Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз

Подождите немного. Документ загружается.

уже не преобладает над другими, которые занимают значительное место в

совокупности. Это указывает на существенную неравномерность в состоянии

рынка (по данному параметру).

Существует еще одна возможность наглядной характеристики

колеблемости параметров рынка в экономическом пространстве на

определенную дату, т.е. в статике: отложить на графике фактические значения

параметров и изобразить линию, характеризующую средний уровень.

Рассмотрим соответствующий пример (рис. 4.16).

Рис. 4.16. Вариация цен по магазинам

Формализованные оценки колеблемости показателей рынка в статике, в

частности в географическом или экономическом пространстве (или по

регионам, или по конкурирующим фирмам, или по собственным предприятиям

- торговым единицам и т.п.), осуществляются с помощью следующей формулы:

(4.39)

где V - коэффициент вариации (стандартизованный в процентах к среднему уровню

по территории или по предприятиям);

 - среднеквадратическое отклонение, исчисляемое по формуле

(4.40)

131

где n - число i-х единиц (предприятий, регионов);

- «вес», характеризующий размер i-й единицы (товарооборот, численность

населения и т.п.);

- параметр рынка i-го предприятия (или региона);

y̅ - среднее значение параметра (средний уровень), исчисляемое по формуле

средней арифметической взвешенной:

(4.41)

В тех случаях, когда взвешивание невозможно осуществить или когда

структура более или менее однородна, допустимо прибегать к косвенным

характеристикам (например, использовать показатели размерности, в регионах -

численность населения, на предприятиях -торговую площадь, число

работающих и т.п.) или в крайнем случае использовать невзвешенные средние.

Приведем в качестве примера таблицу, на основе данных которой была

построена диаграмма вариации цен по предприятиям (табл. 4.20, цифры

условные).

Таблица 4.20

Данные о ценах на 1 апреля 1999 г. и о товарообороте за апрель

по 10 магазинам

№

п/п

Цена

товара X,

руб./ед. - y

Продано,

тыс. ед.

Произведение,

(у

– y)

А 1 2 3 4

1 8 250 2000 3802,5

2 16 520 5120 13784,2

3 10 480 4810 1732,8

4 7 200 1400 4802,0

5 16 500 8000 1 805,0

6 6 180 1080 6265,8

7 4 50 200 3120,5

8 16 600 9000 5766,0

9 8 250 1760 3346,2

2 - 3000 33 370 44425,0

Предварительно было рассчитано как отношение итога гр. 3 таблицы на

итог гр. 2 среднее по всем магазинам значение варьирующей цены:

9,11

2800

33370

p

(руб./ед.)

Затем исчисляются дисперсия (отношение итога гр. 4 к итогу гр. 2), а из

нее - среднеквадратическое отклонение:

983,3866,15;866,15

2800

44425





(руб./ед.)

В стандартизованном виде вариацию цен отражает коэффициент

132

вариации:

%47,33

9,11

100983,3





V

а это означает, что имеет место высокая колеблемость цен по

предприятиям, выступающим на рынке.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. В чем заключается цель изучения тенденций развития рынка?

2. Какими показателями можно охарактеризовать устойчивость/неустойчивость

развития рынка в динамике и статике (по территории, по предприятиям и т.п.)?

3. Что собой представляет трендовая модель развития рынка?

4. Каковы различия экономической интерпретации прямолинейной и криволинейной

трендовых моделей развития рынка?

5. Можно ли охарактеризовать изменение товарооборота фирмы, исключив влияние

динамики цен?

ТЕСТЫ

1. Основная тенденция развития рынка - это:

а) закономерность изменения его параметров во времени;

б) развитие товарооборота в соответствии с ранее намеченным планом;

в) динамика товарооборота, цен и товарных запасов.

2. Индекс физического объема товарооборота может быть использован в

конъюнктурном анализе:

а) для измерения скорости продажи объема многоструктурной товарной

массы;

б) для оценки сбалансированности рынка;

в) для оценки устойчивости рынка.

3. Техническое сглаживание уровней динамического ряда является:

а) сглаживанием эмпирических данных с помощью специальной техники;

б) оценка тенденции развития «на глазок» без использования

эмпирических данных;

в) проведение трендовой линии визуально, таким образом, чтобы она

была равноудалена от всех точек эмпирических данных.

4. Какая модель тренда отражает сокращение продажи с постепенным

замедлением падения:

а) уравнения прямой линии;

б) уравнения степенной кривой;

в) гиперболы.

5. Экстраполяция - это:

а) логический вывод о дальнейшем развитии параметров

рынка;

б) балансовый способ определения неизвестных данных;

в) подстановка в уравнение тренда номера следующего периода/даты.

133

4.5. Оценки и анализ цикличности и сезонности

рынка

Для динамического развития рынка характерно явление цикличности, т.е.

повторяемости тенденций и интенсивности развития. Это явление обусловлено

как внешними факторами, так и глубинными внутренними свойствами рынка.

