МОСКОВСКИЙГОСУДАРСТВЕННЫЙУНИВЕРСИТЕТПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

Кафедра«Экономикаводного хозяйства».

Курсоваяработа

натему:

Выполнила:

студентказ\о ЭУВХ

СергееваТатьяна Витальевна

Проверил:

профессор

АрентКарл Петрович

МОСКВА2002

Содержание.

Введение……………………………………………………………………………………………………….….2

Краткоеописание Самарскойобласти………………………………………………………………..….8

ПрогнозобеспеченностиСамарскойобласти основнымивидами с\хпродуктов.

Прогнозпроизводстваосновных с\хпродуктов на2005 и 2010 года…………………….9
Прогнозпотребленияосновных с\хпродуктов на2005 и 2010 года……………………....11
Баланспроизводстваи потребленияна душу населенияосновных с\хпродуктов…..14
Прогнозныемероприятияпо ликвидациидефицита на2005 и 2010 года……………...16
Выводпо главе……………………………………………………………………………………...18

2. ПрогнозводообеспеченностиСамарскойобласти.

Прогнозналичия водныхресурсов……………………………………………………………….20
Прогнозпотребленияводныхресурсов………………………………………………………..20
Балансналичия ипотребленияводныхресурсов…………………………………………….25
Выводпо главе………………………………………………………………………………………25

3.Вывод поработе…………………………………………………………………………………….26

Списокиспользованнойлитературы…………………………………………………………………..27

Предложениепреподавателю…………………………………………………………………………..28

Исходныеданные.

Приложения.

Введение.

Этакурсовая работапозволяетстудентамзакрепить идетально освоитьприобретенныепри изучениикурса планированиятеоретическиезнания и добитьнаибольшегоосвоения поней практическиенавыки. Онапозволяетизучить конкретныепоказателиСамарскойобласти и наих основе рассчитатьпрогнозныезначения, необходимыедля определенияэкономико-социальнойи экологическойобстановкивыбранногорегиона в будущем(в 2005 и 2010 годах).

Работасостоит из двухосновных разделов.В первом разделеприводятсясобранныеисходные данныео динамикенаселенияобласти, фактическихобъемах производстваи потребленияосновных продуктовс\х, выполняютсяпрогнозныерасчеты попрогнозномубалансу этихпродуктов,обосновываютсямероприятияпо ликвидациивыявленногодефицита продуктов.

Вовтором разделеработы приводятсяисходные данныео наличии ифактическихобъемах потребленияводных ресурсов,экологическихпроблемах врассматриваемойобласти, выполняютсяпрогнозныерасчеты ееводообеспеченностии обоснованиевыбранныхмероприятийпо ликвидациивыявленногодефицита ирешения экологическихпроблем.

Преждечем переходитьнепосредственнок расчетам итексту работы,следует привестинекоторуюинформацию,характеризующуюсущность процессапланирования(сущность расчетапоказателейна будущее иопределениясложившихсятенденций).

Планирование— это одно изважнейшихдостиженийэкономическойнауки в 20 веке,которое изменилохарактер управленияразвитием,превратив егоиз стихийногопроцесса всознательнорегулируемыеявления. Происходящиев области коренныеизменения вэкономикеоткрывают новыевозможностидля повышенияэффективностииспользованияразличныхресурсов. Вэтих условияхусиливаетсясоциально-экономическаяроль планированияи прогнозирования.Для принятияобоснованныххозяйственныхрешений необходимопрогнозироватьизменениеколичественныхи качественныххарактеристикэкономическогоразвития региона,оценить влияниереализуемыхмероприятийпо улучшениюэкономической,социальнойи экологическойобстановкив регионе.

Планированиеи прогнозированиеособенно важнов условияхрыночной экономики,так как в условияхрынка сильновозрастаетроль ряда стихийныхрыночных факторов(уровень цен,спрос, предложение,налоги и такдалее), изменениеформы собственности.

Вшироком смыслеслова планирование— это всякоеосознанноедействие поопределениюпутей развитияв будущем, а вузком — методэкономического(с помощью финансовыхрычагов) иадминистративногорегулированиятемпов и пропорцийразвития предприятийи отрасли.

Процесспланированияосновываетсяна следующихпринципах:

1.Целенаправленность.Предполагаетналичие конкретныхцелей и задач,для решениякоторых составляютплан.

2.Оптимальностьи обоснованностьпланов.Заключаетсяв нахождениитакого техническивозможноговарианта решенияпоставленнойзадачи, которыйприданныхограниченияхна ресурсы,обеспечиваетнаилучшеефункционированиеобъекта, развитияпредприятия,территории.

3.Сбалансированность—это необходимостьбалансовойувязки планируемыхпоказателей,как общеэкономических и внешнеэкономических,так и межотраслевых,внутриотраслевыхи территориальных.

4.Непрерывностьи соподчинённость.Означает какнеобходимостьзаблаговременнойразработкипланов и прогнозовна очереднойрасчётныйпериод, так иобеспечениепреемственностисмежных планови их корректировкепри измененииусловий, увязкипланов предприятийи территорийс единым планомпо республике.Комплексностьпозволяет впланах увязатьэкономические,социальныеи экологическиезадачи и ограниченияпри использованиитех или иныхресурсов.Комплексность— это совместноерешение 2-х илиболее задач,целей, а такжесовместноеиспользованиеодного видаресурсов 2-мяили болеепотребителями,учёт интересовотрасли и региона.

5.Единствопланов— это ІсоподчиненностьІпланов по ІвертикалиІуправления.Планы болеенизкого уровняразрабатываютсяи увязываютсяс соответствующимипоказателямиплана болеевысокого уровня.Едиными являютсятакже используемыепоказателии методика,критерий обоснованияальтернативногорешения.

6.Выделение"ведущегозвена". Ввиду ограниченностиресурсов вплане необходимовыделитьприоритетные,первоочереднорешаемые задачии цели, от реализациикоторых в первуюочередь зависитэффективностьи полнота решенияплановых задач.Это позволяетсосредоточитьресурсы нарешение этихзадач.

7.Демократическийцентрализм— это необходимостьучета инициативыс мест при разработкеединого планаи соблюдениеплановой дисциплиныпри его реализации.

Всепринципы планированиянеотделимыдруг от друга.

Основнойцелью планированияна уровне предприятияявляется решениезадач производства:

- обеспечитьминимальныезатраты длярешения поставленнойзадачи илимаксимальныйрезультат(прибыль) приминимальныхзатратах;

- оптимальнораспределитьимеющиесяресурсы.

Нагосударственномуровне задачейпланированияявляется установлениеадминистративно-правовыхи экономическихрегуляторовразвития (правил ІигрыІ)с учётом интересовнации в целом(социально-экологических,экономических,военно-политических,внешнеэкономических,территориальных).

Существуютследующиеметоды планирования:
Методсистемногоанализа— предусматриваетизучение любойсовокупностиэлементов каксистемы, внутрикоторой онивзаимодействуют.В качествесистемы притаком анализеразвития экономикирассматриваетсяпредприятие,объединение,регион, отрасль,республика.
Программно-целевой метод— в целевыхкомплексныхпрограммахопределяетсякомплекс заданийи мероприятий,необходимыхдля решениявыделеннойсоциальной,экономическойили экологическойпроблемы. Являетсячастью системногоанализа.

3.Балансовыйметод— представляетсобой системурасчётов, позволяющуюувязать исбалансироватьпотребностив продукциии ресурсах свозможностямиих добычи,производстваили завоза издругих регионов.Он также позволяетобеспечитьпропорциональностьразвития, вскрытьвозникающиедиспропорции,выявить неиспользованныерезервы.

Нормативныйметод— основан наиспользованиинорм и нормативов,в пределахкоторых должнысовершатьсяпростейшиепервичныесоциально-экономическиеявления и процессы.
Экономико-математическиеметоды— это способырасчётов,количественногоанализа иобоснованияэкономическихпоказателейс применениемметодов прикладнойматематикии математическойстатистики:моделирования,программирования,корреляционногоанализа и др.
Достоинстваэтих методов:
позволяютсократитьвремя расчётов;
возможностьиспользованиябольших массивовисходной информации;
позволяютрассмотретьбольшое количествовариантовпринимаемых решений;
учестьвлияние различныхфакторов нарезультирующийпоказатель;
учестьдинамику явленийи процессови, в конечномсчёте, принятьболее правильноерешение.

Спланированиетесно связанопрогнозирование,так как планыразрабатываютсяна основе прогнозов,а прогнозыуточняютсяна основе данныханализа выполненияпланов.

Прогнозирование— это процессопределениявозможныхнаправленийразвития иоценки последствийреализациимероприятий.

Принципыпрогнозирования.

Дляпрогнозирования,как одного изэтапов процессапланированияхарактернывсе его принципы(см. ранее). Однаковероятностныйхарактер,многовариантностьвыполняемыхрасчетов требуютсоблюдениятаких принциповкак:

Альтернативность— это необходимостьпроработкивсех возможныхвариантовбудущего состоянияпрогнозируемогообъекта.
Вероятностнаяоценка результата— это необходимостьучета возможногориска при оценкепрогнозныхпоказателей.
Адекватность— это соответствиеиспользуемойметодики прогнозныхрасчетоврассматриваемымобъектам, процессам,явлениям. Дляее оценкииспользуется«критерийистинности»(ошибочностиили эмерджентности).
Методыпрогнозирования:

1.Экспертныеметоды (интуитивные)— основаны наиспользованииинформации,полученнойот экспертов,о возможныхтенденцияхразвития, используяразличныеприёмы опросоввысококвалифицированныхспециалистов.

1.1.Прямые— подразумеваютконтакт междуэкспертом ипрогнозистомединовременногохарактера.

1.1.1.Методыопроса— предусматриваютинтервью экспертапрогнозисту,для которогосоставленвопросник обинтересующемнас объекте.В результатепрогноза могутбыть полученыкак исходныеданные, так исам прогноз.

1.1.2.Методыанализа— анализ предусматриваетсамостоятельнуюработу экспертанад вопросамипрогноза.

Методыс обратнойсвязью— предусматриваютповторныеконтакты экспертас прогнозистом,посколькувозможны неточности,неопределённости,как в вопросах,так и в ответах.

1.2.1.Методыопроса— при повторнойвстречи прогнозистас экспертомпоследнемупередаютсярезультатыпервичногоопроса и егоповторно просятзаполнитьвопросник.

1.2.2.Методитоговой модели— подразумевает,что экспертсамостоятельноработаетнад итоговымответом, вопросомпрогноза инесколько разего уточняет.

1.2.3.Методколлективнойгенерации идей— коллективныйметод экспертизысилами отобранногоколлективаспециалистов.

