Анализ тенденций и устойчивости развития рыночной конъюнктуры

Анализ тенденций  и устойчивости развития рыночной конъюнктуры

 

1. Для лекарственного препарата проследим динамику основных параметров фармацевтического рынка. Данные представим в виде таблиц и графиков.

В таблице 1 приведены данные, характеризующие развитие рынка лекарственного препарата «Ротинол».

Табл. 1

Динамика  основных параметров рынка препарата «Ротинол»

Периоды (квартал)	Поставка, тыс. упаковок	Продажа в розницу, тыс. упаковок	Цена, руб./упаковка	Товарный запас, дней	% к базисному периоду
					поставка	продажа	цена	товарный запас
1-й	125	30	158	10	100	100	100	100
2-й	105	20	160	6	84,0	67,0	101,0	130,0
3-й	60	10	163	3	48,0	33,0	103,0	60,0
4-й	110	40	165	2	88,0	133,0	104,0	120,0

 

На  основе данных таблицы 1 построим графики основных параметров рынка лекарственного препарата (рис.1).

 

Рис.1. Динамика базисных параметров рынка препарата «Ротинол»

 

Картина весьма красноречиво показывает, что рыночными структурами  было учтено повышение цен и его влияние на спрос. Поставка препарата  наращивалась до 1-го, а затем до 3 периода было уменьшение поставки. В результате чего запасы тоже не росли, что явилось индикацией усиления сбалансированности рынка. Затем, начиная с третьего периода, вновь начинается увеличение поставок препарата с одновременным  ростом продаж. На основании данной информации можно более обоснованно судить о развитии ситуации на фармацевтическом рынке, чем по неформальным данным торговых корреспондентов.

 

2. Для лекарственного препарат «Ротинол» рассчитаем индексы товарооборота и физического товарооборота.

I_{физ.объема товарооборота} = ,  I _{товарооборота} = , 

где q_i0 и q_i1 - количество проданного i-го товара соответственно в базисном и текущем периодах; p_i0 - цена i-го товара в базисном периоде.

Данные о  продаже и ценах лекарственного препарата за два периода приведены в таблице 2.

 

Табл. 2

Расчет  индекса физического объема товарооборота

Товар	Базисный период			Текущий период			Количество текущего периода в ценах базисного, тыс. руб. qi1 рi0
	количество, упаковок qi0	цена, руб. за 1 упаковку pi0	товарооборот, тыс. руб. qi0 pi0	количество,упаковок qi1	цена, руб. за 1 упаковку рi1	товарооборот, тыс. руб. qi1 рi1
	1	2	3 (rp.l х rp.2)	4	5	6 (гр.4х гр.5)	7 (гр.4 х гр.2)
Таблетки для рассасывания	350	155	54250	400	165	66000	62000
Таблетки	370	160	59200	400	163	65200	64000

 

Индекс товарооборота (в фактических ценах) для 1 вида таблеток:

,т.е. денежная выручка продавца увеличилась на 20%.

 

Индекс физического объема:

, т.е. объем продажи товаров (в сопоставимых ценах) вырос на 14%.

 

 

 

Индекс товарооборота (в фактических ценах) для 2 вида таблеток:

,т.е. денежная выручка продавца увеличилась на 10%.

 

Индекс физического объема:

, т.е. объем продажи товаров (в сопоставимых ценах) вырос на 8%.

 

 

3. Для лекарственного препарата оценим тенденцию развития фармацевтического рынка.

Данные об изменении цены препарата «Ротинол» приведены в таблице 3.

 

Табл. 3

Динамика  цены препарата «Ротинол»

Месяц	Цена препарата,  руб. за /упаковку	Темпы роста, %
		базисные		цепные
1	158	100	-
2	158	100	100,0
3	159	100,6	100,6
4	160	101,3	100,6
5	161	101,9	100,6
6	160	101,3	99,4
7	163	103,2	101,9
8	164	103,8	100,6
9	163	103,2	99,4
10	165	104,4	101,2
11	165	104,4	100,0
12	165	104,4	100,0
∑	1941	-	-

 

В таблице 3 представлена зависимость базисных темпов роста цены лекарственного препарата за 12 месяцев исследуемого года.

 

На основании таблицы 3 видно, весьма незначительные колебания цены в отдельные месяцы, а в целом за все изучаемое время она выросла на 7 рублей. В среднем за месяц она увеличивалась на 0,6% (за базу принят 1-й месяц).

Темп прироста цены = *100% - 100% = 0,6%,

где расчет среднего темпа роста ведется по следующей формуле:

= 100% ,

где - средний за все периоды темп роста (чаще его называют среднегодовым темпом), у_n и у₀ - соответственно уровни динамического ряда за последний и начальный (базисный) периоды; n - число периодов (дат, уровней), не считая базисного.

Средний абсолютный прирост цены за весь период равен:

 ∆ = = 0,64 (руб./уп.)

Однако, эта  формула игнорирует все уровни ряда, за исключением начального и конечного.

Используем  одну из моделей тренда, наилучшим  образом аппроксимирующую эмпирические значения уровней динамического ряда. В данном случае нет основания считать, что цена растет с ускорением. Поэтому мы выбираем для отражения основной тенденции линейную модель тренда.

