Прогнозирование потенциальной добычи нефти компаний "Роснефть" и "Лукойл" на 2011 год

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Прогнозирование»

на тему: «Прогнозирование потенциальной добычи нефти компаний "Роснефть" и "Лукойл" на 2011 год»

                                                                                                 Выполнила:

                                               Проверила:

Санкт-Петербург

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

Введение…………………………………………………………………..…..3 
Глава 1. Определение прогнозирования……….………...…………….…..5 
1.1. Наука прогнозирования…………………………...…………………...5 
1.2. Методы прогнозирования ……………………………...………………..7

1.3. Отрасли прогнозирования……………………………………………….9 
Глава 2. Анализ современного положения нефтяных компаний..………...12 
2.1. Тенденция добычи нефти компании «Лукойл»…………………………..12 
2.2. Политика компании «Роснефть»……………………...……..……....18 
Глава 3. Разработка прогноза………………………………………..……..26 
3.1. Прогнозирование с использование метода наименьших квадратов.…....26 
3.2. Прогнозирование с использованием метода интервью……………..…...28 
Заключение………………………………………………………….....36 
Список использованной литературы…………………………………..…..38

Введение

        Прогнозирование одна из основных составляющих управленческого процесса. Без прогнозирования, без представления об ожидаемом ходе вырабатывания событий невозможно принятие эффективного управленческого решения.

            В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

        Особую роль в современном менеджменте играет прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых итогов от установленных параметров. Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей средой. Вся как плановая, так и практическая работа в организации связана с необходимостью прогнозирования.

        Целью работы является прогнозирование потенциальной прибыли  нефтекомпаний «Лукойл» и «Роснефть» на 2011 год. После составления прогноза необходимо сравнить реальные данные прибыли компаний за 2011 год с полученными данными от составления прогноза.

       Задачами  работы 

Глава 1. Определение  прогнозирования 
1.1. Наука прогнозирования

          Разработка прогноза; в узком значении — специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо явления. Прогнозирование как одна из форм конкретизации предвидения научного в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением, целеполаганием. Это проявляется в параллельных прогнозно-плановых, прогнозно-проектных и других разработках (целевое, плановое, программное, проектное, организационное прогнозирование). Различают поисковое (генетическое, изыскательское, исследовательское) и нормативное прогнозирование. Первое имеет целью получить предсказание состояния объекта исследования в будущем при наблюдаемых тенденциях, если допустить, что последние не будут изменены посредством решений (планов, проектов и др.). Второе имеет в виду предсказание путей достижения желательного состояния объекта на основе заранее заданных критериев, целей, норм. Важную роль в прогнозировании играет обратная связь между предсказанием и решением, Интенсивность её неодинакова для различных объектов исследования. Теоретически она нигде не равна нулю: человек в отдалённой перспективе сможет изменять посредством решений и действий всё более широкий круг объектов предсказания. Но практически многие объекты, особенно в естественных науках, неуправляемы и допускают лишь безусловное предсказание с целью приспособить действия к ожидаемому состоянию объекта. С другой стороны, нередко, особенно в общественных науках, обратная связь достигает высокой степени интенсивности и приводит к эффекту самоосуществления или «саморазрушения» прогноза путём решений и действий с учётом последнего. Так, предсказания валютных кризисов на Западе часто приводят к панике и действительному обострению ситуации. Вместе с тем своевременное вмешательство при предвидении надвигающейся опасности способно предотвратить её и, разрушив прогноз, спасти положение. Отсюда методологическая ориентация прогнозирования управляемых (большей частью социальных) явлений не на безусловное предсказание, а на оценку вероятного (при условии сохранения наблюдаемых тенденций) и желательного (при условии заранее заданных норм) состояния объекта. Ожидаемый результат исследования — использование прогностической информации, полученной на основе сопоставления данных поискового и нормативного прогнозирования, для повышения обоснованности целей и решений, в том числе планов, программ, проектов.

 
1.2. Методы прогнозирования        

  В отличие от расчётов жестко детерминированных явлений (например, солнечных и лунных затмений), с одной стороны, и ненаучных прорицаний — с другой, прогнозирование отличается вероятностным подходом к предметам исследования. Этим определяется характер и структура методов прогнозирования. К 70-м гг. их насчитывают свыше 100, начиная с общенаучных, действительных для всех наук анализ и синтез, экстраполяция и интерполяция, индукция и дедукция,  аналогия, гипотеза и кончая меж- (интер-) и частнонаучными, пригодными лишь для нескольких или даже только для одной науки.        

