Выявление особенностей ценообразования на данных онлайн-ритейлеров Москвы

В настоящей работе на основе онлайн-данных по ценам ритейлеров Москвы проведен анализ соответствия ценового поведения тем или иным моделям ценообразования. Исследование дополняет проведенные ранее оценки ценовой жесткости в контексте выявления эмпирических признаков тех или иных моделей ценообразования на российских данных. Эмпирический анализ основывается на данных, собранных на ежедневной основе для перечня онлайн-ритейлеров Москвы за период с февраля 2019 года по июнь 2020-го. Данные охватывают 33 категории продовольственных товаров, 54 категории непродовольственных товаров и 7 категорий услуг. В работе получены следующие эмпирические результаты, которые с некоторой долей условности могут быть присущи и российской экономике в целом. Не выявлена явная зависимость размера изменения цены от продолжительности периода неизменности цены. Наиболее близкой с точки зрения совпадения стилизованных факторов для онлайн-ритейлеров Москвы на исследуемом временнóм промежутке оказалась модель Голосова — Лукаса, однако полного совпадения не обнаружено. Декомпозиция инфляции на интенсивную (средний размер изменений цен) и экстенсивную (доля товаров, цены на которые изменились в конкретном периоде) составляющие свидетельствует о значительном вкладе первой составляющей в ценовую динамику на российских данных. Аналогичный результат характерен для дисперсии инфляции, вклад интенсивной составляющей в декомпозицию дисперсии которой оказывается наивысшим. В целом выявленный перечень стилизованных фактов свидетельствует о том, что ценовое поведение российских фирм-ритейлеров относится к моделям гибридного ценообразования, которые включают элементы ценообразования, зависящего как от состояния экономики, так и от времени. Полученные результаты не являются в полной мере устойчивыми по отношению к рассматриваемому периоду и могут быть скорректированы по мере расширения выборки.

1. Божечкова А., Евсеев А. Анализ жесткости цен в розничной онлайн-торговле Москвы // Экономическая политика. 2020. Т. 15. № 5. С. 32–59.

2. Calvo G. Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework // Journal of Monetary Economics. 1983. Vol. 12. No 3. P. 383–398.

3. Caplin A., Leahy J. State-Dependent Pricing and the Dynamics of Money and Output // The Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. No 3. P. 683–708.

4. Caplin A., Spulber D. Menu Costs and the Neutrality of Money // The Quarterly Journal of Economics. 1987. Vol. 102. No 4. P. 703–725.

5. Dotsey M., King R. G., Wolman A. L. State-Dependent Pricing and the General Equilibrium Dynamics of Money and Output // The Quarterly Journal of Economics. 1999. Vol. 114. No 2. P. 655–690.

6. Gagnon E. Price Setting During Low and High Inflation: Evidence from Mexico // The Quarterly Journal of Economics. 2009. Vol. 124. No 3. P. 1221–1263.

7. Golosov M., Lucas Jr. R. E. Menu Costs and Phillips Curves // Journal of Political Economy. 2007. Vol. 115. No 2. P. 171–199.

8. Klenow P., Kryvtsov O. State-Dependent or Time-Dependent Pricing: Does It Matter for Recent U.S. Inflation? // The Quarterly Journal of Economics. 2008. Vol. 123. No 3. P. 863–904.

9. Nakamura E., Steinsson J. Five Facts About Prices: A Reevaluation of Menu Cost Models // The Quarterly Journal of Economics. 2008. Vol. 123. No 4. P. 1415–1464.

10. Taylor J. Aggregate Dynamics and Staggered Contracts // Journal of Political Economy. 1980. Vol. 88. No 1. P. 1–23.