В статье освещены результаты статистического анализа и прогнозирование нефтяного рынка Российской Федерации. С помощью множественной линейной регрессии проведен анализ информативных факторов. Выявлена тесная связь между факторами, влияющими на добычу нефти. Построена модель с информационными факторами. Полученные результаты исследования представляют интерес для прогнозирования нефтяного рынка, мониторинга объемов добычи нефти.
Ключевые слова: нефтяной рынок, добыча нефти, статистическое исследование нефтяного рынка, прогнозирование.
The article highlights the results of statistical analysis and forecasting of the oil market of the Russian Federation. The analysis of informative factors was carried out with the help of multiple linear regression. A close relationship between factors affecting oil production has been revealed. The model with information factors is constructed. The results of the study are of interest for forecasting the oil market, monitoring oil production.
Keywords: oil market, oil production, statistical study of the oil market, forecasting.
Россия является 8 страной в мире по объему нефтяных запасов. Поэтому анализ нефтяного рынка России, его состояния и дальнейших перспектив остается актуальным.
Задачей данного исследования является анализ состояния нефтяной отрасли с точки зрения статистических данных по объему добычи нефти. Статистические методы анализа применительно к определенной отрасли позволяют оценить состоянии и спрогнозировать дальнейшие перспективы развития отрасли с целью эффективного инвестирования.
Анализируя тенденцию за период с 2008 по 2018 годы, можно отметить ежегодный рост добычи нефти в Российской Федерации. По сравнению с 2008г. объем добычи нефти с газовым конденсатом в 2018 г. увеличился на 13,87 % (рис. 1) [1].
Рис. 1. Динамика объема добычи нефти в России 2008–2018 гг.
Источник Министерство энергетики. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://minenergo.gov.ru/ — 25.12.2018. Составлено автором
Рис. 2. Объем добычи нефти в России 2008–2018 гг.
Для обобщения изменений и для сравнения интенсивности динамики объемов добычи за анализируемый период были рассчитаны средние величины динамики в абсолютном и относительном выражении (таблица 1).
Таблица 1
Средние показатели динамики объема добычи нефти игазового конденсата
|
Средний уровень ряда, млн. тонн |
Средний абсолютный прирост, млн. тонн |
Средний темп роста, % |
Средний темп прироста, % |
|
522,27 |
6,77 |
101,31 |
1,31 |
Результаты таблицы 1 показывают, что за анализируемый период 2008–2018 годы средний объем добычи нефти составил 522,27 млн. тонн, причем за год он увеличивался в среднем на 6,77 млн. тонн или на 1,31 %.
Для проведения дальнейшего анализа, необходимо выявить, есть ли тенденция в рассматриваемом процессе. Проведя проверку на стационарность уровней динамического ряда методом Фостера — Стюарта была выявлена тенденция во временном ряду. Так как тенденция существует, можно выделить тренд и провести расчеты точности и адекватности кривых роста. Результаты представлены в таблице 2.
Таблица 2
Уравнения трендов объема добычи нефти игазового конденсата
|
Название тренда |
Уравнение |
|
|
|
|
Прямолинейный |
y = 0.26 t — 0.351 |
0,982 |
8,78 |
21,4984 |
|
Парабола |
y = 0.00319t2–6.167t-5.0E-6 |
1 |
8,78 |
2,9774 |
|
Экспоненциальная функция |
y = 0.999e0.00311t |
1 |
1,7299 |
0,03264 |
|
Степенная функция |
y = 1t0.823 |
1 |
1,7299 |
0,0415 |
|
Логарифмическая функция |
y = 68.66 ln(t) — 0.0478 |
0,981 |
8,7836 |
22,2398 |
Средняя относительная ошибка аппроксимации полученных кривых не превышает 10 %. Это свидетельствует о точности моделей.
Проверим модели на точность и адекватность. Принято считать, что модель адекватна описываемому процессу, если значения остаточной компоненты удовлетворяют свойствам случайности, независимости, а также остаточная компонента подчиняется нормальному закону распределения.
Проведенный анализ точности и адекватности кривых роста позволяет сделать вывод, что для описания тенденции добычи нефти целесообразно использовать степенную функцию, т. к. она имеет наименьшую ошибку аппроксимации и среднее квадратическое отклонение. Следовательно, тенденция динамики объема добычи нефтепродуктов за анализируемый период описывается восходящей ветвью параболы с замедляющимся ростом уровней.
Учитывая, что временной ряд содержит не только тенденцию динамики, но и колеблемость, проведем исследование колебаний временного ряда объемов добычи. На основе графического анализа временного ряда можно сделать вывод о преобладании случайной колеблемости в общем комплексе колебаний [2]. Коэффициент автокорреляции отклонений от параболического тренда первого порядка равен: rI=0,2, он больше -0,3, следовательно, можно предположить наличие циклической колеблемости.
Колебания уровней временного ряда имеют разную форму, распределение во времени, частоту и амплитуду. Для их характеристики проведем расчет показателей абсолютной и относительной величины колебаний. Рассчитанные показатели колеблемости позволяют сделать вывод, что временной ряд в анализируемом периоде не подвержен колебаниям, так как коэффициент колеблемости составил 0,04 %. По исходным данным с помощью функции Excel построено уравнение тренда: y = 6,2417x + 498,53.
Данное уравнение позволяет спрогнозировать объемы добычи нефти в предстоящих периодах, при условии сохранения тренда данной модели и отсутствия сторонних влияющих факторов.
Рис. 2. Прогнозное значение добычи нефти в Российской Федерации до 2022 г.
Проведенные исследования динамики позволили сделать следующие выводы: на региональном уровне измерять показатели туризма намного сложнее, чем на национальном уровне, так как в первом случае нет закрытых границ с пограничными пунктами для контроля передвижений туристов. В связи с этим международные эксперты рекомендуют сосредоточить внимание на других подходах к сбору туристской статистики, которые позволят получать достоверную информацию.
Литература:
- Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru
- Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование [Текст]: учеб. пособие для вузов / В. Н. Афанасьев, Т. В. Лебедева. — Оренбург: ГОУ ОГУ, 2007. — 245 с.
