Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 20 из 22)

Проверка логлинейной модели с участием точностей относительно всех трех видов спроса дала столь же неочевидные результаты. Во-первых, в модели с включением всех трех линейных взаимодействий независимых переменных с зависимой все коэффициенты могли быть и отрицательными, и положительными. Статистически значимы они были крайне редко. При этом модель имела хорошее качество подгонки (см. табл.20). Во-вторых, модель без линейных взаимодействий также имела во всех случаях хорошее качество подгонки. Но добавление взаимодействия зависимой переменной с точностью относительно платежеспособного спроса существенно улучшило величину отношения правдоподобия, а коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы. В-третьих, дальнейшее усложнение модели за счет линейного взаимодействия с точностью относительно бартерного спроса оказалось в большинстве случаев нецелесообразным из-за незначительного улучшения отношения правдоподобия и резкого ухудшения качества коэффициентов для точности относительно платежеспособного спроса. Среди них появились отрицательные значения, и большинство стало статистически незначимыми. Коэффициенты для бартерного спроса имели похожие "проблемы". Таким образом, можно говорить лишь об учете отклонений планов выпуска от продаж за деньги при корректировке ценовых планов. Но уверенно утверждать, что это предположение не может быть отвергнуто, все-таки сложно.

Таблица 20. Характеристики влияния точностей планов выпуска относительно платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели для планов выпуска относительно
				платежеспособного спроса		бартерного спроса		прочих неденежных видов спроса
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE
1/02	53.9195	49	0.2918	0.2050	0.1462	0.0650	0.1964	0.1145	0.2049
2/00	24.9155	49	0.9984	0.1787	0.1566	0.1180	0.1791	0.0382	0.1748
3/00	38.1570	49	0.8686	0.0596	0.1283	-0.1026	0.1484	0.3560	0.1684
4/00	38.0401	49	0.8715	0.1891	0.1252	0.3282	0.1823	-0.1076	0.1820
5/00	32.7657	49	0.9639	0.0176	0.1322	0.4040	0.1889	-0.1670	0.1874
6/00	27.7808	49	0.9937	0.1138	0.1329	0.1806	0.1598	0.0622	0.1619
7/00	26.4532	49	0.9965	0.1961	0.1416	0.0698	0.2185	0.4143	0.2153
8/00	17.2505	49	1.0000	0.2541	0.1652	0.2864	0.2377	-0.0747	0.2459
9/00	33.3182	49	0.9577	0.0017	0.1458	0.2450	0.1825	0.1251	0.1991
10/00	29.9192	49	0.9856	0.2293	0.1444	-0.0127	0.1904	0.1908	0.2116
11/00	35.1393	49	0.9319	0.0720	0.1292	0.1853	0.1900	0.1150	0.1918
12/00	47.4955	49	0.5343	0.1602	0.1312	0.0797	0.1723	0.0973	0.1987
1/01	36.3734	49	0.9093	0.1076	0.1438	-0.0602	0.2038	0.2139	0.1999
2/01	24.5323	49	0.9987	0.1509	0.1501	-0.0291	0.2329	0.1140	0.2321
3/01	31.3490	49	0.9766	0.0816	0.1341	-0.3582	0.2150	0.5582	0.2197
4/01	37.1436	49	0.8929	0.2655	0.1234	-0.0464	0.1603	0.1415	0.1603
5/01	47.7041	49	0.5257	0.0948	0.1457	0.2854	0.2158	-0.0603	0.2250
6/01	13.4866	49	1.0000	-0.0633	0.1452	0.1072	0.2095	0.4335	0.2071
7/01	42.1925	49	0.7435	0.3734	0.1544	0.2643	0.1810	-0.2624	0.1978
8/01	30.5807	49	0.9819	0.1298	0.1509	0.4887	0.1976	-0.2441	0.2109
9/01	21.2166	49	0.9998	0.0123	0.1809	0.0768	0.2556	0.1939	0.2760
10/01	19.9172	49	0.9999	0.2991	0.1693	0.0676	0.2420	0.1050	0.2467
11/01	33.6727	49	0.9534	0.3999	0.1648	-0.1710	0.2416	0.0208	0.2463
12/01	19.8823	49	0.9999	0.3806	0.2021	0.0647	0.3128	0.0558	0.3315

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 ценовых планов, и стандартные ошибки (SE).

Поскольку в нашем распоряжении есть поквартальные данные о фактических изменениях и прогнозах себестоимости продукции, то представляется логичным проверить модели обучения на ошибках с точностью прогнозов себестоимости в качестве независимой переменной. Тогда простейшая модель имеет вид:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Ct, C*t-1) ),

где Ф(Ct, C*t-1) - точность прогнозов изменения себестоимости выпускаемой продукции. Такая постановка модели предполагает, что предприятия при изменении прогнозов цен учитывают и изменения издержек. Качество подгонки приведенной модели было нестабильным: наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия изменялся в широких пределах, а 1997 г. и конце 2001 г. гипотеза о зависимости изменения ценовых планов от точности предвидения динамики издержек не может быть принята. Коэффициенты модели были всегда положительны и почти всегда статистически значимы.

