Модели формирования производственных планов

4. Модели формирования производственных планов

4.1 Экстраполяционные модели формирования производственных планов

Начнем анализ моделей формирования ожиданий с экстраполяционных моделей формирования производственных планов. Рассмотрим классическую модель, в которой планы в момент t определяются t-1 фактическими изменениями того же показателя в моменты t и t-1:

Q*t = f( Q t, Qt-1 ),

где Q*t - планы изменения выпуска предприятия, определившиеся в момент (опрос) t; Qt - фактические изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t; Qt-1 - фактические изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Такая модель достаточно хорошо описывает формирование планов выпуска в периода 1993-1994 гг. В 1995 г. прогнозы предприятий лишь в пяти месяцах из 12 могут быть описаны такой экстраполяционной моделью. С 1996 г. расхождения эмпирических и модельных данных постоянно увеличиваются: российские промышленные предприятия все дальше уходят от планирования своего выпуска по принципу “от достигнутого уровня”. Этот вывод очевиден при анализе значений отношения правдоподобия, оценивающего качество подгонки модельных данных. Горизонтальная линия на графике обозначает величину отношения, соответствующую 5% уровню значимости (см. рис. 1).

Рис.1

Значения отношения правдоподобия для экстраполяционных моделей, предполагающих формирование производственных планов под влиянием только платежеспособного или только бартерного спроса, выглядят предпочтительней. Экстраполяционная модель, в которой прогнозы производства определяются фактическими изменениями платежеспособного спроса, является более “прогрессивной” для предприятий в переходных экономиках. В этом случае предприятия планируют свой выпуск, экстраполируя предыдущие тенденции изменения спроса. Указанная модель проверялась для периода с июля 1995 г. по декабрь 2001 г. Самым высоким качество подгонки этой модели было до начала 1997 г. В 1997 г. расхождения стали недопустимо велики: модель оказалась приемлемой лишь в 3 случаях из 12. Затем качество подгонки возросло, но не было стабильным. Лишь в 2000 г. “спросовая” экстраполяционная модель стала лучше описывать формирование планов производства в российской промышленности. В 2001 г. качество подгонки такой модели опять снизилось. Экстраполяционная модель с фактическими изменениями бартерного спроса в качестве независимых переменных дополняет предыдущую модель. Ориентация на бартерный спрос при формировании производственных планов свидетельствует о нерыночных позициях производителей. Как показали расчеты, качество подгонки модели с бартерным спросом (без других независимых переменных) находится на одном уровне с моделью, включающей изменения только платежеспособного спроса.

Рассмотрим теперь коэффициенты моделей. В классической экстраполяционной модели (производственные планы определяются только изменениями производства) всегда положительными и статистически значимыми были только коэффициенты у Q t (фактические изменения выпуска, непосредственно предшествующие формированию планов). Коэффициенты Q*t-1 могли быть как положительными, так и отрицательными, и были статистически значимы лишь в одной трети случаев. При этом значение первых из рассмотренных коэффициентов были всегда выше. Таким образом, в рамках классической экстраполяционной модели можно говорить о том, что планы выпуска формируются в основном под воздействием фактических изменений производства, регистрируемых в момент определения планов.

Ситуация с коэффициентами в экстраполяционной модели, предполагающей формирование производственных планов на основе фактических изменений платежеспособного спроса (Q*t = f( Dt, Dt-1 )), аналогична предыдущей модели. Всегда положительны и статистически значимы были коэффициенты последних изменений спроса (Dt). Коэффициенты предшествующих изменений (Dt-1) были значимы лишь в 34% случаев и имели иногда отрицательные значения. Т.е. и здесь лишь самые последние изменения платежеспособного спроса учитываются предприятиями при формировании своих планов выпуска.

В экстраполяционной модели с бартерным спросом (Q*t = f( B t, B t-1 )) коэффициенты последних изменений (Bt) были статистически значимы и положительны только до марта 1999 г. Затем они становятся стабильно незначимыми и иногда - отрицательными. Предшествующие изменения бартерного спроса очень редко статистически значимо влияли на планы предприятий и в течение всего периода наблюдений встречались отрицательные знаки. Это свидетельствует о том, что бартер оказывал влияние на планы выпуска только до начала нормального (за счет платежеспособного спроса) роста производства. С того момента как предприятия поняли, что продажи за деньги начинают вытеснять бартер, они перестали принимать его во внимание. Это произошло, как показывают расчеты по данным конъюнктурных опросов, именно в марте 1999 г. Исключение из модели линейного взаимодействия Q*t и B t-1 оказалось оправданным в большинстве случаев. Статистическая значимость коэффициентов Bt сохранилась до марта 1999 г.

