Выше мы рассматривали модели, в которых планы предприятий могли изменяться либо в зависимости от точности планов выпуска относительно последующих фактических изменений спроса, либо от точности прогнозов спроса относительно последующих фактических изменений того же спроса. Объединение этих двух подходов приводит нас к модели, где в качестве независимых переменных одновременно фигурируют оба вида точности. Тогда для платежеспособного спроса будет исследована следующая модель:
D(Q*t, Q*t-1) = f( Ф(Dt, Q*t-1), Ф(Dt, D*t-1) ).
Такая формулировка модели обучения на ошибках позволяет проверить, прогнозы (планы) какого показателя относительно спроса учитываются предприятиями при корректировке своих производственных планов: выпуска или спроса. Если первого, то поведение российских производителей можно назвать более рыночным, поскольку они напрямую соотносят (сопоставляют) свой выпуск со спросом и на этой основе корректируют планы выпуска. Зависимость от второй точности, на наш взгляд, уступает с точки зрения рыночности первой, поскольку не связана напрямую с динамикой выпуска.
Качество подгонки приведенной модели было определенно приемлемым, но не стабильным. Наблюдаемый уровень значимости находился в пределах от 0,1 до 0,99 и очень редко опускался ниже 5% порога. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для точностей планов производства относительно спроса (см. рис.8). Коэффициенты точностей прогнозов спроса имели отрицательные значения и иногда были статистически незначимы. Последнее чаще имело место до дефолта 1998 г., затем статистическая незначимость этого параметра стала эпизодическим явлением.
Таким образом, российские промышленные предприятия "корректно" учитывают точность своих планов выпуска относительно последующих изменений спроса. С точностью прогнозов спроса ситуация иная. Отрицательные значения коэффициентов свидетельствуют, что предприятия "обратным" образом реагируют на расхождения прогнозов платежеспособного спроса и фактических изменений продаж. Иными словами, они не склонны учитывать фактические изменения спроса и продолжают ориентироваться на свои прогнозы этого показателя. Для проверки этого предположения "разобьем" точность прогнозов спроса на составляющие (Dt и D*t-1), и оценим следующую логлинейную модель:
D(Q*t, Q*t-1) = f( Ф(Dt, Q*t-1), Dt, D*t-1 ).
Эта модель не может быть отвергнута при описании механизма пересмотра планов выпуска в течение всего периода мониторинга. Влияние точности планов выпуска относительно спроса осталось положительным и статистически значимым. Коэффициенты прогнозов спроса (D*t-1) были, как правило, положительны и очень 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.
Аналогичные результаты были получены при исследовании моделей с использованием бартерного спроса. Первая модель (с включением точностей планов выпуска относительно бартерного спроса и точностей прогнозов бартера относительно фактических изменений бартера) имела хорошее качество подгонки, положительные статистически значимые коэффициенты для первой точности и отрицательные статистически значимые - для второй. Вторая модель (с разбивкой точности прогнозов бартера на составляющие) также хорошо подходила к эмпирическим данным. Она показала, что прогнозы бартера, скорее всего, "корректно" влияли на пересмотр предприятиями планов выпуска. Но со временем (а именно - со второй половины 2000 г.) это влияние стало незначимым. Фактические изменения бартера всегда и устойчиво имели отрицательное влияние на пересмотр планов выпуска. В отличие от случая с платежеспособным спросом, такой тип реакции на изменения объемов неденежных сделок можно, наверное, приветствовать. Действительно, при снижении объемов бартера предприятия пересматривают свои планы изменения выпуска в лучшую сторону, т.е. снижение сменяется стабилизацией или ростом, а неизменность - ростом производства. А рост бартера вызывает пересмотр планов в сторону ухудшения. Получается, что бартер предприятиям не нужен.
Исследование моделей обучения на ошибках формирования производственных планов позволяет сделать следующие выводы. Во-первых, подобные модели вполне применимы для описания принципов формирования планов производства в российской промышленности. Во-вторых, анализ базовой модели показал, что российские предприятия все-таки пересматривают свои планы на основе точности реализации предыдущих планов. Во-вторых, на пересмотр влияют и точности прогнозов выпуска относительно последующих изменений платежеспособного спроса. В-третьих, из вышеупомянутых двух факторов более сильное влияние на планы предприятий имеет точность относительно продаж за деньги, что свидетельствует в пользу "рыночности" поведения предприятий. В-четвертых, точность относительно неденежных видов спроса также учитывается предприятиями, но главным образом во времена проблем с нормальными продажами. В-пятых, анализ влияния перекрестных точностей выпуска относительно всех трех видов спроса показал, что предприятия предпочитают в первую очередь учитывать отклонения от продаж за деньги. Аналогичные результаты были получены и при использовании прямых точностей прогнозов спросов. И здесь первенство за платежеспособным спросом. В-седьмых, дальнейшее исследование влияния точностей планов выпуска и прогнозов спроса показало, что "корректно" учитываются точности планов выпуска относительно спроса.
