УДК 338.246.83:334.716

ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ПРОДУКЦІЇ ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ

Авторы: В. С. Тимошенко

Описание: Выполнено обобщение методов прогнозирования и уточнения методических рекомендаций по практическому применению метода эконометрического моделирования для прогноза объемов продукции промышленных предприятий.

Источник: Донбас-2020: перспективи розвитку очима молодих вчених: Матеріали VII науково-практичної конференції, м. Донецьк, 20- 23 травня 2014 р. – Донецьк, ДонНТУ Міністерства освіти і науки України, 2014. – 1128 с.

Підвищення рівня інноваційної діяльності промислових підприємств, прискорення  технічного  прогресу  можливо тільки за умови постійного розвитку виробництва та залучення інвестицій для відновлення стану основних фондів. Для покращення своєї конкурентоспроможності підприємства повинні використовувати методи планування та прогнозування показників господарської діяльності, особливо при обґрунтуванні інвестиційних процесів. Важливо, щоб обрані методи прогнозування відповідали сучасним умовам економічного розвитку та сприяли покращенню якості прогнозних досліджень.

Питанням планування господарської діяльності промислових підприємств, в тому числі прогнозу обсягів продукції присвячені роботи таких вчених: А.С.Ємєльянов [1], В.М. Хобта [2], О.М. Фіщенко [3], С.І. Шелобаєв [4] та інші.

Метою дослідження є теоретичне узагальнення методів прогнозування і уточнення методичних рекомендацій з практичного застосування методу економетрічного моделювання для прогнозу обсягів продукції промислових підприємств.

У сучасних економічних дослідженнях використовуються різноманітні методи прогнозування. Кожен з них має певні особливості і характеризується різним рівнем наукової обґрунтованості і формалізації, сферою застосування та умовами реалізації.

На практиці перевагу віддають формалізованим методам прогнозування, які ґрунтуються на фактичному поточному і ретроспективному інформаційному матеріалі про об'єкт прогнозування і на закономірностях його розвитку в минулому. Вони, у свою чергу, поділяються на методи екстраполяції та методи моделювання. Екстраполяція здійснюється на основі методу найменших квадратів, плинних середніх, методу експоненціального згладжування, прогнозування за допомогою трендів, авторегресійної моделі. Найпростішим методом екстраполяції є метод найменших квадратів, за допомогою якого встановлюється розмах коливань прогнозованих тенденції чи явища, тобто прогнозується можливий ризик неотримання прогнозного результату. Переваги методу експоненціального згладжування полягають у простоті обчислення, обліку ваг вихідної інформації. Труднощі ж пов’язані із вибором значення параметра згладжування та  визначення початкового значення експоненційної зваженої середньої. Прогнозування за допомогою трендів дозволяє досягти результатів у майбутньому, якщо рухатися до нього з тією ж швидкістю, прискоренням, що і в минулому. Авторегресійна модель вибирається в якості моделі прогнозу випадкової компоненти за умови, якщо значення часового ряду в даний момент лінійно залежать від попередніх значень цього ж ряду. Також широко використовуються економетричні моделі, як метод екстраполяції причинно-наслідкових зв'язків. Серед методів моделювання виділяють такі, як структурне моделювання, сітьове, матричне та імітаційне. Однак, на практиці складність побудови багатофакторної моделі та систем обмежень, що впливають на хід реалізації програми перешкоджають отриманню якісної прогнозної інформації.

В умовах надмірно обмеженого інформаційного масиву ретроспективних даних або взагалі його відсутності при необхідності отримання прогнозних оцінок якісно нових процесів, які раніше не спостерігались в економічній практиці потрібно застосовувати інтуїтивні методи прогнозування, які засновані на індивідуальних та колективних методах експертних оцінок. Перші передбачають метод інтерв’ю, метод написання сценарію, що заснований на визначенні логіки процесу чи явища в часі за різних умов. Другі використовують "колективну генерацію ідей" ("мозкова атака"), метод "Дельфі", орієнтовані на більш високий результат при колективному мисленні.

Розглянемо прогноз обсягів продукції на основі економетричної моделі. Її побудова та оцінка якості здійснюється за наступними етапами:

- сформувати масив даних (ряди динаміки) економічних показників;

- обрати результативний (залежний) та факторні (незалежні) показники;

- здійснити кореляційний аналіз: обґрунтувати вид лінії тренду, який адекватно описує залежність зміни показників шляхом побудови діаграм розподілу досліджуваних показників, визначити коефіцієнти парної, частинної, множинної кореляції;

- здійснити регресійний аналіз: обчислити невідомі параметри рівняння регресії за допомогою методу найменших квадратів (МНК) для лінійної залежності. Якщо спостерігається нелінійна залежність, то провести процедуру лінеаризації, і тільки після цього застосовувати МНК;

- протестувати модель на адекватність та оцінити параметри моделі на значущість;

- виконати дослідження на наявність/відсутність мультиколінеарності, гетероскедастичності, автокорельованості залишків;

- після оцінки якості моделі зробити висновки щодо можливості подальшого прогнозування;

- розрахувати прогноз факторних показників;

- розрахувати точковий та інтервальний прогноз результативного показника.

