Экономико-математические модели ценообразования в региональной экономике тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень
кандидата экономических наук
Автор
Борисова, Анна Александровна
Место защиты
Волгоград
Год
2014
Шифр ВАК РФ
08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические модели ценообразования в региональной экономике"

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

1 С !<АП I • I .<1 ¿и 1'т

Волгоград- 2014

005549074

Работа выполнена на кафедре экономики и финансов ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический

университет»

Научный руководитель

доктор экономических наук, профессор Ермолаев Михаил Борисович.

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

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 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 Ь. 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 экономико-математических 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. Котле-ра, 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 осно-

ве широко известных экономико-математических методов и моделей. Весомый вклад в развитие современного экономического моделирования, анализа и прогностики внесли авторы: Д. Пуарье, С.А. Айвазян, JI. Клейн, В.Е. Гимпельсон, Т. Андерсон, B.C. Мхитарян, Дж. Бендат, А. Пирсол, Г. Тейл, Дж. Бокс, Г. Джен-кинс, М.Кендалл, А. Стьюарта, Д. Бриллинджер, Я.Р. Магнус, В.П. Боровиков и др.

Моделированию процессов ценообразования посвящены работы К.П.

Глущенко, Э.Ф. Казанцева, A.A. Акаева, A.B. Коротаева, A.A. Фомина, В.В. Ста-ростенко, М.В. Багдасарова, А.Н. Березняцкого, М.С. Абрюшиной, О.В. Агабе-кян, JI.E. 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 учёных разработан широкий круг теоретических и практических аспектов моделирования процессов ценообразования. Однако региональные особенности динамик цен ещё 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 макро- и 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 STATIS-TICA 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 экономико-математическому 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

5

трех типах стохастических моделей временных рядов - тренд-сезонных, адаптивных и АШМА-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», «Ценообразование», «Макроэкономическое планирование и прогнозирование».

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 девять научных работ общим объемом 2,39 п.л. (вклад соискателя 1,52 п.л.), в т. ч. четыре 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.

СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ:

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты моделирования процесса ценообразования

1.1. Понятие и сущность процесса ценообразования

1.2. Методы ценообразования

1.3. Роль цены в рыночной экономике

1.4. Обзор экономико-математических моделей, связанных с процессами ценообразования

Глава 2. Модели динамических изменений цен на агрегированном уровне

2.1. Общий анализ ценовой динамики в ЦФО и России в целом

2.2. Индикативная модель региональных ценовых агрегатов

2.3. Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов на ИПЦ в регионах

2.4. Оценка мировой и федеральной составляющих в процессе формирования цены в регионах

2.5. Исследование закона Филлипса на уровне региона

Глава 3. Кластеризация и эконометрическое моделирование цен на дезагрегированном уровне

3.1. Типологизация динамических изменений цен на товары и услуги в регионе

3.2. Прогнозирование динамики цен в сельском хозяйстве Ивановской области на основе тренд-сезонной модели

3.3. Прогнозирование динамики цен на жилье в Ивановской области на основе адаптивной модели

3.4. Прогнозирование динамики цен на зерновые культуры в Ивановской области на основе АММА- модели

3.5. Специфическая модель ценообразования на основе нормативно- параметрического метода

Заключение Литература Приложения

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

1. Разработан комплексный подход к экономико-математическому моделированию ценовой динамики в региональной экономике, базирующийся на выделении агрегированного и дезагрегированного уровней процессов ценообразования.

Агрегированный уровень

Индикативная модель региональных ценовых агрегатов

Индексы потребительских цен '■•:, Индексы потребительских цен продовольственных товаров

• Индексы потребительских цен непродовольственных товаров

• Индексы потребительских цен на услуги

Исследование: цен по двум параметрам: интенсивно ста роста за исследуемый период н степени колеблемости цепных индексов, кластеризацм по указанным индикаторам

Факторные модели

Классический корреляпнонно-регрессионный анализ факторов влияния

Оценка мировой и федеральной составляющих в

процессе формирования цены в регионах

Закон Филлнпса (Исследование на уровне региона)

