Обучения-на-ошибках модели формирования ценовых планов

5.3 Обучения-на-ошибках модели формирования ценовых планов

Исследование моделей обучения на ошибках формирования (пересмотра) ценовых планов начнем с базовой модели:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Pt, P*t-1) ).

где D(P*t, P*t-1) - изменение направления ценовых планов, зарегистрированных между двумя моментами (опросами) t и t-1; Ф(Pt, P*t-1) - точность реализации первых из двух планов изменения цен P*t-1 относительно фактических изменений цен Pt.

Качество подгонки этой модели оказалось нестабильным: наблюдаемый уровень значимости изменялся в очень широких пределах, особенно - в 1995 и 1997-1998 гг. (см. рис.12). Однако после дефолта 1998 г. (т.е. с началом нормального промышленного роста) качество модели определенно улучшилось и стало более стабильным. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы. Таким образом, базовая модель обучения на ошибках после дефолта становится все более "работоспособной": предприятия начинают учитывать отклонения ценовых планов от реализаций при пересмотре своих очередных планов.

Рис.12

Использование в качестве независимой переменной точности прогнозов спроса относительно фактических реализаций спроса также может быть, на наш взгляд, исследована в рамках этого класса моделей. При такой постановке мы предполагаем, что лучшие (чем прогнозировавшиеся) продажи продукции позволяют предприятиям пересмотреть свои ценовые прогнозы в сторону увеличения. При худших продажах предприятия, наоборот, вправе пересмотреть свои цены в сторону снижения. Тогда модель обучения на ошибках формирования цен имеет вид:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, D*t-1) ).

Ф(Dt, D*t-1) - точность реализации прогнозов изменения продаж D*t-1 относительно фактических изменений платежеспособного спроса Dt. Аналогичным образом формулируются модели и для других видов спроса.

Все простые модели, использующие в качестве независимой переменной точность прогнозов одного из видов спроса, имели хорошее качество подгонки (см. рис.13), но нестабильные (т.е. и положительные, и отрицательные) и статистически незначимые коэффициенты. Последнее обстоятельство указывает на необходимость проверки логлинейных моделей без включения линейного взаимодействия параметров. Результаты такой проверки показали, что гипотеза о независимости наших переменных не может быть отвергнута. А сопоставление качества подгонки моделей свидетельствует, что усложнение модель за счет линейного взаимодействия является нецелесообразным. Таким образом, точность прогнозов каждого из трех видов спроса, скорее всего, не учитывается российскими промышленными предприятиями при пересмотре ценовых прогнозов.

Рис.13

Проверим теперь более сложные модели, в которых в качестве независимых переменных фигурируют точности более чем одного вида спроса. Рассмотрим сначала модель с точностями прогнозов платежеспособного и бартерного спросов:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, D*t-1), Ф(Bt, B*t-1) ).

Она имела высокое качество подгонки по отношению правдоподобия почти для всего периода мониторинга этих двух видов спроса (август 1998 г. - 2001 г.). Но оба коэффициента были как положительными, так и отрицательными и почти всегда - статистически незначимы. Последнее обстоятельство подсказывает, что параметры модели могут быть независимы. Проверка этого предположения показала, что гипотеза о независимости не может быть отвергнута. Наблюдаемый уровень значимости всегда (кроме трех случаев, приходящихся на январские и майский опросы) и уверенно превышал пятипроцентный порог. Сравнение качества подгонки двух моделей свидетельствует, что снижение величины отношения правдоподобия в большинстве случае невелико и гипотеза о предпочтительности простой модели (т.е. без взаимодействия зависимой и независимых переменных) не может быть отвергнута. Таким образом, предположение о том, что точность платежеспособного и бартерного спроса учитывается при корректировке цен, не подтвердилось.

Усложним предыдущую модель за счет добавления точности выпуска относительно прочих неденежных видов спроса. Логлинейная модель с включением линейных взаимодействий точностей всех видов спроса с зависимой переменной имела очень хорошее и стабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости лишь четыре раза за два года опустился ниже 0,8 (см. табл.19).

Таблица 19. Характеристики влияния точностей прогнозов платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов

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 изменением ценовых планов, и стандартные ошибки (SE).

Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы для точностей прогнозов платежеспособного спроса. Реже статистически значимым было влияние на пересмотр ценовых планов точностей бартерного спроса. Среди этих коэффициентов были как отрицательные, так и положительные величины. И лишь два раза статистически значимым было влияние точностей прогнозов неденежных видов спроса. Последнее обстоятельство свидетельствует о возможности упрощения модели за счет исключения взаимодействия зависимой переменной с точностью предвидения изменений вексельных и зачетных сделок. Такая упрощенная модель также имела хорошее качество подгонки (худшее, конечно, чем у исходной модели). Но рост величины отношения правдоподобия в большинстве (20 из 23) был настолько мал, что с высокой степенью уверенности можно утверждать о целесообразности использования упрощенной логлинейной модели. Положительным и почти всегда статистически значимым в такой модели было влияние только точностей прогнозов платежеспособного спроса. Воздействие точностей бартерного спроса было, как правило, положительным (кроме двух последних месяцев 2001 г.) и достаточно часто статистически значимым. Дальнейшее упрощение модели за счет исключения линейного взаимодействия с точностью бартера оказалось нецелесообразным. Качество новой модели падало слишком сильно в 19 случаях из 23. Таким образом, механизм пересмотра цен в российской промышленности находится в основном под влиянием точности прогнозов реализации продукции за деньги и по бартеру.

Для завершения исследования влияния точностей прогнозов выпуска и спроса на механизм пересмотра ценовых планов рассмотрим модели, в которых в качестве независимых переменных используются точности планов выпуска относительно последующих фактических изменений различных видов спроса. При такой формулировке модели обучения на ошибках мы предполагаем, что предприятия при пересмотре своих ценовых планов учитывают отклонения фактического спроса от планировавшегося ранее изменения производства. Если изменения объемов фактической реализации оказывались лучше (оптимистичнее) планов выпуска, то производители могут пересмотреть свои ценовые планы в сторону роста или неизменности притом что раньше они планировали их снижение. В ситуации, когда изменение спроса оказалось хуже планов выпуска, предприятия могут пересмотреть свои ценовые планы в другую сторону. Использование в качестве независимых переменных "перекрестных" точностей планов выпуска относительно различных видов спроса является, на наш взгляд, хорошим показателем рыночности поведения производителей, поскольку увязывает изменения спроса и выпуска.

Проверка моделей, в которых предполагается зависимость пересмотра прогноза цен от точности планов выпуска относительно различных видов спроса по отдельности, продемонстрировала неудовлетворительные результаты. Точность относительно каждого из трех видов спроса не влияет на изменения ценовых прогнозов. Во всех случаях модели имели хорошее качество подгонки, но плохие коэффициенты, Последние были и положительными, и отрицательными, и статистически незначимыми. Проверка моделей без линейных взаимодействий параметров показала, что последние также обеспечивают приемлемое качество подгонки к эмпирическим данным. Сравнение отношений правдоподобия продемонстрировало, что гипотеза о целесообразности использования простых моделей (т.е. без линейного взаимодействия) не может быть отвергнута. Лишь эпизодически логлинейные модели с включением взаимодействия демонстрировали свое превосходство.

Аналогичные результаты были получены при проверке усложненной модели, где в качестве независимых переменных используются точности планов выпуска относительно платежеспособного и бартерного спроса одновременно:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, Q*t-1), Ф(Bt, Q*t-1) ).

Модель с линейными взаимодействиями имела хорошее качество подгонки, но "плохие" коэффициенты, особенно - для точности относительно бартерного спроса. Исключение линейного взаимодействия с упомянутой переменной сохранило хорошее качество модели. Снижение величины отношения правдоподобия лишь в двух случаях из 42 свидетельствовало о преимуществе более сложной модели. Но и в "усеченной" конструкции коэффициенты точности планов выпуска относительно платежеспособного спроса не были стабильно статистически значимы. Проверка еще более простой модели (т.е. проверка гипотезы о независимости и от платежеспособного и бартерного спросов) также дала удовлетворительное качество подгонки. Сравнение качества двух последних моделей показало, что в большинстве случаев все-таки предпочтительней является самая простая модель - т.е. предположение о независимости изменения ценовых планов от точностей выпуска относительно платежеспособного и бартерного спросов. Однако, в тринадцати случаях, которые имели место с марта 1999 г., в логлинейной модели должна присутствовать связь с точностью планов выпуска относительно продаж за деньги. Иными словами, спрос начинает учитываться после дефолта.

