Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: Прогноз экономического развития в Самарской области

Название: Прогноз экономического развития в Самарской области
Раздел: Рефераты по ботанике и сельскому хозяйству
Тип: реферат Добавлен 18:06:51 08 июля 2005 Похожие работы
Просмотров: 1068 Комментариев: 2 Оценило: 3 человек Средний балл: 2.7 Оценка: неизвестно     Скачать

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА


Кафедра «Экономика водного хозяйства».


Курсовая работа

на тему:


Выполнила:

студентка з\о ЭУВХ

Сергеева Татьяна Витальевна


Проверил:

профессор

Арент Карл Петрович


МОСКВА 2002


Содержание.


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


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


  1. Прогноз обеспеченности Самарской области основными видами с\х продуктов.

  1. Прогноз производства основных с\х продуктов на 2005 и 2010 года……………… …….9

  2. Прогноз потребления основных с\х продуктов на 2005 и 2010 года……………………....11

  3. Баланс производства и потребления на душу населения основных с\х продуктов…..14

  4. Прогнозные мероприятия по ликвидации дефицита на 2005 и 2010 года……………...16

  5. Вывод по главе……………………………………………………………………………………...18


2. Прогноз водообеспеченности Самарской области.

  1. Прогноз наличия водных ресурсов……………………………………………………………….20

  2. Прогноз потребления водных ресурсов………………………………………………………..20

  3. Баланс наличия и потребления водных ресурсов…………………………………………….25

  4. 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 с\х, 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.

  1. Нормативный метод — основан на использовании норм и нормативов, в пределах которых должны совершаться простейшие первичные социально-экономические явления и процессы.

  2. 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.

  3. Достоинства этих методов:

  4. позволяют сократить время расчётов;

  5. возможность использования больших массивов исходной информации;

  6. позволяют рассмотреть большое количество вариантов принимаемых решений;

  7. учесть влияние различных факторов на результирующий показатель;

  8. 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:

  1. Альтернативность — это необходимость проработки всех возможных вариантов будущего состояния прогнозируемого объекта.

  2. Вероятностная оценка результата — это необходимость учета возможного риска при оценке прогнозных показателей.

  3. Адекватность — это соответствие используемой методики прогнозных расчетов рассматриваемым объектам, процессам, явлениям. Для ее оценки используется «критерий истинности» (ошибочности или эмерджентности).

  4. 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.

  1. 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):

  1. 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:

  2. 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 с\х 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 с\х 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 с\х 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 с\х продукции.

Таблица 1.4

(т.тонн)

Метод

Зерно

Овощи

Овощи мел.

Корма

Мясо

Молоко

2005 год

прямой счет

расчетный счет


принятое значение


1576

1433,1


1433,1


121,3

123,6


121,3


175,5

162,4


175,5


99,8

330,6


99,8


25,4

15,21


15,21


640,2

178,5


178,5

2010 год

прямой счет

расчетный счет


принятое значение


1373

1240,6


1240,6


98,54

109,2


98,54


192,8

151,2


151,2


54,4

228,06


54,4


7,2

10,49


7,2


627,7

123,15


123,15


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


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


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

24


7,6

1,1

86,9


9


89,3

1020


208

208


3252

3252

3252


362


362

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
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


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


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/га


1500


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:


  1. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область в цифрах 1999г.». Самара, 2000г.

  2. Самарский областной комитет государственной статистики «150 лет Самарской губернии (цифры и факты). Статистический сборник ». Самара, 2000г.

  3. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область: 1994 год в цифрах». 1 и 2 части. Самара, 1995год.

  4. «Народное хозяйство РФ» Статистический ежегодник. Госкомстат РСФСР. Москва с 1974 по 1990гг.

  5. «Россия в цифрах». Статистический ежегодник. Госкомстат РФ. Москва 1994год.

  6. Схема КИОВР на период до 2005 года.

  7. Данные Горводоканал (база данных).

  8. Методические указания по изучению дисциплины и выполнению курсовой работы «Планирование и прогнозирование социально-экономичекого развития отрасли». Арент К.П., М., 1994г.

  9. «Прогнозирование и планирование АПК», Личко К.П., 1999год.

  10. 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:


  1. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область в цифрах 1999г.». Самара, 2000г.

  2. Самарский областной комитет государственной статистики «150 лет Самарской губернии (цифры и факты). Статистический сборник ». Самара, 2000г.

  3. Самарский областной комитет государственной статистики «Самарская область: 1994 год в цифрах». 1 и 2 части. Самара, 1995год.

  4. «Народное хозяйство РФ» Статистический ежегодник. Госкомстат РСФСР. Москва с 1974 по 1990гг.

  5. «Россия в цифрах». Статистический ежегодник. Госкомстат РФ. Москва 1994год.

  6. Схема КИОВР на период до 2005 года.

  7. Данные Горводоканал (база данных).

  8. Методические указания по изучению дисциплины и выполнению курсовой работы «Планирование и прогнозирование социально-экономичекого развития отрасли». Арент К.П., М., 1994г.

  9. «Прогнозирование и планирование АПК», Личко К.П., 1999год.

  10. 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.


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.

Численность постоянного населения на начало 2000 года составила 3,3 млн.чел.



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
20
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.
1
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
2
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
3
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
4
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
5
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
6
1978 26.4 657 308.7 1541.4 2500 171 6201 1858 33 590 3.7 22.1 319 521 17.5 8471.2
7
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
8
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
9
1981 26.8 532 623 1373 2305 184 5411 1864 33 359 4.8 22.7 322 721 17.5 8627
10
1982 27 497 625 1421 2340 189 4962 1868 33.1 361 4.6 22.8 325 728.1 17.7 8547
11
1983 27.4 492 624 1480 2398 192 4522 1870 33.2 367 4.8 22.6 330 745 18.1 8502
12
1984 28.2 493 701.9 1604.3 2401 192 3940 1871 33.4 377 10.1 22.8 347.8 763 18 8487
13
1985 30 485 723.4 1670 2398 198 3073 1871 33.2 389 13.5 22.9 360 784.6 18.4 8421
14
1986 30.2 470 767.9 1956 2423 199 3070 1882 33.5 312 17.3 23.1 361.2 737 18.7 8370
15
1987 31.4 446 801.4 2016 3011 201 3061 1900 33.2 282 20.3 23 345.9 739 19.1 8312
16
1988 31.7 446 890 2277.4 3270 204 3061 1905 33.9 293 22.9 23 360.1 728 19.3 8312
17
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
18
1990 32 506 1053.3 3458.1 4386 206 3059 1908 32.7 263 25.9 23.4 465 735 19.1 8168.5
19
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
20
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
21
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
22
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
23
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
24
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
25
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
с\х продукцию комбикорм сено с\х 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

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
Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений22:04:52 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
11:12:02 24 ноября 2015

Работы, похожие на Реферат: Прогноз экономического развития в Самарской области

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151067)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru