Параметрические методы ценообразования

Затратные методы ценообразования ориентируют цены в первую очередь на производителя, так как в основу цен закладываются издержки производства (себестоимость). Однако цена должна отражать интересы не только производителя, но и потребителя. Полезность вещи - это такое же объективно присущее цене условие, как и затраты. Каждый товар обладает набором потребительских параметров, которые в определенной мере отражают его полезность. Цены, сформированные с учетом потребительских параметров, ориентируют потребителей на приобретение товаров с нужными потребительскими свойствами и тем самым учитывают интересы потребителей. Параметры изделия для потребителя служат наряду с затратами на его приобретение важнейшими показателями, с помощью которых определяется эффект применения данного товара, в зависимости от которого потребитель в конечном счете решает проблему выбора конкретного товара. Поэтому параметрические методы можно охарактеризовать как определение расчетной цены на основе симбиоза затрат и оценки полезности продукции с позиций потребителя. При этом в цене учитываются наиболее существенные параметры изделия, на которые ориентируется потребитель.

Для определенной группы изделий характерен один существенный параметр, который и определяет главное свойство товара с позиций потребителя. По другим изделиям потребитель ориентируется на несколько параметров, которые в совокупности удовлетворяют его интересы. В этом случае полезность товара определяется совокупностью его свойств. При этом потребитель может ранжировать эти параметры с позиций значимости их в общей оценке полезности.

На практике используется система параметрических методов ценообразования, включающая метод удельной цены, корреляционный метод, балловый метод и агрегатный метод.

Обоснование цен с помощью параметрических методов основано на двух важных положениях. Во-первых, предполагается, что конструктивно-технические и другие потребительские параметры достаточно полно отражают потребительские свойства изделия. Во-вторых, параметрические данные и затраты на производство товаров в пределах одного параметрического ряда взаимосвязаны между собой с достаточно высоким коэффициентом корреляции. Эта связь, по существу, и определяет основные сферы применения параметрических методов ценообразования на аналогичную и взаимозаменяемую продукцию:

обоснование цен на новые изделия, входящие в конкретный параметрический ряд;

обоснование соотношений цен на изделия в пределах параметрического ряда.

Применение параметрических методов осуществляется на основе специально разработанных формул, которые, в конечном счете, характеризуют связь цен с параметрами изделия. Однако возможны и промежуточные расчеты, характеризующие связь потребительских параметров с отдельными конкретными или с совокупными затратами (себестоимостью). Причем цены и затраты выступают в качестве неизвестных величин функции от конкретных потребительских параметров.

В качестве базовых цен при параметрическом ценообразовании, как правило, выступают действующие цены на аналогичную или взаимозаменяемую продукцию, входящую в конкретный параметрический ряд.

В случае, когда в качестве базовой, функциональной величины используются затраты, они могут быть фактическими, нормативными, стандартными и даже рассчитанными на основе анализа гипотетического предприятия.

Каждый метод параметрического ценообразования имеет свои особенности. На конкретных примерах рассмотрим условия применения конкретных методов параметрического ценообразования.

Метод удельной цены

Данный метод применяется для обоснования цен, а также себестоимости и отдельных элементов затрат. Объектом применения метода удельной цены являются изделия, характеризующиеся наличием одного основного параметра и входящие в относительно небольшой параметрический ряд однотипных товаров. Основной параметр, как правило, отражает потребительские свойства продукции, ее качество; определяет уровень цены, себестоимости или отдельных элементов затрат. К таким параметрам могут быть отнесены следующие: производительность, мощность, содержание полезных компонентов, емкость и др. Данный метод эффективен в основном для:

обоснования цен на новую продукцию, входящую в параметрический ряд;

расчета лимитных (предельных) цен производителя;

обоснования цен потребителями (покупателями) продукции;

обоснования цен на стадии ее технического проектирования;

анализа действующих цен на изделия параметрического ряда.

Удельная цена представляет собой цену, приходящуюся на единицу основного параметра изделия. В формализованном виде удельные цены рассчитываются по следующей формуле:

Цу = Цб \ Тб

где Цу - цена единицы основного параметра базового изделия, входящего в параметрический ряд,

Цб - уровень цены выбранного базового аналогичного изделия, входящего в параметрический ряд,

Тб - количественное значение основного параметра базового изделия.

Зная величину удельной цены можно обосновать уровень цены нового изделия по формуле

Цн = Цу ∙ Тн,

где Цн - цена нового изделия,

Тн - количественное значение основного параметра нового изделия.

Расчет цены с использованием метода удельной цены осуществляется в несколько этапов.

Первый этап - это выбор и обоснование основного показателя изделия, характеризующего его потребительские свойства и определяющего цену изделия. Иногда возможно формировать совокупный (комплексный) показатель из нескольких конкретных показателей. К примеру, при обосновании цены на алкогольные напитки можно использовать показатель «грамм-градус». Такой способ применяется, если в параметрический ряд входят товары, отличающиеся «крепостью» и объемом расфасовки.

Второй этап - выбор стоимостного показателя, по которому и будет определяться удельное значение. Как правило, в качестве стоимостного показателя выступает цена. Однако при необходимости можно рассчитывать и удельную себестоимость, и удельные затраты на конкретные элементы расходов.

Третий этап - выбор наиболее близкого по параметрическому ряду базового изделия. Иногда для определения удельной цены используются данные по нескольким базовым товарам.

Четвертый этап - расчет удельной цены (или иного стоимостного показателя) по базовому изделию (или нескольким базовым изделиям).

Пятый этап - на основе полученной удельной цены и основного количественного значения показателя нового изделия определяется расчетная оптовая цена изготовителя.

Пример расчета цены с использованием метода удельной цены одного параметра. Предприятие намерено производить новый бензиновый двигатель мотоблока «МК-Н». В качестве основного параметра, характеризующего потребительские свойства мотоблоков и от величины которого зависит цена изделия, принята мощность двигателя мотоблоков. Мощность двигателя новой модели мотоблока «МК-Н» составляет 7,5 КВт.

В качестве базовой модели уже выпускаемого мотоблока, входящего в параметрический ряд, принята модель «МК» с мощностью двигателя 6,0 КВт. Действующая оптовая цена изготовителя базовой модели - 15000 руб. Техническая сравнимость нового и базового изделий достаточно высока. На основе приведенной выше формулы рассчитаем удельную оптовую цену базовой модели мотоблока «МК». Она составит 2500 руб./КВт мощности.

