Построение функции мультивариантного спроса

влияющей на спрос, и требуемым количеством товаров или услуг

В некоторых случаях изменения спроса удовлетворительно объясняются изменениями одной независимой переменной, например цены

переменной, которые могут изменяться

функцией многих переменных.

Рыночная цена этого товара

Вкусы и предпочтения потребителей

Уровень дохода потребителей

Цены на подобные товары (субституты и дополняющие)

Ожидаемые потребительские цены, доходы и доступность товара

Объем доступных товаров

Количество потенциальных потребителей

Реклама и продвижение товара

Все другие факторы

Модель спроса может иметь следующий вид:

При любом эмпирическом изучении спроса необходимо выявить независимые переменные и их связь с зависимой переменной

другом

Построение функции мультивариантного спроса

Шаг 1. Идентификация переменных

Величины независимых переменных изменяются более или менее случайно

Трудно определить, какое действие оказывает на спрос одна из переменных в то время, как остальные переменные изменяются

Недостаточно определить связь переменных спроса с необходимым количеством товара

Парная регрессия

изменяется в результате изменения цены, в то время как остальные переменные не меняются

Рыночная цена устанавливается по точке пересечения кривых спроса и предложения

Если рыночная цена меняется, то сместились либо кривая спроса, либо кривая предложения, либо обе эти кривые

Если сместилась только кривая предложения, то точки «цена-количество» будут лежать только вдоль кривой спроса

Здесь для определения кривой спроса можно использовать простую парную регрессию

Ех: рынок микропроцессоров

Технологический прогресс быстро снизил затраты на производство этих приборов, поэтому у производителей появилось желание расширить производство: кривая предложения сместилась вправо

кроме цены вызовет смещение кривой спроса

«Проблема идентификации»

Три точки равновесия в результате смещения и кривой предложения и кривой спроса

Функция спроса от одной переменной?

Если фирма ошибочно примет эту линию за кривую спроса, то она может снизить цену в ожидании сильного повышения доходов за счет резкого увеличения объема продаж

Истинная кривая спроса менее эластична, т.е. предполагаемого увеличения объема продаж не будет

Может быть решена при помощи множественной регрессии

информации (месяц, квартал, год);
Количество наблюдений, требуемое для получения хороших результатов

квартал, год);

Большее количество наблюдений позволяет достичь большей статистической эффективности

Коррекция с учетом численности населения и инфляции;
сезонные уточнения (для квартальных данных);
реакция экономических явлений на изменение условий с некоторой задержкой

ДОСТУПНОСТЬ!

для получения хороших результатов

Основное правило: для хорошо выбранной модели требуется количество наблюдений, по крайней мере в три или четыре раза больше, чем количество независимых переменных

независимых переменных, то оцененное уравнение имеет вид:

Оцененный спрос на исследуемый товар

Величина независимой переменной

Постоянная величина

Оценочное значение i-го регрессионного параметра

С математической точки зрения это уравнение описывает гиперплоскость множественной регрессии

˄

Построение функции мультивариантного спроса

Шаг 3. Выбор наилучшей формы управления

некоторые априорные соображения о целесообразности включения в уравнение каждой независимой переменной

Сильная корреляция необязательно указывает на причину и следствие

Регрессионный коэффициент: статистически незначимую переменную нельзя недооценивать

Результаты анализа могут быть улучшены путем увеличения количества наблюдений (объема выборки)‏

+ 0,5 X1 + 0,009 X2