7.2. Методи оцінки цінових ризиків

Як  видно  з рис.  7.1, методи оцінки цінових ризиків можуть бути класифіковані на чотири групи:

1)   розрахунково-аналітичні;

2)   математико-статистичний;

3)   аналогій;

4)   експертних оцінок.

Методи  оціки цінових ризиків

 

Розрахунко- во-аналітичні методи

 

 

аналізу до- цільності витрат

 

 

 

аналітичний метод

 

 

 

Математико

-статистич- ний метод


 

Метод аналогій


Метод експертних оцінок

 

 

Рис. 7.1. Класифікація методів оціки цінових ризиків

Розрахунково-аналітичні методи. Оцінюють рівень цінового ри- зику в залежності від значень планових показників господарської ді- яльності. Залежно від того,  по витратним чи прибутковим показни- кам  оцінюється ціновий ризик до них відносять наступні методи:

•           метод аналізу доцільності витрат;

•           аналітичний метод.

Метод  аналізу доцільності витрат.  Розрахунок цінового ризику базується на  врахуванні показників фінансової стійкості підприєм- ства. Балансова модель фінансової стійкості розраховується за наступ- ною формулою:


 

F + Z + R d  = D + K + R k ,

де F — основні засоби;

Z  — обігові  засоби;

R d   — дебіторська заборгованість та інші активи;

D — джерела власних засобів;

K  — кредити;

R k   — кредиторська заборгованість.

Якщо пасивна (права) частина моделі є більшою за активну і ко- ректування ціни не відбувається, то продавець входить в зону  ціно- вих ризиків.

Аналітичний метод.  Розрахунок цінового ризику  базується на врахуванні прибутковості та  ступеню безпеки бізнес-проекту. Оці- нюються наступні показники:

—  період окупності;

—  чистий прибуток;

—  рентабельність;

—  ступінь виникнення ризиків, які пов’язані з реалізацією про- екту.

Якщо дані  показники є гіршими за нормативні, то доцільно від-

коректувати ціни, інакше продавець ввійде в зону цінових ризиків.

Математико-статистичний  метод.  Розрахунок цінового ризику базується на твердженні, що ринкова ціна є випадковою величиною. В теорії математичної статистики випадкова величина — це змінна, зна- чення якої залежить від  випадкових обставин з визначеною функцією розподілу імовірностей. Отже, ціноутворення підкоряється законам ма- тематичної статистики.

Імовірність виникнення цінового ризику визначається як  відно- шення числа несприятливих випадків (прогнозований обсяг  непрода- них  товарів по встановленій ціні)  до загального числу випадків (про- гнозований загальний обсяг пропонованих до продажу товарів по вста- новленій ціні). Імовірність виникнення цінового ризику знаходиться в межах між нулем і одиницею. Максимальний рівень ризику дорівнює одиниці, відсутність ризику — нулю.

Існує дві форми цінового ризику:

—  абсолютний ціновий ризик — це очікувані сума  втрат прибутку чи сума збитків при встановленій ціні;

—  відносний ціновий ризик — це ступінь цінового ризику, тобто прогнозований відсоток непроданих товарів по встановленій ціні.


 

Ступінь цінового ризику розраховується за наступною формулою:

 

 

f =  n nзаг


 

×100% ,

 

де  f  — ступінь цінового ризику;

n — прогнозований обсяг  непроданих товарів по встановленій

 

ціні;


 

nзаг   — прогнозований загальний обсяг пропонованих до продажу

 

товарів по встановленій ціні.

Якщо продавець встановив ціну  у розмірі 100  грн. за од.,  то у ви- падку, коли прогнозується, що 20% загального обсягу пропонованих до продажу товарів не буде реалізовано по встановленій ціні, то ступінь цінового ризику буде складати 20%.