В этом случае расчетная оптовая цена изготовителя нового мотоблока марки «МК-Н» составит 18750 руб. (2500 ∙ 7,5).

Следует отметить, что цены, обоснованные с помощью метода удельных цен, основываются на том, что цена полезного эффекта нового изделия не изменяется по сравнению с ценой эффекта базового изделия. Однако научно-технический прогресс, результатом которого является создание новых продуктов, предполагает снижение цены на единицу полезного эффекта. Такое же требование предъявляют к новым товарам и потребители, которые считают, что темпы роста цен на новые товары должны отставать от темпов роста качества. В связи с этим одним из условий успешного применения метода удельных цен является относительное удешевление цены единицы параметра нового изделия по сравнению базовым. Практика ценообразования должна исходить из условия, при котором. Для того, чтобы соблюдалось это условие, при расчете цены на новое изделие применяется специальный коэффициент торможения, величина которого зависит от группы товаров и находится, как правило, в пределах от 0,9 до 0,97. Формула расчета цены нового товара с учетом коэффициента торможения выглядит следующим образом

Цн = Цб ∙ Тн ∙ К т,

где К т - коэффициент торможения.

В нашем примере расчетная оптовая цена изготовителя нового мотоблока марки «МК-Н» с учетом коэффициента торможения, принятого в размере 0,95, составит 17812,5 руб. (18750 руб. ∙ 0,95).

Пример расчета цены с использованием метода удельной цены совокупного показателя. В качестве основного показателя принимается совокупный (комплексный) показатель, характеризующий потребительские свойства изделия и его цену.

Так, в современной практике ценообразования на грузовые автомобили применяется удельная цена на единицу комплексного показателя (Кк), который является производным от таких конкретных показателей как мощность двигателя в лошадиных силах (Мд), грузоподъемность автомобиля в тоннах (Гп), вес автомобиля в тоннах (Ва). Комплексный показатель рассчитывается по формуле:

Кк = Мд * Гп / Ва

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. Зависимости между параметрами могут быть как функциональными, так и корреляционными.

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяющих отличить ее от любых других. Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при составлении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок службы технических средств управления и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управленцев, которая включает объем выполняемых функций и численность персонала.

Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью его признаков.

Признак - отличительная черта, характерная для какой-либо совокупности объектов. Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, метод управления, метод оценки СУ, способ расчета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы необходимо количественно охарактеризовать ее свойства. Количественную характеристику свойств объекта исследования дают параметры. Частным случаем параметра СУ является показатель - количественная характеристика существенных свойств системы, значимых для ее существования и функционирования. Следовательно, параметр системы следует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы или ее компонентов.

Качественные признаки также могут влиять на вид функциональной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным признаком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в наличии профессионального состава (экономистов, маркетологов, инженеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важнейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития.

Разделы параметрического исследования:

Общие характеристики системы, характеризующие целенаправленность, надежность, адаптивность, самоуправляемость, системность.
Параметры структуры: количество уровней, количество компонентов по уровням, структура численности, мощностей, фондов, финансового портфеля, парка оборудования и т.д., портфеля продукции и т.д., организационная структура, количество основных связей, интенсивность связей, степень непрерывности.
Параметры процессов: продолжительность (длительность цикла и его фаз), интенсивность, скорость, результативность, эффективность.
Параметры среды и положение организации в среде: объемы рынка и доля предприятия на рынке, размеры кредиторской и дебиторской задолженности, степень приверженности потребителей продукции предприятия.
Параметры материальной базы: величина производственных мощностей, в т.ч. по отдельным видам оборудования и технологическим переходам, конкретные параметры оборудования (ремонтная сложность, ремонтопригодность), фондовооруженность, энерговооруженность, размер производственных запасов.
Параметры персонала: общая численность, в т. ч. по подразделениям, численность по переходам, численность по потокам, численность по профессиональным и квалификационным группам, численность по образовательному уровню, по демографическим признакам.
Параметры продукта: объем выпускаемого продукта в натуральном выражении по отдельным видам, номенклатурным или ассортиментным группам, параметры качества продукта: себестоимость продукта, цена, объем производства в стоимостном выражении.
Параметры экономической эффективности: производительность (многозначно: по валовой, чистой, реализованной и т.д.), рентабельность (продаж, капитала, издержек и т. д.), фондоотдача.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвязаны между собой. При исследовании СУ в основном используются:

количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;
качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);
классификационные признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностных рангов (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являются численность ППП, количество функций управления. Его разновидностью выступает относительный единичный показатель, представляющий собой отношение единичного показателя к нормативному (базовому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к нескольким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения оценить совокупность свойств системы, может служить показатель, отражающий соотношение суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию, определяемый по формуле:

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели.

Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Вся рассмотренная система показателей (рис. 21), как правило, используется для оценки СУ.

Рис. 21

В связи с тем, что каждая СУ может иметь бесчисленное множество свойств, показателей, соответственно, может быть такое же множество. В зависимости от цели использования выбирают определенное количество показателей, которыми и оперируют. Для облегчения практического использования показателей проводят их классификацию.

Большое значение при этом имеет единство методов классификации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

по количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными);
по способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
по методу определения (социологическими, экспертными, расчетными, экспериментальными);

по влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
по видам ограничения (не менее, не более, не менее и не более);

Показатели с ограничениями, характеризуя определенное свойство СУ, при превышении допустимого численного значения превращают эффект в нуль. Поэтому на такие показатели при проведении оценки следует обращать особое внимание. Их можно назвать показателями вето на эффект. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности.

по стадии определения - показатели исследовательско-проектные и эксплуатационные (показатели, определяемые при исследовании и проектировании, называют исследовательско-проектными, а формирующиеся в ходе функционирования систем - эксплуатационными);
по применению для оценки (базовыми, относительными);
по отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Особое значение для объективной оценки имеют те показатели, которые классифицированы по видам ограничений нормативно-технической документации (НТД) их численных значений (рис. 7.8). В некоторых случаях величины допустимых ограничений определяются специалистами исходя из условий использования и соответствующих требований потребителей.

