Лекция 5. Методология ценообразования на предприятии в условиях рыночной экономики

Цель лекции:рассмотреть методологию ценообразования на предприятии.

План лекции:

1. Состав издержек, включаемых в цену.

2. Особенности установления цен на новые товары.

3. Методы оценки риска в расчетах цен.

4. Оценка инфляционного ожидания, индексация цен.

Рекомендуемая литература: 1-5.

1. СОСТАВ ИЗДЕРЖЕК, ВКЛЮЧАЕМЫХ В ЦЕНУ

В себестоимость продукции включаются затраты потребляемых в производстве ресурсов:

 Природных, отражаемых в себестоимости в виде расходов, входящих в себестоимость добываемого природного сырья (затраты на горно-подготовительные работы, геологическое изучение недр, разведку полезных ископаемых, рекультивацию земель, возобновление и воспроизводство ресурсов, оплату воды, забираемой предприятиями, и др.);

 Материальных, включаемых в себестоимость по стоимости приобретения исходя их необходимого для производства объема в натуральном выражении, умноженного на их цены. Именно так отражаются в себестоимости расходы на основные и вспомогательных материалы, полуфабрикаты, комплектующие изделия, топливо и энергию;

 Трудовых, входящих в себестоимость в виде расходов на оплату труда и социальные нужды;

 Основных фондов и нематериальных активов, отражаемых в себестоимости в виде текущих расходов - амортизации.

При формировании ценовой политики организации существенную роль играет группировка затрат по экономическим элементам. Экономические элементы включают в себя однородные по экономическому содержанию (первичные) группы расходов. В соответствии с Налоговым кодексом РФ к таким группам расходов относятся:

 Материальные расходы;

 Расходы на оплату труда;

 Суммы начисленой амортизации;

 Прочие расходы.

Примерная смета затрат на производство продукции представлена в таблице №1.

Таблица №1

Примерная смета затрат на производство (цифры условные)

Группировка расходов по экономическим элементам позволяет рассчитывать, планировать и анализировать общую сумму затрат на производство и реализацию всей продукции организации, увязывать себестоимость с другими финансовыми показателями (выручкой от реализации, прибылью др.). В зависимости от того, какой вид затрат преобладает в общих затратах, все виды экономической деятельности, отрасли, организации или группы продукции условно можно подразделить на материалоемкие, трудоемкие, фондоемкие, что важно при выработке ценовой политики организации.

Важным условием эффективного управления затратами является анализ структуры себестоимости. Под структурой себестоимости понимается процентное соотношение между отдельными видами затрат в пределах общей суммы расходов. Структура затрат различается по видам экономической деятельности, организация, группам и конкретным видам продукции.

Анализ структуры затрат, особенно конкретных предприятий и групп продукции, с позиций отнесения их трудоёмким, материалоемким и фондоемким производствам, позволяет выработать эффективные мероприятия по управлению затратами, что является необходимым этапом обоснования себестоимости как важнейшего элемента цены.

Несмотря на значимость для выработки ценовой политики организации группировки затрат по экономическим элементам, такая группировка не позволяет определять себестоимость единицы продукции. Цена же всегда рассчитывается на конкретную единицу продукции. Поэтому и себестоимость следует определять на единицу продукции. Это позволяет сделать группировка затрат по статьям калькуляции. В соответствии с такой группировкой затраты на производство и реализацию продукции можно объединить по месту их осуществления (на участке, в цехе, на предприятии и.т.д.), а также по назначению (к примеру, энергия на технологические цели, расходы на содержание и эксплуатацию оборудования и.т.д.). При этом для ценообразования важно, что по статьям калькуляции можно определять затраты как на единицу продукции, так и на весь объем.

