Анализ закономерностей и тенденций развития рынка

 

Принципиальная возможность исследования и прогнозирования ситуации на рынке основывается на закономерном (детерминированном) характере изменения различных показателей и на инерционности технико-экономических процессов.

Инерционность в развитии рынка проявляется двояким образом:

· как инерционность взаимосвязей, т.е. как сохранение в основных чертах механизма формирования явлений и рыночных процессов (инерционность первого рода);

· как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т.е. как некоторая степень сохранения их характера (темпов, направления, колеблемости основных количественных показателей рыночной конъюнктуры) на протяжении сравнительно длинных хронологических отрезков (инерционность второго рода).

Степень инерционности зависит от такого фактора, как размер или масштаб изучаемого процесса. Если рассматривать организационно -производственную систему, функционирующую на рынке, можно сделать вывод о том, что ниже уровень в иерархии «предприятие – отрасль - народное хозяйство», тем менее инерционными оказываются соответствующие характеристики.

Последнее обстоятельство можно объяснить тем, что влияние отдельного фактора (например, внедрение инноваций) на низовом уровне часто оказывается доминирующим. На макроуровне показатели более устойчивы, поскольку на их значение оказывает воздействие уже гораздо большее число факторов. Изменение действия ряда из них (иногда оказывающих противоположное влияние) приводит к меньшей потере инерционности, чем на микроуровне.

Опыт свидетельствует о том, что чем «моложе» изучаемая система (хозяйственная структура, рыночное явление, процесс) и, соответственно, чем меньше имелось времени для формирования более или менее устойчивых взаимосвязей и основных тенденций в ее развитии, тем меньшей инерционностью она обладает [36].

Наличие инерционности не означает, что экономическая система в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции. Различные факторы будут в большей или меньшей степени воздействовать на систему, приводя к отклонениям от сложившейся тенденции.

Прогнозирование инерционных систем, каким является рынок, осуществляется через анализ области возможного, то есть того, что возможно в будущем. Теория прогнозирования рассматривает понятие возможности как форму детерминации. Различают два типа детерминации:

· внутренняя детерминация, свойственная целостным сложным системам, обладающим внутренним источником саморазвития (социальные системы);

· внешняя детерминация, предполагающая выделение устойчивых, относительно неизменных отношений, когда исследуемая система рассматривается как нечто постоянное, устойчивое. Это более простая форма детерминации.

Принцип внешней детерминации предполагает проверку изучаемой системы на устойчивость. Это означает, что не любая комбинация свойств и состояний элементов, образующих целостную рыночную систему, возможна в будущем, а только та, которая образует определенную устойчивую форму, отражающую сущность этой системы.

Критерий устойчивости позволяет проводить отбор только тех вариантов будущего, которые могут реально существовать.

Для определения типа инерционности экономической системы, функционирующей на рынке, необходимо выяснить, присутствует ли в динамических рядах технико-экономических показателей тенденция (тренд). Выяснение типа инерционности позволяет в дальнейшем подобрать адекватный метод прогнозирования (например, при инерционности первого рода это могут быть регрессионные модели, носящие стационарный характер, а при инерционности второго рода – экстаполяционные модели или авторегрессия).

Основная задача анализа временных рядов состоит в выделении детерминированной составляющей (тренда) и случайной составляющей, а также в оценке их характеристик.

В общем виде временной ряд можно представить как

 

, (1.1)

где y_t – значения показателей временного ряда;

– детерминированная составляющая;

x_t – значения детерминированных факторов, влияющих на детерминированную составляющую в момент времени ;

e_t – случайная составляющая;

Т – длина временного ряда.

 

В экономике роль детерминированной составляющей часто играет результирующий показатель, например, объем товарооборота, обусловленный общей тенденцией экономического роста, темпами и объемами инноваций, затратами ресурсов. На этот результат, кроме экономических факторов, могут оказывать долговременное влияние также некоторые природные факторы. Случайная составляющая аккумулирует влияние множества не включенных в детерминированную составляющую факторов, каждый из которых отдельно оказывает незначительное влияние на результат.

