Metody ilościowe w systemie prognozowania cen produktów rolnych. Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Stanisław Stańko

Transkrypt

1 Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych nr Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Sanisław Sańko

2 Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych

3

4 Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych Praca pod redakcją naukową dr. inż. Mariusza Hamulczuka Auorzy: dr inż. Mariusz Hamulczuk mgr Cezary Klimkowski dr hab. Sanisław Sańko, prof. nadzw. SGGW 2013

5 Auorzy publikacji s pracownikami Insyuu Ekonomiki Rolnicwa i Gospodarki ywnociowej Paswowego Insyuu Badawczego Prac zrealizowano w ramach emau Zasosowanie modelowania ekonomicznego w analizie przesanek konkurencyjnego rozwoju sekora rolno-ywnociowego w zadaniu Sysem prognosyczny sucy podnoszeniu konkurencyjnoci sekora rolno-ywnociowego Celem opracowania byo wskazanie roli i uwarunkowa sosowania meod ilociowych w prognozowaniu cen produków rolnych. Koreka Krysyna Mirkowska Redakcja echniczna Leszek lipski Projek okadki AKME Projeky Sp. z o.o. ISBN Insyu Ekonomiki Rolnicwa i Gospodarki ywnociowej Paswowy Insyu Badawczy ul. wiokrzyska 20, Warszawa, el.: (22) faks: (22) dw@ierigz.waw.pl hp://

6 Spis reści Wsęp Sysem prognosyczny... 9 Sanisław Sańko 1.1. Pojęcie, srukura i cechy sysemu prognosycznego Odbiorcy prognoz Dane i informacje Meody przewarzania danych i wyznaczania prognoz Ilościowe meody prognozowania cen Mariusz Hamulczuk 2.1. Prose ekonomeryczne modele szeregów czasowych Modele ARIMA i regarima Modele wygładzania wykładniczego Modele dekompozycji szeregu czasowego Modele ze zmiennymi objaśniającymi Modele równowagi cząskowej Źródła informacji rynkowych isone dla prognozowania cen Mariusz Hamulczuk, Cezary Klimkowski 3.1. Dane pierwone o cenach krajowych i świaowych Dane wórne o cenach krajowych i świaowych Uwarunkowania makroekonomiczne Inne dane saysyczne dla sekora rolnego Analizy i prognozy sekorowe w Polsce Analizy i prognozy świaowe Regulacje rynkowe Ocena możliwości zasosowania modeli ilościowych do prognozowania cen na wybranych rynkach rolnych Mariusz Hamulczuk, Cezary Klimkowski 4.1. Prognozowanie na rynku zbóż i roślin oleisych Prognozowanie na rynku mleka Prognozowanie na rynku mięsa Prognozowanie cen na rynku owoców i warzyw Podsumowanie Lieraura... 72

7

8 Wsęp Efekywność podejmowanych decyzji gospodarczych zależy od wielu czynników, w ym od jakości informacji o oaczającej nas rzeczywisości. Na znaczenie informacji w procesach gospodarczych wskazuje zaliczenie niepełnej informacji rynkowej do jednej z niesprawności rynku. Z niesprawnością rynku wiąże się syuacja, w kórej mechanizm rynkowy nie prowadzi do efekywnej (w sensie Pareo) alokacji zasobów. Informacja rynkowa o wszelka reść przekazywana z rynku bądź na rynek związana z porzebą lub decyzją uczesników rynku. Rynek określany jes jako całokszał ransakcji kupna i sprzedaży, gdzie dokonuje się usalenia ceny, ilości oraz warunków wymiany. W ym konekście problemem poszczególnych uczesników rynku jes odkrycie cen rynkowych (price discovery). Z odkrywaniem cen wiążą się podobne rudności, jak z ich prognozowaniem. Różnica kwi jedynie w czasie, jakiego doyczą oba e procesy. Prognozowanie można rozumieć jako odkrywanie ceny, z ym że przyszłej. W obydwu przypadkach informacja rynkowa jes czynnikiem warunkującym e procesy. Prognozowanie zjawisk gospodarczych sanowi jeden ze sposobów służących zmniejszeniu niepewności owarzyszącej działalności gospodarczej. Sąd eż częso podkreśla się mikroekonomiczny charaker prognoz. Podsawę do przewidywań sanowi wiedza o prawidłowościach i mechanizmach rynkowych. Szacunek przyszłych cen surowców rolnych dokonywany jes poprzez wszechsronną ich analizę, jednak relaywnie rzadko dokonuje się ego z wykorzysaniem aparau saysyczno-ekonomerycznego. Zasosowanie meod ilościowych mogłoby się przyczynić do uzyskiwania dokładniejszego obrazu związków i zależności, a ym samym zmniejszyć niepewność owarzyszącą podejmowaniu decyzji gospodarczych. Celem niniejszego opracowania było wskazanie miejsca prognoz gospodarczych w sysemie informacji rynkowej. Skoncenrowano się na kwesiach meodycznych, czego efekem powinno być poszerzenie wiedzy uczesników rynku rolnego, w ym analiyków i doradców. Badania prowadzone były w IERIGŻ-PIB w ramach Programu Wieloleniego na laa p. Konkurencyjność polskiej gospodarki żywnościowej w warunkach globalizacji i inegracji europejskiej, w zadaniu Sysem prognosyczny służący podnoszeniu konkurencyjności sekora rolno-żywnościowego. Opracowanie składa się z czerech powiązanych ze sobą rozdziałów. W pierwszym zdefiniowano pojęcie sysemu informacyjnego i scharakeryzowano podsawowe jego elemeny. Skoncenrowano się na roli prognozowania 7

