Ботаника и сельское хоз-во

Прогноз экономического развития в Самарской области

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

Кафедра «Экономика водного хозяйства».

Курсовая работа
на тему

Выполнила
студентка зо ЭУВХ
Сергеева Татьяна Витальевна

Проверил
профессор
Арент Карл Петрович

МОСКВА 2002

Содержание.

Введение……………………………………………………………………………………………………….….2

Краткое описание Самарской области………………………………………………………………..….8

Прогноз обеспеченности Самарской области основными видами сх продуктов.

Прогноз производства основных сх продуктов на 2005 и 2010 года……………… …….9
Прогноз потребления основных сх продуктов на 2005 и 2010 года……………………….11
Баланс производства и потребления на душу населения основных сх продуктов…..14
Прогнозные мероприятия по ликвидации дефицита на 2005 и 2010 года………………16
Вывод по главе………………………………………………………………………………………18

2. Прогноз водообеспеченности Самарской области.

Прогноз наличия водных ресурсов……………………………………………………………….20
Прогноз потребления водных ресурсов………………………………………………………..20
Баланс наличия и потребления водных ресурсов…………………………………………….25
Вывод по главе………………………………………………………………………………………25

3. Вывод по работе…………………………………………………………………………………….26

Список использованной литературы…………………………………………………………………..27

Предложение преподавателю…………………………………………………………………………..28

Исходные данные.

Приложения.

Введение.

Эта курсовая работа позволяет студентам закрепить и детально освоить приобретенные при изучении курса планирования теоретические знания и добить наибольшего освоения по ней практические навыки. Она позволяет изучить конкретные показатели Самарской области и на их основе рассчитать прогнозные значения, необходимые для определения экономико-социальной и экологической обстановки выбранного региона в будущем (в 2005 и 2010 годах).
Работа состоит из двух основных разделов. В первом разделе приводятся собранные исходные данные о динамике населения области, фактических объемах производства и потребления основных продуктов сх, выполняются прогнозные расчеты по прогнозному балансу этих продуктов, обосновываются мероприятия по ликвидации выявленного дефицита продуктов.
Во втором разделе работы приводятся исходные данные о наличии и фактических объемах потребления водных ресурсов, экологических проблемах в рассматриваемой области, выполняются прогнозные расчеты ее водообеспеченности и обоснование выбранных мероприятий по ликвидации выявленного дефицита и решения экологических проблем.
Прежде чем переходить непосредственно к расчетам и тексту работы, следует привести некоторую информацию, характеризующую сущность процесса планирования (сущность расчета показателей на будущее и определения сложившихся тенденций).
Планирование — это одно из важнейших достижений экономической науки в 20 веке, которое изменило характер управления развитием, превратив его из стихийного процесса в сознательно регулируемые явления. Происходящие в области коренные изменения в экономике открывают новые возможности для повышения эффективности использования различных ресурсов. В этих условиях усиливается социально-экономическая роль планирования и прогнозирования. Для принятия обоснованных хозяйственных решений необходимо прогнозировать изменение количественных и качественных характеристик экономического развития региона, оценить влияние реализуемых мероприятий по улучшению экономической, социальной и экологической обстановки в регионе.
Планирование и прогнозирование особенно важно в условиях рыночной экономики, так как в условиях рынка сильно возрастает роль ряда стихийных рыночных факторов (уровень цен, спрос, предложение, налоги и так далее), изменение формы собственности.
В широком смысле слова планирование — это всякое осознанное действие по определению путей развития в будущем, а в узком — метод экономического (с помощью финансовых рычагов) и административного регулирования темпов и пропорций развития предприятий и отрасли.

Процесс планирования основывается на следующих принципах

1. Целенаправленность. Предполагает наличие конкретных целей и задач, для решения которых составляют план.
2. Оптимальность и обоснованность планов. Заключается в нахождении такого технически возможного варианта решения поставленной задачи, который приданных ограничениях на ресурсы, обеспечивает наилучшее функционирование объекта, развития предприятия, территории.
3. Сбалансированность — это необходимость балансовой увязки планируемых показателей, как общеэкономических и внешнеэкономических, так и межотраслевых, внутриотраслевых и территориальных.
4. Непрерывность и соподчинённость. Означает как необходимость заблаговременной разработки планов и прогнозов на очередной расчётный период, так и обеспечение преемственности смежных планов и их корректировке при изменении условий, увязки планов предприятий и территорий с единым планом по республике. Комплексность позволяет в планах увязать экономические, социальные и экологические задачи и ограничения при использовании тех или иных ресурсов. Комплексность — это совместное решение 2-х или более задач, целей, а также совместное использование одного вида ресурсов 2-мя или более потребителями, учёт интересов отрасли и региона.
5. Единство планов — это ІсоподчиненностьІ планов по ІвертикалиІ управления. Планы более низкого уровня разрабатываются и увязываются с соответствующими показателями плана более высокого уровня. Едиными являются также используемые показатели и методика, критерий обоснования альтернативного решения.
6. Выделение ведущего звена». Ввиду ограниченности ресурсов в плане необходимо выделить приоритетные, первоочередно решаемые задачи и цели, от реализации которых в первую очередь зависит эффективность и полнота решения плановых задач. Это позволяет сосредоточить ресурсы на решение этих задач.
7. Демократический централизм — это необходимость учета инициативы с мест при разработке единого плана и соблюдение плановой дисциплины при его реализации.
Все принципы планирования неотделимы друг от друга.
Основной целью планирования на уровне предприятия является решение задач производства
— обеспечить минимальные затраты для решения поставленной задачи или максимальный результат (прибыль) при минимальных затратах;
— оптимально распределить имеющиеся ресурсы.
На государственном уровне задачей планирования является установление административно-правовых и экономических регуляторов развития (правил ІигрыІ) с учётом интересов нации в целом (социально-экологических, экономических, военно-политических, внешнеэкономических, территориальных).

Существуют следующие методы планирования
Метод системного анализа — предусматривает изучение любой совокупности элементов как системы, внутри которой они взаимодействуют. В качестве системы при таком анализе развития экономики рассматривается предприятие, объединение, регион, отрасль, республика.
Программно-целевой метод — в целевых комплексных программах определяется комплекс заданий и мероприятий, необходимых для решения выделенной социальной, экономической или экологической проблемы. Является частью системного анализа.

3. Балансовый метод — представляет собой систему расчётов, позволяющую увязать и сбалансировать потребности в продукции и ресурсах с возможностями их добычи, производства или завоза из других регионов. Он также позволяет обеспечить пропорциональность развития, вскрыть возникающие диспропорции, выявить неиспользованные резервы.

Нормативный метод — основан на использовании норм и нормативов, в пределах которых должны совершаться простейшие первичные социально-экономические явления и процессы.
Экономико-математические методы — это способы расчётов, количественного анализа и обоснования экономических показателей с применением методов прикладной математики и математической статистики моделирования, программирования, корреляционного анализа и др.
Достоинства этих методов
позволяют сократить время расчётов;
возможность использования больших массивов исходной информации;
позволяют рассмотреть большое количество вариантов принимаемых решений;
учесть влияние различных факторов на результирующий показатель;
учесть динамику явлений и процессов и, в конечном счёте, принять более правильное решение.

С планирование тесно связано прогнозирование, так как планы разрабатываются на основе прогнозов, а прогнозы уточняются на основе данных анализа выполнения планов.
Прогнозирование — это процесс определения возможных направлений развития и оценки последствий реализации мероприятий.

Принципы прогнозирования.

Для прогнозирования, как одного из этапов процесса планирования характерны все его принципы (см. ранее). Однако вероятностный характер, многовариантность выполняемых расчетов требуют соблюдения таких принципов как

Альтернативность — это необходимость проработки всех возможных вариантов будущего состояния прогнозируемого объекта.
Вероятностная оценка результата — это необходимость учета возможного риска при оценке прогнозных показателей.
Адекватность — это соответствие используемой методики прогнозных расчетов рассматриваемым объектам, процессам, явлениям. Для ее оценки используется «критерий истинности» (ошибочности или эмерджентности).
Методы прогнозирования

1. Экспертные методы (интуитивные) — основаны на использовании информации, полученной от экспертов, о возможных тенденциях развития, используя различные приёмы опросов высококвалифицированных специалистов.
1.1. Прямые — подразумевают контакт между экспертом и прогнозистом единовременного характера.
1.1.1. Методы опроса — предусматривают интервью эксперта прогнозисту, для которого составлен вопросник об интересующем нас объекте. В результате прогноза могут быть получены как исходные данные, так и сам прогноз.
1.1.2. Методы анализа — анализ предусматривает самостоятельную работу эксперта над вопросами прогноза.

Методы с обратной связью — предусматривают повторные контакты эксперта с прогнозистом, поскольку возможны неточности, неопределённости, как в вопросах, так и в ответах.

