На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Построение имитационных моделей исследуемых показателей

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 03.07.2012. Сдан: 2011. Страниц: 11. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание Аннотация…………………………………………………………………….……..2
Введение..……………………………………………………………………............3
1. Теоретические  основы понятия  агроресурсного  потенциала..…………...….5
1.1. Сущность  агроресурсного потенциала…………………………...…………..8
1.2. Общие  сведения по Респ.Башкортостан.........................................................10
1.3. Методика  рекомендации по определению  размеров валовых сборов 
    сельскохозяйственных культур................……………………………...……11
2. Построение  имитационных моделей исследуемых показателей………..…..16
2.1.Определение статистических характеристик фактических данных............16
2.2. Описание используемого комплекса инструментальных средств……..…17
2.3. Построение  модели……………...……………………..….…...………..........18
2.4.  Описание процесса моделирования. Проверка независимости
       входных и выходных ресурсных  переменных…..………………………....19
2.5. Проверка на корреляцию и автокорреляцию переменных…...…………...20
2.6. Идентификация  распределений переменных……...…................................23
2.7. Проверка  распределений на симметричность. Определение скоса и  
       эксцесса………………………………………………………...……………..24
2.8. Определение  доверительного интервала и уровни значимости…..…..…..25
2.9. Описание  результатов моделирования..………………………………….....26
2.10.Регрессионная  модель в виде линейного уравнения  …….… …………….28
2.11.Регрессионные  модели в виде степенного уравнения………………….....29
2.12.Проверка  модели на адекватность………………………………..…………34
3. Заключение……………………………………………….……………..…...….35
Список  литературы……………………………………………………………….36 
 
 

 
 
 
       Аннотация 

       Цель  работы: построить модель эффективности агроресурсного потенцила РБ, зависящую от ряда факторов, продемонстрировать использование разработанной модели для прогнозирования.
       Задачи работы: построение имитационных моделей исследуемых показателей, определение статистических характеристик фактических данных, проверка независимости входных и выходных ресурсных переменных, проверка на корреляцию и автокорреляцию переменных, идентификация распределений переменных, проверка распределений на симметричность, определение скоса и  эксцесса, определение доверительного интервала и уровни             значимости, построение регрессионной модели в виде линейного и степенного уравнения, проверка модели на адекватность. 

Предмет исследования:анализ эффективности агроресурсного потенцила РБ
Объект  исследования: агроресурсный потенцил РБ. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


