Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет экономики Профиль специальных дисциплин «Статистика и анализ данных» Кафедра бизнес-статистики БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА «Экономико-статистический анализ отраслевой организации рынков» Выполнил Студент группы № 41-С Александров М. В. Научный руководитель профессор Луппов А. Б. Москва 2013 Оглавление Введение. .............................................................................................................. 3 Цель и задачи исследования. .......................................................................... 4 Объект и предмет исследования..................................................................... 5 Организация учета продаж автомобилей. .................................................... 6 Глава 1. Методология исследования. .............................................................. 12 Анализ временных рядов. ............................................................................. 12 Анализ рыночных структур. ......................................................................... 14 Анализ изменений структуры. ...................................................................... 17 Методы классификации................................................................................. 20 Глава 2. Результаты анализа. ........................................................................... 23 Производственные результаты российской автомобильной промышленности. .......................................................................................... 23 Динамика и структура продаж автомобилей в России. ............................. 26 Уровень автомобилизации в России. ........................................................... 33 Структура российского автопарка. .............................................................. 35 Взаимосвязь уровня доходов и автомобилизации. ..................................... 37 Классификация стран по уровню доходов и автомобилизации. ............... 39 Структура российского автомобильного рынка. ........................................ 45 Выводы: .............................................................................................................. 48 Список литературы ........................................................................................... 51 2 Введение. В настоящее время растет интерес к российскому автомобильному рынку. После кризиса 1998 года взлет цен на нефть способствовал экономическому росту в России. Располагаемый доход населения стал расти благодаря росту заработной платы и развитием системы потребительского кредитования. Это способствовало росту спроса на автомобили. В результате, российский автомобильный рынок оказался в центре внимания крупнейших мировых автомобильных концернов. Российский автомобильный рынок один из самых быстрорастущих в мире. Емкость российского автомобильного рынка оценивается в 2,76 млн. штук. На протяжении последних лет многие международные автоконцерны размещали собственные сборочные производства в России как на мощностях российских предприятий, так и на вновь построенных собственных мощностях с разной степенью локализации производства. Это, безусловно, отражает растущее значение центрально- и восточноевропейского рынков для мировой автомобилестроительной отрасли. 3 Цель и задачи исследования. Целью данной работы является проведение комплексного статистического анализа российского автомобильного рынка: анализ структуры, динамики рынка, а так же оценка тенденций на рынке. В данной работе приводится анализ структуры, емкости российского автомобильного рынка, исследование динамики продаж, сегментация рынка. Также в работе был рассмотрен уровень концентрации российского автомобильного рынка. Для достижения этой цели были поставлены и решены задачи: анализ динамики и структуры продаж на российском автомобильном рынке анализ динамики и структуры производства автомобилей в России выявление основных проблем и направлений развития автомобильной промышленности России; оценка структурных сдвигов на автомобильном рынке классификация автомобильной стран отрасли, мира по результатам деятельности выявления места России в мировом автомобилестроении и распределении автомобилей моделирование, выявление взаимосвязей автомобильного рынка 4 показателей Объект и предмет исследования Объект исследования - автомобильный рынок России. Предмет исследования – статистического анализа совокупность показателей состояния и развития и методов автомобильной промышленности. В качестве исследовательского инструментария я многомерные статистические методы структурного анализа, методы анализа использовал классификации, временных методы рядов и прогнозирования, методики исследования сезонного фактора в изменении основных показателей. Информационная база исследования: статистические данные Росстата, данные «Международной организации производителей автомобилей» – «OICA» данные Ассоциации Европейского бизнеса (АЕВ) данные ОЭСР данные Всемирного банка Для обработки исходной статистической информации были использованы пакеты прикладных программ «Microsoft Excel»и «SPSS». 5 Организация учета продаж автомобилей. Автомобиль относится к предметам длительного пользования. Расчет продаж предметов длительного пользования во всех каналах их реализации основан на балансовом методе расчета. В то же время суммарные данные продаж в предприятиях торговли и на рынках сопоставляются с данными обследования домашних хозяйств, и производится досчет. Сведения о продажах собираются на основании данных нескольких форм, представленных в Таблице 1. Таблица 1. Формы государственного статистического наблюдения, на базе которых рассчитываются показатели товарооборота по крупным и средним предприятиям торговли. № п/п Индекс и наименование формы Периодичность № строки, графы 1 1-торг «Сведения о розничной торговле» месячная стр. 01, гр. 3 2 1-ВЭС «Сведения о совместном и иностранном предприятии» квартальная стр. 24 + 25, гр. 6 3 1-п (срочная) «Сведения о производстве и отгрузке промышленной продукции» месячная Стр. 819, гр. 1 4 1-продажа «Сведения о продаже продукции» месячная Стр. 300, гр. 6 5 91-связь (торг) «Сведения о торговле и сети учреждений почтовой связи» полугодовая Стр. 01, гр. 6 6 2-топпром «Сведения о товарообороте по реализации топлива и лесных строительных материалов» квартальная Стр. 02, гр. 3 Расчет продажи предметов длительного пользования во всех каналах реализации базируется на балансовом методе расчета по следующей схеме: 6 Таблица 2. Схема балансового метода расчета. Наименование статьи № cтроки Источники информации Запасы на предприятиях промышленности, в оптовой и розничной торговле на начало периода Производство Импорт 1 ф. ф. 1-торг, МП (торг) (с распространением на генеральную совокупность), 1-п (срочная), 1продажа 2 Ф. ф. 1-п (срочная), расчет 3 Данные таможенной статистики, расчет Экспорт 4 Данные таможенной статистики, расчет Запасы на конец периода Итого ресурсов для продажи 5 Как по строке 01 6 Расчет 01+02+03-04 Продано в предприятиях торговли 7 Расчет 06-05 Форма П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг» Статистические сведения по форме П1 представляют: юридические лица (кроме субъектов малого предпринимательства), средняя численность работников которых превышает 15 человек, включая работающих по совместительству и договорам гражданско-правового характера, их обособленные подразделения: территориальному органу Росстата в субъекте Российской Федерации по установленному им адресу; органу, осуществляющему государственное регулирование в соответствующей сфере деятельности; органу регулирования естественных монополий в соответствующей сфере деятельности. Сроки представления: не позднее 4 числа после отчетного периода. Периодичность: месячная. Общий объем производства товаров длительного пользования (Vпрва) определяется по формуле: Vпр-ва = Vкс + Vас, где Vкс - объем производства по кругу предприятий, представивших ф. № П-1 (месячная); 7 Vас - объем производства по малым, совместным предприятиям и предприятиям промышленного производства при непромышленных организациях. Рассчитанный объем продажи сопоставляется с данными обследования домашних хозяйств о темпах изменения объемов покупки предметов длительного пользования и их наличии у населения. Расчет продажи легковых автомобилей осуществляется использованием данных ГАИ МВД России и ГТК России. 