CC BY
183
ПРОГНОЗИРОВАНА ЦЕН НА ПРОДУКЦИЮ ЦЕЛЛЮЛОЗНО-БУМАЖНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
FORECASTING THE FUTURE PRICE THE PRODUCTS OF PULP AND PAPER
INDUSTRY
Сушко О.П., Пластинин А.В. (Северный (Арктический) федеральный университет, г. Архангельск, РФ) Sushko O.P., Plastinin A.V. (Northern (Arctic) Federal University, Arkhangelsk, Russia)
В статье представлен экономико-математический анализ ценовой динамики на целлюлозу российских и мировых производителей. Для всех анализируемых объектов разработаны среднесрочные прогнозы и два - три сценария долгосрочных прогнозов на базе протестированных наиболее адекватных моделей.
The development of an econometric method for prognosticating price dynamics of the production of a timber processing complex plays an important role for the stable development of the industry and its enterprises. Medium-term forecasts and two - three scenarios of long-range forecasts have been created on the basis of the most adequate models for all analyzed objects.
Ключевые слова: экономико-математический анализ динамики цен, линейный тренд цен на целлюлозу, цикличность, прогнозирование динамики цен на целлюлозу.
Key words: econometric price analysis, linear trend of pulp prices, cyclic recurrence, pulp market prognostication.
Социально-экономическая жизнь невозможна без предвидения будущего, без прогнозирования перспектив её развития. В современных реалиях экономические прогнозы необходимы для определения возможных целей развития общества и обеспечивающих их достижение экономических ресурсов. В условиях глобализации мировые цены на ресурсы и продукты переработки становятся важнейшим экономическим индикатором, влияющим на состояние товарных и финансовых рынков, а также на национальные бюджетные системы. Конъюнктурные колебания мирового рынка лесопромышленных ресурсов в значительной степени обуславливают макроэкономические процессы в России, что обусловлено экспортной зависимостью и ориентированностью лесопромышленного комплекса. В условиях общеэкономической нестабильности и колебаний на целлюлозно-бумажном рынке прогнозирование цен на продукцию будет способствовать выявлению наиболее вероятных и экономически эффективных вариантов долгосрочных, среднесрочных и текущих планов, обоснования основных направлений экономической и технической политики, предвидения последствий принимаемых решений и осуществляемых в каждый данный момент мероприятий. Разработка методики прогнозирования ценовой динамики на продукцию лесопромышленного комплекса будет иметь значение для устойчивого и эффективного развития самих предприятий и отрасли в целом. Итогом прогнозных исследований является разработка стратегических планов предприятий, целью которых является повышения эффективности деятельности и максимизации прибыльности. Поэтому прогнозирование становится одним из решающих научных факторов формулирования стратегии и тактики развития бизнеса.
Нами исследовались модели временных рядов цен на целлюлозу разных видов с использованием методов математической статистики [5]. Для исследования временных рядов цен на целлюлозу применялся программный пакет Microsoft Excel со встроенными математическими и статистическими функциями. При обработке больших массивов данных использовалась программа для прогнозирования в MS Excel Forecast4AC PRO и программа Statistica.
Информационной базой изучения цен являются выборочные обследования и текущая отчетность предприятий, организаций и рынков всех форм собственности. В статье по соображениям конфиденциальности точные названия предприятий не приводятся. Исследование временных рядов цен на беленую и небеленую сульфатную (СФА) целлюлозу российских и мировых производителей проводился за длительный период времени. Выборки цен на целлюлозу сделаны по разным видам целлюлозы (белёная СФА и небелёная СФА) и по разным территориям производствам и обращения (Россия и мировой рынок). В качестве источников информации для исследования цен на целлюлозу российских производителей использовались данные Федеральной службы государственной статистики, Федеральной таможенной службы, хозяйствующих субъектов и других источников. Информация по объёмам и ценам на целлюлозу мировых производителей основывалась на данных международных статистических организаций: ФАОСТАТ, Евростат - статистическая информация по странам-членам Европейского Союза [1], Index Mundi [8], Foex Index Ltd. Показателями статистики цен и ценообразования на целлюлозу разных видов являются абсолютный и средний уровни цен, состав и структура цен, факторы формирования цен, индексы цен и др.