       Введение
       В настоящее время экономика России переживает сложный период. Несмотря на то, что в аналитических отчетах  как российских, так и зарубежных специалистов, говорится об экономической стабилизации в стране, главным вопросом в сложившейся ситуации остается эффективность деятельности предприятий, отраслей и комплексов национальной экономики. Без проведения оценки агроресурсного потенциала и анализа его использования невозможно прогнозировать развитие сельскохозяйственных предприятий и отрасли в целом.
     Негативные  явления в сельском хозяйстве  сохраняются и сегодня, отрасль  является несбалансированной системой. За период рыночных аграрных реформ в России произошло сокращение сельскохозяйственных угодий на 31 млн. га. (в том числе, 13 млн. га пашни); разрушена материально-техническая база крупных хозяйств. Парк тракторов в сельском хозяйстве России сократился в 1,6 раза, зерноуборочных комбайнов - в 1,8 раза, тракторных прицепов, плугов, культиваторов, сеялок - почти в 2 раза, картофелеуборочных комбайнов - в 2,5 - 3 раза. В целом, энергетические мощности в сельском хозяйстве сократились почти на половину, что свидетельствует о деградации технического потенциала сельского хозяйства России.
       Цель  и задачи исследования. Целью работы является анализ эффективности использования агроресурсного потенциала Республики Башкортостан.
       Таким образом, для достижения поставленной цели актуальным является решение следующих задач:
    анализ изучаемой области;
    определение характеристик фактических данных (математического ожидания, дисперсии, скос, эксцесс);
    построение регрессионных моделей в виде линейного и степенного уравнений;
    анализ адекватности модели с помощью метода доверительных интервалов, t-статистики Стьюдента;
    определение характеристик полученных моделей.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
       1.Теоретические  основы агроресурсного  потенциала
       Управленческие  решения на государственном, отраслевом и хозяйственном уровнях могут приниматься лишь на основании всестороннего анализа информации об объекте управления. Особенно актуальна эта проблема в агропромышленном комплексе. Для более качественного информационного обеспечения сельскохозяйственного производства, прогнозирования его развития возникла необходимость в создании системы мониторинга агроресурсов. Ее целесообразно организовывать на базе региональных научных центров обеспечения агропромышленного производства, их стационарных агротехнических опытов, являющихся информационной базой при прогнозировании эффективности агроклиматических, почвенных, биологических, промышленных ресурсов, а также продуктивности отдельных культур и агросистем в целом. Апробация различных сценариев и моделей развития аграрного производства может базироваться на познании закономерностей круговорота веществ, потоков энергии с целью частичной замены не возобновляемых промышленных ресурсов биологическими с учетом прогнозируемых агрометеорологических факторов.
       Например, стационарные опыты с удобрениями моделируют агротехнологии, характерные для определенной специализации сельскохозяйственного производства. Вариант без удобрений в опытах используется как контроль и может рассматриваться как модель производства растениеводческой специализации со сжиганием или отчуждением с поля побочной продукции урожая. Применение на удобрение соломы, всей побочной продукции, сидерации или их различных комбинаций с минеральными удобрениями также присуще растениеводческому направлению производства. Применение навоза в разных дозах связывается с развитием животноводческой специализации и определенной насыщенностью землепользования сельскохозяйственными животными. Например, дозы навоза в пределах 7—24 т/га моделируют соотношение животных и пашни от 70 до 240 условных голов на 100 га площадей. Таким образом, наличие различных вариантов в долгосрочных агротехнических опытах позволяет моделировать и прогнозировать результаты хозяйственной деятельности, исходя из реальных производственных показателей, в т.ч. структуры посевных площадей, состояния плодородия почвы, ресурсного обеспечения, численности сельскохозяйственных животных, фактических или ожидаемых агрометеорологических условий.
       На  практике и в полевых агротехнических  опытах полевые культуры по-разному  реагируют на органические, минеральные удобрения и их комбинации в связи с особенностями климатических условий в разные годы. Однако в контролируемых условиях опытов, при наличии ряда данных по урожайности культур при разных системах удобрений встречаются годы–аналоги, которые сходны по уровню урожайности отдельных культур, продуктивности севооборотов и агрометеорологическому обеспечению. Анализ такой информации с помощью современных информационных технологий позволяет осуществлять прогноз эффективности агротехнических мероприятий, отвечающих хозяйственной специализации и с учетом ожидаемых погодных условий. Следовательно, агротехнологические рекомендации, базирующиеся на экспериментальных данных, позволяют корректировать управленческие решения разного уровня и, следовательно, более эффективно использовать имеющиеся агроресурсы.
       Разные  виды агроресурсов взаимосвязаны и  находятся в постоянном взаимодействии. При этом минимальное значение какого-либо фактора лимитирует эффективное  использование всех других, находящихся на оптимальном уровне. Долгосрочный прогноз агрометеорологического обеспечения позволяет планировать урожайность основных полевых культур. Ожидаемые показатели развития отрасли животноводства определяют потребность в кормах, площади посева и продуктивность кормовых культур, объемы накопления навоза и производства животноводческой продукции. Излишки нетоварной части урожая также являются ценным агроресурсом. По уровню урожайности полевых культур можно предусмотреть объемы накопления соломы и стеблевой массы и рекомендовать технологические приемы их рационального использования в связи с особенностями года. Информацию об ожидаемом уровне урожая, объемах побочной продукции, накоплении отходов животноводства используют для определения потребности в трудовых и промышленных ресурсах — технике, энергоносителях, агрохимикатах, семенах с учетом ожидаемых агрометеоусловий следующего года. В свою очередь, агротехнологи должны обеспечивать эффективное использование и рациональное сочетание промышленных, агрометео- и биоресурсов (осадки, тепловой режим, биологический азот, отходы животноводства и растениеводства, биомасса сидератов) на основе воспроизводства плодородия почвы. Научно-обоснованные показатели масштабов применения тех или иных агротехнологий в разных почвенно-климатических условиях используются для прогнозирования и своевременного регулирования изменений в качественных характеристиках почв, запасах органического углерода, элементах питания, обеспечивающих эффективное использование промышленных ресурсов и запланированную продуктивность посевов. Одной из важных задач комплексного мониторинга агроресурсов является перспективный анализ энегетического баланса на разных уровнях производства. Выражение всех видов ресурсов в единых энергетических единицах позволяет прогнозировать направленность развития агропроизводства. При потере агросистемой энергии, в особенности почвенной, происходит переход системы на более высокие энергетические уровни со стабильным увеличением выхода биомассы, позволяющей существенно сократить дефицит органического углерода, то есть энергии.  
 
