Прогнозироаание всех полезных ископаемых в Армении

Заключение
Рассматривая взаимосвязь внешних факторов, оказывавших влияние на условия экономического развития Армении, и эволюцию подходов и приоритетов экономической политики правительства, можно выделить, таким образом, три основные стадии экономического роста и три соответствующих типа экономической политики, сменявшие друг друга на протяжении всего периода экономического роста 1995- 2011 гг.
Таким образом, на протяжении всего рассматриваемого периода влияние внешних факторов на экономический рост и реальные приоритеты экономической политики правительства оставалось чрезвычайно высоким. Однако характер этого влияния менялся, становился более сложным и опосредованным. Вместе с тем на протяжении всех трех стадий рост экспортных доходов и притока капитала в страну вызывал определенные негат ...

Содержание

Введение 3
1. Теоретические аспекты прогнозирования полезных ископаемых 5
1.1 Геологическое прогнозирование 5
1.2 Методы прогнозирования 10
2. Анализ полезных ископаемых Армении 14
2.1 Полезные ископаемые Армении на сегодняшний день 14
2.1 Аналитическое сглаживание динамического ряда 15
2.2 Таблицы и расчеты 17
3. Прогнозирование полезных ископаемых 19
3.1 Прогнозирование с использование временных рядов 19
3.2 Прогнозирование методом экспертных оценок и регрессионного анализа 28
Заключение 39
Список используемой литературы 40


 

Введение
Роль ресурсных факторов в экономическом развитии постоянно изменяется. На начальных этапах развития общества решающую роль играли агроклиматические ресурсы. Плодородие почв, теплый климат, благоприятный для выращивания растений режим атмосферного увлажнения — все это позволило обществам Древнего Китая, Междуречья ранее других перешагнуть барьер простого воспроизводства, привело к углублению разделения труда и формированию ранних государств. Наличие полезных ископаемых стало приобретать решающее значение для экономического развития лишь в Средние века: промышленная революция и индустриализация ввели в экономический оборот многих стран новые виды минеральных ресурсов. Металлургия, заложившая основы для создания массовых производств, и в первую очередь отраслей машиностроения, зароди лась там, где месторождения каменного угля и железной руды были размещены компактно. Страны, обладавшие такими ресурсами — Великобритания (район Мидпенда), Франция и Германия ( Эльзас и Лотарингия, Рур ), Россия (Урал) — сформировали в XVII—XVIII вв. базу экономической мощи. Значение относительных пространственных ресурсов, и в первую очередь выгодность географического положения, также сыграло важнейшую роль в развитии экономики. Так, уникальность и выгодность географического положения были главным фактором усиления политической и экономической роли Москвы. Расположенная в стратегически выгодном регионе, имевшая связи как с Севером, так и с Югом (но не обладавшая ни значительными агроклиматическими, ни минеральными ресурсами), Москва стала собирать вокруг себя русские земли, становясь центром борьбы с внешними врагами, политической и экономической власти, превращаясь в крупнейший город страны.
Экономическая оценка природных ресурсов — установление возможности и целесообразности их вовлечения в производство при современном уровне развития науки и техники — имеет важное значение. Так, применительно к характеристике полезных ископаемых необходимо определить: размеры запасов и концентрацию на единицу площади; качественный состав; долю полезных элементов; условия залегания и эксплуатации; расходы производства (добычи) на единицу продукции. Также необходимо учитывать освоенность и заселенность территории, на которой расположено месторождение, транспортные условия, требования по охране окружающей среды.

