CC BY
62
УДК 338.43
МОДЕЛИ И СРЕДНЕСРОЧНЫЕ ПРОГНОЗЫ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
© Егор Константинович САЛИЕНКО
Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, г. Москва, Российская Федерация, аспирант кафедры теории статистики и прогнозирования, e-mail: finch777@mail.ru
Статья посвящена проведению статистического анализа динамики показателей, характеризующих развитие угольной отрасли в России, а также прогнозированию их значений на среднесрочную перспективу. В процессе исследования отобранных временных рядов был проведен анализ наличия тенденции в рядах, произведена оценка значимости тенденции. На основе построенных моделей с наилучшими значениями критериев было произведено формирование точечных прогнозных значений основных показателей на перспективу. На основе полученных в результате исследования данных сформирован перспективный прогноз ключевых результатов развития отрасли на период 2011-2014 гг. Дано обоснование сопоставимости прогнозов с плановыми значениями долгосрочной программы развития угольной промышленности России на период до 2030 г.
Ключевые слова: угольная промышленность; долгосрочная программа развития угольной промышленности России на период до 2030 г.; тенденция; уравнение тренда; моделирование тенденций динамических рядов; точечные прогнозные значения показателей.
В период постоянной угрозы усиления кризисных явлений в экономике, необходимости структурной перестройки производства, наиболее остро стоит вопрос об обеспечении энергоресурсами экономик различных стран. В связи с этим повышенное внимание стало уделяться углю, ввиду его значительных мировых запасов и большей доступности, по сравнению с другими видами углеводородного топлива. Результатом этого стал рост объемов мирового производства угля в
период 2000-2006 гг., которые увеличились за этот период практически в полтора раза.
Технологическое состояние мировой энергетики и развитие угольной промышленности свидетельствует о том, что в ближайшие 20 лет доля угля в энергетике и, соответственно, его добыча, особенно энергетического направления использования, будет расти. Только за период 2000-2006 гг. мировое потребление энергетического угля выросло на 1,3 млрд т, или более чем на 30 %.
Такими же темпами растет международная торговля углем, которая достигла 800 млн т. В настоящее время мировые экспортно-импортные поставки угольной продукции превышают 13 % от всего объема потребления. При этом мировой экспорт коксующегося угля вырос на 22,5 %, а энергетического угля - на 34,1 %. Это свидетельствует о растущем более высокими темпами спросе именно на энергетические каменные угли со стороны ресурсодефицитных экономик мира [1-3].
Россия является одним из крупнейших производителей угля в мире: доля нашей страны в мире в структуре добычи угля составляет 5,1 %, в структуре экспорта - 10,8 %. С 1999 г. объемы добычи российского угля растут темпами, превышающими рост добычи нефти и газа. Добыча бурых углей за этот период несколько снизилась и стабилизировалась на уровне, не превышающем 90 млн т. Также относительно стабильна (на уровне до 10 млн т в год) динамика добычи антрацита.
За последние годы в связи со снижением спроса как на внешнем, так и на внутреннем рынке, уменьшилось производство российских коксующихся углей. Однако это снижение в определенной степени компенсировано ростом добычи энергетических углей.
Экспортные поставки позволяли не только снижать отрицательное влияние колебания спроса на уголь на внутреннем рынке на деятельность угольных организаций, но одновременно увеличивать производственные мощности и пополнять валютные резервы страны. За период 2001-2006 гг. экспорт российских углей вырос в 2,2 раза, причем по энергетическим углям рост поставок за рубеж увеличился в 2,5 раза.
При этом за рассматриваемый период времени спрос на уголь со стороны российских энергетиков пока еще не достиг уровня кризисного 1998 г. Однако следует отметить, что в настоящее время ситуация меняется. В связи с нарастающим дефицитом электроэнергии, выполнением экспортных обязательств России по поставкам газа, ограничением и квотированием поставок газа на электростанции России, прогнозируется ощутимое увеличение удельного веса угольной генерации. Это намечено и в утвержденной Правительством РФ «Программе перспективного развития электроэнергетики», и в
«Генеральной схеме размещения объектов электроэнергетики на период до 2020 года». которая в настоящее время дорабатывается и будет утверждена Правительством РФ.
