На правах рукописи
Борисова Анна Александровна
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ
В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКЕ:
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И ТИПОЛОГИЗАЦИЯ
08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Волгоград – 2014 1
Работа выполнена на кафедре экономики и финансов ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико–технологический университет»
доктор экономических наук, профессор
Научный руководитель Ермолаев Михаил Борисович
Официальные оппоненты: Коровин Дмитрий Игоревич, доктор экономических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный энергетический университет им. В. И. Ленина», кафедра высшей математики, заведующий;
Гонова Ольга Владимировна, доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Ивановская государственная сельскохозяйственная академия имени академика Д. К. Беляева», кафедра менеджмента и экономического анализа в АПК, заведующая.
ФГБОУ ВПО «Пермский государственный
Ведущая организация национальный исследовательский университет» (г. Пермь).
Защита состоится «20 » мая 2014 года в 14 часов 00 минут на заседании диссертационного совета ДМ 212.028.07, созданного на базе Волгоградского государственного технического университета по адресу: 400005, г. Волгоград, проспект Ленина, 28, ауд. В-1001.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.
Автореферат разослан 20 апреля 2014 г.
Ученый секретарь диссертационного совета Морозова Ирина Анатольевна.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования.
Ценообразование является одним из ключевых элементов экономики любого уровня, выполняя одновременно регулирующую и индикативную роли.
Воздействие процессов ценообразования на социально-экономическую ситуацию в стране и в регионе неоспоримо. С другой стороны, цены на товары и услуги формируются под воздействием множества факторов, имеющих не только экономические и политические, но в значительной степени и психологические истоки. Поэтому анализ и прогнозирование развития отдельных регионов и страны в целом невозможны без исследования динамики цен.
Методы экономико-математического моделирования позволяют не только оценить и спрогнозировать экономическую ситуацию, но также выявить факторы, влияющие на динамики цен, и подобрать инструменты для ее регулирования. Однако в последнее время под влиянием мировой интеграции и всеобщей глобализации происходит усложнение экономических процессов, использование стандартных методов моделирования и прогнозирования экономических процессов, в том числе в области ценообразования, становятся недостаточным. В связи с этим возникает необходимость применения специфических моделей анализа и прогнозирования, позволяющих более глубоко изучить ценовые процессы и учитывающих их особенности на разных уровнях.
Таким образом, анализ динамики и типологизация экономикоматематических моделей ценообразования в региональной экономике, является актуальной темой.
Степень разработанности проблемы.
Анализ динамики и типологизация моделей ценообразования в региональной экономике невозможны без всестороннего изучения теоретических основ понятия цены, процесса ценообразования, и без эмпирических исследований, проводимых с использованием аппарата экономико-математических методов.
Вопросам цены уделено значительное внимание в фундаментальных работах основоположников экономики: А.Смита, К.Маркса, Д. Рикардо, Дж. М. Кейнса и др., в исследованиях перечисленных авторов выделены общие положения цены как экономической категории.
Более детально эти понятия представлены в работах М. Фридмена, Ф. Котлера, В.В.Герасименко, И.В. Липсиц, И.К. Салимжанова, Т.А. Слепневой, Е.В. Яркина, И.Л. Ерухимович, Э.А.Уткина, Г.А. Тактаровой, В.Е.Есипова, П.Н. Шуляк, А.И. Деевой, Я.С. Ядгарова и др. Авторы описывают базовые экономические категории, такие как цена, стоимость, экономические функции и виды цен. Дано определение методологии ценообразования и принципов ценообразования. Описаны виды цен, их взаимосвязь и взаимозависимость, а также ценообразование на разных типах рынков, методы ценообразования, роль государственного регулирования при установлении цены, взаимосвязь цен и налогов, представлен опыт ценообразования во многих зарубежных странах.
Экономико-математическое моделирование в области ценообразования в региональной экономике, анализ динамик и типологизация осуществляется на основе широко известных экономико-математических методов и моделей. Весомый вклад в развитие современного экономического моделирования, анализа и прогностики внесли авторы: Д. Пуарье, С.А. Айвазян, Л. Клейн, В.Е. Гимпельсон, Т. Андерсон, В.С. Мхитарян, Дж. Бендат, А. Пирсол, Г. Тейл, Дж. Бокс, Г. Дженкинс, М.Кендалла, А. Стьюарта, Д. Бриллинджер, Я.Р. Магнус, В.П. Боровиков и др.
