Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 250 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Формирование сценарного пространства для анализа среднесрочных перспектив развития черной металлургии РФ с помощью экономико-математических методов

  • Автор:

    Фирсов, Александр Анатольевич

  • Шифр специальности:

    08.00.13

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2003

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    154 с.

  • Стоимость:

    250 руб.

Страницы оглавления работы


Содержание
Введение
Глава 1. Оценка и методы прогнозирования развития черной металлургии России
1.1. Анализ развития черной металлургии России и особенности ее
ч* • прогнозирования
1.2. Основные методы и модели, используемые при отраслевом прогнозировании
1.3. Определение параметров среднесрочного прогноза
Глава 2. Формирование сценарного пространства развития черной металлургии России
2.1. Разработка концепции модельного комплекса, осуществляющего формирование сценарного пространства
2.1.1. Понятие и методы построения сценариев
2.1.2. Обоснование состава и взаимосвязей модельного комплекса
2.2. Формирование ядра модельного комплекса
2.2.1. Разработка подхода к моделированию ядра с помощью метода блочного моделирования
2.2.2. Моделирование блочной группы «Производство»
2.2.3. Моделирование блочной группы «Внутренний рынок»
2.2.4. Моделирование блочной группы «Внешний рынок»
2.3. Построение оболочки на базе ядра модельного комплекса
2.3.1. Метод идентификации событий в модельном комплексе
2.3.2. Управление базой данных событий
2.3.3. Процедура генерации сценариев
Глава 3. Моделирование среднесрочного развития черной металлургии России с помощью модельного комплекса
3.1. Информационная поддержка модельного комплекса
3.2. Формирование внешних и внутренних связей параметров управления модельного комплекса
3.3. Формирование базового набора событий в рамках базы данных событий
3.4. Построение сценарного дерева с помощью модельного комплекса и анализ полученных результатов
Заключение
Литература
Приложения

Введение
Черная металлургия России является одной из базовых отраслей экономики. Она включает в себя около 3000 предприятий, размещающихся в 20 основных регионах России. Эта отрасль в отдельных регионах обеспечивает до 85% промышленного производства. За счет налоговых поступлений с предприятий металлургического комплекса обеспечивается наполнение большого количества местных и региональных бюджетов. Кроме того, отрасль дает значительные валютные поступления от экспорта продукции на внешние рынки.
В связи с условиями, в которых развивалась отрасль, сложилась ситуация, когда предприятия черной металлургии зачастую являются градообразующими, а потому эффективное развитие отрасли является залогом успешного функционирования предприятий. Последнее гарантирует сохранение рабочих мест, что очень важно для многих регионов России.
В настоящее время около половины произведенной продукции отправляется на экспорт. Это является следствием, с одной стороны, избыточных производственных мощностей, а с другой, - резкого сокращения емкости внутреннего рынка из-за экономического кризиса, последовавшего вслед за распадом СССР. Таким образом, наряду с нефтяной и газовой отраслями черная металлургия обеспечивает сырьем многие страны мира, подтверждая тем самым сложившийся статус России, как сырьевого придатка развитых стран. В результате сложилось противоречие: с одной стороны, дальнейшее развитие отрасли ведет экономику России по регрессивному пути, с другой стороны, отрасль необходимо развивать, так как в противном случае неизбежно возникнет социальная напряженность из-за сокращения рабочих мест. Последний фактор в настоящее время перевешивает, что подтверждается темпами развития отрасли - за последние четыре года среднегодовые темпы роста составили более 9%.
Развитые страны мира уже в течение довольно продолжительного периода практически не развивают черную металлургию, а по возможности вообще сокращают объемы производства. Это является следствием того, что технологии производства в этой отрасли с экологической точки зрения чрезвычайно грязные, в связи с чем тратятся значительные средства на очистные сооружения. Кроме того, многие металлургические предприятия в этих странах являются по сути убыточными. Эти факторы приводят к постепенной миграции производства из развитых стран в развивающиеся, в том числе и в Россию.
Состояние отрасли находится в очень сильной зависимости от конъюнктуры мирового рынка, которая в последние годы ведет себя весьма нестабильно, что накладывает отпечаток на качество управления отраслью. Например, только за один 2002 год на мировом рынке черных металлов произошли следующие события: для многих стран-экспортеров фактически был закрыт рынок США, после этого стали закрываться в той или иной мере внутренние рынки стран ЕС, Китая, Мексики, Канады, Таиланда, Малайзии, даже Россия частично закрыла свой рынок от продукции из Украины и

