Вход

энергетическое сотрудничество между Китаем и Россией

Курсовая работа
Дата создания 11.06.2016
Страниц 30
Источников 4
Вы будете перенаправлены на сайт нашего партнёра, где сможете оформить покупку данной работы.
1 188руб.
КУПИТЬ

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 Содержание

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 список литературы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
Сколько стоит
заказать работу?
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 ГОСТам, 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 - 2017