9 w podejmowaniu decyzji gospodarczych i wokół ego dokonano definicji sysemu prognosycznego, kóry obejmuje uczesników rynku, informacje rynkowe, kanały przepływu informacji oraz echniki przewarzania danych i informacji (meody prognosyczne). W rozdziale drugim omówiono ilościowe meody prognozowania mogące znaleźć zasosowanie w prognozowaniu cen surowców rolnych. Omówiono podsawowe modele szeregów czasowych: modele ekonomeryczne, modele wygładzania wykładniczego oraz isoę prognozowania na podsawie dekompozycji szeregu czasowego. Odniesiono się również do modeli bazujących na zależnościach między zmiennymi przedsawiając: sayczne i dynamiczne jednorównaniowe modele przyczynowo-skukowe, modele VAR i VECM oraz sekorowe modele równowagi cząskowej. Rozdział rzeci zawiera przegląd źródeł informacji rynkowych przydanych do wykonywania prognoz w sferze agrobiznesu. Omówiono w nim krajowe i zagraniczne źródła oraz zakres danych makroekonomicznych i sekorowych, szczególnie koncenrując się na ogólnodosępnych inerneowych źródłach danych o informacjach cenowych. Wskazano jednocześnie na najważniejsze źródła opracowań, analiz i prognoz sekora rolnego. W rozdziale osanim odniesiono się do oceny możliwości wykorzysania poszczególnych echnik prognosycznych do przewidywania cen wybranych surowców rolnych w Polsce. Wśród czynników deerminujących wybór meody i uzyskiwane rezulay wskazano dosępność i kompleność danych, prawidłowości w zakresie srukury szeregów czasowych, sopień uzależnienia od cen świaowych, wpływ regulacji czy wrażliwość na czynniki losowe. 8

10 1. Sysem prognosyczny W osanich laach wzrasa znaczenie informacji we wszyskich sferach działalności człowieka. Szczególne znaczenie w ym zakresie mają informacje prospekywne. Zadaniem sysemu prognosycznego jes wyznaczanie i upowszechnienie akich informacji o różnym zakresie i horyzoncie czasowym porzebnych do przygoowania decyzji. W rozdziale przedsawiono pojęcie sysemu prognosycznego i scharakeryzowano podsawowe jego elemeny Pojęcie, srukura i cechy sysemu prognosycznego Procesy gospodarcze Gospodarowanie nie jes działalnością jednorazową. Ma ono charaker procesu, w kórym podmioy gospodarcze podejmują różne decyzje. Osanie kilkadziesią la cechuje się szybkimi i dynamicznymi zmianami. Prowadzenie jakiejkolwiek działalności w akich warunkach powoduje konieczność nieusannego przygoowania i podejmowania decyzji, zarówno mikro- jak i makroekonomicznych. Decyzje mikroekonomiczne odnoszą się głównie do przedsiębiorsw i gospodarsw domowych, a makroekonomiczne doyczą gospodarki, jako całości. Niezależnie od ego, czego doyczą decyzje, jakiego horyzonu czasowego (króko- czy długookresowe), czy rodzaju działalności (np. produkcyjne, handlowe, konsumpcyjne), cechą charakerysyczną jes o, że ich nasępswa ujawniają się później niż momen ich podjęcia. Zależą one nie ylko od działań podmiou, ale i decyzji innych uczesników procesu gospodarczego oraz różnych czynników ooczenia, w kórym funkcjonuje dana jednoska. Wynika o z różnorodnych powiązań podmioów w procesie gospodarowania. W ych warunkach człowiek w przedsiębiorswie nie jes bowiem obiekem izolowanym, lecz podlega oddziaływaniu swego ooczenia. Ooczenie o usanawia swoje warunki i wymagania, do kórych rzeba się dososować, by rwać i rozwijać się. Jes o szczególnie ważne w okresie nasyconego rynku i wysokiej konkurencji. Współczesne ooczenie charakeryzuje się brakiem sabilności i dużym poziomem ryzyka, dlaego realizacja zamierzonych celów oraz dróg ich osiągania, w każdych warunkach gospodarowania obarczona jes wpływem niepewności. Prawdopodobieńswo nieuzyskania przewidywanych, lub oczekiwanych, wyników związanych z prowadzoną działalnością jes nauralną cechą procesu gospodarowania, zwłaszcza w gospodarce rynkowej. Procesy e jeszcze bardziej uwidaczniają się w rolnicwie i jego ooczeniu, z racji specyfiki działalności 9

