5. Модели формирования ценовых планов
5.1 Экстраполяционные модели формирования ценовых планов
Рассмотрение экстраполяционных моделей формирования ценовых планов российских промышленных предприятий начнем с базовой модели, предполагающей, что планы изменения цен в момент t определяются предшествующими фактическими изменениями цен:
P*t = f( P t, Pt-1 ),
где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Pt - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Pt-1 - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1. Поскольку одновременный мониторинг и фактических изменений, и прогнозов цен в опросах ИЭПП начался с октября 1994 г., то наши расчеты начнутся с этого момента времени. Ранее велся только мониторинг прогнозов изменения цен.
Качество подгонки базовой модели оказалось высоким и достаточно стабильным до 1999 г. Для этого периода характерна, на наш взгляд, относительно простая ценовая ситуация и соответственно политика производителей. Высокий и стабильный рост цен, сменившийся затем стабильным их снижением и скачком осенью 1998 г., и позволял предприятиям придерживаться простых схем установления отпускных цен. Платежеспособный спрос, объемы которого становились все меньше, не учитывался предприятиями. Ситуация начинает меняться в 1999 г. Начало роста продаж за деньги и развертывание здорового промышленного роста заставляет предприятия отказаться от простых принципов установления своих цен. Экстраполяционная модель формирования цен все реже и хуже описывает ценовую политику предприятий. Такая ситуация сохраняется в течение всех трех последефолтных лет.
Коэффициенты модели были положительны для обоих предшествующих изменений цен. Но стабильно статистически значимы они были только для первого параметра. Более "отдаленные" изменения цен в 1994-1995 и 1997 гг. не имели статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий. Это подсказывает, что модель может быть упрощена за счет исключения соответствующего линейного взаимодействия. Однако проверка упрощенной модели не дала удовлетворительных результатов. Качество подгонки модели снизилось слишком сильно, и наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия стал ниже 5%, особенно в 1999-2001 гг. Сравнение значений отношения правдоподобия двух моделей, отличающихся на один параметр, также показало целесообразность использования более сложной модели.
Возможности развития модели экстраполяционных планов формирования цен, по нашему мнению, не так велики и очевидны как в случае экстраполяционной модели формирования производственных планов. Из всего списка показателей конъюнктурных опросов в такой модели в качестве независимых переменных можно использовать в качестве независимых переменных еще предшествующие фактические изменения спроса и издержек, а также прогнозы этих переменных. Возможно, последние переменные с очень большой натяжкой вписывается в идеологию экстраполяционных прогнозов, но, поскольку спросовые переменные представляются нам особенно интересными, мы все-таки рискнем использовать ее в составе независимых переменных.
Проанализируем экстраполяционную модель, в которой предполагается зависимость ценовых планов только от непосредственно предшествующих изменений издержек:
P*t = f( C t ),
где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Сt - фактические изменения издержек предприятия, зарегистрированные в момент (опрос) t. Поскольку мониторинг издержек предприятий начался в 1997 г., то оценка моделей с участием издержек возможна для периода 1997-2001 гг. Приведенная модель имела не очень высокое и нестабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости гарантированно и стабильно превосходил порог 5% лишь в период июль 1998 г. - июль 2000 г., затем качество модели два раза падало ниже критического уровня и стало приемлемым лишь в июле 2001 г. Коэффициенты были положительны и статистически значимы с октября 1998 г. Проверка модели без линейного взаимодействия ценовых планов и фактических изменений цен показала, что до октября 1998 г. гипотеза о независимости исследуемых переменных не может быть отвергнута. В пользу этого свидетельствует и сопоставление отношения правдоподобия двух моделей. Простая модель лучше подходит к наблюдаемым данным до дефолта 1998 г.: из шести кварталов она может быть использована в четырех. После дефолта ее превосходство зарегистрировано только в конце 2001 г., когда в российской промышленности начался, похоже, очередной "проблемный" период. Таким образом, дефолт 1998 г. и здесь оказался переломной точкой. До августа 1998 г. предприятия в своей ценовой политике мало обращали внимание на динамику издержек. Затем этот фактор начинает играть нормальную роль, но дает, возможно, сбой в конце 2001 г.
Рассмотрим модель, в которой предполагается формирование ценовых планов предприятий под влиянием предшествующих фактических изменений платежеспособного спроса:
P*t = f( D t, Dt-1 ).