2. ОСОБЕННОСТИ УСТАНОВЛЕНИЯ ЦЕН НА НОВЫЕ ТОВАРЫ

Процесс установления цены на новый товар можно характеризовать в такой последовательности:

- престижная цена устанавливается тогда, когда ограниченная конкуренция;

- высокая цена помогает компенсировать расходы на маркетинговые исследования / рекламу по внедрению товара на рынок;

- суперноваторы, покупающих новый товар, менее чувствительны к ценам, чем следующие группы;

- высокая первоначальная цена создает образ товаров высокого качества;

- снижение цены рассматривается доброжелательно;

- после насыщения первоначального сегмента рынка цена проникновения расширяет общий объем сбыта

На начальных этапах жизненного цикла товара цена устанавливается достаточно высокая Производитель зачастую использует стратегию \"собирания сливок\" Этот подход имеет смысл при следующих обстоятельствах:

- спрос на товар достаточно высок при большом количестве покупателей;

- расходы мелкосерийного производства требуют возмещения;

- высокая \"начальная\" цена на товар пугает многих конкурентов, которым не под силу тягаться с предприятием-лидером;

- высокая цена престижна, что создает образ качественного товара

После первой продажи предприятие начинает медленно снижать цены, чтобы привлечь внимание более чувствительных к цене покупателей Так предприятие получает максимум дохода на различных сегментах рынка

Метод \"сбора сливок\" целесообразно применять для престижных, драгоценных товаров (автомобилей, ЭВМ)

При установлении цены на новый товар используют метод \"проникновения на рынок\"

При этом методе устанавливают относительно низкие цены на новые товары, надеясь привлечь внимание большого количества покупателей и завоевать большую часть рынка

Этот метод целесообразно применять при следующих условиях:

- рынок чрезвычайно чувствителен к цене, поэтому низкая цена стимулирует увеличение его вместимости;

- затраты на производство и распределение товара уменьшаются с увеличением объема продукции;

- низкие цены привлекают на рынок потенциальных конкурентов

Довольно редко предприятия используют метод \"цены на комплекс товаров\" поскольку товар является частью всего комплекса аналогичных товаров на рынке Поэтому предприятия ищут общие принципы ценообразования для того, чтобы максиме-зувати прибыль, получаемая из всего комплекса в товарев.

Ценообразование в этом случае усложняется, поскольку разные товары имеют различные соотношения между спросом и затратами на его производство

При таком методе ценообразования могут возникать три ситуации

Первая ситуация - установление цены на товары определенной ассортиментной линии

Например, предприятие предлагает пять видеокамер с разными характеристиками, различных по сложности, массой Какую цену установить, чтобы она учитывала уровень затрат на производство каждой, оценку покупателям мы разнообразных потребительских свойств и цены конкурентов?

Вторая ситуация - цены, зависящие от дополнительных потребительских характеристик на выбор

Такие цены часто применяют параллельно с прейскурантами на основную массу товаров Так, покупатели автомобилей могут дополнительно заказать электронные систему закрывания дверей, кондиционер

При этом нужно четко помнить, какие характеристики товара включать в основную цену, а какие - в дополнительную на выбор

Третья ситуация - цены на дополнительный товар

В некоторых случаях предприятия выпускают товары, которые не являются основными, а используются вместе с ними Например, \"KODAK\" устанавливает сравнительно низкие цены кинокамеры, поскольку компенсирует расходы по р счет продажи кинопленки кіноплівки.

Вместе с тем предприятия, которые не продают кинопленку, устанавливают кинокамеры высокие цены

3. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА В РАСЧЕТАХ ЦЕН

Риск в предпринимательстве – это вероятность возникновения убытков или каких-либо потерь в результате не осуществления намечавшегося события, предусмотренного прогнозом, планом, проектом, программой. Поэтому в более или менее сложных ситуациях, требующих крупных затрат для оценки степени риска в мероприятиях, намечаемых руководством предприятия, целесообразно привлекать математиков-специалистов, знакомых с теорией вероятностей и математической статистикой.

Вероятность события определяется как мера, число, показывающее отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех единственно возможных и равновозможных элементарных исходов в системе намечаемых мероприятий.

Вероятность достоверного события равна единице, невозможного события – нулю. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей. В статистических исследованиях вероятность будущего события исчисляется как относительная частота наступившего события, т.е. отношение числа испытаний, в котором данное событие появилось, к общему числу фактически проведенных испытаний. Проще говоря, вероятность означает возможность получения определенного результата. Если вы определилицену единицы товара в размере 100 рублей, то в случае, когда у вас 80% этого товара реализуется по этой цене, вероятность правильности определения цены равна 0,8, а риск за ошибку составит 0,2 или 20%.