При  оцінці цінового ризику використовуються наступні показни-

 

ки:

ки:


 

—  математичне очікування ціни;

—  абсолютне відхилення можливих випадкових значень ціни від математного очікування ціни;

—  дисперсія ціни;

—  середнє квадратичне відхилення ціни;

—  коефіцієнт варіації випадкової ціни.

При  оцінці цінового ризику використовуються наступні показни-

—  математичне сподівання ціни;

—  абсолютне відхилення можливих випадкових значень ціни від математного сподівання ціни;

—  розмах варіації;

—  дисперсія ціни;

—  середнє квадратичне відхилення ціни;

—  коефіцієнт варіації випадкової ціни.

Математичне сподівання ціни. В процесі оцінювання цінових

 

ризиків можливим є виникнення трьох ринкових ситуацій.

1) В різних магазинах на  один  і той  же  товар  встановлено різні ціни. Тоді,  математичне сподівання є звичайне середнє і розрахову- ється за наступною формулою:

M (x) = x = x1 + x2 + ... + xn −1 + xn  ,

n

де M (x) — математичне сподівання ціни;


 

x1, x2 ,...xn −1, xn  — встановлені ціни;

n — кількість спостережень.

Наприклад, в торгових мережах «Таврія-В», «Сільпо», «Копій- ка», «Наталка» на  морозиво «Ескімо» встановлені наступні ціни:

2,65 грн., 3,25 грн, 2,90 грн., 3,40 грн. відповідно. Середня ціна або математичне сподівання ціни на  морозиво «Ескімо» знаходимо за формулою:

 

 

M ( x)  x


 

2,65 + 3,25 + 2,90 + 3,40

4


 

3,05(ɝɪɧ) .

 

2) В різних магазинах на один і той же товар встановлено ціни, які в частині магазинів співпадають, а в частині відрізняються. В цьому випадку існує  ряд  розподілу випадкової величини — ціни на  товар (табл.7.2).

 

 

Розподіл цін на товар


Таблиця 7.2

 

 

 

Встановлені ціни (xn )

 

x1

 

x2

 

 

xn

 

Частоти відповідних значень цін  (wn )

 

w1

 

w2

 

 

wn

 

Тоді,  математичне сподівання дискретної випадкової величини знаходимо, як середньозважене значення за наступною формулою:

n

            ∑ xi wi

n

 

M (x) = x = i =1          ,

∑ wi i =1

Наприклад, досліджено 40 дрібних торгівельних точок. За даними спостережень побудовано ряд розподілу випадкової величини — ціни на морозиво «Ескімо» (табл. 7.3).


 

 

 

Розподіл цін на товар на морозиво «Ескімо»


Таблиця 7.3

 

 

 

Встановлені ціни (xn )

 

3,25

 

3,40

 

3,50

 

3,80

 

4,00

 

4,30

Частоти відповідних значень цін  (wn )

 

5

 

7

 

9

 

10

 

6

 

3

 

 

 

M ( x) x


3,25 u 5 + 3,40 u 7 + 3,50 u 9 + 3,80 u10 + 4,00 u 6 + 4,30 u 3

40


 

3,66(ɝɪɧ).

 

 

3) В різних магазинах на  один  і той  же  товар  встановлено різні ціни та варіантів значень цін  надто  багато. В такому випадку зручно вважати випадкову величину неперервною, тобто такою, що має без- ліч  значень. Такі випадкові величини характеризуються щільністю

 

розподілу


f (x) та функцією розподілу F (x) . Найбільш відомими ви-

 

дами  розподілу неперервних випадкових величин є стандартний нор- мальний розподіл та розподіл Стьюдента (рис.  7.2).

Рис. 7.2. Графік  щільності стандартного нормального розподілу


 

Математичне сподівання неперервної випадкової величини знахо- димо за наступною формулою:

+∞

M (x) = ∫ xf (x)dx .

−∞

Для відомих у статистиці розподілів неперервної випадкової вели- чини відомі їх математичні сподівання. Так:

—  для стандартного нормального розподілу M (x) = 0 ;

—  для будь якого нормального розподілу M (x) = a ,

де a — середнє значення або центр щільності розподілу.

