Практические аспекты формирования ценовой политики предприятия оптовой торговли

РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО

Том 18 • Номер 21 • ноябрь 2017

ISSN 1994-6937 Russian Journal of Entrepreneurship

издательство

Креативная экономика

практические аспекты формирования ценовой политики предприятия оптовой торговли

Розумная Н.В.1, Беляев Т.Е.1

1 Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В статье рассмотрены вопросы формирования ценовой политики предприятий оптовой торговли; проведен анализ развития оптовой торговли в России. Построена регрессионная модель зависимости объема продаж от цены для предприятия оптовой торговли. Разработаны рекомендации по совершенствованию ценовой политики компании. Статья посвящена проблемам ценообразования на отечественных предприятиях, вопросам обоснования эффективной ценовой политики современных компаний, функционирующих в условиях жесткой ценовой конкуренции.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ценовая политика, оптовая торговля, регрессионная модель, инфляция, курсы валют, скидки, объем продаж, конкуренция.

practical aspects of pricing policy of a wholesale enterprise

Rozumnaya N.V.1, Belyaev T.E}

1 Novosibirsk State Technical University, Russia

введение

В современных рыночных условиях функционирования российских предприятий одним из главных инструментов конкурентной борьбы является успешная ценовая политика. Обоснованное установление цен, грамотно продуманные программы лояльности для постоянных клиентов являются одним из важных факторов долгосрочного развития компаний сегодня. Для предприятий, реализующих товары с эластичным спросом по цене, даже незначительное изменение стоимости продукции приводит к существенному повышению объемов продаж, однако, даже в этих условиях установление цен требует применения точного экономико-математического аппарата. Исходя из всего вышеперечисленного, необходимо отметить, что формирование эффективной ценовой политики для современных российских предприятий, зачастую является средством повышения рентабельности их деятельности в целом.

Концепциям ценообразования, разработке ценовых стратегий компаний в условиях конкуренции посвящены труды отечественных и зарубежных ученых: М. С. Абрютиной [1] (Abryutina, 2011), И. В. Булах [2] (Bulakh, 2017), А. Г. Виноградова [6] (Evdokimov, Nadtoka, Vinogradov, 2016), Е. В. Галкиной [3] (Galkina, 2014), С. Германа [5] (Dolan, German, 2005), Д. Л. Дейли [4] (Deyli, 2014), Р. Дж. Долана [5] (Dolan, German, 2005), Ф. И. Евдокимова [6] (Evdokimov, Nadtoka, Vinogradov, 2016), М. М. Ерихова [7] (Erikhov, 2017), С. В. Ивановой [8] (Ivanova, 2010), М. Крамера [11] (Porter, Kramer, 2006), И. В. Липсица [9] (Lipsits, 2014), Т. Б. Надтоки [6] (Evdokimov, Nadtoka, Vinogradov, 2016), М. Портера [11] (Porter, Kramer, 2006), Т. Н. Рыжиковой [13] (Ryzhikova, 2016), Г. А. Симонян [14] (Simonyan, 2009), Ж. Тироль [15] (Tirole, 2006). В данных работах приведены методы и методические подходы к установлению цен в различных условиях хозяйствования, на разных типах рынков [1, 3-7], рассмотрена цена как значимый фактор повышения конкурентоспособности товаров [2, 8, 9, 11], даны методики определения оптимальных скидок [13-15]. Однако в условиях жесткой ценовой конкуренции, которая характерна для большинства отечественных рынков, актуальность проблем ценообразования, разработки эффективных ценовых стратегий не уменьшается и требует дальнейших научных исследований.

Целью данной статьи является научное обоснование и разработка практических рекомендаций по формированию ценовой политики предприятия оптовой торговли в современных условиях.

ABSTRACT:_

The article considers the issues of pricing policy of wholesale trade enterprises; we analyze the development of wholesale trade in Russia. We've made a regression model of the dependence of sales on the price for a wholesale enterprise. We developed recommendations for improving the company's pricing policy. The article is devoted to the issues of pricing at domestic enterprises and to the issues of justification of effective pricing policy of modern companies operating in the conditions of tough price competition.

