Прогнозирование уровня цен на закупаемые для нужд военной организации материально-технические средства

В советский период развития нашей страны удовлетворение военно-экономических потребностей армии и флота осуществлялось централизованно. При этом не возникало проблем с планированием подобного рода поставок и закупок, так как цены на поставляемые военной организации страны материально-технические ресурсы были «твердыми», плановыми, заранее известными. Поэтому наиболее трудоемкой операцией было достаточно точное определение потребности в материальных средствах и услугах. После расчета потребности в натуральных единицах простым счетным приемом определялась сумма денежных средств, необходимых для удовлетворения военно-экономических потребностей, которую надлежало выделить из государственного бюджета.

В условиях рыночной модели хозяйствования ситуация поменялась [4]. Если методика расчета потребностей в натуральном выражении не претерпела изменений, то решение вопроса перевода этой потребности в стоимостной вид вызывает затруднения. Несмотря на обилие выполненных исследований в рассматриваемой предметной области следует отметить, что актуальность дальнейших разработок сохраняется. Это связано как с подвижностью рыночной экономики в целом, так и с высоким уровнем нестабильности ценовых пропорций в современной России, обусловленным совокупностью внешних (прежде всего, экономические санкции со стороны Запада) и внутренних (недоступность кредита для предприятий реального сектора экономики, устаревание производственного оборудования, дефицит сырья и др.) факторов. В связи с этим нами предложена методика прогнозирования уровня цен на закупаемые для нужд военной организации материально-технические средства. Ее структура представлена на рисунке.

В силу многообразия закупаемых ресурсов мы ограничились в своем прикладном исследовании рассмотрением лишь продовольствия, закупаемого для нужд военной организации. Это не меняет основных блоков и шагов предложенной методики, но будет учтено при ее апробации и выработке рекомендаций по ее практическому использованию.

Безусловно, следует учитывать, что в современных условиях, когда главенствующим принципом организации и осуществления закупок товаров (работ, услуг) для государственных нужд является конкурсный принцип, точно спрогнозировать цены приобретения невозможно [3]. Независимо от субъекта закупочного процесса и формы организации закупки в процессе реализации конкурсных процедур цены могут изменяться относительно первоначально определенных госзаказчиком. Тем не менее определение начальной цены контракта позволяет более четко спланировать уровень затрат на осуществление материально-технического обеспечения и учесть это в бюджетной заявке.

ГРНТИ 06.71.51

Разработано автором.

Рис . Структурно-логическая схема методики прогнозирования цен

Как показал анализ [2; 5], в настоящее время при составлении бюджетов закупок материальных ресурсов по государственному оборонному заказу (ГОЗ) наиболее широко используются два метода предварительного определения закупочной цены: на основе цен предыдущего периода, которые получаются усреднением закупочных цен по госконтрактам, заключенным в предыдущем (отчетном) периоде; на основе индексации цен предыдущего периода на нормативно установленный прогнозный коэффициент инфляции (или индекс-дефлятор).

Очевидно, что такие методы вполне применимы для рынков с вялой конъюнктурой, где изменение цен невелико и сопоставимо с допустимой величиной ошибки прогноза. Если же динамика цен более активная, требуется разработка более чувствительного и гибкого аналитического инструментария прогнозирования уровня цен. Именно такого рода ценовая динамика характерна в последние годы в России. Так, по данным Росстата, опубликованным на его официальном сайте в сети Интернет, базовый индекс потребительских цен в сентябре 2014 г. составил 100,9 %, с начала года — 106,5 % (для сравнения: в сентябре 2013 г. — 100,7 %, с начала года — 103,9 %). При этом рост цен по отдельным номенклатурам продовольствия в разы превысил указанные значения (см. табл. 1).

Наиболее простым и методически корректным подходом к определению прогнозных цен является экономико-статистический подход, весьма распространен в военно-экономических исследованиях. При наличии достаточно представительных временных рядов, отражающих динамику цен на продовольствие, на основе методов эконометрики и математической статистики возможно построение трендов дальнейшего изменения цен, что может использоваться при решении практических задач закупок и снабжения.

