CC BY
69
Проблемы экономики и менеджмента
сти Швеции, построена таким образом, что налогоплательщик отдает в государственную казну 50 % и более своего дохода и это не подавляет его стимулы к развитию производства. Парадокса в этом нет, поскольку в этих страна государство за счет налогов решает многие задачи экономического и социального характера, которые в большинстве стран налогоплательщик вынужден решать за счет своих доходов, оставшихся у него после уплаты всех причитающихся налогов. Так что баланс интересов в данном случае все же сохраняется.
При этом необходимо иметь в виду, что показатель налогового изъятия, определяемый в целом по налоговой системе, страдает весьма серьезным недостатком, заключающимся в том, что он определяет уровень налогового гнета среднего статистического налогоплательщика, не учитывая индивидуальных особенностей конкретного налогоплательщика. Но вместе с тем этот показатель необходим, так как налоги устанавливает государство и оно должно учитывать этот средний показатель.
Список литературы:
1. Е.Б. Шувалова, В.В. Климовицкий. Налоговые системы зарубежных стран. Учебное пособие. Москва, Изд. ООО «ИТК «Дашков и К», 2009.
2. Б.Х. Алиев, А.М. Абдулгалимов. Теория и история налогообложения. Изд. «Инфра-М», 2008.
3. Т. Долгопятова. Неформальный сектор в российской экономике. - М.: ISARP, 1998.- С. 43, 44).
List of references:
1. E.B.Shuvalov, V.V.Klimovitsky. Tax systems of foreign countries. The manual. Moscow: ITK “Dashkov i Ko”, 2009г.
2. B.H.Aliev, A.M.Abdulgalimov. The theory and taxation history.. "Infra Mh", 2008.
3. T.Dolgopjatova. Informal sector in the Russian economy. - М: ISARP, 1998. - С. 43, 44.
А.Р. Биккулова
аспирант,
ГОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет»
РАЗВИТИЕ МЕХАНИЗМА ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ НЕФТЕОТДАЧИ ПЛАСТОВ
Аннотация. В статье рассматриваются инструменты прогнозирования и планирования экономической эффективности методов повышения нефтеотдачи пластов, которые позволяют выполнить обоснованный выбор между различными мероприятиями с целью получения наилучших результатов. Предлагается использование модели прогнозирования технологической эффективности мероприятий по повышению нефтеотдачи пластов, что позволяет определять объемы дополнительной добычи нефти с учетом неоднородности геолого-промысловых данных.
Ключевые слова: методы повышения нефтеотдачи, технологический эффект, прогнозирование добычи нефти, множественный регрессионный анализ, экономическая эффективность.
№ 4 - 2011
93
Проблемы экономики и менеджмента
A.R. Bikkulova, Ufa State Petroleum Technological University
DEVELOPMENT OF THE MECHANISM OF THE ESTIMATION OF COST EFFICIENCY FROM METHODS OF INCREASE OF PETRORETURN OF BENCHES
Abstract. In the article tools of forecasting and planning of cost efficiency of methods of increase of petroreturn of benches which allow to execute a reasonable choice between various events for the purpose of reception of the best results are considered. Use of model of forecasting of technological efficiency of events for increase of petroreturn of layers is offered, that allows to determine volumes of additional oil extraction taking into account heterogeneity of the geologically-trade data.
Keywords: methods of increase of petroreturn, technological effect, oil extraction forecasting, plural regression analysis, cost efficiency.
Анализ хозяйственной деятельности предприятий нефтедобывающей отрасли Республики Башкортостан показывает, что на сегодняшний день добыча нефти осуществляется из месторождений, находящихся на поздней стадии эксплуатации. С каждым годом увеличивается число скважин с низким дебитом и высокой обводненностью, эксплуатация которых становится нерентабельной. Поэтому актуальным становится вопрос увеличения нефтеотдачи пластов, так как ежегодно истощаются их запасы и затрудняется процесс извлечения нефти.
На современном этапе развития перед предприятиями нефтегазодобывающего комплекса республики стоит задача выбора по результатам анализа и проведенной оценки экономической эффективности приоритетных методов повышения нефтеотдачи пластов (ИНН), так как от эффективности проведения и планирования данных мероприятий зависит и эффективность деятельности предприятия в целом. При выборе методов повышения нефтеотдачи пластов основным вопросом является прогнозирование прироста добычи нефти от проведения данных мероприятий. Необходимо так же учитывать, что проведение одного мероприятия ИНН на разных объектах разработки месторождения может привести к различным результатам, так как на эффективность мероприятий ИНИ влияет множество геологических и технологических параметров.
С целью определения мероприятий ИНИ, обеспечивающих значительный прирост добычи нефти за проектный срок разработки месторождений, были рассмотрены и проанализированы 4 основные площади одного из нефтяных месторождений Республики Башкортостан: В качестве методов повышения нефтеотдачи пластов, проводимых на этих объектах, были отобраны следующие мероприятия:
- проведение соляно-кислотной обработки (СКО);
- проведение нефтекислотного разрыва пласта (НКРП);
- проведение закачки Резойл.
Для анализа результатов проведения вышеперечисленных методов ИНН были рассмотрены данные скважино-обработок за период 2006-2010г.г. по объектам внедрения.
Иредварительно, при проведении экономической оценки, оперируя основными показателями выборки необходимо проверить данные наблюдения на отсутствие выбросов, т.е. определить по данным выборки доверительный интервал. Согласно правилу Тьюки к выбросам относятся значения меньше, рассчитанных по формуле 1, и больше - по формуле 2:
В = КВ1 -1,5 * (КВ2 - КВ1); (1)
94
№ 4 - 2011
Проблемы экономики и менеджмента
В2 = КВ2 +1,5 * (КВ2 - КВ1), (2)
где В1, В2 - критические значения выборки,
КВ1, КВ2 - соответственно нижний и верхний квартили.
Для расчета КВ1 и КВ2 необходимо воспользоваться функцией MS Excel КВАРТИЛЬ. Минимальная оценка статистического прогнозирования при 95% уровне надежности определяется по формуле 3:
Y0 = Ум - Ю*бм, (3)
где Ум - медиана; бм - стандартная ошибка медианы.
Далее, по аналогичному алгоритму проводится анализ всех объектов воздействия и методов повышения нефтеотдачи пластов.
Для прогнозирования эффективности мероприятий по увеличению нефтеотдачи пластов используется процедура множественного линейного регрессионного анализа и получение достоверной регрессионной модели [1].
Выбранные независимые переменные эконометрической модели, используемые для прогнозирования прироста добычи нефти на месторождении, представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Исходная матрица эконометрической модели прогнозирования
прироста добычи нефти
Показатель Обозначение
фактическое регрессионное
1. Дебит по жидкости до мероприятия, м3/сут. 9ж1 х1
2. Дебит по нефти до мероприятия, т/сут. 9н1 х2
3. Отобрано нефти с начала разработки, т. Он хз
4. Отобрано воды/отобрано нефти, коэфф. Ов/Qn х4
5. Эффективная перфорированная толщина пласта, м. Ь-эф.перф х5
6. Пластовое давление до мероприятия, атм. р А пласт. хб
7. Проницаемость, мД. pron х7
8. Пористость, д.ед. por х8
9. Нефтенасыщенность, д.ед. nnas х9
10. Дополнительная добыча нефти, т. dQn У
Для построения уравнения множественной регрессии по прогнозированию дополнительной добычи нефти используется инструмент Регрессии в Пакете анализа MS Excel. Рассмотрим применение данного инструмента на примере проведения метода СКО на первой площади нефтяного месторождения.
В появившемся диалоговом окне необходимо указать Входной интервал Y -данные о приросте добычи нефти, и Входной интервал Х - ячейки со значениями факторов.
Необходимо включить переключатель Метки в первой строке, при выделении ячеек с названиями столбцов, а также Уровень надежности со значением 95 %.
Регрессионная модель при многофакторной зависимости имеет вид:
к
y = ao +Z ai * x, (4)
i=1
где ai - i-тый коэффициент эконометрической модели; xi - значение i-того фактора; к - число учитываемых факторов; a0 - свободный член регрессии (константа).
№ 4 - 2011
95
Проблемы экономики и менеджмента
Исходя из формулы 4, необходимо заметить, что свободный член регрессии отличный от 0 говорит о том, что при отсутствии продуктивного горизонта прирост дебита скважины составит величину равную данному свободному члену. Таким образом, свободный член - константу а0 - необходимо исключить из уравнения регрессии. Другими словами, свободный член уравнения регрессии не является значимым. Поэтому в диалоговом окне необходимо включить переключатель Константа-ноль. При нажатии кнопки ОК на новом рабочем листе выводятся необходимые таблицы.
В таблице 2 приводятся конечные результаты множественного линейного моделирования по СКО с полным набором независимых факторов, исключая константу уравнения.
Таблица 2 - Результаты статистического моделирования технологической эффективности СКО на первой площади
Регрессионная статистика
Множественный R 0,823
R-квадрат 0,678
Нормированный R-квадрат 0,489
Стандартная ошибка 152,231
Наблюдения 28
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Регрессия 9 925336,3265 102815,1474 4,437
Остаток 19 440309,8891 23174,20469
Итого 28 1365646,216
Коэффи- циенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д
х1 -9,082 13,518 -0,672 0,510
х2 22,768 43,634 0,522 0,608
х3 0,001 0,001 1,359 0,190
х4 -1,493 2,904 -0,514 0,613
х5 -0,314 1,347 -0,233 0,818
х6 0,074 1,658 0,045 0,965
х7 -3,816 3,373 -1,131 0,272
х8 9,134 7,457 1,225 0,236
х9 146,921 219,112 0,671 0,511
Проверка значимости каждого члена регрессионной модели осуществляется по P-значению. Данная величина не должна превышать принятого уровня значимости а = 0,05.
Как видно из таблицы 2 факторы модели хь х2, х4, х5, х6, х9 имеют очень высокое P-Значение (более 0,4). Кроме того, стандартные ошибки этих коэффициентов больше их величин. Следовательно, необходимо попытаться исключить эти члены из уравне-
96
№ 4 - 2011
Проблемы экономики и менеджмента
ния регрессии и повторять данный алгоритм до тех пор, пока критерий Фишера для данной модели не превысит его критического значения, найденное уравнение регрессии, которое может быть принято в качестве эконометрической модели, выглядит следующим образом:
Y = 9,476*х8 (5)
Среднее значение прироста добычи нефти при среднеарифметическом значении независимой переменной составляет 168,10 т/скв.-обр., что также незначительно отличается от результатов одномерной статистики (177,63 т/скв.-обр.), что свидетельствует о приемлемости эконометрических моделей для прогнозирования прироста добычи нефти при проведении данного метода увеличения нефтеотдачи.
Таким образом, проведя аналогичные расчеты по анализируемым объектам воздействия и методам повышения нефтеотдачи пластов, получаем уравнения множественной линейной регрессии по каждой площади и методу повышения нефтеотдачи, которые представлены в таблице 3.
Таблица 3 - Построенные статистические линейные модели по прогнозированию дополнительной добычи нефти от проведения мероприятий ПНП
Площадь Уравнение множественной линейной регрессии Коэффициент детерминации, R2
Соляно-кислотная обработка
Первая AQ = 9,476*х8 0,61
Вторая AQ = 66,220*х2 + 1,478*х6 0,58
Третья AQ = 16,090*х4 + 4,214*х8 0,67
Четвертая AQ = -2,161*х1 + 2,262*х6 0,60
Нефтекислотный разрыв пласта
Первая AQ = 19,141*х8 0,65
Вторая AQ = 13,302*х8 0,50
Третья AQ = 23,295*х8 0,54
Четвертая AQ = 10,014*х8 0,58
Закачка Резойл
Первая AQ = 16,182*х8 0,56
Вторая AQ = 49,530*х5 0,50
Третья AQ = -13,508*х4+14,211*х8 0,61
Четвертая AQ = 2,168*х6 0,54
Все регрессионные уравнения статистически значимы (p<0,05). Данные уравнения могут быть использованы в практических расчетах по определению прогнозного значения дополнительной добычи нефти. Результаты прогнозирования прироста добычи нефти представлены в таблице 4.
Таблица 4 - Прогноз прироста добычи нефти от проведения мероприятий
по увеличению нефтеотдачи
Площадь Прирост добычи нефти по мероприятию, т/скв-обр.
СКО НКРП Закачка Резойл
Первая 168,10 349,44 318,32
Вторая 169,25 283,01 161,17
Третья 146,04 283,33 204,38
Четвертая 129,51 188,87 186,30
№ 4 - 2011
97
Проблемы экономики и менеджмента
Прирост добычи нефти является одним из слагаемых, используемых для определения основного показателя экономической целесообразности проведенных мероприятий по увеличению нефтеотдачи пластов. Поскольку затраты на проведение мероприятий ПНП относятся к текущим, то в качестве такого показателя логично рассматривать экономический эффект [2]. Расчет экономического эффекта проведения мероприятий повышения нефтеотдачи пластов на объектах воздействия рассчитывается по формуле:
Э = (ДО*(Ц - Зпер) - Зм)*(1 - н), (6)
где Э - экономический эффект от внедрения методов увеличения нефтеотдачи, руб./скв-обр.;
ДО - прирост добычи нефти, т/скв-обр.;
Ц - цена реализации нефти, руб/т.;
Зпер - условно-переменные затраты на добычу 1 тонны нефти, руб/т.;
Зм - затраты на проведение мероприятий по увеличению нефтеотдачи, руб/скв-обр.;
н - налог на прибыль, д.ед.
