Экономико-математические модели ценообразования в региональной экономике:анализ динамики и типологизация (стр. 3 )

Таблица 6

Результаты исследования закона Филлипса (гг.) на уровне региона (Ивановской области) и России в целом

Коэффициент уравнения	Зависимость вида «уровень безработицы – рост цен»
Для всего периода	2006	2007	2008	2009	2010	2011
Ивановская обл.
a	49,010	32,164	16,311	76,417	7,227	49,950	48,708
b	53,172	48,441	23,316	27,357	117,411	50,422	54,305
g	-0,013	0,236	0,622	-0,062	-0,099	0,006	-0,024
R2	0,057	0,673	0,088	0,178	0,781	0,043	0,091
Россия
a	22,437	10,613	97,360	75,046	11,778	48,825	30,610
b	79,968	76,644	2,582	28,991	112,441	50,766	71,816
g	-0,011	0,082	0,180	-0,058	-0,112	0,011	-0,014
R2	0,051	0,212	0,005	0,392	0,788	0,011	0,010

Как видим, в рамках всего периода исследования закон Филипса практически не действует. Однако при рассмотрении взаимосвязи по отдельным годам наблюдается отнюдь не однородная картина. Конечно, по-прежнему для большинства краткосрочных периодов значимая взаимосвязь между инфляцией и уровнем безработицы отсутствует. Парадоксальной выглядит ситуация 2006 года, когда рассматриваемая взаимосвязь также значима, но имеет обратный закону Филипса характер. То есть имела место тенденция синхронного изменения инфляции и уровня безработицы.

В 2008 и особенно в 2009 годах на обоих уровнях закон Филлипса имеет место. Значения коэффициентов детерминации моделей построенных для 2009 года свидетельствует о достаточно высоком качестве построенной регрессии. Характерным является тот факт, что действенность закона приходится на период финансового кризиса, когда состояние экономической системы страны во многом соответствовало общемировым тенденциям.

6. 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.

Помимо анализа общих тенденций в процессе ценообразования, проявляемых в динамике ИПЦ на федеральном и региональном уровнях, представляет интерес исследование специфики дезагрегированного ценообразования, отраженного в динамике цен на различные товары и услуги.

В качестве объекта рассмотрения выступали динамики цен на различные товары и услуги в Ивановской области в период гг. Цель исследования состояла в выявлении сходств и различий в изменении цен, а также в выделении некоторых типологически сходных способов формирования ценовой динамики на товары и услуги.

Ввиду неполноты картины относительно ценовых динамик на товары и услуги, нами было решено прибегнуть к индикативному методу. Иначе говоря, мы предположили, что каждый временной ряд на протяжении рассматриваемого периода помимо общих тенденций, обусловленных текущим экономическим положением страны и региона, в своем изменении обнаруживает некие специфические черты, характерные именно для данного товара или данной услуги. Для характеристики каждого ряда помесячных цепных индексов цен нами были выбраны шесть параметров.

Во-первых, это - средний темп роста цены, определяемый средней геометрическая (GM).

В качестве второго показателя было выбрано стандартное отклонение (SE) уровней ряда, отражающее меру разброса значений от их среднего значения.

Третий показатель динамики, названный нами как степень аномальности ряда (An), определяется отношением аномальных уровней временного ряда, к общему числу исследуемых точек. Для выявления аномальных уровней нами использовался известный метод Ирвина, основанный на вычислении значений

t=2, 3, …, n.

и сравнении их с табличными значениями критерия Ирвина la.

Источником четвертого показателя является процедура проверки ряда случайных остатков на соответствие нормальному распределению. При этом в нашем случае в качестве таких остатков использовались значения:

.

Один из методов проверки ряда на «нормальность» основан на вычислении показателей асимметрии (As), характеризующий степень симметричности/скошенности кривой распределения, а также эксцесса (E), характеризующий ее островершинность.

Нами был выбран единый показатель (AsE), представляющий собой взвешенную сумму величин As и Е с весами:

и

Пятый показатель ценовой динамики связан с учетом сезонности (S), отражающей периодический характер колебаний процесса в течение одного года. В силу того, что все исследуемые ряды являются стационарными, то степень проявления сезонности в них совпадает со степенью зависимости уровней ряда соответствующим номерам месяцев. Степень такой зависимости может быть выражена значением линейного коэффициента корреляции.

Наконец, шестой показатель представляет собой значение статистики Дарбина-Уотсона, позволяющий выявить взаимозависимость между соседними остатками.

С целью выделения классов схожих динамик цен был осуществлен их кластерный анализ на основе метода k-средних в ППП STATISTICA 8.0. Основные характеристики полученных кластеров приведены в таблице 7.

Таблица 7

Обобщающие индикаторы динамик цен на основные товары и услуги в Ивановской области за период гг.

