Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 15 из 22)

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели
	Характеристики качества подгонки модели			Dt		Bt		Nt		Ct
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE		SE
Янв.00	31.3043	156	1.0000	0.4036	0.1438	0.4263	0.1952	0.0301	0.1943	0.5102	0.1299
Апр.00	29.9376	156	1.0000	0.3832	0.1434	0.1890	0.1924	-0.0231	0.2044	0.7599	0.1503
Июл.00	29.2708	156	1.0000	0.4581	0.1848	0.3038	0.2360	-0.0150	0.2423	0.6432	0.1749
Окт.00	30.9202	156	1.0000	0.5427	0.1796	0.2359	0.2447	-0.0834	0.2557	0.6637	0.1723
Янв.01	24.8531	156	1.0000	0.3434	0.1601	0.3261	0.2267	0.3914	0.2440	0.4236	0.1589
Апр.01	29.4692	156	1.0000	0.5306	0.1694	0.4336	0.2455	0.0725	0.2570	0.7448	0.1750
Июл.01	36.5844	156	1.0000	0.4595	0.1782	0.1793	0.2501	-0.0268	0.2406	0.6401	0.1766
Окт.01	19.7700	156	1.0000	0.2716	0.2108	0.4437	0.3091	0.1673	0.3054	0.2416	0.2120

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).

В упрощенной модели коэффициенты издержек и платежеспособного спроса сохранили положительные и статистически значимые значения в течение всех кварталов, кроме IV в 2001 г. А бартер стал оказывать статистически значимое влияние на ценовые планы в 2001 г. На следующем шаге модель была упрощена за счет взаимодействия P*t и Bt. Такой шаг оказался допустимым с точки зрения снижения качества подгонки моделей в половине случаев из восьми. В 2000 г. ценовые планы в российской промышленности вырабатывались, скорее всего, без учета изменений бартера. Но в 2001 г. бартер чаще оказывался необходим предприятиям для прогнозирования цен. Попытка упростить модель за счет взаимодействия ценовых планов и изменений продаж показала необходимость использования последней переменной в качестве объясняющей. Прирост отношения правдоподобия во всех случаях был слишком велик, чтобы признать целесообразность использования модели лишь с одним линейным взаимодействием (P*t и Ct).

В дополнение к очевидным экстраполяционным моделям формирования ценовых планов рассмотрим модели, в которых в качестве независимых переменных используются прогнозы изменения основных видов спроса в российской промышленности. Начнем исследование с логлинейной модели, которая включает все три вида спроса:

P*t = f( D*t, B*t, N*t ),

где D*t - прогнозные изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; B*t - прогнозные изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; N*t - прогнозные изменения прочих неденежных видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t.

Качество подгонки этой модели оказалось очень высокой в течение всего периода, за который имеются данные. Наблюдаемый уровень значимости редко опускался ниже 0,9 (см. табл.15). Всегда положительны и статистически значимы были коэффициенты только для прогнозов изменения платежеспособного спроса. Другие виды спроса могли оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на ценовые планы (особенно - векселя и зачеты). При этом влияние неденежных видов спроса было статистически незначимо (особенно - в случае векселей и зачетов). Таким образом, и в рамках рассмотренной модели формирования ценовых планов были получены свидетельства о нормальном рыночном поведении (т.е. ориентации на платежеспособный спрос) российских промышленных предприятий в области ценовой политики.

Таблица 15. Характеристики влияния прогнозируемых изменений платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на ценовые планы предприятий

