📄Работа №42343
Тема: ПЕРСПЕКТИВЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОРПОРАЦИЙ В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
экономика
Объем:
119 листов
Год:
2019
Просмотров:
683
6500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение
1. Теоретические основы функционирования корпораций
1.1. Понятие корпорации и корпоративного управления
1.2. Основные признаки экономики нового типа
1.3. Теория экономической динамики и логика ее развития
2. Практические аспекты функционирования корпораций Китая в условиях
современной экономики 30
2.1. Базовые показатели развития экономики Китая и формирования отраслевой
структуры корпораций 30
2.2.Оценка ресурсного потенциала нефтегазового комплекса КНР 38
2.3. Оценка функционирования Китайской национальной нефтегаговой
корпорации (CNPC) 46
3. Моделирование перспектив функционирования корпорации с помощью
производственной функции 56
3.1. Построение производственной функции общего вида СNPC 56
3.2 Оценка элементов переменных производственной функции на нормальность распределения 65
3.3. Прогнозирование прибыли с помощью производственной функции 75
Заключение 89
Список использованных источников
Приложение
1. Теоретические основы функционирования корпораций
1.1. Понятие корпорации и корпоративного управления
1.2. Основные признаки экономики нового типа
1.3. Теория экономической динамики и логика ее развития
2. Практические аспекты функционирования корпораций Китая в условиях
современной экономики 30
2.1. Базовые показатели развития экономики Китая и формирования отраслевой
структуры корпораций 30
2.2.Оценка ресурсного потенциала нефтегазового комплекса КНР 38
2.3. Оценка функционирования Китайской национальной нефтегаговой
корпорации (CNPC) 46
3. Моделирование перспектив функционирования корпорации с помощью
производственной функции 56
3.1. Построение производственной функции общего вида СNPC 56
3.2 Оценка элементов переменных производственной функции на нормальность распределения 65
3.3. Прогнозирование прибыли с помощью производственной функции 75
Заключение 89
Список использованных источников
Приложение
📖 Введение
В условиях глобализации мировой экономики Китай активно участвует в мировой экономической деятельности и играет значительную роль в международных экономических отношениях. В качестве важного субъекта международного разделения труда китайские компании с их конкурентными преимуществами начали выходить на мировой рынок. Место и роль сегодняшнего Китая в мировой экономике во многом определяются позициями китайских компаний на мировом рынке. Поэтому исследование деятельности китайских компаний на мировых рынках имеет большую научную перспективу и практическую значимость.
Актуальность исследования. Вступление Китая в ВТО предоставило китайским компаниям более широкие перспективы для развития на мировом рынке, с другой стороны усилило неопределенность внешней среды на микросреду корпораций. В тоже время между Китаем и другими странами существует разница в политической, экономической, культурной и законодательной областях, что является преградой для развития китайских компаний в этих странах. Между тем, китайских компаний мирового класса еще немного, масштабы их деятельности невелики, а факторов влияния на развитие китайских компаний более чем достаточно.
Мировой экономический кризис снизил экспортную и инвестиционную активность китайских компаний на мировом рынке. Исходя из этого, проведенное исследование направлено на анализ факторов развития китайских корпораций в условиях современной экономики и составление экстраполяционного прогноза? на основе парной регрессии на примере Китайской национальной нефтягазовой корпорации (CNPC).
Степень разработанности проблемы. В настоящее время в России и в Китае существует недостаточное число научных исследований по вопросам анализа деятельности? китайских корпораций на мировом и российском рынках,
поэтому круг литературы по теме диссертационной работы в целом не обширен. Однако с развитием китайско-российских экономических отношений многие экономисты начали интересоваться характерными особенностями деятельности китайских корпораций мирового уровня. В то же время следует иметь в виду, что по некоторым вопросам, имеется ряд исследований как российских, так и китайских и других зарубежных ученых.
Из работ российских специалистов по экономике наибольшее влияние на позиции автора оказали публикации: Барышева А. П., Бочарова А.П., Гурвица Л, Глудкина О.П. Захарова В.Я., Казаковой Н.А., Качалова Р.М., Кудрявцевой И.И., Клейнера Г. Б., Митиной Н.Н., Нива Г.В. Орехова, С.А. Прилепина Н.Е. Романенко И.В.
