--PAGE_BREAK--спроса и предложения, и благодаря этому — ориентиром для субъектов
рыночной экономики: домашних хозяйств и фирм. Свобода
экономического поведения субъекта, в том числе в области
ценообразования, является основой действия законов рынка. Поэтому
ключевым моментом экономических реформ по переходу к рыночным
отношениям является реформа государственного ценообразования, или
либерализация цен.
Чтобы лучше понять причины и специфику инфляции необходимо
рассмотреть особенности системы планового ценообразования. Такая
система, означающая централизованное установление государственных
фиксированных цен на большинство видов продукции и услуг, являлась
неотъемлемой частью планового хозяйства. Не без основания считалось,
что основной функцией плановой цены является ее планово-учетная
функция. По мере продвижения продукта от производителя к
потребителю в цене производился последовательный учет добавляемых к
каждой стадии затрат и соответственно прибыли на эти затраты.
Государственные цены являлись плановыми нормативами затрат и
дохода в народном хозяйстве. Себестоимость продукции
рассматривалась как база цены и занимала в структуре затрат 85%.
Поскольку цены служили прежде всего средством покрытия и учета
затрат, а спрос, как правило, не влиял на уровень цены, то такое
ценообразование стали называть затратным. Разумеется, цены,
построенные по затратному принципу и неподвижные в течение
нескольких лет, не могли служить индикатором соотношения спроса и
предложения на продукт, не могли показывать производителю динамику
потребительских предпочтений. Отсюда следует, что переход к
рыночному механизму хозяйства, где спрос определяет через уровень
цены размеры производства, объективно потребовал реформировать всю
систему цен.
2. Экономическая характеристика инфляционных процессов в РФ.
Инфляция — повышение общего уровня цен и обесценение денег, вызванное нарушением равновесия между денежной массой и товарным покрытием.
Диспропорцию вызывает ряд взаимозависимых причин:
- инфляционный спрос (в России это выпуск не обеспеченных товарами денег, покрывающих дефицит государственного бюджета; непроизводительные расходы государства; рост денежных доходов населения, опережающий увеличение производства и образующий дефицит товаров. В мире, например, бойкот стран-членов ОПЕК на продажу нефти, вызвавший рост цен на нефть, рост зарплаты под давлением профсоюзов и др.);
- рост уровня издержек (например, рост цен на сырье, переориентация продукции в связи с общественными катаклизмами).
Рост заработной платы и цен подталкивают друг друга, и умеренная инфляция при соответствующей политике государства трансформируется в гиперинфляцию: разрушаются нормальные экономические отношения, производители и потребители избавляются от денег, вкладывая их в непроизводительные ценности, переходят на бартерные расчеты, сворачивается производство и накапливаются товары в расчете на их удорожание, растет спекулятивная деятельность, обесцениваются накопления целого поколения людей. Страдают от инфляции граждане с фиксированными доходами, вкладчики-кредиторы и предприниматели. Выигрывают фирмы, имеющие возможность легко увеличить и зарплату, напри мер торговцы драгоценностями, стоимость которых во время инфляции растет быстрее, чем стоимость жизни.
Чтобы лучше понять специфики российской инфляции необходимо
кратко рассмотреть реформу цен в России. Реформа цен являлась одной
из задач правительственной программы 1991года, однако проводилась
реформа не совсем продуманно. Первоначально ставка делалась на
постепенное изменение производства и цен под контролем государства.
Цены производителей были скорректированы в январе, а розничные
цены изменились только в апреле. В среднем цены возросли на 60%. Тем
самым прибыли росли и не облагались налогом, а на бюджет легла
огромная нагрузка роста субсидий и компенсаций. Вслед за повышением
цен был снижен налог на прибыль предприятий, что позволило им
увеличить выплаты заработной платы. В результате в 1991г. розничные
цены выросли на 142%, а оптовые цены в промышленности на 236%. При
этом объем производства снизился на 11%, а в целом за период с 1989г. —
на 17%. Результатом стало разбалансирование товарного рынка и
развитие тотального дефицита, усугубленного инфляционными
ожиданиями. Одновременно возрастал бюджетный дефицит(31% ВВП),
покрытый за счет эмиссии. Образовался огромный денежный навес,
готовый захлестнуть нарождавшийся рынок. Реализация данной
политики осложнялась значительными трудностями. Политический
кризис 1991г. еще более осложнил ситуацию и привел к отказу от
концепции постепенной реформы. 2 января 1992г. было отпущено 80%
оптовых и 90% розничных потребительских цен. Исключение составили
товары первой необходимости и особо важные материальные ресурсы.