KEYWORDS: price policy wholesale, regression model, inflation, exchange rates, discounts, sales, competition

JEL Classification: F13, F51, F52 Received: 13.10.2017 / Published: 16.11.2017

© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers

For correspondence: Rozumnaya N.V.

CITATION:_

Rozumnaya N.V., Belyaev T.E. (2017) Prakticheskie aspekty formirovaniya tsenovoy politiki predpriyatiya optovoy torgovli [Practical aspects of pricing policy of a wholesale enterprise]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 18. (21). - 3375-3389. doi: 10.18334/rp.18.21.38525

Статистический анализ развития оптовой торговли в России в период за 2000-2016 гг.

Анализируя развитие той или иной отрасли хозяйствования в стране, обращают внимание на такой показатель, как численность занятых работников в данной сфере к общему числу трудоспособного населения. Структура занятого населения по видам экономической деятельности в России, по данным Федеральной службы государственной статистики на 04.04.2017 г. представлена на рисунке 1 [10].

Как видно из рисунка 1, наибольшую долю (18,5 %) занимает оптовая и розничная торговля в сумме с работниками гостиниц и ресторанов, что в целом говорит о развитии данной сферы деятельности в стране. Оптовая торговля в Российской Федерации на протяжении 15 лет является одной из наиболее развивающихся отраслей эконо-

Сельское и лесное хозяйство, охота, рыболовство

Добыча полезных ископаемых

Обрабатывающие производства

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

Строительство

Оптовая и розничная торговля, гостиницы и рестораны

Транспорт и связь

Финансовая деятельность

Государственное управление и обеспечение военной безопасности, социальное обеспечение

Образование

Здравоохранение и предоставление социальных услуг

Другие виды

Рисунок 1. Структура занятого населения по видам экономической деятельности в России Источник: составлено авторами по данным Официального сайта Федеральной службы государственной статистики России.

ОБ АВТОРАХ:_

Розумная Наталья Вячеславовна, доцент кафедры маркетинга и сервиса, кандидат экономических

наук, доцент (rozumnaya.nata1ya0yandex.ru]

Беляев Тимофей Евгеньевич, миагистр 1-го годаобучения

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Розумная Н.В., Беляев Т.Е. Практические аспекты формирования ценовой политики предприятия оптовое торговли // Российское предпринимательство. - 2017. - Том 18. - № 21. - С. 3375-3389. doi: 10.18334/гр.18.21.38525

Рисунок 2. Оборот оптовой торговли в РФ (млрд руб.) Источник: составлено авторами по данным Официального сайта Федеральной службы государственной статистики России.

мики, по темпам роста данная отрасль опережает многие другие. Динамика оборота оптовой торговли в России за последние 15 лет представлена на рисунке 2.

Как мы можем видеть, с 2001 года по 2008 год оборот оптовой торговли увеличился в 5,65 раз и если в 2001 году составил 5507,8 млрд руб., то в 2008-ом оборот составлял

31136.4 млрд руб. Если же рассматривать организации оптовой торговли, тот тут ситуация следующая: оборот за эти 7 лет увеличился в 6,05 раз, в стоимостном выражении на 2001 годоборот составлял 4221,7 млрд руб., а в 2008-ом - 25549,6 млрд руб.

Далее в 2008 году в мире случился финансово-экономический кризис, который пртвел к снижению многих: рынков в среднем в 7-4 раза, обороты оптовой торговли существенно сократились и составили на 2009 год по организациям 23 514,8 млрд руб., относительно оборота оптовой торговли (всего), то он тоже сократился на 2877,6 млрд руб. и составил 28258,8 млрд руб.

С 2010 года положение стало улучшаться и оборот оптовой торговли составил

32153.5 мд°д руб., по оргаиизациям - 27955,6 млрд руб. В 2014 году благодаря референдуму, проведенному в Крыму, добавились и данные по Республике Крым и городу федерального значения Севастополю. В 2015 году положение также улучшалось и темп роста составил по оборотб 110,50 %, по организацисм - 112,79 %,ав 2016 году темп роста в целом - 108,14%). Подытожим, оборот оптовой торговли в России за последние 15 лет имел исключительно положительную тенденцию за исключением 2009 года, нов 2010 году положение уже выровнялось, однако стоимостные поктзатели не дают полной картины. Рассмотрим, как изменялся индекс физического объема оборота оптовой торговли в России с2010 года по 2016 год (бис. 3).

