Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Товарное обращение. Учебное пособие
.pdf
100 % С
Доля
рынка, %
ДД Д
100 %
А В
Число предприятий на рынке, ед.
Д
где G – коэффициент Джини; D – кумулятивный процент размера отрасли (рынка), %; N – кумулятивный процент числа предприятий на
рынке, %.
Максимальное значение коэффициента, равное 1, свидетельствует о ситуации абсолютного неравенства (на одно предприятие приходится весь объем выпуска отрасли). Минимальное значение показателя, равное 0, означает абсолютное равенство: каждое предприятие
производит (реализует) одинаковую долю в отрасли. Коэффициент
Джини иллюстрируется кривой Лоренца (рис. 3.1).
Кривая АС – кривая Лоренца – характеризует, какая доля рынка
приходится на каждый процент предприятий, действующих на рынке.
При этом коэффициент Джини определяется как отношение площади
фигуры Д к площади треугольника АВС. При абсолютном равенстве
кривая Лоренца приобретает вид биссектрисы – прямой АС, площадь
фигуры Д становится равной 0, следовательно, и коэффициент Джини
оказывается равным 0. При абсолютном неравенстве кривая Лоренца
совпадает с линией АВС, площади Д и АВС также совпадают, коэффициент Джини оказывается равным 1.
ком: он измеряет только относительные размеры предприятий; его
значение будет одним и тем же и для трех одинаковых предприятий,
и для десяти, хотя очевидно, что степени конкуренции в каждом из
случаев различны.
Данный показатель, однако, обладает существенным недостат-
Рис. 3.1. Кривая Лоренца
51
1/ 2 1 ,
ii
НТ R q
Индекс Холла–Тайдмана. Индекс Холла–Тайдмана рассчиты-
вается на основе сопоставления рангов предприятий рынка следую-
щим образом:
(3.15)
где НТ – индекс Холла–Тайдмана; Ri – ранг предприятия на рынке
(по убывающей, самое крупное предприятие имеет ранг =1); qi – доля
предприятия, %.
Максимальное значение показателя равно 1 (в условиях монополии). Минимальное значение равно 1/n, n – число предприятий в от-
расли. По своему действию данный показатель сходен с индексом
Херфиндаля–Хиршмана, однако к достоинствам индекса Холла–
Тайдмана следует отнести возможность ранжировать предприятия
по степени значимости, что способствует более глубокому анализу
рынка.
Пример 1. Пусть фирма А получает 110 млн руб. выручки, при
этом она использует 100 единиц капитала стоимостью 10 млн руб.
каждая, амортизация составляет 2 %, издержки на материалы и заработную плату равны 10 млн руб.
Норма доходности фирмы равна:
(110 – 10 – 0,021 000) / 1 000=80 / 1 000=8 (%).
Предположим, что инвестиции в конкурентных отраслях дают
5 % рентабельности. Данная фирма получает 8 % на вложенный капитал, следовательно, обладает рыночной властью.
По-другому этот результат можно проверить через вычисление
экономической прибыли. Если конкурентная норма доходности равна
(5+2) %=7(%) (5 % выручка плюс амортизация), то прибыль составляет 110–10– 0,071 000=30 (млн руб.) 0, что подтверждает предыду-
щий вывод.
Пример 2. На рынке газированных напитков компания П зани-
мает около 65 % от общего объема продаж, причем рынок является
конкурентным. Доказать, верно ли это утверждение, если известно,
52
что цена неконкурентного рынка на газированные напитки составляет
55 руб. за 1 л, а конкурентного рынка – 52 руб. за тот же объем.
Решение:
Рассчитаем индекс Лернера:
Л = (55 – 52) / 55 = 0,05
Вывод. Утверждение, что рынок является совершенно конку-
рентным, неверно, о чем свидетельствует индекс Лернера, равный
0,05. Рынок газированных напитков следует признать рынком с рабо-
тающей конкуренцией, т. е. предприятия имеют свободу входа / выхода с данного рынка, на котором формируется рыночная цена.
Пример 3. На рынке представлено 2 830 предприятий, зани-
мающихся розничной реализацией хлеба и хлебобулочных изд е-
лий, из них 566 предприятий имеют объемы продаж, которые занимают большую долю в общем объеме реализации товаров,
а 595 предприятий являются менее крупными. Рассчитать коэффи-
циент концентрации рынка хлеба и хлебобулочных изделий и сд е-
лать вывод.
Решение:
1. Определяем долю крупных предприятий на рынке хлеба
и хлебобулочных изделий:
Д
= (566 / 2 830)100 = 20 (%).
кр.
2. Определяем долю менее крупных предприятий на рынке хлеба
и хлебобулочных изделий:
Д
менее кр.
= (595 / 2 830)100 = 21 (%).
3. Определяем коэффициент концентрации рынка хлеба и хле-
бобулочных изделий:
КР = 20 / (20 + 21) = 0,488 = 48,8 (%).
Вывод. Коэффициент концентрации рынка хлеба и хлебобулоч-
ных изделий равен 48,8 %, т. е. рынок является умеренно концентрированным, на нем находится достаточное число предприятий-
продавцов, что отражается на высокой конкурентной среде между
ними.
