Статистический анализ деятельности топливно-энергетического комплекса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задание на курсовую работу

Статистический анализ деятельности топливно-энергетического комплекса

Исходные данные: данные статистического сборника по производству первичных энергоресурсов в том числе: добыча нефти, включая газовый конденсат и производство электроэнергии за 1970-2010 гг. И величина ВВП за 2004-2010 гг. (для анализа КРА).

Перечень вопросов, подлежащих разработке:

1) рассмотреть методы статистического анализа;

2) рассмотреть структуру топливно-энергетического комплекса;

3) проанализировать структуру и динамику производства первичных энергоресурсов;

4) подтвердить зависимость между добычей нефти и производством электроэнергии от месторасположения региона;

5) проанализировать влияние производства первичных энергоресурсов на уровень ВВП;

Перечень графического материала:

Линейные и столбиковые диаграммы, характеризующие динамику и структуру производства первичных энергоресурсов.

Аннотация

Даная курсовая работа имеет следующую структуру: введение, теоретическая и экономико-статистическая части, заключение.

Во введении раскрыто состояние ТЭК на сегодняшний день. Обозначены основные проблемы отрасли.

В теоретической части приведены методы статистических исследований.

В экономико-статистической части проведен:

- анализ производства первичных энергоресурсов. Выявлено два скачка темпа приростов производства первичных энергоресурсов.

- анализ структуры производства первичных энергоресурсов. Представлена столбиковая диаграмма структуры первичных энергоресурсов.

- изучена межрегиональная вариация добычи нефти и производства электроэнергии (рассмотрено три региона России - Республика Башкортостан, Республика Татарстан и Тюменская область). Выявлена тесная связь между добычей нефти и месторасположением региона, а так же между производством электроэнергии и расположением региона.

- анализ влияния производства первичных энергоресурсов на уровень ВВП, проведенный с помощью КРА позволил доказать тесную связь между производством первичных энергоресурсов и уровнем ВВП. КРА производился с помощью программы Statistica.

Данная курсовая работа представлена на 24 страницах и проведена с использованием четырех литературных источников.

В работе приведены:

Таблицы - 7 шт.

Графики - 3 шт.

Рисунки, иллюстрирующие КРА в программе Statistica - 7 шт.

Содержание

Введение

1. Теоретическая часть

2. Экономико-статистический анализ

2.1 Анализ производства первичных энергоресурсов

2.2 Анализ структуры производства первичных энергоресурсов

2.3 Изучение межрегиональной вариации добычи нефти и производства электроэнергии

2.4 Анализ влияния производства первичных энергоресурсов на уровень ВВП

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Топливно-энергетический комплекс (ТЭК) является важнейшей структурной составляющей экономики России, одним из ключевых факторов обеспечения жизнедеятельности производительных сил и населения страны. Он производит более четверти промышленной продукции России, оказывает существенное влияние на формирование бюджета страны, обеспечивает более половины ее экспортного потенциала. Основные фонды ТЭК составляют примерно третью часть производственных фондов промышленности.

Базируясь на богатом потенциале энергетических ресурсов, Россия до 1988 года систематически наращивала их добычу, доведя ее до 13% от их суммарного производства на Земле, при доле в населении планеты менее 3%. Однако, по душевому потреблению первичных энергоресурсов Россия почти в 1,5 раза отставала от США, имея почти вдвое большее удельное энергопотребление на единицу произведенного валового внутреннего продукта. Это было связано со спецификой структуры милитаризованного производства, низкой производительностью общественного труда и с нерациональным энергоиспользованием на фоне низких цен на энергоносители.

В начале 1990-х годов в связи с распадом СССР и общеэкономическим кризисом в России негативные трансформации произошли и в отраслях ТЭК. В 1999 году по сравнению с достигнутыми максимальными уровнями добыча нефти составила 61%, угля-72%, газа-96%, производство электроэнергии-88%. В целом производство первичных энергоресурсов составило в 1999 году 82% от уровня 1990 года, а потребление их-89% при уменьшении валового внутреннего продукта страны до 63%.