120,0 110,0 100,0 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0

Рисунок 3. Индекс физического объема оборота оптовой торговли Источник: составлено авторами по данным Официального сайта Федеральной службы государственной статистики России.

На 2010 год индекс физического объема оборота оптовой торговли составил 103,0 %,в 2014 году индекс уоказал зночение в отметке 103,9 %. 2005 г од оказалоя весьма непродуктивным ввиду введенных против России санкций, в связи с этим показатели составили оворот 94,5 %, т.н. фактическое уменьшение оборота было в размере 5,5 %, и оборот (по организациям) был в отметке 96,5 %. В 2016 гаду индекс увеличился на 2,6 % и составил 102,6 % (всего), по организациям индекс физического оНъема оборота оптовой торговли увеличился на 1,4 % и ооставил 101,4 %.

Объектом прикладного исследования для реализации целей данной статьи является компания ООО «ПолимерМетиз», которая относится к предприятиям оптовой торновли. Она начала свою деятельность в евгусте 2014 года. На ресунке 4 приведена динамика объема продаж компании; при выходе на рынок в силу естественных причин объем продаж был аизким, в период с августа по декабрь 2014 года суммарный объем продаж аоставил 20 121 740 руб. Относитевьно 2015 года предприятие продало продукции на 106 040 096 рублей. С января по октябрь наблюдался рост объема продаж, с ноября начанся дпад. Однако в феврале 20д6 года был резкеа рост до августа 2016года, далее последовал спад продаваемой продукции, что объясняется влиянием фактора сезонности и изменением курса валют. Суммарный объем продаж за 2016 год соттавил 1Г4 651 664 рубло.

2017 год начался лучше, чем 2016 год на сумму в 3 413 309 руб., но в феврале и марте 2017 года организация продала меньше продукции, чем в эти же периоды 2016 г ода. Анализ показал, что основными факторами, влияющими аа формирование цен на продукцию ООО «ПолимерМетиз», выступают курс валют и конкуренция [12] (Rоzumnaоa, 2017).

Рисунок 4. Объем продаж ООО «ПолимерМетиз», руб. Источник: составлено авторами по данным ООО «ПолимерМетиз».

По данным ООО «ПолимерМетиз», на 2014 год средняя стоимость закупки само-реза с прессшайбой 4,2х25 (цинк) была 180,89 рублей за тыс./шт., средний курс доллара в 2014 годусоставлял 35,99 рубля.

В 2015 году этот же саморез стоил уже 248,46 рублей за тыс./шт., когда средний курс доллара ба год был в отметке 61,15 рубоь, мы видим, что курс рубля за год обесценился в 69,91 %, когда закупка данного товпра подоложалана 37,35 %. В 2016 году средняя цена за доллар была в районе 66,96 рублей, изменение с 2015 годом составило 9,50 %. Цена на саморез у прессешлйбой 4,2х25 (цинк) составила 283,45 рублей за тыс./шт., и изоен ение показало увеличение целы в 14,08% относительно 2015 года. Касаемо 2017 года, с января по апрель средняя стоимость этого же самореза составила 228,19 рублей за тыс./шт., когда курс рубля по отношению к доллару составил 58,12 рублей, цена ум еньшилась пк отношению к 2016 (оду на 19 ,5 %, курс доллара в свою очередь снизился на 13,21%.

Проанализировав изменения курса валют, мы видим, что если обесценивается или украпляется рубль,это приводит к повижению или повышению целб1 закупки продукции, и соответственно к уменьшению или увеличению цены продажи организации ООО «ПолимерМетиз».

Регрессионный анализ зависимости объема продаж от цены по отдельному виду продукции ООО «ПолимерМетиз» - саморезы

На данный момент в организации не используется какая-то конкретная ценовая стратеаия. С целэю усовлршенста ования ц еновой политики предприятия была выявлена зависимость между объемом продаж и ценой саморезов и построена модель парной регрессии.

