Статистический анализ развития нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК

Короткий опис

Год:

2010

Автор научной работы:

Ботани Дальшад Шакер Исмаил

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

160

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Ботани Дальшад Шакер Исмаил

СОДЕРЖАНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. Особенности экономическогоразвитиястран — членов ОПЕК
1.1.Стратегическаяважность деятельности ОПЕК.
1.2.Анализособенностей экономического развития стран - членовОПЕК
1.3. Проблемы развития стран - членов ОПЕК.
ГЛАВА 2. Многомерныйстатистическийанализ состояния нефтегазового сектора встранах- членах ОПЕК.
2.1. Особенности развитиянефтегазовогосектора в странах -членахОПЕК
2.2. Применение статистических методов снижения размерности и классификации для сравнительного анализа состояния нефтегазовогосекторав странах - членах ОПЕК.
2.3. Статистический анализ распределенияэкспортныхпотоков нефти стран - членов ОПЕК по регионам мира.
ГЛАВА 3. Статистический анализ и прогнозирование развития рынка нефти и газа стран — членов ОПЕК.
3.1. Статистический анализ структурных сдвигов в распределении объемовдобычии экспорта нефти и газа стран - членов ОПЕК.
3.2. Методика прогнозирования основных показателей развития рынка нефти и газа стран - членов ОПЕК.
3.3. Прогнозирование основных показателей развития рынка нефти и газа стран - членов ОПЕК.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистический анализ развития нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК"

Актуальность исследования. Развитие мировой экономики неразрывно связано смировымрынком нефти, так как нефть является основным источником первичной энергии, важнейшимсырьемдля химической промышленности.
В последние годы мировойспросна нефть демонстрировал рост. Однако,кризисныеявления в мировой экономике, замедлениетемповэкономического развития во второмполугодии2008г. привели к снижениюмировогоспроса на нефть. Преодолениекризисныхявлений в развитых странах, поступательное развитие экономики Китая, Индии и других азиатских стран, ускорение темпов роста мировой экономики в целом определяют дальнейший рост мировогоспросана нефть.
Большое влияние на развитие мирового рынка нефти способна оказывать деятельность Организации стран -экспортеровнефти (ОПЕК1), так как на долю стран - членовОПЕКприходится более 75% мировыхразведанныхзапасов нефти и примерно 51%мировыхразведанных запасов газа. Координируя деятельность входящих в нее стран, эта организация может влиять на цены мирового рынка нефти, способствуя поддержанию его стабильности. Существенно возросластратегическаяважность деятельности этого объединения стран - экспортеровсырьяв условиях кризисных явлений мировой экономики, значительных колебаний цен на нефть.
Ежемесячнаядинамика мировых цен на нефть демонстрировала устойчивый рост в первом полугодии 2008г., достигнув в этот период максимума, однако затем произошло резкое падение цен. В связи с этим ОПЕК был предпринят комплекс мер посокращениюдобычи нефти странами - участниками этой организации для поддержания цен. При этом следует отметить, что не всегда взятыеобязательствапо сокращению добычи нефти'выполнялись полностью. Деятельность этой организации сталкивается
1 OPEC - Organization ofthe Petroleum Exporting Countries с трудностями, так как страны - члены ОПЕК существенно отличаются по уровню экономического развития, имеют зачастую разнонаправленные, противоречивые интересы.
Для совершенствования деятельности этой организации и эффективного управлениянефтегазовымсектором в странах - членах ОПЕК необходим всесторонний сравнительный анализ экономического развития этих стран, требуется прогнозирование важнейших характеристик рынка нефти и газа. Существенную помощь в решении этого сложного комплекса задач может оказать применение современного статистическогоинструментария, что и определяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования как в научном, гак и в практическом плане.
Степень разработанности проблемы. Исследованиюконъюнктурымирового рынка нефти, изучению развитиянефтегазовогосектора отдельных стран, анализу деятельности ОПЕК посвящены труды многих российских и зарубежных специалистов:АлександроваД.Г., Брагинского О.Б., Дмитриевского А.Н.,ДунаеваВ.Ф., Миловидова К.Н., Griffin J.M., Green D., Gault J., Kaufmann R.K., Tayyebi S.M.R., Yahyair А. и др. В процессе разработки методических вопросов статистического исследования большое значение сыграли труды отечественных ученых:АгаповойТ.Н., Айвазяна С.А., Башиной О.Э.,ГромыкоГ.Л., Дубровой Т.А., Елисеевой И.И.,ЕфимовойМ.Р., Карманова М.В., Лукашина Ю.П., Минашкипа В.Г.,МхитарянаB.C., Орехова С.А. и др. Однако в научной литературе отсутствуют комплексные статистические исследования, посвященные сравнительному анализу экономического развития стран - членов ОПЕК. Недостаточное внимание уделено многим вопросам анализа ключевых проблем в развитии нефтегазовогосектора, экономик этих стран, приводящих к определенным трудностям в деятельности ОПЕК. Также требуют дальнейшего совершенствования методические подходы к прогнозированию важнейших показателей, отражающих развитие рынка нефти и газа стран - членов ОПЕК.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа развития нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК.
Для достижения цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи: исследовать особенности и тенденции экономического развития стран -членов ОПЕК; разработать методику сравнительного экономико-статистического анализа состояния нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК и оценить перспективы его развития; предложить подход к анализу распределенияэкспортныхпотоков нефти стран - членов ОПЕК по странам и регионам мира; исследовать структурные сдвиги в распределении между странами -членами ОПЕКсовокупныхобъемов добычи и экспорта нефти и газа; разработать и апробировать методический подход к прогнозированию основных показателей, характеризующих развитие рынка нефти и газа в странах - членах ОПЕК.
Объектом исследования являетсянефтегазовыйсектор в странах -членах ОПЕК.
Предметом исследования являются показатели и методики статистического анализа развития нефтегазового сектора в странах — членах ОПЕК и мирового рынка нефти.
Теоретической и методологической базой исследования послужили труды российских и зарубежных учёных по прикладной статистике иэконометрике, проблемам развития рынка энергоресурсов, экономике стран -членов ОПЕК, компьютерной обработке данных.
При решении поставленных в диссертации задач использованы статистические методы снижения размерности и классификации, анализа соответствий, структурных сдвигов, временных рядов и прогнозирования, а также табличные и графические методы представления результатов исследования.
В диссертационной работе были использованы пакеты прикладных программ «Statgraphics», «PASW Statistics 18», «MS Excel-2007», а также программа, написанная автором на языке «Visual Basic».
Информационной базой исследования послужили статистические данные официальных изданий ОПЕК, Всемирного банка,ООН, Росстата, Международного энергетического агентства, а также данные научных публикаций по исследуемой тематике, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронныхСМИ.
Научная новизна исследования. Основной научный результат, полученный в диссертации, заключается в разработке методики комплексного статистического анализа развития нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК.
В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные научные результаты исследования:
S выявлены особенности и основные тенденции развития экономик стран -членов ОПЕК, позволившие определить общие и характерные для отдельных стран ОПЕК проблемы в экономическом росте; S разработана методика многомерного статистического анализа состояния нефтегазового сектора в странах - членах ОПЕК, позволившая выделить однородные группы стран с учетом особенностей экономического развития;
S предложен методический подход к выявлению стран - членов ОПЕК, схожих поприоритетнымнаправлениям экспорта нефти; данный подход основан на исследовании распределенияэкспортанефти по регионам мира с использованием методов анализа соответствий; •S оценена интенсивность и выявлена направленность структурных изменений в распределении между странами - членами ОПЕК совокупных объемовдобычии экспорта нефти и газа с использованием порядковой шкалы и шкалы отношений; ^ полученыпрогнозныеоценки показателей, характеризующих добычу нефти и газа в странах - членах ОПЕК, а также мирового спроса на нефть с помощью адаптивных моделей, основанных на экспоненциальном сглаживании, и моделей АЫМА; ^ предложена модификация алгоритма прогнозирования временных рядов с использованием теории распознавания образов, апробированная при получениипрогнозныхоценок цены «спог» на нефть стран - членов ОПЕК.
Исследование выполнено в рамках Паспорта отрасли «Экономические науки», специальности по кодуВАКРФ - 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика» в соответствии с пунктами:
3.3. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявлениятрендови циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов;
3.8. Прикладные статистические исследованиявоспроизводстванаселения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран.
Практическая значимость результатов исследования. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы ОПЕК припланированиисвоей деятельности, Министерствами экономики иотраслевымиминистерствами стран - членов ОПЕК при разработке программ экономического развития,Росстатомпри проведении международных сопоставлений, руководством и аналитическими службами 8нефтегазовыхкомпаний и их деловыми партнерами для принятия обоснованныхуправленческихрешений.
Апробация результатов работы. Основные результаты исследования были представлены на 4 научно-практических конференциях:
Научно-практической конференции «Трансформация социально-экономического пространства в регионах России (Сибирь и Дальний Восток)», Улан-Удэ,ВСГТУ, 2007г.
Межвузовской научной конференции «Современные проблемы экономики, статистики и финансов: теория и практика», Москва, ЕАОИ,МЭСИ, 2008г.
II Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы развитиявнешнеэкономическихсвязей в условиях глобализации», Орел, ОрелГТУ, 2008г.
