Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Нечётко-логические инструменты прогнозирования развития нефтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности"

На правах рукописи

Тукаева Зульфия Масгутовна

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

08.00.13 - Математические II инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Уфа-2014

1 5 МАП щц

005548262

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

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 социально-экономическому 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. Баядман, O.JI. Бандман, А.Н. Белозерский, М.А. Винокуров, А.Г. Гранберг, Т.Н. Есикова, H.H. Колосовский, Д.С. Львов, Б.З. Мильнер, А.Г. Наговицин, H.H. 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 A.B., Дли М.И., Емельянова A.A., Карпова В.Г., Карасева А. И., Канторовича Л.В., Кремера Н.Ш., Лоскутовой H.A., 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.Н., Федосеева В.В. В диссертациях Белозерского А.Ю., Гараева И.Н., Долотова А.И., Т.В. Какатуновой, К.А.Кравченко, С.А.Михайлова, Ильина A.A., Ильиных Ю.М., Ильясовой Т.В., Тюгриной М.А., Фасхиева A.A. 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

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 аспекта». \

Цель диссертационного исследования разработка нечетко-логических и нечетко-временных инструментов прогнозирования показателе» 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:

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 нечетко-временного прогнозирования показателей развития нефтегазохимических ТПК в условиях неопределенности.

6. Практическое применение предложенных нечетко-логических и нечетко-временных 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 нечетко-временных 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

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 нечетко-временного 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 нечетко-логического 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 бизнес-процессов 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

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 территориально-производственных 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

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 территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности

2.5 Выводы

3 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ 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 ОБОЗНАЧЕНИИ ГЛОССАРИЙ ОСНОВНЫХ ТЕРМИНОВ И ПОНЯТИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

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 0бъекг 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 организаций и экономико-математических методов и моделей прогнозирования показателей развития территориально-производственных экономических систем» представлены организационно-экономические типы крупных ТИК; 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 нефтегазохи-мического 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-

Таблица 1 - Фа кто 8 ры и показатели социально-экономического развития НГХ ТПК

Факторы Виды показателей (Ху)

Экономические (V,) - рентабельность продукции - добавленная стоимость - сальдо торгового баланса (экспорт-импорт) - производительность труда

Технологические - 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

Ресурсные (Уз) - степень износа основных фондов - фондоотдача - капиталоотдача - индекс качества трудовых ресурсов

Инвестиционные (У4) - инвестиции в основной капитал - инвестиции в производственную сферу - инвестиции в социальную сферу

Инновационные СЪ) - доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции отрасли - доля затрат на технологические инновации в общем объеме валовой продукции

лает невозможным применение классических статистических экономико-математических 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 ПЖ.

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.

Этап 1. Определение основных факторов и показателей развития

Прогноз тенденций экономики

Прогноз развития НТП

Прогноз факторов и показателей развития НХМ ТПК

Экономических

Технологических

валовый выпуск

индекс производства сальдо торгового баланса

Ресурсных

производит.

качество 'продукции

|_ повышение ^ экон. эффек. производства

Инвестиционных

-материальные

'финансовые

-трудовые

Инновационных

в ОСНОЕЯОИ капитал

_ в^юизводст. _ в^^^альную

- в продукцию в технологии -в орг. формы

Этап 2. Мониторинг и подготовка исходной информации - факторов развития

Показ ателитенденции ■ мировой экономики

Показатели развития ТПК

Показ ателитенденции НТП отрасли

-1. Темпыроста

миров ей экономики -2. Темпыроста

отрасли -3. Цен а нефти на мир св см рынке

— 1. Втаад отраспив экономику региона 2. Индекс прсолыш. производства

— 3. Доля расходов наНИОКР в ВП

—1. Ноля наукоемкой

продукциив ВП —2. Допхсасхояов наНИОКР ВВП —3. Индикаторы обновп. технологий

Этап 3. Выбор метода и модели прогнозирования

Экспертно-эвристические и интеллектуальные

— регрессионные авторе^ессионные

— нейросетевые

— модели на базе цепей Маркова

- генетический алгоритм

— формализованная нечеткая логика

- фундаментальные модели

- метод экспертных оценок

- метод исторических аналогий;

- метод предвидения по обр азцу,

- - нечеткая логика;

- сценарное моделирование «что - если».

