Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы и методология прогнозов экономических процессов
1.1. Значимость прогнозирования. Понятие и виды прогнозов 11
1.2. История разработки методологии прогнозирования 13
1.3. Методики прогнозирования цен 25
1.4. Основные теории и классификация причин цикличности. Продолжительность и структура циклов 27
Глава 2. Лесная промышленность России. Ретроспективный анализ и современное состояние лесной промышленности
2.1. Роль ЛПК в российской экономике и место в мировом производстве 34
2.2. Современное состояние лесопромышленного комплекса России 45
2.3. Мировое производство лесопромышленного комплекса 54
Глава 3. Исследование цен на целлюлозу
3.1. Информационный этап исследования источники информации цен на целлюлозу
3.2. Идентификация и декомпозиция временного ряда цен на целлюлозу. Структурный состав временного ряда
3.3. Анализ тренда временного ряда цен на целлюлозу 74
3.4. Анализ сезонности временного ряда цен на российскую и мировую целлюлозу 84
3.5. Анализ циклической компоненты и построение стохастических моделей для временного ряда цен на целлюлозу 87
3.6. Проверка качества и верификация моделей временного ряда цен на целлюлозу 100
3.7. Анализ случайной компоненты для временного ряда цен на целлюлозу российских и мировых производителей. 105
3.8. Калибровка и алгоритм разработки прогноза цен на целлюлозно-бумажную продукцию на основе моделирования временных рядов цен 108
3.9. Построение прогнозов на базе моделей временного ряда цен на целлюлозу 114
3.10. Перспективные направления исследования 120
Заключение 122
Список литературы 129
Приложения 140
- История разработки методологии прогнозирования
- Основные теории и классификация причин цикличности. Продолжительность и структура циклов
- Современное состояние лесопромышленного комплекса России
- Идентификация и декомпозиция временного ряда цен на целлюлозу. Структурный состав временного ряда
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Рынок лесных материалов является сложным для исследования в силу мобильности и нестабильности конъюнктуры. Лабильная динамика цен на лесобумажную продукцию на мировом рынке создаёт проблемы эффективного развития предприятий. Для России лесопромышленный комплекс имеет значение, так как страна обладает значительной долей лесных ресурсов в мировых запасах, часть которых экспортируется в необработанном виде, а другая часть после переработки поставляется в виде полуфабрикатов на мировой рынок. На современном этапе в условиях мировой интеграции лесопромышленного комплекса и давления мирового рынка на производителей лесобумажной продукции России меняется ведение бизнеса. Предпринимателям и менеджерам требуется учитывать рыночные изменения для успешного ведения финансовой деятельности предприятий. Одним из основных приёмов, который позволит разрабатывать эффективные управленческие решения, является прогнозирование. Управленческий аппарат предприятий должен применять эффективные методы и модели прогнозирования, позволяющий оценить будущий спрос на продукцию отрасли, ценовые уровни внутреннего и мирового рынков, и что важно, определить периоды низких цен и подъёмы цен на продукцию. Имея макропрогнозы развития национальной и мировой экономик, прогнозные данные развития лесной промышленности, и, зная потенциал и ресурсы собственного предприятия, можно определить объемы продаж продукции собственного предприятия и разработать производственные программы не только на краткосрочную, но и среднесрочную и долгосрочную перспективы. Прогнозирование конъюнктуры рынка позволит эффективно планировать текущую и оперативную производственную деятельность, позволит гибко управлять оборотными и внеоборотными средствами, что особенно важно в периоды спада спроса и низких цен на продукцию. Однако создание качественного ценового прогноза представляет собой сложное исследование, требующее знания современных подходов и методов статистического анализа, а также знания о производстве лесобумажной продукции и особенностях лесного рынка в ретроспективе. Мы согласны с рядом учёных и аналитиков, которые считают, что динамика цен на целлюлозу и другие виды целлюлозно-бумажной продукции подчиняется определённым закономерным процессам, и поэтому процедура разработки ценовых прогнозов значительно усложняется в связи с необходимостью не только анализа долгосрочных и краткосрочных тенденций, но и оценки закономерностей движения цен на рынке.
Степень разработанности проблемы. Исследователи постоянно совершенствуют и разрабатывают методологию прогнозирования социально-экономических процессов, используя научный опыт авторитетных прогностических школ и направлений. Большой вклад в разработку методологии прогнозирования и основание прогностических направлений внесли: К. Жуг-ляр, М. Туган-Барановский, К. Маркс, Дж. М. Кейнс, П. Самуэльсон, Дж.
Хикс, А. Оукен, Ф. Хайэк, Й. Шумпетер, Я. Тинберген, У. Митчелл, Дж. Китчин, Э. Хансен, М. Кларк, Р. Гордон, Е. Слуцкий, и другие экономисты. Масштабные прогнозные исследования проводились европейскими и американскими экономистами: Дж. Л. Петерсон, Г. Ландсберг, Дж. Фишер, Л. Фишмен, Дж. О. Коппок, П.Л. Йейтс, Дж. Нэсбитт, П. Эбурдин и др. Российская школа прогнозирования была основана Н.Д. Кондратьевым в 20-годы XX в. Вклад в методологию макропрогнозирования с учетом циклов и кризисов внесли В.А. Базаров. А.И. Анчишкин, А.Н. Ефимов, В.А. Котельников, Ю.В. Яременко, Ю.В. Яковец, Б.Н. Кузык, А.И. Агеев и др.
