Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 13 из 22)

Рассмотрим модель, в которой предполагается формирование ценовых планов предприятий под влиянием предшествующих фактических изменений платежеспособного спроса:

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

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

Очевидно, что фактический рост спроса должен иметь положительное влияние на ценовые планы предприятий, следующие за моментом регистрации изменений спроса. Коэффициенты логлинейной модели, оценивающие взаимодействие фактических изменений спроса и ценовых планов, должны быть положительны. И, действительно, качество подгонки такой модели оказалось достаточно высоким в течение всего периода мониторинга используемых переменных. Коэффициенты модели были (за редчайшим исключением) положительны для Dt и очень часто - для Dt-1 . Более того последние коэффициенты были очень редко статистически значимы. А вот статистическая значимость коэффициентов для Dt имела интересную динамику. В период 1995-1998 гг. значимое влияние последних фактических 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.: в течение 10 месяце из 12 платежеспособный спрос положительно влиял на ценовые планы российских предприятий. Т.о. здесь мы имеем обратную картину: именно в последние годы изменение фактических продаж за деньги начинает учитываться предприятиями при формировании ценовой политики на следующий период. До 1998 г. платежеспособный спрос, скорее всего, не учитывался при установлении цен.

Если ввести в рассмотренную выше модель фактические изменения издержек, то такая экстраполяционная конструкция покажет, какие факторы заставляли российские промышленные предприятия во второй половине 90-х годов изменять отпускные цены: затратные или спросовые. Такая модель

P*t = f( D t, Dt-1, Сt)

имела высокое и стабильное качество подгонки в течение всего периода мониторинга издержек. Наблюдаемый уровень значимости не опускался, как правило, ниже 0,8 (см. табл.12). Самые "качественные" коэффициенты были у издержек: они были стабильно положительны и чаще статистически значимы. Статистическая значимость коэффициентов Dt начинает регистрироваться (как и в предыдущей модели) с 1999 г. Предшествующие фактические изменения спроса (Dt-1) имели самые "худшие" коэффициенты: они часто были отрицательными и лишь один раз статистически значимы. Следуя логики логлинейного анализа, попытаемся упростить модель за счет исключения линейного взаимодействия P*t и Dt-1. "Усеченная" модель несильно потеряла в качестве подгонки: сопоставление прироста величины отношения правдоподобия с приростом числа степеней свободы свидетельствует о предпочтительности простой модели. Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимы только для издержек. Фактические изменения платежеспособного спроса стабильно значимо 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 и издержек на цены предприятий

Дата	Характеристики качества подгонки модели			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	0.4945	0.2384
10/97	27.8226	49	0.9936	0.3895	0.2129	-0.0034	0.1939	0.5593	0.1905
1/98	40.2798	49	0.8081	0.2158	0.2104	0.2132	0.1790	0.5464	0.1901
4/98	30.1924	49	0.9841	0.4088	0.2666	0.0653	0.2530	0.2660	0.2223
7/98	21.9953	49	0.9997	0.6249	0.2186	-0.0179	0.2110	0.4661	0.2292
10/98	27.2113	49	0.9951	0.1552	0.1285	0.0065	0.1178	0.7964	0.1447
1/99	30.1996	49	0.9841	0.1695	0.1308	0.0151	0.1224	0.5712	0.1149
4/99	38.8035	49	0.8515	0.3087	0.1335	0.1854	0.1264	0.4621	0.1253
7/99	25.1265	49	0.9982	0.2031	0.1430	0.0493	0.1365	0.7558	0.1353
10/99	21.6419	49	0.9998	0.5581	0.1470	0.0310	0.1422	0.6136	0.1437
1/00	21.0019	49	0.9998	0.4007	0.1242	-0.1434	0.1225	0.5519	0.1122
4/00	21.1412	49	0.9998	0.2211	0.1316	0.2416	0.1305	0.6346	0.1228
7/00	14.4545	49	1.0000	0.3510	0.1434	-0.1239	0.1394	0.6265	0.1379
10/00	28.5448	49	0.9914	0.5024	0.1458	-0.0659	0.1427	0.4896	0.1330
1/01	36.2077	49	0.9126	0.3163	0.1227	-0.1040	0.1199	0.4545	0.1153
4/01	51.3979	49	0.3800	0.4547	0.1378	0.3035	0.1437	0.5094	0.1431
7/01	33.8069	49	0.9516	0.3923	0.1457	-0.0377	0.1379	0.5431	0.1457
10/01	17.0615	49	1.0000	0.3783	0.1825	0.3350	0.2036	0.2862	0.1746

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 ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).

Следующая модель предполагает, что ценовые планы предприятий формируются под воздействием предшествующих фактических изменений бартерного спроса:

P*t = f( B t, Bt-1 ),

где Bt - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Bt-1 - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Такая модель имела хорошее и стабильное качество подгонки, в основном положительные коэффициенты, но последние были статистически незначимы. Таким образом, гипотеза о том, что бартерный спрос имел влияние на ценовую политику предприятий в период 1998-2001 гг., не подтверждается. Оценка модели с использованием динамики бартерного спроса для предыдущих лет невозможна, поскольку этот показатель был введен в анкету ИЭПП только в 1998 г.

И, наконец, рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются фактические изменения прочих неденежных видов спроса (векселя, зачеты и пр.):

P*t = f( N t, Nt-1 ),

где Nt - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Nt-1 - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.

Качество подгонки модели оказалось высоким для всего периода наблюдений за изменениями этого вида спроса (2000-2001 гг.). Коэффициенты модели были положительны для обоих переменных, но очень редко статистически значимы. Эти результаты свидетельствуют, что предположение о влияние на ценовые планы предприятий динамики прочих неденежных видов спроса, скорее всего, не имеет статистических аргументов.

В заключение рассмотрим модели формирования ценовых планов, где в качестве независимых переменных выступают несколько видов спроса на промышленную продукцию. Более длинный период наблюдения за динамикой бартерного спроса позволяет оценить экстраполяционную модель с использованием в качестве независимых переменных фактических изменений платежеспособного и бартерного спроса для отрезка август 1998 - декабрь 2001 г.:

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

Качество подгонки этой модели оказалось чрезвычайно высоким для всего рассматриваемого периода: наблюдаемый уровень значимости был всегда максимальным (см. табл.13). Все коэффициенты модели (за редчайшим исключением) были положительны: рассматриваемые виды спроса оказывали нормальное воздействие на ценовые планы российских предприятий. Однако статистическая значимость была различной. Чаще всего значимое воздействие на ценовую политику оказывали фактические изменения платежеспособного спроса. Причем, самые последние изменения (Dt) оказывались значимее чаще, чем более ранние изменения того же показателя (Dt-1). Динамика значимости коэффициентов модели также интересна. До февраля 1999 г. платежеспособный спрос не имел статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий. Лишь позже (т.е. с началом роста продаж за деньги) предприятия начинают учитывать его в своей ценовой политике. А вот значимое влияние бартерного спроса, наоборот, чаще регистрировалось до 1999 г., затем значимость стала редкой, и появилась опять в конце 2000 г.