Эмпирические оценки коэффициентов эластичности спроса российских домохозяйств в кризис 2008-2009 и 2014-2015 гг - Сравнительный анализ финансового состояния домохозяйств

Для оценки финансового состояния домохозяйств мы использовали метод эконометрического моделирования, чтобы оценить коэффициенты эластичности спроса на товары народного потребления (FMCG). После подсчета полученных коэффициентов мы сравнили эти индексы в 2008-2009 и 2014-2015 гг., что позволило определить, в какой кризис домохозяйства были более чувствительны к изменению цен. Для проведения эмпирического исследования использовались ритейл данные AC Nielsen, макроэкономические данные Госкомстата и финансовые оценки инвестиций в ритейл сектор Thomson Reuters.

В России спрос на товары народного потребления (FMCG) состоит из основных трех сегментов: продуктовый (75%), не продуктовый (11%), алкогольный и табачный (14%) По данным Nielsen FMCG Trends Report 2015, http://mresearcher. com/2015/12/nielsen-fmcg-prodazhi-rastut-uzhe-shestoj-kvartal-podryad-na-vsekh-evropejskikh-rynkakh. html. Детальный список ключевых категорий изображен на графике:

График 2. Динамика изменения продаж и цены за единицу товара ключевых категорий FMCG.

Из графика 2 мы видим, что наиболее дорогие категории показывают наибольшее падение выручки, что говорит о важности ценовой эластичности для этих категорий.

Как было описано в главе 3.1, для оценки коэффициентов эластичности спроса домохозяйств гибридная модель строится на уровне определенного продукта произвольной категории, далее эти коэффициенты агрегируют до уровня производителя, затем - до уровня категории. Мы строили модель для произвольного продукта из продуктовой, не продуктовой и алко-табачной группы, далее перевзвесили полученные коэффициенты в зависимости от веса данного продукта в этих сегментах. И далее, эти сегменты - до уровня всей индустрии народного потребления (FMCG). Модель строили на двухгодичных трендах для первого кризиса - январь 2008 - декабрь 2009, для текущего кризиса - январь 2014 - декабрь 2015. Так как на момент проведения исследования не было данных 2015 года, то модель строили на годичном тренде 2014 года, а затем в 2016 году валидировали модель на новых данных 2015 года, чтобы оценить точность предсказательной силы модели.

Ниже детально представим основные этапы построения гибридной модели для произвольного продукта 1 (item 1) продуктовой категории.

Перед построением моделей нами были сформулированы основные гипотезы, которые мы проверяли в рамках регрессионного анализа.

Гипотеза - Текущий финансовый кризис 2014-2015 года более глубокий с точки зрения чувствительности российских домохозяйств к цене, чем кризис 2008-2009 года. Текущий кризис может трактоваться как кризис потребления.

Для проверки гипотезы мы посчитали коэффициенты эластичности на разных временных рядах и сравнили полученные коэффициенты на агрегированном уровне.

На первом этапе моделирования item 1 мы построили ковариационную матрицу (см. таблицу 2) возможных взаимосвязей на основе корреляций данных, далее запустили микро модель на уровне точки с целью проверки указанных взаимосвязей и проверили результаты модели на качество и предсказательную силу.

Таблица 2. Ковариационная матрица (interaction matrix) для поиска всевозможных взаимосвязей с ценой конкурентов

После запуска модели ковариационная матрица существенно сократилась - модель исключила не подтвердившиеся взаимосвязи (Таблица 3).

Таблица 2. Ковариационная матрица (interaction matrix) после исключения не подтвердившихся взаимосвязей.

Для анализируемого продукта item 1 мы получили коэффициент эластичности равный -1,5, который складывался из собственной эластичности -1,2 и относительной эластичности -0,3 с item 9. Эластичность выше 1 характеризует продукт как чувствительный по цене, то есть повышение цены на 1% привело к падению продаж на 1,5%. Кроме того, высокая собственная эластичность приводит к снижению объема при росте цен вне зависимости от ценовой стратегии относительно основного конкурента, с которым эластичность меньше 1 -0,3. Это означает, что российские домохозяйства крайне чувствительны к собственной цене на данный продукт. Графически это можно интерпретировать в виде диаграммы 1.

