WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |

если V>1, прогноз дает худший результат, чем предположение о неизменности тенденции.

Задание Открыть файл lr1.xls.

1. Исследовать направления развития показателей объема продаж, запасов и цены продукции, визуализировать результаты.

2. Подобрать трендовые модели для товарооборота, цены и товарных запасов. Используя "лучшие" модели, спрогнозировать значения этих показателей на один период вперед. Построить графики фактических уровней и выровненных значений.

3. Построить модель спроса на товар, спрогнозировать объем продаж на один период вперед, оценить надежность прогноза методом Тейла.

Методические рекомендации При выявлении тенденции развития экономических показателей применяются следующие трендовые модели:

1. Линейная Yt = b0 + b1* t 2. Парабола Yt = b0 + b1* t + b2* t3. Кубичеcкая парабола Yt = b0 + b1* t + b2* + b3* t2 t4. Показательная Yt = b0* b1t 5. Экспоненциальная Yt = b0*eb1t t 6. Кривая Гомперца Yt = b0* b1bb7. Логистическая кривая Yt = 1+ b1*e-b2*t 8. Логарфмическая парабола Yt = b0* b1t * b2t 9. Гиперболическая Yt = b0 + b1* t 10. Полулогрифмическая Yt = b0 + b1*lg t Параметры трендовой модели предлагается искать с помощью надстройки «Поиск решения», задав критерий минимизации остаточной дисперсии. Таким образом, целевая ячейка должна содержать формулу для расчета остаточной дисперсии, которую можно вычислить с помощью математической функции СУММКВРАЗН(). В качестве ее первого аргумента задается диапазон фактических значений показателя, а в качестве второго – диапазон модельных значений.

При параметризации регрессионной модели необходимо:

выделить область для расчета коэффициентов регрессии (горизонтальный диапазон ячеек, насчитывающий столько ячеек, сколько параметров в модели);

вызвать статистическую функцию ЛИНЕЙН, задать в качестве первого аргумента диапазон ячеек с фактическими значениями эндогенной переменной - Y, в качестве второго – с фактическими значениями экзогенных переменных - X;

завершить ввод функции нажатием комбинации клавиш ++.

При прогнозировании спроса - Yx по оцененному регрессионному уравнению используется статистическая функция ТЕНДЕНЦИЯ(), для которой первые два аргумента задаются такими же, как для функции ЛИНЕЙН(), а третий аргумент – значения независимых переменных x1,x2, …, xk, при которых необходимо рассчитать значение зависимой переменной Yx.

2.2. Лабораторная работа № 2. Применение регрессионных моделей для анализа и прогнозирования спроса на продукцию фирмы Влияние объясняющих переменных x1, x2, …, xk на объясняемую переменную – yxm исследуется методами инфлюентного, многофакторного, корреляционно-регрессионного анализа. Метод корреляционнорегрессионного анализа широко используется для изучения взаимосвязи факторов.

Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:

yxm = m0+m1*x1+m2*x2+...+mk*xk + e, где e – случайная ошибка. Предполагается, что ошибка – случайная величина с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией. По данным n наблюдений требуется оценить значения параметров m0, m1, …, mk. Для обеспечения статистической надежности необходимо, чтобы число наблюдений (n), по крайней мере, в 3 раза превосходило число оцениваемых параметров (k+1), формально должно быть n>=k+1. Критерием оценивания параметров чаще всего является метод наименьших квадратов. При оценке качества полученного уравнения регрессии проверяются следующие гипотезы:

• о значимости коэффициентов регрессии;

• о значимости уравнения;

• об отсутствии автокорреляции остатков ei.

Анализ начинается с исследования корреляционной матрицы, с помощью которой выявляются коррелируемые факторы, один из пары таких факторов исключается.

Для проверки первой гипотезы рассчитывается t-статистика:

ti=mi/Smi, где Smi – стандартное отклонение коэффициента mi. Коэффициент ti сравнивается с табличным значением tp - критическое значение таблицы распределения Стьюдента с (n-k-1) степенями свободы. Если ti> tp, то коэффициент mi значим с вероятностью ошибки p, иначе – незначим.

Фактор xi, для которого незначим коэффициент mi, из модели исключается, а уравнение оценивается вновь.

Для проверки второй гипотезы рассчитывается, F-статистика.

Уравнение регрессии значимо, если F>Fp, где Fp – критическое значение таблицы распределения Фишера с (k,n-k-1) степенями свободы при уровне значимости p.

При оценке линейного уравнения регрессии предполагается, что реальная взаимосвязь переменных линейна, а отклонения ej модельных данных yjm от реальных - yj (ej= yj- yjm, j=1,…,n) случайны, независимы и имеют нулевое среднее и постоянную дисперсию. Для оценки независимости отклонений рассчитывается статистика Дарбина-Уотсона:

n (e -e ) j j-j=DW =.

n ej j=Если DW составляет 1,5 – 2 – 2,5, то при малом объеме выборки можно считать, что автокорреляция остатков отсутствует, а любая другая нелинейная функция не превосходит построенную линейную регрессию.