VI Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики иэконометрики» (апрель 2009г.), Москва, МЭСИ, 2009г.
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 9 работах общим объемом 2.45 п. л., в том числе - 3 статьях в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ, общим объемом 1.51 п. л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Список літератури

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Ботани Дальшад Шакер Исмаил

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании проведенного в данной работе исследования были сделаны следующие выводы:
В период 1968-2008 гг. постоянно увеличивалисьразведанныенефтяные запасы и разведанныезапасыприродного газа стран - членовОПЕК. К 2008 г. доля стран - членов ОПЕК вмировыхразведанных запасах нефти увеличилась на 7 п.п. по сравнению с 1968 г., составив 79%. За этот же периодвесомостьстран - членов ОПЕК в мировыхразведанныхзапасах газа выросла более значительно - па 18 п.п., приблизившись к 51%. Благодаря тому, что на долю стран - членов ОПЕК приходится более 3Л мировых разведанных нефтяныхзапасов, эта организация может оказывать существенное влияния на ценымировогорынка нефти. Деятельность ОПЕК, направленная на координацию действий входящих в нее стран и сотрудничающих с ними государств, способствует поддержанию стабильности намировомрынке нефти. Это определяетстратегическуюважность деятельности ОПЕК для мировой экономики.
Проведенный анализтемповроста ВВП стран - членов ОПЕК в 20022008 гг. свидетельствовал о том, что динамика экономического развития этих стран различна, также как и стабильность их экономических систем, степеньдиверсификацииэкономики. Структура ВВП стран - членов ОПЕК также неоднородна, хотя существенный вклад вВВПвносит промышленность (в основномнефтедобывающаяи нефтеперерабатывающая). Добавленная стоимостьпромышленности(% ВВП) превышает 50% для большинства стран - членов ОПЕК, при этом значения этого показателя варьировали в 2007 г. от 37% (Эквадор) до 77% (Катар).
Наиболее высокая доля добавленной стоимости сельского хозяйства в ВВП среди стран - членов ОПЕК характерна для Нигерии (33% в 2007 г.).
Значительный вклад сферы услуг в ВВП наблюдает в Эквадоре и Кувейте (56% и 48% соответственно в 2007 г.). Структура ВВП у стран - членов ОПЕК существенно различается.
О неоднородности экономического развития стран - членов ОПЕК свидетельствует также классификация Всемирного банка по уровню доходов (поВИДна душу населения), согласно которой эти страны были разделены на три группы:
Высокий доход: Катар,ОАЭ, Кувейт, Саудовская Аравия;
Доход выше среднего: Ливия,Венесуэла, Алжир;
Доход ниже среднего: Эквадор, Иран, Ангола, Ирак,Индонезия,
Нигерия.
Результаты группировки стран - членов ОПЕК по уровнюпотребленияэлектроэнергии на душу населения в странах - членах ОПЕК полностью совпадают с классификацией по уровню дохода на душу населения. Среднеепотреблениеэлектроэнергии в странах с высоким доходом превышает потреблениеэлектроэнергиив крупных странах, таких какСШАи Россия. При этом следует учитывать, что промышленно развитые страны стремятся активно использоватьэнергосберегающиетехнологи.
Страны - члены ОПЕК с высоким уровнем дохода на душу населения пользуются услугами сети Интернет больше других стран - членов ОПЕК. Та же самая ситуация свладельцамистационарных телефонных линий и абонентами мобильной телефонной связи. Но по сравнению сэкономическиразвитыми странами, количество пользователей всемирной сети Интернет,владельцевстационарных телефонных линий и абонентов мобильной телефонной связи в странах - членах ОПЕК меньше в три или четыре раза.
Основные проблемы в развитии стран - членов ОПЕК состоят в наличии технологической отсталости стран - членов ОПЕК от ведущих стран мира. Также сказывается отсутствиевысококвалифицированныхспециалистов. Другая важная проблема состоит в том, что страны - члены
ОПЕК не всегда принимают взвешенные решения по объемам увеличения
126 илисокращениядобычи нефти. Страны - члены ОПЕК не уделяют особого внимания развитию газовой промышленности, несмотря на то, что обладают почти 51% мировых разведанных запасов природного газа. В период 19802008 гг. динамикаэкспортаприродного газа в мире увеличивалась быстрымитемпамив отличие от динамики экспорта природного газа в странах - членах ОПЕК.