8 с Таблица 3. Схема расчета объемов продаж легковых автомобилей. Наименование статьи № строки Источники информации Производство легковых автомобилей 1 ф. № 1-п (срочная), расчет Импорт (официально учтенный) Экспорт Изменение запасов в промышленности, оптовой и розничной торговле Официальные ресурсы легковых автомобилей для продажи населению на внутреннем рынке Зарегистрировано легковых автомобилей в ГАИ в собственности граждан за год 2 3 4 Данные таможенной статистики Данные таможенной статистики ф. № 1-п (срочная), 1 - продажа, 3 - торг 5 Расчет (01-03 + 02)*0,96i +02-04 6 Завезено автомобилей из-за рубежа физическими лицами Неучтенный ввоз автомобилей из-за рубежа физическими лицами Завезено автомобилей из-за рубежа физическими лицами для личного пользования Продано автомобилей населению на внутреннем рынке 7 Расчет на основании данных ГАИ МВД России, ф. № 555, раздел 3 "Сведения о работе госавтоинспекции" Данные ГТК России 8 Расчет 06-05-07 9 Строка 07*Кii 10 Расчет 06-09 i 96% всего производства легковых автомобилей за минусом экспорта поступает на внутренний рынок для продажи населению. ii К - коэффициент, представляет собой соотношение легковых автомобилей, завезенных физическими лицами из-за рубежа для личного пользования, к общему числу завезенных физическими лицами легковых автомобилей. Величина данного коэффициента установлена на основании экспертных оценок ЦБ и ГТК России (1994 г., 1995 г. - 0,4). 9 Расчет количества зарегистрированных в течение одного года легковых автомобилей, находящихся в собственности граждан в Российской Федерации, производится в следующем порядке: 1. По данным ГАИ МВД России (ведомственная ф. № 555, раздел 3 "Сведения о работе госавтоинспекции") определяется увеличение (прирост) за отчетный год парка легковых автомобилей как разность между наличием легковых автомобилей на конец отчетного года и на конец года, предшествующего отчетному. 2. Данные о количестве вновь зарегистрированных в стране легковых автомобилей в собственности граждан получают расчетно по следующей схеме: 2.1. Определяется коэффициент выбытия (К выб) всех автомобилей в собственности граждан за предыдущий год по формуле: Количество выбывших (списанных) автомобилей всех видов К выб. = ------------------------------------------------------------------------------Количество автомобилей всех типов на начало отчетного года 2.2. Учитывая, что в общем количестве автомобилей в собственности граждан на легковые приходится около 95%, этот коэффициент можно использовать для расчета количества списанных легковых автомобилей в собственности граждан за отчетный год: Количество списанных легковых автомобилей = = Количество легковых автомобилей на начало отчетного года * Квыб. 2.3. Количество вновь зарегистрированных легковых автомобилей в собственности граждан за отчетный год определяется следующим образом: количество легковых автомобилей на конец отчетного периода - количество легковых автомобилей на начало отчетного года + количество списанных легковых автомобилей за отчетный год. 3. После проведения досчетов продаж перечисленных товаров производится корректировка товарной структуры объема розничного товарооборота. Корректировка осуществляется путем оценки уточненного объема продажи каждого товара по средним фактическим розничным ценам за отчетный 10 период (по данным формы N 3-торг "Сведения о продаже и запасах основных товаров") и уточнения исходя из перечисленной стоимости доли данной товарной группы в общем объеме товарооборота. Таким образом, объем продажи автомобилей, как товаров длительного пользования на региональном уровне в целом за год определяется поэтапно: 1) На первом этапе формируются официально учтенные объемы продажи по данным статистического наблюдения (ф. № 1-торг по крупным и средним, № МП-торг - по малым предприятиям торговли в 1997 г. и ф. № П-1 - в 1998 г., Б-1 и Б-2 - по вещевым, смешанным и продовольственным рынкам), которые передаются на федеральный уровень в установленном порядке; 2) На втором этапе объемы продажи отдельных предметов длительного пользования, рассчитанные на федеральном уровне и включающие неформальное производство и импорт, распределяются по субъектам Российской Федерации. Распределение производится пропорционально официально учтенным объемам продажи (в порядке, приведенном по алкогольной продукции). Распределенные объемы, учитывающие неформальное производство и ввоз в регион, доводятся до территориальных органов государственной статистики. До территориальных органов государственной статистики доводятся также средние по Российской Федерации коэффициенты досчета объемов продажи по сравнению с данными домашних хозяйств; 3) На третьем этапе территориальные органы государственной статистики рассчитывают объемы продажи отдельных товаров непосредственно на региональном уровне по данным обследования домашних хозяйств и последующего умножения полученных объемов на соответствующие средние по России коэффициенты досчета и сопоставляют как эти данные, так и данные расчета на федеральном уровне с динамикой показателя по региону. 4) После проведения такого анализа утверждается окончательный объем продажи. 11 Глава 1. Методология исследования. Анализ временных рядов. Анализ автомобильного рынка в данной работе основывается на показателях динамики, структуры, а также на некоторых абсолютных показателях и удельных величин (уровень автомобилизации). Анализ рядов динамики. Анализ отраслевой организации рынка в данной работе включает в себя анализ временных рядов. Анализ рядов динамики начинается с вычисления характеристик интенсивности изменения временного ряда: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста. Абсолютный прирост ( y ) равен разности двух сравниваемых уровней. Темп роста (Т) характеризует отношение двух сравниваемых уровней ряда, выраженное в процентах. Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах. Выраженный в процентах темп прироста показывает на сколько процентов изменился оцениваемый уровень по отношению к уровню, взятому за базу сравнения. Характеристики интенсивности изменения временного ряда могут быть считаны в виде цепных показателей (сравнение проводится с предыдущим периодом или моментом времени) и базисных показателей (сравнение проводится с периодом времени, начальным в ряду динамики). Таблица 4. Основные показатели динамики. Прирост Темп роста Темп прироста Цепной ∆уt=yt-yt-1 T1=yt/yt-1*100% Kt=Tt-100% Базисный ∆убt=yt-yб Тб1=yt/yб*100% Kбt=Tбt-100% Средний у уn y1 n 1 T n 1 12 yn * 100% y1 K T 100% Более сложные модели для анализа временных рядов основаны на скользящей средней. Скользящая средняя может быть использована для сглаживания временного ряда с целью выделения тренда. Простая 1 t p скользящая средняя определяется по формуле: yˆ t yi , 2 p 1 i t p где уi - фактическое значение i-го уровня, 2k+1 – длина интервала сглаживания Если для процесса характерно нелинейное развитие, то простая скользящая средняя может привести к существенным искажениям. В таких случаях целесообразно использовать взвешенную скользящую среднюю. Использование взвешенной скользящей средней подразумевает замену на каждом активном участке центрального уровня на расчетное значение, имеющее вид: t p yˆ t y w i t p i i t p w i t p , где wi – весовые коэффициенты, определяемые по МНК. i При сглаживании по взвешенной скользящей средней используют полиномы 2-ого и 3-го порядков. Экспоненциальное сглаживание (экспоненциальное взвешенное скользящее среднее) подразумевает использование рекуррентной формулы: S t yt S t 1 , где Si – значение экспоненциальной средней в момент t, α – параметр сглаживания, 0< α <1, β=1- α. 13 Анализ рыночных структур. Концентрация производителей в отрасли В анализе отраслевой организации рынка особое значение имеет концентрация. Уровень концентрации оказывает существенное влияние на поведение агентов. Рыночная концентрация – плотность распределения рыночных структур и совокупность удельных весов агентов рынка по объемам предложения и спроса. Показатели концентрации, как правило, зависят от 2 факторов: числа продавцов, доли продавцов в отраслевой продаже готовой продукции.. С помощью показателей рыночной концентрации можно определить долю крупных фирм на рынке и оценить их объем продаж. Очевидно, что чем меньше продавцов представлено на рынке какой-либо продукции, тем выше уровень концентрации. В то же время, при равном числе фирм уровень концентрации выше, где больше неравномерность распределения долей продаж Если на рынке присутствует множество фирм с равными долями, то такой рынок можно считать совершенно конкурентным. Основные показатели уровня концентрации отраслевых рынков. Индекс концентрации (коэффициент концентрации) k CR k Qi , Q- объем реализации товара на данном отраслевом рынке i 1 Q i-ой фирмой; Q – общий объем реализации товара на данном отраслевом рынке. Индекс концентрации может принимать значения в интервале от 0 (для совершенно конкурентного рынка до 1 (для монополии). Соответственно, чем больше значение индекса для заданного числа фирм (необязательно рассматривать все фирмы, достаточно крупнейших), тем менее конкурентен рынок. Основной недостаток - зависимость от числа крупнейших фирм, выбранных для исследования. 14 Индекс Херфиндаля-Хиршмана Данный индекс используется Антимонопольным комитетом США для характеристики рыночной структуры отраслей. При вычислении индекса учитываются доли всех фирм, преждставленных на рынке. n HHI i , 0<HHI<1, где i – доля i-ой фирмы на рынке, δ=Qi/Qсумм, доля 2 i 1 фирмы на рынке, а n – число фирм Также как и для индекса концентрации, чем меньше значение индекса Херфиндаля-Хиршмана, тем более конкурентен рынок. Индекс ХерфиндаляХиршмана чувствителен к изменению долей фирм, что способствует его объективности. Антимонопольный комитет США разработал классификацию рынков по степени концентрации на основе значений индекса ХерфиналяХиршмана. Согласно этой классификации: Таблица 5. Классификация рынков на базе HHI. Значение индекса HHI Характеристика рынка HHI<=0,1 низкоконцентрированный 0,1<HHI<=0,18 умеренноконцентрированный HHI>0,18 высококонцентрированный Индекс Ханна-Кея 1 n 2 1 HK i , i 1 где – показатель степени, подбираемый в зависимости от целей исследования для отражения особенностей рынка. индекс Холла-Тайдмана (HT). Рассчитывается этот индекс на основе сопоставления относительных рангов фирм на рынке. Он определяется из соотношения: 15 HT 1 n 2 Ri i 1 i 1 где, Ri – ранг i-ой фирмы на рынке (1-самая крупная, 2, 3…); i – доля i-ой фирмы на данном отраслевом рынке. Этот индекс учитывает не только размеры представленных на рынке фирм, но и их положение на рынке (ранг). Самой крупной фирме присваивают ранг, равный единице, остальным 2, 3 и т. д. Для совершенно конкурентного рынка HT=0. в данном случае это означает, что на рынке представлено большое число равнозначных фирм, примерно одинакового размера. Оценки по индексу НТ более комплексные, так как учитывают информацию о положении фирм на рынке, степени значимости фирм, наряду с информацией о долях фирм и их числе на рынке. Дисперсия рыночных долей – распределения долей фирм на рынке. 2 показатель неравномерности 2 1 , где S i – рыночная доля i-ой фирмы; S – средняя доля S S i n i 1 _ n _ фирм на рынке; n – количество фирм в данной отрасли.σ2>0. Коэффициент концентрации Джини Коэффициент Джини характеризует степень отклонения фактического распределения от равномерного. Коэффициент лежит в пределах от 0 до 1. Чем выше коэффициент Джини, тем выше уровень концентрации на рынке. Рассчитанный коэффициент Джини позволяет построить кривую Лоренца, которая хорошо иллюстрирует взаимосвязь процентной доли рынка фирмы и количества фирм, работающих на отраслевом рынке, подсчитанных нарастающим итогом. Коэффициент Джини может быть рассчитан несколькими способами: по формуле Брауна: , где x – кумулята доли фирм в совокупности, y – доля рынка, занимаемая фирмами хk. 16 по формуле Джини: занимаемая фирмами. по формуле , где у - рыночная доля, N N x j i 1 j 1 G 1 N 0,5 N xi i 1 , где хi – рыночная доля i-й фирмы, когда фирмы расположены в порядке увеличения рыночной доли, N – общее число фирм в отрасли. Таким образом, зная показатели концентрации, можно проводить сравнительный анализ отраслевых рынков с точки зрения конкуренции Анализ изменений структуры. Структура – взаимное расположение групп, связи между которыми определяют специфику изучаемой совокупности. Структуру совокупности можно исследовать по распределению признака. Признак может измеряться в любой шкале. Предпочтительно измерение в качественной шкале. Цель структурного анализа – описать закономерности формирования совокупности исследуемых единиц: провести типологизацию элементов, выделить приоритетные, доминантные и малозначимые единицы. Существует две группы показателей для измерения структуры и различий структуры: 1) индивидуальные: доля, накопленная доля, абсолютное изменение доли, относительное изменение доли, коэффициенты координации, коэффициенты нагрузки; 2) обобщающие: а) характеристики свойств одной структуры (экстремальные значения, средний уровень, характер вариации, форма распределения), б) обобщающие индексы сравнения двух структур во времени и пространстве, в) обобщающие индексы сравнения нескольких структур во времени и пространстве. 17 В международной статистической практике наибольшее распространение получили такие обобщающие индексы сравнения двух и более структур, как 1) линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов Казинца: Sd d1 d 0 n , где d1 , d 0 - удельные веса (выраженные в %) отдельных элементов совокупности в рассматриваемом и предыдущем периодах, n – число выделяемых элементов в совокупности; 2) квадратический Казинца: S коэффициент абсолютных структурных сдвигов ( d 1 d 0 ) 2 , где d1 , d 0 - удельные веса (выраженные в %) n отдельных элементов совокупности в рассматриваемом и предыдущем периодах, n – число выделяемых элементов в совокупности. Линейный и квадратический коэффициенты абсолютных структурных сдвигов показывают: на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются друг от друга рассматриваемые удельные веса. При отсутствии сдвигов коэффициенты принимают значение 0. Верхней границы эти коэффициенты не имеют. Чем больше изменилась структура, тем выше значения этих индексов. Из данных двух индексов предпочтительнее использовать квадратический, так как он более чувствителен к сильным колебаниям структуры. Для оценки существенности структурных изменений в относительном выражении в мировой аналитической практике наиболее широко используются интегральные индексы Салаи и Гатева. Эти индексы учитывают численность совокупности, количественный вклад групп в общий объем изучаемого признака. Обобщающие показатели структурных сдвигов позволяют проанализировать не только различия совокупностей, но и оценить динамику изменения структуры. 