Ценовые исследования: анализ и прогнозирование

Лекция 6

 

1. Анализ состояния и взаимодействие цен

2. Анализ конкурентоспособности товара по цене

3. Оценка состояния цены и качества

4. Анализ ценовой эластичности

5. Прогнозирование динамики цен

 

1. I этап. Характеристика состояния и взаимодействия цен.

 

1. Определение уровня цен

Этот показатель позволяет сравнивать цены на товары той или иной компании не только с уровнем цен местных и региональных конкурентов, но и с ценами по отрасли, регионами, стране, зарубежными рынкам

 

Показатели уровня цен:

а) индивидуальные – номинальная цена товарной единицы;

б) модальный – наиболее часто встречается в продаже уровень

в) средние – обобщающая характеристика цен по однородным товарным группам

 

Выбор формулы расчета средней цены зависит от имеющейся инфляции. Если имеются данные о продаже товаров в натуральном выражении, которые можно использовать в качестве весов, то средние рассчитываются по формуле средней арифметической взвешенной

 

 

В тех случаях, когда учет продажи товаров ведется в стоимостных единицах – рассчитывается по средней гармоничной взвешенной

 

В отдельных случаях, когда нет данных о количестве проданного товара по старой и новой цене, ни о товарооборотах. В качестве весов применяют число дней продажи по старой и новой цене. В этом случае предпочтение отдают не средней арифметической, а средней гармонической по следующей формуле:

 

t_i – отрезок времени действия

 

Если происходит снижение цены, то это обычно вызывает дополнительный спрос на товар и первое время после снижения обороты по его продаже возрастают. Если применять в качестве весов число дней торговли, то это несколько исказит данные в сторону преувеличения роли старой цены. Однако обороты по продаже возрастут в меньшей степени, чем количество проданного товара, т.к. цена была снижена. Следовательно, лучше применять среднюю гармоническую, адекватно взвешенную по оборотам.

 

Если происходит рост цены, то спрос падает, но товарооборот падает меньше, чем количество проданного товара из-за роста цен

 

Применение средней арифметической при взвешивании по дням торговли систематически приуменьшает удельный вес сниженных цен или преувеличивают удельный вес новых повышенных цен. Т.е. в обоих случаях преувеличивают средние цены.

 

Если данные фиксируются через равные промежутки времени, то применяется формула средней хронологической невзвешенной

 

n – число дней в периоде наблюдения

p_i – цены различных уровней

 

Через неравные промежутки применяется формула средней хронологической взвешенной

 

 

 

Знание уровня цен дает возможность сопоставить их с уровнем доходов и покупательной способностью населения

 

Дифференциация уровня цен представлена относительными величинами:

1. отношение цены товара или товарной группы к среднему денежному доходу населения (d_y):

2. Отношение стоимости потребительской корзины (p_iq_i) к среднему денежному доходу населения (d_j):

 

Поиск типичности уровня цен методом группировки:

1. характеристики товаров: потребительское назначение, виды сырья, взаимозаменяемость, модель – основание группировки;

2. характеристики регионов: уровень жизни, занятость населения;

3. характеристики покупателей: уровень дохода, социальные признаки, покупательское поведение

4. характеристики торгующих организаций: оборот типовой организации, собственность, расположение, уровень и темп роста самих цен

 

Кластерный анализ – один из наиболее обоснованных методов многомерной классификации

 

Цель кластерного анализа: расслоение исходных наблюдений за ценами на четко выраженные группы единиц наблюдения

Каждая единица совокупности (объект) в кластерном анализе рассматривается как точка в заданном признаковом формате. Значение каждого из признаков у данной единицы служит своеобразной координатой в этом пространстве. ТО, признаковое пространство это область варьирования всех признаков в совокупности изучаемых явлений. Если рассматривать это признаковое пространство как обычное трехмерное, то возникает возможность измерения расстояния между точками этого пространства. ТО, кластерный анализ основан на принципе определения расстояния между соответствующими характеристиками каждой пары объектов. Объединение объектов с наименьшим расстоянием позволяет их объединить в однородные классы (кластеры)

 

- расстояние между объектами i и y

– значение цены l-го товара на объектах i и y

 

2. Анализ колеблемости цен

Колебания – существенный признак рыночного механизма

 

Направления анализа вариации цен:

 

1) вариация цен в пределах одного товара или товарной группы с однородными потребительскими свойствами и между дорогими и дешевыми товарами

2) определение степени устойчивости цен во времени

3) изучение территориальной колеблемости цен

Обобщающие показатели вариации

1) размах вариации (мин – макс)

2) среднее линейное отклонение

 

3) СКО, 6

При массовых продажах средняя цена заменяется на модальную.

Чем меньше значение, тем типичнее цена.

