Статистичні методи вивчення попиту та пропозиції

 Розрізняють різні види прогнозу  попиту та пропозиції в залежності  від різних ознак класифікації, а саме: в залежності від ступеня охоплення об’єктів дослідження: глобальний; регіональний; локальний; в залежності від строків передбачення: оперативний (декада, місяць, квартал, півріччя); короткостроковий (рік); середньостроковий (до 5 років); довгостроковий (перспективний-від 5 років та більше); в залежності від характеру: точковий; інтервальний; багатоваріантний.    

 На попит впливають різні  фактори –– як цінові, так  і нецінові (грошові доходи населення,  забезпеченість населення даним видом товару, наявність взаємозамінних та доповняльних товарів, життєвий цикл товару і т. д.). Для прогнозування попиту використовується інформація, отримувана за вибірковим обстеженням домогосподарств, а також за даними статистики товарних ринків Держкомстату України ( www.ukrstat.gov.ua ) . Під час формування стратегії розвитку підприємств важливим є порівняння прогнозних варіантів та вибір одного з них як оптимального. Тому пропонується кілька методичних підходів до прогнозування кінцевого попиту.

Методи прогнозування – це сукупність прийомів та способів, що дозволяють на підставі аналізу ретроспективних екзогенних (зовнішніх) та ендогенних (внутрішніх) зв’язків, притаманних об’єкту, а також їх змін, висловити з певною ймовірністю твердження щодо майбутнього розвитку об’єкта. Розрізняють наступні прийоми та моделі прогнозування:

° аналогова модель – розглядається у вигляді прогнозу найбільш сприятливі показники ринкової ситуації в регіоні або країні;

° імітаційні моделі – замість реальних даних використані дані, які побудовані за спеціальною програмою з використанням ЕОМ;

° нормативні – прогноз робиться на підставі раціональних бюджетів або раціональних норм споживання;

° прогнозування за даними експертних оцінок (Дельфіметод);

° метод екстраполяції – трендових моделей;

° метод статистичного моделювання (парні та багатофакторні рівняння регресії);

° прогнозування за допомогою коефіцієнта еластичності.    

 Прогнозування за трендовою моделлю. Статистичні спостереження за товарними ринками проводяться регулярно через рівні проміжки часу і подаються у вигляді часових рядів (місяць, квартал, рік) за такими показниками, як обсяг реалізації, обсяг роздрібного (оптового) товарообороту, обсяг послуг, обсяги експорту, імпорту, споживчі витрати домогосподарств, рівень споживання в розрахунку на душу населення та ін.    

 Вибір прогнозного показника  визначається метою дослідження  товарного ринку. Як інструмент  статистичного аналізу та моделювання  часових рядів слугують трендові моделі, параметри яких розраховуються за наявною статистичною базою, а потім основні тенденції (тренди) екстраполюються на заданий термін часу у співвідношенні 3:1, тобто якщо є три ретроспективних періоди часу, то прогноз може бути коректним з упередженням на один період.    

 Методика статистичного моделювання  передбачає побудову та вибір  багатьох трендових моделей для  кожного часового ряду, їх порівняння  на основі статистичних критеріїв  та вибір з них найкращих.  У літературі та комп’ютерних програмах наведено численні трендові моделі для адекватного описування різнобічних тенденцій часових рядів.

Схему вибору трендових моделей  для розробки прогнозу залежно від  основної тенденції реалізованого  попиту подано в табл. 1 . 5 .

Поряд із точковим прогнозом у практиці прогнозування широко використовується інтервальний прогноз із довірчими межами.

Таблиця 1.5

Схема вибору трендових  моделей для моделювання кінцевого  попиту

 

 

    Прогнозування  за однофакторною регресійною  моделлю. Складнішим підходом у прогнозуванні є аналітична модель попиту, яка будується з урахуванням дії одного із найбільш вагомих за коефіцієнтом кореляції фактором, наприклад дохід, ціна та ін. Якщо фактор позначити через х, а попит через у, то можемо мати однофакторні регресійні моделі, аналогічні трендовим за табл.1.5, але замість фактору t (час) до моделі включається фактор х (наприклад, дохід споживачів). Тоді можна розраховувати за побудованими моделями і відповідні теоретичні коефіцієнти еластичності попиту від доходу (як правило, у розрахунку на душу населення), табл1.6.

