Прогнозировние и стратегическое планирование в энергетической и экологической динамике на примере добычи нефти

Развитие экономики страны в условиях рыночных отношений, повышение ее эффективности во многом зависит от использования наиболее экономичного топлива – нефти и газа. Нефть, природный газ и природный газ, продукты их переработки широко используются во всех сферах экономики, в силу универсального характера этого вида топлива и неоспоримых экономических преимуществ нефти и газа по сравнению с другими видами топлива. Нефтегазовая промышленность - сложная отрасль материального производства, которая включает в себя поиск, разведку нефти и газа, бурение скважин, добычу нефти и газа, их переработку, транспортировку нефти и нефтепродуктов. В настоящее время нефть, газ и вытекающая из них продукция стоят в одном ряду с другими важными средствами производства по своему экономическому значению, обусловливающему ускорение научно-технического прогресса.

---

Не торопитесь заказать доклад , доверьтесь проверенным источникам.

---

. Нефтегазовый комплекс России в течение длительного времени имеет превалирующую долю в структуре доходов федерального и иных бюджетов, оказывая в конечном итоге влияние на экономический потенциал страны и социальное развитие регионов. На текущий момент поступления, генерируемые нефтегазовым комплексом, обеспечивают основной приток инвестиционных ресурсов, стабильность курса национальной валюты и формируют около 45–50 % доходов федерального бюджета Для развития нефтегазовой промышленности в современных условиях необходимо знать значение снижения стоимости добычи нефти, так как стоимость является одним из важнейших и качественных показателей, обобщающих все стороны хозяйственной деятельности предприятий, их достижения и недостатки. На уровне себестоимости отражаются объем и качество продукции, использование рабочего времени, организация производства и прочее. Проблема снижения себестоимости продукции приобретает особое значение на нынешнем этапе развития страны. При функционировании промышленности, ее отраслей и отдельных предприятий самофинансирование, устойчивость, снижение затрат становится основным источником роста прибыли предприятия. И на основе этого-повышение технического уровня производства, удовлетворение потребностей трудового коллектива предприятия. В нефтегазовой промышленности при определенных условиях (удаленность от населенных мест, промышленность, дороги и т. д.) Вопросы организации эффективного производства приобретают исключительное значение. Основной целью повышения эффективности добычи нефти и газа является снижение их затрат, повышение производительности труда. При разработке учетной политики нефтедобывающей компании основное внимание уделяется учету затрат, анализу состава и структуры себестоимости одной тонны нефти. Хорошо проведенный учет всех затрат позволяет более эффективно управлять, контролировать свой уровень и принимать практическое решение о снижении затрат и, следовательно, более эффективно управлять компанией. Целью этой курсовой работы является прогнозирование добычи нефти на основе корреляционного анализа. -представить основные экономические категории и концепции планирования и прогнозирования; -обосновать расчеты для планирования и прогнозирования добычи нефти; - провести статистическое исследование добычи нефти; - рассмотрим динамику стоимости добычи нефти; - дать характеристики тенденций в развитии нефтегазового комплекса. - дать характеристику реализованной государственной программы, сравните результаты с целевыми показателями государственной программы. Основными методами исследования выступали следующие: факторный анализ, анализ динамики и метод корреляционно-регрессионного исследования.