Таблица 1

Индексы цен на отдельные группы и виды продовольственных товаров на конец периода, %

Продовольственные товары	Сентябрь 2014 г.		Январь–сентябрь 2014 г. к январю-сентябрю 2013 г.	Справочно: сентябрь 2013 г. к декабрю 2012 г.
	к декабрю 2013 г.	к сентябрю 2013 г.
Всего, в том числе:	107,8	111,0	108,5	102,9
хлеб и хлебобулочные изделия	104,2	105,1	105,2	107,1
крупа и бобовые	104,6	103,8	103,0	104,0
макаронные изделия	102,8	102,2	101,7	105,4
мясо и птица	117,1	116,8	105,9	97,2
рыба и морепродукты	110,7	114,1	111,5	104,4
молоко и молочная продукция	110,1	116,2	117,7	107,3
масло сливочное	110,2	119,0	122,5	109,9
масло подсолнечное	96,5	93,7	94,3	99,9
яйца	83,9	110,1	114,0	98,2
сахар-песок	116,4	108,8	111,6	109,7
плодоовощная продукция	96,8	106,1	107,3	99,7

Ист.: Данные Росстата, приведенные на его интернет-сайте.

Однако попытка построения по имеющимся данным о динамике цен уравнений регрессии различных типов (с использованием линейной, экспоненциальной, логарифмической и других элементарных функций) оказалась нерезультативной. Достаточно точного приближения элементарными функциями ценовой динамики получить не удалось. Величина коэффициента детерминации R2 оказывалась недопустимо малой. Аналогичный отрицательный результат был получен и для методов экспоненциального сглаживания и скользящего среднего. Это связано с существенной неустойчивостью исследуемых ценовых показателей, их достаточно существенной изменяемостью.

По причине неуспеха в использовании экстраполяционных методов прогнозирования, мы обратились к каузальным методам для чего необходимо было выделить факторы, оказывающие влияние на ценовую динамику. Анализ мнений экспертов позволил сформировать перечень факторов, которые потенциально могут оказывать влияние на ценовую динамику продовольствия. По ним были собраны численные значения (по данным официальной статистики), а также подсчитаны ценовые индексы.

Для оценки возможного влияния макроэкономических параметров на ценовые показатели нами был выполнен парный корреляционный анализ потенциально возможных сочетаний исходных данных. Выяснилось, что между отобранными параметрами и ценами имеется статистически значимая взаимосвязь. В качестве примера в табл. 2 представлены коэффициенты корреляции между ценой на картофель и отобранными макроэкономическими индикаторами.

Таблица 2

Индексы корреляции между индексами цены на картофель и индексами некоторых макроэкономических индикаторов

Индикатор	Значение
ВВП в текущих ценах, млрд руб.	0,7639
Среднедушевые доходы населения, руб. /мес.	0,7451
Продукция сельского хозяйства, в фактических ценах, млрд руб.	0,8979
Среднегодовой курс рубля к доллару США	0,9235

Рассчитано автором.

С учетом представленных численных данных для прогнозирования индекса цен на картофель I K оказалось возможным использовать прогнозные значения индексов следующих макроэкономических индикаторов: ВВП в текущих ценах ( I GDP ), cреднедушевые доходы населения ( I P ), продукция сельского хозяйства в фактических ценах ( I AC ), среднегодовой курс рубля к доллару ( I V ). Отбор этих показателей осуществлен исходя из статистических соображений.

Для построения уравнения множественной регрессии, которое может быть использовано для прогнозирования цен, предлагаем воспользоваться стандартными функциями программы электронных таблиц Excel. В результате проведенных расчетов было получено уравнение, которое может быть использовано для прогнозирования цен на картофель:

I K = – 0,651 – 0,039 I GDP – 0,070 I P + 0,947 I AC + 0,767 I V .

Качество приближения может быть оценено множественным коэффициентом корреляции, значение которого выражается R = 0,944. Коэффициент детерминации составляет R2 = 0,891, а его скорректированное (нормированное) значение — R 2 Н = 0,847. Как следует из этих данных, полученное уравнение дает приемлемый уровень приближения.

Подобные расчеты можно выполнить и применительно к другим видам продовольствия, а также к иным видам материально-технических средств, закупаемых для нужд военной организации на открытом рынке в рамках ГОЗ. Предлагаемая методика прогнозирования уровня цен на закупаемые материально-технические средства подтвердила свою работоспособность и может быть использована как самостоятельно, так и в составе программного, алгоритмического и методического обеспечения автоматизированных систем управления [1].