— экспертные оценки и экстраполяция

> экспертные оценки и нечеткие временные ряды

— сценарное моделирование и регрессия

л а Д Д Д

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

этапа - различные статистические методы, в том числе корреляционно-регрессионный 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 нсфтегазохимических территориально-производственных комплексов в условиях неопределенности» проведено обоснование выбора определяющих факторов прогнозирования развития нефтегазохимического ТПК в условиях неопределенности внутренней и внешней среды. Разработаны нечетко-логическая 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 У) в зависимости от факторов развития ТПК Х1 (это факторы мировой экономики, факторы национальной экономики и внутренние факторы, определяющие развитие ТПК). Для каждой такой группы факторов получим частнйе прогнозы валового выпуска продукции, которые обозначим через У«-, Уп и Ур соответственно. Результирующий прогноз валового выпуска продукции ТПК (У) 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

и внутренние факторы ТПК). Для каждой группы факторов проводим декомпозицию задачи на отдельные зависимости от одного фактора - У(Х1),..., У(Хк), или различных пар факторов - У(ХЬХ2), У(ХЬХ3), ..., У(ХЬХ]), ... 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 противоречквы, или обнаруживают совместный эффект.

Таким образом, модель прогнозирования показателей развития нефтегазохимического ТПК представляется в виде системы подзадач прогнозирования на частном множестве факторов с использованием нечетко-логических ¡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 X;, используя функцию принадлежности нечеткого параметра;

5) проводит декомпозицию задачи на отдельные зависимости (У,) от одного фактора и различных пар факторов;

6) определяем лингвистические значение прогноза с использованием базы знаний нечеткого логического вывода по каждой частной задаче У; (табл. 3);

7) проводим дефаззификацию нечетких логических выводов относительно выходного параметра У для каждой группы факторов;

8) проводим синтез результирующего прогноза.

Таблица 2 Шкала терм-значений лингвистических факторов, определяющих выпуск продукции 111К______

Факторы тенденций мировой экономики 1 VL L м Н VH

X, Мировой спрос на нефть, млрд. т.н.э. 3,96 4,10 4,24 4,38 4,45

х2 Цена за 1 баррель нефти марки Urals на мировом рынке, $ 50 75 100 125 150

Х3 Темпы роста мировой экономики, % -4 -0,3 3,4 6,7 10

Хд 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): У„=0,67, У„=0,734, Ур=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.

Таблица 3 - Правила логического вывода (фрагмент) валового выпуска продукции нефтегазохимического ТИК в зависимости от факторов мировой экономики '

У»(Х!Д2) У^ьХз) УЖ(Х1,Х4'

\х, УЬ ь м р УН УЬ ь м н УН \Х, УЬ ь м н УН

х2\ хХ

УЬ ь ь м н н УЬ УЬ ь м м м УЬ УЬ ь м н н

ь ь м м н УН ь ь м м м н ь ь м м н н

м ь м м н УН м м м м н УН м м м н н УН

Н м м н н УН н м м Н н УН н м м н н УН

УН м Н н н УН УН м м н н н УН м Н н н УН

значения лингвистических термов определены, как: УЬ - очень низкий; Ь - низкий; М -средний; Н - высокий; УН - очень высокий.

Таблица 4 - Пример расчета прогноза валового выпуска продукции НГХ ТИК на 2020 г. в зависимости от факторов мировой экономики

X,

х2

Х3 Хд х,х2

Х!Х3 Х1Х4 Х2Х3

Х2Х4 Х3Х4

Прогноз на 2020 г

4,4

120

23

Нормированное значение

0,898 0,700 0,429 0Д12 0,629 0,385

0,190 0,300 0,148 0,091

Терм значение факторов X!

УН М

м

Терм значение показателя У„

УН Н М

УН УН Н Н

м м

Значение функции принадлежности

1

0,79 0,62 1

0,79 0,62 0,79 0,62 0,62

Прирост выпуска продукции, У„, %

20 10

-10 20 20 10 10

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 = (X,, Х„..., ЛГ.) и выходом Y определяется нечеткой базой знаний следующего вида:

UI (Xt=atJp)->Y = dnj = üi

где a, jp - лингвистический терм, которым оценивается нечеткая переменная xt в

строке с номером jp (р = 1,&); к - количество строк-конъюнкций, в которых нечеткий выход Y оценивается лингвистическим термом d ; т — количество термов, используемых для лингвистической оценки терма нечеткой выходной переменной Y.

