Экономико-математическое моделирование и прогнозирование металлургической продукции

Металлургия — ведущая экспортоориентированная отрасль Казахстана. По выплавке стали в 2005 г. республика прочно закрепилась на 28-м месте в мировой табели о рангах. Доля металлургии Казахстана в мировом производстве черных металлов составляла 7 %, а по цветным металлам (алю­миний, медь, никель, цинк, свинец, олово) — 8,5 % (2-е место в мире в стоимостном выражении). Предприятия отрасли обеспечивают 10 % валютной выручки страны, на экспорт поставляется свыше 90 % основных цветных металлов и проката [1, 9]. Таким образом, отечественная металлургия функционирует в общей системе мировых хозяйст­венных связей и ее состояние зависит от тенденций развития, складывающихся на мировых рынках металла.

Продукция металлургического комплекса составляет существенную долю в общем объеме про­мышленной продукции Казахстана. По Восточно-Казахстанской, Карагандинской и Павлодарской областям, где в наибольшей степени концентрируется металлургическое производство, она достигает 70 %.

Металлургический комплекс Казахстана находится под управлением транснациональных ком­паний, обеспечивающих выпуск металла первичной переработки и проката узкой номенклатуры.

Ожидается рост конкурентоспособности металлургического комплекса страны и производимой им продукции, что особенно важно в условиях предстоящего вступления Казахстана в ВТО, а также для упорядочения в определенной степени рынков металлопродукции.

Следует отметить, что за время управления (1995-2007 гг.) металлургическими предприятиями иностранные инвесторы сохранили используемые технологии переработки сырья. Это свидетельст­вует о сравнительно высоком научно-технологическом уровне разработок казахстанских ученых и инженеров. В данный период модернизации подверглись технологическое оборудование и специаль­ная техника.

Проявились негативные стороны экспортной направленности металлургии, ставящие ее в жест­кую зависимость от трудно предсказуемых колебаний мировой конъюнктуры. Нерешенные про­блемы металлургии привели к хронической зависимости экономики страны от импорта. В респуб­лику, например, импортируется весь класс конструкционных, нержавеющих, жаропрочных, инстру­ментальных, метизных, шарикоподшипниковых и других сталей. Казахстан стал крупным импорте - ром металлоизделий, причем темпы импорта металлоизделий и металлоконструкций с каждым годом растут.

Страна поставляет за рубеж качественный концентрат, черный и цветной лом, оцинкованный листовой прокат, белую жесть, а взамен покупает строительную арматуру, швеллеры, уголки, трубы широкой номенклатуры, другие металлоизделия и конструкции с высокой добавленной стоимостью.

Казахстанская черная металлургия крайне слабо связана с остальными секторами экономики, в частности с металлопотребляющими. Поэтому одной из первоочередных задач развития металлургии на современном этапе является создание оптимальной структуры сталеплавильной промышленности Казахстана.

Против казахстанских металлопроизводителей в США и Европе были введены защитные меры в виде пошлин и квот, что и привело к сокращению общего объема экспорта металла, их вытеснению с наиболее прибыльных рынков сбыта и сохранению структуры экспорта металла в сторону продукции низких переделов.

Неблагоприятная тенденция к снижению экспорта в определенной степени была скомпенсиро­вана ростом отечественной экономики. Однако внутренний рынок, несмотря на значительный рост, не смог «переварить» узкую номенклатуру выпускаемого в стране металла.

С 2002 г. в отрасли наметились позитивные тенденции. Положительное влияние на рост произ­водства в металлургии оказали расширение внешних рынков сбыта и спроса на российский металл, рост потребления продукции на внутреннем рынке (машиностроение, строительство), повышение спроса на трубы нефтегазового комплекса; улучшение условий торговли странами-импортерами ме­таллопродукции.

В 2003-2007 гг. наиболее высокие объемы производства отмечались в подотраслях черной ме­таллургии: по добыче и обогащению рудного сырья для черной металлургии, производству черных металлов, электроферросплавов, в цветной металлургии — в алюминиевой, медной, свинцово-цинко­вой промышленности.