Различаются внутригодовая, сезонная цикличность, или сезонность, и

экономическая цикличность, охватывающая несколько лет и отражающая

закономерности действия рыночного механизма. Строго говоря, анализ и

прогноз цикличности, особенно длительных циклов, относятся к

стратегическому анализу. Однако оперативные, конъюнктурного типа

характеристики неразрывно связаны с пребыванием рынка в определенной

точке

экономического цикла.

Малая, или внутригодовая, цикличность обычно носит сезонный

характер, более или менее совпадая с климатическими изменениями. Сезонные

колебания рынка обусловлены сезонностью сельскохозяйственного

производства, сезонно-климатическими изменениями потребностей,

вакационными сезонами и т.п.

Сезонность - явление сложное и по своим последствиям противоречивое.

Появление на рынке продуктов питания, овощей и фруктов нового урожая

обусловливает пик сезонных колебаний продажи и цен (с противоположными

векторами изменений) в осенне-летний период. Ему соответствует и сезонный

подъем спроса. Однако современные сельскохозяйственные и складские

технологии позволяют выращивать и хранить овощи и фрукты в течение всего

года. Это несколько сглаживает сезонные колебания (естественно, цена таких

продуктов значительно выше, чем в период массового урожая). Сглаживает

размах сезонности еще и импортная политика, в частности завоз в зимние

месяцы из стран с благоприятным климатом овощей и фруктов. Таким образом,

в значительной мере сезонность - проявление действия рыночного механизма,

сбалансированности спроса и предложения.

Сезонные изменения спроса и предложения охватывают далеко не все

товары, но для многих из них характерен значительный размах сезонных

колебаний. Следует иметь в виду, что сезонность различных товаров (и

сельскохозяйственного, и промышленного происхождения) имеет свои

особенности. Это создает ряд организационно-технологических и

экономических проблем: образования сезонных товарных запасов,

134

Цикличность рынка - регулярно повторяющиеся во времени

изменения уровня, вектора, скорости и характера его развития.

Сезонность на рынке - внутригодовые и постоянно повторяющиеся

колебания спроса и предложения.

неравномерности нагрузки на работников торговли и торговое оборудование,

простои транспортных средств и т.д. Повторяемость таких колебаний

проиллюстрирована графиком (рис. 4.17):

Рис. 4.17. Сезонные колебания

В целях упрощения мы использовали не месячные, а менее точные

квартальные данные и допустили примерно одинаковый размах колебаний. Как

видно, спады чередуются с подъемами, и этот процесс происходит каждый год.

Для выявления и отображения сезонных колебаний используются

различные приемы. Прежде всего необходимо (по возможности) исключить

случайные колебания. Чаще всего в этих целях используют среднемесячные

или среднеквартальные данные за несколько лет, обычно за 3-5 лет. Приведем

формулу, где показан средний месячный уровень (i-го месяца) за три года:

(4.42)

где у

, у

- месячные уровни (например, майские) за три года (например

за 1997,1998, 1999 гг.)

Простейшим способом выявления сезонных колебаний служит расчет

индекса сезонности (г^), отношение каждого уровня (месячного или

квартального) к соответствующей средней величине, исчисленной за год, или за

несколько лет:

(4.43)

где у - средний уровень, исчисленный за п периодов (месяцев, кварталов)

всех включенных в расчет лет;

- уровень i-го периода;

135

n - число i-х периодов.

В табл. 4.21 приведен пример расчета индекса сезонности по

квартальным данным за три года.

Таблица 4.21

Индексы сезонности продажи товара Z

Кварталы

Годы Сумма за три

года

Средне-

квартальная

Индекс

сезонности,

1-й

2-й

3-й

| 152 158 160 470 157 139

|| 126 180 136 392 131 116

111 46 52 60 158 53 47

IV 105 108 120 333 111 98



429 448 476 1353 — -

По сумме квартальных данных за три года исчислена среднемесячная

продажа, которая послужила базой расчета индексов сезонности (с небольшими

округлениями):

Отобразим индексы сезонности на графике (рис. 4.18).

Рис. 4.18. Индексы сезонности

Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров

рынка, соответствующие определенным сезонам, но они не полностью

исключают влияние случайных и второстепенных факторов. Для того чтобы

выявить закономерности сезонности, тенденции сезонной волны, необходимо

сгладить эмпирические данные, ввести сезонную линию тренда. Наиболее

136

простым способом выявления сезонной линии тренда служит механическое

выравнивание динамического ряда, или, как его еще называют, метод

скользящей средней. Его суть заключена в расчете средней величины из трех

(пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением

начального члена ряда и замещения его следующим по порядку:

где у

, у

... - уровни динамического ряда, сглаженные по трехмесячной скользящей

средней;

, у

... - эмпирические уровни динамического ряда (месячные).

Рассмотрим пример расчета скользящей средней для моделирования

сезонности продажи товара (табл. 4.22).

