WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 |

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.

ВЕКСЕЛЯ И ЗАЧЕТЫ БАРТЕР ПЛАТЕЖЕСПОСОБНЫЙ СПРОС 1/95 1/96 1/97 1/98 1/99 1/00 1/01 1/Рис. 13. Динамика отношения правдоподобия для моделей с точностями планов выпуска относительно различных видов спроса 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:

(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 5%-ный порог. Сравнение качества подгонки двух моделей сви детельствует, 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 Характеристики влияния точностей прогнозов платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов Коэффициенты модели для прогнозов Характеристики качества платежеспособного прочих неденежных подгонки модели Дата Бартерного спроса спроса видов спроса G2 Df Sig SE SE SE 2/00 28.8608 49 0.9903 0.3721 0.1610 0.0838 0.1542 0.1249 0.3/00 39.9810 49 0.8174 0.3247 0.1469 0.3183 0.1534 0.1412 0.4/00 50.2469 49 0.4238 0.1604 0.1146 0.4242 0.1337 -0.0557 0.5/00 46.2193 49 0.5865 0.2387 0.1313 0.2680 0.1411 0.0924 0.6/00 49.9823 49 0.4341 0.2830 0.1203 0.2627 0.1398 -0.0326 0.7/00 43.8690 49 0.6807 0.3107 0.1436 0.3580 0.1500 -0.0289 0.8/00 18.1787 49 1.0000 0.2889 0.1809 0.3153 0.2019 0.1628 0.9/00 38.7228 49 0.8537 0.1646 0.1351 0.3787 0.1647 0.1464 0.10/00 20.1919 49 0.9999 0.3669 0.1442 -0.0702 0.1878 0.4327 0.11/00 36.6596 49 0.9034 0.3351 0.1527 0.2572 0.1600 0.1014 0.12/00 32.6810 49 0.9647 0.1870 0.1284 0.2649 0.1896 0.1759 0.1/01 34.5442 49 0.9413 0.1634 0.1240 0.1459 0.1662 0.3060 0.2/01 37.6337 49 0.8815 0.3108 0.1309 0.3411 0.1699 -0.1284 0.3/01 28.7991 49 0.9905 0.3101 0.1347 0.0765 0.1674 0.3293 0.4/01 34.8174 49 0.9371 0.2645 0.1261 -0.1737 0.1739 0.4787 0.Таблица 19 продолжение Коэффициенты модели для прогнозов Характеристики качества платежеспособного прочих неденежных подгонки модели Дата Бартерного спроса спроса видов спроса G2 Df Sig SE SE SE 5/01 36.2903 49 0.9109 0.3665 0.1478 0.0705 0.1876 0.1920 0.6/01 28.4149 49 0.9919 0.3059 0.1255 0.1644 0.1685 0.2159 0.7/01 36.2196 49 0.9123 0.4069 0.1516 0.3782 0.1952 -0.0247 0.8/01 31.5067 49 0.9754 0.1852 0.1501 0.3418 0.2128 0.1395 0.9/01 25.1873 49 0.9981 0.3083 0.1691 0.6148 0.2473 0.0762 0.10/01 20.3081 49 0.9999 0.4004 0.1589 0.3637 0.2256 -0.0639 0.11/01 28.6840 49 0.9909 0.4958 0.1523 -0.4348 0.2225 0.5486 0.12/01 26.0843 49 0.9971 0.4642 0.1715 -0.0738 0.2404 0.0809 0.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 (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 ли нейного 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:

(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 изза незначительного улучшения отношения правдоподобия и резкого ухудшения качества коэффициентов для точности относительно платежеспособного спроса. Среди них появились отрицательные значения, и большинство коэффициентов модели 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 Характеристики влияния точностей планов выпуска относительно платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов Коэффициенты модели для планов выпуска относительно Характеристики качества платежеспособного прочих неденежных подгонки модели Дата бартерного спроса спроса видов спроса G2 Df Sig SE SE SE 1/02 53.9195 49 0.2918 0.2050 0.1462 0.0650 0.1964 0.1145 0.2/00 24.9155 49 0.9984 0.1787 0.1566 0.1180 0.1791 0.0382 0.3/00 38.1570 49 0.8686 0.0596 0.1283 -0.1026 0.1484 0.3560 0.4/00 38.0401 49 0.8715 0.1891 0.1252 0.3282 0.1823 -0.1076 0.5/00 32.7657 49 0.9639 0.0176 0.1322 0.4040 0.1889 -0.1670 0.6/00 27.7808 49 0.9937 0.1138 0.1329 0.1806 0.1598 0.0622 0.7/00 26.4532 49 0.9965 0.1961 0.1416 0.0698 0.2185 0.4143 0.8/00 17.2505 49 1.0000 0.2541 0.1652 0.2864 0.2377 -0.0747 0.9/00 33.3182 49 0.9577 0.0017 0.1458 0.2450 0.1825 0.1251 0.10/00 29.9192 49 0.9856 0.2293 0.1444 -0.0127 0.1904 0.1908 0.11/00 35.1393 49 0.9319 0.0720 0.1292 0.1853 0.1900 0.1150 0.12/00 47.4955 49 0.5343 0.1602 0.1312 0.0797 0.1723 0.0973 0.1/01 36.3734 49 0.9093 0.1076 0.1438 -0.0602 0.2038 0.2139 0.2/01 24.5323 49 0.9987 0.1509 0.1501 -0.0291 0.2329 0.1140 0.3/01 31.3490 49 0.9766 0.0816 0.1341 -0.3582 0.2150 0.5582 0.4/01 37.1436 49 0.8929 0.2655 0.1234 -0.0464 0.1603 0.1415 0.5/01 47.7041 49 0.5257 0.0948 0.1457 0.2854 0.2158 -0.0603 0.6/01 13.4866 49 1.0000 -0.0633 0.1452 0.1072 0.2095 0.4335 0.7/01 42.1925 49 0.7435 0.3734 0.1544 0.2643 0.1810 -0.2624 0.8/01 30.5807 49 0.9819 0.1298 0.1509 0.4887 0.1976 -0.2441 0.9/01 21.2166 49 0.9998 0.0123 0.1809 0.0768 0.2556 0.1939 0.10/01 19.9172 49 0.9999 0.2991 0.1693 0.0676 0.2420 0.1050 0.Таблица 20 продолжение Коэффициенты модели для планов выпуска относительно Характеристики качества платежеспособного прочих неденежных подгонки модели Дата бартерного спроса спроса видов спроса G2 Df Sig SE SE SE 11/01 33.6727 49 0.9534 0.3999 0.1648 -0.1710 0.2416 0.0208 0.12/01 19.8823 49 0.9999 0.3806 0.2021 0.0647 0.3128 0.0558 0.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:

(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:

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

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.