 Наиболее распространено 10—15 обще- и межнаучных методов: экстраполяция (с учётом особенностей динамики развития объекта прогнозирования, возможных отклонений динамического временного ряда под воздействием факторов прогностического фона), моделирование (имитационные, игровые, операциональные, сетевые и др. модели ), опрос экспертов и населения, историческая аналогия, прогнозные сценарии, матрицы взаимовлияющих факторов типа «проблемы — возможные способы их решения», «затраты — выпуск» и т.д., а также методы, основанные на построении графов и «дерева проблем» или «дерева целей», методы, основанные на использовании патентов и другие.        

 Обычно выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов. Но такая классификация условна, т.к. прогностические модели предполагают экстраполяцию и экспертные оценки, последние представляют итог экстраполяции и моделирования экспертом исследуемого объекта и т.д.        

 Конкретные методики, по которым ведётся прогнозирование, образуются путём оптимального сочетания нескольких методов сообразно цели и задачам исследования. Иногда несколько методик объединяются в комплексную систему прогнозирования в совокупности с системами целеполагания, планирования, программирования, проектирования, управления в целом. Примером может служить система «FAME» («Прогнозы и оценки для управления разработками»), на основе которой в США в 1960-х — начале 1970-х гг. осуществлялась программа космических исследований «Аполлон». В мировой практике насчитывается около двух десятков подобных систем. В СССР по комплексной системе П. ведётся разработка прогноза научно-технического прогресса и его социально-экономических последствий.        

 Общая типовая методика прогнозирования содержит следующие основные этапы исследования:

- предпрогнозная ориентация (определение предмета, цели, задач, времени упреждения, рабочих гипотез, методов, структуры и организации исследования);

- прогностический фон (сбор готовых данных по смежным, непрофильным отраслям прогнозирования);

- исходная или базовая модель, т. е. система показателей, параметров, отображающая характер и структуру объекта;

- поисковая модель (проекция в будущее системы показателей исходной модели на дату упреждения по наблюдаемой тенденции с учётом факторов прогностического фона);

- для управляемых явлений — также нормативная модель (проекция в будущее системы показателей исходной модели в соответствии с заданными целями и нормами по заданным критериям);

- оценка степени достоверности (верификация) и уточнение предварительных моделей с помощью параллельных, контрольных методов, обычно опросом экспертов;

- выработка рекомендации для оптимизации принятия решений в планировании, управлении и т.п. на основе сопоставления прогностических моделей.        

 Как показывает опыт, соблюдение требований методики прогнозирования позволяет разрабатывать прогнозы относительно высокой степени достоверности, точности, дальности, а по управляемым объектам давать ценную упреждающую научную информацию для повышения уровня объективности и, следовательно, обоснованности разработки целей, планов, программ, проектов, решений. Однако теория прогнозирования развита недостаточно, многие трудности в практике прогнозирования в связи с этим ещё не преодолены, и качество прогнозов в ряде случаев не соответствует растущим требованиям.

1.3. Отрасли прогнозирования

        В естественных науках выделяется прогнозирование

- в метеорологии (прогноз атмосферных явлений);

- в гидрологии (прогноз паводков, волнений, цунами, замерзания и вскрытия льдов и т.д.);

- в геологии (прогноз полезных ископаемых, землетрясений и т.д.);

- в астрономии (прогноз состояния небесных тел, газов, излучений);

- в агрометеорологии (прогноз в сельском хозяйстве, урожайности с.-х. культур, условий формирования урожая и т.п.);

- в биологии и медицине (прогноз в сфере физиологии и психологии животных и человека);

- в технических науках (научно-техническое, технологическое, инженерное прогнозирование в техносфере: состояния материалов и режима работы механизмов, машин, аппаратов, приборов);

- в общественных науках выделяется прогнозирование в науковедении (прогноз социальных аспектов развития науки и научно-технического прогресса, перспективности отдельных направлений научных исследований, структуры науки, научных кадров и учреждений и т.п.);

- в социальных отраслях медицины (прогноз перспектив развития здравоохранения);

- прогнозирование физической  культуры, спорта;

- прогнозирование в экономической географии и социальных отраслях астрономии (прогноз перспектив исследования и освоения Земли и космоса); - в социальных отраслях экологии (прогноз перспектив сохранения равновесия между состоянием природной среды и жизнедеятельностью человеческого общества);

- в экономических науках, в социологии (прогноз социальной структуры, организации и т.д.);

- в демографии (прогноз роста и структуры населения);

- в филологии и этнографии (прогноз развития языка, письменности, обычаев, национальных отношений);

