10. Регрессионные модели с количественными и качественными показателями

Зачастую в регрессионных моделях в качестве объясняющих переменных приходится использовать не только количественные, но и качественные переменные.

Для оценки качественных признаков следует руководствоваться следующими положениями.

Все качественные признаки можно разделить на две группы: альтернативные и нарастающие.

Альтернативные характеризуются тем, что они или присутствуют или нет.

Нарастающие - изменяются от какой-то величины и возрастают. Пример альтернативного качественного признака - сорт растений, который в посевах или есть, или нет; породы животных и т.д. Для количественной характеристики этих признаков используется два параметра 1 и 0.

Наряду с альтернативными имеют место и нарастающие качественные признаки. Специфика их в том, что эти признаки формируются под влиянием нескольких элементов, взаимосвязанных между собой. Взаимосвязь элементов чаще всего не линейная, поэтому вывести закон или формулу оценки нарастающего качественного признака крайне сложно, хотя в условиях рыночной системы хозяйствования роль качественных признаков в результатах хозяйствования возрастет.

10. Система эконометрических моделей для расчета исходной информации эмм программы развития с/х организации

Обоснование прогнозных показателей отраслей и производств на год освоения программы начинаем с прогнозирования средней урожайности зерновых культур.

Для этого рассчитаем параметры линейной КМ типа , используем полученную КМ для обоснования урожайности зерновых на перспективу, за принимаем фактическое среднее за 3 года значение урожайности зерновых .

При планировании урожайности отдельных видов зерновых культур используем коэффициенты соотношения средней урожайности зерновых и отдельных видов зерновых культур в рассматриваемом хозяйстве.

При обосновании урожайности других сельскохозяйственных культур используем КМ соотношения средней урожайности зерновых и этих сельскохозяйственных культур. После расчета параметры этих КМ будут иметь следующий вид:

,

где - прогнозная урожайность сельскохозяйственной культуры хозяйства ;

- средняя перспективная урожайность зерновых культур хозяйства ;

- параметры КМ.

Продуктивность среднегодовой коровы, привеса молодняка КРС и свиней можно рассчитать в зависимости от фактической на начало планового периода и приращения урожайности зерновых культур как мерила кормовой базы:

; (при от 1 до 20; от 1 до 20),

где - соответственно перспективная продуктивность животных и ее значение на начало планового периода в хозяйстве ;

- продолжительность планового периода;

- приращение урожайности зерновых, т. е. разность между перспективной и фактической урожайностью в хозяйстве ;

- десятичный логарифм;

- коэффициент регрессии.

Затраты труда (чел. ч.) на 1 га или среднегодовую (среднюю) голову можно рассчитать по КМ, в зависимости от фактических затрат труда на начало планового периода и урожайности сельхозкультуры или среднегодовой продуктивности животного, ц .