18 Интегральный коэффициент структурных сдвигов Гатева позволяет учесть интенсивность изменений по отдельным группам и удельный вес этих групп в сравниваемых совокупностях: k ( w1 w0 ) 2 , 0 k 1. ( w12 w02 ) Интегральный коэффициент структурных различий Салаи позволяет учесть интенсивность изменений по отдельным группам, удельный вес этих групп I в сравниваемых совокупностях, (( w1 w0 ) /( w1 w0 )) 2 , 0 I 1, k k- число групп. 19 а также число групп: Методы классификации. При наличии нескольких признаков (исходных или обобщенных) задача классификации может быть решена методами кластерного анализа, которые от других методов многомерной классификации отличаются отсутствием обучающих выборок, то есть априорной информации о распределении генеральной совокупности, которая представляет собой вектор Х. После того, как сформулирована цель работы, необходимо определить критерии качества, целевую функцию, значения которой позволят сопоставить различные схемы классификации. Как правило, целевая функция должна минимизировать некоторый параметр (например, группировка, минимизирующая совокупность затрат и средств на ремонтные работы). Если формализовать цель не удается, то критерием качества классификации может служить возможность содержательной интерпретации найденных групп. Полученные в результате разбиения группы называются кластерами, а также таксонами. Методы нахождения кластеров называются кластеранализом. Есть три различных подхода к проблеме кластерного анализа: эвристический (отсутствие формальной модели и критерия для сравнения), экстремальный (нет модели, но задается критерий, определяющий качество разбиения на кластеры), и статистический (есть вероятностная модель исследуемого процесса). Понятие однородности объектов задается либо введением правила вычисления расстояния r ( Xi, Xj ) между любой парой исследуемых объектов (Х1,Х2…Хn), либо заданием некоторой функции r(Xi,Xj), характеризующей степень близости i-ого и j-ого объектов. Если задана функция r ( Xi, Xj ) , то близкие с точки зрения этой метрики объекты считаются однородными, принадлежащими одному классу. Выбор метрики или меры близости является узловым моментом исследования, от которого в основном зависит окончательный вариант разбиения объектов на классы при данном алгоритме 20 разбиения. Наиболее часто используемые расстояния и меры близости в задачах кластерного анализа: расстояние Махаланобиса 0 ( Xi, Xj) ( Xi Xj) T T 1 ( Xi Xj) , где Λнекоторая «весовых» симметрическая неотрицательно-определенная коэффициентов, которая чаще всего матрица выбирается диагональной. обычное евклидово расстояние E ( Xi, Xj) k ( Xil Xjl) 2 l 1 «взвешенное» евклидово расстояние BE ( Xi, Xj) k w ( Xil Xjl) l 1 2 l k хеммингово расстояние H ( Xi, Xj) xil x jl l 1 Принципы измерения расстояния между кластерами: «ближайшего соседа»: d min (S l , S m ) d ( X i , X j ); «дальнего соседа»: d max ( S l , S m ) X max S , X S i e min d ( X i , X j ); X i Se , X j S m j m по «центрам тяжести» групп: d ЦТ (Sl , S m ) d ( X l , X m ); «средней связи»: d ср ( S l , S m ) 1 ne n m d(X , X X i S e X j S m i j ). Наилучшее разбиение S* представляет собой такое разбиение, при котором достигается экстремум выбранного функционала качества. Выбор функционала качества основывается на эмпирических соображениях. Рассмотрим некоторые наиболее распространенные функционалы качества разбиения. Пусть исследованием выбрана метрика r в пространстве Х и S=(S1,S2..Sp) некоторое фиксированное разбиение наблюдений x1,x2,…xn на заданное число p классов S1,S2..Sp. Существуют следующие характеристики функционала качества: p - сумма внутриклассовых дисперсий Q1(S ) 2 ( xi, xl) l 1 xiSl 21 - сумма попарных внутриклассовых расстояний между элементами p Q 2( S ) 2 ( xi, xj) l 1 xi , xjSl - обобщенная внутриклассовая дисперсия p Q3(S ) det( nl * Wl ) , l 1 Wl 1 ( Xiq Xq)( Xim Xm), q, m 1,2..k nl xiSl Иерархические процедуры являются наиболее распространенными алгоритмами кластерного анализа по их реализации на ЭВМ. Они бывают двух типов: агломеративные и дивизимные. В агломеративных процедурах начальным является разбиение, состоящее из n одноэлементных классов, а конечным – из одного класса; в дивизимных наоборот. k-means (иногда называемый k-средних) - наиболее популярный метод кластеризации. Был изобретён в 1950-х математиком Г. Штейнгаузом и почти одновременно С. Ллойдом. Особую популярность приобрёл после работы МакКвина. Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное уклонение точек кластеров от центров этих k кластеров: V ( x j i ) 2 , где k - - число кластеров, Si - полученные i 1 xiSi кластеры, i=1,2,…,k и µi- центры масс векторов xj x j S i . Для классификации используются различные методы. Основные из них: • классификация с помощью деревьев решений; • байесовская (наивная) классификация ; • классификация при помощи искусственных нейронных сетей; • классификация методом опорных векторов; • статистические методы, в частности, линейная регрессия; • классификация при помощи метода ближайшего соседа; • классификация CBR-методом; • классификация при помощи генетических алгоритмов. 22 Глава 2. Результаты анализа. Производственные результаты российской автомобильной промышленности. По данным OICA (The Organisation Internationale des Constructeurs d'Automobiles) на 2012 год в структуре мирового объема производства легковых и легких коммерческих автомобилей Россия находится на 11 месте после Китая, США, Японии, Германии, Южной Кореи, Индии, Бразилии, Мексики, Тайланда и Канады. На долю России приходится 3 % мирового автомобильного производства. По объемам производства легковых автомобилей Россия находится на 8 месте, после Китая, Японии, Германии, Южной Кореи, США, Индии и Бразилии. По объемам производства коммерческих автомобилей Россия занимает лишь 17 место, что выводит ее на 11 место по общему объему производства автомобилей. Польша; 1% Малайзия; 1% Бельгия; 1% ЮАР; 1% Остальные; 3% Италия; 1% Аргентина; 1% Словакия; 1% Иран; 1% Индонезия; 1% Турция; 1% Чехия; 1% Великобритания; 2% Франция; 2% Испания; 2% Китай 23% Россия; 3% Канада; 3% Тайланд; 3% США 12% Мексика; 4% Бразилия; 4% Индия 5% Германия 7% Япония 12% Южная Корея; 5% Рисунок 1. Структура мирового автомобильного производства в 2012 году по странам, % 23 Рисунок 2. Структура мирового автомобильного производства легковых и легких коммерческих автомобилей в 2012 году. 24 Таблица 6. Объемы производства легковых и коммерческих автомобилей по странам в 2012 году. Страна Австралия Австрия Аргентина Бельгия Бразилия Великобритания Венгрия Германия Египет Индия Индонезия Иран Испания Италия Канада Китай Малайзия Мексика Нидерланды Польша Португалия Россия Румыния Сербия Словакия Словения США Тайвань Тайланд Турция Узбекистан Украина Финляндия Франция Чехия Швеция ЮАР Южная Корея Япония Остальные Всего Легковые 178480 124000 497376 507204 2623704 1464906 215440 5388456 36880 3285496 743501 848000 1539680 396817 1040298 15523658 510400 1810007 28000 540000 115735 1968789 326556 10227 900000 126836 4105853 278043 957623 576660 144980 69687 2900 1682814 1171774 162814 274873 4167089 8554219 422776 63322551 Коммерческие 