Так как риск в бизнесе связан с вероятностью не осуществления вашего мероприятия, с просчетами или недоучетом реальных событий в хозяйственной жизни, то это – противоположное событие по отношению к реализуемому вами мероприятию.

Противоположное событие – это событие, вероятность которого по отношению к исходному событию является разностью между единицей и вероятностью осуществления исходного события, т. е. намеченного и реализуемого мероприятия. В расчетах цены приходится использовать методы оценки вероятности как исходного события – подтверждения правильности расчета цены (тогда риск равен вероятности ее ошибки, т.е. 1±Р(р), где Р(р) – вероятность того, что цена будет находиться в расчетном интервале), так и оценки вероятности ее отклонения от расчетной (оценки степени риска).

Рыночная цена по своей природе является случайной величиной, которая в условиях конъюнктуры рынка вследствие сделки купли-продажи примет одно и только одно возможное значение, наперед точно не известное и зависящее от многих случайных причин, которые заранее не могут быть все учтены участниками сделки (кроме, может быть, тех, которые предусмотрены ранее заключенными договорами). Случайная величина – это переменная величина, конкретное значение которой не определено, зависит от случая, но для которой определена функция распределения вероятностей. Последняя и позволяет судить о степени риска.

В условиях ограниченной информации при расчетах цен большей частью бывает трудно подобрать достаточно подходящую эмпирическую функцию распределения вероятностей. Поэтому в практических расчетах, по-видимому, удобнее пользоваться наиболее часто употребляемыми в теории вероятностей стандартными функциями распределения вероятностей, в частности:

· нормальным распределением вероятностей, или распределением Гаусса;

· показательным (экспоненциальным) распределением вероятностей, которое весьма широко используется в расчетах надежности. Расчет экономических показателей, в том числе и цен, требует определенных критериев надежности;

· распределением Пауссона, которое часто используется в теории массового обслуживания.

Практика расчетов может подсказать и другие, в частности эмпирические, распределения вероятностей.

Ценовая информация, особенно в современных условиях, требует постоянного пополнения и обработки применительно к новым условиям. Для анализа рисковых показателей она нуждается в статистической обработке. Между тем ее большей частью бывает недостаточно. Поэтому приходится пользоваться экспертными оценками. Отсюда информацию по определению риска следует условно разделить на два вида:

1. объективную, или статистическую, информацию, которая может быть использована для расчета вероятностных характеристик оценки риска;

2. субъективные экспертные оценки, которые являются предложениями экспертов, специалистов. Нередко интуитивные, они могут способствовать выработке наиболее удачного решения.

Вероятностная оценка риска математически отработана, имеет свои теоремы и методы исчисления, но довольствоваться этим в предпринимательской деятельности тоже весьма рискованно, потому что реальная точность математического расчета во многом зависит от исходной информации. Поэтому и здесь нельзя отказываться от предпринимательской интуиции.

В оценке предпринимательского риска используются перечисленные ниже характеристики.

Математическое ожидание значения экономического показателя, обусловленного неопределенностью ситуации, обычно определяется как средневзвешенное по вероятности возможных его значений, где вероятность каждого значения используется в качестве удельных весов, или статистической частоты.

Абсолютное отклонение возможных случайных значений экономического показателя от математического ожидания этого показателя, т.е. его средневзвешенного по вероятности значения, характеризует амплитуду изменчивости этого показателя. Часто имеет смысл рассчитать максимальное абсолютное отклонение, а иногда и наименьшее абсолютное отклонение. При реализации товара на различных рынках или различным заказчикам полезно сопоставить абсолютное отклонение цены от ее среднего уровня. Большие абсолютные отклонения настраивают на возможность риска. Однако экстремальные исключительные отклонения при реализации товара отдельным заказчикам могут быть локализованы общей стратегией маркетинговой политики. Поэтому требуются более общие показатели оценки риска.