1.2.1. Методы опроса — при повторной встречи прогнозиста с экспертом последнему передаются результаты первичного опроса и его повторно просят заполнить вопросник.
1.2.2. Метод итоговой модели — подразумевает, что эксперт самостоятельно работает над итоговым ответом, вопросом прогноза и несколько раз его уточняет.
1.2.3. Метод коллективной генерации идей — коллективный метод экспертизы силами отобранного коллектива специалистов.
2. Фактографические методы — основаны на использовании для прогнозных расчётов фактических исходных данных, характеризующих состояние рассматриваемого объекта или процесса в прошлом и настоящем времени. Эти методы используют средства инерционности движения процесса развития. Методы обычно используются для кратко- и среднесрочного прогнозирования.
2.1. Статистические методы — в качестве исходных используют статистические данные, а в качестве методов расчёта используют приёмы теории статистики и прикладной математики.
2.1.1. Методы экстраполяции — основаны на переносе ранее наблюдающихся тенденций на будущее.
2.1.2. Методы корреляции и регрессионного анализа — широко стали использоваться только в последние годы, начиная с широкого применения ЭВМ в экономических расчётах.
2.1.3. Факторные модели — в прогнозных расчётах используются мало, что связано в основном с отсутствием исходных данных.
2.2. Методы аналогии — основаны на использовании с соответствующими поправками данных, полученных при эксплуатации ранее реализованного объекта (историческая аналогия) или использовании специальной физической или математической модели (физическая или математическая аналогии).
В данной работе для повышения степени достоверности прогнозов расчеты выполняются как прямым счётом путем прогнозирования имеющегося ряда данных по какому-либо показателю, так и расчетным путем.
Расчеты прогнозных величин выполняются при помощи следующих программ
EXCEL.
В данной программе воспользуемся линейным регрессионным анализом, который заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Для расчетов воспользуемся «Пакетом анализа». Последовательно вводим годы и соответствующие им значения. Далее в меню «Сервис» находим анализ данных и в «Пакете анализа» выбираем параметр «Регрессия». В окне «Регрессия» задаем входной интервал Y — исходные данные и интервал Х — годы; отмечаем флажком опцию «график подбора». Итогом расчетов является получение графика зависимостей и необходимого уравнения. Критерий достоверности результатов в данной программе — квадрат коэффициента корреляции должен быть больше 0,36.
АРМ-СТАТИСТИКА.
В основе программы лежит корреляционно-регрессионный анализ. Оценка производится методом наименьших квадратов. В начале работы в программе вводим число факторов, затем последовательно годы и соответствующие им значения. В результате программа выдает уравнение, связывающее значения наблюдаемых величин с годами наблюдений. Критерий достоверности результатов в данной программе относительная ошибка аппроксимации должна быть меньше 10 – 15 %.

STATREG.
Данная программа также основана на методе наименьших квадратов. Здесь также вводим число факторов, затем последовательно годы и соответствующие им значения. В результате программа выдает ряд зависимостей и минимальное полученное значение, по которому и выбирается зависимость для дальнейших расчетов. Далее мы вводим Х для определенной зависимости, после чего программа выдает рассчитанные значения. Эта программа производит подбор уравнения регрессии, которое бы наиболее точно описывало динамику предложенного ряда исходных данных, с целью получения прогнозных величин. Критерием достоверности результатов в данной программе является коэффициент корреляции (R), который служит для оценки тесноты связи при линейных формах зависимости. Знак «–» означает обратную связь, а знак «+» – прямую. Принимаются те прогнозные значения, при расчете которых коэффициент корреляции по модулю R > 0,6, так как при R < 0,6 связь слабая, поэтому использовать в прогнозных целях данные расчеты нельзя.
Если условия не выполняются ни в одной программе, то за прогнозную величину принимаем среднее арифметическое значение.

Вместе с тем, для прогнозирования различных показателей в данной работе используются и другие более простые методы (методы ручного счета)

По среднему абсолютному приросту. Формула для определения среднего абсолютного прироста () имеет вид , где , — значение показателя в последнем и первом году рассматриваемого ряда исходных данных соответственно. — число лет рассматриваемого периода. Прогнозное значение показателя рассчитывается по формуле
Определение средней арифметической величины. Этот метод используется для предварительных расчетов, не требующих особой точности ,

где — средняя величина показателя
— величина показателя в году
— число лет рассматриваемого периода.

Краткое описание Самарской области.

Самарская область расположена в юго-восточной части европейской территории России в среднем течении крупнейшей в Европе реки Волги и занимает площадь 53,6 тыс. кв. км, что составляет 0,31% территории России. На севере она граничит с Республикой Татарстан, на юге — с Саратовской областью, на востоке — с Оренбургской областью, на северо-западе — с Ульяновской областью. Область протянулась с севера на юг на 335 км и с запада на восток на 315 км. Будучи лесостепным, по характеру краем, Самарская область на севере покрыта хвойными и широколиственными лесами, а ее юг и восток занимают преимущественно степные районы. Крупнейшим горным массивом области и одновременно одним из красивейших мест России являются Жигулевские горы, расположенные непосредственно в излучине Самарской Луки. Помимо Волги — главной водной артерии региона, наиболее значительными реками являются Самара, Сок, Кинель, Большой Иргиз, Кондурча. Озера Каменное, Иордана, Серное, Яицкое.
Климат умеренно-континентальный. Средняя годовая температура в 1999 году (по данным Росгидромета) составила на юге + 5,9; на севере + 5,3.
Самарская область занимает 53 место в Российской Федерации по территории и 11 место по численности.
С 1990 года Куйбышевская область переименована в Самарскую область.

Самарская область – крупный индустриальный район. Развито машиностроение и металлообработка, угольная, химическая промышленности, производство стройматериалов, легкая и пищевая промышленности.
Наряду с промышленностью очень развито сельское хозяйство. Созданы крупные животноводческие комплексы по производству мяса и молока. Развито свиноводство и птицеводство. Выращиваются зерновые, картофель, сахарная свекла, кормовые культуры.

I. Прогноз обеспеченности сельскохозяйственной продукции в Самарской области.

1.1. Прогноз производства основных сельскохозяйственных продуктов.

а) оценка доли мелиорируемых земель на 1998 год. Если Кмел.> 0,25, то необходимо учитывать данный продукт.

α мел. зерна = ВП зерна на мел. зем. / ВП зерна на всех землях = 18,53/264,7 = 0,07

α мел. овощей = ВП овощи на мел. зем. / ВП овощи на всех землях = 64,75/170,4=0,38

α мел. корм.. = ВП корм. на мел. зем. / ВП корм. на всех землях = 29,66/195,1=0,15

α мел. овощей > 0,25, следовательно данный продукт следует учитывать отдельно.

б) прогноз производства сх продукции «прямым счетом»
Таблица 1.1
(т.тонн)

Наименование
STATREG
APMCTAT
EXCEL
Расчетный путь
Принятое значение

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

зерно
—
—
—
—
1576
13,3
2108
2023,9
1576
1373

овощи
—
—
121,3
98,54
—
—
123,8
104,3
121,3
98,54

овощи мел.
175,5
192,8
—
—
—
—
295
317,5
175,5
192,8

кормовые
—
—
99,8 т.т.к.ед
54,4 т.т.к.ед
99,8 т.т.к.ед
54,5 т.т.к.ед
—
—
99,8
54,4

мясо
—
—
—
—
25,4
7,2
25,8
7,68
25,4
7,2

молоко
640,2
627,7
654,36
651,9
654,76
652,31
654,7
652,3
640,2
627,7

в) потребление производства сх продукции «расчетным путем»

ВПпрогнозная = y прогн. х F посев. факт.

Урожайность ( у прогн.)
Таблица 1.2.
(ц.га)

Наименование
STATREG
APMCTAT
EXCEL
Принятое значение

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

зерно
—
—
10,05
8,7
10,06
8,8
10,05
8,7

овощи
—
—
10,3
9,1
10,57
9,7
10,3
9,1

овощи мел.
22,3
21,5
21,2
19,7
20,3
18,9
20,3
18,9

корма
—
—
10,2
7,1
10,15
7
10,15
7

При оценке прогнозного объема производства продукции животноводства кроме метода «прямого» счета используется расчетный прием, основанный на использовании коэффициента расхода кормов на производство единицы продукции ( Кмяса = 10, Кмол. = 1) и величины доли кормов, расходуемых на производство мяса и молока из общего объема произведенных кормов. Так в Самарской области было произведено 55,2 т.т. мяса (1998 год), а затраты кормов составили 55,2 х 10 =552 т.т кор.ед. Производство молока составило 645,2 т.т., а затраты кормов на эти цели 645,2 х 1 =645,2 т.т.кор.ед. Общий объем израсходованных кормов на производство мяса и молока составил 552+645,2=1197,2т.т.кор.ед. Тогда доля кормов израсходованных на производство мяса составит 46%, а молока 54%.
Для расчета прогнозного объема производства животноводческой продукции используем прогноз производства кормов. Из общего объема кормов, произведенных в 2005г. (330,7т.т) 46% или 152,1 т.т.кор.ед. будет израсходовано на производство мяса, что позволит получить 15,2 т.т. мяса. Молоко 54% или 178,5 т.т.кор.ед., которые будут направлены на производство молока, что позволит получить 178,5 т.т. молочной продукции.
В 2010г. 104,9 т.т.кор.ед. (46%) будет израсходовано на производство мяса, что позволит получить 10,4 т.т. мяса.; и 123,1 т.т.кор.ед. (54%) пойдут на производство молока, что позволит получить 123,1 т.т.молочной продукции.

Прогнозный объем производства сх продукции расчетным путем определяется по формуле

ВП = У х F, где

У – прогнозная урожайность, ц/га
F – фактическая площадь посевов, га

ВП прогнозная
Таблица 1.3.
(т.тонн.)

Наименование
2005
2010

Упрог.
Fфакт.
ВПпр.
Упрог.
Fфакт.
ВПпр.