2.Фактографическиеметоды— основаны наиспользованиидля прогнозныхрасчётов фактическихисходных данных,характеризующихсостояниерассматриваемогообъекта илипроцесса впрошлом и настоящемвремени. Этиметоды используютсредстваинерционностидвижения процессаразвития. Методыобычно используютсядля кратко- исреднесрочногопрогнозирования.

2.1.Статистическиеметоды— в качествеисходных используютстатистическиеданные, а в качествеметодов расчётаиспользуютприёмы теориистатистикии прикладнойматематики.

2.1.1.Методыэкстраполяции— основаны напереносе ранеенаблюдающихся тенденций набудущее.

2.1.2.Методыкорреляциии регрессионногоанализа— широко сталииспользоватьсятолько в последниегоды, начинаяс широкогопримененияЭВМ в экономическихрасчётах.

2.1.3.Факторныемодели— в прогнозныхрасчётах используютсямало, что связанов основном сотсутствиемисходных данных.

2.2.Методыаналогии— основаны наиспользованиис соответствующимипоправкамиданных, полученныхпри эксплуатацииранее реализованногообъекта (историческаяаналогия) илииспользованииспециальнойфизическойили математическоймодели (физическаяили математическаяаналогии).

Вданной работедля повышениястепени достоверностипрогнозоврасчеты выполняютсякак прямымсчётом путемпрогнозированияимеющегосяряда данныхпо какому-либопоказателю,так и расчетнымпутем.

Расчетыпрогнозныхвеличин выполняютсяпри помощиследующихпрограмм:

EXCEL.

Вданной программевоспользуемсялинейнымрегрессионныманализом, которыйзаключаетсяв подборе графикадля наборанаблюденийс помощью методанаименьшихквадратов. Длярасчетоввоспользуемся«Пакетом анализа».Последовательновводим годыи соответствующиеим значения.Далее в меню«Сервис» находиманализ данныхи в «Пакетеанализа» выбираемпараметр «Регрессия».В окне «Регрессия»задаем входнойинтервал Y- исходные данныеи интервал Х- годы; отмечаемфлажком опцию«график подбора».Итогом расчетовявляется получениеграфика зависимостейи необходимогоуравнения.Критерийдостоверностирезультатовв данной программе— квадраткоэффициентакорреляциидолжен бытьбольше 0,36.

АРМ-СТАТИСТИКА.

Воснове программылежит корреляционно-регрессионныйанализ. Оценкапроизводитсяметодом наименьшихквадратов. Вначале работыв программевводим числофакторов, затемпоследовательногоды и соответствующиеим значения.В результатепрограммавыдает уравнение,связывающеезначения наблюдаемыхвеличин с годаминаблюдений.Критерийдостоверностирезультатовв данной программе:относительнаяошибка аппроксимациидолжна бытьменьше 10 – 15 %.

STATREG.

Даннаяпрограмма такжеоснована наметоде наименьшихквадратов.Здесь такжевводим числофакторов, затемпоследовательногоды и соответствующиеим значения.В результатепрограммавыдает рядзависимостейи минимальноеполученноезначение, покоторому ивыбираетсязависимостьдля дальнейшихрасчетов. Далеемы вводим Х дляопределеннойзависимости,после чегопрограммавыдает рассчитанныезначения. Этапрограммапроизводитподбор уравнениярегрессии,которое бынаиболее точноописывалодинамикупредложенногоряда исходныхданных, с цельюполученияпрогнозныхвеличин. Критериемдостоверностирезультатовв данной программеявляется коэффициенткорреляции(R),который служитдля оценкитесноты связипри линейныхформах зависимости.Знак "–" означаетобратную связь,а знак "+" – прямую.Принимаютсяте прогнозныезначения, прирасчете которыхкоэффициенткорреляциипо модулю R> 0,6, так как приR

Еслиусловия невыполняютсяни в одной программе,то за прогнознуювеличину принимаемсреднее арифметическоезначение.

Вместес тем, для прогнозированияразличныхпоказателейв данной работеиспользуютсяи другие болеепростые методы(методы ручногосчета):

Посреднему абсолютномуприросту. Формуладля определениясреднего абсолютногоприроста (
)имеетвид:

,
где

,
— значениепоказателяв последнеми первом году
рассматриваемогоряда исходныхданных соответственно.

— числолет рассматриваемогопериода.
Прогнозноезначение показателярассчитываетсяпо формуле:
Определениесредней арифметическойвеличины. Этотметод используетсядля предварительныхрасчетов, нетребующихособой точности:

,

где

— средняя величинапоказателя

— величинапоказателяв

году

— числолет рассматриваемогопериода.

Краткоеописание Самарскойобласти.

Самарскаяобласть расположенав юго-восточнойчасти европейскойтерриторииРоссии в среднемтечении крупнейшейв Европе рекиВолги и занимаетплощадь 53,6 тыс.кв. км, что составляет0,31% территорииРоссии. На севереона граничитс РеспубликойТатарстан, наюге - с Саратовскойобластью, навостоке - сОренбургскойобластью, насеверо-западе- с Ульяновскойобластью. Областьпротянуласьс севера на югна 335 км и с западана восток на315 км. Будучилесостепным,по характерукраем, Самарскаяобласть насевере покрытахвойными ишироколиственнымилесами, а ее юги восток занимаютпреимущественностепные районы.Крупнейшимгорным массивомобласти иодновременноодним из красивейшихмест Россииявляются Жигулевскиегоры, расположенныенепосредственнов излучинеСамарской Луки.Помимо Волги- главной воднойартерии региона,наиболеезначительнымиреками являютсяСамара, Сок,Кинель, БольшойИргиз, Кондурча.Озера: Каменное,Иордана, Серное,Яицкое.

Климат:умеренно-континентальный.Средняя годоваятемпературав 1999 году (по даннымРосгидромета)составила: наюге + 5,9; на севере+ 5,3.

Самарскаяобласть занимает53 место в РоссийскойФедерации потерриториии 11 место почисленности.

С1990 года Куйбышевскаяобласть переименованав Самарскуюобласть.

Самарскаяобласть – крупныйиндустриальныйрайон. Развитомашиностроениеи металлообработка,угольная, химическаяпромышленности,производствостройматериалов,легкая и пищеваяпромышленности.

Нарядус промышленностьюочень развитосельское хозяйство.Созданы крупныеживотноводческиекомплексы попроизводствумяса и молока.Развито свиноводствои птицеводство.Выращиваютсязерновые, картофель,сахарная свекла,кормовые культуры.

I.Прогноз обеспеченностисельскохозяйственнойпродукции вСамарскойобласти.

1.1.Прогноз производстваосновныхсельскохозяйственныхпродуктов.

а)оценка долимелиорируемыхземель на 1998 год.Если К_мел.>0,25,то необходимоучитыватьданный продукт.

α_{мел.зерна =}ВП_{зернана мел. зем.}/ ВП _{зернана всех землях}= 18,53/264,7 = 0,07

α_{мел.овощей =}ВП_{овощина мел. зем.}/ ВП _{овощина всех землях}=64,75/170,4=0,38

α_{мел.корм.. =}ВП_{корм.на мел. зем.}/ ВП _{корм.на всех землях}= 29,66/195,1=0,15

α_{мел.овощей}>0,25, следовательноданныйпродукт следуетучитыватьотдельно.

б)прогноз производствас\х продукции«прямым счетом»

Таблица1.1

(т.тонн)

Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Расчетныйпуть		Принятоезначение
	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
зерно	-	-	-	-	1576	13,3	2108	2023,9	1576	1373
овощи	-	-	121,3	98,54	-	-	123,8	104,3	121,3	98,54
овощимел.	175,5	192,8	-	-	-	-	295	317,5	175,5	192,8
кормовые	-	-	99,8 т.т.к.ед	54,4 т.т.к.ед	99,8 т.т.к.ед	54,5 т.т.к.ед	-	-	99,8	54,4
мясо	-	-	-	-	25,4	7,2	25,8	7,68	25,4	7,2
молоко	640,2	627,7	654,36	651,9	654,76	652,31	654,7	652,3	640,2	627,7

в)потреблениепроизводствас\х продукции«расчетнымпутем»

ВП_{прогнозная}= y_прогн.х F_{посев.факт.}

Урожайность( у _прогн.)

Таблица1.2.

(ц.га)

Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Принятоезначение
	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
зерно	-	-	10,05	8,7	10,06	8,8	10,05	8,7
овощи	-	-	10,3	9,1	10,57	9,7	10,3	9,1
овощимел.	22,3	21,5	21,2	19,7	20,3	18,9	20,3	18,9
корма	-	-	10,2	7,1	10,15	7	10,15	7

Приоценке прогнозногообъема производствапродукцииживотноводствакроме метода«прямого» счетаиспользуетсярасчетныйприем, основанныйна использованиикоэффициентарасхода кормовна производствоединицы продукции( Кмяса = 10, Кмол.= 1) и величиныдоли кормов,расходуемыхна производствомяса и молокаиз общего объемапроизведенныхкормов. Так вСамарскойобласти былопроизведено55,2 т.т. мяса (1998 год),а затраты кормовсоставили 55,2х 10 =552т.т кор.ед. Производствомолока составило645,2 т.т., а затратыкормов на этицели : 645,2 х 1=645,2т.т.кор.ед. Общийобъем израсходованныхкормов напроизводствомяса и молокасоставил :552+645,2=1197,2т.т.кор.ед.Тогда долякормов израсходованныхна производствомяса составит46%, а молока 54%.

Длярасчета прогнозного объема производстваживотноводческойпродукциииспользуемпрогноз производствакормов. Из общегообъема кормов,произведенныхв 2005г. (330,7т.т)46% или 152,1т.т.кор.ед. будетизрасходованона производствомяса, что позволитполучить 15,2т.т. мяса. Молоко:54% или 178,5т.т.кор.ед., которыебудут направленына производствомолока, чтопозволит получить178,5т.т. молочнойпродукции.

В2010г.: 104,9т.т.кор.ед. (46%) будетизрасходованона производствомяса, что позволитполучить 10,4т.т. мяса.; и 123,1т.т.кор.ед. (54%) пойдутна производствомолока, чтопозволит получить123,1т.т.молочнойпродукции.

Прогнозныйобъем производствас\х продукциирасчетным путемопределяетсяпо формуле:

ВП= У х F,где

У– прогнознаяурожайность,ц/га

F– фактическаяплощадь посевов,га

ВПпрогнозная

Таблица1.3.

(т.тонн.)