*t __У _

at.jp=)Vij,ixtVxi, x,e[xltx,]; dj = \v-di(y)ly, ye[y,y],

t

где iiJp(X,) , lidj(Y) - функции принадлежности нечеткого входа Xt и выхода Y

лингвистическим термам.

Дефаззификацию проводили по методу центра тяжести: у= Yt , где

Yi - абсцисса точки максимума (узловая точка) функции принадлежности нечеткой переменной, для которой нечеткий выход У 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 АГ(т<) = {ЛГ1(т<),Лг2(т/),...,^Г4(т,)} - входные нечеткие факторы в моменты времени т, и Ij - 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 (Н, 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 Y\ использовано пятиуровневое множество терм-значений, обусловленное требованием повышенной дифференциации прогноза и подавления шумов (табл. 6): VL (значительное уменьшение), L (уменьшение), F (без изменения), Н (увеличение), VH (значительное увеличение).

При разработке долгосрочного прогноза, автором используется подход, при котором для определения значений нечетких факторов X на заданный горизонт прогнозирования т используется мониторинг прогнозов различных аналитических агенств относительно динамики макроэкономических параметров мировой, национальной и отраслевой экономики и тенденций развития Hill.

Таблица 5 - Основные факторы, определяющие выпуск продукции нефтехимического ТИК, шкала терм-значений факторов и прогноз значений факторов на период до 2020

Факторы код терм-значения Прогноз до 2020

L | А | H Пес | Сре рпт

Факторы мировой экономики

Динамика мирового потребления нефти в общей доле первичн. энергоресурсов, % '' X, 20-35 30-45 40-55 23 28 30

Цена за 1 баррель нефти марки Urals, $ 2> X, 60-80 55-95 80-110 125 170 190

Темпы роста мировой экономики, % J> X, 0.3-3 2.5 — 4 2 3,5 5

Темпы роста расходов на НИОКР, % 11 Х4 3-10 7-16 15— 7 10 12

Факторы национальной экономики

Темпы роста ВВП, % 4) Х5 3,6 4,8 6,0 3 4,6 6

Внутреннее потребление нефти, % г 2008 году (236 млн.т) 4> X« 100105 103108 108— 100 105 110

Инвестиции в развитие нефтяной промышленности, млрд. $ (в ценах 2007 г.) 4) х7 70120 100160 150300 100 134139 160

Уровень инфляции5) X» 3-6 5-9 8 — 8 6 5

Внутренние факторы, определяющие развитие ТПК

Рентабельность активов, % 6) X, 7-10 9-18 15— 10 15 18

Динамика инвестиций в осн. фонды, % ь> Хю 0-5 3.5-7 7.5 — 3 5 7

Уровень технологий (индекс комплексности Нельсона) 6'71 х„ 2-4 3-7 6-9 5,5 7,2 7,6

Темпы роста расходов на НИОКР в год, % 6) Х,2 3-10 7-16 15— 6 10 20

www.imf.org/extemayrussian: 3>Узяхов М.Н. Ключевые детерминанты долгосрочного прогноза развития российской экономики // ЭКО», № 6, 2012 г.; Энергетическая стратегия России на период до 2020 года; ^Данные Минэкономразвития РФ; 4 годовой отчет ОАО АПК «Башнефть» за 2012 г., прогноз методом экспоненциального сглаживакия; ''средний по четырем НПЗ

Таблица 6 - Шкала терм-зяачений показателей развития НГХ ТПК

Показатель развития НГХ ТПК VL L F H VH

1. Прирост валового выпуска продукции НГХ ТПК (ДВП), % год (-15;-6) (-7;-1) (-1,5; 1,5) Ci; 7) (6; 15)

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^ 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-

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 П Ш IV I П Ш IV I П Ш IV I П Ш rv I п Ш IV