Проблемы деятельности? китайских корпораций на зарубежных рынках и их отношения с российским рынком нашли отражение в работах китайских учёных, среди них следует особо выделить наиболее известного в КНР ученого - Ван Цюн, специализирующегося на исследовании проблем крупных китайских корпораций.
Кроме того, заслуживают высокой оценки публикации Чжан Сяо, Ция Ван, Ван Шуцюя, Ван Маосяна, Ван Гэпина, Дэн Юйчуанья, Жань Донмэйя Ли Дона, Лина Джастина Йифу, Хэ Сянюйя, Хэ Пина, Хэ Пинья, Хуан Дингуйя, Чжу Кунь Мэйя, Щи Иня, и других, посвященные различным аспектам транснационального хозяйствования и деятельности? китайских, в том числе нефтяных корпораций на мировом рынке.
Отмечая безусловную значимость их работ, следует отметить, что многие практические вопросы, касающихся прогнозирования результатов деятельности? предприятий КНР в период возрастания нестабильности экономических процессов не получили соответствующего отражения и обсуждения на форумах.
Объект исследования. В качестве объекта исследования выступают китайские корпорации в условиях современной экономики.
Предмет исследования. Предметом магистерского исследования являются инструменты, обеспечивающие эффективное функционирование корпораций в условиях современной экономики.
Методология исследования. Теоретической и методологической основой исследования явились законодательные, нормативные, справочные и учебные пособия зарубежных и отечественных авторов, данные, содержащиеся в публикациях.
В качестве методов исследования использованы: историко - логический метод, метод аналогий, методы системного и сравнительного теоретического и статистического анализа.
Эмпирическая основа исследования. Эмпирической основой диссертации являются статистические и аналитические материалы, характеризующие развитие торгово-промышленного и инвестиционного сотрудничества КНР, отраслевые периодические издания, интернет-ресурсы. В работе также нашли свое практическое применение материалы годовых отчетов ведущих китайских корпораций, в том числе информация о финансово - экономических показателях.
Цель исследования. Целью выпускной квалификационной работы является поиск перспектив развития CNPC на мировом рынке в в условиях современной экономики за счет использования вероятностных методов прогнозирования.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели обеспечивается с помощью решения следующих основных задач:
- структуризация понятий «корпорация» и «корпоративное управление»;
- выявление и определение основные признаков экономики нового типа;
- исследование теории экономической динамики и логики ее развития;
- выявление факторов развития экономики Китая и особенностей формирования отраслевой структуры корпораций;
- оценка ресурсного потенциала нефтегазового комплекса КНР;
- оценка особенностей функционирования CNPC;
- построение производственной функции общего вида;
- выполнение расчетов по трем критериям согласия для переменной «Прибыль» на нормальность распределения и построение искомой производственной функции как средства прогнозирования переменной «Прибыль».
Структура выпускной квалификационной работе, в целом, соответствует порядку разработки и решения вышеперечисленных задач.
Научная новизна. Научная новизна проведенных исследований определяется, во первых, формулировкой определения «экономическая турбулентность» как непредсказуемого и трудно поддающимся диагностике процесса, зоны которой характеризуются крайне неустойчивым положением, и в силу малейшего негативного влияния внешней среды могут потерять равновесие и изменить структурные характеристики элементов в нежелательную сторону; во вторых структуризацей признаков турбулентности в условиях современной экономики.
Практическая значимость исследования. Практическая ценность проведенного исследования заключается в проведении комплексной процедуры отбора необходимых статистических данных для построения производственной функции корпорации С№С
Дана статистическая оценка всем переменным ПФ-производственной функции (компонентный анализ, построение теоретических распределений, применение критериев согласия, оценка автокорреляции). На основе производственной функции построены краткосрочные варианты прогнозы прибыли корпорации С№С
Актуальность исследования. Вступление Китая в ВТО предоставило китайским компаниям более широкие перспективы для развития на мировом рынке, с другой стороны усилило неопределенность внешней среды на микросреду корпораций. В тоже время между Китаем и другими странами существует разница в политической, экономической, культурной и законодательной областях, что является преградой для развития китайских компаний в этих странах. Между тем, китайских компаний мирового класса еще немного, масштабы их деятельности невелики, а факторов влияния на развитие китайских компаний более чем достаточно.
