Исследование и моделирование цены на нефть Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12/2015 ISSN 2410-700Х_

04.10.2015)

2. Гречухин Р.А. Стратегия слияния и поглощения компаний: этапы планирования // Российское предпринимательство. №9(69). 2005. С.73-78. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.creativeconomy.ru/articles/7150/_(дата обращения 04.10.2015)

3. Джексон М. Введение в системное мышление // Альманах «Восток» №100. 2005. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.situation.ru/app/j_art_1052.htm (дата обращения: 06.06.2015)

4. Интеграция — это долгий, кропотливый процесс [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://bosfera.ru/bo/2012/08/integratsiya-eto-dolgij-kropotlivyj-protsess (дата обращения 06.10.2015)

5. Оценка эффективности сделок по слияниям и поглощениям // 26 марта 2011. [Электронный ресурс]. - URL:

http://www.maonline.ru/15970-ocenka-yeffektivnosti-sliyanij-i-pogloshhenij-kompanij.html_(дата обращения

04.10.2015)

6. Портнова В. Особенности слияний и поглощений компаний в современной России [Электронный ресурс].

- URL: www.sobrd.ru/vklady-1025.html_(дата обращения 04.10.2015)

7. Романов В.Н. Техника анализа сложных систем. - СПб: СЗТУ, 2001. 287 с.

8. Теории слияний корпораций: теория агентских издержек и теория гордыни [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.markadvice.ru/lmans-84-1.html (дата обращения 06.10.2015)

9. Технологии проведения сделок по слиянию и поглощению с позиции менеджмента [Электронный ресурс].

- Режим доступа: http://ilts.ru/files/file42.pdf (дата обращения 17.04.2015)

10. Чувелева Е.А. Пространство корпоративной интеграции как открытая система // Управление экономическими системами. Сборник статей VII Международной научно-практической конференции. -Пенза: Приволжский Дом знаний, 2015. С.111-114.

11. Чувелева Е.А. Риски проектов слияний и поглощений организационных структур в промышленности и проблема управления ими // Современное общество и экономика: анализ состояния и перспективы развития в условиях экономической турбулентности: моногр. / под общ. ред. В.В.Бондаренко, П.Г.Яновой, М.А.Таниной, В.А.Юдиной, С.В.Самуйлова. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - С. 271-284.

© Чувелева Е.А., 2015

УДК 378.17

Шакирова Анжела Ильдусовна

студентка кафедры экономики и управления промышленным производством, Пермский национальный исследовательский политехнический университет,

г. Пермь, Российская Федерация E-mail: Shakirova.anzhela@mail.ru

ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦЕНЫ НА НЕФТЬ

Аннотация

В работе построена однофакторная математическая модель, характеризующая прямые зависимости цены нефти от двух факторов: ВВП России и индексом РТС на период с 2003 г. до 2013 г. На основе эконометрического аппарата спрогнозированы тренды развития факторов в модели, на основании базовых из них осуществлен прогноз цены нефти.

Ключевые слова

Цена на нефть, влияние факторов, однофакторная математическая модель, моделирование, прогнозирование.

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ»

№12/2015

ISSN 2410-700Х

Российская Федерация, в силу своей географической протяженности, владеет, чуть ли не самым большим в мире запасом топливных ресурсов. На территории России находится около 13% от всех мировых (разведанных на данный момент) запасов нефти и примерно 34% запасов природного газа. Ежегодная добыча сырья энергоресурсов в России составляет 13% от общемирового. Сбыт нефти и газа составляет немалую долю в ВВП России. И главным фактором сбыта является цена нефти, которая и будет объектом данной исследовательской работы. При анализе и прогнозировании цены нефти важно учитывать такие факторы как ВВП России, курс евро и доллара и индекс РТС.

Цель данной статьи - построение модели прогнозирования цены нефти.

Для достижения поставленной цели необходимо решить комплекс задач:

- выявить корреляционные связи между ценой нефти и факторами ее формирования;

- построить эконометрическую модель, характеризующую зависимость цены нефти от факторов ее формирования;

- определить прогнозные значения изменения факторов, включенных в модель;

- осуществить прогноз развития цены нефти в России на основе полученных ранее прогнозных значений динамики факторов.

Объектом исследования данной статьи выступает цена нефти.

Первоначально для анализа цены нефти было отобрано несколько факторов: 1) курс доллара, руб. (х;); 2) ВВП России, трлн. руб. Х); 3) курс евро, руб. (хз); индекс РТС Х).

Для выявления взаимосвязей между ценой нефти и факторами, влияющими на ее формирование, проведем корреляционный анализ (табл. 1).

Таблица 1

Корреляционная матрица

Y X1 X2 X3 X4

Y 1

X1 0,098879 1

X2 0,943634 0,389808 1

X3 0,53542 0,66086 0,729445 1

X4 0,733232 -0,47957 0,549174 0,165887 1

Коэффициенты корреляции между ценой нефти и показателями экономики страны свидетельствуют об их взаимосвязи и позволяют утверждать, что развитие этих факторов существенно влияет на развитие цены нефти. Для выбора наиболее существенных факторов исключаем те, связь которых с объясняемой переменной у слабая или практически отсутствует. Поэтому исключаем факторы: курс доллара (х1), курс евро (хз).

Далее для проверки оставшихся факторов на адекватность модели используем Р--тест. Проводим регрессию для определения ^-значений коэффициентов факторов модели. Так как все факторы проходят Р-тест (Р-значение меньше 5%), оставляем оба фактора.

