Коэффициент эластичности находится по формуле. Коэффициенты эластичности

Коэффициент эластичности

формула расчета коэффициента эластичности:

где f"(x) - первая производная, характеризующая соотношение приростов результата и фактора для соответствующей формы связи.

Для степенной функции она составит: . Соответственно, коэффициент эластичности окажется равным:

Коэффициент эластичности только для степенной функции он представляет собой постоянную величину, равную параметру b . В других функциях коэффициент эластичности зависит от значений фактораx . Так, для линейной регрессиипроизводная функции и эластичность следующие:

В силу того, что коэффициент эластичности для линейной функции не является величиной постоянной, а зависит от соответствующего значения x , то обычно рассчитываетсясредний показатель эластичности по формуле:

Для оценки параметров степенной функции применяется МНК к линеаризованному уравнению, т.е. решается система нормальных уравнений:

Параметр b определяется непосредственно из системы, а параметрa - косвенным путем после потенцирования величины lna . Так, решая систему нормальных уравнений для зависимости спроса от цен, было получено уравнение:. Если потенцировать его, получим:

Поскольку параметр a экономически не интерпретируется, то нередко зависимость записывается в виде логарифмически-линейной, т.е..В виде степенной функции изучается не только эластичность спроса, но и предложения. При этом обычно эластичность спроса характеризуется параметромb <0, а эластичность предложения -b >0.

Поскольку коэффициенты эластичности представляют экономический интерес, а виды моделей не ограничиваются только степенной функцией, приведем формулы расчета коэффициентов эластичности для наиболее распространенных типов уравнений регрессии .

Таблица 2.5.

Коэффициенты эластичности для ряда математических функций.

Вид функции,

Первая производная,

Коэффициент эластичности,

линейная

парабола

гипербола

показательная

степенная

полулогарифмическая

логистическая

обратная

Несмотря на широкое использование в эконометрике коэффициентов эластичности, возможны случаи, когда их расчет экономического смысла не имеет. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения значений в процентах. Например, вряд ли кто будет определять, на сколько процентов может измениться заработная плата с ростом стажа работы на 1%. Или, например, на сколько процентов изменится урожайность пшеницы, если качество почвы, измеряемое в баллах, изменится на 1%. В такой ситуации степенная функция, даже если она оказывается наилучшей по формальным соображениям (исходя из наименьшего значения остаточной вариации) не может быть экономически интерпретирована. Например, изучая соотношение ставок межбанковского кредита y (в процентах годовых) и срока их предоставленияx (в днях), было получено уравнение регрессии:с очень высоким показателем корреляции (0,9895). Коэффициент эластичности 0,352% лишен смысла, ибо срок предоставления кредита не измеряется в процентах. Значительно больший интерес для этой зависимости может представить линейная функция, имеющая более низкий показатель корреляции 0,85. Коэффициент регрессии 0,403 показывает в процентных пунктах изменение ставок кредита с увеличением срока их предоставления на 1 день.

Обобщенный метод наименьших квадратов.

В тех случаях, когда все пять предпосылок МНК выполняются, рассматриваемая модель называется классической нормальной линейной регрессионной моделью (Classical Normal Linear Regression model) Если распределение случайных остатков ε i не соответствует некоторым предпосылкам МНК, то следует корректировать модель.

При нарушении гомоскедастичности и при наличии автокорреляции ошибок рекомендуется традиционный метод наименьших квадратов (известный в английской терминологии как метод OLS – Ordinary Least Squares) заменять обобщенным методом, т. е. методом GLS (Generalized Least Squares).

Обобщенный метод наименьших квадратов применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, которые обладают не только свойством несмещенности, но и имеют меньшие выборочные дисперсии. Специфика обобщенного МНК, применительно к корректировке данных при автокорреляции остатков, будет рассмотрена далее. Здесь остановимся на использовании обобщенного МНК для корректировки гетероскедастичности.

Как и раньше, будем предполагать, что среднее значение остаточных величин равно нулю. А вот дисперсия их не остается неизменной для разных значений фактора, а пропорциональна величине K i , т. е., где- дисперсия ошибки при конкретномi – ом значении фактора,- постоянная дисперсия ошибки при соблюдении предпосылки о гомоскедастичности остатков,K i – коэффициент пропорциональности, меняющий с изменением свою величину, что и обуславливает неоднородность дисперсии. При этом предполагается, чтонеизвестна, а в отношении величиныK выдвигаются определенные гипотезы, характеризующие структуру гетероскедастичности.

В общем виде для уравнения при, модель примет вид:. В ней остаточные величины гетероскедастичны. Предполагая в них отсутствие автокорреляции, можно перейти к уравнению с гомоскедастичными остатками, поделив все переменные, зафиксированные в ходеi – ого наблюдения, т. е..

Иными словами, от регрессии y поx мы перейдем к регрессии на новых переменных:, и. Уравнение регрессии примет вид:

.