Казахстана. Все это сопровождалось возбуждением большого количества антидемпинговых расследований. Только за полгода цены на мировом рынке выросли более чем на 30%.
Таким образом, в настоящее время складывается ситуация высокой нестабильности конъюнктуры мирового рынка, являющейся также дестабилизирующим фактором и для конъюнктуры внутреннего рынка. В этих условиях в системе управления отраслью на передовые позиции выдвигается проблема точности среднесрочного прогнозирования. Ее появление связано с тем, что в условиях большой нестабильности внутреннего и внешнего рынков, а также с учетом масштабов отрасли традиционные методы прогнозирования оказываются несостоятельными. Поэтому их необходимо применять совместно или в комплексе с другими методами, например, вместе со сценарным подходом, опирающемся на системный анализ. Сценарный подход способен учесть те факторы и их влияние, которые не учитывают традиционные методы. Использование сценариев при построении прогнозов способствует снижению неопределенности, что ведет как к повышению качества получаемых прогнозов, так и к принятию на их основе более обоснованных решений.
Проблеме построения прогнозов развития отрасли с использованием сценарного подхода в научной литературе, посвященной проблемам отраслевого прогнозирования, уделяется мало внимания, если не учитывать работы, в которых авторы проводят построение сценариев бессистемно, варьируя только один из входных параметров, как, например, [29, 64, 70, 93, 103]. Наиболее часто сценарный подход базируется на межотраслевых балансах [21, 52, 57, 104, 105], которые используются как в чистом виде, когда строится прогноз во взаимоувязке всех отраслей народного хозяйства, так и в составе крупных прогнозных комплексов. В последних предусматривается вариантное построение прогнозов в зависимости от разработанных сценариев, то есть сначала разрабатываются сценарии, а потом на их основе строятся прогнозы. Это фактически приводит к отрыву сценариев от прогнозов. В теоретическом плане можно выделить целый ряд подходов к построению сценариев, но на практике они практически не реализованы [1, 4, 5, 46-48, 53, 58, 135]. Таким образом, прослеживается разрыв между теоретическими разработками и практической их реализацией.
Объектом исследования в работе является анализ среднесрочных тенденций развития черной металлургии России.
Предметом исследования является процедура составления среднесрочного прогноза развития черной металлургии с помощью сценарного подхода.
Цель диссертационного исследования состоит в разработке и построении модельного комплекса, описывающего сценарное пространство и позволяющего генерировать сценарии развития черной металлургии России для проведения анализа закономерностей развития отрасли в среднесрочной перспективе.
В рамках поставленной цели исследования в работе ставятся следующие задачи:

Н) - формулировка альтернативной тестовой гипотезы.
Сформулированы следующие нулевая и альтернативная гипотезы:
но ■ ; Я1: а> * а
Тогда Б-критерий (для больших и очень больших объемов выборок, П[,п2>100) будет иметь вид:
1*^7 ““ ^||
Г-=', ,
I „2 „
1 | 7 | 2«, 2 п
(1.1)
Для выборок меньшего объема применяется другая формула расчета Е-критерия:
(1-2)

Если Рр - , то принимается нулевая гипотеза - гипотеза об
однородности ряда.
При проверке однородности выборок на основе критерия Кокрена выдвигаются следующие гипотезы
г/ . ^1 _2 2 Н1 : С7л Ф ...Ф ст Ф о"
ло ■ значения дисперсии неизвестны И - - - ах - а
Критерий Кокрена применяется при одинаковых объемах выборок, т.е.
П1=...Пк=П.
Статистика критерия Кокрена для проверки гипотезы Н0 при заданном уровне значимости имеет вид

*1 Т...ХД* (1.3)
= тах{5,2}

Табличное значение статистики Кокрена вычисляется по формуле:
V = л-1.
Если вычисленное значение статистики Кокрена Ср > >-<>'*( ’*'), то гипотеза о равенстве дисперсий отвергается.
Равенство средних в выборках определяется на основе 1-статистики по формуле (1.4). Но сначала выдвигаются гипотезы:
Но .х, = . х1 Ф х
х, -х,
П1П2 (П1 П2 *~'Щ£ (14)
' л/(и,-1)512+(й2-1)л22 ".+«
Если ]гр | > гкр {а; и, + и2 - 2), то нулевая гипотеза отвергается.
Проверка однородности дисперсий выборок будет проводиться по формуле (1.2) (как будет показано ниже, такой выбор обусловлен небольшим и неравным объемом выборок), а проверка равенства средних - по формуле (1.4).

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.105, запросов: 962