 

       1.1.Сущность  агроресурсного потенциала
      Многообразие  и неоднозначность научных подходов к проблеме определения понятия  «совокупного агропотенциала» (САП), его  структуры и оценки эффективности  использования, к выявлению места САП в территориальной социально-экономической системе субъектов Российской Федерации позволяет говорить об актуальности данной тематики в настоящее время. Одним из важнейших стимулов развития аграрного сектора экономики является эффективное использование агроресурсного потенциала территории.
      Количественная  и качественная характеристики агроресурсного потенциала становятся необходимым  элементом оптимизации взаимосвязей общества и природы. В качестве объекта  оценки выступают природные и социально-экономические условия формирования и функционирования совокупного агропотенциала. Субъектом оценки являются те или иные виды деятельности или сам человек.
      В определении такого понятия, как  «совокупный агропотенциал», у отечественных  экономистов единого мнения нет. Согласно значениям этих слов в русском языке можно выделить основные черты этого экономического понятия: совокупность ресурсов, которые позволяют создавать конечный продукт или сельского хозяйства и обеспечивать его использование; эти ресурсы должны быть эффективно использованы в соответствии с условиями внешней и внутренней среды.
      В отечественной науке существует несколько схожих и тождественных  понятий, таких как «природно-экономический  потенциал», «аграрный капитал», «производственный и ресурсный потенциал сельскохозяйственного производства», «производственный потенциал сельскохозяйственных предприятий» и т.п. Общей составляющей этих понятий является термин «потенциал». Если под ним понимать источники, возможности, средства, запасы, которые могут быть использованы для решения задач с целью достижения определенного эффекта, то совокупный агропотенциал будет складываться из ряда частных потенциалов.
      Совокупный  агропотенциал региона – это  совокупность природных и экономических  ресурсов, которая обеспечивает производство определенного количества сельскохозяйственной продукции. САП образует совокупность природных, материальных, трудовых, денежных ресурсов, благодаря наличию и функционированию которых обеспечиваются производственные и воспроизводственные процессы в АПК. В его состав включается организационно-управленческий потенциал в виде существующих структур управления АПК. Особое значение имеет потенциал научно-технического прогресса (НТП), выступающий в виде научных исследований, опытно-конструкторских разработок, новых технологий, перспективных схем организационного и управленческого характера, новых сортов растений и пород животных.
      Главным природным ресурсом является земля, она же выступает и специфическим  средством производства. Земельные ресурсы характеризуются размером площади, структурой и качеством сельскохозяйственных угодий, их величиной на душу населения, продуктивностью. Земля оценивается с точки зрения плодородия, под которым понимается не только естественное свойство самой земли и климата, тепла и влаги, но и результат правильного ухода за землей, улучшение ее природных свойств. В условиях растущей ограниченности земельных ресурсов необходима их экономическая оценка.
      Земля может получить более высокую  оценку, если будет увеличена получаемая с нее сельскохозяйственная продукция, что зависит как от качества земли и ее плодородия, так и от метода ведения сельского хозяйства и уровня производственной инфраструктуры.
      Важнейшая характеристика сельскохозяйственных угодий – их плодородие. Естественное плодородие – это способность почвы обеспечивать растения необходимыми элементами произрастания. При возделывании земли с учетом внесения удобрений повышается ее плодородие, растет продуктивность земли, достигаемая за счет направленного улучшения естественных свойств почвы и более эффективного ее использования в результате интенсификации производства.  