Наиболее серьезной проблемой ТЭК является обостряющийся финансовый кризис и связанные с ним обвальные неплатежи за топливо и энергию, размеры которых неуклонно растут. В результате в отраслях комплекса возник опасный инвестиционный кризис: суммарные капитальные вложения в ТЭК в 1993 году сократились по сравнению с инвестициями конца 1980-х годов почти вдвое, причем бюджетные источники составили лишь 7% от этих сниженных капиталовложений.

Отсутствие необходимых инвестиций не позволило в 1990-х годах компенсировать естественное выбытие производственных мощностей ТЭК. В нефтяной промышленности это привело к сокращению эксплуатационного бурения почти в два раза и уменьшению мощностей нефтедобычи более чем на 200 млн.т. в год. В угольной промышленности утрачены мощности по добыче 58 млн.т. в год. Ежегодная сработка проектного ресурса мощностей в электроэнергетике в 5-7 раз опережает ввод новых мощностей электростанций.

Во всех отраслях ТЭК утрачен минимально необходимый строительный задел. Финансовые ограничители не позволяют даже поддержать действующие основные фонды, проводить необходимые объемы ремонтных работ.

Состояние и технический уровень действующих отраслей ТЭК становятся критическими. Исчерпали свой проектный ресурс работы более половины оборудования угольной промышленности, 30% газоперекачивающих агрегатов, свыше 50% износа имеет более чем половина оборудования в нефтедобыче, более трети - в газовой промышленности. В нефтепереработке износ фондов превышает 80%. А в электроэнергетике в ближайшее время отработает проектный ресурс половина мощностей электростанций страны. Более половины магистральных нефтепроводов эксплуатируется от 20 до 30 лет и более 30 лет. В соответствии с современными нормами безопасности требуют реконструкции до половины мощности АЭС (атомных электростанций). Такое положение ставит под реальную угрозу перспективу нормального энергоснабжения страны, тем более, что инвестиционные циклы в отраслях ТЭК очень длительны и капиталоемки.

1. Теоретическая часть

Статистическое наблюдение - это планомерный, научно-организованный и, как правило, систематический сбор данных о явлениях общественной жизни. Оно осуществляется путем регистрации заранее намеченных существенных признаков с целью получения в дальнейшем обобщающих характеристик этих явлений.

Статистическое наблюдение осуществляется в двух формах: отчетность и специально организованное статистическое наблюдение.

Отчетностью называют такую организационную форму статистического наблюдения, при которой сведения поступают в статистические органы от предприятий, учреждений и организаций в виде обязательных отчетов об их деятельности.

В отчетах содержатся основные учетно-статистические данные о деятельности предприятий, учреждений и организаций всех форм собственности. Отчетность может быть общегосударственной и внутриведомственной.

Общегосударственная - поступает в вышестоящие органы и в органы государственной статистики. Она необходима для целей обобщения, контроля, анализа и прогнозирования.

Внутриведомственная - используется в Министерствах и ведомствах для оперативных нужд.

Отчетность утверждается Госкомстатом РФ. Отчетность составляется на основании первичного учета. Особенность отчетности в том, что она обязательна, документально обоснована и юридически подтверждена подписью руководителя.

Специально-организованное статистическое наблюдение - наблюдение, организуемое с какой-нибудь особой целью для получения сведений, которых нет в отчетности, или для проверки и уточнения данных отчетности. Это перепись населения, скота, оборудования, всевозможные единовременные учеты. Как, например, бюджетные обследования домашних хозяйств, опросы общественного мнения и т.п.

Виды статистического наблюдения можно сгруппировать по двум признакам: по характеру регистрации фактов и по охвату единиц совокупности.

По характеру регистрации фактов статистическое наблюдение может быть: текущим или систематическим и прерывным.

Текущее наблюдение - это непрерывный учет, например, производства продукции, отпуск материала со склада и т.д., т.е. регистрация осуществляется по мере совершения факта.

Прерывное наблюдение может быть периодическим, т.е. повторяющимся через определенные промежутки времени. Например, перепись скота на 1 января или регистрация цен на рынке на 22 число каждого месяца. Единовременное наблюдение организуется по мере надобности, т.е. без соблюдения периодичности или вообще единожды. Например, изучение общественного мнения.

По охвату единиц совокупности наблюдение может быть сплошным и несплошным.

При сплошном наблюдении обследованию подвергаются все единицы совокупности. Например, перепись населения.

