Статистический анализ и прогнозирование развития топливно-энергетических отраслей Российской Федерации

Актуальность темы

исследования.

Жизнеспособность российской экономики во многом зависит от состояния и развития топливноэнергетических отраслей промышленности. Они являются важнейшими источниками налоговых поступлений государства, влияют на развитие сопряженных отраслей обрабатывающей промышленности и сферы услуг. Велика социальная значимость топливноэнергетических отраслей, так как бесперебойное снабжение светом и теплом необходимо для жизнеобеспечения населения страны, для сохранения социальной стабильности в обществе.

В 90-е гг. роль топливноэнергетических отраслей промышленности Российской Федерации еще более увеличилась. Глубина падения объемов производства в этих отраслях была существенно ниже, чем в других отраслях промышленности, так как продукция этих отраслей оказалась конкурентоспособной на мировом рынке.

Доля топливноэнергетических отраслей в объеме всего промышленного производства в 2000 г. в фактических ценах увеличилась до 29,0%, в сопоставимых ценах составила 26,7%. Велик вклад топливноэнергетических отраслей и в другие общепромышленные показатели. Так, в валовой добавленной стоимости промышленности он составил более 30%, в сальдированном финансовом результатеболее 45%.

В настоящее время Российская Федерация занимает по добыче естественного газа 1 место в мире, по добыче нефти- 3 место, по производству электроэнергии- 4 место, по добыче угля- 5 место [82].

В объеме экспорта Российской Федерации удельный вес топливно-энергетических ресурсов в декабре 2000 г. составил 48,8%. От экспорта нефти в 2000 г. на транзитные валютные счета поступило валютных средств на сумму 20,9 млрд. долларов США, от экспорта нефтепродуктов- 7,1 млрд. долларов США.

При кажущемся внешнем благополучии перед топливно-энергетическими отраслями стоит ряд проблем, связанных с природными факторами (истощение недр), а также с изменением экономических отношений, системы управления. К серьезным проблемам также относятся: нехватка инвестиций, высокая изношенность основных фондов, невысокая производительность труда.

В результате институциональных преобразований в экономике Российской Федерации предприятия из государственной формы собственности перешили в негосударственный сектор. К концу 90-х гг. в объеме продукции в фактически действовавших ценах доля продукции предприятий, находящихся в частной и смешанной форме собственности, составила: в электроэнергетике-более 80%, в топливной промышленностиболее 98%. Однако, государство может оказывать влияние на работу предприятий и компаний через ценовую политику, экспортные квоты. Государство также осуществляет регулирование деятельности естественных монополий, которые существуют в отраслях топливной промышленности и электроэнергетики (РАО «ЕЭС», ОАО «Газпром»).

В современных условиях поступательное развитие топливно-энергетических отраслей могут обеспечить лишь высокоэффективные и конкурентоспособные компании. Управление их деятельностью со стороны должно быть достаточно гибким, чтобы позволить компаниям оперативно реагировать на общеэкономическую конъюнктуру и состояние мировых рынков (товарных и инвестиционных). При этом возрастает роль прогнозов и основанной на них упреждающей информации, способствующей принятию научнообоснованных управленческих решений.

Создание эффективной системы управления на микро-, мезои макроуровне должно опираться на статистический анализ и прогнозирование динамики важнейших индикаторов производства, статистическое исследование тенденций и перспектив развития как отдельных предприятий, так и топливно-энергетических отраслей в целом.

Необходимость совершенствования методологии статистического анализа динамики и прогнозирования важнейших показателей развития топливноэнергетических отраслей, сравнительного статистического анализа финансовохозяйственной деятельности предприятий этой сферы и определяет актуальность темы диссертации.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является разработка и апробация комплексной методики статистического анализа и прогнозирования деятельности предприятий топливно-энергетических отраслей промышленности.

В работе поставлены и решены следующие задачи:

— осуществлен экономикостатистический анализ состояния и основных тенденций развития топливноэнергетических отраслей Российской Федерации;

— разработана комплексная методика построения поисковых краткосрочных прогнозов производства важнейших видов промышленной продукции исследуемых отраслей на макрои мезо-уровнях;

— усовершенствована и апробирована методика исключения влияния сезонности для временных рядов индексов промышленного производства в целом, по отдельным отраслям и для показателей производства важнейших товаровпредставителей;

— осуществлен прогноз численности промышленнопроизводственного персонала в топливноэнергетических отраслях и исследованы структурные сдвиги в ее отраслевом распределении;

— предложена методика сравнительного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий на основе многомерных статистических методов (на примере крупнейших нефтяных компаний).

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются топливноэнергетические отрасли промышленности.

Предметом исследования служит совокупность показателей, характеризующих деятельность предприятий топливноэнергетических отраслей.

Методологической и теоретической основой исследования являются труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по статистике, экономике, эконометрике и компьютерной обработке данных, а также методологические материалы Госкомстата России.

