81
нии используются имитационные модели, которые наряду
со статистическими, математическими моделями включают
и словесное описание объекта, графические зависимости,
сетевые модели и т.д. При описании имитационной модели
прогнозист по своему усмотрению произвольно выбирает
методы прогнозирования.
В прогнозировании широко используются статисти-
ческие модели взаимосвязи: на основе одного уравнения
регрессии и на основе системы уравнений регрессии. Вари-
анты прогнозов можно рассматривать по одному уравне-
нию, а можно - и по множеству. Однако известно, что уве-
личение количества уравнений не сопровождается повыше-
нием качества прогнозов.
Следует особо подчеркнуть, что корреляционные и
регрессионные приемы анализа и прогнозирования не
вскрывают специфические причины изучаемых явлений, а
только дают возможность определить количественную ве-
личину связей между ними. Причины могут быть вскрыты
только при тщательном изучении технической, технологи-
ческой и организационной сторон процесса производства и
экономических отношений.
Урожайность сельскохозяйственных культур (у
1
):
сортность, показатели качества почв (баллы оценок, диф-
ференциальный доход на 1 га, окупаемость затрат и др.);
сумма осадков по критическим периодам роста и развития
растений, сумма температур, гидротермические коэффици-
енты; фондообеспеченность, фондоемкость, энерговоору-
женность, уровень механизации производства и труда,
формы организации труда и производства, количество вно-
симых минеральных и органических удобрений (по видам
или всего NPK), уровень орошения; коэффициент специа-
лизации подразделений; коэффициенты, характеризующие
степень освоения системы ведения хозяйства (систем зем-
леделия, севооборотов, защиты растений и др.).