Пример 4. На рынке представлено 315 торговых предприятий,
занимающихся реализацией верхней женской одежды, из которых
18 являются крупнейшими. Доля их реализации на рынке составляет
45 %, или 14 520 ед. товаров. Рассчитать коэффициент относительной
концентрации рынка и сделать вывод о состоянии конкуренции
на рынке верхней одежды.
53
Наименование предприятия
Мощность, тыс. дкл
М
315
Я
287
К
213
В
189
Л
152
Наименование
предприятий
Потенциальная
мощность,
тыс. дкл
Фактическая
мощность,
тыс. дкл
Доля
в реализации
предприятий
Доля
в реализации
предприятий
в квадрате
М
315
283,5
0,34
0,115 6 Я 287
258,3
0,32
0,102 4
К
213
106,5
0,13
0,016 9 В 189
94,5
0,12
0,014 4
Л
152
76
0,09
0,008 1
Итого:
1 156
818,8
1
0,257 4
Решение:
1. Рассчитаем долю крупнейших предприятий на рынке верхней
одежды:
Д
= 18 / 315 = 0,057 143.
кр.
2. Рассчитаем коэффициент относительной концентрации рынка:
К = (20 + (30,057143)) / 0,45 = 44,83.
3. Рассчитаем долю в реализации крупнейших предприятий
на рынке с использованием коэффициентов концентрации:
Д
= (44,8 / 14 520)100 = 0,31 (%).
реал.
Вывод. В нашем случае коэффициент относительной концентра-
ции применять нельзя, так как доля в реализации крупных предприятий составляет всего лишь 0,31 %. Данный показатель означает, что
на рынке верхней одежды конкуренция достаточно высокая, что свидетельствует о высоком уровне концентрации предприятий на рынке.
Пример 5. В таблице приведены данные о мощностях пяти веду-
щих предприятий на рынке алкогольной продукции. Рассчитать индекс
Херфиндаля–Хиршмана, если два самых крупных предприятия будут
использовать свои мощности на 90 %, а остальные три – на 50 %.
таем фактическую мощность предприятий и их доли в выпуске алко-
гольной продукции. Аналитическая таблица примет следующий вид:
54
Решение:
На основе исходных данных, представленных в таблице, рассчи-
Наименование предприятия
К С В
Ранг (степень значимости на рынке)
1
0,9
0,8
Доля, занимаемая на рынке, %
60
30
10
Вывод. Индекс Херфиндаля–Хиршмана равен 0,257 4, т. е. рынок
алкогольной продукции является достаточно конкурентным.
Пример 6. Рассчитать дисперсию рыночных долей предприятий,
занимающихся реализацией бытовой техники на рынке города, если
известно, что из всех работающих предприятий 10 являются крупнейшими на рынке. Рынок достаточно конкурентен, индекс Херфиндаля–Хиршмана равен 0,3.
Решение:
Дисперсия рыночных долей рассчитывается на основе формулы
(33), когда известен индекс Херфиндаля–Хиршмана.
0,3 = (1 / 10) (1 + V 2), тогда
V 2 = (0,3 / 0,1) – 1 = 2.
Вывод. Таким образом, дисперсия рыночных долей предприятий, занимающихся реализацией бытовой техники, равна 2. Данная
величина дисперсии показывает, что рынок является достаточно концентрированным, на нем сильна власть крупных предприятий.
Пример 7. Рассчитать индекс Холла–Тайдмана для предпри-
ятий, оказывающих авиатранспортные услуги, если все предприятия
отранжированы по следующей схеме:
Решение:
Индекс Холла–Тайдмана рассчитывается:
НТ = 1 / [2(10,6 + 0,90,3 + 0,80,1) – 1] = 1 / 0,9 = 1,11
Вывод. Рынок авиатранспортных услуг является высокомонопо-
лизированным, так как имеет четкие границы своей деятельности
и степень охвата доли рынка.
55
Цель прогнозирования заключается в создании научных предпосылок, включающих научный анализ тенденций развития экономики,
вариантное предвидение предстоящего развития общественного воспроизводства, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели, оценку возможных последствий принимаемых решений,
обоснование направлений социально-экономического и научнотехнического развития для принятия управленческих решений.
Согласно Федеральному закону «О государственном прогнози-
ровании и программах социально-экономического развития Российской Федерации» от 20 июля 1995 г. № 115-ФЗ, прогнозы разрабаты-
ваются на очередной календарный год и носят характер текущих про-
гнозов. В целях организации разработки прогноза социальноэкономического развития России Министерство экономического развития и торговли РФ разработало концепцию социальноэкономического развития на 1996–2005 гг. от 27 ноября 1995 г.
№ 1170. Таким образом, прогнозы приобрели среднесрочный (на пять
лет) и долгосрочный (на десять лет) характер. В этих прогнозах разрабатываются объемы и динамика валового внутреннего продукта,
прогноз инфляции, объемы производства и реализации товаров, работ, услуг, объемы инвестиций в основной капитал по всем источникам финансирования, показатели экспорта и импорта, прогноз валютного курса рубля и ставок рефинансирования Центрального Банка,
проектировки основных характеристик сводного финансового балан-
са по территории Российской Федерации.
