Планирование общественного производства с учетом структурного сдвига отрасли

Министерство образования Республики Беларусь

Белорусский Национальный Технический Университет

Автотракторный факультет

Кафедра «Оценочная деятельность на транспорте и в промышленности»

Специальность 1-37 01 08

 

 

 

 

 

 

Курсовая работа

 

 

 

 

 

По дисциплине «Планирование и прогнозирование на траспорте»

на тему «планирование общественного производства с учетом структурного сдвига отрасли»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил:                                                                                             студент гр                           101811                                                                                 

Зубович Е.В.

    Проверил:                                                                                                          

                                                                                                             Шакалов Л.А.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Минск, 2015г.

Оглавление

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития. Социально-экономическое предвидение основных направлений общественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости.

Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

Особую роль в современном менеджменте играет прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых итогов от установленных параметров.

Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей средой. Вся как плановая, так и практическая работа в организации связана с необходимостью прогнозирования.[7]

В данной курсовой работе необходимо провести анализ влияния факторов на исследуемый объект.

Важнейшими задачами курсовой работы являются: 
             - дать определение прогнозированию, планированию и  программированию как методам государственного регулирования экономики;

- раскрыть их  сущность и рассмотреть эффективность  их применения на практике;

- рассмотреть  реальное действие прогнозов, планов  и программ в достижении важнейших  социально-экономических показателей  в Республики Беларусь.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. ПрогнОзирование развития и структурного сдвига в отрасли методом многофакторного корреляционно-регрессионного анализа

 

Связи между экономическими и техническими показателями в исследуемом проессе можно классифицировать как функциональные и стохастические.

Функциональная связь характеризуется полным соответствием между причиной и следствием, то есть каждому значению аргумента Х соответствует определенное значение функции У. Функциональные связи характерны в области точных наук и описываются точными математическими формулами.

Стохастическая связь не характеризуется полным соответствием между причиной и следствием, то есть каждому значению Х может соответствовать несколько значений У. Причем переменная У реагирует на численные значения другой переменной Х изменением своего закона распределения. Под законом распределения случайной величины следует понимать всякое соответствие между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностей. Закон распределения случайной величины обычно задается таблично или в виде функции. Табличная форма задания закона называется рядом распределения. Если же закон задается в виде функции, то она называется фунцкией распределения случайно величины.

Существуют различные способы сбора статистических данных: перепись, статистическая отчетность предприятий и организаций, опросы, анкетирование, таможенный и налоговый контроль. В каждом методе сбора данных существуют свои недостатки, обуславливающие погрешность в значениях эмпирических показателей. Эти погрешности делятся на три группы: систематические ошибки (например, занижение полученных доходов), случайные ошибки, обусловленные как природой собираемых данных, так и неточной рекацией субъектов на вопросы, а также ошибки округления. Все эти ошибки надо оценивать и учитывать при статистической обработке данных.

Цель любого оценивания – получить как можно более точное значение неизвестной характеристики генеральной совокупности. В этих условиях единственным способом построения искомой оценки может быть нахождение такой функции выборочных данных, которая с наибольшей точностью аппроксимирует оцениваемую характеристику генеральной совокупности. В зависимости от способа выражения оценки делятся на точечные оценки, выражаемые одним числом, и интервальные оценки, определяющие ценовой интервал. [1]

Исходные данные приведены в таблице 1:

Таблица 1 – Исходные данные

	Y	x1	x2	x3	x4	x5
2003	66617,8	149705	105935	75252	2190	7
2004	71579,8	156117	111244	88123	2403	12
2005	78690,6	164646	125097	100685	3011	14
2006	80261,6	160113	133679	103653	3837	26
2007	82630,8	156849	140967	110857	4460	21
2008	87086,2	152171	147172	130949	5120	19
2009	84411	146683	135996	133893	5458	25
2010	91195,6	142992	139937	166862	6168	19
2011	98655	142791	152775	190989	6711	9
2012	92892,2	117359	153673	189392	4023	14
2013	94242,8	134199	140040	192475	4489	11

 

 

Рассчитываются средние значения по Х и по У:

= (149705 + 156117 + 164646 160113 + 156849 + 152171 + 146683 + 142992 + 142791 + 117359 + 134199 + 105935 + 111244 + 125097 + 133679 + 140967 + 147172 + 135996 + 139937 + 152775 + 153673 + 140040 + 75252 + 88123 + 100685 + 103653 + 110857 + 130949 + 133893 + 166862 + 190989 + 189392 + 189392 + 192475 + 2190 + 2403 + 3011 + 3837 + 4460 + 5120 + 5458 + 6167 + 6711 + 4023 + 4489 + 7 + 12 + 14 + 26 + 21 + 19 + 25 + 19 + 9 + 14 + 11) / 55 = 84387.

= ( 66617,8 + 71579,8 + 78690,6 + 80261,6 + 82630,8 + 87086,2 + 84411 + 81195,6 + 98655 + 92892,2 + 94242,8 ) / 11 = 84387.

Дисперсия:

; = 5 040 421 710;                      (1)

; = 95 901 531.                             (2)

Коэффициент вариации:

 = 84,13;                                                                            (3)

= 11,6.                                                                              (4)   

График зависимости У(t) приведен на рисунке 1:

Рисунок 1 – График зависимости У(t)

График зависимости У(Xi) приведен на рисунке 2:

Рисунок 2 – График зависимости У(Хi)

 

 

График зависимости Xi(t), опредеоенный методом наименьших квадратов, приведен на рисунке 3:

 

Рисунок 3 – График зависимости Хi(t)

Исследуемые факторы проверяются на мультиколлинеарность по рассчитанным коэффициентам по формулам:

;                                                                           (5)

.                                                                        (6)

Коэффициенты корреляции приведены в таблице 2:

Таблица 1.2 – Коэффициенты корреляции

	у	х1	х2	х3	х4	х5
у	1	-0,605155949	0,921744	0,953376	0,836	0,056439
х1		1	-0,52287	-0,79006	-0,30124	0,280721
х2			1	0,813709	0,792267	0,270285
х3				1	0,716577	-0,12842
х4					1	0,285632
х5						1

 

 

Если R>0.8, то связь между факторами тесная и факторы с индексами i и j являются коллинеарными и необходимо удалить фактор, наименее влияющий на исследуемый объект. Как видно из таблицы 2, фактор Х5 оказывает наименьшее влияние и он удаляется.[3]

С учетом вышеизложенных данных строится многофакторная модель зависимости исследумого объекта У от влияющих на него факторов Х. Факторы, оказывающие влияние на объект У, приведены в таблице 3:

 

 

 

Таблица 3 – Данные с учетом удаления фактора Х5

	Y	x1	x2	x3	x4
2003	83270,5	149705	105935	75252	2190
2004	89471,75	156117	111244	88123	2403
2005	98359,75	164646	125097	100685	3011
2006	100320,5	160113	133679	103653	3837
2007	103283,25	156849	140967	110857	4460
2008	108853	152171	147172	130949	5120
2009	105507,5	146683	135996	133893	5458
2010	113989,75	142992	139937	166862	6168
2011	123316,5	142791	152775	190989	6711
2012	116111,75	117359	153673	189392	4023
2013	117800,75	134199	140040	192475	4489