Прогноз экономического развития в Самарской области

МОСКОВСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ
ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

Кафедра
«Экономика
водного хозяйства».

Курсовая
работа

на
тему:

Выполнила:

студентка
зо ЭУВХ
Сергеева
Татьяна Витальевна

Проверил:

профессор

Арент
Карл ПетровичМОСКВА
2002

Содержание.

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

Краткое
описание Самарской
области………………………………………………………………..….8

Прогноз
обеспеченности
Самарской
области основными
видами сх
продуктов.

Прогноз
производства
основных сх
продуктов на
2005 и 2010 года………………
…….9

Прогноз
потребления
основных сх
продуктов на
2005 и 2010 года……………………....11

Баланс
производства
и потребления
на душу населения
основных сх
продуктов…..14

Прогнозные
мероприятия
по ликвидации
дефицита на
2005 и 2010 года……………...16

Вывод
по главе……………………………………………………………………………………...18

2. Прогноз
водообеспеченности
Самарской
области.

Прогноз
наличия водных
ресурсов……………………………………………………………….20

Прогноз
потребления
водных
ресурсов………………………………………………………..20

Баланс
наличия и
потребления
водных
ресурсов…………………………………………….25

Вывод
по главе………………………………………………………………………………………25

3.
Вывод по
работе…………………………………………………………………………………….26

Список
использованной
литературы…………………………………………………………………..27

Предложение
преподавателю…………………………………………………………………………..28

Исходные
данные.

Приложения.

Введение.

Эта
курсовая работа
позволяет
студентам
закрепить и
детально освоить
приобретенные
при изучении
курса планирования
теоретические
знания и добить
наибольшего
освоения по
ней практические
навыки. Она
позволяет
изучить конкретные
показатели
Самарской
области и на
их основе рассчитать
прогнозные
значения, необходимые
для определения
экономико-социальной
и экологической
обстановки
выбранного
региона в будущем
(в 2005 и 2010 годах).

Работа
состоит из двух
основных разделов.
В первом разделе
приводятся
собранные
исходные данные
о динамике
населения
области, фактических
объемах производства
и потребления
основных продуктов
сх, выполняются
прогнозные
расчеты по
прогнозному
балансу этих
продуктов,
обосновываются
мероприятия
по ликвидации
выявленного
дефицита продуктов.

Во
втором разделе
работы приводятся
исходные данные
о наличии и
фактических
объемах потребления
водных ресурсов,
экологических
проблемах в
рассматриваемой
области, выполняются
прогнозные
расчеты ее
водообеспеченности
и обоснование
выбранных
мероприятий
по ликвидации
выявленного
дефицита и
решения экологических
проблем.

Прежде
чем переходить
непосредственно
к расчетам и
тексту работы,
следует привести
некоторую
информацию,
характеризующую
сущность процесса
планирования
(сущность расчета
показателей
на будущее и
определения
сложившихся
тенденций).

Планирование
— это одно из
важнейших
достижений
экономической
науки в 20 веке,
которое изменило
характер управления
развитием,
превратив его
из стихийного
процесса в
сознательно
регулируемые
явления. Происходящие
в области коренные
изменения в
экономике
открывают новые
возможности
для повышения
эффективности
использования
различных
ресурсов. В
этих условиях
усиливается
социально-экономическая
роль планирования
и прогнозирования.
Для принятия
обоснованных
хозяйственных
решений необходимо
прогнозировать
изменение
количественных
и качественных
характеристик
экономического
развития региона,
оценить влияние
реализуемых
мероприятий
по улучшению
экономической,
социальной
и экологической
обстановки
в регионе.

Планирование
и прогнозирование
особенно важно
в условиях
рыночной экономики,
так как в условиях
рынка сильно
возрастает
роль ряда стихийных
рыночных факторов
(уровень цен,
спрос, предложение,
налоги и так
далее), изменение
формы собственности.

В
широком смысле
слова планирование
— это всякое
осознанное
действие по
определению
путей развития
в будущем, а в
узком — метод
экономического
(с помощью финансовых
рычагов) и
административного
регулирования
темпов и пропорций
развития предприятий
и отрасли.

Процесс
планирования
основывается
на следующих
принципах:

1.
Целенаправленность.
Предполагает
наличие конкретных
целей и задач,
для решения
которых составляют
план.

2.
Оптимальность
и обоснованность
планов.
Заключается
в нахождении
такого технически
возможного
варианта решения
поставленной
задачи, который
приданных
ограничениях
на ресурсы,
обеспечивает
наилучшее
функционирование
объекта, развития
предприятия,
территории.

3.
Сбалансированность
—
это необходимость
балансовой
увязки планируемых
показателей,
как общеэкономических
и внешнеэкономических,
так и межотраслевых,
внутриотраслевых
и территориальных.

4.
Непрерывность
и соподчинённость.
Означает как
необходимость
заблаговременной
разработки
планов и прогнозов
на очередной
расчётный
период, так и
обеспечение
преемственности
смежных планов
и их корректировке
при изменении
условий, увязки
планов предприятий
и территорий
с единым планом
по республике.
Комплексность
позволяет в
планах увязать
экономические,
социальные
и экологические
задачи и ограничения
при использовании
тех или иных
ресурсов.
Комплексность
— это совместное
решение 2-х или
более задач,
целей, а также
совместное
использование
одного вида
ресурсов 2-мя
или более
потребителями,
учёт интересов
отрасли и региона.