Дисперсия дает более общую оценку отклонений и представляет собой средневзвешенное квадратов отклонений конкретных показателей (вариаций) от математического ожидания, т.е. среднего ожидаемого его значения

Среднее квадратическое отклонение, или стандартное отклонение, представляет собой квадратный корень из дисперсии. Эта вероятностная, статистическая характеристика больше приближается к интуитивным представлениям об оценке изменчивости конъюнктуры рынка, ценностных показателей, поскольку сопоставления ведутся уже не с квадратами отклонений, а с квадратным корнем из суммы квадратных отклонений. Иначе говоря, вероятностные отклонения приводятся в реальную размерность.

Практическое значение перечисленных характеристик состоит прежде всего в том, что они позволяют весьма осмысленно подойти к количественной оценке предпринимательского риска. На практике к тому же часто бывает трудно определить закон распределения случайной величины. Приходится довольствоваться гипотезой, условным допущением. В этих случаях бывает достаточно знать числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Математическое ожидание применяется для усреднения исследуемых величин, цен, которые зависят от случайных условий, когда информация имеет известный разброс. С математическим ожиданием обычно связывают точку, в окрестности которой вероятность имеет наибольшее значение. Поэтому в экономических расчетах часто используются показатели средних цен, индексы средних цен, средней себестоимости, средней рентабельности, поскольку конкретные цены даже в пределах одного рынка имеют, как правило, некоторый разброс.

Абсолютные отклонения показывают абсолютные размеры разброса значений исследуемой величины. При этом полезно знать максимальные значения абсолютных отклонений в положительном и отрицательном направлениях. Известную информацию дает также размах варьирования, размеры отклонений конкретных цен от их среднего значения.

При анализе рядов цен за какой-то период следует учитывать, что максимальные и минимальные отклонения могут быть вызваны какими-либо особыми факторами, например резким изменением цен на основное сырье, исходные материалы.

Дисперсия давая общую характеристику квадратов отклонений случайной величины, позволяет, во-первых, устранить различия в положительных и отрицательных отклонениях, так как квадрат отрицательной величины является положительной величиной; во-вторых, при ее исчислении усиливается значение больших отклонений и уменьшается значение малых отклонений. Это соответствует закономерности квадратичной функции.

Среднее квадратическое отклонение исчисляется, в отличие от дисперсии, в той же размерности, что и сама случайная величина. Может, именно это послужило причиной его широкого применения для характеристики отклонений и вероятностей оценки поведения случайной величины. В частности, среднее квадратическое отклонение имеет чрезвычайно важное значение для критериальной характеристики так называемого принципа практической уверенности.

В ценообразовании это может быть вывод о возможных отклонениях цены от принятой в расчетах, отклонениях спроса при изменении цены, отклонениях возможных доходов, прибыли.

Среднее квадратическое отклонение позволяет определить количественные интервалы принципа практической уверенности в виде «правила трех сигм»: если случайная величина распределена нормально, то абсолютная величина ее отклонения от математического ожидания не превосходит утроенного среднего квадратического отклонения.

Таким образом, зная среднее квадратическое отклонение, можно с достаточной практической уверенностью сказать, что все рассеивание данной случайной величины укладывается в интервал М(x)±3σ(x). Вероятность того, что значение случайной величины будет находиться в этом интервале при нормальном распределении, равна 0,9973. Вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднее квадратическое отклонение, очень мала – 0,0027. Это может произойти лишь в 0,27% случаев.

Принцип разумной уверенности, или разумного риска, в предпринимательской деятельности означает, что в принятии решения руководствуются таким соотношением вероятностей осуществления и неосуществления события, при котором примерно две трети шансов благоприятствуют успеху и одна треть шансов ему не благоприятствует («Правило 70/30»).

Неблагоприятная одна треть шансов является стимулятором для рассмотрения и принятия мер по их предотвращению.

Этому правилу при нормальном распределении соответствует интервал значений случайной величины, равный отклонению от математического ожидания в пределах среднего квадратического отклонения, т.е. М(х) + (х). Для экономиста часто бывает привычнее пользоваться для характеристики отклонения процентными соотношениями.

Коэффициент вариации при нормальном распределении вероятностей характеризует интервал отклонения случайной величины при вероятностном исходе, соответствующем двум третям шансов «за» и одной трети шансов «против» в процентном отношении (привычном для экономиста) к математическому ожиданию. Поэтому можно считать, что коэффициентом вариации в ценностных расчетах целесообразно и необходимо пользоваться. Он дает определенную (хотя и вероятностную) базу для ценностных расчетов.