Исследование модели с прочими видами неденежного спроса в качестве факторов, определяющих формирование планов выпуска, приводит к похожим выводам. Правда, мониторинг неденежных видов спроса (векселей, зачетов и пр.) начался только в феврале 2000 г. и поэтому расчеты могут быть сделаны только для относительно благоприятного для российской промышленности периода. Качество подгонки этой модели было достаточно хорошим (см. табл.4). Но коэффициенты модели были чаще статистически незначимы и имели отрицательные знаки для обоих независимых переменных. По этой причине модель была сначала упрощена за счет исключения взаимодействия Q*t и Nt-1. Качество подгонки осталось допустимым в абсолютном большинстве случаев, а коэффициенты стали положительны и часто статистически значимы после сентября 2000 г. Поскольку прирост величины отношения правдоподобия был незначительным, то упрощенная модель является предпочтительной. Дальнейшее сокращение модели за счет исключения взаимодействия Q*t и Nt оказалось допустимым с точки зрения сохранения качества подгонки, но нецелесообразным после октября 2000 г с точки зрения прироста величины G2. Именно осенью 2000 г. российская промышленность впервые после дефолта 1998 г. столкнулась со значительными сбытовыми проблемами и, вновь прибегнув к вексельным и зачетным сделкам, решила, вероятно, учитывать при планировании выпуска их и в дальнейшем. На всякий случай. И эти случаи не замедлили в дальнейшем наступить.

Таблица 4. Характеристики влияния фактических изменений прочих неденежных видов спроса на планы выпуска предприятий

Примечание. В таблице приведены: G2 - величина отношения правдоподобия; df - число степеней свободы; Sig - наблюдаемый уровень значимости; коэффициенты , оценивающие линейную связь (ассоциацию) рангов каждого из факторов с планами выпуска, и стандартные ошибки (SE).

Рассмотрим теперь комбинированные экстраполяционные модели, в которых прогнозы изменения выпуска могут определяться предшествующими фактическими изменениями более чем одного показателя из рассмотренных выше. Сначала остановимся на модели, в которой используются фактические изменения выпуска и платежеспособного спроса в двух предшествующих точках:

Q*t = f( Q t, Q t-1, D t, D t-1).

Качество подгонки этой модели, в которую были включены двухуровневые взаимодействия всех факторов с зависимой переменной и четырехуровневое взаимодействие всех независимых переменных, оказалось очень высоким. Величина отношения правдоподобия стабильно не опускалось ниже 0.9. Статистически значимы были лишь коэффициенты модели, относящиеся к последним фактическим изменениям выпуска и платежеспособного спроса. Соотношение коэффициентов выпуска и платежеспособного спроса, свидетельствует об изменчивости влияния этих двух факторов на планы выпуска. (см. рис.2). До середины 1998 г. усиливалось воздействие платежеспособного спроса, затем его влияние начинает ослабевать и со второй половины 1999 г. предприятия предпочитают в своих экстраполяционных планах опираться на предыдущие изменения выпуска. На первый взгляд такая ситуация выглядит парадоксальной. Получается, что во времена свертывания продаж за деньги предприятия предпочитали в своих прогнозах опираться на предыдущие изменения платежеспособного спроса, объемы которого были невелики. А после начала роста спроса, они отказываются от этого и начинают все сильнее опираться в своих экстраполяционных прогнозах на предыдущие изменения выпуска. Однако этому можно предложить такое объяснение. Отсутствие достаточных объемов нормального денежного спроса и высокая бартеризация оборота заставляла предприятия "с трепетом" относиться к любым колебаниям продаж за деньги и принимать во внимание их малейшее изменение, в том числе - при выработке своих производственных планов. Поэтому к середине 1998 г., когда доля бартера была особенно велика, учет изменений платежеспособного спроса достиг максимума. Затем ситуация стала кардинально меняться. Платежеспособный спрос начал устойчиво вытеснять все другие виды продаж, и поэтому необходимость в столь “нежном” обращении с платежеспособным спросом постепенно отпадает. Предприятия в рамках экстраполяционной модели могут позволить себе пролонгировать фактические изменения своего выпуска, благо продажи растут более или менее устойчиво.

Возможное упрощение модели за счет разбиения четырехуровневого взаимодействия на два двухуровневых снижало качество подгонки для периода 1997-2001 гг., но не меняло уровень влияния предшествующих изменений на прогнозы. Самое сильное влияние имели фактические изменения, непосредственно предшествующие моменту формированию прогнозов. И соотношение влияния двух факторов имело ту же динамику: до середины 1998 г. нарастало воздействие платежеспособного спроса, после чего начинала увеличиваться степень влияния фактических изменений выпуска.