Багатофакторна регресійна модель може мати, як лінійний, так і нелінійний вигляд. При побудові регресійного рівняння виникає питання, які саме з факторів слід уводити в модель. Використання покрокового регресійного методу дозволяє послідовно включати фактори, що мають найбільший коефіцієнт кореляції із залежною змінною. Розглянемо цей процес через врахування фактора величини капітальних інвестицій у зміну результативного показника обсягів продукції промислових підприємств. Для перевірки тісноти зв’язку між x та y необхідно побудувати діаграму розподілу досліджуваних показників (рис.1) за останні п’ятнадцять років 1998-2012р. [5].

Рис.1 – Діаграма розподілу досліджуваних показників

 

Як видно з інформації, наведеної на рис.1 між досліджуваними показниками виникає пряма лінійна залежність, тобто зі  збільшенням величини капітальних інвестицій зростає і обсяг промислової продукції. Висока величина коефіцієнту детермінації свідчить про те, що у 88,28% випадків зміна обсягів промислової продукції залежить від зміни капітальних інвестицій та обумовлює необхідність включення цього фактора у модель.

Здійснити регресійний аналіз за способом найменших квадратів визначено параметри  b0 і  b1 за формулами (1)-(2):

                                                                                                           (1)          

                                                                                                                       (2)                                         

Таблиця 1 – Розрахунок параметрів лінійного рівняння

 

Роки

Капітальні інвестиції (X), млн.грн.

Обсяги промислової продукції (Y), млн.грн.

XY

X2

1998

21584

82889

1789076176,00

465869056,00

1999

27458

107537

2952750946,00

753941764,00

2000

31247

182718,3

5709398720,10

976375009,00

2001

35897

210842,7

7568620401,90

1288594609,00

2002

46563

229634,4

10692466567,20

2168112969,00

2003

59899

289117,3

17317837152,70

3587890201,00

2004

89314

400757,1

35793219629,40

7976990596,00

2005

111174

468562,6

52091978492,40

12359658276,00

2006

148972

551729

82192172588,00

22192656784,00

2007

222679

717076,7

159677922479,30

49585937041,00

2008

272074

917035,5

249501516627,00

74024261476,00

2009

192878

806550,6

155565866626,80

37201922884,00

2010

189061

1065850,5

201510761380,50

35744061721,00

2011

259932

1331887,6

346200207643,20

67564644624,00

2012

263727,7

1400680,2

369398167581,54

69552299747,29

Сума

1972459,7

8762868,5

1697961963012

385443216757,2

Отже з урахуванням викладених характеристик, модель лінійної регресії має вигляд:                                                                                                

При збільшенні капітальних інвестицій на 1 млн. грн. обсяги випуску продукції промислових підприємств збільшуються на 4,33 млн. грн.

Оцінити якість побудованої моделі, у тому числі статистичну значущість моделі в цілому та окремих її параметрів за допомогою F-критерію та t-статистики відповідно. Виконується умова  тому з імовірністю 95% модель є адекватною. Виконується умова тому з імовірністю 95% параметри моделі вважаються статистично надійними. Так, модель можна використовувати для прогнозування.

Для прогнозування факторного показника величини  капітальних інвестицій побудувати трендову модель:  З імовірністю 95% модель є адекватною і параметри моделі вважаються статистично надійними. Так, модель можна використовувати для прогнозування:

                                        

Прогнозовати обсяги промислової продукції на наступний період:

                                                             

Здійснити інтервальне прогнозування обсягів промислової продукції з урахуванням стандартної помилки моделі за формулою:

Yпрог. – прогнозоване значення показника;                                (3)

t – коефіцієнт довіри за розподілом Стьюдента;

   стандартна помилка моделі.                                                

Так, з урахуванням фактору впливу капітальних інвестицій, з імовірністю 95% у наступному періоді буде вироблено обсяги продукції промислових підприємств у межах від 937804,1 млн. грн. до 1608875 млн. грн.

Після включення до моделі всіх значущих факторів впливу, їх необхідно перевірити на відсутність мультиколінеарності. Якщо модель якісна, можна прогнозувати обсяги продукції з урахуванням всіх факторів впливу на результативний показник.

Висновки

            Отже, орієнтуючись на прогнозування обсягу продукції, як важливого економічного показника, на основі якого формуються потоки за проектами, використання методу економетричного моделювання дозволить підвищити обґрунтованість інвестиційних процесів на промислових підприємствах.

Бібліографічний список

1.                  Емельянов А. С. Эконометрия и прогнозирование. – М.:Экономика, 1985. – 208 с.

2.                  Хобта В.М. Активізація і підвищення ефективності інвестиційних процесів на підприємствах / В.М. Хобта, О.Ю. Попова, А.В. Мєшков: Монографія / НАН України. Ін-т економіки пром-сті. МОН України. ДонНТУ. – Донецьк, 2005. – 343с.

3.                  Фіщенко О.М. Використання економіко-математичних моделей в інвестиційному плануванні // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: економічна. Випуск 68 - Донецьк, ДонНТУ, 2007. - С. 40 – 47

4.                  Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 367 с.

5.                  Державна служба статистики України: Офіційний сайт [Електронний ресурс] // Державна служба статистики України. – Режим доступу: http://ukrstat.gov.ua/