.дисперсия:
Данный показатель характеризует меру отклонения от среднего значения. среднее квадратическое отклонение:
Таким образом, каждое значение ряда отличается от среднего значения 169.
73 в среднем на 24. Относительные показатели вариации:
коэффициент вариации:
В виду того, что, то совокупность следует признать однородной, а вариацию слабой, что подтверждает корректность вычислений на основе указанного ряда. Показатели формы распределения:
степень асимметрии: Положительная величина показателя свидетельствует о наличии правосторонней асимметрии. Анализ тенденций изменения показателей.
Согласно формулам, представленным выше выполним расчет цепных и базисных показателей динамики для исследуемого ряда (таблица 6).Цепные и базисные показатели динамики изменения объема добычи нефти и газового конденсата ПАО Лукойл в 2005;2015 гг.Период.
Объем добычи нефти Абсолютный прирост.
Темп прироста, %Темпы роста, %Абсолютное содержание 1% прироста.
ЦепнойБазисный.
ЦепнойБазисный.
ЦепнойБазисный2 005 143,2———-2 006 145,52,302,30−1,61−1,61 101,61101,611,432 007 144,6−0,901,400,62−0,9899,38 100,981,462 008 145,71,102,50−0,76−1,75 100,76101,751,452 009 147,92,204,70−1,51−3,28 101,51103,281,462 010 168,320,4025,10−13,79−17,53 113,79117,531,482 011 184,316,0041,10−9,51−28,70 109,51128,701,682 012 190,66,3047,40−3,42−33,10 103,42133,101,842 013 189,2−1,4046,000,73−32,1299,27 132,121,912 014 204,915,7061,70−8,30−43,9 108,30143,091,892 015 202,8−2,1059,601,02−41,6298,98 141,622,05Итого1664.
2На основании данных, полученных в таблице можно сделать следующие выводы:
в 2015 году по сравнению с 2014 показатель объема добычи нефти снизился на 2.1%;максимальный прирост наблюдается в 2010 году (20,4%);минимальный прирост зафиксирован в 2015 году (-2,1%);в 2015 годупо сравнению с 2005объем добычи нефти увеличился на 59,6%.Выполним расчет средних характеристик ряда. Средний уровень ряда динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней и рассчитывается по формуле:
Таким образом, среднее значение объема добычи нефти и газового конденсата компанией ПАО Лукойл с 2005 по 2015 год составило 151,3 млн. т. Вычислим средний темп роста:
В среднем за весь период рост анализируемого показателя составил 104%.Средний темп прироста:
Таким образом, в среднем с каждым периодом показатель объема добычи нефти увеличивалсяна 4%.Средний абсолютный прирост:
С каждым периодом объем добычи нефти и газового конденсата ПАО Лукойл в среднем увеличивалось на 5,96 млн. т. Как отмечалось выше при аналитическом выравнивании выбор формы кривой может осуществляться и на основе принятого критерия качества на основе величины суммы квадратов отклонений фактических значений уровня ряда от значений уровней, рассчитанных по уравнению тренда. Выполним расчет конечных разностей (таблица 4)/Конечные разностиyiТемп роста143.
2—-145.
52.3−1.
2 144.
6−0.9−3.
20.99 145.
71.121.
1 147.
92.
21.11.
2 168.
320.
418.
21.
14 184.
316−4.
41.1190.
66.3−9.
71.3 189.
2−1.4−7.
70.99 204.
915.
717.
11.8 202.
8−2.1−17.
80.99При расчетах используем линейное уравнение тренда. Найдем его параметры методом наименьших квадратов, согласно которому система уравнений имеет вид: Выполним вспомогательные расчеты (таблица 5).Расчет данных для системы МНКtyt2y2t y2005143.
2 402 002 520 506.
24 143.
22 006 145.
5 402 403 621 170.
252 912 007 144.
6 402 804 920 909.
16 433.
82 008 145.
7 403 206 421 228.
49 582.
82 009 147.
9 403 608 121 874.
41 739.
52 010 168.
3 404 010 028 324.
891 009.
82 011 184.
3 404 412 133 966.
491 290.
12 012 190.
6 404 814 436 328.
361 524.
82 013 189.
2 405 216 935 796.
