Tsypin Alexander Pavlovich, Faizova Liliya Radikovna ECONOMETRIC MODELLING OF INFLUENCE OF FACTORS .
economic sceinces
УДК 330.43
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ЦЕНЫ ВТОРИЧНОГО РЫНКА ЛЕГКОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ Г. ОРЕНБУРГА
© 2018
Цыпин Александр Павлович, кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и эконометрики Самарский государственный экономический университет (443090, Россия, Самара, ул. Советской Армии, 141, e-mail: [email protected]) Фаизова Лилия Радиковна, кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и эконометрики Оренбургский государственный университет (460018, Россия, Оренбург, просп. Победы, 13, e-mail: [email protected])
Аннотация. Цель: выявление и измерение влияния количественных и качественных факторов на среднюю цену продажи отечественных и иностранных автомобилей на вторичном рынке г. Оренбурга. Методы: для достижения поставленной цели были использованы такие статистические методы как табличный, графический, выборочный, коэффициентный, корреляционно-регрессионный. Результаты: За прошедшие четверть века в России в целом и Оренбургской области в частности, наблюдается стремительный рост числа легковых автомобилей, в результате показатель обеспеченности на 1000 жителей приблизился к европейскому уровню и это делает изучение рынка актуальной задачей. Отсутствие официальной системы мониторинга рынка автомобилей побуждает исследователей организовывать специальные выборочные обследования, что и было нами выполнено в 2010 г. и 2017 г. в г. Оренбурге. Анализ закономерностей на вторичном рынке показывает, что на цену легковых автомобилей как отечественного, так и иностранного производства существенное влияние оказывает количество лет их эксплуатации. В качестве нечисловых факторов, влияющих на цену, можно указать оснащенность автомобиля сигнализацией и автоматической коробкой передач. Научная новизна: впервые к локальному рынку подержанных автомобилей г. Оренбурга были приложены статистические методы, что позволило вскрыть закономерности и тенденции развития этого рынка. Практическая значимость: основные положения и выводы статьи могут быть использованы в научной и практической деятельности при рассмотрении вопросов развития локальных рынков в целом и рынка подержанных автомобилей в частности.
Ключевые слова: транспорт, вторичный рынок автомобилей, стоимость, цена, статистика, выборочное обследование, факторы, фиктивные переменные, качественные признаки, эконометрическая модель, взаимосвязь, предсказание.
ECONOMETRIC MODELLING OF INFLUENCE OF FACTORS ON THE PRICES OF THE SECONDARY MARKET OF CARS OF ORENBURG
© 2018
Tsypin Alexander Pavlovich, candidate economically sciences, associate professor
of statistics and econometrics Samara State Economic University (443090, Russia, Samara, Sovetskoy Armii Street, 141, e-mail: [email protected]) Faizova Liliya Radikovna, candidate economically sciences, associate professor of statistics and econometrics Orenburg State University (460018, Russia, Orenburg, Pobedy Avenue, 13, e-mail: [email protected])
Abstract. Purpose: identification and measurement of influence of quantitative and qualitative factors on the average price of sale of domestic and foreign cars in the secondary market of Orenburg. Methods: for achievement of a goal such statistical methods as tabular, graphic, selective, coefficient, correlation and regression have been used. Results: For passed quarter of the century in Russia in general and the Orenburg region in particular, rapid growth of number of cars is observed, as a result the security indicator on 1000 inhabitants has approached the European level and it does market studying by a relevant task. The lack of official system of monitoring of the market of cars induces researchers to organize special selective inspections, as has been executed by us in 2010 and 2017 in Orenburg. The analysis of regularities in the secondary market shows that the number of years of their operation has significant effect on the price of cars of both domestic, and foreign production. It is possible to specify equipment of the car as the non-numerical factors influencing the price by the alarm system and the automatic transmission. Scientific novelty: for the first time statistical methods have been attached to the local market of used cars of Orenburg that has allowed to open regularities and tendencies of development of this market. Practical importance: basic provisions and conclusions of article can be used in scientific and practical activities by consideration of questions of development of the local markets in general and the market of used cars in particular.
Keywords: transport, secondary market of cars, cost, price, statistics, selective inspection, factors, fictitious variables, qualitative signs, econometric model, interrelation, prediction.
Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными и практическими задачами. В последние десятилетия в экономике России произошли кардинальные изменения, которые негативным образом сказались на автомобильной промышленности, и как следствие, на первичном и вторичном рынке легковых автомобилей. В условиях перехода к рыночным отношениям, либерализации цен, национализации государственной собственности, снижения покупательной способности доходов населения, роста инфляции, низкой конкурентоспособности отечественной продукции, экспансии иностранных товаров многие автомобильные заводы пришли в критическое состояние, были закрыты (к примеру, АМО Завод им. Лихачева) или перешли от собственного производства к сборке иностранных моделей
на территории России (к примеру, ПАО «АВТОВАЗ»). В этой связи оценка закономерностей складывающихся на рынке автомобилей является актуальной, так как позволит оценить его емкость, предлагаемый ассортимент и предпочтения потребителей.
Проведенный теоретико-методологический анализ интересующей нас предметной области выявил несколько работ заслуживающих внимание. Так вопросам оценки общего состояния автомобильного рынка России посвящены работы таких авторов, как: Голов П.В. [1], Исаенко Е.В. и Тарасов А.С. [2], Князев С.В. [3], Курилов К.Ю. и Курилова А.А. [4], Лукьянова А.Л. [5], Нуреев Р.М. и Кондратов Д.И. [6], Ратис Г.Ю. [7], Ходченко С.С. [8], Чистик О.Ф. и Чариков В.С. [9], Шитикова С.А. [10]. К проблеме выявления и измере-
экономические
нсут.
Цыпин Александр Павлович, Фаизова Лилия Радиковна ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ...
ния влияния факторов на рынке автомобилей обращались такие авторы, как Богданов А.Л. [11], Валеева З.Ф. и Исавнин А.Г. [12], Кадочникова Е.И. и Чеканова А.А. [13], Молодцов М.В. [14], Прус Я.А. и Орлова И.В. [15], Редин Д.В. [16], Утакаева И.Х. и Хмелевская К.А. [17].
Также стоит отметить, что проводимое исследование базируется на теоретических подходах к построению эконометрических моделей изложенных в учебнике «Эконометрика» [18], практическая реализация корреляционно-регрессионного метода в статистических пакетах программ была взята из материалов Афанасьева В.Н. [19] и Цыпина А.П. [20].
Состоятельность получаемых в ходе анализа выводов во многом зависит от имеющейся в распоряжении исследователя статистической информации, в этой связи необходимо кратко остановиться на источниках, к которым мы прибегали в ходе достижения поставленной цели.
Так, основные характеристики транспорта в Оренбургской области были взяты из статистического ежегодника «Статистический ежегодник Оренбургской области. 2017». Сведения по локальному рынку подержанных автомобилей г. Оренбурга были получены в ходе специально организованных выборочных обследований 2010 г. и 2017 г.
Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов. Для оценки развития личного транспорта в регионе, обратимся к данным, представленным на рисунке 1.
Рисунок 1 - Динамика числа легковых автомобилей в Оренбургской области, шт.
Согласно данным, приведенным на рисунке 1, по Оренбургской области прослеживается тенденция к росту легковых автомобилей. Так за анализируемый период численность легковых автомобилей выросла в 4,2 раза, а в относительном выражении достигла отметки в 356 автомобилей на 1000 населения, что приближается к европейскому уровню (согласно данным опубликованным в издании «Российский статистический ежегодник», в 2014 году в России на 1000 населения приходилось 297 автомобилей, в Германии - 548, в Великобритании -476, во Франции - 496). Рост числа автомобилей еще раз подчеркивает актуальность изучения выделенной темы, но официальная статистика не проводит обследование характеристик рассматриваемого рынка, поэтому нами в 2010 г. впервые было проведено выборочное обследование вторичного рынка, а в 2017 г. выборку повторили, результаты данных мероприятий представлены ниже.
Наибольший удельный вес на вторичном рынке автомобилей города Оренбурга в отчётном периоде занимают автомобили иностранного производства 51 %, против 49 % отечественных автомобилей. Также стоит отметить, что по сравнению с 2010 годом, доля первой категории увеличилась на 15 процентных пункта. Выявленная закономерность объясняется ростом благосостояния жителей города, политикой банков в области автокредитования и более высоким качеством (комфортом) продукции импортных брендов.