5.
Единство
планов
— это ІсоподчиненностьІ
планов по ІвертикалиІ
управления.
Планы более
низкого уровня
разрабатываются
и увязываются
с соответствующими
показателями
плана более
высокого уровня.
Едиными являются
также используемые
показатели
и методика,
критерий обоснования
альтернативного
решения.

6.
Выделение
"ведущего
звена".
Ввиду ограниченности
ресурсов в
плане необходимо
выделить
приоритетные,
первоочередно
решаемые задачи
и цели, от реализации
которых в первую
очередь зависит
эффективность
и полнота решения
плановых задач.
Это позволяет
сосредоточить
ресурсы на
решение этих
задач.

7.
Демократический
централизм
— это необходимость
учета инициативы
с мест при разработке
единого плана
и соблюдение
плановой дисциплины
при его реализации.

Все
принципы планирования
неотделимы
друг от друга.

Основной
целью планирования
на уровне предприятия
является решение
задач производства:

- обеспечить
минимальные
затраты для
решения поставленной
задачи или
максимальный
результат
(прибыль) при
минимальных
затратах;

- оптимально
распределить
имеющиеся
ресурсы.

На
государственном
уровне задачей
планирования
является установление
административно-правовых
и экономических
регуляторов
развития (правил
ІигрыІ)
с учётом интересов
нации в целом
(социально-экологических,
экономических,
военно-политических,
внешнеэкономических,
территориальных).

Существуют
следующие
методы планирования:

Метод
системного
анализа
— предусматривает
изучение любой
совокупности
элементов как
системы, внутри
которой они
взаимодействуют.
В качестве
системы при
таком анализе
развития экономики
рассматривается
предприятие,
объединение,
регион, отрасль,
республика.

Программно-целевой
метод
— в целевых
комплексных
программах
определяется
комплекс заданий
и мероприятий,
необходимых
для решения
выделенной
социальной,
экономической
или экологической
проблемы. Является
частью системного
анализа.

3.
Балансовый
метод
— представляет
собой систему
расчётов, позволяющую
увязать и
сбалансировать
потребности
в продукции
и ресурсах с
возможностями
их добычи,
производства
или завоза из
других регионов.
Он также позволяет
обеспечить
пропорциональность
развития, вскрыть
возникающие
диспропорции,
выявить неиспользованные
резервы.

Нормативный
метод
— основан на
использовании
норм и нормативов,
в пределах
которых должны
совершаться
простейшие
первичные
социально-экономические
явления и процессы.

Экономико-математические
методы
— это способы
расчётов,
количественного
анализа и
обоснования
экономических
показателей
с применением
методов прикладной
математики
и математической
статистики:
моделирования,
программирования,
корреляционного
анализа и др.

Достоинства
этих методов:

позволяют
сократить
время расчётов;

возможность
использования
больших массивов
исходной информации;

позволяют
рассмотреть
большое количество
вариантов
принимаемых
решений;

учесть
влияние различных
факторов на
результирующий
показатель;

учесть
динамику явлений
и процессов
и, в конечном
счёте, принять
более правильное
решение.

С
планирование
тесно связано
прогнозирование,
так как планы
разрабатываются
на основе прогнозов,
а прогнозы
уточняются
на основе данных
анализа выполнения
планов.

Прогнозирование
— это процесс
определения
возможных
направлений
развития и
оценки последствий
реализации
мероприятий.

Принципы
прогнозирования.

Для
прогнозирования,
как одного из
этапов процесса
планирования
характерны
все его принципы
(см. ранее). Однако
вероятностный
характер,
многовариантность
выполняемых
расчетов требуют
соблюдения
таких принципов
как:

Альтернативность
— это необходимость
проработки
всех возможных
вариантов
будущего состояния
прогнозируемого
объекта.

Вероятностная
оценка результата
— это необходимость
учета возможного
риска при оценке
прогнозных
показателей.

Адекватность
— это соответствие
используемой
методики прогнозных
расчетов
рассматриваемым
объектам, процессам,
явлениям. Для
ее оценки
используется
«критерий
истинности»
(ошибочности
или эмерджентности).

Методы
прогнозирования:

1. Экспертные
методы (интуитивные)
— основаны на
использовании
информации,
полученной
от экспертов,
о возможных
тенденциях
развития, используя
различные
приёмы опросов
высококвалифицированных
специалистов.

1.1. Прямые
— подразумевают
контакт между
экспертом и
прогнозистом
единовременного
характера.

1.1.1. Методы
опроса
— предусматривают
интервью эксперта
прогнозисту,
для которого
составлен
вопросник об
интересующем
нас объекте.
В результате
прогноза могут
быть получены
как исходные
данные, так и
сам прогноз.

1.1.2. Методы
анализа
— анализ предусматривает
самостоятельную
работу эксперта
над вопросами
прогноза.

Методы
с обратной
связью
— предусматривают
повторные
контакты эксперта
с прогнозистом,
поскольку
возможны неточности,
неопределённости,
как в вопросах,
так и в ответах.

1.2.1.
Методы
опроса
— при повторной
встречи прогнозиста
с экспертом
последнему
передаются
результаты
первичного
опроса и его
повторно просят
заполнить
вопросник.

1.2.2. Метод
итоговой модели
— подразумевает,
что эксперт
самостоятельно
работает
над итоговым
ответом, вопросом
прогноза и
несколько раз
его уточняет.

1.2.3. Метод
коллективной
генерации идей
— коллективный
метод экспертизы
силами отобранного
коллектива
специалистов.