Диаграмма 1. Собственная и относительная эластичность продукта 1.

Строя график эластичности спроса для продукта 1 мы заметили, что функция спроса прерывистая, что говорит о том, что есть ценовые пороги (price thresholds), "переходя" через которые российские домохозяства в бОльшей степень сокращают свое потребление. Как правило, это свойственно для более эластичных категорий при переходе через психологически важные отметки - 500 рублей, 1000 рублей и проч.

График 3. Прерывиста кривая спроса продукта 1 ввиду ценовых порогов (price thresholds)

Такая функция спроса может быть интерпретирована, что при переходе в 110 рублей российские домохозяйства снизили свое потребление на 3%, а при 130 рублях - на 9%, в то время как коэффициент эластичность прогнозирует всего 1,5%.

Далее мы агрегировали коэффициенты эластичностей до уровня категорий, выделив наиболее чувствительные категории - алкогольная категория, кофе, шоколад, напитки (те продукты, от которых домохозяйства в кризис легко могут отказаться - коэффициент эластичности от 2 до 5), средне эластичные (молочная продукция, вода - коэффициент эластичности от 1 до 2) и неэластичные (детское питание, сигареты - коэффициент эластичности меньше 1). См. средневзвешенные показатели агрегированы в таблице 3.

Таблица 3. Средневзвешенные эластичности спроса российских домохозяйств на уровне категорий.

Далее мы запустили ту же модель для тренда предыдущего кризиса 2008-2009 гг. данных, получив меньшие коэффициенты эластичности - существенно меньшие для сильно и средне эластичных категорий см. Диаграмму 3. Что доказало нашу гипотезу о том, что кризис 2014-2015 гг. более глубокий и может быть идентифицирован как кризис потребления.

Диаграмма 3. Сравнение сильно и средне эластичных категорий в кризис 2014-2015 (сверху) и кризис 2008-2009 гг (снизу).

Определив ценовые эластичности, мы переходим ко второму этапу моделирования на национальном уровне (market level). Для этого этапа мы отобрали различные макроэкономические факторы - падение ВВП, реальных располагаемых доходов, инфляция и проч, которые были взять с сайта Госкомста http://www. gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts/#. Основные макроэкономические показатели на недельном уровне можно найти в Приложении №1. На втором этапе модели мы получили коэффициенты вклада макро факторов (см. диаграмму 4).

Диаграмма 4. Сравнительный анализ коэффициентов макро факторов в кризис 2008-2009 гг. и 2014-2015 гг.

Как мы видим из модели негативное влияние макроэкономического фактора и роста цены в 2014-2015 гг. показывает наибольшие коэффициенты, что доказывает нашу гипотезу о том, что кризис 2014-2015 гг. более глубокий и более остро ударил по потреблению российских домохозяйств.

Вклад фактора, в %

2008-09

2014-15

Base

58%

52%

Demo

2%

1%

CompPromo

-2%

-3%

MacroEco

-1%

-3%

Holidays

1%

1%

Investment

32%

38%

TargetMedia

6%

6%

CompMedia

-1%

-1%

Regular Price

-2%

-9%

Total

100%

100%

Устойчивость и предсказательная сила модели была проверена исходя из основных статистических показателей и остатков, рассчитанных, как разница фактических продаж и моделируемых. Таких высоких статистических показателей удалось достичь благодаря моделированию на уровне недели и методологии гибридной модели

График 5. Валидация модели на втором этапе с учетом макро факторов

Таблица 6. Статистические показатели оценки модели (Model Fits)

Brand

Mape

R-Square

DW

Brand 1

7%

95%

0,76

Brand 2

9%

90%

0,65

Brand 3

14%

86%

0,66

Brand 4

18%

79%

0,45

Похожие статьи




Эмпирические оценки коэффициентов эластичности спроса российских домохозяйств в кризис 2008-2009 и 2014-2015 гг - Сравнительный анализ финансового состояния домохозяйств

Предыдущая | Следующая