Медь является одним из самых востребованных металлов и используется во всех секторах промышленности. Экономически целесообразно производить медную продукцию из вторичного сырья. Данное сырье составляет ресурсную базу предприятия. Для того чтобы рационально использовать эту базу нужно спланировать объемы поступления ресурсов, т.е. медного лома на предприятие. Следовательно, необходима оптимизация процесса планирования объемов поступления медного лома на предприятие на основе анализа ключевых параметров рынка медного лома.

Статистическая оценка объема медного лома включает в себя кроме ключевых показателей ряд дополнительных, который также оказывают существенное влияние на объем медного лома и будут использоваться для прогнозирования объемов лома в будущем. Министерство экономического развития Российской Федерации выделяет следующие основные параметры прогноза социально–экономического развития РФ: мировые цены на нефть, индекс потребительских цен, ВВП, инвестиции в основной капитал, промышленность, реальные располагаемые доходы населения, реальная заработная плата, курс доллара США.

Для того, чтобы осуществить прогноз, необходимо собрать исторические данные по каждого году начиная с 1996 года и заканчивая 2014 годом в разрезе каждого отдельно параметра. Основные параметры социально–экономического развития РФ представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 – Параметры социально–экономического развития РФ

Составлено автором по: [2].

Таким образом, на основе существующих исторически сложившихся факторов можно осуществить прогноз на 5 лет вперед. В первую очередь для создания прогноза необходимо собрать прогнозные данные экономического развития России с 2015 по 2019 год. Такие данные публикует Минэкономразвития РФ. Данные, которые смоделированы экспертами берем за основу и используем их в качестве параметров x1 в уравнении регрессии, которое задает объем лома.

Модель, отражающая объем медного лома задается формулой (1):

     (1)

где, Y – объем медного лома (зависимая переменная);

a – смещение по оси ординат, вследствие, которого Y принимает значение a, когда все остальные равны 0, он отражает влияние дополнительных факторов, которые оказывают влияние;

b1 – смоделированная переменная, которая изменяется по годам;

x1 – коэффициент регрессии;

b2– значение ключевого показателя, который также изменяется по годам;

x2– коэффициент регрессии.

Далее, сравнивая, исторические данные и прогнозные данные экономического развития РФ я осуществляла поиск соответствий. Для этого я считала разницу между историческими данными по каждому году и прогнозным годом и все под модулем. После этого я вычисляла наименьшее значение, т.е. наименьшую разницу по каждому параметру и с помощью функции ВПР находила наиболее подходящий год в разрезе каждого параметра. Затем на основе поиска повторений года, и анализа всех данных по годам выводила наиболее подходящий год, а именно год в котором экономические условия были такие же, как в прогнозируемом году. Так в 2015 году, чаще всего встречается 1998 год и разница между другими показателями не велика, следовательно, при построении прогноза на 2015 год, в качестве корректирующего показателя b2x2 будут взяты данные 1998 года. Аналогично происходит поиск корректирующих коэффициентов на 2016–2019 год.

После нахождения корректирующих коэффициентов, приступаем к построению прогнозной модели.

Прогнозная модель представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Прогнозная модель объема медного лома

Вверху таблицы указаны смоделированные данные, затем постоянные коэффициент, а именно b1–который был получен из регрессионного анализа, после чего указаны корректирующие коэффициенты, которые были получены путем анализа исторических данных и прогнозных, и в итоге получается скорректированный прогноз, который задается формулой.

При прогнозировании коэффициент а – не учитывается, так как он всегда постоянен, а экономика России изменчива и он искажает результат.

Таким образом, были найдены ключевые показатели рынка медного лома для каждой отдельной отрасли, а также дополнительные показатели, характеризующие развитие экономики и оказывающие влияние на рынок медного лома. На основе вышеуказанных данных был построен скорректированный прогноз на 5 лет вперед.