При поведении оценки необходимо оговорить (как в ручных, так и машинных расчетах), что для показателей с ограничениями должно соблюдаться условие следующих видов. 1. Для позитивных показателей:

Рис. 7.8. Показатели системы управления, классифицированные по видам ограничения научно-технической документацией их численных значений

Показатели, имеющие ограничения

Неограниченные (некритические, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей)

Неограниченные позитивные (некритически позитивные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект повышается)

Неограниченные негативные (некритически негативные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект снижается)

Ограниченные (критические, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей)

Ограниченные позитивные (критически позитивные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не менее», для которых при увеличении их численного значения свойственно увеличение эффекта)

Ограниченные негативные (критически негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не более», для которых при увеличении их численного значения свойственно уменьшение эффекта)

Ограниченные позитивно-негативные (критические позитивно-негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей от имеющегося номинального значения «снизу - сверху» и «не менее - не более», для которых при увеличении и уменьшении численного значения от номинального свойственно уменьшение эффекта)

Это означает, что при несоблюдении ограничений данный показатель равен нулю и уровень СУ также становится равным нулю. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности, так как значения их должны соответствовать требованиям стандартов или других НТД стран - потребителей данной продукции.

Объективная оценка СУ может быть дана только на основе системы взаимосвязанных параметров и показателей. При этом каждый показатель должен соответствовать требованиям:

конкретизации и видоизменения в зависимости от целей оценки;
развития и совершенствования объекта оценки;
обеспечения единства количественных и качественных характеристик;
адресности;
сопоставимости;
взаимосвязанности;
простоты;
информативности;
достоверности и объективности.

Учитывая, что СУ предназначаются для длительной эксплуатации, в качестве основных показателей надежности системы, выпускающей продукцию первой категории, целесообразно принять предельные вероятности исправной работы и отказа. Эти вероятности могут быть выражены в качестве относительных долей времени, в течение которых система будет соответственно обеспечивать бесперебойное управление.

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

построить дерево свойств объекта исследования и его компонентов;
идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;
определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;
осуществить группировку избранных параметров;
провести шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров;
осуществить нормирование значений параметров;
измерить значения параметров;
разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта (рис. 22);
рассчитать обобщенные оценки состояния объекта и его компонентов.

Рис. 22. Модель параметрического взаимного соответствия параметров системы управления

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В статистическом анализе производится обработка некоторой случайной выборки, под которой понимаются результаты N последовательных и независимых экспериментов со случайной величиной или событием. Выборка должна обеспечивать репрезентативность исследования. Объем обрабатываемой информации должен быть достаточен для получения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Используется для исследования процессов и объектов на основе массовых данных, полученных из статистической или учетной документации, по результатам разного рода обследований и экспериментов.

Статистический анализ может использоваться для изучения как внутренней, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование: влияния различных факторов на формирование прибыли (формирование экономических показателей за счет влияния совокупности значимых факторов): формирования и развития персонала организации; формирования и развития потенциала организации; качества продукции и т. д.

В рамках изучения внешней среды большое значение имеет статистический анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей (их платежеспособности), конкурентов, поставщиков, деловых партнеров.

Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов; факторный анализ.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других случайных и неслучайных величин (регрессия - зависимость математического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реализаций случайных величин { X i Y i ,}, i = 1, 2, 3, …, п, где X является независимой переменной, а Y - функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:

Y= a 0 + a 1 X, (3.1)

где a 1 – коэффициент регрессии, среднее число единиц на которое увеличится или уменьшится результативный признак при изменении значения фактора на одну единицу;
a 0 – минимальное значение результативного признака при нулевом значении фактора.

(3.2)

где x j (0) являются «базовыми» значениями всех k переменных, в окрестностях которых анализируется характер исследуемого процесса.

Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Δх j ,- достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка.

При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффициентов a j показывают степень влияния j -й переменной на функцию Y , что позволяет разделить все переменные на «существенные» и «несущественные». Наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y . В практической деятельности регрессионный анализ часто используется для создания так называемой эмпирической модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессионную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях.

Точность и надежность получаемых оценок зависят от числа наблюдений и расположения прогностических значений х j относительно базовых (т.е. известных на некоторый момент времени) х j (0) Чем больше разность Δх j , тем меньше точность прогноза.

Корреляционный анализ

Корреляционный метод - один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Он используется для определения степени взаимосвязи между случайными величинами (корреляция - зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убывать при возрастании или убывании другой).

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, т.е. в массе случаев - наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других. Корреляция между двумя явлениями носит название парной, а между несколькими - множественной.

При использовании корреляционного метода выделяют функ цию, т.е. исследуемый результирующий показатель и факторные признаки, от которых зависит результирующий, - аргументы. Такая классификация проводится на основе качественного анализа, т.е. все возможные переменные подразделяют на зависимые и независимые от изучаемого явления.

Корреляционные связи в зависимых переменных не могут быть жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увеличении (или уменьшении) аргумента результирующий показатель (функция) также увеличивается (или соответственно уменьшается), то корреляционная связь называется прямой (положительной), а если наоборот - обратной (отрицательной). При отсутствии какой-либо зависимости функции от аргумента, корреляционная связь отсутствует.

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимости оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной зависимости - корреляционным отношением.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корреляции, равный математическому ожиданию произведений отклонений случайных величин x i и х j от своих математических ожиданий и нормированный относительно среднеквадратических отклонений данных случайных величин.

Если число случайных величин больше двух (r > 2 ), то составляется квадратная корреляционная матрица размером (r x r ), элементами которой является коэффициенты корреляции k ij , a диагональные элементы равны единице (т.е. k ij =1 ). Коэффициенты корреляции изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической обработки результатов реализаций случайных величин.

Следует отметить, что коэффициент корреляции может колебаться в пределах от 1 до 0 и от 0 до + 1. Чем ближе рассчитываемый коэффициент корреляции к +1 (при прямой зависимости) и к -1 (при обратной зависимости), тем выше теснота связи. Соответственно при коэффициентах корреляции +1 или -1 имеют место функциональные связи.

Важнейшая задача корреляционного метода - определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрессии).

Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаимосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой (рис. 7.1):

Y= a + bX, (7.1)

где X, Y- соответственно независимая и зависимая переменные;

а, b - постоянные коэффициенты (а определяет начало отсчета, b - угол наклона прямой).

Примером однофакторной нелинейной зависимости может быть также формула другого вида, например при наличии степенной зависимости:

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления имеющихся данных или графическим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Другая задача метода корреляционного анализа - определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом будут отвечать имеющимся фактическим значениям Y и X.

В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно использовать минимум суммы квадратов отклонений реальных статистических значений Y от рассчитанных по уравнению принятой к применению прямой.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ используется для проверки статистических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор - организация производства, влияющий на количественный показатель - прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, количественный фактор - затраты на производство).

В дисперсионном анализе качественный фактор представляется j -ми возможностями состояниями (например, возможными схемами организации производства), для оценки которых по каждому из них проводится n j экспериментов.

Далее рассчитываются статистические оценки в каждой n j группе экспериментов и в общей выборке N , а затем анализируется соотношение между ними. По этому соотношению принимается или отвергается гипотеза о влиянии качественного фактора на показатель.

Анализ временных рядов используется при исследовании дискретного случайного процесса, протекающего на интервале времени Т .

Результаты экспериментов или наблюдений, полученные на данном интервале, представляются в виде временного ряда, каждое значение Y i которого включает детерминированную f (t ) и случайную z (t ) составляющие:

Детерминированная составляющая описывает влияние детерминированных факторов в момент времени t , влияние же множества случайных факторов описывает случайная составляющая. Детерминированную часть временного ряда называют трендом. Этот временной ряд описывается трендовой моделью:

k - количество функций времени, линейная комбинация

которых определяет детерминированную составляющую (i от 1 до k);

φ i (t ) - функция времени.

В процессе анализа вид функции времени φ i (t ) <0 постулируется исследователем в виде рабочей гипотезы. Это может быть степенная функция t n , либо тригонометрическая. Коэффициенты тренда и оценку дисперсии случайной составляющей определяют путем проведения статистической обработки результатов эксперимента или наблюдений.

С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно, во-первых, исследовать динамику этого процесса, во-вторых, выделить факторы, существенным образом влияющие на показатели, и определить периодичность их максимального воздействия, в-третьих, провести интервальный или точечный прогноз показателя Y на некоторый промежуток времени Δ t (точечный прогноз указывает лишь точку, возле которой может находиться прогнозируемый показатель, интервальный - интервал нахождения этого показателя с некоторой заданной вероятностью).

Факторный анализ

Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование организации необходимо при принятии управленческих решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия, как внешние (влияющие на уровне макросреды и контактной среды), так и внутренние.

Факторный анализ является частью многомерного статистического анализа, входящего в математико-статистические методы. Сущность метода факторного анализа заключается в выделении из множества изучаемых факторов, влияющих на изучаемый объект, наиболее значимых.

Фактор представляет собой обычно независимую переменную, нередко называемую причиной, и находящуюся в логической зависимости со следствием изучаемого явления и определяющую его величину.

Например, используемая компьютерная техника и ее программное обеспечение выступают существенным фактором производительности труда работников управления (бухгалтеров, менеджеров, экономистов и др.); изменяющиеся факторы трудовых затрат и производительности труда влияют на изменение объемов выпуска продукции.

Фактор может быть единичным, т.е. влияющим на следствие одной переменной, или комплексным, т.е. влияющий одновременно на несколько переменных. Комплексный фактор, связанный со всеми переменными, называют генеральным.

В отличие от корреляционного анализа рассматриваемый метод не требует подразделять все переменные на зависимые и независимые, так как в нем все переменные величины (факторы - причины), определяющие явление, рассматриваются как равноправные. При этом следует учитывать, что некоторые из переменных величин могут быть в некоторый период времени стабильными, т.е. не изменяющимися.

Например, прирост объемов выпуска продукции при неизменности числа работающих в анализируемые периоды времени и при повышающейся производительности труда есть следствие изменения только одного фактора - производительности труда.

Описание влияния факторов на деятельность организации имеет высокую сложность, поскольку действие многих факторов имеет латентный (скрытый) характер.

Отбор факторов, влияющих на исследуемый объект, осуществляется, как правило, на основе их классификации, теоретического обоснования и путем их качественного анализа. При этом необходимо учитывать взаимодействие факторов между собой. Число факторов должно быть ограниченным необходимым минимумом. От маловажных факторов нужно абстрагироваться.

Для каждого выбранного фактора следует предусматривать возможность его количественной оценки, так как она потребуется в дальнейшем при определении корреляционных зависимостей между ними и оценки влияния их на объект исследования.

Метод факторного анализа широко используется при анализе влияния различных факторов (труда, использования оборудования, использования производственных мощностей в целом, использования сырья и материалов, организации производства, технологии и др.) на объемы производства, качество выпускаемой продукции, фонд заработной платы, итоги хозяйственной деятельности и развитие предприятия в целом.

Параметрический метод

Параметрический метод − это исследование системы управления, основанный на количественном выражении исследуемых свойств системы управления и установлении взаимосвязей между параметрами управляющей и управляемой подсистем. Это дает возможность на базе фактических данных определить форму зависимостей взаимосвязанных параметров, их количественное выражение.

Зависимости могут быть функциональными и корреляционными.

Функциональными называются зависимости, проявляющиеся определенно и точно в каждом отдельном случае (наблюдении). Такая взаимосвязь называется полной.

Корреляционными (неполными) называются зависимости связанных величин, искажаемые влиянием посторонних дополнительных факторов.

Пример функциональной зависимости: выпуск и продажа товаров в условиях дефицита. Коэффициент корреляции равен 1.

Пример корреляционной зависимости может служить соотношение стажа рабочего и производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочий тем выше, чем больше их стаж. Однако нередко молодой рабочий трудится лучше пожилого из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и др. Чем больше влияние дополнительных факторов, менее тесна связь между стажем и выработкой. Коэффициент корреляции между стажем и производительностью занимает промежуточное положение в интервале от 0 до 1 в зависимости от тесноты взаимосвязей.

Корреляционные зависимости определяются на основе корреляционного метода.