Одновременно с повышением производства металлургии выросли объемы потребления в метал­лопотребляющих отраслях, в основном за счет импорта. В целом внутренний спрос на металл увели­чился на 20 %. Значительно возросли объемы выпуска прогрессивных видов металлопродукции.

Положительная динамика производства продукции в 2003-2007 гг. обеспечивалась за счет по­вышения внешнего и внутреннего спроса на продукцию металлопроизводителей, расширения инве­стиционных возможностей металлургических предприятий.

Складывающаяся в настоящее время конъюнктура мирового рынка способствует стремлению металлургических предприятий к увеличению объемов экспорта. При этом в целом казахстанскую долю мирового экспорта металлов на внешнем рынке следует признать неустойчивой. Ее прирост достигнут в основном не за счет более высокого качества, а за счет низких цен.

По некоторым оценкам перспективы сохранения сложившихся объемов экспорта поставляемой номенклатуры у металлургов страны на мировом рынке невысокие. Ряд стран, прежде всего Китай, уже в ближайшей перспективе может сменить тактику массового импорта металлопродукции и пе­рейти к экспортированию дешевого и качественного металла. В итоге это может привести к даль­нейшему перепроизводству продукции на мировом рынке, резкому снижению цен и закрытию пер­спективных ниш для производителей Казахстана.

В металлургическом секторе доминируют отсталые технологические уклады, низкой остается восприимчивость предприятий и компаний к новым технологическим решениям. Дальнейшая кон­сервация сложившегося технологического отставания чревата сохранением и углублением сырьевой направленности отрасли.

Главной целью развития металлургической промышленности до 2015 г. должно стать преобра­зование ее в динамично развивающуюся, высокотехнологичную, эффективную и конкурентоспособ­ную отрасль, интегрированную в мировую металлургию.

Для достижения указанной цели необходимо осуществление технического и технологического перевооружения отрасли на базе передовых ресурсосберегающих, экологически безопасных техноло­гий. В перспективе должно продолжаться улучшение производственной структуры металлургиче­ского комплекса — в первую очередь за счет повышения доли конкурентоспособных мощностей (на конечных переделах), а также за счет увеличения доли мощностей для выпуска продукции более глу­бокой степени подготовки металла.

Рост производительности труда в металлургической промышленности оценивается в 2010 г. по сравнению с 2002 г. не менее чем в 1,5 раза. При этом ожидается высвобождение значительного ко­личества занятых.

В 1990-2007 гг. состояние и технологические новации в отрасли практически не интересовали правительство страны, в результате замедлилось обновление производственной мощности, наруши­лись координационные связи между компаниями, находящимися в Казахстане.

В практике инновационного развития должна обеспечиваться увязка трех важных составляю­щих:

-     национального единства в системных технологиях;

-     партнерского участия в кооперации с ведущими филиалами и лидерами в отраслевых базисных технологиях;

-     партнерского участия в базисных технологиях для производства отдельных компонентов ко­нечного продукта.

Из пяти приоритетных направлений (космическое, биотехнология, информатизация, нанотехно­логия, углеводородное и горно-металлургическое) наибольших результатов в течение ближайших лет (не более 5) можно ожидать в области партнерского участия Казахстана в разработке высоких науко­емких продуктов в отрасли, прорывных технологий комплексной переработки полиметаллических руд, производства сплавов и композиционных материалов, а также редких и редкоземельных метал­лов. Для этого есть исторический опыт, кадровый потенциал, соответствующая инфраструктура. В 2006-2007 гг. правительство республики приняло ряд решений по развитию отечественной металлур­гии в регионах путем создания свободных экономических и индустриальных зон.

В условиях обострения конкуренции на мировых рынках укрепление конкурентных позиций ме­таллургического комплекса во все возрастающей степени зависит от технологического уровня произ­водств, диверсификации предприятий на основе использования прогрессивного оборудования и тех­нологии, развития наукоемких, высокотехнологичных мини-производств.

