Материал: 5626

46

ния) каждого эксперта учитывается с применением соответствующих коэффициентов. Этот метод наиболее часто применяется и во многих случаях является основополагающим при разработке экономических прогнозов.

Заметное место среди методов прогнозирования занимает экономико-

математическое моделирование (ЭММ).

Применение этого метода даёт возможность установить определённые количественные закономерности, характеризующие развитие рынка, и дать качественную оценку значимости отдельных показателей, отражающих воздействие различных конъюнктурообразующих факторов. На основании данных за ряд прошлых лет составляются экономико-математические модели, выражающие функциональные зависимости между конъюнктурными показателями рынка. Методы математического моделирования базируются на корреляционной связи между показателями, характеризующими изучаемое явление.

Очевидно, что на развитие конъюнктуры любого рынка оказывает воздействие множество различных факторов, и ни одна модель не в состоянии учесть их все. Следовательно, успех ЭММ зависит от того, удалось ли учесть важнейшие факторы (как для прошлого, так и для будущего).

Задача построения многофакторной модели регрессионного типа для прогнозирования рыночной конъюнктуры сводится к определению формулы, отражающей характер и степень влияния отобранных показателей-аргументов (ведущих конъюнктурообразующих факторов) на показатель-функцию (цену).

В общем виде такая формула выглядит следующим образом:

где y – цена;

x1, x2, xn – комплекс показателей-аргументов, оказывающих наибольшее влияние не цены;

коэффициент регрессии, учитывающий суммарное воздействие на цены каких-либо дополнительных факторов помимо x1, x2,...xn.

За показатель-функцию (у) можно принять не цену, а, например, объём экспорта и пр.

Использование математических моделей в целях прогнозирования помогает в ряде случаев, например:

47

1)позволяет выявить характер связей между отдельными элементами, формирующими объект исследования (включая количественную оценку влияния этих элементов на состояние объекта в целом);

2)позволяет экспериментировать с моделью объекта, проигрывая альтернативные варианты прогнозов и принимаемых на их основе решений, выбирая оптимальный.

Следует отметить, что на практике широко применяются сочетания экспертных оценок, экстраполяции и экономико-математического моделирования. Вместе с тем известны и другие методы прогнозирования. Например, для прогноза конъюнктурны рынков сырья органического происхождения и применяется балансовый метод. Суть его заключается в составлении баланса спроса и предложения. На основе данных за предыдущие годы составляется предполагаемый баланс производства и потребления на будущий год. В этом балансе учитываются переходящие запасы прошлых лет, оценки урожая, внутреннего потребления

ипереходящие запасы на конец будущего года (см. табл. 1.30).

Источник: БИКИ. 2006. № 3. С.6 – 7.

Рассчитывается приход и расход товара в конкретной стране. Разница, соответственно, может быть положительной или отрицательной. В первом случае это будут экспортные ресурсы, во втором – импортные потребности. Затем составляются такие же балансы по другим странам. Впоследствии проводится сопоставление этих балансов, что и даёт представление о предполагаемом соотношении между предложением и спросом, а это, в свою очередь, определяет возможные изменения цен в предстоящий период. В табл. 1.31 приведены прогнозные данные положения с сахаром в Северной Америке.

48

Источник: БИКИ. 2006. № 1 – 2. С.7.

Необходимым условием применения балансового метода являются относительная стабильность потребления и определённость ресурсов. Таким образом, больше всего этот метод применим для прогноза рынка не только сахара, но и зерновых (этот рынок отвечает приведённым выше требованиям).

В целом, применяя любой метод, необходимо помнить, что речь идёт лишь о прогнозировании основных тенденций.

Практическая ценность прогнозных оценок заключается в своевременном и правильном использовании прогноза. Величина инвалютных расходов при импорте и поступлении валюты при экспорте (при прочих равных условиях) зависит от уровня цен. Правильное же определение цен во всех внешнеторговых операциях непосредственно связано с реализацией результатов изучения конъюнктуры в практике оперативной работы.

Прогноз конъюнктуры даёт оценку вероятного движения цен. В зависимости от возможного повышения или понижения цен меняется тактика реализации или закупки товаров.