Вопросами исследования экономического состояния и инвестиционного обеспечения лесной отрасли, прогнозированием в лесопромышленном комплексе занимаются такие видные учёные и практики отрасли: Э. Аким, Н. Бурдин, А. Воропаев, А. Исаев, Н. Кожемяко, В. Кондратюк, Е. Куликова, М. Лобовиков, Н. Лукина, А. Мартынюк, Б. Моисеев, Н. Моисеев, А. Петров, А. Пластинин, В. Санаев, В. Саханов, А. Филипчук, А. Черновол, В. Чуйко, А. Швиденко, Н. Шматков, Е. Щербаков, М. Каргополов и др. Прогнозированием развития лесного рынка занимаются ведущие аналитические и консалтинговые компании, международные статистические организации и НИИ, крупные мировые лесопромышленные корпорации. Большая часть прогнозов содержит только объёмные показатели производству и потребления основных видов целлюлозно-бумажной продукции. Ценовые показатели рыночного обращения лесобумажной продукции, как правило, не приводятся либо даются экспертные оценки стоимости некоторых видов лесобумажной продукции на краткосрочный период. Такая осторожность связана с тем, что мало в какой отрасли цены меняются с такой быстротой и амплитудой, как на мировом рынке целлюлозы. В последние несколько лет колебания цен были наиболее резкими и масштабными - в пределах 400 - 1000 долл. /т. Следовательно, тема прогнозирования цен на лесобумажную продукцию представляется значимой и перспективной.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целями диссертационного исследования стали выявление закономерностей ценовой динамики на целлюлозу, определение методического инструментария и практических рекомендаций по прогнозированию ценовой конъюнктуры рынка на основные виды продукции ЦБП для повышения эффективности управления предприятий и в целом лесного комплекса.
В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи:
исследовать существующие методические подходы к анализу конъюнктуры целлюлозно-бумажного рынка и определить наиболее совершенные способы численного представления и анализа ценовых тенденций, основанные на применении математических методов;
провести экономико-математический анализ динамики цен на целлюлозу разных видов, идентифицировать временные ряды и формально их описать;
качественно и количественно сопоставить составляющие временных рядов на разные виды целлюлозы российских и мировых производителей;
разработать математические модели для временных рядов цен на целлюлозу разных видов;
в результате апробации оценить эффективность разработанных моделей временных рядов цен и выделить наиболее адекватные модели для построения прогноза цен на целлюлозу;
выработать критерии использования и способы практического применения математических моделей цен на целлюлозно-бумажную продукцию;
разработать сценарные прогнозы цен для анализируемых объектов на разные периоды времени на основе соединения структурных компонентов временного ряда.
Объектом диссертационного исследования является целлюлозно-бумажные предприятия и трейдеры на национальном и мировом рынках.
Предметом диссертационного исследования является теоретические и методологические вопросы моделирования и прогнозирования динамики цен целлюлозно-бумажной продукции на российском рынке и в международной торговле.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теорети
ческую основу диссертационной работы составили труды отечественных и
зарубежных ученых, связанные с методологией прогнозирования и разработ
кой моделей социально-экономических процессов. В качестве инструментов
решения поставленных задач в диссертации применялись общенаучные и
специальные методы исследования. Обработка информации и ретроспектив
ных данных, анализ связей между показателями проводились методами ма
тематической статистики: регрессионный, корреляционно-
коинтеграционный, дисперсионный анализы. Для анализа динамики цен на
целлюлозу использовались: методы сглаживания и фильтрации, методы ав
торегрессии и скользящего среднего, метод наименьших квадратов. Для раз
работки прогнозной тренд-периодической динамики цен построены модели:
аддитивная, мультипликативная, смешанная, регрессионные модели с пере
менной структурой (гармоники, фиктивные переменные) и др. При проведе
нии исследования применилась программа для прогнозирования в MS Excel с
надстройкой «Анализ данных», а также другие программы.
Информационную базу диссертационного исследования составили данные статистических сборников, мониторингов и онлайн-отчётности статических комитетов, документы государственных органов власти, международная справочная литература. Использовались также материалы специальных обследований, научные доклады и экспертные оценки, методические материалы научно-практических конференций и семинаров по теме исследования, планово-отчетная документация ряда предприятий целлюлозно-бумажной промышленности. Обработаны данные Федеральной службы государственной статистики, Федеральной таможенной службы, Минэкономразвития РФ, хозяйствующих субъектов и других источников. Также использо-
валась информация российских интернет – порталов лесопромышленного комплекса. Информация по объёмам и ценам на целлюлозу мировых производителей основывалась на данных международных статистических организаций: ФАОСТАТ, Евростат, Index Mundi, Foex Index Ltd., Департамент развития экономики Всемирного банка, Постоянное бюро Международного статистического института.
Обоснованность и достоверность результатов исследования обеспечивается теоретической и методологической базой исследования научных трудов отечественных и зарубежных ученых, применением научных методов исследования, использованием апробированного научного инструментария в практической деятельности промышленных предприятий и трейдеров рынка. Достоверность результатов исследования подтверждается экономико-математическими методами по оценке статистической значимости уравнений, коэффициентов и проверке точности прогнозов на основе вычислений средней ошибки, абсолютной, относительной и среднеквадратической ошибок, коэффициента детерминации, критериев Стьюдента и Фишера, а также определялись доверительные интервалы.
Соответствие диссертации Паспорту научных специальностей. Область диссертационного исследования соответствует научной специальности
08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: промышленность):
1.1.1. Разработка новых и адаптация существующих методов, механизмов и инструментов функционирования экономики, организации и управления хозяйственными образованиями в промышленности.
1.1.15. Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей и комплексов народного хозяйства.
1.1.17. Теоретические и методологические основы мониторинга развития экономических систем народного хозяйства.
08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (ценообразование):
11.15. Методология и методы прогнозирования цен на мировых товарных рынках, на продукцию и услуги различных сфер и отраслей российской экономики.