Однако, и оставаясь под контролем государства, эти цены выросли в
3-5раз. Практически на все остальные потребительские товары цены
были отпущены в марте, а в мае резко(в 6раз) были подняты цены на
нефть. Снятие контроля за ценами сопровождалось либерализацией
внешнеторговых операций и обменного курса рубля. Либерализация цен
вызвала почти пятикратное увеличение розничных цен за первые три
месяца 1992г. по сравнению с декабрем 1991г., а оптовые цены уже за
первые 2 месяца возросли почти в три раза. Первоначальный рост цен
после их либерализации в России оказался выше, чем в других
восточноевропейских странах.
Рост цен в промышленности оказался очень неравномерным. В
оборонной промышленности либерализация цен стала наиболее
ощутимой, т. к. Она лишила отрасль традиционно привилегированного
доступа к материальным ресурсам.
В то время как цены выросли в 5-7раз, объем денежной массы у
населения увеличился в первые месяцы после либерализации лишь на
25%. Тем самым избыточная денежная масса была ликвидирована уже в
начале реформы.
Постепенно к 1998 году инфляция стала носить умеренный характер. Поскольку до этого причиной инфляции была лишь эмиссия, которой покрывался дефицит бюджета. То теперь дефицит покрывался за счет внешних и внутренних заимствований. Эти меры на время заморозили инфляционные процессы. Таким образом правительство Черномырдина построило широко известную финансовую пирамиду, т.н. пирамиду ГКО. Это позволило решать определенные финансовые трудности текущего характера. Но до бесконечности это продолжаться не могло и в августе грянул девальвационно – дефолтный кризис. Этакий своего рода промежуточный метод избежания дефолта с помощью девальвации и девальвации с помощью дефолта.
Сейчас инфляция сдерживается в основном за счет поступления в бюджет нефтедолларов и «нефтегазоевро». Поэтому сейчас стратегически важно для России не пустить в Ирак американский капитал. Поскольку американская экономика находиться сейчас на спаде и ей для продолжения роста жизненно необходима дешевая нефть. А для России жизненно необходима дорогая нефть. Комментарии излишни.
3. Экономико-статистический анализ цен в различных отраслях экономики РФ.
Цены — сложная система, составной элемент рыночного механизма. Следовательно, статистическое изучение цен требует развернутой системы показателей, соответствующей требованиям рыночной экономики. Система показателей должна отразить различные виды дифференциации рыночных цен: ассортиментный, территориальный, во времени, по социально-доходным группам, раз личным субрынкам. Рынок делает цены гибкими, чутко реагирующими на изменение различных факторов. Поэтому показатели эластичности цен, их соотношений должны найти отражение в системе показателей статистики цен. Возможность для населения выбора товаров с определенным сочетанием качества и цен, соответствующих определенному уровню дохода и потребительским требованиям, определяет необходимость использования в системе показателей статистических оценок соответствия и отражения в цене качества товара, потребительских предпочтений. Либерализация ценообразования и перспектива стабилизации экономики позволяют закладывать цены в математические модели. Важнейшими остаются показатели динамики (особенно индексы) и прогнозные оценки (с учетом прогноза условий и факторов, влияющих на цены). Особое значение приобретают показатели динамики цен, учитывающие качественные изменения товаров. Система показателей статистики цен отражает диалектическое единство анализа цен в статике и динамике, сочетание синтетического и аналитического подхода к изучению указанных проблем, включает показатели государственной статистики цен и статистики цен рыночных структур.
Система показателей статистики цен и ценообразования.
3.1 Анализ потребительских цен.
ИНДЕКС ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН — показатель, отражающий динамику цен на потребительские товары (продукты) и услуги; строится по ценам товаров-представителей, входящих в потребительскую корзин); обычно имеет форму индекса Ласпейреса.
Методы представления цены:
- модальная,
- простая средняя арифметическая,
- взвешенная,
- случайно отобранная.
По действующей ныне методике регистрируется модальная цена, т. е. цена товара с наибольшим объемом реализации в товарной группе. Если таких товаров несколько, исчисляется простая средняя арифметическая цена этих товаров. Для оценки уровня цен товара такой подход является упрощенным — не учитывается распределение товаров по размерам и ростам (так как берется наиболее распространенный товар), а также распределение продажи по ценам различных видов товаров.
