Экономико-статистический анализ состояния и развития рынка продуктов быстрого приготовления в России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Экономико-статистический анализ состояния и развития рынка продуктов быстрого приготовления в России"

Архипов Владимир Юрьевич

ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И РАЗВИТИЯ РЫНКА ПРОДУКТОВ БЫСТРОГО ПРИГОТОВЛЕНИЯ В РОССИИ

Специальность 08.00.12-Бухгалтерский учет, Статистика

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2005

Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Научный Руководитель

доктор экономических наук, профессор Мхитарян Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор

Агапова Татьяна Николаевна,

кандидат экономических наук Громова Людмила Борисовна.

Ведущая организация

ОАО Агрохимбанк

Защита диссертации состоится 17 марта 2005г. в 14 часов на заседании диссертационного совета по статистике К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 16 февраля 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Н.Я. Бамбаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Пути дальнейшего развития России во многом связаны с перестройкой экономики и созданием конкурентоспособного производства. Технический прогресс, наиболее полное удовлетворение потребительского спроса сегодня во многом определяются эффективностью работы предприятий.

Пищевая промышленность России - одна из системообразующих и стратегических отраслей экономики, которая призвана обеспечить население России необходимыми по количеству и качеству продуктами питания. Потребителем продукции данной отрасли является каждый россиянин.

Соотношение спроса и предложения определяет конкурентоспособность товара. Побеждает тот производитель, который сумеет всесторонне проанализировать ситуацию на рынке, разработать стратегические и тактические планы ведения производственной и торговой деятельности, повысить качество продукции при меньших затратах.

Для эффективного управления в области повышения конкурентоспособности продукции предприятий необходима соответствующая информационная база и современный инструментарий для ее обработки. Существенную помощь в разработке научно-обоснованных управленческих решений в предпринимательской сфере оказывают статистические методы. Их применение позволит не только выявить важнейшие факторы, влияющие на успешное функционирование предприятия, но и количественно оценить их взаимосвязь. Статистический анализ должен быть направлен на выявление современных тенденций развития пищевой промышленности России (в частности, рынка продуктов быстрого приготовления), исследование динамики важнейших показателей, проведение международных сопоставлений.

Актуальность указанных вопросов предопределила выбор темы диссертационного исследования, ее новизну и практическую значимость.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа состояния и развития рынка продуктов питания, в частности, продуктов быстрого приготовления.

В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

♦ выявлены современные тенденции в развитии рынка продуктов питания на макро- и мезоуровнях;

♦ исследованы основные финансовые инструменты и схемы, призванные обеспечить доступ предприятий к капиталу;

♦ проведен экономико-статистический анализ рынка продуктов питания с использованием методов многомерной классификации;

♦ определено влияние ассортимента товаров на формирование прибыли;

♦ предложена и апробирована методика моделирования вероятности покупки продукции компании;

♦ проведен анализ динамики и прогнозирование объема реализации товаров основного ассортимента фирмы.

Объектом исследования является рынок продуктов быстрого приготовления на макро- и мезоуровнях.

Предметом исследования является совокупность

показателей, характеризующих состояние рынка продуктов быстрого приготовления на макро- и мезоуровнях.

Теоретической и методологической базой исследования

послужили труды российских и зарубежных ученых по статистике, эконометрике, региональной экономике, маркетингу, компьютерной обработке данных и инвестиционному менеджменту.

Информационной базой исследования - являются данные Федерального агентства по статистике, предприятий сегмента рынка продуктов быстрого приготовления, ООО «Поварок», а также материалы периодических изданий и Интернет серверов.

В качестве исследовательского инструмента использовались методы корреляционного, регрессионного, компонентного и кластерного анализа, эконометрического моделирования, анализа временных рядов и прогнозирования, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Обработка данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ «Statistica», «SPSS», «Microsoft Excel».