Корреляционный (взаимосвязанный) метод − один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими параметрами исследуемой системы. При этом корреляционная зависимость, в отличие от функциональной, может проявляться только в общем среднем случае, то есть в массе случаев – наблюдений.

Корреляционный метод применяется в теории производственных функций, в разработке разного рода нормативов на производстве, в анализе спроса и потребления и др.

Основные задачи корреляционного метода:

1) определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрессии). Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаимосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой:

где Y,X − соответственнонезависимая и зависимая переменные;

a,b − постоянные коэффициенты

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления имеющихся данных или графически.

2) определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом будут отвечать имеющимся фактическим значениям Y и X. В данном случае в качестве критериев оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно использовать минимум суммы квадратов отклонений реальных статистических значений Y от рассчитанных по уравнению принятой к применению прямой. Коэффициенты прямой при использовании данного критерия могут быть определены известным методом наименьших квадратов.

Примером линейной зависимости можно признать количество заместителей начальника цеха Y функционального отдела от числа работников Х в отделе и на основе статистических данных (для данного примера, не менее 20-25 пар) получить следующую зависимость:

Величина исследуемого параметра довольно часто складывается под влиянием не одного, а нескольких факторов. При линейной связи всех факторов можно использовать линейное уравнение множественной корреляции следующего вида:

где − коэффициенты, рассчитанные эмпирическим путем;

− факторы, от которых зависит потребность в специалистах данного профиля. Номенклатура и количество факторов различны по категориям специалистов

Таким уравнением описывается, например, модель для функциональных специалистов.

Если же воздействие какого-либо фактора на исследуемый объект не может быть признано линейным, то соответствующие факторы могут включаться в уравнение не первой, а второй и более высокой степени.

Регрессивный анализ применяется в частности, при анализе эластичности спроса от цены, при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты).

Факторный анализ

При анализе характеристик систем управления исследователь сталкивается с многомерностью их описания, то есть с необходимостью учитывать в анализе большое число признаков. Многие признаки взаимосвязаны и в значительной мере дублируют друг друга. Нередко признаков в косвенной форме отражают наиболее существенные, но не поддающиеся непосредственному наблюдению и измерению внутренние, скрытые свойства явлений. Поэтому возникает потребность сконцентрировать информацию, выражая большое число исходных косвенных признаков через меньшее число емких внутренних характеристик явления.

Сущность методов факторного анализа состоит в переходе от описания некоторого множества изучаемых объектов, заданного большим набором косвенных непосредственно измеряемых признаков, к описанию меньшим числом максимально информативных глубинных переменных, отражающих наиболее существенные свойства явления. Такого рода переменные, называемые факторами , являются некоторыми функциями исходных признаков.

Основная задача факторного анализа заключается в том, чтобы определить понятие, число и природу наиболее существенных характеристик (факторов).

Переменные при использовании факторного анализа не подразделяются априорно на зависимые и независимые, а рассматриваются как равноправные. Преимуществом метода является возможность одновременного исследования сколь угодно большого числа взаимосвязанных переменных. Отсутствует допущение о «неизменности всех прочих условий», свойственного многим другим методам статистического анализа. Отсутствие ограничений на число переменных и их взаимозависимость позволяет с успехом применять факторный анализ для исследования систем управления, где трудно изолировать влияние отдельных переменных на поведение всей системы.

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Ивановский государственный энергетический университет

им. В.И. Ленина»

Факультет экономики и управления

Кафедра экономики и организации предприятия

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине «Ценообразование»

Вариант 7

Выполнил:

студентка 4 курса

Клёцкина Юлия Сергеевна

Научный руководитель:

И.А. Астраханцева

Иваново 2010 г.

Введение………………………………………………………………….…………..3

1.Параметрические методы ценообразования………………………………..……4

1.1 Метод удельной цены………………………………………………...…………5

1.2 Агрегатный метод…………………………………………………………..…..12

1.3 Метод регрессионного анализа…………………………………………….…12

1.4 Балловый метод………………………………………………….……………..15

1.5 Метод определения цен с применением коэффициентов технического уровня……………………………………………………………………………….17

1.6 Метод структурной аналогии………………………………………………….18

2.Задача………………………………………………………………….…………..19

Заключение………………………………………………………………………….21

Список литературы…………………………………………………………………22

ВВЕДЕНИЕ

Наиболее важным показателем для компании является цена, основная функция которой состоит в обеспечении выручки от продажи товаров. Также цена является значительным фактором для потребителей товаров, следовательно, она очень важна для установления отношений между компанией и товарными рынками.

Политика цен представляет собой сознательное руководство деятельностью по установлению цен. Ценовая политика обычно заключается в логической увязке целей и возможностей, средств предприятия. Она включает основные принципы и правила, которые фирма стремится использовать в своей повседневной практике.

Ценовая политика является важным элементом системы управленческого учета. Она подразумевает не только установление цены на продукцию, товары, услуги и работы, но и процесс управления ценами в различных рыночных ситуациях. Система ценообразования организации должна иметь своей целью определение наиболее эффективным способом цены, которую покупатель готов заплатить, а также исследовать возможности реализации продукции по цене, включающей определенную прибыль. В этой связи перспективы управленческого учета связаны не только с калькулированием себестоимости изготавливаемой продукции, но и с калькулированием отпускной цены, что имеет существенное значение для завоевания лидирующих позиций в определенных сегментах экономики.

Известно, что многие российские организации при формировании ценовой политики, скорее, действуют интуитивно, чем руководствуются точной учетной информацией. В то же время практика экономически развитых стран свидетельствует о том, что политика цен является мощным инструментом не только в оптимизации валовой прибыли, но также может в значительной степени способствовать решению стратегических задач: завоеванию новых рынков, увеличению объемов продаж и т.д.

1. Параметрические методы ценообразования

Цена является одним из основных факторов, влияющих на размер получаемой прибыли, а также на ряд других количественных и качественных показателей работы предприятия: рентабельность, оборот, конкурентоспособность, долю рынка и т.д. Более того, устанавливая тот или иной уровень цены, предприятие может достичь различных целей в зависимости от сложившейся ситуации на рынке: выживаемость фирмы, максимизация темпов роста, увеличение объемов продаж, стабилизация или рост рыночной доли и т.д.

