Главная
Конференции
Инновационные направления социально-гуманитарных исследований
Прогноз развития промышленности во Владимирской области

Прогноз развития промышленности во Владимирской области

Автор(-ы):

Табашникова Викария Романовна

Секция

Экономические науки

Ключевые слова

промышленность
Владимирская область
регрессия
критерий Дарбина-Уотсона
средняя ошибка аппроксимации
критерий Фишера

Аннотация статьи

В статье проведен регрессионный анализ зависимости сальдированного финансового результата промышленных предприятий Владимирской области от объема отгруженных товаров собственного производства, выведено уравнение этой зависимости. Проведена оценка статистической значимости полученного уравнения. Был спрогнозирован финансовый результат предприятий Владимирской области на 2020-2021 гг.

Текст статьи

На данный момент стратегической целью как России в целом, так и Владимирской области в частности, является достижение более высокого уровня экономического и социального развития.

Для достижения данной цели необходимо произвести фундаментальные изменения в функционировании экономики и в первую очередь в промышленности. В связи с этим высока актуальность исследований, посвященных проблеме обеспечения промышленного роста в целом и, в частности, задачам прогнозирования динамики роста промышленности и изучения его влияния на ключевые показатели социального и экономического развития регионов и страны в целом.

Для решения этой задачи могут быть применены методы математической статистики и эконометрики. Рассмотрим состояние промышленности во Владимирской области на современном этапе развития, а также попытаемся спрогнозировать ситуацию на 2020-2021 года. Прогнозирование данных будет сделано с помощью эконометрических методов.

При этом изучается динамика роста объемов производства промышленной продукции предприятиями области, и выносится её оценка с точки зрения достигаемого эффекта. В качестве критериального показателя, отражающего абсолютный эффект, используется сальдированный финансовый результат.

Таблица 1

Основные показатели организаций промышленности Владимирской области

Год

Объем отгруженных товаров собственного производства, млн. руб. (X)

Сальдированный финансовый результат, млн. руб. (Y)

2008

179770,0

3376,9

2009

163571,2

7082,7

2010

213410,7

11924,9

2011

250325,6

12146,5

2012

275098,7

15148,6

2013

304678,5

15263,9

2014

349771,1

11741,6

2015

395122,9

24616,2

2016

436710,9

32191,8

2017

453782,3

24925,5

2018

491638,3

38358,0

Параметры уравнения регрессии оценены с помощью пакета анализа MS Excel.

Регрессионная статистика

Множественный R

0,92

R-квадрат

0,85

Нормированный R-квадрат

0,84

Стандартная ошибка

4380,11

Наблюдения

11

 

Дисперсионный анализ

   

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

993764568

993764568

52

0,00005

Остаток

9

172668463

19185385

  

Итого

10

1166433030

 

 

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

-10029,38

4097,74

-2,45

0,04

-19299,12

-759,64

Переменная X 1

0,09

0,01

7,20

0,00005

0,06

0,11

Рис. 1. Результаты анализа данных

Итак, связь между прибылью и объемом отгруженных товаров собственного производства высокая. Значение коэффициента детерминации показывает, что 85% изменений Y обусловлено изменениями фактора.

Выведем уравнение зависимости сальдированного финансового результата от объема отгруженных товаров:

Y = a + bx

Получаем: Y = -10029,38 + 0,09X.

Таким образом, при нулевом объеме продукции собственного производства у промышленных предприятий Владимирской области будет наблюдаться убыток в размере 10029,38 млн. руб. А при росте объема собственного производства на 1 млн. руб., сальдированный финансовый результат будет возрастать на 0,09 млн. руб. Иными словами, рост производства предприятий региона обеспечивает значительный рост прибыли, с доходностью на уровне 9%, что свидетельствует о достаточно высокой эффективности хозяйственной деятельности промышленных предприятий.

Необходимо проверить значимость коэффициентов a и b уравнения регрессии. Оценим параметры модели по критерию Стьюдента. Табличное значение t = 2,306 (α=0,05, k = n-m-1 = 8). Следовательно, оба коэффициента являются статистически значимыми.

Выясним, не присутствует ли в остатках регрессии автокорреляция. Для этого применим критерий Дарбина-Уотсона.

