CC BY
59
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 338.5: 338.43 (470.45)
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА ТЕПЛИЧНУЮ ОВОЩНУЮ ПРОДУКЦИЮ
С.И. Богданов, кандидат технических наук, доцент В.А. Титова, аспирант
Волгоградский государственный аграрный университет А.С. Богданов, аспирант
Волгоградский государственный университет
В работе на основании фактических данных за 2008-2012 гг. исследуется динамика средних потребительских цен на овощную тепличную продукцию в Российской Федерации. Построена эконометрическая модель ценообразования с учётом фактора сезонности и показана её применимость для прогнозирования цены овощной продукции на последующие периоды.
Ключевые слова: овощная тепличная продукция, ценообразование, скользящее среднее, сезонные индексы, аддитивная модель, ВТО.
Сельское хозяйство играет важную роль в экономике России, обеспечивая 3,7 % ВВП и около 8 % занятости населения. По данным Министерства сельского хозяйства РФ, сейчас в сельскохозяйственном производстве защищённого грунта производится около 600 тыс. тонн овощей или 4 кг на душу населения в год. Для обеспечения в соответствии с медицинской нормой (15 кг на человека в год) аграриям страны необходимо производить ежегодно около 1,7 млн тонн. Для увеличения производства тепличных овощей и повышения конкурентоспособности тепличного овощеводства в рамках Госпрограммы на 2013-2020 годы предусмотрено частичное (до 20 %) возмещение затрат на энергоносители, что обеспечит повышение рентабельности овощепроизводства закрытого грунта. При этом валовый сбор овощей в 2014 году должен достигнуть 720 тысяч тонн, а в 2020 году - 1720 тысяч тонн [5].
Согласно исследованиям Международного центра торговли и устойчивого развития (ICTSD), начиная с 1999 г., производство сельскохозяйственной продукции в России возрастало довольно быстрыми темпами. Коэффициент среднего темпа роста валовой продукции сельского хозяйства за 1999-2010 гг. составил 2,4 % в год [3]. Увеличение производства отмечалось как у отечественных производителей, так и у импортеров сельскохозяйственной продукции. Российский потребитель, учитывая сравнительные преимущества и конкурентоспособность отечественной продукции, стремится приобретать продукцию отечественных товаропроизводителей.
В августе 2012 года Россия стала полноправным членом Всемирной торговой организации. В Минэкономразвития считают, что вступление России во ВТО - это, прежде всего, стабильность условий работы на внешних рынках, снижение барьеров в торговле, а также возможность участия России в формировании правил международного экономического сотрудничества. Некоторыми условиями присоединения нашей страны к ВТО являлось снижение ввозных таможенных пошлин, ограничение господдержки ряда отраслей промышленности и сельского хозяйства, что может привести к росту конкурентоспособности иностранных товаров [6].
В результате выполнения обязательств перед ВТО, предусматривающих снижения ставок импортных пошлин по широкому набору сельскохозяйственной продукции,
роста цен на минеральные удобрения, отмены освобождения от НДС, применяемого к некоторым видам отечественной сельскохозяйственной продукции; обнуления экспортных сельскохозяйственных субсидий, можно спрогнозировать, что совокупные потери сельхозпроизводства составят более 1/3 недополученного роста [5].
В сложившейся ситуации цена на отечественную сельскохозяйственную продукцию является одним из ключевых инструментов успешного развития отечественных сельскохозяйственных товаропроизводителей и всей сельскохозяйственной отрасли в целом. Затратный подход к ценообразованию является наиболее традиционным в условиях переходного периода. Он ориентирует ценообразование главным образом на внутренние производственные факторы развития хозяйственной деятельности и получение заранее предусмотренной нормы прибыли на продукцию. Однако данный подход не учитывает потребительский спрос на продукцию и присутствие огромной армии производителей-конкурентов, которые появились при вступлении России в ВТО. Анализ цены реализации сельскохозяйственной продукции неизбежно должен сопровождаться исследованием динамики цен на соответствующие товары.
