Особенности формирования производственных и ценовых планов (прогнозов) предприятий российской промышленности в 1993-2001 гг. (стр. 19 из 22)

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:

D(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

Дата	Характеристики качества подгонки модели			Коэффициенты модели для прогнозов
				платежеспособного спроса		Бартерного спроса		прочих неденежных видов спроса
	G2	Df	Sig		SE		SE		SE
2/00	28.8608	49	0.9903	0.3721	0.1610	0.0838	0.1542	0.1249	0.1687
3/00	39.9810	49	0.8174	0.3247	0.1469	0.3183	0.1534	0.1412	0.1649
4/00	50.2469	49	0.4238	0.1604	0.1146	0.4242	0.1337	-0.0557	0.1590
5/00	46.2193	49	0.5865	0.2387	0.1313	0.2680	0.1411	0.0924	0.1546
6/00	49.9823	49	0.4341	0.2830	0.1203	0.2627	0.1398	-0.0326	0.1555
7/00	43.8690	49	0.6807	0.3107	0.1436	0.3580	0.1500	-0.0289	0.1637
8/00	18.1787	49	1.0000	0.2889	0.1809	0.3153	0.2019	0.1628	0.2326
9/00	38.7228	49	0.8537	0.1646	0.1351	0.3787	0.1647	0.1464	0.1774
10/00	20.1919	49	0.9999	0.3669	0.1442	-0.0702	0.1878	0.4327	0.2335
11/00	36.6596	49	0.9034	0.3351	0.1527	0.2572	0.1600	0.1014	0.1932
12/00	32.6810	49	0.9647	0.1870	0.1284	0.2649	0.1896	0.1759	0.2014
1/01	34.5442	49	0.9413	0.1634	0.1240	0.1459	0.1662	0.3060	0.1760
2/01	37.6337	49	0.8815	0.3108	0.1309	0.3411	0.1699	-0.1284	0.1728
3/01	28.7991	49	0.9905	0.3101	0.1347	0.0765	0.1674	0.3293	0.1729
4/01	34.8174	49	0.9371	0.2645	0.1261	-0.1737	0.1739	0.4787	0.2044
5/01	36.2903	49	0.9109	0.3665	0.1478	0.0705	0.1876	0.1920	0.1891
6/01	28.4149	49	0.9919	0.3059	0.1255	0.1644	0.1685	0.2159	0.1507
7/01	36.2196	49	0.9123	0.4069	0.1516	0.3782	0.1952	-0.0247	0.1988
8/01	31.5067	49	0.9754	0.1852	0.1501	0.3418	0.2128	0.1395	0.1992
9/01	25.1873	49	0.9981	0.3083	0.1691	0.6148	0.2473	0.0762	0.2455
10/01	20.3081	49	0.9999	0.4004	0.1589	0.3637	0.2256	-0.0639	0.2210
11/01	28.6840	49	0.9909	0.4958	0.1523	-0.4348	0.2225	0.5486	0.2333
12/01	26.0843	49	0.9971	0.4642	0.1715	-0.0738	0.2404	0.0809	0.2310

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).

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 переменной с точностью предвидения изменений вексельных и зачетных сделок. Такая упрощенная модель также имела хорошее качество подгонки (худшее, конечно, чем у исходной модели). Но рост величины отношения правдоподобия в большинстве (20 из 23) был настолько мал, что с высокой степенью уверенности можно утверждать о целесообразности использования упрощенной логлинейной модели. Положительным и почти всегда статистически значимым в такой модели было влияние только точностей прогнозов платежеспособного спроса. Воздействие точностей бартерного спроса было, как правило, положительным (кроме двух последних месяцев 2001 г.) и достаточно часто статистически значимым. Дальнейшее упрощение модели за счет исключения линейного взаимодействия с точностью бартера оказалось нецелесообразным. Качество новой модели падало слишком сильно в 19 случаях из 23. Таким образом, механизм пересмотра цен в российской промышленности находится в основном под влиянием точности прогнозов реализации продукции за деньги и по бартеру.

Для завершения исследования влияния точностей прогнозов выпуска и спроса на механизм пересмотра ценовых планов рассмотрим модели, в которых в качестве независимых переменных используются точности планов выпуска относительно последующих фактических изменений различных видов спроса. При такой формулировке модели обучения на ошибках мы предполагаем, что предприятия при пересмотре своих ценовых планов учитывают отклонения фактического спроса от планировавшегося ранее изменения производства. Если изменения объемов фактической реализации оказывались лучше (оптимистичнее) планов выпуска, то производители могут пересмотреть свои ценовые планы в сторону роста или неизменности притом что раньше они планировали их снижение. В ситуации, когда изменение спроса оказалось хуже планов выпуска, предприятия могут пересмотреть свои ценовые планы в другую сторону. Использование в качестве независимых переменных "перекрестных" точностей планов выпуска относительно различных видов спроса является, на наш взгляд, хорошим показателем рыночности поведения производителей, поскольку увязывает изменения спроса и выпуска.

Проверка моделей, в которых предполагается зависимость пересмотра прогноза цен от точности планов выпуска относительно различных видов спроса по отдельности, продемонстрировала неудовлетворительные результаты. Точность относительно каждого из трех видов спроса не влияет на изменения ценовых прогнозов. Во всех случаях модели имели хорошее качество подгонки, но плохие коэффициенты, Последние были и положительными, и отрицательными, и статистически незначимыми. Проверка моделей без линейных взаимодействий параметров показала, что последние также обеспечивают приемлемое качество подгонки к эмпирическим данным. Сравнение отношений правдоподобия продемонстрировало, что гипотеза о целесообразности использования простых моделей (т.е. без линейного взаимодействия) не может быть отвергнута. Лишь эпизодически логлинейные модели с включением взаимодействия демонстрировали свое превосходство.

Аналогичные результаты были получены при проверке усложненной модели, где в качестве независимых переменных используются точности планов выпуска относительно платежеспособного и бартерного спроса одновременно:

D(P*t, P*t-1) = f( Ф(Dt, Q*t-1), Ф(Bt, Q*t-1) ).

Модель с линейными взаимодействиями имела хорошее качество подгонки, но "плохие" коэффициенты, особенно - для точности относительно бартерного спроса. Исключение линейного взаимодействия с упомянутой переменной сохранило хорошее качество модели. Снижение величины отношения правдоподобия лишь в двух случаях из 42 свидетельствовало о преимуществе более сложной модели. Но и в "усеченной" конструкции коэффициенты точности планов выпуска относительно платежеспособного спроса не были стабильно статистически значимы. Проверка еще более простой модели (т.е. проверка гипотезы о независимости и от платежеспособного и бартерного спросов) также дала удовлетворительное качество подгонки. Сравнение качества двух последних моделей показало, что в большинстве случаев все-таки предпочтительней является самая простая модель - т.е. предположение о независимости изменения ценовых планов от точностей выпуска относительно платежеспособного и бартерного спросов. Однако, в тринадцати случаях, которые имели место с марта 1999 г., в логлинейной модели должна присутствовать связь с точностью планов выпуска относительно продаж за деньги. Иными словами, спрос начинает учитываться после дефолта.