Вход

энергетическое сотрудничество между Китаем и Россией

Курсовая работа*
Код 100236
Дата создания 2016
Страниц 30
Источников 4
По техническим причина покупка готовых работ временно недоступна.
1 410руб.

Содержание

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ РОССИЙСКО-КИТАЙСКОГО ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В СФЕРЕ ЭНЕРГЕТИКИ 4
ГЛАВА 2. ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ ТОРГОВЛИ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ТОВАРАМИ МЕЖДУ РОССИЕЙ И КИТАЕМ 6
ГЛАВА 3. ПЕРСПЕКТИВЫ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ТОРГОВЛИ МЕЖДУ РОССИЕЙ И КИТАЕМ 8
3.1 Тренд (линейный, полиномиальный) 9
3.2 Экспоненциальное сглаживание 12
3.3 Функция «Тенденция» 16
3.4 Линейная регрессия 19
3.5 Сравнение сценариев развития энергетической торговли между Россией и Китаем 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 30

Фрагмент работы для ознакомления

3.7 рассчитаем прогноз поставок России в Китай на 2016 и 2017 гг.
2016 г:
Определим изменение объема поставок в 2016 г.
млн. долл. США,
Прогноз объема поставок на 2016 г.
млн. долл. США,
2017 г:
Определим изменение объема поставок в 2017 г.
млн. долл. США,
Прогноз объема поставок на 2017 г.
млн. долл. США,
Проведем анализ значимости полученного уравнения регрессий.
Значение коэффициента 0,63, свидетельствует о том, что только 63% вариаций результирующей переменной объяснены на основе построенной регрессионной модели. Это достаточно высокий результат.
Оценим значимость коэффициентов регрессии с помощью t-статистики.
Критическое значение коэффициента Стьюдента для n-2 = 6 и вероятности γ=0,8 составляет 1,44. Критическое значение коэффициента Стьюдента для n-2 = 6 и вероятности γ=0,98 составляет 3,14.
Так как |ta|>1,44, можно сделать вывод, что коэффициент а статистически значим при 20%-м уровне значимости.
Так как |tb|>3,14, можно сделать вывод, что коэффициент b статистически значим при 2%-м уровне значимости.
Также по данным таблицы 3.7 видим, что расчетные значения коэффициентов регрессии попадают в доверительные интервалы с вероятностью 95%:
- коэффициент a
-1348,89 < 1803,99 < 4956,86
- коэффициент b
59,01 < 183,86 < 308,71
Оценим статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера.
Критическое значение коэффициента Фишера для k = n – 1- 1 = 6 и α=0.05
Fкр= 5,99
Расчетное значение коэффициента F = 12,98.
Поскольку расчетное значение коэффициента Фишера больше критического, следовательно, коэффициент детерминации значим на 5% уровне значимости и построенная модель существенна.
Результаты расчетов параметров регрессионной зависимость поставок из Китая в Россию от цены на нефть представлены в табл. 3.8.
Таблица 3.8 - Параметры регрессионной зависимость поставок из Китая в Россию от цены на нефть
Регрессионная статистика Множественный R 0,89 R-квадрат 0,79 Нормированный R-квадрат 0,76 Стандартная ошибка 42,38 Наблюдения 9 Дисперсионный анализ   df SS MS F Значимость F Регрессия 1 46480,082 46480,082 25,873 0,001 Остаток 7 12575,325 1796,475 Итого 8 59055,407        Параметры уравнения Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0% Y-пересечение -78,64 60,81 -1,29 0,24 -222,43 65,14 -222,43 65,14 Переменная X 1 3,47 0,68 5,09 0,00 1,85 5,08 1,85 5,08
На основании данных табл. 3.8 рассчитаем прогноз поставок из Китая в Россию на 2016 и 2017 гг.
2016 г:
млн. долл. США,
2017 г:
млн. долл. США,
Проведем анализ значимости полученного уравнения регрессий.
Значение коэффициента 0,76, свидетельствует о том, что 76% вариаций результирующей переменной объяснены на основе построенной регрессионной модели. Это достаточно высокий результат.
Оценим значимость коэффициентов регрессии с помощью t-статистики.
Критическое значение коэффициента Стьюдента для n-2 = 6 и вероятности γ=0,7 составляет 1,13. Критическое значение коэффициента Стьюдента для n-2 = 6 и вероятности γ=0,99 составляет 3,71.
Так как |ta|>1,13, можно сделать вывод, что коэффициент а статистически значим при 30%-м уровне значимости.
Так как |tb|>3,71, можно сделать вывод, что коэффициент b статистически значим при 1%-м уровне значимости.
Также по данным таблицы 3.8 видим, что расчетные значения коэффициентов регрессии попадают в доверительные интервалы с вероятностью 95%:
- коэффициент a
-222,43< 78,64 < 65,14
- коэффициент b
1,85 < 3,47 < 5,08
Оценим статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера.
Критическое значение коэффициента Фишера для k = n – 1- 1 = 6 и α=0.05
Fкр= 5,99
Расчетное значение коэффициента F = 25,87.
Поскольку расчетное значение коэффициента Фишера больше критического, следовательно, коэффициент детерминации значим на 5% уровне значимости и построенная модель существенна.
Прогнозы поставок энергоресурсов между Россией и Китаем на 2016-2017 гг. представлены на рис. 3.7 и 3.8 соответственно.
Рисунок 3.7 Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США) с использованием линейной регрессии (R2=0,63)
Рисунок 3.8 Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США) с использованием линейной регрессии (R2=0,76)
3.5 Сравнение сценариев развития энергетической торговли между Россией и Китаем