В таблице 5 представлены результаты расчетов экономического эффекта проведения мероприятий по увеличению нефтеотдачи на всех объектах воздействия.
Таблица 5 - Расчетные значения экономического эффекта
Площадь Экономический эффект по мероприятию, тыс.руб/скв-обр.
СКО НКРП Закачка Резойл
Первая 41,2 764,3 447,8
Вторая -27,8 287,4 -63,9
Третья -18,9 452,8 80,8
Четвертая -110,6 173,1 97,9
По результатам проведенных расчетов, можно сделать вывод, что проведение соляно-кислотной обработки на второй, третьей и четвертой площадях экономически нецелесообразно. Положительный экономический эффект наблюдается по всем площадям в результате проведения нефтекислотного разрыва пласта. Проведение закачки Ре-зойл также имеет положительный экономический эффект на всех площадях за исключением второй Наибольший экономический эффект по всем мероприятиям наблюдается на первой площади, ввиду наименьших затрат на проведение данных мероприятий и получения в результате наибольшего технологического эффекта.
По результатам описанного в статье примера обработки и анализа техникоэкономической информации в нефтяной промышленности можно сделать вывод о том, что экономическая оценка интенсификации добычи нефти заключается в определении роли анализируемых процессов в улучшении производственных показателей нефтедобывающих предприятий и нефтяной отрасли в целом и выявлении на этой основе наиболее благоприятных условий применения методов воздействия на пласт и призабойную зону. Это в конечном счете позволяет находить критерии и обоснования, позволяющие повысить надежность процесса принятия управленческих решений.
Список литературы:
1. Подготовка информационного обеспечения для принятия решений: учеб. пособие / В.Г. Карпов, С. А. Зац - Уфа: УГНТУ, 2005 г. - 203 с.
98
№ 4 - 2011
Проблемы экономики и менеджмента
2. Зайнутдинов Р.А. Теория и практика экономической оценки повышения эффективности нефтегазодобывающего производства /Р.А. Зайнутдинов, Э.А. Крайнова.-М.: ГУП изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2002. - 384 с.
List of references:
1. Preparation of information support for decision making: the education guidance/V.G.Karpov, S.A.Zats - Ufa: USPTU, 2005 - 203 p.
2. Zajnutdinov R.A. The theory and practice of an economic evaluation of increase of efficiency of oil and gas extraction production/R.A. Zajnutdinov, E.A. Krajnova.-M.: SUE publishing house «Neft I gas» RSU of oil and gas im. I.M. Gubkina, 2002. - 384 p.
В.Н. Шустов
аспирант, ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ФАКТОРОВ КРЕДИТНОЙ
РЕЙТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ
Аннотация. В статье рассмотрены современные подходы к оценке качества рейтинговых систем и их факторов. Продемонстрировано их практическое применение. Проведен критический обзор подходов, который позволил выявить их сильные и слабые стороны. Сформулированы выводы о возможности их использования.
Ключевые слова: IRB-подход, рейтинговая система, дискриминирующая способность, дефолт предприятий, уровень значимости, гипотеза однородности, коэффициент Жини.
V.N. Shustov, Postgraduate, Russian economic university of G.V. Plekhanov
REVIEW OF APPROACHES TO ESTIMATION OF CREDIT SCORING SYSTEM FACTORS QUALITY
Abstract. The article considers up-to-date approaches to the estimation of quality of scoring systems and risk factors. Practical application is demonstrated. The approaches are classified; their strengths and weaknesses are described. The summary of probability of application these models is formulated.
Keywords: advanced internal rating based approach, scoring system, discriminating capacity, default of enterprises, significance level, homogeneity hypothesis, coefficient Gini.
В условиях финансового кризиса кредитный риск является одним из наиболее значимых банковских рисков. Именно он является причиной возникновения проблемной задолженности и потерь, связанных с дефолтом заемщика. Поэтому, чтобы риск-менеджмент стал инструментом, дающим результаты, в банке должна существовать эффективная система управления рисками, создание которой является весьма нетривиальной задачей.
В связи с планируемым внедрением принципов регулирования Базель II в России точность IRB-подхода к оценке экономического капитала представляет особый интерес. Рекомендации Базельского комитета не содержат законченной универсальной модели, которую нужно использовать в системе кредитного риск-менеджмента. Такой модели просто не существует. Базель II - это методология, которая предлагает подход, гарантирующий в итоге построение эффективной системы управления кредитными
№ 4 - 2011
99