где Dt - фактические изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Dt-1 - фактические изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Очевидно, что фактический рост спроса должен иметь положительное влияние на ценовые планы предприятий, следующие за моментом регистрации изменений спроса. Коэффициенты логлинейной модели, оценивающие взаимодействие фактических изменений спроса и ценовых планов, должны быть положительны. И, действительно, качество подгонки такой модели оказалось достаточно высоким в течение всего периода мониторинга используемых переменных. Коэффициенты модели были (за редчайшим исключением) положительны для Dt и очень часто - для Dt-1 . Более того последние коэффициенты были очень редко статистически значимы. А вот статистическая значимость коэффициентов для Dt имела интересную динамику. В период 1995-1998 гг. значимое влияние последних фактических изменений спроса на ценовые планы регистрировалось 2-3 раза в год. Но с 1999 г. частота такого влияния возрастала и достигла пика в 2001 г.: в течение 10 месяце из 12 платежеспособный спрос положительно влиял на ценовые планы российских предприятий. Т.о. здесь мы имеем обратную картину: именно в последние годы изменение фактических продаж за деньги начинает учитываться предприятиями при формировании ценовой политики на следующий период. До 1998 г. платежеспособный спрос, скорее всего, не учитывался при установлении цен.
Если ввести в рассмотренную выше модель фактические изменения издержек, то такая экстраполяционная конструкция покажет, какие факторы заставляли российские промышленные предприятия во второй половине 90-х годов изменять отпускные цены: затратные или спросовые. Такая модель
P*t = f( D t, Dt-1, Сt)
имела высокое и стабильное качество подгонки в течение всего периода мониторинга издержек. Наблюдаемый уровень значимости не опускался, как правило, ниже 0,8 (см. табл.12). Самые "качественные" коэффициенты были у издержек: они были стабильно положительны и чаще статистически значимы. Статистическая значимость коэффициентов Dt начинает регистрироваться (как и в предыдущей модели) с 1999 г. Предшествующие фактические изменения спроса (Dt-1) имели самые "худшие" коэффициенты: они часто были отрицательными и лишь один раз статистически значимы. Следуя логики логлинейного анализа, попытаемся упростить модель за счет исключения линейного взаимодействия P*t и Dt-1. "Усеченная" модель несильно потеряла в качестве подгонки: сопоставление прироста величины отношения правдоподобия с приростом числа степеней свободы свидетельствует о предпочтительности простой модели. Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимы только для издержек. Фактические изменения платежеспособного спроса стабильно значимо влияли на ценовые планы с середины 1999 г. и иногда - в 1997-1998 гг. Дальнейшее упрощение исходной модели оказалось нецелесообразным.
Таблица 12. Характеристики влияния фактических изменений платежеспособного спроса и издержек на цены предприятий
Дата | Характеристики качества подгонки модели | Коэффициенты модели | |||||||
Dt | Dt-1 | Сt | |||||||
G2 | Df | Sig | SE | SE | SE | ||||
4/97 | 40.1350 | 49 | 0.8126 | 0.3044 | 0.2200 | 0.2216 | 0.2088 | 0.3506 | 0.1797 |
7/97 | 26.0324 | 49 | 0.9971 | -0.1056 | 0.2305 | 0.1550 | 0.2387 | 0.4945 | 0.2384 |
10/97 | 27.8226 | 49 | 0.9936 | 0.3895 | 0.2129 | -0.0034 | 0.1939 | 0.5593 | 0.1905 |
1/98 | 40.2798 | 49 | 0.8081 | 0.2158 | 0.2104 | 0.2132 | 0.1790 | 0.5464 | 0.1901 |
4/98 | 30.1924 | 49 | 0.9841 | 0.4088 | 0.2666 | 0.0653 | 0.2530 | 0.2660 | 0.2223 |
7/98 | 21.9953 | 49 | 0.9997 | 0.6249 | 0.2186 | -0.0179 | 0.2110 | 0.4661 | 0.2292 |
10/98 | 27.2113 | 49 | 0.9951 | 0.1552 | 0.1285 | 0.0065 | 0.1178 | 0.7964 | 0.1447 |
1/99 | 30.1996 | 49 | 0.9841 | 0.1695 | 0.1308 | 0.0151 | 0.1224 | 0.5712 | 0.1149 |
4/99 | 38.8035 | 49 | 0.8515 | 0.3087 | 0.1335 | 0.1854 | 0.1264 | 0.4621 | 0.1253 |
7/99 | 25.1265 | 49 | 0.9982 | 0.2031 | 0.1430 | 0.0493 | 0.1365 | 0.7558 | 0.1353 |
10/99 | 21.6419 | 49 | 0.9998 | 0.5581 | 0.1470 | 0.0310 | 0.1422 | 0.6136 | 0.1437 |
1/00 | 21.0019 | 49 | 0.9998 | 0.4007 | 0.1242 | -0.1434 | 0.1225 | 0.5519 | 0.1122 |
4/00 | 21.1412 | 49 | 0.9998 | 0.2211 | 0.1316 | 0.2416 | 0.1305 | 0.6346 | 0.1228 |
7/00 | 14.4545 | 49 | 1.0000 | 0.3510 | 0.1434 | -0.1239 | 0.1394 | 0.6265 | 0.1379 |
10/00 | 28.5448 | 49 | 0.9914 | 0.5024 | 0.1458 | -0.0659 | 0.1427 | 0.4896 | 0.1330 |
1/01 | 36.2077 | 49 | 0.9126 | 0.3163 | 0.1227 | -0.1040 | 0.1199 | 0.4545 | 0.1153 |
4/01 | 51.3979 | 49 | 0.3800 | 0.4547 | 0.1378 | 0.3035 | 0.1437 | 0.5094 | 0.1431 |
7/01 | 33.8069 | 49 | 0.9516 | 0.3923 | 0.1457 | -0.0377 | 0.1379 | 0.5431 | 0.1457 |
10/01 | 17.0615 | 49 | 1.0000 | 0.3783 | 0.1825 | 0.3350 | 0.2036 | 0.2862 | 0.1746 |
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 ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).