Автокорреляция остатков говорит о неверной спецификации модели, либо о наличии неучтенных факторов. Существует несколько способов устранения автокорреляции, например, введение в модель фактора времени, переход к темповым или относительным показателям, включение в модель неучтенных факторов, построение авторегрессионных уравнений.

При принятии маркетинговых решений возникает необходимость оценки степени влияния каждого фактора, включенного в модель, на объясняемый показатель y. Для сравнения роли различных факторов применяют частные коэффициенты эластичности Эi, –коэффициенты и –коэффициенты.

Коэффициент x i Эi = mi * y показывает, на сколько % изменится y при изменении фактора xi на 1% при фиксированном положении других факторов.

–коэффициент показывает, на какую часть СКО - y изменится y с изменением фактора xi на величину своего СКО - i:

i=mi * i / y.

Чтобы оценить долю влияния каждого фактора в суммарном влиянии факторов, рассчитываются –коэффициенты:

i=riy * i / R2, где riy – коэффициент корреляции xi и y;

R2 – коэффициент детерминации.

Анализ приоритетности влияния факторов опирается на сравнение приведенных коэффициентов.

По уравнению множественной линейной регрессии осуществляют точечный, подстановкой значений независимых факторов в уравнение, и интервальный, определением доверительного интервала, прогноз. Отличие в t-й период реального значения yj от модельного yjm связано с ошибками трех видов: ошибкой Sm0 свободного члена уравнения; ошибками Smi коэффициентов регрессии и стандартной ошибкой Sy зависимой переменной y. Тогда дисперсия ошибки прогноза определяется так:

Sпр2 = Sm02 + [Sm1* (x1-x1c)]2 + [Sm2* (x2-x2c)]2 + [Sm3* (x3-x3c)]2 + [Sm4* (x4-x4c)]2 + Sy2, где xic – среднее значение xi.

Предполагается, что ошибка прогноза имеет нормальное распределение, тогда с вероятностью 99% можно утверждать, что величина прогнозируемого показателя в t-м периоде будет находиться в пределах:

ytm - 2,58 * Sпр <= yt <= ytm + 2,58 * Sпр.

Задание Открыть файл lr2.xls и согласно варианту (см. лист «Варианты»):

1) построить модель зависимости спроса на продукцию фирмы от следующих факторов: индекса инфляции, уровня безработицы, уровня доходов населения, цены на товар; и проверить гипотезы о значимости коэффициентов регрессии, о значимости уравнения, об отсутствии автокорреляции остатков;

2) оценить долю каждого фактора в изменении уровня спроса, проранжировать факторы;

3) рассчитать точечный и интервальный прогноз на продукцию на три периода вперед, используя значения факторов с листа «Варианты».

Методические рекомендации Корреляционная матрица рассчитывается с помощью Пакета анализа (надстройки MS Excel):

1) выбрать команду «Анализ данных» меню Сервис;

2) выбрать функцию «Корреляция»;

3) в качестве диапазона указать статистические данные объясняющих и объясняемых переменных.

Для построения уравнения линейной регрессии в Excel применяется функция для массива ЛИНЕЙН().

Синтаксис функции:

ЛИНЕЙН(изв_зн_y;{ изв_зн_x};{константа};{статистика}), где изв_зн_y – наблюдаемые значения переменной y;

изв_зн_x – наблюдаемые значения объясняющих переменных X;

константа – логическое значение: ИСТИНА (по умолчанию) - m0<>0, ЛОЖЬ - m0=0;

статистика - логическое значение: ИСТИНА – возврат статистики, ЛОЖЬ (по умолчанию) – нет статистики.

Для оценки качества уравнения необходима дополнительная статистика, поэтому функция ЛИНЕЙН() вводится в диапазон ячеек из (k+1) столбцов и пяти строк. В этот диапазон функция возвращает следующие значения:

mk mk-1 … M1 m0 -параметры уравнения;

- стандартные ошибки для кSmk Smk-1 … Sm1 Smтов mi;

- к-т детерминации и R2 Sy * * * стандартная ошибка для y;

- F-статистика и степени F Df * * * свободы;

- регрессионная сумма Ssreg SSresid * * * квадратов и остаточная сумма квадратов.

Параметризацию и оценку качества регрессионного уравнения можно реализовать с помощью функции «Регрессия» Пакета анализа (/Сервис/Анализ данных).

Для расчета модельных значений по уравнению применяется функция ТЕНДЕНЦИЯ(изв_зн_y;{ изв_зн_x};{ нов_зн_x};{константа}), где нов_зн_x – значения объясняющих переменных X, при которых вычисляется значение y.

Рассчитать коэффициент корреляции факторов xi и y можно с помощью функции ПИРСОН().