Мировой экономический кризис снизил экспортную и инвестиционную активность китайских компаний на мировом рынке. Исходя из этого, проведенное исследование направлено на анализ факторов развития китайских корпораций в условиях современной экономики и составление экстраполяционного прогноза? на основе парной регрессии на примере Китайской национальной нефтягазовой корпорации (CNPC).
Степень разработанности проблемы. В настоящее время в России и в Китае существует недостаточное число научных исследований по вопросам анализа деятельности? китайских корпораций на мировом и российском рынках,
поэтому круг литературы по теме диссертационной работы в целом не обширен. Однако с развитием китайско-российских экономических отношений многие экономисты начали интересоваться характерными особенностями деятельности китайских корпораций мирового уровня. В то же время следует иметь в виду, что по некоторым вопросам, имеется ряд исследований как российских, так и китайских и других зарубежных ученых.
Из работ российских специалистов по экономике наибольшее влияние на позиции автора оказали публикации: Барышева А. П., Бочарова А.П., Гурвица Л, Глудкина О.П. Захарова В.Я., Казаковой Н.А., Качалова Р.М., Кудрявцевой И.И., Клейнера Г. Б., Митиной Н.Н., Нива Г.В. Орехова, С.А. Прилепина Н.Е. Романенко И.В.
Проблемы деятельности? китайских корпораций на зарубежных рынках и их отношения с российским рынком нашли отражение в работах китайских учёных, среди них следует особо выделить наиболее известного в КНР ученого - Ван Цюн, специализирующегося на исследовании проблем крупных китайских корпораций.
Кроме того, заслуживают высокой оценки публикации Чжан Сяо, Ция Ван, Ван Шуцюя, Ван Маосяна, Ван Гэпина, Дэн Юйчуанья, Жань Донмэйя Ли Дона, Лина Джастина Йифу, Хэ Сянюйя, Хэ Пина, Хэ Пинья, Хуан Дингуйя, Чжу Кунь Мэйя, Щи Иня, и других, посвященные различным аспектам транснационального хозяйствования и деятельности? китайских, в том числе нефтяных корпораций на мировом рынке.
Отмечая безусловную значимость их работ, следует отметить, что многие практические вопросы, касающихся прогнозирования результатов деятельности? предприятий КНР в период возрастания нестабильности экономических процессов не получили соответствующего отражения и обсуждения на форумах.
Объект исследования. В качестве объекта исследования выступают китайские корпорации в условиях современной экономики.
Предмет исследования. Предметом магистерского исследования являются инструменты, обеспечивающие эффективное функционирование корпораций в условиях современной экономики.
Методология исследования. Теоретической и методологической основой исследования явились законодательные, нормативные, справочные и учебные пособия зарубежных и отечественных авторов, данные, содержащиеся в публикациях.
В качестве методов исследования использованы: историко - логический метод, метод аналогий, методы системного и сравнительного теоретического и статистического анализа.
Эмпирическая основа исследования. Эмпирической основой диссертации являются статистические и аналитические материалы, характеризующие развитие торгово-промышленного и инвестиционного сотрудничества КНР, отраслевые периодические издания, интернет-ресурсы. В работе также нашли свое практическое применение материалы годовых отчетов ведущих китайских корпораций, в том числе информация о финансово - экономических показателях.
Цель исследования. Целью выпускной квалификационной работы является поиск перспектив развития CNPC на мировом рынке в в условиях современной экономики за счет использования вероятностных методов прогнозирования.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели обеспечивается с помощью решения следующих основных задач:
- структуризация понятий «корпорация» и «корпоративное управление»;
- выявление и определение основные признаков экономики нового типа;
- исследование теории экономической динамики и логики ее развития;
- выявление факторов развития экономики Китая и особенностей формирования отраслевой структуры корпораций;
- оценка ресурсного потенциала нефтегазового комплекса КНР;
- оценка особенностей функционирования CNPC;
- построение производственной функции общего вида;
- выполнение расчетов по трем критериям согласия для переменной «Прибыль» на нормальность распределения и построение искомой производственной функции как средства прогнозирования переменной «Прибыль».
