Analysis of retail prices for refined products at regional gas stations based on data from information sites
The analysis of retail prices for fuel oil products is becoming an important task not only for oil companies, but also for antimonopoly authorities in the field of retail pricing, its regulation and general price analysis. In conditions of high inflation and rapidly changing external macroeconomic conditions, the issue of constant price analysis, including statistical analysis, for fuel oil products sold at retail for making effective economic decisions in the future becomes acute. The aim of this work is a statistical analysis of retail prices for refined products at regional gas stations, using the example of the St. Petersburg market. The study was based on daily data for the period from July 15, 2024, to October 25, 2024, for 9 administrative districts of St. Petersburg and 7 oil companies operating gas stations in the considered areas of the city. Statistical and variance analyses were chosen as the research method, and based on their results, descriptive statistics were obtained and a number of statistical hypotheses were tested. Based on the conducted research, the results were obtained, which indicate that there is a price differentiation both by administrative districts and by companies in general. The highest prices were observed in areas with high population density. It was also noted that the overall price level for petroleum products is mainly due to the company's pricing policy, as well as logistics costs. The authors declare no conflicts of interests.
Keywords
data analysis,
retail prices,
refined products,
information system,
statistical hypothesis testingAuthors
| Saranin Zakhar A. | Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University | midway_ht@mail.ru |
| Skhvediani Angi E. | Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University | shvediani_ae@spbstu.ru |
Всего: 2
References
Семячков К.А. Цифровая экономика и ее роль в управлении современными социально-экономическими отношениями // Современные технологии управления. 2017. Т. 7, № 8. С. 1-15.
Акимов В.Н. Анализ динамики цен на моторные топлива на российском рынке в 2000-2020 гг. в свете налоговой политики в нефтяной отрасли // Научные труды. 2020. Т. 19. С. 157-185.
Соколова Е.В. Конкурентное взаимодействие игроков на розничном рынке бензина в Российской Федерации // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2016. Т. 8, № 2. С. 78-97.
Гордеев Д.С., Галеева Е.А. Оценка влияния пространственной конкуренции на розничные цены на бензин // Экономическая политика. 2024. Т. 19, № 2. С. 36-57.
Филькин М.Е. Розничные цены на бензин в Москве в период пандемии COVID-19 // Экономика и управление: проблемы, решения. 2020. Т. 1, № 4. С. 99-107.
Филькин М.Е. Региональные розничные рынки нефтепродуктов в России: предпосылки и особенности формирования // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2017. Т. 13, № 2. С. 1-11.
Сафина Т.А., Бакуменко Л.П. Анализ зависимости региональных розничных цен на бензин от социально-экономических факторов (на примере Приволжского федерального округа) // Экономика и управление. 2009. Т. 3, № 1. С. 11-26.
Фаррахов Д.А. Исследование причин изменения цен на бензин // Стратегии развития социальных общностей, институтов и территорий : материалы II Международн. науч.-практ. конф. Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2016. Т. 2. С. 241-246.
Барабанова Л.В Эконометрическое моделирование розничных цен на бензин (на примере Волгоградской области) // Современная экономика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. С. 91-101.
Филькин М.Е. Эмпирический анализ конкуренции на розничном рынке бензина // Экономическая наука современной России. 2010. Т. 3, № 2. С. 92-99.
Василевский Г. О. Общие и региональные особенности формирования розничных цен на бензин // Устойчивое развитие науки и образования. 2019. Т. 3, № 5. С. 10-18.
Худжатов М.Б. Исследование дифференциации внешнеторговых цен с применением дисперсионного анализа // Вестник РУДН. Экономика. 2017. Т. 5, № 1 С. 91-101.
Бурцева Т.А. Оценка влияния факторов на эффективность деятельности предприятия на основе дисперсионного анализа // Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Экономика и управление. 2021. Т. 10, № 4. С. 76-85.
Лихачев Г.Г., Сухорукова И.В. Компьютерное моделирование и математическое обеспечение экономико-социальных задач // Экономический анализ: теория и практика. 2003. Т. 2, № 5. С. 60-62.
Попова В.Б. Статистический анализ экономических данных // Вестник Университета Российской академии образования. 2016. Т. 3, № 4. С. 13-20.
Максимова Л.В., Максимов И.С. Оценка результативности реализации кадрового потенциала организации при помощи критерия Манна-Уитни // Проблемы современной экономики. 2015. Т. 2, № 28. С. 139-144.
Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science / пер. с англ. СПб. : БХВ-Петербург, 2018. С. 304.
Дарманян А.П. Использование показателей описательной статистики для характеристики эмпирических выборок макроэкономических индикаторов // Экономика региона. 2013. Т. 8, № 2. С. 157-163.
