Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг.
Статья - Разное
Другие статьи по предмету Разное
?ефолта 1998 г. (т.е. с началом нормального промышленного роста) качество модели определенно улучшилось и стало более стабильным. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы. Таким образом, базовая модель обучения на ошибках после дефолта становится все более "работоспособной": предприятия начинают учитывать отклонения ценовых планов от реализаций при пересмотре своих очередных планов.
Рис.12
Использование в качестве независимой переменной точности прогнозов спроса относительно фактических реализаций спроса также может быть, на наш взгляд, исследована в рамках этого класса моделей. При такой постановке мы предполагаем, что лучшие (чем прогнозировавшиеся) продажи продукции позволяют предприятиям пересмотреть свои ценовые прогнозы в сторону увеличения. При худших продажах предприятия, наоборот, вправе пересмотреть свои цены в сторону снижения. Тогда модель обучения на ошибках формирования цен имеет вид:
(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, D*t-1) ).
Ф(Dt, D*t-1) - точность реализации прогнозов изменения продаж D*t-1 относительно фактических изменений платежеспособного спроса Dt. Аналогичным образом формулируются модели и для других видов спроса.
Все простые модели, использующие в качестве независимой переменной точность прогнозов одного из видов спроса, имели хорошее качество подгонки (см. рис.13), но нестабильные (т.е. и положительные, и отрицательные) и статистически незначимые коэффициенты. Последнее обстоятельство указывает на необходимость проверки логлинейных моделей без включения линейного взаимодействия параметров. Результаты такой проверки показали, что гипотеза о независимости наших переменных не может быть отвергнута. А сопоставление качества подгонки моделей свидетельствует, что усложнение модель за счет линейного взаимодействия является нецелесообразным. Таким образом, точность прогнозов каждого из трех видов спроса, скорее всего, не учитывается российскими промышленными предприятиями при пересмотре ценовых прогнозов.
Рис.13
Проверим теперь более сложные модели, в которых в качестве независимых переменных фигурируют точности более чем одного вида спроса. Рассмотрим сначала модель с точностями прогнозов платежеспособного и бартерного спросов:
(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, D*t-1), Ф(Bt, B*t-1) ).
Она имела высокое качество подгонки по отношению правдоподобия почти для всего периода мониторинга этих двух видов спроса (август 1998 г. - 2001 г.). Но оба коэффициента были как положительными, так и отрицательными и почти всегда - статистически незначимы. Последнее обстоятельство подсказывает, что параметры модели могут быть независимы. Проверка этого предположения показала, что гипотеза о независимости не может быть отвергнута. Наблюдаемый уровень значимости всегда (кроме трех случаев, приходящихся на январские и майский опросы) и уверенно превышал пятипроцентный порог. Сравнение качества подгонки двух моделей свидетельствует, что снижение величины отношения правдоподобия в большинстве случае невелико и гипотеза о предпочтительности простой модели (т.е. без взаимодействия зависимой и независимых переменных) не может быть отвергнута. Таким образом, предположение о том, что точность платежеспособного и бартерного спроса учитывается при корректировке цен, не подтвердилось.
Усложним предыдущую модель за счет добавления точности выпуска относительно прочих неденежных видов спроса. Логлинейная модель с включением линейных взаимодействий точностей всех видов спроса с зависимой переменной имела очень хорошее и стабильное качество подгонки. Наблюдаемый уровень значимости лишь четыре раза за два года опустился ниже 0,8 (см. табл.19).
Таблица 19. Характеристики влияния точностей прогнозов платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на корректировку ценовых планов
ДатаХарактеристики качества подгонки моделиКоэффициенты модели для прогнозовплатежеспособного спросаБартерного спросапрочих неденежных видов спросаG2DfSigSESESE2/0028.8608490.99030.37210.16100.08380.15420.12490.16873/0039.9810490.81740.32470.14690.31830.15340.14120.16494/0050.2469490.42380.16040.11460.42420.1337-0.05570.15905/0046.2193490.58650.23870.13130.26800.14110.09240.15466/0049.9823490.43410.28300.12030.26270.1398-0.03260.15557/0043.8690490.68070.31070.14360.35800.1500-0.02890.16378/0018.1787491.00000.28890.18090.31530.20190.16280.23269/0038.7228490.85370.16460.13510.37870.16470.14640.177410/0020.1919490.99990.36690.1442-0.07020.18780.43270.233511/0036.6596490.90340.33510.15270.25720.16000.10140.193212/0032.6810490.96470.18700.12840.26490.18960.17590.20141/0134.5442490.94130.16340.12400.14590.16620.30600.17602/0137.6337490.88150.31080.13090.34110.1699-0.12840.17283/0128.7991490.99050.31010.13470.07650.16740.32930.17294/0134.8174490.93710.26450.1261-0.17370.17390.47870.20445/0136.2903490.91090.36650.14780.07050.18760.19200.18916/0128.4149490.99190.30590.12550.16440.16850.21590.15077/0136.2196490.91230.40690.15160.37820.1952-0.02470.19888/0131.5067490.97540.18520.15010.34180.21280.13950.19929/0125.1873490.99810.30830.16910.61480.24730.07620.245510/0120.3081490.99990.40040.15890.36370.2256-0.06390.221011/0128.6840490.99090.49580.1523-0.43480.22250.54860.233312/0126.0843490.99710.46420.1715-0.07380.24040.08090.2310Примечание. 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).
Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы для точностей прогнозов платежеспособного спроса. Реже статистически значимым было влияние на пересмотр ценовых планов точностей бартерного спроса. Среди этих коэффициентов были как отрицательные, так и положительные величины. И лишь два раза статистически значимым было влияние точностей прогнозов неденежных видов спроса. Последнее обстоятельство свидетельствует о возможности упрощения модели за счет исключения взаимодействия зависимой пер?/p>