close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Нечетко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Тукаева Зульфия Масгутовна
Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в
условиях неопределенности
08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Москва – 2014
Работа выполнена в Башкирском государственном университете
на кафедре математических методов в экономике
Научный руководитель:
Доктор физико-математических наук, доцент, Мухаметзянов Ирик Зирягович,
Уфимский государственный нефтяной технический университет,
профессор кафедры математики
Официальные оппоненты:
Доктор экономических наук, профессор, Емельянов Александр Анатольевич,
филиал Национального исследовательского университета «МЭИ»
в г. Смоленске, профессор кафедры «Менеджмент и информационные
технологии в экономике»
Доктор экономических наук, профессор, Карпов Вячеслав Григорьевич,
Институт социально-экономических исследований Уфимского Научного Центра
Российской Академии Наук, главный научный сотрудник сектора
экономико-математического моделирования
Ведущая организация:
Оренбургский государственный университет
Защита состоится «24»
июня 2014 г. в 11-00 часов на заседании
диссертационного совета Д 212.204.10 при РХТУ им. Д.И. Менделеева по адресу:
125047, Москва, Миусская пл., д. 9, Конференц-зал (ауд. 443)
С диссертацией можно ознакомиться в Информационно-библиотечном центре
РХТУ им. Д.И. Менделеева.
Автореферат разослан «24» апреля 2014 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Д 212.204.10
д.т.н., профессор
Ю.А. Комиссаров
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы работы В соответствии с концепцией долгосрочного
социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020
года от 17 ноября 2008 года № 1662-р, стратегической целью является достижение
уровня экономического и социального развития ведущих мировых государств, а
также обеспечение успешного перехода к устойчивому социальноэкономическому развитию. Важнейшая роль при этом отводится зонам
опережающего экономического роста – крупным промышленным структурам территориально-производственным
комплексам
(ТПК),
в том
числе,
нефтегазохимическим (НГХ) ТПК. Нефтегазохимические ТПК образуются на базе
крупных корпоративных промышленных структур, а также широкой сети
предприятий малого и среднего бизнеса, совокупность которых обеспечивает
существенный вклад в ВВП России и увеличение производства продукции с
высокой добавленной стоимостью.
Формирование
научно-обоснованной
стратегии
развития
нефтегазохимических ТПК, обеспечивающих производство продукции с высокой
добавленной стоимостью, базируется на оценках и прогнозах тенденций
экономики, прогнозах развития научно-технического прогресса (НТП), а также
прогнозе факторов и отдельных макроэкономических показателей развития ТПК.
При составлении такого рода прогнозов необходимо учитывать взаимодействие
ТПК с внешней средой – с потребителями, товарными и финансовыми рынками,
экономической ситуацией, существующим законодательством и политическими
факторами.
Различным проблемам становления и развития производственных
комплексов посветили свои работы отечественные ученые: Л.И. Абалкин, М.К.
Бандман, О.Л. Бандман, А.Н. Белозерский, М.А. Винокуров, А.Г. Гранберг, Т.Н.
Есикова, Н.Н. Колосовский, Д.С. Львов, Б.З. Мильнер, А.Г. Наговицин, Н.Н.
Некрасов, B.C. Немчинов, Д.Ш. Султанова, Н.П. Фигурнова, П.Ж. Хандуев и др.
За рубежом этими проблемами занимались Р. Акофф, С. Брю, А. Вебер, Т. Конно,
В. Лаунхардт, К. Макконел, М. Портер, Л. Тойфсон, Й. Тюнен, П. Уотерман, Д.
Хан, Э. Фрезе и др.
Разработке
и
развитию
аппарата
экономико-математического
моделирования деятельности ТПК в условиях неопределенности посвящены
работы ученых Гармаша А.В., Дли М.И., Емельянова А.А., Карпова В.Г., Карасева
А. И., Канторовича Л.В., Кремера Н.Ш., Лоскутовой Н.А., Мельника М.М.,
Мешалкина В.П., Новиковой Н.В., Орлова А.И., Орловой И.В., Поспелова И.Г.,
Росса Г.В., Тельнова Ю.Ф., Савельевой Т.И., Федосеева В.В. В диссертациях
Белозерского А.Ю., Гараева И.Н., Долотова А.И., Т.В. Какатуновой,
К.А.Кравченко, С.А.Михайлова, Ильина А.А., Ильиных Ю.М., Ильясовой Т.В.,
Тютриной М.А., Фасхиева А.А. показано, что оценка состояния сложных
экономических систем является трудно формализуемой задачей ввиду
необходимости учета большего числа количественных и качественных факторов,
а также наличия сложных взаимосвязей между ними и объективной
неопределенности информации.
Большинство существующих научных работ по организации и управлению
2
ТПК направлено на комплексное исследование условий внешнего окружения и
внутренней
среды
организации,
на
анализ
разнообразных
сторон
функционирования с использованием методов системного анализа, а также на
выявлении ключевых показателей успешной деятельности и управляющих
факторов на основе многомерного статистического анализа.
Модели развития ТПК носят в основном описательный или нормативный
характер. Это, как правило, означает, что эти качественные модели не могут быть
формализованы, а отображают некоторые философские концепции развития “как
должно или будет происходить”. При этом практически не уделяется внимания
использованию методов экономико-математического моделированию и
прогнозирования факторов, обусловливающих фактический успех и потенциал
роста ТПК. Для разработки научно-обоснованной стратегии развития ТПК
необходимо помимо методологии формального статистического прогнозирования
использовать экономико-математические методы с учетом неопределенности.
Неопределенной
информацией
при
прогнозировании
развития
нефтегазохимических ТПК являются данные о состоянии рынков нефти, газа и
нефтепродуктов в стране и за рубежом,_ данные о состоянии потребителей,_
данные об объеме добычи минеральных ресурсов и др.
Прогнозирование развития нефтегазохимического ТПК в условиях
неопределенности - это непрерывный процесс сбора и оценки больших объемов
разнотипных неопределенных данных, а также построение на его основе
структуры для принятия решений с использованием различных подходов и
методов.
Вышеизложенное определяет актуальность научной задачи разработки
нечетко-логических и нечетко-временных инструментов прогнозирования
показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях неопределенной
информации о факторах внешней и внутренней среды организации.
Основные разделы диссертационной работы соответствуют плану
фундаментальных исследований РАН на период до 2025 года - раздел 8.2
“Экономические науки”, в рамках научной проблемы: «Разработка
математического и эконометрического инструментария, а также теоретических и
методологических основ анализа, моделирования и прогноза качества и образа
жизни населения: макро- и региональный аспекты».
Цель диссертационного исследования разработка нечетко-логических и
нечетко-временных инструментов прогнозирования показателей развития
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях
неопределенности факторов внешней и внутренней среды, как для последующего
анализа, так и разработки принятия научно-обоснованных управленческих
решений по формированию стратегии устойчивого социально-экономического
развития.
Для достижения указанной цели сформулированы и решены следующие
научные задачи:
3
1. Обоснование выбора определяющих факторов и показателей развития
нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности внутренней и внешней
среды.
2. Разработка нечетко-логической модели прогнозирования показателей
развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных
исходных данных и неопределенности.
3. Разработка нечетко-временной модели прогнозирования показателей
развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом
влияния факторов внешней среды.
4. Разработка регрессионной модели оперативного прогноза валового
выпуска продукции нефтегазохимического ТПК.
5. Разработка комплекса программ нечетко-логического и нечетковременного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в
условиях неопределенности.