11 w ym sekorze gospodarki. Specyficzne cechy produkcji rolnej (biologiczno- -echniczny i przesrzenny charaker) powodują, że wyniki produkcyjne w dużym sopniu warunkowane są czynnikami niezależnymi od producena. Dodakowo ich nasilenie wynika ze zmienności warunków przyrodniczoklimaycznych. Obecnie funkcjonujemy w czasach, w kórych o nie ylko rynek lokalny czy krajowy, ale rynek również świaowy kszałuje syuację cenową. Również rolnicwo i jego sekory poddawane są coraz większemu oddziaływaniu praw popyu i podaży oraz zasadom konkurencji. W efekcie powoduje o zwiększanie zaporzebowania na informacje o przyszłych warunkach rynkowych (podaży, popycie i cenach) na surowce rolnicze. Prognozowanie w sysemie informacyjnym Zróżnicowanie i różnorodność czynników oddziałujących na zjawiska i procesy gospodarcze w rolnicwie i jego ooczeniu powodują konieczność podejścia sysemowego. Zanim przedsawimy próbę ogólnej charakerysyki sysemu prognosycznego wyjaśnimy podsawowe pojęcia. Sysem, jes o wyraz pochodzenia greckiego sysema, i oznacza zespół wzajemnie sprzężonych elemenów, spełniający określoną funkcję i rakowany jako wyodrębniony z ooczenia w określonym celu (opisowym, badawczym, do innego zasosowania [Nowa Encyklopedia s. 44]. Sysemem nazywa się eż zespół sposobów (meod) działania i wykonywania złożonych czynności, czy eż całościowy i uporządkowany zespół zadań powiązanych ze sobą określonymi sosunkami. Osanie laa charakeryzują się wzrosem znaczenia sysemów informacyjnych w rozwoju gospodarczym i społecznym. Pomimo powszechności sosowania erminu sysem informacyjny nie ma powszechnie przyjęej jego definicji. Najczęściej w ekonomii przez sysem informacyjny rozumie się zbiór procedur do gromadzenia, przechowywania i rozpowszechniania informacji w celu wspomagania procesu decyzyjnego [Borkowski 2003, s. 11]. Jednym z elemenów składowych akiego sysemu są informacje o przyszłości. Uzyskujemy je w wyniku przewidywania przyszłości. Jedną z form przewidywania przyszłości jes prognozowanie (gr. prognosicos przewidujący.) Jes o przewidywanie przyszłych faków, zjawisk czy zdarzeń na podsawie uzasadnionych przesłanek usalonych w oku badań naukowych. Według Zeliasia, Pawełek i Wana [2003, s. 12] prognozowanie o przewidywanie przyszłości w sposób racjonalny z wykorzysaniem meod naukowych. W podobny sposób do definicji podchodzą inni auorzy [Cieślak 2005 (red.) s. 20] pisząc am, że prognozowanie o racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń. Naukowe oznacza, że jes o pewien proces, kóry obejmuje poznanie przeszłości, j. gromadzenie danych, diagnozowanie, sposób przenoszenia da- 10

