CC BY
48Камеральный способ расчета эластичности спроса
Ельцов Сергей Владимирович,
студент, Российский государственный социальный университет
E-mail: eltsov83@yandex.ru
Основной задачей любой предпринимательской деятельности является получение прибыли. Наибольших успехов в достижении этой задачи добивается предприятие, выбирающее оптимальную ценовую стратегию. Эффективное ценообразование является ключевым фактором, определяющим размер прибыли.
Генеральная стратегия и практическая тактика ценовой политики организации должны соответствовать сложившимся условиям рынка, на котором оно функционирует и быть способными оперативно и адекватно реагировать изменением цен на изменение этих условий.
Эластичность спроса является наиболее востребованным инструментом, позволяющим наиболее точно определить оптимальный уровень изменения цены, необходимой для достижения максимального значения прибыли.
В настоящее время опубликовано много работ, описывающих методы измерения эластичности спроса при фактическом изменении цены, т.е. по алгоритму: изменение цены - получение результатов - расчет значения. Данный подход имеет существенный недостаток, а именно - невозможность постоянного сквозного мониторинга значения эластичности спроса, и возникающие вследствие этого возможные потери прибыли при неверном расчете значения эластичности. В настоящей работе предложена методика непрерывного расчета эластичности спроса на основании данных по инфляции за расчетный период, без практического (полевого) изменения цены.
Данный метод будет востребован предприятиями, которые относительно редко изменяют уровень цен.
Ключевые слова: эластичность спроса, ценообразование, оптимальная цена, максимизация прибыли, инфляция.
Введение
В сложившихся в современном мире экономических условиях для производящих предприятий для поддержания стабильной деятельности важнейшей задачей становится как можно более точное определение прогнозного значения объема продаж, причем такое, которое сможет учитывать, как интересы товаропроизводителя, так и возможности покупателя [1, с. 2] (Orlovceva, 2016). Исходя из вышесказанного, предприятию необходимо решить целый комплекс задач, а именно:
• выбрать метод прогнозирования объема продаж и определить его точность;
• выбрать метод для оценки влияния ценовой политики на объем спроса;
• определить влияние ценовой политики не только на валовый, но и на чистый доход;
• определить оптимальную цену продажи продукции с учетом ожиданий покупателя. Вышеизложенные задачи определяют важность и актуальность получения прогнозного количественного выражения спроса на продукцию, на основании точных аналитических расчетов, на основании научно-обоснованного подхода [2, с. 3-4] ^аууаЫа, 2019). Необходимо найти способы камерального расчета коэффициентов ценовой эластичности для точного прогнозирования изменений объемов спроса в ситуации недостаточности или недостоверности данных.
Научная новизна исследования обусловлена тем, что в нем впервые рассматривается возможность теоретического расчета коэффициентов ценовой эластичности без фактических изменений цен.
Основная гипотеза настоящего исследования заключается в предположении, что изменение части объема спроса, вызванное «белым шумом», является изменением, вызванным инфляционным воздействием на стоимость товара.
Предложенная методика расчета позволяет предприятиям заниматься научно-обоснованным ценовым планированием, на основании расчетных коэффициентов ценовой эластичности, полученных с минимальными издержками.
Основная часть
Реакция, выраженная изменением объема спроса в ответ на изменение цены предложения выражена общими экономическими законами спроса и предложения. Но эти законы описывают такую реакцию только на качественном уровне, избегая выстраивание количественных взаимосвязей. В процессе ведения реальной экономической деятельности воз-
сз о
со £
m Р
сг
от А
=Е
Q. в
OJ
u?
никает необходимость получения более подробной, количественной информации о влиянии какого-либо фактора на изменение соотношения спроса и предложения, ведь как известно в ответ на различные изменения различных факторов и спрос, и предложение могут демонстрировать различную степень реагирования. Для получения такой информации, как правило, используют показатели эластичности.
Показатели (коэффициенты) эластичности, введенные в экономическую теорию Альфредом Маршаллом, выступают в роли инструмента по замеру чувствительности изменения спроса или предложения в зависимости от изменений. Эластичность характеризует меру изменения одной переменной величины от изменения другой переменной величины.
Любой коэффициент эластичности, рассчитанный через относительные (процентные) изменения представляет из себя безразмерную величину. Также, эластичность можно выразить через производную. Так если величина у зависит от величины х, и эта зависимость описывается функцией у = ^х), то по определению производной коэф-
Еу
фициент эластичности х будет равен:
Таблица 2. Значение уровня инфляции за предыдущие периоды
ЕХУ = lim
Дх^О 1 Ax
Ay
= '()• -
У
(1)
(2)
Ценовая эластичность, в частности, непосредственно характеризует чувствительность спроса к цене, то есть ее знание позволяет достаточно точно количественно рассчитать уровень спроса при различных уровнях цен.
Стоит отметить, что в практической деятельности определить расчетное значение эластичности для конкретного товара представляется практически невыполнимой задачей, так как до проведения практических изменений цен данные о их влиянии либо отсутствуют, либо являются неточными. В настоящей работе предложена методика непрерывного расчета эластичности спроса на основании данных по инфляции за расчетный период, без практического (полевого) изменения цены.
