Кунашев Ю.М. Стратегические параметры развития сельскохозяйственного производства, обеспечивающие устойчивый экономический рост - файл n1.doc

Кунашев Ю.М. Стратегические параметры развития сельскохозяйственного производства, обеспечивающие устойчивый экономический рост
скачать (1903.5 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc1904kb.02.11.2012 13:11скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

А
втокорреляции цепных индексов озимой пшеницы в Воронежской области


Рис.16

Как видно из рисунка имеется значительная первая автокорреляция r1=-0,545 . Следовательно, необходимо построить модель авторегрессии для воспроизведения случайной величины Х1. Модель для расчета Х1 имеет следующий вид: Х1(n)=1,0985 – 0,545*X1(n-1) +0, где 0 – остатки модели, имеющие следующую гистограмму распределения.

Гистограмма остатков для модели авторегрессии цепных индексов урожайностей озимой пшеницы по Воронежской области





Рис. 17

Таким образом, с использованием данной методики нами были составлены соответствующие матрицы для случайных величин Х1,…,Х10.

Таблица 45. Матрица случайных величин для уравнений регрессии

X1

-0,7

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,7

0,9




P

0,02

0,15

0,13

0,21

0,23

0,08

0,15

0,02

0,01




Р

0,02

0,17

0,3

0,51

0,74

0,82

0,97

0,99

1




Х2

-0,75

-0,25

0,25

0,75

1,25

1,75













P

0,11

0,47

0,27

0,09

0,02

0,04













Р

0,11

0,58

0,85

0,94

0,96

1













Х3

-0,35

-0,25

-0,15

-0,05

0,05

0,15

0,55










P

0,04

0,04

0,15

0,25

0,31

0,19

0,02










Р

0,04

0,08

0,23

0,48

0,79

0,98

1










Х4

-0,55

-0,45

-0,25

-0,15

-0,05

0,05

0,15

0,25

0,35

0,55

P

0,02

0,08

0,12

0,1

0,14

0,23

0,15

0,1

0,04

0,02

Р

0,02

0,1

0,22

0,32

0,46

0,69

0,84

0,94

0,98

1

Х5

-0,7

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,9

1,7




P

0,02

0,06

0,26

0,19

0,23

0,11

0,09

0,02

0,02




Р

0,02

0,08

0,34

0,53

0,76

0,87

0,96

0,98

1




Х6

-0,7

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,7

0,9




P

0,04

0,02

0,19

0,34

0,19

0,1

0,06

0,02

0,04




Р

0,04

0,06

0,25

0,59

0,78

0,88

0,94

0,96

1




Х7

-1,25

-0,75

-0,25

0,25

0,75

3,25













P

0,02

0,09

0,43

0,35

0,09

0,02













Р

0,02

0,11

0,54

0,89

0,98

1













Х8

-0,75

-0,25

0,25

0,75

1,25

1,75













P

0,13

0,5

0,23

0,04

0,06

0,04













Р

0,13

0,63

0,86

0,9

0,96

1













Х9

-0,7

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,7







P

0,04

0,04

0,15

0,25

0,31

0,13

0,06

0,02







Р

0,04

0,08

0,23

0,48

0,79

0,92

0,98

1








И, наконец, с учетом полученных результатов было смоделированы более 100 значений случайных величин X1, Х2,…,Х10 .Затем согласно построенной модели для Х1 рассчитаем сто последовательных модельных значений цепных индексов урожайностей озимой пшеницы Х1 и по моделям 1-9 рассчитаем 100 модельных значений цепных индексов урожайностей остальных сельскохозяйственных культур (табл.46).

Таблица 46. Модельные значения цепных индексов урожайностей сельскохозяйственных культур