Основные перспективы рынка отечественной металлургии во многом зависят от развития имен­но внутреннего рынка, где главными потребителями будут предприятия машиностроения, в первую очередь автомобилестроения, железнодорожного транспорта, строительной индустрии, энергетики, нефтяной и газовой отраслей промышленности. Перспективы цветной металлургии, как и в на­стоящее время, будут связаны с ее экспортной ориентацией.

Современный рост объема производства и благоприятная конъюнктура цен на металл на рынке обеспечивают финансовые и другие ресурсные накопления, необходимые для технологической мо­дернизации производства, что позволило бы ликвидировать в течение ближайших десяти лет сло­жившуюся диспропорцию в технологической структуре отечественной металлургии.

Представленные обобщенные данные об отечественной металлургии в целом характеризуют со­стояние отрасли. Однако для диверсификации отрасли и повышения конкурентоспособности выпус­каемой продукции необходимы глубокий анализ технологического уровня каждого металлургиче­ского передела и предприятий с учетом мировых тенденций и привлечением апробированных на практике инструментариев и методик.

В частности, многофакторные прогностические модели дают возможность выявить определен­ные закономерности в развитии экономического объекта и наглядно представить взаимосвязи между различными технико-экономическими показателями его функционирования [2-4].

Использование моделей многофакторного экономического прогнозирования требует решения сложной проблемы выбора факторов [5-8]. Эта проблема не может быть решена посредством мате­матико-статистического анализа, а только при помощи всестороннего изучения существа рассматри­ваемого процесса и его качественной оценки.

Этот метод целесообразно применять в прогностических исследованиях на металлургических предприятиях при анализе возможностей улучшения технико-экономических показателей их работы в будущем или при изучении отдельных факторов, оказывающих влияние на эффективность функ­ционирования основных агрегатов. Многие многофакторные модели, отражающие ход экономиче­ского процесса в прошлом, позволяют прогнозировать тенденции развития анализируемых показате­лей на определенный отрезок времени.

Многофакторная динамическая модель должна учитывать общие тенденции изменения эконо­мического показателя в изучаемом интервале времени, закономерности развития во времени факто­ров-аргументов и запаздывания их влияния. Исходной информацией для построения экономико-ма­тематических динамических моделей на металлургических предприятиях служат временные ряды, отражающие изучаемое явление или показатель на каждом отдельном основном металлургическом агрегате, в цехе или заводе. Такая информационная база отражает характер развития исследуемого экономического показателя в предшествующий период времени. Одновременно исходная база оказы­вает влияние на формирование информации, которая лежит в основе описания закономерностей из­менения изучаемого явления в будущем. В этом проявляется динамический характер информацион­ной базы.

При исследовании многих экономических явлений или отдельных технико-экономических пока­зателей их функционирования важно учесть большое число факторов, изменяющихся во времени. Для таких объектов на металлургических предприятиях нельзя предложить детерминированную мо­дель, которая допускает точное вычисление будущего поведения объекта. Вместе с тем можно пред­ложить многофакторную динамическую модель, которая позволяет вычислить вероятность того, что некоторое перспективное значение экономического показателя будет лежать в определенном интер­вале.

Многофакторное прогнозирование технико-экономических показателей работы основных ме­таллургических агрегатов является элементом процесса технологического регулирования и управле­ния. Оно является важным аспектом предвидения на перспективу плановых решений и мероприятий по совершенствованию управления металлургическими агрегатами, цехами и развития предприятия в целом.

Процесс рационального принятия решений на металлургических предприятиях требует наличия некоторых представлений о будущем изменении важнейших технико-экономических показателей. Поэтому важно прогнозировать интересующие предприятие технико-экономические показатели, что­бы представление о будущем имело не только качественную сторону совершенствования объекта, но и его количественную оценку. Требуется также иметь адекватное представление о том, что проис­ходит в данный момент времени на исследуемом металлургическом объекте, ибо текущее положение является базой для предсказания. Рациональное принятие управленческих решений требует также знания того, как функционировал объект в недавнем прошлом, поскольку это дает возможность об­наружить связи, которые сохранятся в ближайшем будущем.