Моделированию процессов ценообразования посвящены работы К.П. Глущенко, Э.Ф. Казанцева, А.А. Акаева, А.В. Коротаева, А.А. Фомина, В.В. Старостенко, М.В. Багдасарова, А.Н. Березняцкого, М.С. Абрюшиной, О.В. Агабекян, Л.Е. Валибутаевой, М.Ю. Ермакова, Е.В. Жильцова, М.М. Морозовой, А.Г. Савина и др. Исследования перечисленных авторов базируются на применении классического корреляционно-регрессионного или кластерного анализов.
В исследованиях этих учных разработан широкий круг теоретических и практических аспектов моделирования процессов ценообразования. Однако региональные особенности динамик цен ещ недостаточно изучены.
Цель и задачи диссертационного исследования.
Целью настоящего исследования является построение комплекса экономико-математических моделей анализа и прогнозирования ценовой динамики в региональной экономике.
В соответствии с целью в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
- анализ основных теоретических положений исследования процесса ценообразования;
- анализ тенденций ценообразования и динамики цен на основные товары и услуги в России в целом и на региональном уровне в 2000-2011 гг.;
- анализ существующих методов экономико-математического моделирования формирования и динамики цен;
- разработка комплекса эконометрических моделей анализа и прогнозирования динамики цен на региональном уровне;
- разработка и численная реализация методики построения прогностических моделей временных рядов цен;
- эконометрический анализ взаимосвязи ценовой динамики и основных макрои мезофакторов;
- проведение кластерного анализа регионов ЦФО на основе характеристик динамики основных ценовых агрегатов.
Теоретической и методологической основой исследования явились труды зарубежных и отечественных экономистов-математиков по моделированию и прогнозированию процессов ценообразования с использованием корреляционно-регрессионного анализа, анализа временных рядов; работы по проблематике процессов ценообразования и моделированию его отдельных составляющих; законодательные и нормативные акты по вопросам контроля цен в Российской Федерации.
Информационную базу исследования составили данные государственных статистических органов, "Доклады о социально-экономическом положении Ивановской области" облкомстата, предоставленные службой КонсультантПлюс, материалы ведомственной статистики, наблюдения автора.
Обработка информации, ее анализ и получение результатов производились с применением прикладной программы Microsoft Office Excel ХР, пакета STATISTICA 8.0 и MathCAD 2010.
Объектом исследования являются процессы ценообразования в региональной экономике в период 2000-2011 гг. (на примере регионов ЦФО) Предметом исследования является экономико-математическое моделирование процессов ценообразования на региональном уровне.
Область исследования.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений», а также п. 1.8. «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития». Паспорта специальности 08.00.13 – математические и инструментальные методы экономики.
Научная новизна диссертационного исследования, учитывающая специфику формирования цен на уровне региона, заключается в следующем:
Разработан и реализован комплексный подход к экономикоматематическому моделированию ценовой динамики в региональной экономике, базирующийся на выделении агрегированного и дезагрегированного уровней процессов ценообразования. При реализации этого подхода:
Предложена и апробирована методика статистического анализа динамики ценовых агрегатов регионов на основе индикаторов абсолютного роста и степени колеблемости; методика включает проведение кластерного анализа.
На основе эконометрического анализа произведена количественная оценка воздействия основных факторов на динамику потребительских цен в регионах в разрезе отдельных лет.
Произведена эконометрическая оценка воздействия ценовых процессов, происходящих в системах более высокого уровня на динамику цен в системах более низкого уровня; построена модель, позволяющая оценить степень такого воздействия.
В рамках эконометрического анализа установлена специфика применимости закона Филлипса, заключающаяся в различном характере отражения взаимосвязи в краткосрочном и среднесрочном периодах.
Осуществлена типологизация временных рядов цен на дезагрегированном уровне; выделены три основных типа ценовой динамики, адекватно отражаемой в трех типах стохастических моделей временных рядов – тренд-сезонных, адаптивных и ARIMA-моделей; разработан алгоритм формирования цены, особенностью которого является использование непрерывной функции удельной цены.
Теоретическая и практическая значимость.
Изложенные в диссертационной работе основные выводы и рекомендации могут быть использованы органами управления различных уровней власти для оценки текущих и перспективных ценовых изменений с целью разработки стратегии социально-экономического развития. Полученные результаты исследования выявляют особенности ценовой динамики в рамках отдельных отраслей на уровне региона, что позволяет осуществлять прогнозирование и стратегическое управление региональной экономикой и отдельных ее секторов.
Предлагаемые в диссертационном исследовании методические подходы могут быть использованы для повышения эффективности управления и конкурентоспособности в деятельности отдельных предприятий.
Материалы диссертации целесообразно использовать при подготовке курсов лекций по дисциплинам «Эконометрика», «Маркетинг» и «Ценообразование».
Апробация результатов исследования.
