Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Формирование сценарного пространства для анализа среднесрочных перспектив развития черной металургии РФ с помощью экономико-математических методов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученаd>кандидат экономических наук
Автор	Фирсов, Александр Анатольевич
Место защиты	Москва
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Формирование сценарного пространства для анализа среднесрочных перспектив развития черной металургии РФ с помощью экономико-математических методов"

На правах рукописи

Фирсов Александр Анатольевич Формирование сценарного пространства для анализа среднесрочных

перспектив развития черной металургии РФ с помощью экономико-математических методов

Специальность 08.00.13-"Математические и инструментальные методы экономики"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2003

Диссертация выпонена на кафедре экономической кибернетики Государственного Университета Управления

Научный руководитель:

кандидат экономических наук, доцент Писарева О.М.

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Земляков Д.Н. доктор экономических наук, доцент Блинов O.E.

Ведущая организация:

ОАО "Черметинформация'

Защита диссертации состоится 25 ноября 2003 г. в 14 часов на заседании Диссертационного совета К 212.049 01 в Государственном Университете Управления по адресу 109542, Москва, Рязанский проспект, дом 99, корпус 1, зал заседаний.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного Университета Управления.

Автореферат разослан октября 2003 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Абрамова Л.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Черная металургия России является одной из базовых отраслей экономики. Она включает в себя около 3000 предприятий, размещающихся в 20 регионах России. В части из них она обеспечивает до 85% промышленного производства. За счет налоговых поступлений с предприятий металургического комплекса формируется напонение местных и региональных бюджетов. Кроме того, отрасль дает значительные валютные поступления от экспорта продукции на внешние рынки. Многие предприятия черной металургии являются градообразующими, а потому эффективное развитие отрасли является залогом как успешного функционирования предприятий, так и социальной стабильности территорий.

Черная металургия является экспортоориентированной отраслью, поэтому ее состояние находится в сильной зависимости от конъюнктуры мирового рынка. В этой связи возникает необходимость систематического изучения и анализа ситуации, складывающейся на мировом и внутреннем рынках, а также возможных перспектив ее развития. Однако с распадом СССР и переходом от плановой к рыночной экономике была разрушена централизованная система регулярных изучений отраслевого развития. В настоящих условиях оказываются малоэффективными старые процедуры планирования и прогнозирования. Это приводит к снижению качества управления отраслью.

В связи с этим для избежания возникновения различных экстремальных ситуаций особо актуальной в системе управления отраслью является проблема совершенствования процедур среднесрочного планирования отраслевого развития на основе более совершенных процедур прогнозирования. Решение "данной проблемы возможно путем допонения существующих методов и моделей системным анализом, формализованным с помощью сценарного моделирования. Использование сценариев при построении прогнозов позволяет учесть синергический эффект от взаимодействия различных факторов, что ведет как к повышению качества получаемых прогнозов, так и к принятию на их основе более обоснованных решений.

Объектом исследования в работе является анализ среднесрочных тенденций развития черной металургии России.

Предметом исследования является процедура составления среднесрочного прогноза развития черной металургии с помощью сценарного подхода.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке и построении модельного комплекса, описывающего сценарное пространство и позволяющего ге-

нерировать сценарии развития черной металургии России для проведения анализа закономерностей развития отрасли в среднесрочной перспективе.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

Х анализ предметной области, исследование ее ретроспективное развитие и определение основных особенностей черной металургии как объекта прогнозирования;

Х определение параметров отраслевого среднесрочного прогноза для черной металургии;

Х разработка состава и определение внутренних взаимосвязей модельного комплекса;

Х разработка требований к объему и составу информации, необходимой для эффективного функционирования моделей в рамках модельного комплекса;

Х построение модели системы с учетом выделенных особенностей черной металургии;

Х разработка процедуры моделирования событий в составе модельного комплекса и определение перечня атрибутов и структуры базы данных событий;

Х разработка и демонстрация на примере метода построения сценариев развития черной металургии, анализ полученных результатов.

Методологической основой исследования являются научные разработки в области системного и экономического анализа, макроэкономической теории, конъюнктурных исследований, отраслевого прогнозирования, в том числе балансовые методы и модели, метод RAS, экономико-статистического моделирования.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

Х в обосновании параметров среднесрочного отраслевого прогноза в управлении черной металургией;

Х в создании модельного комплекса, позволяющего реализовывать сценарные исследования среднесрочных перспектив развития черной металургии РФ;

Х в разработке оригинального подхода к моделированию процедур ценообразования в условиях олигополистического рынка;

Х в разработке методов улучшения качества получаемых прогнозов распределения экспортно-импортных потоков продукции черной металургии на основе метода межстрановой увязки показателей внешней торговли.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанный модельный комплекс и его технологические особенности дают возможность проводить анализ перспективного"разэития черной металургии России на основе сценарного

подхода. Построение сценарных деревьев с помощью модельного комплекса позволяет не только выявить возможные пути развития отрасли, но и является основой для принятия обоснованных решений как на основных предприятиях отрасли, самостоятельных или входящих в различные ходинги и консорциумы, так и в органах государственной управления экономикой. Также результаты работы могут быть использованы различными субъектами экономики, чья деятельность прямо или косвенно связана с черной металургией России или рынком черных металов

Апробация работы. Основные положения и результаты данного исследования опубликованы в четырех печатных работах. По теме диссертации делались доклады на Всероссийских научных конференциях молодых ученых и студентов. Результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, использованы при формировании программ развития в горно-металургической компании "ЕвразХол-динг".

Структура и объем работы. Диссертация представлена в одном томе, который содержит 134 страницы основного текста, в том числе: введение, три главы, заключение. Библиография включает 155 наименований. Работа содержит 20 таблиц, 19 рисунков, 16 приложений.

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, описывается степень разработанности проблемы, определяются объект и предмет исследования, формулируются цели и основные задачи, раскрываются научная новизна и практическая значимость результатов, содержащихся в работе.

В первой главе "Оценка и методы прогнозирования развития черной металургии России" проводится анализ ретроспективного развития отрасли, определяются ее состав и взаимосвязи с мировым рынком. В этой главе рассматриваются существующие методы прогнозирования отраслевого развития, а также обосновываются параметры среднесрочного отраслевого прогноза для черной металургии.

' Во второй главе "Формирование сценарного пространства развития черной металургии России" разрабатывается концепция модельного комплекса, позволяющего строить сценарное пространство, производится построение ядра и оболочки этого комплекса, на базе которых разрабатывается метод генерации сценариев.

В третьей главе "Моделирование среднесрочного развития черной металургии России с помощью модельного комплекса" приводится пример построения сценарного дерева перспективного развития черной металургии России и анализируются результаты проведенных исследований

В заключении диссертации обобщены результаты, сформулированы основные выводы и намечены возможные направления дальнейших исследований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ В процессе анализа текущего состояния черной металургии России и исследования ее ретроспективного развития были выявлены следующие особенности отрасли, как объекта прогнозирования:

Х внутренний рынок черных металов является олигополией, поэтому среди основных его игроков возможны различные картельные соглашения;

Х черная металургия России является экспортоориентированной отраслью;

Х одной из основных статей затрат в структуре себестоимости металопродукции является оплата услуг естественных монополий, поэтому изменение тарифов оказывает сильное влияние на изменение себестоимости;

Х данная отрасль имеет сильное лобби во властных структурах в большинстве стран мира, в том числе и в России;

Х продукция черной металургии является однородной, поэтому конкурировать можно либо по качеству метала, либо по цене; это приводит к развитию в отрасли нерыночных способов конкуренции.

Поскольку каждой отрасли народного хозяйства свойственна определенная специфика, возникает задача определения параметров среднесрочного отраслевого прогноза для черной металургии. Для этого среди всей совокупности параметров среднесрочного прогноза было проведено подробное исследование одного из них, являющегося ключевым, - величины периода упреждения. Основой данного исследования стало определение среднесрочного прогноза, как периода, в течение которого с объектом исследования происходят, главным образом, количественные изменения и незначительно качественные. В рядах данных измерителем количественных изменений служило изменение средней, а для качественных - изменение дисперсий. Оценка этих изменений проводилась методами проверки соответствующих статистических гипотез.

Проверка величины периода упреждения для черной металургии России проводилась на основе помесячных данных о производстве основных видов продукции за девятилетний ретроспективный период. В результате данное исследование показало, что в настоящее время для данной отрасли величина периода упреждения для среднесрочного прогноза составляет 2-2,5 года. Поэтому этот период был взят

за основу при построении сценариев. В качестве такта или шага прогнозирования был принят период, составляющий 1 квартал.