Наименование	2005			2010
	Упрог.	Fфакт.	ВПпр.	Упрог.	Fфакт.	ВПпр.
зерно	10,05	1426	1433,1	8,7	1426	1240,6
овощи	10,3	120	123,6	9,1	120	109,2
овощимел.	20,3	8	162,4	18,9	8	151,2
корма	10,15	325,8	330,6т.т.кор.ед	7	325,8	228,06т.т.кор.ед
мясо	-	-	15,21	-	-	10,49
молоко	-	-	178,57	-	-	123,15

Результатыпрогнозныхрасчетов производствас\х продукции.

Таблица1.4

(т.тонн)

Метод

Зерно

Овощи

Овощимел.

Корма

Мясо

Молоко

2005год

прямойсчет

расчетныйсчет

принятоезначение

1576

1433,1

1433,1

121,3

123,6

121,3

175,5

162,4

175,5

99,8

330,6

99,8

25,4

15,21

15,21

640,2

178,5

178,5

2010год

прямойсчет

расчетныйсчет

принятоезначение

1373

1240,6

1240,6

98,54

109,2

98,54

192,8

151,2

151,2

54,4

228,06

54,4

7,2

10,49

7,2

627,7

123,15

123,15

Изполученныхдвумя методамипрогнозныхобъемов производствасельскохозяйственнойпродукции вдальнейшихрасчетах используемхудшие величины,что обеспечит,так называемый«запас» расчетов.

Вывод:израсчетов видно,что по сравнениюс 1998 годом валовоепроизводствозерна, овощей,кормов, мясаи молока напрогнозируемыйпериод с 2005-2010 годыуменьшится,а валовой сборовощей мел.увеличится.Производствомяса, молокаи кормов значительноснизилось.Валовое производствоорошаемыховощей составляет38% от общеговалового производстваовощей.

1.2.Прогноз потребленияосновных с/хпродуктовпитания.

Производимаясельскохозяйственнаяпродукция, впервую очередь,используетсяна продовольственныецели.

ВП_{потреблениепрогнозное}= ВП _{питаниепрогнозное}+ ВП _{промпереработкипрог.}+ Потери

а) Прогнозпотребленияпродуктовпитания определяетсяпо формуле:

ВП_{питаниепрогнозное} = q_{прогнозное}х Ч, где

q– потреблениепродуктовпитания, кг/чел.год

Ч –численностьнаселения,тыс.чел.

Прогнозудельногопотреблениянаселениемпродуктовпитания выполняемметодом определениясреднего абсолютногоприроста.

Прогнозноеудельное потреблениепродуктовпитания.

Таблица1.5.

(кг/челв год)

видпродуктовпитания	Фактическоепотреблениепродуктовпитания																									среднеарифметическая	медицинскаянорма	принято
	1974	1975	1976	1977	1978	1979	1980	1981	1982	1983	1984	1985	1986	1987	1988	1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998			2005	2010
хлеб	144	131	132	130	130	127	126	127	122	122	120	119	119	118	117	115	119	120	125	124	126	127	126	125	126	124,7	134	121	124,7
овощи	82	84	84	87	93	90	94	94	96	96	97	98	97	95	97	93	89	86	77	71	74	75	73	74	73	86,8	127	70,5	86,8
мясо	46	57	60	60	60	61	59	61	60	62	62	62	63	66	67	69	69	63	55	54	54	55	56	54	56	59,6	82	58,8	60,8
молоко	331	332	332	341	333	336	328	331	330	333	340	344	356	363	385	396	386	347	281	294	296	310	328	374	389	340,6	438	340,6	340,6

Прогнозчисленностинаселения.

Таблица1.6.

(тыс.чел)

	Statreg		армстат		Excel		Принято
	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
городское	2608,2	2524,6	2841,4	2921,3	2839,4	2919,2	2841,4	2921,3
сельское	-	-	604,4	591,4	604,1	591,3	604,4	591,4
всего							3443,5	3510,6

Прогнозноепотреблениепродуктовпитания.

Таблица1.7.

	прогнознаячисленностьнаселения,тыс.чел		прогнозноеудельноепотреблениепродуктов,кг/чел.год		прогнозноепотреблениепродуктовпитания, т.т.
	2005	2010	2005	2010	2005	2010
хлеб	3443,5	3510,6	120,96	124,7	416,5	437
овощи	3443,5	3510,6	70,5	86,8	242,8	305
мясо	3443,5	3510,6	58,8	60,8	202,5	213,4
молоко	3443,5	3510,6	340,6	340,6	1172,8	1195,7

Нарядус продовольственнымицелями, рассматриваемыйрегион используетс/х продукциюкак сырье дляпромышленности– для производствакомбикормов,спирта, парфюмериии т.п. удельныйвес перерабатываемойс/х продукциив общем объемеее производствазависит отсложившейсяспециализациии структурыАПК рассматриваемогорегиона и наметокпо ее изменениюв будущем.

б) прогнозпотребленияпромпереработки:

ВП_{промперер.прогн.}=К_перех.х ВП_{питан.прогн.}

Величинадоли продукта,направляемогона промышленнуюпереработку,от объемапотребляемогов качествепродовольствияопределяетсяпо формуле:

К= q₁– q₂/q₂,где

q₁–фактическоеудельное производствопродукта врегионе, кг/чел.в год

q₂– фактическоеудельное потреблениепродуктовпитания, кг/чел.в год

Всвою очередьфактическоеудельное производствопродуктовпитания определяетсяпо формуле: q₁= ВП / Ч, где ВП –фактическийваловой объемпроизводствас/х продукциив регионе, кг;Ч – фактическаячисленностьнаселения врегионе, чел.

q_1хлеб=264700/3309=80кг/чел. в год

q_1овощи=170400/3309=51,5кг/чел. в год

q_1мясо=55200/3309=16,7кг/чел. в год

q_{1молоко}=645200/3309=195кг/чел. в год

Доля,направляемаяна промышленнуюпереработку:

К_хлеб=80-126/126= -0,36

К_овощи= 51,5-73/73 = -0,29

К_мясо= 16,7-56/56= 0,7

К_молоко= 195-389/389= -0,5

Послеподсчетов доли,направленнуюна промышленнуюпереработку,видно, что объемывсех продуктовпитания, произведенныена месте недостаточны,следовательно,нужно завозитьих в областьдля продовольственныхнужд со стороны.Так как коэффициентыотрицательны,то с учетомнужд медицинской,парфюмернойпромышленностии других целейдля хлеба указанныйкоэффициентпринят равным– 0,1; для овощей– 0,1; мяса – 0,7; молока– 0,1.

Прогнозныйобъем промпереработкис/х продукции.

Таблица1.8.

	прогнозныйобъем потребленияпрод., т.т.		Кперех.	прогнозныйобъем промпереработки,т.т.
	2005	2010		2005	2010
хлеб	416,5	412	0,1	41,7	41,2
овощи	248,8	241,2	0,1	28,9	24,1
мясо	202,5	213,4	0,7	141,8	149,4
молоко	1395,4	1463,2	0,1	139,5	146,3

в)потери = К_потерих ВП _прогн.

Потерипроизводственнойс/х продукциив настоящеевремя в целомпо АПК достигает30%, различая повидам продукции.В их составвключаютсяпотери приуборке, транспортировке,хранении, переработкепродукции ипрочие потери.На каждом этапепроизводственногоцикла видыпотерь различаются,так при уборкеурожая частьзерна осыпается,часть овощейне убираетсяили используетсяна корм скотуи т.д. В расчетеиспользованыследующиекоэффициентыпотерь: по зерну– 0,14; по овощам– 0,4; по кормам– 0,15; по молоку– 0,1; по мясу – 0,15(«Сборник норместественнойубыли с/х продукциипри хранениии перевозках»).

Прогнозныйобъем потерьс/х продукции.

Таблица1.9.

	прогнозныйобъем , т.т.		Кпотерь	прогнозныйобъем потерь,т.т.
	2005	2010		2005	2010
хлеб	1433,1	1240,6	0,14	200,6	173,7
овощи	121,3	98,54	0,4	48,5	39,4
молоко	178,6	123,2	0,1	17,86	12,32
мясо	15,21	7,2	0,15	2,28	1,08

Прогнозныйобъем потребленияс/х продуктов.

Таблица1.10.

	ВПпитания прогнозная,т.т.		ВПпрогнознаяпереработка,т.т.		Потери,т.т.		Суммарноепотреблениепродуктов,т.т.
	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
хлеб	416,5	412	41,7	41,2	200,6	173,7	658,8	626,9
овощи	242,8	241,2	24,9	24,1	48,5	39,4	316,2	304,7
мясо	202,5	213,4	141,8	149,4	2,28	1,08	336,6	363,9
молоко	1395,4	1463,2	139,5	146,3	17,86	12,32	1552,8	1621,8

Вывод:объем потребленияс/х продуктовна прогнозный2010 год уменьшитсяпо сравнениюс 2005 годом по мясу,хлебу и овощам.И незначительноувеличитсяпотребление молока в рассматриваемомрайоне в 2010 году.

1.3.Прогнозныйбаланс производстваи потребленияосновных видовсельскохозяйственнойпродукции.

Балансовыерасчеты выполняютсяс целью анализа,контроля ивзаимной увязкипрогнозныхи плановыхпоказателей,выявления узкихмест или т.н.«невязок»идля обоснованиямероприятийпо дальнейшемуэкономическомуразвитию района.Расчеты проводятсяс помощью балансовойтаблицы отражающейважнейшиестороны процессавоспроизводства– производства,обмен, распределениеи потреблениекаких-либопродуктов иресурсов.

Прогнозныйбаланс.

Таблица1.11.

	Прогнозныйобъем производства,т.т.		Прогнозныйобъем потребления,т.т.		Баланс
	2005	2010	2005	2010	2005	2010
хлеб	1433,1	1240,6	658,8	626,9	+757,7	+597,2
овощи	121,3	98,54	316,2	304,7	-194,9	-206,2
мясо	15,21	7,2	336,6	363,9	-309,9	-356,7
молоко	178,6	123,2	1552,8	1621,8	-1374,2	-1498,6

Вывод:анализируяполученныйбаланс на 2005-2010г.г. можно сказать,что в районебудет наблюдатьсядефицит попроизводству основных видовпродуктовпитания: овощей,мяса, молока.Особенно попроизводствумолока. Этопроисходитиз-за того, чтобольшие потерипри транспортировке,хранении ипереработке.Если не принятьсвоевременныемеры, то дажепри увеличениипроизводстваэтих продуктовна месте иливвоз их со стороныне приведетк увеличениюнасыщенностиданными товарами.

1.4.Прогнозныемероприятияпо ликвидациидефицита основныхпродуктов.

Поддефицитомосновных продуктовпитания нехваткаданных продуктовдля нормальногофункционированиявсех отраслейрегиона. Поэтомуследует приниматьсвоевременныемеры по устранениюдефицита продуктовпитания.