В качестве исходных данных можно использовать данные по объемам продаж рассматриваемого предприятия за предыдущие периоды и данные Федеральной службы государственной статистики по уровню инфляции за те же периоды (табл. 1, 2).
Таблица 1. Объем продаж по товарам за предыдущие периоды
1 2 3 n-2 n-1 n
Товар a ai a2 a3 an-2 an-1 a n
Товар b b, Ь2 b3 bn-2 bn-1 bn
Товар c ci C2 c3 Cn-2 Cn-1 cn
1 2 3 n-2 n-1 n
Уровень инфляции |1 I2 I3 In-2 In-1 In
где an, bn, cn - объемы продаж по товарам a, b и c.
где In - значение уровня инфляции.
Очевидно, что реальные данные об объемах продаж и динамике их изменения за какой-либо временной период в своем первозданном виде не могут являться основанием для проведения точных расчетов. Реальные данные в своем изменении подвержены влиянию целевого ряда факторов:
• сезонному изменению уровня спроса;
• изменению спроса под влиянием общего тренда развития продаж;
• изменению от действий конкурентов, производящих товары-заменители;
• изменению доходов потребителей;
• и пр.
Для расчета эластичности спроса исходя из данных по инфляции потребуются максимально возможно очищенные данные по объемам продаж за предыдущие периоды.
Основные процедуры, использующиеся для удаления сезонной компоненты из данных, - это процедуры семейства X-11 (X-12, X-12ARIMA и другие модификации) и TRAMO/SEATS. Методы семейства X-11 основаны на линейной фильтрации данных: при помощи набора фильтров процедура в несколько итераций выделяет трендовую, сезонную и нерегулярную компоненты. В зависимости от конкретной процедуры могут варьироваться наборы фильтров и дополнительные функции (к примеру, детектирование выбросов или построение вспомогательных ARIMA-моделей для борьбы с проблемой крайних точек). TRAMO/ SEATS автоматически (на основе BIC и с предпочтением «сбалансированных», с равным количеством лагов в AR и MA частях, моделей) подбирает модель, наилучшим образом описывающую данные, и на основе полученных оценок подбирает фильтры для устранения сезонности. Оба этих метода позволяют моделировать и удалять сезонность сложной формы, с эволюционирующей сезонной волной и выбросами разного рода, и получать в качестве результата ряды данных, по которым удобно проводить анализ тенденций, не искажаемых сезонными колебаниями. [5]
На практике для очистки данных, как правило, применяются инструменты программы Excel.
Ввиду невозможности очистки данных от влияния различных действий конкурентов, производящих аналогичную продукцию, а также влияния различных социальных, политических и экономических событий, учтены в расчетах они не будут.
В итоге мы получим данные по объему продаж за предыдущий период, подверженные изменениям в результате воздействия «белого шума» (табл. 3).
Таблица 3. Очищенные данные по объему продаж по товарам за предыдущие периоды
1 2 3 n-2 n-1 n
Товар a А, А? А3 An-2 An
Товар b в, в, Вз Bn-2 Bn-1 Bn
Товар c с, С, Сз Cn-2 Cn-1 Cn
где Ап, Вп, Сп - очищенные объемы продаж по товарам а, Ь и с.
Дальнейшие расчеты основаны на предположении, что влияние «белового шума» является результатом изменения цены на товар в результате инфляционного воздействия на нее. В этом случае процентное изменение цены на товар будет равен уровню инфляции за период, то есть 1п, представленному в таблице 2. В этом случае коэффициент эластичности ЕуП будет равен:
Eyn = ( 4,-1 A )/ I
Ъ-1
(3)
В результате расчетов получаем ряд значений коэффициентов эластичности по периодам (табл. 4).
Таблица 4. Коэффициенты эластичности за предыдущие периоды
1 2 3 n-2 n-1
Коэффициент эла- Ei E2 E3 En-2 En-1
стичности
Вычисляя среднюю величину значения из ряда, мы получаем расчетную величину эластичности спроса на продукцию по цене.
Заключение
Представленный метод позволяет осуществить непрерывный расчет эластичности спроса на основании данных по инфляции за произвольный период, без практического (полевого) изменения цены. Он будет особенно интересен для предприятий, которые относительно редко изменяют уровень цен и не имеют возможности периодического эмпирического расчёта коэффициентов эластичности по своей продукции.
Литература
1. Орловцева Оксана Михайловна. Использование коэффициента эластичности спроса при прогнозировании объемов продаж продукции // Вестник евразийской науки. 2016. № 4 (35).
2. Завьялова Татьяна Владимировна, Булычева Татьяна Валерьевна. Методологический подход к анализу и оценке финансового состояния // Вестник РУК. 2019. № 1 (35).
3. Кривошлыков Владимир Сергеевич. Ценовая эластичность спроса на продовольственном рынке // Вестник НГИЭИ. 2019. № 3 (94).
4. Галеутдинова Е.Р. Микроэкономика. Пермь, 2009.
5. Азоев Г.Л., Челенков А.П. Конкурентные преимущества фирмы. М.: Новости, 2000.
6. Пильник Николай Петрович, Поспелов Игорь Гермогенович, Станкевич Иван Павлович. Об использовании фиктивных переменных для решения проблемы сезонности в моделях общего экономического равновесия // Экономический журнал ВШЭ. 2015. № 2.
7. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика: в 2 т. СП б.: Экономическая школа, 2004. Т. 1, 2.
8. Березин И. Маркетинговый анализ. М.: Эксмо, 2002.
9. Ельцов Сергей Владимирович. Индексирование цен на продукцию с учетом динамики изменения доли продукции в объеме продаж // Инновации и инвестиции. 2020. № 7.
10. Шулятьева Галина Михайловна. Ценовая эластичность спроса на продовольственный картофель // Проблемы Науки. 2016. № 2 (44).
11. Кривошлыков Владимир Сергеевич. Ценовая эластичность спроса на продовольственном рынке // Вестник НГИЭИ. 2019. № 3 (94).
12. Петрушина Екатерина Павовна, Соковец Ольга Андреевна. Эластичность спроса по цене на примере ресторанной индустрии // Бизнес-образование в экономике знаний. 2019. № 1 (12).
13. Васюхин О.В. Основы ценообразования. -СПб.: ИТМО, 2010.
14. Безгласная Елена Алексеевна. Путеводитель по элементарной экономике: эластичность спроса // Региональное развитие. 2017. № 2.
CAMERAL METHOD FOR CALCULATING THE ELASTICITY OF DEMAND
Eltsov S.V.
Russian State Social University
The main task of any business is making a profit. The greatest success in achieving this task is achieved by an enterprise that chooses an optimal pricing strategy. Effective pricing is a key factor in determining profit margins.
The general strategy and practical tactics of the organization's pricing policy must correspond to the prevailing market conditions in which it operates and be able to promptly and adequately respond to changes in prices to changes in these conditions. The elasticity of demand is the most popular tool that allows you to most accurately determine the optimal level of price change necessary to achieve the maximum profit value.
Currently, many papers have been published describing methods for measuring the elasticity of demand in response to actual price changes, i.e. according to the algorithm: price change - getting results - calculating the value. This approach has a significant drawback, namely, the impossibility of constant end-to-end monitoring of the value of the elasticity of demand, and the resulting possible loss of profit if the elasticity value is incorrectly calculated. In this paper, we propose a method for the continuous calculation of the elasticity of demand based on inflation data for the billing period, without practical (field) price changes.
This method will be in demand by enterprises that relatively rarely change the price level.
Keywords: elasticity of demand, pricing, optimal price, profit maximization, inflation.
C3
о
CO
от m Р от
от А
IE
References
1. Orlovtseva Oksana Mikhailovna. Using the coefficient of elasticity of demand for forecasting the volume of sales of products // Bulletin of Eurasian Science. 2016. No. 4 (35).
2. Zavyalova Tatyana Vladimirovna, Bulycheva Tatyana Valeriev-na. Methodological approach to the analysis and assessment of financial condition // Vestnik RUK. 2019. No. 1 (35).
3. Krivoshlykov Vladimir Sergeevich. Price elasticity of demand on the food market // Bulletin of the NGIEI. 2019. No. 3 (94).
4. Galeutdinova E.R. Microeconomics. Perm, 2009.
5. Azoev G.L., Chelenkov A.P. Competitive advantages of the company. Moscow: News, 2000.
6. Pilnik Nikolay Petrovich, Pospelov Igor Germogenovich, Stankevich Ivan Pavlovich. On the use of dummy variables to solve the problem of seasonality in models of general economic equilibrium // Economic Journal of the Higher School of Economics. 2015. No. 2.
7. Halperin V.M., Ignatiev S.M., Morgunov V.I. Microeconomics: in 2 volumes. SPb: Economic School, 2004. Vol. 1, 2.
8. Berezin I. Marketing analysis. M.: Eksmo, 2002.
9. Eltsov Sergei Vladimirovich. Indexing of prices for products taking into account the dynamics of changes in the share of products in sales // Innovations and investments. 2020. No. 7.
10. Shulyatyeva Galina Mikhailovna. Price elasticity of demand for ware potatoes // Problems of Science. 2016. No. 2 (44).
11. Krivoshlykov Vladimir Sergeevich. Price elasticity of demand in the food market // Bulletin of the NGIEI. 2019. No. 3 (94).
12. Petrushina Ekaterina Pavovna, Sokovets Olga Andreevna. Elasticity of demand for price on the example of the restaurant industry // Business education in the knowledge economy. 2019. No. 1 (12).
13. Vasyukhin O.V. Basics of pricing. - SPb .: ITMO, 2010.
14. Bezglasnaya Elena Alekseevna. Guide to elementary economics: elasticity of demand // Regional development. 2017. No. 2.
Q.
e
CM
m
