Ekonometryczne modelowanie popytu konsumpcyjnego na podstawie danych dziennych

„Dotychczas modelowanie popytu w polskiej literaturze statystyczno-ekonometrycznej bazowało na danych przekrojowych i przekrojowo-czasowych [...]. Książka Marcina Blażejowskiego ma niewątpliwie nowatorski charakter na rynku polskim w zakresie ekonometrycznego modelowania popytu konsumpcyjnego na podstawie danych dziennych [...]. Wyniki prezentowane w recenzowanej pracy są przykładem rzetelnie przeprowadzonych badań, dociekliwości Autora, dbałości o wiarygodność i obiektywność rezultatów".

Fragment recenzji wydawniczej prof. dr. hab. Marka Walesiaka

Wstęp / 9

Rozdział 1.Teoretyczne aspekty analizy popytu konsumpcyjnego / 15
1.1.Rys historyczny modelowania popytu / 15
1.2.Podstawy teoretyczne analizy popytu / 21
1.2.1.Elementy teorii wyboru konsumenta / 21
1.2.2.Popyt oraz funkcje popytu / 24
1.3.Założenia ekonometrycznego modelowania popytu / 30
1.4.Funkcje popytu na podstawie szeregów obserwacji dziennych / 36

Rozdział 2.Ekonometryczne modele popytu konsumpcyjnego / 40
2.1.Charakterystyka szeregów obserwacji dziennych / 40
2.2.Analityczne funkcje popytu, ich charakterystyki oraz własności / 43
2.3.Definicje oraz metody wyznaczania elastyczności popytu /48
2.3.1.Elastyczność popytu w punkcie / 49
2.3.2.Różnicowa oraz łukowa elastyczność popytu / 52
2.3.3.Elastyczność popytu według koncepcji metody pomiaru efektów oddziaływania zmiennych / 55
2.3.4.Definicja oraz wyznaczanie cenowej elastyczności opakowaniowej / 58
2.4.Specyfikacja modelu popytu według koncepcji dynamicznych modeli zgodnych / 61
2.4.1.Podstawowe informacje o metodologii dynamicznych modeli zgodnych / 61
2.4.2.Wybór postaci analitycznej dla potrzeb modelowania popytu na podstawie danych dziennych / 66

Rozdział 3.Modele „bąbli promocyjnych" / 73
3.1.Charakterystyka zjawiska „bąbla promocyjnego" / 73
3.2.Identyfikacja wystąpienia efektu „bąbla promocyjnego" / 86
3.3.Modelowanie efektu „bąbla promocyjnego" / 89
3.3.1.Modele odpowiedzi rynku oraz funkcje odpowiedzi impulsowych / 89
3.3.2.Model funkcji transferowej / 93
3.4.Modele wielorównaniowe jako narzędzia opisu efektów promocyjnych / 98
3.4.1.Funkcje odpowiedzi impulsowych w modelach VAR / 101
3.4.2.Modele strukturalne / 107

Rozdział 4. Funkcje popytu oraz funkcje sprzedaży na przykładzie proszków do prania / 115
4.1.Przygotowanie danych empirycznych / 115
4.2.Modele popytu dla wybranych marek proszków do prania / 117
4.2.1.Empiryczne modele popytu / 117
4.2.2.Wyznaczanie ocen elastyczności popytu w punkcie / 127
4.2.3.Elastyczności cenowe zgodnie z koncepcją metody pomiaru efektów oddziaływania zmiennych / 133
4.2.4.Podsumowanie wyników przykładu empirycznego modelowania popytu na podstawie danych dziennych dla rynku proszków do prania / 135
4.3.Wielorównaniowe modele rynku oraz funkcje sprzedaży na przykładzie rynku proszków do prania / 137
4.3.1.Przykłady identyfikacji wystąpienia efektu „bąbla promocyjnego" / 138
4.3.2.Ekonometryczny model mikrorynku według metodologii wektorowej autoregresji / 140
4.3.3.Ekonometryczny model mikrorynku o równaniach współzależnych na przykładzie proszków do prania / 151
4.4.Porównanie wyników analizy elastyczności cenowych popytu na podstawie modelowania jedno-i wielorównaniowego / 171
4.4.1.Porównanie ilości wyznaczonych ocen elastyczności cenowych /173
4.4.2.Porównanie znaków wyznaczonych ocen elastyczności cenowych / 175
4.4.3.Porównanie różnic w uzyskanych ocenach elastyczności cenowych / 176

Rozdział 5.Przykłady wykorzystania elastyczności cenowych oraz modeli „bąbli promocyjnych" dla rynku proszków do prania / 179
5.1.Funkcje odpowiedzi impulsowych wyprowadzone na podstawie modelu VAR(3) / 179
5.2.Analiza mnożnikowa oraz symulacje z ekonometrycznego modelu mikrorynku o równaniach współzależnych / 190
5.3.Budowa wariantowych prognoz sprzedaży na podstawie scenariuszy akcji promocyjnych na przykładzie rynku proszków do prania / 203
5.3.1.Scenariusze równoległych jednoczesnych promocji / 203
5.3.2.Scenariusze równoległych promocji pojawiających się w różnych okresach / 209

Zakończenie / 214
Dodatek A / 222
A.l. Oznaczenia zmiennych uwzględnionych w poszczególnych modelach / 222
A.2. Oszacowane modele popytu / 224
A.2.1. Modele popytu na analizowane proszki do prania sprzedawane w małych opakowaniach / 224
A.2.2. Modele popytu na analizowane proszki do prania sprzedawane w średnich opakowaniach / 226
A.3. Oszacowane równania modelu VAR(3) / 227
A.3.1. Blok równań dla logarytmów ilości sprzedanych małych i średnich opakowań analizowanych marek proszków do prania / 227 
A.3.2. Przebiegi funkcji odpowiedzi impulsowych dla impulsów z cen pozostałych siedmiu marek proszków do prania / 255
A.4. Pozostałe mnożniki dynamiczne dla impulsów pochodzących z cen czterech marek o największym udziale w rynku / 258
A.4.1. Scenariusz pierwszy: równoległe promocje dwóch marek proszków do prania / 258
A.4.2. Scenariusz drugi: równoległe promocje trzech marek proszków do prania / 261
A.4.3. Scenariusz trzeci: równoległe promocje czterech marek proszków do prania / 263
Dodatek B / 264
B.l. Wpływ agregacji szeregów czasowych na oceny elastyczności cenowych popytu / 264
B. 1.1. Porównanie ocen elastyczności cenowych popytu uzyskanych z modeli szacowanych na podstawie danych dziennych i tygodniowych / 266
B.2. Analiza porównawcza wielorównaniowych modeli mikrorynku produktów konsumpcyjnych dla danych tygodniowych i dziennych / 271 
B.2.1. Założenia scenariuszy do symulacji oraz uzyskane wyniki / 273
Literatura / 278
Spis tabel / 286
Spis rysunków / 289
Skorowidz / 293
(Summary) / 295

Marcin Błażejowski