“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
1
www.iqtisodiyot.uz
С.О. Хомидов,
соискатель ТГЭУ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЁМА ПРОИЗВОДСТВА ПРОМЫШЛЕННОЙ
ПРОДУКЦИИ УЗБЕКИСТАНА
Мазкур мақола республикада ялпи саноат маҳсулоти ишлаб чиқариш
ҳажмини
прогнозлаш
масаласига
бағишланган.
Ишда,
саноатни
ривожлантиришнинг иқтисодий аҳамияти, ишлаб чиқаришни прогнозлашдан
мақсад, прогнозланаётган кўрсаткичларнинг дастлабки статистик таҳлили,
прогнозлаш принциплари ва прогнозлаш масаласининг математик қўйилиши
ҳамда олинган эмпирик натижалар ва уларнинг интерпретацияси баён
этилган.
This article is devoted to a question of forecasting of production volume of a
gross industrial output in the republic. In it the economic role of development of the
industry, the production forecasting purpose, the preliminary statistical analysis of
the predicted indicators, the principles of forecasting and mathematical
determination of a question of forecasting, the received empirical results and their
interpretation are stated.
Ключевые слова
:
производство, промышленность, развитие, тенденция,
прогноз, регрессия.
Промышленность страны и размер производимой продукции в нем имеет
особое место в социально-экономическом развитии страны, а также при
максимальном удовлетворении растущей потребности населения. В свою
очередь, на сегодня имеет актуальность дальнейшее развитие отраслей
промышленности, в частности, постоянное увеличение объёма производства
промышленной продукции в них. Так как промышленность дает возможность
эффективному решению таких проблем, как занятость и повышение доходов
населения, которые весьма важны для рыночной экономики, локализации
производства, повышению макроэкономической конкурентоспособности и
обеспечению равновесия национальных рынков, насышению необходимыми
товарами местных потребительских рынков в стране.
В частности, в Узбекистане была принята Программа “О приоритетных
направлениях развития промышленности за 2011-2015 годы” в области
устойчивого развития промышленности и ее отраслей, диверсификации
производства и модернизации ведущих отраслей экономики.
Основная цель программы - устойчивое, ускоренное и пропорциональное
развитие
промышленности
республики,
углубление
структурных
преобразований направленных на повышение экспортного потенциала и
диверсификации
основных
отраслей
промышленности,
модернизация
предприятий, комплексов и отраслей промышленности, дальнейшее повышение
их эффективности и конкурентоспособности на основе технического и
технологического обновления производства.
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
2
www.iqtisodiyot.uz
Следует утверждать, что достижение поставленных целей во многом
напрямую связано с эффективным решением ряда научных проблем таких, как
количественное исследование перемен в отрасли промышленности, выявление
возможных проблем и закономерностей в них. В перспективе это требует
научного познания объёма производства на основе перемен в тенденции
развития производства. Прогнозирование и его методы служат как надежный
научный инструмент в достижении этих целей.
В свою очередь прогнозирование преспективного объёма промышленного
производства сегодня дает возможность разработке самых оптимальных
вариантов промышленной политики для страны, указанию путей
альтернативного
развития
отраслей
промышленности,
определению
приоритетных направлений по развитию отраслей и осуществлению
системного анализа связанных с механизмами их развития.
Рост промышленности с высокими темпами в республике обеспечивается
за счет мобилизации всех реальных возможностей и последовательного
продолжения стратегии реформ.
В частности, наблюдалось тенденция устойчивого роста в отрасли в
течение 2000-2015 годов в результате развития промышленности и
модернизации производства, технического и технологического обновления,
ведения
в
эксплуатацию
объектов
современного
производства,
последовательной
реализации
широкомасштабных
инвестиционнных
программ.
В том числе, общий объем производства промышленной продукции возрос
на 8,3 % по сравнению с прошедшим годом, а объем производства
потребительских товаров на 9,4 %. Высокие темпы роста наблюдались в
отраслях промышленности машиностроения и металлопереработки (темп роста
13,5 %), легкой промышленности (16,1 %) и строительных материалов (10,7 %).