Средние L и 6 показывают симметричность распределения, если 6/L больше 1,25, то наблюдается ассиметричное распределение

 

Мера вариации оценивается коэффициентом вариации.

Относительно стабильная цена: коэффициент вариации не превышает 33 %.

 

Общий анализ степени однородности. Определение типичности цены дополняется соотношением индивидуального и среднего отклонения:

 

 

Если t>3, то не типично для данного исследования

 

Правило сложения дисперсий, коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное соотношение

 

Общая дисперсия, складывается под воздействием совокупности множества причин, раскладывается на факторы (межгрупповые) и случайные (внутригрупповые). Чем ближе к L корреляционное отношение, тем значительнее роль фактора, по которому проводятся группировка в вариации цены.

 

При изучении колеблемости цен в динамике определяется тенденция их изменения во времени. Тренд, вокруг которого варьируют цены, рассматривают как общую закономерность динамики цен, отражается совокупное влияние основных социально-экономических факторов и жизненный цикл самого товара. Основные способы выявления тренда – механическое сглаживание и аналитическое выравнивание. После выявления тренда дается количественная оценка случайных колебаний на основе коэффициента аппроксимации:

 

 

- аналитически выровненные или скользящие средние уровни цен (теоретические уровни)

 

При наличии сезонности в характере изменения уровней цен оценит совокупность и случайных, и сезонных колебаний.

 

При исследовании вариации в экономическом пространстве за территорию можно принять не только регионы, но и условно торговые организации, принадлежащие разным поставщикам товара или находящиеся в разных условиях. Эта территориальная вариация существенно сказывается на показателях уровня жизни, спросе населения и на конъюнктуре. Анализ территориальной колеблемости цен на отдельные товары может осуществляться с помощью коэффициентов вариации. Однако для характеристики территориальных различий общего уровня цен целесообразно использовать территориальные индексы цен.

 

Выбор весов – наиболее сложная проблема построения территориального индекса:

 

– средняя по регионам цена товаров

 

3. Анализ состояния цен

 

При изучении состояний цен различных товаров и взаимозависимости цен за основу принимаются укрупненные показатели (средние цены основных товарных групп). Это позволяет охарактеризовать наиболее существенные ценовые пропорции, освобождает показатель от случайных колебаний и упрощает расчет. В условиях анализа значительного ассортимента для исключения влияния структуры продаж на соотношение цен в построении индексов участвуют средний объем продаж и средние цены.

 

Г.

,

Где к факт, к эталон – фактическое и эталонное состояния цен i-того товара.

Оценка структуры цены

Структурные элементы и их пропорции складываются под воздействием комплекса конъюнктурных факторов, подчиняются рыночным закономерностям одновременные оказывающие регулирующее воздействие на ценовую политику.

Это определяет основные задачи анализа структуры цены.

1. Изучение структуры в статике и динамике (позволяет оценить долю прибыли, разные виды затрат, долю налогов в цене товара, сравнить их с аналогичными показателями отрасли других товаров, оценить возможности экономии резервов и структурного перераспределения деятельности).

2. Выявление сопоставимых показателей соотношения структурных элементов – это цена закупки и цена продажи, оптовая цена и розничная, соотношение затрат и наценок, себестоимости и розничной цены. Такой анализ можно проводить по отдельным торговым организациям, регионам и в среднем по всем товарным рынкам. Некоторые структурные показатели имеют своё название:

· Торговая наценка=((розничная цена-оптовая цена)/оптовая цена)*100%,

· Торговая скидка=((розничная цена-оптовая цена)/розничная цена*100%,

· Рентабельность=(прибыль/издержки)*100%.

Показатели рентабельности, а также доли прибыли и издержки в цене могут помочь оценить коммерческую привлекательность различных товаров.

Пример.

Цена товара А включает 20 денежных ед-ц переменных затрат и 10 постоянных, в том числе издержки обращения составляют 1 денежную ед-цу, а сбытовая наценка 10%.

1). Какую долю в структуре цены составляют издержки обращения и издержки производства?

2). Какова рентабельность производства товара, если прибыль составляет 2 денежные ед-цы?

Решение:

1). Цена товара А=затраты*сбытовую наценку=(10+20)*1,1=33 денежные ед-цы

Доля издержек в цене=1/33=3,03%

Доля издержек производства в цене=(30-1)/33=(29/33)*100%=87,9%

2). Рентабельность =(2/30)*100%=6,67%

3. определение влияния элементов цены на конечную цену и прибыль (такой анализ осуществляется методами регрессивного анализа и изучения корреляционной зависимости); результативные признаком выступает абсолютный размер прибыли или соотношение элементов ценны (например, доля прибыли в цене продажи). Изучение структуры цены в статике сопровождается влиянием тенденций изменений абсолютных и относительных размеров двух структурных элементов цен, которые имеют разные направления для разных товаров.