В перспективе до 2020 г. внутренний спрос на уголь со стороны электроэнергетики может утроиться. Значительный рост прогнозных потребностей российской энергетики в российском угле - с 98,4 млн т до 342 млн т в 2020 г. (по максимальному варианту), стимулирует угольщиков к наращиванию угледобычи более высокими темпами.
Технические, технологические и инфраструктурные возможности действующих месторождений позволят добыть в 2020 г. порядка 390 млн т энергетических углей. Таким образом, в 2020 г. ресурсная база энергетических углей составит 377 млн т.
С учетом того, что потенциальные потребности в российском энергетическом угле на внешнем рынке в этот период будут не менее 100 млн т, предстоит нарастить мощности действующих угледобывающих компаний и форсировать освоение новых месторождений угля.
Для удовлетворения прогнозируемых потребностей в российских углях как на внешнем, так и на внутреннем рынках, необходим комплексный государственный подход. Есть предпосылки, что в ближайшее время станет ощутимым государственное участие в инфраструктурных проектах (воссоздание топливно-энергетических комплексов, развитие транспортной сети, строительство и реконструкция портов, припортовые станции, железнодорожные переходы). Это будет стимулом для прихода масштабных частных инвестиций в развитие угольной промышленности [4-6].
В контексте государственного регулирования и поддержки развития отрасли необходимо отметить, что наиболее значимый план развития угольной отрасли в России, включающий оценки основных статистических показателей деятельности отрасли, а также их прогнозные оценки, зафиксирован в Долгосрочной программе развития угольной промышленности России на период до 2030 г. (табл. 1).
Оценка степени реализации запланированных мероприятий и их соответствия стратегии развития отрасли является основной задачей статистического моделирования и
получения прогнозных оценок. Методология статистического прогнозирования позволяет выявить основные тенденции поведения ключевых показателей, сформировать их прогнозные значения.
Корректно выбранная модель кривой роста должна соответствовать характеру изменения тенденции исследуемого показателя. Кривая роста позволяет получить выровненные или теоретические значения уровней динамического ряда, т. е. уровней, которые наблюдались бы в случае полного совпадения динамики показателя с кривой. Прогнозирование на основе модели кривой роста базируется на экстраполяции, т. е. на продлении в будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. При этом предполагается, что во временном ряду присутствует тренд, характер развития показателя обладает свойством инерционности, сложившаяся тенденция не должна претерпевать существенных изменений в течение периода упреждения. В дополнение к указанной методике необходимо отметить, что в случае наличия сезонной составляющей в уровнях временных рядов полученных в результате продления тенденции
прогноз необходимо скорректировать с помощью рассчитанных индексов сезонности.
Процедура разработки прогноза с использованием кривых роста включает в себя следующие этапы:
1) выбор одной или нескольких кривых, форма которых соответствует характеру изменения временного ряда;
2) оценка параметров выбранных кривых;
3) проверка адекватности выбранных кривых прогнозируемому процессу, оценка точности моделей и окончательный выбор кривой роста;
4) расчет точечного и интервального прогнозов.
Для оценки адекватности построенных моделей и рассматриваемых в качестве описания тенденций используются следующие критерии:
1) Б-критерий Фишера-Снедекора;
2) средний модуль остатков;
3) среднее квадратическое отклонение;
4) критерий Дарбина-Уотсона.
В качестве исследуемых показателей, наиболее полно характеризующих состояние угольной отрасли в России, отобраны следующие:
Показатели долгосрочной программы развития угольной промышленности России на период до 2030 г.
Таблица 1
№ п/п Показатели 2010 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г.