Кластер	SE	An	AsE	S	DW	Товары и услуги - члены кластера
I	12,065	0,111	2,045	0,087	1,274	Плодовоягодная продукция, картофель, овощи, молоко, яйца
II	1,386	0,239	1,139	0,029	1,810	Мясопродукты, рыбопродукты, масло и жиры, сыр, сахар, алкогольные напитки, одежда, обувь, электротовары, телерадиотовары, строительные материалы, легковые автомобили, медикаменты, табачные изделия, недвижимость на первичном и вторичном рынках
III	2,926	0,113	9,041	0,034	1,345	Хлеб и хлебобулочные изделия, крупа и бобовые, скот и птица, зерновые культуры, трикотажные изделия, мебель, нефтепродукты, услуги пассажирского транспорта, медицинские услуги, бытовые услуги, жилищно-коммунальные услуги, услуги связи

Характерными особенностями первого кластера являются ярко выраженная сезонность ряда динамики, а также незначительное присутствие аномалий. Данные свойства, на наш взгляд, могут быть интерпретированы как «регулярная динамика», которая может быть описана классическими тренд-сезонными моделями.

Отличительной чертой второго класса является наибольшая доля аномальных уровней и отсутствие автокорреляции. Первый показатель указывает на определенную неустойчивость тренда динамики, второй – на близость случайных отклонений «белому шуму». Мы обозначили такую динамику как «блуждающая». Представляется, что наиболее адекватное описание такой динамики возможно на основе адаптивных моделей.

Наконец, главная особенность третьего кластера - высокое значение показателя AsE, что указывает на несоответствие случайных остатков нормальному распределению. Методом описания такой «хаотичной динамики» служат ARIMA-модели.

В диссертационном исследовании приведена иллюстрация построения каждого типа динамической модели на примере наиболее типичных представителей, каждого кластера.

В заключительной части диссертационного исследования рассмотрены некоторые специфические модели ценообразования на основе нормативно-параметрического метода применительно к таможенным услугам. Автором разработан алгоритм формирования цены хранения товаров на таможне, особенностью которого является использование непрерывной функции удельной цены.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Проведен сравнительный анализ работ по экономико-математическому моделированию процессов ценообразования на уровне региона; выявлена недостаточность системных исследований, в особенности в контексте отдельного региона.

2. Предложена система экономико-математических моделей анализа и прогнозирования динамик цен разных уровней агрегированности на региональном уровне.

3. Разработана и численно реализована на основе индикаторов абсолютного роста и степени колеблемости методика статистического анализа изменения ценовых агрегатов регионов

4. Оценена степень воздействия основных макрофакторов (заработной платы, среднедушевых денежных доходов, валового регионального продукта, объема инвестиций в основной капитал) на динамику ИПЦ в гг.

5. Проверена гипотеза о воздействии мировых и национальных цен на ценообразование в регионах. Влияние цен более высокого уровня оценено методом регрессионного анализа.

6. Исследована возможность реализуемости закона Филлипса в региональной экономике (на примере Ивановской области) в период гг. Предложена методика оценки параметров соответствующей регрессионной модели и ее статистического качества.

7. Произведена типологизация временных рядов цен на основные товары и услуги на примере Ивановской области. Выделены три основных типа ценовой динамики, отражаемой в трех типах стохастических моделей временных рядов – тренд-сезонных, адаптивных и ARIMA-моделей. Предложена методика формирования цены, основанная на элементах математического моделирования.

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях по списку ВАК

1. , Ермолаев аспекты ценообразования на ивановской таможне // Известия высших учебных заведений. Серия: экономика, финансы и управление производством, Иваново, 2011, №3. – с 65-69. (0,34 п. л. в т. ч. соискателя – 0,17 п. л.)

2. , Ермолаев анализ динамики цен в регионах ЦФО в первое десятилетие XXI века // Известия высших учебных заведений. Серия: экономика, финансы и управление производством, Иваново, 2013, №1. – с 103-106. (0,36 п. л. в т. ч. соискателя – 0,18 п. л.)

3. , Ермолаев закона Филлипса на уровне региона// Экономика и предпринимательство, Москва, 2013, №11. – с. 32-37. (0,34 п. л. в т. ч. соискателя – 0,17 п. л.)

Научные статьи, тезисы докладов

4. Борисова динамики цен на рынке недвижимости Ивановской области // Модернизируемой экономике – инновационное управление: сб. ст. по итогам Междунар. науч.-практич. конф., 17-18 апреля 2012г.: в 2 ч./ под ред. д-ра экон. наук . – Часть 2. – Иван. гос. ун-т, 2012. –с. 206-210. (0,2 п. л.)

5. , Ермолаев мировых и национальных цен на ценообразование в регионах // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» Иваново, ФГБОУ «ИГХТУ», 2013, №33. – с.146-149. (0,2 п. л. в т. ч. соискателя – 0,1 п. л.)

6. , К вопросу о методах ценообразования // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» Иваново, ФГБОУ «ИГХТУ», 2011, №.30 – с. 80-84. (0,38 п. л. в т. ч. соискателя – 0,19 п. л.)

7. , Ермолаев динамики цен в сельском хозяйстве ивановской области на основе тренд-сезонной модели // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» Иваново, ФГБОУ «ИГХТУ», 2012, № 31. – с. 176-180. (0,3 п. л. в т. ч. соискателя – 0,15 п. л.)

Подписано в печать 18.11.2013. Формат 60×84 1/16. Бумага писчая.

Усл. печ. л. 1,00. Уч.-изд. л. 1,03. Тираж 100 экз. Заказ ____.

ФГБОУ ВПО Ивановский государственный

химико-технологический университет

Отпечатано на полиграфическом оборудовании

кафедры экономики и финансов ФГБОУ ВПО «ИГХТУ»

г. Иваново,