Статистически незначимое влияние на прогнозы удаленных во времени фактических изменений выпуска и спроса (Q t-1, и D t-1) дает основания для еще одной попытки упрощения экстраполяционной модели формирования производственных планов - за счет полного исключения вышеупомянутых факторов. Т.е. исследовать зависимость планов выпуска только от непосредственно предшествующих им фактических изменений выпуска и спроса:

Q*t = f( Qt, Dt, ).

Такая модель имела хорошее качество подгонки только в период 1993-1996 гг., затем наблюдаемый уровень значимости стал стабильно ниже 5%. Коэффициенты модели были положительны и статистически значимы в течение всего периода мониторинга показателей (1993-2001 гг.). При этом более сильное влияние платежеспособного спроса было зафиксировано только с октября 1996 г. по сентябрь 1998 г. В другие периоды предприятия в рамках такой "укороченной" двухфакторной экстраполяционной модели строили свои производственные планы в первую очередь на предшествующих изменениях выпуска.

Таким образом, исследование в рамках экстраполяционной модели влияния на планы выпуска фактических изменений производства и платежеспособного спроса показало, что во времена высокой бартеризации промышленные предприятия старались улавливать малейшее "дуновение" платежеспособного спроса, подобно тому, как парусники при штиле ловят хоть какой-нибудь ветерок. Но как только продажи за деньги становятся значительными и стабильными (ветер крепчает), необходимость в безоглядном следовании за спросом снижается, и во внимание все больше принимается динамика собственного производства (корабль начинает двигаться по своему курсу). Но сам спрос отнюдь не отбрасывается, его предшествующие изменения имеют положительное и статистически значимое влияние на производственные планы. Просто это влияние слабее влияния аналогичных изменений выпуска.

Особый интерес, по нашему мнению, представляет изучение в рамках экстраполяционной модели влияния на планы выпуска фактических изменений основных видов спроса на промышленную продукцию. Динамика платежеспособного спроса отслеживается опросами с апреля 1994 г., динамика бартера - с августа 1998 г., динамика векселей, зачетов и пр. - с февраля 2000 г. Это обстоятельство позволяет исследовать влияние двух видов спроса в течение наиболее длительного периода времени, влияние всех трех видов спроса на планы выпуска может быть изучено лишь в течение двух последних лет.

Как показали оценки логлинейных моделей, из трех видов спроса приоритетное влияние на производственные планы российских промышленных предприятий имеет платежеспособный спрос. Первая модель с участием только платежеспособного спроса и бартера:

Q*t = f( Dt, Dt-1, Bt, Bt-1)

имела очень высокое и стабильное качество подгонки (величина отношения правдоподобия имела максимальные значения). Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для самых близких (к моменту формирования планов) изменений платежеспособного спроса. Предшествующие изменения этого спроса имели иногда отрицательные коэффициенты и были статистически значимы менее чем в половине случаев. У бартерного спроса отрицательные коэффициенты встречались чаще, а статистическая значимость коэффициентов - реже. Соотношение коэффициентов платежеспособного и бартерного спроса также свидетельствовало в пользу того, что планы выпуска предприятий, скорее всего, определялись предшествующими изменениями денежных продаж, а не товарообменных операций (см. рис.3).

Статистическая незначимость коэффициентов у более "отдаленных" изменений спросов показывает, что эти факторы могут быть исключены из модели. Тогда мы получаем модель, в которой производственные планы предприятий определяются только непосредственно предшествующими изменениями двух видов спроса. Качество подгонки такой модели оказалось столь же высоким что и предыдущей. Наблюдаемый уровень значимости сохранил максимальные значения. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для платежеспособного спроса. Бартерный спрос имел положительные коэффициенты, которые со временем утрачивали статистическую значимость. Преимущественное влияние на производственные планы платежеспособного спроса сохранилось.

Следующим шагом анализа станет исследование модели, в которой предполагается формирование производственные планы предприятий под влиянием всех трех видов спроса (платежеспособного, бартерного, векселей и зачетов). Качество подгонки этой модели оказалось очень высоким, наблюдаемый уровень значимости практически не опускался ниже 0.9 (см. табл.5). Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимы опять только для платежеспособного спроса. Коэффициенты других видов спроса имели иногда отрицательные знаки и, как правило, были статистически незначимы. Таким образом, и в этом случае мы можем говорить о том, что планы предприятий формируются в большей степени под влиянием предыдущих фактических изменений платежеспособного спроса.

Таблица 5. Характеристики влияния фактических изменений платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на планы выпуска предприятий

Примечание. В таблице приведены: G2 - величина отношения правдоподобия; df - число степеней свободы; Sig - наблюдаемый уровень значимости; коэффициенты , оценивающие линейную связь (ассоциацию) рангов каждого из факторов с планами выпуска, и стандартные ошибки (SE).