6. Практическое применение предложенных нечетко-логических и нечетковременных инструментов прогнозирования на материалах нефтехимического
комплекса республики Башкортостан.
Объект исследования предприятия и объединения предприятий
нефтегазохимического территориально-производственного комплекса России.
Предметом исследования являются модели и процедуры прогнозирования
показателей ТПК в условиях неопределенности факторов внешней и внутренней
среды.
Научная новизна исследования
1. Разработана нечетко-логическая модель прогнозирования основных
показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема
достоверных исходных данных и неопределенности факторов, отличающаяся
применением процедур факторной декомпозиции прогнозной функции по
группам определяющих факторов, получении прогноза с использованием
нечеткого логического вывода по каждой группе факторов и группового синтеза
результирующего прогноза, что позволяет устранить внутри- и межгрупповые
эффекты взаимодействия
нечетких
факторов,
проводить анализ
и
прогнозирование с использованием данных, представленных в вербальной форме
и повышает достоверность прогноза.
2. Разработана нечетко-временная модель прогнозирования показателей
развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенных факторов
внутренней и внешней среды, отличающаяся использованием процедур нечеткого
логического вывода, основанного на правилах, на прецедентах и на нечетковременных последовательностях, что позволяет строить прогноз выходного
признака с использованием разнотипных факторов, и проводить согласование
прогноза с тенденциями развития отраслевой, национальной и мировой
экономики.
3. Разработана регрессионная факторная модель валового выпуска
продукции нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан по
данным
2005-12
гг.,
отличающаяся
использованием
агрегированной
производственной функции и выбором в качестве основной независимой
4
переменной объема кредитов, выданных реальному сектору экономики, что
позволяет проводить оперативный прогноз валового выпуска продукции на
краткосрочный период.
4. Разработан комплекс программ нечетко-логического и нечетковременного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в
условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности,
позволяющий проводить прогнозирование по исходным данным, представленным
в количественной, качественной и вербальной форме.
Теоретическая и практическая значимость
1. Теоретическое значение имеют нечетко-логическая и нечетко-временная
модели прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК,
обеспечивающие повышение достоверности прогнозов нечетких показателей и
минимизацию рисков при принятии управленческих решений в условиях
неопределенности.
2. Практическую значимость имеют комплекс программ нечеткологического и нечетко-временного прогнозирования показателей развития
нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности.
Методы исследования: методы экономической теории, математической
статистики,
системный
анализ,
методы
социально-экономического
прогнозирования и теории нечетких множеств и нечеткой логики. Применяются
научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и
зарубежных ученых по экономико-математическому моделированию бизнеспроцессов и прогнозированию социально-экономических систем в условиях
неопределенности.
Положения, выносимые на защиту
1. Нечетко-логическая модель прогнозирования основных показателей
развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных
исходных данных и неопределенности факторов.
2. Нечетко-временная
модель
прогнозирования
развития
нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом влияния
факторов внешней среды на основе методологии нечетких временных рядов и
нечеткого логического вывода, основанного на правилах и на прецедентах.
3. Регрессионная факторная модель валового выпуска продукции
нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан от объема
кредитов, выданных реальному сектору экономики.
4. Комплекс программ нечетко-логического и нечетко-временного
прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях
малого объема достоверных исходных данных и неопределенности внешней
среды.
Обоснованность выводов и положений диссертации подтверждается
комплексным использованием известных, проверенных практикой теоретических
и эмпирических методов исследования – методов статистического
прогнозирования и экономического анализа; методов теории нечетких множеств,
статистического анализа и экономико-математического моделирования, а также
5
учетом экспериментально изученных особенностей функционирования
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов.
Достоверность результатов исследования определяется тем, что
рекомендации и выводы диссертационного исследования основаны на обработке
исходной
статистической
информации;
не
противоречат
известным
теоретическим и практическим результатам, содержащимся в публикациях
отечественных и зарубежных ученых по применению математических и
инструментальных методов экономики для исследования территориальнопроизводственных комплексов.
Эффективность предложенных в диссертации инструментов принятия
решений подтверждается результатами их практического применения в ОАО
АНК «Башнефть».
Апробация работы Основные результаты диссертационного исследования
докладывались на ряде научно-практических конференциях: Международных
научно-практических конференциях «Экономика и управление: анализ тенденций
и перспектив развития» (Новосибирск, 2012, 2013); «Промышленное развитие
России: проблемы, перспективы» (Н.Новгород, 2012); «Проблемы анализа и
моделирования региональных социально-экономических процессов» (Казань,
2013); «Экономико-математические методы исследования современных проблем
экономики и общества» (Уфа, 2013); Всероссийской научно-практической
конференции с международным участием «Инновационные технологии
управления социально-экономическим развитием регионов России» (ИСЭИ УНЦ
РАН, Уфа, 2013), а также научных семинарах Башкирского государственного
университета и Международного института логистики ресурсосбережения и
технологической
инноватики
Российского
химико-технологического
университета имени Д.И. Менделеева.
Результаты исследования и разработанный автором комплекс программ
«Прогнозирование нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК»
использованы
при
прогнозировании
показателей
развития
нефтеперерабатывающего ТПК республики Башкортостан.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,
заключения, списка литературы и приложений. Включает 41 таблицы и 26
рисунков. Текст диссертации содержит 171 машинописных страниц. Список
литературы включает 135 источников.
Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 9
публикациях, в том числе в 2 статьях в изданиях перечня ВАК. Общий объем
публикаций составил 3 п.л., в том числе лично автору принадлежит 2,5 п.л.
Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Оглавление диссертации
1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ
РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ
6
1.1 Организационно-экономические типы и особенности функционирования
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов
1.2 Система макроэкономических показателей оценки эффективности
деятельности территориально-производственных комплексов
1.3 Сравнительный
анализ
моделей
прогнозирования
развития
территориально-производственных комплексов
1.4 Особенности процедуры прогнозирования показателей развития
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов
1.5 Обоснование цели и задач диссертационной работы
2 НЕЧЁТКО-ЛОГИЧЕСКИЕ
ИНСТРУМЕНТЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
РАЗВИТИЯ НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКИХ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
2.1 Обоснование выбора определяющих факторов и показателей развития
нефтегазохимического комплекса
2.2 Разработка нечетко-логической модели прогнозирования развития
нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема достоверных исходных
данных и неопределенности
2.3 Разработка нечетко-временной модели прогнозирования развития
нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности с учетом влияния
факторов внешней среды
2.4 Архитектура и режимы функциональная информационной системы
нечетко-временного прогнозирования показателей развития территориальнопроизводственных комплексов в условиях неопределенности
2.5 Выводы
3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО
КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКОМАТЕМАТИЧЕСКИХ НЕЧЕТКО-ВРЕМЕННЫХ МОДЕЛЕЙ
3.1 Современное состояние развития нефтеперерабатывающего комплекса
республики Башкортостан
3.2 Разработка регрессионных факторных моделей краткосрочного
оперативного прогноза валового выпуска продукции нефтехимического ТПК от
объемов переработки нефти и объемов кредитов, выданных реальному сектору
экономики
3.3 Прогноз валового выпуска продукции нефтепереработки на основе
экономико-математической нечетко-временной модели
3.4 Прогноз конкурентоспособности нефтехимического ТПК на основе
модели нечеткого логического вывода в условиях малого объема достоверных
исходных данных и неопределенности
3.5 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
ГЛОССАРИЙ ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ И ПОНЯТИЙ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
7
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Копия свидетельства на программный продукт, реализующий
методы и алгоритмы прогнозирования показателей развития
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Справка об использовании результатов диссертации в ОАО
«АНК Башнефть».
