V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Работа хозяйств, специализирующихся на производстве винограда, а так же винодельческих предприятий регулируется Комитетом по виноградарству и регулированию алкогольного рынка Республики Дагестан, который является органом исполнительной власти Республики Дагестан, осуществляющим в пределах своих полномочий государственное управление и проведение единой государственной политики в области виноградарства и виноделия, реализацию мер, направленных на регулирование алкогольного рынка. [5]

В 2011 году в республике было собрано 139,1 тыс. тонн винограда. Переработано 93,8 тыс. тонн, что на 3,2 тыс. тонн или на 3,5% больше чем в 2010 году и составляет 67,4% от валового сбора. Основными направлениями переработки винограда, являются выработка коньячных и шампанских виноматериалов[4].

Республика Дагестан является регионом с развитым виноградарством и виноделием. Виноградарские хозяйства и винодельческие предприятия представляют отчетность по основным социально-экономическим показателям. Такая отчетность является хорошей основой для разработки информационной системы Комитета «Дагвино». Такая система должна иметь, на наш взгляд,2-хуровневую структуру, схема которой приведена на рис.1.

Для анализа основных экономических показателей деятельности предприятий комитета «Дагвино» могут использоваться различные методы, методологии и модели.

Целью работы является разработка модельно-программного комплекса основных экономических показателей хозяйств Комитета «Дагвино» для выявления и оценки связей и зависимостей с помощью одно-и многофакторных эконометрических моделей. Такой инструментарий позволит интегрировать всю необходимую информацию в едином комплексе, позволяющем хранить, добавлять, изменять и перерабатывать информацию. Получение достоверной и своевременной информации о связях и зависимостях между показателями предприятий будет способствовать повышению эффективности принятия управленческих решений.

Рис. 1. Структура информационной системы для Комитета «Дагвино»

Основой модельно-программного инструментария является база данных показателей статистической отчетности деятельности предприятий хозяйств Комитета «Дагвино» созданная в виде 20 таблиц за 2001-2010 годы. Они включают в себя показатели: площади новых посадок виноградников, урожайность винограда, общие и плодоносящие площади виноградников, валовые сборы винограда, заработные платы, выручки, реализованную продукцию, износ основных фондов и другие. Фрагмент базы данных представлен в таблице 1.

Таблица 1

Фрагмент базы данных «Основные экономические показатели деятельности

хозяйств Комитета по виноградарству и регулированию алкогольной

продукции РД»

Год	№	Наименование предприятий	Посажено молодых виноградников (га)	…	Среднемесячная зарплата одного работника (руб.)	Чистая прибыль, убыток (тыс. руб.)
1	2	3	4	…	17	18
2001	1	ГУП «Аксай»	46,00	…	577,00	4157,00
2001	2	ГУП «Манаскентское»	37,00	…	895,00	5144,00
…	…	…	…	…	…	…
2001	23	ГУП «Геджух»	0,00	…	609	0,0
2010	1	ГУП «Аксай»	0,00	…	4617	235,00
2010	2	ГУП «Манаскентское»	0,00	…	6,11	1402,00
…	…	…	…	…	…	…
2010	23	ГУП «Геджух»	0,00	…	2,78	-10300,00

Модельно-программный комплекс позволяет строить модели парной и множественной регрессии пяти видов: линейного, параболического, гиперболического, степенного и показательного вида. В настоящей статье проведен регрессионный анализ зависимости выручки от реализации (y) от урожайности (x1) и площади эксплуатационных виноградников (x2) по 23 хозяйствам «Дагвино» за 2010 год.

Разработанный нами модельно-программный инструментарий позволяет рассчитывать промежуточные данные и формировать выходные таблицы для того чтобы все расчеты выполнялись по одной методике. Исходная таблица имеет следующий вид (таблица 2).