2. Фактографические
методы
— основаны на
использовании
для прогнозных
расчётов фактических
исходных данных,
характеризующих
состояние
рассматриваемого
объекта или
процесса в
прошлом и настоящем
времени. Эти
методы используют
средства
инерционности
движения процесса
развития. Методы
обычно используются
для кратко- и
среднесрочного
прогнозирования.

2.1. Статистические
методы
— в качестве
исходных используют
статистические
данные, а в качестве
методов расчёта
используют
приёмы теории
статистики
и прикладной
математики.

2.1.1.
Методы
экстраполяции
— основаны на
переносе ранее
наблюдающихся
тенденций на
будущее.

2.1.2.
Методы
корреляции
и регрессионного
анализа
— широко стали
использоваться
только в последние
годы, начиная
с широкого
применения
ЭВМ в экономических
расчётах.

2.1.3.
Факторные
модели
— в прогнозных
расчётах используются
мало, что связано
в основном с
отсутствием
исходных данных.

2.2. Методы
аналогии
— основаны на
использовании
с соответствующими
поправками
данных, полученных
при эксплуатации
ранее реализованного
объекта (историческая
аналогия) или
использовании
специальной
физической
или математической
модели (физическая
или математическая
аналогии).

В
данной работе
для повышения
степени достоверности
прогнозов
расчеты выполняются
как прямым
счётом путем
прогнозирования
имеющегося
ряда данных
по какому-либо
показателю,
так и расчетным
путем.

Расчеты
прогнозных
величин выполняются
при помощи
следующих
программ:

EXCEL.

В
данной программе
воспользуемся
линейным
регрессионным
анализом, который
заключается
в подборе графика
для набора
наблюдений
с помощью метода
наименьших
квадратов. Для
расчетов
воспользуемся
«Пакетом анализа».
Последовательно
вводим годы
и соответствующие
им значения.
Далее в меню
«Сервис» находим
анализ данных
и в «Пакете
анализа» выбираем
параметр «Регрессия».
В окне «Регрессия»
задаем входной
интервал Y
- исходные данные
и интервал Х
- годы; отмечаем
флажком опцию
«график подбора».
Итогом расчетов
является получение
графика зависимостей
и необходимого
уравнения.
Критерий
достоверности
результатов
в данной программе
— квадрат
коэффициента
корреляции
должен быть
больше 0,36.

АРМ-СТАТИСТИКА.

В
основе программы
лежит корреляционно-регрессионный
анализ. Оценка
производится
методом наименьших
квадратов. В
начале работы
в программе
вводим число
факторов, затем
последовательно
годы и соответствующие
им значения.
В результате
программа
выдает уравнение,
связывающее
значения наблюдаемых
величин с годами
наблюдений.
Критерий
достоверности
результатов
в данной программе:
относительная
ошибка аппроксимации
должна быть
меньше 10 – 15 %.

STATREG.

Данная
программа также
основана на
методе наименьших
квадратов.
Здесь также
вводим число
факторов, затем
последовательно
годы и соответствующие
им значения.
В результате
программа
выдает ряд
зависимостей
и минимальное
полученное
значение, по
которому и
выбирается
зависимость
для дальнейших
расчетов. Далее
мы вводим Х для
определенной
зависимости,
после чего
программа
выдает рассчитанные
значения. Эта
программа
производит
подбор уравнения
регрессии,
которое бы
наиболее точно
описывало
динамику
предложенного
ряда исходных
данных, с целью
получения
прогнозных
величин. Критерием
достоверности
результатов
в данной программе
является коэффициент
корреляции
(R),
который служит
для оценки
тесноты связи
при линейных
формах зависимости.
Знак "–" означает
обратную связь,
а знак "+" – прямую.
Принимаются
те прогнозные
значения, при
расчете которых
коэффициент
корреляции
по модулю R
> 0,6, так как при
R
< 0,6 связь слабая,
поэтому использовать
в прогнозных
целях данные
расчеты нельзя.

Если
условия не
выполняются
ни в одной программе,
то за прогнозную
величину принимаем
среднее арифметическое
значение.

Вместе
с тем, для прогнозирования
различных
показателей
в данной работе
используются
и другие более
простые методы
(методы ручного
счета):

По
среднему абсолютному
приросту. Формула
для определения
среднего абсолютного
прироста ()
имеет
вид:
,

где
,
— значение
показателя
в последнем
и первом году

рассматриваемого
ряда исходных
данных соответственно.

— число
лет рассматриваемого
периода.

Прогнозное
значение показателя
рассчитывается
по формуле:

Определение
средней арифметической
величины. Этот
метод используется
для предварительных
расчетов, не
требующих
особой точности:
,

где
— средняя величина
показателя

— величина
показателя
в
году

— число
лет рассматриваемого
периода.

Краткое
описание Самарской
области.

Самарская
область расположена
в юго-восточной
части европейской
территории
России в среднем
течении крупнейшей
в Европе реки
Волги и занимает
площадь 53,6 тыс.
кв. км, что составляет
0,31% территории
России. На севере
она граничит
с Республикой
Татарстан, на
юге - с Саратовской
областью, на
востоке - с
Оренбургской
областью, на
северо-западе
- с Ульяновской
областью. Область
протянулась
с севера на юг
на 335 км и с запада
на восток на
315 км. Будучи
лесостепным,
по характеру
краем, Самарская
область на
севере покрыта
хвойными и
широколиственными
лесами, а ее юг
и восток занимают
преимущественно
степные районы.
Крупнейшим
горным массивом
области и
одновременно
одним из красивейших
мест России
являются Жигулевские
горы, расположенные
непосредственно
в излучине
Самарской Луки.
Помимо Волги
- главной водной
артерии региона,
наиболее
значительными
реками являются
Самара, Сок,
Кинель, Большой
Иргиз, Кондурча.
Озера: Каменное,
Иордана, Серное,
Яицкое.