Научная новизна результатов диссертационного исследования заключается в разработке комплекса теоретико-методических положений по прогнозированию ценовой динамики основных видов целлюлозно-бумажной продукции на российском и мировом рынках.
Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:
По специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – промышленность)
установлена структура динамики цен на все виды целлюлозы, представлена количественная и качественная характеристика каждой компоненты временного ряда цен;
определена и охарактеризована трендовая систематическая компонента в динамике цен на целлюлозу и установлены краткосрочные и долгосрочные (с 2002 г.) тенденции движения цен;
разработан алгоритм прогнозирования ценовой динамики на целлюлозу, подтверждённый расчётами на пространственных выборках ретроспективных данных на целлюлозу российских производителей с 1996 г., на целлюлозу мирового рынка с 1982 г.;
сформулированы основные требования к исследовательским подходам и моделям для долгосрочного прогнозирования цен на целлюлозно-бумажную продукцию в условиях рыночной экономики.
построены среднесрочные (на 3-5 лет) и долгосрочные прогнозы динамики цен на 7 - 8 лет для исследуемых объектов, а также несколько сценариев пессимистичного и оптимистичного прогноза на базе изменения трендовой составляющей.
По специальности 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (ценообразование)
научно и практически обоснован инструментарий для построения прогнозных моделей цен на продукцию ЦБП на основе соединения структурных компонентов ряда динамики;
разработаны математические модели, в которых изменение цены распадается на трендовую, циклическую, сезонную и случайную компоненты, и показывающие зависимость результативной переменной от времени: аддитивная и мультипликативная, модели регрессии с переменной структурой, модели тригонометрической регрессии;
выделена циклическая составляющая в динамике цен исследуемых предприятий и трейдеров, которая находится в диапазоне 11- 14 кв. с ценовой дельтой от 150 - 260 долл./т.;
определены сезонные колебания цен в диапазоне 25 - 30 долл./т. в динамике цен на целлюлозу российских и мировых производителей.
Теоретическая и практическая значимость заключается в развитии теоретических и методологических подходов прогнозирования ценовой динамики целлюлозно-бумажной продукции. Теоретические и практические результаты диссертационного исследования могут быть использованы также в процессе преподавания в высших учебных заведениях в таких науках, как «Стратегический менеджмент», «Региональная экономика», «Экономика предприятия», «Макроэкономика» и др.
Диссертационное исследование может иметь практическое применение при выработке оперативных планов и стратегических программ на предприятиях целлюлозно-бумажной промышленности, при разработке экономической политики государства и региональных органов в отношении развития
лесопромышленного комплекса, так как именно прогнозные модели позволяют лучше других определить тенденции развития цен на лесные продукты на среднесрочную и долгосрочную перспективы.
Методологические положения и практические рекомендации автора получили поддержку и используются в деятельности ведущих целлюлозно-бумажных предприятий: АО «Архангельский ЦБК», подольский филиал ОАО «Архбум». Некоторые рекомендации исследования используются аналитической службой предприятия ближнего зарубежья «Киевский картонно-бумажный комбинат». Инициировано сотрудничество по применению результатов с ЗАО «Харрис Групп Интернэшнл Проектирование и Строительство», осуществляющей проектные и консалтинговые работы для предприятий целлюлозно-бумажной, лесоперерабатывающей, полиграфической, строительной отраслей и других отраслей промышленности.
Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования докладывались и получили положительные отзывы на всероссийских и международных научно-практических конференциях:
международная научная конференция «Развитие Северо-Арктического региона: проблемы и решения» (Архангельск, март 2013);
научно-практическая конференция «Опережающее управление развитием территорий, в том числе в условиях кризиса подходы, инструменты, технологии» (Архангельск, октябрь 2013 г.);
XIII международная научно-техническая конференция БГТУ «Лесной комплекс: состояние и перспективы развития» (Брянск, ноябрь 2013 г);
XV Петербургский м Лесопромышленный Форум «Сценарии/ прогнозы развития российского ЛПК - 2030» (Санкт - Петербург, октябрь 2013);
XV международная научно-техническая интернет-конференция «Лес-2014».- Брянская государственная инженерно-технологическая академия (Брянск, май 2014 г.).
Автор исследования участвовала в работе по проектам:
«Разработка технологии выявления кризисных ситуаций и определения путей их разрешения. Создание модели опережающего стратегического управления», реализуемого компанией IBS в кооперации с Северным (Арктическим) федеральным университетом имени М.В. Ломоносова (договор 02.G25.31.0023).
Федеральная целевая программа по проекту «Основные направления повышения инвестиционной привлекательности Северо-Арктического региона России» (государственный контракт № 16.740.11.0540 от 23 мая 2011 г.).
Публикации результатов исследования. Основные научные результаты диссертационного исследования опубликованы в 20 статьях объёмом 11,4 п. л., в том числе 5 из них - в журналах, рекомендованных ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Цель и задачи исследования определили структуру, последовательность и построение диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, основной части, заключения, списка лите-
История разработки методологии прогнозирования
В прогнозировании большое значение имеет выбранный метод, создание которых является одной из главных проблем науки. Ведущие учёные и практики разрабатывают методологию прогнозирования на основе «научного наследия фундаментальных прогностических школ»: - теорию предвидения и учение о циклах, кризисах и инновациях Н. Кондратьева, М. Туган-Барановского, Й. Шумпетера [146]; - цивилизационный подход к истории и будущему, учение о социокультурной динамике П. Сорокина, А. Тойнби и Ф. Броделя [147]; - учение о ноосфере и гармоничной коэволюции природы и общества В. Вернадского и Н. Моисеева [149]; - балансовый метод анализа и макропрогнозирования В. Леонтьева [147]; - другие теоретические и методологические разработки российских и зарубежных ученых.