Проверка логлинейной модели с участием точностей относительно всех трех видов спроса дала столь же неочевидные результаты. Во-первых, в модели с включением всех трех линейных взаимодействий независимых переменных с зависимой все коэффициенты могли быть и отрицательными, и положительными. Статистически значимы они были крайне редко. При этом модель имела хорошее качество подгонки (см. табл.20). Во-вторых, модель без линейных взаимодействий также имела во всех случаях хорошее качество подгонки. Но добавление взаимодействия зависимой переменной с точностью относительно платежеспособного спроса существенно улучшило величину отношения правдоподобия, а коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы. В-третьих, дальнейшее усложнение модели за счет линейного взаимодействия с точностью относительно бартерного спроса оказалось в большинстве случаев нецелесообразным из-за незначительного улучшения отношения правдоподобия и резкого ухудшения качества коэффициентов для точности относительно платежеспособного спроса. Среди них появились отрицательные значения, и большинство стало статистически незначимыми. Коэффициенты для бартерного спроса имели похожие "проблемы". Таким образом, можно говорить лишь об учете отклонений планов выпуска от продаж за деньги при корректировке ценовых планов. Но уверенно утверждать, что это предположение не может быть отвергнуто, все-таки сложно.

Таблица 20. Характеристики влияния точностей планов выпуска относительно платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов

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 изменением ценовых планов, и стандартные ошибки (SE).

Поскольку в нашем распоряжении есть поквартальные данные о фактических изменениях и прогнозах себестоимости продукции, то представляется логичным проверить модели обучения на ошибках с точностью прогнозов себестоимости в качестве независимой переменной. Тогда простейшая модель имеет вид:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Ct, C*t-1) ),

где Ф(Ct, C*t-1) - точность прогнозов изменения себестоимости выпускаемой продукции. Такая постановка модели предполагает, что предприятия при изменении прогнозов цен учитывают и изменения издержек. Качество подгонки приведенной модели было нестабильным: наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия изменялся в широких пределах, а 1997 г. и конце 2001 г. гипотеза о зависимости изменения ценовых планов от точности предвидения динамики издержек не может быть принята. Коэффициенты модели были всегда положительны и почти всегда статистически значимы.

На следующем шаге анализа рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются одновременно точности прогнозов издержек, платежеспособного и бартерного спроса:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Ct, C*t-1), Ф(Dt, D*t-1), Ф(Bt, B*t-1) ).

Такая модель интересна тем, что позволяет оценить, какие факторы сильнее влияют на пересмотр предприятиями своих ценовых прогнозов: затратные или спросовые. Качество подгонки модели с включением линейных взаимодействий всех трех факторов было очень высоким в течение всего времени мониторинга: наблюдаемый уровень значимости не опускался ниже 0,7. Коэффициенты модели были всегда положительны и почти всегда (кроме одного случая в октябре 2001 г.) статистически значимы только для точности прогнозов издержек (см. табл.21).

Таблица 21. Характеристики влияния точностей прогнозов издержек, платежеспособного и бартерного видов спроса на корректировку ценовых планов

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 изменением ценовых планов, и стандартные ошибки (SE).

Точность прогнозов платежеспособного спроса имела положительные коэффициенты, которые лишь эпизодически регулярно были статистически значимы. Точность прогнозов бартерного спроса имела и положительные, и отрицательные коэффициенты. Статистически значимы они были только единожды - в конце 2001 г. Последнее обстоятельство указывает на возможность исключения из модели точности бартерного спроса. В результате качество подгонки модели во всех случаях (кроме одного - последнего) снизилось незначительно, что говорит о целесообразности такого упрощения логлинейной модели. В новой модели качество оставшихся коэффициентов не изменилось. Дальнейшее упрощение модели за счет исключения взаимодействия D(P*t, P*t-1) и Ф(Dt, D*t-1) также не снизило критически качество модели, а сопоставление отношений правдоподобия показало целесообразность такой операции в 9 случаях из 13. В тех случаях, когда точность продаж за деньги имела статистически значимые коэффициенты, ее взаимодействие с зависимой переменной необходимо в модели. Таким образом, основным мотивом для пересмотра ценовых планов в российской промышленности является, скорее всего, динамика издержек. Из основных видов спроса чаще всего после дефолта учитывается платежеспособный спрос. Для проверки влияния платежеспособного спроса по данным за более длительный период рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются только точности прогнозов издержек и продаж за деньги. Такая модель может быть исследована по результатам опросов ИЭПП с июля 1997 г., когда начался квартальный мониторинг динамики издержек. Она имела в большинстве случаев допустимое, но не стабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости принимал значения от 0,0009 до 0,9528. Коэффициенты модели были всегда (кроме одного эпизода - в конце 2001 г.) положительны и статистически значимы для точности прогнозов издержек. Коэффициенты точности прогнозов продаж лишь три раза были статистически значимы. Поскольку исключение линейного взаимодействия с точностью прогнозов продаж в большинстве случаев незначительно снижало качество модели, то можно предположить, что пересмотр ценовых планов российских предприятий происходит в большинстве случаев под влиянием точности прогнозов цен, точность прогнозов продаж учитывается гораздо меньше.