При несплошном наблюдении обследуется часть единиц совокупности. Несплошное наблюдение можно подразделить на подвиды: выборочное, монографическое, метод основного массива.

Выборочное наблюдение - это наблюдение, основанное на принципе случайного отбора. При правильной его организации и проведении выборочное наблюдение дает достаточно достоверные данные об изучаемой совокупности. В некоторых случаях им можно заменить сплошной учет, т.к. результаты выборочного наблюдения с вполне определенной вероятностью можно распространить на всю совокупность. Например, контроль качества продукции, изучение продуктивности скота и т.д. В условиях рыночной экономики сфера применения выборочного наблюдения расширяется.

Монографическое наблюдение - это детальное, глубокое изучение и описание характерных в каком-то отношении единиц совокупности. Оно проводится с целью выявления имеющихся и намечающихся тенденций в развитии явления (выявление недостатков, изучения передового опыта, новых форм организации и т.д.)

Метод основного массива заключается в том, что обследованию подвергается наиболее крупные единицы, которые вместе взятые имеют преобладающий удельный вес в совокупности по основному для данного исследования признаку (признакам). Так при изучении работы рынков в городах обследованию подвергаются рынки крупных городов, где проживает 50% всего населения, а оборот рынков составляет 60% от общего оборота.

По источнику сведений различают непосредственное наблюдение, документальное и опрос.

Непосредственным называют такое наблюдение, при котором сами регистраторы путем замера, взвешивания или подсчета устанавливают факт и производят запись его в формуляре (бланке) наблюдения.

Документальное - предполагает запись ответов на основании соответствующих документов.

Опрос - это наблюдение, при котором ответы на вопросы записываются со слов опрашиваемого. Например, перепись населения.

В статистике сведения об изучаемом явлении могут быть собраны различными способами: отчетным, экспедиционным, самоисчислением, анкетным, корреспондентским.

Сущность отчетного способа заключается в предоставлении отчетов в строго обязательном порядке.

Экспедиционный способ заключается в том, что специально привлеченные и обученные работники записывают сведения в формуляр наблюдения (перепись населения).

При самоисчислении (саморегистрации) формуляры заполняют сами опрашиваемые. Этот способ применяется, например, при изучении маятниковой миграции (передвижения населения от места жительства до места работы и обратно).

Анкетный способ - это сбор статистических данных с помощью специальных вопросников (анкет), рассылаемых определенному кругу лиц или публикуемых в периодической печати. Этот способ применяется очень широко, особенно в различных социологических обследованиях. Однако он имеет большую долю субъективизма.

Сущность корреспондентского способа заключается в том, что статистические органы договариваются с определенными лицами (добровольными корреспондентами), которые берут на себя обязательство вести наблюдение за какими-либо явлениями в установленные сроки и сообщать результаты в статистические органы. Так, например, проводятся экспертные оценки по конкретным вопросам социально-экономического развития страны.

2. Экономико-статистический анализ

Так как статистический анализ деятельности всей топливно-энергетической отрасли России очень обширная и глубокая тема более уместная для дипломной работы, для курсовой работы были выбраны наиболее интересные, на мой взгляд, производства. Такие как: добыча нефти, включая газовый конденсат; производство электроэнергии.

2.1 Анализ производства первичных энергоресурсов

В таблице 1 представлена исходная информация для анализа динамики производства первичных энергоресурсов (источник: Российский статистический ежегодник. 2007 г.).

Рассчитаем абсолютные приросты, темпы роста и темпы прироста производства первичных энергоресурсов за указанный период по следующим формулам:

?х_i = x_i - x_i-1 ; T_pi = x_iчx_i-1; T_npi = T_pi - 1.

Для расчетов в настоящем разделе использовалась программа MS Excel. Расчеты приведены в таблице 2.

Анализируя рисунок 1 и таблицу 2 можно сделать следующие краткие выводы.

Первый скачок темпа прироста производства первичных энергоресурсов был достигнут в 1980 (производство увеличилось на 622 млн.тонн усл. топлива), что связано с открытием крупнейших месторождений нефти в Западной Сибири, в частности - в Тюменской области, и строительством новых электростанций. Затем следует скачок производства первичных энергоресурсов 1990 (увеличение в целом на 434 млн.тонн усл. топлива).

