Регистрация / Вход
Прислать материал

Прогнозирование мировых цен на сталь до 2020 г.

ФИО
Бельчик Александр Александрович
Электронная почта
889f2030belchik_a@mail.ru
Номинация
Экономика и управление
Институт
Институт экономики и управления промышленными предприятиями (ЭУПП)
Кафедра
Промышленного менеджмента
ФИО научного руководителя
д.э.н. профессор Ларионова Ирина Александровна
Академическая группа
МУБ-15-1
Наименование тезиса
Прогнозирование мировых цен на сталь до 2020 г.
Тезис

Мировой финансово-экономический кризис  2008 г. привел к крупнейшему спаду в металлургии. Данный спад способствовал развитию металлургии в развивающихся странах. Благоприятные условия вызывают желание металлургических компаний утвердить собственное присутствие на растущих рынках, как через введение новых мощностей, так и покупку существующих активов. Обе стратегические опции подразумевают большой размер инвестиций.  Для обоснования новых инвестиций необходимо понимать будущую конъюнктуру спроса-предложения на рынке стали и прогноз цен. Таким образом, несомненную актуальность приобретает исследование в данной области.

За последние десятилетие, на мировой рынок проката стали оказывать влияние новые значимые факторы, начиная с 2004 г. цена на прокат стала расти быстрыми темпами, достигнув максимума в 2008 году (880 $ /т). Но уже в 2015 г. цена проката упала больше, чем вдвое по сравнению с 2008 г. (400 $ /т).  Такое существенное увеличение колебания цен привело к значительному снижению точности прогнозов цен на сталь. Это определяет необходимость внесения корректив в действующие методики прогнозирования цен на сталь.

Цель исследования состоит в выявлении основных факторов, влияющих на формирование мировой цены на сталь и прогнозирование мировых цен на сталь до 2020г.

В процессе выполнения работы была предложена и описана регрессионная модель прогнозирования мировых цен на сталь, базирующаяся на допущении  зависимости мировых цен на сталь от загрузки мировых сталеплавильных мощностей и цены сырьевых материалов. Для создания регрессионной модели были использованы исторические данные  WSA («Всемирная ассоциация производителей стали») и CRU («Исследовательское подразделение по сырьевым материалам»).

Результатом расчетов стала регрессионная формула, имеющая следующий вид:

                       Pt = 16,2× CUt +3,2 RMCt – 6,8 T - 1220

\(Pt\) – мировая цена на сталь, $ /т;

CUt – загрузка мировых сталеплавильных мощностей, проценты;

RMCt – цена на сырьевые материалы, $ /т;

T – переменная временного тренда, условные единицы.

         

t-статистики и соответствующие им показатели p-значений свидетельствуют о том, что все коэффициенты модели являются значимыми. Коэффициент детерминации равен 98%, т.е. только в 2 % случаев модель не может объяснить изменения мировых цен на сталь.

Полученный  прогноз цен на сталь может стать ориентиром при определении направлений развития отрасли и принятии инвестиционных решений руководством металлургических компаний.

Работа выполнена в рамках инициативной тематики под руководством проф. Ларионовой И.А.