Анализ данных динамических рядов состоит в определении скорости, интенсивности рассматриваемого в них явлений, нахождений основных тенденций его развития.В моментных рядах динамики уровни ряда отражают величину явления на определенную дату. В интервальных рядах уровни ряда выражают размеры явления за определенный промежуток времени.Ряды динамики в зависимости от приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин.Исходными, первоначальными являются ряды динамики абсолютных величин. Ряды динамики относительных и средних величин являются производными.Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней ряда, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородныхвеличинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различный частей явления.В моментных динамических рядах может возникнуть несопоставимость по критическому моменту регистрации для явлений с сезонным характером уровней. Так например, численность скота летом обычно больше, чем зимой. Следовательно, недопустимо строить динамический ряд, в котором уровни зафиксированы на различные критические моменты.Несопоставимость единиц измерения может возникнуть при использовании ценностных единиц. Несопоставимость статистических данных может возникнуть также из-за различного толкования понятия единицы совокупности, характеризуемой рядом динамики, поскольку к определению единиц можно подойти по-разному и с течением времени подход может измениться. Естественно, что большая полнота анализа в подобных случаях может быть достигнута совместным анализом параллельных динамических рядов в различных единицах измерения.Несопоставимость единиц измерения может возникнуть при использовании ценностных единиц. В этом случае следует иметь в виду, что, во-первых, цены со временем изменяются, а, во-вторых, существует несколько видов цен (например, цены производителей и цены потребителей).Несопоставимость статистических показателей динамики может быть обусловлена и различной структурой совокупности за разные годы. Для приведения данных к сопоставимому виду в этом случае используют так называемую стандартизацию структуры. В качестве стандартной структуры может приниматься, например, структура одного из периодов времени, а все показатели других периодов рассчитываются путем приведения их к стандартной структуре. Показатели стандартной структуры становятся сравнимы. Динамические ряды отражают развитие какого-либо явления или процесса за длительный период времени. На этом временном отрезке могут происходить существенные, качественные изменения условий развития изучаемого объекта, что, в свою очередь, может привести к изменению основной тенденции, закономерности его развития.Средний уровень ряда – это показатель, обобщающий итоги развития явления за единичный интервал или момент из имеющейся временной последовательности. Расчет среднего уровня ряда динамики определяется видом этого ряда и величиной интервала, соответствующего каждому уровню.Для интервальных рядов с равными периодами времени средний уровень Y рассчитывается следующим образом:00где n или (n +1) – общая длина временного ряда или общее число равных временных отрезков, каждому из которых соответствует свой уровень Yi (1 = 1, 2, ..., n или 1 = 0, 1, 2, ..., n).Средний абсолютный прирост рассчитывается по формулам в зависимости от способа нумерации интервалов (моментов).00Средний темп роста:0059436040005где – средний коэффициент роста, рассчитанный как -45720190500. Здесь Кцеп – цепные коэффициенты роста;Средний темп прироста (%) определяется по единственной методологии:00Проанализируем 1 показатель:Процентные доходы по предоставленным кредитам негосударственным финансовым организациям. Рассчитаем:базисный абсолютный прирост,цепной абсолютный прирост,базисный темп роста,цепной темп роста, базисный темп прироста,цепной темп прироста. Анализ полезных ископаемых Армении2.1 Полезные ископаемые Армении на сегодняшний деньСфера горнорудной промышленности Армении имеет свою особую долю в национальной экономике. Не менее чем половина экспортируемых из Армении материалов выпадает на долю рудных концентратов и металлов, которые занимают наиболее важное место в перечне продукции, импортируемой из страны.На Государственном балансе запасов полезных ископаемых в настоящее время состоят на учете более 670 месторождений твердых полезных ископаемых с подтвержденными запасами, в том числе, 30 металлических. Из указанных месторождений эксплуатируются около 400, в том числе 22 металлических.Недра Республики Армения богаты следующими видами металлических полезных ископаемых: железо, медь, молибден, свинец, цинк, золото, серебро, сурьма, алюминий, а также содержащихся в них россыпью редких металлов.По металлическим полезным ископаемым имеется 7 медно-молибденовых месторождений, 4 меди, 14 золота и золото-полиметалличских месторождений, 2 железорудных и 1 алюминиевых руд.