Исходные данные для данного уравнения будут иметь вид:

По отношению к обычной регрессии уравнение с новыми, преобразованными переменными, представляет собой взвешенную регрессию, в которой переменные y иx взяты с весами.

Оценка параметров нового уравнения с преобразованными переменными приводит к взвешенному методу наименьших квадратов, для которого необходимо минимизировать сумму квадратов отклонений вида:

Соответственно получим следующую систему нормальных уравнений:

.

Если преобразованные переменные x иy взять в отклонениях от средних уровней, то коэффициент регрессииb можно определить как:

При обычном применении метода наименьших квадратов к уравнению линейной регрессии для переменных в отклонениях от средних уровней, коэффициент регрессии b определяется по формуле:

Как видим, при использовании обобщенного МНК с целью корректировки гетероскедастичности, коэффициент регрессии b представляет собой взвешенную величину по отношению к обычному МНК, с весами.

Аналогичный подход возможен не только для уравнения парной, но и множественной регрессии. Предположим, что рассматривается модель вида:

для которой дисперсия остаточных величин оказалась пропорциональна .- коэффициент пропорциональности, принимающий различные значения для соответствующихi значений факторови. Ввиду того, что, рассматриваемая модель примет вид:

где ошибки гетероскедастичны. Чтобы получить уравнение, где остатки гомоскедастичны, перейдем к новым преобразованным переменным, разделив все члены исходного уравнения на коэффициент пропорциональностиK . Уравнение с преобразованными переменными составит:

.

Это уравнение не содержит свободного члена. Вместе с тем, найдя переменные в новом преобразованном виде и применяя обычный МНК к ним, получим иную спецификацию модели:

.

Параметры такой модели зависят от концепции, принятой для коэффициента пропорциональности . В эконометрических исследованиях довольно часто выдвигается гипотеза, что остаткипропорциональны значениям фактора. Так, если в уравнении:

предположить, что , т. е.и, то обобщенный МНК предполагает оценку параметров следующего трансформированного уравнения:

.

Если предположить, что ошибки пропорциональны , то модель примет вид:

.

Применение в этом случае обобщенного МНК приводит к тому, что наблюдения с меньшими значениями преобразованных переменных x / K имеют при определении параметров регрессии относительно больший вес, чем с первоначальными переменными. Вместе с тем, следует иметь ввиду, что новые преобразованные переменные получают новое экономическое содержание, и регрессия по ним имеет иной смысл, чем регрессия по исходным данным.

Пусть y – издержки производства,x 1 – объем продукции,x 2 – основные производственные фонды,x 3 –численность работников, тогда уравнение

является моделью издержек производства с объемными факторами. Предполагая, что пропорциональна квадрату численности работниковx 3 , мы получим в качестве результативного признака- затраты на одного работника, а в качестве факторов – показатели -- производительность труда,- фондовооруженность труда. Соответственно исходная модель примет вид:

,

где параметры ,,численно не совпадают с аналогичными параметрами предыдущей модели. Кроме того, коэффициенты регрессии меняют экономические содержание: из показателей силы связи, характеризующих среднее абсолютное изменение издержек производства с изменением абсолютной величины соответствующего фактора на единицу, они фиксируют при обобщенном МНК среднее изменение затрат на 1 работника, с изменением производительности труда на единицу, и неизменном уровне фондовооруженности труда; и с изменением фондовооруженности труда на единицу при неизменном уровне производительности труда.

Если предположить, что в модели с первоначальными переменными дисперсия остатков пропорциональна квадрату объема продукции, , то тогда мы перейдем к уравнению регрессии вида:

.

В нем новые переменные: - затраты на единицу (или на один рубль продукции),- фондоемкость продукции,- трудоемкость продукции.

Гипотеза о пропорциональности остатков величине фактора может иметь реальное основание: при обработке недостаточно однородной совокупности, включающей как крупные, так и мелкие предприятия, большим объемным значениям фактора может соответствовать и большая дисперсия результативного признака, и большая дисперсия остаточных величин.

При наличии одной объясняющей переменной гипотеза трансформирует линейное уравнение:

в уравнение

в котором параметры α иβ поменялись местами, константа стала коэффициентом наклона линии регрессии, а коэффициент регрессии – свободным членом. Так, например, рассматривая зависимость сбереженийy от доходаx , по первоначальным данным было получено уравнение регрессии:

Применяя обобщенный МНК к данной модели в предположении, что ошибки пропорциональны доходу, было получено уравнение для преобразованных данных:

Коэффициент регрессии первого уравнения сравнивают со свободным членом второго уравнения, т. е. 0,1178 и 0,1026 – оценки параметра b зависимости сбережений от дохода.

