Эконометрические методы в сельском хозяйстве (стр. 8 из 9)
Рис – 1 модели зависимости остатков от времени:
а – случайные остатки; б – возрастающая тенденция в остатках; в – убывающая тенденция в остатках; г – циклические колебания в остатках.
Автокорреляция остатков может быть вызвана несколькими причинами, имеющими различную природу. Во-первых, иногда она связана с исходными данными и вызвана наличием ошибок измерения в значениях результативного признака. Во-вторых, в формулировке модели. Модель может не включать фактор, оказывающий существенное влияние на результат, влияние которого отражается в остатках, вследствие чего последние могут оказаться автокоррелированными. Очень часто этим фактором является фактор времени t. Кроме того, в качестве таких существенных факторов могут выступать лаговые значения переменных, включенных в модель. Либо модель не учитывает несколько второстепенных факторов, совместное влияние которых на результат значительно ввиду совпадения тенденций их изменения или фаз циклических колебаний [7, с.437].
От истинной автокорреляции остатков следует отличать ситуации, когда причина автокорреляции заключается в неправильной спецификации функциональной формы модели. В этом случае следует изменить форму связи факторных и результативного признаков, а не использовать специальные методы расчета параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции остатков.
Известны два наиболее распространенных метода определения автокорреляции остатков. Первый метод - это построение графика зависимости остатков от времени и визуальное определение наличия или отсутствия автокорреляции, второй метод - использование критерия Дарбина-Уотсона и расчет величины
(44)При этом расчет коэффициента автокорреляции в остатках первого порядка определяется по формуле:
,при этом критерий Дарбина-Уотсона и коэффициент автокорреляции связаны соотношением:
По исходным данным по 24 колхозам построим уравнение регрессии зависимости фактической посевной площади (y), наличие тракторов (х1) и прямые затраты труда на продукцию всего (х2).
y=153,398+3,711*x1+0,036*x2
Определим по организациям объединенную регрессию:
, 
, 
, 
, 
, 
.Регрессия определяется путем подстановки фактических значений х1 и х2 в уравнение регрессии.
Остатки
рассчитаем по формуле: 
. - это те же значения, что и , но со сдвигом на 1 период времени.Таблица 11 – Расчет критерия Дарбина-Уотсона
| Период времени | | | | | | |
| 1 | 254,135 | 920,865 | - | - | - | 847992,348 |
| 2 | 254,063 | 808,937 | 920,865 | -111,928 | 12527,8772 | 654379,07 |
| 3 | 294,92 | 705,08 | 808,937 | -103,857 | 10786,2764 | 497137,806 |
| 4 | 328,427 | 381,573 | 705,08 | -323,507 | 104656,779 | 145597,954 |
| 5 | 206 | 1121 | 381,573 | 739,427 | 546752,288 | 1256641 |
| 6 | 325,724 | 2274,276 | 1121 | 1153,28 | 1330045,53 | 5172331,32 |
| 7 | 288,542 | 741,458 | 2274,276 | -1532,82 | 2349531,02 | 549759,966 |
| 8 | 325,256 | 3374,744 | 741,458 | 2633,29 | 6934195,16 | 11388897,1 |
| 9 | 317,546 | 3772,454 | 3374,744 | 397,71 | 158173,244 | 14231409,2 |
| 10 | 306,233 | 3393,767 | 3772,454 | -378,687 | 143403,844 | 11517654,5 |
| 11 | 388,991 | 3526,009 | 3393,767 | 132,242 | 17487,9466 | 12432739,5 |
| 12 | 470,777 | 4229,223 | 3526,009 | 703,214 | 494509,93 | 17886327,2 |
| 13 | 318,194 | 3416,806 | 4229,223 | -812,417 | 660021,382 | 11674563,2 |
| 14 | 452,69 | 1171,31 | 3416,806 | -2245,5 | 5042252,29 | 1371967,12 |
| 15 | 376,67 | 3017,33 | 1171,31 | 1846,02 | 3407789,84 | 9104280,33 |
| 16 | 530,945 | 8851,055 | 3017,33 | 5833,73 | 34032347,4 | 78341174,6 |
| 17 | 470,705 | 5377,295 | 8851,055 | -3473,76 | 12067008,5 | 28915301,5 |
