Примечание.
В таблице приведены: G2 - величина отношения правдоподобия; df - число степеней
свободы; Sig - наблюдаемый уровень значимости; коэффициенты Рассмотрим теперь комбинированные экстраполяционные модели, в которых прогнозы изменения выпуска могут определяться предшествующими фактическими изменениями более чем одного показателя из рассмотренных выше. Сначала остановимся на модели, в которой используются фактические изменения выпуска и платежеспособного спроса в двух предшествующих точках: Q*t = f( Q t, Q t-1, D t, D t-1). Качество подгонки этой модели, в которую были включены двухуровневые взаимодействия всех факторов с зависимой переменной и четырехуровневое взаимодействие всех независимых переменных, оказалось очень высоким. Величина отношения правдоподобия стабильно не опускалось ниже 0.9. Статистически значимы были лишь коэффициенты модели, относящиеся к последним фактическим изменениям выпуска и платежеспособного спроса. Соотношение коэффициентов выпуска и платежеспособного спроса, свидетельствует об изменчивости влияния этих двух факторов на планы выпуска. (см. рис.2). До середины 1998 г. усиливалось воздействие платежеспособного спроса, затем его влияние начинает ослабевать и со второй половины 1999 г. предприятия предпочитают в своих экстраполяционных планах опираться на предыдущие изменения выпуска. На первый взгляд такая ситуация выглядит парадоксальной. Получается, что во времена свертывания продаж за деньги предприятия предпочитали в своих прогнозах опираться на предыдущие изменения платежеспособного спроса, объемы которого были невелики. А после начала роста спроса, они отказываются от этого и начинают все сильнее опираться в своих экстраполяционных прогнозах на предыдущие изменения выпуска. Однако этому можно предложить такое объяснение. Отсутствие достаточных объемов нормального денежного спроса и высокая бартеризация оборота заставляла предприятия "с трепетом" относиться к любым колебаниям продаж за деньги и принимать во внимание их малейшее изменение, в том числе - при выработке своих производственных планов. Поэтому к середине 1998 г., когда доля бартера была особенно велика, учет изменений платежеспособного спроса достиг максимума. Затем ситуация стала кардинально меняться. Платежеспособный спрос начал устойчиво вытеснять все другие виды продаж, и поэтому необходимость в столь “нежном” обращении с платежеспособным спросом постепенно отпадает. Предприятия в рамках экстраполяционной модели могут позволить себе пролонгировать фактические изменения своего выпуска, благо продажи растут более или менее устойчиво. Возможное упрощение модели за счет разбиения четырехуровневого взаимодействия на два двухуровневых снижало качество подгонки для периода 1997-2001 гг., но не меняло уровень влияния предшествующих изменений на прогнозы. Самое сильное влияние имели фактические изменения, непосредственно предшествующие моменту формированию прогнозов. И соотношение влияния двух факторов имело ту же динамику: до середины 1998 г. нарастало воздействие платежеспособного спроса, после чего начинала увеличиваться степень влияния фактических изменений выпуска. Статистически незначимое влияние на прогнозы удаленных во времени фактических изменений выпуска и спроса (Q t-1, и D t-1) дает основания для еще одной попытки упрощения экстраполяционной модели формирования производственных планов - за счет полного исключения вышеупомянутых факторов. Т.е. исследовать зависимость планов выпуска только от непосредственно предшествующих им фактических изменений выпуска и спроса: Q*t = f( Qt, Dt, ). Такая модель имела хорошее качество подгонки только в период 1993-1996 гг., затем наблюдаемый уровень значимости стал стабильно ниже 5%. Коэффициенты модели были положительны и статистически значимы в течение всего периода мониторинга показателей (1993-2001 гг.). При этом более сильное влияние платежеспособного спроса было зафиксировано только с октября 1996 г. по сентябрь 1998 г. В другие периоды предприятия в рамках такой "укороченной" двухфакторной экстраполяционной модели строили свои производственные планы в первую очередь на предшествующих изменениях выпуска. Таким образом, исследование