Основы прогнозирования межгодовых колебаний урожайности сельскохозяйственных культур : Теория, методология, практика

Основы прогнозирования межгодовых колебаний урожайности сельскохозяйственных культур : Теория, методология, практика

Автор: Яновский, Леонид Петрович

Шифр специальности: 08.00.05

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2000

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 392 с. ил

Артикул: 321774

Автор: Яновский, Леонид Петрович

Стоимость: 250 руб.

Основы прогнозирования межгодовых колебаний урожайности сельскохозяйственных культур : Теория, методология, практика  Основы прогнозирования межгодовых колебаний урожайности сельскохозяйственных культур : Теория, методология, практика 

Содержание.
Глава 1. Исторический обзор и сравнительный анализ методов прогнозирования колебаний урожаев сельскохозяйственных
культу р.
IЛ Значение прогноза колебаний условий зернопроизводства.
1.2. Способы прогноза условий сельскохозяйственного производства.
1.3. История апробации метода ЗОНТ.
Глава 2. Методологические основы исследования закономерностей во временных рядах урожайностей
ку л ъту р. 5
2.1 Принципы формирования глобального прогноза
2.2 Оценка надежности прогностических выводов.
2.3 Особенности разработки прогнозов межгодовых
колебаний урожаев.
Глава 3. Обоснование эффективности прогнозов межгодовых колебаний урожаев по методу Зонт.
3.1 Решение проблемы существования долговременной
памяти у временных рядов урожайностей.
3.2 Способы выделения природной составляющей в колебаниях урожаев
3.3 Исследование влияния социальноэкономических факторов на показатели урожайности зерновых
культур
Глава 4. Прогноз колебаний урожаев на основе
теории распознавания образов.
4.1 Методический подход к составлению прогноза, основанный на анализе подобных ситуаций в прошлом.
4.2 Прогнозирование знака колебаний урожаев на основе разделения на классы.
4.3. Метод потенциальных функций для получения фонового прогноза урожайности.
4.4. Использование канонических направлений для повышения
надежности прогноза.
4.5 Фоновый прогноз урожайности на базе решения задач линейного программирования.
Глава 5. Прогнозирование урожайности в натуральных
показателях. Эконометрический подход.
5.1 Методы устойчивого оценивания
прогностических регрессионных моделей.
5.2. Оценки коэффициентов эконометрических моделей прогноза урожаев на основе робастных итеративных процедур.
5.3 Метод наименьших квадратов со штрафом за ошибочное предсказание знака колебаний прогнозируемой величины.
5.4 Прогноз урожаев на основе спектрального анализа данных.
5.5 Системный подход и метод анализа иерархий при формировании фонового прогноза урожайности
зерновых культур на основе экспертных оценок.
5.6.Повышение долговременности прогнозов
при использовании оперативной информации в период
уборки урожая.
Глава 6. Оптимизация параметров развития сх предприятий с учетом глобальных прогнозов. 6.1 Выбор оптимального варианта организации сельскохозяйственного производства на основе теоретикоигровых критериев. 2
6.2 Оценка уровней риска и качества критериев поведения предприятия АПК в условиях неопределенности при выборе оптимальных решений 6.3 Проблемы использования глобальных прогнозов на локальном уровне. 0
6.4. Минимизация затрат на создание резервных фондов зерновых культур на макро и микро уровне с учетом прогнозов по методу Зонт и рыночных колебаний цен
Выводы и предложения.
Литература


Однако он обладает очевидным недостатком, состоящим в том, что с увеличением периода сглаживания теряется много данных как в начале, так и в конце ряда. В этом плане явно предпочтительнее выравнивание динамического ряда по способу наименьших квадратов с получением уравнения регрессии. Если при этом форма связи теоретически обоснована и есть основания предполагать, что она сохранится в расчетном периоде, то уравнение регрессии можно использовать для экстраполяции 0. Однако путем подобной экстраполяции нельзя предсказать величину отклонений урожайности от тренда на конкретный период, что имеет решающее значение, когда необходимо прогнозировать не общие тенденции, а конкретные уровни или знак межгодовых колебаний урожаев. Поэтому в случае, когда тенденции явно имеют волнообразные изменения, Н. С. Четвериков для их выявления предлагал применять модифицированный им метод сглаживания ДугласаШеппарда 1. Сущность этого метода в том, что для каждого скользящего вдоль временного ряда периода сглаживания строится парабола соответствующего порядка, а сглаженное значение временною ряда получается нулем усреднения тех ординат парабол. Работы многих исследователей посвящены изучению особенностей временных рядов, связанных с наличием в них явления цикличности. Так, Г. Крафт в середине X1II века выступил с утверждением о цикличной повторяемости суровых зим, Брикнер в конце XIX века пришел к выводу о цикличной повторяемости суровых зим и засух с периодом ,8 0,7 года . Он обобщил выписки из хроник, собранные Г. В. Крафтом и его западноевропейскими последователями Пильграм, Эрнгейм, материалы длительных наблюдений за изменением уровня Каспия и других непроточных озер, данные о колебаниях сроков замерзания и вскрытия рек на ВосточноЕвропейской равнине и т. Это выгодно отличалось от работ Г. В. Крафта многоаспектностью статистических обоснований, и выводы представлялись весьма убедительными. Однако, по мнению современных исследователей, в XX веке брикнеровский цикл практически не обнаруживался 2. Существует и следующая точка зрения чтобы прогноз был пригоден для расчетов, он Должен исходить из гипотезы дискретной периодичности. Такие варианты изучались Г. Баскиным , Н. Череваниным . Учитывал их в своих исследованиях С. Струмилин 8,9. В работах А. Вайнштейна , приводятся ссылки на аналогичные исследования В. Шоу г. Г. Мура г. Англии и США. Так, первый из них установил для Англии одиннадцатилетнюю периодичность, а второй восьмилетнюю и четырехлетнюю. По поводу этих исследований Чаянов писал Уже одно несовпадение итогов ставит результат под сомнение . Некоторые результаты в этом направлении были получены Е. Тарасовой 0. В последних испытаниях эти циклы не подтвердились. Кроме того, как показали наши исследования по вычислению надежности оценок прогнозов, циклы такой длины на выборке длиной и даже до 0 наблюдений не могут считаться надежно обнаруженными. Особый интерес представляет работа М. Давидовича, который на основе материалов по озимой ржи в Вятке гг. М. Давидович делает вывод о выделении пары лет в качестве основной ячейки чередования . В этой связи следует вспомнить, что, как утверждал Н. С. Четвериков, наиболее детальные исследования, проведенные Н. М. Семеновой под руководством Б. С. Ястремского, приводят к выводу, что есть связь между урожаями соседних лет, благодаря чему урожайные и неурожайные годы следуют пачками, не обнаруживая вместе с тем строгой периодичности 1. По мнению П. И. Колоскова 7 , речь должна идти не о строго равномерной, а о квазиравномерной двухлетней цикличности. Но для прогноза урожайности данная гипотеза не может иметь практического значения, так как неизвестно, когда может начаться двухлетний цикл и когда закончится. Результаты же проверки гипотезы о равномерной двухлетней цикличности, проведенные в таблице 4, и свидетельствуют о том, что данная гипотеза не выдерживает испытания на независимом материале, поскольку оправдываемость такого рода прогнозов в своей массе не превышает , что недостаточно для практического использования полученной прогностической информации. Заслуживает внимания позиция П.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.491, запросов: 128