В соответствии с целью диссертационного исследования для того, чтобы описать сценарное пространство, был разработан модельный комплекс (см. рис. 1.). Он состоит из двух основных частей: ядра, представленного совокупностью моделей, описывающих систему и ее внешнюю среду, и своеобразной оболочки, состоящей из базы данных событий и условий их реализации. Ядро и оболочка связаны друг с другом причинно-следственной связью.

В модельном комплексе функционирование системы описывается соответствующей моделью. Система взаимодействует с внешней средой, то есть получает из нее ресурсы, необходимые для работы, а в обратном направлении поставляет произведенную продукцию, которая распределяется на внешний и внутренний рынки.

В каждый момент времени снимаются данные результатов функционирования моделей и их взаимодействия, представляющих собой текущую ситуацию, складывающуюся в системе и вокруг нее. Описание ситуации может при необходимости быть допонено съемом показателей допонительных внешних факторов и расчетом новых показателей. Вся масса полученных в итоге данных направляется в блок, осуществляющий на основе этих данных идентификацию событий.

Для проведения идентификации необходимо иметь базовый набор данных, сформированных в базу данных событий. В ней хранится не только перечень событий, но и условия, при которых они свершаются, выраженные в виде тех же показателей, что поступают из ядра модельного комплекса в результате съема значений допонительных факторов и полученных в результате расчетов. Кроме того, в базе данных содержатся вероятности наступления указанных событий при совпадении условий их свершения, а также сила влияния, которое оказывает событие на отдельные показатели ядра сценарного пространства.

События, содержащиеся в базе данных, могут иметь причинно следственную связь между собой. В случае если такая связь существует, события в ней участвующие выстраиваются в цепочки, в которых свершение одного события может вызывать к свершению другое. Таким образом, результатом процесса идентификации может стать констатация факта свершения одного или нескольких событий. В итоге на отдельные показатели ядра сценарного пространства оказывается воздействие.

Таким образом, модельный комплекс сочетает в себе как построение количественного прогноза в рамках каждого разрабатываемого сценария, так и получение качественной его составляющей, выражающейся в описании событий. В результате

Рис. 1. Обобщенная схема информационного взаимодействия в рамках модельного комплекса

получаемый сценарий описывает траекторию развития исследуемого объекта, в каждый дискретный момент времени которой известны количественные характеристики показателей объекта, а также свершаемые события. Кроме траектории становится, безусловно, известным и конечное состояние объекта.

При построении ядра модельного комплекса с помощью метода блочного моделирования вся совокупность моделей была распределена по блокам, которые в свою очередь были объединены в группы. В результате получена иерархическая система: на первом уровне находятся простые модели; на втором уровне - модельные блоки, сформированные из простых моделей первого уровня; на третьем уровне - группы модельных блоков, сформированные из блоков второго уровня; и, наконец, на четвертом уровне - ядро модельного комплекса, сформированное из групп (см. рис. 2.). Все модельные блоки связаны между собой потоками информации, которые объединяют блоки в единое целое Для каждого потока, представленного стрекой, был определен качественный состав данных.

С учетом выделенных особенностей черной металургии и в соответствии с распределением по блокам в работе осуществляется построение моделей (за исключением блочной группы "Ресурсы"). При моделировании производственного блока была использована схема основных материальных потоков в черной металургии, описывающая производственный процесс по переделам. В результате получена совокупность моделей, определяющих объемы производства и потребления основных видов продукции - чугуна, стали, готового проката, стальных труб по принципу спроса как со стороны следующих переделов, так и со стороны отраслей-потребителей. Ниже представлена модель, определяющая спрос на готовый прокат:

РтюИ'ДО = ^ТиЬез(1); Б^); Рг^ф); МаэВД; МРБ^)) где: Р|П1зЬ'(1) - объемы потребления готового проката; ТиЬеэ^) - объемы производство стальных труб; Э^) - индекс объемов строительства.

- индекс объемов производства в промышленности строительных материалов;

МаэЬ^) - индекс объемов производства в машиностроении;

МРБ(0 - индекс объемов грузоперевозок, осуществляемых министерством путей

сообщения.

НгивИр) = РюйИ'Р) + ЕхряМ - 1трг,(1) где: Рт^ОД - объемы производства готового проката; Ехрц^) - объемы экспорта готового проката;

! Внешний рынок Внутренний рынок

|-[> - внешняя информация -^ - внутренняя информация

Рис. 2. Схема модельных блоков и распределения информационных потоков между блоками ядра модельного комплекса

Impfl(t) - объемы импорта готового проката.

Кроме того, были построены модели, рассчитывающие показатели текущих производственных мощностей по каждому продукту. Ниже приведены формулы расчета этого показателя для готового проката (по остальным видам продукции расчеты проводятся аналогичным образом):

Finish(t) = ]Г а3г F _ Д (0 + Finish0 (t) i=i

где: з - число предприятий-'лидеров", производящих готовый прокат;

а3, - коэффициент загрузки производственных мощностей -го предприятия; F-/',(*) - максимальные производственные мощности по прокату проката -го предприятия в текущем периоде;

Finisha[t) - объем производства готового проката предприятиями-"отстающими" в текущем периоде.

к к у=1 у=1

О, случай 1;

~ f _fiv(.t -\),случай2\ f _ ft,j ~ m ~ случай 3; А случай

fm _А1]{г),случайЪ\ fa _ f1,, (0> случайв.

где: *3l - число станов на /-м предприятии;

/_Д0 _ максимальная производственная мощность j-ro стана на i-м предприятии;

if-fie (t) ~ изменение максимальной производственной мощности j-ro стана на i-

м предприятии в текущий период. Случай 1 - по сравнению с прошлым периодом никаких изменений с мощностью

для данного стана не произошло. Случай 2 - стан в текущем периоде останавливается на ремонт или списывается (продается, демонтируется).

Случай 3 - стан возвращается в строй после ремонта, длившегося т периодов. Случай 4 - предприятие в текущем периоде запускает новый стан с производственной мощностью Л_ДД/).

Случай 5 - возрастает мощность стана по сравнению с предыдущим периодом в

результате его модернизации. Случай 6 - по каким-либо причинам мощность стана по сравнению с предыдущим периодом падает (/_Д,(?) >/а_Д.(О). Необходимо отметить, что деление всех производителей на "лидеров" и "отстающих" осуществлено по принципу масштаба предприятий. К первым относятся крупные производители, фактически формирующие олигополию на внутреннем рынке металопродукции, а ко вторым - все остальные мекие производители.

В рамках этой же блочной группы определена функция, в которой изменение затрат ставится в зависимость от изменения объемов производства и изменения текущих тарифов естественных монополий - тарифов на электроэнергию, топливные ресурсы и железнодорожные перевозки:

( и\ V2 ( - Ч

v^-C-l).

Nlop(t)

KXtop(t-1)

Nmps(t)

yNmps(t - l)

V(t-1).

где: c(t) - себестоимость в текущем периоде;

Nd (t) - тарифы на электроэнергию в текущем периоде;

Nlilp(t) - тарифы на топливо в текущем периоде;

Nmps (i) - тарифы на железнодорожные перевозки в текущем периоде;

V(t) - объемы производства в текущем периоде;

/х,/л2,/иг,/А - коэффициенты эластичности отдельных факторов, показывающие, как рост тарифов сказывается на росте себестоимости.