Таблица 2

Исходные данные для построения однофакторных и двухфакторных регрессионных эконометрических моделей

Год	№	Наименование предприятий	y	Линейный		Гиперболический
				x1	x2	1/x1	1/x2
2010	1	ГУП «Аксай»	10220,00	48,60	504,00	0,021	0,0020
	2	ГУП «Myцалаульское»	4843,00	9,30	294,70	0,108	0,0034
	…	…	…	…		…
	23	ГУП «Геджух»	15628,00	38,20	356,00	0,026	0,0028

№	Степенной			Параболический
	lg(y)	lg(x1)	lg(x2)	x1	x2	x1^2	x2^2
1	9,232	3,884	6,223	48,60	504,00	2361,96	254016,00
2	8,485	2,230	5,686	9,30	294,70	86,49	86848,09
…	…	…	…	…	…	…	…
23	9,657	3,643	5,875	38,20	356,00	1459,24	126736,00

Продолжение таблицы 2

Для построения моделей регрессии нами использовался инструментарий «Мастер функций» MS Excel. Для расчета параметров и статистических характеристик уравнений линейного и показательного видов используются статистические функции «ЛИНЕЙН» и «ЛГРФПРИБЛ» [6]. Чтобы рассчитать параметры остальных трех видов уравнений (степенного, гиперболического и параболического) их предварительно приводят к линейному виду. Приведенные в таблице 2 величины 1/x1 b 1/x2 позволяют линеаризовать уравнения гиперболического вида, lgy, lgx1, lgx2 – позволяют привести уравнение степенного видаy=b*x1m1*x2m2к линейному виду lgy=lgb+m1lgx1+m2lgx2, а величины x1 и x12, x2 и x22 – позволяют привести к линейному виду уравнение параболического вида y=b+m1x1+m2x2+m3x12+m4x22.

Иными словами, с помощью функции «ЛИНЕЙН» можно рассчитать параметры и статистические характеристики уравнений линейного, степенного, гиперболического и параболического видов.

Величины параметров и статистических характеристик, при применении встроенных функций «ЛИНЕЙН» и «ЛГРФПРИБЛ» выводятся в виде таблицы-массива (таблица 3).

Таблица 3

Таблица-массив, формируемая функциями «ЛИНЕЙН» и «ЛГРФПРИБЛ» в MS Excel

mn	mn-1	…	m2	m1
sen	sen-1	…	se2	se1	seb
r2	sey
F	df
SSost	SSreg

Такая таблица-массив неудобна для анализа. Поэтому разработанный нами модульно-программный инструментарий предусматривает создание таблицы-шаблона, преобразовывающей данные таблицы-массива в удобный для анализа вид. Таблица-шаблон позволяет формировать аналитические таблицы в удобном для пользователя виде.

В результате вычислений формируется промежуточная таблица в виде массива, из которой формируется таблица (таблица 4) в которой приведены полученные модели и дополнительные статистические характеристики выбранной зависимости.

Таблица 4

Параметры и дополнительные статистические характеристики оценки качества и приемлемости уравнений регрессии для зависимости выручки от реализации от

урожайности и площади эксплуатационных виноградников по 23 хозяйствам

«Дагвино» за 2010 год

Наименование характеристик	Обозначение	Линейная	Гипербола	Степенная	Показательная
Свободный член		-9974,8	21689,9	-0,086	563,02
Коэффициент регрессии	m1	386,14	-92282,7	1,097	1,027
Коэффициент регрессии	m2	30,682	-269663,7	0,981	1,005
Стандартная ошибка для параметра b	seb	2635,5	4279,2	0,720	0,403
Стандартная ошибка для параметра m	se1	38,17	45551,4	0,135	0,006
Стандартная ошибка для параметра m1	se2	8,666	183035,7	0,129	0,001
Стандартная ошибка для параметра y	sey	5972	14878,3	0,560	0,913
Коэффициент детерминации	r^2	0,879	0,248	0,893	0,715
Число степеней свободы	df	20	20	20	20
F-критерий	F	72,559	3,300	83,160	25,064
Остаточная сумма квадратов	SSost	713302438	4427248847	6,28	16,6
Регрессионаая сумма квадратов	Ssreg	5174942359	1460995951	52,2	41,7

Продолжение таблицы 4

Параболическая
	-3311,3		se3	109,2
m1	2,104		se4	25,648
m2	0,029		sey	5340,9
m3	113,79		r^2	0,913
m4	15,682		df	18
seb	3936,3		F	47,105
se1	0,797		SSost	513456181
se2	0,045		SSreg	5374788617

Величина bи miявляются параметрами уравнений регрессии. На их основе можно математически выразить уравнения регрессии, выражающие искомые зависимости. Их целесообразно свести в таблицу 5. В таблице 5, наряду с уравнениями приведены две важные статистические характеристики: коэффициент корреляции (R) и средняя ошибка аппроксимации (А). Они рассчитываются по формулам:

R=r2; A=sey*100yср, где yср=yn,n = число хозяйств.