В диссертационной работе проведено сопоставление разведанных запасов нефти и газа стран - членов ОПЕК, объемов ихдобычии экспорта. Показано, что важную роль в ОПЕК играет Саудовская Аравия, располагающая крупнымизапасаминефти и природного газа. В начале 2009г. Саудовская Аравиялидировалав мире по запасам нефти, составившим почти 20% от мировых разведанных нефтяных запасов. Также эта страна занимала первое место в мире по объему экспорта нефти, причем среднесуточный объем экспорта в 2008г. был почти 7.3 мбс. Вклад Саудовской Аравии превышает % в суммарном объеме экспорта нефти из стран - членов ОПЕК и в объеме их разведанных запасов (доля запасов нефти в 2008 г. - 25.7%; доля экспорта нефти - 30.3%).
Проведенное исследование показало, что часть стран - членов ОПЕК располагает крупными запасами природного газа и значительными объемами его экспорта. У Ирана самая высокая доля в общем объеме разведанных запасов газа (свыше 31.7%) и втоварнойдобыче газа (примерно 20.6%) среди стран - членов ОПЕК. Иран занял второе место в начале 2009 г. помировымзапасам природного газа (28.1 трлн. м-5). В то же время Алжир является самым крупнымэкспортеромгаза среди стран - членов ОПЕК (почти 31% в общем объеме экспорта природного газа). В 2008 г. Алжир занял четвертое место в мире поэкспортуприродного газа, объем которого составил 7.4% от мирового уровня.
Исследование показало, что при сохранении инерционности развитиязапаснефти в странах — членах ОПЕК может быть исчерпан в течение 68 лет.
Этот вывод опирается на предположение, чтоспросна нефть не поднимется.
127
Возможность истощения запасов нефти иллюстрирует ситуация вИндонезии, у которой запасы нефти оставались незначительными, при этом потребление её внутри страны увеличивалось. Индонезия уже покидает ОПЕК и может быть при сохранении сложившейся тенденции через 12 лет у нее вообще не останется запасов нефти.
Для проведения многомерной классификации стран - членов ОПЕК, учитывающей особенности их экономического развития, состояния рынка нефти и газа, в диссертации были использованы многомерные статистические методы (факторный и кластерный анализы). В результате использования факторного анализа был осуществлен переход от восьми экономических показателей к трем факторам. Первый фактор являлся характеристикой нефтяногосектораи имел высокие нагрузки на признаки, отражающие разведанные запасы сырой нефти,добычусырой нефти, экспорт сырой нефти. Второй фактор являлся характеристикой газового сектора и имел высокие нагрузки на признаки, отражающие разведанные запасы природного газа,товарнуюдобычу газа, экспорт природного газа. Третий фактор был тесно взаимосвязан с показателями: ВВП на душу населения, добавленная стоимость сельского хозяйства (% ВВП).
После получения обобщенных факторов был использован кластерный анализ для классификации стран - членов ОПЕК, в результате получены три кластера с помощью иерархической процедуры. Окончательное разбиение стран получено методом Варда, с Евклидовой метрикой. Первый кластер объединил страны с высокими значениями таких показателей, как добавленная стоимость в промышленности (% ВВП), ВВП на душу населения. Страны этого кластера имеют значительные запасы и большие объемы добычи и экспорта нефти. К первому кластеру были отнесены
Саудовская Аравия, Катар, Кувейт и ОАЭ. Второй кластер включал в себя страны с высокими значениями таких показателей, как добавленная стоимость в сельском хозяйстве (% ВВП),численностьнаселения, уровень запасов газа, объемы товарной добычи и экспорта природного газа. Во
128 второй кластер вошли Алэ/сир, Индонезия, Иран и Нигерия. Остальные страны {Ангола, Венесуэла, Ирак, Ливия, Эквадор) были отнесены к третьему кластеру. Этот кластер объединил страны с высокими значениями добавленной стоимости в сфере услуг (% ВВП), при этом для этого кластера характерны средние запасы нефти по сравнению с другими ранее выделенными группами стран.
С помощью анализа соответствий была исследована взаимосвязь междуэкспортирующиминефть странами - членами ОПЕК иимпортирующиминефть регионами мира. Страны - члены ОПЕК разделились на три группы в зависимости отприоритетныхнаправлений экспорта нефти, от сложившихсявнешнеторговыхсвязей:
Первую группу образуют Индонезия, Кувейт, Катар, Саудовская Аравия, ОАЭ и Иран, ориентированные на Азию и Тихоокеанский регионы.
Вторую группу образуют Ангола, Венесуэла, Эквадор, Ирак и Нигерия, имеющие тесные связи с Северной и Латинской Америкой.
Третья группа включает Ливию и Алжир, имеющиевнешнеторговыетесные связи с Западной Европой.
У Ирана присутствуют связи с третьей группой, однако с первой группой у данной страны связи сильнее. Также и Саудовская Аравия близка ко второй и третьей группе, но имеет более сильные связи с первой группой. У Восточной Европы, Ближнего Востока, Африки нет статистически значимой взаимосвязи с определенными странами ОПЕК, то есть отсутствуют устойчивые внешнеторговые связи. С помощью кластерного анализа (метода Варда) были получены те же самые результатысегментированияэкспортирующих нефть стран - членов ОПЕК иимпортирующихнефть экономических регионов мира. Это подтверждает ранее полученные выводы и результаты.
