анализ цен на продукцию завода бутилового каучука пао «нкнх

Гайнанова Л.М.,
студентка 5го курса
НЧИ КФУ
Россия, г.Набережные Челны
АНАЛИЗ ЦЕН НА ПРОДУКЦИЮ ЗАВОДА БУТИЛОВОГО
КАУЧУКА ПАО «НКНХ» МЕТОДАМИ СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Аннотация: В данной статье рассмотрен анализ цен на продукцию завода
бутилового
каучука
ПАО
«НКНХ»
с
применением
методов
статистического прогнозирования, выявлены на основе корреляционнорегрессионного анализа экономические показатели, оказывающих влияние
на изменение цен.
Ключевые слова: уровень цен, факторы, статистические методы, анализ
цен
на
продукции,
корреляционно-регрессионный
анализ,
прогнозирование цен, качество прогнозных оценок, трендовый анализ
рядов.
Нефтехимическую промышленность с полной уверенностью можно
назвать
мультипликатором
цены
и
стоимости.
Продвигаясь
по
технологической цепочке от сырья к нефтехимическим полупродуктам,
нефтехимикатам,
полимерам
и
продуктам
из
полимеров,
в
нефтехимическом секторе экономики идет наращивание стоимости до 8-15
раз от стоимости исходного сырья. Снижение производственных затрат
является одним из аспектов совершенствования хозяйственного механизма
современных экономических систем, включая и нефтехимическую отрасль
страны. В условиях развития рыночной экономики роль ее факторов,
обуславливающих
формирование
конкурентных
цен,
многократно
возрастает. Именно поэтому так важен анализ факторов, оказывающих
влияние на формирование цен продукции нефтехимии, так как компании
данной отрасли сталкиваются с общими проблемами ценообразования.
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
Анализ факторов проведен на примере ПАО «НКНХ» (завод БК) - одного
из
крупнейших
нефтехимических
компаний
Европы,
занимающей
лидирующие позиции по производству синтетических каучуков и
пластиков в Российской Федерации.
На основе анализа деятельности ПАО «НКНХ» были выделены
факторы, по нашему мнению, оказывающие воздействие на цену
продукции завода:
1. Объем производства продукции.
2. Затраты на сырье и материалы.
3. Затраты на электроэнергию.
4. Трудовые затраты.
5. Постоянные затраты.
6. Курс доллара.
7. Индекс инфляции.
8. Цены конкурентов.
Как в любом эксперименте, при анализе данных необходимо
исключить влияние всех других факторов, кроме измеряемого и
фиксируемого.
Иначе говоря, все другие факторы принимаются, рассматриваются
неизменными и не оказывающими существенно влияния на формирование
цен на продукцию завода БК.
Для анализа и прогнозирования цен на продукцию завода БК была
использована система «STATISTICA», являющаяся мощной системой
статистического анализа данных, передовой и эффективный продукт
статистического анализа на рынке.
По исходным данным построена матрица парных коэффициентов
корреляции.
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
Таблица 1 – Матрица парных коэффициентов корреляции
Correlations (исх_ряды) Marked correlations are significant at p < ,05000 N=60 (Casewise
deletion of missing data)
Y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
0,31
0,55
0,64
0,89
0,60
0,73
-0,29
0,94
Анализируемые нами факторы, как показала программа, значимы (для
всех
переменных
программа
выделила
их
красным
шрифтом).
Переменным соответствуют следующие обозначения: Y - цена продукции,
X 1 - объем производства, X 2 - затраты на сырье и материалы, X 3 затраты на энергоресурсы, X 4 - трудовые затраты, X 5 - постоянные
затраты, X 6 - курс доллара, X 7 - индекс инфляции, X 8 - цена
конкурентов.
По матрице парных коэффициентов корреляции видны
взаимосвязи между ценой продукции, объемом производства, затратами
на сырье и материалы, затратами на электроэнергию, трудовыми
затратами,
постоянными затратами, курсом доллара и индексом
инфляции.
Как показала построенная множественная регрессионная модель,
статистически значимы из 8 переменных 5: X 1 - объем производства, X 2 затраты на сырье и материалы, X 3 - затраты на энергоресурсы, X 5 постоянные затраты, руб., X 8 - цена конкурентов. Как видно из таблицы 2,
переменные изменения объемов производства ( X 1 ), затрат на сырье и
материалы ( X 2 ), затрат на энергоресурсы ( X 3 ), постоянных затрат ( X 5 )
и изменения цен конкурентов ( X 8 )
являются самыми главными
предикторами уровня цен на продукцию завода, т.к. они статистически
значимы.
