WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 14 | 15 || 17 | 18 |   ...   | 31 |

Качество подгонки приведенной модели былоопределенно приемлемым, но не стабильным. Наблюдаемый уровень значимостинаходился в пределах от 0,1 до 0,99 и очень редко опускался ниже 5% порога.Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только дляточностей планов производства относительно спроса (см. рис.8). Коэффициентыточностей прогнозов спроса имели отрицательные значения и иногда былистатистически незначимы. Последнее чаще имело место до дефолта 1998 г., затемстатистическая незначимость этого параметра стала эпизодическим явлением.

Рис.8

Таким образом, российские промышленныепредприятия "корректно" учитывают точность своих планов выпуска относительнопоследующих изменений спроса. С точностью прогнозов спроса ситуация иная.Отрицательные значения коэффициентов свидетельствуют, что предприятия"обратным" образом реагируют на расхождения прогнозов платежеспособного спросаи фактических изменений продаж. Иными словами, они не склонны учитыватьфактические изменения спроса и продолжают ориентироваться на свои прогнозыэтого показателя. Для проверки этого предположения "разобьем" точностьпрогнозов спроса на составляющие (Dt и D*t-1), иоценим следующую логлинейную модель:

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

Эта модель не может быть отвергнута приописании механизма пересмотра планов выпуска в течение всего периодамониторинга. Влияние точности планов выпуска относительно спроса осталосьположительным и статистически значимым. Коэффициенты прогнозов спроса(D*t-1) были, как правило, положительны иочень редко статистически значимы. Коэффициенты фактических изменений спроса(Dt) были всегда отрицательны и, как правило, статистически значимы(см. рис.9). Таким образом, предприятия при пересмотре планов выпуска,вероятно, не учитывают свои прогнозы продаж. А фактическим изменениям спроса"доверяют" с обратным знаком.

Рис.9

Аналогичные результаты были получены приисследовании моделей с использованием бартерного спроса. Первая модель (свключением точностей планов выпуска относительно бартерного спроса и точностейпрогнозов бартера относительно фактических изменений бартера) имела хорошеекачество подгонки, положительные статистически значимые коэффициенты для первойточности и отрицательные статистически значимые - для второй. Вторая модель (сразбивкой точности прогнозов бартера на составляющие) также хорошо подходила кэмпирическим данным. Она показала, что прогнозы бартера, скорее всего,"корректно" влияли на пересмотр предприятиями планов выпуска. Но со временем (аименно - со второй половины 2000 г.) это влияние стало незначимым. Фактическиеизменения бартера всегда и устойчиво имели отрицательное влияние на пересмотрпланов выпуска. В отличие от случая с платежеспособным спросом, такой типреакции на изменения объемов неденежных сделок можно, наверное, приветствовать.Действительно, при снижении объемов бартера предприятия пересматривают своипланы изменения выпуска в лучшую сторону, т.е. снижение сменяется стабилизациейили ростом, а неизменность - ростом производства. А рост бартера вызываетпересмотр планов в сторону ухудшения. Получается, что бартер предприятиям ненужен.

Исследование моделей обучения на ошибкахформирования производственных планов позволяет сделать следующие выводы.Во-первых, подобные модели вполне применимы для описания принципов формированияпланов производства в российской промышленности. Во-вторых, анализ базовоймодели показал, что российские предприятия все-таки пересматривают свои планына основе точности реализации предыдущих планов. Во-вторых, на пересмотр влияюти точности прогнозов выпуска относительно последующих измененийплатежеспособного спроса. В-третьих, из вышеупомянутых двух факторов болеесильное влияние на планы предприятий имеет точность относительно продаж заденьги, что свидетельствует в пользу "рыночности" поведения предприятий.В-четвертых, точность относительно неденежных видов спроса также учитываетсяпредприятиями, но главным образом во времена проблем с нормальными продажами.В-пятых, анализ влияния перекрестных точностей выпуска относительно всех трехвидов спроса показал, что предприятия предпочитают в первую очередь учитыватьотклонения от продаж за деньги. Аналогичные результаты были получены и прииспользовании прямых точностей прогнозов спросов. И здесь первенство заплатежеспособным спросом. В-седьмых, дальнейшее исследование влияния точностейпланов выпуска и прогнозов спроса показало, что "корректно" учитываютсяточности планов выпуска относительно спроса.