Более 73 % общих инвестиций были направлены в сферу производства и
около 40 % на закупку машин и оборудования. А также 31,1 % промышленной
продукции произведенной в 2014 году приходится на долю субъектов малого
бизнеса и частного предпринимательства. В 2015 году коммерческими банками
выделены инвестиционные кредиты в 1,2 раза больше по сравнению с
прошедшим годом на модернизацию, техническое и технологическое
переоснащение предприятий.
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
3
www.iqtisodiyot.uz
Рис 1. Тенденция развития объёма производства промышленной
продукции (млрд.сум.)
Источник: stat.uz.
В обеспечении таких высоких темпов роста играют важную роль
мероприятия реализованные в рамках отраслевых программ касающихся
модернизации, технического и технологического обновления производства и
программы приоритетного развития промышленности в 2011-2015 годах.
В соответствии с проведенным исследованием тенденция развития объёма
производства промышленной продукции имеет характер непрерывного роста, в
результате чего возникла нижеследующая научная гипотеза.
В прогнозировании развития отрасли промышленности должны
функционировать ряд важных принципов [1]:
1. Взаимосвязь между национальной экономикой и отраслю. Это
взимосвязь отражает особенность отношений и взаимных связей между целой
экономикой и ее отраслей.
2. Развитие отрасли непрерывно и требует постоянной корректировки
серьезных перемен в факторах определяющих его прогнозов.
3. Методологическая основа разработки прогнозов отрасли единственна.
Этот принцип требует особого подхода к разработке экономических прогнозов
во всех отраслях, соответствия прогнозов отраслей.
4. Очередной важный принцип прогнозирования отрасли - это определение
иерархии, то есть систематизация особых типов и направлений
прогнозирования.
Выбрана трендовая модель прогнозирования объёма производства
прмышленной продукции в республике на основе вышеуказанных принципов.
Данная модель предусматривает монотонность вычисляемого показателя
относительно фактору времени и учитывает наличие такой особенности,
1888,9
2830,8
4494,0
6127,5
8123,2
11028,6
14640,3
18447,6
23848,0
28387,3
34499,1
42158,8
51059,3
64354,7
75193,5
91705,3
0,0
10000,0
20000,0
30000,0
40000,0
50000,0
60000,0
70000,0
80000,0
90000,0
100000,0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
4
www.iqtisodiyot.uz
непрерывность и свободу от влияния неожиданных случаев анализируемой
динамики в рассматриваемом нами процессе.
Математическое определение задачи прогнозирования. Определение
формы трендового уравнения на основе данных фактического динамического
ряда в практике является сложной задачей. Так как самое оптимальное
трендовое уравнение
min
2
t
t
y
y
должно удовлетворить условие.
Следовательно,
на
основе
вышеуказанной
научной
гепотезы
неопределенные параметры
3
2
1
0
,
,
,
a
a
a
a
должны выявляться так, что
функционал
3
2
1
0
,
,
,
a
a
a
a
F
в выявленных их значениях должен достичь своего
минимум значения [2]:
min
)
(
)
(
3
1
2
3
3
2
2
1
0
3
1
2
i
t
i
t
t
t
a
t
a
t
a
a
y
y
y
F
Как известно, в точках достижения своего минимум значения функции ее
частная производная равняется нулю:
0
3
2
1
0
a
F
a
F
a
F
a
F
то есть,
3
1
3
3
3
2
2
1
0
3
3
1
2
3
3
2
2
1
0
2
3
1
3
3
2
2
1
0
1
3
1
3
3
2
2
1
0
0
.
0
)
(
,
0
)
(
,
0
)
(
,
0
1
)
(
i
t
i
t
i
t
i
t
t
t
a
t
a
t
a
a
y
a
F
t
t
a
t
a
t
a
a
y
a
F
t
t
a
t
a
t
a
a
y
a
F
t
a
t
a
t
a
a
y
a
F
Для выявления параметров регрессионного уравнения следует решить
систему нормальных уравнений:
.