Основным статистическим инструментарием исследования послужили многомерные методы корреляционнорегрессионного, факторного и кластерного анализа, методы анализа и прогнозирования динамических рядов.

Для решения поставленных задач диссертационного исследования были применены современные пакеты прикладных программ: «SPSS», «Statistica», «Олимп», «Мезозавр», «Х-12-ARIMA», электронные таблицы Excel.

Информационная база исследования состоит из официальных статистических публикаций Госкомстата России, данных периодических экономических изданий.

Научная новизна работы состоит в разработке и совершенствовании методики комплексного статистического анализа состояния и основных тенденций развития топливноэнергетических отраслей промышленности.

Предлагаемый комплексный подход предусматривает исследование деятельности топливноэнергетических отраслей как во временном разрезе (анализ динамики и построение прогнозов важнейших показателей производства), так и в пространственном разрезе (сравнительный анализ финансовохозяйственной деятельности предприятий нефтяной промышленности).

В диссертации в результате проведенного исследования сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения:

— Разработана методика построения поисковых краткосрочных прогнозов производства важнейших видов продукции топливно-энергетических отраслей на российском и региональном уровнях;

— Усовершенствована и апробирована методика проведения сезонных корректировок для временных рядов индексов промышленного производства и показателей производства отдельных видов продукции в натуральном выражении;

— Предложена методика прогноза численности промышленно-производственного персонала и исследования структурных сдвигов в отраслевом распределении численности промышленно-производственного персонала;

— Разработана методика сравнительного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий на основе комплекса многомерных статистических методов (на примере крупнейших нефтяных компаний).

Практическая значимость результатов исследования заключается в анализе и выявлении основных тенденций развития топливноэнергетических отраслей промышленности на микрои макроуровне.

Разработанные и усовершенствованные методики, а также результаты анализа, могут быть использованы в аналитической работе органов государственной статистики, управленческими органами различных уровней при разработке стратегии развития топливноэнергетических отраслей, руководством предприятий и их деловыми партнерами.

Апробация и реализация работы. Основные положения диссертации были изложены на научнометодологических семенарах кафедры Математической статистики и эконометрики. Теоретические и практические результаты исследования используются при проведении компьютерных семинарских занятий в МЭСИ по курсу «Статистические методы прогнозирования в экономике». В Госкомстате России апробирована и используется усовершенствованная методика исключения влияния сезонности для индекса промышленного производства.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В соответствии с целью и поставленными задачами в работе выполнено следующее:

1) Проведен анализ состояния и основных тенденций развития топливно-энергетических отраслей, показавший, что в данных отраслях наблюдался менее глубокий спад производства, чем по промышленности в целом. В работе было показано, что рост объема продукции топливноэнергетических отраслей происходил, в большей степени, под влиянием роста цен.

В ходе исследования было отмечено, что в структуре объема продукции топливноэнергетических отраслей в фактических ценах в 1990;2000гг. снизилась доля электроэнергетики при росте доли топливной промышленности (в основном за счет увеличения объема продукции нефтедобывающей промышленности). Однако, при рассмотрении структуры объемов продукции топливноэнергетических отраслей в сопоставимых ценах не выявлено столь же весомого роста объема продукции в топливной промышленности. Это подтверждает то, что рост объема продукции топливной промышленности в фактических ценах происходит в большей степени за счет роста цен, а не физического объема.

Важность топливноэнергетических отраслей была проиллюстрирована на основе их вклада в общепромышленные показатели.

При кажущемся благополучии топливноэнергетических отраслей, в работе были выявлены проблемы, тормозящие развитие этих отраслей и исследованы причины их появления.

2) Существенную помощь в совершенствовании системы управления в рассматриваемых отраслях, в выработке научнообоснованных управленческих решений на всех уровнях может оказать предупреждающая (прогнозная) информация.

В диссертационном исследовании была разработана и апробирована комплексная методика построения системы краткосрочных поисковых прогнозов производства важнейших видов продукции топливно-энергетических отраслей в натуральном выражении. Эта система складывается из годовых прогнозов производства (с периодом упреждения до 12 месяцев), квартальных прогнозов (период упреждения от 3 до 1 месяца) и прогноза производства в текущем месяце (с периодом упреждения 1 месяц).

Практическая значимость прогнозов производства продукции в натуральном выражении состоит в том, что они сами являются индикаторами состояния промышленного производства в топливноэнергетических отраслях и используются для определения прогнозов важнейших сводных показателей для отдельных отраслей.

На первом этапе осуществлялось прогнозирование временных рядов годовой динамики производства основных видов продукции топливно-энергетических отраслейна втором этапе полученный годовой прогноз был уточнен по мере поступления фактических месячных данных для текущего года. На первом этапе наиболее точными и адекватными оказались адаптивные модели линейного роста (Хольта, Брауна), адаптивные модели экспоненциального сглаживания, авторегрессионные модели на остатки после выделения тренда по кривым роста, модель ARIMAна второмтренд-сезонные адаптивные модели.