Сравним полученные прогнозы, рассчитанные по различным сценариям с использованием различных моделей прогнозирования (табл. 3.9).
Рисунок 3.9 Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай (млн. долл. США)
Рисунок 3.10 Прогноз поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию (млн. долл. США)
Таблица 3.9 - Прогноз ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем
Моделируемый показатель Сценарий Значения показателя по годам   Комментарий 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 отчет * прогноз Поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай, млн. долл. США Прогноз с использованием тренда 9341 11938 9386 12776 22900 29487 26851 29765 20776 25247 23818 Использовался полиномиальный тренд второй степени Прогноз с использованием функции "Тенденция" 20915 17878 В расчет были приняты отчетные данные за последние 4 года Прогноз с использованием экспоненциального сглаживания 27529   Метод приемлем при прогнозировании только на один период вперед Прогноз с использованием линейной регрессии 20190 21994 Для построения модели были использованы показатели в приростах Поставки минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из Китая в Россию, млн. долл. США Прогноз с использованием тренда 193,00 265,06 89,41 221,79 351,22 293,61 286,00 184,58 114,96 85,19 2,30 Использовался полиномиальный тренд второй степени Прогноз с использованием функции "Тенденция" 71,61 5,64 В расчет были приняты отчетные данные за последние 5 лет Прогноз с использованием экспоненциального сглаживания 210,69   Метод приемлем при прогнозировании только на один период вперед Прогноз с использованием линейной регрессии 59,97 59,97 Для построения модели были использованы показатели в абсолютных величинах Как видим из табл.3.9 прогнозы, рассчитанные различными способами могут значительно отличаться друг от друга. Объясняется это тем. Что в основе каждой модели лежат различные сценарии развития ситуации.
Так использование полинома второй степени предполагает, что характер изменения объема поставок описывается параболой.
В основе построения прогноза с использованием функции "Тенденция" лежит предположение, что в 2016 – 2017 гг сохранится тенденция изменения объемов поставок, наблюдаемая в последние 4-5года.
Прогнозирование с помощью экспоненциального сглаживания позволяет учитывать в прогнозе либо преимущественное влияние последних значений ряда, либо более дальних. Оптимальное значение коэффициента сглаживания выбирается по минимальной среднеквадратической ошибке уравнения.
При построении прогноза с помощью уравнения регрессии учитывалось влияние изменения цены на основной продукт в поставках энергоресурсов – нефть марки Urals.
Недостаток всех рассмотренных моделей прогнозирования (за исключением линейной регрессии) заключается в том, что не учитывается влияние внешних факторов на изменение объемов поставок.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для оценки перспектив энергетической торговли между Россией и Китаем были выполнены следующие работы:
проведен анализ российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики за период с 2007 г. по 2015 г., в ходе которого выявлены ключевые тенденции такого сотрудничества;
выявлены факторы, определяющие текущее состояние торговли топливно-энергетическими товарами между Россией и Китаем;
с использованием четырех методов (тренд, функция «Тенденция», экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия) построены среднесрочные (на период до 2 лет включительно) прогнозы ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем.
Проведенные прогнозные расчеты с использованием MS Excel показали:
по итогам расчета рассмотренных экстраполяционных методов на периоде с 2016 по 2017 г. преимущественно ожидается снижение поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и снижение поставок тех же товаров в обратном направлении, что отражает тенденции прошлых лет;
по итогам расчета линейных регрессий обнаружено, что имеется большая зависимость поставок минерального топлива, нефти, нефтепродуктов из России в Китай и в обратном направлении от мировых цен на нефть Urals, и что с учетом официального прогноза Минэкономразвития России прогноз данных ключевых показателей энергетической торговли между Россией и Китаем будет снижаться.
Таким образом, на среднесрочной перспективе не предполагается наращивание темпов российско-китайского торгово-экономического сотрудничества в сфере энергетики.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Российско-китайские торгово-экономические отношения. [Электронный ресурс] // URL: http://russchinatrade.ru/ru/ru-cn-cooperation/trade_ru_cn
Аналитическая справка о российско-китайском торгово-экономическом сотрудничестве [Электронный ресурс] // URL: http://www.ved.gov.ru/exportcountries/cn/cn_ru_relations/cn_ru_trade/
Классификация социально-экономических прогнозов [Электронный ресурс] // URL: http://eos.ibi.spb.ru/umk/15_3/5/5_R1_T1.html
Прогноз социально-экономического развития Российской федерации на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов [Электронный ресурс] // URL: http://economy.gov.ru/ч
2