Переход к относительным величинам существенно снижает вариацию фактора и соответственно уменьшает дисперсию ошибки. Он представляет собой наиболее простой случай учета гетероскедастичности в регрессионных моделях с помощью обобщенного МНК. Возможны и усложнения рассмотренный процедуры за счет выдвижения иных гипотез о пропорциональности ошибок относительно включенных в модель факторов. Например, , т. е. рассматривается характер взаимосвязиот. Использование той или иной гипотезы предполагает специальные исследования остаточных величин для соответствующих регрессионных моделей. Применение обобщенного МНК позволяет получить оценки параметров модели, обладающие меньшей дисперсией.

Обобщённый МНК устраняет гетероскедастичность, если известна взаимосвязь ошибок регрессии с факторомх (например, на основе рассмотренных тестов гетероскедастичности). Иными словами, должны быть установлены коэффициенты пропорциональностиК i , что и приводит к взвешенному методу наименьших квадратов.

Регрессионные модели с переменной структурой

До сих пор в качестве факторов рассматривались экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале. Вместе с тем, может оказаться необходимым включить в модель фактор, имеющий два или более качественных уровня. Это могут быть разного рода атрибутивные признаки, такие, например, как профессия, пол, образование, климатические условия, отдельные регионы. Чтобы ввести такие переменные в регрессионную модель, они должны быть упорядочены и им присвоены те или иные значения, т.е. качественные переменные преобразованы в количественные. Такого вида сконструированные переменные принято в эконометрике называть фиктивными переменными. В отечественной литературе за ними закрепился термин структурные переменные.

Качественные признаки могут приводить к неоднородности исследуемой совокупности, что может быть учтено при моделировании двумя путями:

Регрессия строится для каждой качественно отличной группы единиц совокупности, т.е. для каждой группы в отдельности, чтобы преодолеть неоднородность единиц общей совокупности;

Построение общей регрессионной модели для совокупности в целом, учитывающей неоднородность данных. В этом случае в регрессионную модель вводятся фиктивные переменные, т.е. строится регрессионная модель с переменной структурой, отражающей неоднородность данных.

Рассмотрим применение фиктивных переменных для функции спроса. Предположим, что по группе лиц мужского и женского пола изучается линейная зависимость потребления кофе от цены. В общем виде для совокупности обследуемых уравнение регрессии имеет вид:

где: y - количество потребляемого кофе,

x - цена.

Аналогичные уравнения могут быть найдены отдельно для лиц мужского и женского пола:.

Различия в потреблении кофе проявятся в различии средних и. Вместе с тем, сила влиянияx на y может быть одинаковой, т.е. . В этом случае возможно построение общего уравнения регрессии с включением в него фактора «пол» в виде фиктивной переменной. Объединяя уравненияy 1 и y 2 и вводя фиктивные переменные, можно придти к следующему соотношению:

где: z 1 и z 2 фиктивные переменные, принимающие значения:

; .

В общем уравнении регрессии зависимая переменная y рассматривается как функция не только цены x , но и пола (z 1 , z 2 ). Переменная z рассматривается как дихотомическая переменная, принимающая всего два значения: 1 и 0. При этом, когда z 1 = 1, то z 2 =0 и, наоборот, при z 1 = 0 переменная z 2 = 1.

Для лиц мужского пола, когда z 1 = 1 иz 2 = 0, объединенное уравнение регрессии составит:, а для лиц женского пола, когдаz 1 = 0 иz 2 = 1,. Иными словами, различия в потреблении для лиц мужского и женского пола вызваны различиями свободных членов уравнения регрессии:. Параметрb является общим для всей совокупности лиц, как для мужчин, так и для женщин.

Вместе с тем, при практическом введении фиктивных переменных z 1 и z 2 в модель применение МНК для оценивания параметровα 1 и α 2 , приведет к вырожденной матрице исходных данных, а, следовательно, и к невозможности получения их оценок. Объясняется это тем, что при использовании МНК для данного уравнения появляется свободный член, т.е. уравнение примет вид:

Предполагая при параметре A независимую переменную 1, имеем матрицу исходных факторов:

В рассматриваемой матрице существует линейная зависимость между первым, вторым и третьим столбцами: первый равен сумме второго и третьего. Поэтому матрица исходных факторов вырождена. Выходом из создавшегося затруднения может явиться переход к уравнениям вида:

каждое из которых включает только одну фиктивную переменную: z 1 илиz 2 .

Предположим, что определено уравнение ,

где: z 1 - принимает значения 1 для мужчин и 0 для женщин. Теоретические значения размера потребления кофе для мужчин окажутся равными:

Для женщин соответствующие значения получим из выражения:

Сопоставляя эти результаты, видим, что различия в уровне потребления мужчин и женщин состоят в различии свободных членов данных уравнений: A - для женщин и A + A 1 для мужчин.

Примером использования фиктивных переменных может служить зависимость урожайности пшеницы y от вида вспашки z и количества внесенного органического удобрения x . По 25 наблюдениям парное уравнение регрессии (без учета вида вспашки) составило:

F = 8,7; t А = 11,9; t β = 2,95; r yx = 0,5246.

При его расчете использовалась следующая система нормальных уравнений:

.