зерно
10,05
1426
1433,1
8,7
1426
1240,6

овощи
10,3
120
123,6
9,1
120
109,2

овощи мел.
20,3
8
162,4
18,9
8
151,2

корма
10,15
325,8
330,6 т.т.кор.ед
7
325,8
228,06 т.т.кор.ед

мясо
—
—
15,21
—
—
10,49

молоко
—
—
178,57
—
—
123,15

Результаты прогнозных расчетов производства сх продукции.
Таблица 1.4
(т.тонн)

Метод
Зерно
Овощи
Овощи мел.
Корма
Мясо
Молоко

2005 год прямой счет расчетный счетпринятое значение
1576 1433,11433,1
121,3 123,6121,3
175,5 162,4175,5
99,8 330,699,8
25,4 15,2115,21
640,2 178,5178,5

2010 год прямой счет расчетный счетпринятое значение
1373 1240,61240,6
98,54 109,298,54
192,8 151,2151,2
54,4 228,0654,4
7,2 10,497,2
627,7 123,15123,15

Из полученных двумя методами прогнозных объемов производства сельскохозяйственной продукции в дальнейших расчетах используем худшие величины, что обеспечит, так называемый «запас» расчетов.
Вывод из расчетов видно, что по сравнению с 1998 годом валовое производство зерна, овощей, кормов, мяса и молока на прогнозируемый период с 2005-2010 годы уменьшится, а валовой сбор овощей мел. увеличится. Производство мяса, молока и кормов значительно снизилось. Валовое производство орошаемых овощей составляет 38% от общего валового производства овощей.

1.2. Прогноз потребления основных с/х продуктов питания.

Производимая сельскохозяйственная продукция, в первую очередь, используется на продовольственные цели.
ВП потребление прогнозное = ВП питание прогнозное + ВП промпереработки прог. + Потери

а) Прогноз потребления продуктов питания определяется по формуле

ВП питание прогнозное = q прогнозное х Ч, где

q – потребление продуктов питания, кг/чел.год
Ч – численность населения, тыс.чел.

Прогноз удельного потребления населением продуктов питания выполняем методом определения среднего абсолютного прироста.

Прогнозное удельное потребление продуктов питания.
Таблица 1.5.
(кг/чел в год)

вид продуктов питания
Фактическое потребление продуктов питания
среднеарифметическая
медицинская норма
принято

1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998

2005
2010

хлеб
144
131
132
130
130
127
126
127
122
122
120
119
119
118
117
115
119
120
125
124
126
127
126
125
126
124,7
134
121
124,7

овощи
82
84
84
87
93
90
94
94
96
96
97
98
97
95
97
93
89
86
77
71
74
75
73
74
73
86,8
127
70,5
86,8

мясо
46
57
60
60
60
61
59
61
60
62
62
62
63
66
67
69
69
63
55
54
54
55
56
54
56
59,6
82
58,8
60,8

молоко
331
332
332
341
333
336
328
331
330
333
340
344
356
363
385
396
386
347
281
294
296
310
328
374
389
340,6
438
340,6
340,6

Прогноз численности населения.
Таблица 1.6.
(тыс.чел)

Statreg
армстат
Excel
Принято

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

городское
2608,2
2524,6
2841,4
2921,3
2839,4
2919,2
2841,4
2921,3

сельское
—
—
604,4
591,4
604,1
591,3
604,4
591,4

всего

3443,5
3510,6

Прогнозное потребление продуктов питания.
Таблица 1.7.

прогнозная численность населения, тыс.чел
прогнозное удельное потребление продуктов, кг/чел.год
прогнозное потребление продуктов питания, т.т.

2005
2010
2005
2010
2005
2010

хлеб
3443,5
3510,6
120,96
124,7
416,5
437

овощи
3443,5
3510,6
70,5
86,8
242,8
305

мясо
3443,5
3510,6
58,8
60,8
202,5
213,4

молоко
3443,5
3510,6
340,6
340,6
1172,8
1195,7

Наряду с продовольственными целями, рассматриваемый регион использует с/х продукцию как сырье для промышленности – для производства комбикормов, спирта, парфюмерии и т.п. удельный вес перерабатываемой с/х продукции в общем объеме ее производства зависит от сложившейся специализации и структуры АПК рассматриваемого региона и наметок по ее изменению в будущем.

б) прогноз потребления промпереработки

ВПпромперер. прогн. = Кперех. х ВПпитан. прогн.
Величина доли продукта, направляемого на промышленную переработку, от объема потребляемого в качестве продовольствия определяется по формуле
К = q1 – q2/ q2, где
q1 – фактическое удельное производство продукта в регионе, кг/чел. в год
q2 – фактическое удельное потребление продуктов питания, кг/чел. в год

В свою очередь фактическое удельное производство продуктов питания определяется по формуле q1 = ВП / Ч, где ВП – фактический валовой объем производства с/х продукции в регионе, кг; Ч – фактическая численность населения в регионе, чел.

q1 хлеб = 264700/3309=80кг/чел. в год
q1 овощи = 170400/3309=51,5кг/чел. в год
q1 мясо = 55200/3309=16,7кг/чел. в год
q1 молоко = 645200/3309=195кг/чел. в год

Доля, направляемая на промышленную переработку
К хлеб = 80-126/126= -0,36
К овощи = 51,5-73/73 = -0,29
К мясо = 16,7-56/56= 0,7
Кмолоко = 195-389/389= -0,5
После подсчетов доли, направленную на промышленную переработку, видно, что объемы всех продуктов питания, произведенные на месте недостаточны, следовательно, нужно завозить их в область для продовольственных нужд со стороны. Так как коэффициенты отрицательны, то с учетом нужд медицинской, парфюмерной промышленности и других целей для хлеба указанный коэффициент принят равным – 0,1; для овощей – 0,1; мяса – 0,7; молока – 0,1.

Прогнозный объем промпереработки с/х продукции.
Таблица 1.8.

прогнозный объем потребления прод., т.т.
Кперех.
прогнозный объем промпереработки, т.т.

2005
2010

хлеб
416,5
412
0,1
41,7
41,2

овощи
248,8
241,2
0,1
28,9
24,1

мясо
202,5
213,4
0,7
141,8
149,4

молоко
1395,4
1463,2
0,1
139,5
146,3

в) потери = Кпотери х ВП прогн.
Потери производственной с/х продукции в настоящее время в целом по АПК достигает 30%, различая по видам продукции. В их состав включаются потери при уборке, транспортировке, хранении, переработке продукции и прочие потери. На каждом этапе производственного цикла виды потерь различаются, так при уборке урожая часть зерна осыпается, часть овощей не убирается или используется на корм скоту и т.д. В расчете использованы следующие коэффициенты потерь по зерну – 0,14; по овощам – 0,4; по кормам – 0,15; по молоку – 0,1; по мясу – 0,15 («Сборник норм естественной убыли с/х продукции при хранении и перевозках»).

Прогнозный объем потерь с/х продукции.
Таблица 1.9.

прогнозный объем , т.т.
Кпотерь
прогнозный объем потерь, т.т.

2005
2010

хлеб
1433,1
1240,6
0,14
200,6
173,7

овощи
121,3
98,54
0,4
48,5
39,4

молоко
178,6
123,2
0,1
17,86
12,32

мясо
15,21
7,2
0,15
2,28
1,08

Прогнозный объем потребления с/х продуктов.
Таблица 1.10.

ВП питания прогнозная, т.т.
ВП прогнозная переработка, т.т.
Потери, т.т.
Суммарное потребление продуктов, т.т.

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

хлеб
416,5
412
41,7
41,2
200,6
173,7
658,8
626,9

овощи
242,8
241,2
24,9
24,1
48,5
39,4
316,2
304,7

мясо
202,5
213,4
141,8
149,4
2,28
1,08
336,6
363,9

молоко
1395,4
1463,2
139,5
146,3
17,86
12,32
1552,8
1621,8

Вывод объем потребления с/х продуктов на прогнозный 2010 год уменьшится по сравнению с 2005 годом по мясу, хлебу и овощам. И незначительно увеличится потребление молока в рассматриваемом районе в 2010 году.

1.3. Прогнозный баланс производства и потребления основных видов сельскохозяйственной продукции.

Балансовые расчеты выполняются с целью анализа, контроля и взаимной увязки прогнозных и плановых показателей, выявления узких мест или т.н. «невязок»и для обоснования мероприятий по дальнейшему экономическому развитию района. Расчеты проводятся с помощью балансовой таблицы отражающей важнейшие стороны процесса воспроизводства – производства, обмен, распределение и потребление каких-либо продуктов и ресурсов.

Прогнозный баланс.
Таблица 1.11.

Прогнозный объем производства, т.т.
Прогнозный объем потребления, т.т.
Баланс

2005
2010
2005
2010
2005
2010

хлеб
1433,1
1240,6
658,8
626,9
+757,7
+597,2

овощи
121,3
98,54
316,2
304,7
-194,9
-206,2

мясо
15,21
7,2
336,6
363,9
-309,9
-356,7

молоко
178,6
123,2
1552,8
1621,8
-1374,2
-1498,6

Вывод анализируя полученный баланс на 2005-2010 г.г. можно сказать, что в районе будет наблюдаться дефицит по производству основных видов продуктов питания овощей, мяса, молока. Особенно по производству молока. Это происходит из-за того, что большие потери при транспортировке, хранении и переработке. Если не принять своевременные меры, то даже при увеличении производства этих продуктов на месте или ввоз их со стороны не приведет к увеличению насыщенности данными товарами.

1.4. Прогнозные мероприятия по ликвидации дефицита основных продуктов.

Под дефицитом основных продуктов питания нехватка данных продуктов для нормального функционирования всех отраслей региона. Поэтому следует принимать своевременные меры по устранению дефицита продуктов питания.
Различают следующие основные мероприятия по ликвидации несбалансированности потребления производства сельскохозяйственной продукции
Сокращение потерь
— путем совершенствования техники и технологии всех этапов воспроизводственного цикла;
— в результате дорожной сети на селе.
Увеличение производства продукции
— путем увеличения урожайности сельскохозяйственных культур в результате повышения уровня агротехники, химизации и мелиорации земель;
— в результате увеличения площади посевов на всех (не мелиорированных и мелиорированных) землях;
— после изменения экономической политики в агропромышленном комплексе.
Закупок продукции в других регионах.
Сокращение норм (и суммарного) потребления продукции
— в результате изменения политики государственного регулирования цен;
— рационального рациона питания;
— путем поиска заменителей тех или иных сельскохозяйственных продуктов, главным образом в качестве сырья для промышленной переработки.
В первую очередь рассматривают такие направления ликвидации дефицита сельскохозяйственной продукции, как сокращение потерь и увеличение ее производства на месте, как наиболее экономичных. Мероприятия будут использованы по мере их удорожания.
Технико-экономические показатели мероприятий.
Таблица 1.12.