Структура выпускной квалификационной работе, в целом, соответствует порядку разработки и решения вышеперечисленных задач.
Научная новизна. Научная новизна проведенных исследований определяется, во первых, формулировкой определения «экономическая турбулентность» как непредсказуемого и трудно поддающимся диагностике процесса, зоны которой характеризуются крайне неустойчивым положением, и в силу малейшего негативного влияния внешней среды могут потерять равновесие и изменить структурные характеристики элементов в нежелательную сторону; во вторых структуризацей признаков турбулентности в условиях современной экономики.
Практическая значимость исследования. Практическая ценность проведенного исследования заключается в проведении комплексной процедуры отбора необходимых статистических данных для построения производственной функции корпорации С№С
Дана статистическая оценка всем переменным ПФ-производственной функции (компонентный анализ, построение теоретических распределений, применение критериев согласия, оценка автокорреляции). На основе производственной функции построены краткосрочные варианты прогнозы прибыли корпорации С№С
✅ Заключение
В условиях рыночной экономики проблема эффективного функционирования компаний в условиях турбулентной экономической среды становится все более насущной, поскольку, в конечном счете, решается за счет относительного сглаживания признаков турбулентности. На основе обобщения специальной экономической литературы, статистических и практических материалов Китайской национальной нефтяной корпорации (CNPC), процессе работы над проблемами исследования, получены следующие результаты:
1. Поскольку турбулентность обычно трактуется как хаотичное перемещение, характеризующееся быстрыми рыночными преобразованиями и сильными колебаниями макро и микро - экономических показателей. В качестве первого признака турбулентности можно отметить увеличение скорости ( то есть направления и быстроты перемещения) вещественных, денежных и информационных потоков. Именно они, судя последним материалам периодической печати, служат надёжным индикатором турбулентных процессов. Вторым признаком наличия вихревых процессов в экономической среде является её «гипертермия», при которой интенсивность диффузии элементов экономической системы нарастает. В такой ситуации сделки и контракты пребывают в условиях постоянного пересмотра и пересогласования. Производственные и финансовые процессы протекают с отклонением от заданных параметров. При этом наблюдается либо избыток, либо нехватка ресурсов. Третий признак - повышение давления внешней институциональной среды, рост претензий и исков со стороны контрагентов, в том числе налоговых органов, ужесточение ограничений - политических, юридических, экологических, общественных, ментальных. Необходимо также отметить, что, отягощенный фактором турбулентности, нынешний этап экономического развития заметно выделяется на фоне предыдущих экономических циклов, поскольку в настоящее время можно ожидать куда большего, чем прежде, количества разномасштабных потрясений, способных стать причиной возрастания рисков и турбулентности как на макро -, так и на микроэкономическом уровне.
2. Сопоставление данных по динамике производимого КНР ВВП в 2007-2017 гг. структуры ВВП республики и динамики темпов роста промышленного производства позволяет утверждать, что экономика республики находится в процессе экстраординарной структурной трансформации: Модель производителя, опирающаяся на промышленность, уступает место набирающей силу модели потребителя, опирающейся на сектор услуг. С этих позиций, замедление темпов роста ВВП и темпов роста промышленного производства является одновременно и неизбежным, и предпочтительным.
3. Несмотря на то, что по показателю запасов нефти КНР значительно превосходит все страны Восточной Азии, а также ряд крупных поставщиков нефти на мировой рынок, например, Норвегию, Оман, Катар и Алжир, в КНР осознаются риски зависимости от возрастания турбулентности внешнего мира в импорте сырья и топлива. Задача сырьевой безопасности для КНР включает в себя необходимость диверсификации источников ресурсов и обеспечения безопасности путей их транспортировки.
