Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 11 из 22)

Дополним предыдущую модель точностями планов производства относительно фактических изменений выпуска:

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

Такая модель также имела максимальное и стабильное качество подгонки, коэффициенты были всегда положительны для платежеспособного спроса, векселей и зачетов и самого выпуска. Коэффициенты для бартера имели иногда отрицательные знаки и практически не были статистически значимы. Чаще всего были значимы коэффициенты для точностей планов относительно реализаций самого производства, на втором месте - относительно продаж за деньги. Таким образом, здесь платежеспособный спрос уступил "пальму первенства" фактическим изменениям производства.

В заключение рассмотрим модели, предполагающие изменение планов выпуска под влиянием "чистых" точностей прогнозов трех видов спроса, т.е. точностей относительно фактических изменений того же показателя. Подобные модели также, на наш взгляд, можно использовать для характеристики особенностей поведения промышленных предприятий в переходных экономиках. Если прогнозы спроса оказались хуже фактических изменений спроса (на которые ориентировались предприятия - в том числе, выпуском), то производители имеют основания пересмотреть свои планы производства в сторону их улучшения, чтобы удовлетворить неожиданно (непрогнозировавшийся) высокий спрос на свою продукцию. В противоположной ситуации (фактическая динамика спроса оказалась хуже прогнозировавшейся) предприятия также вправе скорректировать свои производственные планы в худшую сторону. При совпадении прогнозов изменения спроса с его фактическими изменениями предприятия могут не менять свои планы выпуска.

Сначала проверим простые модели, в которых в качестве независимых переменных используются точности прогнозов только одного вида спроса. Модель с точностями прогнозов платежеспособного спроса

D(Q*t, Q*t-1) = f( Ф(Dt, D*t-1) ).

имела в течение почти всего периода наблюдения хорошее качество подгонки. Лишь осенью 1997 г и особенно в конце 1998 г. - начале 1999 г. наша модель не может быть использована для описания механизма пересмотра планов выпуска. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы. Только в конце 2001 г. коэффициенты становятся незначимыми. Проверка гипотезы о независимости используемых в модели показателей показала, что в указанный же период эта гипотеза не может быть отвергнута. А сравнение качества подгонки двух моделей показало, что прирост качества модели за счет добавления линейного взаимодействия точности прогнозов спроса и изменения планов выпуска в ноябре-декабре 2001 г. не настолько велик, чтобы стоило отказываться от более простой модели. Возможно, в конце 2001 г., когда в российской промышленности начался период очевидного замедления роста и спроса и выпуска, сформировавшиеся ранее принципы корректировки производственных планов дали сбой.

Модель с точностью прогнозов бартерного спроса также имела хорошее качество подгонки, но "плохие" коэффициенты. Последние были чаще отрицательными, чем положительными и всегда - статистически незначимыми. Очевидно, что такое сочетание следует расценивать положительно: выпуск не идет за бартером, и вообще влияние бартера на планы предприятий в августе 1998 г - декабре 2001 г. скорее отсутствует. Эти выводы подтвердила проверка гипотезы о независимости D(Q*t, Q*t-1) и Ф(Bt, B*t-1). Такая логлинейная модель имела хорошее качество подгонки, а ее сопоставление с более "сложной" конструкцией показало нецелесообразность добавления линейного взаимодействия.

Аналогичные результаты были получены при проверке влияния точностей прогнозов прочих неденежных видов спроса на пересмотр производственных планов предприятий. Во-первых, модель с линейным взаимодействием имела приемлемое качество подгонки, но коэффициенты были и положительными, и отрицательными, и статистически незначимы. Во-вторых, модель без линейного взаимодействия была также приемлема, а сравнение моделей показало, что прирост отношения правдоподобия за счет линейного взаимодействия невелик, и поэтому предпочтительней является более простая модель.