Следующая модель предполагает, что ценовые планы предприятий формируются под воздействием предшествующих фактических изменений бартерного спроса:
P*t = f( B t, Bt-1 ),
где Bt - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Bt-1 - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Такая модель имела хорошее и стабильное качество подгонки, в основном положительные коэффициенты, но последние были статистически незначимы. Таким образом, гипотеза о том, что бартерный спрос имел влияние на ценовую политику предприятий в период 1998-2001 гг., не подтверждается. Оценка модели с использованием динамики бартерного спроса для предыдущих лет невозможна, поскольку этот показатель был введен в анкету ИЭПП только в 1998 г.
И, наконец, рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются фактические изменения прочих неденежных видов спроса (векселя, зачеты и пр.):
P*t = f( N t, Nt-1 ),
где Nt - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Nt-1 - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Качество подгонки модели оказалось высоким для всего периода наблюдений за изменениями этого вида спроса (2000-2001 гг.). Коэффициенты модели были положительны для обоих переменных, но очень редко статистически значимы. Эти результаты свидетельствуют, что предположение о влияние на ценовые планы предприятий динамики прочих неденежных видов спроса, скорее всего, не имеет статистических аргументов.
В заключение рассмотрим модели формирования ценовых планов, где в качестве независимых переменных выступают несколько видов спроса на промышленную продукцию. Более длинный период наблюдения за динамикой бартерного спроса позволяет оценить экстраполяционную модель с использованием в качестве независимых переменных фактических изменений платежеспособного и бартерного спроса для отрезка август 1998 - декабрь 2001 г.:
P*t = f( D t, Dt-1, B t, Bt-1 ).
Качество подгонки этой модели оказалось чрезвычайно высоким для всего рассматриваемого периода: наблюдаемый уровень значимости был всегда максимальным (см. табл.13). Все коэффициенты модели (за редчайшим исключением) были положительны: рассматриваемые виды спроса оказывали нормальное воздействие на ценовые планы российских предприятий. Однако статистическая значимость была различной. Чаще всего значимое воздействие на ценовую политику оказывали фактические изменения платежеспособного спроса. Причем, самые последние изменения (Dt) оказывались значимее чаще, чем более ранние изменения того же показателя (Dt-1). Динамика значимости коэффициентов модели также интересна. До февраля 1999 г. платежеспособный спрос не имел статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий. Лишь позже (т.е. с началом роста продаж за деньги) предприятия начинают учитывать его в своей ценовой политике. А вот значимое влияние бартерного спроса, наоборот, чаще регистрировалось до 1999 г., затем значимость стала редкой, и появилась опять в конце 2000 г.
