Upload
hanley
View
29
Download
6
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Ökonometriai módszerek a vezetékes és mobiltávközlési szolgáltatások helyettesítésének vizsgálatára. Muraközy Balázs Verseny és szabályozás 2009 kötet bemutatója 2010. s zeptember 1. Szabályozási kérdés. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Ökonometriai módszerek a vezetékes és mobiltávközlési szolgáltatások helyettesítésének vizsgálatára
Muraközy BalázsVerseny és szabályozás 2009 kötet bemutatója
2010. szeptember 1.
Szabályozási kérdésSzabályozási kérdés: milyen erősen kell szabályozni a
vezetékes távközlési szolgáltatásokat?Milyen erős a verseny a vezetékes- és a mobil
távközlési szolgáltatások között?Ha a verseny erős, egy érintett piachoz tartoznak
A vezetékes szolgáltatók piaci részesedése alacsonyabb„Gyengébb” szabályozásra van szükség
Ha a verseny gyenge, különböző piacokhoz tartoznakA „vezetékes piacon” a vezetékes szolgáltatók részesedése
magasabb„Erősebb” szabályozásra van szükség
2
VázlatRugalmasság és piacdefinícióFő adattípusok A fogyasztók állításaiAggregált adatokEgyéni adatokTanulságok Magyarország számára
3
Rugalmasság és piacdefinícióPiacdefiníció: Az adott termékeket egyedül gyártó
„hipotetikus monopolistának” megérné-e de érezhető mértékben a versenyzői szint fölé emelni az árakat?
Kérdés, hogy a vizsgált termék mellett milyen más termékeket kell gyártania a hipotetikus monopolistának, hogy ez teljesüljönPl. a vezetékes szolgáltatást még nem éri meg
monopolizálni, de a vezetékes és mobilt együttesen már igen – a két szolgáltatás alkot egy piacot
4
Rugalmasság és piacdefinícióIntuitív alkalmazás:
Saját-árrugalmasság Megmutatja, hogy a hipotetikus monopolistának megéri-e árat emelni
Kereszt-árrugalmasság Melyik terméket kell legközelebb bevonni a piacra?
Formális alkalmazásKritikus rugalmasság elemzésHa ismerjük a vállalat költségszerkezetét, akkor meg lehet mondani,
hogy milyen rugalmasság fölött nem éri meg árat emelnie a hipotetikus monopolistának:
0,05∗𝑝∗𝑄−0,05∗ȁ𝜂ȁ∗𝑄∗ሺ1,05𝑝−𝑐ሻ> 0
ȁ𝜂ȁ< 𝑝1,05𝑝−𝑐
5
Rugalmasság és piacdefinícióDe milyen rugalmasság?
Hozzáférési vagy használati?A használati függ a helyettesítésitől
Hosszú- vagy rövid távú? Ha az ár csak rövid távon csökken, akkor a fogyasztók reakciója
magasabb is lehet, mint hosszú távonMennyi idő alatt alkalmazkodnak a fogyasztók elég nagy
arányban? Milyen intervallum számít a versenyre gyakorolt hatások
megítélése szempontjából?
Rugalmasság becsléseln𝐷𝑖 = 𝛽0+𝛽1 ln𝑝𝑖 +𝛽2 ln𝑝𝑗+𝛽3 ln𝑋+𝑢
6
Fő adattípusokFogyasztók állításaiból kiinduló modellek (szándékolt
preferencia)Pl. lemondaná-e vezetékes telefonját, ha 20 százalékkal
nőne az előfizetés ára?Aggregált (panel) adatok
Pl. Dél-Korea tartományaiban megfigyelt előfizetések és forgalom, éves, 10 évig
Egy szolgáltató csomagjai szintjén aggregált ár- és mennyiség adatok
Egyéni adatokÁltalában felmérés„Bemondás” vagy számlagyűjtés?
7
Fő adattípusok: identifikáció
8
Fő adattípusok: identifikációKét egymásnak részben ellentmondó követelmény
Az ár-mennyiség megfigyeléseknek csak azokat az elmozdulásait (varianciáját) használjuk fel, ami biztosan a kínálati függvény eltolódásaiból (különbözőségéből) adódik
A felhasznált variancia elég nagy legyen a pontos becsléshezPéldául: különböző csomagokra előfizető fogyasztók eltérő
demográfiai jellemzői miatt eltérő lehet az árak szintjeA szintek összehasonlítása tehát felveti az identifikációs
problémátEzért az elemzéshez csak az árak és mennyiségek változásait
használjuk fel (fix hatás)Az együttható viszont csak akkor becsülhető meg pontosan, ha
ezek a változások eléggé különböznek a csomagok között
9
Fogyasztók állításai„Szándékolt preferencia”A kutatók maguk állíthatnak össze csomagokat
(előfizetési díj, sávszélesség, stb)A fogyasztók választhatnak ezek közülÖkonometriai modellek az így kapott adatokon is
alkalmazhatók:Pr(i. csomag választása)=F(i. csomag jellemzői, más
felajánlott csomagok jellemzői)Az i. csomag árának együtthatójából kiszámítható a
rugalmasság
10
Fogyasztók állításaiElőnyök
Megoldja az identifikációs problémát, mert a kutató véletlenszerűen módosíthatja a „kínálatot”
A kutató elég nagy varianciát vihet az adatokba a pontos identifikációhoz
Új, a piacon még nem létező szolgáltatások, csomagok hatása is vizsgálható
HátrányaNem tényleges döntésre épülInkább hozzáférési rugalmasság mérésére alkalmas, nem
várható el, hogy reálisan megbecsüljék az emberek, hogy mennyit beszélnének