При моделировании блочной группы "Внутренний рынок" был разработан подход к ценообразованию, осуществляемому игроками на олигополистическом рынке. В соответствии с ним текущие внутренние цены могут устанавливаться, исходя из следующих двух гипотез. По первой гипотезе производители стремятся устанавливать текущие цены на таком уровне, чтобы он обеспечивал достижение рентабельности не ниже предыдущего периода:

R,{t) = R(t-\)
R_d{t)

где: R,(t) - рентабельность, которую хотят получить "лидеры" в текущий период; R(t-1) - рентабельность, достигнутая в прошлый период; R-d(t) - допонительная рентабельность, выступающая как рассогласование между достигнутой прошлой и требуемой текущей. В этом случае цена на внутреннем рынке составит:

. (1 + Д,(р)-с(г) p_wjt-\)d{t-\)-c{t) n (\-d(t-\) c(t) 1

Р-' 1 -d(t) c(t-l)-(l-d(t)) р-'( '{ C(<-1) \-d(t) )

где: p_i,(t) - цена за единицу продукции, запрашиваемая "лидерами" на внутреннем рынке;

p_i(t) - средние внутренние цены за единицу продукции; d(t) - доля экспорта от произведенной продукции; c(t) - средняя себестоимость единицы продукции. В соответствии со второй гипотезой цены устанавливаются в расчете на получение валовой прибыли в текущем периоде не ниже, чем в предыдущем: V(t-1)

Х (p(t -1) - c(t -I ))-p_ wit) d(t) + dt)

1 -dit)

где: V(t) - объем продаж текущего периода; p(t) - средневзвешенная цена.

pit) = р_ wit) -d(t) + p_л(/) Х (1 - dit)) Для расчетных целей была разработана формула приведения мировых цен к уровню внутренних с учетом валютного курса и ставок экспортной пошлины и НДС:

p_wit) = p_ w1 (0 Х Тки it) Х (1 -ТЕХ (0) Х (1 + Tms (0) где: p_Mt) - приведенная мировая цена к внутренней за единицу продукции, руб /т; р _ w'(t) - неприведенная средняя мировая цена за единицу продукции, $/т; TKU(t) - курс валюты экспортных сделок по отношению к национальной валюте; Тех (0 - ставка экспортной пошлины на черные металы; TNDS(t) - ставка НДС. В рамках блока, рассчитывающего емкость внутреннего рынка металопродукции в зависимости от спроса, предъявляемого основными потребителями, и от текущих цен была разработана формула расчета (аналогичным образом рассчитываются емкости рынков остальных видов продукции):

E fi{t) = f {Tubes (0; Sir (<); Pr_ sir (t)-Mash (t);MPS (Q)

fp-J-KOY' I m* /) J

где: E _fi(t) - емкость внутреннего рынка готового проката в текущий период;

P_i_fi{t) - цена готового проката на внутреннем рынке за единицу в текущий

период;

infl[) - уровень инфляции в промышленности;

у} - коэффициент эластичности емкости внутреннего рынка чугуна от цены.

В процессе моделирования блока экспортно-импортных потоков продукции возникла необходимость проведения адаптации метода межстрановой увязки показателей внешней торговли для рынка металопродукции. Сам метод строит прогнозную матрицу экспортно-импортных потоков продукции с помощью балансировки, осуществляемой методом RAS на базе исходной матрицы с учетом текущих прогнозов совокупных объемов экспорта и импорта продукции по регионам. Исходные рекурсивные формулы расчета были модифицированы с учетом возможных вариаций закрытости отдельных рынков для импорта. Эта процедура была проведена с помощью введения показателя закрытости рынка. Кроме того, в отдельные периоды между отдельными регионами может периодически возникать и прекращаться торговля, либо вводиться и сниматься квотные ограничения на импорт. Эти факты также были учтены. В результате получены следующие формулы расчетов:

j г I h

ix- ix-ix-к

х\_ = -

М

Х'и = 0 ; X)f=Q

у2Р+г __^y_

" "ix'-i^

где: X - объемы экспорта продукции из региона у в регион / (или объемы импорта продукции из региона / в регион у);

Е] = - общие объемы экспорта из Но региона;

= Х*^л - общие объемы импорта в -й регион;

Х

и Х^ _ элементы матрицы базового периода, которые в прогнозном периоде ограничены размерами квот;

XI и Х'1Г - элементы матрицы базового и прогнозного периодов, для которых изменися показатель закрытости рынка;

Ст,г - показатель закрытости рынка региона / для продукции, поставляемой из региона г,

ли - элементы матрицы, по которым на (-и год получен прогноз прекращения торговли;

- элементы матрицы, по которым на (-й год получен качественный прогноз о возобновлении торговли и количественный - о его объеме (О).

В остальных блоках блочной группы "Внешний рынок" были определены принципы моделирования показателей мирового рынка черных металов, а также состав необходимых для этого экзогенных переменных.

В модельном комплексе важное место занимает надстройка, моделирующая события. Она определяет, какое событие дожно свершиться, и в какое время это произойдет. Главное место в этом процессе моделирования занимает процедура идентификации событий, которая и определяет, что и когда дожно случиться.

Каждое значимое событие для исследуемого объекта происходит в результате причинно-следственной связи. Где причиной является сложившаяся ситуация, которая, как следствие, вызывает реакцию на эту ситуацию, выражающуюся в свершении события. Под ситуацией здесь понимается совокупность условий, обстановка.

В основе процедуры идентификации событий лежат идеи теории распознавания образов. Для ее реализации создается база данных событий, в которой определяется набор событий, каждое из которых реализуется в определенной ситуации,

когда условия реализации события совпадают с условиями, сложившимися в данный момент времени. В модельном комплексе совокупность условий образуют текущие значения переменных модели системы и моделей внешней среды, а также значения допонительных факторов и рассчитанных показателей. В целом весь модельный комплекс представляет собой динамическую систему, которая в каждый момент времени изменяется. Фактически идентификация обстановки идентична процедуре съема показателей с приборов. При реализации этой процедуры фиксируются зна- '

чения всех переменных, факторов и показателей, образующих текущую ситуацию, после чего эта ситуация сопоставляется с образцами в базе данных. Если текущая ситуация совпадает с образцом, то можно говорить о наступлении соответствующего события.

Когда происходит идентификация ситуации, в которой следует ожидать свершения какого-либо события, а в базе данных под данную ситуацию никакого события нет, используется процедура идентификации и интерпретации новых событий . Для этого разрабатываются критерии, по которым можно судить, что дожно произойти какое-то событие. Предусматривается также ситуация, когда условия только примерно отвечают событию из базы данных, незначительно отличаясь от него. В этом случае можно говорить о вероятности возникновения подобного события, но с несколько другими свойствами.

В базу данных при ее формировании вносятся только те события, которые имеют отношение или оказывают непосредственное воздействие на черную металургию. События, оказывающие косвенные воздействия, не рассматриваются.

Все события вносятся в базу данных по следующей схеме: 1 - название события; 2 - описание; 3 - атрибуты события и соответствующие условия свершения события; 4 - сфера действия события (на какие переменные, блок или систему в целом оно оказывает воздействие); 5 - результат воздействия (сила влияния); 6 - воз- , можные цепочки (причинно-следственное взаимодействие с другими событиями).

В процессе работы база данных событий допоняется и изменяется на основе ретроспективного анализа и анализа ситуаций, в которых свершались или дожны были свершаться события. В случае если в реальной действительности произошло событие, непредставленное в базе данных (фактически новое событие), то осуществляется процедура попонения базы данных событий новым событием, а условия, в которых произошло данное событие, вносятся в базу данных как условия реализации события.

На основе построенного модельного комплекса был разработан агоритм построения сценариев. Он представляет собой следующий итеративный процесс, повторяющийся на каждом дискретном шаге построения сценариев:

1) Построение прогноза конъюнктуры мирового рынка черных металов, расчет объемов экспорта и импорта продукции;

2) Расчет значений экзогенных переменных;

3) Построение прогноза объемов производства и потребления продукции черной металургии;

4) Расчет экономических показателей с учетом неизменных внутренних цен и определение желательных;

5) Перерасчет внутренних цен и экономических показателей на их основе;

6) Определение текущей ситуации в системе;

7) Идентификация событий и интерпретация новых событий;

8) Корректировка значений показателей развития черной металургии под воздействием событий;

9) Корректировка параметров функций.

На основе реальных данных была проведена идентификация параметров моделей в составе ядра модельного комплекса. Кроме того, был определен базовый перечень событий, имеющих отношение и влияющих на черную металургию России. Этот набор событий составил основу базы данных.

Беря за основу построенные соотношения и набор событий, а также используя трендовые функции и экспертно-заданные значения экзогенных переменных на контрольном примере был продемонстрирован разработанный подход к построению сценариев. По его итогам было построено сценарное дерево (см. рис. 3.), состоящее из семи сценариев. В нем реализовались следующие пять событий:

С1 - снижение ставки НДС на 2% до уровня 18%;

С2 - повышение экспортных таможенных пошлин на 5% (до этого они равнялись 0);

СЗ - отмена экспортных таможенных пошлин;

С4 - введение 30% импортных таможенных пошлин;

С5 - снижение ставки НДС на 2% до уровня 16%.

