Виноградов А.Н.

Прогнозирование цен как инструмент эффективного управления процессом ценообразования на металургическом предприятии

ФГБОУ ВПО «Череповецкий Государственный Университет»

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН КАК ИНСТРУМЕНТ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ НА МЕТАЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ

В последние годы на мировых рынках обострилась конкурентная борьба с участием государств, использующих административные ресурсы. В настоящее время российские металлургические предприятия сталкиваются с целым рядом факторов,  влияющих на сбытовую деятельность на международных рынках. К таким  основным видам ограничений рынков сбыта можно отнести:

1. Естественные ограничения:

· общее кризисное состояние экономики;

· снижение биржевых цен на отдельные металлы;

· уменьшение объёмов потребления металлов в отдельных отраслях;

2. Искусственные ограничения:

· антидемпинговые пошлины;

· специальные защитные меры при возросшем импорте;

· квотирование объёмов продаж;

· установление особого порядка выдачи лицензий;

· обязательная продажа металлопродукции через определённых трейдеров.

		Рыночный подход к ценообразованию

	Формирование оптимальной цены на продукцию

Рис. 1 Формирование комплексного подхода к ценообразованию

Несмотря на наличие ряда исследований [5, 6] по вопросам ценообразования, в работах авторов не прослеживается анализ отраслевых особенностей формирования цен на металлопродукцию, к которым можно  отнести следующие.

1. Ориентация на экспортные рынки российских металлургических предприятий. В 2008–2009 годах на экспорт поставлялось 55% от объёма производства чёрных металлов и до 80% от общего выпуска цветных металлов [4].

2. Не соответствие применяемых технологий производства на российских предприятиях современным требованиям. Более 45% экспорта российских предприятий чёрной металлургии и 90% цветной – это продукция с низкой добавленной стоимостью, испытывающая серьёзную конкуренцию со стороны продукции из КНР, Индии и Бразилии, обладающей рядом преимуществ (прежде всего, по себестоимости) [4].

3. Высокая материалоёмкость производства металлургической продукции. Сырьевая и материальная составляющая в структуре себестоимости готовой продукции достигает наибольшей доли (до 72%), что влияет не только на общий объём затрат, а также динамику цен, но и в целом на результаты деятельности предприятий [4].

4. Ожидаемое в среднесрочной перспективе сохранение спроса в ряде металлопотребляющих отраслей. Несмотря на спад производства, охвативший ряд отраслей, в ближайшие 2–3 года ожидается стабильное потребление металлопродукции в трубной промышленности, машиностроительном комплексе и других секторах промышленности [1].

5. Вертикальная и горизонтальная интеграция российских металлургических компаний. Создание консолидированных систем управления предприятием обеспечивают максимизацию прибыли за счёт эффекта масштаба, увеличение объёмов выпуска продукции и согласованную ценовую политику на привлекательных с точки зрения цены рынках [1].

Проведенный анализ процесса ценообразования на ЧерМК ОАО «Северсталь» показал, что для выстраивания на предприятии комплексной и эффективной системы ценообразования на металлопродукцию в существующий процесс необходимо внедрить систему построения прогноза цен на основные базовые продукты комбината путем их деления на продуктовые группы [12]. На рис.2 представлен алгоритм реализации и предлагаемая организация процесса прогнозирования цен.

Рис.2 Предлагаемая система прогнозирования цен на металлопродукцию

Основной целью внедрения данной системы прогнозирования является выявление тенденции изменения рыночного уровня цены на базовые продукты отрасли черной металлургии. Результаты прогноза помогут более гибко реагировать на рыночную конъюнктуру, эффективно планировать и принимать управленческие решения, а также выстраивать необходимую стратегию ценообразования. Предлагается использовать глубину прогнозирования 18 месяцев [11].

Система прогнозирования базового уровня рыночной цены на предстоящие 18 месяцев делится на четыре части. Первая часть - это сбор всей необходимой информации. Для сбора информации предлагается использовать следующие источники статистической информации: SBB, Metaltorg, Металлкурьер [1, 2, 3, 4]. Вторая часть основана на процессе построения прогноза цен на основе регрессионных моделей. Третья часть базируется на процессе построения прогноза, на основе опроса экспертов предприятия. Четвертая часть заключается в расчете и построении с помощью специального алгоритма окончательного прогноза цен на базе полученных данных. Окончательный прогноз представляется на комитет по ценообразованию для принятия управленческих решений по базовому уровню цен.

Процесс построения прогноза цен с помощью регрессионных моделей можно разделить на 3 этапа. На рис. 3 изображен алгоритм действия и взаимосвязь основных элементов прогноза.

Рис. 3 Предлагаемая система построения прогноза на базе регрессионных моделей на рынке РФ

В качестве базового продукта принят горячекатаный прокат (рулоны) - HRC (hot rolled coil). На первом этапе с помощью собранной информации рассчитывается уровень экспортной цены на горячекатаный прокат, на условиях поставки FOB Черное море. Данный уровень цены рассчитывается на базе проведенного корреляционно - регрессионного анализа по специально выведенной формуле. Исследование было построено на подборе наиболее сильно влияющих на экспортный уровень цен факторов:

· величина мирового производства стали;

· уровень номинальных производственных мощностей;

· сырьевые затраты отрасли.

Формула расчета экспортного уровня цены  имеет следующий вид:

P(HRC_ex)(t) = 13,5 * CU(t) + 3 * RMC(t) – 5,2 * (t) – 973  (1)

P(HRC_ex) – среднее значение базового уровня экспортной рыночной цены на горячекатаный прокат;

CU – отношение мирового производства стали к номинальных производственным мощностям;

RMC – затраты сырья, включая твердый коксовый уголь, железную руду, основанную на ценовых тенденциях ежегодного сырья;

t – период.