Климат:
умеренно-континентальный.
Средняя годовая
температура
в 1999 году (по данным
Росгидромета)
составила: на
юге + 5,9; на севере
+ 5,3.

Самарская
область занимает
53 место в Российской
Федерации по
территории
и 11 место по
численности.

С
1990 года Куйбышевская
область переименована
в Самарскую
область.

Самарская
область – крупный
индустриальный
район. Развито
машиностроение
и металлообработка,
угольная, химическая
промышленности,
производство
стройматериалов,
легкая и пищевая
промышленности.
Наряду
с промышленностью
очень развито
сельское хозяйство.
Созданы крупные
животноводческие
комплексы по
производству
мяса и молока.
Развито свиноводство
и птицеводство.
Выращиваются
зерновые, картофель,
сахарная свекла,
кормовые культуры.

I.
Прогноз обеспеченности
сельскохозяйственной
продукции в
Самарской
области.

1.1.
Прогноз производства
основных
сельскохозяйственных
продуктов.

а)
оценка доли
мелиорируемых
земель на 1998 год.
Если Кмел.>
0,25,
то необходимо
учитывать
данный продукт.

α
мел.
зерна = ВП
зерна
на мел. зем.
/ ВП зерна
на всех землях
= 18,53/264,7 = 0,07

α
мел.
овощей = ВП
овощи
на мел. зем.
/ ВП овощи
на 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, следовательно
данный
продукт следует
учитывать
отдельно.

б)
прогноз производства
сх продукции
«прямым счетом»

Таблица
1.1

(т.тонн)

Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Расчетный путь		Принятое значение
	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
овощи мел.	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)
потребление
производства
сх продукции
«расчетным
путем»

ВПпрогнозная
= y
прогн.
х
F
посев.
факт.

Урожайность
( у прогн.)

Таблица
1.2.

(ц.га)

Наименование	STATREG		APMCTAT		EXCEL		Принятое значение
	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
корма	-	-	10,2	7,1	10,15	7	10,15	7

При
оценке прогнозного
объема производства
продукции
животноводства
кроме метода
«прямого» счета
используется
расчетный
прием, основанный
на использовании
коэффициента
расхода кормов
на производство
единицы продукции
( Кмяса = 10, Кмол.
= 1) и величины
доли кормов,
расходуемых
на производство
мяса и молока
из общего объема
произведенных
кормов. Так в
Самарской
области было
произведено
55,2 т.т. мяса (1998 год),
а затраты кормов
составили 55,2
х 10 =552
т.т кор.ед. Производство
молока составило
645,2 т.т., а затраты
кормов на эти
цели : 645,2 х 1
=645,2
т.т.кор.ед. Общий
объем израсходованных
кормов на
производство
мяса и молока
составил :
552+645,2=1197,2т.т.кор.ед.
Тогда доля
кормов израсходованных
на производство
мяса составит
46%, а молока 54%.

Для
расчета прогнозного
объема производства
животноводческой
продукции
используем
прогноз производства
кормов. Из общего
объема кормов,
произведенных
в 2005г. (330,7т.т)
46% или 152,1
т.т.кор.ед. будет
израсходовано
на производство
мяса, что позволит
получить 15,2
т.т. мяса. Молоко:
54% или 178,5
т.т.кор.ед., которые
будут направлены
на производство
молока, что
позволит получить
178,5
т.т. молочной
продукции.

В
2010г.: 104,9
т.т.кор.ед. (46%) будет
израсходовано
на производство
мяса, что позволит
получить 10,4
т.т. мяса.; и 123,1
т.т.кор.ед. (54%) пойдут
на производство
молока, что
позволит получить
123,1
т.т.молочной
продукции.

Прогнозный
объем производства
сх продукции
расчетным путем
определяется
по формуле:

ВП
= У х F,
где

У
– прогнозная
урожайность,
ц/га

F
– фактическая
площадь посевов,
га

ВП
прогнозная

Таблица
1.3.

(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
овощи мел.	20,3	8	162,4	18,9	8	151,2
корма	10,15	325,8	330,6 т.т.кор.ед	7	325,8	228,06 т.т.кор.ед
мясо	-	-	15,21	-	-	10,49
молоко	-	-	178,57	-	-	123,15

Результаты
прогнозных
расчетов производства
сх продукции.

Таблица
1.4

(т.тонн)

Метод	Зерно	Овощи	Овощи мел.	Корма	Мясо	Молоко
2005 год прямой счет расчетный счет принятое значение	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
2010 год прямой счет расчетный счет принятое значение	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

Из
полученных
двумя методами
прогнозных
объемов производства
сельскохозяйственной
продукции в
дальнейших
расчетах используем
худшие величины,
что обеспечит,
так называемый
«запас» расчетов.

Вывод:
из
расчетов видно,
что по сравнению
с 1998 годом валовое
производство
зерна, овощей,
кормов, мяса
и молока на
прогнозируемый
период с 2005-2010 годы
уменьшится,
а валовой сбор
овощей мел.
увеличится.
Производство
мяса, молока
и кормов значительно
снизилось.
Валовое производство
орошаемых
овощей составляет
38% от общего
валового производства
овощей.

1.2.
Прогноз потребления
основных с/х
продуктов
питания.

Производимая
сельскохозяйственная
продукция, в
первую очередь,
используется
на продовольственные
цели.