12 nych z przeszłości w przyszłość. Inaczej mówiąc, prognozowanie o domyślanie się ego, co zajdzie z określonym prawdopodobieńswem. Doświadczenie i eoria wskazują, że można znacznie poprawić skueczność i racjonalność działania, jeżeli w procesie decyzji wykorzysuje się przewidywanie. Znajomość prognoz pozwala bowiem wykorzysać je w przygoowaniu wyboru celów, kierunków działania, budowie planów i ich realizacji, czy eż sraegii działania. Przed dokonaniem inwesycji lub przed przysąpieniem do realizacji swojego planu waro rozeznać się, jakie warunki będą panowały w przyszłości. Jes o możliwe dzięki przewidywaniu przyszłych cen, popyu, podaży ip. Użyeczność prognoz wynika z faku, że w działalności gospodarczej między podjęciem decyzji a jej skukami porzeba jes określonego czasu. A en jes zróżnicowany w zależności od sfery działalności. Rola prognoz Budowa prognozy nie jes celem samym w sobie. Każda prawidłowo sporządzona prognoza jes najbardziej prawdopodobnym obrazem przyszłości. Z niej o można dowiedzieć się o endencjach rozwojowych badanych zjawisk i procesów, wpływie na nie różnych czynników, sile i rodzaju współzależności między procesami, możliwościach i ograniczeniach rozwojowych, prawdopodobnym poziomie kszałowania się zjawisk gospodarczych ip. Znajomość przyszłych zjawisk jes wiedzą o nadchodzących zmianach. Wiedzę ę można wykorzysać do różnych celów. Główną przyczyną prognozowania w działalności gospodarczej jes porzeba informacyjna związana z podejmowanie różnych decyzji. Zadaniem prognozy jes więc sworzenie dodakowych przesłanek w procesie podejmowania decyzji i zmniejszenie niepewności. W wyniku ego prognozowanie wspomaga przygoowywanie decyzji na różnych szczeblach gospodarki odnoszących się do bieżących, jak i długookresowych celów. Działając, zwykle wyznaczamy, czyli sawiamy sobie cele działania, a nasępnie obmyślamy i wybieramy sposoby ich osiągnięcia, uwzględniając przy ym warunki, w kórych będziemy działać. Uzyskane z prognoz informacje umożliwiają, uławiają lub usprawniają wyznaczenie celów i określanie warunków działania. Trafne odgadnięcie ego, co napoykamy w przyszłości, pozwala na dobre zaplanowanie przyszłej działalności i przyjęcie właściwej decyzji. Na przykład prognozy kszałowania się pogłowia i skupu żywca wołowego, prognozy zbiorów i skupu zbóż czy eż cen produków są bardzo ważne do podejmowania decyzji gospodarczych w skali makro- i mikroekonomicznej. W skali 11

13 makro- na podsawie ych informacji można przygoowywać i podejmować decyzje odnośnie inerwencji pańswowej, wspierania eksporu czy imporu, zakupów inerwencyjnych ip. W przedsiębiorswach rolnych prognozy są porzebne do podejmowania decyzji w ciągu cyklu produkcyjnego i między cyklami. W zależności bowiem od przewidywanych cen na dane produky można rozszerzać produkcję lub ją ograniczać. Isnieją również pewne możliwości zmiany wcześniej podjęej decyzji w zależności od przewidywanych cen produków w rakcie cyklu produkcyjnego. Prognozy mogą sanowić podsawę do wyboru sraegii działania dla długiego i krókiego okresu. Prognozy mogą dosarczać akże na czas informacji o ewenualnej niekorzysnej zmianie kierunku czy naężeniu badanego zjawiska, jakie może wysąpić w przyszłości. Dają ym samym możliwość podjęcia działań zapobiegawczo- -prewencyjnych w odpowiednim czasie, np. zmiany sraegii działania. Prognozy mogą pobudzać do podejmowania działań sprzyjających ich realizacji, gdy wynikają z nich zdarzenia korzysne dla jej odbiorcy, lub eż do podejmowania działań przeciwsawiających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są oceniane jako niekorzysne. Prognozy dają akże wcześniejsze rozeznanie o sopniu realizacji celów. Na przykład prognozy plonów zbóż wykonane meodami biomerycznymi informują o prawdopodobnych plonach, gdy rośliny są jeszcze na polu. Dzięki akim prognozom mamy rozeznanie, co do sopnia realizacji pierwonie założonych zadań. Wyznaczone prognozy możemy rozmaicie klasyfikować, zależnie od horyzonu, charakeru lub srukury, sopnia szczegółowości, zakresu ujęcia, meod opracowania, celu lub funkcji, zasięgu ip. [Zeliaś i in. 2003, Cieślak (red.) 2005, Sańko (red.) 2013]. Niezależnie od klasyfikacji, prognozy są informacją o prawdopodobnej przyszłości. Uwzględniając isoę prognoz i ich rolę w działalności człowieka można swierdzić, że prognozy są elemenem składowym sysemu informacyjnego. Według Beynom-Daviesa [1999] sysemy informacyjne są środkiem, za pomocą kórego organizacje i ludzie zbierają, przewarzają i udosępniają informacje. Sysem wymaga wielodyscyplinarnego podejścia do badania zjawisk i procesów społeczno-ekonomicznych, kóre określają ich rozwój, wykorzysanie oraz wyniki przydane dla organizacji i społeczeńswa [Beynon-Davies 1999]. Ogólnie przyjmuje się, że sysem informacyjny składa się z nasępujących elemenów [Nowicki 1998]: nadawców i odbiorców informacji, zbiorów informacji, 12