Различаютследующиеосновные мероприятияпо ликвидациинесбалансированностипотребленияпроизводствасельскохозяйственнойпродукции:

Сокращениепотерь:

- путемсовершенствованиятехники и технологиивсех этаповвоспроизводственногоцикла;

- врезультатедорожной сетина селе.

Увеличениепроизводствапродукции:

- путемувеличенияурожайностисельскохозяйственныхкультур в результатеповышенияуровня агротехники,химизации имелиорацииземель;

- врезультатеувеличенияплощади посевовна всех (немелиорированныхи мелиорированных)землях;

- послеизмененияэкономическойполитики вагропромышленномкомплексе.

Закупокпродукции вдругих регионах.

Сокращениенорм (и суммарного)потребленияпродукции:

- врезультатеизмененияполитикигосударственногорегулированияцен;

- рациональногорациона питания;

- путемпоиска заменителейтех или иныхсельскохозяйственныхпродуктов,главным образомв качествесырья дляпромышленнойпереработки.

В первуюочередь рассматриваюттакие направленияликвидациидефицитасельскохозяйственнойпродукции, каксокращениепотерь и увеличениеее производствана месте, какнаиболее экономичных.Мероприятиябудут использованыпо мере ихудорожания.

Технико-экономическиепоказателимероприятий.

Таблица1.12.

Видмероприятий

Доп.объем продукции(возможный)

Т.т.

Стоимость(удельная)

Руб/т

ОВОЩИ

Повышениеуровня агротехникипри выращиваниизерновых

Строительствохранилище

МЯСО

Повышениеуровня агротехники

Строительствохолодильников

Обмензерна на комбикорма

МОЛОКО

Строительствомолочных заводов

Повышениеуровня агротехникипри выращиваниизерновых

Обмензерна на комбикорма

60,5

7,6

1,1

86,9

89,3

1020

208

3252

362

Частичноувеличитьпроизводствопродукцииживотноводстваможно и за счетобмена излишковзерна, а такжедополнительнопроизведенногозерна и объемаликвидированныхпотерь на комбикорма.Так, например,излишки зернапо балансовомурасчету на 2005год составили757,7т.т., снижениепотерь в результатестроительствахранилищ -100,3т.т., а приростобъема производствазерна на существующихпосевных площадяхв результатеповышенияуровня агротехники– 716,6т.т, что в суммесоставит 1574,6т.т.зерна или1889,5т.т.к.ед. Аналогично,к 2010 году общийобъем зернасоставит 1079,7т.т.зерна или1295,3т.т.к.ед. Распределяякорма на производствомяса и молока,получим, чток 2005 году можноувеличитьпроизводствомяса на1889,5х0,46=869,2т.т.к.ед. или86,9т.т. мяса, а молокана 1889,5х0,54=1020,3т.т.к.ед.или 1020,3т.т. молока.А в 2010 году можноувеличитьпроизводствомяса на1295,3х0,46=595,8т.т.к.ед.или 59,6т.т. мяса,молока на1295,3х0,54=699,5т.т.к.ед. или699,5т.т. молока.

Указанноемероприятиене потребуетдополнительныхкапитальныхвложений, атолько увеличениясебестоимостипроизводствапродукцииживотноводствапродукцииживотноводства.

Расчетмероприятийпо ликвидациидефицита.

Таблица1.13.

наименованиемероприятий	объемдополнительнойпродукции,т.т.		стоимостьмероприятий,т.руб		масштабымероприятий
	возможный	принятый	удельная	всего
2005год
ОВОЩИ
повышениеуровня агротехники	60,5	60,5	208	12584	насуществующейплощади посевов- 120т.га
строительствохранилищ	24	24	208	4992	24хранилищаемкостью 10000т.
закупкав других регионах	110,4	110,4	208	22963
		194,9		40539
МЯСО
повышениеуровня агротехники	7,6	7,6	3252	24715,2	насуществующейплощади посевов- 325,8т.га
строительствохолодилников	1,1	1,1	3252	3577,2	2холодильникаемкостью 1000т
обмензерна на комбикорма	86,9	86,9	3252	282599	частьизлишков зерна- 348,5т.т.
закупкав других регионах	213,4	213,4	3252	69377
		309,9		380268,4
МОЛОКО
строительствомолочных заводов	9	9	362	3258	3завода мощностью25т. в смену
повышениеуровня агротехники	89,3	89,3	362	323226,6	навсей площадипосевов кормовых- 325,8т.га
обмензерна на комбикорма	1020,3	1020,3	362	92527	частьизлишков зерна- 409т.т.
закупкав других регионах	255	255	362	92527
		1374,2		788351,8
			1,2млрд.руб
2010год
ОВОЩИ
строительствохранилищ	19,7	12,2	362	2537,6	20хранилищ емкостью10000т.
		12,2		2537,6
МОЛОКО
строительствомолочных заводов	6,2	6,2	362	2244,4	2завода мощностью25т. В смену
повышениеуровня агротехники	61,6	61,6	362	22299,2	навсей площадипосевов кормовых- 325,8т.га
обмензерна на комбикорма	699,5	56,6	362	20489,2	частьизлищков зерна- 355т.т.
		124,4		45032,85
МЯСО
обмензерна на комбикорма	59,6	46,8	3252	152193	частьизлищков зерна- 595т.т.
		46,8		152193
			0,2млрд.руб

Наоснованиипроведенногопрогноза потреблениясельскохозяйственныхпродуктоввидно, чтопрогнозируетсяуменьшениевалового производствазерна, овощей,кормов, мясаи молока, и роствалового производстваовощей намелиорируемыхземлях. Такжепрогнозируетсярост потреблениямяса и молока.Увеличитсячисленностьгородскогонаселения.Проведя анализбаланса производстваи потребления,выявлен прогнозныйдефицит овощей,мяса и молока.На проведениенеобходимыхмер по ликвидациидефицита к 2005году понадобиться1,2млрд.руб, а к2010 году – 0,2млрд.руб.

II.Прогноз водообеспеченностиСамарскойобласти.

2.1.Прогноз наличияводных ресурсовв области.

Вода– ценнейшийприродныйресурс. Онаиграет важнуюроль в процессеобмена веществ,составляющихоснову жизнедеятельности.Огромное значениевода имее впромышленностии сельскомхозяйстве.

Водныересурсы земливключают водуокеанов, морей,озер и т.д. Основойводных ресурсовявляется речнойсток.

Запасыпресной водыне безграничны,с ростом численностинаселения,развитияпромышленностипотребностьв водных ресурсахрезко увеличилась.Сопоставляяпотребность в водных ресурсахи их наличии,следует планироватьхозяйственнуюдеятельность.

Впрогнозируемыхрасчетах определяемналичие водныхресурсов, используяфактическиеданные об объемахстока рек идругих источникахповерхностныхи подземных вод.

Прогнозводообеспеченностинеобходим длявыявлениядефицита илиизбытка водныхресурсов и дляразработкимероприятийсоответственнодля борьбы снехваткой воды.

W_{обл.прогноз.}= W_{экон.района}х F_обл./ F_{эконом. Р-н},где

F_обл.– 53,6 тыс. км²

F_{эконом. Р-н}– 224,6 тыс.км²

Коэффициентперехода отводообеспеченностицентральногоэкономическогорайона к водообеспеченностиСамарскойобласти: К_перех.= 53,6/224,6 = 0,24

Наличиеводных ресурсов.

ТаблицаА.

	Statreg		Армстат		Excel		Расчетныйпуть		Принято
	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
Подземные	0,19	0,21	0,19	0,21	0,19	0,21	0,37	0,36	0,19	0,21
Возвратные	0,69	0,7	-	-	0,74	0,79	1,62	1,72	0,69	0,7
Поверхностные	-	-	21,7	21,8	21,8	22,12	52,3	51,8	21,7	21,8

Итого: 22,59 22,8

Вывод:приходная частьбаланса состоитиз трех источников:поверхностных,подземных ивозвратныхвод. Общий объемналичия водныхресурсов увеличилсяна 0,21км³.Большую частьсоставляютповерхностныеводы (около95%).

2.2.Прогноз потребленияводных ресурсовв Самарскойобласти.

W_{потребл.прогноз.}= W_{пром.прог.}+ W_{КБХпрог.}+W_{С/Хпрог.}

W_{потребл.2005}=201,01+485,5+332,79=1019,3 млн.м³

W_{потребл.2010}=197,5+429,4+312,75=939,75 млн.м³

Прогнозныезначения попромышленности.

ТаблицаБ.

		Statreg		Армстат		Excel		Среднеарифметич.	Среднийабсолютныйприрост		Принято
		2005	2010	2005	2010	2005	2010		2005	2010	2005	2010
1	Нефтепереработка	-	-	5410,4	4808,4	5410,5	4807,9	7699,7	5058	4572	7699,7	7699,7
2	Кирпич	-	-	240,16	172,1	239,8	171,7	498,5	230,4	163,4	498,5	498,5
3	Эл.энергия	-	-	27,18	27,17	27,68	27,77	27,3	26,2	26,6	27,68	27,77
4	Пиломатериалы	-	-	-	-	218,1	363,8	335,5	-187,6	-341,6	335,5	335,5
5	Картон	-	-	-	-	5,5	0,13	26,9	-5,8	-11,8	26,9	26,9
6	Консервы	4,3	0,7	-	-	4,43	0,8	18,2	2,1	-0,9	18,2	18,2
7	Лег.Автомобили	923,7	1007	-	-	921,6	1006,3	599,9	760,7	876,2	921,6	1006,3
8	Мин.удобрения	-	-	-	-	871,5	940,9	607,8	503	534,9	871,5	940,9
9	Молочн.продукция	-	-	-	-	191,7	163,1	300,4	117,9	88,4	300,4	300,4
10	Обувь	-	-	-	-	1552,1	1295,2	2528	-228,8	-748,3	2528	2528
11	Сахар-песок	-	-	-	-	5,52	3,04	15	1,4	-1,1	15	15
12	Сталь	-	-	-	-	67,12	44	155	44,2	20,7	155	155
13	Станки	-	-	-	-	1778,1	3206,9	3651	-1599	-2889	3651	3651
14	Трикотаж	-	-	-	-	12,7	13,7	9,02	-1,34	-0,94	12,7	13,7
15	Хим.волокно	-	-	-	-	3237,8	3521,3	2160,6	2130,2	2156,2	3237,8	3521,3
16	Цемент	-	-	-	-	834,1	621,5	1642	261,6	131	1642	1642

Прогнозпотребленияводы в промышленности

Таблица2.1.