Дезагрегированный уровень

Модели временных рядов пен отраслей и рынков = типологшацня динамик Специфические модели ценообразования на основе нормативно-параметрического метода

Регулярные динамики Классические тренд-сезонные модели (цены на СХ продукцию) «Блуждающие» динамики Адаптивные модели (цены на недвижимость) Хаотичные динамики АШМА' модели (цены на зерно)

формирование цен в наибольшей стелет под влиянием затратной и рыночной составляющих

Рис. 1. Структура комплексного подхода к экономико-математическому моделированию динамик цен и факторам влияния на процессы ценообразования в региональной экономике

2. 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 агрегирован-ности относятся показатели индекса потребительских цен на продовольствен-

ные 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 (А) и среднеквадратическое отклонение годичных индексов цен также для данного периода (о). 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 Ar-средних в ППП STA-TISTICA 8.0.

В качестве критерия выбора подходящего числа кластеров выступала значимость группировки объектов по обеим переменным. Иначе говоря, кластеризация производилась последовательно для к= 2,3,4 и т.д. кластеров до тех пор, пока уровни значимости р^ по обеим переменным не окажутся меньше величины 0,05. При проведении анализа для динамики ИПЦ условие р^<0,05 по обеим переменным было соблюдено при разбиении регионов ЦФО на три кластера. Основные характеристики полученных кластеров приведены в таблице 1.

Таблица 1

Основные характеристики кластеров регионов ЦФО относительно

динамики ИПЦ

Кластер Д а Области - члены кластера

I 435,3 4,034 Брянская, Владимирская, Ивановская, Калужская, Смоленская

II 422,7 4,674 Белгородская, Воронежская, Костромская, Курская, Липецкая, Тверская, Тульская, Ярославская

III 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 ¿>¿<0,05 по обеим исследуе-

мым 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.

Таблица 2

Распределение регионов ЦФО по кластерам относительно _ИПЦ, ИПЦПТ, ИПЦНПТ, ИПЦУ__

ИПЦ ИПЦПТ ИПЦНПТ ИПЦУ

1 Белгородская область II II III I

2 Брянская область I II II II

3 Владимирская область I III III I

4 Воронежская область II III II II

5 Ивановская область I III I II

6 Калужская область I I II II

7 Костромская область II III II I

8 Курская область II I II I

9 Липецкая область II III II II

10 Орловская область III II III III

11 Рязанская область III II III I

12 Смоленская область I I II II

13 Тамбовская область III III II III

14 Тверская область II II III II

15 Тульская область II I I I

16 Ярославская область II II I I

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.

3. 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 (ЗГ1), 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, 2007 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 ^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.

Таблица 3

Последовательность исключения факторов и итоговая значимость __оставшихся факторов, %.__

Год Заработная Среднедушевые Валовой Инвестиции Итоговая

плата денежные доходы региональный в основной значимость

продукт капитал оставшихся

факторов, %.

2000 2 1 * 3 ВРП-1,2

2001 3 1 * 2 ВРП-10

2002 2 4 3 1

2003 4 2 3 1

2004 1 2 3 * ИНВ-9,6

2005 1 3 2 . 4

2006 2 4 3 1

2007 * 2 1 * ЗП-5,4,

ИНВ- 3,7

2008 1 2 3 4

2009 3 2 1 * ИНВ-1,4

2010 3 4 1 2

2011 3 4 1 2

Соответствующие линейные регрессионные модели представлены в таблице 4.

Таблица 4

Результаты построения значимых регрессионных моделей влияния

на ИПЦ

Год Регрессионная модель

2000 ИПЦ=\53,9-0,206ВРП

2001 ИПЦ=145,3-256ВРП

2004 ИПЦ=\ 14,8-0,0174 ИНВ

2007 ипц =71,1+0,3 ббзп-о,ззит

2009 ИПЦ=105,1 +0,03 61 ИНВ

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.

Классический вариант взаимосвязи имеет место в 2007 году, когда в модели присутствуют сразу 2 фактора, причем с содержательно «правильными» знаками коэффициентов.

В 2009г. мы снова получаем значимую модель с единственным существенным фактором — индексом инвестиций, но уже с «неправильным» знаком. Подобная инверсия, вероятно, является следствием мирового финансового кризиса.