Таблица 4.22

Расчет трехмесячной скользящей средней

Месяц

Продажа,

y

за три

месяца

Скользящая

средняя

Месяц Продажа, y

y

за три

месяца

Скользящая

средняя

1 19 _ _ 7 20 60 20,0

2 17 52 17,3 8 25 77 25,7

3 16 45 15,0 9 32 78 26,0

4 12 35 11,7 10 21 73 24,3

5 7 34 11,3 11 20 59 19,7

6 15 42 14,0 12 18 - -

Расчет трехмесячной скользящей средней в какой-то мере сглаживают

острые пики и провалы сезонных колебаний, и, следовательно, они отражают

закономерности сезонности. Это подтверждает и график на рис. 4.19.

137

Рис. 4.19. Механическое сглаживание сезонных колебаний продажи товара

Пятимесячная скользящая средняя более точно отразила бы сезонные

тенденции, но она еще больше бы сузила охват уровней динамического ряда:

вместо двух - начального и последнего - вне поля зрения остались бы четыре

уровня (треть годового динамического ряда).

Хотя скользящая средняя в роли сезонной волны достаточно доступна в

силу простоты расчета, она не может решить все проблемы моделирования

сезонности. Иногда целесообразно использовать более сложные методы

моделирования, в частности аналитическое выравнивание, или уравнение

(модель) тренда.

Не всякая функция может быть положена в основу трендовой модели

сезонности. Нужна гибкая кривая, повторяющая сезонные колебания, но

исключающая случайные колебания. Таким требованиям, например, отвечает

полином л-й степени. Перебор функций позволил остановиться на полиноме 3-

й степени:

На следующем графике (см. рис. 4.20) показано, как полином

аппроксимирует сезонную волну.

Для моделирования повторяемости сезонных волн более целесообразно

использовать формулу гармоники Фурье:

(4.45)

где t - номер гармоники Фурье;

, a

, b

- параметры, определяемые методом наименьших квадратов;

k - число гармоник, равное 1,2 и т.д.

138

Рис. 4.20. Модель сезонности

В качестве примера приведем графическую модель сезонной волны,

построенную по гармонике Фурье по месячным данным за два года. Общая

тенденция продажи к сокращению ее объема отражена линией тренда

уравнения прямой (рис. 4.21).

Рис. 4.21. Моделирование сезонности по гармонике Фурье

Интенсивность сезонных колебаний измеряется с помощью

коэффициентов вариации. Иногда при этом приходится исключать тренд

139

(способом, аналогичным расчету коэффициента аппроксимации), т.е. относить

уровни сезонного ряда не к средней величине, а к выровненным уровням

тренда.

Цикличность рынка - неотъемлемый компонент рыночного механизма.

«Экономика никогда не находится в состоянии покоя, - пишет создатель теории

«Экономикс» Питер Самуэльсон. Экономический цикл - общая черта почти для

всех областей экономической жизни и для всех капиталистических стран»

Опыт рыночной экономики учит, что в своем развитии рынок проходит ряд

циклов, сменяющих друг друга по принципу: подъем -спад - подъем и т.д.

Подъем рынка приводит к его перенасыщению, кризису сбыта, его сменяет

депрессия, деловой застой, который постепенно переходит в оживление

деловой активности. Эта смена циклов повторяется многократно. В российских

условиях, когда переход к рыночной экономике начал осуществляться

сравнительно недавно, трудно определить последовательность циклов.

Большинство экономистов отмечают кризисные явления, присущие

отечественному товарному рынку. Многие проявления состояния и развития

рынка противоречивы. Последовательность и продолжительность циклов

различных рынков не обязательно совпадают, на них оказывают сильное

влияние социально-экономические условия, а также политическая ситуация.

Надо принимать во внимание, что вообще циклы редко проявляются «в чистом

виде», во всей полноте и последовательности.

Проблема классификации рыночных циклов относится к числу остро

дискуссионных. Взгляды различных научных школ сильно различаются.

Широко известна классификация Гарвардской экономической школы (мы

приводим только признаки классификации товарного рынка, хотя на практике

цикличность всех рынков теснейшим образом связана):

• депрессия: активность товарного рынка ослабевает, цены имеют

тенденцию к снижению;

• оживление: в товарном производстве и торговле начинается рост;

• подъем: темпы деловой активности на товарном рынке повышаются,

цены продолжают расти;

• инфляция: рост производства и торговли приостанавливается, цены на

товары замедляют рост;

• кризис: промышленная и торговая деятельность замирает, договоры не

менее чем на 50% не реализуются, поставка не оплачивается, растут товарные

запасы, цены падают.

Известны и другие классификации, в частности:

денежная теория Хоутри, объясняющая циклы экспансией и сжатием

банковского кредита;

теория нововведений Хансена, увязывающая циклы с этапами НТП;

психологическая теория Лигу, объясняющая циклы оптимистическим и

пессимистическим настроением масс;

теория недопотребления Фостера, из которой следует, что причины

Самуэльсон П. Экономика / Пер. с англ. - Т. I. - С. 238, 249.

140