Научная новизна исследования. В диссертационной работе сформулированы и обоснованны следующие положения, выносимые на защиту:

♦ проведен экономико-статистический анализ конъюнктуры рынка продуктов питания в России и выявлено его влияние на социально-экономическую жизнь страны;

♦ предложен методологический подход к анализу основных показателей рынка продуктов быстрого приготовления, основанный на многомерных методах исследования зависимостей;

♦ разработана методика многомерной классификации ассортимента производимой продукции с учетом потребностей рынка, предпочтений покупателей и производственных возможностей фирмы;

♦ разработан и апробирован алгоритм анализа факторов, определяющих вероятность совершения покупки продукции фирмы, основанный на логистической модели регрессии;

♦ предложена методика построения адаптивных моделей краткосрочного прогнозирования объема реализации товаров основного ассортимента фирмы и оценки их адекватности.

Практическая значимость. Предложенные в работе методики и результаты исследования используются компанией ООО «Поварок» и ЗАО «Инвестконсульт» при анализе эффективности их деятельности.

Результаты диссертационной работы могут быть также использованы в аналитической работе предприятий, занимающихся

производством и реализацией продуктов питания быстрого приготовления.

Результаты диссертационного исследования используются при проведении компьютерных занятий по курсу «Статистические методы анализа рынка».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на Н-й Международной научно-методической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в ВУЗах» (Москва, 2002), на третьей Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Москва, 2004).

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Публикации. Основные положения диссертации были отражены в 12 опубликованных работах, общим объемом 4,5 п.л.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, сформулированы цель и задачи, объект и предмет исследования, определены научная новизна и практическая значимость результатов работы.

В первой главе «Проблемы становления и развития пищевой промышленности в России» дана общая характеристика текущего состояния пищевой промышленности в России, исследована роль экономико-статистических методов в маркетинговых исследованиях рынка. Проведенный в работе анализ позволил выявить основные тенденции в развития отрасли за последние десять лет.

Пищевая промышленность в России тесно связана со всеми отраслями народного хозяйства. До 1991 года в АПК производилось 97 % всего потребляемого в стране продовольствия, а население тратило почти 3/4 своих доходов на приобретение продуктов питания.

Затем производство отечественных продуктов питания стало резко снижаться, ухудшилось использование производственных мощностей, отечественная продовольственная продукция уступила на рынке место импортной.

В настоящее время пищевая и перерабатывающая промышленность страны (пищевкусовая, мясная, молочная, рыбная, мукомольно-крупяная и комбикормовая) по-прежнему представляет собой одну из стратегических отраслей экономики, которая призвана обеспечить население России необходимыми по количеству и качеству продуктами питания. Она насчитывает 30 отраслей с более чем 60 подотраслями и видами производства, объединяет более 22 тысяч предприятий различных форм собственности и мощности с общей численностью работающих около 1,4 млн. человек.

В перспективах развития народнохозяйственного комплекса России до 2010 года отраслям пищевой промышленности придается приоритетное значение как обеспечивающим продовольственную безопасность страны.

Предприятия пищевой промышленности подтвердили свою конкурентоспособность в борьбе с иностранными компаниями за отечественный рынок. По многим видам продовольствия российский рынок полностью насыщен и потребности удовлетворяет за счет отечественного производства. В целом в настоящее время импорт составляет около 30% от общего объема продуктов питания, реализуемых на рынке, остальное - это продукты переработки отечественного сельскохозяйственного сырья и производства российской пищевой промышленности.

По итогам 2003 года темп роста объема производства в пищевой промышленности составил 105,1% по сравнению с уровнем 2002г, оборот розничной торговли в части продовольственных товаров увеличился на 7,1%, оборот индустрии общественного питания вырос на 6,4%.

Наряду с успехами данная отрасль испытывает и ряд трудностей, связанных с износом основных фондов, дефицитом средств на разработку и реализацию инвестиционных проектов по реконструкции и техническому перевооружению производственных мощностей, а также собственных инновационных программ по модернизации выпускаемой продукции.

В связи с вышесказанным исследованы основные финансовые инструменты, а также инфраструктура инвестиций в российское предпринимательство.