Вид мероприятий
Доп. объем продукции (возможный) Т.т.
Стоимость (удельная) Руб/т

ОВОЩИ Повышение уровня агротехники при выращивании зерновых Строительство хранилище МЯСО Повышение уровня агротехники Строительство холодильников Обмен зерна на комбикорма МОЛОКО Строительство молочных заводов Повышение уровня агротехники при выращивании зерновых Обмен зерна на комбикорма
60,5 247,6 1,1 86,9989,3 1020
208 2083252 3252 3252362362 362

Частично увеличить производство продукции животноводства можно и за счет обмена излишков зерна, а также дополнительно произведенного зерна и объема ликвидированных потерь на комбикорма. Так, например, излишки зерна по балансовому расчету на 2005 год составили 757,7т.т., снижение потерь в результате строительства хранилищ — 100,3т.т., а прирост объема производства зерна на существующих посевных площадях в результате повышения уровня агротехники – 716,6т.т, что в сумме составит 1574,6т.т. зерна или 1889,5т.т.к.ед. Аналогично, к 2010 году общий объем зерна составит 1079,7т.т. зерна или 1295,3т.т.к.ед. Распределяя корма на производство мяса и молока, получим, что к 2005 году можно увеличить производство мяса на 1889,5х0,46=869,2т.т.к.ед. или 86,9т.т. мяса, а молока на 1889,5х0,54=1020,3т.т.к.ед. или 1020,3т.т. молока. А в 2010 году можно увеличить производство мяса на 1295,3х0,46=595,8т.т.к.ед. или 59,6т.т. мяса, молока на 1295,3х0,54=699,5т.т.к.ед. или 699,5т.т. молока.
Указанное мероприятие не потребует дополнительных капитальных вложений, а только увеличения себестоимости производства продукции животноводства продукции животноводства.

Расчет мероприятий по ликвидации дефицита.
Таблица 1.13.

наименование мероприятий
объем дополнительной продукции, т.т.
стоимость мероприятий,т.руб
масштабы мероприятий

возможный
принятый
удельная
всего

2005год

ОВОЩИ

повышение уровня агротехники
60,5
60,5
208
12584
на существующей площади посевов — 120т.га

строительство хранилищ
24
24
208
4992
24 хранилища емкостью 10000т.

закупка в других регионах
110,4
110,4
208
22963

194,9

40539

МЯСО

повышение уровня агротехники
7,6
7,6
3252
24715,2
на существующей площади посевов — 325,8т.га

строительство холодилников
1,1
1,1
3252
3577,2
2 холодильника емкостью 1000т

обмен зерна на комбикорма
86,9
86,9
3252
282599
часть излишков зерна — 348,5т.т.

закупка в других регионах
213,4
213,4
3252
69377

309,9

380268,4

МОЛОКО

строительство молочных заводов
9
9
362
3258
3 завода мощностью 25т. в смену

повышение уровня агротехники
89,3
89,3
362
323226,6
на всей площади посевов кормовых — 325,8т.га

обмен зерна на комбикорма
1020,3
1020,3
362
92527
часть излишков зерна — 409т.т.

закупка в других регионах
255
255
362
92527

1374,2

788351,8

1,2млрд.руб

2010год

ОВОЩИ

строительство хранилищ
19,7
12,2
362
2537,6
20 хранилищ емкостью 10000т.

12,2

2537,6

МОЛОКО

строительство молочных заводов
6,2
6,2
362
2244,4
2 завода мощностью 25т. В смену

повышение уровня агротехники
61,6
61,6
362
22299,2
на всей площади посевов кормовых — 325,8т.га

обмен зерна на комбикорма
699,5
56,6
362
20489,2
часть излищков зерна — 355т.т.

124,4

45032,85

МЯСО

обмен зерна на комбикорма
59,6
46,8
3252
152193
часть излищков зерна — 595т.т.

46,8

152193

0,2млрд.руб

На основании проведенного прогноза потребления сельскохозяйственных продуктов видно, что прогнозируется уменьшение валового производства зерна, овощей, кормов, мяса и молока, и рост валового производства овощей на мелиорируемых землях. Также прогнозируется рост потребления мяса и молока. Увеличится численность городского населения. Проведя анализ баланса производства и потребления, выявлен прогнозный дефицит овощей, мяса и молока. На проведение необходимых мер по ликвидации дефицита к 2005 году понадобиться 1,2млрд.руб, а к 2010 году – 0,2млрд.руб.

II. Прогноз водообеспеченности Самарской области.

2.1. Прогноз наличия водных ресурсов в области.

Вода – ценнейший природный ресурс. Она играет важную роль в процессе обмена веществ, составляющих основу жизнедеятельности. Огромное значение вода имее в промышленности и сельском хозяйстве.
Водные ресурсы земли включают воду океанов, морей, озер и т.д. Основой водных ресурсов является речной сток.
Запасы пресной воды не безграничны, с ростом численности населения, развития промышленности потребность в водных ресурсах резко увеличилась. Сопоставляя потребность в водных ресурсах и их наличии, следует планировать хозяйственную деятельность.
В прогнозируемых расчетах определяем наличие водных ресурсов, используя фактические данные об объемах стока рек и других источниках поверхностных и подземных вод.
Прогноз водообеспеченности необходим для выявления дефицита или избытка водных ресурсов и для разработки мероприятий соответственно для борьбы с нехваткой воды.

Wобл. прогноз. = Wэкон. района х Fобл. / F эконом. Р-н, где
Fобл. – 53,6 тыс. км2
F эконом. Р-н – 224,6 тыс.км2
Коэффициент перехода от водообеспеченности центрального экономического района к водообеспеченности Самарской области Кперех. = 53,6/224,6 = 0,24

Наличие водных ресурсов.
Таблица А.

Statreg
Армстат
Excel
Расчетный путь
Принято

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

Подземные
0,19
0,21
0,19
0,21
0,19
0,21
0,37
0,36
0,19
0,21

Возвратные
0,69
0,7
—
—
0,74
0,79
1,62
1,72
0,69
0,7

Поверхностные
—
—
21,7
21,8
21,8
22,12
52,3
51,8
21,7
21,8

Итого 22,59 22,8
Вывод приходная часть баланса состоит из трех источников поверхностных, подземных и возвратных вод. Общий объем наличия водных ресурсов увеличился на 0,21км3. Большую часть составляют поверхностные воды (около 95%).

2.2. Прогноз потребления водных ресурсов в Самарской области.

Wпотребл. прогноз. = Wпром. прог. + W КБХ прог. + WС/Х прог.

W потребл. 2005 = 201,01+485,5+332,79=1019,3 млн.м3
W потребл. 2010 = 197,5+429,4+312,75=939,75 млн.м3

Прогнозные значения по промышленности.
Таблица Б.

Statreg
Армстат
Excel
Среднеарифметич.
Средний абсолютный прирост
Принято

2005
2010
2005
2010
2005
2010

2005
2010
2005
2010

1
Нефтепереработка
—
—
5410,4
4808,4
5410,5
4807,9
7699,7
5058
4572
7699,7
7699,7

2
Кирпич
—
—
240,16
172,1
239,8
171,7
498,5
230,4
163,4
498,5
498,5

3
Эл. энергия
—
—
27,18
27,17
27,68
27,77
27,3
26,2
26,6
27,68
27,77

4
Пиломатериалы
—
—
—
—
218,1
363,8
335,5
-187,6
-341,6
335,5
335,5

5
Картон
—
—
—
—
5,5
0,13
26,9
-5,8
-11,8
26,9
26,9

6
Консервы
4,3
0,7
—
—
4,43
0,8
18,2
2,1
-0,9
18,2
18,2

7
Лег. Автомобили
923,7
1007
—
—
921,6
1006,3
599,9
760,7
876,2
921,6
1006,3

8
Мин. удобрения
—
—
—
—
871,5
940,9
607,8
503
534,9
871,5
940,9

9
Молочн. продукция
—
—
—
—
191,7
163,1
300,4
117,9
88,4
300,4
300,4

10
Обувь
—
—
—
—
1552,1
1295,2
2528
-228,8
-748,3
2528
2528

11
Сахар-песок
—
—
—
—
5,52
3,04
15
1,4
-1,1
15
15

12
Сталь
—
—
—
—
67,12
44
155
44,2
20,7
155
155

13
Станки
—
—
—
—
1778,1
3206,9
3651
-1599
-2889
3651
3651

14
Трикотаж
—
—
—
—
12,7
13,7
9,02
-1,34
-0,94
12,7
13,7

15
Хим.волокно
—
—
—
—
3237,8
3521,3
2160,6
2130,2
2156,2
3237,8
3521,3

16
Цемент
—
—
—
—
834,1
621,5
1642
261,6
131
1642
1642

Прогноз потребления воды в промышленности
Таблица 2.1.