Корреляционоое поле зависимости изменений объема продаж от

цены

♦ л

400,00 350,00

ю

51 300,00 (0 о

8 250,00

О

¡5 200,00

о о

150,00

л

м

£ 100,00 <и

50,00 0,00

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000

Объем продаж, тыс. шт.

Рисунок 5. Корреляционное поле зависимости объема продаж саморезов от цены Источник: составлено авторами по данным ООО «ПолимерМетиз».

Корреляционное поле зависимости объема продаж саморезов от цены представлено на рисунке 5.

На рисунке 5 видно, что между объемом продаж саморезов и ценой существует линейная обратная зависимость. Определим тесноту связи между переменными рассчитав парный коэффициент корреляции по формуле (1):

где Су,Ох ~ среднеквадратическое отклонение признака у и признака х. Что доказывает, что в данном случае теснота связи между признаком у (объем продаж, тыс. шт.) и фактором х (цена, руб.) является достаточно высокой. Эти данные необходимы для дальнейших расчетов параметров уравнения парной линейной регрессии a и Ь, где а - свободный член уравнения; Ь - коэффициент регрессии, измеряющий вариацию результата у, приходящуюся на единицу вариации фактора х. Найдем значение у по формуле парной линейной регрессии:

у1 =а + Ьх.

С помощью метода наименьших квадратов (МНК) найдем параметры уравнения a и Ь.

Поиск неизвестных параметров утавнения пиоволится как оетттение задачи на экстремум:

N

=1<*

а — Ьх

Для нахождения параметров а и Ь необходимо составить и решить следующую систему нормальных уравнений:

- ^У ': = У .'':

а ^^ х, + Ь^ = ^ х^

(24а + 8043,50Ь = 382709,05 (8043,50а + 2706394,25 = 125234755,51.

Рассчитаем МНК оценку параметров а и Ь по формуле:

ь =

Следовательно:

Ь =

^ * 2 хгуг - X * у ^ * 2 X? - (х)2

125234755,51- 335,15* 15946,21 2706394,25-335,152

= -284,41,

а = 15946,21 — 335,15 * —284,41 = 111264,41. Таким образом, получаем следующее уравнение:

у. = Ш^-,!---

Полученное значение параметра Ъ показывает среднее изменение отклика модели при увеличении регрессора в среднем на единицу. Это означает, что в среднем с увеличением цены самореза на 1 рубль объем продаж уменьшается на 284,41 тыс. шт.

Проверим значимость всех параметров выбранной модели регрессии по критерию Стьюдента, выдвигаем гипотезы: НО: Ь = 0; Н1: Ъ Ф 0.

Если |[| > гкр(0,05; 22)> то гипотеза НО отвергается. Найдем табличное значение ( , оно равно 2,074. Рассчитаем 1расч по формуле.

кр

в , ^ а Г[Ь)=—; ((Й) = — .

(а) =

Б2 -

Л/

Рассчитаем дисперсию ошибок:

1 V'"

1 ^Г1"

(угуМ)-

, 302722961,24 5 =-= 13760134,60

22

- необъясненная дисперсия (мера разброса зависимой переменной вокруг линии регрессии). Тогда 5 = \'Б2 = V 13760134,60 = 11724,34. Это есть стандартная ошибка оценки (стандартная ошибка регрессии).

Тогда, подставляя значения в формулу, получаем, что: 52(й) = 35,95, а

52(а) = 12071,25.

Рассчитаем ^критерий Стьюдента для параметра Ь:

,,, -284,41

Таким образом, > 1^(0,05; 22), |—7,91| > 2,074, значит, гипотеза НО отвергается, следовательно, коэффициент является значимым. Проверим соответствие гипотез для параметра а-НО: а = 0; Н1: а Ф 0.

Рассчитаем ^критерий Стьюдента для параметра д: = 11126М1 = 12071.25

Таким образом, |1(й)| > {^(0,05; 48), |9,22| > 2,074, значит, гипотеза НО отвергается, значит, коэффициент является значимым.