Решения, принимаемые руководством фирмы в области ценообразования, относятся к наиболее сложным и ответственным, поскольку они способны не просто ухудшить показатели финансово-хозяйственной деятельности, но и привести предприятие к банкротству. Кроме этого ценовые решения могут иметь долговременные последствия для потребителей, дилеров, конкурентов, многие из которых сложно предвидеть и, соответственно, оперативно предотвратить нежелательные тенденции после их проявления.

Это особенно актуально в нынешних российских условиях, когда вследствие снижения покупательской способности и увеличивающейся конкуренции на рынке для успешной деятельности предприятия наибольшее значение приобретает выбор эффективного метода ценообразования.

В экономической литературе описано достаточно большое количество методов ценообразования, применяющихся как зарубежными, так и российскими предприятиями на практике. Но достаточно сложно представить всю совокупность методов ценообразования, классифицированных по определенным признакам.

Фирмы часто испытывают необходимость в проектировании и освоении производства такой продукции, которая не заменяет ранее освоенную, а дополняет или расширяет уже существующий параметрический ряд изделий.

Параметрические методы ценообразования базируются на определении количественной зависимости между ценами и основными потребительскими свойствами товара, входящего в параметрический ряд.

Под параметрическим рядом понимается совокупность конструктивно и технологически однородных изделий, предназначенных для выполнения одних и тех же функций и отличающихся друг от друга значениями технико-экономических параметров в соответствии с выполняемыми производственными операциями.

Анализ производственных затрат позволяет установить, что нормы расхода материальных ресурсов, как правило, изменяются при корректировке технико-экономических параметров. В связи я этим создается возможность распространить эту зависимость и на ценностные соотношения.

Существует ряд методов установления цен на новую продукцию в зависимости от уровня ее потребительских свойств с учетом нормативов затрат на единицу параметра. Такие методы носят название нормативно-параметрических.

К данной группе методов ценообразования можно отнести:

1) метод удельных показателей;

2) метод регрессионного анализа;

3) агрегатный метод;

4) балловый метод.

1.1 Метод удельной цены

обоснования цен на новую продукцию, входящую в параметрический ряд;

Расчета лимитных (предельных) цен производителя;

Обоснования цен потребителями (покупателями) продукции;

обоснования цен на стадии ее технического проектирования;

анализа действующих цен на изделия параметрического ряда.

где Ц у - цена единицы основного параметра базового изделия, входящего в параметрический ряд,

Ц б - уровень цены выбранного базового аналогичного изделия, входящего в параметрический ряд,

Т б - количественное значение основного параметра базового изделия.

Зная величину удельной цены можно обосновать уровень цены нового изделия по формуле

Ц н = Ц у ∙ Т н ,

где Ц н - цена нового изделия,

Т н - количественное значение основного параметра нового изделия.

Расчет цены с использованием метода удельной цены осуществляется в несколько этапов.

В этом случае расчетная оптовая цена изготовителя нового мотоблока марки «МК-Н» составит 18750 руб. (2500 ∙ 7,5).

Следует отметить, что цены, обоснованные с помощью метода удельных цен, основываются на том, что цена полезного эффекта нового изделия не изменяется по сравнению с ценой эффекта базового изделия. Однако научно-технический прогресс, результатом которого является создание новых продуктов, предполагает снижение цены на единицу полезного эффекта. Такое же требование предъявляют к новым товарам и потребители, которые считают, что темпы роста цен на новые товары должны отставать от темпов роста качества. В связи с этим одним из условий успешного применения метода удельных цен является относительное удешевление цены единицы параметра нового изделия по сравнению базовым. Практика ценообразования должна исходить из условия, при котором . Для того, чтобы соблюдалось это условие, при расчете цены на новое изделие применяется специальный коэффициент торможения, величина которого зависит от группы товаров и находится, как правило, в пределах от 0,9 до 0,97. Формула расчета цены нового товара с учетом коэффициента торможения выглядит следующим образом

Ц н = Ц б ∙ Т н ∙ К т ,

где К т - коэффициент торможения.

Так, в современной практике ценообразования на грузовые автомобили применяется удельная цена на единицу комплексного показателя (К к ), который является производным от таких конкретных показателей как мощность двигателя в лошадиных силах (М д ), грузоподъемность автомобиля в тоннах (Г п ), вес автомобиля в тоннах (В а ). Комплексный показатель рассчитывается по формуле

Данный комплексный показатель при прочих равных условиях в достаточно полной мере характеризует потребительские свойства автомобилей и их техническую и стоимостную эквивалентность. В табл. 1 приведен расчет комплексного (совокупного) удельного показателя по некоторым отечественным и иностранным автомобилям, входящим в различные параметрические ряды. Для упрощения примера количественное значение технических параметров конкретных автомобилей принято условно. То есть, они могут не совпадать с реальными значениями параметров указанных автомобилей.

Таблица 1.

Расчет комплексного удельного показателя автомобилей

Приведенные типы автомобилей входят в различные параметрические ряды. В определенной мере удельные цены автомобилей, входящих в различные параметрические ряды, могут быть применены для сравнительной оценки эффективного использования различных грузовых автомобилей.

Для определения цены на новый отечественный автомобиль, который планирует выпустить изготовитель, или на новый импортный автомобиль, который собирается приобрести потребитель, следует использовать удельную цену автомобиля, входящего в соответствующий параметрический ряд. Так, если изготовитель обосновывает цену на новый автомобиль, входящий в параметрический ряд автомобилей типа ЗИЛ, то он использует удельную цену этого параметрического ряда. В нашем примере она составляет 2 тыс. руб. Допустим, параметры нового автомобиля типа ЗИЛ следующие:

мощность двигателя - 300 л.с.;

грузоподъемность - 16 т.;

общий вес - 25 т.

Исходя из этих параметров, комплексный параметр нового автомобиля будет составлять 192 . Коэффициент торможения принят в размере 0,93. В этом случае расчетная цена нового автомобиля составит 357 тыс. руб. (192 ∙ 2 ∙ 0,93).

Обоснование цен методом удельной цены в связи с его относительной простотой может использоваться как производителем, так и потребителем.