В настоящей работе исследуется динамика цен на тепличную овощную сельскохозяйственную продукцию в Российской Федерации за последние пять лет с 2008 по 2012 г. Помимо этого, в работе предпринята попытка прогнозирования цен на сельскохозяйственную продукцию на последующие годы [5, 6].
На начальном этапе исследовалась динамика цен на овощную сельскохозяйственную продукцию в целом. Для наглядности обработки ряд цепных индексов цен был преобразован к ряду базисных индексов (за базу взят уровень цен на овощную продукцию, в частности, тепличного огурца, в декабре 2007 года) [2, 4]. На рисунке 1 представлен числовой ряд скользящего среднего значения цены, а также его линейный тренд.
80,0 70,0 60,0
50,0
С!
го 40,0 х ' <и
^ 30,0
20,0
10,0 0,0
У = 0,5 9 038 х - 615 ,81
К = 0 ,94 17
годы
00 о о о о
о о о о о 1-Н ,-н ,-н
о о о о о о о о о о
с^ с^ с^ с^ с^ с^
д н д н д д н
а а д а а а д а а а
ю й ю ю й ю ю Й
й « 2 « н й « 2 « н й « 2
X X
<и о <и О
с^ С^ с^
о
д X
о с^
д а
ю «
н X и
О
о с^
д а
ю
й «
о с^
н а й
о
д X
о с^
д а
ю «
н X и
О
о с^
д а
ю
й «
Рисунок 1 - Динамика цен на огурец тепличный по значению скользящего среднего
За пять последних лет цена на тепличный огурец выросла примерно в 1,5 раза, а доходы населения - в 1,7 раза. В соответствии с наблюдениями в 1999 г. и необходимой нормой потребления овощной продукцией, рекомендованной Минздравом России, наблюдается явная тенденция уменьшения доли доходов населения, затрачиваемой для приобретения сельскохозяйственной продукции, в частности, тепличного огурца (рис. 2).
Y=-0, 0002x^0, 0057x3-0, 0626x2+0, 222^+0, 4127 (1)
Предварительный анализ позволяет сделать вывод о том, что приведенная зависимость (1) имеет явную тенденцию снижения, а также, что зависимость легко аппроксимировать с помощью полинома четвертой степени с высоким уровнем достоверности результата, коэффициента детерминации R .
Визуальный анализ графика скользящего среднего (рис. 1) позволяет сделать вывод о присутствии не только вполне естественной повышающей тенденции во временном ряде, на наш взгляд, линейной, но и достаточно отчетливых сезонных колебаниях цен.
0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
Рисунок 2 - Средняя доля дохода гражданина России, направленная на приобретение овощной тепличной продукции
Определение трендов изменения цены во времени без учета и с учётом сезонности выполнялось с использованием статистических функций пакета Ms Office Excel ТЕНДЕНЦИЯ(), КОРРЕЛ() и др. Для получения представления о том, насколько близок тренд без учёта сезонности к исходным данным, была определена корреляция между
значениями тренда и фактическими исходными ценами. Значение корреляции 0,19 (и
2 „ соответствующее ему значение R , приблизительно 0,15) показывает, что обычный
тренд не очень хорошо описывает поведение данных. Этот недостаток был устранен
путём включения в модель фактора сезонности. Включение сезонных факторов и их
анализ выполнялся по следующим этапам:
1. Для каждого месяца вычислялись сезонные индексы, которые характеризуют
влияние сезонности.
%
y = -0 0 002x 1 + 0 0 057x 3 - 0 0 1 + 0 ' 221x + 0 4 127
J li' — 0 '
I оды
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
2. Эти индексы были использованы для вычисления десезонализированных (с поправкой на сезонность) значений для каждого месяца.
3. На основе десезонализированных значений определялся тренд.
4. Фактический тренд вычисляется путем прибавления сезонных индексов к вычисленному на предыдущем этапе тренду. Индексы добавлялись к тренду, когда исследовалась аддитивная модель данных, то есть когда значение представляет собой сумму значения тренда и сезонного колебания.