	Наименованиепромышленнойпродукции	Ед.измерения	Прогнозныйобъем производства		Удельноеводопотребление, м³/год	Прогнозноеводопотребление,млн.м³

			2005	2010		2005	2010
1	Нефтепереработка	т.т.	7699,7	7699,7	15,55тонна	119,35	119,35
2	Кирпич	млн.шт.	498,5	498,5	14381т.шт.	7,17	7,17
3	Эл.энергия	квт.ч.	27,68	27,77	143,6МВт. ч.	3,97	3,99
4	Пиломатериалы	т.м³	335,5	335,5	4,65м³	1,56	1,56
5	Картон	т.т.	26,9	26,9	332,8тонна	8,95	8,95
6	Консервы	т.т.	18,2	18,2	94,6тонна	1,72	1,72
7	Лег.Автомобили	т.шт.	921,6	1006,3	221720т.шт.	204,3	223,1
8	Мин.удобрения	т.т.	871,5	940,9	424,6тонна	370,04	399,5
9	Молочн.продукция	т.т.	300,4	300,4	30тонна	9,012	9,012
10	Обувь	т.пар	2528	2528	47,9т. пар	0,12	0,12
11	Сахар-песок	т.т.	15	15	23,09тонна	0,35	0,35
12	Сталь	т.т.	155	155	225,95тонна	35,02	35,02
13	Станки	шт.	3651	3651	337на шт.	1,23	1,23
14	Трикотаж	млн.шт.	12,7	13,7	58,55т.шт.	0,743	0,82
15	Хим.волокно	т.т.	3237,8	3521,3	696тонна	2253,5	2450,8
16	Цемент	т.т.	1642	1642	10479т. тонн	17,2	17,2
	Итого:					3034,2	3279,9

Вывод:прогнозноепотреблениеводных ресурсовуменьшитсяна 79,6 млн.м³.Водопотреблениепромышленностьюувеличитсяк 2010 году на 245,7 млн.м³по сравнениюс 2005 годом. Основнымводопотребителемявляется производствохимическоговолокна, ееудельная частьво всех отрасляхпромышленностисоставляет75%.

Прогнозпотребленияводы в КБХ.

Таблица2.2.

Наименованиеводопотребителя	Ед.измерения	Прогнознаячисленность		Удельноеводопотребление,л/сут	Прогнозводопотребителей.
		2005	2010		2005	2010
Городское	тыс.чел.	2541,4	2921,3	300	311,13	319,9
Сельское	тыс.чел.	604,4	591,4	145	31,9	31,3
Итого					343,03	351,2

Вывод:прогноз водопотребленияв коммунально-бытовомхозяйствеоснован начисленностигородскогои сельскогонаселенияобласти. К 2010 годуожидаетсяувеличениегородскогонаселения на3%, а сельскоенаселениенаоборот уменьшится.СуммарноеводопотреблениеКБХ увеличитсяи составит0,343 км³в 2005 году, 0,351 км³в2010 году.

Прогнозпотребленияводы в сельскомхозяйстве.

Таблица2.3.

Наименованиеводопотребителя	Ед.измерения	Прогнознаячисленность		Удельноеводопотребление,л/сут на голову	Суммарноеводопотребление,млн. м³
		2005	2010		2005	2010
Животноводство: -КРС -свиньи -овцы и козы	тыс.гол.	628,7 471,8 1492,6	549,7 402,1 1350,9	100 15 10	22,95 2,58 5,45	20,06 2,2 4,9
Итого:					30,98	27,16
Растениеводство: -орошение	тыс.га.	8	8	м³/га 1500	12	12
					42,98	39,16

Вывод:потреблениеводы в сельскомхозяйствеснизится в 2010году на 5% посравнению с2005 годом. Этосвязано с сокращениемчисленностипоголовьяскота.

Прогнозпотребленияводы в Самарскойобласти.

Таблица2.4.

Наименованиеводопотребителя	Прогнозноеводопотребление,млн.м³
	2005	2010
Промышленность КБХ С/Х	3034,2 343,03 42,98	3279,9 351,2 39,16
	3415,21	3715,3

Вывод:в области к2010 году увеличитсяводопотреблениепромышленностьюи коммунально-бытовымхозяйством.Снизитсяводопотреблениесельским хозяйством.В общем, по всемводопотребителям,к 2010 году потреблениеводы увеличитсяна 250 млн.м³.Доля водопотребленияпромышленностьюсоставляет88%.

2.3.Прогноз водообеспеченности.

Баланс– это соотношениевзаимосвязанныхпоказателейкакой-нибудьдеятельностиили процесса(в курсовойработе этоналичие и потреблениересурса), т.е.их сравнительныйитог.

Составлениебаланса наглядновыявит наличиеили отсутствиедефицита водныхресурсов.

Прогнозныйводный баланс.

Таблица2.5.

Наличиеводных ресурсов	Wкм³		Прогнозноеводопотребление	W км³		Баланс,км³
	2005	2010		2005	2010	2005	2010
Поверхностные Подземные Возвратные	27,7 0,19 0,7	21,8 0,2 0,8	Промышленность КБХ С/Х	3,03 0,34 0,043	3,28 0,35 0,039
Всего:	22,59	22,8	Всего:	3,41	3,7	+19,12	+19,1

Вывод:в результатерасчетов выяснилось,что в Самарскойобласти наблюдаетсястабильныйобъем водныхресурсов, аобщее водопотреблениек 2010 году составитбольшую величинупо сравнениюс 2005 годом (т.е.виден некоторыйрост потребленияводы), дефицитаводных ресурсовв ближайшеевремя наблюдатьсяне будет. Этосвязано с тем,что суммарныйобъем водопотребленияне превышает17% от наличияводы в области.Такой избытокводы можнообъяснить, восновном, наличиемна территорииобласти основнойводной артерииЕвропы – рекиВолги.

Вкурсовой работебыли проведеныпрогнозныерасчеты дляанализасоциально-экономическогоположенияСамарскойобласти на2005-2010годы. В результатеанализа полученныхрезультатовбыло выявлено,что производствос/х продукциив Самарскойобласти падаетпо всем видампродукции,кроме зерна.Потреблениес/х продукциина промышленныеи пищевые целивозрастает.Анализ балансапроизводстваи потребленияосновных видовс/х продукциивыявил наличиедефицита к 2005году овощей,мяса и молока.Для ликвидациидефицитарекомендованымероприятияпо снижениюуровня потерь,по повышениюуровня агротехники,обмен зернана комбикормаи закупка вдругих регионах.При выполнениивыше перечисленныхмероприятийдефицит будетустранен.

Послепроведениярасчетов поводопотреблению,выявилосьувеличениепотреблениеводы промышленностьюи коммунально-бытовымхозяйством.В общем по всемводопотребителямводопотреблениек 2010 году увеличитсяна 250млн.м³.в Самарскойобласти наблюдаетсястабильныйобъем водныхресурсов, хотявиден некоторыйрост потребленияводы, но дефицитаводных ресурсовне наблюдается.Такой избытокводы можнообъяснить, восновном, наличиемна территорииобласти основнойводной артерииЕвропы – рекиВолги и недостаточностьюисходных данныхпо производствупромышленнойпродукции.Также в работене учитывалсятот фактор, чтонекоторыеводные объекты,расположенныена территорииобласти, непригодны илине используютсядля забора водыиз них.

Списокиспользуемойлитературы:

Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«Самарскаяобласть в цифрах1999г.». Самара,2000г.
Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«150 лет Самарскойгубернии (цифрыи факты). Статистическийсборник ». Самара,2000г.
Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«Самарскаяобласть: 1994 годв цифрах». 1и 2 части. Самара,1995год.
«Народноехозяйство РФ»Статистическийежегодник.ГоскомстатРСФСР. Москвас 1974 по 1990гг.
«Россияв цифрах».Статистическийежегодник.ГоскомстатРФ. Москва 1994год.
СхемаКИОВР на периоддо 2005 года.
ДанныеГорводоканал(база данных).
Методическиеуказания поизучению дисциплиныи выполнениюкурсовой работы«Планированиеи прогнозированиесоциально-экономичекогоразвития отрасли».АрентК.П., М., 1994г.
«Прогнозированиеи планированиеАПК», ЛичкоК.П., 1999год.
РесурсыИнтернет:http://www.Gks.ru, http://www.samara.ru

Предложенияпреподавателю.

Можносказать, чторабота скореепонравилась,но потребовалаочень большихзатрат не толькофизических,но и моральных(во время поискаисходных данных),а также материальных(пользованиебиблиотекойи компьютераГоскомстата,Интернет, картридждля принтераи бумага). Возможно,было бы целесообразнеезаранее даватьстудентамисходные данные,а также предупреждать,некоторыерегионы имеютпроблемы сотчетностью.

Нельзяне отметить,что даннаяработа оказаласьнесказаннополезной с очкизрения процессаусвоения навыкомбудущей профессии.

Списокиспользуемойлитературы:

Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«Самарскаяобласть в цифрах1999г.». Самара,2000г.
Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«150 лет Самарскойгубернии (цифрыи факты). Статистическийсборник ». Самара,2000г.
Самарскийобластнойкомитет государственнойстатистики«Самарскаяобласть: 1994 годв цифрах». 1 и2 части. Самара,1995год.
«Народноехозяйство РФ»Статистическийежегодник.ГоскомстатРСФСР. Москвас 1974 по 1990гг.
«Россияв цифрах».Статистическийежегодник.ГоскомстатРФ. Москва 1994год.
СхемаКИОВР на периоддо 2005 года.
ДанныеГорводоканал(база данных).
Методическиеуказания поизучению дисциплиныи выполнениюкурсовой работы«Планированиеи прогнозированиесоциально-экономичекогоразвития отрасли».Арент К.П., М.,1994г.
«Прогнозированиеи планированиеАПК», ЛичкоК.П., 1999год.
РесурсыИнтернет:http://www. Gks.ru, http://www.samara.ru

Предложенияпреподавателю.

Можно сказать,что работаскорее понравилась,но потребовалаочень большихзатрат не толькофизических,но и моральных(во время поискаисходных данных),а также материальных(пользованиебиблиотекойи компьютераГоскомстата,Интернет, картридждля принтераи бумага). Возможно,было бы целесообразнеезаранее даватьстудентамисходные данные,а также предупреждать,некоторыерегионы имеютпроблемы сотчетностью.

Нельзя не отметить,что даннаяработа оказаласьнесказаннополезной с очкизрения процессаусвоения навыкомбудущей профессии.

Краткоеописание Самарскойобласти.

Климат: умеренно-континентальный.Средняя годоваятемпературав 1999 году (по даннымРосгидромета)составила: наюге + 5,9; на севере+ 5,3.