ВП
потребление
прогнозное
= ВП питание
прогнозное
+ ВП промпереработки
прог.
+ Потери

а) Прогноз
потребления
продуктов
питания определяется
по формуле:

ВП
питание
прогнозное
= q
прогнозное
х Ч, где

q
– потребление
продуктов
питания, кг/чел.год

Ч –
численность
населения,
тыс.чел.

Прогноз
удельного
потребления
населением
продуктов
питания выполняем
методом определения
среднего абсолютного
прироста.

Прогнозное
удельное потребление
продуктов
питания.

Таблица
1.5.

(кг/чел
в год)

вид продуктов питания	Фактическое потребление продуктов питания																									среднеарифметическая	медицинская норма	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

Прогноз
численности
населения.

Таблица
1.6.

(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

Прогнозное
потребление
продуктов
питания.

Таблица
1.7.

	прогнозная численность населения, тыс.чел		прогнозное удельное потребление продуктов, кг/чел.год		прогнозное потребление продуктов питания, 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

Наряду
с продовольственными
целями, рассматриваемый
регион использует
с/х продукцию
как сырье для
промышленности
– для производства
комбикормов,
спирта, парфюмерии
и т.п. удельный
вес перерабатываемой
с/х продукции
в общем объеме
ее производства
зависит от
сложившейся
специализации
и структуры
АПК рассматриваемого
региона и наметок
по ее изменению
в будущем.

б) прогноз
потребления
промпереработки:

ВПпромперер.
прогн. =
Кперех.
х ВПпитан.
прогн.

Величина
доли продукта,
направляемого
на промышленную
переработку,
от объема
потребляемого
в качестве
продовольствия
определяется
по формуле:

К
= q1
– q2/
q2,
где

q1
–
фактическое
удельное производство
продукта в
регионе, кг/чел.
в год

q2
– фактическое
удельное потребление
продуктов
питания, кг/чел.
в год

В
свою очередь
фактическое
удельное производство
продуктов
питания определяется
по формуле: q1
= ВП / Ч, где ВП –
фактический
валовой объем
производства
с/х продукции
в регионе, кг;
Ч – фактическая
численность
населения в
регионе, чел.

q1
хлеб =
264700/3309=80кг/чел. в год

q1
овощи =
170400/3309=51,5кг/чел. в год

q1
мясо =
55200/3309=16,7кг/чел. в год

q1
молоко =
645200/3309=195кг/чел. в год

Доля,
направляемая
на промышленную
переработку:

К
хлеб =
80-126/126= -0,36

К
овощи
= 51,5-73/73 = -0,29

К
мясо
= 16,7-56/56= 0,7

Кмолоко
= 195-389/389= -0,5

После
подсчетов доли,
направленную
на промышленную
переработку,
видно, что объемы
всех продуктов
питания, произведенные
на месте недостаточны,
следовательно,
нужно завозить
их в область
для продовольственных
нужд со стороны.
Так как коэффициенты
отрицательны,
то с учетом
нужд медицинской,
парфюмерной
промышленности
и других целей
для хлеба указанный
коэффициент
принят равным
– 0,1; для овощей
– 0,1; мяса – 0,7; молока
– 0,1.

Прогнозный
объем промпереработки
с/х продукции.

Таблица
1.8.

	прогнозный объем потребления прод., т.т.		Кперех.	прогнозный объем 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 = Кпотери
х ВП прогн.

Потери
производственной
с/х продукции
в настоящее
время в целом
по АПК достигает
30%, различая по
видам продукции.
В их состав
включаются
потери при
уборке, транспортировке,
хранении, переработке
продукции и
прочие потери.
На каждом этапе
производственного
цикла виды
потерь различаются,
так при уборке
урожая часть
зерна осыпается,
часть овощей
не убирается
или используется
на корм скоту
и т.д. В расчете
использованы
следующие
коэффициенты
потерь: по зерну
– 0,14; по овощам
– 0,4; по кормам
– 0,15; по молоку
– 0,1; по мясу – 0,15
(«Сборник норм
естественной
убыли с/х продукции
при хранении
и перевозках»).

Прогнозный
объем потерь
с/х продукции.

Таблица
1.9.

	прогнозный объем , т.т.		Кпотерь	прогнозный объем 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

Прогнозный
объем потребления
с/х продуктов.

Таблица
1.10.

	ВП питания прогнозная, т.т.		ВП прогнозная переработка, т.т.		Потери, т.т.		Суммарное потребление продуктов, 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 потребления
с/х продуктов
на прогнозный
2010 год уменьшится
по сравнению
с 2005 годом по мясу,
хлебу и овощам.
И незначительно
увеличится
потребление
молока в рассматриваемом
районе в 2010 году.

1.3.
Прогнозный
баланс производства
и потребления
основных видов
сельскохозяйственной
продукции.

Балансовые
расчеты выполняются
с целью анализа,
контроля и
взаимной увязки
прогнозных
и плановых
показателей,
выявления узких
мест или т.н.
«невязок»и
для обоснования
мероприятий
по дальнейшему
экономическому
развитию района.
Расчеты проводятся
с помощью балансовой
таблицы отражающей
важнейшие
стороны процесса
воспроизводства
– производства,
обмен, распределение
и потребление
каких-либо
продуктов и
ресурсов.

Прогнозный
баланс.

Таблица
1.11.