Представленная электронная таблица (рис. 3) позволила вычислить отношения за каждый месяц в течение всего периода истории данных. После этого в столбце «Среднее отношение» подсчитывалось среднее значение для каждого месяца. Однако чтобы получить окончательные значения сезонных индексов, была внесена поправка: сумма индексов должна составлять 1200 (в среднем по 100 на каждый месяц); тогда они действительно будут представлять процентное отличие в значениях. Каждое среднее значение было уменьшено в 1,0290 раза (=1234,8/1200). Эта поправка применялась в столбце «Сезонный индекс», где и содержатся правильные значения сезонных индексов
для каждого месяца.
А В С С- Е F G Н I J
1 Вычисление месячных сезонных индексов
■ s ® X -5 +:
2 ь и II — i О i 1 1 ф От £ I о s s Si Н s s II N Е й Si 14 Е ё _ ii 5 I 14 Е й si 14 Е то C.I г ■ Э s
3 ЯН Б 167.5 162,6 - 131.4 200.0 209,6 164,0 131.6
4 фее 1SS.4 103,1 - 1S4.1 191,9 212,6 164,0
5 пар 155,6 151г3 - 159,7 170,9 1 51.6 140,4
6 апр 132.4 126г7 - 136,9 135.3 141,5 116,0
7 май 106.1 103,1 - 117.1 107,5 109,7 90.1
8 и юн 63.7 61,9 - 70.2 63.3 64.7 Е6.7
9 И KJJ1 54.1 52,6 - 49,7 Е6.9 41.3 60,7
10 авг 40,0 46.6 - 47.S 43,5 36.7 63.9
11 сен 43.6 42.4 - 35.0 32,1 44.6 62,0
12 окг 66.4 64.6 - 66,3 60.3 72.1 67.1
13 ноя 92.2 39,6 - 99,6 SS.3 102,4 70.5
14 дек 116.7 113,4 109,3 114,5 97.7 157,5 104,4
15 Всего 1234.S 1200.0
тКяждын индекс = Фактическое
значение за месяц - 12-месячное
16 Скорр. 1,0290 скользящее среднее
Рисунок 3 - Определение месячных сезонных индексов
Полученные сезонные индексы использовались для проведения сезонной коррекции или десезонализации данных, из которых были удалены сезонные факторы. С помощью функции MS Office Excel ТЕНДЕНЦИЯ определен тренд на основании новых десезонализованных значений. Для получения истинного значения тренда просуммировали десезонализованный тренд и сезонный компонент. Значение корреляции 0,93 свидетельствует о том, что новый тренд оптимально моделирует исходные данные.
4
Для получения прогнозных значений стоимости продукции, включающей сезонные факторы, использована аддитивная модель временного ряда вида
У = Т + Б + Е, (2)
где Т - трендовая, Б - сезонная и Е - случайная составляющие временного ряда.
В целях объективности оценки в работе объединены приемы, которые применялись для вычисления обычного прогнозного тренда и ресезонализованного исторического тренда. На рисунке 4 показан график, где сравниваются фактическая стоимость тепличной продукции и тренд с учетом сезонности, а также прогнозные значения с учетом сезонности.
Сезонное повышение цен приходится на все зимние месяцы, и особенно на ранние весенние месяцы. И, наоборот, сезонное снижение цен происходит в летнее и раннее осеннее время. Амплитуда сезонных колебаний цен в диапазоне от самого «дорогого» (февраль) до самого «дешевого» месяца (сентябрь) весьма значительна - около 100 %. Значение коэффициента детерминации R =0,93 свидетельствует о том, что динамика цен на тепличную продукцию в период 2008-2012 гг. определяется линейно возрастающей тенденцией и аддитивными сезонными колебаниями.
