Similar presentations:
Построение кривых «доходпотребление» и кривых Энгеля для разных категорий экономических благ
1.
Построение кривых «доходпотребление» и кривых Энгелядля разных категорий
экономических благ.
1
2.
X* = D ( PX,PY,M,U);Y* = D (PY, PX,M,U),
в общем виде для n товаров при данной
функции полезности:
Xn*= Dn (P1,P2,…,Pn, M).
При данной функции полезности для
товара Х:
Х* = D(Px,PY,M).
2
3.
IY
Y
E2
U2
U1
E2
a
E1
U1
I
б
.
Х1 Х2
E1
Х1 Х2
X
Y
U2
X
U2
U1
в
E1
E2
I
Х1
Х2
X
3
4.
Предельная склонность к потреблению (MPC) –предельное изменение количества спроса на
товар при изменении дохода потребителя
Для нормального товара MPC (
Х
0 ),
М
Для товара низшей (инфериорного)категории MPC ( Х 0 )
М
Кривая «доход – потребление» показывает влияние
изменения дохода потребителя на структуру
оптимального набора
4
5.
Кривые «доход- потребление» и кривых Энгелядля нормальных товаров.
Гомотетичные предпочтения.
Y
I
U2
U1
E2
U3
E1
Х1
X
Х2
М
G
М2
М1
Х1
Х2
X
5
6.
Kривыe Энгеля для необходимыхблаг и предметов роскоши.
GNEC
X
MPC
GLUX
MPC
APC
M
6
7.
МРС Х ХАРС М М
м
х
7
8.
YI
Кривые «доход - потребление» и
кривые Энгеля для товаров низшей
категории.
I
Y
E2
U2
U1
U1
E1
U2
E2
.
E1
X
X
M
M
G
G
М3
М2
М2
М1
М1
X1 X2
X
Х1
Х3 Х2
X
8
9.
Кривая расходов Энгеля для нормального товараа) необходимое благо; б) товар низшей категории; в) предмет роскоши
ХРХ
ХРХ
а)
М1
М2
М
М1
М2
М
б)
ХРХ
в)
М1
М2
9
10.
Построение кривой «цена-потребление» и кривойиндивидуального спроса для обычного товара
Y
E
E2
Y2*
U2
Y1*
E1
E
РХ
X1*
D
U1
Х
X2*
РХ1
РХ2
D
X1
X2
Х
10
11.
Построение кривой «цена-потребление» и кривой спроса для товараГиффена
E
Y
E2
U2
Y2*
Y1*
U1
E1
E
Х
D
РХ
РХ1
РХ2
D
X1*
X2*
Х
11
12.
pxdx
X X
Px P
12
13.
Определение кривой спроса13
14. Этапы оценки спроса.
14Этапы оценки спроса.
1) Определение основных переменных, от которых
зависит спрос на производимый фирмой товар;
2) Сбор данных о динамике интересующих
переменных за определенный период времени;
3) Выбор уравнений, которые отражают характер
действия выявленных переменных на спрос;
4) Проведение регрессионного анализа (метод
эконометрики для выведения уравнений и
интерпретации полученных результатов).
14
15. Определение переменных спроса
15Определение переменных спроса
1) Составьте перечень всех факторов, которые
оказывают существенное влияние на спрос
на ваш товар.
2) Проведите анализ выбранных факторов с
учетом основного слоя населения,
предъявляющим спрос на ваш товар.
3) Проанализируйте выбранные факторы по
направлению (обратная, прямая
зависимость) и силе воздействия (наиболее
существенные, важные, второстепенные)
15
16.
164) Представьте функцию спроса на Ваш
товар в виде зависимости от наиболее
существенных факторов,
Например: Qd = f (P, I, A),
Где P – цена; I - доход потребителей; A –
расходы на рекламу
16
17. Сбор и анализ статистических данных
17Сбор и анализ статистических
данных
- Пассивные методы – использование для
определения параметров кривой спроса сведений,
уже имеющихся в распоряжении данной фирмы
(временные ряды и структурный анализ).
- Активные методы сбора информации –
специальные усилия фирмы, направленные на
получение необходимых сведений. Как правило,
исследования рынка проводятся путем
непосредственного контакта с потребителями через:
опросы (интервью), наблюдения, эксперименты
(лабораторные и рыночные). Основной недостаток –
большие затраты.
17
18. Пример пассивного метода сбора информации. Временные ряды.
18Пример пассивного метода сбора
информации. Временные ряды.
Год
Q
(спрос, шт.)
P (цена,
руб.)