Таблица 13. Характеристики влияния фактических изменений платежеспособного и бартерного спроса на планы изменения цен
Дата | Характеристики качества подгонки модели | Коэффициенты модели | |||||||||
D t | Dt-1 | B t | Bt-1 | ||||||||
G2 | Df | Sig | SE | SE | SE | SE | |||||
8/98 | 48.1461 | 156 | 1.0000 | 0.1148 | 0.1340 | -0.0487 | 0.1443 | 0.0411 | 0.1319 | 0.5595 | 0.1589 |
9/98 | 38.387 | 156 | 1.0000 | 0.0838 | 0.1271 | 0.0215 | 0.1304 | 0.2824 | 0.1355 | 0.3187 | 0.1280 |
10/98 | 46.4906 | 156 | 1.0000 | 0.1241 | 0.1253 | 0.0016 | 0.1188 | 0.6421 | 0.1543 | 0.1624 | 0.1436 |
11/98 | 49.8421 | 156 | 1.0000 | 0.1180 | 0.1341 | 0.2302 | 0.1396 | 0.4749 | 0.1600 | 0.5008 | 0.1627 |
12/98 | 39.9356 | 156 | 1.0000 | 0.1598 | 0.1318 | 0.1550 | 0.1248 | 0.2399 | 0.1548 | 0.3219 | 0.1495 |
1/99 | 56.5686 | 156 | 1.0000 | 0.3315 | 0.1386 | -0.0441 | 0.1225 | 0.0805 | 0.1389 | 0.3226 | 0.1441 |
2/99 | 61.628 | 156 | 1.0000 | 0.0537 | 0.1326 | 0.2888 | 0.1282 | -0.0007 | 0.1340 | 0.4537 | 0.1331 |
3/99 | 54.9621 | 156 | 1.0000 | 0.3574 | 0.1183 | 0.3137 | 0.1252 | 0.1776 | 0.1400 | 0.1084 | 0.1289 |
4/99 | 51.395 | 156 | 1.0000 | 0.2965 | 0.1226 | 0.2692 | 0.1194 | 0.2719 | 0.1432 | 0.1635 | 0.1387 |
5/99 | 42.049 | 156 | 1.0000 | 0.3121 | 0.1300 | 0.3485 | 0.1365 | 0.0749 | 0.1343 | 0.3461 | 0.1501 |
6/99 | 60.4518 | 156 | 1.0000 | 0.1812 | 0.1266 | 0.3605 | 0.1280 | 0.0883 | 0.1448 | 0.0618 | 0.1434 |
7/99 | 57.0557 | 156 | 1.0000 | 0.3911 | 0.1429 | 0.2037 | 0.1339 | 0.3627 | 0.1599 | 0.0638 | 0.1495 |
8/99 | 39.5573 | 156 | 1.0000 | 0.2499 | 0.1485 | 0.0861 | 0.1442 | 0.1215 | 0.1558 | 0.3123 | 0.1433 |
9/99 | 48.5447 | 156 | 1.0000 | 0.2546 | 0.1266 | 0.2669 | 0.1293 | 0.1798 | 0.1339 | 0.0585 | 0.1334 |
10/99 | 59.1424 | 156 | 1.0000 | 0.5379 | 0.1380 | 0.1249 | 0.1340 | 0.1075 | 0.1507 | 0.2171 | 0.1512 |
11/99 | 52.7628 | 156 | 1.0000 | 0.5746 | 0.1528 | 0.0760 | 0.1554 | 0.0984 | 0.1611 | 0.1623 | 0.1566 |
12/99 | 56.1996 | 156 | 1.0000 | 0.2202 | 0.1209 | 0.2164 | 0.1188 | 0.2452 | 0.1424 | -0.0210 | 0.1401 |
1/00 | 58.2434 | 156 | 1.0000 | 0.4225 | 0.1228 | -0.0052 | 0.1231 | 0.1838 | 0.1527 | 0.3349 | 0.1530 |
2/00 | 82.8043 | 156 | 1.0000 | 0.2438 | 0.1116 | 0.2771 | 0.1114 | 0.1063 | 0.1222 | 0.1563 | 0.1261 |
3/00 | 60.7949 | 156 | 1.0000 | 0.4341 | 0.1288 | 0.0689 | 0.1210 | 0.1125 | 0.1439 | 0.1861 | 0.1328 |
4/00 | 55.642 | 156 | 1.0000 | 0.3448 | 0.1227 | 0.2991 | 0.1185 | -0.0523 | 0.1380 | 0.2380 | 0.1469 |
5/00 | 56.4146 | 156 | 1.0000 | 0.3384 | 0.1260 | 0.1077 | 0.1261 | 0.0590 | 0.1382 | 0.2348 | 0.1389 |
6/00 | 58.3771 | 156 | 1.0000 | 0.4660 | 0.1408 | 0.2037 | 0.1311 | 0.1882 | 0.1525 | 0.1610 | 0.1597 |
7/00 | 49.0981 | 156 | 1.0000 | 0.4843 | 0.1455 | 0.0043 | 0.1350 | 0.2649 | 0.1548 | 0.1192 | 0.1504 |
8/00 | 28.7171 | 156 | 1.0000 | 0.2904 | 0.1491 | 0.2179 | 0.1574 | 0.1840 | 0.1748 | 0.3746 | 0.1774 |
9/00 | 44.8281 | 156 | 1.0000 | 0.1291 | 0.1470 | 0.3443 | 0.1482 | 0.3527 | 0.1741 | 0.1885 | 0.1809 |
10/00 | 36.6255 | 156 | 1.0000 | 0.5003 | 0.1533 | 0.0806 | 0.1536 | 0.3529 | 0.1713 | 0.1231 | 0.1705 |
11/00 | 52.111 | 156 | 1.0000 | 0.1638 | 0.1357 | 0.3331 | 0.1421 | 0.1776 | 0.1691 | 0.1729 | 0.1550 |
12/00 | 49.1977 | 156 | 1.0000 | 0.2919 | 0.1302 | 0.1377 | 0.1338 | 0.3212 | 0.1598 | 0.1418 | 0.1479 |
1/01 | 41.2995 | 156 | 1.0000 | 0.2944 | 0.1301 | 0.0111 | 0.1252 | 0.5181 | 0.1707 | 0.1908 | 0.1517 |
2/01 | 28.9504 | 156 | 1.0000 | 0.3319 | 0.1546 | 0.1905 | 0.1422 | 0.1528 | 0.1707 | 0.3208 | 0.1798 |