Российский нефтегазовый комплекс в своем развитии проходит естественные, обусловленные объективными причинами стадии и этапы. Каждый из них требует своей стратегии и тактики, своих законодательных и управленческих решений. Одной из основных задач нефтегазодобывающего комплекса является значительное увеличение добычи нефти при минимальных трудовых и материальных затратах и увеличение скорости бурения скважин и добычи нефти. Исследована зависимость Y от времени t. На этапе спецификации был выбран линейный тренд. Его параметры оценивались методом наименьших квадратов. Статистическая значимость уравнения проверялась с использованием коэффициента детерминации и критерия Фишера. Оказалось, что в исследуемой ситуации 0,06% общей изменчивости Y объясняется изменением временного параметра. Также было обнаружено, что параметры модели не являются статистически значимыми. Возможна экономическая интерпретация параметров модели - с каждым периодом времени t значение Y уменьшается в среднем на 0,471 единицы. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать их для прогнозирования. Когда x =, Y находится в диапазоне от до единицы. и с вероятностью% не выйдет за эти пределы Важной предпосылкой для создания качественной регрессионной модели с использованием OLS является независимость значений случайных отклонений от значений отклонений во всех других наблюдениях. Это гарантирует отсутствие корреляции между отклонениями и, в частности, между соседними отклонениями. Автокорреляция (последовательная корреляция) определяется как корреляция между наблюдаемыми индикаторами, упорядоченными во времени (временные ряды) или пространственно (перекрестные ряды). Автокорреляция остатков (дисперсий) часто обнаруживается в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов и очень редко при использовании перекрестных данных. Для экономических проблем положительная автокорреляция встречается гораздо чаще, чем отрицательная автокорреляция. В большинстве случаев положительная автокорреляция вызвана направленным влиянием некоторых факторов, не учтенных в модели. Отрицательная автокорреляция означает, что за положительным отклонением следует отрицательное и наоборот. К основным причинам автокорреляции можно отнести следующее: 1. Неспособность принять во внимание важную объясняющую переменную в модели или неправильный выбор формы зависимости обычно приводят к системным отклонениям точек наблюдения от линии регрессии, что может привести к автокорреляции. 2. Многие экономические показатели (инфляция, безработица, ВНП и др.) Имеют определенную цикличность, связанную с волной деловой активности. Поэтому изменение показателей не мгновенное, а имеет определенную инерцию. 3. Во многих промышленных и других секторах экономические индикаторы с задержкой реагируют на изменения экономических условий (временная задержка). 4. Сглаживание данных. Часто данные за определенный длительный период времени получают путем усреднения данных по составляющим их интервалам. Это может привести к некоторому сглаживанию флуктуаций, существующих в период наблюдения, что, в свою очередь, может привести к автокорреляции. Последствия автокорреляции аналогичны последствиям гетероскедастичности: выводы из статистики t и F, определяющие значимость коэффициента регрессии и коэффициента детерминации, могут быть неверными.

1. Бабич, Т., Н. Прогнозирование и планирование в рыночных условиях: Учебное пособие / Т. Н. Бабич, И. А. Козиева, Ю. А. Козиев. В. Вертакова. - М .: Инфра-М, 2018 - 256 с. 2. Басовский, Л. Прогнозирование и планирование в рыночных условиях: учебник / Л.Е. Басовский и др. - М .: Инфра-М, 2018 - 352 с. 3. Басовский, Л. Прогнозирование и планирование в рыночных условиях: учебник / Л.Е. Басовский. - М .: НИЦ Инфра-М, 2018 - 260 с. 4. Бачурин, А.А.Планирование и прогноз деятельности автотранспортных организаций / А.А.Бачурин. - Вологда: Инфра-Инжиниринг, 2011 - 272 с. 5. Бачурин, А.А.Планирование и прогнозирование деятельности автотранспортных организаций: учебник / А.А. Моча Баха. - М .: Академия, 2008 - 160 с. 6. Гореева, Н. М. Статистика в графиках и таблицах /. - М .: Эксмо, 2017 - 414 с. 7. Кузык, Б. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: учебник / Б.Н. Кузык, В. Кушлин, Ю.В. Яковец. - М .: Экономика, 2017 - 604 с. 8. Леонтьев, С. Технологическое прогнозирование и планирование: российский и зарубежный опыт, перспективы отечественного ВПК / С.К. Леонтьев, А. Губинского. - М .: Московский университет, 2019 - 248 с. 9. Личко, К., П. Прогнозирование и планирование развития агропромышленного комплекса / К. П. Личко. - М .: Экономика, 2018. - 412 с. 10. Невская, Н.А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование: Учебник и практикум для академического бакалавра / Н.А. Невская. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 542 с. 11. Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. - М .: Дашков и Кº: Наука - Спектр, 2015. - 415 с. 12. Семин, А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование (для бакалавров) / А. Семин, Ю.В. Лысенко, М. Лысенко, Таипов. - М .: КноРус, 2018 - 298 с. 13. Статистика и учет / Зинченко А.П. и др. - М .: КолосС, 2018 - 436 с. 14. Статистика: теория и практика в Excel: педагогическая / В. С. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. - М .: Финансы и статистика: Инфра-М, 2016. – 446 с. 15. Статистика: учебник / [И. И. Елисеева и др.]. - Москва: Проспект, 2015. - 443 с. 16. Статистика: учебник для вузов по экономическим дисциплинам / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. - М .: ЕДИНСТВО-ДАНА, 2016. - 479 с. 17. Статистика: учебное пособие / М.Г. Назаров и др. - М .: КноРус, 2018. - 479 с. 18. Статистические сборники. М .: Служба статистики Федерации РФ [Электронный ресурс]: https://www.gks.ru/ (дата обращения: 01.04.2021) 19. Тюрин, Ю.Н. Лекции по математической статистике / Ю.Н. Тюрин. - М .:, 2017. - 992 с. 20. Финансовая статистика: учебник / М.Г. Назаров и др. - М .: Омега-Л, 2018. - 460 с. 21. Экономическая статистика: учебник / [А. Р. Алексеев и др.]. - М .: Инфра-М, 2016. - 666 с.