Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов

продукции основных топливопотребляющих отраслей промышленности, а также показатели объема строительно-монтажных работ и производства валовой продукции сельского хозяйства. Построение модели осуществлялось с помощью процедуры многошагового регрессионного анализа. В качестве исходного использовалось девятифакторное регрессионное уравнение вида: ln y = ln a0 + a1*ln x1 + a2*ln x2+a3*ln x3+ a4*ln x4+a5*ln x5++a6*ln x6+a7*ln x7+a8*ln x8+a9*ln x9 где y - общий объем потребления котельно-печного топлива в регионе; а1 - свободный член уравнения регрессии; а1...а9 - коэффициенты эластичности, каждый из которых показывает средний процент изменения общей величины потребности при изменении значения i-го фактора на 1%; х1 - объем производства товарной продукции электроэнергетики; х2 - объем производства товарной продукции черной металлургии; х3 - объем производства товарной продукции топливной промышленности; х4 - объем производства товарной продукции промышленности строительных материалов; х5 - объем производства товарной продукции химической и нефтехимической промышленности; х6 - объем производства товарной продукции машиностроения и металлообработки; х7 - объем производства товарной продукции остальных отраслей промышленности; х8 - объем строительно-монтажных работ; х9 - объем производства валовой продукции сельского хозяйства. Результаты проведенного многошагового регрессивного анализа приведены в таблице·1. Как видно из приведенных данных, все коэффициенты регрессии становятся значимыми ухе на второй итерации (после исключения из уравнения фактора х5). В то же время последовательное исключение из уравнения регрессии факторов, имеющих минимальное значение t -критерия, позволяет без существенных потерь в аппроксимирующей способности получить более простые модели, требующие относительно меньшего объема экзогенно задаваемой информации. Проведенный анализ позволил выделить четыре основных показателя, достаточно полно описывающих общую вариацию зависимой переменной, а именно показателя производства товарной продукции электроэнергетики, черной металлургии, топливной промышленности и промышленности строительных материалов. Существенность данных факторов подтверждается экономическим анализом, так как перечисленные показатели характеризуют развитие четырех наиболее крупных отраслей - потребителей котельно-печного топлива в экономике России. Таким образом, в результате многошагового регрессионного анализа было получено следующее уравнение: ln y = 4.9390+0.2152*ln x1+0.1037*ln x2+0.0724*ln x3+0.4585*ln x4 R=0.9441; R2=0.8913; =2.79 где R - множественный коэффициент корреляции; R2 - коэффициент множественной детерминации; - средняя ошибка аппроксимации. Полученное сравнение имеет достаточно-высокие статистические характеристики, соответствует данным качественного (теоретико-экономического) анализа и является достаточно общим с точки зрения степени детализации используемых независимых переменных. Перечисленные свойства позволяют использовать приведенную форму модели в прогнозно-аналитических расчетах по определению общих объемов потребности в котельно-печной топливе экономики областей, краев и автономных республик России. Описанная модель позволяет на основе достаточно общих данных определять потребность в котельно-печном топливе по экономике в целом того или иного региона. Для определения ее потребности в материальных ресурсах по различным направлениям их расхода необходимы разработка и использование более детализированных моделей, учитывающих параметры технического л экономического развития отдельных отраслей (сфер) народного хозяйства регионов республики. Примером такой регионально-отраслевой модели может служить разработанная нами модель потребления котельно-печного топлива на коммунально-бытовые нужды областей, краев и автономных республик России. На первом этапе построения данной модели было осуществлено выделение основных влияющих факторов, отражавших важнейшие закономерности формирования моделируемого показателя. В результате теоретического, корреляционного и регрессионного анализа из большого набора различных факторов, влияющих на уровень регионального потребления котельно-печного топлива на коммунально-бытовые нужды ( y ), были выделены шесть наиболее существеных показателей: х1е - общая площадь децентрализовано отапливаемого жилого и обобществленного нежилого фонда в регионе; х1 - общая площадь децентрализовано отапливаемого жилого фонда в регионе; х2 - средний часовой расход тепловой энергии на отопление 1 кв.м. указанного жилого фонда; х3 - продолжительность отопительного периода со средней суточной температурой воздуха 8°С и ниже в данной местности, сутки , х4·-·разность между расчетной температурой внутреннего воздуха отапливаемых помещений и средней температурой наружного воздуха за отопительный период; х5 - удельный расход условного топлива на выработку тепла при децентрализованной системе теплоснабжения. Процесс построения модели заключался в разработке альтернативных вариантов регрессионных уравнений на основе использования различных комбинаций исходного набора факторов и форм связи. Количественный и качественный анализ альтернативных вариантов модели регионального потребления котельно-печного топлива на коммунально-бытовые нужды позволял выделить как наиболее адекватные и отвечающие Целям исследования пять регрессионных уравнений, параметры и статистические характеристики которых приведены в приложении 2. Полученные уравнения обладают высокими аппроксимирующими свойствами и не противоречат данным качественного (теоретико-экономического) анализа. В то же время приведенные уравнения существенно различаются по своим прогнозно-аналитическим возможностям, Так, уравнения 1-3, хотя и обладают наибольшей точностью описания моделируемого показателя, более приемлемы для краткосрочного прогнозирования, поскольку включают в себя показатель общей площади обобществленного нежилого фонда, значение которого на перспективу не планируется. Для долгосрочного же прогнозирования наиболее приемлемо уравнение 5: ln y = -20.1198+0.9245*ln x1+1.3233*ln x2+0.9256ln x3+0.419*ln x4++1.3092*ln x5; R=0.9883; R2=0.9767; =1.18 Данное уравнение обладает более высокой точностью по сравнению с уравнением 4, а главное - позволяет учесть влияние на моделируемый показатель факторов научно-технического прогресса (в качестве независимых переменных, отражающих влияние научно-технического прогресса, в уравнении выступают показатель х2, характеризующий уровень теплотехнической эффективности жилого фонда, и показатель х5, характеризующий степень технического совершенства применяемых теплогенерирующих установок).

5. Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития Необходимой предпосылкой обеспечения достоверности и качества прогноза в современных условиях должно выступать обеспечение адаптации статистических моделей к изменяющимся условиям развития. Долгосрочное прогнозирование потребности в материальных ресурсах как элемент обоснования основных направлений и показателей