ааа. рпо (1). 2 Оценка современного состояния рынка электронной торговли
 Скачать 48.64 Kb.
|
|
2.1.Оценка современного состояния рынка электронной торговли На современном этапе экономического развития особое место в становлении торговли выступает электронное направление. Развитие цифровой экономики описывается по-разному в разных странах. При этом в Российской Федерации взаимосвязь цифровой торговли и современного общества формально характеризует объем рынка торгового в целом. Опишем динамику объема рынка электронной торговли на рисунке 1.  Рисунок 1 – Динамика объема рынка электронной торговли в Российской Федерации в период с 2018-2022 гг., млрд. руб. Стоит отметить, что распределение развития электронной торговли в различных регионах Российской Федерации описывается в особых технологических показателях, так как некоторые области имеют дефицит времени на хождение времени по реальным магазинам (примером того могут стать Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону). Структура распределения электронной коммерции по объектам России представлено на рисунке 2.  Рисунок 2 – Распределение развития рынка электронной торговли по субъектам РФ, 2022 год, млн. руб. Стоит отметить, что объем электронной торговли к 2022 году вырос на 13 %, а общий объем интернет-продаж увеличивается на 3,6 трлн. Руб. Опишем отдельные структурные компоненты электронной торговли в исследуемом периоде на рисунке 3.  Рисунок 3 – Распределение объема электронных продаж по структурным элементам, 2018-2022 гг. Помимо стандартного статистического анализ сформируем регрессионный анализ зависимости уровня ВВП на душу населения в период 2018-2022 гг. от уровня рынка электронной коммерции в России нза указанный период. Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 1). Таблица 1 – Регрессионные исходные данные
Для наших данных система уравнений имеет вид   Получаем эмпирические коэффициенты регрессии:  .Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):  Выборочные средние.   Выборочные дисперсии:   Среднеквадратическое отклонение   Коэффициент корреляции b можно находить по формуле, не решая систему непосредственно:   Линейное уравнение регрессии имеет вид Коэффициентам уравнения линейной регрессии можно придать экономический смысл. Коэффициент регрессии  показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с повышением или понижением величины фактора ВВП на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу тенденции роста рынка электронной торговли повышается в среднем на  .Коэффициент  формально показывает прогнозируемый уровень у, но только в том случае, если  находится близко с выборочными значениями.Но если х=0 находится далеко от выборочных значений х, то буквальная интерпретация может привести к неверным результатам, и даже если линия регрессии довольно точно описывает значения наблюдаемой выборки, нет гарантий, что также будет при экстраполяции влево или вправо. Подставив в уравнение регрессии соответствующие значения показателей роста электронной коммерции, можно определить выровненные (предсказанные) значения результативного показателя ВВП для каждого наблюдения. Связь между ВВП и ростом показателей электронной коммерции определяет знак коэффициента регрессии b (если > 0 – прямая связь, иначе - обратная). В нашем примере связь прямая. Изучена зависимость ВВП и ростом показателей электронной коммерции. На этапе спецификации была выбрана парная линейная регрессия. Оценены её параметры методом наименьших квадратов. Установлено также, что параметры модели статистически не значимы. Возможна экономическая интерпретация параметров модели - увеличение показателей роста электронной коммерции на 1 ед.изм. приводит к увеличению ВВП в среднем на ед.изм. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. При  , Y будет находиться в пределах от  до  ед.изм. и с вероятностью 95% не выйдет за эти пределы.В результате пандемии число покупателей в eCommerce резко возросло до 3,4 миллиарда. Никто не мог предсказать такой скачок всего за несколько месяцев до того как он произошёл. Теперь острая необходимость в eCom несколько снижается, и рост, по прогнозам, немного замедлится. Тем не менее, это число означает, что более 43% потребителей во всем мире делали покупки в Интернете в 2020 году. Согласно прогнозам на 2021 год, к концу года количество пользователей электронной коммерции во всем мире увеличится на 400 миллионов. |