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновываются актуальность выбранной темы; определены
предмет и объект исследования; сформулированы цель и задачи исследования;
изложена научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы и
выносимые на защиту положения; приведены данные об апробации работы и
основных публикациях по теме.
В первой главе «Анализ современных научных исследований
организации
и
экономико-математических
методов
и
моделей
прогнозирования показателей развития территориально-производственных
экономических систем»
представлены организационно-экономические типы
крупных ТПК; описана система макроэкономических показателей для оценки
эффективности их деятельности; изложены особенности функционирования и
организационно-экономические типы нефтегазохимических ТПК; проведен
анализ
современных экономико-математических методов
и моделей
прогнозирования развития ТПК.
Типы ТПК определяются по ряду аспектов – видовому, территориальному,
научно-инновационному. Конкретные ТПК образованы в большинстве случаев в
результате сложного взаимодействия как внутренних (по отношению к границам
данного производственного комплекса) факторов развития - местных природных
и трудовых ресурсов; накопленных фондов промышленности, сельского
хозяйства и транспорта, так и внешних факторов, которыми являются
территориальные отношения (межрайонные связи).
Большинство нефтегазохимических ТПК могут также включать
вертикально-интегрированные
компании,
владеющие
предприятиями
нефтедобычи, нефтепереработки и нефтехимии. Особенностью нефтегазохимического ТПК является многоцентричность – сосредоточение производственных
процессов в нескольких, достаточно автономных, промышленных центрах;
многоассортиметность продукции; замкнутость цикла переработки сырья и
отходов; наличие единых логистических цепей поставок, включающих добычу,
транспортировку и сбыт продукции и средств производства, что обусловлено
спецификой перерабатываемого углеводородного сырья, продукции и технологий
нефтехимии. Региональную структуру имеют инфраструктурные предприятия по
техническому обслуживанию основных предприятий нефтепереработки и
нефтехимии.
Нами выделены следующие основные факторы социально-экономического
развития и виды показателей оценки эффективности для нефтегазохимических
ТПК (табл. 1).
Определяющие
факторы
социально-экономического
развития
нефтегазохимических ТПК имеют многоплановый и разнотипный характер,
отображаются неоднозначной, неопределенной и нечеткой информацией, что де-
8
Таблица 1 - Факторы и показатели социально-экономического развития НГХ ТПК
Факторы
Виды показателей (Xij)
Экономические
(Y1)
Технологические
(Y2)
Ресурсные
(Y3)
Инвестиционные
(Y4)
Инновационные
(Y5)
- рентабельность продукции
- добавленная стоимость
- сальдо торгового баланса (экспорт-импорт)
- производительность труда
- доля наукоемкой продукции в валовом продукте
- доля расходов на НИОКР в валовом продукте
- индикаторы обновления технологий (индексы Нельсона, Соломона)
- инвестиции в технологии ресурсо-энергосбережения
- доля наукоемкой продукции в ВП
- производительность труда
- степень износа основных фондов
- фондоотдача
- капиталоотдача
- индекс качества трудовых ресурсов
- инвестиции в основной капитал
- инвестиции в производственную сферу
- инвестиции в социальную сферу
- доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной
продукции отрасли
- доля затрат на технологические инновации в общем объеме валовой
продукции
лает невозможным применение классических статистических экономикоматематических моделей и методов прогнозирования показателей этих факторов.
Для задач долгосрочного и сверхсрочного прогноза, из-за значительного влияния
внешней окружающей среды – рыночного, социально-экономического,
политического, неопределенность факторов возрастает значительно. Поэтому,
акцент в настоящей работе сделан на решении научной задачи по разработке
методов и инструментов прогнозирования отдельных показателей развития
нефтегазохимических ТПК в условиях неопределенности, с целью последующей
интеграции разработанных инструментов в общую систему прогнозирования
развития ТПК.
Предлагаемая автором система взаимосвязанных задач прогнозирования
нефтехимического ТПК описывает три взаимодополняющих подхода
прогнозирования экономического развития, являющихся основой для решения
задач социально-экономического планирования:
1) определение следствий изменения потребительских предпочтений,
влияющих на устойчивый спрос продукции ТПК в промышленности;
2) оценка воздействия роста (динамических изменений) нефтехимического
ТПК на экономику региона (территории), за счет использования новых
технологических процессов, вливания капитала, роста производительности и т.д.;
3) прогнозирование потребности в ресурсах для нефтехимического ТПК при
реализации инвестиционных программ с целью максимизации прибыли.
На рисунке 1 представлена типовая логико-информационная модель
трехэтапной процедуры прогнозирования развития нефтегазохимических ТПК.
9
Этап 1. Определение основных факторов и показателей развития
Этап 2. Мониторинг и подготовка исходной информации – факторов развития
Этап 3. Выбор метода и модели прогнозирования
Оценка факторов развития ТПК
Рисунок 1 – Логико-информационная модель процедуры прогнозирования развития
нефтегазохимических территориально-производственных комплексов
Первый этап процедуры прогнозирования составляет определение
основных факторов и показателей развития. Основные инструменты данного
10
этапа - различные статистические методы, в том числе корреляционнорегрессионный и факторный анализ, методы классификации и др.
Второй этап процедуры прогнозирования состоит в проведении
мониторинга и подготовки исходной информации факторов развития. Здесь
задача решается путем организации системы мониторинга и последующей
обработки данных. Определенная специфика этапа состоит в необходимости
обработки неопределенной информации, для решения которой в работе
используются инструменты теории нечетких множеств и нечеткого логического
вывода.
Третий этап - выбор модели и метода прогнозирования. Рассматриваются
три класса моделей прогнозирования с различными методами. Автором
разработана нечетко-логическая и нечетко-временная модели прогнозирования в
условиях неопределенности на основе нечеткой логики, для решения которой в
работе используются метод прогнозирования на основе нечетких временных
рядов с использованием инструментов нечетко-временной базы знаний и
нечеткого логического вывода, а также регрессионная модель оперативного
прогноза валового выпуска продукции от объема кредитов, выданных реальному
сектору экономики.
Во второй главе «Нечётко-логические инструменты прогнозирования
развития
нефтегазохимических
территориально-производственных
комплексов в условиях неопределенности» проведено обоснование выбора
определяющих факторов прогнозирования развития нефтегазохимического ТПК в
условиях неопределенности внутренней и внешней среды. Разработаны нечеткологическая и нечетко-временная модель прогнозирования показателей развития
нефтегазохимического ТПК с учетом влияния неопределенных факторов внешней
среды на основе методологии нечеткого логического вывода основанного на
правилах, на прецедентах и нечетких временных последовательностях.
Разработан комплекс программ для прогнозирования показателей развития
нефтегазохимических ТПК и проведены вычислительные эксперименты прогноза
валового продукта ТПК с учетом прогнозов тенденций мировой экономики и
прогноза развития НТП.
1) Модель прогнозирования на основе нечеткого логического вывода
Научная задача: построить долгосрочный прогноз для одного или
нескольких показателей развития ТПК (например, валового выпуска продукции
Y) в зависимости от факторов развития ТПК Xi (это факторы мировой экономики,
факторы национальной экономики и внутренние факторы, определяющие
развитие ТПК). Для каждой такой группы факторов получим частные прогнозы
валового выпуска продукции, которые обозначим через Yw, Yn и Yp
соответственно. Результирующий прогноз валового выпуска продукции ТПК (Y)
определяется как комбинация частных прогнозов с весами, определяемыми на
основе экспертных оценок.