,
,
,
3
6
3
5
2
4
1
3
0
2
5
3
4
2
3
1
2
0
4
3
3
2
2
1
0
3
3
2
2
1
0
t
y
t
a
t
a
t
a
t
a
t
y
t
a
t
a
t
a
t
a
t
y
t
a
t
a
t
a
t
a
y
t
a
t
a
t
a
n
a
t
t
t
t
Здесь
n
- количество наблюдений,
t
- промежуток времени,
a
0
- свободный
член,
a
1
,
a
2
,
a
3
- коэффициенты регрессии.
Решением приведенной системы нормальных уравнений мы имеем
возможность выявления коэффициентов полиномной функции третьей степени.
А также ниже вычеслены коэффициенты предусматриваемой полиномной
функции.
Тенденцию развития объёма проиводства промышленной продукции в
республике прогнозируем с помощью полиномной функции третьей степени на
основе вышерассмотренного метода.
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
5
www.iqtisodiyot.uz
Прежде всего, определим значения коэффициентов
a
0
,
a
1
,
a
2
и
a
3
в данной
функции. Для этого получим нижеследующюю таблицу (таблица 1).
Таблица 1
Результаты сглаживания тенденции развития объёма производства
промышленной продукции полиномной функцией третьей степени
Года
Объём
промышленной
продукции
(млрд.сум)
Значение
времени
t
2
t
3
t
4
t
5
t
6
t
1
2
3
4
5
6
7
8
2000
1888,9
1
1
1
1
1
1
2001
2830,8
2
4
8
16
32
64
2002
4494,0
3
9
27
81
243
729
2003
6127,5
4
16
64
256
1024
4096
2004
8123,2
5
25
125
625
3125
15625
2005
11028,6
6
36
216
1296
7776
46656
2006
14640,3
7
49
343
2401
16807
117649
2007
18447,6
8
64
512
4096
32768
262144
2008
23848,0
9
81
729
6561
59049
531441
2009
28387,3
10
100
1000
10000
100000
1000000
2010
34499,1
11
121
1331
14641
161051
1771561
2011
42158,8
12
144
1728
20736
248832
2985984
2012
51059,3
13
169
2197
28561
371293
4826809
2013
64354,7
14
196
2744
38416
537824
7529536
2014
75193,5
15
225
3375
50625
759375
11390625
2015
91705,3
16
256
4096
65536
1048576
16777216
Источник: расчет автора.
Решим систему уравнений ставив соответствующие значения приведенные
в таблице 1 в вышеуказанную систему нормальных уравнений и определим
коэффициенты полиномной функции третьей степени. В том числе:
91
.
229
0
a
,
9
.
1763
1
a
,
45
.
109
2
a
и
845
.
21
3
a
.
Следовательно, отсюда исходит, что трендовое уравнение производства
промышленной продукции равняется
3
2
845
.
21
45
.
109
9
.
1763
91
.
229
t
t
t
y
t
. А
также коэффициент детерминации, полученный фактором времени данной
полиномной функции третьей степени равняется
999
.
0
2
R
.
В свою очередь, коэффициент детерминации показывает - какая часть
общего изменения тенденции развития объёма производства промышленной
продукции приходится на долю фактора времени.
В том числе, коэффициент детерминации в функции со степенью
полученной фактором времени с общим изменением тенденции развития
объёма производства промышленной продукции составляет 95,3 %, в
экспоненциальной функции 98,0 %, а в функции параболы 99,5 %.
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
6
www.iqtisodiyot.uz
Следовательно, как показывают результаты анализа, с увеличением уровня
полиномной функции в прогнозировании увеличивается точность прогноза и
коэффициент детерминации полученная фактором времени и тенденцией
развития объёма производства промышленной продукции.
А также согласно прогнозных значений реализованных с помощью
полиномной функции третьей степени тенденции развития объёма
производства
промышленной
продукции,
наблюдается,
что
объёма
производства промышленной продукции равняется на 105449,83 млрд.сум. в
2016 году, на 123458,53 млрд.сум. в 2017 году, на 143607,6 млрд.сум. в 2018
году, на 166028,09 млрд.сум. в 2019 году и к 2020 году данный показатель
равняется на 190851,09 млрд.сум.