Проведенный анализ выявил, что в динамике распределения добычи и экспорта нефти в период 1989-2008гг. отмечались небольшие структурные сдвиги в странах - членах ОПЕК. В то же время при сопоставлении результатов расчетов значений базисных абсолютных структурных сдвигов вэкспортенефти наблюдалась тенденция к увеличению структурных сдвигов большая, чем вдобыченефти (по сравнению с 1989 г.). Несмотря на это, исследование выявило достаточную устойчивость структуры распределениясовокупныхобъемов добычи и экспорта газа стран - членов ОПЕК, при этом распределение экспорта газа получило более существенные изменения, чем распределение добычи газа. Наивысшие значения базисных коэффициентов структурных сдвигов (по сравнению с 1989г.) в добыче и экспорте газа приходятся на период с 1999г. по 2008г., что указывает на происходившее удаление от структуры базисного периода.
С использованием методики, опирающейся на применение моделей
АШМА, адаптивных методов, основанных па экспоненциальном сглаживании, а также на подход, связанный с распознаванием образов, было проведено прогнозирование нескольких показателей, которые имеют большое значение для экономики стран - членов ОПЕК и влияют на развитие мировой экономической системы. Таким образом, полученныепрогнозныеоценки показали, что в 2010 г.ожидаетсярост основных индикаторов развитиянефтегазовогосектора стран - членов ОПЕК, несмотря на последствия мирового экономическогокризиса. Данный вывод связан судовлетворениемспроса восстанавливающейся мировой экономики, с растущими потребностями в нефти экономик развивающихся стран мира.
Согласнопрогнознымоценкам, базисные темпы прироста мировогоспросапа нефть в 2010-2011 годах по отношению к 2009 году составят 1.08% и
1.85% соответственно. В соответствии с полученнымипрогнознымиоценками спотовые цены на нефть в странах - членах ОПЕК до августа 2010 г. будут колебаться в промежутке между 71-75 долл./барр. Подъем цен и избегание низких цен на нефть должны позволить странам-членам ОПЕК
130скоординироватьсвои действия на усилении развития нефтяного сектора и на диверсификации экономики.
В результате, по имеющимся прогнозным оценкам, базисныйтемпприроста товарной добычи газа в 2010 г. по отношению к 2008 г. составит 7.8%, т.е. в 2010 г.товарнаядобыча газа увеличится на 44.1 млрд. м по сравнению с 2008 г.
Полученные результаты могут быть использованы в деятельности ОПЕК, отдельными странами, входящими в состав ОПЕК, при разработке программ экономического развития, руководством и аналитическими службаминефтегазовыхкомпаний и их деловыми партнерами для принятия обоснованныхуправленческихрешений.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Ботани Дальшад Шакер Исмаил, 2010 год

1. Абрамов А., Апевалова Е., Астафьева Е. и др.; науч. ред.ГайдарЕ. Т. Кризисная экономика современной России: тенденции и перспективы. -М.: Проспект, 2010.
2.АбчукВ.А. Экономико-математические методы: Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. СПб.: Союз, 1999.
3.АгаповаТ.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения. М.:Финансыи статистика, 1996.
4.АдамовС.Ю. Визуализация неколичественых данных // Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов. М.: Наука, 1990.
5.АйвазянС. А. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.:Финансы и статистика, 1989.
6.АйвазянС. А. Методы анализа данных. М.¡Финансы и статистика, 1985.
7.АйвазянС. А. Эконометрика: Уч.пос. М.:Маркет ДС, 2010.
8.АйвазянС. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основыэконометрики. -М.:Юнити, 1998.
9.БашинаО.Э., Спирин А. А. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучениикоммерческойдеятельности: Учебник. -М.:Финансы и статистика, 2007.
10. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. М.: Финансы и статистика, 1989.
11. Блюмин C.JL,СухановВ.Ф., Чеботарев C.B. Экономический факторный анализ. Липецк: ЛЭГИ, 2004.
12. Большаков А. А,КаримовР. Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учебное пособие для вузов. М.: Горячаялиния-Телеком, 2007.
13.БольшаковA.A., Каримов Р.Н. Методы сжатия информации. Сарат. политехи, инст-т, Саратов, 1991.
14.БрагинскийО.Б. Мировой нефтегазовый комплекс. М.: Наука, 2004.
15.БушуевВ. В., Троицкий А. А.Энергетика2050. - М.: ИЭС, 2007.
16.ВапникВ. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974.