Метод ценообразования на основе удельной цены широко используется при обосновании цен на продукцию производственно-технического назначения, товары народного потребления. Сравнительные удельные цены активно используются в строительной индустрии по различным стройматериалам. Удельные цены на основные энергоносители широко применяются для построения внутренних национальных цен для различных потребителей. Широкая возможность применения метода ценообразования на основе удельной цены оправдана в условиях большой комплектации узлов и деталей, изготавливаемых по кооперации, в обосновании системы трансфертных цен компании, в практике внешнеторгового ценообразования и др.

Недостатком метода удельных показателей является то, что он учитывает только один основной (или же комплексный) параметр. Основная же масса товаров, особенно современные виды продукции (изделия сложной конструкции, машины, оборудование и др.), характеризуется комплексом технико-экономических параметров. Поэтому расчет цены по одному (пусть даже комплексному) параметру недостаточен для экономической оценки большинства видов продукции. Требуется использовать большую совокупность таких количественных параметров изделия, которые характеризуют разносторонние свойства товара, а следовательно, будут отражать оценки не только затрат производителя, но и дополнительно оценку полезности с позиций потребителя.

1.2 Агрегатный метод

Агрегатный метод заключается в суммировании цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в параметрический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.

Предположим, что выпускаемое изделие стоило 18 000 руб. Затем к нему добавили еще один узел, стоимость изготовления которого и монтирования на выпускаемом изделии - 2000 руб. Тогда при рентабельности 15% к себестоимости цена нового изделия должна быть равна: 18 000 + 2000 x 1,15 = 20 300 руб.

1.3 Метод регрессионного анализа

Метод регрессионного анализа применяется для определения зависимости изменения цены от изменения технико-экономических параметров продукции, относящейся к данному ряду, построения и выравнивания ценностных соотношений и определяется по формуле:

P = f (Х 1, Х 2 , … Х n ),

где Х 1, 2 ,… n - параметры изделия.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от их параметров, строго определять аналитическую форму связи и использовать рассчитанные уравнения регрессии для определения цен изделий, входящих в параметрический ряд. Метод регрессионного анализа является более точным, более совершенным среди других параметрических методов. Увязка цен с качеством достигается с помощью экономико-параметрических приемов и вычислительной техники.

Необходимым условием применения метода является тщательная аналитическая работа по формированию параметрического ряда, определению технических и экономических параметров, на основе которых он строился. Изделия отбираются в параметрический ряд по признакам однородности технических требований к ним и однотипности технологии их изготовления. Однородность технических требований к изделиям предполагает наличие одних и тех же основных показателей качества, хотя технические требования к отдельным изделиям различаются. Для целей ценообразования важно выявить различия в пределах параметрического ряда, которые определяют разные эксплуатационные возможности, а следовательно, связаны с удовлетворением конкретного спроса на каждое изделие. Например, в параметрический ряд по признаку однородности технических требований входят различные марки беленой целлюлозы из хвойной, лиственной и тростниковой древесины. Эти марки имеют одни и те же наименования технических характеристик (механическая прочность, белизна, сортность и др.), но разные их значения. Большие параметрические ряды образуют черные и цветные металлы, многие виды машин и оборудования.

Построение регрессионной модели зависимости изменения цены от технических параметров включает следующие этапы:

1) отбор параметров, в наибольшей степени влияющих на цены изделий параметрического ряда;

2) выбор формы изменения цен в зависимости от параметров;

3) построение системы уравнений в соответствии с принятой функцией и расчет формул регрессионной зависимости цен от параметров для параметрического ряда.

При этом могут быть использованы различные уравнения регрессии :

линейное

y = a 0 + S a i x i ;

степенное

y = a 0 N х i ni ;

параболическое

y = a 0 + S a i x i + + S b i x i 2

и т.д.

Предположим, что регрессионное уравнение зависимости цены центробежного насоса «А» от технико-экономических параметров имеет следующий вид: P = 390,65 + 204,68 Х 1 , где Х 1 - подача воды центробежным насосом, м 3 /ч. Какова будет цена насоса, для которого Х 1 = 360 м 3 /ч.

P = 390,65 + 204,68 x 360 = 74 075,45 руб.

Если цены на включенные в параметрический ряд изделия были получены таким же методом, то мы занимаемся самообманом, поскольку грубо нарушается одно из условий применения регрессионного анализа, а именно условие незыблемости наблюдений. Тем не менее данный метод может успешно применяться в рыночной экономике. Предположим, фирма, производящая автомобили, разработала новую модель легкового автомобиля. Перед тем как запустить эту модель в производство, фирма желает определить будущую прибыль. Для этого она должна определить будущую цену своего автомобиля, которую «примет» рынок. Допустим, в данный момент на рынке реализуется 30 моделей автомобилей. Используя данные по этим моделям, можно построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от основных потребительских параметров. Полученную регрессию фирма может использовать для прогноза цены на свою модель и для определения прибыльности ее производства. Более того, она может использовать это уравнение регрессии при установлении первоначальной, пробной, цены на свою новую модель. Возможно, эта цена окажется завышенной, а объем продаж - ниже планируемого фирмой. В этом случае фирма может несколько понизить цену, либо улучшить модель при неизменной цене, либо увеличить расходы на рекламу, либо снять модель с производства. Первоначальная цена может оказаться заниженной, и возникает дефицит автомобилей новой модели. В этом случае фирма может повысить цену.

1.4 Балловый метод

Балловый метод состоит в том, что на основе экспертных оценок значимости параметров изделий для потребителей каждому параметру присваивается определенное количество баллов, суммирование которых дает своего рода оценку технико-экономического уровня изделия. Он незаменим в тех случаях, когда цена зависит от многих параметров качества, в том числе от таких, которые не поддаются количественному соизмерению. К последним относятся удобство изделия, эстетичность, дизайн, экологичность, противопожарность, органолептические свойства (запах, вкус, цвет), модность.

Практическое использование баллового метода при определении конкретных цен включает четыре этапа.

На первом этапе тщательно отбираются основные технико-экономические параметры. Они могут быть разными в зависимости от сферы использования данного изделия. Если, например, музыкальный центр используется в производственном процессе, то цена на него будет определяться в первую очередь мощностью и надежностью. При продаже этого изделия населению особое значение приобретает дизайнерское исполнение.