	Прогнозный объем производства, т.т.		Прогнозный объем 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:
анализируя
полученный
баланс на 2005-2010
г.г. можно сказать,
что в районе
будет наблюдаться
дефицит по
производству
основных видов
продуктов
питания: овощей,
мяса, молока.
Особенно по
производству
молока. Это
происходит
из-за того, что
большие потери
при транспортировке,
хранении и
переработке.
Если не принять
своевременные
меры, то даже
при увеличении
производства
этих продуктов
на месте или
ввоз их со стороны
не приведет
к увеличению
насыщенности
данными товарами.

1.4.
Прогнозные
мероприятия
по ликвидации
дефицита основных
продуктов.

Под
дефицитом
основных продуктов
питания нехватка
данных продуктов
для нормального
функционирования
всех отраслей
региона. Поэтому
следует принимать
своевременные
меры по устранению
дефицита продуктов
питания.

Различают
следующие
основные мероприятия
по ликвидации
несбалансированности
потребления
производства
сельскохозяйственной
продукции:

Сокращение
потерь:

- путем
совершенствования
техники и технологии
всех этапов
воспроизводственного
цикла;

- в
результате
дорожной сети
на селе.

Увеличение
производства
продукции:

- путем
увеличения
урожайности
сельскохозяйственных
культур в результате
повышения
уровня агротехники,
химизации и
мелиорации
земель;

- в
результате
увеличения
площади посевов
на всех (не
мелиорированных
и мелиорированных)
землях;

- после
изменения
экономической
политики в
агропромышленном
комплексе.

Закупок
продукции в
других регионах.

Сокращение
норм (и суммарного)
потребления
продукции:

- в
результате
изменения
политики
государственного
регулирования
цен;

- рационального
рациона питания;

- путем
поиска заменителей
тех или иных
сельскохозяйственных
продуктов,
главным образом
в качестве
сырья для
промышленной
переработки.

В первую
очередь рассматривают
такие направления
ликвидации
дефицита
сельскохозяйственной
продукции, как
сокращение
потерь и увеличение
ее производства
на месте, как
наиболее экономичных.
Мероприятия
будут использованы
по мере их
удорожания.

Технико-экономические
показатели
мероприятий.

Таблица
1.12.

Вид мероприятий	Доп. объем продукции (возможный) Т.т.	Стоимость (удельная) Руб/т
ОВОЩИ Повышение уровня агротехники при выращивании зерновых Строительство хранилище МЯСО Повышение уровня агротехники Строительство холодильников Обмен зерна на комбикорма МОЛОКО Строительство молочных заводов Повышение уровня агротехники при выращивании зерновых Обмен зерна на комбикорма	60,5 24 7,6 1,1 86,9 9 89,3 1020	208 208 3252 3252 3252 362 362 362

Частично
увеличить
производство
продукции
животноводства
можно и за счет
обмена излишков
зерна, а также
дополнительно
произведенного
зерна и объема
ликвидированных
потерь на комбикорма.
Так, например,
излишки зерна
по балансовому
расчету на 2005
год составили
757,7т.т., снижение
потерь в результате
строительства
хранилищ -
100,3т.т., а прирост
объема производства
зерна на существующих
посевных площадях
в результате
повышения
уровня агротехники
– 716,6т.т, что в сумме
составит 1574,6т.т.
зерна или
1889,5т.т.к.ед. Аналогично,
к 2010 году общий
объем зерна
составит 1079,7т.т.
зерна или
1295,3т.т.к.ед. Распределяя
корма на производство
мяса и молока,
получим, что
к 2005 году можно
увеличить
производство
мяса на
1889,5х0,46=869,2т.т.к.ед. или
86,9т.т. мяса, а молока
на 1889,5х0,54=1020,3т.т.к.ед.
или 1020,3т.т. молока.
А в 2010 году можно
увеличить
производство
мяса на
1295,3х0,46=595,8т.т.к.ед.
или 59,6т.т. мяса,
молока на
1295,3х0,54=699,5т.т.к.ед. или
699,5т.т. молока.

Указанное
мероприятие
не потребует
дополнительных
капитальных
вложений, а
только увеличения
себестоимости
производства
продукции
животноводства
продукции
животноводства.

Расчет
мероприятий
по ликвидации
дефицита.

Таблица
1.13.

наименование мероприятий	объем дополнительной продукции, т.т.		стоимость мероприятий,т.руб		масштабы мероприятий
	возможный	принятый	удельная	всего
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

На
основании
проведенного
прогноза потребления
сельскохозяйственных
продуктов
видно, что
прогнозируется
уменьшение
валового производства
зерна, овощей,
кормов, мяса
и молока, и рост
валового производства
овощей на
мелиорируемых
землях. Также
прогнозируется
рост потребления
мяса и молока.
Увеличится
численность
городского
населения.
Проведя анализ
баланса производства
и потребления,
выявлен прогнозный
дефицит овощей,
мяса и молока.
На проведение
необходимых
мер по ликвидации
дефицита к 2005
году понадобиться
1,2млрд.руб, а к
2010 году – 0,2млрд.руб.

II.
Прогноз водообеспеченности
Самарской
области.

2.1.
Прогноз наличия
водных ресурсов
в области.

Вода
– ценнейший
природный
ресурс. Она
играет важную
роль в процессе
обмена веществ,
составляющих
основу жизнедеятельности.
Огромное значение
вода имее в
промышленности
и сельском
хозяйстве.

Водные
ресурсы земли
включают воду
океанов, морей,
озер и т.д. Основой
водных ресурсов
является речной
сток.

Запасы
пресной воды
не безграничны,
с ростом численности
населения,
развития
промышленности
потребность
в водных ресурсах
резко увеличилась.
Сопоставляя
потребность
в водных ресурсах
и их наличии,
следует планировать
хозяйственную
деятельность.

