Статистический анализ цен на продукцию предприятия (стр. 6 из 6)
Система нормальных уравнений для нахождения параметров а0, а1 имеет вид:
na0+a1∑x=∑y; Решением системы являются значения параметров:
Уравнение регрессии:
=637,5776 + 0,2656*х, R2=0,7.
4.2. Проверка значимости уравнения регрессии в целом.
α=0,05, ν1= κ=1, ν2= n-κ-1=11. Fрасч=25,41. По таблице критических значений критерия Фишера, найдем Fкр=4,84. Так как Fрасч> Fкр (25,41>4,84), то для уровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν1= 1, ν2= 11, построенное уравнение регрессии можно считать значимым.
Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту a1=0,2656, можно утверждать, что с повышением уровня цен на 1 руб., объем продаж в среднем увеличится на 0,2656 м3 в квартал.
Коэффициент детерминации R2=0,7 показывает, что 70% вариации признака «объем продаж» обусловлено вариацией признака «уровень цен», а остальные 30% вариации связаны с воздействием неучтенных в модели факторов.
5. Оценка качества регрессионного уравнения.
Оценка качества производится с использованием анализа остаточной компоненты.
Распределение остаточной компоненты подчиняется нормальному закону распределения и автокорреляция в остатках отсутствует. Это свидетельствует об адекватности построенной регрессии.
6. Использование регрессионной модели для принятия управленческих решений (анализа, прогнозирования и т.д.). (Приложение 3).
Вычислим прогнозное значение объема продаж для уровня цен хр=900руб. При уровне значимости α=0,05:
точечное значение прогноза у*р 
[828,98,924,32].
Т.е. с доверительной вероятностью р=1- α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение объема продаж будет находиться в интервале [828,98,924,32].
Таким образом, показано, что между уровнем цен и объемом продаж продукции существует тесная связь(r=0,84), изучаемые признаки связаны линейной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости, как параметров уравнения регрессии, так и всей регрессии в целом. Показана адекватность построенной регрессии.
2.4. Прогнозирование уровня цен на будущие периоды
Наиболее распространенным методом прогнозирования считают аналитическое выражение тренда. При этом для выхода за границы исследуемого периода достаточно продолжить значения независимой переменной (t). При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а стечением времени, т.е. y=f(t).
Таким образом, подставляя в уравнение регрессии 
=637,5776 + 0,2656*х, построенное в предыдущем пункте, значения t, получаем прогнозный уровень цен на 2006-2007гг. (Таблица 2.5)
Таблица 2.5 – Прогнозирование уровня цен теплоизоляции на 2006-2007гг.
| Период | t | yi |
| 2006-1 | 7 | 876,09 |
| 2006-2 | 8 | 890,65 |
| 2006-3 | 9 | 905,21 |
| 2006-4 | 10 | 919,77 |
| 2007-1 | 11 | 934,33 |
| 2007-2 | 12 | 948,89 |
| 2007-3 | 13 | 963,45 |
| 2007-4 | 14 | 978,01 |
Рисунок 2.2 – Прогнозирование уровня цен на 2006-2007гг.
Делая прогноз уровня цен на будущие периоды, также необходимо учесть тот факт, что Группа компаний ROCKWOOL – мировой лидер в поставке изделий из каменной ваты. На российском рынке она представлена более 25 лет. Большое количество продукции производится специально для России с использованием новейших технологий и учетом климатических особенностей. Минеральная вата улучшает окружающую среду и качество жизни миллионов людей. Это универсальный материал используется для того, чтобы обеспечить защиту от жары и холода. В результате минеральная вата уменьшает загрязнение воздуха, сокращая потребность сжигания ископаемого топлива.
Отличительной чертой компании является не просто производство высококачественной продукции, а прежде всего помощь клиентам в комплексном решении проблем теплоизоляции. ROCKWOOL предлагает не отдельные продукты, а комплексные решения, системы. Все это дает возможность говорить о повышении уровня цен в будущем.
Рисунок 2.3 – Объем продаж основных теплоизоляционных материалов по России за 2003-2005 гг.
Заключение
Статистика цен образует самостоятельный блок в статистике рынка. Ее показатели помогают исследовать действие рыночного механизма и вместе с тем органично входят в систему показателей уровня жизни, финансовой деятельности, служат в качестве дефляторов любых стоимостных показателей. Анализ цен - важное условие статистического обеспечения ценообразования в маркетинге.
Основная задача статистики цен - отразить и проанализировать состояние и поведение цен, т. е. их уровень, колеблемость и динамику. Этой цели соответствует и система показателей статистики цен.
Современная методология регистрации цен соответствует международной статистической практике и базируется на использовании выборочного метода. Регистрируются цены товаров-представителей, входящих в стандартизованный набор - потребительскую корзину. Цены регистрируются в отобранных поселениях, а в их пределах - по выборочной сети предприятий.
Центральным моментом в анализе цен остается использование индексного метода. Проведено изучение различных концепций индексов цен, раскрыта современная методология построения индексов цен, соответствующая международной практике, рассчитаны и объяснены преимущества и недостатки индексов Пааше и Ласпейреса, показаны потенциальные возможности других индексных систем.
В целях создания инструмента ценообразования и регулирования цен предпринято моделирование влияния комплекса факторов на уровень и динамику цен, построена регрессионная модель зависимости цен от объема продаж продукции. На этой основе разрабатываются методы изучения тенденций и прогнозирования цен.
Список использованной литературы
1. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией А.А.Спирина, О.Э.Башиной. – М.: Финансы и статистика, 2000.
2. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. А.М. Гольдберга, В.С. Козлова. – М.: Финансы и статистика, 1985.
3. Практикум по теории статистики: Учеб пособие / Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2005.
4. Статистика: Учебное пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. – М.: ИНФРА-М, 2002.
5. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2005.
6. Цены. Ценообразование. Ценовая политика.: Учебник / Под ред. Э.А. Уткина - М.: ЭКМОС, 1997.
7. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ИНФРА-М, 2000.
8. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Е.Н. Фреймундт, М.Р. Эйдельмана. – М.: Статистика, 1996.
9. www.hi-edu.ru
10. www.refine.com.ru
Приложение 1
Приложение 2
| Beta | Std.Err. | B | Std.Err. | t(11) | p-level | |
| Intercept | 637,5776 | 29,99707 | 21,25466 | 0,000000 | ||
| Var2 | 0,835375 | 0,165735 | 0,2656 | 0,05270 | 5,04042 | 0,000378 |
Приложение 3