в рамках экстраполяционной модели влияния на планы выпуска фактических изменений производства и платежеспособного спроса показало, что во времена высокой бартеризации промышленные предприятия старались улавливать малейшее "дуновение" платежеспособного спроса, подобно тому, как парусники при штиле ловят хоть какой-нибудь ветерок. Но как только продажи за деньги становятся значительными и стабильными (ветер крепчает), необходимость в безоглядном следовании за спросом снижается, и во внимание все больше принимается динамика собственного производства (корабль начинает двигаться по своему курсу). Но сам спрос отнюдь не отбрасывается, его предшествующие изменения имеют положительное и статистически значимое влияние на производственные планы. Просто это влияние слабее влияния аналогичных изменений выпуска. Особый интерес, по нашему мнению, представляет изучение в рамках экстраполяционной модели влияния на планы выпуска фактических изменений основных видов спроса на промышленную продукцию. Динамика платежеспособного спроса отслеживается опросами с апреля 1994 г., динамика бартера - с августа 1998 г., динамика векселей, зачетов и пр. - с февраля 2000 г. Это обстоятельство позволяет исследовать влияние двух видов спроса в течение наиболее длительного периода времени, влияние всех трех видов спроса на планы выпуска может быть изучено лишь в течение двух последних лет. Как показали оценки логлинейных моделей, из трех видов спроса приоритетное влияние на производственные планы российских промышленных предприятий имеет платежеспособный спрос. Первая модель с участием только платежеспособного спроса и бартера: Q*t = f( Dt, Dt-1, Bt, Bt-1) имела очень высокое и стабильное качество подгонки (величина отношения правдоподобия имела максимальные значения). Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для самых близких (к моменту формирования планов) изменений платежеспособного спроса. Предшествующие изменения этого спроса имели иногда отрицательные коэффициенты и были статистически значимы менее чем в половине случаев. У бартерного спроса отрицательные коэффициенты встречались чаще, а статистическая значимость коэффициентов - реже. Соотношение коэффициентов платежеспособного и бартерного спроса также свидетельствовало в пользу того, что планы выпуска предприятий, скорее всего, определялись предшествующими изменениями денежных продаж, а не товарообменных операций (см. рис.3). Статистическая незначимость коэффициентов у более "отдаленных" изменений спросов показывает, что эти факторы могут быть исключены из модели. Тогда мы получаем модель, в которой производственные планы предприятий определяются только непосредственно предшествующими изменениями двух видов спроса. Качество подгонки такой модели оказалось столь же высоким что и предыдущей. Наблюдаемый уровень значимости сохранил максимальные значения. Коэффициенты модели были всегда положительны и статистически значимы только для платежеспособного спроса. Бартерный спрос имел положительные коэффициенты, которые со временем утрачивали статистическую значимость. Преимущественное влияние на производственные планы платежеспособного спроса сохранилось. Следующим шагом анализа станет исследование модели, в которой предполагается формирование производственные планы предприятий под влиянием всех трех видов спроса (платежеспособного, бартерного, векселей и зачетов). Качество подгонки этой модели оказалось очень высоким, наблюдаемый уровень значимости практически не опускался ниже 0.9 (см. табл.5). Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимы опять только для платежеспособного спроса. Коэффициенты других видов спроса имели иногда отрицательные знаки и, как правило, были статистически незначимы. Таким образом, и в этом случае мы можем говорить о том, что планы предприятий формируются в большей степени под влиянием предыдущих фактических изменений платежеспособного спроса. Таблица 5. Характеристики влияния фактических изменений платежеспособного, бартерного и прочих неденежных видов спроса на планы выпуска предприятий
|
, оценивающие
линейную связь (ассоциацию) рангов каждого из факторов с планами выпуска, и
стандартные ошибки (SE).
Главная