2.3. Лабораторная работа № 3. Сегментирование рынка, выбор целевых сегментов и позиционирование товара Учитывая отличия потребителей по различным параметрам, фирмы реализуют концепцию целевого маркетинга. Разграничив сегменты рынка, производитель выбирает один или несколько из них и разрабатывает комплекс маркетинга в расчете на потребителей каждого сегмента (см. рис.

1).

Сегментирование Позиционирование Выбор целевых товара на рынке рынка сегментов 1. Определение 5. Поиск рыночной 3. Оценка степени принципов ниши и привлекательности сегментирования. определение сегментов.

свойств товара.

6. Разработка комплекса 4. Выбор одного 2. Составление маркетинга для или нескольких профилей каждого целевого сегментов.

сегментов.

сегмента.

Рис. 1. Мероприятия целевого маркетинга При сегментировании потребительских рынков исследователи выделяют следующие переменные, значения которых для конкретных потребителей выбираются из типичной разбивки.

Таблица Принципы и переменные сегментирования потребительских рынков Принцип Переменная Типичная разбивка ГЕОГРАФИРегион А, Б, В, Г ЧЕСКИЙ Плотность ПРИНЦИП населения города, пригороды, сельская местность Климат северный, южный ПСИХОГРАФИОбраз жизни традиционалисты, жизнелюбы, эстеты ЧЕСКИЙ увлекающаяся натура, любитель поступать "как все", Тип личности ПРИНЦИП авторитарная натура, честолюбивая натура ПОВЕДЕНЧЕСПовод для КИЙ ПРИНЦИП совершения покупки обыденная покупка, особый случай Искомые выгоды качество, сервис, экономия не пользующийся, бывший пользователь, Статус пользователя потенциальный пользователь, пользователь-новичок, регулярный пользователь Интенсивность слабый потребитель, умеренный потребитель, активный потребления потребитель Степень приверженности никакой, средняя, сильная, абсолютная Степень готовности покупателя к неосведомленный, осведомленный, информированный, восприятию товара заинтересованный, желающий, намеревающийся купить восторженное, положительное, безразличное, Отношение к товару отрицательное, враждебное Продолжение таблицы Принцип Переменная Типичная разбивка ДЕМОГРАФИмоложе 6 лет, 6-11 лет, 12-19 лет, 20-34 года, 35Возраст ЧЕСКИЙ 49 лет, 50-64 года, старше 65 лет ПРИНЦИП Пол мужчины, женщины Размер семьи 1-2 человека, 3-4 человека, 5 человек и более молодые одиночки, молодая семья без детей, молодая Этап жизненного семья с младшим ребенком в возрасте до 6 лет, молодая семья с цикла семьи младшим ребенком в возрасте 6 лет и старше, пожилые супруги без детей, пожилые супруги с детьми, одинокие, прочие Уровень доходов высокий, средний, низкий лица умств. труда и тех. специалисты; управляющие, должностные лица и владельцы; клерки, продавцы; руководРод занятий ли сред. звена; квалифицир. рабочие; фермеры; пенсионеры;

студенты; домохозяйки; безработные начальное или менее того, неполная средняя школа, Образование выпускник средней школы, неполное высшее, высшее Многофакторное сегментирование проводят на основе нескольких переменных. Тогда множество всех потребителей разбивается на подмножества, в каждом из которых значения переменных сегментирования одинаковы. Многофакторное сегментирование позволяет оценить возможности рынка, его потребности, на основе этого решается, сколько сегментов охватить и как определить самые выгодные (этап выбора целевых сегментов).

Фирма может воспользоваться тремя стратегиями охвата рынка.

Дифференцированный маркетинг – выступление на нескольких сегментах с различными предложениями.

Концентрированный маркетинг – концентрация на одном крупном сегменте.

Недифференцированный маркетинг – обращение ко всему рынку с одним предложением.

При выборе стратегии опираются на информацию о ресурсах, об особенностях товара и о конкурентах. Наиболее привлекательными являются растущие сегменты рынка со слабой интенсивностью конкуренции.

При позиционировании решается вопрос о рыночной нише фирмы, о свойствах товара, которые должны удовлетворять потребности покупателей, разрабатывается комплекс маркетинга.

Задание Открыть файл lr3.xls.

Гипотетическая фирма выходит на рынок города со свои товаром (см. лист «Варианты задания»).

1. Дополнить БД «Рынок покупателей», структура и содержание которой соответствует таблице 1, тремя- четырьмя новыми записями.

2. Осуществить четырехфакторное сегментирование рынка потребителей согласно перечню переменных варианта задания (см. прил. П2).

3. Оценить степень привлекательности каждого сегмента, выбрать несколько из них, определить стратегию охвата рынка.

4. Найти рыночную нишу, определить потребительские свойства товара и разработать комплекс маркетинга для каждого целевого сегмента.

Аналитическую информацию, как приложение, представить на отдельном листе в виде маркетингового предложения по результатам исследования.

Методические рекомендации Ведение и анализ списков в MS Excel поддерживается различными функциями, например, форма, сортировка, фильтрация, подведение итогов, построение сводных таблиц (меню «Данные»).

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.