В
прогнозируемых
расчетах определяем
наличие водных
ресурсов, используя
фактические
данные об объемах
стока рек и
других источниках
поверхностных
и подземных
вод.

Прогноз
водообеспеченности
необходим для
выявления
дефицита или
избытка водных
ресурсов и для
разработки
мероприятий
соответственно
для борьбы с
нехваткой воды.

Wобл.
прогноз.
= Wэкон.
района
х Fобл.
/ F
эконом. Р-н,
где

Fобл.
– 53,6 тыс. км2

F
эконом. Р-н
– 224,6 тыс.км2

Коэффициент
перехода от
водообеспеченности
центрального
экономического
района к водообеспеченности
Самарской
области: Кперех.
= 53,6/224,6 = 0,24

Наличие
водных ресурсов.

Таблица
А.

	Statreg		Армстат		Excel		Расчетный путь		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 часть
баланса состоит
из трех источников:
поверхностных,
подземных и
возвратных
вод. Общий объем
наличия водных
ресурсов увеличился
на 0,21км3.
Большую часть
составляют
поверхностные
воды (около
95%).

2.2.
Прогноз потребления
водных ресурсов
в Самарской
области.

Wпотребл.
прогноз.
= Wпром.
прог.
+ W
КБХ
прог. +
WС/Х
прог.

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

Прогнозные
значения по
промышленности.

Таблица
Б.

		Statreg		Армстат		Excel		Среднеарифметич.	Средний абсолютный прирост		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

Прогноз
потребления
воды в промышленности

Таблица
2.1.

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

Вывод:
прогнозное
потребление
водных ресурсов
уменьшится
на 79,6 млн.м3.
Водопотребление
промышленностью
увеличится
к 2010 году на 245,7 млн.м3
по сравнению
с 2005 годом. Основным
водопотребителем
является производство
химического
волокна, ее
удельная часть
во всех отраслях
промышленности
составляет
75%.

Прогноз
потребления
воды в КБХ.

Таблица
2.2.

Наименование водопотребителя	Ед. измерения	Прогнозная численность		Удельное водопотребление, л/сут	Прогноз водопотребителей.
		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 водопотребления
в коммунально-бытовом
хозяйстве
основан на
численности
городского
и сельского
населения
области. К 2010 году
ожидается
увеличение
городского
населения на
3%, а сельское
население
наоборот уменьшится.
Суммарное
водопотребление
КБХ увеличится
и составит
0,343 км3
в 2005 году, 0,351 км3в
2010 году.

Прогноз
потребления
воды в сельском
хозяйстве.

Таблица
2.3.

Наименование водопотребителя	Ед. измерения	Прогнозная численность		Удельное водопотребление, л/сут на голову	Суммарное водопотребление, 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:
потребление
воды в сельском
хозяйстве
снизится в 2010
году на 5% по
сравнению с
2005 годом. Это
связано с сокращением
численности
поголовья
скота.

Прогноз
потребления
воды в Самарской
области.

Таблица
2.4.

Наименование водопотребителя	Прогнозное водопотребление, 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 к
2010 году увеличится
водопотребление
промышленностью
и коммунально-бытовым
хозяйством.
Снизится
водопотребление
сельским хозяйством.
В общем, по всем
водопотребителям,
к 2010 году потребление
воды увеличится
на 250 млн.м3.
Доля водопотребления
промышленностью
составляет
88%.

2.3.
Прогноз водообеспеченности.

Баланс
– это соотношение
взаимосвязанных
показателей
какой-нибудь
деятельности
или процесса
(в курсовой
работе это
наличие и потребление
ресурса), т.е.
их сравнительный
итог.

Составление
баланса наглядно
выявит наличие
или отсутствие
дефицита водных
ресурсов.

Прогнозный
водный баланс.

Таблица
2.5.

Наличие водных ресурсов	W км3		Прогнозное водопотребление	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 результате
расчетов выяснилось,
что в Самарской
области наблюдается
стабильный
объем водных
ресурсов, а
общее водопотребление
к 2010 году составит
большую величину
по сравнению
с 2005 годом (т.е.
виден некоторый
рост потребления
воды), дефицита
водных ресурсов
в ближайшее
время наблюдаться
не будет. Это
связано с тем,
что суммарный
объем водопотребления
не превышает
17% от наличия
воды в области.
Такой избыток
воды можно
объяснить, в
основном, наличием
на территории
области основной
водной артерии
Европы – реки
Волги.

В
курсовой работе
были проведены
прогнозные
расчеты для
анализа
социально-экономического
положения
Самарской
области на
2005-2010годы. В результате
анализа полученных
результатов
было выявлено,
что производство
с/х продукции
в Самарской
области падает
по всем видам
продукции,
кроме зерна.
Потребление
с/х продукции
на промышленные
и пищевые цели
возрастает.
Анализ баланса
производства
и потребления
основных видов
с/х продукции
выявил наличие
дефицита к 2005
году овощей,
мяса и молока.
Для ликвидации
дефицита
рекомендованы
мероприятия
по снижению
уровня потерь,
по повышению
уровня агротехники,
обмен зерна
на комбикорма
и закупка в
других регионах.
При выполнении
выше перечисленных
мероприятий
дефицит будет
устранен.

