В 2024 году в России было реализовано 1 571 272 новых легковых автомобиля, что на 48,4% больше, чем в 2023 году. Однако уже по итогам 9 месяцев 2025 года наблюдается общее снижение продаж автомобилей на 22,4% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Эта динамика свидетельствует об исключительной волатильности и чувствительности рынка к макроэкономическим шокам, создавая идеальный, но крайне сложный полигон для эконометрического анализа потребительского спроса в условиях агрессивной смены игроков.
Введение: Актуальность, цель и задачи исследования
Современный автомобильный рынок переживает эпоху тектонических сдвигов, особенно ярко выраженных на рынках, столкнувшихся с геополитическими и экономическими трансформациями. В Российской Федерации этот процесс проявился в массовом исходе традиционных западных и японских брендов, который был стремительно замещен выходом большого числа новых игроков, преимущественно из КНР. Эти новые марки, часто обладая конкурентной ценой и современными технологиями, мгновенно изменили структуру предложения и, как следствие, динамику потребительского спроса, усиливая конкурентное давление.
Проблема исследования заключается в том, что простой статистический анализ долей рынка не позволяет адекватно оценить степень конкурентного влияния, которое новые бренды оказывают на спрос уже устоявшихся марок (включая отечественных производителей). Необходим количественный, эконометрический инструментарий, способный выделить и оценить этот эффект, отделив его от влияния макроэкономических факторов (курсы валют, ставки кредитования). И что из этого следует? Только так можно получить объективную картину реальных потребительских предпочтений и спрогнозировать дальнейшее перераспределение рыночных долей.
Главная цель курсовой работы — построить и верифицировать количественную эконометрическую модель спроса на автомобили, позволяющую оценить влияние появления новых марок на потребительский выбор, с акцентом на преодоление методологических вызовов, таких как эндогенность ценовых переменных.
Для достижения этой цели необходимо решить следующие ключевые задачи:
- Определить адекватную теоретическую базу (модели спроса на дифференцированный продукт).
- Обосновать выбор эконометрического инструментария (модели дискретного выбора Logit/Probit).
- Разработать стратегию борьбы с эндогенностью ценовых оценок.
- Сформировать эмпирическую базу данных на основе актуальной статистики российского авторынка (2023–2025 гг.).
Структура данной работы соответствует этим задачам, последовательно переходя от теоретических основ к выбору методологии и, наконец, к спецификации переменных и эмпирической базе.
Теоретические основы моделирования спроса на дифференцированный продукт
Анализ спроса на автомобили требует отказа от упрощенной модели совершенной конкуренции. Автомобиль — это классический дифференцированный продукт, где каждый бренд и модель обладают уникальным набором характеристик, воспринимаемых потребителем как различающиеся по качеству и престижу.
Модель Чемберлина и свойства рынка с дифференцированным товаром
Потребительское поведение на автомобильном рынке наиболее адекватно описывается концепциями монополистической конкуренции, впервые формализованной Э. Чемберлином.
Ключевые характеристики рынка, соответствующие этой модели:
- Наличие рыночной власти: Несмотря на большое число участников, каждый производитель (бренд) обладает определенной монопольной властью над своим продуктом, обусловленной его уникальностью (дизайном, брендом, техническими особенностями). Кривая спроса для отдельной марки имеет отрицательный наклон, что позволяет фирме устанавливать цену выше предельных издержек.
- Продуктовая дифференциация: Автомобили различаются по множеству параметров (мощность, безопасность, страна происхождения, дизайн), что позволяет им сосуществовать на рынке, даже имея значительные ценовые различия. Как показывает теория, товар более низкого качества найдет спрос только при существенно более низкой цене, а более высокое качество позволяет бренду устанавливать ценовую премию.
- Высокая эластичность спроса: Новые автомобили являются товарами с высокой ценовой эластичностью спроса (абсолютное значение коэффициента > 1). Это означает, что спрос крайне чувствителен к изменениям цен, а также к макроэкономическим шокам, таким как повышение ключевой ставки или девальвация национальной валюты, которые напрямую влияют на доступность кредитных ресурсов и, как следствие, на покупательную способность.
В условиях появления новых марок, как это произошло с китайскими брендами, происходит усиление конкуренции по принципу субституции. Потребитель, ранее выбирающий между ограниченным числом "традиционных" марок, теперь включает в свой выбор новый, часто более доступный, субститут. А разве это не является прямым указанием на необходимость переоценки традиционных моделей ценообразования?
Инструментарий количественной оценки конкурентного влияния
Для количественной оценки влияния появления нового конкурента в эконометрическом исследовании используется показатель перекрестной эластичности спроса (εXY).
Перекрестная эластичность спроса показывает процентное изменение объема спроса на товар X (например, на марку LADA) при изменении цены товара Y (например, новой марки Chery) на 1%.
Формула перекрестной эластичности (в точечном выражении):
εXY = (Δ QX / QX) / (Δ PY / PY) = (∂ QX / ∂ PY) · (PY / QX)
где:
- QX — объем спроса на марку X;
- PY — цена марки Y.
Интерпретация результатов:
- Если εXY > 0, товары X и Y являются субститутами (заменителями). Появление нового бренда, конкурирующего с существующими, должно привести к положительной перекрестной эластичности. Чем выше положительное значение, тем сильнее конкурентное влияние нового игрока.
- Если εXY < 0, товары X и Y являются комплементами (дополняющими), что на авторынке может быть применимо к автомобилю и, например, топливу или страхованию.
В рамках курсовой работы, построенной на моделях дискретного выбора, перекрестная эластичность рассчитывается не напрямую, а через коэффициенты, полученные в регрессии, что позволяет получить более точные оценки конкурентного взаимодействия.
Эконометрическая методология: Модели дискретного выбора и их валидация
Покупка автомобиля — это дискретное решение: потребитель либо покупает конкретную модель, либо нет, либо выбирает одну марку из множества доступных. Для анализа таких решений линейная регрессия становится неадекватной, так как ее оценки могут выходить за пределы интервала [0, 1] (вероятность).
Logit- и Probit-модели для анализа вероятности покупки
Для моделирования вероятности наступления события (в нашем случае — вероятность покупки конкретной марки i потребителем j) используются модели дискретного выбора, такие как Logit и Probit.
Модели Logit и Probit связывают вероятность наступления события с набором объясняющих переменных (Xj) через нелинейную функцию распределения (логистическую для Logit, нормальную для Probit).
Logit-модель основана на предположении, что случайные ошибки в модели имеют логистическое распределение. Она прогнозирует вероятность Pi, используя логарифм шансов (logit):
ln ( Pi / (1 - Pi) ) = β0 + Σj=1k βj Xj
где:
- Pi — вероятность того, что потребитель выберет марку i.
- Xj — набор характеристик (цена, качество, бренд-факторы).
- βj — оцениваемые коэффициенты.
Полная математическая формализация, выражающая вероятность события (покупки) в Logit-модели:
Pi = eβ0 + Σ βj Xj / (1 + eβ0 + Σ βj Xj)
Logit-модель является предпочтительной для данного исследования, поскольку коэффициенты β могут быть интерпретированы как изменение логарифма шансов при изменении соответствующей переменной на единицу, а также позволяют легко рассчитать предельные эффекты (Marginal Effects) для интерпретации влияния каждой переменной на вероятность покупки.
Устранение смещения оценок: Проблема эндогенности и IV-методы
Одним из наиболее критичных вызовов при эконометрическом моделировании спроса, особенно на рынке дифференцированных продуктов, является проблема эндогенности (Endogeneity).
Эндогенность возникает, когда одна или несколько независимых переменных (регрессоров) коррелируют со случайной ошибкой модели. В контексте спроса на автомобили, цена является классическим эндогенным регрессором.
Причины эндогенности цены:
- Пропуск существенной переменной (Omitted Variable Bias): Цена автомобиля часто коррелирует с не наблюдаемыми характеристиками, такими как истинное качество, надежность или "бренд-эффект" (престиж), которые влияют на спрос, но не включены в модель. Производители устанавливают более высокую цену на автомобили с высоким не наблюдаемым качеством, что создает корреляцию между ценой и ошибкой (в которой "сидит" пропущенное качество). Это приводит к смещенным и несостоятельным оценкам ценовой эластичности.
- Одновременность (Simultaneity): Цена и количество (спрос) определяются одновременно в равновесии рынка. Если мы оцениваем только уравнение спроса, игнорируя уравнение предложения, мы сталкиваемся с проблемой одновременности.
Решение: Метод Инструментальных Переменных (IV)
Для получения состоятельных (не смещенных) оценок коэффициентов, особенно ценовой эластичности, необходимо использовать метод инструментальных переменных (IV).
Инструментальная переменная (Z) должна удовлетворять двум критическим условиям:
- Релевантность: Z должна быть сильно коррелирована с эндогенной переменной (ценой).
- Экзогенность: Z не должна быть коррелирована со случайной ошибкой модели (т.е. не должна напрямую влиять на предпочтения потребителей).
Примеры инструментальных переменных для цены автомобиля:
В академической литературе для BLP-моделей дискретного выбора и других моделей спроса на дифференцированный продукт часто используются:
- Издержки производства/поставок: Переменные, отражающие стоимость ключевых компонентов (например, мировые цены на сталь или алюминий), или изменения в импортных пошлинах и утилизационных сборах. Эти факторы влияют на цену, устанавливаемую производителем, но не влияют напрямую на потребительское предпочтение к марке.
- Цены тех же марок на других географических рынках: Цены на аналогичные модели в соседних странах или регионах, которые отражают общую ценовую политику бренда, но не связаны с не наблюдаемым спросом на конкретном российском рынке.
Применение IV-методов требует построения двухступенчатой процедуры: на первом этапе прогнозируется эндогенная переменная (цена) с использованием инструментальных переменных, а на втором этапе прогнозируемая цена подставляется в основную модель спроса (Logit/Probit). Только такой подход гарантирует, что полученные коэффициенты эластичности будут отражать чистый эффект цены, свободный от влияния ненаблюдаемых факторов.
Эмпирическая база, переменные и неценовые факторы
Для обеспечения высокого качества эконометрического исследования необходимо использовать максимально актуальные и репрезентативные данные. Эмпирической базой должны служить данные российского автомобильного рынка за период с 2023 по 2025 год, отличающийся максимальной волатильностью и притоком новых марок.
Анализ структуры российского авторынка (2023–2025 гг.)
Рынок новых легковых автомобилей в России продемонстрировал драматические изменения, которые являются ключевым контекстом для моделирования спроса.
| Период | Объем продаж (тыс. ед.) | Изменение год-к-году (%) | Доля LADA (%) | Доля Иномарок (%) |
|---|---|---|---|---|
| 2023 г. | 1 058.7 | +69.0% | 30.6% | 67% |
| 2024 г. | 1 571.3 | +48.4% | 28.0% | 68% |
| 9М 2025 г. | ~896.0 | -22.4% | N/A | N/A |
Источник: Росстат, Автостат, расчеты автора.
Ключевые факты для моделирования:
- Волатильность: Взрывной рост 2023–2024 годов, обусловленный эффектом низкой базы и агрессивным замещением импорта, сменился резким падением на 22,4% в 9М 2025 года. Это падение затронуло даже лидирующие китайские бренды (Haval, Chery, Geely), чьи продажи снизились в пределах 19,6%–25,7%.
- Сдвиг в структуре: За 2024 год марочный ТОП-5 иностранных брендов полностью заняли китайские марки. Лидером стал Haval (+70,6% роста). Это свидетельствует о радикальном изменении структуры субститутов.
- Влияние макрофакторов: Снижение продаж в 2025 году является критическим для включения в модель макроэкономических переменных (например, ставка ЦБ, курс рубля/юаня), которые отражают влияние высоких процентных ставок и потребительских ожиданий.
Выбор и спецификация переменных для эконометрической модели
Для построения Logit-модели (или ее многомерного аналога, Multinomial Logit, если исследуется выбор из более чем двух марок) необходимо тщательно специфицировать зависимые и независимые переменные.
| Категория | Переменная | Тип | Описание |
|---|---|---|---|
| Зависимая (Y) | Yij | Бинарная (0/1) | Факт выбора марки i потребителем j. Yij = 1, если марка i выбрана; 0 — иначе. |
| Ключевой Регрессор (Эндогенный) | Pi | Количественная | Средневзвешенная цена модели i (с учетом комплектаций) в период наблюдения. |
| Технические характеристики | HPi | Количественная | Мощность двигателя (лошадиные силы). |
| Sizei | Количественная | Размеры или класс автомобиля (например, SUV, седан). | |
| Бренд-эффект/Качество (Прокси) | CRi | Качественная/Ранговая | Оценка качества/надежности (например, на основе экспертных или потребительских рейтингов J.D. Power, или прокси-переменная, отражающая гарантийный период). |
| COOi | Качественная | Страна происхождения (dummy-переменные: 1 — Китай, 1 — Россия, 0 — прочие). | |
| Маркетинг | AdBudgeti | Количественная | Объем рекламного бюджета марки i (прокси для неценовой конкуренции). |
| Макроэкономика | Ratet | Количественная | Ключевая ставка ЦБ в период t (отражает доступность автокредитов). |
| ExChanget | Количественная | Курс рубля к валюте-импортеру (USD/CNY) в период t. |
Обоснование неценовых факторов:
Согласно проведенным исследованиям, потребители в России ставят на первое место при выборе автомобиля Цена (44–65%) и Качество/Надежность (57%). Поскольку "качество" сложно измерить, необходимо использовать прокси-переменные, такие как Страна происхождения (COOi), которая служит сильным сигналом о предполагаемом качестве и престиже, а также оценки надежности (CRi), которые частично замещают пропущенную переменную не наблюдаемого качества, снижая риск эндогенности, но не устраняя его полностью. Все эти факторы вместе взятые формируют комплексное предпочтение покупателя.
