Диссертация (1145597), страница 42

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 42)

Самиразработчики данного прогноза отмечают: «Целевой сценарий отражает переход кновой модели экономического роста. Для достижения целевых параметровпотребуется проведение значительных структурных преобразований расходнойчасти федерального бюджета, предполагающих оптимизацию и повышениеэффективности бюджетных расходов, радикальный пересмотр государственныхпрограмм Российской Федерации в целях соответствия ориентирам и показателямцелевого состояния социально-экономического развития Российской Федерации»[Прогноз социально-экономического развития РФ].Консервативный план строится на ожидании длительной стагнациисырьевых рынков, что приведет к снижению среднегодовой цены на нефть Uralsдо 40 долларов США за баррель.

Данные инерционные события станут серьезнымвызовом всей экономической системе России. Ключевые показатели трехсценариев − базового, целевого, консервативного − представлены в таблице 4.1.251На основе прогнозов динамики ключевых макроэкономических установокнами разработаны и оценены ключевые показатели отраслевой структуры: оборотмалых предприятий и 8 крупнейших, доля участия малого бизнеса впроизводстве, уровень концентрации. Это дает возможность оценить влияниевнешних условий на перераспределение в отраслях ролей и функций различныхпо масштабу деятельности организаций.Таблица 4.1 –Основные показатели прогноза социально-экономического развитияРоссийской Федерации на 2015−2018 годыСценарий2014 г.2015 г.2016 г.2017 г.2018 г.5052554040405052550,71,92,4-1,01,32,32,33,34,40,61,51,9-0,51,31,52,02,83,4Цены на нефть Urals (мировые), долл.

США/барр.− базовый− консервативный97,653− целевойВаловой внутренний продукт, темп роста %− базовый− консервативный0,6-3,9− целевойПромышленность,%− базовый− консервативный1,7− целевой-3,3Источник: [Прогноз социально-экономического развития РФ]Алгоритм прогнозирования показателей отраслевой структуры включает всебя несколько этапов.Первый этап. Прогноз объемов промышленного производства по разделамотраслей ОКВЭД: добыча полезных ископаемых (далее− «C»), обрабатывающиепроизводства (далее− «D»), производство и распределение электроэнергии(далее −«Е»).Прогнозированиеосуществляетсянаосновепостроения252регрессионных моделей, где результативным фактором выступает «Объемотгруженных товаров собственного производства в разрезе групп отраслей поОКВЭД», а факторным показателем «Объем отгруженных товаров собственногопроизводства» Российской Федерации.Для построения базового регрессионного уравнения использовались данныестатистических сборников [Промышленность России, 2002, 2005, 2008, 2010,2012, 2014].

Факторные и результативные показатели представляют собойсовокупность данных с 2002 по 2014г.Базовая регрессионная модель «Объема отгруженных товаров собственногопроизводства в разрезе групп отраслей по ОКВЭД»:VBR  f VBРФ ,gg( 4.1)где VBR − Объем отгруженных товаров собственного производства в разрезеgгрупп отраслей по ОКВЭДв g – году, млрд руб.;VBРФ − Объем продукции собственного производства РФ в g-году, млрдgруб.;R – раздел ОКВЭД R  (1;3) : 1 – добыча полезных ископаемых, 2 –обрабатывающиепроизводства,3–производствоираспределениеэлектроэнергии;g−год, g  (2005;2014) .Анализ показал, что наиболее качественной моделью «Объема продукциисобственного производства» является линейная регрессия.

Оценка ее параметровприведена в таблице 4.2.На основе выведенных уравнений строится прогноз «Объема продукциисобственного производства» по разделам отраслей ОКВЭД, где переменнойявляется промышленный выпуск с 2015 по 2018 г., приведенный в [Прогнозсоциально-экономического развития РФ 2016-2018]:'TVBR'Tg '  f VBРФ,g'( 4.2)253гдеVBR'Tg ' −T−видПрогнозаОбъемаотгруженныхтоваровсобственногопроизводства в разрезе групп отраслей по ОКВЭД в g’-году, млрд руб.;'TVBРФ−T− вид Прогноз Объема отгруженных товаров собственногоg'производства РФ в g’ – году, млрд руб.Источник данных [Прогноз социальноэкономического развития РФ 2016-2018].T – вид сценарных условий прогноза Т  (1;3) .