Для решения второй задачи, заключающейся в построении эконометрической модели, в табл. 2 представлены исходные данные: цена нефти(у), ВВП России (х2), индекс РТС (х*).

Таблица 2

Исходные данные для построения эконометрической модели

Цена ВВП России трлн

Год нефти руб Индекс РТС

Y X2 X4

2003 28,5 13,20 643,00

2004 37,9 17,00 781,55

2005 55,1 21,60 1128,51

2006 66,0 26,90 1921,92

2007 72,7 33,00 2359,85

2008 98,4 41,30 2487,92

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12/2015 ^БЫ 2410-700Х

Продолжение таблицы 2

2009 62,8 38,00 1486,62

2010 80,2 46,30 1770,28

2011 110,9 55,60 2123,56

2012 109,5 61,80 1754,81

2013 109,9 66,70 1635,50

Далее при построении модели на основе представленных статистических данных осуществлены соответствующие расчеты и получена модель:

у = 1,27х2 +0,0163х4 (1)

где у - цена нефти; Х2 - ВВП России; Х4 - индекс РТС.

Используем уравнение тренда (1) для прогнозирования значения цены нефти от изменения ВВП России и индекса РТС (табл. 3).

Таблица 3

Прогнозное значение цены нефти от изменения ВВП России и индекса РТС

Год 2014 2015 2016

Цена нефти, долл. 111,37 112,41 114,04

Статистический анализ модели показал, что коэффициент корреляции равен 0,997 и коэффициент детерминации - 0,994 (то есть имеет место высокая надежность построенной модели); проверка уравнения на значимость по критерию Фишера (^-критерий равен 844,95) также подтвердила существование тесной взаимосвязи.

Таким образом, высокие значения соответствующих коэффициентов отражают высокое качество модели, что в свою очередь, позволяет использовать ее для прогнозирования.

Далее необходимо осуществить прогноз динамики развития факторов (ВВП России - х2) в построенной ранее модели.

Для прогнозирования считаем целесообразным использовать данный подход - построение трендов факторов для расчета прогнозных значений для прогнозирования ВВП России до 2016 года. При построении трендов наибольший Я2 оказался у полиномиального тренда, поэтому данное уравнение будет использоваться для прогнозирования влияния фактора ВВП России (Х2) на цену нефти.

х = 0,1199^ + 3,94721 + 9,1091 (2)

Используем уравнение тренда (2) для прогнозирования значения ВВП России (табл. 4).

Таблица 4

Прогнозное значение ВВП России

Год 2014 2015 2016

ВВП России, трлн. руб. 73,74 80,69 87,87

Далее необходимо осуществить прогноз второго фактора (индекс РТС - Х4).

Для прогнозирования считаем целесообразным использовать данный подход - построение трендов факторов для расчета прогнозных значений для прогнозирования индекса РТС до 2016 года. При построении трендов наибольший Я2 оказался у полиномиального тренда, поэтому данное уравнение будет использоваться для прогнозирования влияния фактора индекса РТС (Х4) на цену нефти.

х2 = -41,38312 + 593,551 - 12,788 (3)

Используем уравнение тренда (3) для прогнозирования значения индекса РТС (табл. 5).

Таблица 5

Прогнозное значение индекса РТС

Год 2014 2015 2016

Индекс РТС 1150,66 709,64 185,84

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12/2015 ISSN 2410-700Х_

После необходимо осуществить прогноз динамики развития объекта исследования (цена нефти - у) в построенной ранее модели.

Для прогнозирования считаем целесообразным использовать данный подход - построение трендов факторов для расчета прогнозных значений для прогнозирования объема добычи нефти до 2016 года. При построении трендов наибольший R2 оказался у степенного тренда, поэтому данное уравнение будет использоваться для прогнозирования цены нефти.

y = 28,113t °'5707 (4)

Используем уравнение тренда (4) для прогнозирования цены нефти на период до 2016 года (табл. 6).

Таблица 6

Прогнозное значение цены нефти

Год 2014 2015 2016

Цена нефти, млн тонн 116 121,52 126,77

Таким образом, в моем исследовании была построена однофакторная математическая модель, осуществлён прогноз развития нефтегазовой отрасли, который показал, что к 2016 году ВВП России и индекс РТС будет играть значительную роль в развитии цены нефти. Список использованной литературы:

4. Сайт федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 05.10.15).

5. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике: Учебное пособие / И.И. Елисеева. М.: Финансы и статистика, 2005.192 с.

6. Постников В.П., Буторина О.В. Факторный анализ, планирование и прогнозирование экономических и управленческих процессов в научно-исследовательской работе магистров: методические рекомендации. - Пермь: Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета, 2014. - 130 с.

© Шакирова А.И., 2015

УДК 640.41

Шипов Александр Викторович

канд. физ.-мат. наук, доцент ТвГТУ г. Тверь, РФ Ермишкина Ольга Константиновна

канд. ист. наук, доцент ТГУ г. Тверь, РФ E-mail: a.v.shipov@mail.ru

ИНДЕКС ГОСТЕПРИИМСТВА СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ:

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АСПЕКТ

Аннотация

В работе проведена апробация предложенной ранее методики построения интегральных обобщающих и частных оценок уровня гостеприимства по субъектам РФ за период с 2008 по 2013 гг. Показано, что проведенное статистическое исследование может применяться для оценки развития сферы гостеприимства, а также для принятия научно обоснованных управленческих решений по более эффективному использованию культурно-исторических и природных ресурсов.

Ключевые слова

Методика оценки индустрии гостеприимства, система показателей, целевые ориентиры, индекс гостеприимства, субъекты РФ, статистическое исследование, сравнительный аспект.