1.2. Общие сведения  по Республике  Башкортостан:
       Республика  занимает большую часть Южного Урала  и прилегающие к нему равнины  Башкирского Предуралья и возвышенно-равнинную полосу Башкирского Зауралья.
       Административный  центр город Уфа с населением 1 млн. 050 тысяч человек.
       Территория   региона : 142,9 тыс. кв. км (0,84% от территории РФ). 
       Граничит:  на севере  с Пермской и Свердловской областями, на востоке  с Челябинской, на юго-востоке, юге и юго-западе - с Оренбургской областью, на западе - с Республикой Татарстан, на северо-западе - с Удмуртской республикой. 
       Сельское  хозяйство РБ удерживает лидирующие позиции, занимая по общему объему продукции сельского хозяйства 3-е место среди регионов России.      Республика Башкортостан является одним из крупнейших сельскохозяйственных регионов Российской Федерации. По основным показателям сельскохозяйственного производства республика занимает передовые позиции среди регионов Российской Федерации.     Объем продукции сельского хозяйства в 2008 году составил 103,5 млрд. рублей с темпом роста к предыдущему году в 3,0%, в том числе в растениеводстве – 3,8%, в животноводстве – 2,3%.     Наряду с крупнотоварным сектором экономики развивается и частный сектор аграрного производства. Сегодня личные подсобные хозяйства населения и фермерские хозяйства дают около 2/3 всей валовой продукции сельского хозяйства.  
 Все активнее участвует в развитии аграрного сектора малый и средний бизнес. Развивается фермерское движение.  
 За счет собственного производства республика полностью обеспечивает потребности в основных видах продовольствия и достаточный уровень продовольственной безопасности.  
В республике развиты традиционные отрасли животноводства: скотоводство, свиноводство, овцеводство, козоводство, птицеводство.  
 Также развиваются коневодство, кумысоделие, звероводство, рыбоводство. Визитной карточкой республики по праву является башкирский мед.  
Сельское хозяйство республики специализируется на выращивании пшеницы, ржи, овца, ячменя, проса, гречихи. Также успешно возделываются технические культуры: сахарная свекла, подсолнечник. Производство картофеля и овощей сосредоточено преимущественно в частном секторе аграрной экономики. Развито садоводство, тепличное хозяйство.

         Пищевая и перерабатывающая промышленности является одним из главных звеньев аграрного сектора и занимает важнейшее место в отечественной индустрии производства продуктов питания.  
 Пищевая промышленность республики вырабатывает практически все продукты питания, необходимые населению республики. В республике и за ее пределами широко известна продукция предприятий мясной, молочной, кондитерской, ликеро-водочной, пивоваренной, чайной отраслей промышленности, а также уникальный башкирский мед.

