Раздел 3. Прогнозирование на основе линейной трендовой модели

3.1. Актуальность темы исследования

Одним из наиболее актуальных вопросов для Российской Федерации является задача перехода к инновационной модели экономического роста. Решение этой задачи практически невозможно без интенсификации использования ИКТ во всех сферах. На сегодняшний день можно отметить положительные моменты в сфере использования российскими предприятиями и компаниями информационно-коммуникационных технологий. Тем не менее, российские компании зачастую не уделяют должного внимания этому вопросу. Одной из самых перспективных сфер развития российского рынка является сфера электронной коммерции.

Электронной коммерцией принято называть бизнес-процесс (шире — сферу экономики), включающий торговые или денежные транзакции, проводимые посредством компьютерных, электронных сетей.

Электронная коммерция в Интернете (e-commerce) – это коммерческая деятельность в сфере рекламы и распространения товаров и услуг посредством использования сети Интернет. Последние два десятка лет рынок eCommerce развивается особенно бурно — это задано взрывом современных технологий, повсеместной доступностью интернета, распространением социальных сетей, а также эволюцией Web 1.0 в Web 2.0.

Электронная коммерция в интернете делится на три группы, по сегменту потребителей: В2В, В2С и С2С. Некоторые называют еще две категории: В2А и С2А.

1. В2В: «Бизнес для бизнеса». Одна компания продает нечто другой компании. Интернет здесь способен существенно оптимизировать процессы: ускорить операции, сделать взаимоотношения более прозрачными. Например, LPgenerator — сервис по созданию лендингов для бизнеса (хотя, конечно, можете запустить landing page, продвигающий человека, личный бренд — что угодно).

2. В2С: «Бизнес для клиента». Компания продает напрямую физическому лицу. Часто в таком формате проходит реализация товаров, иногда — услуг (изучение английского через Skype, например). Также сюда относятся традиционные интернет-магазины и социальная торговля (поиск клиентов и продажа в социальных медиа).

3. С2С: «Потребитель для потребителя». Модель, предполагающая торговые отношения между двумя людьми, ни один из которых не может называться бизнесменом. Наиболее частый формат — интернет-аукционы. Покупателю они позволяют сэкономить, продающему — сбыть ненужное, отбив деньги.

4. В2А: «Бизнес для администрации». Взаимодействие предпринимателя с некоторыми государственными структурами (локальными, федеральными). Тендер, бюрократические операции, которые возможно автоматизировать посредством интернета.

5. С2А: «Клиент для администрации». Взаимодействие гос. организаций непосредственно с людьми, пользующимися определенными услугами, имеет социальную направленность. Пример – интерактивные порталы центров гос.услуг, существующих во многих городах.

Что происходит на рынке электронной коммерции в России?

Из новостного источника РБК читаем статью исследований института Гайдара. В начале 2010-х годов, когда началось формирование рынка электронной коммерции в России как отдельного сегмента, доля проникновения интернета составляла 43–50%. Уже тогда аудитория интернета из фазы бурного роста переходила к насыщению. К концу 2015 года проникновение достигло 69–72% — интернетом в стране пользовались 82,7 млн человек в месяц. Последние три года интернет-аудитория не росла, и, как следствие, количество вовлеченных в сферу онлайн-торговли покупателей также не увеличивалось. Сейчас это не более 35–43% населения, или 41–51 млн человек, следует из данных института Гайдара.

Как результат — дальнейший рост интернет-торговли возможен за счет увеличения количества заказов на одного покупателя, указывают авторы обзора. Сегодня интернетом в России пользуется немногим более 70% населения, и количество пользователей в последние годы, действительно, растет очень незначительно, подтверждает президент Ассоциации компаний интернет-торговли Артем Соколов. По его мнению, в таких условиях потенциал для роста рынка интернет-торговли существует не только за счет увеличения частоты заказов, но и за счет того, что пользователи интернета, которые сейчас не покупают товары онлайн, начнут использовать этот канал.

