ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ (ВЛИЯНИЕ ДОЛИ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ НА ОБЪЕМ ОБОРОТА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ) ЗА ПЕРИОД С 2013 ПО 2023 ГОДЫ

АННОТАЦИЯ

Оборот розничной торговли является одним из ключевых аспектов, используемых при расчете ВВП государства. В современном мире активно развивающихся цифровых технологий многие предприятия активно внедряют инновации в производственные процессы в целях повышения эффективности работы.

Ключевые слова: оборот розничной торговли; интернет-торговля.

Введение

Оборот розничной торговли является крайне важным экономическим индикатором, представляющим собой стоимость всех товаров, которые были проданы населению в течение определенного периода времени, на цели личного потребления или использования в домашнем хозяйстве. Является одной из важнейших составляющих валового внутреннего продукта государства. В Российской Федерации сектор розничной торговли достиг достаточно высокого уровня развития, в стране огромное количество продуктовых ретейлов. В 2023 году оборот розничной торговли превысил 48 трлн. руб., что на 13% больше значения предыдущего года. Стремительный рост показателя говорит о том, что розничная торговля в России эффективно развивается.

На размеры оборота розничной торговли влияет ряд различных факторов: объем товарных запасов, наличие трудовых ресурсов, возможности производственных мощностей и так далее. Однако, в современном мире цифровых технологий важнейшим элементом успешного функционирования той или иной отрасли экономики является наличие инноваций и технологических решений, позволяющих оптимизировать процесс производства и улучшить качество создаваемой продукции. Одним из направлений цифровизации в области розничной торговли является развитие интернет-продаж.

В данной работе будет проведено исследование влияния доли интернет-продаж в общем объеме розничной торговли размеры оборота розничной торговли. Изучаемый период времени составляет 11 лет (с 2013 года по 2023 год), что позволит более наглядно изучить связь между двумя показателями.

Таблица 1.

Исходные данные.

Источник: Росстат. Розничная торговля и общественное питание. [4]

Для наглядного изучения влияния доли интернет-продаж на объемы розничной торговли построим точечную диаграмму и определим тип линии тренда показателя.

Показатель R^2 составляет 0,9515, что говорит о соответствии регрессионной модели фактическим данным (см. рис. 1). По графику заметно, что существует прямая линейная зависимость между изучаемыми показателями. Это означает, что с ростом или падением одного из параметров, другой ведет себя схожим образом. Таким образом, при увеличении доли интернет-продаж растет и показатель оборота розничной торговли.

Рисунок 1. Оборот розничной торговли в России, трлн. руб.

Проверим существование связи посредством проведения корреляционного анализа (рис. 2). Коэффициент корреляции между X (доля интернет-продаж) и Y (оборот розничной торговли) составил 0,9755. Значение близко к 1, что говорит о наличии крайне высокой связи между изучаемыми показателями и подтверждает наличие прямой линейной зависимости. Подтвердим данную гипотезу посредством изучения t-статистики, рассчитав наблюдаемое и критическое значение t-критерия. Наблюдаемое значение составило 13,3. Для расчета критического значения используем функцию СЬЮДЕНТ.ОБР.2Х. Будем использовать уровень значимость 95% (далее в исследовании также будет использоваться данное значение). Критическое значение составило 2,26, что меньше наблюдаемого значения критерия. Это подтверждает наличие связи между показателями.

Рисунок 2. Корреляционный анализ

Для уточнения результатов проведем повторную проверку линейной зависимости, используя другой способ – расчет через функцию ЛИНЕЙН (рис. 3). По результатам работы функции получаем число Фишера, которое составило 176, 65. Далее воспользуемся оценкой f-критерия, рассчитав критическое значение (наблюдаемым является число Фишера). F-критическое составляет 5,11, что меньше наблюдаемого значения. Таким образом, модель является статистически значимой.

