WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 13 |

Аналогичные результаты были получены и для других видов спроса: модели имели приемлемое качество подгонки, но отрицательные коэффициенты, которые очень редко были статистически значимы.

На следующем шаге исследования адаптивных моделей рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных фигурируют точности прогнозов всех трех видов спроса одновременно:

Q*t = f( Ф(Dt, D*t-1), Ф(Bt, B*t-1), Ф(Nt, N*t-1) ), где Q*t – ожидаемые изменения производства, зарегистрированные в момент (опрос) t; Dt, Bt, Nt – фактические изменения платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса соответственно, зарегистрированные в момент (опрос) t; D*t-1, B*t-1, N*t-1, -ожидаемые изменения платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса соответственно, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Такая модель имела высокое качество подгонки: наблюдаемый уровень значимости гарантированно превосходил 5%-ный порог (см. табл. 7). Коэффициенты модели были чаще положительны, чем отрицательны, особенно – для точностей бартерного и прочих неденежных видов спроса. Но статистическая значимость коэффициентов была крайне низкой: 2–3 раза для каждого из видов спроса за два года мониторинга. И в этом случае не удалось получить надежных статистических аргументов в пользу адаптивного (по всем видам спроса) формирования планов выпуска в российской промышленности.

Таблица Характеристики влияния точностей прогнозов платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на производственные планы предприятий Коэффициенты модели для точностей прогнозов Характеристики качества платежеспособного прочих неденежных подгонки модели бартерного спроса Дата спроса видов спроса G2 Df Sig SE SE SE 2/00 43.827 49 0.6823 0.2043 0.1281 0.1636 0.1446 0.1229 0.3/00 45.199 49 0.6280 0.3184 0.1123 0.1261 0.1374 -0.0296 0.4/00 46.058 49 0.5931 0.0273 0.0970 0.0381 0.1234 0.1562 0.5/00 59.101 49 0.1529 0.0678 0.1159 0.1137 0.1247 -0.0121 0.6/00 36.586 49 0.9049 0.1456 0.1050 0.1943 0.1277 0.0430 0.7/00 43.827 49 0.6823 0.0778 0.1138 0.1595 0.1462 0.1069 0.8/00 30.335 49 0.9833 0.2227 0.1373 0.3052 0.1780 0.0619 0.9/00 40.523 49 0.8004 -0.0113 0.1172 0.3944 0.1466 0.0466 0.10/00 38.565 49 0.8580 -0.0030 0.1093 0.2140 0.1358 0.2721 0.11/00 46.886 49 0.5593 0.1374 0.1105 0.0625 0.1402 0.1620 0.12/00 38.135 49 0.8692 0.0665 0.1182 -0.0574 0.1775 0.3213 0.1/01 32.61 49 0.9655 0.0723 0.1214 0.1508 0.1572 0.1518 0.2/01 35.897 49 0.9185 -0.0770 0.1105 0.0186 0.1429 0.4275 0.3/01 31.88 49 0.9723 0.0540 0.1038 0.3012 0.1486 -0.0468 0.4/01 74.599 49 0.0107 0.1189 0.0987 0.0233 0.1334 0.2373 0.5/01 49.981 49 0.4342 0.0770 0.1117 -0.1649 0.1554 0.4134 0.6/01 46.475 49 0.5761 0.0020 0.1073 0.2565 0.1471 0.1449 0.7/01 31.894 49 0.9722 0.0230 0.1163 0.0456 0.1453 0.4173 0.8/01 54.263 49 0.2808 0.0621 0.1039 0.0644 0.1590 0.2582 0.9/01 39.996 49 0.8169 -0.0031 0.1164 0.2303 0.1426 0.2446 0.10/01 52.137 49 0.3529 0.4050 0.1362 0.2941 0.1614 -0.1061 0.11/01 39.436 49 0.8337 -0.0691 0.1122 0.3663 0.1447 0.2585 0.12/01 34.742 49 0.9383 -0.0167 0.1389 0.1898 0.2184 0.1709 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 производственными планами, и стандартные ошибки (SE).

Введем в предыдущую модель точность прогнозирования (точнее – планирования) еще одного показателя – объемов производства. Тогда у нас получится модель, которая предполагает, что очередные прогнозы выпуска формируются в зависимости от точности четырех показателей (трех видов спроса и выпуска):

Q*t = f( Ф(Qt, Q*t-1), Ф(Dt, D*t-1), Ф(Bt, B*t-1), Ф(Nt, N*t-1) ).

