Анализ тенденций некоторых показателей потребительского рынка Хабаровского края Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Список использованной литературы:

1. Тамрженный кодекс Таможенного союза (ред. от 05.05.2015) (приложение к договору о Таможенном кодексе Таможенного союза, принятому Решением Межгосударственного Совета ЕврАзЭС на уровне глав государств от 27.11.2009 № 17).

2. Системы досмотра днища транспорта: увидеть то, что скрыто. // Мост безопасности, 2015. Электронный ресурс http://www.securitybridge.com/biblioteka/stati_po_bezopasnosti/ (дата обращения 14.04.2015г.)

© Костерина А.Л., 2016

УДК 332.1

Кравченко Елена Николаевна

ст. преподаватель ХГУЭП г. Хабаровск, РФ E-mail:[email protected] Ким Елена Алексеевна студентка 3-го курса ХГУЭП г. Хабаровск, РФ E-mail: [email protected] Бочкарева Валерия Андреевна студентка 3-го курса ХГУЭП г. Хабаровск, РФ E-mail: [email protected]

АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО

РЫНКА ХАБАРОВСКОГО КРАЯ

Аннотация

В статье приведен анализ основных показателей потребительского рынка товаров и услуг Хабаровского края. С использованием ППП STATGRAPHICS и EViews проведено моделирование и прогнозирование динамики показателей потребительского рынка за период 2005 г. - 2013 г.

Ключевые слова

Потребительский рынок, корреляционный анализ, временной ряд, модель ARIMA, прогнозирование.

Потребительский рынок - важнейший компонент воспроизводственного процесса рыночной экономики, замыкающий его и обеспечивающий движение товарных и денежных потоков.

В современном мире важно понимать среду потребительского рынка и производителям, и инвесторам, и государству, и самим покупателям в условиях, когда необходимо точно прогнозировать варианты поведения рыночной среды.

Цель работы - анализ сложившихся тенденций показателей потребительского рынка Хабаровского края и их прогнозирование.

Рассмотрим основные факторы, оказывающие влияние на рынок потребительских товаров и услуг Хабаровского края.

Оценим уровень обеспеченности трудовыми ресурсами. За 2013 г. уровень безработицы населения Хабаровского края составил 5,9%, что на 0,7% выше среднего по России [Ошибка! Источник ссылки не найден., с. 138]. Соотношение показателей экономически активного и неактивного населения составляет 5:4,

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700X_

около половины населения являются экономически неактивными, что позволяет сделать вывод о недостаточном уровне обеспеченности

трудовыми ресурсами для равномерного и устойчивого развития экономики в крае.

Специфику потребительского рынка определяет уровень жизни населения. Он отражает степень удовлетворенности человека материальными, духовными и социальными потребностями. Среднедушевой доход по Хабаровскому краю за 2013 г. был на уровне 28 тыс. руб., рост реальных располагаемых доходов составил 2,3% по сравнению 2012 г. [Ошибка! Источник ссылки не найден.] Доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в 2013 г составила 12,5 % , в 2014 она увеличилась на 0,5%. Более 70% доходов жителей края было использовано на покупку товаров и услуг, причем около 24% - на продукты питания, 13% - на транспорт и 11% - на одежду.

Говоря об обеспеченности края финансовыми ресурсами, можно отметить, что согласно данным отчета об исполнении бюджета за 2013 г. расходы превысили доходы на 3,6 млрд. руб. [Ошибка! Источник ссылки не найден.] Из 79 млрд. руб. дохода за 2013 г. 53 млрд. руб. пришлись на поступления от налогов (за исключением налога на добавленную стоимость). Причем поступления от налога на прибыль уменьшились на 17,8% (1,2 млрд. руб.), а от налога на доходы физических лиц - на 4,8% (0,9 млрд. руб.) по сравнению с предыдущим отчетным годом [Ошибка! Источник ссылки не найден., с. 140]. Причиной снижения налоговых поступлений стало сокращение численности индивидуальных предпринимателей (ИП), после перехода в 2013 г. к новой системе налогообложения ИП, предусматривающей повышение страховых взносов.