Также наблюдается снижение числа заднепроходных автомобилей ВАЗ (на 17,2 %), что объясняется
снятием большинства разновидностей с производства и постепенным выбытием оставшегося числа из оборота. Стоит указать на ничтожно малое количество автомобилей марки ГАЗ и ОКА, что связано с полным закрытием производства данных автомобилей в России.
Очень показательным является динамика изменения доли отечественных автомобилей по пробегу, представлено на рисунке 2.
Рисунок 2 - Структура автомобилей на вторичном рынке по величине пробега
Согласно представленной на рисунке информации, следует сделать вывод, что со временем произошло смещение величины пробега в сторону его увеличения (снижение группы «до 50 тыс. км.» и увеличение группы «свыше 100 тыс. км.»). Объясняется данная тенденция тем, что в условиях экономического кризиса и нестабильной финансовой ситуации владельцы не спешат продавать свои автомобили, а стараются сохранить то, что уже имеют.
Для оценки влияния различных факторов на стоимость автомобилей на вторичном рынке города Оренбурга проведем тестирование предположения о взаимосвязи между пробегом автомобиля и его стоимостью, а также годом выпуска и стоимостью. При этом в первом случае предполагается обратная связь, а во втором случае прямая.
Нанесение значений на диаграмму рассеяния (поле корреляции) позволяет подтвердить наше предположение, так как прослеживается явный рост цены на сравнительно новые автомобили, при этом стоит обратить внимание на «выброс», т.е. автомобиль с высокой стоимостью, таковым является LADA Vesta, что не удивительно, так как данный автомобиль по своему оснащению приближается к заграничным аналогам.
Что касается иностранных автомобилей, то наблюдается аналогичная картина, т.е. с ростом величины пробега стоимость снижается, соответственно, чем меньше проходит времени с момента выпуска, тем дороже автомобиль.
Воспользуемся методикой построения регрессионных уравнений с использованием фиктивных переменных и оценим регрессионную модель по иностранным и отечественным автомобилям, представленным на вторичном рынке, отдельно.
Для количественного измерения влияния на цену автомобиля по выборке 2017 г. были выбраны следующие факторы:
- цена автомобиля на вторичном рынке (y), тыс. ру-
блей;
- количество лет продаваемого автомобиля (хх), лет;
- пробег продаваемого автомобиля (х2 ), тыс. км.;
- наличие сигнализации () (0 - нет, 1 - да);
- тип продавца (^ ) (0 - посредник, 1 - собствен-
ник);
- количество владельцев () (0 - в остальных слу-
Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018. Т. 7. № 3(24)
309
Tsypin Alexander Pavlovich, Faizova Liliya Radikovna ECONOMETRIC MODELLING OF INFLUENCE OF FACTORS .
economic sceinces
чаях, 1 - 1 владелец);
- количество владельцев (d3 2) (0 - в остальных случаях, 1 - 2 владельца);
- количество владельцев (d3 3) (0 - в остальных случаях, 1 - 3 владельца);
- антикоррозийная обработка кузова (d4) (0 - нет, 1
- да);
- тип коробки передач (d 5) (0 - механическая, 1 - автоматическая).
В результате оценки ряда эконометрических моделей и «отсева» несущественных переменных, для зависимости цены отечественного легкового автомобиля на вторичном рынке от факторов, было получено множественное уравнение регрессии, удовлетворяющее всем требованиям статистической значимости.
у=328,0 -6 ,0 х, -3 ,8 d1 +е
При этом построенная модель имеет следующие характеристики:
Я = 0,8 ; Я2 = 0,4 ; ^ = 0 ,7 ; р < 0,0
Построенная модель обладает следующими характеристиками:
Я = 0,3 ; Я2 = 0,8 ; ^ = $ ,8 ; р < 0,0
Модель характеризуется статистически значима по ¥ - и t - критерию
t(а0) = 5,0 ;tЦ) = -3,8 ;t(а2) = 3,3 .
Согласно полученных значений параметров модели, при увеличении количества лет эксплуатации автомобиля иностранного производства на 1 год, его цена снизится в среднем на 44,37 тыс. рублей, при этом значительно различается цена по автомобилям с автоматической коробкой передач и без нее.
Аналогичным образом построим несколько вариантов прогнозов, при среднем значении независимой переменной равным 7 годам и среднее ± 3 года, результаты представим в таблице 2.
Таблица 2 - Предсказанные значения цены на основе модели зависимости цены иностранного легкового автомобиля на вторичном рынке от факторов (выборка 2017 года)
Множественный коэффициент детерминации указывает на то, что 64% вариации цены автомобилей объясняется включенными в уравнение факторами, в свою очередь фактическое значение ¥ - статистики Фишера
указывает на статистическую значимость построенной модели. Значения t - критерия Стьюдента (
t(а0) = 0 ,$ ;t(а,) = 1,6 ;t(а2) = 2 ,8 ) указывают на
статистическую значимость параметров уравнения.
Интерпретация полученных параметров заключается в следующем: при увеличении количества лет на 1 год эксплуатации автомобиля, его стоимость снижается на 16,69 тыс. рублей. Коэффициент при фиктивной переменной получен со знаком минус, что указывает на то, что регрессия по автомобилям с сигнализацией проходит ниже регрессии, чем для автомобилей, необорудованных данной опцией.
Так как полученная модель статистически значима, проведем моделирование на ее основе. Для этого используем три заданных значения независимой переменной: среднее, равное 10 лет с момента выпуска; и 10±5 лет (соответственно 5 и 15 лет эксплуатации). В результате подстановки этих значений в уравнение, получаем интервалы, представленные в таблице 1.
Таблица 1 - Предсказанные значения цены на основе модели зависимости цены отечественного легкового автомобиля на вторичном рынке от факторов (выборка 2017 года)
Показатели Варианты прогнозов
К олич e ство лет эксплуатации 5 лет 10 лет 15 лет
Наличие сигнализации нет Да нет Да нет да
Пр ед сказанно е знач ение 244,6 220,0 161.2 136,6 77,3 53.2
-95% 213,0 2043 144,4 120.1 593 25.2
+95% 271.2 235,7 173,0 153.1 963 31,2
y = 762,2 - 4 ,3 x1 + 350,i
d5 + e
Показатели Варианты прогнозов
Количество лет экепл\' ат ашш 3 года 7 лет 10 лет
Наличие автоыатическойкор обки пер ед ач нет да нет да нет да
Предсизаннаезнэчение 629 6 980,0 452 1 802,5 319,0 6693
-95 % 415 J 839,0 2843 685,7 157.3 526.9
+95% 843,8 1120,9 619,9 9193 480,7 811,3
Согласно полученным прогнозам, наибольшие шансы продать автомобиль на вторичном рынке имеют владельцы, у которых довольно «потрепанный» автомобиль с минимумом дополнительных опций.
Наилучшая модель, которая отражает влияние факторов на стоимость подержанного иностранного автомобиля, характеризуется следующим множественным уравнением регрессии:
Отталкиваясь от того, что уровень жизни в Оренбургской области невысок, можно предположить, что наилучшие шансы быть проданным имеет подержанный иностранный автомобиль с механической коробкой передач, находящийся в эксплуатации 10 и более лет.
Выводы исследования и перспективы дальнейших изысканий данного направления. Подводя итог проведенного анализа вторичного рынка легковых автомобилей в г. Оренбурге, можно сделать следующие выводы.
1. За период 2010-2017 гг. структура вторичного рынка практически не претерпела изменения, по-прежнему наиболее часто встречаются иностранные автомобили с встроенной (установленной) аудиосистемой (96,91 %), с установленной в 74 % случаев сигнализацией, 73,20 % продаваемых автомобилей прошли антикоррозийную обработку, подавляющее большинство автомобилей имело тонировку (76,29 %), 49,48 % имели заводскую обшивку салона.
Что касается типичного отечественного автомобиля, то он, как правило, оснащен аудиосистемой (92,39%), в 71 % оснащен сигнализацией, больше половины автомобилей (64,13 %) не прошли антикоррозийную обработку, чуть больше половины были затонированы (59,78 %) и 66,3 % имели заводскую обшивку салона.
2. Минимальной стоимостью (в связи с простотой комплектации) обладают автомобили отечественного производства, максимальной модели бизнес-класса.