4. По оценке Energy Information Administration, собственная добыча нефти в Китае составила в 2015 г. 230,5 млн. т в год. За период 2009-2017 гг. добыча нефти в стране выросла на 15,5%, тогда как спрос возрос на 38%. Поэтому, даже с учетом замедления темпов экономического роста в стране, потребление нефти растет. Соотношение добычи и потребления нефти в Китае в 2000-2017 гг., приведено в таблице 3. В частности, импорт нефти в 2016 г. возрос на 8,8% до 335,5 млн. т.
5. СЫт National Petroleum Corporation - один из главных поставщиков и подрядчиков в нефтегазовой промышленности мира, занимает второе место по рейтингу стоимости корпораций мира по рыночной капитализации, четвертое место среди 50 крупнейших нефтяных корпораций мира и 6-е место по данным рейтинга 500 крупнейших мировых корпораций. Оборот компании составляет $ 824,7 млрд, чистая прибыль - $ 355 млрд. SWOT-анализ CNPC показал, что с позиции возможностей энергетическая модель нефтяной и газовой промышленности обеспечивает хорошие перспективы для развития нефтяного потенциала CNPC. Анализ слабых сторон, позволил утверждать, что существенное влияние на деятельность компании CNPC может оказать снижение международных цен на нефть тот факт, что цена на природный газ упала до минимума за последние 10 лет, а также усиление турбулентности внешней среды в результате вступления Китая в WTO в текущем году.
6. Поэтому, когда экономика исследуемого предприятия находится в регионе (стране) с признаками турбулентной экономики, данное обстоятельство в немалой степени оказывает существенное влияния не только на собственно подбор исходных данных для построения прогноза, но и на математический аппарат, пригодный для исследования. В такое сложное время необходимо работать либо с мало достоверными статистическими данными, либо с теми же данными, но укороченной их мощности. Тогда на место сверхмалых выборок (число элементов исследуемых статистических совокупностей), исчисляемых в 25 единиц, придут выборки значительно меньших объёмов, что, в свою очередь, накладывает известные ограничения прежде всего методического, а также практического порядков.
7. . Поскольку известный интерес для нас представлял краткосрочный прогноз исследуемой нефтяной компании КНР, для его построения необходимо было получить соответствующею математическую модель. В качестве такой модели было выбрано построение производственной функции в виде Х = f (K, L), где Х - результирующий признак, а К (объем основных средств компании) и L (численность персонала) - в качестве независимых переменных.
8. Для построения модели нами были отобраны четыре показателя за период с 2013 по 2019 гг. (табл. 9). В качестве результирующей переменной первоначально выступали два таких показателя, как Х1 = «Доходы, млрд.ю.» и Х2 = «Чистая прибыль, млрд. ю.». В результате проведенного краткого экономического анализа в качестве зависимой результирующей переменной была выбрана именно Х2 «Чистая прибыль», поскольку поведение переменной Х1 «Доходы», согласно рис. 8 оказалась менее стабильной. И хотя производственная функция ориентирована проф. Колемаевым на оценку валового выпуска продукции за исследуемый период по годам, мы посчитали, что именно переменная Х2 = «Прибыль» может выступать как результирующая переменная Х в искомой математической модели.
9. Элементы переменных по годам, входящие в уравнения их связи в виде производственной функции, как и во всякой математической многофакторной модели в виде уравнения множественной регрессии, построенной на логарифмах исходных данных (табл. 9), должны удовлетворять нормальному закону распределения. Проведенные расчёты показали, что хотя и элементы отобранных для последующего построения модели переменных не вполне удовлетворяют требованиям, предъявляемым к нормальному закону распределения случайных величин, их всё же возможно использовать в модели, характер которой ожидался менее строгим, приблизительным.
10. В переменной «Прибыль» согласно критерию Граббса был выведен из рассмотрения наиболее выделяющийся элемент прибыли за 2019 г. в 56,2 млрд.ю. Тогда число переменных было уменьшено от 8-ми исходных до 7-ми, характеристики которых относительно критериев согласия по нормальному распределению не улучшились, но даже несколько ухудшились, оставаясь тем не менее близкими к нормальному закону распределения.