Список литературы

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Российско-китайские торгово-экономические отношения. [Электронный ресурс] // URL: http://russchinatrade.ru/ru/ru-cn-cooperation/trade_ru_cn
2. Аналитическая справка о российско-китайском торгово-экономическом сотрудничестве [Электронный ресурс] // URL: http://www.ved.gov.ru/exportcountries/cn/cn_ru_relations/cn_ru_trade/
3. Классификация социально-экономических прогнозов [Электронный ресурс] // URL: http://eos.ibi.spb.ru/umk/15_3/5/5_R1_T1.html
4. Прогноз социально-экономического развития Российской федерации на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов [Электронный ресурс] // URL: http://economy.gov.ru/ч
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала, который не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, но может использоваться в качестве источника для подготовки работы указанной тематики.
Сколько стоит
консультация по подготовке материалов?
1
Заполните заявку - это бесплатно и ни к чему вас не обязывает. Окончательное решение вы принимаете после ознакомления с условиями выполнения работы.
2
Менеджер оценивает работу и сообщает вам стоимость и сроки.
3
Вы вносите предоплату 25% и мы приступаем к работе.
4
Менеджер найдёт лучшего автора по вашей теме, проконтролирует выполнение работы и сделает всё, чтобы вы остались довольны.
5
Автор примет во внимание все ваши пожелания и требования вуза, оформит работу согласно ГОСТ, произведёт необходимые доработки БЕСПЛАТНО.
6
Контроль качества проверит работу на уникальность.
7
Готово! Осталось внести доплату и работу можно скачать в личном кабинете.
После нажатия кнопки "Узнать стоимость" вы будете перенаправлены на сайт нашего официального партнёра Zaochnik.com
© Рефератбанк, 2002 - 2018