1 – базовый, 2 – целевой, 3 –консервативный;g’− год прогноза. g ' (2015;2018) ;f – линейная регрессия.При расчете Объема отгруженных товаров собственного производства в разрезегрупп отраслей по ОКВЭД на основе регрессионной модели возникаетпогрешность:'TVBРФg'3'T VBRg'R 1( 4.3)Таблица 4.2 – Оценка качества линейной регрессии VBR  f VBРФОКВЭДCDEнтыРазделКоэффициеgabababgОбъем производимой продукцииНестандарт.Скорр.СтандарRкоэффициентыtЗнч.RRFт.

Коэф.квадратквадратBСтд. ошибка-540,76182,40-2,960,021,001,000,99 1665,520,250,011,0040,810,00-386,89551,40-0,700,501,000,990,99 1376,380,680,021,0037,100,00960,58586,461,640,140,810,660,6115,300,080,020,813,910,00Знч.0,000,000,00Поэтому рассчитывается скорректированный прогноз, где отклонение суммыобъемов производства по группам отраслей от общероссийского объема выпускараспределяется пропорционально удельному весу каждого R-раздела:VBR''Tg ' VBR'Tg 'VBR'Tg '3'T VBRg'R 13'T'T  VBR  , VBРФg'g'R 1( 4.4)254где VBR''Tg ' − Скорректированный T− вид Прогноза объема продукции собственногопроизводства R – раздела отраслей ОКВЭД в g’-году, млрд руб.;Результаты прогнозирования Объема отгруженных товаров собственногопроизводства в разрезе групп отраслей по ОКВЭД представлены в Таблица 4.6Второйэтап.ПрогнозОбъема отгруженныхтоваровсобственногопроизводства в разрезе ВЭД ОКВЭД.

Алгоритм данного этапа подобенпредыдущему: строится регрессионная модель на основе экстраполяции данныхпрошлого периода (4.5); используя данные предыдущего этапа о прогнозномобъеме отгруженных товаров собственного производства в разрезе группотраслей, вычисляется прогноз данного показателя по ВЭД; проводитсякорректировка прогноза пропорционального распределения погрешности междуВЭД.РегрессионнаямодельОбъемаотгруженныхтоваровсобственногопроизводства по видам экономической деятельности:VBВЭДгде VBВЭДRgRg  f VBR ,g( 4.5)−Объем отгруженных товаров собственного производства по видамэкономической деятельностиВЭД Rв g-году, млрд руб.- вид экономической деятельности R-раздела ОКВЭД.

В данномВЭД Rисследовании прогноз осуществлялся дляВЭД1  (1,2) , ВЭД 2  (1,13) .Для всех видов экономической деятельностей регрессия, наилучшимобразом учитывающая тенденции, − линейна, оценка ее качества приведена вТаблица 4.3.Прогноз Объема отгруженных товаров собственного производства по видамэкономической деятельности:'TVBВЭД f VBR'Tg ' ,Rg'( 4.6)'Tгде VBВЭД−T− вид Прогноза Объема отгруженных товаров собственногоRg'производства по ВЭД в g’-году , млрд руб..255DADBDCDDDEDFDGDHDIDJDKDLDMDNgBСтд.Ошибка-37,240,8937,110,11163,960,1544,100,018,780,0038,070,01149,220,02-1301,530,2723,440,0711,180,02198,780,041074,930,12169,470,04-44,600,06-466,300,1270,750,0235,150,0135,060,01187,500,0111,030,003,690,008,880,0026,170,00310,260,0287,360,0027,060,0093,040,00233,760,0163,670,0036,370,00163,620,0131,580,001,000,990,990,980,950,990,990,990,990,990,940,960,981,000,980,98tЗнч.-1,06175,891,0621,520,8716,524,0013,252,388,694,2927,555,7017,89-4,2017,550,2716,640,4117,932,148,024,6010,092,6613,81-1,2332,84-2,8515,312,2412,530,320,000,320,000,410,000,000,000,040,000,000,000,000,000,000,000,800,000,690,000,070,000,000,000,030,000,250,000,020,000,060,00Скорр.

RквадратCDаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаb  f VBRR-квадратCFRgОбъем производимой продукцииНестандарт.коэффициентыСтандарт.коэфВЭДКоэффициентыТаблица 4.3 – Оценка качества линейной регрессии VBВЭДFЗнч.1,001,0030935,980,000,980,98463,000,000,990,970,97272,940,000,980,960,95175,590,000,950,900,8975,530,001,000,990,99758,770,000,990,980,97319,890,000,990,970,97308,020,000,990,970,97276,930,000,990,980,97321,350,000,940,890,8864,330,000,960,930,92101,770,000,980,960,95190,820,001,000,990,991078,390,000,980,970,96234,310,000,980,950,95156,930,00R1,000,99Скорректированный Прогноз Объема отгруженных товаров собственногопроизводстваVBR'Tg ' поnR'T VBВЭДRg 'ВЭД 1''T'TVBВЭД VBВЭДR g'Rg'видамэкономическойдеятельностивследствие:'TVBВЭДRg'nR'T VBВЭДRg 'ВЭД 1nR'T VBR'Tg '   VBВЭДRg 'ВЭД 1( 4.7)Третий этап: Прогнозирование оборота малых предприятий в разрезе видовэкономической деятельности. В качестве факторного показателя в уравнениях256используется Объем отгруженных товаров собственного производства по видамэкономическойдеятельности.Последовательностьрасчетованалогичнапредыдущим этапам.

Для оценки соответствия прогноза текущей ситуацииразвития малого бизнеса был построен линейный тренд показателя «оборота»данного сектора экономики 2004−2014 гг., с экстраполяцией его на прогнозныйпериод 2015−2018 гг.Регрессионная модель общего оборота малых промышленных предприятий:OMPg  f VBРФ ,g( 4.8)где OMPg − оборот малых предприятий в g-году, млрд руб.;Регрессионная модель Оборота малых предприятий по группам отраслейОКВЭД: OMPRg  f VBR ,( 4.9)gгде OMPRg −Оборот малых предприятий по R-группам отраслей ОКВЭД в g-году,млрд руб.Регрессионная модель Оборота малых предприятий по ВЭД:OMPВЭДгдеRg f VBВЭДRgOMPВЭД −ОборотRgдеятельностиВЭД R,малых( 4.10)предприятийповидамэкономическойв g-году, млрд руб.В этих случаях также использовалась линейная регрессия, ее параметрыприведены в таблице 4.4.Линейный тренд Оборота малых предприятий по видам экономическойдеятельности:OMPВЭДRg f g  .Оценка качества тренда представлена в таблице 4.4.( 4.11)257CFCDDADBDCDDDEDFDGDHDIDJDKDLDMDNCDаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbаbabab5,240,95 9,088,670,96 10,224,320,71 2,874,230,98 16,1012,420,97 11,786,780,95 8,248,570,91 6,048,900,98 13,936,590,87 5,091,48-0,21 -0,614,730,91 6,2110,510,99 16,974,210,93 7,385,790,97 11,955,280,93 7,258,150,94 7,824,250,87 5,013,460,12 0,17Знч.0,000,000,000,000,000,020,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,180,560,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,070,88RСкорр.