Наименование промышленной продукции
Ед. измерения
Прогнозный объем производства
Удельное водопотребление , м3/год
Прогнозное водопотребление, млн.м3

2005
2010

1
Нефтепереработка
т.т.
7699,7
7699,7
15,55 тонна
119,35
119,35

2
Кирпич
млн.шт.
498,5
498,5
14381 т.шт.
7,17
7,17

3
Эл. энергия
квт.ч.
27,68
27,77
143,6 МВт. ч.
3,97
3,99

4
Пиломатериалы
т. м3
335,5
335,5
4,65 м3
1,56
1,56

5
Картон
т.т.
26,9
26,9
332,8 тонна
8,95
8,95

6
Консервы
т.т.
18,2
18,2
94,6 тонна
1,72
1,72

7
Лег. Автомобили
т.шт.
921,6
1006,3
221720 т.шт.
204,3
223,1

8
Мин. удобрения
т.т.
871,5
940,9
424,6 тонна
370,04
399,5

9
Молочн. продукция
т.т.
300,4
300,4
30 тонна
9,012
9,012

10
Обувь
т. пар
2528
2528
47,9 т. пар
0,12
0,12

11
Сахар-песок
т.т.
15
15
23,09 тонна
0,35
0,35

12
Сталь
т.т.
155
155
225,95 тонна
35,02
35,02

13
Станки
шт.
3651
3651
337 на шт.
1,23
1,23

14
Трикотаж
млн.шт.
12,7
13,7
58,55 т.шт.
0,743
0,82

15
Хим.волокно
т.т.
3237,8
3521,3
696 тонна
2253,5
2450,8

16
Цемент
т.т.
1642
1642
10479 т. тонн
17,2
17,2

Итого

3034,2
3279,9

Вывод прогнозное потребление водных ресурсов уменьшится на 79,6 млн.м3. Водопотребление промышленностью увеличится к 2010 году на 245,7 млн.м3 по сравнению с 2005 годом. Основным водопотребителем является производство химического волокна, ее удельная часть во всех отраслях промышленности составляет 75%.

Прогноз потребления воды в КБХ.
Таблица 2.2.

Наименование водопотребителя
Ед. измерения
Прогнозная численность
Удельное водопотребление, л/сут
Прогноз водопотребителей.

2005
2010

Городское
тыс. чел.
2541,4
2921,3
300
311,13
319,9

Сельское
тыс. чел.
604,4
591,4
145
31,9
31,3

Итого

343,03
351,2

Вывод прогноз водопотребления в коммунально-бытовом хозяйстве основан на численности городского и сельского населения области. К 2010 году ожидается увеличение городского населения на 3%, а сельское население наоборот уменьшится. Суммарное водопотребление КБХ увеличится и составит 0,343 км3 в 2005 году, 0,351 км3в 2010 году.

Прогноз потребления воды в сельском хозяйстве.
Таблица 2.3.

Наименование водопотребителя
Ед. измерения
Прогнозная численность
Удельное водопотребление, л/сут на голову
Суммарное водопотребление, млн. м3

2005
2010

Животноводство — КРС — свиньи — овцы и козы
тыс. гол.
628,7 471,8 1492,6
549,7 402,1 1350,9
100 15 10
22,95 2,58 5,45
20,06 2,2 4,9

Итого
30,98
27,16

Растениеводство — орошение
тыс. га.
8
8
м3/га1500
12
12

42,98
39,16

Вывод потребление воды в сельском хозяйстве снизится в 2010 году на 5% по сравнению с 2005 годом. Это связано с сокращением численности поголовья скота.

Прогноз потребления воды в Самарской области.
Таблица 2.4.

Наименование водопотребителя
Прогнозное водопотребление, млн.м3

2005
2010

Промышленность КБХ С/Х
3034,2 343,03 42,98
3279,9 351,2 39,16

3415,21
3715,3

Вывод в области к 2010 году увеличится водопотребление промышленностью и коммунально-бытовым хозяйством. Снизится водопотребление сельским хозяйством. В общем, по всем водопотребителям, к 2010 году потребление воды увеличится на 250 млн.м3. Доля водопотребления промышленностью составляет 88%.

2.3. Прогноз водообеспеченности.

Баланс – это соотношение взаимосвязанных показателей какой-нибудь деятельности или процесса (в курсовой работе это наличие и потребление ресурса), т.е. их сравнительный итог.
Составление баланса наглядно выявит наличие или отсутствие дефицита водных ресурсов.

Прогнозный водный баланс.
Таблица 2.5.

Наличие водных ресурсов
W км3
Прогнозное водопотребление
W км3
Баланс, км3

2005
2010

2005
2010
2005
2010

Поверхностные Подземные Возвратные
27,7 0,19 0,7
21,8 0,2 0,8
Промышленность КБХ С/Х
3,03 0,34 0,043
3,28 0,35 0,039

Всего
22,59
22,8
Всего
3,41
3,7
+19,12
+19,1

Вывод в результате расчетов выяснилось, что в Самарской области наблюдается стабильный объем водных ресурсов, а общее водопотребление к 2010 году составит большую величину по сравнению с 2005 годом (т.е. виден некоторый рост потребления воды), дефицита водных ресурсов в ближайшее время наблюдаться не будет. Это связано с тем, что суммарный объем водопотребления не превышает 17% от наличия воды в области. Такой избыток воды можно объяснить, в основном, наличием на территории области основной водной артерии Европы – реки Волги.

В курсовой работе были проведены прогнозные расчеты для анализа социально-экономического положения Самарской области на 2005-2010годы. В результате анализа полученных результатов было выявлено, что производство с/х продукции в Самарской области падает по всем видам продукции, кроме зерна. Потребление с/х продукции на промышленные и пищевые цели возрастает. Анализ баланса производства и потребления основных видов с/х продукции выявил наличие дефицита к 2005 году овощей, мяса и молока. Для ликвидации дефицита рекомендованы мероприятия по снижению уровня потерь, по повышению уровня агротехники, обмен зерна на комбикорма и закупка в других регионах. При выполнении выше перечисленных мероприятий дефицит будет устранен.
После проведения расчетов по водопотреблению, выявилось увеличение потребление воды промышленностью и коммунально-бытовым хозяйством. В общем по всем водопотребителям водопотребление к 2010 году увеличится на 250млн.м3. в Самарской области наблюдается стабильный объем водных ресурсов, хотя виден некоторый рост потребления воды, но дефицита водных ресурсов не наблюдается. Такой избыток воды можно объяснить, в основном, наличием на территории области основной водной артерии Европы – реки Волги и недостаточностью исходных данных по производству промышленной продукции. Также в работе не учитывался тот фактор, что некоторые водные объекты, расположенные на территории области, не пригодны или не используются для забора воды из них.

Список используемой литературы

Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область в цифрах 1999г.». Самара, 2000г.
Самарский областной комитет государственной статистики «150 лет Самарской губернии (цифры и факты). Статистический сборник ». Самара, 2000г.
Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область 1994 год в цифрах». 1 и 2 части. Самара, 1995год.
«Народное хозяйство РФ» Статистический ежегодник. Госкомстат РСФСР. Москва с 1974 по 1990гг.
«Россия в цифрах». Статистический ежегодник. Госкомстат РФ. Москва 1994год.
Схема КИОВР на период до 2005 года.
Данные Горводоканал (база данных).
Методические указания по изучению дисциплины и выполнению курсовой работы «Планирование и прогнозирование социально-экономичекого развития отрасли». Арент К.П., М., 1994г.
«Прогнозирование и планирование АПК», Личко К.П., 1999год.
Ресурсы Интернет http //www. Gks.ru , http //www.samara.ru

Предложения преподавателю.

Можно сказать, что работа скорее понравилась, но потребовала очень больших затрат не только физических, но и моральных (во время поиска исходных данных), а также материальных (пользование библиотекой и компьютера Госкомстата, Интернет, картридж для принтера и бумага). Возможно, было бы целесообразнее заранее давать студентам исходные данные, а также предупреждать, некоторые регионы имеют проблемы с отчетностью.
Нельзя не отметить, что данная работа оказалась несказанно полезной с очки зрения процесса усвоения навыком будущей профессии.

Список используемой литературы

Предложения преподавателю.

Краткое описание Самарской области.

Overview
Лист1

Лист2

Лист3

Лист13

Лист4

Лист12

Лист14

Лист15

Лист16

Лист17

Лист18

Лист5

Лист6

Лист8

Лист7

Лист10

Лист11

Лист9

Sheet 1 Лист1

Население тыс.человек

Потребление продуктов питания (кг/чел в год)