Рассматриваемая модель также имела высокое качество подгонки: наблюдаемый уровень значимости всегда был максимальным. Коэффициенты модели были всегда положительны для трех видов спроса и почти всегда для точности предыдущих планов производства. Однако статистически значимым оказалось влияние точности прогнозов бартерного и прочих неденежных видов спроса, точности других показателей не учитывались адаптивным образом при планировании выпуска на очередной период (см.

табл. 8).

Таблица Характеристики влияния точностей прогнозов выпуска, платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на производственные планы предприятий Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Ф(Qt, Q*t-1) Ф(Dt, D*t-1) Ф(Bt, B*t-1) Ф(Nt, N*t-1) G2 Df Sig SE SE SE SE 2/00 194.58 228 1.0000 0.1023 0.1120 0.2312 0.1304 0.2474 0.1347 0.4101 0.3/00 208.37 228 1.0000 0.1397 0.1087 0.2126 0.1157 0.3833 0.1256 0.2050 0.4/00 284.33 228 1.0000 0.0165 0.0932 0.0365 0.1000 0.2339 0.1072 0.3402 0.5/00 274.8 228 1.0000 0.1675 0.0992 0.1375 0.1066 0.2848 0.1154 0.2261 0.6/00 240.68 228 1.0000 0.1373 0.0991 0.1924 0.1033 0.3495 0.1191 0.3020 0.7/00 280.96 228 1.0000 -0.0569 0.1004 0.2088 0.1188 0.2427 0.1218 0.5010 0.8/00 216.76 228 1.0000 -0.0840 0.1146 0.2177 0.1271 0.4217 0.1427 0.3873 0.9/00 208.57 228 1.0000 0.0330 0.1069 0.1019 0.1076 0.4709 0.1239 0.3721 0.10/00 226.26 228 1.0000 0.0886 0.1013 0.0450 0.1062 0.2861 0.1234 0.5185 0.11/00 222.24 228 1.0000 0.0058 0.0901 0.2653 0.1045 0.2216 0.1194 0.3669 0.12/00 251.93 228 1.0000 0.0647 0.1088 0.2453 0.1222 0.2772 0.1324 0.4402 0.1/01 257.64 228 1.0000 0.0515 0.1033 0.2062 0.1183 0.2452 0.1286 0.4178 0.2/01 270.78 228 1.0000 -0.0352 0.1033 0.1398 0.1123 0.3256 0.1263 0.4148 0. Таблица 8 продолжение Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Ф(Qt, Q*t-1) Ф(Dt, D*t-1) Ф(Bt, B*t-1) Ф(Nt, N*t-1) G2 Df Sig SE SE SE SE 3/01 229.63 228 1.0000 0.0101 0.0961 0.2188 0.1129 0.4292 0.1314 0.3383 0.4/01 242.77 228 1.0000 0.0791 0.0985 0.1806 0.1018 0.2972 0.1147 0.3577 0.5/01 312.98 228 1.0000 0.0327 0.1043 0.1333 0.1136 0.1928 0.1190 0.5054 0.6/01 252.88 228 1.0000 -0.2133 0.0993 0.1964 0.1091 0.5487 0.1297 0.3509 0.7/01 200.69 228 1.0000 0.0310 0.1038 0.2432 0.1179 0.2845 0.1186 0.4541 0.8/01 249.12 228 1.0000 0.0599 0.1025 0.1069 0.1112 0.2470 0.1286 0.4197 0.9/01 231.01 228 1.0000 -0.0454 0.1001 0.1151 0.1161 0.5540 0.1428 0.3404 0.10/01 237.68 228 1.0000 0.1756 0.1104 0.4493 0.1342 0.2478 0.1312 0.1980 0.11/01 212.09 228 1.0000 -0.0414 0.0977 0.1683 0.1079 0.6023 0.1347 0.3922 0.12/01 179.59 228 1.0000 0.2244 0.1289 0.1660 0.1374 0.4399 0.1749 0.2257 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 производственными планами, и стандартные ошибки (SE).