RквадратtR-квадратФакторный показатель - ГодСтандарт.коэфСкорр. RквадратR-квадратФакторный показатель - Объема отгруженных товаровсобственного производстваНестандарт.коэфНестандарт.коэффициентыфициентыtЗнч. RFЗнч.Стд.Стд.BBОшибОшибкака14,495,542,61 0,0330,005,730,75 0,57 0,52 10,56 0,010,000,000,75 3,25 0,018,380,92-4,693,75-1,25 0,25857,75 98,960,98 0,96 0,96 197,20 0,000,070,000,98 14,04 0,00162,92 15,9599,4117,555,67 0,0019,724,560,98 0,96 0,96 198,28 0,000,080,010,98 14,08 0,002,110,741,108,020,14 0,8910,242,420,95 0,90 0,89 73,40 0,000,360,040,95 8,57 0,006,280,393,171,322,41 0,04180,93 14,570,86 0,74 0,71 23,08 0,000,160,030,86 4,80 0,0027,672,350,343,540,09 0,9332,394,780,99 0,98 0,98 372,99 0,000,240,010,99 19,31 0,006,350,7723,5817,461,35 0,215,690,660,93 0,86 0,84 49,14 0,000,200,030,93 7,01 0,000,650,1138,7529,041,33 0,2227,513,090,18 0,03 -0,09 0,26 0,620,000,01-0,18 -0,51 0,626,940,5016,088,032,00 0,0884,1512,760,97 0,94 0,93 126,03 0,000,060,010,97 11,23 0,0010,472,0615,583,684,23 0,0040,0927,171,00 0,99 0,99 1088,99 0,000,240,011,00 33,00 0,00-2,694,38-19,508,17-2,39 0,0446,659,860,99 0,98 0,98 399,97 0,000,170,010,99 20,00 0,009,871,59-61,0032,74-1,86 0,1053,535,090,94 0,89 0,88 65,45 0,000,080,010,94 8,09 0,0013,930,824,2420,230,21 0,8453,7412,770,96 0,92 0,91 96,92 0,000,190,020,96 9,84 0,0015,192,0656,2311,354,95 0,0069,2311,960,96 0,93 0,92 104,90 0,000,100,010,96 10,24 0,0023,041,9320,516,313,25 0,0187,8316,640,88 0,78 0,75 28,05 0,000,020,000,88 5,30 0,0019,462,6874,4134,642,15 0,1689,2510,960,12 0,01 -0,48 0,03 0,880,020,100,12 0,17 0,8813,811,7711,476,021,90 0,0924,915,860,97 0,94 0,94 131,57 0,000,010,000,97 11,47 0,004,740,94415,72 91,814,53 0,0076,6522,140,98 0,97 0,96 239,48 0,000,070,000,98 15,48 0,001,388,09Стандарт.Коэф.КоэффициентыВЭДТаблица 4.4 – Оценка качества линейных регрессионных моделейЗнч.F0,96 0,91 0,90 82,48 0,000,96 0,93 0,92 104,36 0,000,71 0,51 0,448,210,020,99 0,97 0,97 259,24 0,000,97 0,95 0,94 138,84 0,000,95 0,89 0,88 67,93 0,000,91 0,82 0,80 36,48 0,000,98 0,96 0,96 194,07 0,000,87 0,76 0,73 25,91 0,000,21 0,04 -0,07 0,380,560,91 0,83 0,81 38,61 0,000,99 0,97 0,97 288,12 0,000,93 0,87 0,86 54,47 0,000,97 0,95 0,94 142,85 0,000,93 0,87 0,85 52,62 0,000,94 0,88 0,87 61,15 0,000,87 0,76 0,73 25,15 0,000,12 0,01 -0,48 0,030,88Четвертый этап: Расчет показателей, характеризующих структуру отрасли.Участиемалыхпредприятийвпромышленностиоцениваетсякаксоотношение оборота данного сектора экономики к объему отгруженнойпродукции собственного производства по ВЭД:OMPВЭД R gOMPВЭДVBВЭДRgRg 100 ,( 4.12)258''TOMPВЭДR g'''TOMPВЭДRg'''TVBВЭДR g' 100 .( 4.13)Для прогнозирования уровня концентрации в отраслях были такжепостроены уравнения регрессии, где результативным показателем являлся оборотвосьми крупнейших предприятий, а факторным – объем отгруженной продукциисобственного производства по каждому виду экономической деятельности.Уравнение регрессии оборота восьми крупнейших предприятий:VB.8ВЭДгде VB.8ВЭДRgRg f VBВЭДRg,( 4.14)− оборот восьми крупнейших предприятий по определенному ВЭДR-раздела ОКВЭД в g-году.Получить уравнения, пригодные для прогнозирования, удалось только пошести ВЭД.

Характеристики

Список файлов диссертации