Немаловажной причиной недостатка инвестиционных ресурсов является неразвитость «нетрадиционных» для России рыночных механизмов и инструментов инвестирования. Поэтому главной целью финансовой политики государства по отношению к бизнесу является устранение неблагоприятного положения на рынке кредитных ресурсов, введение целевого финансирования отдельных высокоэффективных программ и проектов, позволяющих раскрыть внутренний потенциал предприятий, обеспечить их развитие и повышение конкурентоспособности. Одним из основных направлений государственной поддержки является освоение новых механизмов финансово-кредитной и инвестиционной поддержки предприятий. Эти механизмы предусматривают создание межрегиональных и регионально-муниципальных гарантийных фондов, развитие финансового лизинга, франчайзинга, факторинга, страховой деятельности, предоставление льготных инвестиционных кредитов и гарантий Правительства Российской Федерации по иностранным инвестиционным кредитам для быстроокупаемых инвестиционных проектов.

Одним из таких инструментов является венчурное финансирование. Инвестиции венчурного капитала сопряжены с длительными сроками вложений, относительно повышенными рисками и соответственно более высокими доходами на капитал. Исходя из мировой практики, эти средства должны вкладываться в уставной капитал вновь созданных предприятий, ориентированных, как правило, на развитие новых технологий или создание новых продуктов.

В главе также рассмотрены схемы, разработанные Европейской Комиссией и предназначенные облегчить доступ предприятий к венчурному капиталу.

Большое внимание уделено рассмотрению и анализу трудностей предприятий, находящихся на разных стадиях развития и путям их преодоления.

Во второй главе «Экономико-статистический анализрынка продуктов быстрого приготовления в России» проанализированы

основные тенденции и структура рынка товаров быстрого приготовления в России и регионах за период с 2001 по 2003 гг., структура розничных каналов продаж. С помощью методов многомерной классификации проведено разбиение основного ассортимента продуктов конкретного предприятия (ООО «Поварок») на кластеры. По кластерам изучено влияние различных видов товаров на формирование прибыли с целью обеспечения оптимального ассортимента производимой продукции.

На рис. 1 представлена динамика развития рынка продуктов моментального приготовления, отражающая картину российского продовольственного рынка в целом.

млн р>б

П Картошы

В Вермишс п.

О Прочие продукты быстрот

1ЮШОЮН.1С1ШЯ

200Я

Рис.1. Структура объема продаж продуктов быстрого приготовления за период с 2002-2003гт.

С октября 2003 года по сентябрь 2004 года в России заметно выросли (на 17%) продажи продуктов моментального приготовления. При этом в конце 2003г. - начале 2004г. наблюдалась относительно спокойная ситуация на рынке, вызванная зимним спадом. Основной рост объема продаж приходится на весенне-летний период.

Анализ региональной структуры рынка продуктов быстрого приготовления показывает, что основная доля объема продаж (порядка около 30%) приходится на Центральный Федеральный округ, в котором лидируют Москва и Московская область.

октябрь- декабрь фгираль- апрсиь- ик*и>- авп ст" ноябрь 2002 - март Ш|| июнь мнтябрь 2002 яшырь 2001 2003 2003 2001

Наименьшую долю (всего 8%) в объеме продаж занимает Дальневосточный район. Доля остальных районов колеблется от 11 % до 17% (см. рис.2).

Рис.2. Изменение региональной структуры рынка в 2003-2004 гг.

Структура розничных каналов продажи представлена на рис.3. Больше половины розничных продаж вермишели и супов быстрого приготовления приходится на открытые рынки. Однако наблюдается общая тенденция к снижению их роли в пользу продуктовых магазинов и супермаркетов. Так, многие магазины способны конкурировать с более дешевыми продовольственными рынками, ориентируясь на среднеобеспеченного потребителя.

2001 2002 2003

В магазины □мелкооптовые рынки □ киоски, ларьки

Рис.3. Структура розничных каналов продаж за период с 2001-2003 гг.

Общей чертой потребителей продуктов питания быстрого приготовления можно назвать отсутствие по тем или иным причинам возможности приготовления пищи привычным способом. Среди покупателей можно выделить две ярко выраженные группы:

1 Люди, использующие продукты быстрого приготовления во время дальней поездки или на даче. За счет этой части потребителей увеличивается спрос в весенне-летний период и снижается зимой.

