Сельскохозяйственные рынки и прогнозирование рыночной конъюктуры в России и Республике Марий Эл

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 21 Октября 2012 в 15:52, контрольная работа

Описание работы

Агропромышленный комплекс (АПК) объединяет все отрасли хозяйства, принимающие участие в производстве сельскохозяйственной продукции и ее доведении до потребителя. Он поставляет населению продукты питания и удовлетворяет потребности промышленности в сырье, а также снабжает производство средствами производства для сельского хозяйства и обслуживания сельского хозяйства.

Содержание работы

Введение
1. Современное состояние и структура АПК
1.1 Агропромышленный комплекс России
1.2 Агропромышленный комплекс Марий Эл
2. Анализ рынка натуральных соков: спрос и предложение на рынке, его формирование, рыночные цены
2.1 Общая характеристика рынка натуральных соков
2.2 Объем производства натуральных соков на российском рынке
2.3 Спрос на рынке натуральных соков
Практическая работа
Список использованных источников

Файлы: 1 файл

сх рынки контр правильная.doc

— 269.00 Кб (Скачать файл)

Вимм-Билль-Данн

Сильные стороны компании Вимм Билль Данн: Значительные финансовые ресурсы, полученные при размещении акций компании на Нью-йоркской фондовой бирже в США; Имеется отлаженная система сбыта в регионах; Компания делает большие вложения в маркетинг и рекламу. Слабая сторона: Вимм Билль Данн не всегда четко позиционирует свою продукцию на рынке соков. С 2003 по 2007 год Вимм Билль Данн из-за активизации других производителей соков потерял значительную долю рынка. В 2008 году на рынке наблюдалась стабильная ситуация, без резкого падения или роста.

Мултон

Сильная сторона: Использование  международного опыта при продвижении брендов, наличие сильного бренда в массовом сегменте сока «Добрый». Слабая сторона: Трудность принятия оперативных решений в силу большого размера компании.

Нидан

Проводит на рынке  агрессивную маркетинговую политику. Но существуют два фактора, которые указывают на слабые стороны компании – это отсутствие сильного бренда в среднем и высоком ценовых сегментах и неимение сильной системы сбыта в регионах.

 

2.3. Спроса на рынке натуральных соков

То, как спрос реагирует  на изменение цены, называется эластичностью спроса. Розничные цены на соки в 2008 г. составляли 38,4 рублей за литр. Средние потребительские цены на соки, по данным статистики, выросли в 2009 году на 11%, и составляли 42,1 руб./л. Данный рост цен, возможно, связан с общим уровнем инфляции, которая в 2009 году составила 13,3%. Кроме того, специфическим фактором мог явиться рост цен на импортный апельсиновый концентрат, который повлиял на себестоимость изготовления апельсинового сока. В 2010 году параметры рынка существенно не изменяются, средняя цена соковой продукции выросла до 44,3 руб. за литр.

Если Ed > 1, спрос эластичен, повышение (снижение) цены на 1% сопровождается снижением (повышением) объема спроса более чем на 1%.

Если Ed<1, спрос неэластичен, увеличение (снижение) цены на 1% сопровождается снижением (повышением) объема спроса менее чем на 1%.

Если предприятие реализует  продукцию, спрос по ценам на которую  эластичен Ed > 1, то сам факт эластичности спроса позволяет сделать следующие предварительные выводы:

продукцию покупают специальные (не случайные) группы потребителей, чутко реагирующие на изменение цены;

продукция занимает значительную часть в их бюджете;

продукция имеет заменители, производимые конкурентами.

Следовательно, увеличение выручки возможно только за счёт снижения цены или такой модернизации продукции, которая приведёт к уменьшению эластичности спроса.

Если Ed < 1, то предприятие реализует продукцию, спрос на которую неэластичен. С точки зрения конкуренции это означает:

количество предприятий, реализующих данный вид продукции, небольшое;

потребители продукции  малочувствительны к изменению  цены, что даёт ему возможность  манипулировать ценами в широком  диапазоне;

при прочих равных условиях, чем меньше эластичность спроса, тем  меньшую долю он занимает в бюджете потребителя.

В данных условиях увеличение объёма выручки возможно только за счёт повышения цен.

Рассмотрим, как будет  изменяться спрос с 2008 по 2010 года. Как известно, в 2008 средняя цена на сок составляла 38,4 рубля за литр.

Посмотрим, как будет изменяться объем выпуска, при изменении цены на товар в последующих 2-х годах:

Таблица 4 - Ценовая эластичность спроса

Год

Цена, руб.

Q

∆ P

∆ Q

Ed

2008

38,4

3065

3,78%

11,98%

3,17

2009

42,1

3035

9,64%

0,98%

0,07

2010

44,3

3367

5,23%

10,94%

1,75


Объем спроса Q с увеличением цены на сок в 2009 году снижается, но незначительно, это связано с экономическим кризисом в стране и взлётом цен на все товары. EdP при повышении цены и снижении спроса равна 0,07, а при повышении и цен и спроса имеет тенденцию расти и равен 1,75 в 2010 году.

В течение периода  с 2004 по 2009 год объем потребления соков в России увеличился почти в два раза. Если объем рынка соков в 2004 составлял 1,8 млрд. литров, то в 2009 его объем достиг уже 3 млрд. литров. А в 2011 по прогнозам объем достигнет 3,9 млрд. литров. На протяжении последних лет российский рынок рос следующими темпами:

По оценкам ряда экспертов  объем российского рынка соков  составил 2,6 млрд. л в 2007 году, или $3 млрд. в денежном выражении. В ближайшие пять (до 2011 г.) лет он будет расти в среднем на $270–320 млн. в год. Согласно прогнозам аналитиков рынка уже в 2008 году произошло постепенное насыщение рынка, поэтому к 2011 году ожидается замедление темпов его роста.

Среднее потребление  сока на душу населения в целом  по России в 2009 составило около 20 литров в год, за последние годы оно впервые сократилось. В то время как в США этот показатель равен 60 литрам на человека, в странах Западной Европы потребление соков составляет 30 литров на человека. Потенциал развития рынка соков, прежде всего, зависит от потребления их в регионах за пределами Москвы и Санкт-Петербурга. На данный момент в других городах России соков выпивают в среднем по 15 литров на человека.

Проведя анализ рыночной власти и рассчитав различные коэффициенты концентрации, мы сделали следующие выводы:

Рынок соков один из самых  концентрированных рынков России —  доля четырех крупнейших игроков  превышает 85% общего объема продаж. Уровень  концентрации на рынке соков весьма высок, несмотря на то, что на нём действуют около 200 мелких региональных компаний. Все индексы концентрации колеблются от 0,25 до 0,8.

Дальнейший рост рынка  соков будет происходить за счет экспансии в регионы, и одним  из факторов успеха в этом направлении является наличие у производителей развитой инфраструктуры.

Сдерживающими факторами  развития рынка будут являться: Неудовлетворительное состояние железнодорожных объектов; Автодорожной инфраструктуры; Энергетических объектов; Плохая система коммуникаций; Неудовлетворительные объекты жилого фонда. Федеральное правительство ведет активную работу по рассмотрению планов реорганизации системы железнодорожных, электрических и телефонных коммуникаций страны. Любая такая реорганизация может привести к повышению цен и тарифов на транспортные услуги, электроэнергию и услуги связи.

Существенные события  и факторы, которые могут улучшить результаты отрасли производства соков, это улучшение роста жизненного уровня населения.

                                                               Практическая работа

Вариант 15

Таблица 1

Имеются данные о средней  цене фьючерского контракта 

Дата

цена

Дата

цена

Дата

цена

Дата

цена

Дата

цена

20.май

1393

17.июн

1382

22.июл

1392

19.авг

1621

16.сен

1444

27.май

1383

01.июл

1365

29.июл

1379

26.авг

1665

23.сен

1450

03.июн

1374

08.июл

1348

05.авг

1367

02.сен

1709

30.сен

1455

09.июн

1364

15.июл

1332

12.авг

1354

09.сен

1753

07.окт

1461


 

Необходимо сделать  цены фьючерского контракта на 14.10.12г. методами:

- скользящей средней

- экспоненциальной средней

- подбором наилучшей  функции 

Среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Derivation, MAD), измеряет точность прогноза путем усреднения величины ошибок прогноза (абсолютные значения каждой ошибки). Использовать MAD целесообразно в тех случаях, когда  необходимо измерить ошибку прогноза в тех же единицах, что и исходный ряд.

Средняя процентная ошибка вычисляется путем отыскания абсолютной ошибки в каждый момент времени и деления ее на действительно наблюдаемое значение (в этот момент времени) с последующим усреднением полученных абсолютных процентных ошибок. Следует отметить, что этот подход полезен в том случае, когда размер или значение прогнозируемой величины важны в оценке точности прогноза.

МАРЕ подчеркивает, насколько  велики ошибки прогноза в сравнении с действительными значениями ряда. Данный метод особенно хорош тогда, когда значения критерия Фишера велики. МАРЕ можно также использовать для сравнения точности одного и того же или различных методов на двух абсолютно разных рядах. Средняя процентная ошибка (Mean Percentage Error, MPE), которая вычисляется посредством нахождения ошибки в каждый момент времени и деления ее значения на действительное значение в этот момент времени с последующим усреднением полученных процентных выражений ошибок.

Если метод прогнозирования  является несмещенным, то он будет давать процентное значение, близкое к нулю. Если в результате получается большое отрицательное процентное значение, то метод прогнозирования является последовательно переоценивающим. Если получено большое положительное процентное значение, то метод прогнозирования является последовательно недооценивающим.

 

Таблица 2

Метод скользящей средней

Дата

Цена

прогноз

абс.ошибка

(MAD)

ошибка в%

(МРЕ)

абс.ошибка в %

(МАРЕ)

20 май

1393

       

27 май

1383

1388

5,00

-0,36

0,36

1469

       

3 июн

1374

1378,5

4,50

-0,33

0,33

1460

1464,5

4,5

-0,31%

0,31%

9 июн

1364

1369

5,00

-0,37

0,37

17 июн

1382

1373

9,00

0,65

0,65

1 июл

1365

1373,5

8,50

-0,62

0,62

8 июл

1348

1356,5

8,50

-0,63

0,63

15 июл

1332

1340

8,00

-0,60

0,60

22 июл

1392

1362

30,00

2,16

2,16

29 июл

1379

1385,5

6,50

-0,47

0,47

5 авг

1367

1373

6,00

-0,44

0,44

12 авг

1354

1360,5

6,50

-0,48

0,48

19 авг

1621

1487,5

133,50

8,24

8,24

26 авг

1665

1643

22,00

1,32

1,32

2 сен

1709

1687

22,00

1,29

1,29

9 сен

1753

1731

22,00

1,25

1,25

16 сен

1444

1598,5

154,50

-10,70

10,70

23 сен

1450

1447

3,00

0,21

0,21

30 сен

1455

1452,5

2,50

0,17

0,17

07 окт

1461

1458

3,00

0,21

0,21

14/10/12

прогноз

1461

24,21

0,03

1,60


 

 

 

 

Таблица 3

Метод экспоненциальной средней

Дата

Цена

прогноз

абс.ошибка

(MAD)

ошибка в%

(МРЕ)

абс.ошибка в %(МАРЕ)

20 май

1393

       

27 май

1383

1393,00

10

-0,72

0,72

3 июн

1374

1385,00

11

-0,80

0,80

9 июн

1364

1376,20

12,2

-0,89

0,89

17 июн

1382

1366,44

15,56

1,13

1,13

1 июл

1365

1378,89

13,888

-1,02

1,02

8 июл

1348

1367,78

19,7776

-1,47

1,47

15 июл

1332

1351,96

19,95552

-1,50

1,50

22 июл

1392

1335,99

56,008896

4,02

4,02

29 июл

1379

1380,80

1,7982208

-0,13

0,13

5 авг

1367

1379,36

12,35964416

-0,90

0,90

12 авг

1354

1369,47

15,47192883

-1,14

1,14

19 авг

1621

1357,09

263,9056142

16,28

16,28

26 авг

1665

1568,22

96,78112285

5,81

5,81

2 сен

1709

1645,64

63,35622457

3,71

3,71

9 сен

1753

1696,33

56,67124491

3,23

3,23

16 сен

1444

1741,67

297,665751

-20,61

20,61

23 сен

1450

1503,53

53,5331502

-3,69

3,69

30 сен

1455

1460,71

5,706630041

-0,39

0,39

07 окт

1461

1456,14

4,858673992

0,33

0,33

14/10/12

прогноз

1460,03

54,23674851

6,52

3,57

Информация о работе Сельскохозяйственные рынки и прогнозирование рыночной конъюктуры в России и Республике Марий Эл