4.Статистичні методи вимірювання та прогнозування попиту та пропозиції.

Пропозиція – це обсяг товарів (продуктів і послуг), призначених для продажу і запропонованих покупцям на певному ринку протягом певного періоду за визначеною ціною.

Попит – обсяг товарів , які споживач хоче і в стані придбати за певною ціною на протязі певного періоду часу та на певному ринку.

Відмінність попиту на продукти від попиту на послуги виявляється :

-у їх різних фізичних субстанціях

-у специфіці зв’язку між їх виробництвом та оплатою: продукти переважно спочатку виробляються , а потім продаються; послуги виробляються і продаються одночасно,

-виробники і споживачі продуктів ізольовані один від одного, а послуги надаються при безпосередній присутності і одного і іншого,

-послуги у переважній більшості не можуть зберігатися.

У таблиці 2.1. відображено характер впливу факторів на характер попиту та пропозиції. На феномен чутливості попиту та пропозиції на зміну (вплив) зовнішніх факторів економісти звернули увагу ще на початку 19 сторіччя. Французький економіст О.Курно ствердив, що попит є в певному розумінні функцією ціни. Наприкінці 19 сторіччя швейцарський економіст Л.Вальра висловив думку про те, що попит залежить не тільки від ціни на певний товар, але й від цін на інші товари. На цьому базується теорія перехресної еластичності.

Еластичність попиту і пропозиції – це їх реагування на зміну соціально-економічних умов.

Кількісну міру такого реагування статистика оцінює коефіцієнтом еластичності (Е). Він характеризує процентну зміну попиту (пропозиції) при зміні фактора впливу на 1%.

В практичних розрахунках коефіцієнт еластичності відображає реакцію попиту (пропозиції) на зміну факторної ознаки (див. табл. 2.2. ).

Коефіцієнт еластичності може бути розрахованим в динаміці і в статиці, тобто він відображає або зміну попиту в часі або у порівнянні із яким-небудь іншим показником (наприклад, попит різних товарів, регіонів і таке інше).

В першому випадку розраховується так:

Е =

де у₀ та у₁ – попит відповідно базисного та поточного періодів,

х₀ та х₁ – факторна ознака цих відповідних періодів.

В другому випадку (для груп товарів n та n-1) ця формула має вигляд:

Е =

Істотним недоліком емпіричного коефіцієнта, який ми вище розглянули, є умовне припущення, що зміна попиту обумовлена зміною лише однієї факторної ознаки. В дійсності ж попит залежить від багатьох чинників, тому і може описуватися багатофакторними моделями. Так, наприклад, лінійне багатофакторне рівняння розвитку попиту (пропозиції) описують:

У = а+в₁*х₁+в₂*х₂+...+в_n*х_n

Коефіцієнти регресії (в) показують на скільки одиниць власного виміру зросте (в >0) чи зменшиться (в < 0) значення результативної ознаки при зміні факторної (х) на одиницю власного виміру. Перша похідна цієї функції є коефіцієнтом регресії та теоретичним коефіцієнтом еластичності , яка визначає еластичність у кожній точці кривої:

Е = в_і* (у_х – теоретичне значення результативної ознаки).

Середню еластичність розраховують, підставляючи середні значення результативної і факторної ознак. Мета кон’юнктурного аналізу не закінчується констатацією оцінки ситуації та причинно-наслідкового взаємозв’язку на ринку. Він завершується прогнозуванням розвитку ринка, в першу чергу попиту та пропозиції.

Серед всієї множини існуючих методів прогнозування виокремлюють наступні:

-аналогові моделі (в якості прогнозу розглядаються сприятливі показники ринкової ситуації у певному регіоні чи країні),

-імітаційні моделі (замість реальних даних використовують дані створені по спец. програмам за допомогою ПЕОМ),

-нормативні або раціоналізовані прогнозні розрахунки (на базі раціонального бюджету чи раціональних норм споживання),

-методи експертних оцінок (Делфі-метод) ,

-методи екстраполяції (технічні, механічні методи вирівнювання динамічних рядів, трендові моделі)

-методи статистичного моделювання (парні та багатофакторні рівняння регресії),

-прогнозування за коефіцієнтом еластичності.

В практиці статистичного дослідження й прогнозування споживчого попиту по видах продукції та послуг використовуються різні типи моделей , які описуються функціями , різновиди яких представлені в табл. 2.3. В світовій практиці широко використовується формула Торнквіста (тип 1 – для моделювання попиту на продукти харчування, тип 3 – для моделювання попиту на предмети розкоші). Попит деяких непродовольчих товарів апроксимується степеневою функцією або експонентою. При вивченні впливу фактора доходу на попит використовують логістичну функцію. Процес затухання росту попиту по мірі переходу до груп населення з високими доходами вдало відображує полулогарифмічна функція.

Мірою якості прогнозу є показник :

К =

де p – число прогнозів , які підтвердилися,

q – число прогнозів, які не підтвердилися.

Якість прогнозу перевіряють на етапі розробки прогнозу за фактичний період і їх співставленні. Використовують також метод Тейла , за яким похибка прогнозу розраховується:

V=

P_t, A_t – відповідні прогнозне та фактичне значення тенденції показника, який вивчається,

V- показник надійності прогнозу(V = 0 абсолютно точно, V = 1 прогноз наближен до простої екстраполяції, V >1 прогноз дає гірший результат).