4. ОЦЕНКА ИНФЛЯЦИОННОГО ОЖИДАНИЯ, ИНДЕКСАЦИЯ ЦЕН

Инфляционные ожидание (π_e) – это оценка субъектами рынка изменения темпов инфляции в будущем периоде. Экономические агенты закладывают инфляционные ожидания в будущие номинальные цены на всех стадиях производства и реализации товаров и услуг, чтобы застраховать свою выручку от обесценения. В экономической теории различаются статические, адаптивные и рациональные инфляционные ожидания. Затяжной рост цен порождает устойчивые инфляционные ожидания, что придает инфляции самоподдерживающийся, т.е. инерционный характер. Под влиянием устойчивых ожиданий раскручивается инфляционная спираль. Это сказывается на поведении всех экономических агентов: потребители страхуются, закупая товары впрок. Тем самым, потребители создают давление спроса, что заставляет производителей еще больше повышать цены. Банки повышают номинальную ставку процента. Профсоюзы закладывают в трудовые договоры повышенную ставку з/п. Инфляция совершает новый виток, формируются новые и более высокие инфляционные ожидания. Стимулирующая кредитно-денежная политика может лишь усилить ожидания инфляции. Необходимо отметить, что наличие обратной зависимости между уровнем безработицы и темпами инфляции (кривая Филлипса) связано со спецификой механизма инфляционных ожиданий экономических агентов. Формирование адаптивных инфляционных ожиданий происходит с учетом ее фактического уровня в прошлом и зависит от скорости пересмотра этих ожиданий: π^e₁ = π^e + v (π+ π^e), где π – фактический темп инфляции, π^e – текущие инфляционные ожидания, π^e₁ – ожидаемая инфляция в следующем периоде, v – коэффициент коррекции ожиданий, изменяющий2ся в пределах [0;1]. При очень медленном изменении инфляционных ожиданий текущая инфляция почти не оказывает на них никакого воздействия. Если v = 1, то π^e будут такими же, как текущая инфляция. Прогноз инфляции, при котором π^e₁ = π , называется статическими ожиданиями.

Рациональные ожидания означают, что экономические агенты в своих прогнозах учитывают всю имеющуюся у них информацию о будущих ценах и в среднем не ошибаются в своих расчетах: π^e₁ = π^e₁ (x_i), где i = 1, …n, а x_i – факторы ценообразования.

В 1979г. М. Фридменом была предложена гипотеза естественного уровня безработицы. Устойчивость уровня безработицы (6-7%) при отсутствии её циклической составляющей, с одной стороны, и продолжение роста темпов инфляции, с другой, были положены в основу модели долгосрочной кривой Филлипса. Есть 2 варианта гипотезы естественного уровня безработицы – теории адаптивных ожиданий и теории рациональных ожиданий. Обе теории показывают, как срабатывают инфляционные ожидания экономических агентов в процессе их приспособления к изменению экономической политики правительства в условиях полной занятости, или естественного уровня безработицы.

Теория адаптивных ожиданий. Наклонные краткосрочные кривые Филлипса показывают ожидаемые темпы инфляции экономических агентов на всем протяжении рассматриваемых кривых.

