Оценки и анализ цикличности и сезонности рынка
В зависимости от знаков параметров определяется вектор развития (рост, спад, ускорение, замедление). Поэтому возможно применение данной модели в широком диапазоне примеров.
Не следует забывать, что криволинейную тенденцию часто хорошо аппроксимирует парабола более высокого, чем второй, порядка:
Параболический рост, а затем спад отражены на 4.6
Моделирование тренда по экспоненте в графической форме представлено на 4.7.
4. Степенная и показательная функции На практике чаще встречаются тенденции, которые можно отразить уравнениями степенной и показательной функций:
(уравнения могут быть представлены в линейном виде):
В частности, показательная функция используется для сглаживания, когда цепные темпы роста динамического ряда более или менее постоянны.
Модель тренда по показательной функции в графической форме отражена на 4.8.
4.8. Трендовая модель тенденции развития рынка по
показательной функции
5. Логарифмическая (полулогарифмическая) функция
Если равномерный или даже ускоренный рост параметров рынка сменяется замедлением или затуханием развития, то такую тенденцию достаточно надежно отражает логарифмическая функция типа
В графической форме подобная трендовая модель показана на 4.9.
4.9. Трендовая модель тенденции развития рынка по логарифмической функции 6. Гипербола Тенденция к сокращению параметров рынка (спад) отражается каждой из рассмотренных функций в зависимости от характера изменения. При этом меняются знаки в уравнениях - с плюса на минус. Однако моделирование процесса сжатия рынка, если происходит спад с нарастающим замедлением к концу периода, хорошо отражается функцией гиперболы:
Графическая форма модели тренда показана на 4.10.
Трендовые модели используются также для краткосрочных прогнозов, когда есть вероятность инерционного развития рынка. Исходят из того, что сложившиеся в прошлом тенденции при соответствующих условиях можно распространить (экстраполировать) на прогнозируемый период.
В формулу уравнения подставляется номер последующего периода (прогнозируемого: / + 1 и т.д.). Для долгосрочного периода, когда существенно меняются рыночные условия и окружающая среда, этот метод мало подходит.
Несколько позже мы рассмотрим проблему составления прогноза.
4.17.
Несмотря на значительные колебания цены в отдельные месяцы, в целом за все изучаемое время она выросла в 3 раза. В среднем за месяц она увеличивалась на 10,6% (за базу принят 1-й месяц). Расчет среднего темпа роста ведется по следующей формуле40:
| Месяцы, t | Цена товара, X, yi | Произведение, yt | Темпы роста, % | |
| базисные | цепные | |||
| 1 | 20 | 20 | 100 | - |
| 2 | 8 | 16 | 40 | 40 |
| 3 | 30 | 90 | 150 | 375 |
| 4 | 12 | 48 | 60 | 40 |
| 5 | 40 | 200 | 200 | 333 |
| 6 | 22 | 132 | 110 | 55 |
| 7 | 48 | 336 | 240 | 218 |
| 8 | 31 | 248 | 155 | 65 |
| 9 | 58 | 522 | 290 | 187 |
| 10 | 50 | 500 | 250 | . 86 |
| 11 | 70 | 770 | 350 | 140 |
| 12 | 61 | 732 | 305 | 87 |
| I | 450 | 3614 | - | - |
Расчет также может быть выполнен по формуле:
где Тn- темп роста за весь период:
где уn и у0 - соответственно уровни динамического ряда за последний
и начальный (базисный) периоды;
n - число периодов (дат, уровней), не считая базисного. Средний абсолютный прирост цены за весь период равен
Однако, эта формула игнорирует все уровни ряда, за исключением начального и конечного. Используем одну из моделей тренда, наилучшим образом аппроксимирующую эмпирические значения уровней динамического ряда. В данном случае нет основания считать, что товарооборот растет с ускорением. Поэтому мы выбираем для отражения основной тенденции линейную модель тренда.
Результат ее расчета на ПЭВМ был приведен на 4.11, где показаны эмпирические данные и их трендовая линия, выражающая общую тенденцию развития.
Данные, приведенные в таблице, указывают на отсутствие ускорения или замедления роста цены. Поэтому мы вправе воспользоваться линейной функцией для выявления основной тенденции развития. Расчет на ЭВМ позволил построить следующую модель: yЮt = 6,18 + 4,82/ (руб./кг) .
Это означает, что средний прирост цены за период с учетом всех колебаний составлял 4,8 руб./кг.
К этому же результату мы придем, если выполним расчет вручную, не используя компьютер, а опираясь на формулы 4.20- 4.22. В этом случае суммы номеров месяцев и их квадратов составят:
Система нормальных уравнений будет выглядеть следующим образом:
Характеристика устойчивости развития рынка является важным этапом конъюнктурного анализа.
Как выявить колебания основных параметров рынка, каким образом измерить их интенсивность и тем самым определить степень устойчивости рынка? Техническая (графическая) характеристика способна визуально обратить наше внимание на неравномерное или, наоборот, на равномерное развитие рынка.
В первом случае график покажет ломаную линию динамики, а во втором - линию, близкую к прямой. Рисунок отразит и размах колебаний.
Однако это неформальная оценка, не позволяющая смоделировать процесс, выразить его количественно, сравнить с базисным периодом или с другим рынком.
Напомним, что линия тренда как бы осредняет колебания, равно удалена (в идеале) от точек, характеризующих эмпирические уровни динамического ряда. Это дает возможность использовать трендовую модель в целях измерения устойчивости развития рынка во времени.
Определяется средний размер отклонений от тенденции развития, выраженной линией тренда.
В процессе анализа динамической устойчивости рынка нельзя использовать обычный коэффициент вариации, поскольку, чем выше скорость развития и больше угол возвышения тренда, тем больше будет отклонение от средней и соответственно больше коэффициент вариации, даже при полной равномерности развития. Посмотрите следующие два графика, которые иллюстрируют данное положение и доказывают неприемлемость определения отклонения от среднего уровня при оценке динамической устойчивости развития рынка ( 4.12):
4.12. Отклонение тренда от среднего уровня
И в том и в другом случае развитие было равномерным: оно выражено прямой линией. Однако в первом случае (А) темпы роста были высокими, соответственно отклонение от средней оказывается большим.
Во втором случае (Б) темпы были невысокими, соответственно отклонение от среднего уровня незначительно.
Устойчивость (или как ее антипод - колеблемость) развития рынка во времени проявляется в характере отклонений фактических уровней развития от основной тенденции, т.е. от тренда. Это позволяет измерять устойчивость развития рынка известным в анализе динамики показателем - коэффициентом аппроксимации. Исчисляется среднеквадратическое отклонение эмпирических уровней от тренда (yi-yt):
уi - i-й уровень динамического ряда;
уt - сглаженный i-й уровень динамического ряда (тренд);
n - число i-х уровней динамического ряда. Все же нельзя забывать, что среднеквадратическое отклонение выражено в именованных числах, и его результат зависит от размерности уровней динамического ряда. Поэтому следует выразить его в процентах к среднему уровню. Такой показатель называется коэффициентом аппроксимации (от лат. арргохтаге -приближаться):
Именно этот показатель, варьирующий в диапазоне между 100% и 0, отражает степень устойчивости развития рынка. Продолжим пример. Данные о динамике продажи товара за 6 месяцев из табл.
4.17 перенесены в табл. 4.18. В нее же включены данные, полученные после подстановки в уравнение тренда значений времени (t):
По отклонениям от тренда была исчислена остаточная дисперсия, а затем среднеквадратическое отклонение эмпирических данных от тренда. Для того чтобы стандартизовать эту величину, было исчислено ее процентное отношение к среднему уровню ряда (коэффициент аппроксимации).
Он составил почти 26%. Это означает, что рынок развивался неустойчиво, в своем развитии цены колебались в значительной степени.
Однако чаще развитие рынка приобретает нелинейный характер. Рассмотрим пример, когда динамика товарооборота аппроксимирована уравнением параболы 2-го порядка ( 4.13):
4.13. Устойчивость нелинейного развития рынка Диаграмма показывает, что развитие рынка происходило недостаточно устойчиво. Расчет коэффициента аппроксимации подтвердил этот вывод.
Его значение составило 42,3%.
Как видно, анализ тенденций и колеблемости рынка - это достаточно трудоемкий процесс, требующий сбора соответствующей информации, построения динамических рядов, статистических расчетов (как правило, с использованием электронно-вычислительной техники). Для оперативных целей наряду с графическим (техническим) методом характеристики тенденций и устойчивости рынка и методами механического сглаживания, также не требующими сложных расчетов, рекомендуется использовать уже упоминавшийся специфический конъюнктурный метод тестирования.
В практике конъюнктурного анализа получили большое распространение тенденциальные опросы, являющиеся по существу вариантом экспертного исследования (см. 2.4).
Именно на их основе разрабатываются конъюнктурные тесты, которые представляют собой средние арифметические из трех возможных оценок сложившейся тенденции развития рынка: рост (подъем), стабильность, понижение (спад), каждой из которых присваивается соответствующий балл. В результате дается обобщающая оценка тенденций развития рынка.
Конечно, любые качественные характеристики рынка носят отпечаток субъективности, но в них можно включать и объективные показатели: темп роста товарооборота (Т), уровень устойчивости (Ка), степень деловой активности. На 4.14. показаны варианты оценки состояния рынка и перехода из одной ситуации в другую.
Не менее важна характеристика колеблемости рынка в статике, в территориально-экономическом пространстве, например вариация цен по предприятиям, выступающим со своими товарами на рынке. Сильные колебания, в частности, могут указывать на проявления ценовой конкуренции или на неустойчивость рыночной ситуации, часто обусловленную дифференциацией спроса.
Так, в пределах одного и того же города наиболее высокие цены обычно отмечаются в центре; в спальных районах цены, как правило, ниже; самые низкие цены складываются в производственных зонах (табл. 4.19).
4.14. Варианты оценки рыночной ситуации
Таблица 4.19Группировка предприятий по уровню цен на товар
|
Группы с уровнем цен |
В них предприятий | |
| единиц | % к итогу | |
| Низким | 22 | 5 |
| Средним | 387 | 86 |
| Высоким | 41 | 9 |
| Итого | 450 | 100 |
В зависимости от распределения предприятий дается оценка степени различий рыночных параметров: чем больше доля средней группы, тем устойчивее рынок. Например, низкие цены были отмечены всего на 5% предприятий, высокие - на 9%, а на остальных предприятиях цены были на среднем уровне.
Проиллюстрируем пример диаграммой ( 4.15).
Например, низкий уровень цен отмечался на 20% предприятий, средний - на 32% и высокий - на 48%.
Если в первом случае всего на 14% предприятий цены отклонялись от среднего уровня, то во втором примере средняя по ценам группа предприятий уже не преобладает над другими, которые занимают значительное место в совокупности. Это указывает на существенную неравномерность в состоянии рынка (по данному параметру).
Существует еще одна возможность наглядной характеристики колеблемости параметров рынка в экономическом пространстве на определенную дату, т.е. в статике: отложить на графике фактические значения параметров и изобразить линию, характеризующую средний уровень. Рассмотрим соответствующий пример ( 4.16).
Формализованные оценки колеблемости показателей рынка в статике, в частности в географическом или экономическом пространстве (или по регионам, или по конкурирующим фирмам, или по собственным предприятиям - торговым единицам и т.п.), осуществляются с помощью следующей формулы:
- среднеквадратическое отклонение, исчисляемое по формуле
Fi - вес, характеризующий размер i-й единицы (товарооборот, численность
населения и т.п.);
yi - параметр рынка i-го предприятия (или региона);
y - среднее значение параметра (средний уровень), исчисляемое по формуле
средней арифметической взвешенной:
Приведем в качестве примера таблицу, на основе данных которой была построена диаграмма вариации цен по предприятиям (табл. 4.20, цифры условные).
Таблица 4.20Данные о ценах на 1 апреля 1999 г. и о товарообороте за апрельпо 10 магазинам
|
п/п |
Цена товара X, руб./ед. - y |
Продано, тыс. ед. F |
Произведение, yF |
(уi y)2 |
| А | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 1 | 8 | 250 | 2000 | 3802,5 |
| 2 | 16 | 520 | 5120 | 13784,2 |
| 3 | 10 | 480 | 4810 | 1732,8 |
| 4 | 7 | 200 | 1400 | 4802,0 |
| 5 | 16 | 500 | 8000 | 1 805,0 |
| 6 | 6 | 180 | 1080 | 6265,8 |
| 7 | 4 | 50 | 200 | 3120,5 |
| 8 | 16 | 600 | 9000 | 5766,0 |
| 9 | 8 | 250 | 1760 | 3346,2 |
| 2 | - | 3000 | 33 370 | 44425,0 |
Предварительно было рассчитано как отношение итога гр. 3 таблицы на итог гр. 2 среднее по всем магазинам значение варьирующей цены:
Затем исчисляются дисперсия (отношение итога гр. 4 к итогу гр. 2), а из нее - среднеквадратическое отклонение:
В стандартизованном виде вариацию цен отражает коэффициент вариации:
а это означает, что имеет место высокая колеблемость цен по предприятиям, выступающим на рынке. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. В чем заключается цель изучения тенденций развития рынка? 2. Какими показателями можно охарактеризовать устойчивость/неустойчивость развития рынка в динамике и статике (по территории, по предприятиям и т.п.)?
3. Что собой представляет трендовая модель развития рынка?
4. Каковы различия экономической интерпретации прямолинейной и криволинейной трендовых моделей развития рынка?
5. Можно ли охарактеризовать изменение товарооборота фирмы, исключив влияние динамики цен? ТЕСТЫ
1. Основная тенденция развития рынка - это: а) закономерность изменения его параметров во времени;
б) развитие товарооборота в соответствии с ранее намеченным планом;
в) динамика товарооборота, цен и товарных запасов.
2. Индекс физического объема товарооборота может быть использован в конъюнктурном анализе:
а) для измерения скорости продажи объема многоструктурной товарной массы;
б) для оценки сбалансированности рынка;
в) для оценки устойчивости рынка.
3. Техническое сглаживание уровней динамического ряда является:
а) сглаживанием эмпирических данных с помощью специальной техники;
б) оценка тенденции развития на глазок без использования эмпирических данных;
в) проведение трендовой линии визуально, таким образом, чтобы она была равноудалена от всех точек эмпирических данных.
4. Какая модель тренда отражает сокращение продажи с постепенным замедлением падения:
а) уравнения прямой линии;
б) уравнения степенной кривой;
в) гиперболы.
5. Экстраполяция - это:
а) логический вывод о дальнейшем развитии параметров
рынка;
б) балансовый способ определения неизвестных данных;
в) подстановка в уравнение тренда номера следующего периода/даты.
Оценки и анализ цикличности и сезонностирынка
Для динамического развития рынка характерно явление цикличности, т.е. повторяемости тенденций и интенсивности развития. Это явление обусловлено как внешними факторами, так и глубинными внутренними свойствами рынка.
Различаются внутригодовая, сезонная цикличность, или сезонность, и экономическая цикличность, охватывающая несколько лет и отражающая закономерности действия рыночного механизма. Строго говоря, анализ и прогноз цикличности, особенно длительных циклов, относятся к стратегическому анализу.
Однако оперативные, конъюнктурного типа характеристики неразрывно связаны с пребыванием рынка в определенной точке экономического цикла.
Малая, или внутригодовая, цикличность обычно носит сезонный характер, более или менее совпадая с климатическими изменениями. Сезонные колебания рынка обусловлены сезонностью сельскохозяйственного производства, сезонно-климатическими изменениями потребностей, вакационными сезонами и т.п.
Сезонность - явление сложное и по своим последствиям противоречивое. Появление на рынке продуктов питания, овощей и фруктов нового урожая обусловливает пик сезонных колебаний продажи и цен (с противоположными векторами изменений) в осенне-летний период. Ему соответствует и сезонный подъем спроса. Однако современные сельскохозяйственные и складские технологии позволяют выращивать и хранить овощи и фрукты в течение всего года.
Это несколько сглаживает сезонные колебания (естественно, цена таких продуктов значительно выше, чем в период массового урожая). Сглаживает размах сезонности еще и импортная политика, в частности завоз в зимние месяцы из стран с благоприятным климатом овощей и фруктов.
Таким образом, в значительной мере сезонность - проявление действия рыночного механизма, сбалансированности спроса и предложения. Сезонные изменения спроса и предложения охватывают далеко не все товары, но для многих из них характерен значительный размах сезонных колебаний. Следует иметь в виду, что сезонность различных товаров (и сельскохозяйственного, и промышленного происхождения) имеет свои особенности.
Это создает ряд организационно-технологических и экономических проблем: образования сезонных товарных запасов, неравномерности нагрузки на работников торговли и торговое оборудование, простои транспортных средств и т.д. Повторяемость таких колебаний проиллюстрирована графиком ( 4.17):
Чаще всего в этих целях используют среднемесячные или среднеквартальные данные за несколько лет, обычно за 3-5 лет. Приведем формулу, где показан средний месячный уровень (i-го месяца) за три года:
где уi1, уi2, уi3 - месячные уровни (например, майские) за три года (например
за 1997,1998, 1999 гг.) Простейшим способом выявления сезонных колебаний служит расчет индекса сезонности (г^), отношение каждого уровня (месячного или квартального) к соответствующей средней величине, исчисленной за год, или за несколько лет:
yi - уровень i-го периода;
n - число i-х периодов. В табл. 4.21 приведен пример расчета индекса сезонности по квартальным данным за три года. Таблица 4.21Индексы сезонности продажи товара Z
| Кварталы | Годы |
Сумма за три года |
Средне-квартальная |
Индекс сезонности, % |
||
|
1-й |
2-й |
3-й | ||||
| | | 152 | 158 | 160 | 470 | 157 | 139 |
| || | 126 | 180 | 136 | 392 | 131 | 116 |
| 111 | 46 | 52 | 60 | 158 | 53 | 47 |
| IV | 105 | 108 | 120 | 333 | 111 | 98 |
| 429 | 448 | 476 | 1353 | - |
По сумме квартальных данных за три года исчислена среднемесячная продажа, которая послужила базой расчета индексов сезонности (с небольшими округлениями):
Отобразим индексы сезонности на графике ( 4.18).
Наиболее простым способом выявления сезонной линии тренда служит механическое выравнивание динамического ряда, или, как его еще называют, метод скользящей средней. Его суть заключена в расчете средней величины из трех (пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена ряда и замещения его следующим по порядку:
y1, у2... - эмпирические уровни динамического ряда (месячные). Рассмотрим пример расчета скользящей средней для моделирования сезонности продажи товара (табл. 4.22). Таблица 4.22Расчет трехмесячной скользящей средней
| Месяц | Продажа, yi | yi за три месяца | Скользящая средняя | Месяц | Продажа, yi |
yi за три месяца |
Скользящая средняя |
| 1 | 19 | _ | _ | 7 | 20 | 60 | 20,0 |
| 2 | 17 | 52 | 17,3 | 8 | 25 | 77 | 25,7 |
| 3 | 16 | 45 | 15,0 | 9 | 32 | 78 | 26,0 |
| 4 | 12 | 35 | 11,7 | 10 | 21 | 73 | 24,3 |
| 5 | 7 | 34 | 11,3 | 11 | 20 | 59 | 19,7 |
| 6 | 15 | 42 | 14,0 | 12 | 18 | - | - |
Расчет трехмесячной скользящей средней в какой-то мере сглаживают острые пики и провалы сезонных колебаний, и, следовательно, они отражают закономерности сезонности. Это подтверждает и график на 4.19.
4.19. Механическое сглаживание сезонных колебаний продажи товара
Пятимесячная скользящая средняя более точно отразила бы сезонные тенденции, но она еще больше бы сузила охват уровней динамического ряда: вместо двух - начального и последнего - вне поля зрения остались бы четыре уровня (треть годового динамического ряда).
Хотя скользящая средняя в роли сезонной волны достаточно доступна в силу простоты расчета, она не может решить все проблемы моделирования сезонности. Иногда целесообразно использовать более сложные методы моделирования, в частности аналитическое выравнивание, или уравнение (модель) тренда.
Не всякая функция может быть положена в основу трендовой модели сезонности. Нужна гибкая кривая, повторяющая сезонные колебания, но исключающая случайные колебания.
Таким требованиям, например, отвечает полином л-й степени. Перебор функций позволил остановиться на полиноме 3-й степени:
где t - номер гармоники Фурье;
a0, ak, bt - параметры, определяемые методом наименьших квадратов;
k - число гармоник, равное 1,2 и т.д.
4.20. Модель сезонности
В качестве примера приведем графическую модель сезонной волны, построенную по гармонике Фурье по месячным данным за два года. Общая тенденция продажи к сокращению ее объема отражена линией тренда уравнения прямой ( 4.21).
Интенсивность сезонных колебаний измеряется с помощью коэффициентов вариации. Иногда при этом приходится исключать тренд (способом, аналогичным расчету коэффициента аппроксимации), т.е. относить уровни сезонного ряда не к средней величине, а к выровненным уровням тренда. Цикличность рынка - неотъемлемый компонент рыночного механизма. Экономика никогда не находится в состоянии покоя, - пишет создатель теории Экономикс Питер Самуэльсон. Экономический цикл - общая черта почти для всех областей экономической жизни и для всех капиталистических стран41. Опыт рыночной экономики учит, что в своем развитии рынок проходит ряд циклов, сменяющих друг друга по принципу: подъем -спад - подъем и т.д.
Подъем рынка приводит к его перенасыщению, кризису сбыта, его сменяет депрессия, деловой застой, который постепенно переходит в оживление деловой активности. Эта смена циклов повторяется многократно.
В российских условиях, когда переход к рыночной экономике начал осуществляться сравнительно недавно, трудно определить последовательность циклов. Большинство экономистов отмечают кризисные явления, присущие отечественному товарному рынку. Многие проявления состояния и развития рынка противоречивы.
Последовательность и продолжительность циклов различных рынков не обязательно совпадают, на них оказывают сильное влияние социально-экономические условия, а также политическая ситуация. Надо принимать во внимание, что вообще циклы редко проявляются в чистом виде, во всей полноте и последовательности.
Проблема классификации рыночных циклов относится к числу остро дискуссионных. Взгляды различных научных школ сильно различаются. Широко известна классификация Гарвардской экономической школы (мы приводим только признаки классификации товарного рынка, хотя на практике цикличность всех рынков теснейшим образом связана):
депрессия: активность товарного рынка ослабевает, цены имеют тенденцию к снижению;
оживление: в товарном производстве и торговле начинается рост;
подъем: темпы деловой активности на товарном рынке повышаются, цены продолжают расти;
инфляция: рост производства и торговли приостанавливается, цены на товары замедляют рост;
кризис: промышленная и торговая деятельность замирает, договоры не менее чем на 50% не реализуются, поставка не оплачивается, растут товарные запасы, цены падают.
Известны и другие классификации, в частности:
денежная теория Хоутри, объясняющая циклы экспансией и сжатием банковского кредита;
теория нововведений Хансена, увязывающая циклы с этапами НТП;
психологическая теория Лигу, объясняющая циклы оптимистическим и пессимистическим настроением масс;
теория недопотребления Фостера, из которой следует, что причины цикличности в диспропорции доходов предпринимателей и инвестиций и т.д.
Рассматривая эти и другие теории циклов, П.Самуэльсон делит их на две категории: экстерналъных (внешних) колебаний факторов, лежащих за пределами экономической системы, таких, как войны, социальные и политические потрясения, изменения демографической ситуации, проявления НТР и НТП; интерналъных (внутренних) факторов, связанных с функционированием рынка42.
Широкой известностью пользуется классификация У. Митчела. Ее разделяют П. Самуэльсон и многие другие экономисты. В ней четыре фазы цикла: оживление, подъем, кризис, ликвидация.
Периоды роста, именуемые экспансией, сменяются на высшей точке (вершине) спадом, который Митчел именует сжатием. Вершина цикла обеспечивает процветание нации, но, по мнению Национального бюро экономических исследований, низшая поворотная точка может не означать кризис.
Циклы могут иметь различную продолжительность в зависимости от конкретной экономической обстановки и действия комплекса других факторов. Выделяются длинные волны, измеряемые десятилетиями. Самуэльсон упоминает цикл XIX в. длительностью в полстолетия. Отечественный исследователь Е. Лобанова описывает двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре и сменами экономической политики43.
Известны так называемые циклы Джанглера (7-10 лет), проявляющиеся в результате взаимодействия разнообразных денежно-кредитных факторов, и циклы Катчина (3-5 лет), генерируемые динамикой оборачиваемости запасов, а также частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.
Продолжительность каждого цикла локального рынка отдельного товара зависит от общей рыночной ситуации и от конкретных условий. Говоря о товарном рынке в целом, следует иметь в виду, что он унаследовал от советской торговли тенденцию к спаду, усугубленную известными деформациями на раннем этапе формирования рынка. В 1998 г. товарный рынок проявил некоторые признаки стабилизации, однако его тесная зависимость от уровня экономического развития страны привела к тому, что финансовый кризис августа 1998 г. привел товарный рынок к новому, более глубокому спаду.
Некоторые признаки оживления и подъема, наблюдавшиеся в середине 1999 г., носили скорее конъюнктурный, чем стратегический характер.
Методика выявления цикличности рынка включает следующие принципиальные операции: На первом этапе отбираются параметры рынка, проявляющие наибольшие колебания. Строятся их динамические ряды, по возможности - за длительный период. В каждом из них исключается тренд, отражающий единую тенденцию к росту или снижению (так называемое вековое движение), а также сезонные колебания. Остаточные ряды, отражающие только конъюнктурные или чисто случайные колебания, стандартизуются, т.е. приводятся к единому знаменателю, обеспечивающему их сравнимость.
Затем определяется синхронность и взаимосвязь показателей с помощью расчета коэффициентов корреляции. Многомерность связи обеспечивается разбивкой показателей на однородные кластерные группы.
Нанесенные на график кластерные оценки должны показать последовательность (лаг) изменений основных рыночных процессов и их движение по фазам конъюнктурных циклов.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. В чем суть цикличности рынка?
2. Связана ли цикличность рынка с колебаниями экономики в
целом?
3. В чем причина внутригодичных сезонных колебаний?
4. Зачем изучать цикличные колебания и можно ли влиять на их
силу?
5. Каковы методы выявления и моделирования сезонных колебаний?
ТЕСТЫ
1. Как измерить сезонные колебания?
а) определить число сезонных периодов;
б) исчислить коэффициент вариации;
в) установить экспертным путем.
2. Индекс сезонности отражает:
а) интенсивность сезонных колебаний;
б) отношение фактического уровня к многолетней средней;
в) тенденцию сезонных колебаний.
3. Гармоника Фурье:
а) музыкальный механизм;
б) модель сезонных волн;
в) модель динамических сдвигов.
4. Рыночный цикл:
а) хозяйственный год;
б) колеблемость параметров рынка;
в) повторяющиеся и сменяющие друг друга изменения состояния рынка.
