Введение 5
Глава 1. Теоретические основы прогнозирования 8
1.1 Сущность и понятие прогнозирования 8
1.2 Разновидность методов и моделей прогнозирования 10
1.3 Общие сведения о временных рядах 15
1.4 Множественная регрессия и корреляция 20
1.4.1 Спецификация модели 20
1.4.2 Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии .... 25
1.4.3 Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии . 29
1.5 Методология построения ARIMA-модели 41
1.6 Прогнозирование методом нейронных сетей 45
1.6.1 Модели нейронных сетей 48
Глава 2. Экономические особенности деятельности ООО «ТМС-Буровой
сервис» 54
2.1 Краткая характеристика деятельности ООО «ТМС-Буровой сервис» 54
2.2 Организационно-экономическая характеристика ООО «ТМС-Буровой
сервис» 58
2.2.1 Организационная структура ООО «ТМС-Буровой сервис» 58
2.2.2 Анализ ТЭП ООО «ТМС-Буровой сервис» за 2009-2010гг 62
Глава 3. Исследование основных показателей предприятия ООО «ТМС-
Буровой сервис» эконометрическими методами 65
3.1. Исходные данные и интерфейс функциональной среды 65
3.2 Анализ и прогнозирование экономических показателей ООО «ТМС-
Буровой сервис» на основе множественной регрессии 67
3.3 Анализ и прогнозирование экономических показателей ООО «ТМС-
Буровой сервис» на основе ARIMA-моделирования 76
3.4 Анализ и прогнозирование экономических показателей ООО «ТМС-
Буровой сервис» методом нейронных сетей 87
Заключение 95
Список литературы 97
Приложение
Прогноз объемов реализации является основой финансового плана предприятия. Функция прогнозирования связана с планированием или предвидением будущего объема реализации выпускаемой продукции. Прогноз основывается на данных, полученных в результате анализа объемов реализации товаров. В
свою очередь анализ позволяет оценить динамику объема и структуры продаж,
проверить степень выполнения плана объема продаж, выявить степень влияния
основных факторов на показатели объемов деятельности и разработать важнейшие мероприятия по использованию резервов для повышения оборота оптовой и розничной торговли, улучшения ее ассортимента.
Прогноз объема реализации дает представление о доле рынка, которая
будет охвачена выпускаемой продукцией.
Актуальность работы обусловлена тем, что рыночная экономика требует
от специалиста знаний основ эконометрических методов, так как без этого
трудно изучить уже известные эмпирические зависимости и строить новые, получить как можно более надежный и точный прогноз, от которого зависит
успех деятельности предприятия в экономической сфере.
Таким образом, цель выпускной квалификационной работы заключается
в проведение анализа объемов реализации основной деятельности компании
ООО «ТМС-Буровой сервис» и составление прогноза на дальнейшие периоды.
Мировой рынок нефтегазового оборудования является одной из наиболее
динамично развивающихся частей нефтегазового комплекса. Рынок бурового
оборудования является частью нефтегазового комплекса, обеспечивающего сохранение и воспроизводство минерально-сырьевой базы страны. Во всем мире
происходит интенсификация процессов бурения, а также обновление существующего парка бурового оборудования. По объемам реализации бурового
оборудования Россия занимает 2-е место в мире после США. Производство6
нефтегазового оборудования (в том числе буровой техники) является стратегической отраслью экономики.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является
ремонтно-производственная компания ООО «ТМС-Буровой сервис».
Предметом исследования являются закономерности развития объемов реализации оборудования ООО «ТМС-Буровой сервис» на основе ARIMAмоделей.
При выполнении выпускной квалификационной работы были выполнены
следующие задачи:
1) изучение теоретико-методологических основ социально-экономического
прогнозирования;
2) исследование основных задач регрессионного анализа, методов множественной регрессии в задачах анализа и прогнозирования цен на продукцию;
3) изучение методов прогнозирования на основе ARIMA-модели и нейронных сетей;
4) анализ деятельности ООО «ТМС-Буровой сервис»;
5) составление прогноза объемов реализации на основе множественной регрессии, ARIMA-моделирования и нейронных сетей;
В качестве информационной базы были использованы: статистические
данные, нормативные документы, научная литература.
Первая глава данной работы содержит теоретические основы методов
анализа и прогнозирования. Рассмотрены понятия и виды эконометрических
методов статистического прогнозирования, такие как регрессионный анализ и
метод временных рядов. Изучены методики проведения анализа с помощью
множественной регрессии, ARIMA-модели и нейронных сетей.7
Вторая глава включает в себя краткую характеристику и анализ техникоэкономических показателей компании ООО «ТМС-Буровой сервис».
В третьей главе составлен прогноз временного ряда путем ARIMAмоделирования и нейронных сетей, а также проведен регрессионный анализ,
который выявляет факторы, влияющие на изменение объемов реализации бурового оборудования.
В заключительной части работы подводятся итоги по проделанной работе
и составляются выводы.
В данной дипломной работе был проведен анализ и прогнозирование деятельности ООО «ТМС-Буровой сервис» методами множественной регрессии,
ARIMA-модели и нейронных сетей за период с 2009 до 2016 года.
По результатам проведенного анализа финансового состояния предприятия можно сделать вывод, что общество с ограниченной ответственностью
«ТМС-Буровой сервис» - стабильно работающее нефтедобывающее предприятие, действующее на территории Республики Татарстан и за его пределами.
Статистические методы прогнозирования, а именно прогнозирование методами множественной регрессии, ARIMA-модели и нейронных сетей предоставили прогнозы, в которых прослеживается явная тенденция к увеличению
объемов реализации восстановленных буровых труб на предприятии ООО
«ТМС-Буровой сервис».
Методом множественной регрессии был проведен анализ факторов, влияющих на объемы реализации труб в нефтяной отрасли. По результатам анализа, наибольшее влияние оказывает курс доллара, а та же объемы товарной (готовой) продукции и изменение остатков нереализованной продукции.
По данным прогноза на основе множественной регрессии объем реализации восстановленных буровых труб в следующем квартале составит 248908,9
тыс.руб, при данном показателе объем готовой продукции буде равняться
249831,9 тыс. руб, а остатки нереализованной продукции, входящие сумму реализации составят 150,7 тыс.руб. Предсказанное значение будет верным даже
если оно будет находиться в доверительном интервале от 248118,2 тыс.руб. до
249699,5 тыс.руб.
В классическом варианте ARIMA-моделирования не используются независимые переменные. В этом и состоит основное отличие ARIMA от множественной регрессии. Модель опирается только на информацию, содержащуюся96
в предыстории прогнозируемых рядов, что ограничивает возможности алгоритма.
По результатам ARIMA-моделирования в последующем периоде объемы
реализации восстановленных буровых труб на 2016 год будут равняться
306917,706 тыс.руб., 321692,195 тыс.руб., 341039,102 тыс.руб., 368531,649
тыс.руб., 372717,849 тыс.руб., 368955,946 тыс.руб., 365895,039 тыс.руб.,
363526,37 тыс.руб., 368127,637 тыс.руб., 388785,968 тыс.руб., 400627,277
тыс.руб., 418128,379 тыс.руб ежемесячно, соответствуя календарному году.
Прогнозирование с помощью нейронных сетей дает прогноз в долгосрочной перспективе и показывает, что в ближайшие несколько лет объемы реализации буровых труб увеличатся.
Полученные итоговые результаты обнаружили, что предприятие не стоит
на месте, а совершенствуется по мере возможности, что подтверждают данные.
В заключении можно сказать, что цель и задачи, поставленные в начале
работы, были достигнуты.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