4. 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.

Представляется справедливым утверждение, что цены в системах более низкого уровня формируются и в значительной степени отражают динамику ценовых процессов, происходящих в системах более высокого уровня. Нами рассматривались три уровня систем: региональный, федеральный и мировой. Соответственно исследуется влияние двух последних уровней на уровень региональный.

Традиционным показателем интенсивности ценовых процессов на региональном и федеральном уровнях выступает индекс потребительских цен. На мировом уровне аналогичным индикатором является так называемая мировая инфляция цен на потребительские товары, оценка которой осуществляется, например, Международным Валютным Фондом.

Исследование ценового влияния федерального уровня на уровень региональный осуществлялось на основе линейной модели регрессии.

Соответствующие эмпирические модели были построены для всех регионов ЦФО. Например, для Ивановской области соответствующее уравнение имеет вид:

рИе = 23,37+ 0,8-рРф

Все построенные модели являются статистически значимыми при заданном уровне 0,01. Значения коэффициента детерминации для всех регионов лежат в пределах 0,75<Л2<0,98. Согласно содержательному смыслу коэффициента детерминации, выявленный «разброс» значений коэффициента, косвенно указывает на видимое различие влияния ценовых процессов на федеральном уровне на ценообразование в конкретном регионе. Например, для Ивановской области зафиксировано наименьшее значение коэффициента детерминации -0,748, что может быть проинтерпретировано следующим образом: вариация цен в данном регионе в среднем на 75% обусловлена воздействием инфляционных процессов на макроуровне.

Далее аналогичным образом были построены регрессионные модели глобального воздействия на региональные ценовые процессы:

Эмпирическая оценка моделей также осуществлялась по каждому из регионов ЦФО. Например, для Ивановской области получено:

Ри. = -50,78 +1,57-Р^

Значения коэффициента детерминации для полученных моделей варьируются в пределах от 0,08 до 0,21, и сами модели не являются значимыми даже при «щадящем» уровне значимости в 0,1.

Таким образом, можно сделать вывод об отсутствии непосредственного влияния глобальных процессов на региональную инфляцию. Сообразно же выявленного макровоздействия ценовые процессы в регионах имеют разную степень самостоятельности, определяемую нами по значению коэффициента детерминации. Именно эти значения легли в основу кластеризации регионов

ЦФО с точки зрения рассматриваемого показателя. В качестве инструмента использовался пакет прикладных программ STATISTICA 8.0.

При проведении анализа условие р^<0,05, выступавшее критерием выбора подходящего числа кластеров, было соблюдено уже при разбиении данных на два кластера. В первый кластер попали области, ценообразование в которых в значительной степени определяется инфляционными процессами федерального масштаба и потому слабо индивидуализировано. Второй кластер включает области, в которых цены имеют весьма отчетливую региональную специфику (табл.5)

Таблица 5

Основные характеристики кластеров регионов ЦФО относительно ди-

намики ИПЦ

Кластер Среднее значение Ä2 Области - члены кластера

I 0,924 Белгородская, Владимирская, Воронежская, Брянская, Костромская, Липецкая, Орловская, Калужская, Смоленская, Ярославская, Тамбовская, Тверская

II 0,777 Ивановская, Курская, Рязанская, Тульская

5. В рамках эконометрического анализа установлена специфика применимости закона Филлипса, заключающаяся в различном характере отражения взаимосвязи в краткосрочном и среднесрочном периодах.

Темп инфляции и уровень безработицы - два макроэкономических показателя состояния экономики, имеющих тесную связь, которые находятся под постоянным вниманием как специалистов в области финансов, так и общественности в целом. В 1960-х годах австралийский экономист А. Филлипс представил убывающую кривую, на которой отображалась зависимость между темпами изменения безработицы и среднегодовым ростом заработной платы. Позднее вместо темпов роста заработной платы в качестве альтернативного показателя использовалась инфляция.

В диссертационном исследовании приводится математико-модельное объяснение закона Филлипса, основанное на естественном предположении о прямой взаимосвязи между скоростью инфляции и избыточного спроса на рабочую силу.