Стоит выделить и предпринимательский фактор, в том числе развитие торговли. По данным Федеральной службы государственной статистики по Хабаровскому краю (далее - ФСГС) за 2013 г. оборот розничной торговли составил 240 млрд. руб. (+13,7%) по Хабаровскому краю [Ошибка! Источник ссылки не найден.]. При этом количество магазинов розничной торговли было 6,3 тыс. ед. общей площадью торгового зала в 841тыс. кв. м.. Из них гипермаркетов и супермаркетов 80 ед. с совокупной площадью 77 тыс. кв. м., а минимаркетов - 2,4 тыс. ед., площадь торгового зала - 167 тыс. кв. м.. Оборот общественного питания составил 13,6 млрд. руб., что на 5,2% выше, чем в 2012 г. Оборот оптовой торговли по краю составил 347 млрд. руб., что на 12,6% больше показателя 2012 г. Суммарное количество организаций на 2013 г. было зафиксировано на уровне 46 тыс. ед., при этом частная собственность составила 87,6% от общего количества. Оптовой и розничной торговлей занималось всего 14 490 ед. из них 14 144 ед. частной собственности. Это говорит о развитии рынка, наличии недостаточно развитого потенциала и неиспользованными возможностями и ресурсами.

Для выявления факторов, значимо влияющих на рынок потребительских товаров и услуг Хабаровского края, применим корреляционный анализ. В качестве показателей потребительского рынка рассмотрим три переменные: Yi -уровень потребительских расходов на продукты питания, У2-на оплату услуг, Y3 - на покупку непродовольственных товаров. Среди многочисленных факторов выберем: Xi- величину реальной среднемесячной начисленной заработной платы работников, Х2 - величину валового регионального продукта (далее - ВРП), Хз - величину прожиточного минимума, Х4 - объем розничной торговли, Х5 — индекс потребительских цен на товары и услуги (далее — ИПЦ).

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляций

Х1 Х 2 Х3 Х4 Х5

Yi -0,1239 0,9955 0,9762 0,9981 -0,6543

Y2 -0,1688 0,9737 0,9805 0,9861 -0,6352

Y3 0,0078 0,9775 0,9364 0,9591 -0,5623

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляций показал (таблица 1), что Х2, Хз, Х4— значимые факторы, т.е. увеличение ВРП, прожиточного минимума, объема розничной торговли приводит к росту

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №4/2016 ISSN 2410-700X_

потребительских расходов. Между Х5 и Y1, Y2, Y3 наблюдается обратная корреляционная зависимость -увеличение индекса потребительских цен снижает потребительских расходы на товары иуслуги.

Для моделирования и прогнозирования динамики показателей потребительского рынка Y1, Y2, Y3 за период 2005 г. — 2013 г. были использованы методы анализа временных рядов в ППП STATGRAPHICS и EViews. Графики исходных данных представлены на рис. 1.

100,000-90,00080,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,000-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

1 23456789

Рисунок 1 - Графики анализируемых рядов исходных данных

Проведение теста Дики-Фуллера (ADF) на единичный корень для проверки на стационарность временных рядов показал, что Y1, Y2, Yз-нестационарные (рис. 2).

Null Hypothesis: Y1 has a unit root

t- Statistic Prob*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1 476137 09962

Null Hypothesis: Y2 has a unit root

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.462091 04996

Null Hypothesis: Y3 has a unit root

Augmented Dickey-Fuller test statistic •0646503 08052

Рисунок 2 - Тест Дики-Фуллера для временных рядов Yl, Y2, Yз

Для моделирования нестационарных рядов используют интегрированные авторегрессионные модели скользящего среднего ARIMA(p,d,q), где р - порядок модели авторегрессии, q - порядок модели скользящего среднего, d - порядок конечных разностей Yt.. Метод построения подобных моделей состоит в приведении исходного нестационарного временного ряда к стационарному путем перехода к ряду, состоящему из последовательных разностей.

Выбор модели осуществлялся по условию: (p+q) < 3 и d < 2. Точность модели оценивалась на основе 1: статистик, коэффициентов детерминации, стандартных ошибок, адекватность модели — на основе поведения остатков.