В диссертационной работе было реализовано исключение календарной компоненты из рассматриваемых рядов, что позволило увеличить точность моделирования, а в ряде случаев упростить вид подобранной адекватной модели.

В работе осуществлен прогноз основных видов продукции в натуральном выражении в реальном режиме времени: на январьсентябрь 2001 г. и 2001 г.

Произведенные экспериментальные расчеты и исследования показали универсальность данной методики на макрои мезоуровнях. Например, для Тюменской области, вклад которой в общероссийскую добычу естественного газа составляет более 90%, нефти с газовым конденсатомболее 65%, в производство электроэнергииоколо 8%, удалось построить достаточно точные трендсезонные адаптивные модели.

3) Влияние сезонной компоненты при анализе динамики показателей индексов промышленного производства и показателей добычи (производства) в натуральном выражении не позволяет в должной мере оценить тенденции, направление развития в перспективе. Поэтому в работе была осуществлена сезонная корректировка для временных рядов индексов промышленного производства в целом, по подотраслям промышленности и по отдельным товарампредставителям. Для ее реализации использовалась программа «Х-12-ARIMA».

Для расширения временных рядов с целью их более точной сезонной корректировки на концах временного интервала в методике применяется модель ARIMA. Предлагаемый подход предусматривает при определении вида модели и числа параметров проведение анализа автокорреляционной функции (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ) исследуемых временных рядов при различных сочетаниях несезонных и сезонных разностей.

Полученные тренды для изученных временных рядов показателей позволили охарактеризовать изменения в промышленном производстве в целом, на уровне отрасли и конкретного вида промышленной продукции.

4) Проведенный в диссертационной работе анализ динамики численности промышленнопроизводственного персонала (111 111) в топливно-энергетических отраслях показал, что за 1990;1999гг. наблюдался рост численности в электроэнергетике, при снижении численности в топливной промышленности (в основном за счет снижения численности в угольной промышленности). При этом, в целом по топливноэнергетическим отраслям в рассматриваемые годы численность увеличивалась.

На основании широкого спектра моделей кривых роста и адаптивных методов был получен прогноз численности 111 111 и прогнозная структура численности в топливноэнергетических отраслях на 2000 г.

В работе было проведено статистическое оценивание глубины структурных сдвигов в распределении численности ППП в топливно-энергетических отраслях, выявлены этапы усиления и ослабления структурных изменений.

Произошедшие изменения в распределении численности ILL 111 в топливноэнергетических отраслях также были проанализированы при помощи коэффициента ранговой корреляции Спирмена и коэффициента интенсивности структурных сдвигов. По величинам коэффициентов был сделан вывод, что структурные изменения в численности 111 111 топливноэнергетических отраслей в 1980;90гг. были более сильными, чем за 1990;95гг. В последние годы отраслевое распределение численности ППП носило устойчивый характер.

5) В работе предложена методика сравнительного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий (на примере крупнейших компаний нефтяной промышленности), в которой использовался широкий спектр многомерных статистических методов: корреляционный, факторный и кластерный анализ.

Применение метода главных компонент к совокупности анализируемых признаков позволило выделить две главных компоненты, объяснивших более 75% суммарной дисперсии.

Матрица факторных нагрузок позволила интерпретировать первую главную компоненту как «эффективность и результативность работы», вторую как «размер или масштабы производства».

Для проведения детальной классификации объектов на следующем этапе был применен кластерный анализ. Сравнительный анализ полученных классификаций позволил найти лучшее разбиение на три кластера на основании функционалов качества разбиения, а также с учетом возможности проведения экономической интерпретации.

В первый кластер вошли успешные предприятия, характеризующиеся высокими показателями эффективности производства. Во втором кластере оказались средние предприятия по показателям размера чистой прибыли, отдачи на вложенные трудовые ресурсы и эффективности производства. Среди объектов 2 кластера существует подгруппа предприятий, тяготеющих к лучшим предприятиям, у которых показатели рентабельности выше, чем в среднем по 2 кластеру. В третьем кластере находятся проблемные предприятия.

Проведенное исследование позволило подтвердить то, что в настоящее время большой размер компании не гарантирует ей безусловно больших показателей эффективности. Высоких показателей эффективности способны достигать менее крупные компании, имеющие более гибкую систему управления и занявшие свою «нишу» на рынке.

Для инвесторов наибольший интерес могут представлять компании, которые характеризуются высокими показателями эффективности работы и отдачи на вложенные трудовые ресурсы, то есть предприятия из первого и второго кластеров. При этом, необходимо проведение углубленного анализа для предприятий из третьего кластера для определения мероприятий по выводу их из кризисного состояния.

Все разработанные и апробированные методики носят универсальный характер, могут быть применимы и для других отраслей промышленности и на уровне отдельных регионов.