Построенная множественная регрессия для исходных статистических
данных (таблица 2):
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
Таблица 2 - Оценки параметров коэффициентов регрессии для исходных
рядов
Regression Summary for Dependent Variable: Y (исх_ряды) R= ,975 R2= ,951 Adjusted R2=
,943 F(8,51)=123,69 p<0,0000 Std.Error of estimate: 38,524
Beta
Std.Err. - of Beta
Intercept
B
Std.Err. - of B
t(51)
p-level
-3095,215
2251,590
-1,375
0,175
X1
0,121
0,043
0,002
0,001
2,784
0,008
X2
-1,307
0,299
-0,730
0,167
-4,363
0,000
X3
0,687
0,313
2,909
1,328
2,190
0,033
X4
-0,004
0,083
-0,047
0,883
-0,053
0,958
X5
0,858
0,249
3,663
1,062
3,450
0,001
X6
-0,002
0,049
-0,056
1,786
-0,031
0,975
X7
-0,067
0,036
-20,169
11,022
-1,830
0,073
X8
0,702
0,085
0,760
0,092
8,270
0,000
После построения модели множественной регрессии для исходных
рядов, исследуем факторы по отдельности, преобразовав исходные ряды,
так как во временном ряду может присутствовать «мнимая» (ложная)
регрессия. Из каждого исследуемого нами ряда устраняем тенденцию, а
также сезонную составляющую, если таковая присутствует. После
удаления тренда строим для каждого преобразованного ряда график
автокорреляционной
и частной автокорреляционной функции, а также
используем критерий Дарбина-Уотсона для определения автокорреляции в
рядах.
Графики авторегрессионных и частных авторегрессионных функций
для рядов Y , x2 , x3 , x4 , x5 , x8 после преобразования указывают на то, что они
имеют тенденцию к быстрому затуханию, и приведены в той или иной
мере
к
стационарному
виду.
Авторегрессионные
и
частные
авторегрессионные функции для рядов x1 , x6 , x7 после преобразования все
же
имеют
автокорреляцию.
Данные
ряды
удалось
привести
к
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
стационарному виду, устранив автокорреляцию, с помощью
модели
авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС, или
ARIMA).
Таблица 3 - Оценки параметров коэффициентов регрессии для остаточных
рядов
Parameter Estimates (Преобраз_ряды) Sigma-restricted parameterization
Y-
Y-
Param.
Std.Er
Y-t
Y-p
-95,00%
+95,00
Y-
Y-
-
+95,0
-
%-
Beta
St.Err.
95,00
0% -
Cnf.Lmt
Cnf.Lm
(2)
2
%-
Cnf.L
Cnf.L
mt
mt
Inter -0,204
4,287
-0,048 0,962
-8,815
8,407
0,000
0,003
0,232
cept
X1
0,001
0,001
2,444
X2
-0,108
0,213
-0,505 0,616
-0,535
0,320
-0,127 0,251
-0,632 0,378
X3
2,551
0,962
2,652
0,011
0,619
4,483
0,387
0,146
0,094
0,680
X4
4,098
1,585
2,585
0,013
0,914
7,282
0,421
0,163
0,094
0,747
X5
1,053
1,316
0,800
0,428
-1,591
3,697
0,145
0,181
-0,219 0,509
X6
1,986
4,627
0,429
0,670
-7,308
11,280
0,045
0,105
-0,166 0,257
X7
-12,496
12,02
-1,039 0,304
-36,655
11,663
-0,107 0,103
-0,315 0,100
X8
0,541
0,079
6,854
0,382
0,699
0,616
0,436
0,018
0,000
0,095
0,090
0,041
0,423
0,797
После построения регрессии для остаточных рядов (рядов после
удаления неслучайных составляющих), получаем, что статистически
значимыми стали следующие переменные: X 1 - объем производства, X 3 затраты на энергоресурсы,
X 4 - трудовые затраты,
X 8 - цена
конкурентов, то есть после проведенного анализа каждого ряда,
статистически значимыми из 5 переменных стали только 4. Тем самым и
стандартизованные
коэффициенты (  - коэффициенты)
регрессии
уменьшились. Из этого списка выпала переменная X 5 - постоянные
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
затраты. Данное изменение связано с удалением, исключением из рядов
неслучайных составляющих (исключением их влияния на модель).