F , t b , r yx превышают табличные значения (при 5 %-ом уровне существенности и числе степеней свободы 23: F = 4,28; t b = 2,069; r yx = 0,398; при 1%-ой вероятности ошибки: F = 7,88; t b = 2,807; r yx = 0,507;).

По виду вспашки поля характеризовались двумя категориями: зяблевая и весенняя. Вид вспашки не влияет на количество внесенных удобрений, но обусловливает различия в урожайности. Чтобы убедиться в этом введем в уравнение регрессии фиктивную переменную z для отражения эффекта вида вспашки, а именно: z = 1 для зяблевой вспашки и z = 0 для весенней вспашки. Уравнение регрессии примет вид: . Применяя метод наименьших квадратов для оценки параметров данного уравнения, получим следующую систему нормальных уравнений:

В виду того, что z принимает лишь два значения (1 и 0), (число полей с зяблевой вспашкой),(количество внесенных удобрений на полях с зяблевой вспашкой),,(суммаy по полям зяблевой вспашки).

В рассматриваемом примере вся совокупность из 25 единиц подразделена на две подгруппы: с зяблевой вспашкой - 13 полей и с весенней - 12 полей, т.е. n 1 = 13 и n 2 = 12. Соответственно этим двум группам имеем:

Тогда система нормальных уравнений примет вид:

Решая ее, получим уравнение регрессии:

Уравнение регрессии статистически значимо: F = 15,6; R = 0,766; = 0,741; t a = 11,8; t b = 3,9; t c = 4,1. Как видим, добавление в регрессию фиктивной переменной существенно улучшило результат модели: доля объясненной вариации выросла с 27,5% () до 58,7% (). При этом, сила влияния количества внесенных органических удобрений на урожайность осталась практически неизменной: коэффициенты регрессии по существу одинаковы (0,326 в парном уравнении и 0,330 во множественном). Корреляция между видом вспашки и количеством внесенного удобрения на 1 га практически отсутствует:. Вместе с тем, применение зяблевой вспашки способствует росту урожайности в среднем на 2,9 ц с 1 га при одном и том же количестве внесенного удобрения на 1 га, что в целом соответствует и различию средней урожайности по видам вспашки (15,3 ц с 1 га для зяблевой вспашки и 12,5 ц с 1 га для весенней вспашки). ЧастныйF -критерий для фактора z составил 16,58, что выше табличного значения при числе степеней свободы 1 и 22 (4,30 при α = 0,05 и 7,94 при α = 0,01). Это подтверждает целесообразность включения фиктивной переменной в уравнение регрессии.

Парные уравнения регрессии по отдельным видам вспашки показывают, практически одинаковую меру влияния количества внесенного удобрения на урожайность:

При зяблевой вспашке и

При весенней вспашке.

Поэтому вполне реально предположить единую меру влияния данного фактора не зависимо от вида вспашки, что и имеет место в уравнении регрессии с фиктивной переменной. Включив фиктивную переменную, удалось измерить ее влияние на изменение урожайности: частный коэффициент корреляции , оценивающий в чистом виде влияние данного фактора, составил 0,6555, что несколько выше, чем аналогичный показатель для фактораx : .

Коэффициент эластичности представляет собой показатель силы связи фактора x с результатом у, показывающий, на сколько процентов изменится значение у при изменении значения фактора на 1 %. Коэффициент эластичности (Э) рассчитывается как относительное изменение у на единицу относительного изменения x:

Эластичность функции показывает приближенно, на сколько процентов изменяется функция y=f(x) при изменении независимой переменной x на 1%.
Различают обобщающие (средние) и точечные коэффициенты эластичности .
Обобщающий коэффициент эластичности рассчитывается для среднего значения : и показывает, на сколько процентов изменится у относительно своего среднего уровня при росте х на 1 % относительно своего среднего уровня.
Точечный коэффициент эластичности рассчитывается для конкретного значения х = х 0 : и показывает, на сколько процентов изменится у относительно уровня у(х 0) при увеличении х на 1% от уровня х 0 .
В зависимости от вида зависимости между х и у формулы расчета коэффициентов эластичности будут меняться. Основные формулы приведены в таблице.

Вид функции y = f(x)
Линейная y = b 0 + b 1 x
Парабола y= a + bx + cx 2
Равносторонняя гипербола y = a + b/x
Степенная y=ax b Э(x 0) = b Э(x) = b
Показательная y=ab x Э(x 0)=x 0 ln(b)

Только для степенных функций y=a·x b коэффициент эластичности представляет собой постоянную независящую от х величину (равную в данном случае параметру b). Именно поэтому степенные функции широко используются в эконометрических исследованиях. Параметр b в таких функциях имеет четкую экономическую интерпретацию – он показывает процентное изменение результата при увеличении фактора на 1% . Так, если зависимость спроса у от цен p характеризуется уравнением вида: y=200p -1,5 , то, следовательно, с увеличением цен на 1% спрос снижается в среднем на 1,5% .
Несмотря на широкое использование в эконометрике коэффициентов эластичности, возможны случаи, когда их расчет экономического смысла не имеет. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения значений в процентах. Например, бессмысленно определять, на сколько процентов изменится заработная плата с ростом возраста рабочего на 1% . В такой ситуации степенная функция, даже если она оказывается наилучшей по формальным соображениям (исходя из наибольшего значения R 2 ), не может быть экономически интерпретирована.