- в архитектуре и градостроительстве (прогноз расселения, развития города и села, жилища и т.п.);

- в сферах образования, культуры, нравственности, государства и права (юридический прогноз);

- внешней и внутренней политики;

- военного дела

         К началу 70-х гг. 20 в. прогнозирование сравнительно развито только в нескольких естественных науках (комплекс агрогидрометеорологии), в ряде технических наук, в науковедений, демографии, экономических науках и криминологии. Отраслевая классификация прогнозирования ещё не устоялась. Так, например, термин «научно-технический прогноз» охватывает иногда прогнозирование во всех естественных науках, а также в науковедении, географии, здравоохранении. «Социальное прогнозирование» в широком смысле означает «прогнозирование в общественных науках», а в узком — «прогнозирование в социологии» и т.п. Прогнозирование на практике развивается в комплексах взаимосвязанных прогнозов по отдельным научным дисциплинам. При этом в зависимости от цели прогностического исследования одна из отраслей прогнозирования является профильной, образует собственно предмет исследования, а смежные отрасли составляют прогностический фон заранее полученных данных. Прогностический фон состоит из нескольких отраслей: научно-технической, демографической, экономической, социологической, культурной, внутриполитической, внешнеполитической.

Глава 2. Сравнение нефтяной политики компаний

2.1. Тенденция добычи нефти компании «Лукойл»

 
    
Как нам известно компания ОАО «ЛУКо́йл» — российская нефтяная компания одна из крупнейших международных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний, обеспечивающая 2,2% мировой добычи нефти. Наименование компании происходит от первых букв названий городов нефтяников (Лангепас, Урай, Когалым) и слова «ойл» (от англ. oil — нефть).

       Основные виды деятельности компании — операции по разведке, добыче и переработке нефти и природного газа, реализации нефти и нефтепродуктов.

        Вторая после «Газпрома» по объёмам выручки компания в России (по итогам 2008 года, по данным журнала «Эксперт»). До 2007 являлась крупнейшей по объёму добычи нефтяной компанией в России. По размеру доказанных запасов углеводородов «ЛУКойл», по собственным данным, по состоянию на 1 января 2011 года являлся третьей в мире частной нефтяной компанией (по запасам нефти — первой).

        Торговая марка «ЛУКойл» — один из двух российских брендов (наряду с «Балтикой»), вошедших в список 100 крупнейших мировых торговых марок, составленный в апреле 2007 года британской газетой Financial Times. Впрочем, по итогам аналогичного рейтинга, составленного в апреле 2009 года, в сотню ведущих марок «ЛУКойл» уже не попал.

        «ЛУКОЙЛ» реализует проекты по разведке и добыче нефти и газа в 12 странах мира. Доказанные запасы углеводородов группы «ЛУКОЙЛ» по состоянию на конец 2010 года составляют 17,3 млрд барр. н. э. 
На Россию приходится 89,8% доказанных запасов Компании и 90,6% добычи товарных углеводородов. За рубежом Компания участвует в 11  проектах по добыче нефти в пяти странах мира. 
Основная часть деятельности Компании осуществляется на территории четырех федеральных округов РФ – Северо-Западного, Приволжского, Уральского и Южного. Основной ресурсной базой и основным регионом нефтедобычи Компании остается Западная Сибирь, на которую приходится 44% доказанных запасов и 49% добычи углеводородов. 
На международные проекты приходится 10,2% доказанных запасов Компании и 9,4% добычи товарных углеводородов.

  Добыча нефти группой «ЛУКОЙЛ», млн барр.

2.2. Политика компании «Роснефть»

      В 2007 году  Роснефть стала лидирующей компанией  по объему добычи нефти в  России, это произошло благодаря покупки активов «ЮКОСа», тем самым компания опередила «Лукойл».

Глава 3. Разработка прогноза 
3.1. Прогнозирование с использование метода наименьших квадратов

           Во 2 главе данной работы мы  проанализировали современное состояние  Российского нефтепроизводства и выявили ряд тенденций. Одна из них – это стабильный рост числа нефтяных вышек, т.е. возрастающая функция. Поэтому здесь мы применили метод наименьших квадратов по уравнению прямой. Данные указаны в Таблице 1.

Таблица 1. Количество добытой нефти в период с 2006 по 2010 гг. Компания «Роснефть»(млн. барр.).

а = 3904/5 = 780,8; b = 268,62/10 =26,9

у = а + bx

Прогноз: у (2011) = 861,5.

Вывод: в 2011 году количество добытой нефти Компанией «Роснефть» будет равняться примерно 861,5 млн. барр.

