|
наиболее целесообразен при исследовании спроса на рынке услуг для сельских территорий. Основными методами прогнозирования развития рынка платных услуг являются экономический прогноз это вероятностная оценка протекания экономического процесса в будущем, целевой или нормативный прогноз основан на определении ведущих целей и ориентиров и выработке путей перехода от сложившегося уровня развития к желаемому. В большинстве исследований для прогнозирования спроса населения на платные услуги используются методики, основанные на методах экспертных оценок, методах экстраполяции и методах экономико-математического моделирования. Наибольшее распространение при математическом моделировании спроса получили методы, основанные на применении принципов корреляционного и регрессионного анализа. Для построения таких моделей выявляются важнейшие факторы формирования спроса, устанавливается степень их влияния на его изменение и форма связей отдельных факторов со спросом, а также подбирается форма математического выражения функция взаимодействия этих связей. Для определения количественных изменений каждого фактора и их влияния на параметры спроса необходимо произвести расчеты специальных показателей коэффициентов эластичности спроса, параметров уравнений регрессии и т. п. В настоящее время для рынка платных услуг можно применять различные методы оценки конъюнктуры рынка. Выбор метода прогнозирования спроса и/или предложения зависит от специфики объекта, задач и периода прогнозирования и от имеющейся информации по объекту. Применение в прогнозировании многофакторных моделей соответствует самой природе спроса, который отличается неравномерностью и носит во многом вероятностный характер. Однако следует принимать во внимание, что требуемый объем информации для определения коэффициентов модели напрямую связан с количеством учитываемых факторов и используемых уравнений. Сложные нелинейные многофакторные модели хорошо описывают развитие спроса, но требуют 114 |
т. е. при прогнозировании микроструктуры спроса. Дело в том, что надежная статистическая информация имеется не по всем отраслевым группам, что, естественно, исключает возможность проведения качественного детального анализа потребления видовой структуры услуг. Недостаток этого метода прогнозирования состоит в том, что сложно избежать механического распространения современных тенденций на будущее. поэтому лучше использовать при прогнозировании спроса метод экономике математического моделирования. Это более комплексный подход к моделированию спроса, с помощью которого можно оценить степень воздействия изменения отдельных факторов на его объем. Метод экономико-математического моделирования состоит в описании экономических процессов в форме количественных взаимосвязей различного типа. С помощью моделирования можно установить и количественно отразить взаимосвязь потребления услуг с определяющими факторами и на основе информации о движении этих факторов в будущем произвести расчеты ожидаемого спроса в конкретном году планового периода, т. е. спрос представляется как функция различных (одного или нескольких) факторов — независимых переменных, определяющих его развитие. Наибольшее распространение в математическом моделировании спроса получили методы, основанные на применении принципов корреляционного и регрессионного анализа. Для построения такого типа моделей выявляются важнейшие факторы формирования спроса, устанавливается степень их влияния на его изменение и форма связей отдельных факторов со спросом, а также находится форма математического выражения этих связей. Чтобы определить, как количественное изменение каждого фактора влияет на размер спроса, производятся расчеты специальных показателей — коэффициентов эластичности спроса, параметров уравнений регрессии и т. п. Достоинство экономике математического моделирования заключается также в том, что с его помощью, не имея оценок микроструктуры спроса, можно получить его макровеличину, г. е. общий спрос на все услуги. Остальными информации по домашним хозяйствам в целом. Модели Стоуна и Луча представляю! собой системы линейных уравнений, что существенно снижает надежность прогнозных оценок, так как известно, что маркетинговые процессы в большинстве своем не являются линейными. Кроме того, обе модели предполагают использование фиксированных цен, поэтому применение их в условиях российской экономики, характеризующейся нестабильными темпами инфляции, представляется в ближайшем будущем нецелесообразным. В моделях Келли применяются не только линейные, но и мультипликативные и линейно-логарифмические функции, что повышает надежность результатов расчета. Они наиболее адаптируемы к условиям российского потребительского рынка. Потребление в них рассматривается как функция общих расходов домохозяйства и его размеров. Модель может быть построена на основе использования единовременных данных, что важно в связи с отсутствием в настоящее время необходимой информации в динамике. Требуемые данные можно получить из выборочных бюджетных обследований домохозяйств, которые содержат информацию о расходах на различные товары и услуги, количестве потребленных продуктов собственного производства, совокупных расходах. Несмотря на несомненную перспективность, применение данной модели для прогнозирования потребления бытовых услуг в России невозможно без ее существенной доработки. Это обусловлено тем, что современная структура доходов и потребления в России сильно отличается от сложившейся в странах Запада. В частности, необходимо существенным образом учитывать принцип остаточности потребления бытовых услуг в общей сгруктуре расходов домохозяйства и сложность определения (и, соответственно, учета) уровня самообслуживания. В настоящее время для рынка бытовых услуг возможно применять различные методы оценки конъюнктуры рынка. Выбор метода прогнозирования спроса и/или предложения зависит прежде всего от специфики объекта, задач и периода прогнозирования, а также от имеющейся информации по объекту. Имеет значение и степень разработанности самих методов. Применение в прогнозировании многофакторных моделей соответствует самой природе спроса, который отличается неравномерностью и носит во многом вероятностный характер. Однако следует принимать во внимание, что требуемый объем информации для определения коэффициентов модели напрямую связан с количеством учитываемых факторов и используемых уравнений. Сложные нелинейные многофакторные модели хорошо описывают развитие спроса, но требуют большого объема информации, который в данное время не обеспечивается существующими источниками. Целенаправленный сбор полного объема требуемой информации за короткое время является довольно дорогостоящей задачей. Поэтому, например, для уровня муниципальных образований первое время целесообразно использовать однофакторные модели, например, модель прогнозирования спроса на основе коэффициентов эластичности. По мере накопления информации могут быть использованы все более сложные многофакторные модели. Это обусловлено следующими достоинствами метода: относительно небольшое количество данных, необходимых дли определения коэффициентов эластичности; относительная простота метода, в силу чего обработка данных может быть выполнена специалистами средней квалификации без использования математических расчетов на ЭВМ. Следствием является относительная дешевизна исследований. По мере накопления информации могут быть использованы более сложные многофакторные модели, более полно описывающее нелинейное поведение спроса в зависимости от большого числа факторов. В данной работе предлагается к использованию итерационная модель уточняемого равновесия спроса и предложения, описанная ниже. В качестве дополнительных целесообразно использовать нормативный метод (для расчета минимальных социальных нормативов, гарантируемых каждому гражданину) и метод экспертных оценок ( в случае отсутствия объективной количественной информации). Степень использования вышеперечисленных методов определяется 94 |