Проверим значимость модели (уравнения регрессии) в целом с помощью критерия Фишера путем разложения общей суммы отклонений переменной у от среднего у на две части, остаточную и объясненную:

^(у, -уУ = £(*-Ю2 + ^СК-уУ

¡=1

¡=1

где Jf-iiji — v)2 - полная сумма отклика (TSS); £j(j-'; — y^2 - остаточная

сумма отклика (ESS); (yi — У)2 ~ объясненная сумма отклика (RSS).

Для оценки степени пригодности уравнения для прогнозирования можно использовать универсальный показатель качества прогноза, называемый коэффициентом детерминации и определяющийся как:

302722961,24 R2 = 1 —___________^ = 0,74.

1164077963,70

Коэффициент детерминация составил 74 %, это говорит о том, что 74 % данных модель может объяснить. Выдвигаем гипотезы:

НО: Д2 = 0> нет линейной взаимосвязи между переменными; Н1: Д2 Ф 0, есть линейная взаимосвязь между переменными. На основе значения Я2 вычислим статистику Фишера:

Из таблицы значений Фишера найдем Е- критическое, его значение составляет 4,3, следовательно, 62,60 > 4,3-

Гипотеза Н0 отвергается, значит, уравнение регрессии признается значимым, то есть пригодным для практического использования. Построим таблицу дисперсионного анализа (табл. 1).

Интервальный прогноз определим следующим образом:

v — t О— < V < V

JTZ ь[ф Уп — STT — У тг

где - стандартная ошибка прогноза, которая находится по формуле:

S2

Ef^Ot'i - х)

-{хп-хУ

Построим 95 %-ый доверительный интервал для уравнения регрессии на всем диапазоне исходных данных. Полученные расчетные данные внесем в таблицу 2.

Изобразим графически в одной системе координат исходные данные, линию парной регрессии, верхнюю и нижнюю границы 95 %-го доверительного интервала (рис. 6).

Таблица 1

Дисперсионный анализ

Источник дисперсии Чисто степеней свободы Сумма квадратов На 1 степень свободы Р - статистика Р - критическое Значимость

Объясненная 1 861355002,46 861355002,46 62,6 4,3 Да

Остаточная 22 302722961,24 13760134,60 1 - Да

Общая 23 1164077963,70 - - - -

Источник: рассчитано авторами по данным ООО «ПолимерМетиз».

Таблица 2

Доверительный интервал уравнения регрессии

№ хп Ул

1 2 3 4 5 6 7

1 290 28785,51 2038,52 4119,18 20242,34 37328,68

2 310 23097,31 632,52 3892,40 15024,46 31170,16

3 313 22244,08 490,62 3868,78 14220,23 30267,93

4 314 21959,67 447,32 3861,54 13950,83 29968,51

5 315 21675,26 406,02 3854,62 13680,77 29669,75

6 320 20253,21 229,52 3824,93 12320,31 28186,11

7 322 19684,39 172,92 3815,35 11771,35 27597,43

8 323 19399,98 147,62 3811,07 11495,83 27304,13

9 324 19115,57 124,32 3807,1 1 11219,61 27011,53

10 327 18262,34 66,42 3797,28 10386,79 26137,89

11 329 17551,315 31,92 3791,40 9687,95 25414,68

12 330 17409,11 26,52 3790,48 9547,65 25270,57

13 335 15987,06 0,02 3785,96 8134,98 23839,14

14 342 13996,19 46,92 3793,96 6127,52 21864,86

15 345 13142,96 97,02 3802,48 5256,62 21029,30

16 350 1 1720,91 220,52 3823,41 3791,17 19650,65

17 354 10583,27 355,32 3846,12 2606,42 18560,12

18 358 9445,63 522,12 3874,04 1410,88 17480,38

19 365 7454,76 891,02 3935,08 0 15616,11

20 367 6885,94 1014,42 3955,29 0 15089,21

21 368 6601,53 1079,12 3965,84 0 14826,69

22 370 6032,71 1214,52 3987,84 0 14303,49

Окончаниетабл. 2

1 2 3 4 5 0 7

23 373 5179,48 143 2,62 4023,03 0 13523,22

24 376 4326,25 1668,712 4060,78 0 12748,27

25 380 3188,61 3011,52 4114,94 0 1 1723,00

26 383 2335,38 3389,62 4158,38 0 10959,85

27 385 1766,56 3485,02 4188,64 0 10453,77

28 387 1197,74 2688,42 4219,88 0 9949,78

29 390 344,51 3008,52 4268,61 0 9 1 97,61

30 393 0 3346,62 4319,48 0 8449,89

31 395 0 3582 ,02 4354,55 0 7953,80

Источник: рассчитано авторами по данным ООО «ПолимерМетиз».