Изучение моделей пересмотра ценовых планов с учетом точностей реализации позволяет сделать следующие выводы. Во-первых, базовая модель обучения на ошибках может быть использована для описания ценовых планов российских промышленных предприятий. Она становится работоспособной после дефолта 1998 г. Во-вторых, проверка моделей с точностями прогнозов различных видов спроса не подтвердила гипотезы о том, что каждая из точностей обособленно учитывается предприятиями при пересмотре цен. Не было получено подтверждения и возможности одновременного использования в такой модели точности прогнозов платежеспособного и бартерного спросов. Лишь модель, в которой одновременно использовались точности всех трех видов спроса, не может быть отвергнута. Она показала, что механизм пересмотра ценовой политики в российской промышленности в 2000-2001 гг. находился под влиянием точностей прогнозов продаж за деньги и - в меньшей степени - бартера. В-третьих, при использовании в качестве факторов, определяющих пересмотр ценовых планов, точностей выпуска относительно последующих реализаций спросов по отдельности также не было получено удовлетворительных результатов. Одновременное использование точностей относительно продаж за деньги и относительно бартера показало, что с началом нормального промышленного роста гипотеза о том, что отклонения планов выпуска от продаж учитываются при последующей ценовой политике, не может быть отвергнуто. Точность относительно бартера таких аргументов не получила. Включение в состав независимых переменных точностей относительно всех трех видов спроса позволяет предположить, что лишь платежеспособный спрос учитывается при корректировке ценовых планов в последние два года. В-четвертых, влияние динамики издержек на ценовую политику российских промышленных предприятий превосходит влияние спросовых факторов.

Заключение

Подводя итог исследованию моделей формирования производственных и ценовых планов российских промышленных предприятий в первые годы рыночных реформ, можно сделать следующие выводы.

Классические модели формирования ожиданий являются эффективным инструментом анализа поведения предприятий. Они позволяют исследовать широкий спектр предположений о характере процессов принятия решений на уровне предприятий. В условиях переходных экономик такие модели можно использовать при анализе рыночности поведения производителей. Для исследования специфических особенностей поведения российских предприятий были предложены новые формулировки моделей, использующие спросовые переменные. Причем в переходных экономиках особый интерес представляют несколько видов спросов (платежеспособный, бартерный, векселя и зачеты), а также отклонения выпуска от изменений спроса. Это позволило существенно расширить спектр моделей формирования производственных и ценовых планов.

Эффективное использование классических и новых моделей для анализа поведения предприятий во многом определяется доступностью необходимых статистических данных. Использование официальных статистических данных исключает проверку любых моделей формирования ожиданий, поскольку единственным систематическим источником сведений о прогнозах (планах, ожиданиях) и - отчасти - о спросе являются результаты регулярных опросов. Как показала эта работа, конъюнктурные опросы ИЭПП предоставляют достаточный набор переменных, необходимых для тестирования широкого спектра моделей. Более того, многолетние ряды наблюдений за прогнозами и фактическими изменениями перменных позволили проанализировать эволюцию принципов формирования ожиданий в российской промышленности практически за все годы рыночных реформ.

Исследование различных типов моделей формирования ожиданий показало, что самыми подходящими конструкциями являются экстраполяционные модели. Это относится и к ценам, и к выпуску предприятий. На втором месте по применимости находятся модели обучения на ошибках, а самыми "непригодными" оказались адаптивные модели.

Основные выводы о характере поведения российских промышленных предприятий в первое десятилетие экономических реформ, полученные на основе исследования моделей формирования ожиданий, можно сформулировать следующим образом.

Очевидна определенная эволюция в принципах формирования производственных и ценовых планов предприятий. И эта эволюция носит вполне рыночный характер. Во-первых, в середине девяностых годов происходит отказ от планирования выпуска только по принципу "от достигнутого уровня": классическая однофакторная экстраполяционная модель перестает работать. Во-вторых, бартер (в рамках простой экстраполяционной модели) мог оказывать влияние на производственные планы предприятий до марта 1999 г., т.е. до тех пор, пока не начался нормальный рост российской промышленности за счет платежеспособного спроса. Последние два года из всех видов спроса только продажи за деньги оказывают значимое влияние на планы выпуска российской промышленности. Этот фактор влияет должным образом и на пересмотр производственных планов. Причем, точность планов выпуска относительно продаж за деньги оказалась важнее для предприятий, чем простая точность собственных планов. Отклонения выпуска от неденежных видов спроса также менее важны для предприятий, чем отклонения от платежеспособного спроса, но начинают оказывать значимое влияние на пересмотр производственных планов в периоды проблем с нормальными продажами. Дальнейшее исследование влияния точностей планов выпуска и прогнозов спроса показало, что "корректно" учитываются российскими промышленными точности планов выпуска относительно нормального спроса.