Сценарий 1. Отрасль развивается только по инерции без воздействия на нее событий. Исключением является снижение ставки НДС на 2% до уровня в 18% начиная с 1-го квартала 2004 года. Это событие реализуется во всех сценариях с вероятностью, равной 1, поэтому в этой точке не происходит ветвления сценарного дерева. По итогам деятельности за 4-й квартал 2004 года с учетом перспективного со-

стояния конъюнктуры мирового рынка черных металов было сделано заключение о бесперспективности этого пути развития, так как в отрасли убытки только растут.

Рис. 3. Сценарное дерево, построенное на данных контрольного примера Сценарий 2. Данный сценарий повторяет предыдущий по 3-й квартал 2004 года включительно. После этого периода были введены 30% импортные пошлины. Это было сделано для того, чтобы защитить внутренний рынок от импортной продукции в период неблагоприятной конъюнктуры мирового рынка черных металов. Эта мера позволила отечественным производителям поднять внутренние цены на черные металы на те же 30%, чтобы компенсировать потери на внешнем рынке. В итоге отрасль все же показала убытки, но значительно меньшие, чем в 1-м сценарии. Уже в 1-м квартале 2005 года черная металургия России опять стала получать прибыль.

Сценарий 3. В этом сценарии развитие черной металургии идентично описанному в предыдущем вплоть до 4-го квартала 2004 года включительно. Начиная с 2005 года размер ставки НДС был опять снижен на 2% до 16%. В результате, в от-

личие от предыдущего сценария, в 1-м квартале отрасль осталась убыточной. Лишь со 2-го квартала 2005 года она вышла на положительный уровень рентабельности.

Сценарий 4. После 3-го квартала 2003 были введены 5% экспортные пошлины. Это было сделано в связи с тем, что отрасль устойчиво в течение нескольких кварталов показывала рост прибыли при достаточно высоком уровне рентабельности. В дальнейшем конъюнктура мирового рынка ухудшилась, что привело к существенному падению прибылей: по итогам 4-го квартала 2003 года рентабельность с 25,9% упала до 14,1%, а по итогам 1-го квартала 2004 года - до 4,9%. В связи с этим, начиная со 2-го квартала 2004 года, экспортные пошлины на черные металы были отменены. Дальнейшее развитие данного сценария повторяет один из путей, описанных в сценариях 1-3 со 2-го квартала 2004 года, поэтому текущий сценарий пойдет по пути первого, а сценарий 6 и сценарий 7 - по 2-му и 3-му соответственно.

Сценарий 5. Этот путь развития повторяет 4-й сценарий до 1-го квартала 2004 года включительно. После этого периода, в отличие от предыдущего сценария, со 2-го квартала 2004 года экспортные пошлины не были отменены, поэтому с этого периода отрасль стала убыточной. В дальнейшем убытки только возрастают, поэтому данный путь развития признан тупиковым.

Среди построенных сценариев к концу периода упреждения - 10-му шагу (или 3-му кварталу 2005 года) наилучшим путем развития стоит признать 2-й вариант. Критерием, по которому был сделан выбор, стала максимизация суммарной прибыли, полученной отраслью за прогнозный период. Ниже представлена сравнительная таблица прибылей (см. Таблицу 1.), полученных отраслью по каждому сценарию:

Таблица 1. Прибыль, получаемая отраслью в сценариях, мн. руб.

№ сценария

период 1 2 3 4 5 6 7

2 кв 2003 34460 34460 34460 34460 34460 34460 34460

3 кв 2003 35356 35356 35356 35356 35356 35356 35356

4 кв 2003 22532 22532 22532 19004 19004 19004 19004

1 кв 2004 11538 11538 11538 7593 7593 7593 7593

2 кв 2004 0 0 0 0 -6682 0 0

3 кв 2004 -15710 -15710 -15710 -15710 -18537 -15710 -15710

4 кв 2004 -26242 -5263 -5263 -26242 -28681 -5263 -5263

1 кв 2005 -21092 1178 -1376 -21092 -23799 1178 -1376

2 кв 2005 -18729 6433 3516 -18729 -21882 6433 3516

3 кв 2005 -17239 8011 4970 -17239 -20742 8011 4970

Суммарная прибыль, мн. руб. 4875 98537 90026 -2595 -23905 91068 82557

Анализ построенных сценариев позволяет сделать следующие выводы: Х очень важно своевременно вводить и отменять экспортные и импортные пошлины;

Х процесс снижения ставки НДС негативно влияет на объемы прибыли, получаемые отраслью;

Х на развитие отрасли очень сильное влияние оказывают размеры тарифов естественных монополий (в данном примере они фактически ее задушили);

Х сильное негативное влияние оказывает процесс укрепления рубля по отношению к долару США.

Таким образом, формирование сценарного дерева с помощью построенного модельного комплекса и разработанного подхода к построению сценариев даже на контрольном примере показало свою эффективность. Выделение событий в процессе построения дало возможность сформировать целую группу сценариев, связанных между собой общим корнем. Поэтому рекомендуется с помощью данных разработок проводить поноценный анализ перспективного развития отрасли.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. На основе анализа ретроспективного развития и текущей ситуации в черной металургии России выделены ее существенные особенности для прогнозирования, а также обоснованы параметры среднесрочного отраслевого прогноза.

2. Разработаны состав и структура, а также определены характер внутренних взаимосвязей, порядок функционирования и взаимодействия отдельных частей модельного комплекса, позволяющего формировать сценарное пространство.

3. Проведена без потери целостности дезагрегация ядра модельного комплекса на модельные блоки, определен состав исходной информации, необходимой для работы комплекса, в рамках каждого выделенного блока построены модели с учетом особенностей черной металургии.

4. Разработан подход к моделированию процедур ценообразования на олигополи-стическом рынке, в соответствии с которым основные игроки формируют цены на продукцию черной металургии на внутреннем рынке.

5. Определены методы моделирования показателей мирового рынка черных металов, а также состав необходимых для этого экзогенных данных, проведена адаптация и модификация метода межстрановой увязки показателей внешней торговли для рынка черных металов.

6. Разработан метод моделирования событий в составе модельного комплекса на основе теории распознавания образов, определен порядок идентификации и интерпретации новых событий.

Определена структура базы данных событий в составе модельного комплекса, для которой разработаны агоритмы формирования и напонения ее событиями, и обучения последних на основе их ретроспективного анализа. Разработана и продемонстрирована на примере процедура построения сценариев с помощью модельного комплекса, в результате чего получено дерево сценариев, проведен анализ полученных результатов.

По теме диссертации автором опубликованы следующие работы:

Фирсов A.A. К вопросу построения сценариев II Экономика. Управление. Культура. Вып. 9: Сборник научных статей / Под ред. Л.Д. Абрамовой. - М.: ГУУ, 2002. - 0,3 п.л.

Фирсов A.A. Моделирование международной торговли продукцией черной металургии II Материалы 18-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2003", вып. 2.-М.:ГУУ, 2003.-0,2 п.л.

Фирсов A.A. Проблемы моделирования сценарного пространства в черной металургии // Материалы 17-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2002", вып. 1. - М.:ГУУ, 2002.-0,3 п.л.

Фирсов A.A. Черная металургия. Эконометрическая модель объемов производства // Материалы 16-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2001", вып. 1. -М.'.ГУУ, 2001.-0,2 п.л.

Подп. в печ. 21.10.2003. Формат 60x90/16. Объем 1,25 печ.л. Бумага офисная. Печать цифровая.

Тираж 50 экз. Заказ № 1136.

ГОУВПО Государственный университет управления Издательский центр ГОУВПО ГУУ

109542, Москва, Рязанский проспект, 99, Учебный корпус, ауд. 106

Тел./факс: (095) 371-95-10, e-mail: ic@guu.ru

www.guu.ru

2е*=>з - a

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Фирсов, Александр Анатольевич

Введение.

Глава 1. Оценка и методы прогнозирования развития черной металургии России.

1.1. Анализ развития черной металургии России и особенности ее 'ч ' прогнозирования.

1.2. Основные методы и модели, используемые при отраслевом прогнозировании.

1.3. Определение параметров среднесрочного прогноза.

Глава 2. Формирование сценарного пространства развития черной металургии России.

2.1. Разработка концепции модельного комплекса, осуществляющего формирование сценарного пространства.

2.1.1. Понятие и методы построения сценариев.

2.1.2. Обоснование состава и взаимосвязей модельного комплекса.

2.2. Формирование ядра модельного комплекса.