Результаты отдельных этапов диссертационного исследования отражены в публикациях в различных научных сборниках и журналах, на региональных научно-практических конференциях.
Публикации.
Основные положения и практические результаты изложены в научных статьях. По теме диссертации опубликовано семь научных работ общим объемом 2, п.л. (вклад соискателя 1,16 п.л.), в т. ч. три статьи в изданиях, включенных в перечень ВАК Министерства образования и науки РФ.
Структура диссертации.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы из 154 источников, приложений. Основное содержание научного исследования изложено на 121 странице машинописного текста. Работа иллюстрирована 24 рисунками, содержит 32 таблицы.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, необходимые для ее достижения, раскрыта научная новизна, обозначена теоретическая и практическая значимость результатов исследования.В первой главе «Теоретические аспекты моделирования процесса ценообразования» рассмотрены основы понятийно-категориального и методологического инструментария относительно выбранного предмета исследования Вторая глава «Модели динамических изменений цен на агрегированном уровне» посвящена статистическому исследованию динамики потребительских цен. Проведен кластерный анализ регионов относительно выбранных автором ценовых индикаторов. Осуществлен корреляционно-регрессионный анализ влияния ряда макропоказателей на индекс потребительских цен, дана оценка мировой и федеральной составляющих в процессе формирования цены в регионах. Проведено исследование применимости закона Филлипса на уровне региона.
В третьей главе «Кластеризация и эконометрическое моделирование цен на дезагрегированном уровне» исследуются модели временных рядов цен на товары и услуги с точки зрения рассмотренной системы индикаторов; осуществлена кластеризация динамических изменений цен; приведено обоснование соответствующего модельного аппарата; представлена специфическая модель ценообразования на основе нормативно-параметрического метода.
В заключении изложены основные научные результаты и выводы диссертационного исследования.
ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ
АВТОРОМ И ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
Разработан комплексный подход к экономико-математическому моделированию ценовой динамики в региональной экономике, базирующийся на выделении агрегированного и дезагрегированного уровней процессов ценообразования.Рис. 1. Структура комплексного подхода к экономикоматематическому моделированию динамик цен и факторам влияния на процессы ценообразования в региональной экономике Предложена и апробирована методика статистического анализа динамики ценовых агрегатов регионов на основе индикаторов абсолютного роста и степени колеблемости; методика включает проведение кластерного анализа.
Для характеристики ценовой динамики в статистике используются различные агрегированные показатели, среди которых наиболее обобщенным является индекс потребительских цен (ИПЦ). К более низкому уровню агрегированности относятся показатели индекса потребительских цен на продовольственные товары (ИПЦПТ), индекса потребительских цен на непродовольственные товары (ИПЦНТ), а также индекса потребительских цен на услуги (ИПЦУ).
Для характеристики ценовых динамик данных показателей в регионах Центрального федерального округа (ЦФО) и в России в целом за 2000-2011 гг.
использовались два параметра - процентный рост соответствующего ценового агрегата за рассматриваемый период () и среднеквадратическое отклонение годичных индексов цен также для данного периода (). Последний показатель отражает степень колеблемости ценового ряда.
Как видим, за исследуемый период наиболее существенно ИПЦ увеличился в Курской области (464,68%). Наименьшее значение этого показателя наблюдается в Орловской области - 376,05%. При исследовании динамики частных ценовых агрегатов можно отметить существенно более высокие значения рассматриваемых показателей для ИПЦ на услуги, напротив, низкие значения для ИПЦ на непродовольственные товары.
С целью выделения классов схожих динамик цен по регионам ЦФО был осуществлен их кластерный анализ на основе метода k-средних в ППП STATISTICA 8.0.
В качестве критерия выбора подходящего числа кластеров выступала значимость группировки объектов по обеим переменным. Иначе говоря, кластеризация производилась последовательно для k=2,3,4 и т.д. кластеров до тех пор, пока уровни значимости pi по обеим переменным не окажутся меньше величины 0,05. При проведении анализа для динамики ИПЦ условие p i 0,05 по обеим переменным было соблюдено при разбиении регионов ЦФО на три кластера. Основные характеристики полученных кластеров приведены в таблице 1.
Основные характеристики кластеров регионов ЦФО относительно Брянская, Владимирская, Ивановская, Калужская, СмоленI 435,3 4, Белгородская, Воронежская, Костромская, Курская, ЛипецII 422,7 4, 390,2 4,106 Орловская, Рязанская, Тамбовская Максимальный рост цен и относительно низкие ценовые колебания – характерные признаки первого кластера, объединяющего пять областей. Второй кластер характеризуется умеренным ростом цен и высокой колеблемостью.