Предлагаемая автором модель нечеткого вывода применительно к прогнозу
показателей развития ТПК состоит в декомпозиции задачи прогноза в
зависимости от трех групп факторов (факторы мировой, национальной экономики
11
и внутренние факторы ТПК). Для каждой группы факторов проводим
декомпозицию задачи на отдельные зависимости от одного фактора - Y(X1),...,
Y(Xk), или различных пар факторов - Y(X1,X2), Y(X1,X3), …, Y(Xi,Xj), … и
получение нечетких выводов для каждой частной задачи, что позволяет составить
адекватные экспертные правила логического вывода прогнозного показателя в
отличие от ситуации логического вывода (прогноза) для трех и более факторов.
Особенно это актуально, если факторы сложным образом зависимы, или
противоречивы, или обнаруживают совместный эффект.
Таким образом, модель прогнозирования показателей развития
нефтегазохимического ТПК представляется в виде системы подзадач
прогнозирования на частном множестве факторов с использованием нечеткологических правил вывода и последующего внутри- и межгруппового синтеза
результирующего прогноза.
Методика построения прогноза следующая (пример):
1) задаем шкалу терм-значений лингвистических факторов (табл.2);,
определяющих выпуск продукции ТПК;
2) определяем прогнозные значения факторов на требуемую дату,
используя данные различных источников;
3) проводим нормирование значений факторов;
4) определяем лингвистические значение факторов Xi , используя функцию
принадлежности нечеткого параметра;
5) проводит декомпозицию задачи на отдельные зависимости (Yi ) от одного
фактора и различных пар факторов;
6) определяем лингвистические значение прогноза с использованием базы
знаний нечеткого логического вывода по каждой частной задаче Yi (табл. 3);
7) проводим дефаззификацию нечетких логических выводов относительно
выходного параметра Y для каждой группы факторов;
8) проводим синтез результирующего прогноза.
Таблица 2 Шкала терм-значений лингвистических факторов, определяющих выпуск
продукции ТПК
1
Факторы тенденций мировой экономики
VL
L
M
H
VH
X1 Мировой спрос на нефть, млрд. т.н.э.
3,96 4,10 4,24 4,38 4,45
X2 Цена за 1 баррель нефти марки Urals на мировом рынке, $
50
75
100
125
150
X3 Темпы роста мировой экономики, %
-4
-0,3
3,4
6,7
10
X4 Темпы роста расходов на НИОКР за 5 лет, %
5
10
20
50
90
1
Расчет на основе сведений полученных из различных источников информации
В таблице 3 представлен фрагмент таблицы экспертных правил логического
вывода для прогноза показателя валового выпуска ТПК. Аналогичные таблицы
построены по всем факторам. Расчетные значения примера представлены в
таблице 4 и составляют следующие прогнозное значение валового выпуска (в
безразмерной шкале): Yw=0,67, Yn=0,734, Yp=0,452, соответственно от факторов
мировой экономики, от факторов национальной экономики и внутренних
факторов ТПК, что соответствует росту валового продукта ТПК на 13,4 % , 14,7%
и 9,0% к 2020 году в зависимости от каждой группы факторов.
12
Таблица 3 - Правила логического вывода (фрагмент) валового выпуска продукции
нефтегазохимического ТПК в зависимости от факторов мировой экономики *)
Yw(X1,X2)
Yw(X1,X3)
X1 VL L M Р VH
X2
Yw(X1,X4)
X1 VL L M H VH
X3
VL
L L M H
H
X1 VL L M H VH
X4
VL VL L M M
M
VL VL L M H
H
L
L M M H VH
L
L M M M
H
L
L M M H
M
L M M H VH
M
M M M H VH
M
M M
H H VH
H
M M
H H VH
H
M M
H H VH
H
M M
H H VH
VH
M H
H H VH
VH
M M
H H
VH
M H
H H VH
H
H
*)
значения лингвистических термов определены, как: VL – очень низкий; L - низкий; M –
средний; H – высокий; VH – очень высокий.
Таблица 4 – Пример расчета прогноза валового выпуска продукции НГХ ТПК на 2020 г. в
зависимости от факторов мировой экономики
НормироТерм
Терм
Значение
Прирост
Прогноз
ванное
значение значение функции
выпуска
на 2020 г значение
факторов показателя принадпродукции,
Xi
Yw
лежности
Yw, %
X1
4,4
0,898
VH
VH
1
20
X2
120
0,700
M
H
1
10
X3
2
0,429
M
M
0,79
0
X4
X1X2
X1X3
X1X4
X2X3
X2X4
X3X4
23
0,212
0,629
0,385
0,190
0,300
0,148
0,091
L
L
VH
VH
H
H
M
M
0,62
1
0,79
0,62
0,79
0,62
0,62
-10
20
20
10
10
0
0
Итоговый прогноз определяется как среднее с весами для трех групп
факторов. Учитывая больший приоритет влияния внутренних факторов ТПК
(оценка порядка 60%) и в меньшей степени факторов тенденций развития
мировой и национальной экономики (оценка 15% и 25% соответственно),
итоговое значение прогноза выпуска продукции составит порядка 11% прироста,
по отношению к текущему значению объема выпуска продукции.
Таким образом, модель прогнозирования на основе нечеткого логического
вывода позволяет получить интегральный показатель для оценки эффективности
деятельности ТПК в количественном виде.
Реализация нечеткого вывода выполнена с использованием алгоритма
Мамдани, в котором взаимосвязь между входами X = (X1, X2,..., Xn) и выходом Y
определяется нечеткой базой знаний следующего вида:
13
kj
n
 ( X
i
 ai , jp )  Y  d j , j  1, m
p 1 i 1
где ai , jp - лингвистический терм, которым оценивается нечеткая переменная xt в
строке с номером jp (р = 1,k); k - количество строк-конъюнкций, в которых
нечеткий выход Y оценивается лингвистическим термом d ; т – количество
термов, используемых для лингвистической оценки терма нечеткой выходной
переменной Y.
xi
y
ai , jp    jp ( xi ) / xi , xi  [ xi , xi ]; d j    d j ( y ) / y, y  [ y , y ] ,
x1
y
где  jp ( X i ) ,  d j (Y ) - функции принадлежности нечеткого входа Xi и выхода Y
лингвистическим термам.
Дефаззификацию проводили по методу центра тяжести: Y =  i  Yi /  i , где
Yi - абсцисса точки максимума (узловая точка) функции принадлежности
нечеткой переменной, для которой нечеткий выход Y принимает соответствующее
терм-значение.
Операции с нечеткими переменными выполнены с использованием Fuzzy
Logic Toolbox системы MatLab.
2) Нечетко-временная модель прогнозирования показателей развития
нефтегазохимического ТПК на основе методологии нечеткого логического
вывода, основанного на правилах, на прецедентах и на нечетко-временных
последовательностях.
Пусть X (i )   X 1 (i ), X 2 (i ),..., X k (i ) - входные нечеткие факторы в
моменты времени i и Yj – прогнозируемые показатели, определяемые набором
факторов X . Входные факторы (табл. 1) будем определять как нечеткие
лингвистические переменные. Для всех входных факторов зададим трехуровневое
множество терм-значений: низкое (L, Low), среднее (A, Average), высокое (H,
High). Границы терм-значений являются нечеткими и задаются экспертно. Шкала
терм-значений лингвистических факторов прогнозирования развития НГХ ТПК
для части исходных факторов представлена в табл. 5.