2.2.1. Разработка подхода к моделированию ядра с помощью метода блочного моделирования.

2.2.2. Моделирование блочной группы Производство.

2.2.3. Моделирование блочной группы Внутренний рынок.

2.2.4. Моделирование блочной группы Внешний рынок.

2.3. Построение оболочки на базе ядра модельного комплекса.

2.3.1. Метод идентификации событий в модельном комплексе.

2.3.2. Управление базой данных событий.

2.3.3. Процедура генерации сценариев.

Глава 3. Моделирование среднесрочного развития черной металургии

России с помощью модельного комплекса.

3.1. Информационная поддержка модельного комплекса.

3.2. Формирование внешних и внутренних связей параметров управления модельного комплекса.

3.3. Формирование базового набора событий в рамках базы данных событий.

3.4. Построение сценарного дерева с помощью модельного комплекса и анализ полученных результатов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Формирование сценарного пространства для анализа среднесрочных перспектив развития черной металургии РФ с помощью экономико-математических методов"

Черная металургия России является одной из базовых отраслей экономики. Она включает в себя около 3000 предприятий, размещающихся в 20 основных регионах России. Эта отрасль в отдельных регионах обеспечивает до 85% промышленного производства. За счет налоговых поступлений с предприятий металургического комплекса обеспечивается напонение большого количества местных и региональных бюджетов. Кроме того, отрасль дает значительные валютные поступления от экспорта продукции на внешние рынки.

В связи с условиями, в которых развивалась отрасль, сложилась ситуация, когда предприятия черной металургии зачастую являются градообразующими, а потому эффективное развитие отрасли является залогом успешного функционирования предприятий. Последнее гарантирует сохранение рабочих мест, что очень важно для многих регионов России.

В настоящее время около половины произведенной продукции отправляется на экспорт. Это является следствием, с одной стороны, избыточных производственных мощностей, а с другой, - резкого сокращения емкости внутреннего рынка из-за экономического кризиса, последовавшего вслед за распадом СССР. Таким образом, наряду с нефтяной и газовой отраслями черная металургия обеспечивает сырьем многие страны мира, подтверждая тем самым сложившийся статус России, как сырьевого придатка развитых стран. В результате сложилось противоречие: с одной стороны, дальнейшее развитие отрасли ведет экономику России по регрессивному пути, с другой стороны, отрасль необходимо развивать, так как в противном случае неизбежно возникнет социальная напряженность из-за сокращения рабочих мест. Последний фактор в настоящее время перевешивает, что подтверждается темпами развития отрасли Ч за последние четыре года среднегодовые темпы роста составили более 9%.

Развитые страны мира уже в течение довольно продожительного периода практически не развивают черную металургию, а по возможности вообще сокращают объемы производства. Это является следствием того, что технологии производства в этой отрасли с экологической точки зрения чрезвычайно грязные, в связи с чем тратятся значительные средства на очистные сооружения. Кроме того, многие металургические предприятия в этих странах являются по сути убыточными. Эти факторы приводят к постепенной миграции производства из развитых стран в развивающиеся, в том числе и в Россию.

Состояние отрасли находится в очень сильной зависимости от конъюнктуры мирового рынка, которая в последние годы ведет себя весьма нестабильно, что накладывает отпечаток на качество управления отраслью. Например, только за один 2002 год на мировом рынке черных металов произошли следующие события: для многих стран-экспортеров фактически был закрыт рынок США, после этого стали закрываться в той или иной мере внутренние рынки стран ЕС, Китая, Мексики, Канады, Таиланда, Малайзии, даже Россия частично закрыла свой рынок от продукции из Украины и

Казахстана. Все это сопровождалось возбуждением большого количества антидемпинговых расследований. Только за погода цены на мировом рынке выросли более чем на 30%.

Таким образом, в настоящее время складывается ситуация высокой нестабильности конъюнктуры мирового рынка, являющейся также дестабилизирующим фактором и для конъюнктуры внутреннего рынка. В этих условиях в системе управления отраслью на передовые позиции выдвигается проблема точности среднесрочного прогнозирования. Ее появление связано с тем, что в условиях большой нестабильности внутреннего и внешнего рынков, а также с учетом масштабов отрасли традиционные методы прогнозирования оказываются несостоятельными. Поэтому их необходимо применять совместно или в комплексе с другими методами, например, вместе со сценарным подходом, опирающемся на системный анализ. Сценарный подход способен учесть те факторы и их влияние, которые не учитывают традиционные методы. Использование сценариев при построении прогнозов способствует снижению неопределенности, что ведет как к повышению качества получаемых прогнозов, так и к принятию на их основе более обоснованных решений.

Проблеме построения прогнозов развития отрасли с использованием сценарного подхода в научной литературе, посвященной проблемам отраслевого прогнозирования, уделяется мало внимания, если не учитывать работы, в которых авторы проводят построение сценариев бессистемно, варьируя только один из входных параметров, как, например, [29, 64, 70, 93, 103]. Наиболее часто сценарный подход базируется на межотраслевых балансах [21, 52, 57, 104, 105], которые используются как в чистом виде, когда строится прогноз во взаимоувязке всех отраслей народного хозяйства, так и в составе крупных прогнозных комплексов. В последних предусматривается вариантное построение прогнозов в зависимости от разработанных сценариев, то есть сначала разрабатываются сценарии, а потом на их основе строятся прогнозы. Это фактически приводит к отрыву сценариев от прогнозов. В теоретическом плане можно выделить целый ряд подходов к построению сценариев, но на практике они практически не реализованы [1, 4, 5, 46-48, 53, 58, 135]. Таким образом, прослеживается разрыв между теоретическими разработками и практической их реализацией.

Объектом исследования в работе является анализ среднесрочных тенденций развития черной металургии России.

Предметом исследования является процедура составления среднесрочного прогноза развития черной металургии с помощью сценарного подхода.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке и построении модельного комплекса, описывающего сценарное пространство и позволяющего генерировать сценарии развития черной металургии России для проведения анализа закономерностей развития отрасли в среднесрочной перспективе.

В рамках поставленной цели исследования в работе ставятся следующие задачи:

Х провести анализ предметной области, исследовать ее ретроспективное развитие и определить основные особенности черной металургии как объекта прогнозирования;

Х определить параметры отраслевого среднесрочного прогноза для черной металургии;

Х разработать состав и определить внутренние взаимосвязи модельного комплекса;

Х разработать требования к объему и составу информации, необходимой для эффективного функционирования моделей в составе модельного комплекса;

Х построить модели системы с учетом выделенных особенностей черной металургии;

Х разработать процедуру моделирования событий в составе модельного комплекса и определить состав и структуру базы данных событий;

Х разработать и на примере продемонстрировать метод построения сценариев развития черной металургии, провести анализ полученных результатов.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

Х в обосновании параметров среднесрочного отраслевого прогноза в управлении черной металургией;

Х в создании модельного комплекса, позволяющего реализовывать сценарные исследования среднесрочных перспектив развития черной металургии России;

Х в разработке оригинального подхода к моделированию процедур ценообразования в условиях олигополистического рынка;

Х в разработке методов улучшения качества получаемых прогнозов распределения экспортно-импортных потоков продукции черной металургии на основе метода межстрановой увязки показателей внешней торговли;

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанный и построенный модельный комплекс, а также метод построения сценариев, описанные в диссертационном исследовании, дают возможность проводить анализ перспективного развития черной металургии России на основе сценарного подхода. Построение сценарных деревьев с помощью модельного комплекса позволяет не только выявить возможные пути развития отрасли, но и является основой для принятия обоснованных решений как на основных предприятиях отрасли, самостоятельных или входящих в различные ходинги и консорциумы, так и в органах государственной власти, имеющих отношение к управлению экономикой России, в частности, в Министерстве экономического развития и торговли. Также результаты работы могут быть использованы различными субъектами экономики, чья деятельность прямо или косвенно связана с черной металургией России или рынком черных металов.

Для проведения исследования использовались научные разработки в области системного и экономического анализа, макроэкономической теории, конъюнктурных исследований, отраслевого прогнозирования, в том числе балансовые методы и модели, метод RAS, экономико-статистического моделирования.

Отдельные положения и результаты данного исследования опубликованы в четырех печатных работах [108-111].

Работа состоит из введения, трех глав и заключения, библиографии и приложения. Первая глава посвящена анализу ретроспективного развития черной металургии России, ее состава, взаимосвязей с мировым рынком. В этой главе проводится анализ существующих методов прогнозирования отраслевого развития, а также обосновываются параметры среднесрочного отраслевого прогноза для черной металургии. Во второй главе разрабатывается концепция модельного комплекса, позволяющего строить сценарное пространство, производится построение ядра и оболочки этого комплекса. На базе разработанных модельного комплекса и процедуры генерации сценариев в третьей главе осуществляется построение сценарного дерева перспективного развития черной металургии России.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Фирсов, Александр Анатольевич

Заключение

В качестве основной проблемы была определена необходимость разработки модельного комплекса, с помощью которого можно было бы генерировать сценарии развития черной металургии России и проводить анализ полученных результатов. В итоге проделанной работы в рамках решения данной проблемы были получены следующие результаты:

Х На основе анализа текущей ситуации в черной металургии России и ее ретроспективного развития выделены основные особенности отрасли для прогнозирования.

Х Разработан метод практического обоснования длины горизонта прогнозирования, как одного из параметров прогноза. На основе этого метода проведены расчеты величины периода упреждения в рамках среднесрочного прогноза на основе ретроспективных данных развития черной металургии.

Х Разработаны состав и структура, а также определены характер внутренних взаимосвязей, порядок функционирования и взаимодействия отдельных частей модельного комплекса, позволяющего формировать сценарное пространство.

Х Проведена без потери целостности дезагрегация ядра модельного комплекса на модельные блоки.

Х Определен состав исходной информации, необходимой для работы модельного комплекса.

Х В рамках каждого блока построены модели с учетом выделенных особенностей черной металургии.

Х Разработан подход к ценообразованию на олигополистическом рынке, в соответствии с которым основные игроки формируют цены на продукцию черной металургии на внутреннем рынке.

Х Проведена адаптация и модификация метода межстрановой увязки показателей внешней торговли для рынка черных металов. С помощью проведенных преобразований этот метод позволяет получать показатели межстранового распределения объемов экспортно-импортных потоков продукции с учетом изменения факторов закрытости отдельных рынков, а также прогнозов прекращения и возобновления торговли.

Х Определены методы моделирования показателей мирового рынка черных металов, а также состав необходимых для этого экзогенных данных.

Х Разработан метод моделирования событий в составе модельного комплекса на основе теории распознавания образов, определен порядок идентификации и интерпретации новых событий.

Х Определена структура базы данных событий в составе модельного комплекса, для которой разработаны агоритмы формирования и напонения ее событиями, и обучения последних на основе их ретроспективного анализа.

Х Разработан метод построения сценариев с помощью модельного комплекса, предполагающий два основных подхода: аттрактивный и синергический.

Х Сформирован первоначальный набор событий в базе данных событий, для которого определены основные атрибуты и условия свершения.

Х На примере продемонстрирован разработанный подход к построению сценариев, в результате которого получено дерево сценариев, проведен анализ полученных результатов.

Проделанная работа в настоящем диссертационном исследовании носит масштабный характер, вследствие этого не все задачи могли быть решены. В связи с этим необходимо выделить наиболее актуальные проблемы, решение которых позволит усовершенствовать данный модельный комплекс.

Прежде всего, необходимо построить модели, относимые к ресурсной части. Это позволит определить возможные ограничения перспективного развития отрасли. Спецификация этих моделей даст возможность ввести в процесс построения сценариев допонительные ограничения, что, несомненно, повысит практическую ценность получаемых в итоге результатов.

Для получения качественно лучших прогнозов развития экзогенных переменных, главным образом, темпов развития отраслей-потребителей и размеров тарифов естественных монополий, в модельный комплекс нужно ввести модель экономики России. Этот шаг позволит получать значения указанных показателей в привязке к уровню и темпам развития экономики.

Также может быть уточнен состав и структура основных моделей. Делать это целесообразно, если возникнет необходимость в получении информации о допонительных аспектах развития отрасли, неучтенных в настоящем исследовании.

В целом стоит отметить, что разработанный модельный комплекс может быть неограниченно расширен, поскольку его структура позволяет это сделать. Однако проводить подобное расширение необходимо осторожно, поскольку с ростом размеров и сложности комплекса получаемые на выходе прогнозы будут обладать все меньшей информативностью. В связи с этим нужно проводить изучение проблемы компромисса о том, какие допонительные блоки стоит включать, а какие нет, и как при этом варьируется качество прогнозов.

Таким образом, можно сделать вывод, что настоящая диссертационная работа описывает и дает ответы только на часть большой проблемы, поэтому последующим исследователям предоставляется значительное поле для деятельности. В целом же использование данного модельного комплекса позволит повысить как качество получаемых прогнозов, так и скорость принятия решений. Кроме того, его использование с экономической точки зрения оправдано тем, что позволяет снизить издержки на получение самих прогнозов.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Фирсов, Александр Анатольевич, Москва

1. Абт К.Ч., Фостер Р.Н., Ри Р.Г. Методика составления сценариев // Руководство по научно-техническому прогнозированию / Под ред. Громова J1.M.-M.: Прогресс, 1977.-е. 132-162.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

3. Анализ и моделирование экономических взаимосвязей. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1988.- 192 с.

4. Анализ на проблемных сетях. Вып. 1. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1980. -156 с.

5. Анализ на проблемных сетях. Вып. 2. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1982. -150 с.

6. Банин A.A., Летавин М.И. Применение балансовой модели в анализе деятельности предприятия // Экономика и математические методы, вып. 4, том 38, 2002.-е. 49-59.

7. Басовский J1.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2003. - 260 с.

8. Буданов И.А. Влияние специфики российской экономики на развитие металургии // Проблемы прогнозирования, №6, 2002. Ч с. 78-90.

9. Буданов И.А. Развитие металургии России в 1999-2000 г. // Проблемы прогнозирования, №5, 2001.-е. 100-106.

10. Буданов И.А. Роль рынка металолома в решении ресурсных проблем металургии // Проблемы прогнозирования, №2, 2002. Ч с. 43-57.

11. Викас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981. - 328 с.

12. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977. -288 с.

13. Внешняя торговля, №5-6, 2001. с. 50-53.14. Внешняя торговля.

14. Воков В., Рожкова М. Польская сталь интересует многих // Ведомости, №24 от 13.02.2003.-е. Б2.

15. Гизатулин Х.Н., Добродей В.В. Моделирование металургического комплекса: региональный аспект. М.: Наука, 1988. - 160 с.

16. Гизатулин Х.Н., Обухов А.Д. К вопросу обоснования производственной программы доменного производства // Экономика и математические методы, вып. 3, том XXII, 1986. с. 499-507.

17. Гизатулин Х.Н., Перевалов Ю.В. Вопросы оптимизации планирования сталеплавильного производства // Экономика и математические методы, вып. 4, том XVI, 1980. с. 723-238.

18. Горелова B.JL, Мельникова E.H. Основы прогнозирования систем. Ч М.: Высшая школа, 1986. Ч 287 с.

19. Горячев A.A. Проблемы прогнозирования мировых товарных рынков. -М.: Международные отношения, 1981. -200 с.

20. Гранберг А .Г. Специализированные комплексы моделей народного хозяйства // Экономика и математические методы, вып. 6, том XXIII, 1987. с.984-994.

21. Дадаян B.C. Глобальные экономические модели. М.: Наука, 1981. - 216 с.

22. Данилов-Данильян В.И. Вступительная статья // Экономика США в будущем: (Проблемы и прогнозы). М.: Прогресс, 1982. - с.11-23.

23. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2001. Ч 402 с.

24. Дудорин В.И., Блинов O.E., Годин В.В., Филинов-Чернышов Н.Б. Методы социально-экономического прогнозирования. Общие методы прогнозирования: Учебное пособие. -М.: ГАУ, 1991. 184с.

25. Жерардэн JI. Исследование альтернативных картин будущего. Метод составления сценариев // Руководство по научно-техническому прогнозированию / Под ред. Громова JI.M. М.: Прогресс, 1977. - с. 206220.

26. Жить осталось пять Ч семь лет. Металургов теснят на собственном рынке // Финансовые известия, №608, 19.02.2002. - с. 4.

27. Занадворов В. Имитационная модель экономики ФРГ // Комплексное прогнозирование в экономике и международных отношениях / Под ред. Громова Л.М, и Четыркина Е.М., вып. 2. М.: ИМИМО, 1976. - с. 178-227.

28. Зотеев Г.Н. Прогнозы в народнохозяйственном планировании // Экономика и математические методы, вып. 2, том XVII, 1981. Ч с. 223-237.