Нами была исследована возможность применимости закона Филлипса на уровне отдельного региона (Ивановской области) и России в целом в период 2006-2011 гг. Однако уже в ходе поиска исходных данных, были выявлены две проблемы.

Во -первых, статистика по основным показателям федерального и региональных рынков труда представлена по годам, а не помесячно, что не позволяет уловить возможные кратковременные закономерности. Во-вторых, в официальных источниках публикуются помесячные данные по уровню регистрируемой,

а не общей безработицы, в то время как в модели Филлипса предполагается использование последнего показателя.

Проблема отсутствия помесячных данных по рынку труда решалась путем сплайн-сглаживания исходных данных по численности безработных и численности экономически активного населения на основе пакета MathCAD 2010. В результате помесячные данные были генерированы полученными интерполяционными функциями. И уже в заключение были найдены помесячные значения по уровню безработицы, используемые в дальнейшем для построения регрессионных моделей.

Нелинейная регрессионная модель, соответствующая закону Филлипса, может быть представлена в виде:

Icpi=a+J3■ иу+£,

где 1ср - индексы потребительских цен в регионе; и - уровень безработицы; а, Д у - оцениваемые параметры, е - случайный остаток.

В виду того, что данная модель не может быть линеаризирована никаким математическим преобразованием, возникает необходимость применения к оценке параметров нелинейного метода наименьших квадратов, что соответствует решению задачи минимизации величины

Q(a, Д г) = I {IcpiAa+P- и1))2.

Для этого в системе MathCAD 2010 применялась функция:

minimize (Q,a,fl,y).

После получения оценок параметров модели проверялось качество построенной регрессии относительно коэффициента детерминации R2. Результаты регрессионного анализа для отдельных лет и для рассматриваемого периода в целом представлены в таблице 6.

Таблица 6

Результаты исследования закона Филлипса (2006-2011 гг.) на уровне

региона (Ивановской области) ч России в целом

Коэффициент уравнения Зависимость вида «уровень безработицы - рост цен»

Для всего периода 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Ивановская обл.

а 49,010 32,164 16,311 76,417 7,227 49,950 48,708

Р 53,172 48,441 23,316 27,357 117,411 50,422 54,305

7 -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

а 22,437 10,613 97,360 75,046 11,778 48,825 30,610

0 79,968 76.644 2,582 28,991 112,441 50,766 71,816

Y -0,011 0,082 0,180 -0,058 -0,112 0,011 -0,014

R 0,051 0,212 0,005 0,392 0,788 0,011 0,010

Как видим, в рамках всего периода исследования закон Филлипса 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 Филлипса 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 динамит, адекватно отражаемой в трех типах стохастических моделей временных рядов - тренд-сезонных, адаптивных и АШМА-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 2000-2011 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 (СМ).

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

Третий показатель динамики, названный нами как степень аномальности ряда (Ап), определяется отношением аномальных уровней временного ряда, к

общему числу исследуемых точек. Для выявления аномальных уровней нами использовался известный метод Ирвина, основанный на вычислении значений

и сравнении их с табличными значениями критерия Ирвина Яа. 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 (/45), характеризующий степень симметричности/скошенности кривой распределения, а также эксцесса (£), характеризующий ее островершинность.

Нами был выбран единый показатель (АвЕ), представляющий собой взвешенную сумму величин Ав я Ее весами:

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 Дар-бина-Уотсона, позволяющий выявить взаимозависимость между соседними остатками.

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

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

\

wi -

«блуждающая». Представляется, что наиболее адекватное описание такой динамики возможно на основе адаптивных моделей.

Таблица 7

Обобщающие индикаторы динамик цен на основные товары и услуги в

Ивановской области за период 2000-2011гг.

Кластер БЕ Ап АхЕ 5 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

Наконец, главная особенность третьего кластера - высокое значение показателя АяЕ, что указывает на несоответствие случайных остатков нормальному распределению. Методом описания такой «хаотичной динамики» служат АШМА-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 агрегированное™ 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 2000-2011гг.