X, L L L L L L L А А А А А А А А А А А А А

о« о Х2 L L L L L L L L А А А А А А Н Н Н Н Н Н

в X, L L L L А А А А А А А А А А А н Н А Н Н

-е< о X, L L L L А А А А А А А А А А А н А Н Н Н

я X, L А А А Н L L А L А Н L L А L А Н L L А

и о X« L L L L L L L L А А А А А А А А А А А А

о

Прогноз АВП L L L L F L F F L F F Н F F Н Н Н F Н VH

терм значения факторов определены на основании экспертных оценок значений нечетких интервалов в соответствии с данными табл. 5

тому, для повышения информативности исходных данных дополним нечетко-временную базу знаний, экспертной базой знаний нечеткого логического вывода, основанную на дедуктивных правилах вида песли...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:

Yjtoj-simix^Xy),

i

где Wj - весу-го признака, sim - функция подобия (метрика), ху и Хц - 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: = nik/N, где п№ - число совпадающих признаков у

образцов Xi и Хь, N— общее число единичных признаков у образцов Хг и Хь После того, как прецеденты извлечены, нужно выбрать "наиболее подходящий" из них.

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 А? = т, наблюдается признак X = Х(т,))ы (У_= )) > затем (в течение Д/ = т2 наблюдается признак X ~ Х(х2))_и (У = У(т2)) затем . . .), то (в последующем в течение Д/ = т„ будет У = У(т„))"

где вектор X - значение нечетких факторов на заданный горизонт прогнозирования т„; Х(у{) - значение нечетких факторов в прошлые моменты времени; У, - 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

Рисунок 2 - Блок-схема архитектуры интеллектуальной системы прогнозирования показателей развития НГХ ГПК в условиях неопределенности

логического вывода, основанного на дедуктивных правилах вида "если...тпо..." , 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 нечетко-временной 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-временных 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.

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 **__

л/л 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 нес ¡техимия (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

5 154,9 204,3 248,6 299,4 193,3 279,2 364,3 378,9

Доля отгруженных товаров отрасли Н/НХ в общем объеме РБ, %

6 45,3 33,4 33,7 35,8 39,3 31,7 45,3 55,1

.-.-.---.--_-■-;---;-1-С---;-1 г-

Источник: Башкортостанстат. Основные социально-экономические показатели Республики Башкортостан (комплексный сборник), 2012-13. Сайг, http://www.bashstat.ru/

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 корреляционно-регрессионного анализа, следующее уравнение регрессии:

ВП=-1719,08 +74,13-0, (1)

где в — 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.

Таблица 9 - Интегральные технологические и экономические показатели нефтехимического Т11К *) __________

п/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 66Д 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 1 257,5 247,7 248,9

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.topoitoews.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 (Кге<1):

ВП = Р(К„Ц) = А ■ К(1,Кгес1)а • Щ/, (2)

где К( - основной капитал ТПК в год V, - трудовые ресурсы в год ^ А -технологический коэффициент; а — коэффициент эластичности по труду; р -коэффициент эластичности по капиталу.

Значимые уравнения регрессии валового выпуска продукции нефтеперерабатывающего ТПК с положительной регрессионной статистикой имеют вид: ВП = 0,015 К1'282 -Ь0'456 , (1=0,83); К=119,33+1,038 Кге<1, (г=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.

Рисунок 3 — Фактические и прогнозные значения валового выпуска продукции

нефтехимического ТПК РБ по данным 2005-2012.

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,

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).

Результаты моделирования и расчетов приведены на рисунке 4.

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 экономико-математической 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.

80

О

«250 4

2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 Год

-Ф—у --»--Прогноз.......Нижв.гр.95%.......Всрх-гр.950/!

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 нечетко-временных 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 нечетко-временного 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 научно-квалификационной работой, в которой предложена совокупность нечетко-логических 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

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. П 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». - IV-Междунар. 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 Ш Междунар. науч.-прак. конф.. (Новосибирск. 16 августа 2013 г.). Изд-во НГТУ. - С. 294-298.

8. Тукаева З.М., Мухам етзянов 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.

Заказ 112

_Объем 1.0 п.л._Тираж 100 экз.

Издательский центр ООО «РегТайм»