31250 19060 267119 34670 718913 112039 2400 260813 19600 859698 322056 141110 439499 274951 1423434 3748150 61750 1191967 29462 107803 47826 262948 11209 796 0 4113 6223031 60995 1525420 495679 19200 6594 284951 7164 0 264551 390649 1388492 131392 21190754 25 Всего 209730 143060 764495 541874 3342617 1576945 217840 5649269 56480 4145194 1065557 989110 1979179 671768 2463732 19271808 572150 3001974 57462 647803 163561 2231737 337765 11023 900000 130949 10328884 339038 2483043 1072339 164180 76281 2900 1967765 1178938 162814 539424 4557738 9942711 554168 84513305 % изменение к 2011 -6.5% -6.2% -7.8% -8.9% -1.9% 7.7% 2.0% -8.1% -30.9% 5.5% 27.1% -40.0% -16.6% -15.0% 15.4% 4.6% 7.2% 12.0% -21.4% -22.7% -14.9% 12.1% 0.8% 0.0% 40.7% -24.8% 19.3% -1.2% 70.3% -9.8% -8.6% -27.1% 14.2% -12.3% -1.7% -13.8% 1.3% -2.1% 18.4% 26.6% 5.3% Объем производства автомобилей, тыс. 2500 2000 1500 1000 500 0 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 Рисунок 3. Динамика объемов производства легковых и легких коммерческих автомобилей в России, тыс. шт. График свидетельствует о том, что автомобильная промышленность России за последние 13 лет показывала постоянный рост, за исключением кризисного 2009 года, после чего рост возобновился и уже в 2011 году был превзойден докризисный уровень. Динамика и структура продаж автомобилей в России. С точки зрения оценки потенциала развития отрасли большое значение играет объем внутреннего рынка автомобилей. Россия по итогам 2012 года занимала шестое место среди крупнейших автомобильных рынков мира, согласно исследованию аналитического агентства "Автостат". 26 Рисунок 4. Объем продаж новых легковых автомобилей на ключевых рынках мира в 2012 году, PwC. В 2012 году в стране было реализовано 2,94 миллиона новых легковых и легких коммерческих автомобилей, включая 2,76 миллиона легковых машин. Доля российского рынка в мире составила 4 процента. Таким образом, российская автомобильная промышленность не покрывает российский спрос на автомобили. В частности, применительно к легковым автомобилям, эта разница составляет примерно 0,7 миллиона автомобилей в год. (Необходимо отметить, что здесь никак пока не рассмотрен рынок подержанных автомобилей, для которого существуют свои закономерности и тенденции.) Нехватка автомобилей российского производства покрывается импортом автомобилей из-за рубежа. Крупнейшим автомобильным рынком мира является Китай, где были зарегистрированы 18,5 миллиона новых машин, что составляет 23,7 процента от общего объема мирового рынка. Второе место заняли США с 13 миллионами автомобилей, а третье - Япония, где было зарегистрировано 4,21 миллиона новых машин. В пятерку лидеров также вошли Бразилия (3,63 миллиона машин) и Германия (3,51 миллиона). 27 3500 50% 39% 30% 2897 3000 21% 14% 12% 2500 11% 13% 2000 20% 2414 11% 10% 1913 1750 1500 1100 1250 1400 40% 30% 2654 20% 14% 2000 2935 0% 1550 1466 -10% -20% 1000 -30% -40% 500 -49% -50% 0 -60% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Рисунок 5. Динамика продаж новых легковых и легких коммерческих автомобилей в России за 2001-2012 гг., тысяч единиц. Продажи автомобилей в России с 2001 по 2006 год росли с высоким темпом 11-14 % в год. В 2007 и 2008 году темпы прироста превысили 20 %. Всего с 2001 по 2008 год продажи новых автомобилей в России выросли почти в 2,6 раз. Экономический кризис резко ударил по рынку новых автомобилей в России, сократив объем рынка наполовину. В то же время структура продаж за эти годы изменилась. В 2008 году половину продаж в штуках и две трети в деньгах стали составлять новые импортные иномарки средней ценой в 30 тыс. долл. (заработная плата квалифицированного рабочего за 3,5 года), по данным Центра промышленных и инвестиционных исследований ИМЭМО РАН. После обвала 2009 года рынок возобновил рост. Темпы прироста в 2010 и 2011 годах составили 30 и 39 % соответственно. Такие высокие темпы связаны с восстановлением экономики и государственной политикой, проводимой в то время и направленной на стимулирование отрасли. Действовавшая программа утилизации способствовала, с одной стороны, росту спроса, а с другой – поддерживала российских автопроизводителей. В 2012 году объем продаж легковых и легких коммерческих автомобилей вырос на 11 % по сравнению с 2011 годом 28 и составил 2935111 штук. В то же время, объем выручки от продаж вырос на 21 %. Также в 2012 году был превзойден рекорд 2008 года, примерно на 1,3 %. Наибольший прирост год к году был отмечен в первом полугодии 2012 года. Относительно первого полугодия 2011 года прирост продаж в первом полугодии 2012 года составил 14 %. Максимальный объем продаж в 2012 году был зафиксирован в июне, тогда был реализован 272251 автомобиль. В четвертом квартале 2012 года рост замедлился. Эксперты Ernst & Young связывают это с замедлением экономического роста в целом по экономике и неопределенностью на финансовых рынках. В результате в третьем квартале 2012 года автодилеры вынуждены были прибегнуть к всевозможным акциям и скидкам дабы реализовать скопившиеся на складах нереализованные автомобили. Страна Китай США Япония Бразилия Германия Индия Россия Великобритания Франция Италия Испания Объем продаж в 2012 г., млн. шт. 15,5 13,4 4,6 3,6 3,1 2,78 2,76 2,04 1,9 1,4 0,7 Прирост, % 7,1 13,4 40 6,0 -2,9 10,0 10,0 5,3 -14,0 -19,9 -13,0 Рисунок 6. Объем продаж легковых автомобилей на ключевых рынках в 2012 г., млн. шт. По данным PwC, по размеру роста автомобильного рынка Россия с Индией поделили третье место в мире среди ключевых рынков (10 % в натуральном выражении и 21 % - в денежном), уступив Японии и США. Автомобильный рынок в России имеет ярко выраженную сезонность. Имеет место сезонный спад продаж в январе-марте. Пик продаж приходится на апрель и декабрь. 29 объем продаж легковых автомобилей 2007 350000 2008 2009 2010 индексы сезонности 2011 2012 300% 300000 250% 250000 200000 200% 150000 150% 100000 100% 0 Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь 50000 50% Рисунок 7. Динамика продаж легковых и легких коммерческих автомобилей за 2007-2012 гг., сезонность продаж. Таблица 7. Объем продаж автомобилей различных категорий в России. Объем продаж, тысяч автомобилей Категории легковых 2012 2011 автомобилей Отечественные бренды 580 Темп роста % изменение Объем продаж, млрд. долл. 2012 2011 Темп роста % измене ние 620 0,94 -6,5% 6,7 6,9 0,97 -3,0% 1215 1040 1,17 17,0% 31,2 23,7 1,32 32,0% 965 840 1,15 15,0% 33,1 28,3 1,17 17,0% 2760 2500 1,10 10,0% 71 58,9 1,21 21,0% Иномарки российского производства Импорт новых автомобилей ВСЕГО 30 Как было отмечено выше, в 2012 году продажи новых легковых автомобилей выросли на 10 % в натуральном и на 21 % в денежном выражении. Наибольший рост продаж в 2012 году показали иномарки российского производства. Их доля выросла до 44 % рынка. Таблица 8. Структура продаж новых автомобилей в России по классам в 2007 и 2012 году. класс A B C D E F Compact 4x4 Mid & Full Size 4x4 Van Прочие Всего,% доля, %, 2007 0,35 32,74 26,22 5,99 3,91 0,31 11,02 4,98 7,59 6,89 100 доля, %, 2012 (7 месяцев) 1,19 25,61 27,88 5,09 2,79 0,2 20,8 7,63 4,59 4,22 100 Таблица 9. Показатели изменения структуры продаж новых автомобилей в России по классам за 2007 - 2012 гг. наименование К Казинца К Гатева К Салаи Таким образом, на значение 4,185384092 0,207713237 0,255246447 4 процентных пункта отклоняются в среднем сравниваемые удельные веса классов автомобилей в 2007 и 2012 годах. Структура продаж автомобилей в России за 4 года изменилась существенно: на 21 %, согласно индексу Гатева, и на 26 %, согласно индексу Салаи. 