Изучить методику прогнозирования системы управления земельными ресурсами на основе использования статистического и нейросетевого анализа данных.
Задание: Дать прогноз структуры управления земельными ресурсами на примере прогноза штатной численности работников в организациях системы Росреестра для всех административно-территориальных уровней.
Общие положения:
Для эффективного управления земельными ресурсами необходимо создать надежную и эффективную систему прогнозирования земельно-кадастровых показателей.
Прогнозирование - это есть определенный научно обоснованный исследовательский процесс, в результате которого необходимо получить вероятностные данные о будущем состоянии системы.
Предсказание – это искусство суждения о будущем состоянии объекта, основанное на субъективном суждении о качественных и количественных факторах влияющих на объект.
Факторы могут быть социальными, экономическими, экологическими, политическими и др. Они влияют на настоящее и будущее состояние объекта.
Один из методов определения путей повышения эффективности управления земельными ресурсами – создание математической модели на основе социально-экономических факторов, влияющих на конечный результат повышения эффективности управления – снижение финансовых затрат на процесс управления и, самое важное, повышение собираемости земельных платежей.
Порядок выполнения работы:
Прогнозирование структуры управления земельными ресурсами проводят в следующей последовательности.
1. Анализируют влияние численности работников Росреестра на результативный показатель, отражающий деятельность системы управления. Для этого определяют возможность применения математического аппарата для составления уравнения зависимости. Численность работников земельной службы должна быть выражена в относительных показателях (человек на 1000 га земель субъекта РФ или человек на 1000 жителей исследуемого региона).
2. Составляют уравнение для определения численности работников земельной службы. Прогноз численности органов управления земельными ресурсами целесообразно выполнять с применением корреляционной зависимости (построение линии тренда). Эту задачу можно выполнить используя стандартное приложение Excel. При построении линии тренда выбирают функцию, наиболее точно описывающую динамику показателя. Сравнить функции можно по коэффициентам множественной корреляции и детерминации. В расчетах используют данные за последние 5-7 лет.
3. Рассчитывают по составленному уравнению прогнозируемую численность работников земельной службы. Для субъектов Приволжского федерального округа на 2002 г. она составила 15 чел. на 1000 га. В среднем по РФ прогнозная численность работников земельной службы составляет 13 чел. Аналогичные расчеты могут быть проведены по каждому субъекту РФ, входящему в Приволжский федеральный округ.
Для составления прогноза может быть использовано уравнение, составленное при анализе эффективности системы управления (см. главу 13 «Управление земельными ресурсами»).Уравнение множественной корреляционной зависимости земельных платежей от удельного веса видов землеустроительных работ и числа работников земельной службы на 1000 га имеет вид:
Пл = 523,02 + 30,35Х1 + 2,40Х2 – 8,33Х3 – 13,96Х4 + +11,61Х5 + 12,48Х6.
4. Рассчитывают прогнозируемый размер факторов, включенных в уравнение. Для этого по линиям тренда вычисляют прогнозируемые значения зависимых переменных, входящих в уравнение. Прогноз числа работников земельной службы на 1000 га составил в Приволжском федеральном округе 15 чел. (Х1); удельный вес топографо-геодезических и картографических работ – 40% (Х2); составление схем и проектов по перераспределению и улучшению и охране земель – 8% (Х3); земельно-оценочные работы и мониторинг земель – 5% (Х4); межевание и инвентаризация земель – 35% (Х5); затраты на создание и ведение АИС ГЗК – 13% (Х6). Аналогичные расчеты делают по всем субъектам Российской Федерации, входящим в округ.
5. На основе рассчитанных прогнозных значений зависимых переменных, входящих в уравнение каждого субъекта РФ, входящего в округ, составляют прогнозируемый размер поступления земельных платежей. В Приволжском округе они составляют 971 у.е./1000га.
6. Анализируют фактические и прогнозируемые значения. Прогнозируемое поступление платежей приводят в форме таблицы.
7. Проверяют выполненные расчеты для устранения возможных резких отклонений прогнозируемых и фактических значений, вызванных воздействием факторов, не учтенных в уравнении, а также неверным выбором вида математической зависимости.
8. Составляют графическую модель прогноза для наглядности полученных результатов.