5. Модели формирования ценовых планов
5.1 Экстраполяционные модели формирования ценовых планов
Рассмотрение экстраполяционных моделей формирования ценовых планов российских промышленных предприятий начнем с базовой модели, предполагающей, что планы изменения цен в момент t определяются предшествующими фактическими изменениями цен:
P*t = f( P t, Pt-1 ),
где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Pt - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Pt-1 - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1. Поскольку одновременный мониторинг и фактических изменений, и прогнозов цен в опросах ИЭПП начался с октября 1994 г., то наши расчеты начнутся с этого момента времени. Ранее велся только мониторинг прогнозов изменения цен.
Качество подгонки базовой модели оказалось высоким и достаточно стабильным до 1999 г. Для этого периода характерна, на наш взгляд, относительно простая ценовая ситуация и соответственно политика производителей. Высокий и стабильный рост цен, сменившийся затем стабильным их снижением и скачком осенью 1998 г., и позволял предприятиям придерживаться простых схем установления отпускных цен. Платежеспособный спрос, объемы которого становились все меньше, не учитывался предприятиями. Ситуация начинает меняться в 1999 г. Начало роста продаж за деньги и развертывание здорового промышленного роста заставляет предприятия отказаться от простых принципов установления своих цен. Экстраполяционная модель формирования цен все реже и хуже описывает ценовую политику предприятий. Такая ситуация сохраняется в течение всех трех последефолтных лет.
Коэффициенты модели были положительны для обоих предшествующих изменений цен. Но стабильно статистически значимы они были только для первого параметра. Более "отдаленные" изменения цен в 1994-1995 и 1997 гг. не имели статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий. Это подсказывает, что модель может быть упрощена за счет исключения соответствующего линейного взаимодействия. Однако проверка упрощенной модели не дала удовлетворительных результатов. Качество подгонки модели снизилось слишком сильно, и наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия стал ниже 5%, особенно в 1999-2001 гг. Сравнение значений отношения правдоподобия двух моделей, отличающихся на один параметр, также показало целесообразность использования более сложной модели.
Возможности развития модели экстраполяционных планов формирования цен, по нашему мнению, не так велики и очевидны как в случае экстраполяционной модели формирования производственных планов. Из всего списка показателей конъюнктурных опросов в такой модели в качестве независимых переменных можно использовать в качестве независимых переменных еще предшествующие фактические изменения спроса и издержек, а также прогнозы этих переменных. Возможно, последние переменные с очень большой натяжкой вписывается в идеологию экстраполяционных прогнозов, но, поскольку спросовые переменные представляются нам особенно интересными, мы все-таки рискнем использовать ее в составе независимых переменных.
Проанализируем экстраполяционную модель, в которой предполагается зависимость ценовых планов только от непосредственно предшествующих изменений издержек:
P*t = f( C t ),
где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Сt - фактические изменения издержек предприятия, зарегистрированные в момент (опрос) t. Поскольку мониторинг издержек предприятий начался в 1997 г., то оценка моделей с участием издержек возможна для периода 1997-2001 гг. Приведенная модель имела не очень высокое и нестабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости гарантированно и стабильно превосходил порог 5% лишь в период июль 1998 г. - июль 2000 г., затем качество модели два раза падало ниже критического уровня и стало приемлемым лишь в июле 2001 г. Коэффициенты были положительны и статистически значимы с октября 1998 г. Проверка модели без линейного взаимодействия ценовых планов и фактических изменений цен показала, что до октября 1998 г. гипотеза о независимости исследуемых переменных не может быть отвергнута. В пользу этого свидетельствует и сопоставление отношения правдоподобия двух моделей. Простая модель лучше подходит к наблюдаемым данным до дефолта 1998 г.: из шести кварталов она может быть использована в четырех. После дефолта ее превосходство зарегистрировано только в конце 2001 г., когда в российской промышленности начался, похоже, очередной "проблемный" период. Таким образом, дефолт 1998 г. и здесь оказался переломной точкой. До августа 1998 г. предприятия в своей ценовой политике мало обращали внимание на динамику издержек. Затем этот фактор начинает играть нормальную роль, но дает, возможно, сбой в конце 2001 г.