Моделирование и прогнозирование социально-экономических явлений имеет «длительную историю». В XX - XI вв. интерес к проблемам социально-экономического прогнозирования, а также научному обоснованию и методологии построения прогнозов повышается. Масштабные прогнозные исследования проводятся американскими и европейскими экономистами. Г. Ландсберг, Л. Фишман и Дж. Фишер разработали прогнозное исследование "Ресурсы в будущем Америки. Потребности и возможности их удовлетворения в I960 - 2000 гг." [6]. В 1961 г. Дж.Ф. Дьюхорстом, Дж.О. Коппоком, П.Л. Йейтсом и др. издают исследование "Потребности и ресурсы Европы", которое описывало десятилетний прогноз развития экономики 18 передовых западноевропейских стран [16]. В это же время выходит научный сборник "Будущее Европы в цифрах", который включал прогнозы экономического развития ФРГ, Великобритании, Франции, Италии, Голландии, Швейцарии, Бельгии - до1970 г. -1975 г. [6]. В данном труде проводилось сопоставление различных методологических подходов к долгосрочному моделированию и разработке прогнозов.
В организации и разработке методологии прогнозирования активное участие принимали исследовательские структуры ООН и неправительственное научно-исследовательское международное объединение «Римский клуб» [146]. В 1960 г. учёные данных организаций представили научный обзор "Оценка долгосрочных экономических прогнозов". Далее учёные публикуют научную работу, посвященную методологии долгосрочного экономического прогнозирования. Дж. Форрестера и Д. Мидоуза в 70 годы в научном издании "Пределы роста" предложили «модели системной динамики для целей научного прогнозирования, которых и считают основоположниками глобального прогнозирования» [4]. Американский ученый Дж. Форрестер для создания модели экономического развития общества попытался использовать математические методы и ЭВМ. М. Месарович и Э. Пестель в исследовании использовали «подход, учитывавший взаимосвязи основных регионов планеты, что явилось существенным вкладом в область методологии, и обозначили главные проблемы развития человечества в сфере национального неравенства и экологии» [6]. К середине 1980 - х годов вышло более 15 глобальных научных прогнозов, которые называют «модели мира» [16].
На 90-е годы приходится следующий период активности в области прогнозирования, и связано это с приближением нового тысячелетия. Авторы публикаций «стремились осмыслить итоги прошлого и заглянуть в будущее на длительную перспективу — 50, 100 и даже 1000 лет» [6]. В это время выходят работы Дж. Нэсбитта и П. Эбурдина «Что нас ждет в 90-е годы. Мега тенденции. Год 2000», Дж. Л. Петерсона «Путь к 2015 году» [18]. Следует также назвать такие работы, как: - фундаментальная монография Дж. Ф. Коутса, Дж. Б. Махаффи и Э. Хайнса «2025: сценарии развития США и мирового сообщества под воздействием науки и технологий», - научный прогноз американского университета им. Дж. Вашингтона "Новые технологии: что нам ждать в 2001—2030 гг.", - сценарный проект «Scenarios Europe 2010» Европейской Комиссии ООН в 1999 г., - и многие другие работы [12].
В данных работах основное место отводится моделированию и прогнозированию экономических, социальных и технологических достижений на базе применения методов сценариев и экспертных оценок.
Связан такой интерес к развитию математического моделирования с конца прошлого столетия благодаря бурному росту информационных технологий и прогрессу программных и интерфейсных средств. Современные информационные средства и вычислительные методы позволяют всесторонне изучать явления и процессы, анализировать сложные экономические и социальные системы и процессы на базе методов математического моделирования.
Другой причиной развития и использования математического моделирования, учёные связывают с тем, что «вхождение в новый век также сопровождалось обострением энергетических проблем, климатических катастроф во многих частях света, демографических проблем» [4]. Усиление негативных тенденций вызвало необходимость разработать качественные и достоверные прогнозы на базе моделирования посредством математических методов. Эту работу организуют и проводят в настоящее время такие зарубежные организации, как Международное энергетическое агентство, Всемирный энергетический совет, Управление энергетической информацией в США и Европе осуществляет Международный институт прикладного системного анализа, и ряд других национальных государственных и неправительственных исследовательских организаций. Разрабатываются научные прогнозы, рассчитанные на продолжительный период (на тридцать и пятьдесят лет). Для примера, можно привести актуальные прогнозы, как: - прогноз Международного энергетического агентства о состоянии и перспективах мировой энергетики, - прогноз корпорации Price Waterhouse Coopers «Мир в 2050 г.», - прогноз «Перспективы глобальных инноваций» корпорации IBM, - прогноз корпорации «Research and Development» «Глобальная технологическая революция 2020» [18]. В последних исследованиях по моделированию и прогнозированию развития мирового социально-экономического сообщества и решение проблемы снижения запасов традиционных энергоресурсов связывают с технологическими сдвигами. В прогнозе американской корпорации «Research and Development» были выделены «16 наиболее перспективных технологий и сопоставлены возможности разных стран по освоению инноваций и социально-экономическому развитию» [19]. Исследователи данных организаций считают, что в ближайшие полтора десятилетия «ведущая роль в мировом научно-технологическом развитии останется за странами Северной Америки, Западной Европы и Азии. Усилятся позиции Китая, Индии и стран Восточной Европы, и продолжится отставание остальных стран от мировых лидеров» [9]. Достаточно объёмные исследования по моделированию мировой экономики на постоянной основе проводит корпорация Price Waterhouse Coopers, которая регулярно обновляет долгосрочные экономические прогнозы роста ВВП крупнейших стран мира и периодические представляет свои доклады на международных саммитах [17]. Первый доклад корпорация выпустила в 2006 году, где проанализированы экономики 17 ведущих стран мира. После этого доклада корпорация добавляет прогнозы по странам, в развитии которых аналитики видят существенный прогресс и потенциал в развитии. Так, в последних аналитических докладах моделируется экономика Вьетнама, Нигерии, ЮАР, Малайзии, Польши, Саудовской Аравии и Аргентины. Согласно оценкам специалистов Price Waterhouse Coopers (далее PWC), в 2050 году «первую строчку в рейтинге мощных экономик мира займет Китай с размером ВВП, исчисляемым на основе покупательной способности, в 53,8 трлн. долларов США» [18]. Аналитики уверенно показывают,, что на вторую позицию переместятся Америка «с размером ВВП в 38 трлн. долларов» [4]. «Третьим лидером в 2050 году станет Индия с ВВП в 34,7 трлн. Долларов» [9]. Эксперты PWC пристально следят за экономическим развитием России и отводят нашей стране ведущую роль в Европе к 2050 году. Они считают, что Россия сможет опередить Германию, которая сегодня считается «ведущей экономикой европейской части света» [8]. Также в последнем докладе корпорации PWC указывается, что в период 2011г. -2050 г. экономики развивающихся стран, будут расти н более высокими темпами (4% в год и более), что гораздо быстрее «экономик развитых стран (2% или менее)» [18]. Но «текущий разрыв в доходах стран слишком большой, чтобы преодолеть его полностью за сорокалетний период, и высокие темпы роста в странах с развивающейся экономикой не помогут его преодолеть» [8]. Поэтому даже в 2050 году «средний доход на душу населения все равно будет значительно выше в странах с развитой экономикой, чем странах с развивающейся экономикой» [14].