Обработан большой объём последовательных данных по ценам, который структурирован по разным критериям в базы с соблюдением обязательных требований, необходимым для исследования временных рядов. Поэтому выборки можно считать репрезентативными, а, следовательно, выводы, основанные на изучении этой выборки, достаточно точно отражают процессы исходной совокупности. При разработке моделей цен на целлюлозу не требуется оценивать на исследуемую динамику влияние всех факторов, так как исследуемые временные ряды цен на целлюлозу формировались под действием многочисленных факторов, и отражают реальную закономерность процесса. Статистические закономерности, выявленные тенденции и зависимости на протяжении многих лет нивелируют действие случайных и второстепенных факторов. Это означает, что используемый метод учитывает всё многообразие условий существования зависимой переменной (цены) и её реакции на них.
Построение моделей временных рядов экспортных цен на целлюлозу российских и мировых производителей начинается с декомпозиции их на составные компоненты и выделения однородных участков, пригодных для разработки прогнозных моделей. В целом анализ динамики цен на беленую и небелёную целлюлозу ведущих стран - производителей показывает присутствие синхронности (рис. 1 и 2).
Рисунок 1- Динамика экспортных цен на беленую целлюлозу ведущих стран - производителей с 1968 г. по 2012 г.
Рисунок 2- Динамика экспортных цен на небеленую целлюлозу ведущих стран - производителей с 1968 г. по 2012 г.
Оценка закономерностей изменения временных рядов цен на целлюлозу подтвердили гипотезу, что в динамических рядах цен на целлюлозу с 1995 г. присутствуют основные систематические компоненты: тренд, цикличность и случайный остаток.
В данном исследовании изучению тренда, являющейся систематической компонентой, придаётся большое значение. Так, самый длительный временной ряд экспортных среднегодовых цен на российскую целлюлозу всех видов содержит данные за пятидесятилетний период, и в результате разгруппировки выявлено, что ряд содержит разные тренды по продолжительности и направленности (рис. 3).
600
500 н
а
300 200 100
1
7,729 7x + 133,17 R! = 0,4944
Ч 500 0 ч
Цена пе ЯШКИ) - идов Я 400
^—Линейная (Цена ^^ видов) целлк лозу всех 300
I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I
I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I
I I I I I I I I I I
Л Л Л Л> Л Л (А А Д > Л Л Л ,Ь -Я Л ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ч* / ч# / ч* / ^ ч* ч# / ч# / / ^ ч* ч# ч#/ ч# / ч* ч* ^ ч* ч# ^
а. б.
Рисунок 3- Тенденция временного ряда цен: а -на российскую целлюлозу всех видов с 1961 г. по 2012 г.; б. небелёную СФА целлюлозу с 1990 г. до 2012 г.
Выявлено два долгосрочных возрастающих тренда: двадцатипятилетний до 1990 г. и десятилетний с 2002 г. продолжающийся по настоящее время (рис. 4).
800 700
600 н
400 300 200
-белёная лиственная российского ЦБК (Архангельская обл.) -белёная лиственная целлюлоза российского ЦБК (Сибирский регион)" -белёная хвойная целлюлоза российского ЦБК (Сибирский регион) -белёная хвойная целлюлоза российского ЦБК (Сибирский регион)
Рисунок 4- Тенденция временного ряда цен на целлюлозу разных видов с 1996 г. по 2012 г.
При исследовании временного ряда цен на беленую сульфатную целлюлозу по данным Index Mundi [8] получены долгосрочные возрастающие тренды в начале участка с 1982 г. по 1990 г. и в конце участка с 2002 г. по 2013 г. Временные отрезки динамики цен на беленую сульфатную целлюлозу мировых производителей по данным Index Mundi с 1990 г. до 2002 г. содержат кратковременные тренды продолжительностью от 2 до 5 лет. Анализ временных рядов цен на беленую СФА целлюлозу мировых производителей по данным Foex Index Ltd. [7] показал идентичные результаты, что говорит об их достоверности.
Последовательная корреляция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени, позволили выявить циклическую компоненту в ди-
намических рядах цен на целлюлозу. В результате исследования выявлены количество, период, амплитуда и другие свойства циклов (рис. 5). Проявление цикличности во временных рядах цен на целлюлозу выявлено с 1995 г., но устойчивый характер цикличность приобрела с 1998 г.
ки цен на белёную целлюлозу российского ЦБК с 1996 по 2012 гг.
В построенных моделях цен на небелёную сульфатную целлюлозу российского ЦБК выявлен состав цикла, который состоит их четырёх фаз: рецессии, подъёма, максимума, спада (рис. 5). Начинаются циклы с фазы трёхквар-тальной рецессии, которая сменяется фазой роста. Рост цен на целлюлозу длится 6 кварталов и пик роста приходится на 9 - 10 кварталы. Четвёртая фаза по длительности составляет 5 кварталов, в течение которой наблюдается падение цен на целлюлозу.