Самарскаяобласть занимает53 место в РоссийскойФедерации потерриториии 11 место почисленности.

С 1990 года Куйбышевскаяобласть переименованав Самарскую.

Численностьпостоянногонаселения наначало 2000 годасоставила 3,3млн.чел.

Overview

Лист1
Лист2
Лист3
Лист13
Лист4
Лист12
Лист14
Лист15
Лист16
Лист17
Лист18
Лист5
Лист6
Лист8
Лист7
Лист10
Лист11
Лист9

Sheet 1: Лист1

Население тыс.человек				Потребление продуктов питания (кг/чел в год)
ГОДЫ	сельское	городское	Общее	ГОДЫ	Хлеб	Овощи	Мясо	Молоко
1974	702	2293	2995	1974	144	82	46	331
1975	697	2311	3008	1975	131	84	57	332
1976	694	2339	3033	1976	132	84	60	332
1977	686	2365	3051	1977	130	87	60	341
1978	679	2393	3072	1978	130	93	60	333
1979	676	2417	3093	1979	127	90	61	336
1980	669	2429	3098	1980	126	94	59	328
1981	665	2460	3125	1981	127	94	61	331
1982	653	2500	3153	1982	122	96	60	330
1983	649	2525	3174	1983	122	96	62	333
1984	643	2549	3192	1984	120	97	62	340
1985	639	2565	3204	1985	119	98	62	344
1986	635	2586	3221	1986	119	97	63	356
1987	633	2610	3243	1987	118	95	66	363
1988	632	2619	3251	1988	117	97	67	385
1989	628	2638	3266	1989	115	93	69	396
1990	623	2615	3238	1990	119	89	69	386
1991	621	2629	3250	1991	120	86	63	347
1992	631	2625	3256	1992	125	77	55	281
1993	638	2634	3272	1993	124	71	54	294
1994	643	2639	3282	1994	126	74	54	296
1995	649	2656	3305	1995	127	75	55	310
1996	644	2668	3312	1996	126	73	56	328
1997	644	2666	3310	1997	125	74	54	374
1998	644	2665	3309	1998	126	73	56	389

Sheet 2: Лист2

Поголовье скота тыс.голов
ГОДЫ	К.р.с.	свиньи	овцы	Птица
1974	965.3	767.6	1521.7	7231
1975	971.9	761.2	1689.2	7250
1976	978	768.3	1742.7	7337
1977	982.3	774.4	1875.4	7368
1978	989.7	783.1	1943	7452
1979	993.1	791.8	2065.1	7490
1980	998.2	802.1	2190.3	7512
1981	1003.4	812.4	2223.8	7635
1982	1012.3	823.9	2318.2	7678
1983	1040.5	838.4	2428.7	7713
1984	1067.4	844.5	2509.6	7890
1985	1112	857.7	2600.1	7972
1986	1093.2	860.4	2723.9	8510
1987	1074.4	865.3	2841.4	8877
1988	1063	870.1	2903.7	9118
1989	1027.8	865.2	2875.2	8776
1990	1012.3	860.3	2820.6	8884.4
1991	970.8	832.9	2600.8	8761.6
1992	958	789.7	2376.8	8569.6
1993	883	715	2037.3	7542.1
1994	763.8	619.5	1503.4	7273.6
1995	679.5	526.7	951.6	6344.7
1996	588.4	333.1	794.1	7995.4
1997	524.1	312.6	723.5	6785.9
1998	471.7	344	514.7	6413


Посевные площади тыс.га
годы	всего	кормовые культуры		зерновые	овощи
1996	5356.5	886.3		4023.6	3093.4
1997	5356.5	886.1		4022.5	3093.4
1998	5356.5	884.9		4021.4	3094.5



Посевные площади по с/х культуры на 1998 год (тыс.га)
зерновые					1426
сено на травы					180.9
силос					105.9
овощи					120
корнеплоды кормовые					0.9
овощи на мелиорируемых землях					8


Себестоимость продукции сельского хозяйства на 1997 год (тыс.руб/т)
Вид продукции		Себ-ть мел.зем
Зерно		38
Овощи		104
Мясо		1626
Молоко		181

Sheet 3: Лист3

Урожайность ц/га
ГОДЫ	зерновые	овощи	овощ/орошаем.земл	сено	корм.корнеплоды	силос
1974	16.9	15.9	220	34.7	19.9	19.9
1975	17.5	14.2	222	36	19.8	19.9
1976	17.2	14.7	245	35.7	19.8	19.8
1977	16.9	14.6	298	35.7	19.7	19.9
1978	16.5	15.3	397	35	19.7	19.9
1979	16.9	15.7	356	33.4	19.9	20
1980	16.4	14.9	208	33.25	19.9	20.4
1981	15.9	15.8	274	33.6	20	20.1
1982	15.3	15.2	234	34.8	20	20.2
1983	16	15.1	321	35.4	20.1	20.1
1984	15.9	15.7	278	36	20.2	20.2
1985	16.2	14.9	257	34.9	20.1	20.3
1986	18.1	15.5	231	35.7	20.2	20.4
1987	10	11.4	243	30.5	20.2	20.4
1988	10.1	11.2	215	29.9	20.3	20.4
1989	15	12	214	33.9	20.2	20.5
1990	18.9	14.1	238	35.3	20.2	20.4
1991	13.4	11.6	235	21.9	15.1	12.5
1992	17.7	11.7	238	33.1	14.2	14.8
1993	14	11.5	235	23.4	15.4	13.5
1994	12.6	12.4	230	15.4	16.9	12.2
1995	8.6	10.8	238	9.5	13	10.7
1996	11.9	12.5	240	11.2	15.4	8.5
1997	18.6	13.2	214	15	11.9	16.8
1998	4.5	13.4	217	6.1	13.4	11.5

Sheet 4: Лист13

ВЫВОД ИТОГОВ			Валовой сбор ЗЕРНО

Регрессионная статистика
Множественный R	0.72
R-квадрат	0.75
Нормированный R-квадрат	0.7
Стандартная ошибка	749.73
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	637410.61	637410.61	1.13	0.3
Остаток	23	12928247.39	562097.71
Итого	24	13565658

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	46403.95	41296.79	1.12	0.27	-39024.86	131832.76	-39024.86	131832.76
Переменная X 1	-22.14	20.79	-1.06	0.3	-65.16	20.87	-65.16	20.87



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	2693.52	374.48
2	2671.37	-1570.37
3	2649.23	1227.77
4	2627.09	-59.09
5	2604.94	1315.06
6	2582.8	-364.8
7	2560.66	-270.66
8	2538.52	-1284.52
9	2516.37	-295.37
10	2494.23	875.77
11	2472.09	-609.09
12	2449.94	323.06
13	2427.8	942.2
14	2405.66	-430.66
15	2383.51	-509.51
16	2361.37	151.63
17	2339.23	685.77
18	2317.08	-223.08
19	2294.94	480.06
20	2272.8	-66.8
21	2250.66	-405.66
22	2228.51	-964.51
23	2206.37	-370.37
24	2184.23	563.77
25	2162.08	484.92

Sheet 5: Лист4

Валовой сбор, тыс.тонн
ГОДЫ	зерновые	овощи	орош.овощи	сено	корм.корнепл.	силос	молоко	мясо
1974	3068	240.2	38	340.8	153.1	608.5	667.7	107.6
1975	1101	240	43	341.7	152.2	608.5	667.7	100.7
1976	3877	241	49	341.5	151.7	608.4	667.5	111.6
1977	2568	241.9	65	341.2	151.6	608.5	667.1	125.6
1978	3920	243	69	341.7	149.9	608.7	667.1	127.3
1979	2218	243.7	72	340.8	149.4	608.4	667.1	126.7
1980	2290	243.4	76	340.7	147.1	608.4	666.7	131.1
1981	1254	243	79	340.9	150	608.2	666.4	141.6
1982	2221	242	81	340.7	153.7	608.2	666	140.7
1983	3370	247	84	340.6	153.4	608.2	666	138
1984	1863	248	91	340.3	157	608.4	665.8	124
1985	2773	248	95	340	157.7	608.2	665.7	102
1986	3370	258	96	338.9	158.3	608.2	665.3	96.3
1987	1975	188	98	338.9	160.1	608.1	664.8	93
1988	1874	189	105	338.4	160.9	607.3	664.1	86
1989	2513	183	112	337.1	160.3	607.3	663.2	70.3
1990	3025	172.8	117	335.6	154.6	602.5	663.8	70
1991	2094	136.6	125	332.4	77.1	359	664.5	67.2
1992	2775	126.5	121	278.3	66.4	462.2	665	59.6
1993	2206	161.6	133	265.3	51.4	406.3	664.3	59.8
1994	1845	186.3	133	194.3	26.4	308.6	664.7	58.9
1995	1264	152.2	136	108.9	17.3	244.6	665.9	57.6
1996	1836	175.9	141	137.4	19.7	198	660.4	54.8
1997	2748	175.1	147	190.5	10.4	309.2	649.2	53.1
1998	2647	170.4	151	63.9	9.1	122.7	645.2	55.2


Валовой сбор в 1998 году, т.т.
Культура		Орош.земли		Осуш.земли
зерно		18.53		6.3
овощи		64.75		-
корм.корн.		1.82		-
силос		24.54		2.64
сено		3.3		0.11

Sheet 6: Лист12

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность ЭЛ.ЭНЕРГИЯ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.97
R-квадрат	0.97
Нормированный R-квадрат	0.94
Стандартная ошибка	3
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	0.47	0.47	0.05	0.82
Остаток	23	207.56	9.02
Итого	24	208.03

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	27.07	1.24	21.85	0	24.51	29.63	24.51	29.63
Переменная X 1	0.02	0.08	0.23	0.82	-0.15	0.19	-0.15	0.19



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	27.09	-3.29
2	27.11	-2.51
3	27.13	-1.93
4	27.14	-1.34
5	27.16	-0.76
6	27.18	-0.78
7	27.2	0.2
8	27.22	-0.42
9	27.24	-0.24
10	27.26	0.14
11	27.28	0.92
12	27.3	2.7
13	27.32	2.88
14	27.34	4.06
15	27.35	4.35
16	27.37	4.33
17	27.39	4.61
18	27.41	4.79
19	27.43	-0.03
20	27.45	-1.25
21	27.47	-1.17
22	27.49	-3.69
23	27.51	-5.71
24	27.53	-4.03
25	27.54	-1.84

Sheet 7: Лист14

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность Мин.Удобрения

Регрессионная статистика
Множественный R	0.67
R-квадрат	0.72
Нормированный R-квадрат	0.79
Стандартная ошибка	194.74
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	250400.75	250400.75	6.6	0.02
Остаток	23	872247.8	37923.82
Итого	24	1122648.55