Статистические методы оценки параметров распределения.
Метод группировки
Произведем группировку подотраслей. В качестве группировочного признака возьмем удельный вес цены подотрасли в общей структуре отраслевой цены.
В качестве исходной таблицы возьмем данные о потребительских ценах на продукцию топливно — энергетической отрасли.
Таблица №1
1998
уд. вес
1999
уд.вес
2000
уд. вес
Электроэнергия.
239
6,40%
282
2,57%
416
2,66%
Нефть
339
9,08%
1000
9,12%
1548
9,88%
Бензин автомобильный
1309
35,06%
4640
42,33%
5612
35,84%
Топливо дизельное
1092
29,25%
3375
30,79%
5209
33,26%
мазут топочный
455
12,19%
1245
11,36%
2244
14,33%
газ естественный
44,1
1,18%
57,8
0,53%
88,2
0,56%
Уголь для коксования
114
3,05%
191
1,74%
290
1,85%
Уголь энергетический
141
3,78%
171
1,56%
253
1,62%
Итого по отрасли
3733,1
100,00%
10961,8
100,00%
15660,2
100,00%
В результате группировки получим следующие данные.
Таблица №2
1998
1999
2000
Номер группы
Интервалы
Число подотраслей
1
0-10%
5
5
5
2
11-20%
1
1
1
3
21-30%
1
0
0
4
31-40%
1
1
2
5
свыше 40%
0
1
0
По данным таблицы видно, что в отрасли преобладают подотрасли в основном с небольшим удельным весом. Число подотраслей в других интервальных категориях незначительно.
На данном графике наглядно изображена графическая интерпретация.
\s
Произведем другую группировку, в которой в качестве группировочного признака возьмем относительные цепные приросты.
Таблица № 3
1998
1999
2000
Электроэнергия
239
282
17,99%
416
47,52%
Нефть
339
1000
194,99%
1548
54,80%
Бензин автомобильный
1309
4640
254,47%
5612
20,95%
Топливо дизельное
1092
3375
209,07%
5209
54,34%
мазут топочный
455
1245
173,63%
2244
80,24%
газ естественный
44,1
57,8
31,07%
88,2
52,60%
Уголь для коксования
114
191
67,54%
290
51,83%
Уголь энергетический
141
171
21,28%
253
47,95%
Итого по отрасли
3733,1
10961,8
15660,2
Таблица №4
Номер группы
Интервалы
Число подотраслей
1
0-10%
0
2
11-20%
0
3
21-30%
1
4
31-40%
0
5
41-50%
2
6
51-60%
4
7
61-70%
0
8
71-80%
1
9
свыше 81%
0
продолжение
--PAGE_BREAK--По данным группировки видно, что за анализируемый период изменение цен подотраслей в границах интервала 51-60% затронуло большее число подотраслей.
На данном графике наглядно продемонстрирован разброс подотраслей по значениям группировки.
\s
Метод средних.
С помощью данного метода проведем вертикальный и горизонтальный анализ.
Метод средних используется для определения среднего уровня показателя. Мы произвели расчет средних за период по подотраслям и в целом по отрасли.
Таблица. Вертикальный анализ.
1998
1999
2000
Электроэнергия
239
6,40%
282
2,57%
416
2,66%
Нефть
339
9,08%
1000
9,12%
1548
9,88%
Бензин автомобильный
1309
35,06%
4640
42,33%
5612
35,84%
Топливо дизельное
1092
29,25%
3375
30,79%
5209
33,26%
мазут топочный
455
12,19%
1245
11,36%
2244
14,33%
газ естественный
44,1
1,18%
57,8
0,53%
88,2
0,56%
Уголь для коксования
114
3,05%
191
1,74%
290
1,85%
Уголь энергетический
141
3,78%
171
1,56%
253
1,62%
Итого по отрасли
3733,1
100,00%
10961,8
100,00%
15660,2
100,00%
Ср.арифм.
466,64
1370,23
1957,53
Ср.геом.
279,60
564,96
850,34
Медиана
289,00
641,00
982,00
Средняя взвешенная
889,30
3249,36
4239,35
Таблица горизонтальный анализ
1998,00
1999,00
2000,00
Ср.арифм.
Ср.геом.
