Анализ динамики валового сбора картофеля

Одну из лидирующих позиций по производству картофеля в России занимает Центральный Федеральный округ. На долю федерального округа 33% валового сбора картофеля.

В целом при некотором снижении посевных площадей в 2014 году произошел рост объема сбора овощей. В общей сложности в хозяйствах населения по итогам прошлого года было собрано 8,7 млн. тонн овощей, что на 3.4% превышает показатель 2013 года.

Как ни странно, по картофелю ситуация выглядит диаметрально противоположной. Согласно данным Росстата, в которых, как уже отмечалось, картофель идет отдельной категорией в хозяйствах населения по данной позиции произошло падение объема сбора на 11.1% в сравнении с показателем 2013 года.

Абсолютный прирост базисный:

где Yt – текущее значение уровня временного ряда; Y0 – начальное значение уровня временного ряда.

Абсолютный прирост цепной:

^D ц ^{= Y}t ^{- Y}t -1_. (8)

Темп роста базисный:

(9)

Темп роста цепной:

(10)

Темп прироста базисный:

(11)

Темп прироста цепной:

Таблица 4. Динамика валового сбора картофеля*

Источник: Росстат

Рис 3. Валовый сбор картофеля.

По рис.3 можно сказать, что происходит равноускоренное увеличение валового сбора картофеля, поэтому составим уравнение линии тренда в виде квадратичной функции (полинома 2-ой степени).

Рис 4 Динамика валового сбора картофеля с уравнением линии тренда и коэффициентом достоверности аппроксимации.

Рис 5. Прогноз динамики численности женщин в Тверской области на следующие три года.

_{Y 2018} = 30,387*18²-190,44*19+7931=14158

По данным таблицы 3, заметно увеличение валового сбора картофеля по регионам ЦФО в промежутке с 2004г по 2014г (с 7549 тыс. тонн до 9106 тыс. тонн). Как можно заметить на рис. 3 показана динамика валового сбора картофеля и составлено уравнение линии тренда – квадратичная функция (полином 2-ой степени), так как происходит равноускоренное увеличение уровней (показателя численности). Коэффициент достоверности аппроксимации (R^2) равен 0,26.

На рис.4 изображен прогноз численности женщин на три года вперед. На графике видно, как ведет себя прогнозируемая переменная, но числовые значения прогноза неизвестны. Поэтому более точные значения прогнозируемой переменной можно получить, если воспользоваться приведенным уравнением линии тренда, подставив в него поочередно вместо х номера периодов прогноза 16, 17, 18. Так, для 2018 года прогнозное значение показателя составит 14158.