Озимая пшеница

Ячмень

Озимая рожь

Яровая пшеница

Просо

Овес

Кукуруза на зерно

Сахарная свекла

Подсолнечник

Картофель

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1.100

1.790

1.809

1.983

1.273

2.068

0.727

1.525

0.728

1.107

0.500

0.778

0.618

0.700

1.169

0.673

0.940

0.873

1.072

0.953

0.500

0.778

0.618

0.700

1.272

0.673

1.323

0.873

1.312

1.169

0.900

1.031

0.916

1.021

0.577

1.022

0.610

1.036

0.751

1.017

1.500

1.411

1.362

1.502

1.592

1.545

1.422

1.281

1.070

1.153

1.100

1.158

1.065

1.181

1.188

1.196

0.730

1.118

0.611

1.258

1.900

1.664

1.660

1.823

1.297

1.894

1.086

1.443

1.172

0.932

0.700

0.905

0.767

0.861

1.416

0.847

1.303

0.955

1.074

0.768

0.900

1.031

0.916

1.021

0.931

1.022

1.143

1.036

1.241

1.273

2.100

1.790

1.809

1.983

1.480

2.068

1.053

1.525

1.019

0.649

0.500

0.778

0.618

0.700

1.500

0.673

1.370

0.873

1.332

1.148

0.700

0.905

0.767

0.861

0.905

0.847

1.050

0.955

1.036

1.008

0.900

1.031

0.916

1.021

1.010

1.022

1.059

1.036

1.007

0.894

0.500

0.778

0.618

0.700

1.414

0.673

1.389

0.873

1.174

1.318

1.500

1.411

1.362

1.502

1.626

1.545

1.525

1.281

1.411

0.980

1.500

1.411

1.362

1.502

1.152

1.545

1.082

1.281

1.195

1.202

1.100

1.158

1.065

1.181

0.917

1.196

1.017

1.118

1.135

1.024

0.500

0.778

0.618

0.700

0.879

0.673

0.605

0.873

0.852

1.135

1.300

1.284

1.214

1.342

0.741

1.371

0.685

1.199

1.022

1.137

0.900

1.031

0.916

1.021

1.661

1.022

1.766

1.036

1.315

1.217

0.900

1.031

0.916

1.021

0.968

1.022

0.570

1.036

0.801

0.848

1.100

1.158

1.065

1.181

0.851

1.196

0.959

1.118

1.067

1.486

2.100

1.790

1.809

1.983

1.340

2.068

1.066

1.525

1.073

1.336

1.700

1.537

1.511

1.662

1.770

1.719

2.236

1.362

1.650

0.814

1.900

1.664

1.660

1.823

1.513

1.894

1.162

1.443

0.788

1.040

0.900

1.031

0.916

1.021

1.101

1.022

1.217

1.036

1.116

1.088

0.900

1.031

0.916

1.021

0.944

1.022

1.221

1.036

1.150

1.239

1.100

1.158

1.065

1.181

0.961

1.196

1.221

1.118

1.325

0.485

0.700

0.905

0.767

0.861

1.398

0.847

1.720

0.955

1.456

1.056

0.500

0.778

0.618

0.700

0.546

0.673

0.394

0.873

0.572

1.300

1.100

1.158

1.065

1.181

0.837

1.196

1.144

1.118

1.068

1.077

0.500

0.778

0.618

0.700

0.943

0.673

1.004

0.873

1.236

0.894

1.100

1.158

1.065

1.181

0.629

1.196

0.592

1.118

0.681

1.062

1.500

1.411

1.362

1.502

1.306

1.545

1.041

1.281

0.839

1.111

0.900

1.031

0.916

1.021

1.061

1.022

0.986

1.036

1.033

0.643

0.700

0.905

0.767

0.861

0.593

0.847

0.132

0.955

0.470

0.801

1.100

1.158

1.065

1.181

1.211

1.196

0.986

1.118

0.941

1.189

1.500

1.411

1.362

1.502

1.435

1.545

1.845

1.281

1.233

1.059

1.900

1.664

1.660

1.823

1.225

1.894

1.100

1.443

1.111

1.315

0.700

0.905

0.767

0.861

1.107

0.847

0.877

0.955

1.046

1.297

0.900

1.031

0.916

1.021

1.054

1.022

1.726

1.036

1.435

0.664


продолжение таблицы 46

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1.700

1.537

1.511

1.662

1.053

1.719

0.672

1.362

0.717

1.056

1.100

1.158

1.065

1.181

0.910

1.196

0.873

1.118

0.870

0.877

0.900

1.031

0.916

1.021

1.338

1.022

1.477

1.036

1.416

0.849

1.100

1.158

1.065

1.181

1.189

1.196

1.378

1.118

1.250

1.075

0.700

0.905

0.767

0.861

1.504

0.847

1.103

0.955

1.020

0.620

1.500

1.411

1.362

1.502

0.880

1.545

0.817

1.281

0.522

0.928

1.300

1.284

1.214

1.342

1.615

1.371

1.562

1.199

1.596

1.287

1.500

1.411

1.362

1.502

1.387

1.545

1.381

1.281

1.320

0.952

0.700

0.905

0.767

0.861

0.984

0.847

0.651

0.955

0.704

1.049

0.700

0.905

0.767

0.861

0.713

0.847

0.628

0.955

0.820

0.949

0.700

0.905

0.767

0.861

1.653

0.847

1.202

0.955

1.110

1.050

1.500

1.411

1.362

1.502

0.822

1.545

1.179

1.281

1.034

1.350

1.100

1.158

1.065

1.181

0.393

1.196

0.943

1.118

1.113

1.228

0.900

1.031

0.916

1.021

1.364

1.022

1.301

1.036

0.981

0.676

0.900

1.031

0.916

1.021

1.627

1.022

1.526

1.036

1.291

1.008

1.500

1.411

1.362

1.502

0.941

1.545

0.761

1.281

1.044