2 Люди, использующие продукты быстрого приготовления на работе и дома. Этот спрос практически не подвержен влиянию сезонного фактора.

Политика производителей строится таким образом, чтобы обеспечить невысокие цены на товар, которые доступны широкому кругу потребителей. Производители в основном не разделяют потребителей по возрастным группам или по образу жизни, ориентируясь на самую многочисленную группу покупателей. Однако просматривается тенденция к тому, что некоторые компании, уже освоившись в данном ценовом сегменте, пытаются привлечь внимание и более состоятельного потребителя. Поэтому одной из

задач производителей является улучшение качества и формирование привлекательного образа всей продукции в целом.

Если предприятие выпускает продукцию, ориентируясь на детскую аудиторию, то очень важным становится оформление упаковки. Она должна быть яркой, красочной, интересной, чтобы привлекать внимание ребенка. Обычно этому сегменту потребителей особое внимание уделяют производители каш быстрого приготовления. Овсяные каши ассоциируются в первую очередь с завтраком, и поэтому предлагаются с фруктами или ягодами. Для лиц пенсионного возраста определяющим фактором является цена. Многим из них приходится выбирать продукты с минимальной ценой, которая часто соответствует и более низкому качеству продукта.

Производители продукции , быстрого приготовления ориентированы, в основном, на потребителей со средним и ниже среднего уровнем доходов.

Анализ рынка продуктов быстрого приготовления в диссертационной работе проводится на примере ООО «Поварок», которое ориентировано на производство широкого ассортимента продуктов. Разнообразие выпускаемых товаров, с одной стороны, позволяет предприятию присутствовать на всех подсегментах рынка, снижая зависимость от производства одного вида товара, с другой стороны, приводит к возникновению дополнительных расходов, связанных с выпуском товаров широкого ассортимента. Вследствие этих причин, существует объективная потребность в определении оптимального ассортимента производимой продукции с учетом потребностей рынка, предпочтений покупателей и производственных возможностей фирмы.

Поставленная задача решалась с помощью многомерных математических методов. За период с 2001 по 2003 гг. была собрана исходная информация по 46 наименованиям товаров и объемам продаж продуктов основного ассортимента фирмы за каждый месяц.

Объем продаж продуктов быстрого приготовления зависит от сезона, поэтому группировка товаров производилась по показателям, учитывающим время года.

- средний уровень объема продаж товара за декабрь, январь, февраль;

- средний уровень объема продаж товара за март, апрель, май;

- средний уровень объема продаж товара за июнь, июль, август;

- средний уровень объема продаж товара за сентябрь, октябрь, ноябрь.

Данные признаки характеризуют изучаемое явление с двух сторон. Во-первых, отражается объем продаж каждой товарной единицы, то есть характеризуется величина спроса на тот или иной товар, в соответствии с предпочтениями потребителей. Во-вторых, по увеличению или снижению объема продаж в течение года можно судить о степени влияния на спрос сезонного фактора.

Использование методов кластерного анализа позволило разбить весь ассортимент товаров на 3 кластера.

1 кластер: товары основного ассортимента,, занимающие основную долю в объеме реализации

2 кластер: товары дополнительного ассортимента, которые вносят разнообразие в предлагаемую продукцию

3 кластер: товары, которые не пользуются спросом, имеют небольшую долю в объеме реализации

25000

XI Х2 XI Х-1

—*— кластер №1 -о-кластер №2 -*- кластер №3

Рис. 4 Средние значения показателей в кластерах

Первый кластер (рис.4) является «лидирующим» по всем представленным признакам. В него вошли товарные единицы, которые пользуются наибольшим спросом у потребителей и приносят предприятию наибольшую долю выручки и прибыли. Эта группа

товаров не многочисленна: к товарам - лидерам относится всего 9 наименований из 46-ти, что составляет около 19,6% от общего числа товарных единиц.

Доля второго кластера составляет 43,5% о г всей совокупности объектов. В него вошла продукция из разных товарных групп, которые дают возможность предприятию поддерживать необходимое разнообразие и широту ассортимента выпускаемой продукции.