Для прогнозируемых нечетких лингвистических показателей Yj
использовано пятиуровневое множество терм-значений, обусловленное
требованием повышенной дифференциации прогноза и подавления шумов (табл.
6): VL (значительное уменьшение), L (уменьшение), F (без изменения), H
(увеличение), VH (значительное увеличение).
При разработке долгосрочного прогноза, автором используется подход, при
котором для определения значений нечетких факторов X на заданный горизонт
прогнозирования
используется
мониторинг
прогнозов
различных

аналитических агенств относительно динамики макроэкономических параметров
мировой, национальной и отраслевой экономики и тенденций развития НТП.
14
Таблица 5 - Основные факторы, определяющие выпуск продукции нефтехимического
ТПК, шкала терм-значений факторов и прогноз значений факторов на период до 2020
года по трем сценариям
терм-значения
Прогноз до
2020
Факторы
код
L
A
H
Пес Сре Опт
Факторы мировой экономики
Динамика мирового потребления нефти в
X1 20-35 30-45 40–55 23
28 30
общей доле первичн. энергоресурсов, % 1)
Цена за 1 баррель нефти марки Urals, $ 2)
X2 60-80 55-95 80-110 125 170 190
3)
Темпы роста мировой экономики, %
X3 0.3- 3 2.5 →
4
2
3,5
5
Темпы роста расходов на НИОКР, % 1)
X4 3-10 7-16
15→
7
10 12
Факторы национальной экономики
Темпы роста ВВП, % 4)
X5
3,6
4,8
6,0
3
4,6
6
Внутреннее потребление нефти, % г 2008
100- 103X6
108→ 100 105 110
году (236 млн.т) 4)
105
108
Инвестиции в развитие нефтяной
70100150134X7
100
160
промышленности, млрд. $ (в ценах 2007 г.) 4)
120
160
300
139
Уровень инфляции 5)
X8 3 – 6 5 – 9
8→
8
6
5
Внутренние факторы, определяющие развитие ТПК
Рентабельность активов, % 6)
X9 7-10 9-18
15→
10
15
18
6)
Динамика инвестиций в осн. фонды, %
X10 0 – 5 3.5 - 7 7.5 →
3
5
7
Уровень технологий (индекс комплексности
X11 2-4
3-7
6-9
5,5
7,2 7,6
Нельсона) 6, 7)
Темпы роста расходов на НИОКР в год, % 6)
X12 3-10 7-16
15→
6
10
20
1)
2)
BP
Energy
Outlook
2030
(2013),
www.bp.com/energyoutlook;
Прогноз
МВФ,
www.imf.org/external/russian; 3)Узяков М.Н. Ключевые детерминанты долгосрочного прогноза развития
российской экономики // ЭКО», № 6, 2012 г.; 4)Энергетическая стратегия России на период до 2020 года;
5)
Данные Минэкономразвития РФ ; 6) годовой отчет ОАО АНК «Башнефть» за 2012 г., прогноз методом
экспоненциального сглаживания; 7)средний по четырем НПЗ
Таблица 6 - Шкала терм-значений показателей развития НГХ ТПК *)
Показатель развития НГХ ТПК
VL
L
F
H
1. Прирост валового выпуска продукции
(-15; -6) (-7; -1)
(-1,5; 1,5) (1; 7)
НГХ ТПК (ΔВП), % год
*
VH
(6; 15)
Расчет на основе сведений полученных из различных источников информации.
Основой построения нечетко-временной модели прогнозирования является
адаптивная нечетко-временная база знаний, получаемая на основе сбора,
сортировки, анализа и обработки данных для исследуемого прогноза в выбранном
интервале времени. Нечетко-временная база знаний структурируется по
временным промежуткам, пополняется и адаптируется, с применением методов
интеллектуальной обработки информации и методов нечеткой логики (нечеткая
кластеризация, нечеткие ассоциативные правила). В таблице 7 приведен фрагмент
нечетко-временной базы знаний за период 2008-2012 годы, где нечеткие входные
факторы Xi определены в таблицах 5 и 6.
Нечетко-временная база знаний представляет собой и базу прецедентов.
Однако прогноз на основе аналогий и опыте прошлых ситуаций имеет недостатки
в связи с особенностью информации терять со временем актуальность. Кроме
того, учитывая многофакторность, число возможных комбинаций значений
факторов вектора X велико по сравнению с числом актуальных прецедентов. Поэ-
15
Основные факторы
Таблица 7 - Фрагмент нечетко-временной базы знаний для параметра прирост объема
выпуска продукции нефтехимического ТПК за период 2008-2012 годы (квартальные
данные) *)
год
2008
2009
2010
2011
2012
кв. I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
Прогноз
X1
L
L
L
L
L
L
L
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A A
A
A
X2
L
L
L
L
L
L
L
L
A
A
A
A
A
A
H
H
H H
H
H
X3
L
L
L
L
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
H
H A
H
H
X4
L
L
L
L
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
A
H
A H
H
H
X5
L
A
A
A
H
L
L
A
L
A
H
L
L
A
L
A
H
L
L
A
X6
L
L
L
L
L
L
L
L
A
A
A
A
A
A
A
A
A A
A
A
L
L
L
L
F
L
F
F
L
F
F
H
F
F
H
H
H
H
VH
…
ΔВП
F
*)
терм значения факторов определены на основании экспертных оценок значений нечетких интервалов в
соответствии с данными табл. 5
тому, для повышения информативности исходных данных дополним нечетковременную базу знаний, экспертной базой знаний нечеткого логического вывода,
основанную на дедуктивных правилах вида "если...то...". В отличие от метода
прогнозирования, изложенного выше в п.1) , база знаний содержит логический
вывод не по отдельным факторам, а по всему набору факторов.
Таким образом, частная задача состоит в определении прогноза искомого
показателя развития ТПК по набору нечетких факторов X на заданный горизонт
прогнозирования.
В зависимости от исходного набора нечетких факторов и возможности
идентификации ситуации с использованием нечетко-временной базы знаний,
прогнозирование выполняется по одному из трех вариантов или способов.
Первым вариант построения прогноза реализуется, если для исходного
набора нечетких факторов отыскивается похожий прецедент в качестве аналога.
Методика включает процедуры извлечения прецедентов на основе факторов;
упорядочения извлеченных прецедентов по степени близости к текущему случаю;
и выбора наиболее подходящих прецедентов. Каждому признаку назначают вес,
учитывающий его относительную ценность. Полностью степень близости
прецедента по всем признакам можно вычислить, используя обобщенную
формулу вида:
  j  sim( xij , xkj ) ,
j
где wj – вес j-го признака, sim – функция подобия (метрика), xij и xik – значения
признака xj для текущего случая и прецедента, соответственно. После вычисления
степеней близости все прецеденты выстраиваются в единый ранжированный
список.
В качестве меры сходства использовали номинальную качественную меру
сходства Хэмминга: sim( xij , xkj )  nik / N , где nik – число совпадающих признаков у
образцов Xi и Xk; N – общее число единичных признаков у образцов Xi и Xk. После
того, как прецеденты извлечены, нужно выбрать "наиболее подходящий" из них.