Второй этап - начисление баллов по каждому выбранному параметру. Это делается экспертным путем по определенной процедуре. В качестве экспертов должны выступать не только представители производителя, но и эксперты основных потребителей.

Третий этап - определение интегральной оценки технико-экономического уровня изделия. В случаях, когда все параметры продукции, подвергающиеся балловой оценке, считаются равнозначными по удельному весу, комплексный уровень качества каждого изделия параметрического ряда определяется путем простого сложения баллов. Если отобранные для оценки параметры не равнозначны для потребителя, устанавливаются коэффициенты весомости (значимости) отдельных параметров. Оценки, выставляемые по каждому показателю качества, корректируются на соответствующий коэффициент весомости. Полученные баллы суммируются по каждому изделию.

На заключительном, четвертом этапе, рассчитываются сами цены. Сначала определяется средняя оценка (цена) одного балла :

где P ’ - цена одного балла;

P b - цена базового изделия-эталона;

M - балловая оценка i -го параметра базового изделия;

V i - весомость параметра.

P = S(M ni x V i ) x P ’ ,

где M ni - балловая оценка i -го параметра нового изделия.

Например (табл. 2), фирме необходимо рассчитать отпускную цену на новый автомобиль балловым методом.

Таблица 2

Условный пример расчета цены балловым методом

Базовый

Новый

Цена базовой модели - 135 000 руб. Тогда цена нового автомобиля составит:

P = 135/(45 x 0,2 + 70 x 0,4 + 80 x 0,4) x (50 x 0,2 + 83 x 0,4 + 80 x 0,4) = 147 400 руб.

Применение данного метода связано с большим количеством субъективизма.

1.5 Метод определения цен с применением коэффициентов технического уровня

Включает следующие этапы:

1) выбор технических параметров;

2) определение коэффициентов весомости параметров для потребителей;

3) расчет частных коэффициентов эквивалентности нового и базисного изделия по сравнению с изделием эталоном;

4) расчет коэффициента технического уровня нового изделия;

5) расчет цены нового изделия.

1.6 Метод структурной аналогии

Суть данного метода заключается в том, что при установлении цены нового товара определяют структурную формулу цены по его аналогу. Для этого используют фактические или статистические данные о доле основных элементов в цене или себестоимости аналогичного товара. Если возможно точно определить для нового товара один из элементов цены, например материальные затраты по рабочим чертежам, нормы расхода и т.п., то, перенося структуру аналога на новый товар, можно рассчитать ориентировочную цену.

Например, производство нового подшипника для трактора потребует затрат на материалы в размере 600 руб. Поскольку на предприятии выпускается однотипная продукция, структура цен которой практически одинакова (60% - материальные затраты, 30% - заработная плата, 10% - остальные расходы), то возможная цена подшипника составит 1000 руб. (600 руб. : 60% х 100). В тех случаях, когда в цене важно учесть качественные параметры продукции, используют параметрические методы расчета цен. Частное от деления цены на значение главного показателя качества изделия характеризует удельную цену.

Технологии расчетных методов, при которых рассчитывается цена на аналогичную продукцию, называются параметрическими. Эти параметрические создают параметрический ряд, который адекватно описывает подходы к формированию цен для видов продукции, имеющих примерно одинаковые характеристики по потребности и физико-химическим свойствам. Помимо этого, параметрические методы ценообразования используются в том случае, когда потребительские характеристики товаров могут быть точно установлены в количественных показателях. Только в таком случае товарная продукция может быть отражена посредством параметрического ряда, например, различные по функциональному назначению станки, описываемые по показателям их мощности. Таких параметрических показателей может быть несколько, к примеру: электроэнергия, время безостановочной работы и другие. Стоимость в таких случаях может рассчитываться путем относительной коррекции цен всех остальных товаров по отношению к базовому. При этом если цена устанавливается с учетом того, что могут изменяться сами базовые параметры, такой метод ценообразования именуется параметрическим. В простейшем виде он может быть отражен следующей зависимостью: Ц(н) = Ц (б) * {КП}, в которой: Ц(н) - стоимость единицы новой продукции, Ц(б) - стоимость базового, {КП} - изменения параметров, произошедшие в новом изделии по отношению к базовому.

В параметрические методы ценообразования входит и нормативно-параметрический метод. Суть его заключается в том, что новая цена при его помощи рассчитывается с учетом затрат на единицу выбранного параметра. В данном случае формула будет выглядеть таким образом: Ц(н) = Ц(б) + Н (з) * {КП}, где Н(з) - установленная норма затрат на единицу выбранного параметра. И в первом, и во втором случаях формулы могут корректироваться с учетом возможного применения каких-либо преференций при определении цены товара.

На основе таких базовых принципов параметрической методики ценообразования складывается, например, методика удельной цены. Как показывает практика, она используется при формировании цены на товар по какому-либо одному основному параметру качества. Главным показателем здесь становится так называемая удельная цена, которая характеризуется частным от деления стоимости основного параметра на ведущий основной параметр качества. Чтобы избежать ошибок и повысить точность полученных результатов, данный метод используется только для получения предварительных или ориентировочных оценок, так как он учитывает при ценообразовании только один параметр. Чтобы компенсировать этот недостаток, параметрические методы ценообразования включают методики баллов и регрессии.

Важно учитывать, что определяется не только применяемыми методиками ценообразования. Она формируется под воздействием широкого спектра факторов, в том числе и внешнего характера. В качестве одного из самых влиятельных факторов является тип рынка, на котором присутствует фирма или предприятие либо на котором собирается присутствовать. Сегодня выделяется четыре главных их типа. Как правило, ценообразование на различных имеет свои особенности, которые следует учитывать при формировании стратегии коммерческой деятельности. Например, если принимается решение действовать на рынке то следует знать, что при множестве действующих на нем участников практически никто из них в одиночку не может оказать существенного влияния на рыночную конъюнктуру. А вот на рынке монополистической конкуренции, хоть и присутствует много участников, товары приобретаются по ценам, устанавливаемым ведущим монопольным производителем.

Точно также при формировании цены товара на ее величину оказывает влияние ценообразование на Особенность здесь заключается в том, что на рынке поведение участников описывается не просто обычным действием закона спроса-предложения, но и закономерностью спроса факторов производства по более низким ценам.