Основные теории и классификация причин цикличности. Продолжительность и структура циклов
Экономическое развитие рыночных отношений в условиях глобализации и интернационализации производственных отношений требует создания нового механизма формирования цен. Движение цен на любом рынке во многом определяется изменением макроэкономических параметров. Изменение налогов, таможенных сборов, уровней инфляции и безработицы, ставки рефинансирования, средств на счетах в банках, резервов центрального банка, слияние предприятий, изменение политической ситуации отражается на всех рынках. Стратегия ценообразования исходит из общих целей и интересов компании, которые непосредственно связаны со стабильностью конъюнктуры и сохранением благоприятного климата для своей деятельности. Стратегия ценообразования компаний ориентирована на максимизацию сбыта и минимизацию воздействия таких внешних сил, как правительство, конкуренты и потребители. Формирование эффективной стратегии ценообразования на микроуровне возможно на основе достаточной информации о рынке и наличии достоверных и точных прогнозов.
Наибольшее практическое распространение несколько параметрических методов прогнозирования [122]. Метод удельной цены основывается на механизме пропорционального изменения цен и качественных характеристик товара. Для эффективной экономики данный метод недостаточно точно характеризует изменение цен, поскольку научно-технический прогресс должен проявляться в относительном снижении цены на единицу основного параметра новой продукции по сравнению с базовой. По методу структурной аналогии сравнивается себестоимость однотипной продукции на основе статистических и конъюнктурных данных. Планируя абсолютную величину того или иного вида затрат по продукции и его удельный вес в структуре себестоимости по аналогичной группе продукции, можно рассчитать себестоимость нового товара. Балловый метод можно отнести к первой группе, так как он формируется на экспертных оценках значимости параметров качества товара для потребителей [117]. Особую значимость приобретает прогнозирование индексов цен, которые показывают динамику изменения цен за определенный период времени [149]. Рассчитываются индексы потребительских, оптовых цен и индекс цен (дефлятор) ВВП [195]. На основе данных о структуре затрат по элементам и индексов изменения отдельных затрат определяется общее изменение себестоимости продукции в прогнозируемом периоде [118]. Суть метода корреляционно-регрессионного анализа состоит в том, что устанавливается форма связи между стоимостным показателем и техническим параметром объекта [121].
Математическое моделирование и экспертные прогнозы экономических показателей не могут гарантировать абсолютно точного прогноза. Любой прогноз лишь помогает ориентироваться в ситуации, но не даёт полной гарантии, поэтому предпринимаются новые попытки к созданию новых методик и программ. В России научными институтами, исследовательскими организациями и центрами. Так, Институт энергетических исследований РАН представил дескриптивную и эмпирическую модель прогнозирования цен на нефть, а Институт энергетической стратегии предлагает нейронный подход моделирования цен на энергоресурсы [89]. Использование нейронных сетей для прогнозирования ценовых и финансовых временных рядов является на сегодня передовым методом, и основан он на использовании создававшегося более двадцати лет модельно-информационного комплекса SCANER [39]. Нейронные сети можно отнести к методам технического анализа, так как они выявляют закономерности в развитие ряда, и в тоже время корректирует свою систему на основе ретроспективных данных. Нейросетевая модель прогноза будущих цен на нефть учитывает различные факторы влияния (фундаментальные, финансовые, геополитические и прочие) на нефтяные биржевые котировки [89]. Сложные компьютерные программы, созданные для нейронного моделирования, включают оптимальные методики прогнозирования и содержат огромную информацию о рынке: прошлые цены, сделки трейдеров мира и прочее. На базе нейросетевой модели и расширения диапазона исследуемых параметров разработан первый отечественный прогноз развития энергетики мира и России на долгосрочный период. Данный прогноз представляет экономическое развитие мировых энергетических рынков и участия на них ТЭК России до 2040 г. с учётом долгосрочных проблем и возможностей энергетического сектора и анализом ключевых факторов [103].