-♦-Фактические ■ Тренд, включающий сезонность Прогноз
Рисунок 4 - Моделирование цены сельскохозяйственной продукции
(огурец тепличный)
Импортные поставки тепличной сельскохозяйственной продукции оказывают влияние на уровень цен, однако огурец занимает малую долю в импорте сельскохозяйственной продукции, так как данный товар относится к более «нежному» и не переносящему длительное хранение и транспортировку.
Недавно в стране началась реализация программы по развитию овощеводства закрытого грунта, которая предусматривает рост производства овощей в теплицах к 2020 году в 3,5 раза - с сегодняшних 500 тыс. тонн до 1,7 млн тонн. Площади теплиц должны увеличиться до 4,7 тыс. га против 1,8 тыс. га в настоящее время. На реализацию программы планируется направить 40 млрд рублей. В результате таких мер, Россия планирует полностью отказаться от импорта тепличных овощей к 2020 году [5].
Наличие в регионе современных тепличных комплексов, их технологические возможности и используемые инновационные технологии являются наиболее значимыми факторами в ценообразовании конечной продукции. Географическое расположение тепличных комплексов непосредственным образом влияет на объёмы производства, рентабельность и конкурентоспособность продукции. Регулярная доставка продукции к местам её потребления, оценивается определёнными издержками, которые занимают значительную долю в затратах на производство и реализацию продукции.
Членство России во Всемирной торговой организации в связи с потребительскими особенностями продукции не будет оказывать заметного влияния на её ценооб-
разование на отечественном рынке, однако программа развития тепличного овощеводства, постановления Правительства о поддержке отечественных производителей, несомненно, повлияют на потребительскую цену товара.
Использованный эконометрический подход достаточно точно отражает исходные статистические данные по цене реализации огурца тепличного и может быть использован для предварительного прогнозирования средней цены на овощную тепличную продукцию, по крайней мере, на ближайший календарный период. Вычисленный коэффициент корреляции (k=0,93) между фактическими данными и смоделированным трендом с учетом сезонных и случайных составляющих свидетельствует о достаточно высокой степени адекватности. Для более точного ценового прогноза на тепличную овощную продукцию необходимо рассматривать качественный состав затратных и иных внешних факторов для теоретического построения функции отклика. Моделирование ценообразования отечественной тепличной продукции позволит в целях повышения предсказуемости спроса на тепличные овощи достичь определенной равномерности их производства, реализации и получения стабильной прибыли.
Библиографический список
1. Богданов, С.И. Теоретические подходы к моделированию ценообразования в условиях вступления России в ВТО [Текст] / С.И. Богданов, В.А. Титова // Интеграция науки и производства - стратегия успешного развития АПК в условиях вступления России в ВТО: материалы Международной научно -практической конференции. - Волгоград 30 января - 1 февраля 2013 г. - Волгоград: Волгоградский ГАУ, 2013. - С. 190-193.
2. Богданов, С.И. Эконометрическое моделирование ценообразования в сельскохозяйственном производстве [Текст] / С.И. Богданов, В.А. Титова, О.С. Богданова // Интеграция науки и производства - стратегия успешного развития АПК в условиях вступления России в ВТО. Материалы Международной научно-практической конференции, Волгоград 30 января -1 февраля 2013 г. - Волгоград: Волгоградский ГАУ, 2013. - С. 186-190.
3. Киселев, С. Вступление России в ВТО: влияние на сельскохозяйственную торговлю и производство Международным центром торговли и устойчивого развития [Текст] / С. Киселев, Р. Ромашкин. (ICTSD) International Environment House 2 7 Chemin de Balexert, 1219 Geneva, Switzerland.
4. Мак-Федрис, Пол. Формулы и функции в Microsoft Excel 2003 [Текст]: пер. с англ./ Пол. Мак-Федрис. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 576с.: ил - Парал. тит. англ.
5. Официальный сайт Министерства сельского хозяйства РФ [Электронный ресурс]. -Точка доступа - http://mcx.ru/avigation/docfeeder/ show/169.htm /
6. Официальный сайт федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. Точка доступа - http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/ main/price/
E-mail: bsi@mail.ru