14 kanałów informacyjnych, meod i echnik przewarzania informacji. Takie ujęcie sysemu charakeryzuje się jego funkcjonalnością. Podsawowym celem budowy sysemów informacyjnych jes dosarczanie informacji niezbędnych w działalności człowieka [Borkowski 2003, s. 15]. Mają one dosarczać informacji o prawdopodobnej przyszłości w różnych horyzonach czasowych, zakresie ujęcia, zasięgu i szczegółowości. Tak eż wyobrażamy sobie sysem prognosyczny. Ogólną jego ideę przedsawiono graficznie na rys Rysunek 1.1. Ogólny schema sysemu prognosycznego Odbiorcy prognoz Dane i informacje Kanały informacyjne Meody przewarzania danych i wyznaczania prognoz Źródło: opracowanie własne. Zakres prognozowania w rolnicwie i jego ooczeniu jes uwarunkowany porzebami informacyjnymi ściśle powiązanymi z funkcjami, jakie pełnią prognozy w skali mikro- jak i makroekonomicznej. Kanały informacyjne Kanały informacyjne obejmują drogi (rasy) przepływu danych i informacji między nadawcami i odbiorcami. Mogą one mieć charaker sformalizowany i niesformalizowany. Kanały e obejmują sysemy pozyskiwania danych pierwonych, sysem zarządzania i przewarzania zebranych danych empirycznych, i sysem wspomagający podejmowanie decyzji. Sysemy organizujące ich gromadzenie, przepływ i przewarzanie informacji mają na celu dosarczenie pewnych faków i informacji do wykorzysania 13

15 wszyskim zaineresowanym podmioom. Pozwala o zwiększyć poziom wiedzy o syuacji rynkowej. Wykorzysanie, związane z pogłębieniem wiedzy, oznacza najczęściej procesy analizy, prognozowania i podejmowania decyzji. Są o działania z naury mające indywidualny charaker. Wynika o bowiem nie ylko z indywidualnych porzeb informacyjnych, ale eż z indywidualnych umiejęności uczesników rynku w zakresie synezowania informacji i wnioskowania [Hamulczuk, Sańko 2011]. Sąd sysem informacyjny, w ym kanały informacyjne, charakeryzują się dużym rozproszeniem. W zakresie przepływu informacji o przewidywanej syuacji na rynkach rolnych ma on charaker publiczny, bez ograniczonego i personalnie zdefiniowanego odbiorcy. Najważniejszym kanałem przepływu akich informacji są środki masowego przekazu: elewizja, Radio, Inerne, prasa codzienna i fachowa. Pewną rolę w sysemie informacyjnym ogrywa pańswo, kóre koryguje niesprawności rynku związane z udosępnianiem i przepływem informacji wśród uczesników rynku. Polega o na udosępnianiu informacji, danych oraz inegrowaniu różnych źródeł. Jednak nie należy oczekiwać, że pańswo będzie podpowiadało, co produkować albo akywnie będzie uczesniczyło w prognozowaniu cen. Nie ma na o miejsca w gospodarce rynkowej, gdzie informacja i wiedza sanowi źródło worzenia przewag konkurencyjnych Odbiorcy prognoz Informacjami o prawdopodobnych przyszłych warunkach gospodarowania mogą być zaineresowani różni ich użykownicy (lub nabywcy). Można podzielić je na określone grupy, kóre mają określone specyficzne porzeby, jak eż porzebują informacji o szerokim zakresie. Dla wielu użykowników prognozy o różnym horyzoncie, zasięgu, zakresie ujęcia czy sopniu szczegółowości mogą być wspólne. Z punku widzenia użykowników prognoz ich odbiorcami mogą być nasępujące grupy (rys. 1.2): a) podmioy i insyucje związane ze sferą agrobiznesu w dziedzinie produkcji, analizy i handlu, b) podmioy przemysłu przewórczego oraz handlu i insyucje rynkowe, c) podmioy i insyucje związane z kreowaniem poliyki rolnej, d) podmioy i insyucje finansowe, e) podmioy zajmujące się edukacją. 14