11. Проведенный компонентный анализ выбранных для построения модели производственной функции показал, что они соответствуют предъявляемым к ним требованиям: результирующая переменная коррелировала с независимыми переменными со значениями корреляции порядка + 0,7 и выше, тогда как корреляция независимых переменных между собой оказалась существенно ниже граничного показателя 0,70 и равной + 0,55. Следовательно, коллинеарность переменных на этапе компонентного анализа была в последующем исключена.
12. Средствами компьютерной системы программ на основе отобранных и проверенных данных было получено уравнение искомой производственной функции (25), а после потенцирования - приобрела вид (26) как искомая математическая модель, статистические показатели которой оказались если и невысокими, то вполне приемлемыми для последующих расчётов. Так, надёжность уравнения по критерию Фишера (все полученные программой коэффициенты уравнения - ненулевые) оказалась равной примерно 73%, значимость коэффициентов регрессии при переменных K и L составила приблизительно 69% и 85% - соответственно; ошибка аппроксимации составила порядка 3,3% (характер точности - «обычный», так как ошибка аппроксимации оказалась менее 10% по шкале проф. В.А. Ядова), тогда как значение критерия Дарбина-Уотсона составила 2,5, чем весьма отличалась от 2х, когда наличие автокорреляции остатков не подтверждается.
При этом коэффициент множественной корреляции составил 0,8051, а коэффициент детерминации как квадрат коэффициента линейной множественной корреляции составил всего 0,6487 или приблизительно 65% от всех учтенных действующих в реальности факторов, воздействующих на «Чистую прибыль». Поиск в вычислительных экспериментах такого рода признан нами перспективным и актуальным.
13. Однако работа с полученной моделью производственной функции вида (26) также свидетельствовала о растущей экономики исследуемой компании, а также о том, что интенсивность её развития за счет инноваций (показатель Е = 1,29) существенно превышал показатель просто развития за счет механического расширения (М = 1,10), что является положительной стороной исследуемой компании. Было установлено наличие автокорреляции и оценена величина её коэффициента, равного (- 0,37). Поскольку величина отрицательного значения коэффициента автокорреляции по шкале Чеддока была признана всё же небольшой, полученная модель (26) была использована для построения прогнозов по исследуемой переменной «Прибыль».
14. Частные краткосрочные прогнозы (на 2019 г.) для независимых переменных были получены вероятностным «методом случайного блуждания» и использованы в разработанной ранее модели (26). Прогнозируется увеличение прибыли исследуемой компании от 0,20 до 5,1 млрд.ю., что, в свою очередь, составляет увеличение от 1,1% до 28,9%. Комбинации результатов в рабочей модели ПФ предусматривают увеличение прибыли от 17,8 до 22,7 млрд. ю. за счёт увеличения абсолютной величины прироста Х от 1,1% до 28,9%. То есть в известных закономерностях статистических прогнозов: прогноз может быть в широких пределах, неточен, но весьма достоверен.
1. Поскольку турбулентность обычно трактуется как хаотичное перемещение, характеризующееся быстрыми рыночными преобразованиями и сильными колебаниями макро и микро - экономических показателей. В качестве первого признака турбулентности можно отметить увеличение скорости ( то есть направления и быстроты перемещения) вещественных, денежных и информационных потоков. Именно они, судя последним материалам периодической печати, служат надёжным индикатором турбулентных процессов. Вторым признаком наличия вихревых процессов в экономической среде является её «гипертермия», при которой интенсивность диффузии элементов экономической системы нарастает. В такой ситуации сделки и контракты пребывают в условиях постоянного пересмотра и пересогласования. Производственные и финансовые процессы протекают с отклонением от заданных параметров. При этом наблюдается либо избыток, либо нехватка ресурсов. Третий признак - повышение давления внешней институциональной среды, рост претензий и исков со стороны контрагентов, в том числе налоговых органов, ужесточение ограничений - политических, юридических, экологических, общественных, ментальных. Необходимо также отметить, что, отягощенный фактором турбулентности, нынешний этап экономического развития заметно выделяется на фоне предыдущих экономических циклов, поскольку в настоящее время можно ожидать куда большего, чем прежде, количества разномасштабных потрясений, способных стать причиной возрастания рисков и турбулентности как на макро -, так и на микроэкономическом уровне.