Такой анализ использует традиционные методы изучения динамики.

Заключительная задача – моделирование зависимости цен от социально-экономических факторов.

Главное условие, которое обеспечивает принципиальную возможность моделирования и прогнозирования является устойчивость рыночных закономерностей

В качестве зависимой переменной используются ценовые показатели (цены товаров-представителей), средние цены потребительских групп, региональные цены, показатели соотношения и структуры цен. Они зависят от множества факторов и при одинаковом значении факторного признака, результативный признак может быть разным (стохастическая зависимость). При этом, если числовому значению некоторого фактора соответствует не конкретная величина цены, а групповая средняя результативного признака, то связь является корреляционной.

Классификация факторных признаков в математических моделях цен:

А).рыночные факторы:

· Соотношение спроса и предложения,

· Емкость товарного рынка,

· Уровень доходов и сбережений,

· Дифференциация населения по доходу,

· Степень монополизации рынка,

· Наличие альтернативных цен,

· Структура рынка по формам собственности,

· Доля импортируемых товаров,

· Уровень мировых цен на импортные товары,

· Соотношение курсов валют,

· Покупательная способность рубля,

· Оценка коммерч. риска покупателя и продавца.

Б).производственные факторы:

· Объем производства,

· Оценка качественных характеристик товара,

· Себестоимость,

· Удаленность производства от места потребления.

В). Социальные факторы:

· Демографич. структура,

· Оценка типов покупателей по отношению к цене,

· Балльные оценки иерархии потребностей и предпочтений,

· Степень интереса потребителей к данной товарной группе.

Г).факторы организации торговли:

· Эффективность рекламы,

· Степень развития инфраструктуры рынка,

· Эффективность регулирования товарных запасов.

Реакция цен на изменения всех этих факторов может запаздывать в результате государственной меры и экстремальных ситуаций.

Поэтому любому количественному анализу должен…

Методы для выявления зависимости цены и др факторов:

1. табличное и графическое представление корреляционной связи

2.непараметрические показатели тесноты связи (коэф корреляции рангов и коэф ассоциации)

3.эмперические коэф эластичности

4. коэф корреляции

5. регрессионная модель

6. индексно-регрессионный анализ

7. кластерный анализ, определяющий расслоение рынков по набору цен на несколько основных товаров.

 

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена применим к качественным и количественным признакам, но поддающимся ранжированию:

 

Где n-число наблюдений (пар рангов),

d2 – квадрат разностей рангов i-го наблюдения.

Частным случаем измерения связи неколичественных признаков является оценка связи при альтернативной вариации двух признаков, один из которых причина, адр – следствие.

Коэффициент ассоциации К. Пирсона:

Особенностью построения регрессионной модели является необходимость владения мульти-коллинеарности (взаимозависимости) и исключения из анализа некоторых из них.

Для этого рассчитывают парные коэффициенты корреляции.

Пусть 2 признакаX1 и X2

r_yx1=0,8

r_yx2=0,65

r_x1x2=0,88

основной критерий адекватности модели - минимальное значение остаточной дисперсии результативного признака или цены.

Остаточная дисперсия результативного признака цены:

Где .

Оценка надёжности полученных коэффициентов регрессии выполняется с помощью t-критерия Стьюдента.

Для этого сравнивают расчётное и теоретическое значения t-критерия.

Если t_р>t_т, то делается заключение о значимости данного коэффициента регрессии и обязательно последующем изучении данного фактора. Кроме того регрессионная модель считается надежной при условии, что t_р>t_тне просто, а при превосходит их в 1,5 – 2 раза.

t-критерий применяется, если изучаемый ценовой ряд включает более 30 уровней.

Теоретическое значение t-критерия Стьюдента определяется по спец. Таблице Стьюдента с учетом уровня значимости α=0,05 и числа степеней свободы n-k (n – число наблюдений, k – число параметров в уравнении).

Доп. Характеристики уравнения регрессии:

1. Коэффициент эластичности (Э_уч1)– устанавливает процентное соотношение между изменениями фактора и результата, чем больше абсолютное значения эластичности, тем меньше данный фактор влияет на результат.

2. Средний коэффициент аппроксимации (ξ) – показывает на какую часть значения цены в среднем отклоняются его фактическое значение от теоретического.

Если ξ< 6-8% - характерна степень приближениярасчётных значений и теоретич.

Если 9%<ξ<12-15% - среднее качество избранной формы связей.

Если ξ>16-20% - уравнение регрессии неточно описывает уровень связей.

3. Отношение Дарбина–Уотсона (d) – используется для проверки наличия автокорреляции, то есть влияния времени и уровня предшествующих показателей на последующие.

При отсутствии автокорреляции d~2

 

6.11.12