетного заказчика, так как рост цен на рыбу происходил значительно более высокими темпами по сравнению с доходами населения и возможностями централизованных и местных бюджетов. Это привело к увеличению периода оборота рыбной продукции в цикле “производство - потребитель” и образованию значительного дефицита оборотных средств у предприятий.

Вторая причина - разрыв хозяйственных связей между предприятиями бывшего СССР, оказавшимися по разные стороны границ. Для сохранения хозяйственных связей предприятиям приходилось преодолевать дополнительные трудности по взаиморасчетам из-за введения разных валют, нескоординированного изменения цен, введения налогов и таможенных пошлин, а также бюрократической разрешительной системы экспорта.

Третья причина - неподготовленность промышленности, и, прежде всего многих ее руководителей, к работе в условиях рыночной экономики. От модели хозяйствования, когда деятельность предприятия обеспечивалась центральными органами управления (от планирования объемов и номенклатуры производства, снабжения сырьем и материалами до сбыта готовой продукции), произошел резкий переход к модели, предусматривающей полную хозяйственную самостоятельность и децентрализацию управления. Восстанавливается и в настоящее время поддерживается на достаточно высоком уровне координирующая роль центральных органов управления, через которые государство осуществляет свою политику по улучшению ыбноего обеспечения населения страны путем реализации государственного заказа и целевых федеральных программ, финансируемых из бюджета.

Глава 2

2.1. Эконометрический анализ выпуска рыбной продукции. Множественная регрессия и корреляция.

Отбор факторов для построения множественной регрессии.

На любой экономический показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов. В данной работе будет исследоваться экономический процесс, в котором также учитывается влияние нескольких факторов на результат.

Для отбора факторов используется наиболее распространённый метод исключения, то есть из всего набора факторов происходит их отсев.

Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям:

· Они должны быть количественно измеримы.

· Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи.

Отбор факторов производится на основе качественного теоретико-экономического анализа. Однако теоретический анализ часто не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель. Поэтому отбор факторов обычно осуществляется в две стадии: на первой подбираются факторы исходя из сущности проблемы; на второй - на основе матрицы показателей корреляции определяют t-статистики для параметров регрессии.

Данные, характеризующие рассматриваемую проблему, представлены в таблице. Статистические сведения приведены за 7 лет.

1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005
y	2201	1913	1384	1067	961	1172	918
x1	736	730,5	719,7	740,1	748,6	744,9	745,9
x2	10,8	10,7	10,6	10,3	10,1	9,8	9,5
x3	148532	147501	146304	145649	144964	144168	143474
x4	114,9	115	114,4	112,6	111,6	112,5	111,3
x5	3167	3983,9	5325,8	6831	8900	10976,3	13667,8
x6	5807,5	7305,6	8934,6	10830,5	13243,2	16966,4	21597,9
x7	4901	4876	4795	4709	4602	4579	4457
x8	0,7	0,4	0,4	0,6	0,7	1,4	1,5
x9	23,7	29,7	36,7	36,1	43,2	61,6	78,4
x10	65,7	65,34	65,23	65,95	64,85	65,27	65,3

где у - производство рыбной продукции (минтай, судак, камбала, сельдь, палтус и т.д.), тонны;