Использование комбинированных экстраполяционных моделей (с выпуском и спросом в качестве независимых переменных) продемонстрировало более сложную картину эволюции принципов формирования планов выпуска. В рамках такой модели самое сильное экстраполяционное влияние продажи за деньги имели во времена высокой бартеризации, когда любое изменение этого показателя сразу же учитывалось в планах выпуска. По мере нормализации экономического роста, связанного с увеличением и стабильностью доли продаж за деньги, предприятия позволяют себе большую свободу в обращении с платежеспособным спросом.

Адаптивные модели формирования производственных планов показали, что российские промышленные предприятия готовы корректно учитывать отклонения фактических изменений от предыдущих прогнозов, скорее всего, в том случае, если этот факт имеет желаемую для предприятий динамику. Поэтому только неденежные виды спроса в период их снижения оказались работоспособными факторами в моделях такого типа.

Модели ценовых планов подтвердили вывод о формировании рыночных принципов ценовой политики после дефолта 1998 г. До этого события предприятия руководствовались простыми экстраполяционными принципами и не учитывали платежеспособный спрос (как предыдущий, так и прогнозы) на свою продукцию. Влияние неденежных видов спроса никогда не было значимым. Дефолт запустил и механизм пересмотра ценовых планов в зависимости от точности реализации первого из них. В 2000-2001 гг. механизм пересмотра ценовой политики в российской промышленности находился под влиянием точностей прогнозов продаж за деньги и - в меньшей степени - бартера. Точность выпуска относительно продаж за деньги также является единственным фактором среди аналогичных точностей, которая значимо сказывалась на ценовой политике предприятий.

Таким образом, дефолт 1998 г. запустил нормальные рыночные механизмы в российской промышленности. До начала 1999 г. говорить о том, что российские предприятия функционировали по правилам рынка сложно. Поэтому ужесточение макроэкономических условий, скорее всего, опять вынудит производителей прибегнуть к "защитным" мерам. И признаки этого появились уже осенью 2000 г., когда российская промышленность впервые после дефолта столкнулась со сбытовыми проблемами. Тогда в арсенал "плановых факторов" опять были включены векселя и зачеты.

Анализ моделей формирования ожиданий показал, что к концу 90-х годов в российской промышленности сложился вполне рыночный механизм формирования и пересмотра ценовых и производственных планов. Основным фактором здесь стал платежеспособный спрос. Более того, развитие моделей формирования ожиданий позволило показать, что предприятия учитывают должным образом и отклонения своего выпуска от продаж за деньги. Примитивные модели поведения перестали использоваться российскими промышленными предприятиями.

Однако воспоминания о масштабах производства и сбыта (не продаж!) времен плановой экономики еще довлеют над российскими промышленными предприятиями. Они не готовы смириться с недогрузкой мощностей и по-прежнему считают фактические объемы спроса и выпуска неудовлетворительными. Это обуславливает нежелание предприятий полностью учитывать фактические изменения выпуска и спроса при определении своих очередных планов в рамках адаптивной модели.

Список литературы

Agresti, A. (1996), An Introduction to Categorical Data Analysis. New-York: Wiley.

Carlson, J.A. and Parkin, M. (1975), Inflation Expectations. Economica, 42, 123-138.

Earle, J.S. and Estrin, S. (1998), Privatization, Competition and Budget Constraints: Disciplining Enterprises in Russia. SITE Working Papers No 128, March, Stockholm.

European Economy. -Supplement B. - July 1991. - Special Edition.

Flood, D. and P.Lowe (1995), Inventories and The Business Cycle. The Economic Record, vol.71, No.212, March 1995.

Konig, H.M., Nerlove, M. and Oudiz, G. (1981), On the formation of price expectations: An analysis of business test data by log-linear probability models. European Economic Review, 16, 103-138.

Lindsey, J.K. (1995). Modelling Frequency and Count Data. Oxford: Oxford Univ. Press.

Nerlove, M. (1983), Expectations, Plans, and Realisations in Theory and Practice. Econometrica, 51, 1251-1279.

OECD (1997), Short-Term Economic Indicators: Transition Economies. Paris, Vol 4.

Theil, H. (1966), Applied Economic Forecasting. Amsterdam: North Holland.

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.finansy.ru

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 ...