Для описания временных рядов были протестированы модели: АММА(1,1,0), АММА(1,1,1), АММА(0,1,1), АММА(2,1,0), АММА(0,1,2) с константой и без константы. В результате проведенных исследований, уровень потребительских расходов на продукты питания Yl наилучшим образом описывается моделью АММА( 1,1,0) без константы (рис. 3).

Данная модель имеет наименьшую стандартную ошибку RMSE=1704,68, коэффициент детерминации Я2= 0,99 (близкий к 1), параметр модели АЯ (1) -значимый. Статистика Дарбина-Уотсона DW=2,02 близка к 2, что свидетельствует об отсутствии автокорреляции в остатках.

Parameter ARIMA Estimate Model Summary Stnd. Error t P- value

AR( 1) 1,02412 0j128116 7,99366 0, 000092

Рисунок 3 - Оценка параметров модели ARIMA (1,1,0) для Y1 Коррелограмма остатков модели указывает на тот факт, что остатки являются белым шумом (все коэффициенты автокорреляций остатков незначимые), поэтому модель является адекватной.

Residual Autocorrelations tor adjusted y1 Time Sequence Plot foryl

0 1 S 3 4 0 4 8 13 16 20 H

lag

Рисунок 4. График автокорреляционной Рисунок 5. График прогноза Yi

функгцси остатков

Запишем формулу модели, по которой будем осуществлять прогноз. Общая формула ARIMA модели имеет вид Ф(BX1-B)dyt=¥(B)s^

Используя оценки параметров модели ARIMA(1,1,0) (рис. 3), представим ее в виде (1-1,024B)(1-B)yt= St, раскрывая скобки и применяя оператор сдвига Вуt=yt-l, получим yt =2,024 yt-1- 1,024 yt-2+ St . Предсказываемый /-уровень исследуемого ряда выражается в виде: yt+i =2,024 yt+i-1-1,024 y+i-2+ st.

Lower 95,0% Upper 95,0*

Period Forecast Limit Limit

10,0 61444,6 57412,4 65476,7

11,0 67558,1 58454,9 76661,4

12,0 73819,1 58444,9 89194,2

Рисунок 4 - Прогноз Yi по модели ARIMA (1,1,0)

Прогноз Yl - уровня потребительских расходов на продукты питания на период 2014-2016 гг. (рис. 5) содержит значение математического ожидания прогнозируемого показателя и доверительный интервал, в котором этот показатель находится с заданной вероятностью.

О точности прогноза можно судить по графику прогноза и по значению абсолютной процентной ошибки прогноза МАРЕ. Фактические значения Yl практически лежат на линии прогноза (рис. 5), МАРЕ = 3,77 < 10 % - точность прогноза считается высокой.

Parameter ARIMA Estimate Model Summary Stnd. Error t P- value

ftR(l) 6,919485 6,113681 8,08827 e, 000040

Рисунок 5 - Оценки параметров модели ARIMA (1,1,0) для Y2 Для описания уровня потребительских расходов на оплату услуг Y2, наилучшим образом подходит модель ARIMA(1,1,0) (рис. 6).

По коррелограмме (рис. 8) можно сделать вывод, что ряд остатков стационарный, а модель является адекватной.

Формула модели для прогнозирования: у =9,08уы- 8,08у1-2+ £1. У1+1 = 9,08у1+1_1- 8,08у1+1_2+ £1.

Ниже представлен прогноз уровня потребительских расходов на оплату услуг Y2 на период 2014-2016 гг (рис. 10).

Lower 95,6% Upper 95,0%

Period Forecast Limit Limit

10,0 64798,3 61162,9 68313,6

11,0 69931,5 64832,8 75030,2

12, 0 75154,8 68910,1 81399,4

Рисунок 10 - Прогноз Y2 по модели АЯ1МА (1,1,0) Точность прогноза высокая, поскольку МАРЕ = 4,38 < 10%

Модель АММА(2,1,0) с константой оказалась наиболее точной для описания уровня потребительских расходов на покупку непродовольственных товаров Yз. Все параметры модели значимы (рис.11).