31 Таблица 10. Структура продаж новых автомобилей в России по типам кузова. Тип кузова объем продаж, шт., 2007 объем продаж, шт., 7 месяцев 2012 седан 1098,8 553,9 SUV 350,1 413,1 хэтчбэк 574,7 419,6 универсал 67,3 106,3 другие 268,1 176,1 всего 2359 1669 Таблица 11. Показатели изменения структуры продаж новых автомобилей в России по типам кузова с 2007 по 2012 год. наименование значение К Казинца 7,63124356 К Гатева 0,227647843 К Салаи 0,218101652 Таким образом, на 8 процентных пунктов отклоняются в среднем сравниваемые удельные веса групп проданных автомобилей по типам кузова в 2007 и 2012 годах. Структура продаж автомобилей в России за 4 года изменилась существенно: на 23 %, согласно индексу Гатева, и на 22 %, согласно индексу Салаи. 32 Уровень автомобилизации в России. Несмотря на в целом положительную динамику рынка автомобилей, уровень автомобилизации в стране на общемировом фоне остается крайне невысоким. Что впрочем, наряду с возрастом автопарка, характеризует определенный потенциал роста рынка. По данным Ernst & Young, уровень автомобилизации в стране в 2012 году составил 260 автомобилей на 1000 граждан, что превосходит уровень 2011 года, 250 автомобилей, но все еще существенно ниже уровня развитых стран. Таблица 12. Уровень автомобилизации по странам мира, 2012 г., E&Y. Страна Население, млн. человек Парк легковых автомобилей, млн. Уровень автомобилизации (на 1000 человек) США Германия Франция Великобритания Польша Чехия Южная Корея Россия Украина Бразилия Турция Китай Индия 315,31 81,89 63,61 63,24 38,32 10,51 48,59 143,00 44,94 198,36 74,51 1353,38 1258,35 202,23 43,56 31,74 31,56 18,17 4,64 14,61 37,22 8,04 24,93 8,35 69,83 21,51 641 532 499 499 474 442 301 260 179 126 112 52 17 33 Индия Китай Турция Бразилия Украина Россия Южная Корея Чехия Польша Великобритания Франция Германия США 0 100 200 300 400 500 600 700 Рисунок 8. Уровень автомобилизации по странам мира в 2012 году, E&Y. 34 Структура российского автопарка. Лада Toyota Nissan 11.68, 32% ГАЗ 13.67, 37% Москвич Chevrolet Ford Hyundai 0.97, 3% 1.03, 3% Volkswagen 3.1, 8% Остальные 1.08, 3% 1.2, 3% 1.27, 3% 1.4, 4% 1.5, 4% Рисунок 9. Структура российского легкового автопарка на 2013 год, млн. машин. Российский автопарк почти наполовину состоит из автомобилей отечественных марок. По представительству марки в автопарке ожидаемо лидируют автомобили Волжского автогиганта, на долю которых приходится 37 % парка легковых машин. Вторыми по «популярности» у российских автовладельцев стали автомобили марки Toyota, на долю которых приходится 8 % парка. Еще 4 % в автопарке пришлось на продукцию другой японской марки – Nissan. Те же 4 % составляет продукция ГАЗ. Еще 3 % выпало на долю «Москвича». По 3 % (больше миллиона машин) приходится на продукцию Chevrolet,Ford, Hyundai. Также в российском автопарке представлено чуть меньше миллиона машин марки Volkswagen. Моделей остальных марок представлено существенно меньше. Остальные марки не смогли приблизиться к отметке в миллион автомобилей. Специалисты «Автостата» вычислили средневзвешенную стоимость легкового автомобиля в России в 2012 году – этот показатель увеличился на 6,5% по сравнению с 2011 годом и составил $27,33 тыс. «Увеличение средневзвешенной цены можно объяснить 35 изменением структуры российского рынка. К примеру, доля сегмента автомобилей стоимостью до $15 тыс. за год потеряла около 7%. Причиной этого является снижение продаж моделей ВАЗ, а также рост цены ряда бюджетных иномарок. В результате, спрос смещается в сторону более дорогих сегментов». Лидером по средневзвешенной стоимости стала продукция немецкой компании Mercedes-Benz ($109,8 тыс.). Также в тройку лидеров стоимости вошли марки Lexus ($98,4 тыс.) и Land Rover ($78,4 тыс.). Четвертое и пятое места заняли марки BMW ($72,9 тыс.) и Audi ($65 тыс.) соответственно. Средний возраст российского автопарка в 2012 году, по данным Ernst & Young, составил 11,8 лет, в то время как возраст автомобилей отечественных брендов в парке составил 14,8 лет. Безусловно, такая структура парка при имеющемся уровне автомобилизации иллюстрирует потребность граждан в автомобилях. 36 Взаимосвязь уровня доходов и автомобилизации. Уровень автомобилизации в стране - один из индикаторов благосостояния ее граждан. Неслучайно этот показатель позиционируется Всемирным банком как показатель городского развития. Статистика по этому показателю ведется Всемирным банком. В силу глобализации мирового автомобильного рынка, за редким исключением, есть возможность доставить потребителям автомобили, при наличии спроса на них в любую точку мира. Поэтому, уровень автомобилизации напрямую зависит от уровня доходов населения. В данной работе была проверена гипотеза о наличии такой взаимосвязи. В качестве показателя уровня доходов населения был использован показатель валового национального дохода на душу населения. Статистика по этому показателю также собирается Всемирным банком. В целях объективности был выбран валовый национальный доход на душу населения, рассчитанный по паритету покупательной способности в долларах США. Для целей анализа была взята статистика Мирового банка по 156 странам мира за 2010 год. При отсутствии информации об интересующем показателе по некоторым странам была использована информация за предыдущие годы. В результате статистического анализа была выявлена устойчивая зависимость между уровнем доходов на душу населения и уровнем автомобилизации. Было выявлено, что целесообразно оценивать взаимосвязь между логарифмом автомобилизации и логарифмом дохода для целей моделирования. При помощи пакета SPSS был применен метод подгонки кривых для выявления лучшей модели. В результате была получена оптимальная модель, описывающая анализируемую взаимосвязь при помощи кубической параболы. Полученная модель характеризуется коэффициенты модели высоким уровнем значимы на 37 значимости, уровне 0,003. 0,0001. Все Коэффициент детерминации также оказался высок, 0,82, что свидетельствует о высокой доле объясненной дисперсии. Таблица 13. Сводка по объясняющей силе модели зависимости уровня автомобилизации от доходов населения. R R-квадрат ,906 Скорректированный R-квадрат ,820 Стд. ошибка оценки ,818 ,728 Таблица 14. Результаты дисперсионного анализа для модели зависимости уровня автомобилизации от доходов населения. Сумма квадратов Средний квадрат ст.св. Знч. F Регрессия 369,859 2 184,929 Остаток 81,143 153 ,530 Итого 451,002 155 348,696 ,000 Таблица 15. Значимость коэффициентов модели зависимости уровня автомобилизации от доходов населения. Нестандартизованные коэффициенты B Стандартизованные коэффициенты Стд. Ошибка t Знч. Бета LN (GNI per capita) 2,213 ,333 1,643 6,653 ,000 LN (GNI per capita) ** 3 -,004 ,001 -,751 -3,040 ,003 -12,331 1,932 -6,382 ,000 (Константа) Таблица 16. Исключенные компоненты модели зависимости уровня автомобилизации от доходов населения. Бета включения LN (GNI per capita) ** 2a t Знч. Частная корреляция 28,420 2,931 ,004 a. Предел толерантности для включения переменных достигается. 38 ,231 Минимальная толерантность ,000 Полученная модель имеет вид: ln (Automobilization rate) = = 2,213*ln (GNI per capita (PPP))-0,004*ln (GNI per capita (PPP))3-12,331. LN (Automobilization rate) LN (GNI per capita (PPP)) Рисунок 10. Графическое представление модели зависимости уровня автомобилизации от доходов населения. Классификация стран по уровню доходов и автомобилизации. Чтобы оценить положение России на мировом автомобильном рынке была произведена классификация стран мира по уровню автомобилизации и уровню дохода на душу населения. Для этих целей была использована статистика, собираемая Всемирным банком. В силу отсутствия данных за последние годы была использована статистика за 2009 год. Страны, для которых информации за 2009 год не было, не были включены в анализ в целях объективности. Таким образом, в анализ было включено 105 стран мира. В результате применения иерархического алгоритма классификации в пакете SPSS, на основании полученной информации, представленной в 39 дендрограмме, было принято решение о выделении 5 групп стран для удобства интерпретации. Был применен метод К-средних для классификации стран на 5 групп. В результате было получено 5 кластеров. 