| 18 | 235,328 | 1228,672 | 5377,295 | -4148,62 | 17211072,8 | 1509634,88 |
| 19 | 254,531 | 1397,469 | 1228,672 | 168,797 | 28492,4272 | 1952919,61 |
| 20 | 407,618 | 3063,382 | 1397,469 | 1665,91 | 2775266,12 | 9384309,28 |
| 21 | 430,1 | 2978,9 | 3063,382 | -84,482 | 7137,20832 | 8873845,21 |
| 22 | 276,257 | 918,743 | 2978,9 | -2060,16 | 4244246,86 | 844088,7 |
| 23 | 355,232 | 4664,768 | 918,743 | 3746,03 | 14032703,3 | 21760060,5 |
| 24 | 536,387 | 9057,613 | 4664,768 | 4392,85 | 19297087,2 | 82040353,3 |
| Итого: | 8405,27 | 70392,73 | 61335,12 | 8136,75 | 124907495 | 332353365 |
= 153,398+3,711*27+0,036*15=254,135 
= 153,398+3,711*27+0,036*13=254,063 
= 1175-254,135=920,865 
= 1063-254,063=808,937Рассчитаем критерий Дарбина-Уотсона:
= 
=0,3758 (46)Фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона сравнивается с табличным значением при 5%-ом уровне значимости, т.е. n=24, k=2:
нижняя граница = 1,19
верхняя граница = 1,55
Значение d меньше нижнего табличного значения 1,19, поэтому данная модель является неадекватной.
Заключение
Важнейшим источником повышения эффективности зерновой отрасли является снижение себестоимости продукции. От уровня зависят финансовые результаты деятельности предприятий, темпы расширенного производства, финансовое состояние хозяйствующих субъектов. Выявление резервов снижения себестоимости продукции возможно на основании данных, получаемых в процессе анализа хозяйственной деятельности предприятия. Факторный анализ показывает, что основными причинами повышения фактической себестоимости зерна над плановой являются невыполнение запланированного уровня урожайности сельскохозяйственных культур и необъективные прогнозные значения затрат труда и средств на единицу площади. Высокие темпы роста затрат в целом увеличивают себестоимость единицы продукции, тем самым снижая эффективность его производства.
Благодаря снижению уровня себестоимости продукции увеличиваются внутрипроизводственные источники накоплений, ускоряются темпы расширенного производства, роста производственных сил. Вместе с тем снижение себестоимости продукции является базой планомерного снижения оптовых и розничных цен, роста доходов трудящихся и, следовательно, неуклонного повышения материального и культурного уровня жизни.
Решающие факторы снижения себестоимости продукции в народном хозяйстве: рост производительности труда и экономия прошлого труда путем лучшего использования средств производства и снижения материалоемкости при постоянном улучшении качества продукции.
Библиографический список
1. Айвазян С.А. Теория вероятностей и прикладная статистика: [Текс] Учебник. Т.1 / Айвазян С.А., Мхитарян В.С. – 2-е изд.; испр. – М.: ЮНИТИ, 2004. – 656с. – (Прикладная статистика. Основы эконометрики. В 2-х т., Т.1).
2. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики: [Текст] Учебник / Айвазян С.А. – М.: ЮНИТИ, 2004. – 1022с.
3. Айвазян С.А. Основы эконометрики: [Текст] Учебник. Т.2 / Айвазян С.А. – 2-е изд.; испр. – М.: ЮНИТИ, 2005. – (Прикладная статистика. Основы эконометрики. В 2-х т.).
4. Афанасьев В.Н. Эконометрика: [Текст] Учебник / Афанасьев В.Н., Збашев М.М., Гуляева Т.И. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 256с.
5. Балдин К.В. Эконометрика: [Текст] Учебное пособие / Балдин К.В., Быстров О.Ф., Соколов М.М. – 2-е изд.; перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ, 2004. – 254с.
6. Горчаков А.А. И.В. Орлова Компьютерные экономико-математические модели: [Текст] Учебное пособие; ВЗФЭИ. – М.: Компьютер: ЮНИТИ, 2006. – 36с.
7. Елисеева И.И. Эконометрика: [Текст] Учебник / Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 576с.