корреляционных моделей

В связи с тем, что сельскохозяйственное производство, особенно на современном этапе, представляет собой сложный материальный процесс, где формирование конечных показателей зависит от многих факторов, применение корреляционных моделей является здесь целесообразным и может принести существенную пользу.

Методологически определение и использование корреляционных моделей в основном осуществляется:

- для анализа хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий;

- для проведения плановых расчетов и получения нормативов;

- для прогнозирования социально-экономических явлений и процессов.

На всех этих направлениях наиболее часто используемыми являются факторные уравнения регрессии. В этом случае, исходная информационная база формируется на основе хозяйств района, зоны, края, республики. По исследуемой совокупности выявляется перечень основных факторов, определяющих урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность животных, производительность труда и других экономических характеристик. А на основе построенных моделей определяется эффективность факторов в различных районах, зонах.

Наряду с факторными уравнениями применимы динамические и автокорреляционные функции. Динамические функции выражают зависимость результативного признака от параметра времени с помощью различных уравнений трендов, и часто дают более высокие показатели тесноты связи, чем факторные. Еще более высокий индекс корреляции получают при использовании автокорреляционных моделей. В этом случае результативный признак рассматривается как функция от предыдущих по времени значений этой же переменной величины.

Есть исследования, рассматривающие все эти функции в совокупности, т.е. построение сложной экономической функции, имеющей элементы факторной, динамической и автокорреляционной моделей.

Важным аспектом является изучение корреляционных моделей в разрезе различных зон и регионов при одновременном исследовании их во времени. Это позволит выявить и обосновать перечень основных факторов формирования результативных экономических показателей (урожайности, продуктивности, себестоимости и др.), определить их эффективность в территориальном разрезе, изучить динамику их развития. Такие данные необходимы для анализа сложившихся экономических взаимосвязей, могут быть использованы для планирования, расчета нормативов (урожайности, продуктивности), прогнозирования социально-экономических явлений.

В связи с этим в ряде регионов страны созданы и создаются картотеки производственных сельскохозяйственных фикций, которые являются элементом создания автоматизированной системы управления народным хозяйством.

Сфера практического использования корреляционного моделирования очень обширна. Она в целом может быть разделена на 2 направления: первое - исследование макроэкономических процессов; второе - изучение микроэкономических явлений и процессов. В первом случае рассматриваются показатели народного хозяйства в целом или же в его основных отраслях. К таким процессам, по нашему мнению, можно отнести и комплексные исследования на уровне АПК края в целом, и вновь создаваемых производственных объединений "Изобильное", "Кировское", "Кубань" и т.д. Корреляционные модели здесь следует строить на основе укрупняющих факторов полученных путем предварительной статистической обработки (группировки, обработки динамических рядов, расчетов средних и т.п.) Типы проблем, а также конкретный набор зависимой и независимых переменных определяется исходя из целей исследования с учетом группировки факторов, приведенной в предыдущей таблице.

Большой интерес представляет здесь разработка таких моделей: "Валовая продукция, доход, прибыль - факторы интенсификации производства"; "Эффективность организации перерабатывающих предприятий и торговой деятельности"; "Зависимость цен от экономических условий"; "Зависимость изменений выпуска продукции от цен и других факторов"; "Зависимость взаимодействия спроса, предложения, цены и дохода"; "Формирование заготовительных квот"; "Определение нормативов коммунальных услуг, соцкультбыта и охраны окружающей среды".

Исследования микроэкономических явлений и процессов связаны с построением корреляционных моделей по отдельным предприятиям или даже подразделениям, большой интерес представляют также модели для отдельных технологических процессов и операций. Перечень проблем и набора переменных на этом уровне также чрезвычайно широк, но может быть во многом более детализированным с учетом рекомендаций, изложенных в разделе 8.1.

Особо следует отметить проблему, актуальность которой выдвинулась на первый план - нормативное планирование. Достаточная обоснованность нормативов, являющаяся главным условием их успешного применения, объективно может быть достигнута лишь на основе тщательного качественного и количественного анализа многих факторов, что предопределяет необходимость корреляционного моделирования на базе современной электронно-вычислительной техники.

Разумеется самое широкое применение корреляционное моделирование может найти и во многих других сферах научной, технической и практической деятельности людей.