Существенный вес в структуре всех анализируемых и прогнозируемых показателей занимает исследование товарного рынка на территории РФ, в том числе и изменение платежеспособности населения,
56
характера и динамики продаж, проявляющееся через изменение вели-
чины покупательского спроса.
Спрос на большинство потребительских товаров характеризуется неустойчивостью, и прогноз становится главным фактором успешной деятельности предприятий на рынке. Причем чем больше колеблется спрос, тем важнее точность прогноза и, следовательно, выбор
методов его прогнозирования.
На практике используется большое количество методов прогнозирования, что связано с огромным разнообразием товаров; различиями в их доступности; наличием необходимой информации и различными целями прогнозирования. Для построения прогноза иссле-
дователю необходимо получить ответы на вопросы: что известно
о данном товаре, где узнать о данном товаре и что сделать, чтобы уз-
нать о нем.
Построение прогноза на основе поведения покупателя связано
с проведением пробных рыночных испытаний товаров для того, чтобы получить данные о возможной реализации их в будущем и реак-
ции покупателей на них.
Прогноз является выражением искусства предвидения того,
что покупатели будут делать в определенных условиях, при наличии необходимых ресурсов и желания приобрести тот или иной
товар. Существенными изменениями, влияющими на величину
прогнозируемого покупательского спроса, являются изменения
в макросреде (изменение общего уровня технологий, экологиче-
ских требований к выпускаемым товарам и др.), а также рыночных
условий (изменение платежеспособности рынка, поведения конкурентов, потребностей покупателей и др.). Такие изменения трудно
спрогнозировать непосредственно при изучении конкретного по-
требительского рынка, однако возможно при разработке долгосрочной стратегии развития покупательского спроса на потреби-
тельском рынке.
Рыночный спрос имеет многофункциональную природу, поэто-
му для его прогнозирования необходимо по результатам анализа рын-
ка выделить ключевые факторы, определяющие его динамику. Затем
нужно оценить степень их влияния на спрос и составить прогноз эволюции факторов в будущем. После выполнения этих процедур осу-
ществляется прогноз спроса на основе различных методов.
Методы прогноза спроса классифицируются по различным кри-
териям (рис. 4.1). Наиболее широко применяется различие между качественными и количественными методами (рис. 4.2).
57
Виды методов прогнозирования спроса
По информационному
признаку
По сущности и особенностям
методов прогнозирования
По степени достоверности знания (информации), используемо-
го при прогнозировании спроса
По степени
формализации
- методы на основе первичной информации, полученной в результате
исследований
- методы, основанные на
статистических данных
- нормативные методы,
основанные на использовании физиологических
норм потребления
- методы, основанные на
интуитивной информации (экспертные методы)
- экономико-статистические
методы (через коэффициенты эластичности)
- метод экстраполяции
- метод моделирования
- экспертные методы
- балансовый метод
- нормативный метод
- компаративные (сравни-
тельные) методы (метод ана-
логий)
- методы прогнозирования
спроса, использующие при
расчётах достоверные знания
- методы прогнозирования
спроса, использующие при
расчётах знания относительной достоверности
- методы прогнозирования
спроса, основанные на знаниях
в условиях с возможным искажением информации
- методы с высокой степенью формализации
- методы с низкой степенью формализации
- методы со средней степенью формализации
Рис. 4.1. Классификация методов прогнозирования спроса на потребительские товары
58
Основные методы прогнозирования спроса
на потребительском рынке
Количественные методы
Качественные методы
Экономико-
статистические и эконо-
мико-математические ме-
Балансовый метод
- метод экстраполяции
- корреляционнорегрессионные методы
- индексный метод
- расчет на основе эла-
стичности спроса и
предложения
- экономико-математическое моделирование
- на основе баланса денежных доходов и расходов населения
- на основе баланса товарных ресурсов на потребительском рынке
Экспертные методы
Нормативный метод
- метод «Дельфи»
- метод мозговой атаки
- метод «фокус-групп»
- на основе физиологи-
ческих норм потребления продуктов питания
- на основе рациональных норм потребления
непродовольственных
товаров
Построение мультипликативно-
аддитивной модели
Рис. 4.2. Методы прогнозирования спроса на потребительском рынке
59
Степень удовлетворения
спроса и основная тенденция
его развития
Гипотеза развития рынка*
Модель прогнозирования
и ее графическое изображение
1. В основном удовлетворен и
растет равномерно
При должном и своевременном обновлении ассортимента товаров, тенденция роста сохраня-
ется
Прямая: у = а0 + а
1
+ t
2. Удовлетворяется и растет,
но приросты уменьшаются
Рынок насыщен, уровень обеспеченности близок к рациональному нормативу, тенденции за-
медления роста спроса сохраняются
Логарифмическая функция:
у = а0 + а
1
log t
Таблица 4.1
Схема выбора трендовых моделей прогнозирования покупательского спроса
60
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]