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 2006-2011 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. Борисова A.A., Ермолаев М.Б. Методические аспекты ценообразования на ивановской таможне // Известия высших учебных заведений. Серия: экономика, финансы и управление производством, Иваново, 2011, №3. - с 65-69. (0,3 п.л. в т.ч. соискателя - 0,15 пл.)

2. Борисова A.A., Ермолаев М.Б. Эконометрический 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. (0,34 п.л. в т.ч. соискателя - 0,17 п.л.)

3. Борисова A.A., Ермолаев М.Б. Проявление 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.)

4. Борисова A.A. Типологизация динамик цен на товары и услуги в региональной экономике // Известия ВолгГТУ: межвуз. сб. науч. ст. № 4 (131) / Вол-гГТУ. - Волгоград, 2014. - (Серия «Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспектива)»; вып. 18). - с. 158-162 (0,33 п.л.)

l!

1 f

Научные статьи, тезисы докладов

5. Борисова А.А., Ермолаев М.Б. К вопросу о методах ценообразования // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» Иваново, ФГБОУ «ИГХТУ», 2011, №.30 - с. 80-84. (0,36 п.л. в т.ч. соискателя - 0,18 п.л.)

6. Борисова А.А., Ермолаев М.Б. Прогнозирование 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. (0,2 пл. в т.ч. соискателя - 0,1 п.л.)

7. Борисова А.А. Прогнозирование 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 В.И.Куликова. - Часть 2. - Иван. гос. ун-т, 2012. -с. 206-210. (0,15 п.л.)

8. Борисова А.А., Ермолаев М.Б. Воздействие 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.)

9. Борисова А.А. Потребительские цены и заработная плата: эконометриче-ский анализ показателей и сравнение динамик / А.А. Борисова // Materiâly X mezinârodni vëdecko - praktickâ konference «Vëda a technologie: krok do budoucnosti - 2014». - Dil 6. Ekonomické vëdy.: Praha: Education and Science, 2014. - 88 str. - s. 8-12 (0,17 п.л.)

Подписано в печать 9.04.2014 г. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 173.

Типография ИУНЛ Волгоградского государственного технического университета. 400005, г. Волгоград, просп. им. В.И. Ленина, 28, корп. №7.

Диссертация: текстпо экономике, кандидата экономических наук, Борисова, Анна Александровна, Волгоград

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный химико-технологический университет»

На правах рукописи

0420Н598Ц

БОРИСОВА Анна Александровна

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКЕ: АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И ТИПОЛОГИЗАЦИЯ

Специальность:

08.00.13 -математические и инструментальные методы экономики

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Научный руководитель: д.э.н., профессор Ермолаев М. Б.

Волгоград - 2014

СОДЕРЖАНИЕ

Введение..............................................................................................................................................................................3

Глава 1. Теоретические аспекты моделирования процесса

ценообразования............................................................................................................................................................10

1.1. Понятие и сущность процесса ценообразования....................................................................10

1.2. Методы ценообразования................................................................................................................................11

1.3. Роль цены в рыночной экономике......................................................................................................................18

1.4. Обзор экономико-математических моделей, связанных с процессами

ценообразования..............................................................................................................................................................24

Глава 2. Модели динамических изменений цен на агрегированном уровне 34

2.1. Общий анализ ценовой динамики в ЦФО и России в целом........................................34

2.2. Индикативная модель региональных ценовых агрегатов................................................39

2.3. Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов на ИПЦ в регионах................................................................................................................................................................................................48

2.4. Оценка мировой и федеральной составляющих в процессе формирования цены в регионах............................................................................................................................................................................52

2.5. Исследование закона Филлипса на уровне региона..............................................................56

Глава 3. Кластеризация и эконометрическое моделирование цен на

дезагрегированном уровне................................................................................................................................65

3.1. Типологизация динамических изменений цен на товары и услуги в

регионе........................................................................................................................................................................................65

3.2. Прогнозирование динамики цен в сельском хозяйстве Ивановской области на основе тренд-сезонной модели..............................................................................................74

3.3. Прогнозирование динамики цен на жилье в Ивановской области на основе адаптивной модели..................................................................................................................................81

3.4. Прогнозирование динамики цен на зерновые культуры в Ивановской области на основе ARIMA- модели................................................................................................................87

3.5. Специфическая модель ценообразования на основе нормативно-

параметрического метода........................................................................................................................................96

ЗАКЛЮЧЕНИЕ........................................................................................................................................................................105

ЛИТЕРАТУРА............................................................................................................................................................................107

ПРИЛОЖЕНИЯ........................................................................................................................................................................122

Введение

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 экономико-математических 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

3

эмпирических исследований, проводимых с использованием аппарата экономико-математических методов.