После
проведения
расчетов по
водопотреблению,
выявилось
увеличение
потребление
воды промышленностью
и коммунально-бытовым
хозяйством.
В общем по всем
водопотребителям
водопотребление
к 2010 году увеличится
на 250млн.м3.
в Самарской
области наблюдается
стабильный
объем водных
ресурсов, хотя
виден некоторый
рост потребления
воды, но дефицита
водных ресурсов
не наблюдается.
Такой избыток
воды можно
объяснить, в
основном, наличием
на территории
области основной
водной артерии
Европы – реки
Волги и недостаточностью
исходных данных
по производству
промышленной
продукции.
Также в работе
не учитывался
тот фактор, что
некоторые
водные объекты,
расположенные
на территории
области, не
пригодны или
не используются
для забора воды
из них.

Список
используемой
литературы:

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«Самарская
область в цифрах
1999г.». Самара,
2000г.

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«150 лет Самарской
губернии (цифры
и факты). Статистический
сборник ». Самара,
2000г.

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«Самарская
область: 1994 год
в цифрах». 1
и 2 части. Самара,
1995год.

«Народное
хозяйство РФ»
Статистический
ежегодник.
Госкомстат
РСФСР. Москва
с 1974 по 1990гг.

«Россия
в цифрах».
Статистический
ежегодник.
Госкомстат
РФ. Москва 1994год.

Схема
КИОВР на период
до 2005 года.

Данные
Горводоканал
(база данных).

Методические
указания по
изучению дисциплины
и выполнению
курсовой работы
«Планирование
и прогнозирование
социально-экономичекого
развития отрасли».
Арент
К.П., М., 1994г.

«Прогнозирование
и планирование
АПК», Личко
К.П., 1999год.

Ресурсы
Интернет:
http://www.
Gks.ru
, http://www.samara.ru

Предложения
преподавателю.

Можно
сказать, что
работа скорее
понравилась,
но потребовала
очень больших
затрат не только
физических,
но и моральных
(во время поиска
исходных данных),
а также материальных
(пользование
библиотекой
и компьютера
Госкомстата,
Интернет, картридж
для принтера
и бумага). Возможно,
было бы целесообразнее
заранее давать
студентам
исходные данные,
а также предупреждать,
некоторые
регионы имеют
проблемы с
отчетностью.

Нельзя
не отметить,
что данная
работа оказалась
несказанно
полезной с очки
зрения процесса
усвоения навыком
будущей профессии.

Список
используемой
литературы:

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«Самарская
область в цифрах
1999г.». Самара,
2000г.

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«150 лет Самарской
губернии (цифры
и факты). Статистический
сборник ». Самара,
2000г.

Самарский
областной
комитет государственной
статистики
«Самарская
область: 1994 год
в цифрах». 1 и
2 части. Самара,
1995год.

«Народное
хозяйство РФ»
Статистический
ежегодник.
Госкомстат
РСФСР. Москва
с 1974 по 1990гг.

«Россия
в цифрах».
Статистический
ежегодник.
Госкомстат
РФ. Москва 1994год.

Схема
КИОВР на период
до 2005 года.

Данные
Горводоканал
(база данных).

Методические
указания по
изучению дисциплины
и выполнению
курсовой работы
«Планирование
и прогнозирование
социально-экономичекого
развития отрасли».
Арент К.П., М.,
1994г.

«Прогнозирование
и планирование
АПК», Личко
К.П., 1999год.

Ресурсы
Интернет:
http://www. Gks.ru
, http://www.samara.ru

Предложения
преподавателю.

Можно сказать,
что работа
скорее понравилась,
но потребовала
очень больших
затрат не только
физических,
но и моральных
(во время поиска
исходных данных),
а также материальных
(пользование
библиотекой
и компьютера
Госкомстата,
Интернет, картридж
для принтера
и бумага). Возможно,
было бы целесообразнее
заранее давать
студентам
исходные данные,
а также предупреждать,
некоторые
регионы имеют
проблемы с
отчетностью.

Нельзя не отметить,
что данная
работа оказалась
несказанно
полезной с очки
зрения процесса
усвоения навыком
будущей профессии.

Краткое
описание Самарской
области.

Самарская
область расположена
в юго-восточной
части европейской
территории
России в среднем
течении крупнейшей
в Европе реки
Волги и занимает
площадь 53,6 тыс.
кв. км, что составляет
0,31% территории
России. На севере
она граничит
с Республикой
Татарстан, на
юге - с Саратовской
областью, на
востоке - с
Оренбургской
областью, на
северо-западе
- с Ульяновской
областью. Область
протянулась
с севера на юг
на 335 км и с запада
на восток на
315 км. Будучи
лесостепным,
по характеру
краем, Самарская
область на
севере покрыта
хвойными и
широколиственными
лесами, а ее юг
и восток занимают
преимущественно
степные районы.
Крупнейшим
горным массивом
области и
одновременно
одним из красивейших
мест России
являются Жигулевские
горы, расположенные
непосредственно
в излучине
Самарской Луки.
Помимо Волги
- главной водной
артерии региона,
наиболее
значительными
реками являются
Самара, Сок,
Кинель, Большой
Иргиз, Кондурча.
Озера: Каменное,
Иордана, Серное,
Яицкое.

Климат: умеренно-континентальный.
Средняя годовая
температура
в 1999 году (по данным
Росгидромета)
составила: на
юге + 5,9; на севере
+ 5,3.

Самарская
область занимает
53 место в Российской
Федерации по
территории
и 11 место по
численности.

С 1990 года Куйбышевская
область переименована
в Самарскую.

Численность
постоянного
населения на
начало 2000 года
составила 3,3
млн.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	54" SDNUM="1033;">-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
	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
сх продукцию		комбикорм	сено	сх 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
	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
	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
	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
	возможный	принятый	удельная	всего
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