Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг.
Статья - Разное
Другие статьи по предмету Разное
.09850.18060.10180.29720.11470.35770.10925/01312.982281.00000.03270.10430.13330.11360.19280.11900.50540.12116/01252.882281.0000-0.21330.09930.19640.10910.54870.12970.35090.12127/01200.692281.00000.03100.10380.24320.11790.28450.11860.45410.14908/01249.122281.00000.05990.10250.10690.11120.24700.12860.41970.13819/01231.012281.0000-0.04540.10010.11510.11610.55400.14280.34040.139710/01237.682281.00000.17560.11040.44930.13420.24780.13120.19800.138811/01212.092281.0000-0.04140.09770.16830.10790.60230.13470.39220.131812/01179.592281.00000.22440.12890.16600.13740.43990.17490.22570.1652Примечание. 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 производственными планами, и стандартные ошибки (SE).
Такая ситуация выглядит не очень логичной, поскольку оба статистически значимых показателя становятся после дефолта все менее значимыми для российских промышленных предприятий. Суммарная доля этих видов спроса упала в 2001 г. до 25-20%. Более того, предприятия стараются удерживаться от увеличения объемов таких сделок даже во времена, когда денежный спрос не растет или снижается. Но, возможно, в этом сочетании и следует искать объяснение. Если нежелаемые явления имеют фактическую тенденцию к сокращению, то почему бы не следовать (не учитывать) этой тенденции и в своих действиях (планах выпуска). Возможно, поэтому в такой адаптивной модели и было получено статистически значимое влияние на планы выпуска точностей предыдущих прогнозов "нежеланных" показателей. С другими индикаторами (платежеспособный спрос и выпуск) ситуация иная. Объемы этих показателей (продаж и производства) до сих пор считаются в российской промышленности недостаточными. Об этом явно свидетельствуют оценки предприятиями объемов платежеспособного спроса и производства по шкале "выше нормы", "нормальный", "ниже нормы" (см. рис.5).
Рис.5
В промышленности всегда и устойчиво преобладали ответы "ниже нормы" при оценке этих показателей. Промышленный рост 1999-2001 гг. не внес принципиальных изменений в соотношение оценок. Конечно, сейчас стало больше ответов "нормальный". В целом по промышленности доля таких ответов составляет 40%. Но остальные (т.е. большинство) считают и спрос, и выпуск недостаточными. По этой же причине, вероятно, прогнозы предприятий выпуска и продаж всегда оптимистичнее фактических изменений этих показателей. В такой ситуации корректировать свои очередные планы выпуска с учетом отклонений факта от предыдущих планов российским предприятиям сложно. Желаемое все еще довлеет над действительным.
Продолжим исследование адаптивных моделей формирования производственных планов с использованием точностей реализации предыдущих планов относительно фактических изменений основных видов спроса: платежеспособного, бартерного и прочих неденежных. Сначала рассмотрим модель, в которой очередные прогнозы выпуска определяются только точностью относительно платежеспособного спроса:
Q*t = f( Ф(Dt, Q*t-1) ),
где Q*t - ожидаемые изменения производства, зарегистрированные в момент (опрос) t; Dt - фактические изменения платежеспособного спроса, зарегистрированные в момент (опрос) t; Q*t-1 - планы изменения выпуска, зарегистрированные в момент (опрос) t-1, Ф(Dt, Q*t-1) - точность реализации ожидаемых изменений производства Q*t-1 относительно фактических изменений платежеспособного спроса Dt. Такая модель имела приемлемое, но не стабильное качество подгонки в 1993-1996 гг., затем наблюдаемый уровень значимости стал все реже превышать 5% порог (как правило, не более 4 раз в год) и не слишком сильно. Коэффициент модели, оценивающий линейную связь рангов, всегда был отрицательным, а статистически значимым - с конца 1995 г. Таким образом, предположение о том, что предприятия учитывают отклонения своих предыдущих планов выпуска от фактических изменений спроса пока не получило статистических аргументов.
Аналогичные результаты получены при тестировании модели с включением только точности планов выпуска относительно фактических изменений бартерного спроса. Такая модель в течение всего периода наблюдения за динамикой бартера (1998-2001 гг.) не подходит для описания формирования производственных планов предприятий. Наблюдаемый уровень значимости был нулевым. А коэффициенты модели - значимо отрицательными.
Почти столь же неподходящей была и адаптивная модель, использующая в качестве независимой переменной точность планов выпуска относительно динамики прочих видов спроса. Она имела приемлемое качество подгонки лишь в конце 2000 г. - начале 2001 г. и всегда - отрицательные коэффициенты, которые были статистически значимы.
Адаптивная модель с использованием точностей реализации предыдущих планов выпуска относительно всех трех видов спроса
Q*t = f( Ф(Dt, Q*t-1), Ф(Bt, Q*t-1), Ф(Nt, Q*t-1) )
не обеспечила хорошее качество подгонки (наблюдаемый уровень значимости был нулевым), но имела "желаемые" - для нормальной экономики - коэффициенты. Они были положительны и в половине случаев статистически значимы для точности платежеспособного спроса; отрицательны и редко значимы - для неденежных видов спроса (бартер, векселя, зачеты). Иными словами, при выработке следующих планов выпуска российские предприятия скорее учитывают отклонения предыдущих планов от платежеспособного спроса, чем от неденежных видов спроса.
Добавление в предыдущую модель точности планов выпуска относительно последующих фактических изменений производства позволило несколько улучшить качество подгонки модели (см. табл.9). Положительные коэффициенты имела лишь новая независимая переменная - точность предыдущих планов выпуска. Эти коэффи