       1.3 Методика рекомендации по определению размеров валовых сборов сельскохозяйственных культур.
       Отдел статистики с/х и окружающей среды  Комитета государственной статистики РС по определению размеров валового сбора сельскохозяйственных культур по индивидуальному сектору, т.е. крестьянским хозяйствам, общинам и личным подсобным хозяйствам населения рекомендует использовать метод расчета валового сбора сельскохозяйственных культур
       Валовые сборы с/х культур у населения  определяются расчетным путем. Сначала определяется общий размер посевной площади. Для этого используются данные заключительного учета посевных площадей сельскохозяйственных культур в хозяйствах населения. Доля убранных площадей в этих хозяйствах на отчетную дату определяется на основе многолетних наблюдений (например, уборка картофеля в хозяйствах населения к середине сентября, как правило, завершается на всей площади). Можно также  использовать метод опроса служащих и других групп хозяйств населения, которые имеют приусадебные участки, занимающиеся выращиванием сельскохозяйственной продукции .
       Размеры урожайности сельскохозяйственных культур в хозяйствах населения  устанавливаются, исходя из средней  урожайности с/х культур в этих хозяйствах за ряд лет на основе данных формы № 29-сх «Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур» или средней урожайности с/х культур в сельхозпредприятиях за текущий год ( форма № 7-сх «Сведения о ходе уборки урожая, сева озимых и вспашки зяби»).
       Указанный расчет приведем на конкретном примере при определении валового сбора сахарной свеклы в хозяйствах населения ( пример условный).
       Посевная  площадь – га ( у населения )   -   770
       Урожайность  -  ц с 1 га ( в сельхозпредприятиях)  -  82
Расчетный валовой сбор сахарной свеклы  -  центнеров -  770 х 82 =  63140
       Сбор  урожая сельскохозяйственных культур  в крестьянских (фермерских) хозяйствах, родовых общинах определяется с  применением тех же методов. Вместе с тем для уточнения данных о среднем сборе урожая с одного гектара рекомендуем провести выборочный опрос наиболее типичных хозяйств, при отборе которых можно воспользоваться данными регистра крестьянских (фермерских) хозяйств. Полученные путем опроса данные сопоставить с рассчитанными по предлагаемой методике показателями.
       Данные по форме № 7 –с/х (срочная) «Сведения о ходе уборки урожая, сева озимых и вспашки зяби» по всем категориям хозяйств уточняются в годовом отчете форме  № 29 –с/х «Сведения о сборе урожая с/х культур» по сведениям, представленными местными администрациями.
       Для расчета валового сбора сельскохозяйственных культур по расчетным категориям хозяйств (крестьянским хозяйствам, родовым  общинам, населению)  будут направляться еженедельно в Ваш адрес данные по валовому сбору урожая за соответствующий  период прошлого года.
       Сельскохозяйственные  предприятия отчет по форме №7-сх (срочная) «Сведения о ходе уборки урожая, сева озимых и вспашки зяби»  предоставляют по программе, а по индивидуальному  сектору расчетные  данные передаются телеграммой по электронной  почте.
       Урожайность – важнейший показатель, отражающий уровень интенсификации сельскохозяйственного производства.
       Под урожайностью понимается средний сбор продукции с единицы площади (га).
       Валовый сбор – это общий объём производства той или иной сельскохозяйственной культуры, а урожайность – продуктивность площади сельскохозяйственных культур. На практике принято урожайность сельскохозяйственных культур исчислять на 1га весенне-продуктивной площади, а не на 1га уборочной площади.
       Показатели  урожайности:
    Урожайность на корню перед началом своевременной уборки;
    Фактический сбор с гектара (в первоначально оприходованном весе и после доработки).
    Фактический средний сбор с гектара определяют в расчете на фактически убранную площадь (уф.п).
       Между этими двумя показателями имеется следующая связь
                     Увп = уф.п. * ку
       где Ку—доля убранной площади в весенней посевной площади площади.
       Основным  показателем урожайности государственная  статистика считает урожайность в расчете на весеннюю продуктивную площадь, поскольку этот показатель более полно отражает результаты хозяйствен деятельности.
       Для ряда сельскохозяйственных культур  важное значение имеет такой показатель продуктивности, как чистый сбор в  расчете на 1 га весенней продуктивной площади. Чистый сбор с 1 га дает возможность более правильно экономически оценить среднюю продуктивность озимых и яровых зерновых культур, по­скольку по озимым культурам нередко имеет место осенне-зимняя и ране весенняя гибель, влекущая за собой потерю соответствующего количества семян.
        Удобрения – это органические и минеральные вещества, содержащие элементы питания растений. В зависимости от химического состава делятся на органические и минеральные.  Удобрения повышают плодородие почвы.
        Органические удобрения, содержащие питательные вещества в форме органических соединений растительного или животного происхождения, оказывают многостороннее агрономическое действие на свойства почвы. При разложении их в результате жизнедеятельности почвенных микроорганизмов образуются доступные растениям минеральные соединения N, Р, К, Са, S и др. элементов и перегной. Выделяющийся при этом углекислый газ насыщает почвенный воздух и приземной слой атмосферы, улучшая углеродное питание растений. При систематическом внесении органических удобрений улучшаются физико-химические и химические свойства почвы, её водный и воздушный режимы, активизируется жизнедеятельность полезных микроорганизмов. Через органические удобрения в основном осуществляется круговорот питательных веществ по схеме: почва — растения — животные — почва. Применение органических удобрений позволяет вносить минеральные удобрения в больших дозах и получать высокие урожаи с/х. культур.   
        Минеральные удобрения вносятся для пополнения запаса питательных веществ в почве, таких как фосфор (P), калий (К), азот (N). Если эти удобрения вносятся отдельно – их называют простыми (аммиачная селитра (N), суперфосфат (P), хлористый калий (K)). При внесении могут использоваться смеси удобрений, но это значительно усложняет подготовку к внесению и ухудшает качество их распределения по полю. Поэтому широкое распространение получили сложные удобрения (нитрофоски (фосфор, азот и калий) и аммофоски (фосфор и азот)).
        Если какой-то участок  земли интенсивно используется для  выращивания овощей или фруктов, то вносить удобрения необходимо. Но учитывая сложность процессов, происходящих в почве, и то, что растения способны получать питательные вещества не только из почвы но и из атмосферы.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

2.Построение имитационных  моделей исследуемых  показателей
       2.1 Определение статистических характеристик фактических данных.
       Для построения имитационных моделей я  беру данные по Республике Башкортостан за период с 2000-2009гг. 

Год регистрации Площадь посева овощей с/х культур, тыс.гектаров, X1
Объем внесения минеральных удобрений на посевные площади, млн.тонн X2
Объем внесения органических удобрений на посевные площади, млн.тонн          X3
Урожайность с/х  культур(1ц с 1-го гектара), X4
Валовый сбор овощей с/х культур, тыс.тонн, Y
2000 18 84 7 104 202
2001 19 82 6 122 250
2002 19 92 6 137 266
2003 19 97 5 157 297
2004 18 115 5 164 313
2005 18 114 5 168 315
2006 18 131 5 171 336
2007 17 136 4 176 322
2008 17 139 3 165 335
2009 16 138 3 199 385
Таблица 2.1 – Статистические данные агроресурсного потенциала. 

       Основной рассматриваемой зависимой переменной служит:
    У- валовой сбор овощей с/х культур (тыс.тонн) за период 2000-2007 гг.;
Диапазон  изменения от 202 тыс.тонн. за 2000г. до 385 тыс.тонн. за 2009 г.
    Варьируемыми  или независимыми переменными служат:
    X1 - посевные площади овощей с/х культур(тыс.гектаров)
Диапазон  изменения от 16 тыс.гект. до 18 тыс.гект.
    X2 - внесение минеральных удобрений под посевы в с/х организациях(млн.тонн)
Диапазон  изменения от 84 млн.тонн в год  до 139млн.тонн в год.
    X3 – внесение органических удобрений под посевы в с/х организациях(млн.тонн)
Диапазон изменения от 3 млн.тонн  до 7млн.тонн.
    X - урожайность с/х культур(1ц с 1-го гектара)
Диапазон  изменения от 104ц до 199ц.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.