17.ВерещагинА. К., Шепь А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. -М.: МЦНМО, 1999.
18.ГельманВ.Я. и др. Нефть, Газ, модернизация общества // Гос. ун-т -Высш. шк. экономики. Санкт-Петербург : Экономическая школа ГУВШЭ: Экономикус, 2008.
19.ГинзбургА.И. Экономический анализ. СПб.: Изд-во «Питер», 2003.
20.ГромыкоГ. Л. Теория статистики: Практикум. М.:ИНФРА, 2008.
21. Дж.-О. Ким, Ч. У.Мьюллер, У. Р. Клекка и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.
22.ДлинA.M. Факторный анализ в производстве. М.: Статистика, 1975.
23.ДубровА. М., Мхитарян В. С.,ТрошинЛ. И. Многомерные статистические методы. — М.:Финансы и статистика, 2003.
24.ДуброваТ. А. Прогнозирование развитияпромышленностиРоссии: методы и модели. М.:ТЕИС, 2003.
25.ДуброваТ. А. Прогнозирование социально-экономических процессов. -М.:МаркетДС, 2010.
26.ДуброваТ. А. Статистические методы прогнозирования. М.: Юнити-Дана, 2003.
27.ДуброваТ.А., Есенин М. А.,ОсиповаН. П. Факторный анализ с использованиемППП«SPSS»: Учебное пособие. М.:МЭСИ, 2009.
28. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: методы наглядногопредставления данных. М.: Финансы и статистика, 1988.
29. Дюран Б.,ОделлП. Кластерный анализ. -М.: Статистика, 1977.
30.ЕлисееваИ. И. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. -М.: Проспект, 2010.
31.ЕлисееваИ. И., Изотов А. В.,КапраловаЕ. Б. Статистика. М.:Кнорус, 2009.
32.ЕлисееваИ. И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977.
33.ЕлисееваИ.И., Минашкин В. Г.,ЕгороваИ. И. С гатистика: Учебник. -М.: Проспект, 2005.
34.ЕнюковИ. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.
35.ЕфимоваМ.Р. Социально-экономическая статистика: Учебник- М.: Высшее образование, 2009.
36.ЕфимоваМ.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. Учебник.-М.: ИНФРА-М. 2009.
37. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.
38.ИнджикянP.O. ОПЕК в мировом капиталистическом хозяйстве. М. Междунар. отношения, 1983.
39.КазинецJ1.C. Темпы роста и структурные сдвиги в экономике. М.: Экономика, 1981.
40. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука. 1976.
41. Клишина Ю. Применение анализа соответствий в обработке нечисловой информации // Социология: 4М., N2, 1991.
42.КутлалиевА., Попов А. Эффективность рекламы. М.: ЭКСМО, 2005.
43. Кэндел М. Ранговые корреляции. М.: Статистика. 1975.
44. Либ Стивен. Либ Донна. Фактор нефти: как защитить себя и получитьприбыль в период грядущего энергетическогокризиса. Пер. с англ. Каденко С. В. М.: Вильяме, 2007.
45.ЛукашинЮ.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. -М.: Финансы и статистика, 2003.
46.МандельИ.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.
47.МиркинБ.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.
48.МиркинБ.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях. -М.: Финансы и статистика, 1985.
49.МхитарянВ. С. Эконометрика: Учебник. М.: Проспект, 2009.
50.МхитарянВ. С., Башкатов Б. И.,ДуброваТ. А., Ильенкова С. Д.,КармановМ. В. Статистика: учебник. М.:Экономиста, 2006.
51.ОреховС.А. и др. Эконометрика: учебное пособие в схемах и таблицах. М.: Эксмо. 2008.
52. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. -М.: Финансы и статистика, 1982.
53.ПотаповА. С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания.СПБ.: Политехника, 2007.
54. Рябушкип Т.В.,СимчераВ.М., Машихин Е.А. Статистические методы и социально-экономический анализ. -М.: Наука. 1989.
55. Сейфульмулюков И.А. СтраныОПЕКв развивающемся мире. М., 1989.
56.СерафиновичЛ.П. Статистическая обработка опытных данных. -Томск, 1980.
57.СивелькинВ.А., Кузнецова В.Е. Статистический анализ структуры социально-экономических процессов и явлений: Учебное пособие. -Оренбург:ГОУВПО ОГУ, 2002.
58.СиммонсМ. Р. Закат арабской нефти. Будущее мировой экономики.
59. Пер. с англ.ГорбаткоВ. Н. М.:Поколение, 2007.
60. Снмчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных. — М.:Финансы и статистика, 2008.
61.СокалP.P. Кластер-анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В сб.: Классификация и кластер. Ред. Райзин Д. В. М.: Мир. 1980.