16 Dla podmioów i insyucji związanych ze sferą agrobiznesu w dziedzinie produkcji, analizy i handlu przydane mogą być prognozy o różnym sopniu szczegółowości, zakresie ujęcia, zasięgu, jak i horyzoncie. Wśród odbiorców prognoz ej grupy docelowej można wymienić: insyuy naukowo-badawcze, insyucje zajmujące się sprawami wyżywienia i zdrowia, insyucje odpowiadające za sandardy saniarne i fiosaniarne, insyucje zajmujące się promocją eksporu oraz markeingiem handlu międzynarodowego, fundacje. Podmioy przemysłu przewórczego i handlowego oraz insyucje rynkowe mogą być zaineresowane prognozami o różnym sopniu szczegółowości. Zależy o od przedmiou i zakresu działalności oraz rynków zbyu (krajowe i zagraniczne). Na ogół doyczyć o będzie bliższego i dalszego ooczenia rynkowego, syuacji na danym rynku branżowym, jak eż czynników makroekonomicznych. Informacje z ych zakresów bezpośrednio lub pośrednio wpływają na prowadzenie działalności gospodarczej i uzyskiwane wyniki. Dla ej grupy odbiorców, prognozy spełniają niezbędny elemen w przygoowywaniu decyzji operacyjnych, jak i sraegicznych. Do grupy odbiorców prognoz należeć będą nie ylko podmioy prowadzące działalność gospodarczą, ale akże różne zrzeszenia i spółdzielnie producenów, izby handlowe, czy organizacje konsumenckie. Sanowią one ważny kanał informacyjny umożliwiający rozprzesrzenianie się informacji wśród uczesników rynku. Prognozy mają ważne znaczenie dla insyucji związanych z kreowaniem poliyki rolnej, kóra polega na formułowaniu celów oraz doborze środków ich osiągnięcia w danych uwarunkowaniach. Z isoy poliyki ekonomicznej wynika, że przy formułowaniu celów, jak i środków ich realizacji ważne znaczenie ma rozeznanie przyszłej syuacji w danym sekorze i jego ooczeniu. Obejmuje ona swym zakresem nie ylko poliykę produkcyjną, ale akże ściśle związana jes z poliyką żywnościową i dochodową w rolnicwie. Prognozy cen skupu arykułów rolno-spożywczych są również ważne z punku widzenia poliyki monearnej pańswa. Informacja o przyszłej syuacji w rolnicwie odgrywa ważną role w kszałceniu na różnych poziomach (zawodowym, uniwersyeckim i podyplomowym). Także różne środki masowego przekazu szukają akualnych informacji o przewidywanej syuacji w rolnicwie krajowym, europejskim i świaowym. 15

17 Rysunek 1.2. Użykownicy prognoz w sferze agrobiznesu oraz ich porzeby informacyjne związane z prognozami Podmioy związane z sekorem rolno- -spożywczym w dziedzinie produkcji, analizy, handlu Izby handlowe do informowania firm sekora Promocja eksporu i markeing międzynarodowy Insyucje wspierające małe i średnie przedsiębiorswa Insyucje wspierające współpracę międzynarodową Podmioy przemysłu przewórczego i handlowego oraz insyucje rynkowe Zarządzanie zasobami produkcyjnymi w różnych horyzonach czasowych Produkcja i popy na poszczególne produky Opymalizacja procesu produkcji Przychody ze sprzedaży, przepływy goówki, zdolność płanicza Zarządzanie ryzykiem Poszukiwanie parnerów do współpracy Insyucje i podmioy związane z kreowaniem poliyki rolnej (np. Rząd i jego agendy) Przygoowania decyzji o insrumenach inerwencyjnych Przygoowanie sanowiska w zakresie insrumenów WPR Przygoowanie planu wydaków budżeowych Upowszechnienie informacji o przyszłej syuacji podażowo- -popyowej na rynkach rolno-żywnościowych Ocena inflacji i kszałowanie poliyki monearnej Przygoowanie działań promocyjnych Insyucje finansowe Ocena wiarygodności kredyowej podmioów gospodarczych (prognozowanie upadłości) Inwesowanie na rynkach surowcowych Zabezpieczanie się przed ryzykiem Działalność doradcza Ubezpieczenie działalności Insyucje edukacyjne Wykorzysanie prognoz w działalności szkoleniowej i edukacyjnej producenów, pracowników sekora rolno-żywnościowego Wykorzysanie w kszałceniu podyplomowym Przekazywanie informacji przez media o przyszłej syuacji dla szerokiego grona odbiorców Źródło: opracowanie na podsawie: Hamulczuk, Sańko [2009], s. 160; Sysem informacji [2000]. 16