Вопросам цены уделено значительное внимание в фундаментальных работах основоположников экономики: Смита А., Маркса К., Рикардо Давида, Кейнса Дж. М. 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, B.C. 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, A.A. Акаева, A.B. Коротаева, A.A. 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

4

базируются на применении классического корреляционно-регрессионного или кластерного анализов.

В исследованиях этих учёных разработан широкий круг теоретических и практических аспектов моделирования процессов ценообразования. Однако региональные особенности динамик цен ещё 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 макро- и мезофакторов;

проведение кластерного анализа регионов ЦФО на основе характеристик динамики основных ценовых агрегатов.

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.

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.

Научная новизна диссертационного исследования, учитывающая специфику формирования цен на уровне региона, заключается в следующем:

Разработан и реализован комплексный подход к экономико-математическому 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», «Ценообразование», «Макроэкономическое планирование и прогнозирование».

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 девять научных работ общим объемом 2,39 п.л. (вклад соискателя 1,52 п.л.), в т. ч. четыре 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.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ

1.1. Понятие и сущность процесса ценообразования

Ценообразование является одним из ключевых элементов экономики. Цена формируется под воздействием различных факторов: экономических, психологических и социальных, в то же время, цена является основным индикатором экономической системы. В цене пересекаются практически все значимые проблемы развития экономики, общества в целом. В первую очередь это относится к производству и реализации товаров, формированию их стоимости, к созданию, распределению и использованию валового внутреннего продукта (ВВП) и национального дохода [85]. В механизме ценообразования находят отражение противоречия, присущие товарно-денежным отношениям и проявляющиеся на различных уровнях хозяйствования. Опираясь на базовые рыночные отношения- отношения собственности, механизм ценообразования оказывает непосредственное влияние на всю систему хозяйственных отношений как на микро-, так и на макроуровне. Цена, являясь регулятором экономики отражает всю совокупность рыночных отношений и закономерности развития экономики. При формировании цены на свою продукцию, производитель должен понимать природу, сущность цены, ее теоретические основы и практическую значимость как для своей фирмы, так и для общества в целом [32].

Вопросы цены занимали умы ученых еще на начальном этапе становления экономики как науки. Меркантилисты, классики, физиократы, маржиналисты, неоклассики, кейнсианцы - во всех учениях рассматривается это экономическое понятие [105, 108, 112, 123].

Существует два основных подхода к определению понятия «цена»:

1. Цена обусловлена объективными затратами.

2. Цена обусловлена субъективной оценкой полезности

10

В связи с этим, принято рассматривать противоречивую двойственную природу цены: с одной стороны цена — денежное выражение объективной стоимости, которая базируется на затратах рабочего времени (труда); с другой стороны — цена зависит от субъективных колебаний спроса и предложения. Наиболее чётко это противоречие сформулировал Давид Рикардо: «Но если мы принимаем труд за основу стоимости товаров, то из этого еще не следует, что мы отрицаем случайные и временные отклонения действительной или рыночной цены товаров от их первичной и естественной цены» [112].

Современная экономическая теория пытается синтезировать оба подхода к ценообразованию, совместив в цене объективность (стоимость) и субъективность (полезность) товара. Утверждение о том, что количественное определение издержек на производство и реализацию продукции- это объективная составляющая любой экономической системы, является бесспорным, и очевидно, что все расходы, связанные с производством и реализацией продукции должны быть возмещены, прибыль должна быть получена, в этом и состоит экономический смысл функционирования любой экономической системы, одновременно с этим, без объективной оценки конъюнктуры рынка и изучения спроса и предпочтений потребителей, товар может остаться невостребованным.

1.2. Методы ценообразования

Именно на основании двух баз