Анализ цен на бензин в штате Флорида Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 519. 866

АНАЛИЗ ЦЕН НА БЕНЗИН В ШТАТЕ ФЛОРИДА

А. Е. Маташова Научный руководитель - Е. В. Филюшина

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: filyushina@mail.sibsau.ru

Моделируются средние потребительские цены на бензин в штате Флорида в кампании Exxon Mobil Corporation по 360 данным временного ряда с 2010 по 2014. В процессе подбора наиболее подходящей оказалась линейная линия тренда. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Уравнение адекватно опытным данным. Остатки гомоскедастичны. Построенная модель позволяет делать прогноз на 2-3 месяца с ошибкой не превышающей 5 %.

Ключевые слова: анализ данных, уравнение регрессии, линия тренда.

ANALYSIS OF THE GASOLINE PRICES IN FLORIDA

A. E. Matashova Scientific supervisor - E. V. Filyushina

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: filyushina@sibsau.ru

In the article is modeled the average consumer prices for gasoline in the state of Florida in the campaign Exxon Mobil Corporation to 360 time series data from 2010 po2014. In the process of selecting the most suitable was a linear trend line. All coefficients of this equation are statistically significant. Equation adequately the experimental data. Remains homoscedasticity. The constructed model allows prediction for 2-3 months error does not exceed 5 %.

Keywords: data analysis, regression equation, the trend line.

Exxon Mobil Corporation - американская компания, крупнейшая частная нефтяная компания в мире, одна из крупнейших корпораций в мире по размеру рыночной капитализации.

В 2007 году заняла 2-е место в списке крупнейших публичных американских компаний Fortune 1000 и в списке крупнейших мировых корпораций Fortune Global 500.

Нынешняя компания была создана в 1999 году в результате слияния крупнейших американских нефтяных компаний Exxon и Mobil (одно из крупнейших слияний 1990-х годов).

Основные владельцы компании - инвестиционные фонды, институциональные и частные инвесторы.

В свободном обращении находится 99,85 % акций. Акции компании учитываются при расчёте индекса Доу-Джонса. Компания ведёт добычу нефти в различных регионах мира, включая США, Канаду, Ближний Восток и др. Exxon Mobil имеет долю в 45 НПЗ в 25 странах, располагает сетью АЗС более чем в 100 странах. Доказанные запасы - 22,4 млрд баррелей нефтяного эквивалента

В январе 2013 года Exxon Mobil вытеснила Apple с первой строчки самых дорогих компаний мира. На момент закрытия торгов капитализация Apple составила 413 миллиардов долларов, в то время как капитализация Exxon Mobil достигла 418,2 миллиарда долларов.

Располагая данными Exxon Mobil Corporation о цене литра бензина на продажу с 2010 по 2014 годы во Флориде [1], проведем анализ этих данных. Для этого построим временной вариационный ряд цен бензина; построим линии тренда; составим уравнение регрессии; построим графики: частот, остатков, подбора, график частот остатков. При написании работы использовались результаты работ [2-9].

Секция «Информационно-экономические системы»

График частот цен бензина асимметричен, наблюдается левосторонняя асимметрия, на что указывает соотношение среднего значения цены бензина и медианы - числа, которое делит вариационный ряд цен бензина пополам - средняя цена больше медианы (средняя = $2,688122, медиана = $2,686). Наиболее частая цена бензина за исследуемый период - это мода, и она равна 1,468 долл. Цена бензина в период с 2010 - по 2014 гг. в среднем колебалась от 1,86 до 3,51 долларов США.

Коэффициент вариации равен 30,66 % - это означает, что изменчивость вариационного ряда, построенного из цен по датам, незначительна, т. е. информация о ценах однородна, однако близка к неоднородной.

Числовое значение эксцесса отрицательно (-1,34545), следовательно, таким образом, разброс значений исследуемой величины невелик. Судя по графику частот цен бензина, можем говорить о некоторой нестабильности в течение 5 лет.

Уравнение регрессии имеет вид: Y = 1,29- 0,01 • t, где Y - цена бензина; t - номер дня, анализируемого периода.

Дисперсионный анализ показал, что полученное уравнение регрессии адекватно опытным данным, а коэффициенты значимо отличаются от нуля и ими нельзя пренебречь в уравнении.

График остатков показывает зависимость остатков от номера дня анализируемого периода. По этому графику можем предполагать о гомо- или гетероскедастичности остатков и о наличии автокорреляции остатков.

Автокорреляция остатков означает зависимость остатков от самих себя. В данном случае предположительно существует автокорреляция остатков, так как наблюдается их цикличность.

Определение автокорреляции и гетероскедастичности позволяет наметить правильные пути качественного улучшения модели.

Таким образом, построенное уравнение регрессии для цен на бензин во Флориде в целом адекватно опытным данным и его коэффициенты значимы. В результате анализа остатков было выявлено, что остатки распределены «ненормально», стационарны, и гомоскедастичны.

В целом построенная экономическая модель может быть использована для принятия экономических решений и осуществления прогнозов.

По результатам дисперсионного анализа уравнение регрессии остатков адекватно опытным данным.

Уравнение остатков имеет вид: et = 0,96 • en-1.

Таким образом, окончательный вид уравнения регрессии:

Y = 1,29- 0,01 • t + 0,96 • en-1.

Таким образом, построенную модель регрессии можно было использовать для прогнозирования периода: январь-март 2015 г. с достаточно высокой точностью прогноза 5 %.

Автор благодарит доцента Филюшину Е. В. за внимание к работе.

Библиографические ссылки

1. Economic Time Series Page [Электронный ресурс]. URL: http:// www.economagic.com, для доступа к информ. ресурсам авторизация не требуется (дата обращения: 15.09.2014).

2. Александрова У. А., Сенашов С. И. Анализ статистики посещаемости сайта типичного красноярского кинотеатра // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С. 356.

3. Галицкая Д. А., Сенашов С. И. Анализ среднесуточного количества заказов ООО «Ариясу-ши» за период 15.06.2012-09.06.2013 // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С.359-360.

4. Зажарова Е. С., Сенашов С. И. Анализ изменения общей численности населения США за период 01.11.1983-01.19.2013 // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С.369-370.

5. Карабицына Е. Ф., Сенашов С. И. Анализ статистики дорожно-транспортных происшествий в городе Красноярске в период с января по ноябрь 2013 г. // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. № 10. С. 372-373.

6. Худяева Т. В., Сенашов С. И. Анализ динамики поступления налогов и сборов ОП УФНС России по Красноярскому краю // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2013. Т. 1. № 9. С. 440.

7. Василенко К. В., Филюшина Е. В. Анализ изменения цен акций ОАО «Газпром» за период с 07.04.2010 по 16.09.2011 // Информационные технологии и математическое моделирование в экономике, технике, экологии, образовании, педагогике и торговле. 2012. № 5. С. 63-65.

8. Байкалова О. В., Филюшина Е. В. Анализ изменения цен за галлон бензина марки «Регуляр» за период с 03.01.2000 по 19.09.2011 г // Информационные технологии и математическое моделирование в экономике, технике, экологии, образовании, педагогике и торговле. 2012. № 5. С. 31-34.

9. Шкляева Д. И., Филюшина Е. В. Анализ еженедельного изменения цены бензина марки АИ-92 в России за период 9.01.2008-5.12.2011 // Информационные технологии и математическое моделирование в экономике, технике, экологии, образовании, педагогике и торговле. 2012. № 5. С.175-177.

© Маташова А. Е., 2015