400,00 395,00 390,00 385,00 != 380,00 . 375,00 2 370,00 < 365,00 ю 360,00 а 355,00 о 350,00 ° 345,00 о. 340,00 § 335,00

¡5 330,00

о 325,00 § 320,00 ^ 315,00 « 310,00 £ 305,00 2Ц 300,00 295,00 290,00 285,00 280,00

Объем продаж, тыс. шт.

Рисунок 6. Графическое изображение модели парной регрессии и ее доверительного интервала Источник: построено авторами по расчетным данным таблицы 2.

Таким образом, можно сказать, что прогнозные значения объема продаж в зависимости от цены, рассчитанные по построенной модели с 95 %-ой вероятностью попадут в рассчитанный доверительный интервал.

Заключение

Компании «ПолимерМетиз» не целесообразно повышать цены т. к. снижение цены на 1 рубль дает значительное увеличение объема продаж на 284,41 тыс. шт., а также и повышение цены на 1 рубль дает уменьшение объема продаж на 284,41 тыс. шт. В зависимости от факторов внешней среды (изменение курса валют, изменение закупочных цен) компания может увеличить цену вплоть до 390 руб. за 1 тыс. шт. и при этом ожидаемый объем продаж покажет увеличение на 344,51 тыс. шт.

По результатам анализа для предприятия «ПолимерМетиз» больше всего подходит стратегия дифференцированных цен. Данная стратегия позволит продавать продукцию покупателям по разным ценам в зависимости от заказанного клиентом объема, месторасположения, время покупки, вариантов товаров и их модификации, а также установить шкалу возможных скидок на продаваемую продукцию.

Из приведенных расчетов мы рекомендуем предприятию ООО «ПолимерМетиз» придерживаться цены в 370 руб. за 1 тыс. шт. т. к. это даст наибольшую среднюю дополнительную прибыль в размере 14232549,88 руб., так же рекомендуем предложить потребителям дополнительную скидку на покраску саморезов, что станет привлекательной дополнительной услугой для постоянных клиентов.

ИСТОЧНИКИ:

1. Абрютина М.С. Методология расчета индексов потребительских цен оптового рын-

ка в статистике // Маркетинг в России и за рубежом. - 2011. - № 1. - с. 117-144.

2. Булах И.В. Элементы системы оценки конкурентоспособности предприятия //

Повышение конкурентоспособности социально-экономических систем в условиях трансграничного сотрудничества регионов: Сборник статей IV Межрегиональной научно-практической конференции с международным участием. 2017. - с. 85-86.

3. Галкина Е.В. Системное ценообразование в страховании // Российское предприни-

мательство. - 2014. - № 18. - с. 155-162.

4. Дейли Д.Л. Эффективное ценообразование - основа конкурентного преимущества.

- М.: Вильямс, 2014. - 304 с.

5. Долан Р.Дж., Герман С. Эффективное ценообразование. - М.: Экзамен, 2005. - 416 с.

6. Евдокимов Ф.И., Надтока Т.Б., Виноградов А.Г. Экономико-математическое со-

провождение инвестиционных проектов угледобывающих предприятий методом контроллинга критического пути // Уголь Украины. - 2016. - № 3. - с. 17.

7. Ерихов М.М. Итеративный расчет оптимального ценового меню // Торгово-экономический журнал. - 2017. - № 2. - с. 111-118. - doi: 10.18334/tezh.4.2.38246.

8. Иванова С.В. Ценовая конкурентоспособность предприятий торговли // Российское

предпринимательство. - 2010. - № 11-1. - с. 99-102.

9. Липсиц И.В. Маркетинговые методы увеличения прибыли на рынках стандартных

продуктов // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2014. - № 4. - с. 256-266.