Основной задачей разработки многофакторных динамических моделей на металлургическом предприятии является построение прогностических моделей технико-экономических показателей ра­боты основных агрегатов, которые можно эффективно использовать для разработки системы управ­ляющих воздействий. Важно отметить, что в металлургии процессы отличаются большой слож­ностью, многообразием внутренних связей, большим количеством факторов, которые оказывают влияние на экономические показатели.

В условиях рыночной экономики экономическую эффективность деятельности металлургиче­ских предприятий в наиболее обобщенном виде характеризует рентабельность. Синтетическим пока­зателем, который отражает уровень техники и эффективность ее использования, хозяйственно-фи­нансовую деятельность предприятий, является общая рентабельность, измеряемая отношением ба­лансовой прибыли к производственным фондам. Рентабельность предприятия зависит от многих факторов и в процессе аналитических исследований, используя различные методы, можно выявить степень влияния отдельных составляющих отмеченного показателя.

Последовательность и особенности экономического прогнозирования уровня рентабельности в черной металлургии рассмотрим на примере экономико-математического моделирования рентабель­ности реализованной продукции.

При анализе эффективности производства на металлургических предприятиях и в отдельных це­хах, выпускающих товарную продукцию, используют показатель рентабельности продукции. Уро­вень рентабельности реализованной продукции определяется отношением полученной прибыли от реализации к полной себестоимости. В условиях работы металлургических предприятий отмеченный показатель рентабельности имеет важное аналитическое значение, так как позволяет следить за ди­намикой рентабельности отдельных видов реализуемой продукции и оценивать ассортиментные сдвиги в производстве товарного проката.

Использование многофакторных моделей, гарантирующих определенную степень достоверности экономических прогнозов, позволяет предвидеть уровень рентабельности реализуемой продукции в условиях изменения определяющих его факторов и намечать мероприятия, реализация которых по­зволит эффективно воздействовать на объект управления.

Последовательность составления прогнозирующей модели рассмотрим на примере определения уровня рентабельности продукции у тонколистового стана холодной прокатки АО «Арселор Миттал Темиртау». Исходная информация представлена помесячными экономическими показателями работы стана за 96 мес. (2000-2007 гг.). На первом этапе в разрабатываемую модель были включены состав­ляющие рентабельности реализованной продукции: прибыль х1 и средняя себестоимость холоднока­таных листов Х2. Задача решалась с использованием быстродействующего персонального компьютера.

При построении зависимости применена методика составления многофакторной прогнозирую­щей модели на основе регрессии между рядами динамики. Зависимости между величинами прове­рены по следующим формам связи:

                                             (1)

где ai, αi, — показатели зависимостей, которые выражают темпы роста (i = 1, 2, 3); b — свободный 117 член в линейной функции роста; t — параметр, отражающий фактор времени (номера месяцев).

Оценка тесноты связи по коэффициенту существенности показала, что форма связи (1) наиболее приемлема. Для всех показателей функция роста принята в одной форме:

(2)                                                                                         

Аналитическое рассмотрение полученных зависимостей возможно в случае представления их в натуральных величинах. В этом случае функции роста имеют вид:

 (3)

Экономический анализ полученных зависимостей показывает, что за исследованный период рентабельность реализованной продукции повышалась на 0,38 % в среднем за месяц. Так, если в 2000 г. уровень рентабельности холоднокатаного листового проката составлял 23 %, то в последнее время среднее значение отмеченного показателя по цеху превысило 27 %. За этот период прибыль, которая непосредственно формирует рентабельность продукции, увеличивалась в среднем на 0,15 % в месяц. Такой рост обусловлен в основном за счет сдвигов в ассортименте и структуре реализации в связи с выпуском электротехнических видов листовой продукции.

Средняя себестоимость прокатываемых листов в цехе за рассматриваемый период снижалась на 0,23 % за месяц, что значительно превышает темп прироста прибыли в расчете на тонну реализован­ной продукции. Коллектив цеха систематически добивается снижения себестоимости продукции за счет экономного использования полуфабрикатов и сокращения расходов по переделу. На рисунке 1 приведены графики изменения уровня рентабельности реализованной продукции и прибыли, как со­ставляющей аналитической функции.