29. Ивантер В.В., Узяков М.Н., Широв A.A. и др. Количественный анализ экономических последствий вступления России в ВТО (методика и результаты расчетов) // Проблемы прогнозирования, №5, 2002. Ч с. 94-113.

30. Ивахненко А.Г., Мюлер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. К.: Техника, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. - 223 с.

31. Интеграция конкурентов // Ведомости, №189 от 17.10.2002. с. A4.

32. Итоги 2002 г. и планы на 2003 г.// Металург, №1, 2003. с. 14-24.

33. Каика 3. Европа закрылась. Нашим металургам становится некуда податься // Ведомости, №50, 26.03.2002. с.А1.

34. Капитоненко В.В., Писарева О.М. Модели рыночной экономики и равновесия: Учеб. Пособие. М.: ГАУ, 1995. - 45 с.

35. Катунин В.В., Исаев В.А., Петракова Т.М. Итоги работы черной металургии России в 2000 году // Бюлетень Черная металургия, №4, 2001.-с. 3-13.

36. Кашулинский М. Северсталь и Магнитка объединились // Ведомости, №69, 17.04.2000.-с.AI.

37. Кендельский М. Статистические методы исследования структуры цен. -М.: Статистика, 1976. 144 с.

38. Кинг У., Клиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.: Прогресс, 1982. - 400 с.

39. Киреев А.П. Международная экономика. В 2-х ч. Ч. II Международная макроэкономика: открытая экономика и макроэкономическое программирование. Учебное пособие для вузов. - М.: Международные отношения, 2001. - 488 с.

40. Кириченко В.Н. Догосрочный план развития народного хозяйства СССР: Вопросы методологии разработки. М.: Экономика, 1974. - 264 с.

41. Кобринский Н.Е., Майминас Е.З., Смирнов А.Д. Экономическая кибернетика. М.: Экономика, 1982.-408 с.

42. Колемаев В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для экономических специальностей вузов. М.: Высшая школа, 1991. -400 с.

43. Копаков C.B. Металургия России: современное состояние и перспективы развития // Металург, №11, 2000. с. 3-7.

44. Копаков C.B., Кандауров A.M. Рубежи черной металургии // Сталь, -№4, 1995.-с. 1-9.

45. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С. и др. Синтез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных систем (синергетика и аттрактивное поведение). Препринт Ч М.: Институт проблем управления РАН, 1998. - 103 с.

46. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С. и др. Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт - М.: Институт проблем управления РАН, 1999.-110 с.

47. Коротич В.И., Братчиков С.Г. Металургия черных металов: Учебник для вузов. М.: Металургия, 1987. Ч 240 с.

48. Краснов Б.И. Анализ политической ситуации. Метод сценариев // Социально-политический журнал, №5, 1997. с. 91-97.

49. Ксенофонтов М.Ю. Теоретические и прикладные аспекты социально-экономического прогнозирования. М.: Издательство ИСЭПН, 2002. - 312 с.

50. Кулешов В.В., Чернышев A.A. Многоотраслевые комплексы: современные тенденции моделирования // Экономика и математические методы, вып. 6, том XXIII, 1987.-с. 1021-1027.

51. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Нижегородцев P.M., Чернов В.И. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. М.: ИПУ РАН, 2002. - 122 с.

52. Левшин Ф.М., Мухин С.Б., Соловьев В.Н. Мировые рынки: конъюнктура и цены. М.: Международные отношения, 1987. 120 с.

53. Лисин B.C. О стратегии развития отечественной металургии // Металург, №10, 1999.-с. 3-6.

54. Лисин B.C. Развитие металургии и роль государства // Сталь, №2, 1999. -с. 76-79.

55. Лисин B.C., Узяков М.Н. Отрасль в системе межотраслевых связей: возможности анализа и прогнозирования: Монография Ч учебное пособие. -М.: ТЕИС, 2002.-215 с.

56. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики. Методологические аспекты. Ч М.: Наука, 1972. 224 с.

57. Макаров Л.П. Таможенные пошлины // Металург, №5, 1999. Ч с. 25-26.

58. Марьин Н.К., Белянский В.П. Учет затрат и калькулирование себестоимости продукции в черной металургии. -М.: Металургия, 1987. 222 с.

59. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Экономика, 1975. - 700 с.

60. Металурги могут расслабиться. Рынок вернуся в 2000 год. // Финансовые известия, №678, 19.11.2002. с. IV.

61. Металург-инфо // Металург, № 1,200 l.-c. 19-22.

62. Михеева H.H. Методические вопросы разработки сценариев регионального развития // Экономика и математические методы, вып. 1, том XXIV, 1988. -с. 74-81.

63. Моделирование глобальных экономических процессов / Под ред. B.C. Дадаяна. М.: Экономика, 1984. - 320 с.

64. Моделирование межотраслевых взаимодействий. М.: Наука, 1984. - 280 с.

65. Моделирование народнохозяйственных процессов. Учебное пособие для экономических вузов и факультетов / Под ред. Дадаяна B.C. Ч М.: Экономика, 1973. 479 с.

66. Моделирование народнохозяйственных процессов: Учебное пособие / Под ред. Котова И.В., 2-е изд. испр. и доп. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1990. - 288 с.

67. Моделирование развития и размещения производства в черной металургии. Новосибирск: Наука, Сибирское отд-е, 1977. - 190 с.

68. Настенко А.Д., Васина Т.В. Прогнозирование отраслевого и регионального развития. М.: Гелиос АРВ, 2002. - 144 с.

69. Научные основы экономического прогноза. М.: Мысль, 1971. - 424 с.

70. Нечаев A.A., Мамаев В.Е. Модифицированная модель межотраслевых взаимодействий // Экономика и математические методы, вып. 4, том XX, 1984.-е. 626-645.

71. Нечаев A.A., Яременко Ю.В. Межстрановый анализ структуры экономики. -М.: Наука, 1988.-208 с.

72. Никитин С.П. Конъюнктура мировых товарных рынков: преемственность и специфика. М.: Международные отношения, 1982. - 216 с.

73. Оптимистический сценарий для российской металургии // Металы Евразии, №3, 2002. - с.4-13.

74. Основы металургического производства (черная металургия). Учебник для средних профессионально-технических училищ / Бабич В.К., Лукашкин Н.Д., Морозов A.C. и др. М.: Металургия, 1988. - 272 с.

75. Основы экономического и социального прогнозирования: Учебник для вузов по спец. Планирование народного хозяйства / Под ред. Мосина В.Н., Крука Д.М. М: Высшая школа, 1985. - 200 с.

76. Отраслевые экономико-математические модели. М.: Прогресс, 1967. -423 с.

77. Павленко В.Д. Модель развития черной металургии // Комплексные подходы к построению и применению экономико-статистических моделей. Ч Новосибирск: Наука, 1981.-е. 163-167.

78. Павленко В.Д., Тихомиров A.A. Моделирование динамики топливоэнергопотребления в черной металургии СССР // Экономика и математические методы, вып. 4, том XIX, 1983. с. 647-654.

79. Пивоваров С.Э. Методология комплексного прогнозирования развития отрасли. Л.: Наука, 1984. - 192 с.

80. Писарева О.М. Базовые эконометрические методы и модели: Учебное пособие. М.: ГУУ, 2002. - 76 с.

81. Поп Н., Антон И. Прогнозирование мировых цен основных сырьевых товаров // Проблемы применения экономико-математических методов и ЭВМ при прогнозировании развития мировой экономики и международных рынков. М.: ВНИКИ МВЭС СССР, 1991. - с. 31 -39.

82. Прогноз развития мировой черной металургии // Металург, №1, 1999. Ч с. 21.

83. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие для вузов / Морозова Т.Г., Пикулькин A.B., Тихонов В.Ф. и др.; Под ред. Морозовой Т.Г., Пикулькина A.B. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 318 с.

84. Прогнозирование и планирование экономики: Учебное пособие / Борисевич В.И., Кандаурова Г.А., Кандауров H.H. и др.; Под общ. ред. Борисевича В.И., Кандауровой А.Г. Мн.: Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001. - 380 с.

85. Рабочая книга по прогнозированию / Под ред. Бестужева-Лады И.В. Ч М.: Мысль, 1982.-430 с.

86. Ремизов B.C. Опыт Экономико-математического конъюнктурного прогнозирования цен на мировом капиталистическом рынке проката черных металов // Экономико-математические методы и модели во внешнеэкономической деятельности. -М.: ЦЭМИ, 1980. с. 118-127.