В третий кластер вошло 37% продукции основного ассортимента фирмы. Особенностью данного кластера является то, что в него вошли все продукты из круп. Низкие значения показателей, характеризующих данный кластер, свидетельствуют о необходимости изменения производственной политики фирмы и сокращению выпуска некоторых видов продуктов.

Анализ показывает, что наиболее ярко сезонный фактор выражен в первом и во втором кластерах. Поэтому можно предположить, что колебания объема продаж в зависимости от времени года больше всего отражаются именно на товарах-лидерах и связаны с появлением в весенне-летний период дополнительного спроса на продукцию моментального приготовления.

В третьем кластере наблюдается рост объема продаж в весенний период (на 58% по сравнению со среднегодовым значением). Скорее всего, это явление связано с народными традициями соблюдения постов, поэтому некоторая часть потребителей в этот период больше уделяет внимания блюдам из круп.

Для характеристики вклада в прибыль предприятия товаров выделенных кластеров были рассчитаны следующие показатели:

> рентабельность продаж;

> уровень валовой маржи;

доля постоянных затрат в валовой марже.

Расчет проводился для летнего периода, когда разница между кластерами максимальная. Результаты расчета представлены в табл.1.

Проведенное исследование позволило выделить группы товаров, которые целесообразно вывести из обращения. В случае если прекратится производство выделенных позиций, то постоянные издержки, отнесенные к ним, перераспределятся между остальными товарами, что позволит повысить конкурентоспособность выпускаемой продукции. Пересчет показателей рентабельности и

Таб ищи 1

Средние значения финансовых показателей но кластерам

Показатели 1 кластер 2 кластер 3 кластер По всей продукции

валовая маржа (тыс. руб.) 287,7 217,5 49,1 554,4

доля постоянных затрат в валовой марже 0,25 " 0,38 ' 0,9 0.36

Рентабельность продаж (%) 23,19 21,85 3,79 21,27

валовой маржи (с учетом проведенных изменении) позволил сформулировать следующие выводы:

>• сужение ассортимента товаров приведет к увеличению рентабельности продаж по оставшемуся ассортименту продукции на 1,11%; > наибольший рост рентабельности продаж будет наблюдаться в третьем кластере (до 9,6%); в третьем кластере уменьшится доля постоянных затрат в валовой марже, что является благоприятным фактором.

Третья глава «Моделирование и прогнозирование основных показателей, характеризующих развитие фирмы» посвящена анализу факторов, определяющих вероятность совершения покупки продукции фирмы, а также прогнозированию объема реализации товаров основного ассортимента на основе использования эконометрических методов и моделей.

Для стимулирования эффективного продвижения товара на рынке и анализа региональных предпочтений были исследованы основные факторы, определяющие возможность приобретения потенциальным покупателем продукции фирмы. С этой целью были построены две модели логистической регрессии для результативного показателя у

"1, если покупатель приобрел товар О, в остальных случаях.

Уравнения регрессии получены на основе данных проведенного выборочного обследования 16000 покупателей продукции ООО «Поварок», проведенного в 2003г. под руководством автора в различных регионах России по следующим показателям: Х| наличие у покупателя купона на скидку; - образование; -возраст; - регион; - доход.

Показатели «возраст» и «доход» является количественными переменными; «купон», «образование» и «регион» - номинальные переменные.

В результате было получено уравнение логистической регрессии следующего вида:

Статистические критерии (логарифм правдоподобия, статистика согласия, индикатор хи-квадрат) показали значимость построенной модели и всех коэффициентов.

Данная модель обладает высокими прогностическими свойствами. Результаты применения модели к элементам выборки показывают, что правильно классифицированы были 81,7% респондентов.

Применяя это уравнение, например, к мужчине в возрасте Хг=62 года с доходом Ху=25 тыс. руб., проживающего в Москве Х4=1 и имеющего нулевые значения остальных объясняющих переменных, получим: z =-0,49, а вероятность покупки равна 0,385. Основываясь на этой оценке можно сделать вывод, что, скорее всего, данный покупатель не приобретет товар.