Для решения задач стратегического планирования и распределения ресурсов на государственном уровне, на уровне мировых корпораций и на уровне национальных и региональных компаний необходимы достоверные прогнозы экономических процессов. Большинство экономических явлений и процессов не могут рассматриваться как простые функции, поскольку являются сложно детерминированными в условиях сложного взаимодействия комплекса внутренних и внешних факторов. Большинство экономических параметров, выделенные из динамических рядов исследуемых процессов, демонстрируют циклическую природу. Трендово-циклическая природа развития экономических систем позволяет проводить специализированные исследования в этой области и прогнозировать характер предстоящих изменений и тенденций [118]. Изучению регулярных и хаотичных изменений в сфере производства и потребления, распределения материальных благ, экономико-политической сфере посвятили свои труды многие известные и малоизвестные учёные. Существует мнение в научном сообществе, что хаотические явления свидетельствуют лишь об ограниченности представлений о данном предмете, и задача исследователей состоит в определении детерминант, обуславливающих их существование и причинно-следственных связей на разных уровнях. Возможно, циклический подход позволит выявить некоторые закономерности динамики их развития. Ориентация при разработке бюджета и стратегии экономического развития на прогностические исследования, не учитывающие циклические явления, происходящие в экономике и научно-технической сфере, может привести к негативным последствиям в деятельности отдельных предприятий, отраслей народного хозяйства и для экономики в целом.
Современное состояние лесопромышленного комплекса России
Четвёртый год подряд после экономического спада темпы роста в России невысоки. В 2012 г. экономический рост РФ составил вдвое меньше по сравнению со средними темпами роста в 2000-2008 гг. [97]. Экономический рост замедлился из-за снижающегося спроса на российский экспорт, который был вызван, в свою очередь, кризисом в мировой экономике, сокращением товарно-материальных запасов компаний к концу года. ВВП России в 2012 г. составил 62,36 трлн. руб., а увеличение промышленного производства в целом на 2,6% [70]. По деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной отраслям благодаря улучшению ситуации на мировых рынках и восстановлению внутреннего спроса показатели роста производства несколько выше общепромышленного темпа роста (табл. 12) [134]. Индекс роста по обработке древесины и производству изделий из дерева в 2012 г. составил 103,3% относительно предыдущего года, и по целлюлозно-бумажной промышленности – 106,3%. Самые высокие темпы роста ЛПК показал в 2010 г., что было обусловлено после кризисным восстановлением экономики.
По данным What Wood, выручка лесной промышленности России в 2012 г. выросла на 6,5% в годовом исчислении до 733,6 млрд. руб. (табл. 13) [94]. В лесопромышленном производстве, в значительной мере ориентированном на мировой рынок, динамика внутренних цен приблизительно соответствует динамике роста цен на мировых рынках. В отчетности Минпром-торга РФ зафиксированы сводные индексы цен производителей промышленных товаров в 2012 г. по сравнению с 2011 г., которые составили в лесозаготовке - 101,9%, в деревообработке -105,5%, в целлюлозно-бумажном производстве - 99,5%, в производстве мебели - 105,2% [70]. Отмечается также рост индексов потребительских цен за 2012 г. (по отношению к 2011 г): - на пиломатериалы - 103%, - на плиты ДСП - 108,9%, - на мебель - 105%. На фоне роста цен на лесобумажную продукцию в 2012 г. увеличились и объемы отгрузки продукции: деревообрабатывающая - 7,3%,целлюлозно-бумажная- 4,1%, мебельная - 10,1%. Наибольший рост реализованной продукции отмечен в производстве фанеры, плит, шпона, панелей – на 10,3% и в производстве изделий из бумаги и картона – на 10,4%.
По данным таможенной статистики, доля экспорта лесоматериалов и целлюлозно-бумажных изделий в 2012 г. несколько снизилась и составила 2,9% (в 2011 году – 3,0%). Стоимостной экспорт лесобумажной продукции снизился в объёме на 4,6%, физический объем – на 2,1% в 2012 г. [70].
По большинству основных видов продукции лесопромышленного комплекса в 2012 году по сравнению с 2011 годом отмечен рост производства [70].Снижение в 2012 г. после двухлетнего роста наблюдалось в лесозаготовительной отрасли (табл. 14). Объем заготовки древесины по итогам года составил 192,1 млн. куб м., что на 2,5% ниже, чем в 2011 г. За последние пять лет высокие показатели необработанной древесины с уровнем производства более 134 млн. пл. м3 наблюдались в 2007 г. [70]. После спада в 2009 г., объемы производства вновь стали расти. Вывозка древесины в России составляет ежегодно около 175 млн. пл. м3. Но одной из серьёзных проблем лесозаготовительной деятельности в России остаются незаконные вырубки. По данным Рослесхоза, объём незаконной рубки в 2011 г. составил 1,2 млн. м. куб. с ущербом в 11,3 млрд. руб. На государственном уровне предпринимаются меры для снижения незаконных рубок. Так, в конце 2011 г. Рослесхоз разработал проект федерального закона «О государственном регулировании оборота круглых лесоматериалов», но до настоящего времени торги по продаже леса и лесных участков не отрегулированы [60].
Высокие темпы роста в последние три года отмечаются в сегменте производство гранул топливных (пеллеты). Если в 2010 г. и 2011 г. прирост составил 22% и 12% соответственно, то в 2012 г. выпуск пеллет удвоился. В связи с растущим спросом на этот новый вид топлива на внутреннем и мировом рынках российские производители осваивают производство пеллет и брикет. В России рынок топливных гранул только создается, в то время как в странах ЕС этот вид топлива приобретает всё более значимую роль в производстве тепла.