16
Это определяется сравнением значений факторов текущего случая и прецедентов
с использованием метода "ближайшего соседа". После обработки текущего
прогноза, он вносится в базу прецедентов вместе со своим решением для его
возможного последующего использования в будущем.
Второй вариант построения прогноза реализуется при низком значении
степени близости значений исходный факторов и прецедентов. Методика
прогнозирования, основана на адаптации прецедентов к обстоятельствам,
изменившимся для конкретной проблемы с использованием нечетко-временных
последовательностей. Механизм функционирования нечетко-временной модели
прогнозирования реализован на основе процедур нечеткого вывода временной
модели, которые задается последовательностью интегральных признаков на
нескольких, следующих друг за другом временных этапах. Нечеткие правила,
образующие нечеткую базу знаний модели, имеют следующий вид:
" Если (в течение t  1 наблюдается признак X  X (1 )) и ( Y  Y (1 )),
затем (в течение t  2 наблюдается признак X  X (2 )) и (Y  Y (2 ))
затем . . .), то (в последующем в течение t  n будет Y  Y (n ))"
где вектор X - значение нечетких факторов
на заданный горизонт
прогнозирования n ; X (i ) - значение нечетких факторов в прошлые моменты
времени; Yi – интегральные нечеткие признаки, характеризующие поведение
временного ряда на его отдельных фрагментах; знак «  » означает номинальную
качественную меру сходства в рамках установленного для предметной области
критерия.
Третий вариант метода реализуется при отсутствии прецедентов и
невозможности их адаптации к текущей ситуации. В этом случае осуществляется
прогнозирование, основанное на дедуктивных правилах нечеткого логического
вывода, по правилам, описанным выше в п.1), с использованием нечеткой базы
знаний для всей совокупности факторов.
На рисунке 2 приведена обобщенная блок-схема архитектуры
интеллектуальной системы прогнозирования показателей развития НГХ ТПК в
условиях неопределенности. Алгоритм прогнозирования включает решение
следующих задач:
В блоке «Анализатор проблемной ситуации» формируется определяющие
факторы и показатели развития ТПК для прогноза, которые заносятся в базу
данных показателей. Прогноз исходных факторов на заданный горизонт
прогнозирования осуществляется либо заданием готовых прогнозов с
использованием различных источников, либо с использованием статистических
моделей из базы моделей прогнозирования (экстраполяции, АРПСС и др.).
В блоке «Поиск решений, объяснения» производится разбиение
прецедентов на классы эквивалентности; вычисление степени близости между
прецедентами и определение варианта (метода) получения прогноза. База моделей
прогнозирования показателей развития ТПК включает три модели:
прогнозирование, основанное на прецедентах, прогнозирование, основанное на
нечетко-временной модели адаптации и прогнозирование с использованием
Блок поиска
решений,
объяснения
Блок обучения,
адаптации и
модификации
База данных
показателей
База моделей
прогнозирования
показателей
База знаний
временной модели
Блок
моделирования
Блок
прогнозирования
Блок приобретения и
накопления знаний
(объект ППП, СУБД, и т.д. )
Анализатор
проблемной
ситуации
Интерфейс с внешней средой
эксперт, инженер по знаниям )
Интерфейс пользователя (ЛПР,
17
Рисунок 2 – Блок-схема архитектуры интеллектуальной системы прогнозирования
показателей развития НГХ ТПК в условиях неопределенности
логического вывода, основанного на дедуктивных правилах вида "если...то..." ,
что позволяет сформировать до трех вариантов прогноза.
В блоке «Обучения, адаптации и модификации» выполняется поиск
ассоциативных правил; анализ временных последовательностей; агрегирование
данных; обнаружение отклонений и получение дополнительных знания из базы
знаний, что позволяет выявлять значимость факторов и заполнять отсутствующие
признаки. Адаптация решения производится на основе использования нечетковременной модели в соответствии с установленными критериями.
В блоке моделирования формируются различные критерии качественной
меры сходства прецедентов. В блоке прогнозирования выполняется определение
прогноза искомого показателя в нечеткой форме и его дефаззификация. В блоке
приобретения и накопления знаний выполняется добавление прецедентов в базу
знаний на основе результатов адаптации исходных факторов и представления как
нового сконструированного прецедента.
Описанный выше алгоритм реализован в виде комплекса программ,
позволяющий формировать и вести нечетко-временную базу знаний в среде MS
Excel и проводить расчеты, используя Fuzzy Logic Toolbox системы MatLab.
В третьей главе «Прогнозирование развития нефтеперерабатывающего
комплекса республики Башкортостан» проведен анализ показателей развития
отрасли нефтепереработка и нефтехимия республики Башкортостан за период
2005-2012
гг.;
выполнен
прогноз
ряда
показателей
развития
нефтеперерабатывающей отрасли республики Башкортостан на основе
использования нечетко-временныйх моделей прогнозирования; проведен прогноз
показателей нефтеперерабатывающего комплекса РБ по кредитному сектору.
В
Республике
Башкортостан
расположен
один
из
крупных
нефтеперерабатывающих ТПК России, осуществляющий весь хозяйственный
цикл в сети цепи поставок нефтепродуктов: разведку и добычу нефти и газа;
переработку и производство нефтепродуктов и продуктов нефтехимии;
распределение и сбыт нефти, нефтепродуктов и продуктов нефтехимии конечным
оптовым и розничным потребителям.
18
В табл. 8 приведены региональные и отраслевые показатели деятельности
нефтехимического ТПК Башкортостана. Доля продукции нефтепереработки и
нефтехимии составляет в среднем 63 % и 37% в объеме отгруженных товаров,
выполненных
работ
и
услуг
соответственно
по
обрабатывающей
промышленности и в общем объеме Башкортостана. Рассчитанный по данным
таблицы 8 коэффициент корреляции между ВРП и объемом отгруженных товаров
собственного производства, выполненных работ и услуг по отрасли
нефтепереработка и нефтехимия составляет 0,88, что характеризует значительный
вклад и сильную зависимость экономики региона от результатов деятельности
нефтехимического комплекса.
Таблица 8 - Региональные и отраслевые показатели нефтехимического ТПК Республики
Башкортостан *)
n/п
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Валовой региональный продукт (ВРП) РБ в основных ценах, млрд. рублей
1
381,6
505,2
590,1
743,1
647,9
757,6
917,0
1065,3
Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг
собственными силами всего по РБ, млрд. руб.
2
600,1
836,1
1011,0
869,5
1156,9
1421,4
1574,0
в т.ч. по отрасли нефтепереработка и нефтехимия (Н/НХ), млрд. рублей
3
256,9
272,1
279,5
340,2
311,4
454,6
451,2
559,4
прирост объема отгруженных товаров..., млрд. рублей
4
15,2
7,4
60,7
-28,8
143,2
-3,5
108,.2
Валовый выпуск продукции отрасли Н/НХ, млрд. рублей
154,9
204,3
248,6
299,4
193,3
279,2
364,3
378,9
5
6
*)
Доля отгруженных товаров отрасли Н/НХ в общем объеме РБ, %
45,3
33,4
33,7
35,8
39,3
31,7
45,3
Источник: Башкортостанстат. Основные социально-экономические
Башкортостан (комплексный сборник), 2012-13. Сайт: http://www.bashstat.ru/
показатели
55,1
Республики
Общим ресурсом, на основе которого формируется ТПК, является нефть,
поступающая на нефтеперерабатывающие предприятия ОАО АНК «Башнефть» и
ОАО «Газпром нефтехим Салават». В соответствии с этим, возможно провести
анализ оценки эффективности работы нефтехимического ТПК в целом по
приросту объема переработки нефти и стоимости нефти и нефтепродуктов на
рынке.