641 702.
82 014 204.
9 405 619 641 984.
120 492 015 202.
8 406 022 541 127.
842 230.
822 110 186 744 441 263 357 952.
7 811 997.6Таким образом, система уравнений имеет вид: Решая систему уравнений, получим:
Уравнение тренда имеет вид: Коэффициент тренда b = 7.233 показывает, что с изменением периода времени на 1 год объем добычи увеличивается в среднем на 7,233 млн. т. Выполним анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда. Дисперсия ошибки уравнения:
где m = 1 — количество влияющих факторов в модели тренда. Стандартная ошибка уравнения:
Выполним построение прогноза. Среднеквадратическая ошибка прогнозируемого показателя:
где L — период упреждения;
прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n — количество наблюдений во временном ряду;
ошибка прогнозируемого показателя; Tтаблтабличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равногоn-2.По таблице Стьюдента. Точечный прогноз на 2016 год: Интервальный прогноз:
213,12−21,65=191,47 213,12+21,65=234,77Точечный прогноз на 2017 год: Интервальный прогноз:
220,36−22,54=197,82 220,36+22,54=242,9Точечный прогноз на 2018 год: Интервальный прогноз:
227,59−23,52=204,7 227,59+23,52=251,11Представим результаты аналитического выравнивания графически (рисунок 1).Уравнение тренда с прогнозом показателя добычи на 2016;2018гг.Значимость прогнозных значений подтверждается величиной показателя R2=0,9082 (линейный тренд), 0,9077 (экспоненциальный тренд), 0,9214 (полиномиальный тренд).Таким образом, наиболее качественный прогноз возможно построить на основе полиномиальной линии тренда. Анализ показывает сохранение возрастающей тенденции объема добычи нефти в 2016;2018 гг. Применим метод скользящего среднего для исследуемого ряда динамики. Для этого выполним замену абсолютных уровней ряда динамики их средними арифметическими значениями за определенные интервалы. Интервалы выбираются способом скольжения. При этом постепенно исключаются первые уровни и включаются последующие. Результаты вычислений представлены в таблице 6. Реализация метода скользящего среднегоtyФормула1143.
2—-2145.
5144.
43(143.
2 + 145.
5 + 144.
6)/31.
143 144.
6145.27(145.
5 + 144.
6 + 145.
7)/30.
444 145.
7146.07(144.
6 + 145.
7 + 147.
9)/30.
135 147.
9153.97(145.
7 + 147.
9 + 168.
3)/336.
86 168.
3166.83(147.
9 + 168.
3 + 184.
3)/32.
157 184.
3181.07(168.
3 + 184.
3 + 190.
6)/310.
458 190.
6188.03(184.
3 + 190.
6 + 189.
2)/36.
599 189.
2194.9(190.
6 + 189.
2 + 204.
9)/332.
4 910 204.
9198.97(189.
2 + 204.
9 + 202.
8)/335.
211 202.
8—-125.
41Вычислим стандартную ошибку: Результаты реализации метода скользящей средней представим графически (рисунок 2).Фактические и прогнозные значения показателя добычи нефти по методу скользящей средней.