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	427.39	80.29	5.32	0	261.29	593.49	261.29	593.49
Переменная X 1	13.88	5.4	2.57	0.02	2.71	25.05	2.71	25.05



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	441.27	-143.17
2	455.15	-153.75
3	469.03	-164.03
4	482.91	-177.91
5	496.79	-188.09
6	510.67	-103.57
7	524.54	91.96
8	538.42	84.58
9	552.3	72.7
10	566.18	57.82
11	580.06	121.84
12	593.94	129.46
13	607.82	160.08
14	621.69	179.71
15	635.57	254.43
16	649.45	245.05
17	663.33	389.97
18	677.21	260.39
19	691.09	52.01
20	704.97	-74.07
21	718.84	-245.74
22	732.72	-150.82
23	746.6	-180.4
24	760.48	-201.08
25	774.36	-317.36

Sheet 8: Лист15

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность ОБУВЬ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.76
R-квадрат	0.69
Нормированный R-квадрат	0.69
Стандартная ошибка	993.27
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	3432800.62	3432800.62	3.48	0.07
Остаток	23	22691297.54	986578.15
Итого	24	26124098.16

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	3196.47	409.53	7.81	0	2349.29	4043.65	2349.29	4043.65
Переменная X 1	-51.39	27.55	-1.87	0.07	-108.37	5.6	-108.37	5.6



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	3145.08	-49.08
2	3093.7	-15.7
3	3042.31	-31.31
4	2990.92	-146.92
5	2939.54	-439.54
6	2888.15	-539.15
7	2836.76	-624.76
8	2785.37	-480.37
9	2733.99	-393.99
10	2682.6	-284.6
11	2631.21	-230.21
12	2579.83	-181.83
13	2528.44	-105.44
14	2477.05	533.95
15	2425.67	844.33
16	2374.28	1279.72
17	2322.89	2063.11
18	2271.51	2085.49
19	2220.12	1465.88
20	2168.73	899.27
21	2117.34	-470.34
22	2065.96	-1017.96
23	2014.57	-1361.57
24	1963.18	-1386.18
25	1911.8	-1412.8

Sheet 9: Лист16

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность ЛЕГКОВЫЕ АВТОМОБИЛИ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.75
R-квадрат	0.63
Нормированный R-квадрат	0.77
Стандартная ошибка	191.23
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	372646.23	372646.23	10.19	0
Остаток	23	841049.44	36567.37
Итого	24	1213695.67

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	379.83	78.84	4.82	0	216.73	542.93	216.73	542.93
Переменная X 1	16.93	5.3	3.19	0	5.96	27.9	5.96	27.9



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	396.76	-375.26
2	413.69	-366.39
3	430.62	-298.82
4	447.55	-132.55
5	464.48	56.52
6	481.41	191.89
7	498.34	217.26
8	515.27	205.73
9	532.2	195.9
10	549.14	195.86
11	566.07	196.93
12	583	201.6
13	599.93	137.07
14	616.86	122.14
15	633.79	94.21
16	650.72	79.28
17	667.65	67.35
18	684.58	-11.58
19	701.51	-27.51
20	718.44	-59.44
21	735.37	-206.37
22	752.3	-145.3
23	769.24	-88.24
24	786.17	-45.17
25	803.1	-205.1

Sheet 10: Лист17

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность МОЛ,ПРОДУКТЫ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.59
R-квадрат	0.64
Нормированный R-квадрат	0.62
Стандартная ошибка	76.5
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	42543.07	42543.07	7.27	0.01
Остаток	23	134605.61	5852.42
Итого	24	177148.68

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	374.76	31.54	11.88	0	309.51	440.01	309.51	440.01
Переменная X 1	-5.72	2.12	-2.7	0.01	-10.11	-1.33	-10.11	-1.33



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	369.04	-62.34
2	363.32	-57.92
3	357.6	-47.6
4	351.88	-38.08
5	346.16	-27.16
6	340.44	-19.24
7	334.72	-12.72
8	329	-7
9	323.27	1.73
10	317.55	12.45
11	311.83	35.97
12	306.11	53.89
13	300.39	60.81
14	294.67	51.23
15	288.95	71.15
16	283.23	97.47
17	277.51	187.49
18	271.79	147.21
19	266.07	-1.07
20	260.35	-2.35
21	254.63	-72.63
22	248.91	-94.91
23	243.19	-103.19
24	237.47	-99.47
25	231.74	-73.74

Sheet 11: Лист18

ВЫВОД ИТОГОВ			Промышленность ТРИКОТАЖ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.77
R-квадрат	0.73
Нормированный R-квадрат	0.71
Стандартная ошибка	8.4
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	48.58	48.58	0.69	0.41
Остаток	23	1621.12	70.48
Итого	24	1669.7

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	6.51	3.46	1.88	0.07	-0.65	13.67	-0.65	13.67
Переменная X 1	0.19	0.23	0.83	0.41	-0.29	0.67	-0.29	0.67



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	6.7	-3.2
2	6.89	-3.59
3	7.09	-3.99
4	7.28	-3.78
5	7.47	-3.77
6	7.67	-3.77
7	7.86	-3.86
8	8.05	-3.25
9	8.25	-3.65
10	8.44	-3.64
11	8.63	1.47
12	8.83	4.67
13	9.02	8.28
14	9.21	11.09
15	9.41	13.49
16	9.6	15
17	9.79	16.11
18	9.99	12.01
19	10.18	2.92
20	10.37	-1.97
21	10.57	-6.17
22	10.76	-8.86
23	10.95	-9.95
24	11.15	-10.65
25	11.34	-10.94

Sheet 12: Лист5

Промышленность

Годы	Эл.энергия	Кирпич	Мин.удоб.	Хим.волокна	Обувь	Сталь	Станки	Цемент	Картон	Пиломат	Трикотаж	Консервы	Мол.прод	Легков.автом.	Сахар-песок	Нефтепер.	1
Годы	млрд.квт.ч	млн.шт.	тыс.т	тыс.т	т.пар	тыс.т	шт	тыс.т	тыс.т	т.м.куб	млн.шт.	тыс.т	тыс.т	тыс.шт	тыс.тонн	т.тонн	2
1974	23.8	659.2	298.1	1963.8	3096	165	6657	1852	32.6	798	3.5	21.3	306.7	21.5	17.4	8168.5	3
1975	24.6	660.1	301.4	1957.3	3078	164	6633	1854	32.8	694	3.3	21.6	305.4	47.3	17	8195.3	4
1976	25.2	660	305	1954.7	3011	167	6621	1855	32.6	651	3.1	21.7	310	131.8	17.2	8212.4	5
1977	25.8	659.1	305	1873.8	2844	168	6448	1856	32.9	647	3.5	21.9	313.8	315	17.5	8400	6
1978	26.4	657	308.7	1541.4	2500	171	6201	1858	33	590	3.7	22.1	319	521	17.5	8471.2	7
1979	26.4	650	407.1	1478	2349	178	5820	1859	33.1	549	3.9	22.3	321.2	673.3	17.7	8537	8
1980	27.4	510	616.5	1356.1	2212	186	5443	1861	33.1	401	4	22.4	322	715.6	17.5	8627.2	9
1981	26.8	532	623	1373	2305	184	5411	1864	33	359	4.8	22.7	322	721	17.5	8627	10
1982	27	497	625	1421	2340	189	4962	1868	33.1	361	4.6	22.8	325	728.1	17.7	8547	11
1983	27.4	492	624	1480	2398	192	4522	1870	33.2	367	4.8	22.6	330	745	18.1	8502	12
1984	28.2	493	701.9	1604.3	2401	192	3940	1871	33.4	377	10.1	22.8	347.8	763	18	8487	13
1985	30	485	723.4	1670	2398	198	3073	1871	33.2	389	13.5	22.9	360	784.6	18.4	8421	14
1986	30.2	470	767.9	1956	2423	199	3070	1882	33.5	312	17.3	23.1	361.2	737	18.7	8370	15
1987	31.4	446	801.4	2016	3011	201	3061	1900	33.2	282	20.3	23	345.9	739	19.1	8312	16
1988	31.7	446	890	2277.4	3270	204	3061	1905	33.9	293	22.9	23	360.1	728	19.3	8312	17
1989	31.7	484	894.5	2805.6	3654	204	3059	1905	33.1	278	24.6	24.3	380.7	730	19.3	8263	18
1990	32	506	1053.3	3458.1	4386	206	3059	1908	32.7	263	25.9	23.4	465	735	19.1	8168.5	19
1991	32.2	512.6	937.6	3277.4	4357	170	2969	1860	31.6	227.9	22	18.9	419	673	10.8	7856.4	20
1992	27.4	525.1	743.1	3054.6	3686	134	2526	1651	23.8	181	13.1	14.3	265	674	11.7	6767.4	21
1993	26.2	406.2	630.9	3173.9	3068	67.8	1876	1367	17.4	138	8.4	12.1	258	659	10	6485.5	22
1994	26.3	306.8	473.1	2575.9	1647	68.3	1096	1195.6	14.1	70.2	4.4	5.52	182	529	14	5739.1	23
1995	23.8	417.7	581.9	2616.2	1048	67.1	834	1034.3	8.7	57.4	1.9	5.64	154	607	8.5	5116.5	24
1996	21.8	326.5	566.2	2546.9	653	66.3	475	798.5	6.2	41.3	1	4.2	140	681	8.1	5589.1	25
1997	23.5	337.7	559.4	2489.8	577	66.7	256	696.1	5.1	30.3	0.5	4.6	138	741	5.2	6579
1998	25.7	324.5	457	2094.2	499	66.5	206	608.6	3.2	29.2	0.4	6.9	158	598	0	5739.5

Sheet 13: Лист6

Посевные площади основных с/х культур на немелиорируемых землях
год	зерновые	овощи	сено	силос



Динамика производства основной с/х продукции в области
ГОДЫ	зерно	молоко	мясо	овощи	кормов.корн.
1974	1456.3	1145	95.7	321	131.5
1975	1597	1141	98.3	320.3	116.6
1976	1591.4	1138	97.1	327	134.2
1977	1747.3	1138	97.3	312.4	176.8
1978	1751.2	1117	96.8	307	237.8
1979	1753.7	1102.7	96.8	301.2	302.1
1980	1769	1090.2	97.2	295	263.9
1981	1772.7	1072.1	98.8	290.7	349.1
1982	1774.1	1030.7	108.1	284	322.9
1983	1771	1021.1	120.3	282.9	361.6
1984	1774.6	997	141.2	299.8	322
1985	1779.8	985	185	278.6	306
1986	1783.1	1034	183	279	263
1987	1783	1053	204	263.7	218
1988	1786.8	1038	217	257	187
1989	1787.4	1038	226	252.7	162
1990	1793.8	1104	230	250.4	141.3
1991	1792	1009.5	313.9	249	134.6
1992	1794.1	992.1	281.8	230.4	183.8
1993	1798.2	970	266	201.6	141.3
1994	1845.1	832.4	229.3	186.3	162
1995	1264.6	773.8	191.7	249.6	187.5
1996	1711.5	660.4	163.6	278.6	176.8
1997	2748.4	655	148.9	299.8	134.7
1998	1404	669.8	147.3	192.4	116.6