Для оценки прогнозных особенностей математических моделей, обычно
используют коэффициент корреляции между ретроспективными, прогнозными
и практическими значениями переменной велечины как критерий. Но, высший
коэффициент корреляции между прогнозированными и наблюдаемыми
значениями не всегда дает свидетельство о надежности, поэтому предлагается
коэффициент
U
как альтернативное измерение точности прогноза Тейла [3]:
2
1
1
2
2
1
1
2
*
2
1
1
2
*
1
1
1
n
t
t
n
t
t
n
i
t
F
n
F
n
F
F
n
U
Здесь
*
t
F
- прогнозная оценка в
t
году,
t
F
- практическое значение в
t
году.
U
- коэффициент Тейла изменяется в промежудке
1
0
U
. Насколько
высока точность прогноза, настолько
0
U
коэффициент стремится к нулю.
U
- коэффициент Тейла измеряет только точность прогноза, но, не дает полную
информацию о направлении ошибок в прогнозировании. Поэтому вместо
соответствующих наблюдаемых значений
t
F
целесообразно поставить
прогнозное значение
*
t
F
.
А также разница между прогнозным и практическим значением
t
t
F
F
*
показывает ошибку прогнозирования. В том числе, если
0
*
t
t
F
F
, прогноз
отличный, если
0
*
t
t
F
F
это лишная оценка тенденции, если
0
*
t
t
F
F
получится недостаточная оценка [4].
Важный индикатор оценивающий качество очередного прогноза – это
ошибка среднего абсолютного процента (
Mean Absolute Percentage Error
), она
вычесляется по нижеследующей формуле:
%
100
1
1
1
*
n
t
t
t
t
F
F
F
n
MAPE
Согласно критерию данного прогноза,
%
10
<
MAPE
- точность прогноза
отличная,
%
20
<
<
%
10
MAPE
- точность прогноза хорошая,
%
0
5
<
<
%
20
MAPE
-
точность прогноза удовлетворительная и
%
0
5
>
MAPE
- точность прогноза
неудовлетвуорительная [5].
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 2, март-апрель, 2016 йил
7
www.iqtisodiyot.uz
Как показывают рассчеты выявленные в процессе исследования
коэффициент Тейла составляет значение 0,009, а ошибка среднего абсолютного
процента (
Mean Absolute Percentage Error
) 4,29 %. Отсюда исходит, что
точность данного прогноза очень высокая. А также эти значения составляющие
точность прогноза показывают доказанность научной гепотезы поставленной в
исследовании.
В заключении можно сказать, что прогнозирование предусматривает
монотонность показателя результата вычесляемого по времени относительно
фактору времени. В противном случае оно не может показать будущее реальное
положение показателя полученного результата. Если функция не является
монотонной, то используют другие виды временной функции, после этого
получают прогнозные значения.
А также насколько высок уровень прогнозирования процессов
экономического развития, настолько эффективнее происходят регулирование и
развитие процессов в экономике, также уменьшается объём убыток от
принятия не обоснованных решений в экономике страны.
В свою очередь выявленные выше прогнозные значения дают возможность
разработке
научно-практических
предложений
и
рекомендаций
по
обоснованию
экономических
условий
и
возможностей
развития
промышленности в стране, определению приоритетных направлений
промышленности, разработке определенных мер по развитию отраслей
промышленности в национальной экономике.
Список использованной литературы
1. Абдуллаев А.М., Ирматов М.М., Хайдаров М.Т., Ашурова Д.С.
Прогнозирование экономического и социального развития. Учебное пособие. -
Т.: ТГЭУ, 2006. - 66 с.
2. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное
пособие. - Невинномысск. 2006. С. 15 -19.
3. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. – М.: Прогресс,
1970. 509 с.
4. Шодиев Т., Кучкаров А., Мизрапов У. Метематические методы в
планировании производства. - Т.: Узбекистан, 1995. - 145 с.
5. Арженовский
С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы
прогнозирования. Учебное пособие / Рост. гос. экон. унив. - Ростов-н / Д., -
2001. С. 68 - 70.