По статистическим данным за последние 2 года идет увеличение количества добытой нефти в данной компании. Но с увеличение добытой нефти увеличивается и количество скважин, эту закономерность мы видим по данным с 2006 по 2010 год. Поэтому можно выявить тенденцию роста числа скважин, по прогнозу, сделанному выше. Мы спрогнозировали ситуацию со скважинами компании на 2011 год.

Таблица 2. Количество добытой нефти в период с 2006 по 2010 гг. Компания «ЛУКОЙЛ» (млн.барр.).

a = 3547/5 = 709,4; b = 17/10 = 1,7.

у = а + bx

Прогноз: у (2011) = 714,5.

Вывод: по данным прогноза, учитывая ситуацию с ростом числа студентов, число ВУЗов к 2015/2016 учебному году увеличится до 1151. Сильно увеличится доля коммерческих (негосударственных) высших учебных заведений.

3.3. Метод наименьших квадратов.  Уравнение параболы второго порядка.

Для сравнения данных мы провели прогноз, используя метод  наименьших квадратов, но по уравнению  параболы второго порядка.

Таблица 3. Количество скважин Компании «Лукойл» в период с 2006 по 2010 г.г. (тыс. шт.)

=10/4,44 = 0,44

-

= - 0,06

= 29,63

У = + x +

Прогноз: у (2011) = 30,42.

Вывод: опираясь на полученные данные, мы можем прогнозировать рост числа скважин до 30,42 тыс. шт. на 2011 год.

Таблица 4. Количество скважин Компании «Роснефть» в период с 2006 по 2010 г.г. (тыс. шт.)

=10/- 1,3 = - 0,13

-

= 16,82

= 0,52

У = + x +

Прогноз: у (2011) =21,12 .

Вывод: к 2011 году количество скважин компании «Роснефть» может увеличиться до 21,12 тыс. шт.

         Чтобы сравнить полученные данные, сравним среднее число студентов,  которые приходятся на один  ВУЗ. По методу наименьших квадратов,  уравнению прямой на один ВУЗ  в среднем приходится 6, 37 студентов  (7328/1151). По уравнению параболы  второго порядка на один ВУЗ  приходится 6, 46 студентов (8503/1317).  В среднем значения полученных  прогнозов схожи, но для данной  работы больше подходит метод  наименьших квадратов по уравнению прямой, потому что полученные значения получились приближенными к современной реальной ситуации и отвечают стабильно растущей тенденции.

 
3.2. Прогнозирование с использованием  метода интервью

        Для проведения анализа и создания прогноза был приглашен эксперт в области нефтедобычи и нефтепереработки. Компетентность оценивается, как высокая, так как интервьюируемый эксперт имеет опыт работы в сфере нефтедобычи и переработки в течение 15 лет, отлично разбирается в области финансирования и распределения средств бюджета, в числе компаний по России и дочерних компаний, имеет опыт работы по составлению прогнозов, дает объективную оценку реальному состоянию современной нефтепромышленности.

        Заключение эксперта: «По моему мнению, в ближайшие 5 лет в системе нефтепромышленности существенных изменений не произойдет. Тенденция к уменьшению числа ВУЗов прослеживается, это связано с реформой, проводимой государством, но рост числа студентов не позволит сильно уменьшить число ВУЗов, скорее всего, их число останется прежним или возрастет засчет появления большего числа негосударственных учебных заведений. С ростом числа студентов и уменьшением числа государственных ВУЗов появится потребность получать образовательные услуги платно, чего и ждут коммерческие ВУЗы. Поэтому я прогнозирую как рост числа студентов, так и рост числа ВУЗов. В системе финансирования коренные изменения произошли уже в этом году, финансирование по статьям расходов заменили на субсидирование. У ВУЗа больше возможностей, больше свобод, ограничен он только в суммах, распределение проводится каждым ВУЗом самостоятельно. Это сделано не просто так. Реформируя систему финансирования таким образом, государство стремится к повышению качества образования. Большие субсидии будут получать те ВУЗы, которые способны обучить политехническим и наукоемким специальностям: инженеры, строители, технические инновации и прочее. В борьбе за субсидии ВУЗы будут наращивать свой потенциал, престиж многих профессий возрастет. Качество образования улучшится и засчет развития научной деятельности в ВУЗах. Федеральные ВУЗы, строительство которых будет продолжаться, уже на сегодняшний день обеспечены современными лабораториями, бизнес – инкубаторами, расширенными электронными библиотеками. Демографический показатель играет во всем этом немалую роль, потому что именно от притока студентов зависит развитие ситуации и процесс улучшения качества образования».