Таблица 1

Показатели динамики производства первичных энергоресурсов за 1970-2010 гг.

Показатель	xi	?хi = xi - xi-1	Tpi = xiчxi-1	Tnpi = Tpi - 1
Период
1970	801	-	-	-
1980	1423	622	1,78	0,78
1990	1857	434	1,30	0,30
1995	1408	-449	0,76	-0,24
2004	1408	0	1,00	0,00
2005	1455	47	1,03	0,03
2006	1550	95	1,07	0,07
2007	1607	57	1,04	0,04
2008	1687	80	1,05	0,05
2009	1722	35	1,02	0,02
2010	1765	43	1,02	0,02

2.2 Анализ структуры производства первичных энергоресурсов

статистический энергоресурс вариация производство

Так как в данной курсовой работе не рассматривались такие отрасли, входящие в ТЭК, как добыча угля, добыча и переработка газа и прочие, то были проанализированы две структурные единицы производства: добыча нефти и производство электроэнергии.

Структурный анализ производства первичных энергоресурсов проводился с помощью исследования относительного показателя структуры:

z_i= по годам. Рассчитанные относительные показатели структуры представлены в таблице 3.

Таблица 2

Производство первичных энергоресурсов по видам

(миллионов тонн условного топлива)

Показатель	1970	1980	1990	1995	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Всего В том числе:	801	1423	1857	1408	1408	1455	1505	1607	1687	1722	1765
нефть, включая газовый конденсат	407	782	738	439	463	498	543	603	657	672	687
естественный газ	96,1	293	739	687	674	671	687	716	730	739	757
Уголь	226	257	262	176	163	171	164	177	183	193	201
топливный торф (условной влажности)	13,4	4,5	1,8	1,5	0,7	1,0	0,7	0,3	0,5	0,5	0,5
Сланцы	1,6	1,8	1,4	0,7	0,5	0,5	0,3	0,4	0,4	0,1	-
Дрова	23,0	21,9	16,0	8,1	5,4	5,2	5,1	5,0	5,0	5,0	5,0
электроэнергия, вырабатываемая гидро-, атомными, геотермальными и ветровыми электростанциями	33,4	63,2	98,3	95,4	102	108	105	106	111	112	114

Таблица 3

Структурный анализ производства первичных энергоресурсов за 1970-2010 гг

	1970	1980	1990	1995	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
всего, %	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100
нефть, включая газовый конденсат, %	50,8	54,9	39,7	31,2	32,9	34,2	36,1	37,5	38,9	39	38,9
электроэнергия, %	4,2	4,4	5,3	6,8	7,2	7,4	6,9	6,6	6,6	6,5	6,5

2.3 Изучение межрегиональной вариации добычи нефти и производства электроэнергии

Изучение межрегиональной вариации добычи нефти и производства электроэнергии проведем в виде сравнения показателей производств по различным регионам РФ. В качестве таких регионов было выбрано три: республика Башкортостан, республика Татарстан и Тюменская область. Исходная информация представлена в таблице 4.

Таблица 4

Исходные данные по добыче нефти и производстве электроэнергии по

регионам РФ

Период	Респ. Башкортостан	Респ. Татарстан	Тюменская обл.
	добыча нефти, тыс.тн	произ-во электро энергии, млрд. кв-ч	добыча нефти, тыс.тн	произ-во электроэнергии, млрд. кв-ч	добыча нефти, тыс.тн	Произ-во электроэнергии, млрд. кв-ч
1970	39 194	16,5	101 913	14,6	28 509	2,1
1980	36 897	30,1	83 070	32,7	307 867	21,2
1990	24 988	31,1	34 962	36,6	365 342	73,1
1995	15 654	26,9	25 962	22,8	201 592	63,1
2004	11 704	24,7	27 295	23,3	213 469	63,4
2005	11 439	24,2	28 274	23,0	231 253	61,3
2006	11 383	23,9	28 716	23,0	254 165	65,5
2007	11 235	23,3	29 157	23,5	283 169	70,8
2008	11 119	23,8	29 946	23,7	310 002	73,1
2009	11 060	24,6	30 710	23,8	320 237	78,1
2010	11 000	25,2	31 296	25,0	325 493	84,7

Проведем анализ зависимости добычи нефти и производства электроэнергии от месторасположения региона. Для этого рассчитаем межгрупповую, внутригрупповую дисперсии по регионам и общую дисперсию по правилу сложения дисперсий.

