Ökonometriai módszerek a vezetékes és mobiltávközlési szolgáltatások helyettesítésének vizsgálatára Muraközy Balázs Verseny és szabályozás 2009 kötet bemutatója.

Az előadások a következő témára: "Ökonometriai módszerek a vezetékes és mobiltávközlési szolgáltatások helyettesítésének vizsgálatára Muraközy Balázs Verseny és szabályozás 2009 kötet bemutatója."— Előadás másolata:

1 Ökonometriai módszerek a vezetékes és mobiltávközlési szolgáltatások helyettesítésének vizsgálatára Muraközy Balázs Verseny és szabályozás 2009 kötet bemutatója 2010. szeptember 1.

2 Szabályozási kérdés Szabályozási 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 tartoznak A „vezetékes piacon” a vezetékes szolgáltatók részesedése magasabb „Erősebb” szabályozásra van szükség 2

3 Vázlat Rugalmasság és piacdefiníció Fő adattípusok A fogyasztók állításai Aggregált adatok Egyéni adatok Tanulságok Magyarország számára 3

4 Rugalmasság és piacdefiníció Piacdefiníció: 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 teljesüljön Pl. a vezetékes szolgáltatást még nem éri meg monopolizálni, de a vezetékes és mobilt együttesen már igen – a két szolgáltatás alkot egy piacot 4

5 Rugalmasság és piacdefiníció Intuitív alkalmazás: Saját-árrugalmasság Megmutatja, hogy a hipotetikus monopolistának megéri-e árat emelni Kereszt-árrugalmasság Melyik terméket kell legközelebb bevonni a piacra? Formális alkalmazás Kritikus rugalmasság elemzés Ha ismerjük a vállalat költségszerkezetét, akkor meg lehet mondani, hogy milyen rugalmasság fölött nem éri meg árat emelnie a hipotetikus monopolistának: 5

6 Rugalmasság és piacdefiníció De 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 távon Mennyi idő alatt alkalmazkodnak a fogyasztók elég nagy arányban? Milyen intervallum számít a versenyre gyakorolt hatások megítélése szempontjából? Rugalmasság becslése 6

7 Fő adattípusok Fogyasztók 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 adatok Általában felmérés „Bemondás” vagy számlagyűjtés? 7

8 Fő adattípusok: identifikáció 8

9 Két 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 becsléshez Például: különböző csomagokra előfizető fogyasztók eltérő demográfiai jellemzői miatt eltérő lehet az árak szintje A szintek összehasonlítása tehát felveti az identifikációs problémát Ezért 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

10 Fogyasztók állításai „Szándékolt preferencia” A kutatók maguk állíthatnak össze csomagokat (előfizetési díj, sávszélesség, stb) A fogyasztók választhatnak ezek közül Ökonometriai 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

11 Fogyasztók állításai Előnyök 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 Hátránya Nem tényleges döntésre épül Inkább 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

12 Aggregált adatok – cég vagy csomagszintű aggregátumok Pl. tudjuk egy vállalat különböző csomagjaiban a lebeszélt perceket, az előfizetők számát és az árakat Modell: Csomag- és idő fix hatások Fő 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

13 Aggregált adatok – területi aggregátumok Pl. minden megyéről tudjuk az elmúlt 10 évből az előfizetések számát és árát A kereslet modellje: Megyei és idő fix hatások Fő 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

14 Fogyasztók egyéni adatai Kérdőíves megkeresés Fogyasztók demográfiai jellemzői és távközlési szolgáltatás-használatuk önbevallás alapján Számlagyűjtés A fenti adatok mellett elkérik a fogyasztók számláit is, ami jelentősen javítja a pontosságot Árak szerkezete Beszélt percek stb. 14

15 Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezése Diszkrét függő változós modellek Véletlen hasznosság modellek A 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: 15

16 Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezése Diszkrét változós modelleknél kiszámíthatók a saját- és keresztárrugalmasságok Logit 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 logit Bizonyos alternatívák egymás közelebbi helyettesítői 16

17 Fogyasztók egyéni adatai: a hozzáférés modellezése Példa beágyazott logitra 17

18 Fogyasztók egyéni adatai: az árak mérése A fogyasztó által választott előfizetés ára Megfigyelhető De bonyolultak a csomagok Ezért meg kell becsülni, hogy hány beszélt perchez mekkora előfizetési díj tartozik Függő változó: teljes fizetett díj Magyarázó változó: földrajzi, demográfiai fix hatások, lebeszélt percek száma Probléma: lebeszélt perceket befolyásolhatja a tarifaszerkezet Beszélt percek változó instrumentálása 18

19 Fogyasztók egyéni adatai: az árak mérése A 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 meg Össze kell őket gyűjteni, kedvezményekkel együtt, pl. a fogyasztók lakóhelye szerint Átváltás: Szükség van minél nagyobb különbségekre az árak között (pl. területi) Viszont a mesterségesen generált variancia hatására torzított lehet a rugalmasság-becslés 19

20 Tanulságok Magyarország számára Fogyasztók állításai Jól előkészített méréseknek van helye Léteznek 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 építeni Aggregált adatok Csomagszintű: Nehéz az endogén összetétel-hatás kezelése Területi szintű Az ország kicsi és homogén, az árak szintje és változásai között kis különbségek vannak Nehéz pontosan becsülni Bár a város-vidék közötti különbségek esetleg kihasználhatók De pl. Ausztriában jó tapasztalatok vannak 20

21 Tanulságok Magyarország számára Egyéni felmérések: Léteznek régebbi egyéni adatok Pl. Tárki-NHH közös felmérése, 2004 Hasznos lenne az ilyeneket kibővíteni, rendszeressé tenni Számlagyűjtés lehetséges-e? „Természetes kísérlet” A fogyasztók egy – véletlenszerűen kiválasztott – részének más árakat ajánlanak Ezeknek és a kontrollcsoportnak az összehasonlítása torzítatlan, pontos becslést ad Pl. BT átmenetileg árakat csökkentett rugalmasságmérés céljából A szabályozó végezhetne ilyen kísérleteket Például bizonyos földrajzi területen eltérő módon szabályozhatná az egyetemes szolgáltatás árát egy ideig 21