Расчет  на ЭВМ позволил построить нам следующую модель:

= 158,11 + 0,1977*t (руб./уп).

Это означает, что средний прирост цены за период с учетом всех колебаний составлял 0,2 руб./упак.

4. Для лекарственного препарата «Роинол»:

Подбёрём уравнение тренда, описывающее зависимость товарооборота  от периода времени (табл.4), рассчитаем коэффициент аппроксимации и оценим устойчивость рынка лекарственного препарата.

Табл.4

Подбор  тренда

Период t	Товарооборот, тыс. руб.	Модель
		Линейная	Логарифмическая	Экспоненциальная	Полиномиа-льная	Степенная
1	55300	0,094679	2,7225	0,1023168	0,16297369	2,56
2	55458	0,255429	0,09413814	0,2600671	0,35928036	0,08624562
3	55616	0,49435	0,22933649	0,4904116	0,65141041	0,22612562
4	56127	0,009841	0,00132214	0,011914	0,00071824	0,00055502
5	56127	0,009702	0,21974418	0,0066638	0,06682225	0,20245546
6	56640	0,495334	0,03165855	0,5290459	0,24780484	0,04032612
7	56604	0,243937	1,25615831	0,2151907	0,57441241	1,19915153
8	57477	1,711911	0,38496835	1,8080621	0,94945536	0,42016842
9	56564	3,569454	6,80052584	3,4116285	5,31440809	6,64916199
10	58158	3,659569	1,41146424	3,8455561	1,968409	1,48413543
11	57960	0,511654	1,128E-05	0,5911256	0,00986049	0,00117348
12	57600	0,23271	1,35781247	0,1793911	1,47962896	1,28573343
13	59368	11,02174	7,18047661	11,450307	6,03144481	7,35089098
14	59169	4,503733	2,35940262	4,8003723	1,24590244	2,45785724
15	57717	3,526133	6,07112497	3,2725707	8,31630244	5,91581341
16	58400	1,621038	2,96777256	1,4290528	6,75584064	2,85991103
17	59570	0,221747	0,70593741	0,1513059	3,90023001	0,65415664
18	59940	0,109826	0,00240469	0,1740862	1,85667876	0,00642845
19	61500	4,552676	3,78017085	4,9427102	0,05650129	3,90097602
20	60375	1,132096	1,33432532	0,9428953	10,074276	1,26488561
21	59625	10,63869	10,5603914	10,020453	31,33424529	10,3659542
22	60420	11,96745	11,1544114	11,291114	36,40191556	10,9574438
23	63990	0,43178	0,18144251	0,3082187	12,11805721	0,15745483
24	65200	0,021083	0,2416384	0,0623212	8,64830464	0,27064393
25	65600	0,897756	1,99505011	1,1113894	5,82015625	2,07539179
26	66000	3,0618	5,4590478	3,4542908	3,59557444	5,58894834
27	65200	0,200614	0,06934128	0,1137814	19,28878561	0,08434598
28	65600	0,125599	1,4229009	0,2176807	15,20688016	1,48693621
29	65600	0,024555	1,26529684	0,0730106	19,53021249	1,32443103
30	66000	0,919681	4,24013873	1,1526406	15,610401	4,34545594
Остаточная  дисперия		2,208885	2,516697	2,2139858	7,25256310	2,5074385
Коэффициент аппроксимации		0,110512 25911 0,110767 0,362849 0,125448	0,110512 25911 0,110767 0,362849 0,125448	0,110512 ,125911 0,110767 0,362849 0,125448	0,110512   0,110767 0,362849 0,125448	0,110512 25911 0,110767 0,362849 0,125448

 

Коэффициент аппроксимации:

К_а =

,

где - среднеквадратическое отклонение эмпирических уровней динамического ряда от тренда:

= ,

где у_i - i-й уровень динамического ряда; у_t - сглаженный i-й уровень динамического рада (тренд); п - число i-х уровней динамического ряда.

Этот показатель, варьирующий в диапазоне между 100% и 0, отражает степень устойчивости развития рынка.

 

5. Для лекарственного препарата построим секторную диаграмму структуры фармацевтических предприятий по уровню цен.

Не менее важна характеристика колеблемости рынка в статике, в территориально-экономическом пространстве, например вариация цен по предприятиям, выступающим со своими товарами на рынке.

В таблице 5 представлена группировка предприятий по уровню цен на препарат «Ротинол».

Табл. 5

Группировка предприятий по уровню цен на лекарственный препарат

Группы с  уровнем цен	В них предприятий
	единиц	% к итогу
Низким	4	21,0
Средним	12	63,0
Высоким	3	16,0
Итого	19	100

Проиллюстрируем данные таблицы 5 диаграммой (рис. 2).

 

Рис. 2. Структура фармацевтических предприятий по уровню цен на препарат «Ротинол»

Секторная диаграмма  наглядно показала, что 63% предприятий устанавливают средние цены на товар, 16% предприятий используют высокие цены на товар, остальные предприятия придерживаются политики низкой цены, их доля в общем объёме составляет 21%. Т.о., по параметру цен фармацевтический рынок находится в устойчивом состоянии.