18 1.3. Dane i informacje Inegralną częścią sysemu prognosycznego są dane i informacje, a akże wiedza. Terminy e są rudne do precyzyjnego zdefiniowania. Przypisywane jes im różne znaczenie i relacje. Zagadnieniom ym poświęcona jes bogaa lieraura [Knigh, Silk 1990; Hicks 1993; Beynon-Davies 1999; Grabowski, Zając 2009; Borkowski 2003 i inni]. Przegląd z zagranicznej i krajowej lieraury poświęconej ym erminom przedsawili Grabowski i Zając [2009]. Uwzględniając funkcjonalność ujęcia poszczególnych erminów oraz możliwości ich prakycznego zasosowania w różnych sferach działalności człowieka, zależności między nimi przedsawia rys Rysunek 1.3. Kszałowanie się wiedzy WIEDZA INFORMACJA WIADOMOŚĆ DANE Źródło: Grabowski, Zając 2009, s. 17. FAKTY Poprawne wnioskowanie o przyszłości w dużym sopniu zależy od dysponowania przez analiyka zasobem danych o prognozowanym zjawisku i umiejęne ich wykorzysanie. Dane reprezenują faky. Mogą być rejesrowane, przewarzane i przesyłane do odbiorcy. Ważny jes więc odpowiedni sysem pozyskiwania, gromadzenia, przewarzania i wykorzysania danych. Uzyskane z różnych źródeł dane na ogół gromadzone są w bazie danych. Zbieranie, przewarzanie i przechowywanie danych związane jes z określonymi koszami. Dlaego powinno się pozyskiwać dane ważne i niezbędne do sporządzenia diagnozy badanych zjawisk i przewidywania ich rozwoju. 17

19 Dane będące podsawą prognozowania mogą być ilościowe i jakościowe. Dane ilościowe (saysyczne) przedsawia się zazwyczaj w jednoskach miary, wyrażają ilość, liczbę lub warość. Dane jakościowe nie mają już akiego formalnego charakeru i obejmuje dane nieliczbowe. Mogą one być odzwierciedleniem opinii (doświadczeń) pracowników czy eksperów przedsawianych w formie raporów, mogą pochodzić od usawodawcy (usawy, uchwały), rządu (dokumeny, oświadczenia, programy, umowy międzynarodowe), prasy, a akże mogą opisywać cechy lub właściwości. Dane i informacje można rozmaicie klasyfikować sosując różne kryeria. Biorąc pod uwagę fak, że rozważania doyczą prognozowania cen surowców rolnych, w ym dobór odpowiednich meod prognozowania, najważniejsze kryeria o: źródło (miejsce pozyskania), częsoliwość i szybkość dosępu, forma i sopień przeworzenia (dane, czy informacje), kompleność i wiarygodność, zakres eryorialny, kórego informacja doyczy (kraj, świa) sekor i rynek, cena czy inne paramery rynkowe. Gromadzone dane powinny odpowiadać określonym kryeriom ak, aby formułowane na ich podsawie sądy o przyszłości były uzasadnione w możliwie wysokim sopniu. Należą do nich: prawdziwość (rzeelność), jednoznaczność, idenyfikowalność zjawiska przez zmienną (zmienne), kompleność, porównywalność, akualność w przyszłości, kosz zbierania i opracowywania danych. Koszy zbierania i opracowywania danych są jednymi z czynników warunkujących ilość i wieloaspekowość zebranych danych, a co za ym idzie wybór meody prognozowania. Należy dążyć do opymalizacji pomiędzy korzyściami uzyskanymi dzięki zwiększaniu rafności prognoz uzyskanych z wykorzysaniem większego zakresu danych, a wydakami na ich pozyskanie i opracowanie. Prognosa również powinien sarać się określić, kóre czynniki, mające swoje odbicie w danych saysycznych, będą raciły na znaczeniu w przyszłości, a kóre będą akualne oraz brać pod uwagę możliwość pojawienia się nowych przesłanek, kóre doąd nie miały większego znaczenia. Można swierdzić, że należy zbierać dane, kóre bezpośrednio i pośrednio charakeryzują przebieg prognozowanego zjawiska i ich wiarygodność nie budzi wąpliwości. Prognoza zbudowana na podsawie błędnych i niekomplenych danych, obiegających od rzeczywisości zjawisk może charakeryzować się wysokimi błędami. 18