10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru.

11. Porter M.E., Kramer M.R. Strategy and Society: The Link Between Competitive Advantage and Corporate Social Responsibility // Harvard Business Review. - 2006. - p. 78-92.

12. Розумная Н.В. Оценка конкурентоспособности услуг, предоставляемых сервисными организациями // Сервис в России и за рубежом. - 2017. - № 4(74). - с. 114-123.

13. Рыжикова Т.Н. Контроллинг эффективности маркетинговых процессов // Контроллинг. - 2016. - № 60. - с. 3-10.

14. Симонян Г.А. Ценообразование в туристско-рекреационной сфере // Российское предпринимательство. - 2009. - № 5. - с. 129-134.

15. Tirole J. The Theory of Corporate Finance. Princeton. - Oxford: Princeton University Press, 2006. - 657 p.

REFERENCES:

Abryutina M.S. (2011). Metodologiya rascheta indeksov potrebitelskikh tsen optovogo rynka v statistike [Methodology of calculation of consumer price indices of the wholesale market in statistics]. Journal of Marketing in Russia and Abroad. (1). 117-144. (in Russian). Bulakh I.V. (2017). Elementy sistemy otsenki konkurentosposobnosti predpriyatiya [Elements of the enterprise competitiveness assessment system] Increasing competitiveness of socio-economic systems in the context of cross-border cooperation between regions. 85-86. (in Russian). Deyli D.L. (2014). Effektivnoe tsenoobrazovanie - osnova konkurentnogo preimuschestva [Effective pricing is the basis of competitive advantage] M.: Vilyams. (in Russian).

Dolan R.Dzh., German S. (2005). Effektivnoe tsenoobrazovanie [Effective pricing] M.:

Ekzamen. (in Russian). Erikhov M.M. (2017). Iterativnyy raschet optimalnogo tsenovogo menyu [Iteration (calculation) of the optimal price list]. The Journal of trade and economics. 4 (2). 111-118. (in Russian). doi: 10.18334/tezh.4.2.38246. Evdokimov F.I., Nadtoka T.B., Vinogradov A.G. (2016). Ekonomiko-matematicheskoe soprovozhdenie investitsionnyh proektov ugledobyvayuschikh predpriyatiy metodom kontrollinga kriticheskogo puti [Economic and mathematical support of investment projects of coal mining enterprises by controlling the critical path]. Ugol Ukrainy. (3). 17. (in Russian). Galkina E.V. (2014). Sistemnoe tsenoobrazovanie v strakhovanii [System pricing in

insurance]. Russian Journal of Entrepreneurship. 15 (18). 155-162. (in Russian). Ivanova S.V. (2010). Tsenovaya konkurentosposobnost predpriyatiy torgovli [Price competitiveness of trade enterprises]. Russian Journal of Entrepreneurship. (11-1). 99-102. (in Russian).

российское предпринимательство № 212017

ЗЗ89

Lipsits I.V. (2014). Marketingovye metody uvelicheniya pribyli na rynkakh standartnyh produktov [Marketing methods to increase profits in the markets of standard products]. Marketing and marketing research. (4). 256-266. (in Russian).

Porter M.E., Kramer M.R. (2006). Strategy and Society: The Link Between Competitive Advantage and Corporate Social Responsibility Harvard Business Review. 78-92.

Rozumnaya N.V. (2017). Otsenka konkurentosposobnosti uslug, predostavlyaemyh servisnymi organizatsiyami [Assessing the services competitiveness provided by service organizations]. Service in Russia and abroad. 11 (4(74)). 114-123. (in Russian).

Ryzhikova T.N. (2016). Kontrolling effektivnosti marketingovyh protsessov [Controlling of the efficiency of marketing processes]. Kontrolling. (60). 3-10. (in Russian).

Simonyan G.A. (2009). Tsenoobrazovanie v turistsko-rekreatsionnoy sfere [Pricing in tourism and recreation spheres]. Russian Journal of Entrepreneurship. 10 (5). 129-134. (in Russian).

Tirole J. (2006). The Theory of Corporate Finance. Princeton Oxford: Princeton University Press.