В руде месторождений, зарегистрированных в Государственном балансе,  кроме основных металлов выявлены редкие элементы и их россыпь: рений, селен, телур, кадмий, индий, гелий, талий, висмут и другие. Кроме подвергнутых оценке и зарегистрированных в Государственном балансе месторождений на территории Республики Армения обнаружены 115 проявлений различных металлов.Правительство Армении считает, что развитие горнопромышленного сектора - основа для дальнейшего экономического роста. В план приватизации включены многочисленные месторождения золота и полиметаллов, разведанные еще в советское время. В 2003 г в стране принят новый закон о концессиях, определивший права и обязанности, как администрации, так и геологоразведочных и добывающих компаний.Рис. 1. Карта геологического строения Армении.Настоящая обзорная статья базируется на доступных автору данных, опубликованных в научной и периодической печати, интернет-источниках, а также авторских экспертных оценках. Главная цель данной работы оценить перспективы развития добычи полезных ископаемых в Армении на ближайший и среднесрочный период (10–15 лет).2.1 Аналитическое сглаживание динамического рядаКривые роста, описывающие закономерности развития явлений: во времени, получают путем аналитического выравнивания динамических рядов. Выравнивание ряда с помощью тех или иных функций (т. е. их подгонка к данным) в большинстве случаев оказывается удобным средством описания эмпирических данных, характеризующих развитие во времени исследуемого явления. Это средство при соблюдении ряда условий можно применить и для прогнозирования. Процесс выравнивания состоит из следующих основных этапов:выбора типа кривой, форма которой соответствует характеру изменения динамического ряда;определения численных значений (оценивание) параметров кривой;апостериорного контроля качества выбора тренда.Найденная функция позволяет получить выровненные, или, как их иногда называют, теоретические значения уровней динамического ряда, т. е. те уровни, которые наблюдались бы, если бы динамика явления полностью совпадала с кривой. Эта же функция с некоторой корректировкой или без нее, применяется и для экстраполяции.Вопрос о выборе типа кривой является основным при выравнивании ряда. При всех прочих равных условиях ошибка в решении этого вопроса оказывается более значимой по своим последствиям (особенно для прогнозирования), чем ошибка, связанная со статистическим оцениванием параметров.2.2 Таблицы и расчетыСогласно данным с официального сайта статистики Армении представим таблицу 1.Таблица 1. - Добыча полезных ископаемых Армении, млн. драмов 20092010201120122013Добыча металлических руд84237,9140446165595187426191339Добыча прочих полезных ископаемых4318,75090,64573,55900,35440,3Всего88556,6145537170169193326196779Далее на диаграмме представим динамику добычи полезных ископаемых за 2009-2013 гг.Рис.1 Динамика добычи полезных ископаемыхВремяДобыча металлических руд, млн. драмовБазисный абсолютный прирост, млн. драмовЦепной абсолютный прирост, млн. драмовБазисный темп роста, %Цепной темп роста, %Темп прироста, %200984238-----201014044656208,356208,3166,7%166,7%66,7%201116559581357,225148,9196,6%117,9%17,9%2012187426103188,221831222,5%113,2%13,2%20131913391071013912,8227,1%102,1%2,1%Средний уровень ряда , млн. долл. 153808,840Средний абсолютный прирост, млн. долл.26775,250Средний темп роста, %102,8%Средний темп прироста, %2,8%ВремяДобыча металлических руд, млн. драмовБазисный абсолютный прирост, млн. драмовЦепной абсолютный прирост, млн. драмовБазисный темп роста, %Цепной темп роста, %Темп прироста, %200984238-----201014044656208,356208,3166,7%166,7%66,7%201116559581357,225148,9196,6%117,9%17,9%2012187426103188,221831222,5%113,2%13,2%20131913391071013912,8227,1%102,1%2,1%Средний уровень ряда , млн. драмов 153808,840Средний абсолютный прирост, млн. драмов26775,250Средний темп роста, %102,8%Средний темп прироста, %2,8%ВремяДобыча прочих полезных ископаемых, млн. драмовБазисный абсолютный прирост, млн. драмовЦепной абсолютный прирост, млн. драмовБазисный темп роста, %Цепной темп роста, %Темп прироста, %20094319-----20105091771,9771,9117,9%117,9%17,9%20114574254,8-517,1105,9%89,8%-10,2%201259001581,61326,8136,6%129,0%29,0%201354401121,6-460126,0%92,2%-7,8%Средний уровень ряда , млн. драмов5064,680Средний абсолютный прирост, млн. драмов280,400Средний темп роста, %100,8%Средний темп прироста, %0,8%3. Прогнозирование полезных ископаемых3.1 Прогнозирование с использование временных рядовВ курсовой работе будет проведено аналитическое сглаживание динамических рядов. Сглаживание будет проводиться линейной, полиномиальной, логарифмической, экспоненциальной и степенной формой тренда. Затем будут определены численные значения кривых и выбрана оптимальная форма тренда, используя метод МНК или метод наименьших квадратов. В связи с этим нам необходимо задать следующие данные, представленные в таблице 7 и 8. В соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда.Таблица 7 - Аналитическое сглаживаниеВремяДобыча металлических руд, млн. драмовtt2t3Ln tLn (yt)200984237,91110,00011,3412010140446,22480,69311,8532011165595,139271,09912,0172012187426,1416641,38612,1412013191338,95251251,60912,162Таблица 8 – Аналитической сглаживаниеВремяДобыча прочих полезных ископаемых, млн. драмовtt2t3Ln tLn (yt)20094318,71110,0008,37120105090,62480,6938,53520114573,539271,0998,42820125900,3416641,3868,68320135440,35251251,6098,602В соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда.Таблица 9.Добыча металлических руд.Модель трендаУравнение трендаОстаточное среднеквадратичное отклонениеЗначимость параметров модели трендаЛинейнаяY=26118X+754542,4Значимы оба параметраПолином 2-й степениY=-7707X2+72365X+215002,11Значимы оба параметраПолином 3-й степениY=1095X3-17564X2+98209X+31021,91Параметры незначимы ЛогарифмическаяY=68519LnX+882023,47Значимы оба параметраЭкспоненциальнаяY=82788e0.192x0,87Значим один параметрГодДобыча прочих полезных ископаемых, млн. драмовСкользящие средние20094318,70 20105090,604660,9320114573,505188,1320125900,305304,7020135440,305670,30Таблица 10Добыча прочих полезных ископаемыхМодель трендаУравнение трендаОстаточное среднеквадратичное отклонениеЗначимость параметров модели трендаЛинейнаяY=305,2X+41482,17Значимы оба параметраПолином 2-й степениY=-44,27X2+570,9X+38381,24Параметры незначимы Полином 3-й степениY=-41,48X3+329X2-400X+45351,29Параметры незначимы ЛогарифмическаяY=768,3LnX+43294,05Значимы оба параметраЭкспоненциальнаяY=41912e0,060x1,26Значимы оба параметраКак видно из таблиц представленных выше, оптимальным трендом в обоих случаях(экспорт/импорт) будет линейная модель тренда, т.к. остаточное среднеквадратичное отклонение у нее наибольшая из всех моделей со значимыми параметрами. Также из таблиц можно увидеть, как значимость параметров уравнения влияет на выбор оптимального тренда, т.к. в противном случае наш выбор остановился бы на полиноме 2-й степени, для которого остаточное среднеквадратичное отклонение наименьшие из всех представленных моделей тренда. Проведем прогнозирование добычи полезных ископаемых на 5 следующих лет с помощью линейного тренда.Прогноз добычи полезных ископаемых в Армении 2009201020112012201320142015201620172018Всего88556,6145537170169193326196779200231203684207136,4210588,9214041,4Таким образом, кризис продемонстрировал существенное влияние глобальных процессов на национальную экономику Армении, которая не смогла противостоять кризисным явлениям, что говорит о ее слабости.3.2 Прогнозирование методом экспертных оценок и регрессионного анализаСогласно этапам, определенным в постановке задачи, прежде всего необходимо выделить результирующий показатель и факторы, влияющие на него. Т.к. требуется определить прогнозное значение выручки, то именно выручка (TR) будет являться показателем, а в число факторов будут отобраны прочие ключевые показатели деятельности компании, способные оказать влияние на результат, а именно: прибыль, объем активов, стоимость выполненных заказов, расходы на НИОКР, количество сотрудников, капитализация, стоимость акции на конец фискального года. Исходные данные представлены в Таблице 6.Таблица 11. Исходные данные Объем горнодобывающей промышленности и разработка открытых карьеров, всегоОбъем горнодобывающей промышленности, прочих полезных ископаемыхПроизводство основных металлов, тПрочее производствоЧисло промышленных организация горнодобывающей промышленности20011526430526537970120154200220688211984523814531622003205751933952288190317620042919415508421878970174200527176138576505777511742006375831344800837239317520074993425008179379815192200851415202885629785281942009504921916913967945518220107949322819826479944200201193101318810494879492201201296344365110497288827210201396757342210531294243230Исследуем факторы на мультиколлинеарность с тем, чтобы исключить взаимовлияющие факторы, способные исказить регрессию. С помощью пакета «Анализ данных. Корреляция» была построена следующая корреляционная матрица: Таблица 7. Корреляционная матрица .Факторы Объем горнодобывающей промышленности и разработка открытых карьеров, всегоОбъем горнодобывающей промышленности, прочих полезных ископаемыхПроизводство основных металлов, тПрочее производствоЧисло промышленных организация горнодобывающей промышленностиОбъем горнодобывающей промышленности и разработка открытых карьеров, всего1Объем горнодобывающей промышленности, прочих полезных ископаемых0,6741Производство основных металлов, т0,8320,4981Прочее производство0,6520,5210,7861Число промышленных организация горнодобывающей промышленности0,9260,5700,8180,7891Высокая корреляция наблюдается между факторами Число промышленных организация горнодобывающей промышленности (0,926) и производство основных металлов, т (0,818).