20 Z punku widzenia podmiou informacje niezbędne do budowy prognoz mogą pochodzić z różnych źródeł. Można je podzielić na wewnęrzne i zewnęrzne. Wewnęrzne źródła danych sanowią zapisy, rejesry lub rapory (sprawozdania) sporządzane przez jednoskę gospodarczą. Dane zewnęrzne pozyskiwane są na podsawie procedur służących do gromadzenia danych o zmianach w bliższym i dalszym ooczeniu obieku. Mogą one pochodzić z różnych insyucji saysycznych (Eurosa, FAOSTAT, GUS), dosawców, banków, pośredników, konkurenów, insyucji naukowych ip. Do ważnych źródeł danych zewnęrznych doyczących rynków rolnych należą różne opracowania saysyczne i rapory ekonomiczno-rynkowe oferowane przez różne insyucje krajowe i zagraniczne. Szerzej na ema charakeru źródeł informacji rynkowych w agrobiznesie napisano w rozdziale 3. Ogólnie, informacja o zinerpreowane dane przez odbiorcę. Mają one znaczenie dla odbiorcy i zmniejszają jego niewiedzę. Jeżeli zinerpreowane dane są powórzeniem czegoś co wie odbiorca, o są one wiadomością. Jeżeli zaś sanowią elemen nowości o wiadomość a saje się informacją. Wiedza powsaje z informacji przez jej zinegrowanie z wiedzą isniejącą Meody przewarzania danych i wyznaczania prognoz Saysyczna obróbka danych Zebrane dane mogą w różnym sopniu być przydane do prognozowania. Przed ich wykorzysaniem w procesie budowy prognozy powinny być poddane analizie meryorycznej i saysycznej. Zakres porzebnych danych i informacji w dużym sopniu zależy od ego jaką chcemy zasosować echnikę prognozowania. Nieraz jednak zachodzi konieczność rezygnacji z lepszej meody na rzecz gorszej z powodu braku niezbędnych danych. Wyznaczenie prognozy jes warunkowane posiadaniem odpowiednich danych. Zgromadzenie komplenych danych nieraz jes zadaniem rudnym. Wysępowanie braków w maeriale saysycznym jes spowodowane różnymi przyczynami związanymi z rodzajami zmiennych [Nowak 1990]. Braki doyczyć mogą cech ilościowych (mierzalnych) i jakościowych (niemierzalnych). W przypadku niekompleności danych lub usunięcia części obserwacji zidenyfikowanych jako nieypowe, można zasosować nasępujące rozwiązanie [Zeliaś i inni 2003]: ograniczyć przekroje analizy do obieków, z kórych są komplene dane, 19

21 zasosować akie meody prognozowania, kóre umożliwiają wyznaczyć prognozy na podsawie danych niekomplenych, na przykład wykorzysać meody heurysyczne, oszacować brakujące informacje. Przy ocenie danych nieraz swierdzamy, że warość zmiennej kszałuje się na poziomie znacznie odbiegającym od isniejącej prawidłowości. Są o obserwacje nieypowe. Wykorzysanie akich danych do budowy modelu i wyznaczenia prognozy może zwiększać błędy szacunku i błędy prognoz. W produkcji rolniczej akie dane mogą wysępować częściej niż w innych sferach działalności ludzkiej, co wynika z biologiczno-echnicznego charakeru produkcji rolniczej i wpływu na wyniki produkcyjne czynników przyrodniczo-klimaycznych. Idenyfikacja obserwacji nieypowych polega najczęściej na: analizie graficznej szeregów czasowych danych saysycznych, analizie graficznej resz modelu (lub błędów prognoz wygasłych), obliczeniu dodakowych saysyk określających odchylenia obserwacji odsających od pozosałych obserwacji, obliczeniu wpływu obserwacji nieypowej na posać szacowanego modelu i jego charakerysyki [Sańko (red.) 2013]. Obserwacji nieypowej nie należy auomaycznie odrzucać na rzecz lepszego dopasowania modelu prognosycznego. Nieypowe (czy odsające) obserwacje mogą być wynikiem wpływu czynników losowych, a akże być spowodowane czynnikami subiekywnymi np., błędami w rejesracji danych, czy eż zmianami jakościowymi w rozważanym okresie (zw. zmiany srukuralne). Nie zawsze zebrane dane mogą być przydane do wyznaczenia prognozy. W wielu syuacjach niezbędne mogą być różne przekszałcenia danych (ransformacja), agregacja czy eż koreka. Sposoby ransformacji mogą być różne, na przykład logarymowanie czy poęgowanie. Chodzi o o, by ak przekszałcić dane, żeby można było zasosować odpowiedni model prognosyczny. Z punku widzenia powszechności sosowania w działalności gospodarczej najczęściej dokonuje się koreky kalendarzowej. Doyczą one przypadków braku porównywalności danych spowodowanych różną liczbą dni, a szczególnie roboczych czy handlowych, w poszczególnych miesiącach roku. Konieczność sosowania koreky wynika sąd, że e analogiczne miesiące nie charakeryzują się aką samą liczbą dni roboczych w kolejnych laach. Sąd brak koreky powoduje, że zmienność z ego wynikająca zaliczona zosanie do zmienności niewyjaśnionej. Do akich meod można zaliczyć rekomendowane przez Eurosa meody koreky sezonowej X-12-ARIMA czy Tramo-Seas (szerzej rozdział 2). 20