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели
	Характеристики качества подгонки модели			платежеспособный спрос		бартерный спрос		прочие неденежные виды спрос
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE
2/00	25.0342	49	0.9982	0.5444	0.1593	0.1210	0.1633	-0.1215	0.1890
3/00	25.8118	49	0.9974	0.3189	0.1294	0.1374	0.1707	0.0181	0.1939
4/00	29.4585	49	0.9878	0.7439	0.1441	0.0333	0.1701	-0.1715	0.1899
5/00	20.9858	49	0.9998	0.6349	0.1470	0.3054	0.1910	-0.1915	0.2103
6/00	21.4505	49	0.9998	0.6060	0.1538	0.0903	0.2116	-0.2155	0.2330
7/00	36.2282	49	0.9122	0.7678	0.1632	0.4942	0.2080	-0.4065	0.2263
8/00	36.5253	49	0.9062	0.5915	0.1626	0.2630	0.2182	0.0142	0.2166
9/00	19.0696	49	1.0000	0.7978	0.1751	0.4885	0.2409	-0.1195	0.2529
10/00	30.3752	49	0.9831	0.6032	0.1517	0.2705	0.2229	-0.1719	0.2245
11/00	42.7747	49	0.7222	0.5484	0.1444	0.2115	0.1962	-0.0136	0.2286
12/00	28.3088	49	0.9922	0.5497	0.1476	0.2269	0.2098	-0.0731	0.2166
1/01	21.0098	49	0.9998	0.5085	0.1479	0.3745	0.2089	0.0633	0.2182
2/01	18.8869	49	1.0000	0.9420	0.1695	0.1732	0.2438	-0.0204	0.2678
3/01	25.7318	49	0.9975	0.4449	0.1454	0.0216	0.2080	0.2535	0.2336
4/01	23.5331	49	0.9992	0.6659	0.1659	0.2728	0.2317	0.2453	0.2306
5/01	48.9064	49	0.4769	0.5950	0.1501	0.0766	0.1985	0.1898	0.2086
6/01	15.2192	49	1.0000	0.1239	0.1729	0.5512	0.2790	0.2991	0.2867
7/01	24.3827	49	0.9988	0.3432	0.1465	0.0659	0.1875	0.1229	0.2238
8/01	26.0321	49	0.9971	0.9130	0.1785	0.1918	0.2687	0.0328	0.2975
9/01	18.6862	49	1.0000	0.6157	0.1823	0.3287	0.2833	0.0531	0.3132
10/01	28.7433	49	0.9907	0.5982	0.1772	0.3912	0.2472	0.1327	0.2447
11/01	16.7835	49	1.0000	0.5759	0.1505	0.8363	0.3063	-0.3695	0.3013
12/01	21.8430	49	0.9997	0.4296	0.1869	-0.0597	0.2813	0.2041	0.3085

Поскольку данные о прогнозах изменения платежеспособного и бартерного спроса имеются за более длительный период времени, то представляется целесообразным оценить параметры модели, в которую входят только эти два вида спроса. Качество подгонки такой "усеченной" модели стало хуже, но в явном большинстве случаев модель сохранила хороший наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия. Всегда положительны и почти всегда статистически значимы были коэффициенты для прогнозов изменения платежеспособного спроса (см. рис.10). Статистически незначимы они были в конце 1998 - начале 1999 гг., когда нормальный (за счет денежного спроса) промышленный рост только начинался. А вот коэффициенты прогнозов изменения бартерного спроса, наоборот, были статистически значимы в этот период, затем они утратили значимое влияние на ценовые планы. Более того, среди них стали встречаться отрицательные значения. Вновь статистически значимое влияние прогнозов бартерного спроса было зарегистрировано в конце 2001 г., когда в российской промышленности началось резкое сокращение продаж за деньги и предприятия стали выражать готовность увеличить объемы бартера.

Добавим в предыдущую модель прогнозы изменения спроса с целью выяснения состава прогнозных факторов, определяющих ценовые планы предприятий. Получим следующую модель:

P*t = f( D*t, B*t, C*t ),

Самый длительный период мониторинга за прогнозами платежеспособного спроса позволяет исследовать влияние этого показателя на ценовую политику предприятий в 1995-2001 гг. В этом случае будет использована логлинейная модель, имеющая только одно линейное взаимодействие, а также проверена гипотеза о независимости планов и прогнозов.

Проверка гипотезы о независимости параметров модели показала, как и следовало ожидать, что до 1999 г. предприятия довольно часто позволяли себе пренебрегать возможными изменениями платежеспособного спроса при выработке ценовой политики. Отношение правдоподобия для модели, предполагающей независимость этих двух показателей, не позволяло уверенно отвергнуть эту гипотезу. А в 1999-2001 гг. расхождение фактических и модельных данных стало гораздо выше и лишь единожды (в июне-июле 2001 г.) гипотеза о независимости не может быть отвергнута (см. рис.11).

Рис.11