 

 

6. Для лекарственного препарата определим коэффициент вариации цен по предприятиям.

 

Формализованные оценки колеблемости показателей рынка  в статике, в частности в географическом или экономическом пространстве (или по регионам, или по конкурирующим фирмам, или по собственным предприятиям - торговым единицам и т.п.), осуществляются с помощью следующей формулы:

V =

,

где V - коэффициент вариации (стандартизованный в процентах к среднему уровню по территории или по предприятиям); σ - среднеквадратическое отклонение, исчисляемое по формуле

 

σ =

,

 

где n - число i-x единиц (предприятий, регионов);

F_i - «вес», характеризующий размер i-й единицы (товарооборот, численность населения и т.п.);

у_i -  параметр рынка i-ro предприятия (или региона);

- среднее значение параметра (средний уровень), исчисляемое по формуле средней арифметической взвешенной:

 

= .

 

На основе данных таблицы 6 определим коэффициент вариации цен по фармацевтическим предприятиям.

 

 

Табл. 6

Данные  о ценах на 1.04.2013 и о товарообороте за апрель 2013г. по 3 фармацевтическим предприятиям

 

№	Цена товара , Руб./ед. - р	Продано, тыс .ед. F	Произведение рF	(рi- р)2Fi
п/п
А		2	3	4
1	158	380	60040	5471,99
2	158	381	60198	5486,39
3	159	382	60738	2983,61
4	160	382	61120	1230,44
5	161	385	61985	243,16
6	160	386	61760	1243,33
7	163	390	63570	566,54
8	164	392	64288	1906,38
9	163	394	64222	572,36
10	165	395	65175	4058,14
11	165	400	66000	4109,51
12	165	400	66000	4109,51
Итог	-	4667	755096	31981,35

 

Предварительно  было рассчитано как отношение итога  гр. 3 таблицы на итог гр. 2 среднее  по всем предприятиям значение варьирующей цены:

(руб./ед.)

Затем исчисляются  дисперсия (отношение итога гр. 4 к итогу гр. 2), а из нее - среднеквадратическое отклонение:

σ² = = 6,85 ;  σ = = ± 2,62 (руб./ед.)

В стандартизованном  виде вариацию цен отражает коэффициент вариации:

V= = 1,62 % ,

а это означает, что имеет место высокая колеблемость цен по фармацевтическим предприятиям, выступающим на рынке.

 

Анализ сезонности рынка

 

7. Для выбранного предприятия рассчитать индекс сезонности продажи товара или товаров.

Простейшим способом выявления сезонных колебаний служит расчет индекса сезонности (i_сез.), отношение каждого уровня (месячного или квартального) к соответствующей средней величине, исчисленной за год, или за несколько лет:

i_сез =

·100%,

где - средний уровень, исчисленный за и периодов (месяцев, кварталов)

всех включенных в  расчет лет; y_i - уровень i-го периода; n - число i-х периодов.

Рассчитаем  индекс сезонности продажи лекарственного препарата по квартальным данным за три года (табл.7).

Табл.7

Индексы сезонности продажи препарата «Ротинол»

Кварта- лы	Годы, тыс. уп			Сумма за три года	Средне- квартальная	Индекс сезонности, %
	1-й	2-й	3-й
I	120	130	150	400	133,3	140,3
II	80	90	95	265	88,3	92,9
III	60	70	45	175	58,3	61,4
IV	90	100	110	300	100	105,2
∑	350	390	400	1140	-	-

По сумме  квартальных данных за три года исчислена  среднемесячная продажа, которая послужила базой расчета индексов сезонности (с небольшими округлениями): = = 95

Отобразим индексы сезонности на графике (рис.3).

 

 

 

 

 

8. Для выбранного предприятия построим модель сезонности продажи товара или товаров с использованием программы Excel.

 

Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров рынка, соответствующие определенным сезонам, но они не полностью исключают влияние случайных и второстепенных факторов. Для того чтобы выявить закономерности сезонности, тенденции сезонной волны, необходимо сгладить эмпирические данные, ввести сезонную линию тренда.

 

Построим сезонную линию тренда.

Табл. 8

Данные  о продажах фирмы за 12 месяцев

Месяц	Продажа, yi	Месяц	Продажа, yi
1	33000	7	12000
2	33000	8	12000
3	33000	9	12000
4	20000	10	40000
5	20000	11	40000
6	20000	12	40000

Не всякая функция может быть положена в основу трендовой модели сезонности. Нужна гибкая кривая, повторяющая сезонные колебания, но исключающая случайные колебания. Таким требованиям, например, отвечает полином n-й степени.

 

Для представленного  выше примера перебор функций позволил остановиться на полиноме 3-й степени:

  = -2.5123X^6+103.07X^5-1671.2X^4+13798X^3-61232X^2+133718X-76372

R^2=0,8663

 

На следующем  графике (рис. 4) показано, как полином аппроксимирует сезонную волну.

 

Рис. 4. Модель сезонности