Построенные
модели множественной регрессии для исходных и
преобразованных (коинтегрированных) рядов, а также множественная
регрессия только значимых переменных в модели статистически значимы
по
F-критерию
Фишера.
Стандартная ошибка оценки с 38,524
уменьшилась до 29,358. Ошибка дисперсии модели также уменьшилась в 2
раза (с 8,51 до 4,54). Коэффициент детерминации R 2 с 0,975 уменьшился
до 0,816. Данное изменение величин связано с выполненным анализом для
рядов без включения в них тренда и сезонности (неслучайных
составляющих ряда). Построенные модели множественной регрессии
значимы.
Проведя
анализ
цен
на
продукцию
завода
бутилкаучука
ПАО «НКНХ» можно заключить, что на их формирование влияют
следующие факторы: объем производства продукции завода, затраты на
энергоресурсы, трудовые затраты, цены конкурентов. Представленные
факторы в той или иной степени воздействуют на формирование цен. Так,
сильно влияние цен конкурентов на идентичную продукцию,
продукция завода БК выпускается, кроме Нижнекамска,
хотя
только в
Тольятти. При этом ПАО «Нижнекамскнефтехим» на протяжении многих
лет удерживает в России лидирующие позиции в его производстве и
реализации. Так же, как показывают результаты матрицы парных
коэффициентов и результаты построения множественной регрессии при
увеличении цен на продукцию завода увеличивается и объем производства
продукции, тем самым увеличиваются и трудовые затраты, и затраты на
энергоресурсы. Исходя из этого, заводу по производству бутил-каучука
можно рекомендовать сократить трудовые затраты при производстве
продукции и формировании цен на них. Увеличение затрат на трудовую
деятельность связано, в первую очередь, с расходами на улучшение
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
условий труда работников завода. Но, тем не менее, данный факт
показывает социальную ответственность предприятия перед своими
работниками. Кроме того, затраты на энергоресурсы в рамках завода при
формировании цены увеличивается, но как показывает отчетность ПАО
«НКНХ»
за
2010-2014
года
произошла,
наоборот,
экономия
энергоресурсов (включая тепловую и электрическую энергию). Данный
парадокс, скорее всего, связан с тем, что во многих структурных
подразделениях предприятия действуют программы по сбережению и
снижению затрат на энергоресурсы, и данная программа в той или иной
степени коснулась завода по производству БК только в апреле месяце
нынешнего года. Таким образом, стали проводиться мероприятия по
оптимизации реактивной мощности в сетях электроснабжения. Тем самым
сократятся расходы на энергоресурсы при формировании цен на
продукции завода и предприятия в целом. Увеличение объемов
производства продукции, несомненно, влияет на получаемую прибыль и
выручку не только самого завода, но и предприятия. Тем самым это
увеличение влияет и на цену продукции. Это объясняется тем, что бизнесмодель
компании
высокомаржинальной
направлена
продукции
на
(каучуков,
увеличение
выпуска
пластиков,
олефинов).
Существуют взаимосвязи цен продукции завода не только с данными
факторами (исходя из матрицы парных коэффициентов и построенной в
начале анализа регрессионной модели), но и включенными в анализ
оставшимися факторами таких, как затраты на сырье и материалы,
постоянные затраты, курс доллара и индекс инфляции. Их влияние
существенно при формировании цен, но после анализа рядов по
отдельности, оно уменьшилось. Тем не менее, следует учитывать и их
взаимосвязь с ценами на продукцию. Так как они играют не самую
последнюю роль при их формировании.
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru
В 2014 году
Россия столкнулась с обострением геополитических
рисков на мировой арене, что привело к вводу санкций против ряда
российских граждан и организаций. Немаловажную роль сыграл и данный
факт не только при формировании цен на продукцию предприятий и
заводов нефтехимической отрасли, но и выявил целый спектр проблем,
присущих
всей
нефтехимической
отрасли
страны,
зависимых
от
импортных поставок. Тем не менее, устойчивое развитие компании –
основа стратегии ПАО «Нижнекамскнефтехим». Оно формируется за счет
нахождения баланса через экономическую, экологическую и социальную
ответственности [1].
Использованные источники:
1.
Корпоративный
[Электронный
сайт
ресурс].
ПАО «НКНХ».
–
Годовой
Режим
http://www.nknh.ru/financial_information/yearly_report/.
Дата
отчет
доступа:
обращения:
20.03.2015.
________________________________________________________________
«Экономика и социум» №2(15) 2015
www.iupr.ru