Parameter ARIMA Estimate Model Summary Stnd. Error t P-value

AR(1) -0,71844 0,220086 -3,26437 0,022338

AR(2) -0,999394 0,207112 -4,78194 0,004962

Mean 8821,01 924,314 9,5433 0,000214

Constant 23894,7

Рисунок 11 - Оценка параметров модели АЯ1МА (2,1,0) для Yз

Анализ коррелограммы (рис.12) свидетельствует о том, что ряд остатков стационарный, следовательно, модель адекватная.

Residual Autocorrelations for adjusted уЗ

rtWF.'Aii 1,0} wth constant

12

6

0

Time Sequence Plot for y3

AfilMA^i ^.0) with corstarl

CO

- sduti

— пычсаы llnr

0 2 4 В В 10 H2

0 0.5 t IS 1 2,5 3

lag

Рисунок 12. График автокорреляционной Рисунок 13. График прогноза Y3

функции остатков

Используя оценки параметров модели ARIMA(2,1,0), запишем ее в виде: (1+0,71844В+0,9904В2)(1-B)yt=23894,7 + st

После преобразований и применения оператора сдвига получим формулу модели для прогнозирования:

yt = 23834,7+ 0,28yt-1- 0,27 y-2+ 0,99 y« +st. yt+i = 23834,7+ 0,28yt+i-1- 0,27 yt+i-2+ 0,99 yt+i-3 +et.

Ниже приведены результаты прогнозных расчетов уровня потребительских расходов на оплату непродовольственных товаров на 2014-2016 гг. (рис.14)

Рисунок 14 - Прогноз Y3 по модели ARIMA (2,1,0) Абсолютная процентная ошибка прогноза МАРЕ = 4,81 % меньше 10% , фактические значения Y3 очень близки к линии прогноза (рис. 13) - точность прогноза высокая.

Результаты прогнозов показали, что за 3 года объемы потребительских расходов на продукты питания возрастут на 20 %, на оплату услуг - на 16,1%, на непродовольственные товары - на 3,4 %. Сравнивая прогнозные значения расходов по различным направлениям, можно предположить, что произойдут изменения в структуре потребительских затрат: доля расходов на продукты питания увеличится, а доля расходов на оплату непродовольственных товаров снизится, это значит, что реальные доходы населения будут снижаться и как следствие - развитие регионального рынка будет замедляться. Список использованной литературы:

1 Бушин П.Я. Эконометрика. Анализ временных рядов.: учеб.пособие / П.Я. Бушин. - Хабаровск : РИЦ ХГАЭП, 2013. - 96 с.

2 Бушин П.Я. Эконометрика на EViews. Практикум по решению задач : учеб.пособие. П.Я.Бушин. -Хабаровск : РИЦ ХГАЭП, 2010. - 112 с.

3 Бушин П.Я. Эконометрика. Корреляционно-регрессионный анализ. : учеб.пособие / П.Я. Бушин. -Хабаровск : РИЦ ХГАЭП, 2014. -84 с.

4 Ким, Е.А., Котлова, Ю.А. Выявление основных перспектив развития регионального рынка потребительских товаров и услуг Хабаровского края // Потребительский рынок XXI века: стратегии, технологии, инновации : материалы научно-практической конференции. 30 октября 2015 года / под общ.ред. канд. экон. наук В.А. Синюкова. - Хабаровск : РИЦ ХГУЭП, 2015. 452

5 URL: http://www.gks.ru/- Федеральная служба государственной статистики

6 Постановление от 26.01.2012 №9-пр "Об основных напрвлениях развития потребительского рынка в Хабаросвком краена период 2012-2015 годов"

© Кравченко Е.Н., Ким Е.А., Бочкарева В.А., 2016

УДК 657.22

Кривичев Денис Андреевич

аспирант 1 года обучения, ФГБОУ ВПО Кубанский ГАУ

г. Краснодар, РФ E-mail: [email protected] Мотрошилова Татьяна Владимировна студентка 3 курса ФГБОУ ВПО Кубанский ГАУ

г. Краснодар, РФ E-mail: [email protected]