Коэффициент эластичности показывает степень количественного изменения одного фактора (например, объема спроса или предложения) при изменении другого (цены, доходов или издержек) на 1%. Эластичность спроса или предложения вычисляется как отношение процентного изменения величины спроса (предложения) к процентному изменению какой-либо детерминанты.

Детерминанты - это факторы, оказывающие воздействие на спрос или предложение.

Различные товары различаются между собой по степени изменения спроса под воздействием того или иного фактора. Степень реакции спроса на эти товары поддается количественному измерению с помощью коэффициента эластичности спроса.

Понятие эластичности спроса раскрывает процесс адаптации рынка к изменению основных факторов (цены товара, цены товара аналога, дохода потребителя).

При подсчете коэффициента эластичности используют два основных метода: метод дуговой эластичности и метод точечной эластичности.

Это показатель средней реакции спроса на изменение цены, выраженной кривой спроса.

Эластичность по дуге применяется при измерении эластичности между двумя точками на кривой спроса или предложения и предполагает знание первоначальных и последующих уровней цен и объемов продукта (рис. 4.3).

Рис. 4.3.

Дуговая эластичность рассчитывается по формуле

где Р - начальная иена;

Р2 - новая иена;

С] - первоначальный объем;

02 - новый объем.

Использование формулы дуговой эластичности дает лишь приблизительное значение эластичности, и погрешность будет тем больше, чем более выпуклой будет дуга АВ.

Эластичность, измеренная в одной точке кривой спроса или предложения.

Точечная эластичность представляет собой точный показатель чувствительности спроса или предложения к изменениям цен, доходов и других факторов. Она отражает реакцию спроса или предложения на бесконечно незначительное изменение цен, доходов и т.д. Нередко возникает ситуация, когда необходимо знать эластичность на определенном участке кривой, соответствующем переходу от одного состояния к другому. В этом варианте обычно функция спроса или предложения не задана (рис. 4.4).

Рис. 4.4.

Чтобы определить эластичность при цене Р, следует установить наклон кривой спроса в точке А, т.е. наклон касательной (И) к кривой спроса в этой точке. Если прирост цены (ОР) незначителен, прирост объема 040, определяемый касательной 1£, приближается к действительному.

Формула точечной эластичности представляется таким образом:

Если абсолютное значение Е больше единицы, то спрос будет эластичным. Если абсолютное значение Е меньше единицы, но больше нуля - спрос неэластичен.

Точечная эластичность везде является постоянной величиной: вдоль линии спроса и предложения.

Для подавляющего большинства товаров зависимость между ценой и спросом обратная, т.е. коэффициент получается отрицательным. Минус обычно принято опускать, и оценка производится по модулю. Тем не менее встречаются случаи, когда коэффициент эластичности спроса оказывается положительным (например, это характерно для товаров Гиффена).

Товар Гиффена - товар, потребление которого (при прочих равных условиях) увеличивается при повышении цены (т.е. эффект замещения от изменения цены перевешивается действием эффекта дохода).

При соблюдении прочих равных условий потребление таких товаров отражает положительный наклон кривой спроса. Для большинства товаров повышение цены ведет к снижению их потребления (например, при росте цен на мясо население покупает меньше мяса, заменяя его рыбой, грибами и т.д.). У товара Гиффена все наоборот - при росте цен на картофель люди начинают покупать больше картофеля, но меньше, например, мяса. В этом заключается парадокс Гиффена: при повышении цен на определенные виды товара (в основном первой необходимости) их потребление увеличивается за счет экономии на других товарах.

Все товары Гиффена - малоценные, но занимающие в потребительском бюджете значительное место, для них отсутствует равнозначный товар-заменитель. Ценных товаров в этой категории не бывает. Так, например, товарами Гиффена в России являются кетчуп и майонез, в Китае - рис и соевый соус. Обычно такие товары обнаруживаются в условиях нестабильности (кризисные угрозы, нестабильные доходы, резкие институциональные изменения и т.п.). Но надежное их исследование требует изучения "прочих равных условий", что осуществляется далеко не всегда.

Ценовая эластичность спроса - категория, характеризующая реакцию потребительского спроса на изменение цены товара, т. е. поведение покупателей при изменении цены в ту или иную сторону. Если понижение цены приводит к значительному уве­личению спроса, то этот спрос считается эластичным . Если же существенное изменение в цене ведёт лишь к небольшому изме­нению в количестве спрашиваемого товара, то имеет место отно­сительно неэластичный или просто неэластичный спрос .