3/01 | 41.516 | 156 | 1.0000 | 0.3851 | 0.1447 | 0.1460 | 0.1523 | 0.2563 | 0.1662 | 0.1281 | 0.1597 |
4/01 | 51.3364 | 156 | 1.0000 | 0.4333 | 0.1512 | 0.3887 | 0.1572 | 0.1800 | 0.1697 | 0.3866 | 0.1724 |
5/01 | 40.722 | 156 | 1.0000 | 0.3479 | 0.1514 | 0.3216 | 0.1473 | 0.1317 | 0.1670 | 0.2539 | 0.1713 |
6/01 | 62.3029 | 156 | 1.0000 | 0.1516 | 0.1413 | 0.2710 | 0.1459 | 0.3651 | 0.1733 | 0.2158 | 0.1675 |
7/01 | 36.3421 | 156 | 1.0000 | 0.5387 | 0.1664 | 0.3196 | 0.1480 | 0.1498 | 0.1876 | 0.3015 | 0.1729 |
8/01 | 40.7715 | 156 | 1.0000 | 0.4958 | 0.1564 | 0.3387 | 0.1460 | 0.3914 | 0.1905 | -0.0407 | 0.1820 |
9/01 | 21.5858 | 156 | 1.0000 | 0.4914 | 0.1952 | 0.2577 | 0.1800 | 0.4674 | 0.2434 | 0.0789 | 0.1991 |
10/01 | 26.4857 | 156 | 1.0000 | 0.2576 | 0.1763 | 0.2896 | 0.2070 | 0.4593 | 0.2083 | 0.2794 | 0.2042 |
11/01 | 33.5044 | 156 | 1.0000 | 0.4140 | 0.1648 | 0.0274 | 0.1702 | 0.1158 | 0.1954 | 0.4249 | 0.2017 |
12/01 | 20.2586 | 156 | 1.0000 | 0.3751 | 0.1706 | 0.1912 | 0.1837 | 0.3760 | 0.2220 | 0.0901 | 0.1968 |
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 ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).
Не может быть отвергнута гипотеза о преобладающем влиянии платежеспособного спроса на ценовую политику предприятий и по результатам проверки модели, предполагающей формирование цен под воздействием последних изменений сразу трех видов спроса:
P*t = f( D t, B t, Nt ).
Качество подгонки этой модели было очень высоким в течение всего периода, за который имеются данные о динамике всех видов спроса (2000-2001 гг.). Коэффициенты модели были всегда положительны для платежеспособного и бартерного спроса и почти всегда - для прочих неденежных видов спроса. Однако значимы были только коэффициенты для платежеспособного спроса. Ни один из видов неденежного спроса не оказывал статистически значимого влияния на планы установления цен российских промышленных предприятий в последние два года. Упрощение модели за счет исключения линейного взаимодействия P*t и Nt оказалось полностью оправданным. Во-первых, величина отношения правдоподобия во всех случаях превышала 0,9. Во-вторых, сравнение качества подгонки моделей показало, что гипотеза о том, что сложная модель не подходит лучше простой не может быть отвергнута. Снижение G2 во всех случаях, кроме одного, было небольшим. Качество коэффициентов платежеспособного спроса не изменилось, а коэффициенты бартерного спроса стали чаще статистически значимы - особенно после ноября 2000 г. Тогда в российской промышленности впервые в последефолтный период были отмечены "спросовые трудности": было зарегистрировано резкое замедление роста продаж за деньги, закончившееся абсолютным снижением спроса, и замедление темпов снижения бартерных сделок. А до этого момента темпы снижения бартера постепенно нарастали. Иными словами, в период своего интенсивного вытеснения неденежных сделки не влияли на ценовую политику предприятий, но первые проблемы с продажами за деньги заставили предприятий учитывать их динамику при планировании цен.
Дальнейшее упрощение исследуемой модели за счет исключения взаимодействия P*t и Dt не дало однозначных результатов и подтвердило предыдущие выводы. До ноября 2000 г. для моделирования ценовых экстраполяционных прогнозов российских предприятий вполне достаточно только предыдущих изменений платежеспособного спроса. Затем качество подгонки модели падает слишком сильно, т.е. возникает необходимость в использовании бартерной переменной.
