О методах прогнозирования региональных продовольственных балансов.

Достоверные и качественные прогнозы продовольственных балансов в регионах – важная составляющая системы мониторинга продовольственной безопасности, совершенствованием которой занимается Минсельхоз России.

Действующая в настоящее время методика не лишена недостатков, одним из которых является наличие существенной доли экспертных процедур, не способствующих объективности получаемых прогнозных оценок.

В ВИАПИ им. А.А.Никонова в разное время были разработаны и апробированы методы прогнозирования всех статей продовольственных балансов, которые в значительной мере лишены указанных недостатков.

Краткий сравнительный анализ возможных подходов к решению данной проблемы с описанием алгоритма рекомендуемой методики прогнозирования продовольственных балансов, приведен ниже.

Возможные варианты методик краткосрочного прогнозирования региональных балансов продовольствия.

1. Трендовые модели статей баланса.

• Для всех статей баланса строятся функции времени, аппроксимирующие статистические данные по методу наименьших квадратов. Классы аппроксимирующих функций: монотонно возрастающие (убывающие), ограниченные сверху и снизу в пределах размаха колебаний наблюденного временного ряда данной статьи баланса;

• На интервале [0, T+Tпр], где Т –период статнаблюдений, Тпр –интервал прогнозирования, решается задача минимальной корректировки параметров аппроксимирующих статьи баланса функций при условии выполнения баланса в соответствующие моменты времени. Для этого минимизируется сумма квадратов отклонений корректируемых параметров от их исходных значений, оценки которых получены выше. К этой сумме добавляется штрафной член в виде суммы квадратов отклонений теоретических начальных и конечных запасов от значений фактических. Если статьи баланса можно упорядочить по «степени доверия» к достоверности данных, то можно ввести соответствующие весовые коэффициенты.

2. Авторегрессионные модели

Примененные к каждой статье баланса дают возможность получить их значения на прогнозном интервале, но не обеспечивают сходимость баланса. Требуется подгонка в общем случае всех статей баланса на прогнозном интервале по принципу минимума их относительных изменений. Проблематично использовать на коротких временных рядах.

3. Методы векторной регрессии

В рамках данного подхода каждая статья баланса представляется в виде зависимости от лаговых переменных этой и, в общем случае, остальных статей баланса, а также внешних факторов. Метод требует применения эконометрического инструментария (например, E-Views 7) и немаленьких временных рядов.

4. Применение нейронных сетей проблематично – нужны длинные временные ряды.

5. Многофакторные регрессионные модели

Статьи баланса представляют в форме регрессионных уравнений от значимых факторов и, возможно, времени. Например, производство зерновых =убранная площадь * урожайность; площадь зависит от наличия техники узкого звена (комбайны); урожайность – от доз удобрений и т. д.

Особенности: проблема прогнозирования динамики статей баланса трансформирована  проблему прогнозирования факторов, возможно, не менее сложную.

Преимущества: формирование баланса продовольствия зависит от факторов, на которые можно влиять мероприятиями Госпрограммы.

Недостатки: высокая трудоемкость.

6. Экономико-математические модели размещения и специализации сельскохозяйственного производства.

Дает статичное решение для неопределенного момента времени. В сочетании с вводимыми в схему перспективными технологическими способами производства и им соответствующими инвестиционными проектами может служить примером нормативного подхода к прогнозированию развития сельского хозяйства регионов. При этом прогнозы продовольственных балансов – составная часть и побочный продукт данного метода.

Недостатки: высокая трудоемкость, необходимость в развитой нормативной базе