ВВЕДЕНИЕ 4
1. Теоретические основы статистического анализа и прогнозирования 8
1.1 Основные понятия и определения 8
1.2 Множественная регрессия и корреляция 10
1.3 Временные ряды 31
1.4 Авторегрессионные процессы и их моделирование 39
2. Анализ ввода автомобильных дорог с твердым покрытием в РФ 51
2.1 Характеристика дорожного хозяйства в РФ 51
2.2 Дорожное хозяйство как объект экономического анализа и прогнозирования 62
2.3 Факторы, влияющие на объем ввода автомобильных дорог в Россий-ской Федерации 67
3. Прогнозирование ввода в действие автомобильных дорог с твердым покрытием в РФ 74
3.1 Анализ исходных данных 74
3.2 Множественная линейная регрессия 75
3.3 Множественная нелинейная регрессия 82
3.4 Прогнозирование с использованием ARIMA 88
3.5 Метод экспоненциального сглаживания 99
3.6 Сравнение и выбор наилучшей модели 106
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 109
Список литературы 112
Приложение
В наше время все сферы деятельности общества не могут обойтись
без прогнозов как средство познания будущего. Прогнозы в сфере социально-экономического развития общества имеют важное место в эффективности
развития страны в целом. В настоящее время актуально прогнозирование будущих показателей объемов деятельности рынка, компаний, организаций,
фирм и т.д. Прогнозирование – это разработка прогноза. Именно прогнозирование – это основная функция управления. Любому руководителю каждый
день необходимо принимать решение, прогнозируя ситуацию. От качественного прогноза будет зависеть будущее той или иной сферы деятельности.
Дорожное хозяйство - важнейший элемент экономики России. Ее эффективное функционирование и устойчивое развитие являются необходимым
условием перехода к экономическому росту, обеспечения целостности и
национальной безопасности страны, повышения уровня и улучшения условий жизни населения. Проблема темпов экономического роста занимает
ключевое место в стратегии развития страны. Состояние и уровень развития автодорог страны непосредственно влияют на основные экономические
показатели: валовый национальный продукт, уровень цен, доходы бюджета,
уровень занятости населения и др.
Состояние дорожного хозяйства имеет сегодня стратегическое смысл
для возрождения и развития макроэкономических связей между регионами
Российской Федерации и другими странами. Количество и качество автотранспортных коммуникаций - это показатель научно-технического
и экономического развития любой страны, достойное значение которого призван обеспечить дорожно-строительный комплекс. В наше время экономические условия РФ характеризуются высокими темпами развития рыночных
отношений, интеграционных процессов, в том числе международных, что
предполагает рост уровня конкуренции в ведущих отраслях экономики, к которым относится строительство, в частности, дорожное строительство. В5
сфере дорожного строительства конкуренция ярко проявляется во время проведения подрядных торгов на проектирование дороги, поставку и производство материалов, работ и услуг на ее строительство, работ, обеспечивающих
соблюдение проектных показателей и нормативов в процессе строительства и
реконструкции, а также работ и услуг, связанных с эффективным и качественным обслуживанием дороги на стадии ее эксплуатации.
Ввод в действие автомобильных дорог является одним из главных показателей эффективности деятельности дорожного хозяйства. Поэтому прогнозирование именно этого показателя будет правильным для определения
дальнейшего развития дорожного хозяйства России.
Выбор темы дипломной работы обосновывается прохождением преддипломной практики в планово-экономическом отделе МУП «Предприятие
автомобильных дорог». Актуальность и значимость темы имеет высокий показатель, так как прогнозирование объема ввода автомобильных дорог с
твердым покрытием по своему экономическому значению является стратегическим, т.к. результаты принимаемых решений в строительстве дорог оказывают существенное влияние на экономику в целом на протяжении десятилетий. Имеются в виду совершенствование развития и размещения производственных сил страны, формирование инфраструктуры.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является дорожное хозяйство Российской Федерации.
Предметом исследования выпускной квалификационной работы является статистическая зависимости, закономерности и тенденции развития дорожного хозяйства в Российской Федерации.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка
прогноза объема ввода в действие автомобильных дороге с твердым покрытием в Российской Федерации с применением программы Statistica.
Для реализации цели необходимо решить следующие задачи:
Описать теоретические основы прогнозирования;6
Изучить эконометрические методы статистического анализа и
прогнозирования,
Собрать необходимый материал для прогнозирования;
Провести анализ дорожного хозяйство Российской Федерации;
Выявить факторы, влияющие на ввод в действие автомобильных
дорог с твердым покрытием в Российской Федерации;
С помощью линейной и нелинейной множественной регрессии
выявить параметры, оказывающие наиболее существенное влияние на объем
ввода в действие автомобильных дорог с твердым покрытием;
Провести прогнозирование ввода в действие автомобильных дорог твердым покрытием с использованием ARIMA метода;
Провести прогнозирование ввода в действие автомобильных дорог с твердым покрытием с использованием метода экспоненциального сглаживания;
Сравнить результаты и выбрать наилучшую модель.
В наше время нельзя серьезно говорить о прогнозировании, не предполагая использование программных пакетов для анализа и прогнозирования
данных. В данной выпускной квалификационной работе для прогнозирования была использована программа Statistica, которая является одной из
наиболее известных в мировой практике пакетов статистической обработки
данных.
Методологической основой для написания дипломной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых таких, как Айвазян С.А.,
Мхитарян В.С., Орлова А.И., Боровикова В.П., Елисеевой И.И., Кремера
Н.Ш., и др.