Составим таблицу для проведения дальнейших расчетов (таблица 5).

Таблица 5

Расчеты для вычислений

Период	РБ	РТ	Тюменск.обл.
	добыча нефти, млн. Тн	произ-во электроэн., млрд. кв-ч	добыча нефти, млн. тн	произ-во электроэн., млрд. кв-ч	добыча нефти, млн. тн	произ-во электроэн., млрд. кв-ч
	х н1i	х н1i -	(х н1i - )2	х э1i	х э1i -	(х э1i - )2	х н2i	(х н2i -)	(х н2i - )2	х э2i	(х э2i - )	(х э2i - )2	х н3i	(х н3i - )	(х н3i - )2	х э3i	(х э3i - )	(х э3i - )2
1970	39,19	21,41	458,20	16,5	-8,44	71,17	101,91	60,89	3707,06	14,6	-10,1	102,56	28,51	-229,77	52795,46	2,1	-57,57	3314,62
1980	36,90	19,11	365,14	30,1	5,16	26,66	83,07	42,04	1767,58	32,7	7,973	63,56	307,87	49,59	2458,71	21,2	-38,47	1480,15
1990	24,99	7,20	51,83	31,1	6,16	37,99	34,96	-6,07	36,79	36,6	11,87	140,96	365,34	107,06	11461,92	73,1	13,43	180,29
1995	15,65	-2,13	4,56	26,9	1,96	3,86	25,96	-15,07	226,97	22,8	-1,93	3,71	201,59	-56,69	3213,71	63,1	3,43	11,75
2004	11,70	-6,08	37,02	24,7	-0,24	0,06	27,30	-13,73	188,58	23,3	-1,43	2,04	213,47	-44,81	2008,17	63,4	3,73	13,89
2005	11,44	-6,35	40,32	24,2	-0,74	0,54	28,27	-12,75	162,65	23	-1,73	2,98	231,25	-27,03	730,55	61,3	1,63	2,65
2006	11,38	-6,41	41,03	23,9	-1,04	1,07	28,72	-12,31	151,57	23	-1,73	2,98	254,17	-4,12	16,95	65,5	5,83	33,96
2007	11,24	-6,55	42,95	23,3	-1,64	2,68	29,16	-11,87	140,91	23,5	-1,23	1,51	283,17	24,89	619,38	70,8	11,13	123,82
2008	11,12	-6,67	44,48	23,8	-1,14	1,29	29,95	-11,08	122,80	23,7	-1,03	1,06	310,00	51,72	2675,00	73,1	13,43	180,29
2009	11,06	-6,73	45,27	24,6	-0,34	0,11	30,71	-10,32	106,45	23,8	-0,93	0,86	320,24	61,96	3838,47	78,1	18,43	339,56
2010	11,00	-6,79	46,08	25,2	0,26	0,07	31,30	-9,73	94,70	25	0,273	0,07	325,49	67,21	4517,37	84,7	25,03	626,36
?	195,67	0	1176,87	274,3	0	145,51	451,30	0,00	6706,04	272	0	322,30	2841,10	0	84335,69	656,4	0	6307,34

Вычислим средние арифметические величины по каждой группе:

=195,67/11=18, = 274,3/11 = 25;

= 451,30/11 = 41, = 272/11 = 25;

= 2841,10/11 = 258, = 656,4/11 = 60.

Внутригрупповые дисперсии по каждой группе:

у ^н2₁ = ?(х ^н_1i - х₁)² / n₁ =1177/11 = 107, у ^э2₁ = ?(х ^э_1i - х₁)² / n₁ = 146/11 = 13;

у ^н2₂ = ?(х ^н_2i - х₂)² / n₂ = 6706/11 = 609,6, у ^э2₂ = ?(х ^э_2i - х₂)² / n₂ = 322/11 = 29;

у^н2₃ = ?(х ^н_3i - х₃)² / n₃ = 84336/11 =7667, у^э2₃ = ?(х ^э_3i - х₃)² / n₃ = 6307/11=573.