Добавим теперь к предыдущей модели в качестве независимой переменной фактические изменения выпуска, непосредственно предшествующие формированию планов выпуска. Теперь экстраполяционная модель предполагает, что производственные планы определяются предшествующими фактическими изменениями четырех факторов: трех видов спроса и выпуска:

Q*t = f( Qt, Dt, Bt, Nt )

Качество подгонки логлинейной модели сохранилось высоким (см. табл.6). Всегда статистически значимыми и положительными оказались коэффициенты модели только для предыдущих изменений выпуска. Платежеспособный спрос имел положительные и сначала значимые коэффициенты. Но в конце 2000 г. коэффициенты становятся статистически незначимыми, а в 2001 г. такая ситуация встречается уже в половине случаев. Таким образом, платежеспособный спрос с течением времени (по мере все более продолжительного роста) все меньше принимается предприятиями во внимание.

Таблица 6. Характеристики влияния фактических изменений выпуска, платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на планы выпуска предприятий

Примечание. В таблице приведены: G2 - величина отношения правдоподобия; df - число степеней свободы; Sig - наблюдаемый уровень значимости; коэффициенты , оценивающие линейную связь (ассоциацию) рангов каждого из факторов с планами выпуска, и стандартные ошибки (SE).

Подводя итог исследованию экстраполяционных моделей формирования производственных планов, можно сделать следующие выводы. Во-первых, экстраполяционные модели вполне применимы для описания механизма формирования планов производства. Во-вторых, предпочтительными являются "короткие" модели, когда в качестве независимых переменных используются фактические изменения показателей, непосредственно предшествующие формированию планов (прогнозов). Более отдаленные фактические изменения, скорее всего, не влияют на планы. В-третьих, проверка простейших моделей формирования планов выпуска дает основания для первой положительной "оценки" поведения российских промышленных предприятий. Примерно в середине 90-х годов они начинают уходить от планирования своего производства по принципу "от достигнутого уровня". В-четвертых, бартер оказывал влияние на планы предприятий до начала роста платежеспособного спроса (весна 1999 г.). В-пятых, векселя и зачеты были вновь "взяты на вооружение" при планировании выпуска осенью 2000 г., когда российская промышленность впервые после дефолта 1998 г. столкнулась со значительными сбытовыми проблемами. В-шестых, усложнение экстраполяционных моделей позволило получить более "сложные" выводы о поведении предприятий. Самое сильное влияние на планы выпуска платежеспособный спрос имел во времена самой высокой бартеризации, когда ситуация заставляла производителей предельно внимательно относиться к любым колебаниям продаж за деньги. С началом же роста продаж за деньги и постоянного увеличения их доли в обороте необходимость в жестком следовании за спросом снижается, и предприятия начинают просто пролонгировать свой предыдущий выпуск. В-седьмых, из трех видов спроса самым важным для предприятий является нормальный платежеспособный спрос. Ни бартер, ни векселя, ни зачеты не оказывали статистически значимого влияния на производственные планы российских промышленных предприятий.

Похожие работы

Бизнес-план торгового предприятия и организация его разработки

Скачать

144167

30

16

... ООО «РУБИН-ПЛЮС» НА 2003 г. . Как уже указывалось ранее (глава 1.) особое значение в российских условиях приобретают разработка и реализация планов организации и развития бизнеса – бизнес-план . Статистические данные о неудачах новых предприятий указывают на то , что риск достаточно велик . Для предвидения и возможного предотвращения этих проблем используется бизнес – план . В ...

Управление конкурентоспособностью промышленного предприятия

Скачать

262648

16

15

... и укрепления его позиций на внешнем и внутреннем рынках (рис. 1.3). Важность разработки эффективной системы организационно-экономических мероприятий поддержки управления конкурентоспособностью промышленного предприятия подтверждается работами [10, 21, 47,73]. ВЫВОДЫ К ПЕРВОЙ ГЛАВЕ Исследования, проведенные в первой главе, позволили сделать следующие выводы: 1. Высокая ...

Ценовая политика на предприятии: формирование, направление, совершенствование

Скачать

84590

11

1

... хотелось бы сделать некоторые общие выводы и дать рекомендации к развитию и совершенствованию ценовой политики компании Цептер в условиях становления рыночной экономики. В работе рассмотрены теоретико-методологические основы формирования стратегии ценообразования и построения ценовой политики предприятия. Проанализирована стратегия ценообразования компании «Цептер» - международной компании по ...

Стратегический план развития предприятия

Скачать

65646

4

4

... стратегическому развитию целесообразно разделить на два ключевых направления: – разработка общей концепции развития предприятия: стратегия предприятия и его бизнес единиц (стратегический маркетинг); – детализация общей концепции развития, формирование инвестиционного портфеля, разработка бизнес-планов проектов и дальнейшая их реализация (управление инвестициями). Для эффективной деятельности ...