Если, например, перспективы развития таковы, что цены должны понижаться, то экспортёр будет пытаться форсировать продажи и, возможно, пойдёт даже на дополнительные скидки с цены, лишь бы реализовать большую часть предназначенной для продажи партии товаров, пока цены не понизились (или не понизились значительно). Наоборот, при повышательной тенденции цен экспортёр не будет спешить с реализацией, ожидая максимального роста цен. Тактика импортёра будет, очевидно, противоположной: форсирование закупок при растущих ценах и их сокращение при подающих ценах.

Вместе с тем практическая реализация прогноза с наибольшей эффективностью сопряжена с рядом трудностей.

49

1.Расширение продаж ограничивается ёмкостью рынка. Ёмкость рынка – это то количество товара, которое может быть реализовано в течение определённого периода времени (год, месяц). Поэтому, если ёмкость рынка составляет, например, 100 тыс. единиц в месяц, а продавцы предлагают 500 тыс. единиц, то это приведёт к резкому снижению цен (предложение в 5 раз превосходит спрос).

2.Ёмкость рынка не является постоянной величиной. При ухудшении конъюнктуры она уменьшается, при оживлении – расширяется. Это связано с доходами населения и предприятий и их склонностью к сбережениям.

3.Интересы экспортёров и импортёров диаметрально противоположны. Если

впериод начавшегося снижения цен экспортёр начинает форсировать продажи, то импортёр, наоборот, сокращает закупки, ожидая максимального падения цен, и наоборот.

Таким образом, чтобы наиболее полно реализовать конъюнктурный прогноз, необходимо знание ёмкости рынка, возможностей её изменения, оперативной тактики конкурентов и пр. Очевидно, что необходима и оценка правильности составленного конъюнктурного прогноза. Критерий полного и эффективного использования конъюнктурного прогноза – величина валютной выручки (при экспорте) или суммы валютных платежей (при импорте). Оценка использования включает:

1) проверку даты сделки (насколько правильно выбран момент выхода на рынок);

2) проверку цены сделки (сопоставление их с конкурентными рыночными ценами периода заключения сделки).

Рассмотрим конкретные примеры.

Пример 1

Оценка использования прогноза рынка биржевого товара (сахар). Предположим, торговая компания в 2006 г. рассматривает возможности со-

вершения долгосрочной сделки с сахаром. Имеется следующая прогнозная информация о динамике среднегодовых цен на сахар-сырец на Нью-йоркской бирже (долл. за тонну ФОБ-порты Карибского бассейна).

50

Очевидно, что ожидается рост цен на данный товар и компания принимает решение закупить в 2006 г. следующие партии сахара-сырца (табл. 1.32; данные поквартальные):

Таблица 1.32

Квартальные закупки сахара-сырца в 2006 году (условный пример)

Проведём анализ данных. За год было закуплено 400 тыс. тонн сахара-сырца на сумму за 32 750 тыс. долл. В соответствии с прогнозом предполагалось, что во втором полугодии вследствие ожидаемого уменьшения урожая и активизации спроса рыночные цены на сахар повысятся. Опираясь на такой прогноз (который оправдался), покупатель закупил во 2-м квартале (когда цены были на самом низком уровне) 200 тыс. тонн товара (50 % всего количества). Таким образом, экономия валюты при закупке 400 тыс. тонн сахара за счёт разницы между среднегодовой рыночной ценой и средневзвешенной ценой всех закупок составила:

88,9 долл. – 81,9 долл. = 7,0 долл. 400 тыс. т = 2,8 млн долл.

Пример 2

Оценка использования прогноза рынка небиржевых товаров (чёрные металлы). Имеющиеся данные о продажах товара сведены в табл. 1.33.

Проведём анализ операций. Экспортёр за год продал 300 тыс. т металла на общую сумму 121 250 тыс. долл. В соответствии с прогнозом на год предполагалось, что во втором полугодии цены на чёрные металлы повысятся. На основе прогноза экспортёр более 80 % металла и реализовал во втором полугодии.