CC BY
55УДК: 338.51
ОСОБЕННОСТИ ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ, ИХ ПРИМЕНЕНИЕ НА ОСНОВАНИИ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО
АНАЛИЗА, ИНДЕКСАЦИЯ ЦЕНЫ
С. М. Клевцов, А. С. Тевяшова1
В статье рассматриваются основные применяемые методы ценообразования, изучается принцип их функционирования, а также их практическое применение в сферах промышленности, обрабатывающих производствах, добычи полезных ископаемых и выработки электроэнергии, проведен корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи индексов цен производителей и потребителей.
Ключевые слова: ценообразование, индекс, цена, корреляционно-регрессионный анализ, методология.
Базовые принципы формирования цены основаны на совокупных правилах ее построения, которые призваны отражать специфические особенности каждой отрасли в отдельности, а также производимой продукции и самих производств. Система методологических подходов на фундаментальном уровне имеет определенную ценовую стратегию, с помощью которой происходит ценовое образование.
В настоящее время в подавляющем большинстве товарного разнообразия формирование цены происходит в качестве результата развития конъюнктуры рынка, нежели за счет нормативных правил, расписанных в государственном законодательстве. В рамках финансовых проектов образование цены происходит под влиянием многих ключевых факторов. Авторами рассматривались этапы формирования цен в ранее изданных работах [5,6,8]. По мнению П. Кохно и А. Кохно, «показатели эффективности участия в проекте определяются как техническими, технологическими и организационными решениями проекта, так и схемой его финансирования» [3, с. 112].
1 Клевцов Сергей Михайлович — к.э.н., доцент кафедры бухгалтерского учета, финансов налогообложения, Курский институт кооперации (филиал) АНО ВО «Белгородский университет кооперации, экономики и права»
Тевяшова Александра Сергеевна — студентка 3 курса экономического факультета, Курский институт кооперации (филиал) АНО ВО «Белгородский университет кооперации, экономики и права»
Соответственно, подобные аспекты вызывают коренные изменения в принципах ценообразования, что оказывает влияние на сегодняшнюю систему его методов.
Тем не менее, на данный момент методология формирования цены имеет очевидную взаимосвязь между используемыми практически способами и схематично выглядит следующим образом (рисунок 1).
Рисунок 1. — Система методов ценообразования Источник: https://megalektsii.ru/s51049t6.html
Основополагающий принцип определения величины базисной цены происходит при помощи проявляющейся разницы между соответствующими условиями продажи и запросами самих клиентов, то есть наиболее приемлемой для них стоимости конкретного продукта в соотношении с особенностями рыночной конъюнктуры в настоящий момент времени. Таким образом, методика ценообразования напрямую зависит от нескольких основополагающих факторов, в которые входят постановка перед предприятием главных целей, уровень ожидаемой прибыли, а также спроса и предложения на выпускаемую продукцию. По
утверждениям А. С. Бесфамильного, «в качестве маркера рыночности трансфертного ценообразования могут выступать не только цены по одной или нескольким сделкам, но и уровень доходов, полученной компанией от одной или нескольких сделок» [1, с. 19].
Наравне с этим присутствует необходимость изучения текущей маркетинговой ситуации и общего уровня цен на аналогичный товар, откуда проистекают выводы относительно той стоимости, которая может быть приемлема для успешного функционирования компании на разных этапах ее жизненных циклов. Соответственно, при принятии во внимание данных условий происходит формирование окончательной цены конкретного вида продукции.
Однако для оценки взаимозависимости индексов цен предпринимателей и потребителей подвергать анализу какую-либо определенную фирму нерационально, поэтому для более широкого охвата необходимо изучение закономерности такого действия на межрегиональном или общегосударственном уровне.
На рисунке 2 приведен график индексов цен на промышленность за 20102016 года на территории РФ.
116,7 114,7
112,0 109,7
V 105,1 103,7^ 110,7 Ч 107,4
103,7 105,6 104,8 103,6 105,9 105,3
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
♦ Производителей ■ Потребителей
Рисунок 2. Индексы цен производителей и потребителей в промышленности РФ Источник: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/
Изучая представленные данные, стоит отметить, что начало 2010 знаменуется тем, что индексы цен производителей на порядок выше индексов потребителей. Обратная тенденция замечается на конец 2015 года, после чего уровень приближается к общему значению в 2016 году, как в 2012-2013 годах.
При анализе показателей были выведены данные таблицы (рисунок 3).
Регрессионная стптистшш.
