Метод регрессионного анализа

Применяется для определения зависимости изменения цены от изменения технико-экономических параметров продукции, относящейся к данному ряду, построения и выравнивания ценностных соотношений. Используется для обоснования уровня и соотношений цен продукции, характеризующейся наличием одного или нескольких технико-экономических параметров, отражающих основные потребительские свойства изделия. Прогрессивный анализ позволяет найти эмпирическую формулу зависимости цены от технико-экономических параметров изделий. Цена выступает как функция от параметров:

где Х_{1; 2 п} — параметры изделия.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от совокупности их параметров, строго определять аналитическую форму связи, а также использовать уравнения регрессии для определения цен товаров, входящих в данный параметрический ряд.

Количественная зависимость между изменениями результативного (Ц) и факторных (XJ признаков находится на основе метода регрессионного анализа. При этом могут быть получены различные уравнения регрессии: линейное:

степенное:

параболическое:

и т. д.

Расчеты выполняются при помощи вычислительной техники и включают следующие основные этапы: определение классификационных параметрических групп изделий; отбор параметров, в наибольшей степени влияющих на цены изделий; построение системы нормальных уравнений и расчет коэффициентов регрессии.

В состав отобранных параметров включаются параметры, зафиксированные в стандартах и технических условиях. Они не должны быть взаимозависимы. Помимо технических параметров (мощность, грузоподъемность, скорость и т. д.), используются показатели серийности продукции, коэффициенты сложности, унификация и др.

Для отбора технико-экономических параметров, существенно влияющих на цену, вычисляется матрица коэффициентов парной корреляции. По величине коэффициентов корреляции между параметрами можно судить о тесноте их связи (чем выше коэффициент, тем теснее связь).

Окончательный отбор технико-экономических параметров производится в процессе пошагового множественного регрессивного анализа с использованием ЭВМ и стандартных программ.

По уравнению регрессии получают выравненные (расчетные) значения цен изделий данного параметрического ряда.

Для оценки результатов выравнивания вычисляют относительные величины отклонений расчетных значений цен (Ц_р) от фактических.

(Цф):

Величина АЦ не должна превышать 8—10%.

Если цены на уже включенные в параметрический ряд изделия были получены таким же методом, то мы занимаемся самообманом, поскольку грубо нарушается одно из условий применения регрессионного анализа, а именно условие независимости наблюдений. Тем не менее данный метод может весьма успешно применяться в рыночной экономике. Предположим, фирма, производящая автомобили, разработала новую модель легкового автомобиля. Перед тем как запустить эту модель в производство, фирма желает определить будущую прибыль. Для этого она должна определить будущую цену своего автомобиля, которую примет рынок.

Допустим, в данный момент на рынке реализуются 30 моделей автомобилей. Используя данные по этим моделям, можно построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от основных потребительских параметров (мощность двигателя, расход топлива, максимальная скорость, размер салона и т. д.). Полученную регрессию фирма может использовать для прогноза цены на свою новую модель и для определения прибыльности ее производства. Более того, можно использовать это уравнение регрессии при установлении первоначальной, пробной, цены на свою новую модель. Возможно, эта цена окажется завышенной, и объем продаж окажется ниже планируемого фирмой. В этом случае фирма может несколько понизить цену, либо улучшить модель при неизменной цене, либо увеличить расходы на рекламу, либо снять модель с производства. Первоначальная цена может оказаться заниженной, и возникнет дефицит автомобилей новой модели. В этом случае фирма может повысить цену.