Многие исследователи [15] при анализе динамических рядов выделяют следующие четыре основные составляющие:

· долговременную эволюторно изменяющуюся составляющую, которая является результатом действия факторов, приводящих к постепенному изменению данного экономического показателя. Так в результате научно-технического прогресса, совершенствования организации и управления производством относительные показатели результативности и эффективности производства растут, а удельные расходы ресурсов на единицу полезного эффекта снижаются;

· долговременные циклические колебания проявляются на протяжении длительного времени в результате действия факторов, обладающих большими последствиями либо циклически изменяющихся во времени (кризисы перепроизводства, периодические природные явления);

· кратковременные циклические колебания (сезонная составляющая) показывают колебания факторов в зависимости от времен года (продуктивность сельского хозяйства, сезонные колебания розничного товарооборота);

· случайная составляющая образуется в результате суперпозиции большого числа внешних факторов, не участвующих в формировании детерминированной составляющей и оказывающих незначительное влияние на изменение значений показателей.

Для выявления типа инерционности в показателях рыночной конъюнктуры необходимо проверить их зависимость от временного фактора. Для этой цели в частности можно порекомендовать метод, разработанный Ф. Фостером и А. Стюартом, предложившими по данным исследуемого ряда определять величины u_t и l_t путем последовательного сравнения уровней ряда динамики:

 

		1, если yt - max из всех yt-1, yt-2, yt-n;

(1.2)

		0, в остальных случаях

 

0, в остальных случаях

(1.3)

 

 

Далее определяются две простые характеристики s и d:

 

, (1.4)

, (1.5)

 

где

и (1.6)

 

.

 

Суммирование в формулах (3.4) и (3.5) производится по всем членам ряда. Полученные показатели s и d используются для проверки гипотезы об отсутствии тенденции (s – в средней, d – в дисперсии) в динамике исследуемого экономического показателя. Проверку гипотезы проводят, применяя t- критерий Стьюдента, то есть определяя

 

, (1.7)

, (1.8)

 

где m – математическое ожидание величины s;

s – средние квадратические изменения величин s и d.

Значения m, s₁ и s₂ табулированы. Соответствующие таблицы можно найти в приложении 1 (таблица П.1.1). Если , то гипотеза о наличии тенденции принимается, t_кр находят по таблицам критических точек распределения Стьюдента в зависимости от уровня значимости гипотезы a (обычно выбирается на уровне 0,05) и числа степеней свободы k:

, (1.9)

где n – число уровней ряда.

Если же , то гипотеза отвергается, и для исследуемого объекта характерна инерционность второго рода. Данный метод достаточно прост и легко может применяться в практических разработках. Пример использования метода Фостера-Стюарта и критерия серий представлен на рисунке 1.1.

 

 

 

Рис.1.1. Пример использования критерия серий и метода Фостера-Стюарта

 

После проверки типа инерционности рыночной системы (объекта) необходимо перейти к подбору адекватного метода прогнозирования, а также параметрических моделей в соответствии с алгоритмом, показанным к количественным расчетам и верификации результатов.

Для анализа тенденций закономерностей изменения рыночных параметров могут быть использованы различные показатели и методы, отличающиеся по сложности и трудоемкости расчетов. Часть из них представлена ниже.

Средний темп роста (τ_ср) - геометрическая средняя из ряда последовательных (цепных) темпов роста

Цепной темп роста - отношение какого-либо уровня динамического ряда к предыдущему уровню (выражается в % или долях)

(1.10)

 

Недостатки среднего темпа как обобщающего показателя

1. Средний темп полностью определяется двумя крайними уровнями ряда, при этом выбор периода для расчета среднего темпа существенным образом определяет его значение. Сдвиг периода даже на один шаг может привести к значительному изменению величины темпа.

2. Применение среднего темпа роста предполагает, что траектория развития приближается к экспоненциальной кривой, т.е. процесс в общем случае геометрической прогрессии.

3. Средний темп скрывает характер динамики исследуемого периода, т.к. не принимает во внимание промежуточные члены ряда, отсюда теряется существенная для анализа информация

Скользящие средние Сглаживание (механическое выравнивание динамического ряда) предполагает замену фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные.

Один из наиболее простых приемов сглаживания заключается в расчете скользящих, или, подвижных средних

 

(1.11)

 

- значение скользящей средней для момента t (t=1,…,n);

y_i – фактическое значение уровня в момент i;

i – порядковый номер уровня в интервале сглаживания.

 

При большом числе уровней

 

(1.12)

 

или

 

, (1.13)

 

где

U₁=y₁

U₂=U₁ + y₂ и т.д.

 

Взвешенные скользящие средние. Каждому уровню в пределах интервала сглаживания приписывается вес, зависящий от расстояния, измеряемого от данного уровня до середины интервала сглаживания (табл. 1.2).

 

Таблица 1.2