ГОДЫ
сельское
городское
Общее

ГОДЫ
Хлеб
Овощи
Мясо
Молоко

1974
702
2293
2995

1974
144
82
46
331

1975
697
2311
3008

1975
131
84
57
332

1976
694
2339
3033

1976
132
84
60
332

1977
686
2365
3051

1977
130
87
60
341

1978
679
2393
3072

1978
130
93
60
333

1979
676
2417
3093

1979
127
90
61
336

1980
669
2429
3098

1980
126
94
59
328

1981
665
2460
3125

1981
127
94
61
331

1982
653
2500
3153

1982
122
96
60
330

1983
649
2525
3174

1983
122
96
62
333

1984
643
2549
3192

1984
120
97
62
340

1985
639
2565
3204

1985
119
98
62
344

1986
635
2586
3221

1986
119
97
63
356

1987
633
2610
3243

1987
118
95
66
363

1988
632
2619
3251

1988
117
97
67
385

1989
628
2638
3266

1989
115
93
69
396

1990
623
2615
3238

1990
119
89
69
386

1991
621
2629
3250

1991
120
86
63
347

1992
631
2625
3256

1992
125
77
55
281

1993
638
2634
3272

1993
124
71
54
294

1994
643
2639
3282

1994
126
74
54
296

1995
649
2656
3305

1995
127
75
55
310

1996
644
2668
3312

1996
126
73
56
328

1997
644
2666
3310

1997
125
74
54
374

1998
644
2665
3309

1998
126
73
56
389

**************************************************************************

Sheet 2 Лист2

Поголовье скота тыс.голов

ГОДЫ
К.р.с.
свиньи
овцы
Птица

1974
965.3
767.6
1521.7
7231

1975
971.9
761.2
1689.2
7250

1976
978
768.3
1742.7
7337

1977
982.3
774.4
1875.4
7368

1978
989.7
783.1
1943
7452

1979
993.1
791.8
2065.1
7490

1980
998.2
802.1
2190.3
7512

1981
1003.4
812.4
2223.8
7635

1982
1012.3
823.9
2318.2
7678

1983
1040.5
838.4
2428.7
7713

1984
1067.4
844.5
2509.6
7890

1985
1112
857.7
2600.1
7972

1986
1093.2
860.4
2723.9
8510

1987
1074.4
865.3
2841.4
8877

1988
1063
870.1
2903.7
9118

1989
1027.8
865.2
2875.2
8776

1990
1012.3
860.3
2820.6
8884.4

1991
970.8
832.9
2600.8
8761.6

1992
958
789.7
2376.8
8569.6

1993
883
715
2037.3
7542.1

1994
763.8
619.5
1503.4
7273.6

1995
679.5
526.7
951.6
6344.7

1996
588.4
333.1
794.1
7995.4

1997
524.1
312.6
723.5
6785.9

1998
471.7
344
514.7
6413

Посевные площади тыс.га

годы
всего
кормовые культуры
зерновые
овощи

1996
5356.5
886.3
4023.6
3093.4

1997
5356.5
886.1
4022.5
3093.4

1998
5356.5
884.9
4021.4
3094.5

Посевные площади по с/х культуры на 1998 год (тыс.га)

зерновые
1426

сено на травы
180.9

силос
105.9

овощи
120

корнеплоды кормовые
0.9

овощи на мелиорируемых землях
8

Себестоимость продукции сельского хозяйства на 1997 год (тыс.руб/т)

Вид продукции
Себ-ть мел.зем

Зерно
38

Овощи
104

Мясо
1626

Молоко
181

**************************************************************************

Sheet 3 Лист3

Урожайность ц/га

ГОДЫ
зерновые
овощи
овощ/орошаем.земл
сено
корм.корнеплоды
силос

1974
16.9
15.9
220
34.7
19.9

19.9

1975
17.5
14.2
222
36
19.8

19.9

1976
17.2
14.7
245
35.7
19.8

19.8

1977
16.9
14.6
298
35.7
19.7

19.9

1978
16.5
15.3
397
35
19.7

19.9

1979
16.9
15.7
356
33.4
19.9

1980
16.4
14.9
208
33.25
19.9

20.4

1981
15.9
15.8
274
33.6
20

20.1

1982
15.3
15.2
234
34.8
20

20.2

1983
16
15.1
321
35.4
20.1

20.1

1984
15.9
15.7
278
36
20.2

20.2

1985
16.2
14.9
257
34.9
20.1

20.3

1986
18.1
15.5
231
35.7
20.2

20.4

1987
10
11.4
243
30.5
20.2

20.4

1988
10.1
11.2
215
29.9
20.3

20.4

1989
15
12
214
33.9
20.2

20.5

1990
18.9
14.1
238
35.3
20.2

20.4

1991
13.4
11.6
235
21.9
15.1

12.5

1992
17.7
11.7
238
33.1
14.2

14.8

1993
14
11.5
235
23.4
15.4

13.5

1994
12.6
12.4
230
15.4
16.9

12.2

1995
8.6
10.8
238
9.5
13

10.7

1996
11.9
12.5
240
11.2
15.4

8.5

1997
18.6
13.2
214
15
11.9

16.8

1998
4.5
13.4
217
6.1
13.4

11.5

**************************************************************************

Sheet 4 Лист13

ВЫВОД ИТОГОВ

Валовой сбор ЗЕРНО

Регрессионная статистика

Множественный R
0.72

R-квадрат
0.75

Нормированный R-квадрат
0.7

Стандартная ошибка
749.73

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
637410.61
637410.61
1.13
0.3

Остаток
23
12928247.39
562097.71

Итого
24
13565658

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
46403.95
41296.79
1.12
0.27
-39024.86
131832.76
-39024.86
131832.76

Переменная X 1
-22.14
20.79
-1.06
0.3
-65.16
20.87
-65.16
20.87

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
2693.52
374.48

2
2671.37
-1570.37

3
2649.23
1227.77

4
2627.09
-59.09

5
2604.94
1315.06

6
2582.8
-364.8

7
2560.66
-270.66

8
2538.52
-1284.52

9
2516.37
-295.37

10
2494.23
875.77

11
2472.09
-609.09

12
2449.94
323.06

13
2427.8
942.2

14
2405.66
-430.66

15
2383.51
-509.51

16
2361.37
151.63

17
2339.23
685.77

18
2317.08
-223.08

19
2294.94
480.06

20
2272.8
-66.8

21
2250.66
-405.66

22
2228.51
-964.51

23
2206.37
-370.37

24
2184.23
563.77

25
2162.08
484.92

**************************************************************************

Sheet 5 Лист4

Валовой сбор, тыс.тонн

ГОДЫ
зерновые
овощи
орош.овощи
сено
корм.корнепл.
силос
молоко
мясо

1974
3068
240.2
38
340.8
153.1
608.5
667.7
107.6

1975
1101
240
43
341.7
152.2
608.5
667.7
100.7

1976
3877
241
49
341.5
151.7
608.4
667.5
111.6

1977
2568
241.9
65
341.2
151.6
608.5
667.1
125.6

1978
3920
243
69
341.7
149.9
608.7
667.1
127.3

1979
2218
243.7
72
340.8
149.4
608.4
667.1
126.7

1980
2290
243.4
76
340.7
147.1
608.4
666.7
131.1

1981
1254
243
79
340.9
150
608.2
666.4
141.6

1982
2221
242
81
340.7
153.7
608.2
666
140.7

1983
3370
247
84
340.6
153.4
608.2
666
138

1984
1863
248
91
340.3
157
608.4
665.8
124

1985
2773
248
95
340
157.7
608.2
665.7
102

1986
3370
258
96
338.9
158.3
608.2
665.3
96.3

1987
1975
188
98
338.9
160.1
608.1
664.8
93

1988
1874
189
105
338.4
160.9
607.3
664.1
86

1989
2513
183
112
337.1
160.3
607.3
663.2
70.3

1990
3025
172.8
117
335.6
154.6
602.5
663.8
70

1991
2094
136.6
125
332.4
77.1
359
664.5
67.2

1992
2775
126.5
121
278.3
66.4
462.2
665
59.6

1993
2206
161.6
133
265.3
51.4
406.3
664.3
59.8

1994
1845
186.3
133
194.3
26.4
308.6
664.7
58.9

1995
1264
152.2
136
108.9
17.3
244.6
665.9
57.6

1996
1836
175.9
141
137.4
19.7
198
660.4
54.8

1997
2748
175.1
147
190.5
10.4
309.2
649.2
53.1

1998
2647
170.4
151
63.9
9.1
122.7
645.2
55.2

Валовой сбор в 1998 году, т.т.

Культура

Орош.земли
Осуш.земли

зерно

18.53
6.3

овощи

64.75
—

корм.корн.

1.82
—

силос

24.54
2.64

сено

3.3
0.11

**************************************************************************

Sheet 6 Лист12

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность ЭЛ.ЭНЕРГИЯ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.97

R-квадрат
0.97

Нормированный R-квадрат
0.94

Стандартная ошибка
3

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
0.47
0.47
0.05
0.82

Остаток
23
207.56
9.02

Итого
24
208.03

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
27.07
1.24
21.85
0
24.51
29.63
24.51
29.63

Переменная X 1
0.02
0.08
0.23
0.82
-0.15
0.19
-0.15
0.19

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
27.09
-3.29

2
27.11
-2.51

3
27.13
-1.93

4
27.14
-1.34

5
27.16
-0.76

6
27.18
-0.78

7
27.2
0.2

8
27.22
-0.42

9
27.24
-0.24

10
27.26
0.14

11
27.28
0.92

12
27.3
2.7

13
27.32
2.88

14
27.34
4.06

15
27.35
4.35

16
27.37
4.33

17
27.39
4.61

18
27.41
4.79

19
27.43
-0.03

20
27.45
-1.25

21
27.47
-1.17

22
27.49
-3.69

23
27.51
-5.71

24
27.53
-4.03

25
27.54
-1.84

**************************************************************************

Sheet 7 Лист14

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность Мин.Удобрения

Регрессионная статистика

Множественный R
0.67

R-квадрат
0.72

Нормированный R-квадрат
0.79

Стандартная ошибка
194.74

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
250400.75
250400.75
6.6
0.02

Остаток
23
872247.8
37923.82

Итого
24
1122648.55

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
427.39
80.29
5.32
0
261.29
593.49
261.29
593.49

Переменная X 1
13.88
5.4
2.57
0.02
2.71
25.05
2.71
25.05

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
441.27
-143.17

2
455.15
-153.75

3
469.03
-164.03

4
482.91
-177.91

5
496.79
-188.09

6
510.67
-103.57

7
524.54
91.96

8
538.42
84.58

9
552.3
72.7

10
566.18
57.82

11
580.06
121.84

12
593.94
129.46

13
607.82
160.08

14
621.69
179.71

15
635.57
254.43

16
649.45
245.05

17
663.33
389.97

18
677.21
260.39

19
691.09
52.01

20
704.97
-74.07

21
718.84
-245.74

22
732.72
-150.82

23
746.6
-180.4

24
760.48
-201.08

25
774.36
-317.36

**************************************************************************

Sheet 8 Лист15

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность ОБУВЬ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.76

R-квадрат
0.69

Нормированный R-квадрат
0.69

Стандартная ошибка
993.27

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
3432800.62
3432800.62
3.48
0.07