Сейчас, ситуация мирового рынка резко меняется, в связи с мировой эпидемией коронавируса, заставляющая людей не выходить из дома. Изменения отразятся в первую очередь на рынке электронной коммерции – из-за ситуации, огромное количество людей станут активнее пользоваться платформами электронной коммерции и сервисами доставки. Данная ситуация может спровоцировать волну закрытия офлайн-магазинов.

Таким образом, вопрос исследования изменений рынка электронной коммерции является актуальным, и любой бизнес сейчас стремится не допустить убытков и справиться с ситуацией с помощью цифровых технологий.

3.2. Исходные данные для проведения исследования

Из данных Федеральной службы государственной статистики о доле продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли от 20.04.2020 [https://www.gks.ru/storage/mediabank/9-2.xls]: в Москве доля онлайн-торговли составила 4,3% против 3,2% годом ранее, а в Санкт-Петербурге – увеличилась на 0,3% и достигла 4,5%. Максимальная доля онлайн-продаж имеет место в Новосибирской области (5,3%). По Нижегородской области – 2,2% (2019) против 1,5% (2018).

На основе общих данных о доле продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли можно попытаться сделать прогноз объема оборота на 2024 год, используя линейную трендовую модель. В ходе анализа мы спрогнозируем процент доли продаж в следующие годы, на основе тенденции ряда (а это значит примерно такой же ситуации развития рынка электронной коммерции как в 2015-2019 годы). Из-за резко изменившейся ситуации за 2020 год возможно получение отклонения от тенденции и рынок электронной коммерции может развиваться более стремительно.

Составим ряд динамики и в таблице 6 покажем изменение доли продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли.

Таблица 6

Исходные данные для выполнения прогнозирования

Год	2015	2016	2017	2018	2019
Доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли. (%)	0,9	1,2	1,3	1,7	2,0

Опираясь на первичные статистические данные, представляет интерес изучить общую тенденцию развития процесса и дать прогноз на ближайшую перспективу.

Для этого в следующем разделе курсовой работы рассмотрим теоретические положения, позволяющие выявить тренд развития в рядах динамики.

3.3. Теоретические положения выявления основной тенденции

(тренда) в рядах динамики

Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития процесса. В некоторых случаях общая тенденция развития процесса явно отражается уровнями динамического ряда (уровни на изучаемом периоде непрерывно растут или непрерывно снижаются). Однако часто приходится встречаться с такими рядами динамики, в которых уровни ряда то возрастают, то убывают и их общая тенденция развития неясна.

На развитие явления во времени оказывают влияние различные факторы. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изучаемого этапа развития. Задача состоит в том, чтобы выявить эту основную тенденцию. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке.

Существует несколько методов обработки рядов динамики, помогающих выявить основную тенденцию изменения уровней ряда, а именно: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание. Во всех методах вместо фактических уровней при обработке ряда рассчитываются иные (расчетные) уровни, в которых тем или иным способом взаимопогашается действие случайных факторов и тем самым уменьшается колеблемость уровней. Последние в результате становятся как бы «выравненными», «сглаженными» по отношению к исходным фактическим данным.

Более совершенный метод обработки рядов динамики в целях устранения случайных колебаний и выявления тренда – выравнивание уровней ряда по аналитическим формулам. Суть аналитического выравнивания заключается в замене эмпирических (фактических) уровней теоретическими , которые рассчитаны по определенному уравнению, принятому за математическую модель тренда, где теоретические уровни рассматриваются как функция времени: .

Задача аналитического выравнивания сводится к следующему:

1. определение на основе фактических данных вида (формы) гипотетической функции , способной наиболее адекватно отразить тенденцию развития исследуемого показателя;

2. нахождение по эмпирическим данным параметров указанной функции (уравнения);

3. расчет по найденному уравнению теоретических (выравненных) уровней.