Степень чувствительности потребителей к изменению цены измеряют с помощью коэффициента ценовой эластичности спро­са , представляющего собой отношение процентного изменения количества спрашиваемой продукции к процентному изменению цены, вызвавшему это изменение спроса. Иными словами, ко­эффициент ценовой эластичности спроса

Процентные изменения объема спроса и цены рассчитыва­ются следующим образом:

где Q 1 и Q 2 - первоначальный и текущий объем спроса; P 1 и Р 2 - первоначальная и текущая цена. Таким образом, следуя данному определению, коэффициент ценовой эластичности спроса рас­считывается:

Если Е D Р > 1 - спрос эластичен; чем выше этот показатель, тем эластичнее спрос. Если Е D Р < 1 - спрос неэластичен. Если

Е D Р =1, имеет место спрос с единичной эластичностью, т. е. сни­жение цены на 1 % приводит к росту объема спроса тоже на 1 %. Иными словами, изменение цены товара в точности компенси­руется изменением спроса на него.

Выделяют и крайние случаи:

Абсолютно эластичный спрос: возможно существование только одной цены, при которой товар будет приобретаться покупателями; коэффициент ценовой эластичности спроса стремится к бесконечности. Любое изменение цены приво­дит либо к полному отказу от приобретения товара (если цена повышается), либо к неограниченному увеличению спроса (если цена уменьшается);

Абсолютно неэластичный спрос: как бы ни изменялась цена товара, в данном случае спрос на него будет постоян­ным (одинаковым); коэффициент ценовой эластичности равен нулю.

На рисунке линия D 1 демонстрирует абсолютно эластичный спрос, а линия D 2 - абсолютно неэластичный спрос.

К сведению. Приведенная выше формула расчета коэффи­циента ценовой эластичности носит принципиальный характер и отражает суть концепции ценовой эластичности спроса. Для конкретных расчетов обычно применяют так называемую фор­мулу центральной точки, когда коэффициент рассчитывается по следующей формуле:



Чтобы разобраться, рассмотрим пример. Допустим, что цена товара колеблется в интервале от 4 до 5 ден. ед. При P x =4 ден. ед. объем спроса составляет 4000 ед. продукции. При P x = 5 ден. ед. - 2000 ед. Используя первоначальную формулу


рассчитаем значение коэффициента ценовой эластичности для данного ценового интервала:

Однако если в качестве базовой взять другую комбинацию цены и количества продукции, то получим:


И в первом, и во втором случае спрос эластичный, но ре­зультаты отражают разную степень эластичности, хотя анализ мы проводим на одном и том же ценовом интервале. Для пре­одоления этого затруднения экономисты используют в качестве базовых средние величины уровней цены и количеств, т. е.

или


Иными словами, формула расчета коэффициента ценовой эластичности спроса принимает вид:


Конкретные факторы, влияющие на ценовую эластичность спроса, выделить очень сложно, но можно отметь отдельные ха­рактерные черты, присущие эластичности спроса на большинст­во товаров:

1. Чем больше заменителей у данного товара, тем выше сте­пень ценовой эластичности спроса на него.

2. Чем большее место занимают расходы на товар в бюджете потребителя, тем выше эластичность его спроса.

3. Спрос на предметы первой необходимости (хлеб, молоко, соль, медицинские услуги и т. п.) характеризуется невысокой эластичностью, спрос же на предметы роскоши эластичен.

4. В краткосрочном периоде эластичность спроса на товар ниже, чем в более длительных, так как в долгосрочных периодах предприниматели могут наладить выпуск широкого ассортимен­та товаров-заменителей, а потребители - найти другие товары, заменяющие данный.

При рассмотрении эластичности спроса по цене возникает вопрос: что же происходит с выручкой (валовым доходом) фир­мы при изменении цены на товар в случае эластичного спроса, неэластичного спроса и спроса единичной эластичности. Вало­вом доход определяется как произведение цены продукции на объем продаж (TR= P x Q x). Как видим, в выражение TR (валово­го дохода), как и в формулу показателя эластичности спроса по цене, входят значения цены и объема товара (Р х и Q x). В этой связи логично предположить, что на изменение валового дохода могут оказывать воздействие величины эластичности спроса по цене.

Проанализируем, как изменяется выручка продавца в случае снижения цены на его продукцию при условии, что спрос на нее отличается высокой степенью эластичности. В этом случае снижение цены (Р х) вызовет такое увеличение объема В спроса (Q x), что произведение TR= P X Q X , т. е. общая выручка, возрастет. Из графика видно, что общая выручка от реализации продукции в точке А меньше, чем в точке В при продаже продукции по более низким ценам, так как площадь прямоугольника P a AQ a O меньше площади прямоугольника P B BQ B 0. При этом площадь Р А АСР В - проигрыш от снижения цены, площадь CBQ B Q A - увеличение объема продаж от снижения цены.