Рассмотрим теперь модель, где в качестве независимых переменных используются все виды спроса и издержки:
P*t = f( Dt, Bt, Nt, Ct ).
Такая модель показывает, какие основные факторы (спросовые или затратные) учитывались предприятиями в российской экономике при формировании цен. Качество подгонки всех моделей (от вышеприведенной до самой упрощенной), которые были исследованы, были допустимы по наблюдаемому уровню значимости. Поэтому основным критерием при отборе модели стало сопоставление величин отношений правдоподобия. Коэффициенты исходной модели были положительны и статистически значимы только для платежеспособного спроса и издержек. Коэффициенты бартерного спроса были положительны, но статистически незначимы. А коэффициенты прочих неденежных видов спроса имели самое плохое "качество": они имели непостоянные знаки и были статистически незначимы (см. табл.14). Поэтому упрощение модели началось с исключения линейного взаимодействия P*t и Nt . Эта операция оказалась полностью оправданной, поскольку изменение величины отношения правдоподобия было столь незначительным, что практически во всех случаях (кроме одного - январь 2001 г.) превосходство простой модели очевидно.
Таблица 14. Характеристики влияния фактических изменений основных видов спроса и издержек на планы изменения цен
Дата | Характеристики качества подгонки модели | Коэффициенты модели | |||||||||
Dt | Bt | Nt | Ct | ||||||||
G2 | Df | Sig | SE | SE | SE | SE | |||||
Янв.00 | 31.3043 | 156 | 1.0000 | 0.4036 | 0.1438 | 0.4263 | 0.1952 | 0.0301 | 0.1943 | 0.5102 | 0.1299 |
Апр.00 | 29.9376 | 156 | 1.0000 | 0.3832 | 0.1434 | 0.1890 | 0.1924 | -0.0231 | 0.2044 | 0.7599 | 0.1503 |
Июл.00 | 29.2708 | 156 | 1.0000 | 0.4581 | 0.1848 | 0.3038 | 0.2360 | -0.0150 | 0.2423 | 0.6432 | 0.1749 |
Окт.00 | 30.9202 | 156 | 1.0000 | 0.5427 | 0.1796 | 0.2359 | 0.2447 | -0.0834 | 0.2557 | 0.6637 | 0.1723 |
Янв.01 | 24.8531 | 156 | 1.0000 | 0.3434 | 0.1601 | 0.3261 | 0.2267 | 0.3914 | 0.2440 | 0.4236 | 0.1589 |
Апр.01 | 29.4692 | 156 | 1.0000 | 0.5306 | 0.1694 | 0.4336 | 0.2455 | 0.0725 | 0.2570 | 0.7448 | 0.1750 |
Июл.01 | 36.5844 | 156 | 1.0000 | 0.4595 | 0.1782 | 0.1793 | 0.2501 | -0.0268 | 0.2406 | 0.6401 | 0.1766 |
Окт.01 | 19.7700 | 156 | 1.0000 | 0.2716 | 0.2108 | 0.4437 | 0.3091 | 0.1673 | 0.3054 | 0.2416 | 0.2120 |
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 ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).
В упрощенной модели коэффициенты издержек и платежеспособного спроса сохранили положительные и статистически значимые значения в течение всех кварталов, кроме IV в 2001 г. А бартер стал оказывать статистически значимое влияние на ценовые планы в 2001 г. На следующем шаге модель была упрощена за счет взаимодействия P*t и Bt. Такой шаг оказался допустимым с точки зрения снижения качества подгонки моделей в половине случаев из восьми. В 2000 г. ценовые планы в российской промышленности вырабатывались, скорее всего, без учета изменений бартера. Но в 2001 г. бартер чаще оказывался необходим предприятиям для прогнозирования цен. Попытка упростить модель за счет взаимодействия ценовых планов и изменений продаж показала необходимость использования последней переменной в качестве объясняющей. Прирост отношения правдоподобия во всех случаях был слишком велик, чтобы признать целесообразность использования модели лишь с одним линейным взаимодействием (P*t и Ct).
В дополнение к очевидным экстраполяционным моделям формирования ценовых планов рассмотрим модели, в которых в качестве независимых переменных используются прогнозы изменения основных видов спроса в российской промышленности. Начнем исследование с логлинейной модели, которая включает все три вида спроса:
P*t = f( D*t, B*t, N*t ),
где D*t - прогнозные изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; B*t - прогнозные изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; N*t - прогнозные изменения прочих неденежных видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t.