5. Модели формирования ценовыхпланов

5.1 Экстраполяционные модели формированияценовых планов

Рассмотрение экстраполяционных моделейформирования ценовых планов российских промышленных предприятий начнем сбазовой модели, предполагающей, что планы изменения цен в момент t определяются предшествующимифактическими изменениями цен:

P*t = f( P t, Pt-1 ),

где P*t- планы изменения отпускных цен предприятия напроизводимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Pt -фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию,зарегистрированные в момент (опрос) t; Pt-1 - фактические изменения отпускныхцен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос)t-1. Посколькуодновременный мониторинг и фактических изменений, и прогнозов цен в опросахИЭПП начался с октября 1994 г., то наши расчеты начнутся с этого моментавремени. Ранее велся только мониторинг прогнозов изменения цен.

Качество подгонки базовой модели оказалосьвысоким и достаточно стабильным до 1999 г. Для этого периода характерна, на нашвзгляд, относительно простая ценовая ситуация и соответственно политикапроизводителей. Высокий и стабильный рост цен, сменившийся затем стабильным ихснижением и скачком осенью 1998 г., и позволял предприятиям придерживатьсяпростых схем установления отпускных цен. Платежеспособный спрос, объемыкоторого становились все меньше, не учитывался предприятиями. Ситуация начинаетменяться в 1999 г. Начало роста продаж за деньги и развертывание здоровогопромышленного роста заставляет предприятия отказаться от простых принциповустановления своих цен. Экстраполяционная модель формирования цен все реже ихуже описывает ценовую политику предприятий. Такая ситуация сохраняется втечение всех трех последефолтных лет.

Коэффициенты модели были положительны дляобоих предшествующих изменений цен. Но стабильно статистически значимы они былитолько для первого параметра. Более "отдаленные" изменения цен в 1994-1995 и1997 гг. не имели статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий.Это подсказывает, что модель может быть упрощена за счет исключениясоответствующего линейного взаимодействия. Однако проверка упрощенной модели недала удовлетворительных результатов. Качество подгонки модели снизилось слишкомсильно, и наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия стал ниже 5%,особенно в 1999-2001 гг. Сравнение значений отношения правдоподобия двухмоделей, отличающихся на один параметр, также показало целесообразностьиспользования более сложной модели.

Возможности развития моделиэкстраполяционных планов формирования цен, по нашему мнению, не так велики иочевидны как в случае экстраполяционной модели формирования производственныхпланов. Из всего списка показателей конъюнктурных опросов в такой модели вкачестве независимых переменных можно использовать в качестве независимыхпеременных еще предшествующие фактические изменения спроса и издержек, а такжепрогнозы этих переменных. Возможно, последние переменные с очень большойнатяжкой вписывается в идеологию экстраполяционных прогнозов, но, посколькуспросовые переменные представляются нам особенно интересными, мы все-такирискнем использовать ее в составе независимых переменных.

Проанализируем экстраполяционную модель, вкоторой предполагается зависимость ценовых планов только от непосредственнопредшествующих изменений издержек:

P*t = f( C t ),

где P*t- планы изменения отпускных цен предприятия напроизводимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Сt -фактические изменения издержек предприятия, зарегистрированные в момент (опрос)t. Поскольку мониторингиздержек предприятий начался в 1997 г., то оценка моделей с участием издержеквозможна для периода 1997-2001 гг. Приведенная модель имела не очень высокое инестабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости гарантированно истабильно превосходил порог 5% лишь в период июль 1998 г. - июль 2000 г., затемкачество модели два раза падало ниже критического уровня и стало приемлемымлишь в июле 2001 г. Коэффициенты были положительны и статистически значимы соктября 1998 г. Проверка модели без линейного взаимодействия ценовых планов ифактических изменений цен показала, что до октября 1998 г. гипотеза онезависимости исследуемых переменных не может быть отвергнута. В пользу этогосвидетельствует и сопоставление отношения правдоподобия двух моделей. Простаямодель лучше подходит к наблюдаемым данным до дефолта 1998 г.: из шестикварталов она может быть использована в четырех. После дефолта ее превосходствозарегистрировано только в конце 2001 г., когда в российской промышленностиначался, похоже, очередной "проблемный" период. Таким образом, дефолт 1998 г. издесь оказался переломной точкой. До августа 1998 г. предприятия в своейценовой политике мало обращали внимание на динамику издержек. Затем этот факторначинает играть нормальную роль, но дает, возможно, сбой в конце 2001г.

Рассмотрим модель, в которой предполагаетсяформирование ценовых планов предприятий под влиянием предшествующих фактическихизменений платежеспособного спроса:

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

где Dt - фактические измененияплатежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент(опрос) t; Dt-1 - фактические изменения платежеспособного спроса на производимуюпродукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Очевидно, что фактический рост спросадолжен иметь положительное влияние на ценовые планы предприятий, следующие замоментом регистрации изменений спроса. Коэффициенты логлинейной модели,оценивающие взаимодействие фактических изменений спроса и ценовых планов,должны быть положительны. И, действительно, качество подгонки такой моделиоказалось достаточно высоким в течение всего периода мониторинга используемыхпеременных. Коэффициенты модели были (за редчайшим исключением) положительныдля Dt и очень часто - для Dt-1. Более тогопоследние коэффициенты были очень редко статистически значимы. А вотстатистическая значимость коэффициентов для Dt имелаинтересную динамику. В период 1995-1998 гг. значимое влияние последнихфактических 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.: втечение 10 месяце из 12 платежеспособный спрос положительно влиял на ценовыепланы российских предприятий. Т.о. здесь мы имеем обратную картину: именно впоследние годы изменение фактических продаж за деньги начинает учитыватьсяпредприятиями при формировании ценовой политики на следующий период. До 1998 г.платежеспособный спрос, скорее всего, не учитывался при установлениицен.

Если ввести в рассмотренную выше модельфактические изменения издержек, то такая экстраполяционная конструкция покажет,какие факторы заставляли российские промышленные предприятия во второй половине90-х годов изменять отпускные цены: затратные или спросовые. Такаямодель

P*t = f( D t, Dt-1, Сt)

имела высокое и стабильное качествоподгонки в течение всего периода мониторинга издержек. Наблюдаемый уровеньзначимости не опускался, как правило, ниже 0,8 (см. табл.12). Самые"качественные" коэффициенты были у издержек: они были стабильно положительны ичаще статистически значимы. Статистическая значимость коэффициентовDt начинает регистрироваться (как и в предыдущей модели) с 1999 г.Предшествующие фактические изменения спроса (Dt-1) имелисамые "худшие" коэффициенты: они часто были отрицательными и лишь один разстатистически значимы. Следуя логики логлинейного анализа, попытаемся упроститьмодель за счет исключения линейного взаимодействия P*t иDt-1. "Усеченная" модель несильно потеряла в качестве подгонки:сопоставление прироста величины отношения правдоподобия с приростом числастепеней свободы свидетельствует о предпочтительности простой модели.Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимытолько для издержек. Фактические изменения платежеспособного спроса стабильнозначимо 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 ииздержек на цены предприятий

Дата

Характеристики качества подгонкимодели

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

Pages:     | 1 |   ...   | 14 | 15 || 17 | 18 |   ...   | 31 |



© 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.