Рис. 1. Динамика уровня рентабельности продукции yt и прибыли Xit

На последующем этапе были определены отклонения s всех переменных от полученных трендов:

 (4)                                            

Дальнейшие расчеты производим не с переменными, а с найденными отклонениями этих пара­метров от трендов. На рисунке 2 приведены отклонения фактических значений от эволюторных со­ставляющих уровня рентабельности и себестоимости продукции.

Коэффициенты корреляции между колебаниями составили , что сви­детельствует о наибольшем влиянии на уровень рентабельности продукции ее себестоимости. Анало­гичные экономические выводы можно было получить и не прибегая к определению парных коэффициентов корреляции между отклонениями от выявленных тенденций. В процессе разработки много­факторных моделей с большим числом факторов это необходимый и важный этап расчета.

Рис. 2. Отклонения фактических значений еу и е^ от эволюторных составляющих

Из решения системы нормальных линейных уравнений были найдены коэффициенты стандарти­зованного уравнения регрессии, что позволило после преобразований получить окончательное урав­нение в натуральных величинах:

Приведенная модель позволяет прогнозировать уровень рентабельности реализуемой продукции цеха с учетом выявленной закономерности изменения составляющих показателя. Анализ рентабель­ности продукции на основе разработанной модели позволяет определить точные значения влияния факторов и учесть динамику важнейших технико-экономических показателей.

Для приведения в действие основных резервов металлургического производства в ожидаемой перспективе стоит задача разработать многофакторную модель, учитывающую влияние других тех­нико-экономических показателей на уровень рентабельности продукции в тонколистовом цехе хо­лодного проката. Осуществить ее можно с помощью метода многофакторного прогнозирования на основе регрессии между рядами динамики. В этом случае показатель рентабельности реализованной продукции рассматривается как функция совокупности факторов, влияние которых исследуется. При статистическом отборе аналитических показателей учитывались факторы, составляющие рентабель­ность продукции, и те, которые не связаны с рентабельностью расчетным путем, но существенно влияющие на нее. В многофакторной прогнозирующей модели важно отразить технико­экономический и организационный уровень производства. Показатели должны подбираться такие, которыми регулярно оперирует практика. Источником информации по ряду показателей должна слу­жить бухгалтерская ежемесячная отчетность.

В соответствии с отмеченными условиями для расширенной многофакторной модели рента­бельности продукции были отобраны следующие показатели: х-\ — объем реализованной продукции, тыс. тенге; х2 — производственная себестоимость, тыс. тенге; х3 — балансовая прибыль, тыс. тенге; х4 — фондоотдача основных средств, тенге/тенге; х5 — удельный вес материальных затрат в себе­стоимости.

Разработанный алгоритм составления многофакторной прогнозирующей модели позволяет от­бросить несущественные и взаимнокоррелируемые факторы.

Исходная информация представлена помесячными экономическими показателями работы тон­колистового стана за 96 мес. Последовательность составления многофакторной прогнозирующей мо­дели аналогична рассматриваемой в предыдущем примере.

В процессе реализации алгоритма на персональном компьютере получены следующие функции роста отобранных показателей в натуральных величинах:

 

Экономический анализ полученных зависимостей показывает, что за исследованный период на­блюдался наибольший темп снижения производственной себестоимости продукции (0,23 % в сред­нем за месяц). Аналогичные результаты были получены и по средней себестоимости холоднокатаных листов в расчете на 1 т при разработке первой модели.

Общий объем реализации продукции стабильно увеличивался на 0,11 % в месяц, а балансовая прибыль — соответственно на 0,14 %. Такое отличие в темпах роста можно объяснить определенным увеличением средней цены реализации товарной продукции.

Фондоотдача основных средств увеличивалась в среднем на 0,10 %, главным образом за счет роста объема реализованной продукции. Повышение фондоотдачи нашло свое выражение в сниже­нии издержек производства, что способствовало эффективному использованию средств труда и росту рентабельности реализованной продукции.

Удельный вес материальных затрат в себестоимости производимой продукции снижался в сред­нем на 0,09 %.

