Прогнозирование цены сахарной свеклы на примере Орловской области

Цена относится к числу наиболее сложных экономических категорий. В ней перекрещиваются взаимоотношения, экономические интересы коллективов предприятий, различных социальных групп и общества в целом. Поэтому важную роль в управлении процессами ценообразования играют прогнозирование цен и формирование ценовой политики.[1]

Прогнозирование цены на сегодняшний день является актуальным, так как для большинства предприятий прогнозирование цен становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Прогноз предполагает не только верное качественное предсказание, но и достаточно точное количественное измерение вероятных возможностей ожидаемых значение признаков.[1]

Изучим динамику цен сахарной свеклы как основного техникоэкономического показателя ее эффективности, и на основе этого составим прогноз цен сахарной свеклы на примере Орловской области.

Рисунок 1 - Динамика цены реализации сахарной свеклы (рублей) в Орловской области с 2002 по 2012 год.

Немаловажным при проведении анализа временных рядов является установление тенденции динамики и показателей колеблемости. Как известно, на колеблемость цены той или иной культуры влияют метеорологические и агротехнические факторы. Для оценки влияния метеорологических и агротехнических факторов на вариацию цены сахарной свеклы по Орловской области необходимо решить уравнение прямой линии:

у t = a + bt                                                             (1)

Воспользовавшись методом наименьших квадратов с помощью MS Excel нами было получено следующее уравнение:

у t = 1425,5 + 137,5t                                                   (2)

Общий вид уравнения тренда: у _t = 1425,5 + 137,5t

За период 2002 – 2012 гг. цена сахарной свеклы в Орловской области имела тенденцию роста в среднем на 137,5 рублей. Средняя цена сахарной свеклы за исследуемый период составила 1425,5 руб.

Таким образом, коэффициент колеблемости и устойчивости показывает, что цена сахарной свеклы в Орловской области в период с 2002 года по 2012 год будет находиться в пределах 1425,5 ± 569,1 рублей за 1 тонну сахарной свеклы и наблюдается ее устойчивый рост.

Выявление и характеристика основной тенденции развития дают основание для прогнозирования, т.е. для определения возможного варианта размеров явления в будущем. Важное значение при прогнозировании имеют вопросы о базе и сроках прогнозирования.

Определим прогноз ожидаемой цены сахарной свеклы в Орловской области на 2013 и 2014 годы.

У 20Гз = 1425,5 + 137,5 * 6 = 2250,5 (руб.)                          (3)

ЯОГ4 = 1425,5 + 137,5 * 7 = 2388 (руб.)                           (4)

Следовательно, прогнозируемая цена сахарной свеклы в Орловской области на 2013 год составит 2250,5 рублей, а на 2014 – 2388 рублей.

В целом за исследуемый с 2002 по 2012 годы цена реализации сахарной свеклы в Орловской области возросла на 96,91 % или на 783 рубля, т.е. темп роста цен реализации сахарной свеклы составил 196,19 %.

Результаты проведенных анализов свидетельствуют, что в будущем при сохранении существующей тенденции динамики цена реализации сахарной свеклы в Орловской области будет расти.

Одним из факторов, оказывающих влияние на изменение цены, является урожайность. При изменении урожайности будет изменяться и цена: при увеличении урожайности – цена будет снижаться, так как спрос на продукцию будет ниже, чем при снижении урожайности, когда спрос на на данную продукцию возрастет, следовательно и цена будет расти.

На основе модели парной линейной регрессии, построенной по данным за 2002-2012 г.г. были выявлены тенденции, которые характеризуют деятельность сельскохозяйственных предприятий в Орловской области.

В качестве результативного признака взята урожайность картофеля, а в роли факторного признака в модели выступает количество вносимых минеральных удобрений под картофель.

Воспользовавшись пакетом прикладных программ «STATISTIСA 7.0», получили следующее уравнение регрессии:

у = 266.2 + 0,25х, где

у -урожайность картофеля;

х-количество вносимых минеральных удобрений.

В результате расчетов мы получили значение множественного коэффициента детерминации (D = 7,75 %). Значит, можно сделать вывод о том, что 7,75 % вариации урожайности картофеля объясняется вариацией факторного признака, включенного в модель. Другими факторными признаками могут быть агроклиматические условия, уровень механизации, плодородность почвы, органические удобрения и т.п. Остальные 92,25 % объясняются факторами неучтенными в модели. В свою очередь проверка по F-критерию Фишера (0,46) показала статистическую значимость уравнения. Средняя ошибка аппроксимации составила 3,4 %. то есть расчет значения урожайности отклоняется от фактического значения урожайности на 3,4 %.

Так же расчет по t-критерию Стьюдента (2,43) показал, что уравнение

минеральных удобрений в Орловской области за 2012 год.

Как известно, без благоприятных климатических условий и хорошей техники ни одно хозяйство не получит высокий урожай, тем самым оно уйдет в убыток. Нужно максимально приближаться к тем прогнозам, которые обеспечивают устойчивое развитие сельского хозяйства. В условиях нынешней мировой экономики и ВТО России нужно как нужно быстрее и эффективнее использовать все свои земли сельхоз назначения и свой потенциал для того, чтобы держаться крепко на мировом рынке.[2]

В целом, от изменения урожайности сахарной свеклы, меняется ее цена, поэтому урожайность является одним из основных факторов, влияющих на цену. Поэтому для того, чтобы прогнозировать и планировать цену продукции, для начала можно спрогнозировать урожайность данной культуры. Так, будет иметься представление о приблизительной цене за анализируемый период.