1. Добыча угля, млн т 320 324-355 340-380 380-430
2. Общие инвестиции в основной капитал, млрд руб. 42,2 84,1-90,9 94,8-110,7 127,8-150,7
3. Общее сальдо денежных средств от всех видов деятельности, млрд руб. 6,9 -33,9-(-38,4) -18,7-(-28,6) 13,9-(-6,1)
4. Сальдо денежных средств на ликвидацию, млрд руб. -1,2 -1,5-(-1,1) -13,0-(-10,8) -5,2-(-6,1)
5. Общее сальдо денежных средств с учетом затрат на ликвидационные работы, млрд руб. 5,7 -35,4-(-39,5) -30,7-(-37,5) 8,7-(-10,0)
6. Производительность труда в % (2010 г. = 100 %) 100 133 239 491
7. Реальная заработная плата трудящихся отрасли, % (2010 г. = 100 %) 100 130-140 200-210 300-350
8. Рентабельность производства (прибыль до налогообложения к себестоимости), % (2010 г.=100%) 100 55,7-50,7 99,7-88,4 138,2-106,7
9. Фондовооруженность труда, % (2010 г.=100%) 100 163,3-158,7 336,7-343,0 857,0-908,2
10. Фондоотдача в натуральном выражении, % (2010 г. = 100 %) 100 96,3-101,5 103,7-104,6 125,5-118,3
11. Объем основных фондов, % (2010 г. = 100 %) 100 105-109 103-113 95-113
12. Прирост (относительно 2010 г.) выплат в бюджет, млрд руб. 19,0-28,4 47,6-61,7 136,9-154,2
1) уровень использования среднегодовой производственной мощности организаций угольной отрасли по выпуску отдельных видов продукции, процентов;
2) удельный расход электроэнергии на производство отдельных видов продукции, уголь, кв./ч на т;
3) динамика объемов добычи угля по видам:
- каменный уголь;
- коксующийся уголь;
- антрацит;
- бурый уголь;
4) динамика объемов добычи угля открытым способом.
Дополнительно отметим, что исследуемая динамика добычи открытым способом выделена вследствие того, что именно открытый способ добычи является более приоритетным по сравнению с подземным, т. к. является более травмобезопасным, технологически отработанным и экономически целесообразным способом добычи.
В результате проверки применяемых критериев было выявлено наличие тенденции во всех исследуемых временных рядах.
Для построения моделей рассматриваемых показателей и проведения проверки адекватности выбранных моделей использованы математические выражения кривых роста, наилучшим способом описывающие поведение ряда. Отобранные модели тренда, а также значения критериев адекватности данных моделей представлены в табл. 2.
Анализ табл. 2 свидетельствует о том, что с вероятностью 95 % можно утверждать, что все приведенные в таблице уравнения тренда достаточно точно описывают реально существующие закономерности в изменении основных показателей деятельности субъектов угольной промышленности и пригодны для построения прогнозных значений рассматриваемых показателей.
Для получения прогнозных оценок показателей динамики деятельности субъектов угольной отрасли РФ использованы методы, получившие широкое применение в статистической практике и основанные на экстраполяции тренда. На основе приведенных выше моделей получены прогнозные точечные значения изучаемых показателей с периодом упреждения четыре года (табл. 3).
Таблица 2
Оценка отобранных трендовых моделей показателей деятельности субъектов угольной промышленности
Показатели Уравнение тренда Ерасч Средний модуль остатков СКО Критерий Дарбина- Уотсона
Уровень использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции, уголь, % У(і) = 31,667 - 8,229 х і + 41,918 х здг(і) 17822,1 5 1,438 1,777 1,613
Удельный расход электроэнергии на производство отдельных видов продукции, уголь, кв/ч на т У(і) = 37,485 + 0,531 х і - 6,799 х <здг(і) 10555,8 3 0,588 2,393 2,604
Добыча угля по видам, млн т:
каменный уголь х х 7) 9 ,9 о" х х 6) 8 ,0 х 8) 0 ,4 9, 3 = 5395,21 6,947 3,327 1,992
коксующийся уголь У© = (48,971) х (1,100) х і х (0,994) х (і х і) 5704,19 1,554 2,307 2,594
антрацит У(і) = 10,727 - 0,338 х і 3013,22 0,289 3,597 2,798
бурый уголь У(і)= 89,927 - 4,403 х і + 0,331 х і х і 3721,46 3,563 4,518 1,732
Добыча угля по способам добычи, млн т:
открытым У(і) = 149,462 + 5,286 х і 4060,13 6,512 3,305 2,111
Таблица 3
Точечные прогнозные значения основных показателей деятельности субъектов угольной отрасли, полученные методом экстраполяции тренда
Показатель Годы
2011 2012 2013 2014
Уровень использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции, уголь, процентов 73 71 68 65
Удельный расход электроэнергии на производство отдельных видов продукции, уголь, кв/ч на т 19,5 19,1 18,8 18,5
Добыча угля по видам, млн т:
каменный уголь 238,00 235,8 232,1 227,1
коксующийся уголь 55,1 50,6 45,9 41,1
антрацит 6,0 5,7 5,3 5,0
бурый уголь 93,1 98,2 104,1 110,6
Добыча угля по способам добычи, млн т:
открытым 223,5 228,7 234,0 239,3
—♦—каменный уголь (факт.) —■—коксующийся уголь (факт.) —д— антрацит (факт.)