С целью улучшения прогностических свойств модели покупатели были разбиты по уровню дохода на три группы (с низким, средним и высоким доходом). Для этого в модель были введены две фиктивные переменные.

^ = +

г = 0,53 +0,704х,+0,304хг0,072хз+0,095*4+0,134х,

Я2 = 0,712; Р=35,8.

1, если доход ¡-го покупателя ниже

прожиточного минимума (лг5)(); О, в остальных случаях.

{1, если доход ¡-го покупателя удовлетворяет

условию (х5)0<*5 <(х5),; О, в остальных случаях.

С учетом введенных фиктивных переменных было получено следующее уравнение логистической регрессии:

= 6,5+0,62х!+0,44x2-0,13х3-0,31х4-0,14 -0,42 х"5

Отрицательные знаки в уравнении при х5 и х5

свидетельствуют, что большие шансы на покупку товаров фирмы у покупателей с высоким доходом.

Статистические критерии показали значимость построенной модели и коэффициентов. Данная модель обладает более высокими прогностическими свойствами. Так, правильно классифицированы были 88,63% респондентов.

На следующем этапе решалась задача прогнозирования объема продаж продуктов основного ассортимента фирмы, основываясь на имеющихся в распоряжении месячных данных за три года.

Графический анализ исследуемого показателя свидетельствует о внутригодичных сезонных колебаниях. Также хорошо просматривается наличие линейной тенденции к росту (рис.5).

Построение основных моделей кривых роста позволило выбрать линейную модель, обладающую лучшими характеристиками точности и адекватно описывающую изучаемый процесс (табл.2).

120 000

—»—объем продаж, шт. — —линейный тренд

Рис.5. Динамика объема продаж продуктов основного ассортимента

Таблица 2

Модели кривых роста_

Наименование модели Уравнение С ост

Линейная У = 27 811+1070.6*1 316

Парабола У = 24 457+1600.2*Н4.3П2 344

Степенная У = 18 693*10314 345

Логарифмическая У,= 12 944 1п (0+13 200 338

Экспонента У = 27 309 е °0246*' 352

Для определения характера сезонной волны бьгла рассчитана величина размаха колебаний по трем годам. Так как размах колебаний увеличивается с постоянным приростом, был сделан вывод о том, что сезонная компонента носит мультипликативный характер. Для того, чтобы очистить индексы сезонности от случайных колебаний, было проведено их усреднение, рассчитанное по одноименным периодам. Радиальная диаграмма, полученная на их основе (рис.6) свидетельствует о достаточно существенных сезонных колебаниях. В летний период объем продаж увеличивается на 5060%, а в осенне-зимний период снижается до 60% от среднего

Рис.6 Сезонные колебания объема продаж картофельного пюре

уровня. ООО «Поварок» должен планировать свою деятельность в соответствии со сложившимися внутригодовыми колебаниями уровня объема продаж продуктов основного ассортимента. Так, учитывая значительное увеличение объема продаж в весенне-летний период, отдел снабжения должен заранее планировать объем закупки сырья и обеспечивать его своевременную поставку на производство, отдел

сбыта должен повысить внимание к формированию запасов готовой продукции и оптимизировать процесс доставки. Четкая координация всех структур предприятия позволит получить дополнительную прибыль за счет оптимизации затрат, повысить конкурентоспособность продукции, а также наладить партнерские отношения с новыми покупателями. В период же «относительного спокойствия» предприятие может заняться, как ремонтом производственных мощностей, так и усовершенствованием качества продукции, разработкой новых товаров.

С учетом проведенного анализа сезонности были построены следующие модели: тренд-сезонная модель, модель Хольта-Уинтерса, гармоническая модель. Характеристики адекватности моделей представлены в табл.3.

Таблица 3

_Характеристики адекватности моделей_

Характеристики модели

Коэффициент Дарбина-Уотсона Средняя квадратическая

ошибка_

Дисперсия остатков

Тренд-сезонная модель

1,25 25,9 671

Модель на основе гармоник Фурье

1,9 14,6 213

Модель Хольта-Уинтреса

1,63 21,6 467

Сравнение характеристик точности и адекватности моделей реальному процессу позволило выбрать для анализа и прогнозирования «объема продаж продуктов основного ассортимента» фирмы модель сезонных колебаний на основе гармоник Фурье (гармоническая модель).