Средняя из внутригрупповых дисперсий:

= ? д^н2_i •n_i /?n_i = (107•11 + 41•11 + 7667•11)/33 =2795,

= ? д^э2_i •n_i /?n_i = (13•11 + 29•11 + 573•11) / 33 = 205.

Вычислим межгрупповую дисперсию. Для этого предварительно определим общую среднюю как среднюю взвешенную из групповых средних:

х^н = ?х^н_i•n_i / ?n_i = (18•11 + 41•11 + 258•11) / 33 =106,

x^э = ?х^э_i•n_i / ?n_i = (25•11 + 25•11 + 60•11) / 33 = 37.

Межгрупповая дисперсия:

д^н2 = ?(х^н_i - )²•n_i /?n_i= (18 - 106)²•11 +(41 - 106)²•11 + (258 - 106)²•11 / 33 =(85184+46475+254144) / 33 = 11691,

д^э2 = ?(х^э_i - )²•n_i /?n_i = (25-37)²•11 + (25-37)²•11 + (60-37)²•11 / 33 = (1584 + 1584 + 5819) / 33 = 272.

Общая дисперсия, рассчитанная по правилу сложения дисперсий равна:

у^н2 = + д^н2 = 2795 + 11691 = 14485,

у^э2 =+ д^э2 = 205 + 272 = 477.

Эмпирическое корреляционное отношение:

з^н = =11691/14485 =0,9;

з^э = = 272/ 477 = 0,75.

Величины эмпирического корреляционного отношения, равные 0,92 для добычи нефти и 0,75 для производства электроэнергии, характеризуют существенную связь между группировочными и результативными признаками.

Приведем в таблице 6 все основные статистические характеристики, рассчитанные в данном параграфе.

Таблица 6

Обобщающая таблица статистических расчетов

Показатель			д2	у2	З
	доб. нефти	произ-во электроэн.	доб. нефти	произ-во электроэн.	доб. нефти	произ-во электроэн.	доб. нефти	произ-во электроэн.	доб. нефти	произ-во электроэн.
Значение	106	37	2795	205	11691	272	14485	477	0,9	0,75
краткая характеристика									Признаки взаимосвязаны.

2.4 Анализ влияния производства первичных энергоресурсов на уровень ВВП

Предположим, что валовой внутренний продукт (ВВП) зависит производства первичных энергоресурсов. Проверим это предположение с помощью корреляционно-регрессионного анализа (КРА), с использованием программы Statistica.

Информация для исследования взята из Российского статистического ежегодника за 2007 год и представлена в таблице 7.

Введем обозначения: х_i - производство первичных энергоресурсов (UNEMPLOY), y_i - уровень ВВП (GNP).

Оценка тесноты связи между признаками.

Предположим, что изучаемые признаки связаны между собой линейной зависимостью, рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:

r = ( - •) / у_x•у_y =0,97

Таблица 7.

Исходная информация для КРА

Период	Производство первичных энергоресурсов, млн. т. условного топлива хi	Уровень ВВП, млн. руб. yi
2004	1408	7306
2005	1455	8944
2006	1505	10831
2007	1607	13243
2008	1687	17048
2009	1722	21620
2010	1765	26781

у_x =

у_у =

Коэффициент линейной корреляции равный 0,97 говорит о наличие сильной прямой связи.

Оценка существенности коэффициента корреляции. Для этого найдем расчетное значение t- критерия Стьюдента:

t_расч= = 0,97•2,2 / 0,24 = 8,89

По таблице критических точек распределения Стьюдента найдем t_кр при уровне значимости б = 0,05 и числе степеней свободы н=n - k - 1=7 -1 - 1 = 5, t_кр = 2,57. Так как t_расч > t_кр (8,89>2,57), линейный коэффициент считается значимым, а связь между х и у - существенной.

Построение уравнения регрессии.

Идентификация регрессии. Построим линейную однофакторную регрессионную модель вида: у^ = а₀ + а₁х. Для оценки неизвестных параметров а₀ и а₁ используется метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических) значений.

Система нормальных уравнений для нахождения параметров а₀ и а₁ имеет вид:

na₀ + a₁?x = ?y,

a₀?x + a₁?x² = ?xy.