0.842

1.300

1.284

1.214

1.342

0.993

1.371

1.412

1.199

1.002

1.053

1.100

1.158

1.065

1.181

1.204

1.196

1.247

1.118

1.156

1.223

0.500

0.778

0.618

0.700

1.520

0.673

1.721

0.873

1.221

1.402

0.700

0.905

0.767

0.861

1.057

0.847

1.021

0.955

1.056

0.702

1.100

1.158

1.065

1.181

1.450

1.196

1.191

1.118

0.894

1.102

2.100

1.790

1.809

1.983

0.878

2.068

1.132

1.525

1.198

1.315

2.100

1.790

1.809

1.983

1.157

2.068

0.844

1.525

1.067

1.033

0.500

0.778

0.618

0.700

0.956

0.673

1.002

0.873

1.024

0.949

0.900

1.031

0.916

1.021

1.828

1.022

1.828

1.036

1.641

0.969

0.900

1.031

0.916

1.021

1.924

1.022

2.042

1.036

1.381

1.179

0.900

1.031

0.916

1.021

1.255

1.022

0.771

1.036

1.195

0.852

0.500

0.778

0.618

0.700

0.711

0.673

0.605

0.873

0.787

1.053

1.100

1.158

1.065

1.181

1.368

1.196

1.416

1.118

1.126

1.465

0.900

1.031

0.916

1.021

0.987

1.022

0.831

1.036

0.922

0.984

1.900

1.664

1.660

1.823

1.542

1.894

0.953

1.443

1.136

1.205

0.500

0.778

0.618

0.700

1.187

0.673

1.286

0.873

1.141

0.736

1.100

1.158

1.065

1.181

0.754

1.196

0.501

1.118

0.632

0.798

0.500

0.778

0.618

0.700

1.716

0.673

1.635

0.873

1.352

0.842

1.100

1.158

1.065

1.181

1.205

1.196

1.127

1.118

1.310

0.908

0.500

0.778

0.618

0.700

1.054

0.673

0.502

0.873

0.557

1.427

0.500

0.778

0.618

0.700

0.849

0.673

0.653

0.873

0.937

1.159

1.500

1.411

1.362

1.502

0.579

1.545

0.968

1.281

0.972

1.036

1.900

1.664

1.660

1.823

0.802

1.894

0.635

1.443

0.492

1.030

1.300

1.284

1.214

1.342

1.594

1.371

1.406

1.199

1.134

0.863

1.100

1.158

1.065

1.181

0.856

1.196

1.087

1.118

0.949

0.984

0.900

1.031

0.916

1.021

1.560

1.022

1.381

1.036

1.312

0.717

1.100

1.158

1.065

1.181

1.924

1.196

1.723

1.118

1.616

0.802

1.500

1.411

1.362

1.502

1.132

1.545

1.295

1.281

0.989

0.855

1.100

1.158

1.065

1.181

1.439

1.196

1.468

1.118

1.374

0.889

продолжение таблицы 46

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

2.100

1.790

1.809

1.983

1.411

2.068

1.578

1.525

1.369

1.204

0.500

0.778

0.618

0.700

1.238

0.673

1.530

0.873

1.668

1.180

0.700

0.905

0.767

0.861

1.112

0.847

0.970

0.955

0.862

0.843

1.500

1.411

1.362

1.502

1.034

1.545

0.610

1.281

0.771

0.496

1.700

1.537

1.511

1.662

1.543

1.719

1.412

1.362

1.163

1.124

1.100

1.158

1.065

1.181

0.826

1.196

0.649

1.118

0.779

1.120

0.500

0.778

0.618

0.700

1.054

0.673

1.474

0.873

1.201

0.745

0.900

1.031

0.916

1.021

1.514

1.022

1.351

1.036

1.215

1.098

0.900

1.031

0.916

1.021

1.074

1.022

1.280

1.036

1.056

1.064

0.500

0.778

0.618

0.700

1.244

0.673

1.342

0.873

1.076

1.211

0.500

0.778

0.618

0.700

0.814

0.673

0.981

0.873

1.203

1.083

1.500

1.411

1.362

1.502

0.428

1.545

0.251

1.281

0.651

0.897

0.900

1.031

0.916

1.021

1.053

1.022

0.994

1.036

0.891

0.706

1.900

1.664

1.660

1.823

1.401

1.894

1.260

1.443

1.189

1.155

0.900

1.031

0.916

1.021

0.900

1.022

1.145

1.036

1.393

0.905

0.500

0.778

0.618

0.700

1.233

0.673

1.047

0.873

1.199

1.125

0.900

1.031

0.916

1.021

1.098

1.022

0.872

1.036

1.287

0.645

0.500

0.778

0.618

0.700

1.374

0.673

1.122

0.873

0.997

0.717

1.100

1.158

1.065

1.181

1.078

1.196

1.164

1.118

1.149

0.911

0.900

1.031

0.916

1.021

0.792

1.022

1.067

1.036

1.095

1.343

0.500

0.778

0.618

0.700

1.365

0.673

1.060

0.873

0.985

0.982

1.154

1.790

1.809

1.983

1.022

2.068

0.897

1.525

1.136

1.186

0.660

0.778

0.618

0.700

1.089

0.673

1.015

0.873

0.978

1.267


Таким образом, предлагаемый методический подход позволил смоделировать значения цепных индексов урожайности сельскохозяйственных культур более чем за 100-летний период. Полученные конкретные результаты позволят более успешно решать проблемы прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур и выбора приоритетного направления и структуры сельскохозяйственного производства Воронежской области.


1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11


Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации