Прогнозирование цен

К внешним факторам, связанных  с мировой экономикой, можно отнести:

• Изменение мировых цен (цен на мировых товарных рынках);
• Изменение валютных курсов;
• Коньюктуру мировых и товарных фондовых рынков;
• Использование запретов ограничений во внешней торговле различных стран и др. [12]

Факторы ценообразования  имеют различную степень определенности, разную скорость и частоту изменений.

К числу факторов, воздействующих на уровень цен нефтяных компаний, в том числе и на уровень  цен в компании «Название Организации» относятся, прежде всего, структура и динамика производства и издержек. Для отдельных компаний наряду с этими факторами существуют и другие: особенности географического положения компании, доступность для нее зарубежных рынков, степень обеспеченности собственными запасами и т. д. Конечно, самообеспеченность оказывает существенное воздействие на уровень цен и норму прибыли нефтяных компаний. Однако основная роль этого фактора заключается не столько в достижении владеющими собственной сырой нефтью компаниями более высокого уровня нормы прибыли, сколько в обеспечении большей гарантии устойчивости ее динамики. При такой гарантии сохраняется устойчивое положение на рынке, ради которого компания может согласиться и с меньшей нормой прибыли. [7]

Под принципами ценообразования  понимают наиболее общие условия, необходимые  для обеспечения нормального  процесса формирования, установления и применения цен. Принципы формирования цен являются общими как для макроэкономического  уровня, так и для конкретных предприятий  и организаций.

К наиболее общим принципам  ценообразования относятся следующие  принципы:

• принцип научной обоснованности цен;
• принцип  целевой ориентации цен;
• принцип законности;
• принцип плановости цен;
• принцип  непрерывности процесса ценообразования;
• принцип единства процесса формирования цен и контроля их соблюдения.

Принцип научной обоснованности цен предполагает, что при формировании цен необходимо учитывать действие экономических законов и закономерностей. Научное обоснование цен базируется на глубоком анализе конъюнктуры рынка, всех рыночных факторов, а также действующей в национальной экономике системы цен. В связи с этим необходимо выявить тенденции развития производства на перспективу, спрогнозировать изменение уровня издержек, спроса, качества товаров, учесть разнообразную информацию, в том числе экономическую, при установлении цен.

Принцип целевой ориентации цен состоит в четком определении приоритетных экономических и социальных проблем, которые должны решаться с помощью цен, например социальная защита населения или целевая ориентация цен на освоение новой эффективной продукции, повышение ее качества. С этой целью на определенный период времени на принципиально новые виды продукции устанавливаются повышенные цены, обеспечивающие максимальную прибыль.

Целевые приоритеты и целевая  направленность цен могут изменяться на каждом этапе развития национальной экономики страны.

Принцип законности означает, что формирование и применение цен  должны находиться в правовом поле, подчиняться действующим нормативным  положениям, установленным государством. Это относится к порядку включения  в цены конкретных элементов (например, акцизов, НДС, таможенных пошли и  др.) При формировании цен необходимо использовать установленные государством различные ставки и нормативы. Процесс  ценообразования должен быть законным и прозрачным.

Принцип плановости цен означает, что важнейшим элементом процесса ценообразования является текущее, перспективное планирование цен  и их прогнозирование на длительную перспективу.

Принцип непрерывности процесса ценообразования определяется его динамичностью и проявляется, во-первых, в том, что продукция на каждом этапе движения от сырья до готового изделия имеет свою цену; во-вторых, в действующие цены постоянно вносятся изменения и дополнения в связи со снятием с производства устаревших и освоением новых видов товаров.

Принцип единства процесса ценообразования и контроля за соблюдением цен заключается в государственном установлении общих принципов и правил ценообразования, формировании, регулировании и контроле за ценами продукции и услуг отраслей национальной экономики и предприятий-монополистов и в первую очередь в сфере энергетики, нефтяной и газовой промышленности, транспорта, связи, коммунального хозяйства и др. В каждой отрасли национальной экономики имеются свои особенности формирования цен и тарифов; применения к ценам налога на добавленную стоимость, акцизов, надбавок, наценок, скидок; соблюдения уровня рентабельности и себестоимости продукции; формирования себестоимости с учетом утвержденных нормативов, налогов, сборов, платежей и отчислений. В связи с этим выполнение всех общих принципов, правил, рекомендаций, положений по ценообразованию, предусмотренных в законодательном и правовом порядке, является обязательным условием государственной дисциплины цен. Государственный контроль за ценами осуществляется и по товарам, в отношении которых действует режим свободных (договорных) цен. .[4], [12]

 

2.2. Методы краткосрочного прогнозирования экономических показателей

 

Прогнозирование - это предвидение, обоснованное предсказание о возможных, состояниях объекта управления в будущем. Прогнозирование, являясь основой планирования, охватывает комплекс вопросов развития управляемого объекта, т.е. его социально-экономическую и научно-техническую стороны. Назначение прогноза – показать, чего может достигнуть управляемый объект (коллектив) при тех или иных условиях, в плане же отражается то, что должно быть достигнуто. Принципиальной особенностью прогнозирования является то, что оно осуществляется в условиях значительной неопределенности. Это предопределяет необходимость выполнения его в нескольких вариантах. [10]

Период времени, на который  разрабатывается прогноз, носит  название периода упреждения прогноза. Иногда, максимально возможный период упреждения прогноза специально интересует исследователя, в этом случае его  именуют прогнозным горизонтом.

По периоду упреждения экономические прогнозы делятся на:

• оперативные (со сроком до 3-6 месяцев от начала прогноза);
• краткосрочные (период упреждения – до года);
• среднесрочные (период упреждения – до пяти лет);
• долгосрочные (с периодом упреждения более 5 лет). [1]

Оперативный прогноз предполагает перспективу, в течение которой  не ожидается существенных изменений  самого объекта исследования ни с  количественной, ни с качественной стороны.

Краткосрочный прогноз разрабатывается  на промежуток времени, когда имеют  место только количественные изменения, среднесрочный - предполагает присутствие  в системе не только количественных, но и качественных изменений, долгосрочный – существенное количество в системе  качественных изменений.

Дальнесрочный прогноз предполагает перспективу, когда ожидаются столь  существенные качественные изменения  системы, что можно говорить лишь о самых общих перспективах развивающегося объекта.

При этом оперативные прогнозы, как правило, содержат в себе детальные  оценки рассматриваемого процесса. Краткосрочные  – общие количественные, среднесрочные  заявления – количественно-качественные, долгосрочные прогнозы – качественно-количественные выводы, дальнесрочные – самые  общие качественные оценки.

Продолжительность прогноза определяется целью, которая перед ним ставится. Краткосрочные прогнозы необходимы для обоснования годового объема производства и сбыта той или иной продукции. С помощью среднесрочного прогноза определяются тенденции развития производства, спроса и цен на продукцию в предстоящие года, а основная сфера долгосрочных прогнозов - научно-технический прогресс.   Что касается точности прогнозов, то она снижается по мере увеличения периода прогнозирования. В зарубежной практике, например, при краткосрочном прогнозировании считается допустимой погрешность до 5%.

Наибольший практический интерес, безусловно, представляют краткосрочные  и оперативные прогнозы.

Методы краткосрочного прогнозирования применяются в  тех случая, когда:

• частота данных за рассматриваемый период не более года (недельные, месячные, квартальные и т.п.);
• прогноз делается для конкретного объекта отдельно и, следовательно, на каждый следующий момент времени;
• прогнозы строятся для большого числа объектов;
• если прогноз составляется для конкретного товара или рыночного продукта, в задачу прогнозирования также входит: анализ спроса с целью выработки политики в области управления запасами и производством соответствующего товара и анализ продаж с целью упорядочения торговых потоков и торговых операций. [11]

Очевидно, для  подобного рода применений прогностические  методы и модели должны быть:

• легкими в обращении — в смысле вычислений и затрат, связанных с хранением информации;
• гибкими, и поэтому допускающими для самого широкого круга объектов применение различного набора связанных между собой типов прогностических моделей, эффективно работающих в самых разных ситуациях;
• достаточно полно автоматизированными и требующими по возможности минимального вмешательства человека;
• достаточно обоснованными в научном смысле, реализованными в виде программ на ЭВМ. [11]

При прогнозировании используются три группы методов:

• экстраполяция (интерполяция);
• моделирование;
• опрос экспертов. [3]

Различают методы краткосрочного прогнозирования:

Методы экстраполяции тенденций:

- упрощенные  приемы, основанные на средних  показателях динамики (средние темпы  роста, прироста);

- аналитические  методы (метод наименьших квадратов,  тренды, т.е. математические функции);

- адаптивные  методы, учитывающие степень устаревания  данных (методы скользящих и экспоненциальных  средних, методы авторегрессии).

Методы статистического моделирования:

- статические  (методы парной и множественной  регрессии);

- динамические (анализ динамических рядов):

- методы агрегатного  моделирования (разложение ряда  на тенденции, сезонность, случайные  составляющие);

- методы регрессии  по взаимосвязанным рядам динамики (включаются в модель не только  факторы, но и лаговые переменные);

- методы регрессии  по пространственно-временной информации (для каждого ряда строится  регрессионная модель по совокупности  объектов).

Метод экстраполяция - это метод научного исследования, заключающийся в распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период.

Математические методы экстраполирования  сводятся к определению того, какие  значения будет принимать та или  иная переменная величина Х=x(t1), если известен ряд ее значений в прошлые моменты времени:

х1=x(t1),…….., x(tn-1) → x(tn)    (2.1)

 

В узком смысле слова экстраполяция - это нахождение по ряду данных функции  других ее значений, находящихся вне  этого ряда. Экстраполяция заключается  в изучении сложившихся в прошлом  и настоящем устойчивых тенденций  экономического развития и перенесении  их на будущее. В прогнозировании  экстраполяция применяется при  изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функции  за пределами области ее определения  с использованием информации о поведении  данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения.

Тренд экстраполируемого  явления - это длительная тенденция изменения экономических показателей, т.е. изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Тренд характеризует основные закономерности движения во времени, в некоторой мере свободные от случайных воздействий. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую накладываются другие составляющие. Результат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов.

К математическим методам  относят также такие методы как  метод скользящей средней, метод  экспоненциального сглаживания, рассчитываемый посредством использования фактора затухания, метод сезонного тренда и др.

Сущность метода наименьших квадратов состоит в том, что функция, описывающая прогнозируемое явление, аппроксимируется более простой функцией или их комбинацией. Причем последняя подбирается с таким расчетом, чтобы среднеквадратичное отклонение фактических уровней функции в наблюдаемых точках от выровненных было наименьшим.

Например, по имеющимся данным (xiyi) (i=1,2,….n) строится такая кривая y=a+bx, на которой достигается минимум суммы квадратов отклонений:

    (2.2)

т.е. минимизируется функция, зависящая от двух параметров: а – (отрезок на оси ординат) и b (наклон прямой).

 

Уравнение, дающие необходимые  условия минимизации функции  S(a,b), называются нормальными уравнениями. В качестве аппроксимирующих функций применяются не только линейная, но и квадратическая, параболическая, экспоненциальная и др. [3]