Рисунок 6- Аддитивная модель и модель цикла временного ряда цен на небелёную целлюлозу российского ЦБК с 1998 г. по 2012 г.: а - исходный ряд и модельный ряд; б - модель цикла
Аналогичные циклы выявлены в динамике экспортных цен на белёную сульфатную целлюлозу другого российского ЦБК. Структура цикла близка к рассмотренным выше, но выявлены и отличия. Различие циклов наблюдается
в абсолютных и относительных приростах фазовых цен. Другое отличие выявлено в обшем количестве устойчивых циклов. Во временных рядах цен на белёную сульфатную целлюлозу российского ЦБК выделено 2 цикла по 11 кварталов в начале участка до 2001 г. и 2 цикла продолжительностью 13 - 14 кварталов в конце участка с 2006 г. по 2012 г. В период с 2001 г. по 2005 г. происходит перестройка циклического процесса, что, возможно, связано со сменой понижающего тренда на возрастающий. Причин трансформации цикличности может быть множество, в том числе, и такие как, продажа продукции по долгосрочным трейдерским контрактам, изменения сбытовой политикой предприятий и логистических каналов.
Циклы временного ряда цен на беленую целлюлозу по данным Index Mundi имеют аналогичную циклам на российскую целлюлозу структуру (рис. 7). Так как временной ряд мировых цен анализировался по ежемесячным данным, то продолжительность и фазы цикла измеряются месяцами. Общая продолжительность цикла составляет 42 месяца, что равняется 14 кварталам, и совпадает с продолжительностью циклов цен на российскую целлюлозу. Фазовая динамика цен на целлюлозу близка во всех четырёх циклах.
а. б.
Рисунок 7- Модель временного ряда цен на целлюлозу по данным Index Mundi с 1998 г. по 2012 г. с учётом тренда: а - исходный ряд и модельный ряд; б - модель цикла
Циклическая компонента временного ряда цен на беленую целлюлозу по данным Foex Ind. аналогична рассмотренным выше.
В представленных моделях временных рядов цен на целлюлозу присутствует циклическая компонента с периодом 11 -14 кварталов. Выявлена отправная точка цикличности в динамике цен на целлюлозу разных производителей и рынков товарообращения - второй квартал 1995 года, но более чёткое проявление цикличной динамики начинается в четвёртом квартале 1998 года. Циклы имеют совпадающие структуру и длительность фаз. В первой фазе цены наименьшие и длится фаза 2-3 квартала. Вторая фаза характеризуется ростом цен на целлюлозу в течение 5 - 6 кварталов. Максимальных цен целлюлоза достигает к 10 - 11 кварталу. На последнюю фазу цикла приходится снижение цен на целлюлозу в течение 4 - 5 кварталов. Следует отметить общую черту циклов всех временных рядов цен на целлюлозу, что снижение
цен происходит в течение более длительного периода (8 кварталов) по сравнению с положительной динамикой цен.
Для всех временных рядов цен на беленую и небеленую СФА целлюлозу характерно значительный перепад цен в фазах роста и спада. Причём фазовая разница цен на целлюлозу мировых производителей более существенна, чем на целлюлозу российских производителей. Так, циклы на целлюлозу мировых производителей, элимированные от тренда, показывают изменения между минимальной и максимальной ценой на 250 - 260 долл./т. Для циклов на российскую беленую и небеленую СФА целлюлозу данная дельта цен колеблется в пределах 150 - 160 долл./т. С учётом трендовых приростов изменения цен между фазами увеличивается (таблица 1). Данный синергический эффект наблюдается для всех временных рядов цен на целлюлозу в силу единого возрастающего тренда.