Рисунок 3. Анализ через функцию ЛИНЕЙН

Далее перейдем к расчету регрессионной статистики (рис. 4), которая также сможет подтвердить или опровергнуть гипотезу о достоверности эконометрической модели. Воспользовавшись программой РЕГРЕССИЯ из пакета анализа, получаем результаты регрессионного, дисперсионного анализа, а также анализ коэффициентов. Показатель t-статистики по изучаемому фактору влияния составляет 13,3, что превышает рекомендуемое значение (2) и свидетельствует о значимости фактора. P-значение<0,05, что также подтверждаем существующую связь между показателями.

Рисунок 4. Регрессионная статистика

Далее проведем тест Дарбина-Уотсона для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции, для чего проведем исследование остатков, значения который также были получены в результате расчета регрессионной статистики. Для начала необходимо рассчитать изменение остатков (табл. 2), после чего нужно найти сумму квадратов сначала самих остатков, затем их дельт. Далее найти их частное. По результатам расчетов коэффициент Дарбина-Уотсона составил 1,5434. Теперь по таблице значений Дарбина-Уотсона найдем значения dl (0,633) и du (1,01) [6].

Таблица 2.

Анализ остатков

Полученный коэффициент Дарбина-Уотсона попадает в зону отсутствия автокорреляции (рис. 5).

Рисунок 5. Тест Дарбина-Уотсона

Наконец, завершим проверку модели тестом Голфелда-Квандта, который выявляет наличие гетероскедастичности. Для его проведения необходимо расположить критерии X по возрастанию, однако, в нашем случае, доля интернет-продаж итак растет в течение изучаемого периода, в связи с чем оставляем изначальный порядок данных. Далее разделим массив на 2 части: в первой части 6 значений, во второй 5, так как имеется нечетное количество наблюдений – 11. Для каждого массива значений проведем анализ через функцию ЛИНЕЙН (рис. 6), в результате работы которой мы получаем ESS1 и ESS2, необходимые для расчета показателя GQ.

Рисунок 6. Расчеты ЛИНЕЙН для теста Голфелда-Квандта

После проведения расчетов получаем значение 3,4415. Найдем критическое значение данного показателя через функцию FРАСПОБР, получим 5,1173. Значение GQ ниже критического значения, что говорит об отсутствии гетероскедастичности в модели. Таким образом, наблюдения однородны.

Заключение

По результатам проведенного анализа можно сделать выводы об однозначной линейной зависимости между изучаемыми показателями, а также на прямом влиянии доли интернет-продаж на объемы розничной торговли. Увеличение онлайн-торговли приводит к увеличению общего объема оборотов ретейлов.

Таким образом, предприятиям, работающим в области розничной торговли необходимо улучшать и развивать сервисы интернет-продаж, так как это крайне положительно будет сказываться на размерах оборота, и, соответственно, на прибыли корпораций.

Список литературы:

1. Айвазян, С. А. Эконометрика / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. - М.: Маркет ДС, 2017. - 104 c. (Дата обращения: 12.12.2024)
2. Гармаш, А. Н. Экономико-математические методы и прикладные модели : учебник для бакалавриата и магистратуры / А. Н. Гармаш, И. В. Орлова, В. В. Федосеев ; под ред. В. В. Федосеева. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 328 с (Дата обращения: 12.12.2024)
3. Интернет-торговля. Рынок России. Интернет-портал Tadviser - [ Электронный ресурс ] – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82-%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D1%8F_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8)
4. Розничная торговля и продукты питания. Федеральная служба государственной статистики Росстат - [ Электронный ресурс ] – URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/roznichnayatorgovlya
5. Российские продуктовые ретейлеры отчитались за 2023 год. Тинькофф Журнал - [ Электронный ресурс ] – URL: https://journal.tinkoff.ru/news/review-rus-retail-2023/#:~:text=%D0%9F%D0%BE%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B0%2C%20%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%20%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B9,%D1%82%D1%80%D0%BB%D0%BD%20%D1%80%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%B9%20%D0%B1%D0%B5%D0%B7%20%D1%83%D1%87%D0%B5%D1%82%D0%B0%20%D0%9D%D0%94%D0%A1%20
6. Таблица значений Дабрина-Уотсона. URL: https://math.semestr.ru/trend/darbin.php