Остаток
23
22691297.54
986578.15

Итого
24
26124098.16

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
3196.47
409.53
7.81
0
2349.29
4043.65
2349.29
4043.65

Переменная X 1
-51.39
27.55
-1.87
0.07
-108.37
5.6
-108.37
5.6

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
3145.08
-49.08

2
3093.7
-15.7

3
3042.31
-31.31

4
2990.92
-146.92

5
2939.54
-439.54

6
2888.15
-539.15

7
2836.76
-624.76

8
2785.37
-480.37

9
2733.99
-393.99

10
2682.6
-284.6

11
2631.21
-230.21

12
2579.83
-181.83

13
2528.44
-105.44

14
2477.05
533.95

15
2425.67
844.33

16
2374.28
1279.72

17
2322.89
2063.11

18
2271.51
2085.49

19
2220.12
1465.88

20
2168.73
899.27

21
2117.34
-470.34

22
2065.96
-1017.96

23
2014.57
-1361.57

24
1963.18
-1386.18

25
1911.8
-1412.8

**************************************************************************

Sheet 9 Лист16

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность ЛЕГКОВЫЕ АВТОМОБИЛИ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.75

R-квадрат
0.63

Нормированный R-квадрат
0.77

Стандартная ошибка
191.23

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
372646.23
372646.23
10.19
0

Остаток
23
841049.44
36567.37

Итого
24
1213695.67

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
379.83
78.84
4.82
0
216.73
542.93
216.73
542.93

Переменная X 1
16.93
5.3
3.19
0
5.96
27.9
5.96
27.9

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
396.76
-375.26

2
413.69
-366.39

3
430.62
-298.82

4
447.55
-132.55

5
464.48
56.52

6
481.41
191.89

7
498.34
217.26

8
515.27
205.73

9
532.2
195.9

10
549.14
195.86

11
566.07
196.93

12
583
201.6

13
599.93
137.07

14
616.86
122.14

15
633.79
94.21

16
650.72
79.28

17
667.65
67.35

18
684.58
-11.58

19
701.51
-27.51

20
718.44
-59.44

21
735.37
-206.37

22
752.3
-145.3

23
769.24
-88.24

24
786.17
-45.17

25
803.1
-205.1

**************************************************************************

Sheet 10 Лист17

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность МОЛ,ПРОДУКТЫ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.59

R-квадрат
0.64

Нормированный R-квадрат
0.62

Стандартная ошибка
76.5

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
42543.07
42543.07
7.27
0.01

Остаток
23
134605.61
5852.42

Итого
24
177148.68

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
374.76
31.54
11.88
0
309.51
440.01
309.51
440.01

Переменная X 1
-5.72
2.12
-2.7
0.01
-10.11
-1.33
-10.11
-1.33

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
369.04
-62.34

2
363.32
-57.92

3
357.6
-47.6

4
351.88
-38.08

5
346.16
-27.16

6
340.44
-19.24

7
334.72
-12.72

8
329
-7

9
323.27
1.73

10
317.55
12.45

11
311.83
35.97

12
306.11
53.89

13
300.39
60.81

14
294.67
51.23

15
288.95
71.15

16
283.23
97.47

17
277.51
187.49

18
271.79
147.21

19
266.07
-1.07

20
260.35
-2.35

21
254.63
-72.63

22
248.91
-94.91

23
243.19
-103.19

24
237.47
-99.47

25
231.74
-73.74

**************************************************************************

Sheet 11 Лист18

ВЫВОД ИТОГОВ

Промышленность ТРИКОТАЖ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.77

R-квадрат
0.73

Нормированный R-квадрат
0.71

Стандартная ошибка
8.4

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
48.58
48.58
0.69
0.41

Остаток
23
1621.12
70.48

Итого
24
1669.7

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
6.51
3.46
1.88
0.07
-0.65
13.67
-0.65
13.67

Переменная X 1
0.19
0.23
0.83
0.41
-0.29
0.67
-0.29
0.67

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
6.7
-3.2

2
6.89
-3.59

3
7.09
-3.99

4
7.28
-3.78

5
7.47
-3.77

6
7.67
-3.77

7
7.86
-3.86

8
8.05
-3.25

9
8.25
-3.65

10
8.44
-3.64

11
8.63
1.47

12
8.83
4.67

13
9.02
8.28

14
9.21
11.09

15
9.41
13.49

16
9.6
15

17
9.79
16.11

18
9.99
12.01

19
10.18
2.92

20
10.37
-1.97

21
10.57
-6.17

22
10.76
-8.86

23
10.95
-9.95

24
11.15
-10.65

25
11.34
-10.94

**************************************************************************

Sheet 12 Лист5

Промышленность

Годы
Эл.энергия
Кирпич
Мин.удоб.
Хим.волокна
Обувь
Сталь
Станки
Цемент
Картон
Пиломат
Трикотаж
Консервы
Мол.прод
Легков.автом.
Сахар-песок
Нефтепер.

млрд.квт.ч
млн.шт.
тыс.т
тыс.т
т.пар
тыс.т
шт
тыс.т
тыс.т
т.м.куб
млн.шт.
тыс.т
тыс.т
тыс.шт
тыс.тонн
т.тонн

1974
23.8
659.2
298.1
1963.8
3096
165
6657
1852
32.6
798
3.5
21.3
306.7
21.5
17.4
8168.5

1975
24.6
660.1
301.4
1957.3
3078
164
6633
1854
32.8
694
3.3
21.6
305.4
47.3
17
8195.3

1976
25.2
660
305
1954.7
3011
167
6621
1855
32.6
651
3.1
21.7
310
131.8
17.2
8212.4

1977
25.8
659.1
305
1873.8
2844
168
6448
1856
32.9
647
3.5
21.9
313.8
315
17.5
8400

1978
26.4
657
308.7
1541.4
2500
171
6201
1858
33
590
3.7
22.1
319
521
17.5
8471.2

1979
26.4
650
407.1
1478
2349
178
5820
1859
33.1
549
3.9
22.3
321.2
673.3
17.7
8537

1980
27.4
510
616.5
1356.1
2212
186
5443
1861
33.1
401
4
22.4
322
715.6
17.5
8627.2

1981
26.8
532
623
1373
2305
184
5411
1864
33
359
4.8
22.7
322
721
17.5
8627

1982
27
497
625
1421
2340
189
4962
1868
33.1
361
4.6
22.8
325
728.1
17.7
8547

1983
27.4
492
624
1480
2398
192
4522
1870
33.2
367
4.8
22.6
330
745
18.1
8502

1984
28.2
493
701.9
1604.3
2401
192
3940
1871
33.4
377
10.1
22.8
347.8
763
18
8487

1985
30
485
723.4
1670
2398
198
3073
1871
33.2
389
13.5
22.9
360
784.6
18.4
8421

1986
30.2
470
767.9
1956
2423
199
3070
1882
33.5
312
17.3
23.1
361.2
737
18.7
8370

1987
31.4
446
801.4
2016
3011
201
3061
1900
33.2
282
20.3
23
345.9
739
19.1
8312

1988
31.7
446
890
2277.4
3270
204
3061
1905
33.9
293
22.9
23
360.1
728
19.3
8312

1989
31.7
484
894.5
2805.6
3654
204
3059
1905
33.1
278
24.6
24.3
380.7
730
19.3
8263

1990
32
506
1053.3
3458.1
4386
206
3059
1908
32.7
263
25.9
23.4
465
735
19.1
8168.5

1991
32.2
512.6
937.6
3277.4
4357
170
2969
1860
31.6
227.9
22
18.9
419
673
10.8
7856.4

1992
27.4
525.1
743.1
3054.6
3686
134
2526
1651
23.8
181
13.1
14.3
265
674
11.7
6767.4

1993
26.2
406.2
630.9
3173.9
3068
67.8
1876
1367
17.4
138
8.4
12.1
258
659
10
6485.5

1994
26.3
306.8
473.1
2575.9
1647
68.3
1096
1195.6
14.1
70.2
4.4
5.52
182
529
14
5739.1

1995
23.8
417.7
581.9
2616.2
1048
67.1
834
1034.3
8.7
57.4
1.9
5.64
154
607
8.5
5116.5

1996
21.8
326.5
566.2
2546.9
653
66.3
475
798.5
6.2
41.3
1
4.2
140
681
8.1
5589.1

1997
23.5
337.7
559.4
2489.8
577
66.7
256
696.1
5.1
30.3
0.5
4.6
138
741
5.2
6579

1998
25.7
324.5
457
2094.2
499
66.5
206
608.6
3.2
29.2
0.4
6.9
158
598
0
5739.5

**************************************************************************

Sheet 13 Лист6

Посевные площади основных с/х культур на немелиорируемых землях

год
зерновые
овощи
сено
силос

Динамика производства основной с/х продукции в области

ГОДЫ
зерно
молоко
мясо
овощи
кормов.корн.