На следующем шаге анализа рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются одновременно точности прогнозов издержек, платежеспособного и бартерного спроса:

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

Такая модель интересна тем, что позволяет оценить, какие факторы сильнее влияют на пересмотр предприятиями своих ценовых прогнозов: затратные или спросовые. Качество подгонки модели с включением линейных взаимодействий всех трех факторов было очень высоким в течение всего времени мониторинга: наблюдаемый уровень значимости не опускался ниже 0,7. Коэффициенты модели были всегда положительны и почти всегда (кроме одного случая в октябре 2001 г.) статистически значимы только для точности прогнозов издержек (см. табл.21).

Таблица 21. Характеристики влияния точностей прогнозов издержек, платежеспособного и бартерного видов спроса на корректировку ценовых планов

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели для точности прогнозов
				издержек		платежеспособного спроса		бартерного спроса
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE
Окт.98	35.4897	49	0.9259	0.7445	0.1426	0.1264	0.1250	0.1195	0.1278
Янв.99	31.1253	49	0.9782	0.5528	0.1216	0.1740	0.1157	-0.0697	0.1194
Апр.99	31.2077	49	0.9776	0.6373	0.1254	0.3603	0.1267	0.0232	0.1340
Июл.99	41.3878	49	0.7717	0.5634	0.1173	0.0702	0.1164	-0.0154	0.1373
Окт.99	33.2334	49	0.9587	0.7372	0.1371	0.1894	0.1300	0.0557	0.1425
Янв.00	42.5756	49	0.7296	0.6283	0.1226	0.2456	0.1174	0.1045	0.1299
Апр.00	37.3428	49	0.8883	0.7144	0.1264	0.0810	0.1266	0.1578	0.1440
Июл.00	40.6237	49	0.7971	0.7265	0.1428	0.2132	0.1404	0.1519	0.1481
Окт.00	23.5750	49	0.9992	0.5278	0.1493	0.3755	0.1453	0.1272	0.1552
Янв.01	29.4974	49	0.9877	0.6549	0.1438	0.1893	0.1364	0.2405	0.1482
Апр.01	41.2118	49	0.7777	0.6879	0.1579	0.2049	0.1414	-0.0672	0.1572
Июл.01	35.1233	49	0.9322	0.5039	0.1388	0.3766	0.1512	-0.0057	0.1494
Окт.01	23.3491	49	0.9993	0.1088	0.1893	0.2966	0.2044	0.5317	0.2446

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 ценовых планов, и стандартные ошибки (SE).

Точность прогнозов платежеспособного спроса имела положительные коэффициенты, которые лишь эпизодически регулярно были статистически значимы. Точность прогнозов бартерного спроса имела и положительные, и отрицательные коэффициенты. Статистически значимы они были только единожды - в конце 2001 г. Последнее обстоятельство указывает на возможность исключения из модели точности бартерного спроса. В результате качество подгонки модели во всех случаях (кроме одного - последнего) снизилось незначительно, что говорит о целесообразности такого упрощения логлинейной модели. В новой модели качество оставшихся коэффициентов не изменилось. Дальнейшее упрощение модели за счет исключения взаимодействия D(P*t, P*t-1) и Ф(Dt, D*t-1) также не снизило критически качество модели, а сопоставление отношений правдоподобия показало целесообразность такой операции в 9 случаях из 13. В тех случаях, когда точность продаж за деньги имела статистически значимые коэффициенты, ее взаимодействие с зависимой переменной необходимо в модели. Таким образом, основным мотивом для пересмотра ценовых планов в российской промышленности является, скорее всего, динамика издержек. Из основных видов спроса чаще всего после дефолта учитывается платежеспособный спрос. Для проверки влияния платежеспособного спроса по данным за более длительный период рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются только точности прогнозов издержек и продаж за деньги. Такая модель может быть исследована по результатам опросов ИЭПП с июля 1997 г., когда начался квартальный мониторинг динамики издержек. Она имела в большинстве случаев допустимое, но не стабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости принимал значения от 0,0009 до 0,9528. Коэффициенты модели были всегда (кроме одного эпизода - в конце 2001 г.) положительны и статистически значимы для точности прогнозов издержек. Коэффициенты точности прогнозов продаж лишь три раза были статистически значимы. Поскольку исключение линейного взаимодействия с точностью прогнозов продаж в большинстве случаев незначительно снижало качество модели, то можно предположить, что пересмотр ценовых планов российских предприятий происходит в большинстве случаев под влиянием точности прогнозов цен, точность прогнозов продаж учитывается гораздо меньше.