Производство пиломатериалов в России в 2012 г. составило 30,8 млн. куб м., что на 2,7% ниже, чем в 2011 г. В ежегодном обзоре рынка лесных товаров за 2011 г. подготовленным Европейской экономической комиссией ООН, потребление пиломатериалов хвойных пород рассчитывается на основе ежегодных темпов роста объема жилищного строительства в России. Если в качестве базового года использовать 2004 г., то наблюдается рост потребления пиломатериалов. ООН не использует официальные статистические данные об объеме производства пиломатериалов в России, считая их заниженными. По данным ООН, в 2011 г. «объем производства пиломатериалов хвойных пород в России составил 29,1 млн. м3 (т.е. увеличился по сравнению с 2010 г. на 10%)» [98]. В 2011 г. объем видимого потребления увеличился на 9,8% и достиг уровня в 10,2 млн. м3. По российским статистическим данным, объём производства пиломатериалов в 2011 г. был увеличен на 7%., а в 2012 г. снизился на 2,2% по сравнению с уровнем 2011 г. и составил 20,6 млн. м3.по распиленным материалам площадью свыше 6 мм. Аналитики прогнозируют увеличение выпуска пиломатериалов в 2013 -2014 гг. за счёт реализации инвестиционных проектов в области освоения лесов. На фоне снижения производства пиломатериалов в 2012 г. наблюдается рост изготовления оконных и дверных блоков, паркета, которые был отмечен и в 2011 г., что также говорит в пользу позитивных изменения в строительстве. Производство листовых древесных материалов в России показывает рост на протяжении нескольких лет, и в результате докризисный уровень выпуска продукции (в 2007 г.) достигнут в 2011 г. Рост выпуска листовых фанеры, шпона, ДВП и ДСП связан с оживлением на строительном рынке. Благоприятные условия ипотечного жилищного кредитования стимулировали строительство жилья. По данным ООН, в 2011 г. отмечается рост ввода в действие жилых домов на 6,6% [98]. Рост производства в 2012 г. позволил выйти на новый максимальный уровень по некоторым позициям листовых древесных материалов. Выросли объемы производства фанеры клееной на 3,9%, ДСП на 4,1%, ДВП на 1,1%, шпона лущеного на 14%. Основные производства ДСП в России находятся в Центральном (около 45%) и Северо-Западном (около 27%) федеральных округах, что соответствует географии потребления плитной продукции. Выпуск фанеры и стружечных плит в 2012 г. превысили уровень 2007 г. на 11% и 23% соответственно. Рост выпуска фанеры в 2011 – 2013 [30]. Увеличились производственные мощности ДСП за счёт модернизации участка горячего прессования на заводе «Томлесдрев» в Томской области [97]. Производство ДВП выросло за год незначительно на 1,1% и докризисные объемы, как по другим видам продукции, не достигнуты. Значительные приросты наблюдаются по производству строганого и лущеного шпона в 2011 г. на 7% и в 2012 г. на 14% (рис.9). Спрос на шпон последнее время не снижается, что объяснимо растущими потребностями строительной и мебельной индустрии. Достаточно высокими темпами развивается рыночный сегмент МДФ, который находится в прямой конкуренции с сегментами ДСП и ДВП и приводит к замедлению потребления данных листовых материалов [98]. Потребности рынка МДФ и ОСБ закрываются в настоящий период за счёт импортных поставок. Начатые проекты по строительству заводов в Томской и Челябинской областях, запланированы к вводу в 2013 – 2014 гг., что позволит частично удовлетворять растущий спрос на внутреннем рынке [60].
По целлюлозно-бумажной отрасли темпы роста в течение 2010 – 2012 гг. держатся на уровне от 4% до 6,5%. Высокие темпы держатся в производстве тароупаковочной продукции при стабильном производстве целлюлозы (рис. 10). Производство древесной целлюлозы из волокнистых пород древесины достигло своего пика за последние восемь лет и практически исчерпало резервы мощностей, поэтому объём варки целлюлозы в 2012 г. остался на уровне предыдущего периода. По товарной целлюлозе в 2012 г. отмечается небольшой прирост к уровню 2011 г. – 1,4%, но максимальный объём выпуска, зафиксированный в 2007 г. (2418 тыс. т), не достигнут.
Максимальный уровень выпуска картона в 2008 г. не превышен, несмотря на трёхлетний период роста (рис. 11). Производство картона в 2011 г. выросло на 9%, в 2012 г. на 5,6%. Состояние производства картона определяется, прежде всего, стремительным развитием упаковочного сектора, в котором более половины рынка занимают бумажные и картонные упаковочные материалы [60]. Спад в выпуске ящиков из гофрированного картона был отмечен только в 2009 г., а в 2010 г. производители достигли рекордного выпуска тары за всю историю ЦБП – 2818 млн. м. кв. Данный рекорд связан с вводом новых мощностей по горфроупаковке в России, так как стоимость строительства гофрозавода не высока - от 1,5 до 3 млн. долл. при кратких сроках окупаемости проекта. Рост упаковочного рынка прогнозируется на 7-10% в год. Так, прирост выпуска ящиков из гофрированного картона в 2012 г. составил около 9%.
Идентификация и декомпозиция временного ряда цен на целлюлозу. Структурный состав временного ряда
Особенности течения экономических процессов в лесопромышленном комплексе порождают взаимообусловленность уровней хронологического ряда цен на продукцию, наличие связи между последовательными наблюдениями. Наличие определённых закономерностей в динамических рядах цен на целлюлозно-бумажную продукцию стало основой для проведения анализа связи между рядами, сравнения их друг с другом, прогнозирования. Как выше было отмечено, на этапе обработки данных и построении динамических рядов цен на целлюлозу первоначально проводился графический анализ, который показал, что временные ряды цен являются нестационарными. Также графический анализ дал основание судить, что временные ряды цен на целлюлозу являются комбинированными и включают разные составляющие. Используя настройки программы Excel/Анализ данных, гипотеза о сложном составе временных рядов цен на целлюлозу нашла своё подтверждение. Динамические ряды цен на целлюлозу содержат долговременные тенденции и осцилляции, представленные периодическими колебаниями. Чтобы выявить регулярные составляющие более отчетливо были применены различные способы фильтрации шума. Данные способы позволили отделить ошибку (случайный шум), который затрудняет обнаружение регулярных компонент. Причинами, в результате которых возникает случайная компонента, относят нерегулярные факторы обычно кратковременного характера. Случайная компонента может быть связана с внезапным воздействием природного или техногенного характера, а также зависит от ошибок наблюдений. Анализ данной компоненты временного ряда приводится ниже.