Множественный й 0.533034572
й-квадрат 0.671091303
Норыир ованный й-квадр ат 0.193690437
Стандартная ошибка 4.432763278 1 рафик нормального
Наблюдения 7 распределения
Дисперсионный знали: 115 110 105 + + ♦ + + ♦ ю
€ Ж Ш ¥ Значимость Р
Регрессия 1 0.107334304 1107334304 0.005462475 0.943945556
Остаток 5 9124695141 19.64939025 100 г: « во Пе рее нтиль выбс рки 50 1
Итого 6 9535425571
Коэффициенты Стандартная ошибка ^статистика Р-Значе,ние Нижние 95% Верхние 93% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Т-пересечение 103.5926466 43.04225105 2.406764791 0.06110775 -7.051059271 214.2363524 -7,0510592" 1 214.2363524
ПеременнаяХ 1 0.029223653 0.395402531 0.073905559 0.943945556 -0.957191653 1.04563599 -0.957191653 1.04563599
ВЫВОД ВЕР0ЯШ0С1И
Пврсвюттъ Г
7,142857143 103.6
21,42837143 103.7
35.71428571 104.5
50 105.3
6425571429 105.6
75,57142557 109.7
9155714256 114."
Рисунок 3. — Таблицы корреляционно-регрессионного анализа индексов цен
промышленности (создано авторами)
Коэффициенты представленных таблиц стоит интерпретировать следующим образом. В настоящем исследовании расчетные параметры модели объясняют взаимосвязь на 67%, что является неплохим результатом, то есть степень достоверности имеет право на доверие. Показатель у-пересечения на несколько единиц превышает сотню, поэтому на значение анализируемого показателя воздействие каких-либо дополнительных внешних факторов сведено к минимуму, то есть индексация цен в рассматриваемом соотношении формируется за счет основных элементов промышленной деятельности. Справедливо также уменьшение переменной Х1 по отношению к у-пересечению, однако поскольку показатель не уходит в отрицательную область, то данные коэффициенты имеют взаимное возрастание. Таким образом, чем больше индекс цен потребителей, тем выше и индекс производителей.
На графике рисунка 4 показаны индексы цен производителей и потребителей в обрабатывающих производствах.
Рисунок 4. — Индексы цен производителей и потребителей в обрабатывающих
производствах РФ Источник: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/
Аналогично предыдущему построены таблицы анализа (рисунок 5).
Регресс ионная статистика
Множе с те енный К 0,447555971
К-ке адр ат 0,50060453
1-1ормнр ое анньш К-ке адр ат 0,040725436
Стандартная ошибка 1,505120315 1 рафик нормального
Наблюдения 7 распределения
111
Дисперсионный аналш 110 > юг 106 ♦ ♦ ♦ ♦ *
4Г £3 Ш Р Значилюстъ К
Регрессия 1 4402076061 4,102076061 1254726463 0,3135526%
Остаток 5 16,34649537 3,269299073 20 40 60 но 100
Итого 6 20.44357143 ПЕрСЕНТМЛЬ ВЫ&ОрКИ
Коэффициенты Стандартная ошибка 1-статистит Р-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Т-пере сечение 59,07952266 15,5215+165 5,63025715 0,002449241 45,40925507 129,7503902 45,40925507 129,7503902
ПеременнаяХ 1 0.163636052 0.146054636 1.120145733 0.3135526% -0.211556431 0.539155595 -0211556431 0.539155595
ВЫВОД ВЕРОЯТНОСТИ
Персентилъ Г
7,142(57143 104,5
21,42857143 105,2
3571425571 105,6
50 106,1
64,28571429 107,5
75,571+2557 105Д
92,55714256 109,5
Рисунок 5. — Таблицы корреляционно-регрессионного анализа индексов цен
обрабатывающих производств РФ (создано авторами)
Рассматривая индексацию цен на графике, стоит отметить относительно идентичный уровень на протяжении 2011-2016 годов, основной разрыв приходится на начало исследуемого периода (2010 год), что говорит о солидарности в этой сфере потребителей и производителей, их ценовые требования имеют незначительные расхождения.
Таврический научный обозреватель
шшшЛауг.Баепсе № 11 (28) — ноябрь 2017
В отношении табличных значений ситуация идентичная с индексами промышленности, однако данное исследование имеет более высокий процент достоверности, то есть взаимосвязь изучаемых показателей находится на уровне 80%. Также справедливо соотношение у-пересечения и переменной Х1, но при этом первый имеет коэффициент 89,07, что обозначает процент неописанных в модели факторов, оказывающих стороннее влияние.
Рассмотрим индексы цен добычи полезных ископаемых (рисунок 6).
Рисунок 6. — Индексы цен добычи полезных ископаемых производителей и
потребителей РФ
Источник: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/
По примеру предыдущих исследований были выведены таблицы корреляционно-регрессионного анализа (рисунок 7).