В табл. 9 приведены интегральные технологические и экономические
показатели переработки нефти нефтехимического ТПК Башкортостана. Для
оперативного прогноза валового выпуска продукции (ВП, млрд. руб.)) по
нефтехимическому ТПК автором получено, по результатам корреляционнорегрессионного анализа, следующее уравнение регрессии:
ВП = -1719,08 +74,13·G,
(1)
где G – объем первичной переработки нефти, млн.т.
В случае использования множественной регрессии с привлечением
рыночных факторов (цены на нефть и нефтепродукты), соответствующие
коэффициенты в уравнении регрессии (1) незначимо влияют на целевой
показатель.
19
Таблица 9 - Интегральные технологические и экономические показатели
нефтехимического ТПК *)
n/п
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Переработано нефти в РБ, тыс. т. год
1
25608,1 25907,9 26024,4 26754,1 26389,5 27799,9 27556,6 28339,2
в т.ч. группа уфимских заводов
2
19159
19091
19229
20362
20747
21193
21064
20774
ОАО «Газпром нефтехим Салават»
3
6449
6817
6795
6392
5643
6607
6493
6747
Прирост объема переработки нефти, тыс т./год
4
299,8
116,5
729,7
-364,5
1410,4
-243,3
782,6
Цена нефти марки Urals, $/баррель
5
54
69
77
93,9
60,0
78,3
109,7
110,52
Сводный ценовой индекс «РИА ТЭК» на нефтепродукты, руб
6
11500
13000
13200
16000
14600
15150
18000
19800
Величина объема отгруженных товаров … к единице объема переработки нефти, млн. руб./ 1
тыс. тонн. нефти
7
10,5
10,7
12,7
11,8
16,4
16,4
19,7
Основные фонды нефтехимической отрасли, млрд. руб.
8
196,7
207,1
227,6
255,7
289,9
316,6
336,6
378,7
Кредиты, предоставленные реальному сектору экономики, млрд. руб.
9
66,2
75,3
110,1
164,9
167,6
184,1
205,0
234,7
Среднегодовая численность работников нефтехимической отрасли, тыс. чел.
10
340,4
332,9
314,5
310,8
270,7
257,5
247,7
248,9
*)
Источник: годовой отчет ОАО АНК Башнефть за 2012 г.; годовой отчет ОАО «Газпром нефтехим
Салават» за 2012 г.; ЦДУ ТЭК Цены месяца. Приложение к журналу «ТЭК России» № 2/2012; данные
Минэкономразвития России: www.topoilnews.com
Зависимость валового выпуска продукции только от объема переработки
нефти свидетельствует, к сожалению, только об экстенсивном характере развития
нефтехимического ТПК.
Агрегированные показатели для оценки крупных ТПК не оперативны и не
точны, в связи с большим количеством источников разнотипной информации,
распределенной по различным автономным предприятиям, входящим в ТПК.
Учитывая тесную взаимозависимость банковского и реального секторов, автором
разработана регрессионная факторная модель оперативного прогноза валового
выпуска
продукции
нефтеперерабатывающего
комплекса
республики
Башкортостан по кредитам, выданным нефтехимическому ТПК.
В соответствие с экономическими показателями нефтехимического ТПК
(табл. 8, 9), коэффициенты парной корреляции между валовым выпуском
продукции, стоимостью основных фондов и объемом кредитов, предоставленных
реальному сектору экономики составляет 0,82, 0,85 и 0,97 соответственно.
Учитывая это, и зависимость валового выпуска продукции (ВП) от основного
капитала и трудовых ресурсов, применяем следующую форму регрессионной
модели с использованием агрегированной производственной функции, в которой
основным независимый фактором является объем кредитов, выданных реальному
сектору экономики (Kred):
20
ВП  F(K t ,L t )  A  K(t,Kred)   L(t) ,
(2)
где Kt – основной капитал ТПК в год t; Lt – трудовые ресурсы в год t; A технологический коэффициент; α – коэффициент эластичности по труду; β –
коэффициент эластичности по капиталу.
Значимые
уравнения
регрессии
валового
выпуска
продукции
нефтеперерабатывающего ТПК с положительной регрессионной статистикой
имеют вид: ВП  0,015  K1,282  L0,456 , (r=0,83); K=119,33+1,038  Kred, (r=0,97).
Регрессионная модель прогноза валового выпуска продукции по кредитам,
выданным нефтехимическому ТПК отличается использованием агрегированной
производственной функции и выбором в качестве основной независимой
переменной объема кредитов, выданных реальному сектору экономики, что
позволяет проводить оперативный прогноз валового выпуска продукции на
краткосрочный период.
На рис 3. приведены фактические и прогнозные значения валового выпуска
продукции до 2020 года, полученные экстраполяцией линии тренда с
использованием регрессионных моделей и с использованием нечетко-временной
модели прогноза.
Факт (2005-12)
600,0
ВП, млрд.руб
500,0
400,0
Линия регрессии
Прогноз тренд
434
Верх 95%
390
Нижн 95%
Прогноз НВР
300,0
Рисунок 3 – Фактические и
прогнозные значения
валового выпуска
продукции
нефтехимического ТПК РБ
по данным 2005-2012.
200,0
100,0
0,0
2004
2008
2012
2016
2020
Годы
Прогноз, полученный с использованием модели НВР, отличается от
прогноза методом экстраполяции тренда по уравнениям регрессии, порядка на 3-8
%, что существенно в денежном выражении для крупных ТПК, и составляет,
например, 12-30 млрд. руб. для нефтеперерабатывающего комплекса в РБ. Это
обусловлено многофакторностью модели НВР и чувствительностью результата к
каждому фактору.
Для
оценки
и
прогноза
показателя
конкурентоспособности
нефтехимического
ТПК
Башкортостана
автор
использовал
метод
прогнозирования на основе нечеткого логического вывода, описанный во второй
главе. В соответствии с типовой организационно-производственной структурой
современного российского ТПК автор выделил следующие четыре группы
показателей, включающий определенный набор составляющих, детально
моделирующих те или иные аспекты конкурентоспособности ТПК: показатели
производственного комплекса (внеоборотные активы, установленная мощность,
21
добыча нефти, переработка нефти, реализация нефтепродуктов и продуктов
нефтехимии, затраты на охрану окружающей среды); показатели технического
уровня производства (индекс комплексности Нельсона, глубина переработки
нефти, расходы на НИОКР); финансово-экономические показатели ТПК (прибыль
до налогообложения, рентабельность активов, затраты на переработку,
капитальные
затраты)
и
показателей
организации
и
управления
производственным комплексом и территориальными институтами (развитость
инфраструктуры сбыта и поставок, состояние социальной среды и трудового
потенциала ТПК).
Конкурентоспособность, %
Результаты моделирования и расчетов приведены на рисунке 4.
80
75
70
65
60
55
50
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
Год
Y
Прогноз
Нижн.гр.95%
Верх.гр.95%
Рисунок 4 - Фактические
и прогнозные значения
показателя
конкурентоспособности,
полученные
экстраполяцией линии
тренда и прогноза на
основе нечеткого
логического вывода
(НЛВ)
В перспективе до 2020 г прогнозируется рост конкурентоспособности
нефтеперерабатывающего
ТПК
Башкортостана,
обусловленный
рядом
положительных тенденций модернизации производственных мощностей и
значительных инвестиций в техническое и технологическое перевооружение
производства.