Решением системы являются значения параметров:

a₀ = -62620,7 и a₁ = 48,8

Уравнение регрессии имеет вид:

у^ =- 62620,7 + 48,8•х , R² =r² = 0,95.

стандартная ошибка 10712,76 6,7

t - критерий -5,84 7,28

Проверка значимости параметров регрессии.

б = 0,05, н = 5, t^a0_расч = =5,84, t_кр = 2,57. Так как t^a0_расч> t_кр, то параметр а₀ можно считать значимым.

б = 0,05, н = 5, t^a1_расч = 7,28, t_кр = 2,57. Так как t^a1_расч> t_кр, то параметр а₁ можно является значимым.

Проверка значимости уравнения регрессии в целом.

б = 0,05, н₁ = k = 1, н₂ = 5, F_расч = 52,93. По таблице критических значений Фишера найдем F_кр = 6,61. Так как F_расч> F_кр, то для уровня значимости б = 0,05 и числе степеней свободы н₁ = 1 и н₂ = 5, построенное уравнение регрессии можно считать значимым.



Рис. 1 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Рис. 2 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту а₁ = 48,8 можно утверждать, что с увеличением производства первичных энергоресурсов на 1 млн. тонн условного топлива, валовой внутренний продукт в среднем увеличивается на

48,8 млн. рублей в год.

Коэффициент детерминации R² = 0,95, показывает, что 95% вариации признака «ВВП» обусловлено вариацией признака «производство первичных энергоресурсов», а остальные 5% вариации связано с воздействием неучтенных в модели факторов.

Рис. 3 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Рис. 4 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Рис. 5 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Рис. 6. Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Из этих рисунков 8 и 9 видно, что модель достаточно адекватно описывает данные. Следовательно, с ее помощью можно строить достаточно надежные выводы о зависимости производства первичных энергоресурсов и ВВП.

Использование регрессионной модели для принятия управленческих решений.

Вычислим прогнозное значение ВВП при производстве первичных энергоресурсов на уровне х_п = 1 500 млн. тонн условного топлива. При уровне значимости б = 0,05.

Точечное значение прогноза у_п = 10 585,6;

Интервальное значение прогноза у_п находится в пределах .

Т.е. с доверительной вероятностью 0,95 можно предполагать, что прогнозное значение ВВП будет находиться в пределе .

В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа доказано, что между производством первичных энергоресурсов и ВВП существует тесная связь. Изучаемые признаки связаны тесной корреляционной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости, как параметров регрессионного уравнения, так и регрессии в целом. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости производства первичных энергоресурсов и ВВП может быть использована для принятия управленческих решений.

Рис. 7 Иллюстрация проведения КРА в программе Statistica

Заключение

В данной курсовой работе рассмотрен как топливно-энергетический комплекс в целом, так и его основные производства, такие как добыча нефти и производство электроэнергии. После проведения всех вышеперечисленных анализов можно сделать следующие выводы: 1980 и 1990 года - выявлены существенные скачки темпов прироста производства первичных энергоресурсов, что связано в первую очередь с открытием и вводом в разработку крупнейших месторождений углеводородов в Западной Сибири, а так же со строительством ряда электростанций. Структурный анализ первичных энергоресурсов показал, что основную их часть составляет нефть, в том числе газовый конденсат (около 40%), а электроэнергия составляет в среднем 6% от первичных энергоресурсов. Изучение межрегиональной вариации добычи нефти и производства электроэнергии показало наличие существенной связи между производством первичных энергоресурсов и месторасположением региона. Анализ влияния производства первичных энергоресурсов на уровень ВВП, доказал существенную зависимость уровня ВВП страны от величины производства первичных энергоресурсов.

Список литературы

1. Российский статистический ежегодник. 2007: Стат.сб./Росстат. - Р76 М., 2007. - 826 с.

2. Практикум по теории статистики: Учеб. Пособие/ Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова. - 2-е изд., перераб. и доп. - 2009:М. «Финансы и статистика» - 416 с.

3. Популярное введение в программу STATISTICA. В. П. Боровиков.

4. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. пособие/ Под. ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 192 с.

Размещено на Allbest.ru