Качество подгонки этой модели оказалось очень высокой в течение всего периода, за который имеются данные. Наблюдаемый уровень значимости редко опускался ниже 0,9 (см. табл.15). Всегда положительны и статистически значимы были коэффициенты только для прогнозов изменения платежеспособного спроса. Другие виды спроса могли оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на ценовые планы (особенно - векселя и зачеты). При этом влияние неденежных видов спроса было статистически незначимо (особенно - в случае векселей и зачетов). Таким образом, и в рамках рассмотренной модели формирования ценовых планов были получены свидетельства о нормальном рыночном поведении (т.е. ориентации на платежеспособный спрос) российских промышленных предприятий в области ценовой политики.
Таблица 15. Характеристики влияния прогнозируемых изменений платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на ценовые планы предприятий
Дата | Характеристики качества подгонки модели | Коэффициенты модели | |||||||
платежеспособный спрос | бартерный спрос | прочие неденежные виды спрос | |||||||
G2 | Df | Sig | SE | SE | SE | ||||
2/00 | 25.0342 | 49 | 0.9982 | 0.5444 | 0.1593 | 0.1210 | 0.1633 | -0.1215 | 0.1890 |
3/00 | 25.8118 | 49 | 0.9974 | 0.3189 | 0.1294 | 0.1374 | 0.1707 | 0.0181 | 0.1939 |
4/00 | 29.4585 | 49 | 0.9878 | 0.7439 | 0.1441 | 0.0333 | 0.1701 | -0.1715 | 0.1899 |
5/00 | 20.9858 | 49 | 0.9998 | 0.6349 | 0.1470 | 0.3054 | 0.1910 | -0.1915 | 0.2103 |
6/00 | 21.4505 | 49 | 0.9998 | 0.6060 | 0.1538 | 0.0903 | 0.2116 | -0.2155 | 0.2330 |
7/00 | 36.2282 | 49 | 0.9122 | 0.7678 | 0.1632 | 0.4942 | 0.2080 | -0.4065 | 0.2263 |
8/00 | 36.5253 | 49 | 0.9062 | 0.5915 | 0.1626 | 0.2630 | 0.2182 | 0.0142 | 0.2166 |
9/00 | 19.0696 | 49 | 1.0000 | 0.7978 | 0.1751 | 0.4885 | 0.2409 | -0.1195 | 0.2529 |
10/00 | 30.3752 | 49 | 0.9831 | 0.6032 | 0.1517 | 0.2705 | 0.2229 | -0.1719 | 0.2245 |
11/00 | 42.7747 | 49 | 0.7222 | 0.5484 | 0.1444 | 0.2115 | 0.1962 | -0.0136 | 0.2286 |
12/00 | 28.3088 | 49 | 0.9922 | 0.5497 | 0.1476 | 0.2269 | 0.2098 | -0.0731 | 0.2166 |
1/01 | 21.0098 | 49 | 0.9998 | 0.5085 | 0.1479 | 0.3745 | 0.2089 | 0.0633 | 0.2182 |
2/01 | 18.8869 | 49 | 1.0000 | 0.9420 | 0.1695 | 0.1732 | 0.2438 | -0.0204 | 0.2678 |
3/01 | 25.7318 | 49 | 0.9975 | 0.4449 | 0.1454 | 0.0216 | 0.2080 | 0.2535 | 0.2336 |
4/01 | 23.5331 | 49 | 0.9992 | 0.6659 | 0.1659 | 0.2728 | 0.2317 | 0.2453 | 0.2306 |
5/01 | 48.9064 | 49 | 0.4769 | 0.5950 | 0.1501 | 0.0766 | 0.1985 | 0.1898 | 0.2086 |
6/01 | 15.2192 | 49 | 1.0000 | 0.1239 | 0.1729 | 0.5512 | 0.2790 | 0.2991 | 0.2867 |
7/01 | 24.3827 | 49 | 0.9988 | 0.3432 | 0.1465 | 0.0659 | 0.1875 | 0.1229 | 0.2238 |
8/01 | 26.0321 | 49 | 0.9971 | 0.9130 | 0.1785 | 0.1918 | 0.2687 | 0.0328 | 0.2975 |
9/01 | 18.6862 | 49 | 1.0000 | 0.6157 | 0.1823 | 0.3287 | 0.2833 | 0.0531 | 0.3132 |
10/01 | 28.7433 | 49 | 0.9907 | 0.5982 | 0.1772 | 0.3912 | 0.2472 | 0.1327 | 0.2447 |
11/01 | 16.7835 | 49 | 1.0000 | 0.5759 | 0.1505 | 0.8363 | 0.3063 | -0.3695 | 0.3013 |
12/01 | 21.8430 | 49 | 0.9997 | 0.4296 | 0.1869 | -0.0597 | 0.2813 | 0.2041 | 0.3085 |
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 ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).