62. Сошникова JI.A.,ТамашевичВ.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
63. Страны и регионы. 2007. Статистический справочник Всемирного банка, Пер. с англ. М.: Издательство Весь Мир, 2008.
64. Страны и регионы. 2008. Статистический справочник Всемирного байка, Пер. с англ. М.: Издательство Весь Мир, 2009.
65. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.
66.ТюринЮ.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА, 1998.
67.ФедосеевВ.В., Гармаш А.Н., и др. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. Пособие для вузов. М.:ЮНИТИ, 1999.
68. Ферстер Э., Рейнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство дляэкономистов. — М.: Финансы и статистика, 1983.
69.ХахулинГ. Ф., Монахов С. В. Система имитационного моделирования Modelling для разработки дискретных и непрерывно-дискретных моделей. М.:МАИ, 2007.
70.ЧураковЕ. П. Прогнозирование эконометрических временных рядов. -М.: Финансы и статистика, 2008.
71. Шерла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.
72. Экоономидес М.,ОлиниРональд. Цвет Нефти, Крупнейший мировойбизнес: история, деньги и политика, Пер. с англ. М.:ЗАО«Олимп1. Бизнес», 2004.
73. Alexander Т. В. Statistical Factor Analysis and Related Methods: Theory and Applications. John wiley & sons, 1994.
74. Anderberg M. R. Cluster analysis for applications. New York: Academic Press, 1973.
75. Annual statistical bulletin 2007 organization of the petroleum exporting countries. - Ueberreuter Print und Digimedia, 2008.
76. Annual statistical bulletin 2008 organization of the petroleum exporting countries. - Ueberreuter Print und Digimedia, 2009.
77. Arthur P. D. Energy Glossary. Nova Science Publishers, 2002.
78. Bendixen M. A Practical Guide to the Use of Correspondence Analysis in Marketing Research. (Electronic version). Marketing Research On-Line, 1996.
79. Bezdek J. C. Pattern recognition with fuzzy ojective function algorithms. -Plenum pub., 1981.
80. Borg I., Groenen P. Modern multidimensional scaling. New York: Springer-Verlag, 1997.
81. Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. Time series analysis:
82. Forecasting and control, 3rd ed. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1994.
83. Brian S. E., Sabine L, Morven L. Cluster Analysis, Fourth edition. -London: Edwin Arnold Ltd., 2001.
84. Clausen S. E. Applied correspondence analysis: An introduction. Sage university papers. Series: Quantitative applications in the social sciences. Vol. 121, 1998.
85. Dave E. Pattern recognition and financial time-series, Intelligent Systems in Accounting. Finance & Management journal, 2007.
86. Delurgio S. Forecasting: principles and applications. McGraw-Hill, 1996.
87. Efraim K. The Iran-Iraq War 1980-1988 (Essential Histories). Ospreypub., 2002.
88. Ficnberg S., Holland P. W., Bishop Y. M. Discrete Multivariate Analysis -Theory and Practice. Springer pub., 2007.
89. Freund J. E. Modern elementary statistics, 4th edition. Prentice-Hall Inc., 1973.
90. Greenacre M. J. Theory and Applications of Correspondence Analysis. -New York: Academic Press. 1984.
91. Greenacrc. M.J., Hastie T. The geometric interpretation of correspondence analysis. Journal of the American Statistical Association, 82(398), 1987.
92. Greenacre M. J., Blasius J. Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC, 2006.
93. Hair J. F. Jr. Multivariate Data Analysis with Readings, 4th ed. -Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1995.
94. Hartigan J. A. Clustering algorithms. New York: John Wiley and Sons, 1975.
95. Hastie T., Tibshirani R. Generalized additive models. London: Chapman and Hall, 1990.
96. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied multivariate statistical analysis. -Upper Saddle River (NJ): Prentice-Hall, 2002.
97. Jolliffe L. N. Principal component analysis. Springer-Verlag pub., 1986.
98. Le Roux B., Rouanet H. Geometric Data Analysis. From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis. Dordrecht/Boston/London: Kluwer Academic Publishers, 2004.
99. Lebart L., Morineau A., Warwick K. Multivariate Descriptive Statistical Analysis.-N.Y., 1984.
100. Makridakis S., Wheelwright S. C., Flyndman R. J. Forecasting: Methods and Applications, Third ed. John Wiley and Sons, 1998.
101. McDonald R. P. Factor Analysis and Related Methods. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1985.
102. Motnikar В. S., Pisanski Т., Cepar D. Time-scries forecasting by pattern imitation, OR Spektrum, 18(1), pp. 43-49, 1996.
103. Oil & gas journal, vol 106, No. 48, December-2008.
104. Pal S. K., Majumder D. D. Fuzzy mathematical approach to pattern recognition. New York: John Wiley. 1986.
105. Rick Martinelli M.A. Pattern recognition in time series. Technical Analysis in Stocks & Commodities journal, January 1998.