40 Rescaled Distance Cluster Combine C A S E Label Num 0 5 10 15 20 25 +---------+---------+---------+---------+---------+ Azerbaijan Tunisia Colombia Albania Algeria Peru Dominican R Ecuador Thailand Suriname China Maldives Egypt, Arab Namibia Jordan El Salvador Ukraine Ghana Kenya Bangladesh Gambia, The Burkina Fas Nepal Uganda Rwanda Madagascar Mali Afghanistan Mozambique Niger Morocco Paraguay Fiji Guatemala Georgia Sri Lanka Bhutan Syrian Arab Kyrgyz Repu Pakistan Indonesia Philippines India Moldova Nicaragua Latvia Lithuania Croatia Russian Fed Estonia Poland Bahrain Slovak Repu Seychelles Antigua and Hungary Kazakhstan South Afric Brazil Costa Rica Serbia Macedonia, Malaysia Mexico Chile Turkey Romania Belarus Uruguay Panama Botswana Mauritius Bulgaria Luxembourg Singapore Kuwait Norway Hong Kong S United Stat Macao SAR, Switzerland France United King Ireland Belgium Germany Finland Canada Australia Austria Denmark Sweden Netherlands Czech Repub Malta Korea, Rep. Slovenia Israel Greece New Zealand Italy Japan Cyprus Spain Iceland 7 99 20 2 3 80 26 27 98 94 19 62 28 70 49 29 102 37 51 9 34 16 71 101 85 60 63 1 69 75 68 79 31 39 35 93 12 97 54 77 44 81 43 67 74 55 56 22 84 30 82 8 89 87 4 41 50 91 14 21 86 59 61 66 18 100 83 10 105 78 13 65 15 57 88 53 76 40 104 58 96 33 103 45 11 36 32 17 5 6 25 95 72 24 64 52 90 46 38 73 47 48 23 92 42 ─┐ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┼─────┐ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ ├─────────────────────────────────────────┐ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┘ │ │ ─┐ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┼─┐ │ │ ─┤ │ │ │ ─┤ │ │ │ ─┤ │ │ │ ─┤ │ │ │ ─┘ │ │ │ ─┐ ├───┘ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┼─┘ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┘ │ ─┐ │ ─┼─┐ │ ─┤ │ │ ─┘ ├───────────────┐ │ ─┐ │ │ │ ─┤ │ │ │ ─┼─┘ │ │ ─┘ │ │ ─┐ │ │ ─┤ │ │ ─┤ ├─────────────────────────────┘ ─┤ │ ─┼───┐ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ │ │ ─┤ ├─────────────┘ ─┤ │ ─┘ │ ─┐ │ ─┤ │ ─┤ │ ─┼───┘ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┤ ─┘ Рисунок 11. Дендрограмма иерархического кластерного анализа. 41 Таблица 17. Конечные центры кластеров. Кластер 1 ВНД на душу населения (по ППС), $ США 2 3 4 5 4163,57 22480,62 12320,91 35288,24 49742,50 автомобилизация, пассажирских автомобилей на 1000 населения 44,39 366,69 184,37 490,72 351,98 Таблица 18. Число наблюдений в кластерах. Кластер 1 42,000 2 16,000 3 22,000 4 17,000 5 8,000 Валидные 105,000 Пропущенные значения 5,000 42 Таблица 19. Принадлежность стран к кластерам. ВНД на душу (ППС), $ США Пассажирских автомобилей на 1000 4163,57 44,39 22480,62 366,69 22 Азербайджан, Беларусь, Ботсвана, Бразилия, Болгария, Чили, Колумбия, Коста Рика, 12320,91 Казахстан, Латвия, Литва, Македония, Малазия, Маврикия, Мексика, Панама, Сербия, ЮАР, Тунис, Турция, Уругвай 184,37 4 17 Австралия, Австрия, Бельгия, Канада, Кипр, Дания, Финляндия, Франция, Германия, Исландия, Ирландия, Италия, Япония. Нидерланды, Испания, Швеция, Великобритания 35288,24 490,72 5 8 Гонконг, Кувейт, Люксембург, Макао, Норвегия, Сингапур, Швейцария, США 49742,5 351,98 Кластер страны n 1 42 2 16 3 Афганистан, Албания, Алгерия, Бангладеш, Бутан, Буркина Фасо, Китай, Доминиканская Республика, Эквадор, Египет, Эль Сальвадор, Фиджи, Гамбия, Грузия, Гана, Гватемала, Индия, Индонезия, Иордания, Кения, Киргизия, Мадагаскар, Мальдивы. Мали, Молдавия, Марокко, Мозамбик, Намибия, Непал, Никарагуа, Нигер, Пакистан, Парагвай, Перу, Филиппины, Руанда, Шри Ланка, Суринам, Сирия. Антигуа и Барбуда, Бахрейн, Хорватия, Чехия, Эстония, Греция, Венгрия, Израиль, Южная Корея, Мальта, Новая Зеландия, Польша, Россия, Сейшеллы, Словакия, Словения Таблица 20. Расстояния между конечными центрами кластеров. Кластер 1 18319,889 1 2 3 2 18319,889 3 4 5 8158,539 31127,864 45579,966 10161,352 12808,211 27261,879 8158,539 10161,352 22969,369 37421,966 4 31127,864 12808,211 22969,369 14454,931 5 45579,966 27261,879 37421,966 14454,931 43 Как было упомянуто выше, в результате кластеризации было выделено 5 групп стран. В первую группу попали страны с низким уровнем дохода (4164 $) и уровнем автомобилизации (44 автомобиля на 1000 населения). Это густонаселенные страны Азии, Африки, Восточной Европы, Южной Америки. Сюда же попали гиганты автомобилестроения Китай и Индия в силу густонаселенности и низкого дохода жителей. В третью группу попали страны более обеспеченные с точки зрения доходов (12321) и как следствие с большим уровнем автомобилизации (184). Это, в основном, латиноамериканские страны, некоторые страны Восточной Европы. Во второй кластер попали страны с еще большим уровнем автомобилизации и доходов. В эту группу попало 16 стран: Антигуа и Барбуда, Бахрейн, Хорватия, Чехия, Эстония, Греция, Венгрия, Израиль, Южная Корея, Мальта, Новая Зеландия, Польша, Россия, Сейшельские острова, Словакия, Словения. Таким образом Россия оказалась в числе весьма обеспеченных стран, с высоким уровнем автомобилизации. В четвертый класс попало 17 стран, уровень автомобилизации и доходов в которых выше, чем во всех предшествующих группах. Это в основном передовые страны Европы: Германия, Франция, Великобритания, Испания, Нидерланды, Австрия, Финляндия, Швеция , а также Япония, Австралия и Канада. В пятый кластер попали страны с еще более высоким доходом (49743), но более низким уровнем автомобилизации, чем в 4 группе (352). Это наиболее обеспеченные страны разных регионов мира: США, Швейцария, Сингапур, Норвегия, Макао, Люксенбург, Кувейт, Гонконг. В результате классификации стран по уровню доходов и уровню автомобилизации Россия оказалась в числе стран со вторым по величине средним уровнем автомобилизации (367 автомобиль на 1000 населения в среднем по группе) и третьим по величине уровнем доходов на душу населения ($22481 ВНД на душу населения в среднем по группе). 44 Структура российского автомобильного рынка. SUZUKI SSANGYONG SOLLERS Group BMW Group MERCEDESBENZ MAZDA UAZ AVTOVAZRENAULT NISSAN; MITSUBISHI PSA PEUGEOT CITROEN DAEWOO GAZ LCV FORD VW Group TOYOTA Group GM Group KIA HYUNDAI Рисунок 12. Объем продаж новых автомобилей в России по альянсам автопроизводителей в 2012 году. По данным о структуре автомобильного рынка были рассчитаны показатели концентрации рынка. Индекс Херфиндаля Хиршмана (HHI). Согласно классификации Департамента Юстиции США, если рассчитанное HHI меньше 1,000, то рынок считается конкурентным, если значение HHI лежит концентрированным, если в пределах значение 1,000-1,800 HHI – превышает то умеренно 1,800, - то высококонцентрированным. В данной работе индексы были рассчитаны для альянсов автомобильных производителей, продукция которых была представлена в России в 2012году. Согласно классификации американского Департамента Юстиции, российский автомобильный рынок может быть оценен как умеренно концентрированный (значение индекса 1,243). Это, безусловно, положительно характеризует рынок с точки зрения поддержания конкуренции на нем. Но в то же время, эта классификация довольно условна. 