Уровень индексов цен, как показывает график, значительно отклоняется в сравниваемых показателях в 2011 и 2014-2015 годах, на основании чего можно сделать вывод о непостоянстве анализируемых коэффициентов в исследуемом промежутке времени, то есть значения индексов цен в данной сфере имею склонность к варьированию. Соответственно, в таблицах анализа происходят следующие изменения, отличные от результатов, полученных при изучении предшествующих показателей. Переменная Х1 дает отрицательную отметку при значительном возрастании у-пересечения, что позволяет сделать обратный раннему вывод: чем выше индекс цен производителей, тем ниже индекс потребителей, при этом влияние косвенных факторов сведено к минимуму.
Регрессионная статистика
Множественный Е. 0.636106857
К-квадрат 0.841303705
Нормированный Е.-квадрат -0.198435554
Стандартная ошибка 4.166145811 рафик нормального
Наблюдения 7 распределения
Дисперсионный анализ 115 110 ♦ ♦ ♦ ♦ + ♦
4Г SS MS F Значимость F
Регрессия 1 0.113285251 0.113255251 0.006527035 0.935743044
Остаток i S6.753S5461 17.35677092 100
Итого 6 56.59714236 Пе рее тиль выбс рки
Коэффиииешы Стандартная ошибка t-cmamucmuxa Р-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пере сечение 1102964163 21.55552194 5.109669525 0.003739532 54.50529476 165.7545353 54.50529476 165.7545353
Переменная X1 -0.015697416 0.194295535 -0.050790067 0.935743044 -0.515155471 0.45376364 -0.515155471 0.45376364
ВЫВОД ВЕРОЯТНОСТИ
Пврсвнтилъ 7
7.142857143 105,7
21,42557143 106.4
35,71425571 106.7
50 107
64.28571429 1033
78,57142557 109
92,85714286 116.S
Рисунок 7. — Таблицы корреляционно-регрессионного анализа индексов цен добычи полезных ископаемых (создано авторами)
На рисунке 8 отображены индексы цен электроэнергии, газа и воды.
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
♦ Производителей ■ Потребителей
Рисунок 8. — Индексы цен электроэнергии, газа и воды производителей и
потребителей РФ
Источник: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ На основании данных графика были составлены таблицы (рисунок 9).
Регрессионная тшстшш
Множестве ннь ш К 0.54944^574
К-квадр ат 0,301592636
Нирмпр оБаннын R-KEa.jp ат 0.162271164
Стандартная ошибка 1.333437529 1 рафик нормального
Наблюдения 7 распределения
Дисперсионный аналш 110 105 ♦ + ♦
4 ж Ш ¥ Значимость К
Регрессия 1 7,303339453 7,303339453 2,162222113 0,201399039
Остаток 5 16.90013195 3^50036395 ■ 1 1 г: « во Пе рее нтиль выбс рки
Итого 24.20557143
Коэффициенты Стандартная ошибка {-статистика ■Р-Злаченые Нижние 95% Верхние 9э% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пересечение 72.69543021 24.7059226 2.942072035 0,032179334 9.179122531 136.2117378 9.179122531 13 621173 73
ПеременнаяХ 1 0.33^652337 0.229625266 1.4" 0449631 0.201399039 -025261315 0.927922925 -025261315 0.927922925
ВЫВ ОД ВЕРОЯ1НОС Ш
Персентитъ Г
7.142557143 105_2
21,42837143 103.5
3171425571 105.7
50 105.7
64.23571429 109.9
73.57142557 110.5
9135714236 пи
Рисунок 9. — Таблицы корреляционно-регрессионного анализа индексов цен электроэнергии, газа и воды (создано авторами)
В данном случае отмечается особенно резкий разрыв между показателями потребителей и производителей, уровень последних достаточно высок. Однако индексы стабилизируются на конец 2015-2016 годов, что говорит о взаимной степени снижения этих показателей. Коэффициент у-пересечения указывает на значительный процент дополнительных факторов, способных воздействовать на колебания исследуемого показателя. Тем не менее, показатель И-квадрата гораздо ниже нормы 0,5, из чего можно сделать вывод о недостаточном качестве приведенной модели, следовательно, регрессионный анализ в данном случае не является резонным.
Таким образом, в процессе исследования было выявлено, что наиболее близкая сопоставимость индексов потребительских цен и цен производителей зафиксирована в сфере обрабатывающих производств и добычи полезных ископаемых, наиболее разнящиеся коэффициенты отмечены в сфере электроэнергии, газа и воды. Соответственно, ценовой уровень варьируется вследствие изменения частоты потребления конкретного вида продукции и общих колебаний расходов производителей. В данном случае во всех рассмотренных примерах показатели к концу 2016 года имеют тенденцию к снижению, что уменьшает риск образования инфляции, следовательно, перенос затрат на потребителей на сегодняшний момент сокращается.
Литература и источники
1. Бесфамильный А. С. К вопросу об инструментарии методов налогового администрирования трансфертного ценообразования // Статистика и экономика. — 2012. — №6. — С. 19-22;
2. Васильева И. А. Анализ методов ценообразования в сфере услуг // Вестник Омского университета. — 2010. — №3. — С. 37-42;
3. Кохно П., Кохно А. Сравнительный анализ методов ценообразования на новую продукцию // Общество и экономика. — 2013. — №9. — С. 106-120;
4. Латыпова Л. В. Зависимость доходов предприятия от выбора метода ценообразования // Экономика. Управление. Право. — 2012. — №7-2 (31). — С. 35-36.
5. Положенцева Ю. С., Клевцов С. М., Тевяшова А. С. Роль социального партнерства в условиях дифференциации пространственного развития регионов // Научный журнал Дискурс. 2017. № 10 (12). С. 135-142.
6. Vertakova Y., Klevtsova M., Klevtsov S. Technology of fixed assets assessment in investigating the stability of the industrial complex of the region /В сборнике: Innovation Management and Sustainable Economic Competitive Advantage: From Regional Development to Global Growth, IBIMA 2015 Proceedings of the 26th International Business Information Management Association Conference. 2015. С. 32303236.
7. Экономические и финансовые технологии: методология, теория и практика / Акчурина И. Г., Анпилогова H. A., Баранова Н. В. и др., Воронеж, 2014. Том 1
8. Клевцов С.М. Финансово-кредитные инструменты и их применение в развитии экономики региона / Под общей ред. д.э.н., проф. В. А. Чемыхина. Старый Оскол, 2010. Том 4
HIGHLIGHTS OF THE MAIN PRICING METHODS AND THEIR APPLICATION ON THE BASIS OF CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS,
INDEX OF PRICES
Klevtsov S.M., Tevyashova A.S.
Klevtsov Sergey Mikhailovich — Kursk Institute of Cooperation (branch of the Belgorod University of Cooperation, Economics & Law)
Tevyashova Alexandra Sergeevna — Kursk Institute of Cooperation (branch of the Belgorod University of Cooperation, Economics & Law)
Abstract. This article discusses the main pricing methods used, we study the principle of their operation, and their practical application in industry, manufacturing
industries, mining and power generation, correlation and regression analysis of the relationship of price indexes of producers and consumers.
Key words: pricing, index, price, correlation and regression analysis methodology.
References
1. Besfamil'nyj A.S. K voprosu ob instrumentarii metodov nalogovogo administrirovanija transfertnogo cenoobrazovanija // Statistika i jekonomika. — 2012. — №6. — S. 19-22 (in Russian)
2. Vasil'eva I.A. Analiz metodov cenoobrazovanija v sfere uslug // Vestnik Omskogo universiteta. — 2010. — №3. — S. 37-42 (in Russian)
3. Kohno P., Kohno A. Sravnitel'nyj analiz metodov cenoobrazovanija na novuju produkciju // Obshhestvo i jekonomika. — 2013. — №9. — S. 106-120 (in Russian)
4. Latypova L.V. Zavisimost' dohodov predprijatija ot vybora metoda cenoobrazovanija // Jekonomika. Upravlenie. Pravo. — 2012. — №7-2 (31). — S. 35-36. (in Russian)
5. Polozhenceva Ju.S., Klevcov S.M., Tevjashova A.S. Rol' social'nogo partnerstva v uslovijah differenciacii prostranstvennogo razvitija regionov // Nauchnyj zhurnal Diskurs. 2017. № 10 (12). S. 135-142. (in Russian)
6. Vertakova Y., Klevtsova M., Klevtsov S. Technology of fixed assets assessment in investigating the stability of the industrial complex of the region /V sbornike: Innovation Management and Sustainable Economic Competitive Advantage: From Regional Development to Global Growth, IBIMA 2015 Proceedings of the 26th International Business Information Management Association Conference. 2015. S. 32303236.
7. Jekonomicheskie i finansovye tehnologii: metodologija, teorija i praktika / Akchurina I. G., Anpilogova H. A., Baranova N. V. i dr., Voronezh, 2014. Tom 1 (in Russian)
8. Klevcov S.M. Finansovo-kreditnye instrumenty i ih primenenie v razvitii jekonomiki regiona / Pod obshhej red. d.je.n., prof. V. A. Chemyhina. Staryj Oskol, 2010. Tom 4 (in Russian)