Таблица 2

Оценка наличия автокорреляции

Наблюдение

Предсказанное У

Et

(Et-E(t-1))^2

(Et)^2

1

5681,8

-2304,9

-

5312722,2

2

4266,1

2816,6

26229902,2

7933119,3

3

8621,9

3303,0

236601,3

10909783,5

4

11848,1

298,4

9027754,6

89027,0

5

14013,2

1135,4

700610,9

1289130,8

6

16598,4

-1334,5

6100219,8

1780792,4

7

20539,3

-8797,7

55699685,1

77399270,1

8

24502,9

113,3

79406361,9

12845,8

9

28137,5

4054,3

15531217,6

16437395,7

10

29629,5

-4704,0

76707391,4

22127331,6

11

32937,9

5420,1

102495967,6

29377044,4

 

 

372135712,4

167355740,5

В данном примере dL = 0,93, dU = 1,32, dрасч = 372135712,4/167355740,5 = 2,22. Получаем, что dрасч находится между 2 и 4-dU, это говорит о том, что автокорреляция остатков отсутствует.

Далее рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации, оценивающую точность модели.

Таблица 3

Расчет средней ошибки аппроксимации

Наблюдение

Et

У

I Et/Yt I

1

-2304,9

3376,9

0,683

2

2816,6

7082,7

0,398

3

3303,0

11924,9

0,277

4

298,4

12146,5

0,025

5

1135,4

15148,6

0,075

6

-1334,5

15263,9

0,087

7

-8797,7

11741,6

0,749

8

113,3

24616,2

0,005

9

4054,3

32191,8

0,126

10

-4704,0

24925,5

0,189

11

5420,1

38358

0,141

 

 

2,754

Таким образом, средняя ошибка аппроксимации равна 2,754%, что говорит об очень точном подборе уравнения регрессии к исходным данным.

Так же проведем оценку значимости уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Табличное значение при уровне значимости α = 0,05 равно Fтабл = 5,32, а Fрасч = 52. Это означает, что уравнение регрессии признается статистически значимым.

Итак, после проведенного анализа было получено уравнение зависимости сальдированного финансового результата промышленных предприятий Владимирской области от объемов отгруженных товаров собственного производства: Y = -10029,38 + 0,09X. Уравнение в целом и его параметры статистически значимы, что позволяет провести прогнозирование.

Рассчитаем прогнозные значения сальдированного финансового результата промышленных предприятий Владимирской области на 2020-2021 года.

Прогнозные значения объемов отгруженных товаров собственного производства получим, исходя из среднего темпа прироста (10,99%).

Объем отгруженных товаров собственного производства (прогноз 2020 год) = 491638,3 * 1,1099 = 545669,35 млн. руб.

Сальдированный финансовый результат промышленных предприятий Владимирской области (прогноз 2020 год) = -10029,38 + 0,09*545669,35 = 39080,86 млн. руб.

Объем отгруженных товаров собственного производства (прогноз 2021 год) = 545669,35 * 1,1099 = 605638,41 млн. руб.

Сальдированный финансовый результат промышленных предприятий Владимирской области (прогноз 2021 год) = -10029,38 + 0,09*605638,41 = 44478,08 млн. руб.

Таким образом, в статье была выявлена зависимость сальдированного финансового результата промышленных предприятий Владимирской области от объемов отгруженных товаров собственного производства, доказана статистическая значимость выведенного уравнения. Выяснено, что рост производства существенно влияет на величину абсолютного финансового результата деятельности предприятий, обеспечивает высокий эффект и эффективность. Полученное уравнение помогло спрогнозировать сальдированный финансовый результат промышленных предприятий Владимирской области на 2020-2021 года.

Список литературы

  1. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2015. 576 с.
  2. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева.– М.: ЮНИТИ, 2014. 391 с.
  3. Владимирская область в цифрах. Краткий статистический сборник. – Владимир, 2019 – 254 с.

Поделиться

2180

Табашникова В. Р. Прогноз развития промышленности во Владимирской области // Инновационные направления социально-гуманитарных исследований : сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 12 февраля 2020г. Белгород : ООО Агентство перспективных научных исследований (АПНИ), 2020. С. 37-40. URL: https://apni.ru/article/333-prognoz-razvitiya-promishlennosti-vo-vladimir

Похожие статьи

Другие статьи из раздела «Экономические науки»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#27 (209)

Прием материалов

29 июня - 5 июля

осталось 3 дня

Размещение PDF-версии журнала

10 июля

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

22 июля