Заключение и перспективы дальнейшего исследования
Данное методологическое руководство разработано для обеспечения академической строгости количественной курсовой работы, посвященной анализу спроса на автомобильном рынке в условиях появления новых конкурентов.
Ключевые методологические этапы, ведущие к состоятельным результатам:
- Теоретическая основа: Использование модели монополистической конкуренции Чемберлина как наиболее адекватной для рынка дифференцированного продукта.
- Эконометрический выбор: Применение моделей дискретно��о выбора (Logit/Probit) для анализа вероятности покупки, что позволяет корректно интерпретировать влияние ценовых и неценовых факторов на индивидуальный выбор.
- Валидация модели: Обязательное включение процедуры борьбы с эндогенностью (IV-оценка), что критически важно для получения не смещенных оценок ценовой эластичности и адекватного измерения конкурентного влияния новых марок через перекрестную эластичность.
Результаты эмпирического анализа, основанного на данных 2023–2025 годов, позволят не только оценить, насколько сильно новые бренды (например, китайский ТОП-5) являются субститутами для существующих марок (LADA, или оставшиеся европейские/японские модели), но и выявить, какие неценовые факторы (бренд, сервисное покрытие, страна происхождения) оказались наиболее значимыми в условиях структурного кризиса. Таким образом, исследование предоставит компаниям четкую картину конкурентного ландшафта, позволяющую принимать обоснованные стратегические решения по ценообразованию и позиционированию.
Ограничения и пути для будущих исследований:
Основное ограничение исследования заключается в проблеме сбора полных и детализированных данных, особенно по неценовым факторам (например, маркетинговые бюджеты, точные издержки поставки новых марок) и микроданным (индивидуальные транзакции, предпочтения потребителей). При этом, в качестве перспективного направления дальнейшего исследования может служить применение панельных данных (срез по маркам и во времени), что позволяет учесть ненаблюдаемые, но постоянные характеристики марок (фиксированные эффекты бренда) и тем самым дополнительно ослабить проблему эндогенности, предоставляя более robust оценки влияния цены и качества.
Список использованной литературы
- Власов, М. П. Моделирование экономических процессов / М. П. Власов, П. Д. Шимко. — Ростов н/Д: Феникс, 2005. – 409 с.
- Нуреев, Р. М. Курс микроэкономики : учебник для вузов. – 2 изд., изм. – М.: Норма, 2005. – 576 с.
- Практикум по эконометрике : учеб. пособие / И.И. Елисеева [и др.] ; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 192 с.
- Селищев, А. С. Микроэкономика. – СПб.: Питер, 2002. – 448 с.
- Association of European Businesses : AEB Press Releases [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.aebrus.ru/media/press/. — Загл. с экрана (дата обращения: 22.10.2025).
- Полная статистика продаж автомобилей в России 2025 год / Green Way. — URL: https://icnet.ru/articles/polnaya-statistika-prodazh-avtomobiley-v-rossii.html (дата обращения: 22.10.2025).
- Logit & probit модели / НИУ ВШЭ. — 2011. — URL: https://www.hse.ru/data/2011/10/03/1266858102/Logit%20&%20probit%20модели.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Теория отраслевых рынков / Воронежский государственный технический университет. — 2021. — URL: https://cchgeu.ru/images/files/uchebnie_materiali/metod_ukazaniya/MT/2021_ekonomika_metod_ukazaniya_teoriya_otraslevyh_rynkov.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Ценовая эластичность спроса и ее роль в ценообразовании / Pricer24. — 2024. — URL: https://pricer24.com/blog/tseovaya-elastichnost-sprosa/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Неценовые факторы спроса: что это такое и как они влияют на рынок / Совкомбанк. — URL: https://www.sovcombank.ru/blog/biznesu/necenovye-faktory-sprosa/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Эконометрический анализ потребительского выбора на рынке автомобиле / МГУ имени М.В.Ломоносова. — 2023. — URL: https://istina.msu.ru/publications/article/82333796/ (дата обращения: 22.10.2025).
- Спрос на новые легковые автомобили класса «С» в России на протяжении их жизненного цикла / КиберЛенинка. — 2007. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/spros-na-novye-legkovye-avtomobili-klassa-s-v-rossii-na-protyazhenii-ih-zhiznennogo-tsikla (дата обращения: 22.10.2025).
- Регрессии с эндогенностью / НИУ ВШЭ. — 2012. — URL: https://www.hse.ru/data/2012/03/17/1267853036/Lek_16.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
- Эндогенность из-за пропуска существенной переменной / Про Учебник+ (МГУ). — URL: https://www.msu.ru/study/econometrics/endogenous_variable.html (дата обращения: 22.10.2025).
- Пробит-модель / Про Учебник+ (МГУ). — URL: https://www.msu.ru/study/econometrics/probit_model.html (дата обращения: 22.10.2025).