Поскольку данные о прогнозах изменения платежеспособного и бартерного спроса имеются за более длительный период времени, то представляется целесообразным оценить параметры модели, в которую входят только эти два вида спроса. Качество подгонки такой "усеченной" модели стало хуже, но в явном большинстве случаев модель сохранила хороший наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия. Всегда положительны и почти всегда статистически значимы были коэффициенты для прогнозов изменения платежеспособного спроса (см. рис.10). Статистически незначимы они были в конце 1998 - начале 1999 гг., когда нормальный (за счет денежного спроса) промышленный рост только начинался. А вот коэффициенты прогнозов изменения бартерного спроса, наоборот, были статистически значимы в этот период, затем они утратили значимое влияние на ценовые планы. Более того, среди них стали встречаться отрицательные значения. Вновь статистически значимое влияние прогнозов бартерного спроса было зарегистрировано в конце 2001 г., когда в российской промышленности началось резкое сокращение продаж за деньги и предприятия стали выражать готовность увеличить объемы бартера.
Добавим в предыдущую модель прогнозы изменения спроса с целью выяснения состава прогнозных факторов, определяющих ценовые планы предприятий. Получим следующую модель:
P*t = f( D*t, B*t, C*t ),
Самый длительный период мониторинга за прогнозами платежеспособного спроса позволяет исследовать влияние этого показателя на ценовую политику предприятий в 1995-2001 гг. В этом случае будет использована логлинейная модель, имеющая только одно линейное взаимодействие, а также проверена гипотеза о независимости планов и прогнозов.
Проверка гипотезы о независимости параметров модели показала, как и следовало ожидать, что до 1999 г. предприятия довольно часто позволяли себе пренебрегать возможными изменениями платежеспособного спроса при выработке ценовой политики. Отношение правдоподобия для модели, предполагающей независимость этих двух показателей, не позволяло уверенно отвергнуть эту гипотезу. А в 1999-2001 гг. расхождение фактических и модельных данных стало гораздо выше и лишь единожды (в июне-июле 2001 г.) гипотеза о независимости не может быть отвергнута (см. рис.11).
Рис.11
Теперь введем в предыдущую модель линейное взаимодействие планов и прогнозов. Качество подгонки модели возросло, но не во всех случаях наблюдаемый уровень значимости превысил 5% порог. Причем, принципиальных изменений в период дефолта этот показатель не претерпел. А вот коэффициент модели, оценивающий корреляцию рангов, имел предполагаемую динамику. До дефолта он мог иметь отрицательные знаки, и не часто был статистически значим. А с 1999 г. ценовые планы и прогнозы спроса стали постоянно характеризоваться положительной связью, которая всегда была статистически значима.
В заключение рассмотрим логлинейную модель с участием тех факторов, которые по результатам предыдущих тестов имели статистически значимое влияние на ценовые планы предприятий. К их числу относятся предшествующие фактические изменения цен (Pt), предшествующие фактические изменения платежеспособного спроса (Dt) и прогнозы изменения платежеспособного спроса (D*t):
P*t = f( Pt, D t, D*t).
Такая модель имела очень высокое качество в течение всего периода мониторинга (1995-2001гг.). Всегда положительны и всегда статистически значимы были коэффициенты предшествующих фактических изменений цен. Этот фактор имел самое сильное влияние на ценовые планы предприятий. На втором месте по степени воздействия находятся прогнозы изменения спроса. Но постоянным статистически значимое влияние этого фактора стало лишь с мая 1999 г. До указанного момента влияние прогнозов спроса на ценовые планы было эпизодическим. Предшествующие фактические изменения платежеспособного спроса имели самое слабое воздействие на ценовые планы предприятий. Коэффициенты этого фактора были как положительны, так и отрицательны и никогда не имели статистически значимого влияния.
Подводя итог исследованию экстраполяционных моделей формирования ценовых планов российских промышленных предприятий можно сделать следующие выводы. Во-первых, такой класс моделей вполне может быть использован для описания формирования ценовых планов предприятий и исследования эволюции их поведения в условиях переходных экономик. Во-вторых, проверка базовой экстраполяционной модели показала, что такой простой принцип ценовой политики использовался предприятиями во времена "простой" ценовой ситуации. Но как только заработал рынок, такая простая ценовая модель перестал использоваться предприятиями. Этот вывод подтвердился исследованием другой модели ценовых планов. Предыдущие фактические изменения платежеспособного спроса стали учитываться предприятиями только после дефолта. В-третьих, неденежные виды спроса, скорее всего, не имели такого влияния на ценовые планы предприятий или имели очень слабое до начала роста продаж за деньги. В-четвертых, ценовые планы предприятий увязываются предприятиями в первую очередь с планами продаж за деньги, другие виды спроса не учитываются при ценовой политике.
... 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 ...
... 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 ...
... 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 ...
... 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 ...
0 комментариев