ОЦЕНКА РЫНКА ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ ПО ТОВАРНОЙ НОМЕНКЛАТУРЕ ВНЕШНЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

АННОТАЦИЯ

В статье приводиться оценка показателей статистических величин, с целью последующего прогноза характеристик, а также анализа динамики показателей по конкретной производственной номенклатуре. В статье используются новые подход оценки с учетом законов распределения случайных величин по данным товарной номенклатуре внешне экономической деятельности. На примере импорта ТНВЭД 9026102100 «аппаратура для измерения жидкостей: электронные, расходомеры».

Ключевые слова: статистические величины, средние значения, период, систематические погрешности, средне квадратичное отклонение, законы распределения.

Теория ограничений систем. Смысл теории заключается в подходе, по которому эффективность определенной деятельности зависит от умения находить и использовать особые ограничения или же – «узкими местами» системы, её уязвимыми сторонами. В современной трактовке данную тему освещают ТОС как метод управления и направления ресурсов на решении заданной задачи, фиксирование на которой позволит достичь необходимых результатов и значительно увеличить эффект, нежели в случае с параллельной работой над двумя и более проблемами. [1]

Для статистической обработки результатов внешнеэкономической деятельности промышленной продукции с кодом ТНВЭД 9026102100 применяются операции:

–  производится вычисление оценки средних значения стоимости товара за одну тонну за каждый период и месяц, формируется сводная таблица;

–  из результатов исключаются известные систематические погрешности, если таковые имеются;

– производится вычисление среднего квадратичного отклонения результатов средних значений;

– проверяется гипотеза о принадлежности результатов статистики к нормальным видам распределений;

– определяются поправочные коэффициенты для вида распределения на годы прогнозирования, если присутствует такая необходимость т.е. в случае непринадлежности к нормальному закону распределения;

В таблице приведены данные численные показатели по импорту «аппаратура для измерения жидкостей: электронные расходомеры» с кодом ТНВЭД 9026102100 за период в три года начиная с 2017 г.

Таблица 1.

Импорт с 2017 по 2019 год, ТНВЭД 9026102100 «аппаратура для измерения жидкостей: электронные расходомеры».

Среднее арифметическое значение статистических результатов товарной номенклатуры определяется по формуле 1:

,                                                                                               (1)

f (x)= 3 264 тыс. долл. США,

где хi - i- показатель статистики взятый из таблицы 1, n- количество статистических показателей.

Среднее квадратическое отклонение группы S, содержащей n результатов статистики (2):

 ,                                                                                     (2)

S= 788.923 тыс. долл. США.

Среднее квадратическое отклонение группы из 36 месяцев (2017-2019 гг.) показатель, определяющий поле допуска закона распределения. Показатель рассчитан в среде Mathcad.

Среднее квадратическое отклонение (оценки статистической величины) среднего арифметического (3):

,                                                                                                         (3)

Sx=131,48 тыс. долл. США

Данный критерий показывает величину предельных отклонений от среднеарифметического значения. Так по способу равных допусков средняя стоимость 1 тонны изделия варьировалась в пределах 3264 ± 65,74 тыс. долл. США.

Исключение грубых погрешностей по критерию Граббса.

Критерии Граббса G1 и G2 статистический тест, используемый для определения выбросов в одномерном наборе данных, по формулам 4 и 5:

,                                                                                            (4)

,                                                                                             (5)

G1=3.951, G2=4.123

где xmax= 5300 тыс. долл. США (см. таблицу 1),

хmin=1200 тыс. долл. США.

Данные значения сравнивают с значением G_T, которое вычисляют по формуле 6:

,                                                                                                 (6)

GT=3,33.

2,58- Критические значения для критерия Граббса выбранная из таблицы А1 ГОСТ Р 8.736-2011 при n=36 (количество величин, равное количеству месяцев за период 2017-2019).

Так как G1>G_T, то 5300 тыс. долл. США считаются промахом и его не сохраняют в ряде результата статистики. G2>G_T, то 1200 тыс. долл. США считаются промахом и его не сохраняют в ряде результата статистики.

Гипотеза о принадлежности результатов измерений нормальному распределению.

При числе результатов измерений 15< n <50 для проведения проверки принадлежности их к нормальному закону предпочтителен составной критерий:

Критерий:

Вычисляют отношение 7:

,                                                                                    (7)

d(ō)= 0.819

где n1 – количество значений с учетом исключенного промаха по критерию Граббса, S1 смещенное среднее квадратическое отклонение, вычисляемое по формуле 8:

 ,                                                                                   (8)

S1=636.725 тыс. долл. США

Результаты измерений в ряду считают распределенными нормально, если выполняется условие 9:

d1-q/2  < d(ō) ≤  dq/2                                                                                      (9)

где d1-q/2, dq/2 квантили распределения, выбранные из таблицы Б1 ГОСТ Р 8.736-2011 (d1-q/2 =0,8578, dq/2 = 0,7440)

Если m разностей () превысили значение zp/2ˑS, то все измерения принадлежат к нормальному закону. Если есть разности не превышающие данное значение, то найдем коэффициент инфляции С в диапазоне от отношения верхнего квантиля распределения d1-q/2 / d(ō) и нижнего dq/2 / d(ō).

В конце расчетов мы выведем ряд значений, по которым можно увидеть средние значения стоимости за 1 тонну продукции по периоду и по месяцу, величину предельных отклонений и выясним по какому закону распределения подчиняются данные.

Список литературы:

1. Элияху М. Голдрат, Джефф Кокс «Цель: Процесс непрерывного совершенствования» URL: https://massolit.top/book/tsel-protsess-neprerivnogo-sovershenstvovaniya/reading.
2. Осетров В.Г., Слащев Е.С., Маликова Д.М «Метод решения задач теории ограничения систем про помощи линейных уравнений со многими неизвестными» // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18. № 1. С. 83-87.
3. Слащев Е.С., Осетров В.Г., Маликова Д.М. «Методология функционального проектирования процессов системы управления жизненным циклом изделия» // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17. № 2. С. 88-92.
4. Эли Шрагенхайм Теория ограничений в действии: Системный подход к повышению эффективности компании— М.: Альпина Паблишер, 2014. — 286 с. — ISBN 978-5-9614-4727-9.
5. Корбетт Т. Управленческий учет по ТОС.
6. Лоуренс Лич Вовремя и в рамках бюджета. Управление проектом по методу Критической цепи.
7. Одед Коуэн, Елена Федурко «Основы Теории ограничений».