У, =27811,233+1070,61 -21295 сов(0 + 5178,6 совОД -- 3605,4 со«(30 + 3269,3 сов(41) +8151,3 втф

Данное уравнение объясняет 89,6% вариации отклонений объема продаж от линейной тенденции, остальная часть приходится на случайные колебания ( Я2=0,896).

Фактические и выровненные уровни временного ряда по модели Фурье представлены на рис.7.

Рис.7. Фактические и выравненные по гармонической модели уровни ряда

По выбранной модели был осуществлен прогноз анализируемого показателя на четыре месяца вперед (табл. 4).

Таблица 4

Прогнозные и наблюдаемые значения объема продаж

Полученные наблюдаемые данные за январь-апрель 2004г. подтвердили высокую точность и адекватность построенной модели

В заключение диссертационной работы обобщены результаты проведенного статистического исследования, сформулированы основные выводы и даны рекомендации их практического использования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Архипов В.Ю. Статистический анализ данных в ACCESS. Учебное пособие. - М.:МЭСИ, 2004 (2,3 п.л.).

2. Архипов В.Ю. Использование логистической регрессии для анализа эффективности бизнеса - Сб. "Математико-статистический анализ социально-экономических процессов".- М.: МЭСИ, 2004 (0,2 п.л.).

3. Архипов В.Ю. Моделирование вероятности покупки продукции компании с использованием логистической регрессии - Сб. "Математико-статистический анализ социально-экономических процессов",- М.: МЭСИ, 2004 (0,2 п.л.).

4. Архипов В.Ю. Использование эконометрического моделирования для оценки деятельности компании - III Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики».- М.: МЭСИ, 2004 (0,25 п.л.).

5. Архипов В.Ю. Анализ инновационной активности российских предприятий - Сб. "Математико-статистический анализ социально-экономических явлений".- М.: МЭСИ, 2003 (0,25 п.л.).

6. Архипов В.Ю., Архипова М.Ю., Деткин Д.В. Идентификация стохастических нелинейных процессов в курсе «ЭКОНОМЕТРИКА» - II Международная научно-методическая конференция «Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в ВУЗАХ». - М.: МЭСИ, 2002 (0,15 п.л.).

7. Архипов В.Ю., Архипова М.Ю. Региональный анализ возрастной структуры передовых производственных технологий - Сб. "Математико-статистический анализ

социально-экономических процессов ". - М.: МЭСИ, 2002 (0,15 п.л.).

8. Архипов В.Ю. Новые передовые производственные технологии в России - Сб. "Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях". - М: МЭСИ, 2001 (0,2 п.л.).

9. Архипов В.Ю. Архипова М.Ю. Классификация отраслей промышленности РФ по уровню технологического развития -Сб. "Математико-статистические методы в страховании и бизнесе ". - М.: МЭСИ, 2000 (0,2 п.л.).

10. Архипов В.Ю. Анализ источников технологического роста России - Сб. "Математико-статистические методы в страховании и бизнесе " М: МЭСИ, 2000 (0,25 п.л.).

11. Архипов В.Ю. Архипова М.Ю. Изучение влияния экономических показателей региона на основные характеристики инновационной деятельности - Сб. "Эконометрические исследования хозяйственной деятельности и финансовых рисков ". - М.: МЭСИ, 1999 (0,2 п.л.).

12. Архипов В.Ю. Архипова М.Ю. Применение методов математической статистики для анализа инновационного потенциала в России - Сб. "Эконометрические исследования хозяйственной деятельности и финансовых рисков". - М.: МЭСИ, 1999 (0,15 п.л.).

Лицензия ЛР № 020563 от 07.07.97

I ' I

Подписано к печати 15.02.2005 | '

Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 „ Печать офсетная

Печ.л. 1,5 Уч.-изд.л. 1,4 % * ' Тираж 100 экз.

Заказ № 2627

Типография издательства мэси. ТГМТЙЩЩТ Нежинская ул.,