Аналитическое выравнивание по линейной функции. Уравнение прямой линии выражено формулой:

где - значения выровненного ряда, которые нужно вычислить (теоретические уровни);

а – свободный параметр уравнения;

в – коэффициент регрессии, показывающий изменение показателя в зависимости от временного фактора;

t – условные показатели времени (дни, месяцы, годы и т.д.).

Для нахождения параметров а и в необходимо решить систему нормальных уравнений:

где у – фактические уровни ряда динамики;

п – число уровней или длина ряда.

Для упрощения расчетов время обозначают так, чтобы начало отсчета времени приходилось на середину рассматриваемого периода; тогда .

Система нормальных уравнений примет вид

Отсюда ; .

Определив параметры уравнения а и в, можно составить модель тренда развития явления и далее выполнять прогнозирование.

3.4. Постановка задачи для проведения исследования

На основании исходных данных (табл. 6), используя метод аналитического выравнивания, выполнить следующие действия:

а) составить уравнение линейной регрессии , характеризующее изменение статистического показателя по годам;

б) дать интерпретацию коэффициенту регрессии в, что он в содержательном плане обозначает для составленного уравнения регрессии;

в) рассчитать по найденному уравнению теоретические (выровненные) уровни. Одновременно проверить правильность расчетов параметров уравнения регрессии, когда соблюдается равенство сумм фактических и теоретических значений результативного признака, т.е. = (при этом возможно некоторое расхождение вследствие округления расчетов).

г) спрогнозировать ожидаемый уровень тренда на 2024 год.

д) сделать общий вывод по проведенным расчетам.

3.5. Прогнозирование затраты на производство инноваций на основе линейной трендовой модели

Рассмотрим применение метода обработки рядов динамики, помогающего выявить основную тенденцию развития явления (а именно, метода аналитическое выравнивание) на следующих данных:

Год	2015	2016	2017	2018	2019
Доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли. (%)	0,9	1,2	1,3	1,7	2,0

Так как число уровней ряда нечетное п = 5, то для упрощения расчетов примем за точку отсчета 2017 г. Тогда условные годы будут иметь следующий вид:

Год	2015	2016	2017	2018	2019
t	-2	-1	0	1	2

Для исчисления параметров уравнения а и в составим расчетную вспомогательную таблицу 7.

Таблица 7

Расчетные значения, необходимые для исчисления параметров а и в

Годы	Доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли. (%)	Условные годы t	t ²	у t	=1,42+0,27t.
2015	0,9	-2	4	-1,8	0,88
2016	1,2	-1	1	-1,2	1,15
2017	1,3	0	0	0	1,42
2018	1,7	1	1	1,7	1,69
2019	2	2	4	4	1,96
Итого	= 7,1		= 10	= 2,7	= 7,1

Найдем параметры уравнения по формулам:

; .

Следовательно,

= 1,42 %;

= 0,27%.

Таким образом, уравнение прямой (модель тренда развития явления) примет вид 1,42+0,27t.

Это уравнение характеризует изменение доли продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли, в общем числе обследованных организаций по годам.

Параметр уравнения (или коэффициенту регрессии) в показывает, что на 0,27% будет увеличиваться доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли каждый следующий год.

Подставив в это уравнение значение t (см. столбик 3 в табл. 7), получим выравненные теоретические значения у _t (см. столбик 6).

Для 2015 г. - 1,42+0,27×(-2) = 0,88

Для 2016 г. - 1,42+0,27×(-1) = 1,15

Для 2017 г. - 1,42+0,27×0 = 1,42

Для 2018 г. - 1,42+0,27×1 = 1,69

Для 2019 г. - 1,42+0,27×2 = 1,96

Далее проверим правильность расчетов параметров уравнения регрессии, когда соблюдается равенство сумм фактических и теоретических значений результативного признака, т.е. =

В нашем случае, 7,1= 7,1. Правильность расчетов соблюдается.

На рис. 1 представим графики фактических и теоретических уровней ряда.