Таблица 5

Математическая запись моделей, коэффициент корреляции и средняя ошибка

аппроксимации

Модели	Математическая запись уравнения	R	A
Линейная	y=-9974,8+386,14x1+30,682x2	0,94	42,30
Гиперболическая	y=1/21690,9+(-92283,7x1)+(- 269663,7x2)	0,50	105
Степенная	y=-0,086*x11,097*x20,981	0,94	0,004
Показательная	y=563,02*1,027x1*1,005x2	0,85	0,006
Параболическая	y=-3311,1+2,104x1+0,029x2+113,79x12+15,682x22	0,96	37,8

Построенные уравнения и рассчитанные в статье характеристики оцениваются аналитиками на их адекватности и возможность практического использования. Так, в соответствии с таблицами 4 и 5 наибольший коэффициент корреляции у линейной, степенной и параболической зависимости, наименьший показатель у гиперболической зависимости. Как известно, связь считается достаточно сильной, если коэффициент корреляции по абсолютной величине превышает 0,7 и слабой, если меньше 0,4 [6]. Можно сделать вывод, что сильной связью обладают показатели всех зависимостей кроме гиперболической, обладающей слабой связью.

Среднюю ошибку аппроксимации определяют, чтобы оценить приемлемость полученных результатов. В частности уравнение считается «хорошим», если средняя ошибка аппроксимации меньше 10%.

Схема потоков информации для построения уравнений линейного, показательного, гиперболического, степенного и параболического вида представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Схема потоков информации

Примечание: ИТ1, ИТ2 – таблицы с исходными данными, формируемыми по рабочей базе данных (БД2); ИТ2 – таблица с исходными и промежуточными данными для расчета параметров и статистических характеристик регрессии; КМ – компьютерная модель, обеспечивающая выполнение необходимых расчетов; МШ – массив-шаблон для размещения численных значений параметров и статистических характеристик; АТШ1 – таблица-шаблон для размещения численных значений параметров и характеристик и формирования аналитических документов; АТ1 – таблица для математической записи анализируемых уравнений регрессии.

Все описанные выше процессы по формированию исходных данных, выполнению всех расчетов, формированию таблиц с аналитическими данными требуется выполнять многократно для различных групп хозяйств и различных сочетаний показателей за разные периоды времени. Возникает необходимость их автоматизации, для чего нами разработано программное обеспечение на языке Delphi.

ПО формирует главное меню, содержащее семь пунктов: базы данных; теория; постановка задач; выбор данных; расчеты; анализ; методика.

Пункт базы данных предназначен для просмотра и редактирования базы данных, добавления данных за новые периоды времени. На рис. 3 приведено окно с фрагментом базы данных для просмотра и редактирования.

Рис. 3. Окно c фрагментом базы данных социально-экономических показателей

хозяйств и предприятий «Дагвино»

Пункт «Теория» обеспечивает вывод на экран теоретических материалов об объектах, методах и моделях, используемых для показателей объекта.

Пункт «Постановка задачи» предназначен для ознакомления пользователя с формулировкой задач, решаемых модельно-программным комплексом, содержанием и видами таблиц с исходными, промежуточными и аналитическими данными, компонентами модельного инструментария, обеспечивающего выполнение расчетов.

Пункт «Выборка» обеспечивает выбор года, показателей и хозяйств и формирует таблицу с исходными данными.

Пункт «Расчеты» предназначен для выбора зависимого показателя и показателей факторов (одного или нескольких), видов уравнений регрессии из пяти включенных в модельный комплекс, для которых предполагается рассчитать параметры и статистические характеристики.

Пункт «Анализ» позволяет формировать таблицы аналитических материалов.

Пункт «Методика» предназначен для вывода на экран методических рекомендаций по работе модельно-программным инструментарием.

Литература

1.Адамадзиев К.Р. Разработка автоматизированных рабочих мест экономистов. Учебное пособие. - Махачкала: Издательско-полиграфический центр Даггосуниверситета, 2005. -76с.

2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001.- 152с.

3. Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник М.: Финансы и статистика 2006.

4. Данные сводной годовой отчетности Комитета «Дагвино» за 2001-2010 гг.

5. Положениe «О Комитете по виноградарству и регулированию алкогольного рынка Республики Дагестан (в ред. Постановления Правительства РД от 05.08.2011 N 267)».-http://komdagvino.ru

6. Эконометрика. Учебник для вузов. Под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. -576 с.

10

Код для цитирования: Скопировать