—и— бурый уголь (факт.) ■--ж--- каменный уголь (прогноз) ■■■*■■ коксующийся уголь (прогноз)
антрацит (прогноз) ---■н-- бурый уголь (прогноз)
Рис. 1. Динамика объемов добычи угля по видам, млн т
Точное совпадение фактических уровней ряда и прогнозных точечных оценок, рассчитанных на основе экстраполяции тренда, на практике достигается редко. Появление таких отклонений объясняют следующими причинами.
1. Отобранная для прогнозирования кривая не является единственно возможной для описания тенденции. Можно подобрать
другую кривую, которая даст более точные результаты.
2. Построение прогноза происходит на основе ограниченного числа исходных данных. Помимо этого, каждый исходный уровень обладает еще случайной компонентой. Поэтому и кривая, по которой осуществляется экстраполяция, также будет содержать случайную компоненту.
3. Тенденция описывает лишь движение среднего уровня временного ряда, поэтому отдельные наблюдения от него отклоняются. Если такие отклонения имели место в прошлом, то они будут наблюдаться и в будущем.
В то же время полученные точечные оценки позволяют оценить общие изменения тенденции добычи различных видов угля на среднесрочную перспективу, что наглядно представлено на рис. 1.
Табл. 3 и рис. 1 позволяют сделать вывод о том, что согласно прогнозу методом экстраполяции по уравнению значения основных показателей угольной отрасли в течение прогнозируемого периода будут равномерно снижаться, за исключением объемов добычи бурого угля. Отметим, что в рамках исследования объемов добычи угля открытым способом выявлена тенденция уверенного роста значений данного показателя, которая спроецирована на перспективу.
Несмотря на выявленную тенденцию падения объемов добычи некоторых видов угля в целом полученные прогнозные оценки основных показателей деятельности субъектов угольной отрасли соответствуют основным направлениям ее развития и укладываются в структуру плановых значений показателей
Долгосрочной программы развития угольной промышленности России на период до 2030 г. Однако с учетом интенсивности выявленных тенденций и сформированных прогнозов, возможности их усиления в перспективе, необходимо отметить, что в целях их корректировки в сторону роста значений исследуемых показателей необходимы значительные частные инвестиции и соответствующие меры государственного регулирования.
1. Теория статистики / Шмойлова Р.А., Минаш-кин В.Г., Садовникова Н.А., Шувалова Е.Б.; под ред. Р.А. Шмойловой. М., 2004.
2. Статистика / Минашкин В.Г. и др. М., 2005.
3. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Статистические методы прогнозирования в экономике. М., 2004.
4. Социально-экономическая статистика / под ред. Б.И. Башкатова. М., 2002.
5. Экономическая статистика / под ред. Ю.Н. Иванова. М., 2002.
6. Трушина Н.Н. Основные принципы эффективности и реализуемости инноваций в угольной промышленности // Уголь. 2012. С. 33-37.
Поступила в редакцию 21.02.2012 г.
UDC 338.43
MODELS AND MEDIUM-TERM FORECASTS OF KEY INDICATORS FOR COAL INDUSTRY Yegor Konstantinovich SALIYENKO, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, Moscow, Russian Federation, Post-graduate Student of of Statistics and Forecasting Department, e-mail: finch777@mail.ru
The article deals with statistic analysis of dynamics of indicators characterizing the development of coal industry in Russia and forecasts of key indicators. In the process of studying the selected time series the presence of the trend in series was analyzed and the importance of the trend was assessed. Using the models with the best criteria values point forecasts of key indicators were designed for future periods. On the basis of the data received during the research the long-term forecast of time series for the period from 2011 to 2014 was developed. Comparability of forecasts subject to the Long-Term Program of Developing Coal Industry in Russia for the period up to 2030 was substantiated.
Key words: coals industry; long-term program of developing coal industry in Russia for the period up to 2030; trend; trend equation; modeling trends of dynamic series; point forecasts values of key indicators.
