Transcript 農業経営分析 - NIKKEIBP Blog

農業経営分析
－データに基づく但馬牛肥育とその限界について－
37040651 酒井 亮佑
35040751 田村 幸裕
1
2008年2月5日
はじめに

背景、目的、動機など
・効率よく儲けたい
⇓
・効率よくとは？
⇓
・キャパシティーが決まってる中で
最大の利益を出したい！
2
2008年2月5日
前年対比
参考資料
90
千 80
70
60
50
40
30
20
10
0
-10
-20
1月
2月
3月
4月
5月
6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
月
2007年対前年比但馬市場平均価格
2007年対前年比淡路市場平均価格
2006年対前年比但馬市場平均価格
2006年対前年比淡路市場平均価格
表　兵庫県内子牛市場前年対比グラフ
3
2008年2月5日
解析手順

農家のデータ、公式データの収集

データの選別

重回帰分析など有効な手法の整理

解析とフィードバック

現時点での結果をまとめる
4
2008年2月5日
但馬牛とは
奥谷
照長土井
菊俊土
井
福芳土
井
光照土井
北宮波
谷福土
井
菊晴土
井
照俊土
井
5
2008年2月5日
神戸ビーフについて
但馬牛
兵庫県産但馬牛の条件を満たすと… 兵庫県産 但馬牛
神戸ビーフの条件を満たすと…神戸ビーフ、ＫＯＢＥ ＢＥＥＦ
各地域のブランド条件を満たすと…三田牛、丹波篠山牛、淡路ビーフ etc..
松坂牛の条件を満たすと… 特産松坂牛
6
2008年2月5日
BMS研究報告第1回～前回発表分

考察と次の研究に向けての課題
○肥育農家の素牛を選ぶ段階での選抜は２代までの血統や形を重視している。
→これからは、３代目も考慮する必要がある。
○肥育育成状況による結果のバラツキを考えて、えさの食べる量とか考えられる他の
要因があれば加える必要がある。
○獣医の意見聞いて、評価の仕方について検討し直す。
○サンプル数を増やし、指標などを常に最新のものを反映して精度の良い式を求める
○他の解析手法も検討し、得られる知見を増やす。
○未出荷牛で予測と実績値との比較を検討し続ける必要がある。
7
2008年2月5日
BMS研究報告第2回～手順～

育種価と偏差値による解析

入力データを条件により振り分け

導入時にはわからないデータも別解析

有効な予測式の作成と予測
8
2008年2月5日
BMS研究報告第2回～結果１～
目的変数名
Y:BMS
変数名
標準誤差
定数項
1.232
X5:SFT1
0.625
X16:RT3
0.616
X19:BMS3
0.573
X26:BMS期待度
0.289




ｔ値
P値（両側） 標準偏回帰 トレランス
2.471
0.016
2.175
0.032
0.224
0.927
1.906
0.060
0.198
0.909
3.102
0.003
0.310
0.981
2.157
0.034
0.217
0.973
表5-1-1Ｂ
１代祖の皮下脂肪の厚さの育種価
３代祖のバラ肉の厚さ育種価
３代祖ＢＭＳの育種価
ＢＭＳ期待度
とＢＭＳ値は正の相関がある。
9
2008年2月5日
BMS研究報告第2回～結果2～
目的変数名
変数名
定数項
X7:BMS1
X13:BMS2
X18:YE3
X19:BMS3
Y:BMS
標準誤差
3.298
1.623
1.139
0.519
0.772
ｔ値
P値（両側） 標準偏回帰 トレランス
-2.829
0.008
3.735
0.001
0.517
0.876
2.734
0.010
0.358
0.976
2.423
0.021
0.323
0.943
2.608
0.013
0.355
0.903
表5-1-3Ｂ２
１代祖のＢＭＳの育種価
 ２代祖のＢＭＳの育種価
 ３代祖のＢＭＳの育種価
 ３代祖の歩留の育種価
とＢＭＳ値は正の相関がある

10
2008年2月5日
BMS研究報告第2回～予測式～
結果1～予測式と予測
目的変数
定数項
X5:SFT1
X16:RT3
X19:BMS3
X26:BMS期待度
＝
×
×
×
×
Y:BMS
3.043
1.359
1.174
1.778
0.624
予測と結果
1
2
3
4
5
ﾃﾞｰﾀの95%信頼区間 上限
9.079 11.025
8.199 10.611 10.359
予測値
5.380
7.339
4.434
6.995
6.762
ﾃﾞｰﾀの95%信頼区間 下限
1.681
3.653
0.669
3.379
3.166
X5:SFT1
-0.298 -0.167 -0.994
0.004 -0.167
X16:RT3
0.318 -0.122
0.318
0.283
0.283
X19:BMS3
0.630
1.571
0.630
0.628
0.628
X26:BMS期待度
2.000
3.000
2.000
4.000
4.000
実際のBMS値
4
6
6
5
7
表：「CW1の偏差値が平均以上かつ導入時DGが平均値未満」以外の場合
11
2008年2月5日
BMS研究報告第2回～予測式～
結果2～予測式と予測
目的変数
定数項
X7:BMS1
X13:BMS2
X18:YE3
＝
×
×
×
×
Y:BMS
-18.885
6.267
3.27
1.284
X19:BMS3
X22:出荷時体重
×
1.866
0.014
予測と結果
1
2
3
ﾃﾞｰﾀの95%信頼区間 上限
11.742 13.005
9.887
予測値
8.006
9.285
6.173
ﾃﾞｰﾀの95%信頼区間 下限
4.270
5.565
2.458
X7:BMS1
1.664
1.575
1.575
X13:BMS2
0.987
1.571
1.062
X18:YE3
1.621
1.621
0.258
X19:BMS3
1.062
1.062
1.155
実際のBMS値
8
9
8
表：「１代祖の枝肉重量の偏差値が平均以上かつ導入時ＤＧが平均値(0.95)未満」の場合
12
2008年2月5日
枝肉重量研究報告

育種価と偏差値による解析

入力データを条件により振り分け

導入時にはわからないデータも別解析

有効な予測式の作成と予測
☆有効な解析結果は得られなかった
13
2008年2月5日
まとめ

条件付ではあるが、有効な予測式の確立

バラツキの少なさ

肥育中のデータの必要性

更なる研究材料

将来的可能性
14
2008年2月5日
今回の研究による今後の可能性

シュミレーションによる、総合的予測
⇓
財務予測につなげる

各農家の特性の理解
⇓
肥育情報の繁殖農家へのフィードバック
⇓
農家の特性を生かした広域的イノベーション
15
2008年2月5日