В заключении приведены основные результаты исследования, выводы и
предложения.
В приложениях представлено свидетельство о государственной
регистрации на комплекс программ, реализованный на основе экономикоматематической модели нечетко-временного прогнозирования; справка об
использовании результатов диссертации в ОАО АНК «Башнефть».
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Проведено
обоснование
выбора
определяющих
факторов
прогнозирования
развития
нефтегазохимического
ТПК
в
условиях
неопределенности внутренней и внешней среды, которые учитывают
совокупность основных взаимосвязанных компетенций нефтегазохимического
ТПК на различных иерархических уровнях в сфере производства, распределения,
обмена и потребления товаров и услуг.
22
2. Разработана нечетко-логическая модель прогнозирования основных
показателей развития нефтегазохимического ТПК в условиях малого объема
достоверных исходных данных и неопределенности факторов, отличающаяся
применением процедур факторной декомпозиции прогнозной функции по
группам определяющих факторов, получении прогноза с использованием
нечеткого логического вывода по каждой группе факторов и группового синтеза
результирующего прогноза, что позволяет устранить внутри- и межгрупповые
эффекты взаимодействия
нечетких
факторов,
проводить анализ
и
прогнозирование с использованием данных, представленных в вербальной форме
и повышает достоверность прогноза.
3. Разработана нечетко-временная модель прогнозирования показателей
развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенных факторов
внутренней и внешней среды, отличающаяся использованием процедур нечеткого
логического вывода, основанного на правилах, на прецедентах и на нечетковременных последовательностях, что позволяет строить прогноз выходного
признака с использованием разнотипных факторов, и проводить согласование
прогноза с тенденциями развития отраслевой, национальной и мировой
экономики.
4. Разработана регрессионная факторная модель валового выпуска
продукции нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан по
данным
2005-12
гг.,
отличающаяся
использованием
агрегированной
производственной функции и выбором в качестве основной независимой
переменной объема кредитов, выданных реальному сектору экономики, что
позволяет проводить оперативный прогноз валового выпуска продукции на
краткосрочный период
5. Разработан комплекс программ нечетко-логического и нечетковременного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в
условиях малого объема достоверных исходных данных и неопределенности,
позволяющий проводить прогнозирование по исходным данным, представленным
в количественной, качественной и вербальной форме, представляющий важный
практический инструмент социально-экономического прогнозирования.
6. Разработан научно-обоснованный прогноз основных показателей
развития нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан на
основе нечетко-логического и нечетко-временного методов прогнозирования как
основа
постановки
задач
стратегического
планирования
развития
нефтепереработки.
По мнению автора, настоящая диссертация является законченной научноквалификационной работой, в которой предложена совокупность нечеткологических и нечетко-временных инструментов прогнозирования показателей
развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в
условиях неопределенности внешней
и внутренней среды, что имеет
существенное значение для развития теории, методологии и практики
23
компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и
задачах управления ТПК.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с паспортом научных
специальностей ВАК 08.00.13 – «Математические и инструментальные методы
экономики»: п. 1.8 «Математическое моделирование экономической
конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций
развития» и п. 2.1 «Развитие теории, методологии и практики компьютерного
эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления».
Список работ, опубликованных по теме диссертации
В журналах перечня ВАК:
1. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Прогнозирование
показателей
территориально-производственных комплексов на основе нечетких временных
рядов // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция, № 3. – 2013. –
С. 239-243.
2. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Модель прогнозирования нечетких
данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК // Управление
экономическими системами: электронный научный журнал, 2013, №56. URL:
http://www.uecs.ru (дата обращения: 28.08.2013).
Свидетельства на программные продукты:
3. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Программа для ЭВМ «Прогнозирование
нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК» // Свидетельство о
государственной
регистрации
программ
для
ЭВМ
№2013618857.
Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по
интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 19.09.2013.
В других изданиях:
4. Тукаева З.М. Эконометрический анализ динамики нефтехимического
комплекса республики Башкортостан // Экономика и управление: анализ
тенденций и перспектив развития – сб. тр. II Междунар. науч.-прак. конф.
(Новосибирск, 31 декабря 2012 г.). – С. 191-195.
5.
Тукаева
З.М.
Методология
нечеткой
идентификации
при
прогнозировании показателей территориально-производственных комплексов //
Промышленное развитие России: проблемы, перспективы. – Тр. X Междунар.
науч.-прак. конф. преподавателей, ученых, аспирантов, студентов. (Нижний
Новгород, 6 декабря 2012 г.). – Т. 1. – С. 338-343.
6. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Оптимизация регионального развития
по параметрам кредитно-финансового сектора // В кн.: «Проблемы анализа и
моделирования региональных социально-экономических процессов». – IVМеждунар. науч.-прак. конф. (Казань 16-17 мая 2013 г.). – С. 339-343.
7. Тукаева З.М., Моделирование и оценка эффективности деятельности
региональных экономических систем кластерного типа // Экономика и
управление. – Сб. трудов III Междунар. науч.-прак. конф.. (Новосибирск. 16
августа 2013 г.). Изд-во НГТУ. – С. 294-298.
24
8. Тукаева З.М., Мухаметзянов И.З. Оценка влияния развития
нефтехимического комплекса РБ на развитие территории // Инновационные
технологии управления социально-экономическим развитием регионов России. –
Сб. тр. Всеросс. науч.-прак. конф. с междунар. участием. (Уфа, 06-07 июля
2013г.). – Институт социально-экономических исследований УНЦ РАН. – Уфа,
2013. – С. 146-157.
9. Мухаметзянов И.З., Тукаева З.М. Модель прогнозирования
макроэкономических показателей территориально-производственного комплекса
на основе нечеткого логического вывода // Экономико-математические методы
исследования современных проблем экономики и общества: - Сб. мат. Междунар.
науч.-практ. конф. (Уфа, 16-17 декабря 2013 г). В 2-х ч. Ч. II / отв. ред. И.У.
Зулькарнай, Р.Х. Бахитова. – Уфа: РИЦ БашГУ. – 2013.– С. 124-129.
В работах, написанных в соавторстве, лично Тукаевой З.М. принадлежат
следующие результаты: в работах [1, 2] предложена нечетко-логическая и
нечетко-временная
модели
прогнозирования
показателей
развития
нефтегазохимического ТПК; в [3] предложен алгоритм написания программного
кода и проведена отладка программы прогнозирования на основе нечетких
временных рядов; в [6] разработана динамическая регрессионная многофакторная
модель валового выпуска продукции нефтеперерабатывающего комплекса РБ в
зависимости от объемов кредитования реального сектора экономики; в [8] дана
методология нечеткой идентификации при прогнозировании показателей ТПК; в
[9] предложена модель прогнозирования макроэкономических показателей
территориально-производственного комплекса на основе нечеткого логического
вывода.
В заключение автор выражает особую признательность научному руководителю
профессору Мухаметзянову И.З. за всестороннюю помощь и ценные советы при написании
работы.
Автор выражает благодарность коллективу кафедры математических методов в
экономике Башкирского государственного университета за постоянное внимание и
организационную поддержку при выполнении работы.
Автор благодарит также профессорско-преподавательский состав кафедры
логистики и экономической информатики Российского химико-технологического
университета имени Д.И. Менделеева и лично члена-корреспондента РАН, профессора
Мешалкина В.П. за активное обсуждение результатов диссертационной работы и ценные
научно-методические консультации в период стажировки.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа