5 Система информационных моделей в обосновании перспективных параметров отраслей и производств, ресурсов предприятий апк.

Имеем корр модель yx=a0+∑ai*xij, i ε Io. При обосновании прогнозных показателей раст-ва на перспективу ключевым показателем будет ур-сть зерн-х культур. Особенность пок-ля в том, что он хар-ет сост-е техники и технологии в раст-ве вцелом, причина этого во взаимосвязи отраслей раст-ва. При обосн. прогн-ной ур-сти зерн-ых возм сл ситуации.

1) Сх орг-ция отличается уст-стью, принадлежит к 1й высокоинтенсивной группе хоз-в. Показатели технологии уст-вы, т е внесение уд-ний, кач-во обработки почвы нах-ся на выс ур-не. Для таких хоз-в хар-на низкая колеблемость Ур-сти и пост-е её приращение. Прогн-ние Ур-сти для такой группы хоз-в можно осущ-ть на основе трендовой корр модели yx=a0+a1t, где t - №года, a0, a1 – к-ты регрессии. Эту трендовую модель рассч-ем по данным этого хоз-ва.

Уст-сть прогнозов м б повышена, ежели вместо a0 возьмем y0, т е факт ур-сть зерн-х на нач пл периода. В случае замены a0 на y0 t=1 в первый год планового периода.

2) хар-ся выс ур-стью зерн корр мод может иметь вид yx=y0*eao+a1t, где y0 – ур-сть в нач периода, t - №года, a0, a1 – к-ты регрессии. Особенность модели в том, что вел-на приращения ур-сти снижается по мере увеличения y0. 3) В др случаях, особенно когда речь идет о хоз-вах 3й гр, прогн-ние ур-сти лучше всего на основе с учетом мат-ных факторов, формирующих урожай, а именно внесение мин удобрений, плодор-я почвы и др. В этом случае корр модель имеет вид: yx=a0+∑ai*xij, где xij – знач-е мат фактора I для хоз-ва j. На основе ур-сти зерновых можно спрограммировать ур-сть др к-р: yx=a0*y1a1, где y1 – прогн ур-сть зерновых.

При обосновании затрат труда в раст-ве учит-ют факторы:

х1 – факт затр труда на 1 га,

х2 – прогн ур-сть сх к-ры. Прим: если модель не срабатывает, то для данного хоз-ва можем принять норматив или на ур-не хоз-в 1й гр.

При обосновании с/с учит след факторы: х1 – факт с/с в нач пл пер-да, х2 – прогн затр труда на 1 га, х3 – прогн ур-сть. Необх-сть учета факт значений х1 предыдущ 2 моделей объясн-ся сл: эк-ка инерционна и ранее сложившиеся тенденции в орг-циитехнологии изм-ся медленно, поэтому чаще всего в теч 3х-летнего периода прогнозное значение не срабатывает тогда, когда в хоз-ве меняется сис-ма хоз-ния и, гл образом, форма собст-сти и формы распр-я полученного в том числе добавочного продукта. В этом случае даже в теч 2х лет зн-ния пок-ля могут принципиально изм-ся При прогн-нии затр труда прогнозируем те же факторы, что и по раст-ву, заменив ур-сть на пр-сть. х1 – факт затр труда на нач пл пер-да, х2 – прогн прод-сть жив-х.

При обосновании с/с учит след факторы: х1 – факт с/с в нач пл пер-да, х2 – прогн затр труда на 1 гол, х3 – прогн пр-сть.

+ а₃*х₃

При обосн прогн инф-ции важно соблюдать системность. Ее сущ-ть закл в том, что между прогн пок-ми сущ-ет пропорц-ть. Лучшей моделью продукт-ти жив-ых явл-ся:

– фактич продукт-ть на нач план-го периода

ΔU – прирощение ср урож-ти зерн культур до прогнозир-го года

t – номер года, для кот выполн-ся расчет

– коэф регрессии для разл видов жив-ых

Расчет питат веществ на ед прод как правило тесно коррелирует с прод-тью.

х – прогн продукт-ть жив-го

Потребность жив-ых в др видах питат вещ-в опред-ся согласно нормативам.

Затраты труда на ед отрасли, т.е. голову, опред-ся по той же модели, что и в раст-ве, заменив урож-ть на прод-ть:

– фактич затраты труда на нач план периода

– прогнозная продукт-ть.