Итак, временные ряды цен на целлюлозу, составленные по данным с 1961 г. по 2012 г., содержат тренд и периодические компоненты, которые являются результатом воздействия постоянно действующих факторов. Однако графический анализ временных рядов, отображающих хронологическую последовательность наблюдений, не всегда позволяет установить наличие закономерностей в изменениях уровней ряда. Для подтверждения состава временного ряда цен на целлюлозу российских и мировых производителей были построены автокорреляционные функции. Оценка связи между последовательными значениями цен на целлюлозу одного и того же временного ряда проводилась по коэффициентам автокорреляции. Значения коэффициента автокорреляции изменяются в пределах: -1 ra 1. «Чем ближе значения ra к ± 1, тем сильнее связь между наблюдениями в ряду» [13]. Значимость коэффициента автокорреляции проверялась по таблице, составленной Р. Андерсеном [122]. Рассчитанные коэффициенты автокорреляции являются значимыми, что подтверждает гипотезу о не случайности наблюдений в анализируемой динамике цен на целлюлозу и наличии определённой связи между последовательными наблюдениями.
Кроме того, величина коэффициента автокорреляции позволяет сделать некоторые выводы о периоде колебаний. Высокие положительные значения достоверного коэффициента указывают либо на наличие выраженного тренда, либо на низкочастотные, длиннопериодические колебания. Рассчитанные коэффициенты автокорреляции для временного ряда квартальных цен на российскую целлюлозу с лагами 1-4 быстро убывают, что указывает на присутствие линейного тренда. Кроме того, автокорреляционный анализ временных рядов с 1995 г. указывает на периодичность колебаний и означает, что ряд содержит циклическую компоненту. Автокорреляционная функция оценки коэффициента корреляции в зависимости от величины временного лага между исследуемыми рядами представлена в виде графического изображения – коррело-граммы .
Циклическая - C Систематическая Повторяющиеся подъёмы и спады, проходящие 4 фазы: депрессия, подъём, пик, спад. Взаимодействие факторов спроса и предложения. С 1995 г. по 2012 г. - 8 - 14 кв. с меняющейся интенсивностью.
Сезонная Систематическая Регулярные периодические флуктуации, происходящие в краткосрочном периоде в течение года Погодные условия, социальные привычки, религиозные традиции. В течение года.
Нерегулярная - E Случайная Остаточная флуктуация, остающаяся после удаления систематических составляющих Случайные непредвиденные события. Короткая продолжительность или отсроченное воздействие.
Исследование временных рядов цен на целлюлозу российских и мировых производителей проводится за длительный период времени: для российской целлюлозы взят период времени с 1961 г. по 2012 г., для целлюлозы мировых производителей – 1982 – 2012 г. Поэтому на первом этапе анализа временных рядов цен на целлюлозу основной задачей явилось декомпозиция их на составные компоненты и выделение однородных участков, пригодных для разработки прогнозных моделей.
Результатом анализа для временных рядов экспортных цен на целлюлозу российских производителей является выделение двух участков со значительными структурными различиями. Первый временной участок не имеет циклической составляющей компоненты. Последний период (с 1995 г. по 2012 г.) содержит все структурные компоненты, характерные для пятидесятилетнего периода.
Ценовой тренд с 1961 г. по 1995 г. характеризуется разноплановой динамикой цен на целлюлозу. Длительный период до 1987 г. отмечается достаточная стабильность и плавное повышение цен на целлюлозу. Это объясняется механизмом планомерного развития экономики в СССР, и отсутствием рыночных инструментов регулирования. После 1987 г. временной ряд экспортных цен на российскую целлюлозу характеризуется резкими ценовыми колебаниями. Анализ временных рядов с 1988 г. по 1994 г. показал повышательный тренд с хаотичными колебаниями. Циклической компоненты с равным периодом обнаружить не удалось. Объяснение хаотических колебаний без явных тенденций кроется в разрушении плановой экономики, разрывом хозяйственных связей и распаде самого Советского Союза. Данные кризисные явления сопровождались резкими отраслевыми изменениями и стали отправной точкой для развития рыночных отношений. Третий период с 1995 г. по 2012 г. содержит все структурные элементы временного ряда. Для данного временного отрезка качественно и в наиболее полном объёме систематизированы цены. Выборки цен на целлюлозу представлены по разным видам целлюлозы (белёная и небелёная) и по разным территориям производствам и обращения (Россия и мировой рынок). Соответственно основная часть исследования была посвященная данному периоду.
Временные ряды цен на целлюлозу мировых производителей также разложены на два участка. Первый участок до 1995 г. так же, как и временные ряды цен на российскую целлюлозу, не содержит циклической компоненты или она не поддаётся определению. Последний участок с 1995 г. до 2012 г. содержит все систематические компоненты.
В параграфах приводится исследование составляющих временных рядов цен на целлюлозу российских и мировых производителей в определённой последовательности. Сначала излагаются результаты исследования тренда раздельно для временных рядов цен на целлюлозу российских и мировых производителей. Затем представлены результаты исследования периодических и случайных составляющих. И завершается данная глава сравнением разработанных моделей временных рядов цен на целлюлозу разных производителей и построением прогнозов.