SCBQ B Q A - SP a АСР В - величина чистого выигрыша от снижения цены. С экономической точки зрения это означает, что в случае эластичного спроса снижение цены на единицу продукции пол­ностью компенсируется значительным увеличением объемов реа­лизуемой продукции. В случае увеличения цены данного товара мы столкнемся с обратной ситуацией - выручка продавца будет сокращаться. Проведенный анализ позволяет сделать вывод: если снижение цены товара влечет за собой увеличение выручки продав­ца, и наоборот, при росте цены выручка падает, то имеет место эластичный спрос.

На рисунке б изображена промежуточная ситуация - сни­жение цены на единицу изделия полностью компенсируется уве­личением объемов продаж. Выручка в точке A (P A Q A) равна про­изведению Р х и Q x b точке В. Здесь говорят о единичной эластич­ности спроса. При этом SCBQ B Q A = Sp a ACP b а чистый выигрыш Scbq b q a -Sp a acp b =o.

Итак, если снижение цены на продаваемую продукцию не ведет к изменению выручки продавца (соответственно, рост цены также не вызывает изменений в выручке), имеет место спрос единичной эластичности.

Теперь о ситуации на рисунке в. В этом случае S P a AQ a O SCBQ B Q A , т. е. проигрыш от сниже­ния цены выше выигрыша от увеличения объема продаже Эко­номический смысл ситуации состоит в том, что для данного то­вара снижение цены на единицу продукции не компенсируется общим незначительным увеличением объема продаж. Таким образом, если снижение цены блага будет сопровождаться снижением величины общей выручки продавца (соответственно, увеличение цены повлечет за собой и увеличение выручки), то мы столкнемся с неэластичным спросом.

Итак, изменение объема продаж вследствие колебания ве­личины потребительского спроса в связи с изменение цены, сказывается на объеме выручки и финансовом положении про­давца.

Как уже было выяснено ранее, спрос - функция многих пе­ременных. Кроме цены, на него оказывают воздействие множе­ство других факторов, в качестве основных из них можно на­звать доход потребителей; цены на взаимозаменяемые товары (товары-субституты); цены на взаимодополняющие товары ис­ходя из этого, помимо концепции эластичности спроса по цене, выделяют понятия «эластичности спроса по доходу» и «перекре­стной эластичности спроса».

Концепция эластичности спроса по доходу отражает процент­ное изменение количества спрашиваемой продукции, обусловлен­ное тем или иным процентным изменением дохода потребителя:

где Q 1 и Q 2 - первоначальный и новый объемы спроса; Y 1 и Y 2 - первоначальный и новый уровни дохода. Здесь, как и в предыду­щем варианте, можно использовать и формулу центральной точки:

Реакция спроса на изменение дохода позволяет разделить все товары на два класса.

1. Для большинства товаров рост дохода будет приводить к росту спроса на сам товар, поэтому E D Y > 0. Такие товары назы­ваются обычными или нормальными товарами, товарами выс­шей категории. Товары высшей категории (нормальные товары) - товары, для которых характерна следующая закономерность: чем выше уровень доходов населения, тем выше объем спроса на та­кие товары, и наоборот.

2. Для отдельных товаров характерна другая закономерность: с ростом дохода величина спроса на них сокращается, т. е. E D Y < 0. Это товары низшей категории. Маргарин, ливерная кол­баса, газированная вода являются товарами низшей категории по сравнению со сливочным маслом, сервелатом и натуральным соком, являющимися товарами высшей категории. Товар низ­шей категории - вовсе не бракованный или испортившийся то­вар, просто это менее престижная (и качественная) продукция.

Концепциям перекрестной эластичности позволяет отразить чувствительность спроса на один товар (например, X) к изменению цены другого товара (например, Y):

где Q 2 X и Q x x - первоначальный и новый объемы спроса на то­вар Х; Р 2 Y и Р 1 Y - первоначальная и новая цена товара Y. При использовании формулы средней точки коэффициент перекре­стной эластичности будет рассчитываться следующим образом:

Знак Е D ху зависит от того, являются ли данные товары взаи­мозаменяемыми, взаимодополняющими друг друга или незави­симыми. Если Е D ху > 0 , то товары взаимозаменяемы, и чем боль­ше значение коэффициента перекрестной эластичности, тем больше степень взаимозаменяемости. Если Е D ху <0 , то X и Y - взаимодополняющие друг друга товары, т. е. «идут в комплекте». Если Е D ху = О, то мы имеем дело с независимыми друг от друга товарами.

На практике с товарно-денежными отношениями регулярно сталкивается большинство людей. Теорию же изучают немногие. Термин "коэффициент эластичности" относится к разделу микроэкономики. Он характеризует отношение относительного изменения объема спроса или предложения к относительному изменению цены, то есть степень чувствительности или способности товара адаптироваться к переоценке его стоимости. Оценка происходит в количественном виде.

История термина

Понятие эластичности спроса и предложения было введено видным английским ученым Альфредом Маршаллом XIX века. В своем фундаментальном труде "Принципы экономической науки" в процессе рассмотрения рыночной структуры он установил зависимость между ценой товара и готовностью человека/организации его покупать или продавать. Таким образом был сформулирован закон спроса и предложения в его нынешнем виде. В дальнейшем идеи Маршалла были развиты другими учеными, такими как Хикс, Самуэльсон и пр.

Разновидности

Различают коэффициент дуговой эластичности и точечной. Первая определяется как среднее значение за какой-то период, а вторая применяется при бесконечно малых изменениях цены. Для их вычисления есть разные формулы, о которых речь пойдет чуть позже. Кроме того, естественно, различают коэффициент эластичности предложения и спроса в зависимости от исследуемой функции, а также по цене или доходу, исходя из независимой переменной. Каждый из этих показателей по-своему необходим и позволяет сделать различные выводы относительно рыночной ситуации. Кроме того, отдельно стоит упомянуть перекрестную эластичность - это значение используется для сравнения изменений стоимости у пары товаров, что позволяет оценить то, насколько они связаны друг с другом.

Расчет

Коэффициент эластичности обычно не слишком сложен для вычисления, поскольку наиболее часто, если речь идет о дуговой разновидности, используется метод средних точек. В этом случае формула будет выглядеть вот так: E i = ΔQ/ΔР x Q ср. /P ср. , где E i - эластичность, ΔQ, ΔР - разница между значениями объема спроса и предложения, Q ср. , P ср. - средние показатели. Иногда вместо средних величин также используют базовые. Стоит помнить, что в большинстве случаев коэффициент эластичности при различных значениях независимой переменной отличается, именно поэтому дуговая разновидность используется наиболее часто.

В расчете другой - точечной - могут использоваться логарифмы. И все равно расчет не так уж и сложен, хотя применяется достаточно редко - когда изменения настолько малы, что нет значительного продвижения по дуге: E i = d Q/d Р x P/Q = ∂ lnQ/∂ lnP. Перекрестная эластичность - также весьма полезный показатель, поэтому способ его вычисления тоже нужно знать: E ij = ΔQ i /ΔP j x P j /Q i . Помимо того, что все значения можно рассчитать с помощью приведенных формул, эта задача также может быть решена графически. Нужно лишь построить функцию и исследовать принимаемые значения в некоторых точках. Что же выражают результаты этих расчетов? Зачем это все нужно? На самом деле эти коэффициенты могут предоставить достаточно много информации о товарах.

Качественная оценка

Коэффициент эластичности применяется при анализе практически любой отрасли экономики. Он почти во всех случаях изменяется по мере продвижения по графику спроса или предложения, в зависимости от функции. Он может принимать значения от 0 до бесконечности. В первом случае товар будет абсолютно неэластичным, а во втором - наоборот. Но какую пользу несет в себе эта информация? Например, сведения о том, как покупатели будут вести себя при изменении цены или уровня доходов, исходя из независимой переменной. Итак, если исходить из таких величин, как объем спроса и стоимость, варианты могут быть такими:

  • е = ∞ - абсолютная эластичность: при снижении цены объем спроса возрастает на неограниченную величину, а при повышении - падает до нуля;
  • е > 1 - эластичность: при снижении стоимости объем спроса растет более высокими темпами по сравнению с изменениями цены, а при повышении - резко падает;
  • е = 1 - единичная эластичность: изменение в цене ведет к такому же изменению в объеме спроса, но в противоположном направлении;
  • е < 1 - неэластичность: при снижении цены спрос растет более медленными темпами по сравнению с изменениями стоимости, а при повышении - постепенно падает;
  • е = 0 - совершенная неэластичность: объем спроса не зависит от цены.

Больше всего любопытства вызывает, пожалуй, последний вариант. Кажется странным, что так бывает на самом деле, ведь в таком случае продавцы могут объединиться и поднять цены до сколь угодно высоких значений. Примером такого товара может служить соль, но наблюдается ли сговор производителей с целью получения прибыли за счет покупателей? Очевидно, нет, но дело не в их честности. Цены на продукты первой необходимости, - хлеб, соль, сахар, молоко, некоторые лекарства и т. д. - как правило, контролируют государственные органы, которые не позволяют продавцам совершать подобные действия. В случае же с перекрестной эластичностью коэффициент позволяет понять, являются ли товары взаимозаменяемыми, взаимодополняющими или независимыми друг от друга.

На практике

Может показаться, что экономический коэффициент эластичности совершенно не применим к жизни, и его место лишь в теории. Но так только кажется, ведь каждый день можно наблюдать, как меняются объемы спроса или предложения в зависимости от установленной цены. Конечно, на эти показатели влияют и многие другие факторы, называемые неценовыми: вкусы покупателей, мода, возможность замещения того или иного продукта, качество, реклама, ожидание и т. д. Но эластичность показывает прямую зависимость. Так, исходя из ее значения, можно отнести товар к различным категориям: предметам первой необходимости или роскоши, и даже помочь оценить их качество.