Информационную базу исследования составляют статистические данные с официального сайта статистики Российской Федерации.
Выпускная квалификационная работа изложена на 123 страницах.
Включает введение, 3 раздела, заключение, список использованных источни7
ков и приложения. Содержит 11 таблиц, 71 формулу, 67 рисунков и 3 приложения.
В первом разделе были рассмотрены теоретические основы статистического анализа и прогнозирования, их методы и классификации.
Во втором разделе была описана деятельность дорожного хозяйства,
проведен анализ и выявлены факторы, влияющие на ввод в действие автомобильных дорог с твердым покрытием в Российской Федерации.
Третий раздел был посвящен непосредственно практической части
выпускной квалификационный работы. Выявлены наиболее влияющие факторы на объем ввода в действие автомобильных дорог с твердым покрытием
в Российской Федерации с помощью множественной линейной и нелинейной
регрессией и был разработан прогноз с помощью ARIMA-модели и экспоненциального сглаживания.
В заключение приведены основные выводы проделанной работы.
Чтобы оценить возможную величину объемов работ и эффективность
вложений, нужно определить не только последовательность действий и рассчитать их предполагаемый результат, но и будущее состояние данной сферы
деятельности. И без этих оценок расчеты результативности вложений средств
едва ли будут удовлетворять минимальным требованиям достоверности.
Определение будущего состояния показателей какой-либо деятельности на
основе влияющих на результат факторов и есть прогнозирование. При прогнозировании результат или возможная степень достижения целей есть вероятные последствия принятых или планируемых решений. В этом смысле прогнозирование является необходимым составным элементом планирования и
управления. И успех планирования и, следовательно, управления данной деятельностью будет полностью определяться качеством прогнозных оценок последствий принимаемых решений.
В первой главе выпускной квалификационной работы были рассмотрены теоретические основы статистического анализа и прогнозирования, а
именно множественная линейная и нелинейная регрессия, общие сведения о
временных рядах и ARIMA – моделях.
Во второй главе приведен анализ дорожного хозяйства в Российской
Федерации. Показаны важные показатели строительства дорог и выявлены
основные факторы, которые влияют на ввод автомобильных дорог с твердым
покрытием. Основным экономическим показателем дорожного хозяйства выступает объем ввода автомобильных дорог с твердым покрытием. Он позволяет видеть конечный итог деятельности дорожных хозяйств.
В третьей главе произведен анализ и прогнозирование дорожного хозяйства Российской Федерации. Для прогнозирования были взяты данные о
вводе дорог с твердым покрытием с 2002 г. по 2015 г в Российской Федерации. Прогноз был построен на 4 квартала 2016 года. Использованы такие ста110
тистические методы как, метод экспоненциального сглаживания, ARIMAмодель, множественная линейная и нелинейная регрессия.
Термин "множественная" указывает на наличие нескольких факторов,
которые используются в модели, следовательно, такая модель увеличивает
спектр анализа, что позволит построить более точный прогноз. Посредством
множественного анализа выявлены факторы, которые в наибольшей степени
оказали влияние на изменение объема ввода автомобильных дорог в Российской Федерации. К числу признаков, наиболее сильно влияющих на объём
можно отнести объём финансирования дорожного хозяйства, объем инвестиций в основной капитал и погодные условия.
В результате множественной линейной регрессии было составлено
уравнение Y= -241,779+8,753*X2-0,267*X6+265.131*X1, где X2 - динамика
объема финансирования дорожного хозяйства (млрд. руб.); X6 - объем инвестиций в основной капитал (млрд. руб.); X1 - погодные условия (5 – бальная
шкала). Уравнение множественной нелинейной регрессии выглядит следующим образом: Y=exp(625,324*Х2-381*Х6+1572,378.
Проанализировав результаты множественной регрессии (коэффициент
множественной корреляции, коэффициент детерминации, стандартная ошибка) можно сделать вывод о том, что, выбирая между множественной линейной и нелинейной регрессией, следует выбрать множественную линейную
регрессию. Так, как данные этой модели более точные.
Для построения прогноза были использованы методы ARIMA и метод
экспоненциального сглаживания. Чтобы выбрать модель с более высоким качеством прогноза, нужно сравнить среднюю ошибку аппроксимации.
При сравнении ARIMA-модели и мультипликативной модели более
удачным прогнозом считается ARIMA-модель, т.к. у нее точность прогноза
больше, характеризуется высокой точностью и адекватностью, гистограмма
остатков стремится к нормальному распределению, на горизонтально вероятностном графике остатки находятся близко к прямой и отсутствует автокорреляция остатков на графиках АКФ и ЧАКФ. В случае ARIMA-модели111
средняя ошибка аппроксимации MAPE = 7,46 %, т.е. прогноз имеет точность
92,54%.
С помощью экспоненциального сглаживания было построено мультипликативная модель. Средняя ошибка аппроксимации данной модели равен
8,73%. Следовательно, точность прогноза составит 91,27%.
В итоге, ARIMA-модели может применяться для анализа и прогнозирования, так как именно благодаря ей был построен более точный прогноз.
Однако такому прогнозу не следует безоговорочно доверять, так как экономические показатели дорожного хозяйства через некоторое время могут измениться. Также нельзя забывать и о влиянии погодных условий.
В ходе выпускной квалификационной работы была достигнута
поставленная цель, так как прогнозирование является в целом для
предприятия, в котором была пройдена преддипломная практика, актуальной
с точки зрения использования полученных результатов.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