Данный кластер оказался самым значительным по числу вошедших в его состав регионов (8 областей). В третий кластер с наименьшим показателем процентного роста попали Орловская, Рязанская, Тамбовская области.
Аналогичным образом была проведена кластеризация регионов по показателям ИПЦПТ, ИПЦНТ и ИПЦУ.
При проведении кластерного анализа дезагрегатов ИПЦПТ, ИПЦНПТ, ИПЦУ по описанному выше алгоритму, условие p i 0,05 по обеим исследуемым переменным для выделенных ценовых дезагрегатов было соблюдено уже при разбиении регионов на два кластера.
Для единства общей картины динамики агрегированных цен в регионах ЦФО за период 2000-2011гг, было принято решение о разбиении регионов по всем ценовым агрегатам на три кластера. При этом первому кластеру всегда соответствует максимальный процентный рост цен, второму - средний, а третьему - минимальный. Что же касается колеблемости цен, то значение данного параметра для различных индикаторов меняется в зависимости от ценового агрегата.
Распределение регионов ЦФО по кластерам относительно ИПЦ, ИПЦПТ, ИПЦНПТ, ИПЦУ представлено в таблице 2.
Распределение регионов ЦФО по кластерам относительно
ИПЦ ИПЦПТ ИПЦНПТ ИПЦУ
Белгородская область Брянская область Владимирская область Воронежская область Ивановская область Калужская область Костромская область Курская область Липецкая область Подводя итоги кластерного анализа регионов по двум индикаторам динамики агрегированных цен, отметим, кластеры для каждого исследуемого ценового агрегата формировались по различным принципам.Что же касается принадлежности отдельных регионов выделенным кластерам, нужно отметить непостоянство распределения: все регионы в зависимости от выбора того или иного ценового агрегата «гуляют» по кластерам. Отмеченное непостоянство состава классов, по-видимому, является отражением сложности процессов ценообразования, происходящих на уровне отдельных регионов.
Таким образом, динамика цен в регионах ЦФО в рассматриваемом периоде, как в смысле абсолютного роста, так и по степени колеблемости, является достаточно разнородной. Ценовая динамика в регионах также значительно дифференцирована по различным видам подагрегатов ИПЦ.
На основе эконометрического анализа произведена количественная оценка воздействия основных факторов на динамику потребительских цен в регионах в разрезе отдельных лет.
Исследование динамик цен включает оценку влияния факторов, таких как заработная плата (ЗП), среднедушевые денежные доходы (СДД), валовой региональный продукт (ВРП), объем инвестиций в основной капитал (ИНВ). При анализе влияния данных факторов на ИПЦ, рассматривались перекрестные данные по выделенным показателям для регионов ЦФО, исключая типологически отличные регионы - Москву и Московскую область.
Для оценки совокупного влияния выделенных макрофакторов на ИПЦ, были рассчитаны множественные коэффициенты корреляции (Рис. 2). Как видим, наибольшее влияние рассматриваемых факторов имеет место в 2000, и 2009 годах, а, наименьшее, практически незначимое, влияние – в 2006 г.
Рис.2. Динамика множественного коэффициента корреляции воздействия факторов на ИПЦ Для каждого отдельного года исследование включало несколько этапов.
Сначала строилась корреляционная матрица показателей; рассчитывались частные коэффициенты корреляции выделенных показателей с ИПЦ; далее на основе критерия Стьюдента проверялась их статистическая значимость при допустимом уровне 0,1. При обнаружении незначимых коэффициентов из рассмотрения исключался фактор с наименьшим абсолютным значением t-статистики Стьюдента. Процесс продолжался до тех пор, пока все оставшиеся коэффициенты не окажутся статистически значимыми. Соответствующие им факторы могут быть интерпретированы как существенно влияющие на ИПЦ в данном периоде.
Как оказалось, набор факторов, существенно воздействующих на ИПЦ, весьма варьируется по годам. В отдельные годы выделение наиболее существенного фактора оказывалось достаточно условным, ибо при этом не достигался допустимый уровень значимости (0,1). В Таблице 3 представлены результаты реализации данной методики.
Последовательность исключения факторов и итоговая значимость Год плата денежные доходы региональный в основной значимость Соответствующие линейные регрессионные модели представлены в таблице 4.
Результаты построения значимых регрессионных моделей влияния Как видим, в начале рассматриваемого периода (2000-2001гг.) в качестве единственного существенного фактора, влияющего на ИПЦ, выступает ВРП.
При этом имеет место обратная связь: увеличение ВРП приводило к уменьшению ИПЦ. В 2004г. на смену ВРП в качестве существенного фактора приходит индекс инвестиций, также с обратной связью, что вполне согласуется с теоретическими представлениями о взаимосвязи данных факторов.
«