106. Robert D. Mason, Douglas A. L. Statistical technigues in business and economies. Irwin/McGraw Hill (Boston, Mass), 10th ed., 1999.
107. Romesburg H. C. Cluster Analysis for Researchers. Krieger Pub. 2004.
108. Ross M. A closer look at Diamonds, Oil and Civil War. Annual review of political science No. 9, 2006.
109. S. Kotsiantis P. P. Recent Advances in Clustering: A Brief Survey. WSEAS Transactions on Information Science and Applications. Vol 1, No 1, 2004.
110. Sharma S. Applied Multivariate Techniques. New York: Wiley, 1996.
111. Singh S., Stuart E. A Pattern Matching Tool for Forecasting. Proc. 14th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'98), Brisbane, IEEE Press, vol. 1, pp. 103-105 (August 16-20, 1998).
112. Singh S. Fuzzy Nearest Neighbour Method for Time-Series Forecasting. Proc. 6th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT'98), Aachen, Germany, vol. 3, pp. 1901-1905 (7-10 August, 1998).
113. Singh S. Noisy Time-Series Prediction using Pattern Recognition Techniques. Computational Intelligence, vol. 16, no. 4. 2000.
114. Singh S. Pattern Modelling in Time-Siries Forecasting. Sybernetics and Systems-An International Journal, vol. 31, issue I, 2000.
115. Tatsuoka M. M. Multivariate analysis. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1971.
116. The 2009 world factbook. Central Intelligence Agency. -USA, ISSN 15538133, October 2009.
117. U.S. Energy Information Administration (EIA). Government U.S. Dept. of Energy, January 2010.
118. World Bank: The Little Data Book 2009. World Bank pub, May-2009.
119. Artificial neural network & computational intelligence forecasting competition, 12 May 2009 Режим доступа: http://www.neural-forecasting-competition.com
120. Energy Information Administration (U.S.), July 2008 Режим доступа: http://www.eia.doe.gov/cabs/opec.html
121. Energy Information Administration (U.S.), March- 2009 Режим доступа: http://www.eia.doe.gov/emeu/cabs/AOMC/Overview.html
122. Energy Information Administration, 23.07.2009 Режим доступа: http://www.eia.doe.gov/oilgas/naturalgas/datajpublications/naturalgas monthly/ngm.html
123. Energy Information Administration, Weekly OPEC Countries Spot Price FOB Weighted by Estimated Export Volume. 1 January 2009 Режим доступа: http://tonto.eia.doe.gov/dnav/pet/hist/wtotopecw.htm
124. Financial Forecast Center, 02.10.2009 Режим доступа: http://forecasts.org/oil.htm
125. International Monetary Fund organization, March-2009 Режим доступа: http://www.imf.org/external/pubs/ft/reo/2008/MCD/eng/mreol008.pdf
126. International Petroleum Monthly (IPM) Energy Information Administration, 13.04.2009 - Режим доступа: http://www.cia.doe.gov/ipm/contents.html
127. International Petroleum Monthly (IPM) Energy Information Administration, 27.04.2009 - Режим доступа: http://www.eia.doe.gov/glossary/glossarys.htm
128. Joint oil data initiative organization, 1 January 2008 Режим доступа: http://www.jodidb.org/ReportFolders/reportFolders.aspx
129. Oil & gas journal, December 2008 Режим доступа: http://www.ogj.eom/displayarticle/348377/7/ARTCL/none/none/MARKE T-WATCH:-Prices-fall-as-markets-ignoreOPEC/?dcmp=OGJ.Daily.Update
130. OPEC Bulletin February 2009, 12-04-2009 - Режим доступа: http://www.opec.org/library/OPEC%20Bulleti, n/2009/pdf/OB022009.pdf
131. Organization of the Petroleum Exporting Countries (OPEC), December-2009 Режим доступа:http://www.opec.org/aboutus/organigram/OPECORGANIGRAM.pdf
132. Tel Aviv university, 22.07.2009 Режим доступа: http://www.tau.ac.il/cc/pages/docs/sas8/stat/chap23/sectl2.htm
133. UN data: A world of information, United Nations Statistics Division, 3 Mart 2009 Режим доступа: http://data.un.org/Data.aspx?q=iraq&d= SOWC&f=inID%3a72%3bcrID%3a73
134. UN data: A world of information. United Nations Statistics Division, 9 August 2009 Режим доступа: http://data.un.org/CountryProfile.aspx?
135. United nations-public administration network, August-2009 Режим доступа:1"И1р://ипрап1. un.org/intradoc/groups/public/documents/un/ unpan023181.pdf