Таблиц с готовыми значениями ценовой эластичности различных товаров нет. Не тратьте время на поиске в Интернете – ничего путного не найдете! Никто такими исследованиями не занимается, потому что: а) такие исследования стороннему наблюдателю нельзя провести, так как информация об истинных объемах продаж компаний составляет их главную коммерческую тайну и б) видимо, поэтому такие исследования никто не заказывает.
Хочу успокоить – вы можете вполне удовлетворительно определить эластичность самостоятельно. Для этого нужно скрупулезно фиксировать свои прошлые и нынешние ценовые шаги и анализировать их влияние на объемы продаж, очищая результат от сезонных, макроэкономических, конъюнктурных и прочих факторов, влияющих на рынок.
Вот примеры определения эластичности ценового спроса. Приведены с нарастанием сложности.
<…>
Пример 2. У компании всего один продукт
Компания в течение 4-х месяцев продает продукт по цене 100 рублей, а на пятый снижает ее до 90. При этом объем продаж, как и ожидалось, возрастает, например, до 1390 единиц. Объемы продаж в первые четыре месяца приведены на диаграмме.
Рисунок 1. Динамика объемов продаж (столбцы). Пунктир – линия тренда по первым 4-м месяцам.
Линия тренда за 4 месяца, добавленная на диаграмме, показывает, что объемы продаж в среднем росли, и если бы и дальше все шло, как оно идет, то на пятый месяц объем продаж составил бы 1 150 единиц. Это легко получить, если воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ(), имеющейся в Excel. Графически ей соответствует значение линии тренда на пятый месяц (она изображена на диаграмме пунктиром).
Месяц
1
2
3
4
5
Объем продаж
900
850
1 100
1 050
1 150 (ТЕНДЕНЦИЯ)
Для корректного определения ценовой эластичности логично использовать именно это значение – 1150 единиц. Почему? Нам ведь нужно выяснить влияние изменения цены на объем продаж, поэтому мы фактический объем в 1390 единиц на пятый месяц сравниваем с тем объемом, который был бы в этом месяце при прежней цене.
Почему нельзя за базовое взять значение фактических продаж в 4-м месяце – 1050? Потому, что мы видим, что за время наблюдения объем продаж не был постоянным, он колебался. Было бы ошибкой не учитывать эти колебания.
Хорошо, скажете вы, но почему нельзя учесть эти колебания, вычислив средний объем за 4 месяца:
(900 + 850 + 1 100 + 1 050) : 4 = 975?
Потому, что тогда мы не учли бы того факта, что объемы продаж и при постоянной цене имели тенденцию к росту.
Таким образом, выбранная нами процедура учитывает и усреднение, и тенденцию увеличения объемов продаж, а, значит, отражает именно те изменения в объеме продаж, которые обусловлены исключительно снижением цены. Что нам и требуется!
Итак, изменение объема, обусловленное ценовым фактором равно 1 390 – 1 150 = 240 единиц. Это составляет 240 : 1 150 = 21% по отношению к объему, который мы бы вероятнее ожидали бы получить на пятый месяц, если бы цена не менялась.
Отсюда всего один шаг до определения эластичности. Сделаем его: Е = 21% / (-10%) = -2,1.
Величина R2, изображенная в левом верхнем углу диаграммы показывает точность соответствия линии тренда набору фактических значений объемов продаж. Чем ближе ее значение к единице, тем точнее линия тренда описывает изменение объемов продаж. Для иллюстрации того как «работает» величина R2 приведем еще одну диаграмму. На ней объем продаж растет без всяких колебаний и флуктуаций, в точном соответствии с линейной тенденцией
роста.
Рисунок 2. Объем продаж растет в точном соответствии с трендом. Месячные отклонения (колебания) отсутствуют.
Компания и рынок работают слаженно, как часы. Компания предлагает ровно столько, сколько следует из линейного прогноза, т.е. по плану. Рынок покупает ровно столько, сколько предлагает компания. Просто сказка! Идеальный случай, при котором величина R2 в точности равна единице. Приведен исключительно для иллюстрации. Не пытаться воплотить в жизнь!