Стоимость строительства и эксплуатации хранилищь					, млн.руб
год	сумма
1998	668.5
1999	631.2

Sheet 14: Лист8

Данные Горводоканал
Водопотребление по различным видам потребителей, млн.м3
ГОДЫ	Промышленность	КБХ	С/Х
1980	554	401	203
1981	559	405	201
1982	562	409	205
1983	563	412	209
1984	569	416	211
1985	572	417	216
1986	574	420	215
1987	586	423	221
1988	587	426	224
1989	595	427	223
1990	598	429	227
1991	623	431	234
1992	621	428	226
1993	602	420	249
1994	504	357	188
1995	482	341	306
1996	428	346	220
1997	420	340	150
1998	465	342	168
1999	478	346	189
2000	502	347	176


Наличие водных ресурсов в Самарской области, км3
ГОДЫ	Поверхностные	Подземные	Возвратные
1980	21.27	0.08	0.49
1981	21.27	0.08	0.5
1982	21.28	0.08	0.5
1983	21.28	0.09	0.51
1984	21.29	0.09	0.51
1985	21.29	0.09	0.52
1986	21.29	0.1	0.54
1987	21.29	0.1	0.56
1988	21.28	0.11	0.57
1989	21.28	0.11	0.59
1990	21.28	0.12	0.61
1991	21.34	0.13	0.62
1992	21.4	0.13	0.63
1993	21.45	0.14	0.63
1994	21.51	0.14	0.64
1995	21.57	0.15	0.65
1996	21.62	0.15	0.65
1997	21.66	0.15	0.66
1998	21.71	0.16	0.66
1999	21.75	0.16	0.67
2000	21.8	0.16	0.67

Sheet 15: Лист7

Капвложения в регионе
год	мелиор.	с/х освоение земель		эксплуат.	дорожн.	строит-во
	строит-во			г/м систем	строит-во	хранилищ




Цены за _____ год
закупочные				рыночные
с\х продукцию		комбикорм	сено	с\х продукцию		комбик.	сено




Динамика объемов забора воды и сброса загрязненных вод
ГОДЫ
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998


Доля отдельных отраслей в общем объеме водозабора и сбросов
год	с/хозяйство		комунальное

Sheet 16: Лист10

Валовой сбор КОРМОВ
ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.6
R-квадрат	0.63
Нормированный R-квадрат	0.62
Стандартная ошибка	52.13
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	106922.6	106922.6	39.35	0
Остаток	23	62501.1	2717.44
Итого	24	169423.71

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	390.09	21.49	18.15	0	345.63	434.55	345.63	434.55
Переменная X 1	-9.07	1.45	-6.27	0	-12.06	-6.08	-12.06	-6.08



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	381.02	-58.32
2	371.95	-49.05
3	362.88	-40.18
4	353.82	-31.52
5	344.75	-22.35
6	335.68	-14.18
7	326.61	-4.51
8	317.54	5.26
9	308.47	14.33
10	299.4	23.2
11	290.33	32.97
12	281.26	41.84
13	272.19	50.61
14	263.12	60
15	254.06	68.84
16	244.99	77.21
17	235.92	83.28
18	226.85	26.55
19	217.78	27.12
20	208.71	15.59
21	199.64	-35.44
22	190.57	-83.55
23	181.5	-69.3
24	172.43	-13.23
25	163.36	-105.16

Sheet 17: Лист11

Урожайность Корма
ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0.75
R-квадрат	0.37
Нормированный R-квадрат	0.55
Стандартная ошибка	4.06
Наблюдения	25

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	493.42	493.42	29.93	0
Остаток	23	379.2	16.49
Итого	24	872.62

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	29.93	1.67	17.88	0	26.47	33.39	26.47	33.39
Переменная X 1	-0.62	0.11	-5.47	0	-0.85	-0.38	-0.85	-0.38



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
1	29.31	-3.91
2	28.7	-2.7
3	28.08	-2.28
4	27.46	-1.76
5	26.85	-1.45
6	26.23	-1.53
7	25.62	-1.02
8	25	-0.2
9	24.38	1.02
10	23.77	1.93
11	23.15	2.85
12	22.54	2.86
13	21.92	4.08
14	21.3	2.1
15	20.69	2.51
16	20.07	5.03
17	19.46	6.44
18	18.84	-2.44
19	18.22	8.58
20	17.61	3.89
21	16.99	-3.49
22	16.38	-6.88
23	15.76	-5.36
24	15.14	-1.84
25	14.53	-6.43

Sheet 18: Лист9

	1	25.4
	2	26
	3	25.8
	4	25.7
	5	25.4
	6	24.7
1980	7	24.6
1981	8	24.8
1982	9	25.4
1983	10	25.7
1984	11	26
1985	12	25.4
1986	13	26
1987	14	23.4
1988	15	23.2
1989	16	25.1
1990	17	25.9
1991	18	16.4
1992	19	26.8
1993	20	21.5
1994	21	13.5
1995	22	9.5
1996	23	10.4
1997	24	13.3
1998	25	8.1

Overview

Лист1
Лист2

Sheet 1: Лист1

Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Принятое значение
Наименование	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
зерно	-	-	158.08	137.8	157.6	137.3	157.6	137.3
овощи	-	-	121.3	98.54	121.37	98.6	121.3	98.54
овощи мел.	175.5	192.8	181.44	203.54	182.4	204.6	175.5	192.8
кормовые	-	-	5.4	37.3	5.42	37.36	5.4	37.3
силос	-	-	177.04	90.64	181.4	95.03	177.04	181.4
сено	-	-	129.4	86.03	129.2	85.8	129.2	85.8
мясо	-	-	25.8	7.6	25.4	7.2	25.4	7.2
молоко	640.2	627.7	654.36	651.9	654.76	652.31	640.2	627.7


Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Принятое значение
Наименование	2005	2010	2005	2010	2005	2010	2005	2010
зерно	-	-	10.05	8.7	10.06	8.8	10.05	8.7
овощи	-	-	10.3	9.1	10.57	9.7	10.3	9.1
овощи мел.	22.3	21.5	21.2	19.7	20.3	18.9	20.3	18.9
кормовые	-	-	12.64	11.17	12.6	11.2	12.6	11.2
силос	-	-	10.32	8.37	10.39	8.46	10.32	8.37
сено	9	4.1	8.9	3.7	8.8	3.6	8.8	3.6






Наименование	2005			2010
Наименование	Упрог.	Fфакт.	ВПпр.	Упрог.	Fфакт.	ВПпр.
зерно	10.05	1426	14331	8.7	1426	12406
овощи	10.3	120	1236	9.1	120	1092
овощи мел.	20.3	38	771.4	18.9	38	718.2
кормовые	12.6	39	491.4	11.2	39	436.8
силос	10.32	105.9	1092.8	8.37	105.9	886.4
сено	8.8	180.9	1608.2	3.6	180.9	662.1
мясо	-	-	13.05	-	-	14.48
молоко	-	-	356.6	-	-	309.4

Sheet 2: Лист2

наименование мероприятий	объем дополнительной продукции, т.т.		стоимость мероприятий,т.руб		масштабы мероприятий
наименование мероприятий	возможный	принятый	удельная	всего	масштабы мероприятий
2005год
ОВОЩИ
повышение уровня агротехники	60.5	60.5	208	12584	на существующей площади посевов - 120т.га
строительство хранилищ	24	24	208	4992	24 хранилища емкостью 10000т.
закупка в других регионах	110.4	110.4	208	22963
		*194.9*		*40539*
МЯСО
повышение уровня агротехники	7.6	7.6	3252	24715.2	на существующей площади посевов - 325,8т.га
строительство холодилников	1.1	1.1	3252	3577.2	2 холодильника емкостью 1000т
обмен зерна на комбикорма	86.9	86.9	3252	282599	часть излишков зерна - 348,5т.т.
закупка в других регионах	213.4	213.4	3252	69377
		*309.9*		*380268.4*
МОЛОКО
строительство молочных заводов	9	9	362	3258	3 завода мощностью 25т. в смену
повышение уровня агротехники	89.3	89.3	362	323226.6	на всей площади посевов кормовых - 325,8т.га
обмен зерна на комбикорма	1020.3	1020.3	362	92527	часть излишков зерна - 409т.т.
закупка в других регионах	255	255	362	92527
		*1374.2*		*788351.8*
			*1,2млрд.руб*
2010год
ОВОЩИ
строительство хранилищ	19.7	12.2	362	2537.6	20 хранилищ емкостью 10000т.
		*12.2*		*2537.6*
МОЛОКО
строительство молочных заводов	6.2	6.2	362	2244.4	2 завода мощностью 25т. В смену
повышение уровня агротехники	61.6	61.6	362	22299.2	на всей площади посевов кормовых - 325,8т.га
обмен зерна на комбикорма	699.5	56.6	362	20489.2	часть излищков зерна - 355т.т.
		*124.4*		*45032.85*
МЯСО
обмен зерна на комбикорма	59.6	46.8	3252	152193	часть излищков зерна - 595т.т.
		*46.8*		*152193*
			*0,2млрд.руб*

Прогноз экономического развития в Самарской области

Курсоваяработа

студентказ&bsol;о ЭУВХ

СергееваТатьяна Витальевна

АрентКарл Петрович

МОСКВА2002

видпродуктовпитания

Фактическоепотреблениепродуктовпитания

среднеарифметическая

медицинскаянорма

принято

Overview

Sheet 1: Лист1

Sheet 2: Лист2

Sheet 3: Лист3

Sheet 4: Лист13

Sheet 5: Лист4

Sheet 6: Лист12

Sheet 7: Лист14

Sheet 8: Лист15

Sheet 9: Лист16

Sheet 10: Лист17

Sheet 11: Лист18

Sheet 12: Лист5

Sheet 13: Лист6

Sheet 14: Лист8

Sheet 15: Лист7

Sheet 16: Лист10

Sheet 17: Лист11

Sheet 18: Лист9

Overview

Sheet 1: Лист1

Sheet 2: Лист2

студентказ\о ЭУВХ