1974
1456.3
1145
95.7
321
131.5

1975
1597
1141
98.3
320.3
116.6

1976
1591.4
1138
97.1
327
134.2

1977
1747.3
1138
97.3
312.4
176.8

1978
1751.2
1117
96.8
307
237.8

1979
1753.7
1102.7
96.8
301.2
302.1

1980
1769
1090.2
97.2
295
263.9

1981
1772.7
1072.1
98.8
290.7
349.1

1982
1774.1
1030.7
108.1
284
322.9

1983
1771
1021.1
120.3
282.9
361.6

1984
1774.6
997
141.2
299.8
322

1985
1779.8
985
185
278.6
306

1986
1783.1
1034
183
279
263

1987
1783
1053
204
263.7
218

1988
1786.8
1038
217
257
187

1989
1787.4
1038
226
252.7
162

1990
1793.8
1104
230
250.4
141.3

1991
1792
1009.5
313.9
249
134.6

1992
1794.1
992.1
281.8
230.4
183.8

1993
1798.2
970
266
201.6
141.3

1994
1845.1
832.4
229.3
186.3
162

1995
1264.6
773.8
191.7
249.6
187.5

1996
1711.5
660.4
163.6
278.6
176.8

1997
2748.4
655
148.9
299.8
134.7

1998
1404
669.8
147.3
192.4
116.6

Стоимость строительства и эксплуатации хранилищь

, млн.руб

год
сумма

1998
668.5

1999
631.2

**************************************************************************

Sheet 14 Лист8

Данные Горводоканал

Водопотребление по различным видам потребителей, млн.м3

ГОДЫ
Промышленность
КБХ
С/Х

1980
554
401
203

1981
559
405
201

1982
562
409
205

1983
563
412
209

1984
569
416
211

1985
572
417
216

1986
574
420
215

1987
586
423
221

1988
587
426
224

1989
595
427
223

1990
598
429
227

1991
623
431
234

1992
621
428
226

1993
602
420
249

1994
504
357
188

1995
482
341
306

1996
428
346
220

1997
420
340
150

1998
465
342
168

1999
478
346
189

2000
502
347
176

Наличие водных ресурсов в Самарской области, км3

ГОДЫ
Поверхностные
Подземные
Возвратные

1980
21.27
0.08
0.49

1981
21.27
0.08
0.5

1982
21.28
0.08
0.5

1983
21.28
0.09
0.51

1984
21.29
0.09
0.51

1985
21.29
0.09
0.52

1986
21.29
0.1
0.54

1987
21.29
0.1
0.56

1988
21.28
0.11
0.57

1989
21.28
0.11
0.59

1990
21.28
0.12
0.61

1991
21.34
0.13
0.62

1992
21.4
0.13
0.63

1993
21.45
0.14
0.63

1994
21.51
0.14
0.64

1995
21.57
0.15
0.65

1996
21.62
0.15
0.65

1997
21.66
0.15
0.66

1998
21.71
0.16
0.66

1999
21.75
0.16
0.67

2000
21.8
0.16
0.67

**************************************************************************

Sheet 15 Лист7

Капвложения в регионе

год
мелиор.
с/х освоение земель

эксплуат.
дорожн.
строит-во

строит-во

г/м систем
строит-во
хранилищ

Цены за _____ год

закупочные
рыночные

сх продукцию
комбикорм
сено
сх продукцию
комбик.
сено

Динамика объемов забора воды и сброса загрязненных вод

ГОДЫ

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

Доля отдельных отраслей в общем объеме водозабора и сбросов

год
с/хозяйство
комунальное

**************************************************************************

Sheet 16 Лист10

Валовой сбор КОРМОВ

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.6

R-квадрат
0.63

Нормированный R-квадрат
0.62

Стандартная ошибка
52.13

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
106922.6
106922.6
39.35
0

Остаток
23
62501.1
2717.44

Итого
24
169423.71

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
390.09
21.49
18.15
0
345.63
434.55
345.63
434.55

Переменная X 1
-9.07
1.45
-6.27
0
-12.06
-6.08
-12.06
-6.08

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
381.02
-58.32

2
371.95
-49.05

3
362.88
-40.18

4
353.82
-31.52

5
344.75
-22.35

6
335.68
-14.18

7
326.61
-4.51

8
317.54
5.26

9
308.47
14.33

10
299.4
23.2

11
290.33
32.97

12
281.26
41.84

13
272.19
50.61

14
263.12
60

15
254.06
68.84

16
244.99
77.21

17
235.92
83.28

18
226.85
26.55

19
217.78
27.12

20
208.71
15.59

21
199.64
-35.44

22
190.57
-83.55

23
181.5
-69.3

24
172.43
-13.23

25
163.36
-105.16

**************************************************************************

Sheet 17 Лист11

Урожайность Корма

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R
0.75

R-квадрат
0.37

Нормированный R-квадрат
0.55

Стандартная ошибка
4.06

Наблюдения
25

Дисперсионный анализ

df
SS
MS
F
Значимость F

Регрессия
1
493.42
493.42
29.93
0

Остаток
23
379.2
16.49

Итого
24
872.62

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%

Y-пересечение
29.93
1.67
17.88
0
26.47
33.39
26.47
33.39

Переменная X 1
-0.62
0.11
-5.47
0
-0.85
-0.38
-0.85
-0.38

ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение
Предсказанное Y
Остатки

1
29.31
-3.91

2
28.7
-2.7

3
28.08
-2.28

4
27.46
-1.76

5
26.85
-1.45

6
26.23
-1.53

7
25.62
-1.02

8
25
-0.2

9
24.38
1.02

10
23.77
1.93

11
23.15
2.85

12
22.54
2.86

13
21.92
4.08

14
21.3
2.1

15
20.69
2.51

16
20.07
5.03

17
19.46
6.44

18
18.84
-2.44

19
18.22
8.58

20
17.61
3.89

21
16.99
-3.49

22
16.38
-6.88

23
15.76
-5.36

24
15.14
-1.84

25
14.53
-6.43

**************************************************************************

Sheet 18 Лист9

1
25.4

2
26

3
25.8

4
25.7

5
25.4

6
24.7

1980
7
24.6

1981
8
24.8

1982
9
25.4

1983
10
25.7

1984
11
26

1985
12
25.4

1986
13
26

1987
14
23.4

1988
15
23.2

1989
16
25.1

1990
17
25.9

1991
18
16.4

1992
19
26.8

1993
20
21.5

1994
21
13.5

1995
22
9.5

1996
23
10.4

1997
24
13.3

1998
25
8.1

**************************************************************************

Overview
Лист1

Лист2

Sheet 1 Лист1

Наименование
STATREG
APMCTAT
EXCEL
Принятое значение

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

зерно
—
—
158.08
137.8
157.6
137.3
157.6
137.3

овощи
—
—
121.3
98.54
121.37
98.6
121.3
98.54

овощи мел.
175.5
192.8
181.44
203.54
182.4
204.6
175.5
192.8

кормовые
—
—
5.4
37.3
5.42
37.36
5.4
37.3

силос
—
—
177.04
90.64
181.4
95.03
177.04
181.4

сено
—
—
129.4
86.03
129.2
85.8
129.2
85.8

мясо
—
—
25.8
7.6
25.4
7.2
25.4
7.2

молоко
640.2
627.7
654.36
651.9
654.76
652.31
640.2
627.7

Наименование
STATREG
APMCTAT
EXCEL
Принятое значение

2005
2010
2005
2010
2005
2010
2005
2010

зерно
—
—
10.05
8.7
10.06
8.8
10.05
8.7

овощи
—
—
10.3
9.1
10.57
9.7
10.3
9.1

овощи мел.
22.3
21.5
21.2
19.7
20.3
18.9
20.3
18.9

кормовые
—
—
12.64
11.17
12.6
11.2
12.6
11.2

силос
—
—
10.32
8.37
10.39
8.46
10.32
8.37

сено
9
4.1
8.9
3.7
8.8
3.6
8.8
3.6

Наименование
2005
2010

Упрог.
Fфакт.
ВПпр.
Упрог.
Fфакт.
ВПпр.

зерно
10.05
1426
14331
8.7
1426
12406

овощи
10.3
120
1236
9.1
120
1092

овощи мел.
20.3
38
771.4
18.9
38
718.2

кормовые
12.6
39
491.4
11.2
39
436.8

силос
10.32
105.9
1092.8
8.37
105.9
886.4

сено
8.8
180.9
1608.2
3.6
180.9
662.1

мясо
—
—
13.05
—
—
14.48

молоко
—
—
356.6
—
—
309.4

**************************************************************************

Sheet 2 Лист2

возможный
принятый
удельная
всего

2005год

ОВОЩИ

повышение уровня агротехники
60.5
60.5
208
12584
на существующей площади посевов — 120т.га

строительство хранилищ
24
24
208
4992
24 хранилища емкостью 10000т.

закупка в других регионах
110.4
110.4
208
22963

194.9

40539

МЯСО

повышение уровня агротехники
7.6
7.6
3252
24715.2
на существующей площади посевов — 325,8т.га

строительство холодилников
1.1
1.1
3252
3577.2
2 холодильника емкостью 1000т

обмен зерна на комбикорма
86.9
86.9
3252
282599
часть излишков зерна — 348,5т.т.

закупка в других регионах
213.4
213.4
3252
69377

309.9

380268.4

МОЛОКО

строительство молочных заводов
9
9
362
3258
3 завода мощностью 25т. в смену

повышение уровня агротехники
89.3
89.3
362
323226.6
на всей площади посевов кормовых — 325,8т.га

обмен зерна на комбикорма
1020.3
1020.3
362
92527
часть излишков зерна — 409т.т.

закупка в других регионах
255
255
362
92527

1374.2

788351.8

1,2млрд.руб

2010год

ОВОЩИ

строительство хранилищ
19.7
12.2
362
2537.6
20 хранилищ емкостью 10000т.

12.2

2537.6

МОЛОКО

строительство молочных заводов
6.2
6.2
362
2244.4
2 завода мощностью 25т. В смену

повышение уровня агротехники
61.6
61.6
362
22299.2
на всей площади посевов кормовых — 325,8т.га

обмен зерна на комбикорма
699.5
56.6
362
20489.2
часть излищков зерна — 355т.т.

124.4

45032.85

МЯСО

обмен зерна на комбикорма
59.6
46.8
3252
152193
часть излищков зерна — 595т.т.

46.8

152193

0,2млрд.руб

**************************************************************************
«

BestReferat

BestReferat

Прогноз экономического развития в Самарской области