Túl sok dimenzió méréséhez már nagy (és drága) mintára van szükség
11
Aggregált adatok – cég vagy csomagszintű aggregátumokPl. tudjuk egy vállalat különböző csomagjaiban a lebeszélt
perceket, az előfizetők számát és az árakatModell:
Csomag- és idő fix hatásokFő probléma:
az egyes csomagok előfizetőinek összetétele endogén: függ az ártól Pl. az alacsonyabb árat, de magasabb előfizetési díjat tartalmazó csomag
előfizetői olyanok, akik más csomagra előfizetve is többet beszélnének
Ráadásul ezt a fix hatás sem oldja meg, mert az árváltozás hatására megváltozik a fogyasztók összetétele Az elvándorló fogyasztók szisztematikusan különböznek az ottmaradtaktól
12
Aggregált adatok – területi aggregátumokPl. minden megyéről tudjuk az elmúlt 10 évből az
előfizetések számát és árátA kereslet modellje:
Megyei és idő fix hatásokFő kérdések:
A kínálat eltérő szerkezetéből adódnak-e a megyék közötti különbségek? (hihetőbb, mint a csomagok esetében)
eléggé különböznek-e az árak az egyes megyék között? (USA-ban talán, Mao.-n nem valószínű)
13
Fogyasztók egyéni adataiKérdőíves megkeresés
Fogyasztók demográfiai jellemzői és távközlési szolgáltatás-használatuk önbevallás alapján
SzámlagyűjtésA fenti adatok mellett elkérik a fogyasztók számláit is,
ami jelentősen javítja a pontosságotÁrak szerkezeteBeszélt percek stb.
14
Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezéseDiszkrét függő változós modellek
Véletlen hasznosság modellekA n. fogyasztó hasznossága a j. alternatívából:
Azt az alternatívát választja, amelyikből a legnagyobb a hasznossága
Az egyes alternatívák választásának valószínűsége a hibatag eloszlásától függ. Pl logit:
𝑈𝑛𝑗 =𝑉൫𝑥𝑛𝑗,𝑠𝑛൯+𝜀𝑛𝑗
(1) 𝑃𝑛𝑖 = 𝑒𝑉𝑛𝑖σ 𝑒𝑉𝑛𝑗𝑗
15
Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezéseDiszkrét változós modelleknél kiszámíthatók a saját-
és keresztárrugalmasságokLogit modell feltevése: minden alternatíva ugyanúgy
helyettesíti egymást (irreleváns alternatíváktól való függetlenség)Pl. az ADSL ára felmegy, ennek hatására ugyanolyan
arányban nő a keskenysávú és a kábeles internet előfizetőinek száma
Megoldás: beágyazott logitBizonyos alternatívák egymás közelebbi helyettesítői
16
Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezésePélda beágyazott logitra
17
Fogyasztók egyéni adatai: az árak méréseA fogyasztó által választott előfizetés ára
MegfigyelhetőDe bonyolultak a csomagokEzért meg kell becsülni, hogy hány beszélt perchez
mekkora előfizetési díj tartozikFüggő változó: teljes fizetett díjMagyarázó változó: földrajzi, demográfiai fix hatások, lebeszélt
percek számaProbléma: lebeszélt perceket befolyásolhatja a
tarifaszerkezetBeszélt percek változó instrumentálása
18
Fogyasztók egyéni adatai: az árak méréseA fogyasztó által nem választott alternatíva ára
A véletlen hasznosság modellben a többi alternatíva hasznosságának modellezéséhez ezekre is szükség van
Azokra az árakra vagyunk kíváncsiak, amiket a fogyasztó érzékel
Ezek közvetlenül nem figyelhetők megÖssze kell őket gyűjteni, kedvezményekkel együtt, pl. a
fogyasztók lakóhelye szerintÁtváltás:
Szükség van minél nagyobb különbségekre az árak között (pl. területi)
Viszont a mesterségesen generált variancia hatására torzított lehet a rugalmasság-becslés
19
Tanulságok Magyarország számáraFogyasztók állításai
Jól előkészített méréseknek van helyeLéteznek felmérések is egyéni szinten, pl. Eurobarometer
„ha ugyanolyan áron használhatná otthonában a mobiltelefont, mint a vezetékest, akkor feladná-e vezetékes telefonját”
Ezekre az adatokra lehetne többet építeniAggregált adatok
Csomagszintű:Nehéz az endogén összetétel-hatás kezelése
Területi szintűAz ország kicsi és homogén, az árak szintje és változásai között kis
különbségek vannakNehéz pontosan becsülniBár a város-vidék közötti különbségek esetleg kihasználhatókDe pl. Ausztriában jó tapasztalatok vannak
20
Tanulságok Magyarország számáraEgyéni felmérések:
Léteznek régebbi egyéni adatok Pl. Tárki-NHH közös felmérése, 2004
Hasznos lenne az ilyeneket kibővíteni, rendszeressé tenniSzámlagyűjtés lehetséges-e?
„Természetes kísérlet”A fogyasztók egy – véletlenszerűen kiválasztott – részének
más árakat ajánlanakEzeknek és a kontrollcsoportnak az összehasonlítása torzítatlan,
pontos becslést adPl. BT átmenetileg árakat csökkentett rugalmasságmérés
céljábólA szabályozó végezhetne ilyen kísérleteket
Például bizonyos földrajzi területen eltérő módon szabályozhatná az egyetemes szolgáltatás árát egy ideig
21