Рис. 1. Графики фактического и выравненного рядов динамики, отражающих изменение

доли продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли,

в общем числе обследованных организаций по годам

По графику видно, что линия, построенная по значениям у _t показывает тенденцию роста доли продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли в масштабах страны.

Учитывая актуальность проведения исследования (см. раздел 3.1 настоящей курсовой работы) представляет интерес далее дать прогноз изменения доли организаций, получавших заказы на выпускаемые товары (работы, услуги) в Интернете на ближайшую перспективу. Поэтому, спрогнозируем ожидаемую величину рассматриваемого статистического показателя на 2024 год.

Для выполнения прогнозирования продлим условные годы t (табл. 8).

Таблица 8

Вспомогательная таблица для составления прогноза

Годы	Доля продаж через Интернет в общем объеме оборота розничной торговли (%)	Условные годы t
2015	0,88	-2
2016	1,15	-1
2017	1,42	0
2018	1,69	1
2019	1,96	2
2020	-	3
2021	-	4
2022	-	5
2023	-	6
2024	3,31	7

Следовательно, для 2024 года t = 7.

Зная уравнение тренда развития явления 1,42+0,27t, можно дать прогноз показателя на 2024 г.

1,42+0,27×7= 3,31 %.

Таким образом, в 2024 году доля продаж через Интернет будет составлять 3,31% в общем объеме оборота розничной торговли.

Вывод: проведенное исследование в разделе 3 настоящей курсовой работы позволило выяснить, что процент осваивания рынка электронной коммерции компаниями розничной торговли имеет тенденцию расти. В связи с ситуацией пандемии короновируса 2020 года, данный процесс получил стимуляцию к стремительному развитию, многие компании в срочном порядке переходят из офлайна в онлайн торговлю. Исходя из данных за период 2015-2019 Федеральной службы гос. статистики, ожидается увеличение доли продаж через Интернет и, по прогнозу, в 2024 году величина показателя составит 3,31%. Однако ситуация может положить начало более быстрому развитию этой области и сформировать новую тенденцию.

Список литературы

1. Исследование влияния факторов на основной и оборотный капитал и рентабельность производства. Прогнозирование на основе линейной трендовой модели: метод. указания к курсовой работе по дисциплине «Статистика» для студентов экономических специальностей всех форм обучения / НГТУ; Сост.: Г.М.Охезина, М.М.Дурандин; Н.Новгород, 2016.- 25 с.

2. Матвеев В.А. СТАТИСТИКА: Учебно-методическое пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2015.

3. Новостной интернет-портал РБК [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.rbc.ru/business/13/03/2019/5c88f46a9a79479761da827d

4. Губарь, Л. Н., Ермоленко А.В. Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие / Л. Н. Губарь, А. В. Ермоленко. – Сыктывкар: Изд-во СГУ имени Питирима Сорокина, 2015. – 120 с.

5.Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.gks.ru/storage/mediabank/9-2.xls

6. Задачи по экономике [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ecson.ru/economics

7. Инновационное развитие [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://fb.ru/article/459385/innovatsionnoe-razvitie---eto-ponyatie-opredelenie-vidyi-i-effektivnost

8. Интернет-торговля, рынок России.[Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php

9. E-commerce в цифрах. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://constanta.co/news/20190108-e-commerce-v-tsifrakh

10. Какой станет электронная коммерция? [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://e-pepper.ru/news/kakoy-stanet-elektronnaya-kommertsiya-v-2018-2019-godak.html

11. Интенсификация использования ИКТ для инновационного развития и экономического роста России – статья С.Ю. Ревинов. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/intensifikatsiya-ispolzovaniya-ikt-dlya-innovatsionnogo-razvitiyai-ekonomicheskogo-rosta-v-rossii/viewer

12. Электронная коммерция в Интернете. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://lpgenerator.ru/blog/2015/07/23/chto-takoe-elektronnaya-kommerciya-v-internete/

Дата добавления: 2021-11-30; просмотров: 22; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 12

Мы поможем в написании ваших работ!