87. Рожкова М., Воков В. Мечел закрепится в Румынии, купив еще один завод в этой стране // Ведомости, №45 от 18.03.2003. с. Б2.

88. Рожкова М., Воков В. Мечелу разрешили купить завод // Ведомости, №43 от 14.03.2003.-е. Б2.

89. Российские нелегалы рукоплещут решению администрации США. Банкроты ждут решения флагманов отрасли. // Финансовые известия, №623, 11.04.2002.-е. IV.

90. Российский статистический ежегодник 2001. М.: Госкомстат России, 2001.-639 с.

91. Самовол B.C. Методические вопросы разработки сценариев догосрочного развития народного хозяйства на макроуровне // Экономика и математические методы, вып. 1, том XXV, 1985. Ч с. 49-57.

92. Саркисян С.А., Голованов JI.B. Прогнозирование развития больших систем. М.: Статистика, 1975. - 192 с.

93. Свистунов Г.А. Ценообразование и конкурентоспособность российского метала // Металург, № 3, 1998. с. 13-15.

94. Селезнев А.З. Конкурентные преимущества и инфраструктура рынка России. М.: Юристъ, 1999. - 384 с.

95. Селиверстов В.Е., Суслов В.И., Ершов Ю.С. Применение сценарного подхода в исследовании территориальных пропорций народного хозяйства. Препринт. - Новосибирск: ИЭиОПП, 1985. Ч 56 с.

96. Смышляев A.C., Павленко В.Д. Прогнозирование структуры производства в черной металургии СССР // Экономика и математические методы, вып. 2, том XVII, 1981.-с. 223-237.

97. Станкевич A.B. Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка (основные положения по прогнозированию). Курс лекций. Ч М.: РИО МГТУ, 2000. 24 с.

98. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. - 383 с.

99. Статистическое обозрение (ежеквартальный журнал). М.: Госкомстат РФ.

100. Стратегия развития российских металургических компаний // Металург, №1,2003.-с. 4-8.

101. Суворов A.B. Методы построения макроэкономических сценариев социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования, №4, 1996.-с. 27-37.

102. Суворов Н.В. Направление использования межотраслевого метода в прогнозно-аналитических исследованиях материально-вещественных пропорций воспроизводства // Проблемы прогнозирования, №1, 2001. с. 46-57.

103. Суспицын С.А. Согласование народнохозяйственных и региональных решений в проекте СИРЕНА // Экономика и математические методы, вып. 6, том XXIII, 1987.-с. 1050-1059.

104. Теория и практика статистических моделей экономики / Под ред. Е.М. Четыркина. М.: 1986. - 252 с.

105. Трисеев Ю.П. Догосрочное прогнозирование экономических процессов (системные методы). Киев: Наукова Думка, 1987. - 134 с.

106. Фирсов A.A. К вопросу построения сценариев // Экономика. Управление. Культура. Вып. 9: Сборник научных статей / Под ред. Л.Д. Абрамовой. -М.: ГУУ, 2002.-с. 187-190.

107. Фирсов A.A. Моделирование международной торговли продукцией черной металургии // Материалы 18-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов Реформы в России и проблемы управления 2003, вып. 2. - М.:ГУУ, 2003. - с. 77-79.

108. Фирсов A.A. Проблемы моделирования сценарного пространства в черной металургии // Материалы 17-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов Реформы в России и проблемы управления- 2002, вып. 1. М.:ГУУ, 2002. - с. 313-315.

109. Фирсов A.A. Черная металургия. Эконометрическая модель объемов производства // Материалы 16-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов Реформы в России и проблемы управления- 2001, вып. 1. -М.:ГУУ, 2001. с. 394-396.

110. Фомин Б.С. Эконометрические теории и модели международных экономических отношений. М.: Мысль, 1970. - 268 с.

111. Фролов В.Н., Чернавин П.Ф. Опыт разработки программы развития нижнетагильского металургического предприятия // Экономика и математические методы, вып. 3, том XXIV, 1988. с. 545-552.

112. Хартуков Е. Возможен ли прогноз? // Ведомости, №12, 28.01.2003. Ч с.А4.

113. Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. Ч 304 с.

114. Ценообразование на мировом капиталистическом рынке / Отв. ред. С.М. Никитин. М.: Мысль, 1982. - 320 с.

115. Цены и ценообразование: Учебник для вузов / Под ред. И.К. Салимжанова.- М.: ЗАО Финстатинформ, 2001. 304 с.

116. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. -М.: Финансы и статистика, 1986. -207 с.

117. Чепланов И.В. Транспортный фактор в металургии // Металург, №4, 2002.-с. 9-11.

118. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975. -400 с.

119. Шагалов Г.Л. Внешнеэкономическое сотрудничество СССР в условиях перестройки: механизм, прогнозирование, эффективность / Под ред. С.С. Шаталина. Ч М.: Экономика, 1990.-240 с.

120. Шагалов Г.Л. Вопросы совершенствования планирования внешнеэкономических связей на основе использования экономико-математических моделей // Экономико-математические методы и модели во внешнеэкономической деятельности. М.: ЦЭМИ, 1980. - с. 3-44.

121. Шагалов Г.Л. Проблемы оптимального планирования внешнеэкономических связей. Ч М.: Наука, 1973. 296 с.

122. Шагалов Г.Л. Экономико-математические модели прогнозирования внешней торговли Франции и Финляндии // Вопросы оптимизации и прогнозирования внешней торговли.-М.: ЦЭМИ, 1981. с. 81-111.

123. Шагалов Г.Л., Дедова М.А. Анализ и прогнозирование отраслевых внешнеторговых потоков между СССР и странами СЭВ // Экономико-математические методы и модели во внешнеэкономической деятельности.- М.: ЦЭМИ, 1980. с. 128-147.

124. Шибакин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. М.: Наука, 1992. - 176 с.

125. Шорин В.Г., Стрельников Л.П. Введение в системный анализ. М.: ИУНХ, 1976.-111 с.

126. Шурыгин A.M. Прикладная стохастика: робастность, оценивание, прогноз. М.: Финансы и Статистика, 2000. 224 с.

127. Юзов О.В. Анализ конкурентоспособности продукции черной металургии России // Сталь, №4, 1999. с. 79-83.

128. Юзов О.В., Седых A.M. Черная металургия России на фоне мирового рынка. М.: Спектр, 2000. - с. 96.

129. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. Ч М.: Прогресс, 1970.-568 с.

130. Яременко Ю.В. Структурные изменения в социалистической экономике. Ч М.: Мысль, 1981.-304 с.

131. Яременко Ю.В., Ксенофонтов М.Ю., Нечаев А.А., Сутягин B.C. Натурально-стоимостная модель межотраслевых взаимодействий // Экономика и математические методы, вып. 6, том XVIII, 1982. Ч с. 10081017.

132. Handbook of futures research / Ed. by J. Fowles. N.Y.: Greenwood Press, 1978.-822 p.

133. Kahn H., Wiener A. The year 2000: A framework for speculations on the next 33 years. N.Y.: The Hudson Institute, Inc., 1967. - 431 p.

134. Linneman Hans, van Beers Cees. Measures of export-import similarity and the binder hypothesis once again // Weitwirt arch., №3, 1988. p. 445-457.

135. Metal Statistics 1946-1988. New York: Publ. by American Metal Market, 1946-1988.

136. Statistical handbook 1957-1989. London: Publ. by British iron and steel federation, vol 1-2, 1957-1989.

137. Инвестиции в черную металургию России: текущая ситуация // http ://metaltorg.ru/analytics/index .php?id= 128

138. Обеспечение металом российской стройиндустрии // http ://metaltorg.ru/analytics/index.php?id= 129

139. Структура цен на российский метал (часть 1) // Ссыка на домен более не работаетanalytics/index.php?id=126

140. Цены на рынке черной металургии // Ссыка на домен более не работаетanalytics/index.php?id= 121

Похожие диссертации

• Формирование кластера инструментов менеджмента на предприятиях горно-металургического комплекса
• Формирование и развитие конкурентных преимуществ интегрированных структур в условиях глобализации
• Развитие минерально-сырьевого комплекса национальной специализации
• Концептуальные основы развития реального сектора национальной экономики России в условиях глобальной конкуренции
• Методика оценки регионального развития в условиях вступления России в ВТО