Заключение
Основной базой для формирования платежного баланса России, поддержания курса национальной валюты являются результаты деятельности нефтегазового комплекса. По состоянию на начало 2015 г., добычу нефти и газового конденсата на территории Российской Федерации осуществляли 292 организации, имеющие лицензии на право пользования недрами, среди которых:
107 организаций входят в структуру 10 вертикально интегрированных компаний (ВИНК), на долю которых по итогам года приходится суммарно 86,9% всей национальной нефтедобычи. Следует отметить, что вертикальная интеграция выражается в объединении на финансово-экономической основе различных технологически взаимосвязанных производств, к которым в нефтяной промышленности следует отнести последовательные стадии технологического процесса: разведку и добычу нефти, транспортировку, переработку, нефтехимию и сбыт нефтепродуктов. В таблице 3 представлена информация по крупнейшим ВИНК России;
182 независимые добывающие компании, не входящие в структуру ВИНК;
3 компании, работающие на условиях соглашений о разделе продукции (операторы СРП).В 2014;2015 гг. отечественной нефтегазовой промышленности пришлось столкнуться с рядом серьезных испытаний, обусловленных мировым экономическим кризисом, падением цен на нефть. Большинство российских нефтегазовых предприятий испытывают серьезную нехватку финансовых средств, что сказывается на динамике налоговых поступлений в бюджетную систему, снижением конкурентоспособности, отсутствием возможностей привлечения трудового потенциала и, вместе с тем, снижение финансовой устойчивости предприятий, что определяет необходимость реализации комплексных антикризисных мер. В связи с указанными особенностями развития нефтегазовой отрасли России на современном необходима реализация системы мер для поддержания ее конкурентоспособности. На наш взгляд, эффективность любой деятельности возможна лишь при условии наличия актуальной информацией о состоянии процессов и возможности реализации изменения процессов во времени, что требует проведения регулярного мониторинга. В связи с этим наиболее эффективным инструментом в статистической науке является инструментарий рядов динамики, который позволяет на основе данных временного ряда исследовать тенденции развития явления или процесса, построить прогноз показателя на будущий период, что позволяет обеспечить некоторую степень эффективности принятия управленческих решений. В рамках данного исследования был выполнен анализ деятельности крупнейшей нефтегазовой компании России ПАО Лукойл, изучены особенности и результаты деятельности компании. С целью оценки динамики и прогнозирования показателя объема добычи нефти и газового конденсата в период с 2005 по 2015 гг. были реализованы основные методы и задачи рядов динамики. Список использованной литературы.
Актуальные методологические и прикладные вопросы статистики анализа данных: Сборник статей преподавателей кафедры статистики ВЗФИ и его филиалов. М.: ВЗФИ, 2010.-200 с. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности: Учеб. пособие / И. А. Либерман. — 5-e изд.
— М.: ИЦ РИОР, 2013. — 220 с. Анализ финансово-хозяйственной деятельности: Практикум: Учебное пособие / О. В. Губина, В. Е. Губин. — 2-e изд., перераб. и доп. — М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011.
— 192 с.Бакланов.
Г. И., Адамов В. Е., Устинов А. Н. Статистикапромышленности. Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп./ Под ред. проф.
Г. И. Бакланова. М.: Статистика, 2012. — 416 с.БернстайнJI.A. Анализ финансовой отчетности: Пер. с англ. М.:Финансы и статистика, 2011.
Балдин К. В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c. Батракова Л. Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л. Г. Батракова. — М.: Кно.
Рус, 2013. — 528 c. Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум / Г. Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c. Гусаров В. М. Статистика: Учеб.
пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2007. -449 с. Диденко Т. В., Колядов Л. В., Тарасенко П. Ф. Статистика: Д44 Учебное пособие.
М.: Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2007.-456с.Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Ганченко О. И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 3-е изд., перераб. и доп.М.: Издательство Юрайт, 2013.-364 с. Илышев А. М. Общая теория статистики: Учебник. М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2008. 535 с. Лысенко С. И., Дмитриева И. А.: Общая теория статистики: учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2009.-219 с. Неганова Л. М. Статистика: конспект лекций.М.: Издательство Юрайт, 2010.-220 с. Статистика: учебник / под ред. С. А. Орехова. — М.: ЭКСМО, 2010.-448 с.Салин.
В.Н., Чурилов Э. Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: Учебник — М.: Финансы и статистика, 2007.-480 с.: ил. Статистика: учебное пособие в схемах и таблицах / Н. М. Гореева, Л. Н. Демидова, Л. М. Клизодуб, С. А. Орехов; под общей ред. д-ра экон.
наук, проф. С. А. Орехова.
М.: Эскмо, 2007.-416 с. Статистика: Учебник для бакалавров /Под ред. И. И. Елисеевой.- 3-е изд. перераб. и доп. Углубленный курс — М.: Издательство Юрайт, 2012.-558 с. Статистика: Базовый курс: учебник для бакалавров /Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Издательство Юрайт, 2011. 489 с. Статистика:
учебное пособие под ред. В. И. Салина, Е. П. Шпаковской.-2-изд., перераб. и доп.-М.:КНОРУС, 2014.-534 с. 2013.
Шмойлова Р.А., Минашкин В. Г., Садовников И. А. Теория статистики: Учебник. — 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2008.-656с.