Теперь проверим влияние на пересмотр производственных планов предприятий точностей прогнозов нескольких видов спроса одновременно. Сначала исследуем модель, где в качестве независимых переменных фигурируют точности прогнозов платежеспособного и бартерного спросов:

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

Она имела хорошее, но не стабильное качество подгонки (особенно в конце 1998 г. - начале 1999 г.). Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для точностей прогнозов платежеспособного спроса (см. рис.7). Бартерный спрос имел как положительные, так и отрицательные коэффициенты, которые почти всегда были статистически незначимы. Таким образом, бартер скорее не учитывается предприятиями, последние все-таки отдают предпочтение продажам за деньги при корректировке своих планов изменения выпуска.

К аналогичным выводам приводит тестирование модели, где фигурируют точности прогнозов всех трех видов спроса:

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

Высокое и относительно стабильное качество подгонки этой модели сочеталось с положительными и статистически значимыми коэффициентами только у точностей прогнозов платежеспособного спроса (см. табл.11). Бартер, векселя и зачеты имели и отрицательные, и положительные коэффициенты, которые практически всегда (за редчайшим исключением) были статистически незначимы.

Таблица 11. Характеристики влияния точностей прогнозов платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку планов выпуска предприятий

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели для прогнозов
				платежеспособного спроса		бартерного спроса		прочих неденежных видов спроса
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE
2/00	20.7972	49	0.9999	0.6392	0.1851	0.3478	0.1991	0.0048	0.1791
3/00	19.8478	49	0.9999	0.6779	0.1720	0.1378	0.1919	0.4272	0.2202
4/00	47.2927	49	0.5426	0.2868	0.1254	0.0272	0.1342	0.1480	0.1440
5/00	28.0361	49	0.9930	0.5486	0.1381	0.3426	0.1432	-0.1392	0.1613
6/00	31.1805	49	0.9778	0.5339	0.1137	0.0726	0.1290	-0.1175	0.1435
7/00	45.4062	49	0.6196	0.2443	0.1290	0.0100	0.1456	0.2660	0.1507
8/00	20.5364	49	0.9999	0.6154	0.1624	0.2262	0.1934	0.0277	0.2066
9/00	35.3430	49	0.9285	0.5523	0.1493	-0.0622	0.1593	0.1876	0.1877
10/00	24.8247	49	0.9984	0.5092	0.1512	-0.0716	0.1907	0.5216	0.2272
11/00	45.0277	49	0.6349	0.5005	0.1372	0.0316	0.1653	0.0684	0.1718
12/00	28.8805	49	0.9902	0.4439	0.1230	0.0464	0.1705	0.0258	0.1690
1/01	31.2373	49	0.9774	0.4576	0.1398	0.2522	0.1704	0.0367	0.1841
2/01	33.8540	49	0.9510	0.2487	0.1244	0.3193	0.1699	0.0811	0.1819
3/01	34.4030	49	0.9434	0.4712	0.1495	0.1707	0.1968	0.0230	0.1865
4/01	24.8994	49	0.9984	0.4791	0.1281	0.0810	0.1712	0.2516	0.1851
5/01	34.5685	49	0.9409	0.4639	0.1349	0.0390	0.1589	0.3092	0.1781
6/01	59.5044	49	0.1446	0.3791	0.1348	0.0205	0.1501	0.3234	0.1585
7/01	29.3439	49	0.9883	0.5464	0.1485	0.2980	0.1927	0.1320	0.1898
8/01	24.3338	49	0.9988	0.4541	0.1543	0.1134	0.1645	0.3425	0.2018
9/01	19.7202	49	0.9999	0.7471	0.1689	0.1683	0.2219	0.0299	0.2182
10/01	34.1757	49	0.9466	0.6177	0.1659	0.1699	0.1811	0.0687	0.1748
11/01	40.0349	49	0.8157	0.2405	0.1348	0.3053	0.1691	0.1490	0.1831
12/01	16.6970	49	1.0000	0.4697	0.1485	0.0935	0.2206	-0.1323	0.2324

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 производственных планов, и стандартные ошибки (SE).