Такая ситуация выглядит не очень логичной, поскольку оба статистически значимых показателя становятся после дефолта все менее значимыми для российских промышленных предприятий. Суммарная доля этих видов спроса упала в 2001 г. до 20–25%. Более того, предприятия стараются удерживаться от увеличения объемов таких сделок даже во времена, когда денежный спрос не растет или снижается. Но, возможно, в этом сочетании и следует искать объяснение. Если нежелаемые явления имеют фактическую тенденцию к сокращению, то почему бы не следовать (не учитывать) этой тенденции и в своих действиях (планах выпуска). Возможно, поэтому в такой адаптивной модели и было получено статистически значимое влияние на планы выпуска точностей предыдущих прогнозов «нежеланных» показателей. С другими индикаторами (платежеспособный спрос и выпуск) ситуация иная. Объемы этих показателей (продаж и производства) до сих пор считаются в российской промышленности недостаточными. Об этом явно свидетельствуют оценки предприятиями объемов платежеспособного спроса и производства по шкале «выше нормы», «нормальный», «ниже нормы» (см. рис. 5).

% БАРТЕРНЫЙ ВЕКСЕЛЯ И ЗАЧЕТЫ -ЭКСПОРТНЫЙ -ПЛАТЕЖЕСПОСОБНЫЙ --01.93 01.94 01.95 01.96 01.97 01.98 01.99 01.00 01.01 01.Рис. 5. Балансы оценок выпуска и спроса (Баланс = % Выше нормы - % Ниже нормы) В промышленности всегда и устойчиво преобладали ответы «ниже нормы» при оценке этих показателей. Промышленный рост 1999–2001 гг.

не внес принципиальных изменений в соотношение оценок. Конечно, сейчас стало больше ответов «нормальный». В целом по промышленности доля таких ответов составляет 40%. Но остальные (т.е. большинство) считают и спрос, и выпуск недостаточными. По этой же причине, вероятно, прогнозы предприятий выпуска и продаж всегда оптимистичнее фактических изменений этих показателей. В такой ситуации корректировать свои очередные планы выпуска с учетом отклонений факта от предыдущих планов российским предприятиям сложно. Желаемое все еще довлеет над действительным.

Продолжим исследование адаптивных моделей формирования производственных планов с использованием точностей реализации предыдущих планов относительно фактических изменений основных видов спроса: платежеспособного, бартерного и прочих неденежных. Сначала рассмотрим модель, в которой очередные прогнозы выпуска определяются только точностью относительно платежеспособного спроса:

Q*t = f( Ф(Dt, Q*t-1) ), где Q*t – ожидаемые изменения производства, зарегистрированные в момент (опрос) t; Dt – фактические изменения платежеспособного спроса, зарегистрированные в момент (опрос) t; Q*t-1 – планы изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t-1, Ф(Dt, Q*t-1) – точность реализации ожидаемых изменений производства Q*t-1 относительно фактических изменений платежеспособного спроса Dt. Такая модель имела приемлемое, но не стабильное качество подгонки в 1993–1996 гг., затем наблюдаемый уровень значимости стал все реже превышать 5%-ный порог (как правило, не более 4 раз в год) и не слишком сильно. Коэффициент модели, оценивающий линейную связь рангов, всегда был отрицательным, а статистически значимым – с конца 1995 г. Таким образом, предположение о том, что предприятия учитывают отклонения своих предыдущих планов выпуска от фактических изменений спроса пока не получило статистического подтверждения.

Аналогичные результаты получены при тестировании модели с включением только точности планов выпуска относительно фактических изменений бартерного спроса. Такая модель в течение всего периода наблюдения за динамикой бартера (1998–2001 гг.) не подходит для описания формирования производственных планов предприятий. Наблюдаемый уровень значимости был нулевым. А коэффициенты модели – значимо отрицательными.

Почти столь же неподходящей была и адаптивная модель, использующая в качестве независимой переменной точность планов выпуска относительно динамики прочих видов спроса. Она имела приемлемое качество подгонки лишь в конце 2000 г. – начале 2001 г. и всегда – отрицательные коэффициенты, которые были статистически значимы.

Адаптивная модель с использованием точностей реализации предыдущих планов выпуска относительно всех трех видов спроса Q*t = f( Ф(Dt, Q*t-1), Ф(Bt, Q*t-1), Ф(Nt, Q*t-1) ) не обеспечила хорошее качество подгонки (наблюдаемый уровень значимости был нулевым), но имела «желаемые» – для нормальной экономики – коэффициенты. Они были положительны и в половине случаев статистически значимы для точности платежеспособного спроса; отрицательны и редко значимы – для неденежных видов спроса (бартер, векселя, зачеты).

Иными словами, при выработке следующих планов выпуска российские предприятия скорее учитывают отклонения предыдущих планов от платежеспособного спроса, чем от неденежных видов спроса.

Добавление в предыдущую модель точности планов выпуска относительно последующих фактических изменений производства позволило несколько улучшить качество подгонки модели (см. табл. 9). Положительные коэффициенты имела лишь новая независимая переменная – точность предыдущих планов выпуска. Эти коэффициенты были и статистически значимы в течение всего периода наблюдения. Влияние точности относительно платежеспособного спроса стало положительным лишь в половине случаев и еще реже – статистически значимым. Больше положительных коэффициентов появилось у точности относительно бартерного спроса, но статистически значимых стало меньше. Точность относительно прочих неденежных видов спроса сохранила отрицательные коэффициенты, среди которых стало больше статистически значимых.

Таблица Характеристики влияния точностей предыдущих планов выпуска относительно последующих фактических изменений выпуска, платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на производственные планы предприятий Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Ф(Qt, Q*t-1) Ф(Dt, Q*t-1) Ф(Bt, Q*t-1) Ф(Nt, Q*t-1) G2 Df Sig SE SE SE SE 2/00 158.86 156 0.4212 0.5332 0.1549 0.2092 0.1500 -0.1369 0.1407 -0.2093 0.3/00 263.42 156 0.0000 0.6758 0.1071 0.0373 0.1144 0.0406 0.1252 -0.5011 0.4/00 212.75 156 0.0017 0.7929 0.1135 -0.0551 0.1185 -0.1732 0.1446 -0.3385 0.5/00 194.93 156 0.0187 0.7591 0.1249 0.0367 0.1278 -0.1109 0.1570 -0.4689 0.6/00 158.09 156 0.4382 0.4332 0.1114 0.1107 0.1249 -0.1406 0.1482 -0.1479 0.7/00 200.16 156 0.0098 0.5138 0.1333 -0.0277 0.1541 0.1891 0.1713 -0.3867 0.8/00 198.44 156 0.0122 0.2805 0.1285 0.2364 0.1359 0.1155 0.1608 -0.3687 0.9/00 202.79 156 0.0070 0.7163 0.1399 -0.1484 0.1256 0.3504 0.1670 -0.6379 0.10/00 198.20 156 0.0126 0.7216 0.1236 -0.1849 0.1214 -0.1213 0.1348 -0.1406 0.11/00 236.39 156 0.0000 0.5356 0.1097 -0.0425 0.1122 -0.0096 0.1402 -0.3404 0.12/00 103.99 156 0.9995 0.3128 0.1214 0.0066 0.1393 0.0340 0.2022 -0.1647 0.1/01 128.75 156 0.9457 0.6821 0.1319 -0.0114 0.1422 -0.4669 0.1846 -0.0661 0.2/01 146.05 156 0.7046 0.5573 0.1182 -0.2186 0.1296 -0.4144 0.1846 0.1733 0.3/01 211.24 156 0.0021 0.5491 0.1302 0.3538 0.1400 -0.3296 0.1750 -0.2999 0. Таблица 9 продолжение Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Ф(Qt, Q*t-1) Ф(Dt, Q*t-1) Ф(Bt, Q*t-1) Ф(Nt, Q*t-1) G2 Df Sig SE SE SE SE 4/01 168.62 156 0.2317 0.8151 0.1221 -0.0642 0.1201 -0.2711 0.1443 -0.2371 0.5/01 165.01 156 0.2951 0.4745 0.1290 0.0682 0.1278 -0.2749 0.1691 -0.0908 0.6/01 192.95 156 0.0237 0.2191 0.1166 0.0394 0.1225 -0.0122 0.1641 -0.0284 0.7/01 173.38 156 0.1618 0.6276 0.1191 -0.2042 0.1211 -0.0277 0.1422 -0.1938 0.8/01 189.44 156 0.0352 0.7930 0.1333 -0.0734 0.1359 0.1231 0.1678 -0.6453 0.9/01 204.62 156 0.0054 0.8107 0.1294 -0.3738 0.1458 -0.1393 0.1768 -0.1671 0.10/01 181.22 156 0.0815 0.4924 0.1172 0.3646 0.1429 -0.3119 0.1891 -0.2897 0.11/01 164.76 156 0.2999 0.5682 0.1213 -0.0113 0.1202 0.0291 0.1433 -0.3554 0.12/01 107.78 156 0.9988 0.3913 0.1509 0.0522 0.1704 -0.2752 0.2415 0.1866 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 производственными планами, и стандартные ошибки (SE).

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 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.