2001
25
300
15000
500
2002
35
280
17500
700
2003
55
250
20000
910
2004
43
270
19000
750
2005
45
250
21000
600
56
220
22000
550
2006
I (доходы А (расходы
потребител
на
ей, руб.)
рекламу,
млн. руб.)
18
19. Пример пассивного метода сбора информации. Структурный анализ.
19Пример пассивного метода сбора
информации. Структурный анализ.
Регион
Q
(спрос,
шт.)
P (цена,
руб.)
I (доходы
А (расходы
потребителей,
на
руб.)
рекламу,
млн. руб.)
Москва
…
…
…
…
Краснодар
…
…
…
…
Ростов
…
…
…
…
Белгород
…
…
…
…
Омск
…
…
…
…
Хабаровск
…
…
…
…
19
20. Выбор уравнений
20Выбор уравнений
1) Линейная функция спроса, типа
Qd = b0 –b1P+b2 I+b3A,
где b0 – постоянная величина,
bi – коэффициент при i-ой независимой переменной
2) Нелинейные функции спроса (квадратичная,
логарифмическая). Например,
Qd = b0 –b1P2+b2 I2+b3A2
Практика показывает, что применение линейной
функции обычно дает достаточно точные
результаты и прибегать к более сложным
нелинейным моделям нет смысла.
20
21. Регрессионный анализ
21Регрессионный анализ
• Для построения кривой спроса применяется
регрессионный анализ, посредством которого
выясняется зависимость некоего показателя (в
нашем случае величины спроса) от одной или
нескольких независимых переменных (регрессоров):
• Y = b0 + b1xi1 + ... + bjxij + ... + bkxik
• Простой регрессионный анализ предполагает
выяснение зависимости между двумя переменными
при допущении постоянства других. В нашем
примере, это построение уравнения типа: Qd = b0b1P
• Возможность провести регрессионный анализ дают
электронные таблицы Excel.
21
22. Простой регрессионный анализ
22Простой регрессионный анализ
• Совокупность информации, которую менеджер
получил на этапе сбора данных (например, данные
временного ряда) содержит парные наблюдения
величины спроса (Qd) и цены (Р) за каждый период.
период
1
2
3
4
5
6
Q, тыс. шт.
25
35
55
43
45
56
P, руб.
30
28
25
27
25
22
22
23.
23• Данные таблицы представляем графически в виде
точек, соответствующих наблюдавшимся сочетаниям
величин Qd и Р.
• Далее, к графику добавляется линия тренда
(составляется в статистике методом наименьших
квадратов).
• Построенная линия тренда позволяет определить
интересующую менеджера функцию спроса с
конкретными значениями коэффициентов b0 и b1
которые называются оцененными коэффициентами
регрессии.
23
24. Идея регрессионного анализа
24Цена, P
Идея регрессионного анализа
35
30
25
y = -0,2187x + 35,608
20
15
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
Спрос, Qd
Уравнение спроса: Qd=35,608-0,2187P
24
25.
25• Ориентируясь на полученное уравнение, менеджер
может предсказать, что объем реализации товара
при цене 24 руб. будет равен 30,36 тыс. шт. за
период.
• Это предсказание будет достаточно условным,
поскольку интересующий менеджера спрос на товар
зависит не только от цен, но и от других факторов.
• Для дальнейшей детализации прогноза необходимо
уравнение регрессии, которое позволяет учитывать
их влияние. Это метод множественной регрессии,
в рамках которого также применяется метод
наименьших квадратов.
25
26. Для построения множественной линейной регрессионной модели в Excel необходимо:
26Для построения множественной линейной
регрессионной модели в Excel необходимо:
1) подготовить список из n строк и m столбцов,
содержащий экспериментальные данные (столбец,
содержащий выходную величину y должен быть либо
первым, либо последним в списке);
2) обратиться к меню Сервис/Анализ данных/Регрессия
26
27.
273) в диалоговом окне "Регрессия" задать:
• входной интервал Y; входной интервал X;
• выходной интервал (рекомендуется разместить на
новом рабочем листе)
27
28. Пример. Построение кривой спроса с использованием множественной регрессии
Q(спрос,
шт.)
P
(цена, руб.)
25
35
55
43
45
56
300
280
250
270
250
220
28
I
А
(доходы
(расходы на
потребителей, рекламу, млн.
руб.)
руб.)
15000
17500
20000
19000
21000
22000
500
700
910
750
600
550
28
29.
2929
30. Результат:
30Результат:
Уравнение спроса:
Qd=149,5-0,43P-0,001I+0,028A
30