2. Сопоставление данных по динамике производимого КНР ВВП в 2007-2017 гг. структуры ВВП республики и динамики темпов роста промышленного производства позволяет утверждать, что экономика республики находится в процессе экстраординарной структурной трансформации: Модель производителя, опирающаяся на промышленность, уступает место набирающей силу модели потребителя, опирающейся на сектор услуг. С этих позиций, замедление темпов роста ВВП и темпов роста промышленного производства является одновременно и неизбежным, и предпочтительным.
3. Несмотря на то, что по показателю запасов нефти КНР значительно превосходит все страны Восточной Азии, а также ряд крупных поставщиков нефти на мировой рынок, например, Норвегию, Оман, Катар и Алжир, в КНР осознаются риски зависимости от возрастания турбулентности внешнего мира в импорте сырья и топлива. Задача сырьевой безопасности для КНР включает в себя необходимость диверсификации источников ресурсов и обеспечения безопасности путей их транспортировки.
4. По оценке Energy Information Administration, собственная добыча нефти в Китае составила в 2015 г. 230,5 млн. т в год. За период 2009-2017 гг. добыча нефти в стране выросла на 15,5%, тогда как спрос возрос на 38%. Поэтому, даже с учетом замедления темпов экономического роста в стране, потребление нефти растет. Соотношение добычи и потребления нефти в Китае в 2000-2017 гг., приведено в таблице 3. В частности, импорт нефти в 2016 г. возрос на 8,8% до 335,5 млн. т.
5. СЫт National Petroleum Corporation - один из главных поставщиков и подрядчиков в нефтегазовой промышленности мира, занимает второе место по рейтингу стоимости корпораций мира по рыночной капитализации, четвертое место среди 50 крупнейших нефтяных корпораций мира и 6-е место по данным рейтинга 500 крупнейших мировых корпораций. Оборот компании составляет $ 824,7 млрд, чистая прибыль - $ 355 млрд. SWOT-анализ CNPC показал, что с позиции возможностей энергетическая модель нефтяной и газовой промышленности обеспечивает хорошие перспективы для развития нефтяного потенциала CNPC. Анализ слабых сторон, позволил утверждать, что существенное влияние на деятельность компании CNPC может оказать снижение международных цен на нефть тот факт, что цена на природный газ упала до минимума за последние 10 лет, а также усиление турбулентности внешней среды в результате вступления Китая в WTO в текущем году.
6. Поэтому, когда экономика исследуемого предприятия находится в регионе (стране) с признаками турбулентной экономики, данное обстоятельство в немалой степени оказывает существенное влияния не только на собственно подбор исходных данных для построения прогноза, но и на математический аппарат, пригодный для исследования. В такое сложное время необходимо работать либо с мало достоверными статистическими данными, либо с теми же данными, но укороченной их мощности. Тогда на место сверхмалых выборок (число элементов исследуемых статистических совокупностей), исчисляемых в 25 единиц, придут выборки значительно меньших объёмов, что, в свою очередь, накладывает известные ограничения прежде всего методического, а также практического порядков.
7. . Поскольку известный интерес для нас представлял краткосрочный прогноз исследуемой нефтяной компании КНР, для его построения необходимо было получить соответствующею математическую модель. В качестве такой модели было выбрано построение производственной функции в виде Х = f (K, L), где Х - результирующий признак, а К (объем основных средств компании) и L (численность персонала) - в качестве независимых переменных.
8. Для построения модели нами были отобраны четыре показателя за период с 2013 по 2019 гг. (табл. 9). В качестве результирующей переменной первоначально выступали два таких показателя, как Х1 = «Доходы, млрд.ю.» и Х2 = «Чистая прибыль, млрд. ю.». В результате проведенного краткого экономического анализа в качестве зависимой результирующей переменной была выбрана именно Х2 «Чистая прибыль», поскольку поведение переменной Х1 «Доходы», согласно рис. 8 оказалась менее стабильной. И хотя производственная функция ориентирована проф. Колемаевым на оценку валового выпуска продукции за исследуемый период по годам, мы посчитали, что именно переменная Х2 = «Прибыль» может выступать как результирующая переменная Х в искомой математической модели.