Медиана
Электроэнергия
239,00
282,00
416,00
312,33
303,79
282,00
Нефть
339,00
1000,00
1548,00
962,33
806,60
1000,00
Бензин автомобильный
1309,00
4640,00
5612,00
3853,67
3242,34
4640,00
Топливо дизельное
1092,00
3375,00
5209,00
3225,33
2677,63
3375,00
мазут топочный
455,00
1245,00
2244,00
1314,67
1083,26
1245,00
газ естественный
44,10
57,80
88,20
63,37
60,81
57,80
Уголь для коксования
114,00
191,00
290,00
198,33
184,83
191,00
Уголь энергетический
141,00
171,00
253,00
188,33
182,72
171,00
Индексный анализ используется для сопоставления количественных показателей за разные периоды времени. Используется два вида индексов:
— цепные — сопоставляется два периода с постоянно меняющейся базой;
— базисные — сопоставляются два периода, причём за базу выбирается какой-то из периодов.
Рассчитываем цепные и базисные индексы.
Таблица 1 — «Индексный анализ цен по химической промышленности»
Период
времени
.
Цепные
индексы
Базисные
Индексы
Год 1999
1 квартал
1059,1
2 квартал
1025,3
0,968086111
0,96808611
3 квартал
1087,3
1,060470106
1,02662638
4 квартал
1115,3
1,025751862
1,05306392
Год 2000
1 квартал
1255,5
1,125706088
1,18544047
2 квартал
1276,7
1,016885703
1,20545746
3 квартал
1120,3
0,877496671
1,05778491
4 квартал
1118,5
0,998393288
1,05608536
Год 2001
1 квартал
1208,9
1,08082253
1,14144085
2 квартал
1223,5
1,012077095
1,15522614
3 квартал
1256,9
1,027298733
1,18676235
4 квартал
1309,6
1,041928554
1,23652157
На основе анализа цепных индексов можно сделать вывод, что изменение цен происходит линейно. При этом максимальное значение цепного индекса за все три года достигается в четвёртом квартале 2000 года.
Анализ базисных индексов показывает, что цены изменяются более-менее стабильно.
Самое минимальное значение было зафиксировано во втором квартале 1999 года. Максимальное значение было зарегистрировано в 4 квартале 2001 года.
Для выявления роли факторов в динамике явлений рассчитываются индексы структуры. К ним относятся:
— Индекс переменного состава;
— Индекс фиксированного состава;
— Индекс структурных сдвигов.
Для расчёта этих индексов построим таблицу 2.
Таблица 2. — «Расчёт структурных сдвигов»
Порядковый
№
Название отрасли
Цены, в млн. руб.
Цена на электроэнергию руб.
1998
1999
1998
1999
1
Электроэнергияэы
563
455
885
875
2
Нефть
233
241
544
563
3
Бензин автомобильный
222
145
574
736
4
Топливо дизельное
455
541
567
536
5
мазут топочный
478
455
478
366
где: х0, x1 – цены базового и отчетного периода;
f0, f1 – цены в базовом и текущих периодов.
Индекс переменного состава показывает изменение цен в 1999 году в 0,94044 раза (уменьшение) по сравнению 1998 годом только за счёт изменения цен на электроэнергию.
Индекс фиксированного состава. Он показывает изменение цены на продукцию отрасли только за счёт изменения цены на электроэнергию. Индекс фиксированного состава равен:
В 1999 году цена отрасли по исследуемым отраслям изменился в 0,961 раз только за счёт цены на электроэнергию.
Индекс структурных сдвигов. Он показывает изменение цены за счёт изменения цен на электроэнергию. Индекс структурных сдвигов равен:
Анализ динамики цен с использованием временных рядов
Ряд динамики — это ряд последовательно расположенных в хронологическом порядке показателей, которые характеризуют развитие явления во времени. Такие ряды также ещё называют временными или хронологическими.
Ряды динамики в зависимости от вида приводимых в них обобщающих показателей можно разделить на ряды динамики абсолютных, относительных и средних величин. Исходными (первоначальными) являются ряды динамики абсолютных величин, а абсолютных и средних величин — производными.