45 Можно видеть, что вклад компаний с долей меньшей 1 % в формирование индекса ничтожно мал. Чтобы качественнее и детальнее оценить уровень конкуренции на рынке можно воспользоваться коэффициентом концентрации. Коэффициент концентрации был рассчитан для 10 крупнейших альянсов на российском автомобильном рынке. Значение коэффициента составило 80 %. Это значит, что 80 % рынка контролируется 10 крупнейшими альянсами. Наибольшая доля в объеме продаж принадлежит группе Autovaz-Renault-Nissan, 29 %. Также можно видеть, что 3 альянса автопроизводителей контролируют свыше 49 % рынка легковых и легких коммерческих автомобилей в России. Это означает, что российский рынок легковых и легких коммерческих автомобилей не монополизирован, но контролируется несколькими крупными группами. Если принимать во внимание сами автомобильные бренды, пренебрегая их принадлежностью к группе, можно заметить, что 5 брендов контролируют 44 % рынка. Здесь крупные доли рынка также занимают автомобили Hyundai и Kia, примерно по 6 %. Индекс Холла-Тайдмана. Преимущество этого индекса в том, что он принимает во внимание такой фактор, как положение фирмы на рынке. Однако, он дает весьма неоднозначные результаты. Так, значение индекса для автомобильного рынка России составляет 0,008, что свидетельствует о высочайшем уровне конкуренции. В действительности, на российском автомобильном рынке представлено множество игроков, что свидетельствует об отстутствии значительных барьеров для выхода на рынок. В результате, индекс показывает, что рынок высоко конкурентен. Но предыдущий анализ показал, что рынок врядли можно считать высоко конкурентным, так как, несмотря на наличие множества фирм на рынке, доли игроков распределены крайне неравномерно. В данном случае, применительно к российскому автомобильному рынку, применение ранга фирмы при расчете уровня 46 концентрации скорее искажает оценку существующей ситуации на рынке, нежели способствует ее объективности. Коэффициент Джини. Коэффициент Джини – еще одна альтернатива в оценке концентрации отрасли. Для российского автомобильного рынка значение коэффициента составляет 0,956, что свидетельствует о высоком уровне концентрации. Существующий уровень конкуренции на рынке также может быть наглядно проиллюстрирован при помощи кривой Лоренца. накопленная доля рынка 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 накопленная доля по альянсам автопроизводителей Рисунок 13. кривая Лоренца для российского автомобильного рынка. Кривая Лоренца иллюстрирует то обстоятельство, что на долю большого числа мелких игроков выпадает незначительная суммарная рыночная доля, в то время как несколько крупных игроков контролируют основные объемы продаж на рынке. 47 Выводы: В результате проведенного исследования были определены следующие результаты: в структуре мирового объема производства легковых и легких коммерческих автомобилей Россия находится на 11 месте после Китая, США, Японии, Германии, Южной Кореи, Индии, Бразилии, Мексики, Тайланда и Канады. На долю России приходится 3 % мирового автомобильного производства; автомобильная промышленность России за последние 13 лет показывала постоянный рост, за исключением кризисного 2009 года, после чего рост возобновился и уже в 2011 году был превзойден докризисный уровень; Россия по итогам 2012 года занимает шестое место в мире и второе место в Европе по объему автомобильного рынка; доля российского автомобильного рынка в мире составляет 4 процента; в 2012 году объем продаж легковых и легких коммерческих автомобилей в России вырос на 11 % по сравнению с 2011 годом и составил 2935111 автомобилей (101 % от докризисного уровня); структура продаж новых автомобилей по классам за 4 года (2008-2012) изменилась существенно: на 21-26 %; структура продаж автомобилей по типу кузова в России за 4 года также претерпела значительные изменения в 22-23 %; автомобильный рынок в России имеет ярко выраженную сезонность. Имеет место сезонный спад продаж в январе-марте; несмотря на в целом положительную динамику рынка автомобилей, уровень автомобилизации в стране на общемировом фоне остается крайне невысоким; 48 Российский автопарк дорожает, по объемам продаж лидируют иномарки российского производства; средний возраст российского автопарка в 2012 году составил 11,8 лет; в мире имеет место ярко выраженная прямая зависимость между уровнем доходов населения и уровнем автомобилизации; в результате классификации стран по уровню доходов и уровню автомобилизации Россия оказалась в числе стран со вторым по величине средним уровнем автомобилизации (367 автомобиль на 1000 населения в среднем по группе) и третьим по величине уровнем доходов на душу населения ($22481 ВНД на душу населения в среднем по группе) наряду с Южной Кореей, Чехией, Венгрией, Хорватией, Израилем, Польшей, Словакией, Новой Зеландией, Словенией и некоторыми другими странами; отраслевой рынок новых легковых и легких коммерческих автомобилей в России не является совершенно конкурентным, но и не является олигопольным. Его можно охарактеризовать как рынок монополистической конкуренции. 10 крупнейших автомобильных альянсов контролируют 80 % автомобильного рынка. Ценность комплексного данного исследования заключается статистического анализа основных в результатах показателей автомобильного рынка Российской Федерации, позволяющих оценить состояние и перспективы его развития, а именно предложена система показателей рынка, для которых определена информационная база; осуществлена классификация стран мира по результатам деятельности автомобильной промышленности, уровню автомобилизации, доходов и емкости автомобильного рынка, определено место России в мировом автомобилестроении и на общемировом автомобильном рынке; 49 выявлены основные изменения в структуре автомобильного рынка России; были определены периоды повышенного спроса на автомобили; оценен уровень конкуренции на рынке. 50 Список литературы 1. Постановление Госкомстата РФ от 29.05.1997 N 33 «Об утверждении Методических указаний по определению параметров неформальной деятельности в торговле на федеральном уровне» 2. Л.В. Рой, В.П. Третьяк, «Анализ отраслевых рынков», Москва, «ИНВРА-М», 2008 г., 442 с. 3. Громыко, Г.Л., «Теория статистики», учебник, 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006 г., 476 с. 4. М.Г. Назарова, «Общая теория статистики», учебник, Москва, «ОМЕГА-Л», 2010 г., 410 с. 5. Дубров А.М., Мхитарян В.С,, Трошин Л.И. «Многомерные статистические методы», Учебник, М.: Финансы и Статистика, 2003, 352с. 6. Липсиц И.В., Коссов В.В., «Экономический анализ реальных инвестиций», М.: Экономистъ, 2004 г., 347 с. 7. Международная организация автопроизводителей (OICA): http://oica.net/ 8. Ассоциация Европейского Бизнеса: http://ru.aebrus.ru/ru/ 9. Аналитическое агентство «АВТОСТАТ» : http://www.autostat.ru/ 10. Ассоциация «Российские автомобильные дилеры»: http://www.asroad.org/ 11. Европейский банк реконструкции и развития : http://www.ebrd.com/ 12. Общество «Газета.ру», Сергей Гусаров, ««АвтоВАЗ» проиграл в цене и доле», 29.01.13.: http://www.gazeta.ru/auto/2013/01/29_a_4945265.shtml 13. Информационный журнал «За рулем», «За 8 лет автопарк России вырос почти в 1,5 раза», 13.02.13: http://www.zr.ru/content/news/516055za_8_let_avtopark_rossii_vyros_pochti_v_1_5_raza/ 14. Информационно-правовой http://www.bestpravo.ru/ 51 портал России “Best Pravo”: 15. Электронный клиентсткий журнал «Прямые инвестиции» № 11 (127) 2012: http://sberbank.ru/common/img/uploaded/sbjr/11-2012/022-027.pdf 16. Портал Ernst & Young: http://www.ey.com/RU/ru/ 17. Портал PricewaterhouseCoopers pwc.com 52