Таблиця 1.6

Методика обчислення теоретичних коефіцієнтів еластичності попиту від доходу

 

 

    Ще складнішим  методом є прогнозування за  багатофакторною регресійною моделлю,  процедуру якого достатньою мірою  викладено в навчальній літературі.    

 Прогнозування попиту та  пропозиції здійснюють також  на підставі коефіцієнта еластичності.    

 Коефіцієнти еластичності (як  емпіричні, так і теоретичні) можуть  бути розраховані у статиці  за окремі періоди і утворювати  ряд динаміки, за яким можна прогнозувати значення коефіцієнта еластичності.    

 Верифікація прогнозів – це сукупність критеріїв, способів та процедур, що дозволяють на підставі багатостороннього аналізу оцінити достовірність, якість, точність отриманого прогнозу.

Приклади розв’язків найтиповіших задач:

Приклад 4.

Приклад 5.

Приклад 6.    

 Прогнозування за  середніми темпами змін попиту  з урахуванням соціальних нормативів. Цей метод зводиться до того, щоб на підставі відомих крайніх значень рівнів ряду (останнього фактичного і нормативного) розрахувати можливий рівень споживання в різні періоди (усередині або в кінці цього ряду) або розрахувати необхідну кількість років для досягнення цього соціального нормативу. Прогнозуючи попит на продовольчі та непродовольчі товари, застосовують різні підходи, оскільки між цими ринками існують певні відмінності. Оцінка точності прогнозу робиться за допомогою наступної моделі:

, (1.24)

де р – число прогнозів, що підтвердились;

q – число прогнозів, які не  підтвердились.   

 Варто відмітити, що Метод Тейла дозволяє оцінити помилку прогнозу до настання його терміну:

, (1.25)

де р_{t ,} А_t – відповідно прогнозне та фактичне значення тенденції;

V – показник точност і прогнозу; якщо V =0 – прогноз абсолютно надійний; V =1 – проноз наближається до простої екстраполяції; V >1 – прогноз дає гірший результат.    

 Для ринку продовольчих товарів характерна відносна стабільність споживання в цілому . Досягнутий рівень споживання продуктів харчування змінюється поступово за рахунок зміни звичок і уподобань населення. Наприклад, можна достатньо чітко спрогнозувати попит на хлібобулочні вироби, кондитерські вироби, м’ясопродукти, цукор, овочі, фрукти і т. ін. Наявні тенденції збільшення чи зниження споживання цих товарів, як правило, не підлягають різкій зміні в динаміці. Можливі лише сезонні коливання і зміна споживання за умови різкої зміни політико-економічного стану країни.    

 Для прогнозування попиту  на ринку непродовольчих товарів потрібно враховувати такі фактори: а) раціональну норму гардеробу чи споживання товару; б) знос наявного товару у населення для його заміни; в) додаткову потребу в товарі для забезпечення ним природного приросту населення до середнього рівня, який є прийнятним у суспільстві. Розглянемо приклади прогнозування попиту на окремі товари продовольчого і непродовольчого асортименту.

Питання для  самоконтролю:

1. Що таке попи?

2. Що таке купівельний  попит? 

3. Які є види попиту?

4. Які завдання статистики купівельного  попиту населення? 

5. Які фактори впливають на попит та пропозицію?

6. Які є оперативні методи  вивчення купівельного попиту  населення? 

7. Які є статистико-економічні  методи вивчення купівельного  попиту населення? 

8. Як розрахувати коефіцієнт  еластичності попиту в статиці  та динаміці?

9. Яка різниця між ультра еластичністю  попиту та інфраеластичністю? 

10. Що таке перехресна еластичність, як розрахувати її коефіцієнт?

11. Які є методи прогнозування  попиту?

12. Як оцінити точність прогнозу?

13. Розкрийте поняття пропозиції.

14. Як класифікується пропозиція?

15. Як розрахувати коефіцієнт  еластичності пропозиції в статиці  та динаміці?

16. Дайте визначення перехресній  еластичності, як розрахувати її  коефіцієнт?

17. Назвіть методи прогнозування  пропозиції. Рекомендована література : 2, с. 151 – 160; 5, 12, 18, 29, с. 99 – 109 ; 8, с.12 – 22, 26, с.35 – 39.