Знайти функцію щільності розподілу можливо за  емпіричними даними, наприклад за гістограмою, а також за допомогою деяких ста- тистичних пакетів (SPSS ,Statistica) .

Абсолютне відхилення можливих випадкових значень ціни від мате- матного сподівання ціни. При реалізації товару на різних ринках або різ- ними замовниками потрібно порівняти абсолютне відхилення ціни від її середнього рівня. Великі абсолютні відхилення вказують на можливість цінового ризику.  Абсолютні відхилення  визначаються за  наступною формулою:

 

'xi


xi  - M ( x) ,

 

 

де Δxi   — абсолютне відхилення можливих випадкових значень ціни від математного сподівання ціни.

В прикладі, який розглядався першим, отримаємо такі абсолютні відхилення цін від середньої ціни:

1

 

Δx  = │2,65 – 3,05│= 0,4 (грн).

2

 

Δx  = │3,25 – 3,05│= 0,2 (грн).

3

 

Δx  = │2,90 – 3,05│= 0,15 (грн).

4

 

Δx  = │3,40 – 3,05│= 0,35 (грн).

Отже, найбільше абсолютне відхилення від середньої ціни має тор- гова мережа «Таврія-В».

Розмах варіації цін. Різниця між найбільшим та найменшим вста- новленими цінами:

R = xmax − xmin ,


 

де R — розмах варіації цін;

xmax  — найбільша встановлена ціна;

xmin   — найменша встановлена ціна.

Знайдемо розмах варіації цін для другого прикладу:

R = 4,30 – 3,25 = 1,05 (грн).

Дисперсія ціни. Загальною характеристикою «розсіювання» зна- чень  випадкової величини навколо середнього значення, або матема- тичного сподівання, є дисперсія випадкової величини:

D(x) = M (x − M (x))2 ,

де D(x) — дисперсія ціни.

Для дискретних випадкових величин дисперсія розраховується за наступною формулою:

n

2

 

∑ xi   wi

n

 

D(x) = i =1      − (M (x))2 .

∑ wi i =1

Знайдемо дисперсію випадкової величини — ціни на морозиво для

другого прикладу:

 

 

D( x)


 

3,252


 

u 5 + 3,40 2


 

u 7 + 3,50 2


 

u 9 + 3,80 2

40


 

u 10 + 4,00 2


 

u 6 + 4,30 2


 

u 3 - 3,66 2


 

0,1(ɝɪɧ).

 

 

Для  неперервних випадкових величин дисперсія розраховується за наступною формулою:

+∞

2                                                   2

 

D(x) = ∫ x  f (x)dx − (M (x)) .

−∞

Дисперсія характеризує квадрат розсіювання випадкової величи- ни навколо її середнього значення.

Середнє  квадратичне відхилення ціни. Для  характеристики роз- сіювання випадкової величини в тих  одиницях, в яких вона  вимірю- ється, застосовується середнє квадратичне відхилення:

 

G ( x)


D( x),


 

де δ(x) — середнє квадратичне відхилення ціни.

Знайдемо середнє квадратичне відхилення для другого прикладу:

 

G ( x)


0,1


0,32(ɝɪɧ).

 

Середнє квадратичне відхилення має  важливе значення для  ха- рактеристики  принципу практичної впевненості. Імовірність того, що значення випадкової величини буде знаходитися в інтервалі M(x)±3δ(x), для нормального розподілу дорівнює 0,9973.

Коефіцієнт варіації ціни. Виражене у відсотках відношення се- реднього квадратичного відхилення до математичного сподівання:

V         G ( x) u 100%.

M ( x)

де V  — коефіцієнт варіації ціни.

Коефіціент варіації характеризує відсоток, який складає середнє квадратичне відхилення від математичного сподівання. Наприклад,

якщо він дорівнює 30,0% , то  1 даних знаходиться у «радіусі» 30,0%

3

від середньої ціни.

Знайдемо коефіціент варіації ціни для  другого прикладу. Відомо,

0,32

що M(x) = 3,66, а δ(x) = 0,32. Звідси V =    ×100% = 8,74%.

3,66

Тобто, в другому прикладі  66,7% даних знаходяться «на відстані»

8,74% від середньої ціни 3,66(грн).

Практичне значення перерахованих показників полягає в тому, що вони дозволяють обмірковано підійти до оцінки цінового ризику.

Метод аналогій. Розрахунок цінового ризику нового  бізнес-проекту грунтується на аналізі баз даних по ціновим ризикам вже реалізованих бізнес-проектів. Дані  обробляються з метою виявлення аналогічних по- тенційних цінових ризиків при реалізації нового  бізнес-проекту. Отже, мова йде про використання бенчмаркінгу при оцінці цінових ризиків.

Метод експертних оцінок. Розрахунок цінового ризику базується на опитуванні фахівців та подальшій обробці отриманої інформації за допомогою параметричного методу. Спочатку формується пакет чин- ників цінового ризику. Потім кожному чиннику присвоюється вага, яка залежить від ступеню його впливу на можливість виникнення ці- нового  ризику. Сума  всіх  ваг  по всім  чинника повинна дорівнювати одиниці. Далі кожному чиннику в залежності від присвоєної ваги  по


 

певній системі виставляється бал.  При  чому, чинник з найбільшою вагою  отримує найбільший бал в обраній системі і навпаки. Можли- ва шкала експертних оцінок по десятибальній системі представлена в табл. 7.2.

 

 

Шкала експертних оцінок чинників цінового ризику


Таблиця 7.2

 

 

 

Чинники цінового ризику

Вага чинника

 

Бал

 

Оцінка балу

Цінова еластичність попиту

0,20

10

Висока

Конкурентоспроможність товару

0,18

9

Значна

Умови  поставки і форма розрахунків з постачальниками

 

0,15

 

8

 

Значна

Рівень каналу розподілу

0,09

7

Значна

Форми і методи збуту

0,09

6

Успішна

Репутація постачальника

0,08

5

Середня

Якість ціноутворення

0,07

4

Достатня

Рівень сервісу

0,07

3

Задовільна

Імідж продавця

0,04

2

Задовільна

Система знижок

0,03

1

Незначна

 

1,00

 

 

 

Ціновий ризик визначається як сума  добутків балу  кожного чин- ника на відповідну вагу:

n

f = ∑(B j  ×W j ) ,

j =1

де  f  — ціновий ризик;

n — кількість чиннику цінового ризику.             

 

(B j ) — бал   j чиннику цінового ризику,


j = 1,n; ;

 

 

 

(W j ) — вага   j чинника цінового ризику,


j = 1,n;

 

 

n

∑W j  = 1 .

j =1


 

 

Чим ближе значення цінового ризику ( f )


до 1, тим  менший ри-

 

зик, а чим ближче до 10, тим — вищий. Весь простір цінового ризику

від 1 до 10 розподілений на певні  зони ризику (табл. 7.3).

 

 

Шкала границь зон цінового ризику


Таблиця 7.3

 

 

 

Зона  цінового ризику

 

Безризи- кова

 

Міні- мального ризику

 

Підви- щеного ризику

 

Критич- ного ри- зику

Ката- стро- фічного ризику

Ціновий ризик

0

0,1-2,5

2,5-5,0

5,1-7,5

7,6-10,0

Критерій зон ризи- ку

Відсутня вірогід- ність нео- тримання планового прибутку

Мінімаль- на вірогід- ність нео- тримання планового прибутку

Велика вірогід- ність нео- тримання планового прибутку

Макси- мальна ві- рогідність безпри- буткової діяльнос- ті

Макси- мальна вірогід- ність збитко- вої діяль- ності