Анализ динамики инвестиций начнем с поиска коэффициента вариации, расчёта среднеквадратичного отклонения, а также проверки ряда на аномальные наблюдения. Для этого с исходными данными проведём следующие преобразования, представленные в таблице 3.
t
год/квартал
y
(у-уср)
(у-уср)2
1998
1
1
645
-116
13340
2
2
568
-193
37056
3
3
689
-72
5112
4
4
699
-62
3782
1999
5
1
720
-41
1640
6
2
748
-13
156
7
3
758
-3
6
8
4
838
78
6006
2000
9
1
856
96
9120
10
2
869
109
11772
11
3
847
87
7482
12
4
889
129
16512
Сумма
9126
111987
Рассчитаем среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации, а также проверим ряд на «засорение информации» или на аномальные наблюдения.
Среднеквадратичное отклонение =
Коэффициент вариации =
По вариации можно сделать вывод, что, так как коэффициент вариации меньше 15%, вариация большая и совокупность в целом можно признать однородной.
Проверим ряд на аномальные наблюдения с помощью tn-критерия Граббса. В данной совокупности выделим максимальное и минимальное значение — 568 и 889, допустим их взяли неверно. Формула для расчёта tn-критерия Граббса:
где: y- аномальное наблюдение;
— средний абсолютный прирост.
Tn-критерия Граббса=
Далее сравню полученные значения с критическими данными по таблице tn-критерия Смирнова-Граббса. При n=12 и доверительной вероятности 0,95 Ткр=2,519. Так как полученные значения Т1 и Т2
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени.
Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:
- электроэнергия
- бензин
- экспортная цена на нефть
Первые два фактора традиционно являются составляющими себестоимости продукции и поэтому связь здесь быть достаточно сильной и устойчивой. Третий показатель является величиной влияющей на совокупный спрос, поскольку большую долю национального продукта составляют нефтедоллары.
Расчетная таблица приведена ниже. На основании её мы высчитаем показатели связи.
Год
Потреб. Цены
Электроэнергия
Бензин
Нефть
у
х1
х2
х3
(х1-хср.)
(х1-хср.)^2
1992
26,30
1,60
18,30
5,30
-114,76
13169,202
1994
81,53
58,40
266,00
101,00
-57,96
3359,0304
1995
179,37
163,00
756,00
282,00
46,64
2175,5561
1996
211,11
215,00
912,00
355,00
98,64
9730,4133
1997
230,33
254,00
1011,00
376,00
137,64
18945,556
1998
451,44
239,00
1309,00
339,00
122,64
15041,27
1999
613,50
282,00
4640,00
1000,00
165,64
27437,556
2000
723,32
416,00
5612,00
1546,00
299,64
89785,842
Сумма
2516,90
1629,00
14524,30
4004,30
179644,43
Ср.знач-е
179,78
116,36
1037,45
286,02
12831,74
продолжение расчетной таблицы
(yi-уср.)
(х1-хср.)*(уi-уср.)
-153,48
17612,72757
-98,25
5694,188927
-0,41
-19,22937575
31,34
3091,024592
50,55
6957,415305
271,66
33317,03575
433,72
71843,44446
543,54
162868,4953
301365,1025
21526,08
На основе расчетной таблицы мы выявили коэффициенты корреляции между зависимым и влияющим факторами, что бы выявить один основной для построения однофакторной модели.
Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:
где: и – дисперсии факторного и результативного признака
соответственно;
xy – среднее значение суммы произведений значений факторного и
результативного признака;
x и y – средние значения факторного и результативного признака соответственно.
Для фактора x1 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r1:
Для фактора x2 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r2:
Для фактора x3 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r3:
По полученным данным можно сделать вывод о том, что:
Связь между x1 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и сильная, так как она находится между 0,9 и 1,0. Тем не менее, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.
Далее для y рассчитываем показатели вариации для анализа исходных данных:
— размах колебаний — R;
- дисперсию — ;
— среднее квадратичное отклонение — ;
— коэффициент вариации — V.
Данные показатели рассчитываются по следующим формулам:
где:
хмах и хmin — соответственно максимальное и минимальное значения
фактора.
Рассчитаем данные показатели для факторов x1 и x2. Данные для расчётов можно взять из приложения G. Для x1:
R = 697,02;
Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделать вывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не может применяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используя данный фактор.
Построим линейное уравнение регрессии.
Уравнение прямой имеет следующий вид: ŷ = a + bx1
Для вывода данного уравнения необходимо решить следующую систему уравнений:
После расчетов получаем параметризованное уравнение
Y=1,7Х-27,69
Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.
Eотн = 28,57
Однако эта ошибка больше 5%, то есть данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ.
На основе модели регрессии получим следующие расчетные данные.
t
1
продолжение
--PAGE_BREAK----PAGE_BREAK--