Таблица 1- Сравнение циклических минимальных и максимальных цен на целлюлозу производителей_
Цена производите- 1 цикл 2 цикл 3 цикл 4 цикл
ля, долл./т. мини- макси- мини- макси- мини- макси- мини- макси-
мум мум мум мум мум мум мум мум
небеленая СФА
российского ЦБК 207 410 253 331 314 495 273 559
беленая СФА рос-
сийского ЦБК 232 497 239 422 415 583 352 581
беленая СФА по
данным Index
Mundi 413 714 421 691 538 871 539 955
беленая СФА по
данным Foex Index 422 710 463 646 594 895 585 1032
Таким образом, исследованные временные ряды цен на целлюлозу имеют сложную структуру и прогнозировать по ним значительно труднее в силу того, что необходимо учитывать и совмещать в прогнозе все компоненты временного ряда. На основании разработанных моделей временных рядов цен на целлюлозу были построены прогнозные сценарии динамики цен разных исследуемых объектов. Достоверный прогноз по созданным моделям можно представить на 1,5 -2 цикла. Прогноз с удлинением периода становится менее точен, так как расширяется доверительный интервал. Более точные прогнозы полезно строить на базе адаптивных моделей, но время такого прогноза непродолжительно. Для подготовки более длительных прогнозов необходимо разрабатывать несколько сценариев прогноза с учётом ряда общеэкономических факторов. Кроме того, для учёта новых экономических тенденций рекомендуется регулярно уточнять прогнозные модели на основе мониторинга фактических цен на лесобумажную продукцию разных рынков, добавляя их или заменяя ими данные статистической базы, на основе которой строятся модели.
Для всех анализируемых объектов разработаны среднесрочные прогнозы и два - три сценария долгосрочных прогнозов на базе протестированных наи-
более адекватных моделей. На рисунке 8 представлен прогноз для российского ЦБК на 17 кварталов, построенный по аддитивной модели. Прогнозные сценарии для динамики мировых цен на целлюлозу по данным Mundi Ind. представлены с 2 п./г. 2012 г. по 2017 г. (рис. 8). Варианты развития динамики цен на целлюлозу мировых производителей созданы с учётом замедляющихся темпов роста мирового рынка.
Рисунок 8- Прогноз цен на целлюлозу на 17 - 22 квартала на основе разработанных моделей: а - прогноз цен на небеленую СФА целлюлозу российского ЦБК; б - прогноз цен на беленую целлюлозу мировых производителей
Полученные модели достоверно отражают процесс изменения цен на целлюлозу, что подтверждается сравнением наблюдаемых и модельных данных. Разработанные модели открывают возможность прогнозировать ценовую динамику на длительный срок при отсутствии непредвиденных факторов хозяйственной деятельности и появления новых факторов ранее не наблюдавшихся. Качественный и количественный анализы ценовых процессов на продукцию лесопромышленного комплекса может определить силу и характер действия разных факторов. Моделирование поведения динамики цен на разные виды лесобумажной продукции при различных значениях факторных переменных позволит определить ценовую политику на длительный период, что при выработке эффективных управленческих решений отразится финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов и всего лесного комплекса. Апробированная схема анализа временных рядов может быть использована при обработке ценовых данных на разные виды лесобумажной продукции. Более того, на основе моделирования динамики других экономических показателей, возможно, разработать прогнозы стоимостного объёма экспортно-импортного товарооборота в целом для страны. Подобного рода исследования будут способствовать разработке инновационных решений по выводу отрасли на передовые позиции и определению направлений ее развития в будущем.
Таким образом, современные условия хозяйствования требуют максимального расширения фронта прогнозирования, дальнейшего совершенство-
вания методологии и методики разработки прогнозов. Чем выше уровень прогнозирования процессов экономического развития рынков, тем эффективнее планирование и управление этими процессами в деятельности отдельных предприятий и отраслей в целом.
Список использованных источников
1. Мировая экономика, финансы и статистика [Электронный ресурс] : база данных.-Режим доступа: http://www.globfin.ru. Проверено: 22.03.2013.
2. Перспективное исследование по лесному сектору Европы 1960-2000-2020 годы. Ос-
новной доклад [Электронный ресурс] : электронный докум.- Режим доступа : www.unece.org/fileadmin/DAM/timber/ publications/R_EFSOS.pdf. Проверено 20.03.2013.
3. Федеральная служба таможенной статистики [Электронный ресурс] : электрон. дан-
ные.- Режим доступа : http://www. customs.ru. Проверено : 20.07.2013.
4. Шиловская Н.А. Эконометрика: учебное пособие.- Архангельск: ИПЦ САФУ, 2013 г.
- 240 с.
5. FAOstat [Электронный ресурс] : база данных.- Режим доступа : http://faostat.fao.org/.
Проверено : 22.03.2013.
6. FOEX Indexes Ltd. [Электронный ресурс ]: офиц. сайт.- Режим доступа :
http://www.foex.fi. Проверено : 22.03.2013.
7. Index Mundi [Электронный ресурс] : офиц. сайт.- Режим доступа :
http://www.indexmundi.com. Проверено : 22.03.2013.