Долгосрочная кривая Филлипса в трактовке теории адаптивных ожиданий

Так, на кривой Ph₁ инфляционные ожидания (π^e) составляют 3% в год, на кривой Ph₂ ожидаемая инфляция составляет 6% и т.д. Теория адаптивных ожиданий обосновывает краткосрочную кривую Филлипса наличием у экономических агентов ожиданий, которые не совпадают с фактической инфляцией в будущем, т.е. неверных инфляционных ожиданий. Фактический темп инфляции (он откладывается по оси ординат) в следующем периоде каждый раз превышает ожидаемый уровень инфляции (π^e). Пока у предпринимателей и рабочих сохраняется заниженная оценка инфляции, стимулирующая фискальная и денежная политика срабатывают, ведя в краткосрочном периоде к увеличению реального выпуска и снижению уровня безработицы. Например, ожидаемый темп инфляции составляет в 1990г. 3%, а безработица в том же году – 6%, что соответствует ее естественному уровню в точке А₁. политика стимулирования совокупного спроса подтягивает фактические темпы повышения цен в 1991г., скажем, к 6%-ному уровню. Однако экономические агенты продолжают считать, исходя из предыдущего опыта, что инфляция в 1991г. составит 3% в год. При повышении цен на их товары у предпринимателей появляется стимул больше производить, поэтому они начинают нанимать дополнительных работников. Это снижает уровень безработицы в краткосрочном плане, что соответствует передвижению вдоль краткосрочной кривой Филлипса из точки в А₁ в точку В₁. В точке В₁ ожидаемые темпы инфляции составляют 3%, а фактические уже 6%. Со временем экономические агенты обнаруживают, что рост товарных цен и ставок номинальной з/п был чисто инфляционным. Скорректировав свою оценку инфляции (теперь ожидаемая инфляция составит 6% на кривой Ph₂)? Они начинают адаптироваться к новому, более высокому ее уровню. Работники, желая сохранить свою реальную з/п, требуют повышения номинальной ставки з/п. предприниматели, поняв, что повышение цен не связано с расширением спроса на их продукцию, а издержки на з/п увеличились, сокращают выпуск, по крайней мере, до прежнего уровня. Снизившаяся на время безработица снова возвращается к отметке 6%. Эта адаптация показана перемещением из точки В₁ в точку А₂ вследствие сдвига краткосрочной кривой Филлипса в новое положение Ph₂. если профсоюзы и правительство будут продолжать бороться за сокращение естественного уровня безработицы теми же методами, то повторится аналогичная история, но уже при более высоком уровне инфляции. Безработица сократится на время, пока ожидаемая инфляция ниже ее фактического уровня. Итак. В долгосрочном плане экономика будет перемещаться из точки А₁, в точку А₂, затем в точку А₃ и т.д., что и объясняет вертикальное положение долгосрочной кривой Филлипса LRPh, полученной соединением этих точек.

Теория рациональных ожиданий,выдвинутая американскими экономистами Дж. Мутом, Р.Лукасом и др., основана на предпосылках, что свободное движение ресурсов и симметричная информация дают хозяйствующим субъектам возможность в точности просчитать последствия предпринимаемых правительством шагов. Экономические агенты прекрасно понимают, как ф-ет экономика. Их инфляционные ожидания точно совпадают с фактической инфляцией в будущем, т.е. π^e₁ = π₁. Другими словами, инфляционные ожидания рациональны. Когда правительство пытается применить стимулирующую бюджетно-налоговую или денежную политику, предприниматели уже знают, что увеличился спрос не спрос именно на их продукцию, а повысился общий уровень цен в стране. Банкиры закладывают инфляционные ожидания в номинальную ставку процента, ухудшая условия кредита для заемщиков. Рабочие не увеличивают предложение труда, так как предвидят, что ставка реальной з/п не изменится в следующем периоде. Стимулируемый правительством совокупный спрос не вызывает ответной реакции со стороны совокупного предложения даже в краткосрочном плане.

Долгосрочная кривая Филлипса в соответствии с теорией рациональных ожиданий

Это обусловливает перемещение экономической системы из положения. Соответствующего точке А₁, в точку А₂, и затем в точку А₃, минуя «семейство» точек В. Вертикальное положение долгосрочной кривой Филлипса (LRPh) показывает, что при наличии рациональных ожиданий естественный уровень безработицы (U_n) ни в долгосрочном, ни в краткосрочном плане не чувствителен к изменению общего уровня цен. Поскольку на всем протяжении вертикальной кривой Филлипса ожидаемые и фактические темпы инфляции всегда совпадают, никакие попытки правительства снизить естественный уровень безработицы мерами дискреционной (гибкой, т.е. спад - стимулирующая, сдерживающая – в фазе бума) не венчаются успехом. Необходимо использовать кредитно-денежную политику «по правилам», например, монетарное правило (масса денег в обращении должна ежегодно увеличиваться темпами, равными потенциальному росту реального ВВП (3-5%).