РАЗРАБОТКА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ НЕФТИ

В настоящее время нейронные сети интенсивно используются в банках, промышленности, маркетинге, экономике, медицине, и других областях, где требуется прогнозирование и углубленное понимание данных [2, с. 3]. Известно, что нейронные сети используются там, где общепринятые способы не могут дать необходимого результата и являются обычным дополнением методов классического анализа.

За последние несколько лет внимание к нейронным сетям значительно увеличилось: они применяются в авионике, робототехнике, промышленности, охранных системах, геологоразведке и других областях.

Нейронные сети могут применяться всюду, где требуется решать задачи управления, прогнозирования, так как они пригодны во всех ситуациях, когда присутствует связь между входными переменными (предикторами) и выходными переменными (прогнозируемыми), в том числе если эта связь имеет довольно замысловатую природу и её сложно изложить в стандартных определениях корреляций или отличий между группами.

Кроме того важно использование нейронных сетей для прогнозирования процесса продаж нефти.

В настоящее время экономика многих стран определяется текущими тарифами на «черное золото». К числу таких государств относится и Республика Казахстан. Основной сырьевой материал, поставляемый на экспорт Казахстаном – нефть. Нефтедобыча производится в нескольких областях республики, в том числе и в Кызылординской области.

В Кызылординской области на нескольких месторождениях динамично добываются нефть и газ. В настоящее время нефтедобычу осуществляют три крупные компании: ТОО СП «Казгермунай» («КГМ»), АО НК «КазМунайГаз» («КМГ»), АО «ПетроКазахстан Кумколь Ресорсиз» («ПККР»).

Кумколь – крупнейшее нефтегазовое месторождение в Кызылординской области. Причисляется к Туранской нефтегазоносной провинции, найдено в 1984 году. Месторождение углеводородов находятся на глубине 0,8-1,5 км. Исходный объем нефти и газа, добываемый из скважин, 20-130 т/сут. Изначальные запасы нефти около 90-95 млн.т.

Нефть, добытая на кумкольском месторождении, сильно ценится на всемирном рынке и отвечает международному стандарту нефти марки Брент. Казахстанско-Китайский трубопровод (ККТ) Атасу-Алашанькоу, который был введён в работу с июля 2006-го года, повысил маркетинговые способности «ПетроКазахстан» по доставке нефти. По трубопроводу ККТ «ПетроКазахстан» поставляет в КНР примерно 2,8 млн. тонн нефти в год, что составляет около 95-ти % от всего вывоза нефти компании. Торговые отношения в КНР производятся в основном с крупнейшими китайскими нефтеперерабатывающими компаниями, которые расположены на северо-западе КНР. Фиксированные объемы нефти выделяются на экспорт в страны дальнего зарубежья.

Стоимость нефтепродуктов, таких как бензин, дизельное топливо, керосин, определяются ценами на нефть. Нефть является сырьем для изготовления не только топлив, но также масел, смазок и многих других продуктов: различных веществ для мытья, спиртов, гербицидов, взрывчатых веществ, медицинских препаратов, серной кислоты, синтетического белка и т.д. [1, c. 20] Кроме всего прочего, цены на нефть оказывают значительное влияние на цену природного газа. Нефть, помимо прочей своей ценности, представляет собой важнейшее стратегическое сырье, определяющее экономическую и оборонную мощь страны. [3, c. 50]

Нефть существенно воздействует на казахстанскую экономику. Уменьшение стоимости нефти значительно снижает долю денежных поступлений, что отрицательно влияет на бюджет страны в целом. По этой причине падает возможность финансовой поддержки реальной экономики со стороны государства.

Так как экономика страны зависит от нефти, курс «тенге/доллар» тоже будет находиться в зависимости от цены на нефть. Между ними существует обратная зависимость. Если цена на нефть (в долларах) будет уменьшаться и курсе тенге будет неизменным, прибыль нефтяных компании будет снижаться большими темпами. С учётом того, что некоторая часть расходов компании находится в долларах США (капитальные вложения, некоторые операционные расходы и т.д.), то и прибыль этих компаний снижается. Также необходимо учитывать, что бюджет страны зависит от поступлений нефтяного сектора, так как прибыль от продаж нефти в бюджете страны имеет значительный вес.

Таким образом, колебания цен на нефть оказывают значительное влияние как на состояние бюджета страны, так и на её экономику в целом.

Актуальность выбранной темы обоснована тем, что стоимость нефти определяет основное состояние казахстанской экономики. Важность проблемы и её решения повлияли на выбор темы научной работы и стали основой для определения цели и задачи данного исследования.

Прогнозирование – это деятельность, направленная на то, чтобы получить и изучить возможные альтернативы дальнейшего развития какого-либо процесса, и является главной целью и задачей большого количества специалистов, которые занимаются анализом данных. Одним из необходимых прогнозов является прогнозирование динамики цен на нефть. Повышенная заинтересованность к изменению нефтяных котировок обусловлена тем, что любые перемены на рынке нефти и нефтепродуктов влияют на экономическое состояние многих стран в мире. Программа STATISTICA Neural Networks является сложным аналитическим аппаратом, ориентированный на построение корректных прогнозов в любых областях, при помощи различных методов прогнозирования.

STATISTICA Neural Networks – один из единственных в мире программных продуктов, обеспечивающий проведение исследований в области нейронных сетей, полностью переведенный на русский язык.

Для прогнозирования продаж нефти необходимо иметь данные за 3 полных года, причем фиксировавшиеся в каждый день торгов. Были взяты показатели динамики цены на нефть за период 2013-2015 гг. Следует отметить, что стоимость нефти WTI дол./баррель с начала 2013-го по конец 2015-го года упала почти в 3 раза (с 110,35 до 37,21). Далее взятую выборку можно проанализировать и выделить характерные промежутки изменений цены на нефть. Результаты обработки данных дадут построенную нейросетевую модель выбранного временного ряда и спрогнозированную динамику цен на нефть на несколько месяцев вперёд с оценкой точности прогноза.

Таким образом, необходимо иметь возможность построить прогноз на несколько месяцев вперёд и оценить точность прогноза. Данная задача осуществима с помощью программного продукта STATISTICA Neural Networks, которая содержит все необходимые инструменты для анализа и прогнозирования цен на нефть, за определенный срок. Альтернативным решением является разработка приложения для анализа и прогнозирования цен на нефть, в одной из самых популярных интегрированных сред разработки – Delphi.

Применение прогнозирования обусловлено рядом преимуществ такими как: экономия времени, достоверность и большое количество вариантов возможностей. Постоянная динамика и непостоянство событий делает возможным использование прогноза для того, чтобы ориентироваться в предстоящих ситуациях. При помощи прогноза вероятностных событий, полученного на основе имеющейся информации, можно составить грамотный план действий и получить наиболее выгодный результат.

Список литературы:

1. Коршак А.А., Шаммазов A.M. К11 Основы нефтегазового дела. Учебник для ВУЗов. Издание второе, дополненное и исправленное: — Уфа.: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2002 - 544 с.: илл.
2. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных / Под редакцией В.П. Боровикова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия – Телеком, 2008. – 392 с., ил.
3. Щелкачев В. Н. Отечественная и мировая нефтедобыча — история развития, современное состояние и прогнозы. — МоскваИжевск: Институт компьютерных исследований, 2002, 132 стр.