3. Наибольшее отрицательное влияние на цену подержанного автомобиля (как отечественного так и иностранного) имеет его возраст и общий объем пробега, остальные социальные, экономические и технические факторы имеют второстепенное значение.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Голов П.В. Формирование стратегий развития экономических субъектов на региональном рынке: на примере регионального автомобильного рынка: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.05 / Место защиты: Иван. гос. ун-т. Иваново, 2012. 23 с.
2. Исаенко Е.В., Тарасов А.С. Автомобильный рынок России и тенденции его развития // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2013. № 1 (45). С. 005-013.
3. Князев С.В. Автомобильный рынок России
экономические науки
Цыпин Александр Павлович, Фаизова Лилия Радиковна ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ...
- перспективы и прогнозы развития // Известия Статья поступила в редакцию 30.07.2018 Волгоградского государственного технического универ- Статья принята к публикации 27.08.2018 ситета. 2007. Т. 7. № 12 (38). С. 14-21.
4. Курилов К.Ю., Курилова А.А. Рынок подержанных автомобилей. Перспективы и пути развития // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2014. № 4 (30). С. 157-160.
5. Лукьянова А.Л. Маркетинговые исследования мотивации потребителей на товарных рынках: на примере автомобильного рынка: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: 08.00.30 / Санкт-Петербургский ун-т экон. и финансов. Санкт-Петербург, 1998. 19 с.
6. Нуреев Р.М., Кондратов Д.И. Рынок легковых автомобилей: вчера, сегодня, завтра // Журнал институциональных исследований. 2010. Т. 2. №. 3. С. 86-128.
7. Ратис Г.Ю. Особенности функционирования компаний в период кризиса на вторичном рынке автомобилей Тольятти на примере ГК «Карлайн» // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева, 2012. №. 1 (25). С. 25-30.
8. Ходченко С.С. Современный российский рынок автомобилей: структура и особенности предложения // Terra Economicus. 2008. Т. 6. №. 4-2. С. 216-219.
9. Чистик О.Ф., Чариков В.С. Регионы России: анализ и прогнозирование уровня экономического развития. Самара: Издательство: Самарский государственный экономический университет, 2003. 116 с.
10. Шитикова С.А. Сравнительная характеристика результатов выборочного обследования вторичного рынка автомобилей в г. Оренбурге // Инновационная наука. 2016. № 4-2. С. 110-114.
11. Богданов А.Л. Эконометрический анализ рынка подержанных автомобилей // Вестник Томского государственного университета. 2006. № 290. С. 104-107.
12. Валеева З.Ф., Исавнин А.Г. Эконометрическое моделирование стоимости автомобилей на вторичном рынке в городе Набережные Челны // Фундаментальные исследования. 2016. № 6-1. С. 154-158.
13. Кадочникова Е.И., Чеканова А.А. Эконометрическое моделирование стоимости автомобиля Kia Rio на вторичном рынке // В сборнике: Маркетинг и реклама - эффективные стратегии развития бизнеса сборник научных трудов по материалам I международной научно-практической конференции. Научно-издательский центр «Открытое знание», 2017. С. 18-23.
14. Молодцов М.В. Эконометрическое моделирование остаточной стоимости автомобиля Toyota Camry на вторичном рынке // В сборнике: современная экономика: актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей победителей V международной научно-практической конференции, 2017. С. 144-146.
15. Прус Я.А., Орлова И.В. Эконометрическое моделирование стоимости автомобиля Toyota Camry на вторичном рынке, пример, расчеты // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 24-26.
16. Редин Д.В. Возможности прогнозирования динамики рынка легковых автомобилей исходя из социально-экономических факторов // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2014. Т. 5. № 2 (20). С. 28-31.
17. Утакаева И.Х., Хмелевская К.А. Опыт экономе-трического моделирования с использованием пакета статистического анализа Python // Международный научный журнал. 2017. № 5. С. 67-71.
18. Афанасьев В.Н., Лебедева Т.В., Леушина Т.В., Цыпин А.П. Эконометрика. Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2012. 402 с.
19. Афанасьев В.Н., Цыпин А.П. Эконометрика в пакете STATISTICA. Оренбург: ИП Кострицын, 2010. 196 с.
20. Цыпин А.П., Фаизова Л.Р. Статистика в табличном редакторе Microsoft Excel. Оренбург: Издательство: Оренбургский государственный университет, 2016. 290 с.
Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018. Т. 7. № 3(24)
311