На втором этапе относительно рассчитанного уровня экспортной цены на горячекатаный прокат с помощью уравнения регрессии рассчитывается уровень цены на горячекатаный прокат рынка РФ. Для определения уравнения регрессии, устанавливающей зависимость российских цен от экспортных также было проведено исследование и были исследованы и выбраны для включения в регрессионную модель следующие факторы:

· Уровень цены на рынке РФ на горячекатаный прокат, USD\т;

· Экспортные цены реализации на горячекатаный прокат ЧерМК ОАО «Северсталь» USD/т;

· Цена на лом, USD/т без НДС;

· Цена на угольный концентрат, USD/т без НДС;

· Цена на железорудный концентрат,  USD/т без НДС.

Факторы отбирались на основе значения определителя корреляционных матриц. Исторические данные в расчетах использовались за период с 1999  по 2011 г.г. В результате проведенного корреляционно – регрессионного анализа было получено уравнение зависимости уровня цен на рынке РФ от уровня экспортных цен и курса доллара.

Полученное в результате расчетов уравнение имеет следующий вид:

P(HRC_ru) = -112,79 + 1,15*P(HRC_ex) + 4,38 (2)

На третьем этапе с помощью полученных значений уровня экспортной цены и уровня цены на внутреннем рынке на горячекатаный прокат определялись уровни цен на холоднокатаный прокат на экспорт и на рынок РФ, а также на оцинкованный прокат на рынке РФ. Данные уровни цен определялись также с помощью регрессионных моделей. В результате получены регрессионные модели, рекомендуемые для прогноза уровня цен в металлургической отрасли (таблица 1)  .

Регрессионные модели, рекомендуемые для прогноза уровня цен в металлургической отрасли

Таблица 1

Третьей частью системы прогнозирования уровня рыночной цены является процесс опроса экспертов предприятия. Для чего разработана специальная форма для опроса ведущих специалистов (в лице руководителей отделов продаж и начальников управлений) с целью получения экспертного мнения по предстоящей динамике изменения уровня цены (также на 18 месяцев) (рис. 4). Каждому эксперту соответствует определенный вес в прогнозе на определенный продукт.

Рис. 4  Предлагаемая матрица опроса экспертов

В настоящее время на предприятии базовые цены рассчитываются и пересматриваются раз в месяц и устанавливаются в основном на основе фактических продаж предприятия за предыдущий период. Таким образом,  для более эффективного функционирования системы ценообразования и установления базового уровня цены продаж на предстоящий период предлагается в общую систему расчета базовых цен на товарную продукцию добавить данные, получаемые при расчете прогноза цен. Организация процесса анализа всех элементов, необходимых для расчета базовых цен, может быть реализована через алгоритм принятия управленческого решения на основе устанавливаемого уровня базовых цен, проведенного мониторинга рыночной конъюнктуры и внутренней среды предприятия и полученных данных на основе бенчмаркинга  и прогноза цен.

Вся информация, которая была подготовлена на предыдущих этапах, рассматривается и анализируется экспертами. На базе всей представленной информации эксперты приходят к определенным выводам, и принимается решение по установлению базовых цен на основные продукты на предстоящий период продаж. Предложенный алгоритм может быть использован для принятия управленческого решения по установлению базового уровня цены и минимального уровня базовой цены. Таким образом, ценообразование на металлургическом предприятии будет представлять собой комплексную систему методов, принципов и организационных основ, способствующих эффективному функционированию предприятия в целом.

Список литературы:

1. Металл Эксперт [Электронный ресурс] // http://metalexpert-group.com/index.html

2. Metal Bulletin [Электронный ресурс] // http://www.metalbulletin.com/

3. Steel Business Briefing [Электронный ресурс] // https://www.steelbb.com/

4. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] // http://www.gks.ru/

5. И. В. Липсиц. Ценообразование, управление ценообразованием в организации // изд. «Экономистъ» - Москва, 2004.

6. Т. Т. Нэгл. Стратегия и тактика ценообразования // изд. «Питер» 2004.

7. Андреев А.М., Кельчевская Н.Р. Проблемы управления затратами и уровнем цен // Известия высших учебных заведений // Цветная металлургия. – 2009. – №6. – С. 69–72 – 0,345 п.л. (вклад автора 0,17 п.л.).

8. Андреев А.М. Развитие теоретических взглядов на управление затратами предприятия // Научно-образовательный потенциал нации и конкурентоспособность страны: Сборник статей III Международной научно-практической конференции. – Пенза, 2008. – 0,24 п.л.

9. Чубаков Г.Н. Стратегия ценообразования в маркетинговой практике предприятия // ИНФА-М – Москва, 2009.

10. Герасименко В.В. Эффективное ценообразование: рыночные ориентиры // Международный центр финансово-экономического развития – Москва, 2008.

11. Паршин В. Ф. Экономико-математические методы и модели в ценообразовании. – Минск, БГЭУ, 2005.

12. Иванов Д.Ф., Магрупова З.М. К вопросу построения закупочной деятельности металлургической компании  // http://www.rusnauka.com/Page_ru.htm  Эффективные инструменты современных наук-2013. Publishing house Education and Science s.r.o. IČO : 271 56 877  Frýdlanská 15/1314 , Praha 8 MS v Praze , oddíl C,vložka 100614