9. Элементы переменных по годам, входящие в уравнения их связи в виде производственной функции, как и во всякой математической многофакторной модели в виде уравнения множественной регрессии, построенной на логарифмах исходных данных (табл. 9), должны удовлетворять нормальному закону распределения. Проведенные расчёты показали, что хотя и элементы отобранных для последующего построения модели переменных не вполне удовлетворяют требованиям, предъявляемым к нормальному закону распределения случайных величин, их всё же возможно использовать в модели, характер которой ожидался менее строгим, приблизительным.
10. В переменной «Прибыль» согласно критерию Граббса был выведен из рассмотрения наиболее выделяющийся элемент прибыли за 2019 г. в 56,2 млрд.ю. Тогда число переменных было уменьшено от 8-ми исходных до 7-ми, характеристики которых относительно критериев согласия по нормальному распределению не улучшились, но даже несколько ухудшились, оставаясь тем не менее близкими к нормальному закону распределения.
11. Проведенный компонентный анализ выбранных для построения модели производственной функции показал, что они соответствуют предъявляемым к ним требованиям: результирующая переменная коррелировала с независимыми переменными со значениями корреляции порядка + 0,7 и выше, тогда как корреляция независимых переменных между собой оказалась существенно ниже граничного показателя 0,70 и равной + 0,55. Следовательно, коллинеарность переменных на этапе компонентного анализа была в последующем исключена.
12. Средствами компьютерной системы программ на основе отобранных и проверенных данных было получено уравнение искомой производственной функции (25), а после потенцирования - приобрела вид (26) как искомая математическая модель, статистические показатели которой оказались если и невысокими, то вполне приемлемыми для последующих расчётов. Так, надёжность уравнения по критерию Фишера (все полученные программой коэффициенты уравнения - ненулевые) оказалась равной примерно 73%, значимость коэффициентов регрессии при переменных K и L составила приблизительно 69% и 85% - соответственно; ошибка аппроксимации составила порядка 3,3% (характер точности - «обычный», так как ошибка аппроксимации оказалась менее 10% по шкале проф. В.А. Ядова), тогда как значение критерия Дарбина-Уотсона составила 2,5, чем весьма отличалась от 2х, когда наличие автокорреляции остатков не подтверждается.
При этом коэффициент множественной корреляции составил 0,8051, а коэффициент детерминации как квадрат коэффициента линейной множественной корреляции составил всего 0,6487 или приблизительно 65% от всех учтенных действующих в реальности факторов, воздействующих на «Чистую прибыль». Поиск в вычислительных экспериментах такого рода признан нами перспективным и актуальным.
13. Однако работа с полученной моделью производственной функции вида (26) также свидетельствовала о растущей экономики исследуемой компании, а также о том, что интенсивность её развития за счет инноваций (показатель Е = 1,29) существенно превышал показатель просто развития за счет механического расширения (М = 1,10), что является положительной стороной исследуемой компании. Было установлено наличие автокорреляции и оценена величина её коэффициента, равного (- 0,37). Поскольку величина отрицательного значения коэффициента автокорреляции по шкале Чеддока была признана всё же небольшой, полученная модель (26) была использована для построения прогнозов по исследуемой переменной «Прибыль».
14. Частные краткосрочные прогнозы (на 2019 г.) для независимых переменных были получены вероятностным «методом случайного блуждания» и использованы в разработанной ранее модели (26). Прогнозируется увеличение прибыли исследуемой компании от 0,20 до 5,1 млрд.ю., что, в свою очередь, составляет увеличение от 1,1% до 28,9%. Комбинации результатов в рабочей модели ПФ предусматривают увеличение прибыли от 17,8 до 22,7 млрд. ю. за счёт увеличения абсолютной величины прироста Х от 1,1% до 28,9%. То есть в известных закономерностях статистических прогнозов: прогноз может быть в широких пределах, неточен, но весьма достоверен.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.