Коэффициенты корреляции между найденными отклонениями этих параметров от трендов со­ставили  ryx1 = 0,384, ryx2 = 0,468, ryx5 =-0,312, что свидетельствует о наибольшем влиянии на рента­бельность продукции балансовой прибыли. Остальные из рассматриваемых факторов (ryx2, ryx4 ) не оказывают прямого существенного влияния на исследуемый показатель и были исключены в процес­се составления многофакторной прогнозирующей модели.

Для выявления лага вычисляем коэффициенты корреляции между колебаниями уровня рента­бельности εyt  и смещенными колебаниями объема реализованной продукции x1t ε , балансовой прибы­ли x3t ε  и удельного веса материальных затрат в себестоимости  εx5t .  Все  лаги  оказались равными ну­лю, т.е. данная модель  синхронна. Все показатели взаимодействуют без сдвигов во времени.

В ходе решения была проверена линейная независимость аргументов, что позволило включить их в окончательное уравнение. Из решения системы нормальных линейных уравнений были найдены коэффициенты стандартизованного уравнения регрессии, что позволило после преобразований полу­чить окончательную модель в натуральных выражениях:

где t — порядковый номер месяца.

Подстановка в полученную модель исходных данных показывает высокую степень точности. Среднее отклонение данных, определенных по этой модели, от фактических составляет 4,27 %, что свидетельствует о достаточной ее надежности. Квадрат коэффициента линейной корреляции равен 0,792, т.е. 79,2 % всей изменчивости yt объясняется включенными в модель факторами.

Уровень рентабельности продукции тонколистового стана холодной прокатки на последующий период планировали на основании расчета соотношения прибыли и средней себестоимости, а также по первой из разработанных моделей. В цехе намечен ряд мероприятий по повышению уровня рента­бельности продукции. Особое место среди мероприятий занимает снижение себестоимости листового проката, так как прокатный передел является завершающим и наиболее дорогим в металлургическом цикле. В рассматриваемом переделе отражается деятельность всех цехов предприятия.

Снижение себестоимости холоднокатаных листов намечено осуществить, главным образом, за счет экономии металла, уменьшения обреза на 1,5 % вследствие оптимизации раскроя, а также за счет сокращения расходов по переделу и общезаводских расходов на 1,7-2,0 % в год. В связи с освоением электролитического лужения намечается снизить себестоимость белой жести на 2,5 %.

Параллельно были выполнены расчеты по определению уровня рентабельности продукции по разработанной второй многофакторной модели с учетом реализации намеченных мероприятий. Мо­дель позволяет по результатам достигнутого уровня рентабельности за прошлый период прогнозиро­вать значение этого показателя с учетом темпа прироста рассматриваемых факторов. Особую цен­ность представляет многофакторная прогнозирующая модель в процессе оперативного решения задач в подсистеме технико-экономического планирования (оперативного планирования). Разработка про­гнозирующих моделей позволяет эффективно управлять процессом производства и реализации ме- таллургической продукции. Один из факторов экономического эффекта использования многофактор­ной модели заключается в регулярном систематическом доведении оперативной информации до управляемых объектов.

Список литературы

  1.  Муканов Д., Айсаутов М.А., Батпенов ТЖ. и др. Траектория технологического развития металлургии Казахстана. — Алматы: РГП НЦ КПМС РК, 2006. — 296 с.
  2.  Егоров В.В., Парсаданов ГА. Прогнозирование национальной экономики: Учеб. пособие. — М.: ИНФРА-М, 2001. — 184 с.
  3. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей / Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 133 с.
  4. Редкозубов С А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. — М.: Энергоиздат, 1981. — 152 с.
  5. ФренкельАА. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. — М.: Экономика, 1989. — 214 с.
  6. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. — М.: Экономика, 1977. — 143 с.
  7. КильдишевГ.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. — М.: Статистика, 1973. — 103 с.
  8. Каренов Р.С. Экономическое прогнозирование: Учебник. — Караганда: Изд-во КарГУ, 2003. — 377 с.
Фамилия автора: Р.М.Тажибаева
Год: 2008
Город: Караганда
Категория: Экономика
Яндекс.Метрика