На сегодняшний день одним из чувствительных и значимых факторов для социального самочувствия населения являются цены на социально значимые продовольственные товары (далее – СЗПТ). Рост цен на СЗПТ напрямую повышают расходы населения, особенно расходы социально уязвимого слоя.
В этой связи, анализ факторов роста цен и принятие соответствующих мер по стабилизации цен на СЗПТ являются приоритетными задачами для государства.
Для проведения более глубокого анализа роста цен на СЗПТ, применен регрессионный многофакторный анализ, который показал, что пшеница по отношению к СЗПТ — это как нефть для экономики страны. Ряд СЗПТ зависит от цены на пшеницу. Мясомолочная продукция (говядина, мясо кур) зависит от цены на корма, мучные изделия (рожки) от цены на муку.
Вместе с тем, были выявлены следующие значимые факторы роста цен: курс доллара США, электроэнергия, индекс тарифов на грузоперевозку, цена на дизельное топливо летнее.
При регрессионном анализе установился очень высокий уровень
R-squared>90% (R-squared указывает точность того на сколько процентов, независимые переменные прогнозируют оцениваемую переменную).
Для проведения анализа были использованы ежемесячные данные Бюро национальной статистики с января 2015 года по август 2020 года.
Регрессионный анализ по цене на муку
Оцениваемая переменная: Цена на муку, тг/кг – flour.
Независимые переменные:
- Цена на пшеницу, тг/кг – p_wheat;
- Курс доллара США, тг/доллар США — usd;
- Электроэнергия, тг/100кв.ч. — electricity.
Результаты регрессионного анализа:
R-squared = 98%. Это значение указывает на то, что независимые переменные на 98% точности прогнозируют оцениваемую переменную;
Полученная модель:
Flour= 1,29*p_wheat+ 0,06*usd+ 0,07*electricity – 54,20
Электроэнергия, по тарифу второго уровня (для населения, не использующего электрические плиты)
Рисунок 1. Результаты регрессионного анализа по цене на муку
Регрессионный анализ по цене на рожки
Оцениваемая переменная: Цена на рожки, тг/кг – p_pasta.
Независимые переменные:
- Цена на пшеницу, тг/кг – p_wheat;
- Курс доллара США, тг/доллар США — usd;
- Электроэнергия, тг/100кв.ч. — electricity.
Результаты регрессионного анализа:
R-squared = 97%. Это значение указывает на то, что независимые переменные на 97% точности прогнозируют оцениваемую переменную.
Полученная модель:
P_pasta= 1,45*p_wheat + 0,12*usd + 0,18*electricity – 119,84
Рисунок 2. Результаты регрессионного анализа по цене на рожки
Регрессионный анализ по цене на мясо кур
Оцениваемая переменная: Цена на мясо кур, тг/кг – p_chic.
Независимые переменные:
- Цена на пшеницу, тг/кг – p_wheat;
- Курс доллара США, тг/доллар США — usd;
- Индекс тарифов на грузоперевозку, % — trans.
Результаты регрессионного анализа:
R-squared = 96%. Это значение указывает на то, что независимые переменные на 96% точности прогнозируют оцениваемую переменную.
Полученная модель:
P_chic= 4,76*p_wheat+ 0,47*usd+ 20,73*trans – 1807,63
Рисунок 3. Результаты регрессионного анализа по цене на мясо кур
Регрессионный анализ по цене на говядину
Оцениваемая переменная: Цена на говядину, тг/кг – p_beef.
Независимые переменные:
- Цена на пшеницу, тг/кг – p_wheat;
- Дизельное топливо летнее, тг/литр – diesel.
Результаты регрессионного анализа:
R-squared = 97%. Это значение указывает на то, что независимые переменные на 97% точности прогнозируют оцениваемую переменную.
Полученная модель:
P_beef= 9,1*p_wheat+ 3,14*diesel + 568,36
Рисунок 4. Результаты регрессионного анализа по цене на говядину
Проведенный регрессионный анализ с использованием независимых факторов построен на математической зависимости между факторами, но не включает некоторые фундаментальные факторы в виду невозможности их оцифровки. К таким фундаментальным факторам относятся шоковые факторы, как ажиотажный спрос во время пандемии, птичий грипп, погодные аномалии и прочее.
Стоит отметить, что модель подлежит совершенствованию в части технического анализа путем ввода дополнительных факторов.
Вместе с тем, на основании вышеизложенного анализа выявлены факторы, которые однозначно влияют на рост цен на СЗПТ. Цена на пшеницу в свою очередь является одним из наиболее важных факторов для ряда СЗПТ. В этой связи, государству необходимо обращать особое внимание на развитие рынка пшеницы и других исследуемых факторов.